알파고는 어떤 컴퓨터를 썼을까?

알파고는어떤컴퓨터를썼을까?

인공지능의사회적영향

이 지 수

슈퍼컴퓨팅본부

한국과학기술정보연구원

2016. 5. 12

컴퓨터는어떻게게임을할까?

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알파고 컴퓨터 시스템

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구글 알파고 (2016)

• 1,202 CPU & 176 GPU• 범용 컴퓨터를 사용한 것으로 추정

• 강화 딥러닝 방법으로 학습

IBM 딥 블루 (1997)

• 30 CPU & 480 Chess Chip• 체스 전용칩이 기능의 핵심

• 프로그램으로 구체적 방법을 지시

범용 H/W 및 S/W를 사용!

컴퓨터는 어떻게 게임을 할까? – (1/2)

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컴퓨터의 접근법

• 기본적으로 모든 경우의 수를 고려 + 기존 지식 활용

• 체스 및 장기에서 이미 슈퍼컴이 인간의 능력을 초월

컴퓨터는 어떻게 게임을 할까? – (2/2)

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바둑이 어려운 이유

• 분기계수 (선택의 가능성) : 40 (체스), 250 (바둑)

• 한 경기에서 두어야 하는 수: 50 (체스), 350 (바둑)

• 가능한 경기의 수: 1045 (체스), 10172 (바둑)

• 수의에 대한 평가: 단기간의 효과보다 위치에 따른 장기적인 포석이 중요

재(載): 1044 , 무량대수(無量大壽): 1068

“학습(Machine Learning)”을 이용하여 평가기능을 강화

• Polany’s Paradox: We know more than we can tell

• 16만회 대국 데이터, 백만 회 컴퓨터 대국, 1억 회 대국으로 마무리

• 고려해야 할 분기계수를 5~6으로 축소

• 1초에 1만수를 평가 (Deep Blue는 1초에 2억수를 평가)

인간 vs기계

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육체적 노동

정신적 노동

육체+정신적 노동

육체적노동

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육체적 노동 - (1/2)

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▣ John Henry의 사례

• 쇠막대로 구멍을 뚫는 인부

• 증기드릴과 대결하여 승리

• 결국에는 피로누적으로 사망

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▣양말 짜는 기계 (Knitting Machine) (1589)

• 영국의 발명가 William Lee가 특허 출원

• 엘리자베스 1세 여왕이 특허승인을 거부“국민들이 일자리를 잃어 파산하게 될 것”(Consider what the invention could do to my poor subjects. It would assuredly bring to them ruins by depriving them of employment)

• 프랑스 국왕 헨리 4세가 특허 승인

• 동생 James Lee가 영국으로 역수입18세기 영국 방적산업을 주도

육체적 노동 - (2/2)

정신적노동

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정신적 노동 - (1/4)

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▣ Computer의어원

• 17세기 영국 작가가 최초로 사용

전문적으로 계산을 수행하는 사람

• 핼리혜성의 궤도 계산 등에 사용

• 맨하튼 계획에서도 활용

정신적 노동 - (2/4)

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▣세무대리인

• 연말정산 등의 업무 상담

• 세무법인들은 한때 수십만 명을 고용

• 세금정산 프로그램의 등장으로 몰락

정신적 노동 - (3/4)

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▣컴퓨터작곡가 Iamus

• 런던심포니와 함께 클래식 앨범 발표

• 주어진 테마에서 시작하여 적자생존

원칙을 적용하여 작곡

• 한 작품을 완성하는데 8시간 소요

정신적 노동 - (4/4)

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Kodak

• 1880년 창립, 15만 명의 직원 → 2012년 파산선고

• 사진을 찍고, 보관하고, 공유하는 기술의 혁신

법무보조사

• 1976년 CBS 방송국과 5개 영화사 간의 분쟁

• 600만 건의 관련사례 분석에 20억 원의 비용이 소요

• 현재 4억 원의 프로그램이 동일한 업무를 처리

뉴스기사 작성

• AP 통신사와 Automated Insights 사의 협업

• 금융, 스포츠, 날씨 등의 기사를 분기당 3천건 작성

은행의 현금지급기, 공항의 셀프 체크인, 방사선 전문의, 보험대출 언더

라이터, …

육체+정신적 노동

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▣ Google의무인자동차

• 네바다에서 최초로 운전면허 획득 (2012)

• 무인자동차 관련 법규 통과된 주: 네바다, 캘리포니아, …

• 시험기간 중 접촉사고 10여 회

육체+정신적 노동 - (1/5)

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▣산업용 로봇 Baxter

• “손목”을 잡아 이끌어서 원하는 작업을 수행하게 학습

• 가격 2000만원 (시간당 총비용 4천원)


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▣ Fetch Robotics

• Fetch와 Freight가 한 쌍으로 작동

• Fetch는 물건을 집어 올리고 내리는데, Freight는 물건을 옮기는데 사용

• 초속 2~3미터의 속도로 움직이고 70Kg 무게의 물건을 다룰 수 있음

• 1억 원이 조금 넘는 가격으로 예상


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▣ Momentum Machine

• 고급 햄버거를 만드는 로봇

• 주문자의 요구에 따라서 토마토, 양파, 피클 등을 추가

• 1시간에 360개의 햄버거를 만듦

• 미국 페스트푸드점 총 인건비 10조원 (맥도날드 3400개 점포, 200만 명)


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▣로봇의고용대체효과


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• 고용률 1% 이상의 직업은

1930년 이후 변화 없음

종사자 수가 많은 직업

• 기술의 변화에 따른 직

장에 변화는 많지만 직업의 변화는 적음

• Google, Apple 같은 새

로운 회사도 대부분 직원은인사, 회계, 마케팅 등의 전통적인 직업

직업의변화

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과거 동향

향후 전망

인간만이 할 수 있는 것?

