조) 안녕하세요. 아나운서 조노을입니다. 방금 저희가 톡으로 이야기를 했었는데 다시 이렇게 얼굴을 뵀으니까 다시 한번 인사를 나누고 시작해야 할 것 같습니다. 저희가 잠시 톡으로 인공지능 이야기를 시작 했었잖아요.아무래도 인공지능 하면 2016년 4월 이세돌 9단과 딥마인드의 알파고 대국이 정말 뜨거운 이슈였죠. 이후에 사실 인공지능에 대한 관심도 많아지고 있다는 생각이 드는 것도 사실인데요. 인공지능이 이것만 가지고는 알 수 없다라고이야기를 하시더라고요. 정확하게 인공지능이 무엇인지 알 수 있을까요?
전) 인공지능은 말 그대로 인공적으로 만들어낸 지능입니다. 조금 상세히 이야기하면, 인간의 학습능력, 그리고 추론능력, 지각능력과 같은 것을 인공적으로 구현한 컴퓨터 시스템이나 프로그램이라고 보시면되고요. 혹시 영화 AI를 보셨을까요? 영화 AI를 보면 정원을 가꾸는 로봇이나 음식을 만드는 로봇 그리고 감정을 느끼는 감정이 있는 로봇이 등장 하는데, 이러한 로봇들의 뇌. 즉, 지능을 보고 저희는 인공지능이라고 합니다.
조) 우리가 보통 인공지능이라고 하면, AI라는 단어를 많이 사용하잖아요.그런데 요즘은 머신러닝 이라든지딥러닝? 이런 말을 사용하더라고요.머신러닝과 딥러닝, 정확하게 뭐라고 해야 될까요?
전) 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 사실 같은 개념이에요.그 중에서 인공지능이 가장 큰 개념이고, 이 인공지능을 구현하는 방법 중에 기계학습을 통해서 구현하는 방법을 머신러닝이라고 합니다. 그리고 머신러닝의 여러 방법 중 한 가지인 딥러닝이 있는거고요. 요즘 인공지능 붐을 주도하는 인공신경망의
한 종류가 딥러닝이라고 보시면 됩니다. 즉, 제일 큰 개념이 인공지능. 그 안에 머신러닝. 그리고 그 안에 딥러닝이 있다고 보면 됩니다. 머신러닝은 기계학습이라고도 불리는데요. 컴퓨터를 인간처럼 학습시키면, 인간의 도움 없이도 컴퓨터가 스스로 새로운 규칙을 세우지 않을까? 이런 발상으로 시작되었다고 보시면 됩니다. 알고리즘을 이용해서 데이터를 분석하고, 분석을 통해 학습하고, 그 기반으로 판단이나 예측을 합니다. 그래서 즉, 수많은 데이터를 학습하고 일정한 패턴을 찾아서 예측을 한다고 생각하면 되는데요.일단 머신러닝은 단점이 한 가지가 있어요. 머신러닝을 학습시키기 위해선 데이터를 저희가 분류해서 제공해야 해요.
조) 머신러닝! 그럼 딥러닝이 머신러닝의 단점을 보완한 것일까요?
전) 네, 그렇죠. 단점을 보완했다고 볼 수도 있고사실 상 딥러닝은 머신러닝 안에 속하는 것이기 때문에 머신러닝의 한 종류로써 딥러닝이있다고 보시면 되고요.그래서 딥 러닝 같은 경우는 인간의 뇌 신경망을 모방해서 만든 것인데요. 딥러닝은 인간의 뇌와 유사한 방식으로
데이터를 학습합니다. 간단하게 설명을 하면 이미지 하나를 인식하기 위해 굉장히 많은 조각으로 잘라서 뇌에 있는 뉴런들에게 전달이 되고요.아! 저희의 뇌가 아니겠죠. 인공으로 만든 뉴런들에게 전달이 되고 각 뉴런의 결과 값의 가중치에 따라서 결과를 내는 방식입니다. 그래서 머신러닝과 가장 큰 차이점이 있는데 머신 러닝은 아까도 이야기 드렸지만 학습 데이터를 저희가 수동으로 분류를 해야되요. 이거는 고양이다 이거는 강아지다 이렇게 제공을 해야 되지만 딥러닝은 분류에 사용할 데이터를 스스로 학습할 수 있는 게 큰 특징이라고 볼 수 있습니다.
