특집인지과학 인간감성충족시키는생각하는기계 컴퓨터와함께디자인하는나만의패션 글 조성배 연세대학교컴퓨터과학과교수 sbcho@csai.yonsei.ac.kr 인공적인지능을갖는기계가사람이해야하는복잡한문제들을알아서해결해주고인간수준의감성을보유한다면얼마나편리할까. 이정도의능력은아니더라도이미지능적으로밥을지어주는인공지능밥솥이나, 빨래의양이나더러워진정도를스스로알아내효과적으로빨아주는퍼지세탁기를통해인공지능은이미우리생활깊숙한곳까지침투해있다. 하지만지금까지개발된이런기계들이과연인간과같은지능을갖고있다고할수있을까. 수많은임상경험갖춘사이버전문의인간의사고를기계화하고자하는아이디 머스대에서가진모임에서부터다. 이들은인간처럼지능적으로사고할수있는컴퓨터프 1 2 동아일보 어는이미 17 세기부터기호논리학분야에서 로그램의개발가능성을검토하고자했다. 연구돼왔다. 이후 1900 년대에들면서이런 이모임에서처음으로 인공지능 이라는 논리학을한층발전시켜형식언어나오토메 말이사용됐다. 당시까지만해도컴퓨터는단 타등과같은계산이론의연구가진행돼오늘날의컴퓨터를만드는토대를이뤘다. 하지만인공지능이독립적인연구분야로빛을본것은 1956년매카시 (J. McCarthy) 와 순히계산을빨리하는기계로만인식되고있었다. 하지만이들은컴퓨터를모든종류의기호를처리할수있는기계로생각했다. 이들중사이먼과뉴엘은 10여년간의 의사가가리키는지점을따라인공지능기계가환자의뇌를스캔하는모습 ( ). 환자를치료하는데이용되는인공지능기술은영화 A.I. ( ) 에나오는수준에버금갈만큼발전했다. 민스키 (M. Minsky), 사이먼 (H. Simon), 연구를진행한끝에 일반문제해결자 를발 뉴엘 (A. Newell) 등의학자들이미국의다트 표했다. 이프로그램은인간의문제해결과
정을기호체계로모델화한것인데, 문제를해결하는인간마음의작용과컴퓨터가기호조작에의해프로그램을처리하는과정이유사하다는생각에근거한것이다. 하지만이런방식으로지능을프로그래밍하는작업은상식을추론하는일이나언어이해능력과같은지능의보편적인기능을실현할수없었다. 이후프로그램에의한지능의실현은결국프로그램이보유하고있는지식의양에좌우한다는사실을절감했다. 이에따라지식을좀더효과적으로표현할수있는방법에대한연구에박차를가하게됐다. 이로부터얻어진대표적인인공지능결과물이바로 전문가시스템 (expert system) 이다. 전문가시스템은특정분야의전문가가해당분야의문제를해결하기위해사용하는경험적지식을모아놓은지식베이스와이를이용해문제를해결하는프로그램으로구성된소프트웨어다. 예를들면 마이신 (MYCIN) 이라는전문가시스템은의사를대신해환자에게처방을내려주는프로그램이다. 이는수많은환자의각기다른상황에따라의사의풍부한노하우를바탕으로적절한처방을내린다. 매우뛰어난성능을가진마이신은아직까지도인공지능의성공적인사례로거론되고있다. 이밖에도사람의시각기능을모방한컴퓨터시각이나자연언어처리, 음성이해, 로보틱스등에서수많은인공지능시스템들이개발되고있다. 이들대부분은지능이무엇인지에대한근본적인질문에답을하기보다는컴퓨터로대표되는기계가지능적인일을하도록프로그래밍하는데초점을맞추고있다. 언어뇌와감각뇌모방하는연구인공지능기술의발전과정을보면, 폐쇄된좁은범위에서연구실수준의지능에대한탐 구로부터좀더큰규모의지식을중요시하는전문가시스템으로발전되고있음을볼수있다. 다시말해게임등을해결하는인공지능의시대에서부터실용적인시스템의전개로이어지고있는것이다. 또한연구의핵심도추론에서부터지식으로패러다임이바뀌었다. 이런과정을거치면서여러가지전문가시스템이성공적으로개발됐고, 인공지능은많은관심을받아왔다. 하지만현재는이런분위기가다소진정되면서인공지능기술은또다른도전을받고있다. 이렇게된중요한원인은페이겐바움 (E. Feigenbaum) 이지적했던지식습득의곤란성때문이다. 지식의습득은전문가에대한인터뷰를통해행해지는것이일반적이다. 하지만이런방식으로지식을습득하면한시간에한개정도의규칙을얻을수있다는결과가보고돼있다. 이런한계때문에기존의인공지능기술을대체할수있는새로운패러다임이모색되기시작했다. 90 과학동아 2003.10
