GEOFFREY HINTON

뷰스레터 구독자 여러분 안녕하세요. 박원익입니다.저는 지난 주말 미국 보스턴에 다녀왔습니다. 중소벤처기업부, 모태펀드를 운영하는 한국벤처투자(KVIC) 주관으로 보스턴에서 열린 ‘K-스타트업 투자 로드쇼’를 취재하기 위해서였는데요. 이영 중소벤처기업부 장관, 이인실 특허청 청장을 비롯해 스텝스톤(Stepstone), 어플라이드벤처스(Applied Ventures), 버지니아벤처스(Virginia Venture Partners) 등 해외 벤처캐피털과 한국의 바이오·헬스케어 분야 스타트업 8개사(바이오오케스트라, 메디픽셀 등), 로봇·인공지능(AI) 분야 스타트업 7개사(비바리퍼블리카, 서울로보틱스 등)가 참여한 큰 행사였습니다. 100여 명에 달하는 스타트업 및 벤처 생태계 관계자들은 발표 중간 삼삼오오 모여 이야기를 나눴고, 한국 VC 관계자, 해외 VC가 양국의 최신 정보를 주고받는 장면도 목격할 수 있었습니다. 인상적이었던 건 금리 인상, 얼어붙은 투자 분위기 속에서도 새로운 기회를 발견하기 위해 최선을 다하는 스타트업 창업가들의 모습이었습니다. 한국을 넘어 더 큰 시장에 진출한다는 게 생각만큼 쉽지 않기 때문에 이번 기회에 최대한 정보를 획득하고, 비즈니스 협력도 만들어 내려는 간절함, 열정이 보였습니다.  하지만 외부 환경은 녹록지 않습니다. 전날 미국 연방준비제도(Fed)는 기준금리를 2007년 이후 최고 수준인 5.00~5.25%로 올렸고, 글로벌 신용평가사 스탠더드앤드푸어스(S&P)는 올해 한국 경제 성장률 전망치를 주요 기관 중 가장 낮은 수준인 1.1%로 제시했습니다. 이런 어려운 시기를 어떻게 해쳐나가면 좋을까요?

‘딥러닝(Deep Learning) 대부’로 불리는 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton, 76) 캐나다 토론토대학 교수가 구글을 떠났다. 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN) 혹은 딥러닝으로 불리는 새로운 기계 학습(Machine Learning) 분야를 개척, 학계는 물론 AI 산업 전 영역에 큰 업적을 남긴 그가 구글을 떠난 배경에 업계의 이목이 쏠리고 있다. 1일(현지시각) 뉴욕타임스에 따르면 힌튼 교수는 지난 10년 동안 몸담았던 구글에 지난달 사표를 냈다. 힌튼 교수는 캐나다 토론토대에서 컴퓨터과학을 가르치며 창업한 AI 기업 ‘DNN리서치’가 2013년 구글에 인수된 이후 구글 내부에서 연구 활동을 해왔다.

토론토대 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton) 교수는 2012년 가을 대학원생 2명과 함께 9장짜리 논문을 발표했다. 자신들이 개발한 알렉스넷(AlexNet)이라는 인공 신경망(neural network)이 지금까지 나온 어떤 기술보다 정확하게 사물을 인식할 수 있다는 내용이었다. 중국의 바이두는 곧바로 힌튼 교수가 창업한 인공지능 기업 DNN리서치를 1200만 달러에 인수하겠다는 의사를 타진했다.힌튼 교수는 바이두에 파는 대신 회사를 경매에 내놓았다. 경매에 참여한 기업은 구글과 마이크로소프트, 바이두, 딥마인드의 4곳이었다. 현금이 부족한 스타트업 딥마인드가 먼저 떨어져 나갔고 마이크로소프트도 중간에 포기했다. 경매 비딩이 힌튼 교수의 G메일 계정을 통해 이뤄진다는 사실에 이미 불만이 많았던 터였다. (구글이 마음만 먹으면 힌튼 교수의 G메일을 엿볼 수 있을 것이므로!) 며칠 동안 계속된 비딩을 통해 결국 힌튼 교수는 자신이 창업한 기업을 4400만 달러를 받고 구글에 팔았다.9장짜리 논문 하나 말고는 별로 보여준 게 없는 3인 리서치 기업이 어떻게 4400만 달러에 팔릴 수 있었을까? 이를 알기 위해서는 인공지능의 역사에 대해 살펴봐야 한다.인공지능(AI)에 대한 연구는 1950년대부터 시작됐다. 처음에는 인간의 뇌를 본떠서 인공지능을 구현하려고 한 ‘연결주의(connectionism)’가 각광을 받았다. 힌튼 교수의 인공 신경망이 바로 연결주의에 해당한다. 기계가 인간처럼 경험과 학습을 통해 지능을 갖게 된다는 생각이다. 하지만 기계는 우리가 흔히 기대하는 것처럼 생각을 하기는커녕 사물을 인식하거나 말을 알아 듣는 것도 힘들었다. 특히나 당시엔 컴퓨터의 성능이 떨어졌고 기계가 학습할 수 있는 데이터도 부족했다. 이런 현실과 이상의 괴리로 인해 인공지능 연구는 사실상 제자리 걸음을 걷게 된다. 인공지능 암흑기가 찾아 왔다.이 때 등장한 게 기호주의(symbolic AI) 학파다. 기호주의는 기계가 학습을 한다기 보다는 인간이 지시한 대로 따르는 역할을 수행한다는 생각을 가진 학파다. 기계는 명령을 따르고 사람을 돕지만 ‘지능’자체는 인간이 구현하는 셈이다. 우리가 흔히 생각하는 인공지능보다는 한 단계 아래라고 생각돼 약(弱) 인공지능으로 불리기도 한다.인공지능은 한동안 초기 연결주의의 패기는 온데 간데 없이 현실과 타협한 것처럼 보이는 기호주의에 의해 주도됐다. 하지만 기계가 학습을 통해 지능을 갖게 될 것이라고 생각하는 연결주의 학파는 포기하지 않았다. 힌튼 교수는 제자들과 꾸준히 연구를 계속 했고 2012년 알렉스넷 논문을 발표한다. 그리고 구글이 그의 인공지능 기업을 인수하면서 인공지능은 인공 신경망 연구를 통해 다시 한번 도약하는 계기를 맞는다. 힌튼 교수가 65세 때 일이다.이제 인공지능은 테크 업계의 중심이 되고 있다. 과거에는 없었던 빅데이터와 발전된 컴퓨터 성능 덕분이다. 특히 빅데이터는 학습을 하는 인공 신경망 방식에 맞게 충분한 학습 데이터를 제공하고 있다.와이어드의 기자였다가 지금은 뉴욕타임즈에 있는 캐이드 메츠(Cade Metz)가 쓴 신간 ‘Genius Makers: The Mavericks Who Brought AI to Google, Facebook, and the World’는 인공지능에 관한 책이다. 지난 8년 동안 400명이 넘는 업계 사람들을 인터뷰한 내용을 담아냈다. 책은 인공지능의 개념에 대한 책이 아니라 인공지능을 구현하고 개발해온 사람에 대한 이야기다. 그러니까 기계가 아닌 사람에 관한 책이라고 할 수 있다. 책에는 인공지능과 관련된 거의 모든 사람이 등장한다. 그 중 가장 큰 비중을 가진 인물, 제프리 힌튼을 소개한다.