3년 뒤 알파고보다 더 센 놈이 온다

MIT가 주목한 ‘2016년 10대 혁신기술’
로봇끼리 서로 가르쳐 스스로 빅데이터 축적
유전공학 기법으로 면역세포 만들어 암 치료

지난 14일 이세돌 9단이 인공지능 알파고와의 5번기 4국에서 180수 만에 불계승을 거둔 뒤 열린 기자회견에서 활짝 웃고 있다. 오른쪽은 알파고가 화면에 띄운 패배 인정 메시지. “그만하겠다”(AlphaGo resigns)는 내용이다. 김명진 기자 [e-mail], 화면 갈무리

세기의 대국으로 주목받은 구글의 인공지능 ‘알파고’와 이세돌 9단의 바둑 대결에서 알파고가 압도적인 기세로 바둑의 최고수를 제압했다. 이번 대결은 우리에게 인공지능이 가져올 미래에 대한 유토피아적 경탄과 디스토피아적 두려움, 기대와 고민을 동시에 안겨줬다. 알파고는 개발자들이 구축한 ‘인공 신경망을 활용한 딥러닝’이라는 학습 방법에 따라 바둑 훈련을 받고, 불과 몇 달만에 인간 최고수를 꺾는 기염을 토했다. 막판엔 몇 가지 약점을 노출했지만 학습의 성과는 놀라웠다.

그런데 3~5년 뒤에는 이보다 더 기막힌 일이 벌어질지도 모르겠다. 인간이 아닌 로봇이 로봇을 가르치는 세상이 다가오고 있다. 가 최근 발표한 ‘2016년 10대 혁신기술’(10 Breakthrough Technologies 2016)에서 전망한 로봇 기술의 미래다. <리뷰>는 2002년부터 인류가 맞닥뜨린 문제를 해결해주고 새로운 기회를 창출할 것으로 보이는 혁신기술 10가지를 선정해 해마다 발표해 오고 있다. 15번째인 올해도 지난 몇 년간 새로운 이정표를 만들었거나 그 과정에 있는 기술들을 선정했다.

이 가운데 로봇 분야에서는 유일하게 ‘상호학습 로봇’ 기술이 포함됐다. 상호학습 로봇이란, 말 그대로 로봇이 로봇을 가르치는 기술을 말한다. 인간의 개입 없이 인터넷망을 통해 로봇들끼리 학습 정보를 주고 받으며 서로 능력을 키워가는 것이다. 이는 로봇의 지적 능력을 폭발적으로 키우는 계기로 작용할 것이다. 창고에서 짐 묶기, 몸져누운 환자 돕기, 전선에 나가 있는 병사 돕기 등 사람이 로봇에게 시키고 싶어하는 일들 가운데 다수는 현재의 로봇에겐 벅찬 일이다. 로봇들이 아직 사물을 정확히 인식하고 다루는 방법을 알지 못하기 때문이다.

다양한 물건을 집어 올리는 방법을 학습하고 있는 리싱크 로보틱스의 ‘백스터’ 로봇. 물건을 집어 올리는 방법을 터득한 로봇은 자신의 노하우를 다른 로봇이 사용할 수 있는 포맷으로 바꿔 클라우드를 통해 보내준다. MIT테크놀로지 리뷰

알파고가 직접 로봇팔로 바둑 둘 수도

사람들은 아주 단순한 일상행위, 예컨대 양말을 신거나 물컵을 집는 데 아무런 거리낌이 없다. 하지만 아무리 똑똑한 로봇이라도 로봇에겐 엄청난게 어려운 과제다. 이런 차이는 왜 생길까? 미 브라운대 컴퓨터과학자 스테파니 텔렉스(Stefanie Tellex) 교수는 ‘사람들은 아동기라는 빅데이터 수집 과정을 거쳤기 때문’이라고 말한다. 따라서 로봇이 일상의 일을 사람처럼 유연하게 수행하려면 사물을 잡고 조작하는 방법에 대한 방대한 데이터에 접근해야 한다고 강조한다. 그렇다면 그런 데이터는 어디서 올까? 그동안은 공들여 만든 컴퓨터 프로그램을 통해 가능했다. 그러나 이제는 로봇 상호간에 학습 내용과 결과에 대한 정보를 주고 받으면서 스스로 빅데이터를 축적하고, 여기에서 가장 효율적인 방법을 찾아내도록 하는 작업이 진행되고 있다. 텔렉스 교수는 ‘백 만 개체 도전’이라는 이름으로 이런 알고리즘을 개발하고 있다. 현재 로봇에게 물건을 집어드는 능력을 학습시키고 있는 텔렉스 교수는, 다양한 물건 집기 데이터들이 쌓이면 결국엔 처음 보는 물건도 로봇이 쉽게 집어올릴 수 있는 능력을 갖추게 될 것으로 기대한다.