새로운패러다임으로주목받고있는것은 연결주의 라불리는방식이다. 이전까지의기술을기호로써지식을표현했다는의미로 기호주의 라불렀다면, 연결주의는신경망 (neural networks) 에의한인공지능의실현이목표다. 신경망의역사는 1950년대까지거슬러올라가지만, 생명체의신경망을흉내내시스템자체가학습이가능하도록만든알고리즘이개발되면서부터본격적으로주목받기시작했다. 특히신경망을다층화시킴으로써응용범위가넓어졌고, 흥미로운인공지능시스템이개발되기도했다. 심지어는신경망 1 2 3 영화 바이센테니얼맨 ( ) 의주인공은기계의한계를넘어스스로생각하고느낀다. 최근인공지능기술은생물의신경계를모방해스스로진화하는하드웨어칩 ( ) 을개발하는등인간의두뇌 ( ) 와점점가까워지고있다. Brain 칩이라는하드웨어까지개발되기에이르렀다. 패턴처리를담당하는감각뇌를따로갖고있기술적으로보면기호주의와연결주의는으며, 이둘을적절히사용하고협조시켜고각각다른장 단점을갖는패러다임임에도도의능력을발휘하고있다. 적당히통합하불구하고, 연구방식과요구되는기술차이로는정도에머물지않고깊은수준의밀접한연구자간의철학적논쟁이끊이지않고있통합을추구하는것이현재인공지능연구에다. 기호주의적접근방식은지식을간결하게서해결해야할커다란과제중하나다. 표현할수있고시스템을이해하기쉽다는장점이있다. 이는지식이기호수준, 즉구조화인간감성에도전하는진화알고리즘된언어로기술돼있기때문이다. 한편연결주의에서지식은신경망의연결복잡한인간의지능을실현하기위해지금강도 (weight) 에의해분산적으로표현되기까지여러가지시도가있었고, 이로부터수때문에오류에강하고하드웨어의국소적오많은방법이고안됐지만여전히인간수준의류에도유연하게대처할수있다. 다시말해지능이나감성을구현하기에는어려움이좀더생물에가까운특성을갖는다고할수있다. 결국인공적으로만든지능시스템의성있다. 또한연결주의에서학습은적절한예능을인간의수준에맞추기위해서는, 그시를반복적으로보여주는것에의해자연스럽스템내에사람을자연스럽게참여시킬수있게행해진다. 는구조가바람직하다. 이를위한한가지가그렇다면기호주의와연결주의의장점만능성이대화형유전알고리즘이다. 을갖는통합시스템은불가능한것일까. 실유전알고리즘은 1970 년대초에존홀랜드제로인간은기호처리를담당하는언어뇌와에의해제안됐다. 이는교차나돌연변이, 적 특집 컴퓨터공학 91
동아일보 Brain 특집 컴퓨터공학 패션은인간의감성이표현되는대표적분야이기때문에컴퓨터가이를모방하기는쉽지않다. 대화형유전알고리즘을이용해개발한 패션디자인지원프로그램 의모습. 사용자의감성까지반영하는인공지능시스템이다. 1 2 자생존과같은자연계의진화메커니즘을기계에적용한것이다. 유전알고리즘은집단단위에서매우효율적인탐색수단을제공하기때문에최적화문제등에적용돼왔다. 유전알고리즘에서는각문제를 0과 1로구성되는염색체로표현한다. 또한교차연산을통해두염색체의일부를상호교체한다. 이는실제생물의유전자가교차를통해후손의염색체가부모양쪽의특성을모두물려받는과정을모방한것이다. 또한돌연변이연산을통해염색체의일부분을아주낮은확률로 0은 1로, 1은 0으로바꾼다. 이는생물체에서낮은확률로부모의특징과전혀다른돌연변이가발생하는과정을모방한것이다. 집단내의각개체는세대를거듭하면서더높은적합도 ( 원하는해답 ) 를갖는방향 조성배 으로진화해나간다 ( 자세한내용은과학동아 2003년 7월호부터연재된유전알고리즘기사참조 ). 대화형유전알고리즘은유전알고리즘의기본원리에약간의변형을가한것이다. 일반유전알고리즘에서는원하는수준의해답이나올때까지시스템을계속해서 진화 시킨다. 이과정에적합도함수라는것을도입해원하는수준의해답이나왔는지점검한다. 대화형유전알고리즘에서는적합도함수대신사용자가각개체에대한적합도를평가한다. 이런방법을통해사용자와시스템이상호작용함으로써사용자의취향이나감성등을진화과정에적용시킬수있다. 이런이유때문에대화형유전알고리즘은디자인이나예술과같이일반적인유전알고리즘으로해결하기어려운문제에적용되곤한다. 패션디자인설계도가능대화형유전알고리즘을예를통해알아보자. 만약자신이패션디자이너가돼자신만을위한옷을멋지게디자인해입는다면어떨까. 이런상상에서필자는지난 2001년 패 92 과학동아 2003.10
