최근 들어 인공지능 기술이 발전한 것은 소수의 천재에 의한 것일까, 다수의 노력에 의한 것일까? 누구나 한 번쯤 궁금할 법한 질문이다. 시시한 답일 수 있지만, 정답은 “ 둘 다 ” 이다. 인공지능의 역사를 살펴보면 ‘ 인공지능 겨울 ’ 이라 불릴 정도로 외면받던 시기가 있었다. 몇몇 연구자들은 이에 아랑곳하지 않고 수십 년간 꾸준히 연구를 이어 왔다. 이들이 내놓은 비범하고 혁신적인 아이디어가 없었더라면 오늘날의 인공지능은 가능하지 않았을 성싶다. 하지만 그 성과가 그저 학문의 영역에 머무르는 것이 아니라, 지금처럼 다양한 분야에
이들이 내놓은 비범하고 혁신적인 아이디어가 없었더라면 오늘날의 인공지능은 가능하지 않았을 성싶다. 하지만 그 성과가 그저 학문의 영역에 머무르는 것이 아니라, 지금처럼 다양한 분야에 폭넓게 활용될 수 있는 것은 다수의 노력에 의한 것이다. 전 세계 수많은 연구자, 개발자들이 인공지능 기술에 쉽게 접근하고 연구에 참여할 수 있는 열린 생태계가 큰 역할을 했다. 다수의 참여를 끌어내려면 지식과 기술의 공유가 필수적이다. 많은 인공지능 개발자들은 자신이 짠 프로그램의 소스 코드를 공유 사이트에 올려놓는다. 누구나 내려받아 활용할 수 있다. 소스 코드 공유
이 벌어졌다. 참가자들이 여러 팀의 기술을 결합하면 성능이 나아진다는 점을 깨닫게 된 것이다. 여러 팀 간에 자발적 협업이 이어졌다. 협업의 결과 3년도 되지 않아 목표한 성능 향상을 달성했다. 인공지능 분야에는 유달리 경진대회가 많다.
경진대회를 통한 선의의 경쟁이 큰 역할을 했다. 잘 알려진 사례는 넷플릭스의 영화 추천 경진대회다. 넷플릭스는 2006년 자사의 영화 추천 알고리즘보다 10 % 성능을 개선하는데 100만 달러의 상금을 내걸었다. 참가자가 온라인으로 프로그램을 제출하면 곧바로 순위표에 표시된다. 전 세계 180여 개국에서 4만 개 이상의 팀이 대회에 참가했다. 대회가 진행되면서 흥미로운 일이 벌어졌다. 참가자들이 여러 팀의 기술을 결합하면 성능이 나아진다는 점을 깨닫게 된 것이다. 여러 팀 간에 자발적 협업이 이어졌다. 협업의 결과 3년도 되지 않아 목표한 성능 향상
의 참여를 끌어내려면 지식과 기술의 공유가 필수적이다. 많은 인공지능 개발자들은 자신이 짠 프로그램의 소스 코드를 공유 사이트에 올려놓는다. 누구나 내려받아 활용할 수 있다. 소스 코드 공유 사이트로는 ‘ 깃허브 ( Github ) ’ 가 유명하다. 마이크로소프트는 2018년 8조 원을 주고 깃허브를 인수했다. 지식 공유의 힘을 높이 산 것이다. 인공지능에 관한 새로운 아이디어는 논문 공유 사이트에 올라온다. 이전까지 저명 학술지에 게재된 논문은 대학 도서관에 가거나 돈을 내야 받아 볼 수 있었다. 이제 논문 공유 사이트를 통해 실시간으로 올라오는 논문을 무료로
관한 새로운 아이디어는 논문 공유 사이트에 올라온다. 이전까지 저명 학술지에 게재된 논문은 대학 도서관에 가거나 돈을 내야 받아 볼 수 있었다. 이제 논문 공유 사이트를 통해 실시간으로 올라오는 논문을 무료로 받아 볼 수 있다. 논문에 실린 새로운 아이디어를 활용해 프로그램을 작성하면 다시 소스 코드 공유 사이트에 올라온다. 선순환 구조다. 많은 이들의 참여를 끌어내는 동기 부여는 어떻게 이루어졌을까? 경진대회를 통한 선의의 경쟁이 큰 역할을 했다. 잘 알려진 사례는 넷플릭스의 영화 추천 경진대회다. 넷플릭스는 2006년 자사의 영화 추천 알고리즘보다 10 % 성능을 개선하는데 100만 달러의
인공지능의 역사를 살펴보면 ‘인공지능 겨울’이라 불릴 정도로 외면받던 시기가 있었다. 몇몇 연구자들은 이에 아랑곳하지 않고 수십 년간 꾸준히 연구를 이어 왔다. 하지만 그 성과가 그저 학문의 영역에 머무르는 것이 아니라, 지금처럼 다양한 분야에 폭넓게 활용될 수 있는 것은 다수의 노력에 의한 것이다.