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마인드AI, 논리적 사고 가능한 인공지능 만든다

'캐노니컬 추론 엔진' 통해 논리적 사고 기능 부여
방대한 데이터로 추론..학술 논물 작성도 가능
블록체인 통해 오류 데이터 추적

  • 원재연 기자
  • 2019-03-08 10:05:40
마인드AI, 논리적 사고 가능한 인공지능 만든다
좌 John Doe 마인드AI 수석과학자, 우 Reeyan Lee 마인드AI CTO/ 사진 = 원재연 기자

1956년 인공지능(AI)이라는 단어가 등장한 이래, ‘지능’의 의미에 대해서는 아직 의견이 분분하다. 쌓아놓은 데이터를 기반으로 기계적 답만을 내놓는 AI부터, 스스로 학습을 통해 점차 지능을 향상하는 AI까지 범위와 기능이 제각각이기 때문.

단순히 계산을 하는 AI는 엑셀과 다를 바 없다. AI가 가야 할 길은 기존의 인간 지식을 바탕으로 새로운 이론과 시각을 제시할 수 있어야 한다는 것이 마인드AI의 생각이다.

마인드AI는 사람들이 주입한 세상에 대한 지식, 즉 온톨로지(명제·Ontology)를 활용해 인간이 나아갈 길을 제시하는, 말 그대로의 인공의 ‘지능’을 만들고자 한다. 지난 4일 만난 마이드AI의 폴 리 대표는 지능의 뜻을 분명히 했다. 폴 리 대표는 “엑셀이 처음에 나왔을 때, 세무사·회계사 직업이 없어질 것이라고 다들 말했지만 결국 그렇게 되지 않았다. 이를 어떻게 활용하는지에 대한 사람의 의지가 중요한 것이다. AI는 기존의 지식을 바탕으로 ‘카피 앤 페이스트(copy & paste)’가 아닌 주어진 상황을 바탕으로 한 적절한 답을 내려야 한다”고 말했다.

마인드AI는 기존 AI에 많이 적용되는 의사결정트리(Decision-tree), 신경망 네트워크(Neural NetworK) 등의 모델과 구분되는 새로운 기본 추리 단위인 캐노니컬(Canonical)을 내놓았다. 의사결정트리는 주어진 입력값에 대한 출력 값, 해석을 예측해낸다. 주로 마케팅에서 고객 분석 등에 사용된다. 신경망 네트워크는 참과 거짓을 구분하는 방식으로 동작해 음성인식 AI 등에 자주 쓰인다.

마인드AI, 논리적 사고 가능한 인공지능 만든다
캐노니컬의 작동 원리 / 자료 = 마인드AI

반면 마인드AI의 추론 엔진 캐노니컬은 사람이 입력한 어떠한 단어, 혹은 단위에 대한 대명제와 소명제를 기반으로 답을 추리해 나간다. 그래픽으로 보면 삼각형의 꼭지점 마다 언어를 배치, 상호 간의 연결을 통해 맥락의 고리를 만들어낸다. 방대한 정보에서 필요한 정보만을 추출해 내는 것이 아닌, 하나하나의 명제를 바탕으로 지식에 대한 문맥을 짚어내 결과를 추론하는 것이다. 또한 사람의 언어, 즉 자연어로 입력된 명제로 구동되기 때문에 법, 의료, 과학 연구 등 어떤 분야에서도 쓰일 수 있다.

마인드AI 데모 버전인 딜라이트를 통해 캐노니컬의 추리 과정을 살펴볼 수 있다. 딜라이트는 9살 소녀 수준으로 설정되어 있으며 어린왕자 한 챕터 분량의 정보가 입력됐다. 딜라이트에게 책의 내용에 관해“Adult(어른)이 뭐라고 말했니?”라고 물어보자. 어린왕자 책에는 어른이라는 단어가 없다. 딜라이트는 그러나 입력된 책 내용 맥락을 통해 “어른이 grown up(다 큰 사람)입니까?”라는 반문을 내놓는다. 다 큰 사람이라는 명제를 통해 어른이라는 명제를 추리해 내는 것.

조금 더 어려운 문장을 가지고 살펴보자. “갸가 갸고 갸가 갸가?”라는 질문이 있다고 치자. 풀이하자면 “그 사람(A)가 A고, 다른 사람(B)가 B인가”다. 여기서 사람이라면 어느 정도의 기반 지식을 가지고 A와 B를 구분해낼 수 있다. 그러나 기존 소프트웨어의 경우 문맥을 알지 못하기 때문에 사람 = 사람으로 인식할 뿐 A와 B의 다름을 구분하지 못한다. 반면 마인드AI의 캐노니컬 구조는 사람과 같이 전후 사정을 추적해내 문장의 의미하는 바를 ‘인지’할 수 있도록 한다.

마인드AI, 논리적 사고 가능한 인공지능 만든다
캐노니컬의 작동 방식. 마인드AI는 뭐라고 대답할까?

캐노니컬은 비단 인간과 같은 사고의 과정을 거치는 것이 아니라 인간보다 한 단계 더 나아간 사고가 가능하다는 것이 리 대표의 설명. 그는 “인간이 A와 B를 연결할 수 있다면, 마인드AI는 A와 Z를 연결할 수 있다”며 “궁극적으로 인간보다 더 방대한 데이터에서 지식들 간의 연관관계를 찾고, 새로운 학설을 AI가 스스로 낼 수 있게 되는 것을 목표로 한다”고 말했다.

이 방대한 지식을 가지고, 인간보다 똑똑한 AI가 소수의 손에 들어간다면 어떻게 될까. 테러리스트들이 기존에 없던 무기를 만들기 위해 AI를 사용한다면? 한 국가가 자신들의 이익만을 위해 이를 사용하려 한다면? 리 대표는 이러한 특징 때문에 블록체인의 필요성을 느꼈다고 말한다. 리 대표는 “수 십, 수 천 개의 블록체인이 새로운 형태의 데이터를 수집하고 데이터를 정렬하게 되는 시대가 오게 될 때, 블록체인이라면 아무도 이를 통째로 갖고 있지 않은 탈 중앙화 AI를 만들 수 있다”며 “블록체인을 이용하면 그러한 지식, 데이터를 넣어주는 사람들을 추적해 낼 수 있기 때문에 어뷰징을 색출할 수 있고, 양질의 데이터를 넣어주는 사람들에게는 응당한 보상을 제공할 수 있다”고 말한다.

물론 좋은 지식만이 입력될 수는 없다. 도덕과 사상, 법과 규칙은 시대에 따라 바뀌고 국가에 따라 바뀐다. 이 때문에 마인드AI는 입력되는 지식을 거르지 않고 모두 받아들인다. 리 대표는 “지식 간의 우선순위와 보편적인 윤리적 판단을 위한 윤리 위원회를 운영할 것”이라고 말했다.

마인드AI는 현재 캐노니컬 추론 엔진을 통해 차량 사고 대처 방법을 알려주는 챗봇 AI 개발을 국내외 자동차 업체들과 함께 준비 중이다. 연말에는 캐노니컬 추론 엔진의 활용을 통한 실제 서비스를 속속 선보일 예정이다.

/원재연 기자 wonjaeyeon@decenter.kr


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