AI 용어의 폭발...

오늘은 CNN에 이어 GNN이란 용어와 마주했다. 그냥 쉽게 말해서 CNN은 NN에 들어가는 정보가 convolution되어 들어가서 특유의 인식 능력을 갖게 되었던 것이라고 하면 GNN은 graph의 형태로 된 정보를 잘 인식하는 NN이라고 이해를 해야겠다. 이 세상에서 그래프로 표현할 수 있는, 그래프의 형태로 정리될 수 있는 정보의 양도 엄청나게 많으니까 쓸모가 엄청나게 높을 수 밖에 없다고 생각된다.

이것은 Convolution과 결합해서 GCN이라는 것으로 응용될 수 있다. 그러니까 machine learning이라는 것은 응용되는 것의 대상에 따라 NN을 써서 학습하기 용이한 형태로 중간단계라든가 선처리 후처리에 어떤 수학적인 operator를 추가하는가에 따라 계속해서 최적화가 가능한 놀이(?)라고 생각해볼 수 있겠다. 뭐랄까 그것이 다른 기술처럼 당장에 손에 잡히고 뭔가 곧바로 테스트해보고 제품으로 적용하지 못했으니 뜬구름을 잡는 지경이었다고 하면 지금은 뭐든지 다 곧바로 해볼 수 있게 되었으니 어려울 게 없는 시절이 되어버린 거지. 왜 이걸 생각 못했을까?

지금도 물론 로우레벨에서 일어나는 어려움들을 해결하면 심각하게 복잡해지긴 하지만 개념 수준에서 어떤 공학분야의 아이디어를 시뮬레이션하는 것은 matlab script 몇 줄로 쉽게 해볼 수 있는 것처럼 python 라인 몇 줄로 쉽게 해볼 수 있는 세상인데 말이다. 더구나 AI의 경우는 아직은 소프트한 구석이 많아서 CPU를 쓰든 GPU를 쓰든 꼭 어떤 기능만 되니까 할 수 없다 그런건 없는 시절이라 뭐든 실행에 옮기는 게 어려울 게 없는데 말이다.

그냥 딱 생각해봐도 인간관계 네트워크를 분석하거나 인지하는 것, 검색하는 것, 또는 컴퓨터 네트워크에서 일어나는 모든 일들은 이런 NN을 쓰면 너무나 빨리 분석, 검색, 문제의 발견이 가능하겠다 싶다. 단지 지금 일어나고 있는 일들을 잘 로깅해놓고 계속해서 학습만 시키면 말이다. 그런 거다. 그렇게 쉬워지지만 그 응용 결과는 뭐랄까 너무 무섭달까. 반대로 그동안의 흐름으로 앞으로 일어날 변화라든가 이상 징후를 쉽게 분석할 수 있었는데, 왜 그걸 못하고 있었나 (사람의 힘으로만 하려고 했으니까 그렇지) 하는 생각이 들게 되는 거다. 참담하다.

나의 머리나쁨, 응용력 부족 이런 거라기 보단 근거도 없이 사람의 능력이 기계에 비해 뛰어난 줄만 알고 ‘기계가 해봐야 얼마나 하겠어’하고 우습게 여겼기에 뭐랄까 자만했다 라기 보단, AI 분야를 8-90년대의 지지부진하던, 사기에 가까운 짓거리라 생각했던 내 자신의 선입견 덕택에 나 홀로 세상 변화에 뒷쳐지게 만들어버렸구나 하는 깨닫음이 게속해서 찾아오는 거다.

뭐랄까 이런 느낌이랄까? 한국 사람들이 영어 발음도 안좋고 어순도 달라서 이 사람들은 영원히 영어를 제대로 말하거나 쓰게 되지 못할 거다 라고 생각하며 살아왔는데, 어느 날 문득 한국의 공용어에 영어가 포함이 되어있고 서울에 갔더니 한국인 대부분이 한국어 대신 영어로 그것도 원어민처럼이나 엄청나게 유창한 표현을 써가며 소통하고 있다는 걸 내 눈으로 확인하게 된 그런 경우랄까?