GTC서 'AI의 미래' 토론..."인간 뇌처럼 새로운 것 만들어 내야"

산자 피들러 부사장(왼쪽부터 시계방향으로)의 사회로 제프리 힌튼, 요슈아 벤지오, 얀 르쿤 등이 온라인 토론을 펼치고 있다. (사진=엔비디아)
산자 피들러 부사장(왼쪽부터 시계방향으로)의 사회로 제프리 힌튼, 요슈아 벤지오, 얀 르쿤 등이 온라인 토론을 펼치고 있다. (사진=엔비디아)

“인공지능(AI)의 미래를 만드는 것은 '모델의 크기'가 아니다. 인간의 뇌처럼 앞을 내다보는 추론과 예측 능력을 지금보다 높여야 한다.”

딥러닝 분야 선구자이자 세계 최고 AI 석학인 요슈아 벤지오, 얀 르쿤, 제프리 힌튼이 한 자리에 모였다.

이들은 22일 'AI의 미래'를 주제로 열린 'GTC 2022' 온라인 세션에서 "AI 활용 영역이 의료부터 기후까지 다방면으로 확대될 것"이라고 입을 모았다. 

산자 피들러 엔비디아 부사장이 사회를 맡아 진행한 이날 토론에서 이들은 AI 활용 영역이 넓어지면서 딥러닝이 갖춰야 할 필수 요소로 하나같이 '예측성(prediction)'을 꼽았다. 지금처럼 AI 모델에 데이터를 늘리는 것만으로는 충분하지 않다는 의미다. 대신 모델에 들어있는 기존 데이터를 통해 예측·추론 능력을 높이는 것을 중요한 과제로 봤다.

얀 르쿤은 "딥러닝 예측성을 높이려면 데이터 규모 그 이상이 필요하다"면서 이를 '월드 모델(world model)'이라는 이론으로 설명했다. 모델이 실행해야 하는 과제 순서를 하나하나 지속적으로 시뮬레이션하면 결국 예측성이 높아진다는 개념이다. 그는 "한 상황에 예측성이 높아지면 다양한 환경에 적용해 불확실성에 대한 대처 능력을 높일 수 있다"고 주장했다. 

예를 들어 '식사를 마치면 설거지를 하라'는 명령이 있을 경우 기존에 훈련받은 여러 하위 의무를 조각조각 모아 이후 발생할 문제 해결법을 예측하는 방식이다. 기존에 배운 ‘식사 후 의자에서 일어나기’ ‘의자를 식탁 안으로 집어넣기’ ‘싱크대로 가서 접시 닦기’를 적용해 명령을 수행할 수 있다.

요슈아 벤지오(왼쪽부터), 제프리 힌튼, 얀 르쿤 (사진=엔비디아)
요슈아 벤지오(왼쪽부터), 제프리 힌튼, 얀 르쿤 (사진=엔비디아)

그는 대표적인 예로 구글 딥마인드가 2021년 개발한 ‘알파폴드(AlphaFold)’도 언급했다. 알파폴드는 지구상 존재하는 거의 모든 단백질 구조를 예측하는 AI 플랫폼으로 알려져 있다. 

요슈아 벤지오도 얀 르쿤처럼 딥러닝 예측 중요성을 반복적으로 강조했다. 그는 특히 "AI는 아직 사람의 지능과 차이가 많다. 일반적인 사람 수준이 되려면 현재 딥러닝 수준으로는 역부족이다"면서 AI와 신경과학(Neuroscience)를 결합한 딥러닝 연구 중요성에 우선 순위를 뒀다. 

AI가 예측성을 높이려면 인간 뇌처럼 의문점을 갖고, 분석하고, 상상하고, 계획까지 할 수 있는 데이터 아키텍처 연구가 필요하다는 설명도 덧붙였다.

여기서 벤지오는 '인과관계 학습법(Causal Learning)'을 제시했다. 해당 학습은 데이터 구축 과정에 대한 구조적 지식을 말한다. 쉽게 말해서 기존 지식을 활용해 다른 분야나 새로운 것을 창조할 수 있도록 학습하는 방식이다. 그는 "모델에 넣은 데이터를 단순히 내보내 결과물을 만드는 연구보다는, 새로운 결과물을 내놨는지에 대해 집중할 필요가 있다"고 주장했다.

제프리 힌튼도 "미래에는 예측성을 높일 수 있는 새로운 대안적 AI 모델이 필요하다"는데 공감했다. 그러면서도 그는 얀 르쿤과 요슈아 벤지오가 제안한 딥러닝 이론과 모델로는 충분치 않다는 입장을 보였다.

그는 "당장 5년 후 일어날 일에 대해 AI뿐만 아니라 그 어떤 것도 예측할 수 없다"면서 "새로운 방법을 찾아야 한다"고 말했다. 특히 얀 르쿤이 예시로 언급한 알파폴드에 대해서는 "(알파폴드는) 돌연변이 단백질을 예측하거나 해당 구조를 해독하는데 한계가 있다"고 지적했다. 

그러면서 그는 "AI와 딥러닝 예측성을 높이기 위해 인공신경망 연구를 지속하고, '역전파(Back Propagation)' 알고리즘 대안을 찾는 등 꾸준한 노력이 필요하다"고 주장했다. 

김미정 기자 kimj7521@aitimes.com

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