조) 네. 설명 잘 들었습니다. 사실 이세돌 9단과 알파고의 대국이 정말 전 세계적인 이슈기도 했잖아요? 인공지능에 대한 관심이 이때부터 많아졌다고, 저는 생각이 들어요. 그런데 인공지능 산업이빠르게 발전하고 있고, 다양한 산업에서 적극적으로 활용하려고 하는 것 같아요. 이렇게 다양한 산업분야에서 인공지능을 활용하려는 이유가 있을까요?
전) 아무래도 인간이 하는 일을 줄여보고자 하는 거겠죠. 사실 저희가 하는 수많은 일들 중에서 꼭 저희가 판단하지 않아도 되는 부분을 인공지능에게 만약 맡길 수 있다고 하면 확실히 인적자원이 절약되겠죠.인적자원 절약 된다는 건 비용절감도 되고 시간도 확실히 줄겠죠. 그리고 사람은 24시간 일을 할 순 없잖아요?
조) 없죠.
전) 휴식도 좀 취해야 하고,그런데 인공지능이나 컴퓨터는 그렇지않잖아요? 사람처럼 휴식시간이 필요한 것도 아니고, 학습만 잘되면 사람보다 더 빠르게 판단을 하고 더 많은 일을 처리할 수 있습니다. 그리고 또 한 가지가 있다면 저희들은 항상실수를 하잖아요? 사람들은.
조) 맞아요.
전) 실수를 안 할 수는 없잖아요. 사람이기에 할 수 밖에 없는 실수들. 즉, 휴먼에러도 인공지능은 없겠죠.
조) 컴퓨터다 보니까요. 그렇죠?
전) 그렇죠. 그리고 인공지능이 판단하고 처리할 수 있는 일이 많아지면 많아질수록, 우리 사람의 경우에 단순 반복 작업은 인공지능에게 맡기고, 인간은 조금 더 창의적이고 의미 있는 일에 집중할 수 있기 때문에 여러 산업에서 지금 인공지능을 도입하려고 노력하는 것 같아요.
조) 그렇네요. 말씀을 듣고 보니, 인공지능 기술을 활용하게 된다면 효율적이고 사람은 더 의미 있는 곳에 집중할 수 있을 것 같다는 생각이 들어요.
단순 노동으로 버려지는 시간들이 굉장히 많이 있잖아요.
전) 그렇죠.
조) 오늘날 산업에서 인공지능을 활용하는 수준은 어느 정도인지 궁금하긴 하거든요.아까 말씀하셨다시피 청소하는 로봇이라든지 저는 요즘 커피를 만들어주는 로봇 기계 머신을 정말 많이 봤거든요. 그런 사례도 인공지능이라고 할 수 있을까요?
전) 네, 그렇죠. 사실 인공지능 붐이 일면서 인공지능을 여러 산업분야에 활용하는 사례가 굉장히 많습니다. 대표적으로 의료분야에서는 암을 식별하고 검사하는데 딥러닝을 이용한 사례가 있습니다. 실제 뉴욕 맨해튼의 마운트 시나이 병원은 딥러닝을 이용해 간, 직장, 전립선 등의 암을 거의 94%에 가까운 확률로 정확하게 예측을 한다고 해요. 보통 저희가 병원에 가면 의사분들이 굉장히 오랫동안 공부를 하고, 굉장히 많은 의학적 사례를 공부해서 판단을 하잖아요? 그런데 이걸 인공지능에게 학습시켜서 판단할 수 있게 한 거예요.그리고 조금 이와 비슷한 경우가 있는데 혹시 AI 변호사라고 들어보신 적 있으세요?
조) 어? 아니요. AI 변호사라고 하면 사실 되게 다양한 사례들을 판단해야 되니까 가능할까요?