　앞으로 3~5년 후에는 이런 식으로 일을 배워 처리하는 로봇이 등장할 것으로 예상된다고 <리뷰>는 밝혔다. 머리만 쓰던 알파고가 손과 발까지 활용하게 되는 셈이다. 상호학습 로봇 역시 알파고처럼 처음엔 사람 흉내를 내는 데 급급하다가, 데이터가 쌓이면서 어느 순간 사람을 뛰어넘는 능력을 보여줄 가능성이 있다. 텔렉스 교수와 공동연구를 하고 있는 애시토시 색시나(Ashtosh Saxena) 박사는 “5~10년 후에는 로봇 능력의 폭발을 보게 될 것”이라고 전망했다.

　상호학습 로봇이나 알파고에서 볼 수 있는 공통적 키워드는 ‘연결’이다. 알파고는 1200여개의 CPU를 연결해 구축한 인공신경망으로 실력을 쌓았다. 상호학습 로봇은 클라우드를 통해 전 세계의 로봇들과 연결해 정보를 주고받으며 능력을 키워가고 있다. 인간을 따라잡으려 하는 인공지능과 로봇 앞에서 인간의 창의성을 높여가는 최고의 방법도 사람간의 ‘연결’, 즉 협력(또는 집단지성)은 아닐지 생각하게 해주는 대목이다.

　텔렉스 교수팀과는 별도로 구글 역시 알파고에 적용한 딥러닝과 신경망 네트워크를 활용해 비슷한 방식으로 로봇 능력을 확장하는 작업을 하고 있다. 최근 구글이 리서치 블로그를 통해 공개한 동영상을 보면 카메라로 연결된 14대의 로봇 팔이 각각 물체를 집어서 옮기는 미션을 수행한다. 로봇팔들이 서로 피드백을 주고받으면서 가장 효과적인 방법을 터득하는 게 이 미션의 목표다. 텔렉스 교수나 구글의 연구개발이 순조롭게 진행된다면, 몇 년 뒤에는 로봇팔을 장착한 알파고가 직접 바둑돌을 놓고 대국하는 장면을 볼 수 있을지도 모른다.

■ 생명공학 부문

올해 선정된 10가지 기술들 가운데는 생명공학 부문이 3가지나 꼽혔다. 분야별로 보면 가장 많은 숫자다. 생명윤리 논란의 와중에서도 인류는 바이오 시대 한가운데로 나아가고 있음을 실감케 해준다.

면역세포를 투여받아 백혈병 치료에 성공한 아기. 유튜브 갈무리( https://www.youtube.com/watch?v=SoLi0t6e2s0 )

　<리뷰>는 우선 면역공학 기술을 꼽았다. 유전공학 기법으로 면역세포를 만들어내 암 환자들의 생명을 구하는 기술이다. <리뷰>는 생후 3개월 만에 백혈병 진단을 받은 영국 런던의 라일라 리차즈(Layla Richards)라는 아기의 사례를 들었다. 기존 요법으로 아무런 효과도 보지 못한 이 아기는 만 12달이던 지난해 6월, 유전공학 기법을 이용해 면역력을 강화시킨 T세포를 투여받았다. 그러자 백혈병 진행이 멈췄다. 현재 300여명이 이 아기와 같은 임상시험을 받고 있다고 한다. 이제 막 시작된 이 기술은 1~2년이면 실험 단계를 벗어나 실제 병원 치료에 쓰일 수 있을 것으로 <리뷰>는 내다봤다.