과거동향

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직업변화 동향 - (1/4)

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단순한 육체 및 정신노동 업종의 비율이 줄어들고 있음

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Race against the Machine: Perception, Supervision

Race with the Machine: Equipment

Running a Different Race: Interpersonal, Initiative


향후전망

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인간의 정보처리: 단순한 규칙의 적용에서 패턴 인식까지

컴퓨터가 대체할 직업은? - (1/5)

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인간의 고유 능력: 사회적 지능, 창의성, 인식 및 조작


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전체 702개 직업 중 47%가 컴퓨터로 대체 가능!


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인간만이할수있는것?

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인간만이 할 수 있는 것? - (1/2)

언어

레벨 2: 광고

레벨 4: 아파트 계약서

레벨 6: 고급 물리학

운동

레벨 2: 자판기 사용

레벨 4: 상자에 과일정리

레벨 6: 손목시계 조립

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인간만이 할 수 있는 것? - (2/2)

81% 직업이 레벨4 이하의 능력만을 요구

우리의대응

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인력 양성

이익의 분배

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• 1차 산업혁명 초기에 영국의 섬유노동자를 중심으로 기계를 파괴

• 영국정부의 진압으로 사라짐

▣ Luddite (1811 ~ 1817)

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• 강한 인공지능은 아직 기술적으로 성숙되어 있지 않음

• 우선은 약한 인공지능과 공존에의 문제에 집중해야 함

▣인공지능

인력양성

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▣ From Workshop to Factory

인력양성 - (1/3)

소수의 장인 → 다수의 단순노동자

Deskilling

“사무실 산업혁명”: 타자기, 계산기, 컴퓨터 등 사무기기의 도입에 따른 변화

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▣기계가 할 수 없는 일에 집중

인력양성 - (2/3)

Resource

컴퓨터

• 장점: 주어진 규칙에 따라 반복적인 업무를 수행

• 단점: 규칙이 주어지지 않은 상황에 대응불가

앞으로 (한동안) 유용한 인간의 능력

• Pattern Recognition: 유사한 사례로부터 유추

• Complex Communication: “상담원과 연결”

인간

• 규칙이 주어지지 않았을 때 상황을 판단하여 대처할 수 있음

컴퓨터와 인간의 장점을 결합

• 인간: 전략을 수립하고 적용하는 능력

• 컴퓨터: 수많은 가능성을 꼼꼼하게 따져보는 능력

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▣ Free Style Chess / Advanced Chess

인력양성 - (3/3)

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▣빅토리아 시대의 교육

• 산업혁명 시대에 필수적 기술인 쓰기, 읽기 및 산수가 필수

새로운 시대의 교육 - (1/3)

• 제2차 기계시대에 적합한 교육 시스템은?

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▣ Richard Murphy School

• “Read, Write, and Communicate Effectively”

• “Define, Analyze, and Solve Complex Problem”


• Collaborative Coaching

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▣ Use of Technology in Education


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미국은 20세기 초부터 모든 사람들에게 초등 및 중등교육을 무상으로 제공

이에 반해 유럽에서는 10세 전후에 아이의 능력을 평가하여 우수한 사람에게만 교육의 기회를 제공

교육은 General Education과 On-the-Job-Training으로 나누어질 수 있는데 직업의 변화가 상대적으로 많은 미국에서는 OJT의 가치가 상대적으로 적었음

미국은 상대적으로 높은 수준의 General Education을 제공함으로서 향후 기술변화에 유연하게 적응할 수 있었음

교육에 의한 생산성향상은 전체의 15%를 차지하였음 (년 0.34%)

20세기 교육방향: 미국 vs 유럽

이익의분배

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▣ 1인당 GDP의 변화 (1977~2011)

생산성향상 성과의 배분 - (1/2)

• 1인당 평균 GDP는 1.58%로 증가

• 1인당 GDP의 중앙값은 뚜렷한 변화가 없음

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▣자본과 노동의 역할

생산성향상 성과의 배분 - (2/2)

• GDP중 임금의 비율은 최근 10년간 지속적으로 하락하고 있음

• 이에 반해 자본의 이익률은 지속적으로 증가하고 있음

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자동화에 따른 기업형태의 변화 – (1/2)

새로 탄생하는 기업들은 노동집약적 보다 자본 및 기술집약적

이러한 경향이 지속된다면?

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자동화에 따른 기업형태의 변화 – (2/2)

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기업의 세금체계

• “Counting worker”의개념에 기반한 현재의 근로소득세를 총소득세(gross margin tax)로 대체

• 사업이윤에 따른 법인세는 유지

• 누진적 근로공제로 기업내부 임금격차 완화

Virtual Jobs

• 자동화에 따른 노동력의 수요가 감소하기 때문에 인위적인 일자리 창출이 필요

• 교육, 사회봉사, 언론, 환경운동 등 사회적으로 필요하지만 기업이 지원할 수 없는 일을 중심으로 정부주도의 “가상의 일자리”를창출

자동화에 대한 대안

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미래의 모습은?

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