전) 네. 그렇죠. 사실 변호사라고 하면 뭔가 변론을 해야하기 때문에 되게 다양한 사례와 선택과 판단이 필요한데 실제적으로 재판을 하는데 이 AI 변호사를 이용하는 건 아니고요. 사례를 말씀드리면 미국의 한 대형로펌에서 로스라는 AI변호사를 사용하는 계약을 체결했다는 뉴스가 있었어요. 이 로스라는 AI는 초당 10억 장의 법률문서를 분석할 수 있다고 해요. 보통 변호사가 재판을 맡게 되면 전체시간에 30%는 자료조사에 소모한다고 하더라고요. 그래서 저희가 법률 관련 드라마 같은데 보면 보통 변호사들이 어려운 재판을 맡게 되면 밤새도록 판례를 찾아보거나 이러면서 잠드는모습을 많이 찾아 볼 수가 있는데요.여기에서 착안을 한 것 같습니다. 이 로스라는 AI에게 법률 문서와 판례를 학습시켜서 분석하게 하는 거죠. 그래서 미래에는 인공지능이 판례 판단을 대체하지 않을까 예상한다고 합니다.
조) 우와~ 그런데 사실 이쪽은 산업이나이런 숫자로 계산되는 분야가 아니라문과 쪽인 거잖아요. 어떻게 보면. 그래서 의료나 법률처럼 특정 산업한 분야에서만 사용되고 있는 건 아닌 것 같은데요? 다른 곳에서도 많은 사용을 하나요?
전) 네. 그렇습니다.이런 특정 산업분야 뿐만 아니라, 저희 가까운 곳에서도 인공지능 기술은많이 활용되고 있어요. 대표적인 예로 자율주행! 자율주행 들어보셨죠?
조) 네! 제가 얼마 전에 차를 샀거든요?너무 신기하더라고요. 그것도 AI 기술이 들어가 있는 거군요?
전) 네, 그렇습니다. 테슬라의 경우에는 자율주행시스템에 라이다 센서라는 게 있거든요?그런데 라이다 센서라는 걸 쓰지 않고,여러 대의 카메라와 인공신경망 처리로 이루어진 테슬라 비전의 이름의 시스템으로 자율주행을 구현한다고 합니다.테슬라는 자사 고객의 주행패턴이랑 돌발상황 같은 데이터들을 엄청 많이 수집을 했네요. 차가 테슬라가 엄청 많이 팔렸잖아요? 그래서 엄청 많이 수집해서 경쟁사에 비해서 압도적으로 많은 실제 도로주행 데이터를 축적해 놓은 상태라고 해요.
조) 우와. 신기하네요.
전) 그래서 테슬라의 경우에는 이런 데이터들로 학습한 딥러닝 시스템이 사실 아까 말씀드렸던 라이다 센서 같은 경우에는 개당 천만 원이거든요?
개당 1000만 원에 호가하는 라이다 센서에 비해 100배 이상 뛰어난 자율주행기술을 가지고 있다고 하더라고요. 그리고 앞으로 점점 더 학습량이 늘고
테슬라의 자동차들이 많이 팔리면 팔릴수록 학습량이 점점 늘고, 데이터가 늘어나면서 더 정교해지겠죠.
조) 정말 신기한 것 같아요. 고객의 경험들이 쌓여서 다시 데이터가 되고 데이터가 산업이 되는 시대인거잖아요.다양한 분야에서 정말 이렇게 인공지능 기술을 적극적으로 도입하고 있는 것 같은데요.현재 게임업계에서도 인공지능을 도입했다!이런 소식들을 접한 경험이 있는 것 같아요.
게임 업계에서 인공지능 기술을 연구하는 이유는 바둑과 같은 걸까요?
전) 뭐 게임 산업도 마찬가지에요. 게임 산업도 마찬가지고요. 실제로 게임 산업에서도 다양한 분야가 있습니다.그래서 그 다양한 분야에서 인공지능의
도움 받으면 저희가 비용 절감이나 이런 부분들이 많고요.흔히들 게임업계 이야기 하면, 밤샘과 야근에 대한 이야기를 많이 하잖아요?