　유전자가위(CRISPR) 기술을 이용한 유전자 편집 농작물은 농업의 미래를 바꿀 기세다. 유전자 편집을 통해 농작물의 수확량을 늘려주고 질병과 가뭄 등을 견뎌내는 특성을 아주 쉽고 정확하게 만들어주기 때문이다. 유전자 가위란 유전자에서 특정 DNA를 잘라내는 유전자 편집 기술을 말한다. 외부로부터 유전자를 받는 것이 아니어서, GMO(유전자변형작물) 규제 규정과 소비자들의 우려에서 벗어날 수 있을지 주목받고 있다. 중국에서는 실험실 차원에서 균에 강한 밀, 수확량이 많은 벼 품종을 개발하는 데 성공했다. 미국 농무부는 크리스퍼와 좀 다른 유전자 편집 기술을 적용한 옥수수, 감자 등에 대해 이미 GMO 규제 적용 대상이 아니라고 밝힌 바 있다. 앞으로 5~10년 후에는 상용화될 것으로 <리뷰>는 예상했다. 하지만 유전자 편집도 어찌됐든 유전자에 손을 대는 것이므로 생명윤리의 경계를 둘러싼 논란에서 완전히 자유로울 수는 없을 것으로 보인다.

게놈 해독해 질병 위험 알려주는 앱 등장

유전자 정보를 이용해 저렴한 비용으로 자신의 건강 위험 척도를 손쉽게 알 수 있는 DNA 앱 스토어가 등장한다는 소식도 매우 흥미롭다. 세계 최대의 게놈 해독기 개발업체인 미국 일루미나가 지난해 여름 1억 달러들여 자회사 헬릭스(Helix)를 세우고, DNA 앱 스토어 구축에 나서고 있다.

애플 앱스토어처럼 약간의 이용료만 내면 개인의 DNA 정보를 분석해 알려주는 DNA 앱스토어가 등장한다. MIT 테크놀로지 리뷰

　일루미나의 구상은 이렇다. 헬릭스를 통해 개개인에게 저렴한 비용으로 게놈 해독 서비스를 한다. 헬릭스는 이 정보를 클라우드에 올려놓는다. 이와 별도로 소프트웨어 개발자들은 DNA 정보를 분석해 각종 질병 등의 위험도를 알려주는 앱을 개발해 헬릭스의 앱 스토어에 올려놓는다. 게놈 해독 서비스를 받은 고객들은 안젤리나 졸리처럼 유방암 위험도를 알고 싶으면 유방암 앱을, 치매 위험도를 알고 싶으면 치매 앱을 각기 구매한다. 그런 다음 구매한 앱에 접속하면 앱 프로그램이 클라우드에 있는 고객의 게놈 정보를 분석해 그 결과를 알려준다. 헬릭스는 DNA 앱 스토어 아이디어를 한마디로 ‘한번 해독, 수시 조회’(sequence once, query often)라고 표현한다. 한 번 해독한 게놈을, 필요할 때마다 수시로 조회해 이용하게 한다는 것이다. 자신의 건강 리스크나 신체 특성 등에 대한 정보를 보유하고 있는 게놈은 일생 동안 거의 변하지 않으므로 그때 그때마다 다시 게놈 해독을 할 필요가 없다는 데 착안한 서비스다.

　일루미나는 싼 값에 한 개인의 게놈을 해독해 줄 수 있다면 방대한 양의 개인 게놈 플랫폼을 형성할 수 있을 것으로 보고 있다. 그리고 자사의 기술 수준으로 볼 때 100달러 정도면 중요한 게놈 정보는 모두 담을 수 있을 것으로 본다. 처음 게놈 분석을 할 때는 100달러이지만, 그 다음에 앱을 통해 특정 용도의 분석을 할 때는 그 몇 분의 1정도면 된다. 다시 게놈 해독을 할 필요가 없기 때문이다. DNA 앱 스토어 판매 수익은 애플 앱 스토어와 마찬가지로 헬릭스와 앱 제작자가 나눠 갖는다. 헬릭스는 올해 안에 DNA 앱 스토어를 출범시킬 계획이다.

