'컴퓨터도 사람처럼 스스로 생각하는 지능을 가질 수 있는가?' 예전에 이런 질문을 했으면 자신 있게 그럴 수 없다고 대답했을 텐데 요즘에는 그럴 수 있다고 대답할 사람이 많을 것이다. 인공지능, 4차 산업혁명 등의 단어를 유행처럼 사용하고 영화에서나 보던 로봇이나 자율자동차를 현실에서 보고 있으니 그런 생각이 드는 것은 당연하다. 컴퓨터가 사람을 능가하고 사람의 직업을 다 빼앗아 가고 심지어 사람들을 지배하게 되지 않을까 하는 염려가 들기 시작한다.
질문을 바꿔 '컴퓨터가 사람보다 빠르고 정확하게 계산할 수 있는가?'라고 한다면 대답은 간단하다. 그 방면에서는 확실히 컴퓨터가 뛰어나다.
오늘날 컴퓨터가 단순한 계산에 머무르지 않고 더 복잡하고 지능적인 작업을 할 수 있는 것은 기계학습(Machine learning)이라는 기술이 발전했기 때문이다. 사람들이 작성한 프로그램에 따라 주어진 계산만 반복해 처리하는 것이 아니라 어떤 업무와 관련된 빅데이터로부터 업무의 처리 규칙(즉, 계산 방법)을 스스로 찾아내는 기술이다. 골치 아프게 사람들이 규칙을 찾아 주지 않아도 되기 때문에 프로그램을 만드는 것이 쉬워졌고, 예전보다 훨씬 복잡한 문제들을 해결하는 프로그램을 만드는 것도 가능해졌다. 그래서 컴퓨터가 더 똑똑해진 것이다. 이 기계학습도 컴퓨터의 타고난 빠른 계산 능력을 이용해 빅데이터에 여러 가지 계산을 적용, 그 데이터에 최적화된 규칙을 찾아내는 것이다.
사람들의 지식도 데이터와 경험이 축적돼서 만들어진 것이 많다. 데이터로부터 자동으로 찾을 수 있는 지식은 이제 컴퓨터가 더 잘 찾아낼 수 있다. 이제 이런 지식은 컴퓨터의 기계학습에 맡겨도 될 것이며, 이런 부분의 직업은 점점 컴퓨터가 대체할 것이다.
하지만 컴퓨터의 기계학습은 제한된 분야에서 주어진 데이터만을 처리할 수 있다. 사람들처럼 복잡한 영역을 종합적으로 고려해서 판단하거나 데이터가 없는 상황에서 결정하거나 직관을 발휘할 수는 없다. 인공지능을 과대 평가해서도, 그렇다고 과소평가해서도 안된다. 이를 잘 활용하는 것이 자신의 업무 효율을 높이고, 미래 사회에 경쟁력을 갖는 지름길이 될 것이기 때문이다.