원하는디자인들을얻을수있다. 이처럼대화형유전알고리즘은사용자의감성과선호도를효과적으로사용해거대한탐색공간에서사용자가원하는것을효율적으로찾아내도록한다. 인간과상호작용하는시스템 션디자인지원시스템 을개발했다. 나만의옷을만든다는발상은좋지만, 비전문가인일반인이의상을디자인하기란쉽지않은일이다. 따라서일반인이의류생산자에게원하는디자인을주문하기위해서는어떤형태로든지지원이필요하다. 이런상황에서비전문가를위한디자인지원시스템의필요성이대두됐다. 이상적인시스템은상대적으로적은비용과시간으로사용자가원하는디자인을효율적으로만들어낼수있어야한다. 특히패션디자인은사용자의 감성 부분까지포함해야하기때문에이를구현하기위해서는기존의인공지능시스템으로는무리가있다. 필자는인간의감성까지표현하는패션디자인시스템을실현하기위해대화형유전알고리즘을이용했다. 우선패션디자이너의지식에기반한세부모델을유전자형으로인코딩했다. 일반적인여성복의세부요소를목과몸통, 팔과소매, 스커트와허리선의 3부분으로재분류하고각부분별로취할수있는 8가지색상을포함시켜염색체를구성한다. 결국하나의디자인개체는 3개의디자인부분과각색상들의조합으로이뤄진다. 이 개체들중사용자가선호하는디자인이선택되고, 선택된개체의특성이다음세대에나타날확률을높임으로써좀더현실적이고그럴듯한의상디자인을생성해낼수있다. 3개의부분으로재구성된여성복디자인은기존컴퓨터프로그램을이용해각각독립된 3차원모델로만들고, 이들의조합에서개체가만들어지도록한다. 의상을디자인하는것은결국의상의기본요소로구성될수있는모든가능한조합중에서최상의것을탐색하는것과같은문제다. 이런관점에서이시스템은사용자와의상호작용에의해방대한디자인탐색공간에서사용자의감성에맞는디자인을효율적으로제시해주는것이다. 대화형유전알고리즘에기반한의상디자인지원시스템은이전에개발된시스템과는달리사용자의감성과취향에따라디자인개체들을 진화 시키므로비전문가도어렵지않게자신의취향에맞는옷을만들어낼수있다. 또한의상디자인분야의전문지식에기반한세부모델을유전자형으로인코딩하고, 이를컴퓨터화면상에 3차원그래픽모델로보여줌으로써좀더현실적이고합리적으로 지금까지공학적인방법을이용해인간의지능과감성을실현하려는시도는무수히많이시도돼왔다. 이런노력중하나는인간의청각이나시각을흉내내는것이다. 하지만일부연구를제외하고는실제로인간이어떻게듣고보는가를모방하는문제는여전히공학적한계에부딪혀있다. 최근에는이를해결하기위해공학뿐아니라심리학과분자생물학, 신경생물학등여러분야가포함된학제적접근방법이활발히연구되고있다. 우리나라에서는과학기술부의지원하에진행되고있는 뇌과학연구사업 에서학제적연구를통해인간의시각과청각, 인지추론및행동기능을공학적으로구현하려는연구를수행중이다. 인간의지능과감성을실현하기위해인공지능분야에서시도된다양한방법과이방법을통합하고자하는시도는계속되고있지만, 인간수준에도달하기에는아직요원한것이사실이다. 하지만최근들어생물체의진화과정을모방한유전알고리즘, 그리고인간과상호작용을통해감성까지표현하려는대화형유전알고리즘은많은주목을받고있다. 이런노력은, 여전히좀더많은연구를필요로하지만, 현재까지개발된방법만으로도인간의지능이나감성에필적하는영상이나음악, 비디오등의검색에훌륭히적용되고있다. 결국인간에가장가까이다가서는인공지능시스템을구현하기위해서는다양한지능기술을통합하고이를인간과매끄럽게상호작용시키는기술이유망할것이다. 1 93