조) 예~ 맞아요.
전) 그만큼 게임을 개발하는데 있어 많은 작업과 시간이 걸리는데, 생각보다 창의적인 부분에 쏟는 시간이 적어요. 단순반복적인 일이 많다는 이야기죠.
그래서 이러한 부분에 인공지능 기술을 활용한다면 아마도 사람은 조금 더 창의적이거나 의미있는 곳에 시간을 쓸 수 있을 거예요. 그리고 게임 같은 경우에는 기본적으로 인공지능과 유사한 기술이 많이 들어가 있어요. 우리가 게임을 해보면 컴퓨터가 움직이는 적이나 몬스터가 나오잖아요
조) 네!
전) 이러한 컴퓨터가 조작하는 상대방의 움직임과 행동이 조금이라도 더 사람 같다면 게임이 더 재미있겠죠? 그래서 게임업계에서도 인공지능 기술을
적극 활용하려고 많이 노력하고 있습니다.
조) 그렇다면 방금 말씀해 주셨다시피 예를 들어 제가 기억이 나는 게임의 캐릭터를만드는 모습들을 티비에서 봤을 때는 보통 어떤 한 사람이 크로마키라는 환경에서 실제로 그렇게 연기를 하고, 칼을 쓰는 모습들을 딴 다음에 그걸로 모션을 만든다하는 것들이 있었는데 그런 것들이 그럼 이제 AI로 대체될 수 있다는 건가요?
전)네! 그런 부분도 있어요. 그런 부분도 있고 크게 한 세 가지 정도로 나눠볼 수 있을 것 같아요. 첫 번째로는 제가 전에 설명했던 게임 내 적에게. 적 또는 상대에게 AI를 부여하여 게임을 재미있게 만드는 그런 분야가 있을 거고요.두 번째가 아나운서님이 지금 이야기해주신 다른 산업처럼 제작과정에서 인공지능을 활용해서 비용을 조금 더 절 감하고 효율적인 개발을 할 수 있는 그런 분야가 있을 거고요. 그리고 마지막으로는 게임을 운영하고 서비스하는 측면에서 인공지능 기술을 활용해서데이터 분석이나 부정행위가.. 혹시 아시나요? 게임 하다가?
조) 현질을 들어봤지만 부정행위는 처음 들어봤습니다.
전) 게임 내에서 욕설이나 부정행위를 탐지하는데
조) 비매너~
전) 네, 그런 걸 탐지하는데 사용할 수도 있습니다.
조) 아, 그렇군요. 이렇게 말씀을 들어보니까 사실 업계에서도 인공지능 기술을 게임에 적극적으로 활용하려고 하는 노력들이 있는데요.
실제로 그러면 인공지능 기술을 게임에 넣기 위해서는 어떤 노력들이 필요할까요? 사실 이게 만들어 놓고 보면 편할 수 있지만 만들기까지의 과정이 더 힘들 수 있다는생각이 들기도 하거든요? 그렇진 않을까요?
전) 맞습니다. 사실 그래서 국내에서는 아직까지 대형 게임 위주로 여러 시도가 이루어지고 있어요.넷마블의 경우 콜럼버스, 그리고 마젤란이란 이름의 프로젝트를 통해서빅데이터와 머신러닝을 이용해서게임 개발과 서비스 운영에 인공지능 기술을 활용하고 있다고 하고요.넥슨 같은 경우에는 인텔리전스 랩이라는 조직을 만들었어요. 그래서 유저의 플레이 패턴과 행동을 분석해서 유저의 경험을 좀더 만족시키는 방법을 찾으려고 노력하고 있다고 합니다. 일단 이 넥슨 인텔리전스랩은 벌써 400명이래요. 조직의 인원이. 벌써 400명이고,지금 계속 채용을 해서 한 500명 이상의 전문 인력을 갖춘 조직으로 만들려고 노력하고 있다고 합니다.
조) 대단하네요.
전) 네. 그리고 엔씨소프트 아시나요?
조) 네, 알죠!