■ 운송 부문

운송 부문에서도 2가지가 선정됐다. 하나는 로켓 재활용 기술, 다른 하나는 자율주행 소프트웨어를 자동으로 업그레이드해주는 ‘오토파일럿’ 시스템이 꼽혔다. 지금까지의 로켓은 한 번 쓰고 나면 버려야 했다. 우주로 날아 올라간 뒤 임무가 끝나면 지상에 추락하면서 몇몇 파편만 남긴다. 그러나 이제 로켓을 수직으로 땅에 착륙시켜 다시 쓸 수 있는 기술이 개발됐다. 우주여행의 신기원을 열어주는 기술이란 찬사를 받고 있다. 두 사람의 억만장자가 지난해 일을 내고야 말았다. 한 사람은 아마존 창업자 제프 베조스이고, 다른 한 사람은 전기차 테슬라 창업자 일론 머스크이다.

로켓 타고 창 밖 구경하며 우주여행

베조스가 세운 블루 오리진은 지난해 11월, 머스크가 세운 스페이스엑스는 지난해 12월 각각 로켓을 회수하는 데 성공했다. 베조스는 지난 1월 회수한 로켓을 2달만에 다시 쏘아올리는 데도 성공했다. 자신감이 붙은 베조스는 이달 초 언론에 블루 오리진 로켓 공장을 처음 공개하고, 실제 우주여행에 대비해 바깥 구경을 할 수 있도록 창문이 달린 우주여객선 시제품을 현재 만들고 있는 중이라고 밝혔다. 다소 낙관적인 전망이긴 하지만 내년에 승무원이 탑승한 시험비행에 성공하고 나면, 이르면 2018년 사상 최초의 민간 우주여행을 시도할 수도 있을 것이라고 그는 말했다.

발사 뒤 회수와 재발사에 성공한 블루 오리진의 로켓. 블루 오리진 제공

　미 전기차 업체 테슬라의 ‘오토파일럿’(Autopilot)은 이미 상용화돼 있다. 오토파일럿은 미국의 전기차업체 테슬라에 장착돼 있는 전기차 모델S의 자율주행 소프트웨어다. 특히 이 소프트웨어는 인터넷을 통해 계속해서 수시로 업그레이드 서비스를 받을 수 있는 게 특징이다. 테슬라는 2014년 10월 모델 S를 시판하면서 10여개의 초음파센서를 범퍼와 차 양측에 내장한 4250달러짜리 오토파일럿 시스템을 별도의 옵션 사양으로 내놨다.

그리고 정확히 1년 후인 지난해 10월 이 옵션을 구입한 6만대의 차량에 시스템 구동 소프트웨어를 인터넷으로 내려받을 수 있도록 했다. 이 장치는 항공기의 자동항법 장치와 비슷하다. 속도를 조절하고 상황에 따라 차선을 준수하거나 변경하고, 주차도 할 수 있다. 다른 자동차 업체들도 이와 비슷한 기능들을 자동차에 장착하고 있지만, 오토파일럿의 최대 강점은 자율주행 소프트웨어를 인터넷을 통해 지속적으로 업그레이드할 수 있다는 것이다.

■ 에너지 부문

에너지 부문에서는 미국의 대규모 태양광패널 공장 ‘기가팩토리’와 공중 전력공급 기술이 선정됐다. 미 최대 태양광패널 업체인 솔라시티가 버팔로에 7억5천만달러를 들여 짓고 있는 기가팩토리는 현재 완공을 눈앞에 두고 있다. 이 회사 역시 테슬라와 스페이스엑스 창업자인 일론 머스크 가 세웠다. 완공 후 이 공장에서는 하루 1만 개의 고효율 태양광패널이 생산될 예정이다. 한 해 1기가와트 용량의 태양광 패널이 만들어진다.

솔라시티가 짓고는 태양광패널 기가팩토리 조감도. 솔라시티 제공

생산이 시작되면 솔라시티는 태양광패널 제작과 설치를 함께 아우르게 된다. 규모의 경제가 실현되면서 와트당 제작·설치비는 계속해서 하락해가고 있다. 2012년 4.73달러에서 현재 2.84달러로 떨어졌고, 이어 2017년 공장이 풀가동되면 2.50달러까지 내려갈 전망이다. 남는 전기는 전력망에 내다팔 수도 있다. 따라서 주택소유자들에게는 상당한 매력 요소가 될 것이라고 <리뷰>는 전망했다. 내년이면 공장이 본격 가동될 전망이다.

