P7) 캐나다는 어떻게 겨울의 나라가 아니라 인공지능의 나라가 되었을까?
-딥러닝의 슬픈 이야기
이번 2019 미국 동부 투어의 태마가 인공지능인데 왜 실리콘 밸리가 아닌 캐나다가 들어갔는지 의문인 분들이 많으셨습니다. 오늘 캐나다의 인공지능 역량과 딥러닝의 간략한 역사를 설명해 드리려 합니다.
현재 한국의 IT 기업 뿐 아니라 세계 대부분의 인공지능 관련 기업은 캐나다에 투자하고 있습니다. 삼성전자의 경우 이번에 연구실을 확장한다고 하네요.
밑의 그림은 2018년 캐나다의 인공지능 관련 기업들 입니다. 가히 압도적입니다.
캐나다가 인공지능의 성지가 될 수 있었던 것은 딥러닝과 뚝심 덕분입니다.
캐나다가 정확히 어떻게 인공지능의 성지가 된지 알려면 인공지능의 원리를 살짝 알고 넘어가야 합니다. 인공지능이라는 개념안에 기계를 학습 시킨다는 개념인 머신러닝이 들어갑니다. 기계를 학습 시키는 여러 방법 중의 하나로 뇌신경망을 따라한 딥러닝이 있습니다.
이 딥러닝아 알파고를 만든 원리입니다.
알파고 이후 딥러닝은 붐을 맞았지요
이 딥러닝의 개념을 제시한 사람 부터가 캐나다 사람입니다.
캐나다의 심리학자 였던 도널드 헵은 인간 뇌의 구조를 인공지능에 응용한다는 개념을 발표합니다.
이때 득달같이 달려들어서 이 이론이 불가능 하단 것을 수학적으로 증명한 사람이 '민스키'입니다. 민스키는 MIT 인공지능 교수로 인공지능이란 용어 자체를 만든 유명한 사람이었습니다. (XOR과 같은 구체적인 개념은 가냥 넘어가셔도 전혀 문제 없습니다)
이 사건으로 도널드 헵은 자살하고 딥러닝쪽은 돈이 안 들어오게 되지요.
대부분의 사람들이 딥러닝이 아닌 다른 방향으로 떠나갈때 꾸준한 뚝심으로 자리를 지킨 사람이 있었습니다.
제프리 힌튼 교수님으로 저희가 요즘 말하는 딥러닝을 만든 장본인이자 현재 토론토 대학 교수입니다. 민스키 교수의 반대 이후에도 다른 기술적 문제(back propagation)로 인해 또 많은 사람들이 딥러닝을 떠납니다. 그 20년 넘는 딥러닝의 암흑기를 뚝심하나로 참아낸 힌튼은 결국 딥러닝으로 다른 머신러닝 방법들을 이겨냅니다 (computer vision 분야에서).
그 후로는 저희가 아는대로 돈이 수조원씩 투자되고 알파고가 나오고 현재 인공지능의 세상이 되어가고 있지요. 캐나다 정부만해도 2000억원 넘게 투자하고 있습니다.
인공지능연구 또한 결국은 사람이 하는 거지요. 이렇게 뚝심으로 지속해 오던 연구자와 학풍이 있기 때문에 기업들이 돈다발을 들고 캐나다 인재를 고용하고 있는 것 입니다.
자신이 맞다고 생각한 길에 뚝심을 갖고 가는것이 얼마나 중요한 지를 보여주는 일화이네요. 저는 개인적으로 사람들의 비난을 감수하며 20년 넘게 연구하기 힘들었을 것 같습니다. 포기하지 않고 자신의 분야에 집중하여 캐나다 전체를 먹여살리고 있는 힌튼 교수에게 박수를 보내고 싶네요.
4차 혁명 여러분 들도 심층독서 흔들리지 않고 꾸준히 하여 힌튼 교수 처럼 빛을 보시기 바랍니다.