전) 엔씨소프트 같은 경우에도 AI 센터가 있고요 산하에 게임 AI랩, 그리고 스피치랩, 비전 AI랩, 언어 AI랩, 지식 AI랩 이렇게 한 5개 정도의 랩을 통해서 다방면으로 AI 접목시키는 방법을 연구하고 있다고 합니다.이 엔씨 AI게임 센터에서 AI센터에서 나온 결과가 블레이드 소울이라는 게임 혹시 아시나요?
조) 아니요. 제가 게임은 문외한이라서..블레이드 소울, 뭔가 멋있는 게임 같습니다.
전) 이 블레이드 소울이라는 엔씨소프트의 게임이 있어요. 이 게임에 무한의 탑이라는 시스템이 있는데 여기 안에 나오는 NPC 즉, 안에 나오는 상대죠.
상대를 AI로 만들었다고 합니다.
조) 우와~ 그럼 저희는 AI와 싸우는 게임을 해야 되는 건가요?
전) 아~ 그렇죠!
조) 어려운 게임이겠는데요?
전) 그뿐 아니라 요즘에는 저희가 게임엔진이 굉장히 많잖아요? 뭐 언리얼, 유니티, 코코스 여러 게임엔진이 있는데 데표적으로 언리얼 엔진과 유니티 엔진에서 인공지능 기술을 활용할 수 있도록 에이전트를 지원해요. 특히, 유니티의 경우 ML 에이전트 툴킷을 설치하기만 하면, 그냥 아무것도 안 하고 손쉽게 강화학습과 모방학습을 조합해서 학습을 시킬 수 있다고 해요.그래서 ML 에이전트를 이용해서 게임 내 상대의 새로운 동작을 코딩을 하나도 하지 않고 학습만으로 만들어 낼 수 있다고 합니다.
조)와~ 그럼 게임을 개발할 때 이젠 누구나 인공지능 기술을 손쉽게 손쉽게는 아니겠지만 적극 활용해 보겠다는 단계까지 온 것 같습니다.500명에 가까운 직원들을 두려고 했다는 것 자체가 큰 도전이지만 해나가야되는 분야이기 때문에 투자가 가능하지 않을까 싶은데요.사실 이런 생각도 하게 되요.저는 두 가지 생각을 해봤는데요. 하나는 이러다가 우리의 일자리가 뺏기는 거아니야? 인간의 설 자리가 없어진다 인공지능에 지배되는 사회가 될 까봐 두려워 하시는 분도 계시겠지만 또 한편으로 저는 인공지능을 만들기 위해서 더 많은 사람들이 이쪽 분야에 관련된 사람들이 필요한데 뭔가 구도가 바뀐 듯한 느낌이 들기도 하거든요. 어떻게 보시나요? 전문가의 입장에서 한번 들어보고 싶습니다.
전) 사실 얼마 전에 그런 일이 있었어요. 게임 그래픽 작업 중에서 누끼라는 작업이 있어요.
조) 누끼 따는 거 너무 어렵죠.
전) 어? 아시네요?
조) 가장 단순 노동 중에 하나가 아닐까요?
전) 네. 아시네요. 그래서 이 누끼 따는 작업이이미지에서 배경을 제거 하는 작업이잖아요?
조) 맞아요.
전) 말씀하신 대로 굉장히 수작업으로 되게 힘든 작업인데 상당히 시간도 오래 걸리고 근데 요즘에 인공지능 기술이 발달되면서 이 누끼를 자동으로 따주는 서비스가 많이 등장을 했어요.
조) 네! 맞아요. 그게 AI때문이었나요?
전) 네!
조) 너무 신기하네요.
전) 그래서 제가 이거를 디자이너 분들에게 공유를 한 적이 있어요. 공유를 했는데
조) 싫어하지 않으셨나요?