인터넷 기기 배터리 없이 공중 전파 이용해 작동

공중 전력공급(Power from the Air)이라는 아이디어도 참신하다. 미 워싱턴대 연구진이 개발한 이 기술은 인터넷에 연결된 기기들이 별도의 배터리가 필요 없이 주변에 있는 TV나 라디오, 휴대폰, 와이파이 장치 등으로부터 나오는 전파에서 필요한 에너지를 얻는 것을 말한다. 물론 이렇게 해서 얻는 에너지가 그리 크지는 않다. 하지만 미미한 전기로 작동할 수 있는 작은 센서들의 전기 공급원 역할을 하는 데는 충분하다. 연구진은 인터넷에 연결된 동작, 온도 센서와 초소형 카메라를 이런 방식으로 작동시키는 데 성공했다. 이처럼 자체적으로 전파를 보내는 게 아니라 다른 기기의 전파를 활용하는 인터넷 기기를 수동형 와이파이 기기(passive Wi-Fi devices)라고 부른다. 연구진은 이 기기들은 제작비도 매우 저렴해 활용도가 높을 것으로 전망했다. 미래의 스마트홈에 설치될 온도 센서, 연기 감지 장치, 보안 카메라 등에는 별도의 배터리가 필요 없는 이런 기기기들이 유망하다고 내다봤다. 2~3년 후면 시중에 나올 것으로 <리뷰>는 예상한다 .

■ 커뮤니케이션 부문

커뮤니케이션 분야에선 음성인식 기술을 이용한 대화형 인터페이스와 새로운 메시징 도구 슬랙이 선정됐다. 대화형 인터페이스의 선두주자는 중국의 1위 인터넷기업 바이두가 만든 강력한 음성인식 기술 ‘딥 스피치’다. 딥 스피치는 중국인들의 스마트폰 사용 방법을 바꾸고 있다. 중국 베이징 번화가를 걷다 보면 애플, 삼성, 샤오미 등의 최신 스마트폰을 사용하는 사람들 가운데 일부가 스마트폰 화면을 손가락으로 터치하지 않고, 목소리로 이용하는 모습을 볼 수 있다. 이들은 스마트폰에서 바이두 검색엔진으로 무언가를 찾을 때 탭이나 키보드를 이용하지 않고 소리를 이용한다. 물론 애플 시리, 마이크로소프트 코타나, 구글 나우 등 다른 IT 기업들이 내놓은 음성인식 소프트웨어들도 있다. 하지한 이들은 용도가 매우 한정돼 있고 인식률도 그다지 높지 못하다.

손가락 대신 목소리로 스마트폰 검색

반면 바이두의 ‘딥 스피치’는 주변소음이나 사투리에 관계없이 음성정보를 정확하게 인식하는 능력을 갖추고 있다. 스마트폰 후발주자인 중국에서 세계 유수의 IT 기업들보다 훨씬 뛰어난 음성인식 기술을 과시할 수 있게 된 것은 역설적으로 표기가 복잡한 한자 덕분이다. 중국어 표기는 라틴어발음을 따라 한자를 입력하는 병음 시스템을 쓰고 있다. 하지만 중국의 많은 사람들, 특히 50대 이상 노인층은 이 시스템을 사용할 줄 모른다. 따라서 스마트폰이 제대로 기능을 하려면 정확한 음성인식 기술이 다른 어느 나라보다 시급한 상황이었다.

　MIT의 짐 글라스(Jim Glass) 선임연구위원은 “음성 기술이 이제 티핑 포인트에 도달했다”며 “리모콘을 이용하는 대신 기기에 직접 말을 걸 수 있게 된다면 사람들은 그걸 더 선호할 것”이라고 지적한다. 수많은 기기들이 인터넷에 연결되고, 또 그 기기들에 직접 말을 걸 수 있다면 과거 SF에서나 볼 수 있던 장면이 실제 현실이 되는 셈이다.

　<리뷰>는 새로운 단문메시지 도구 슬랙(Slack)이 일으키는 바람에도 주목했다. 사진 공유 서비스인 플리커(flickr)의 창업자 스튜어트 버터필드가 만든 슬랙은 2013년 8월 발표된 이후 북미를 중심으로 이용자가 급속히 늘고 있다. 메신저 서비스 외에 음성 채팅, 파일 전송도 가능해, 개인간 소통뿐 아니라 기업의 업무용 사내 커뮤니케이션 수단으로도 인기를 끌고 있다.
곽노필 기자 [e-mail]
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