전) 그러니까 한 분이 그런 이야기를 하시더라고요. "디자이너의 생계가 위협받고 있네요."이런 이야기를 하더라고요. 아 그래서 저는 조금 그 부분이 되게 아쉬웠어요. 오히려 그런 단순 반복적인 부분은 인공지능에게 맡기고, 디자이너가 사실은 조금 더 크레이티브하고, 좀더 창의적이고 의미적인 일을 하는 게 거기에 시간을 더 쏟는 게 좋다고 생각했거든요. 실제로 산업혁명이 일어나면서 예전에농민과 수공업자가 실업을 하는 경우도 있었고, 기술이 발전하면서 공장도 자동화가 많이 진행되었잖아요? 그래서 기존 일자리가 줄어든 사례도 있기는 해요. 그런데 그래서 인공지능이 내 일자리를 뺏지 않을까 이런 생각을 하는 거는조금 섣부른 걱정이라고 생각을 합니다.인공지능이 아무리 발전이 된다고 해도 인공지능의 지능이랑 사람의 지능에는 확실히 차이가 있고요. 그리고 4차산업 혁명으로 사라진 일자리는 아까 아나운서님이 말씀하셨던 것처럼 인공지능을 개발하기 위해서 또 다른 일자라가새롭게 생길 거예요.그래서 새롭게 생기는 직종과 산업분야에서 재창출 될 거고요. 예를 들면 그런 거겠죠. 인공지능을 개발하거나, 아니면 인공지능이 잘 돌아갈 수 있게 관리하거나 오퍼레이팅 하는 그런 직종이 생기겠죠.
조) 전문가님처럼요?
전) 네~ (웃음)
조) 새로운 직종이 더 많이 생기고 사라진 직종도 사실은 생길 수밖에 없는 현실이다 라는 것도 있을 수 있을 것 같아요.그런데 사실 인공지능은 모든 인간을 대체할 순 없지 않나요? 그렇게 생각하면 이해가 더 쉬울 것 같기도 해요.
전) 네. 맞습니다. 인공지능이 사람보다 더 빠르게 무언가 작업을 하고, 정확하다고 해서 사람이 인공지능 보다 지능이 뭐 우리는 지능이 낮은 존재야~ 이렇게 생각할 필요는 없는 것 같아요. 인공지능은 절대 사람을 대체할 수 없고요.인공지능은 모든 것을 해결하기보다 우리가 잘하는 일을 더 잘할 뿐이에요.
조) 그렇군요. 그러면 아까 우리가 이야기를 하다 말았던 게임 산업에서는 어떨지가 궁금하거든요? 사실 인공지능이 발전하게 되면 게임산업에서
어떻게 또 변화할 수 있을까요?
전) 게임 제작은 근본적으로 ‘창의성’에 뿌리를 둔다고 저는 생각해요.새로운 장르가 나오거나 새로운 캐릭터가 나오면 이용자는 열광하기 마련이든요.
그래서 일하는 사람이 업무의 본질에 조금 더 집중할 수 있도록 인공지능이 잡다한 업무량을 덜어 주는 역할을 한다고 생각합니다.
조) 네, 아까 말씀하셨다시피 누끼 따는 작업 자체가 사실은 디자이너에게는 가장 기존 작업들 중에서 가장 하기 싫은 일 중에 하나잖아요? 그런 것들을 인공지능이 대신해준다면 얼마나 다른 일에 집중할 수 있을까 라는 말이 공감되기는 마찬가지인 것 같아요. 지금까지 이렇게 인공지능에 대해서 알아봤고요. 또 게임 산업에서 인공지능을 어떻게 활용해보는지도 알아 봤습니다. 다음 편에서는 실제로 이 게임 산업에서 인공지능을 어떻게 활용하고 있는지 사례를 통해서 한번 알아보도록 하겠습니다. 오늘 말씀 감사합니다.
01. 이 강좌에 대해서
- 인공지능 기술에 대한 소개 및 현재 인공지능 기술 수준
- 게임산업에 인공지능이 필요한 이유와 게임산업에 인공지능을 적용할 수 있는 분야
02. 강사 소개
안현석 (에이스 프로젝트 개발자)
03. 강사 이력
- 에이스 프로젝트 재직중 - 넥슨 코리아 개발실장 - 강연: IGC 2018 유니티로 실시간 멀티플레이 게임서버를 만들 수 있을까