18세기에 시작돼 현재까지 이어지는 인류의 도약은 산업적인 측면의 발달을 기반으로 이뤄졌다고 볼 수 있다. 에너지원의 발달과 더불어 사회 전반에 걸친 다양한 응용 분야와 이를 구축하고 관리하는데 필요한 계산을 빠르고 정확하게 제공했던 하드웨어와 소프트웨어의 발전은 이제 자동화라는 범주에서 벗어났으며, 새로운 가능성이 지평선 너머에서 서서히 다가오고 있다.
우리는 지금 인간도 할 수 있는 일을 컴퓨터를 이용해 효율성을 올리는 자동화 시대에서 컴퓨터 없으면 할 수 없는 일이 가능해진 시대, 그리고 그로 인해 인간의 능력이 컴퓨터를 통해 확장되고 발전된 수준의 지능이 가능한 그런 시대를 살아가고 있다. 그런 사회를 가능하게 하는 분야 중 하나가 바로 인공지능(AI)이라고 할 수 있다.
AI의 역사는 현대 컴퓨터의 역사만큼이나 긴 70여 년 정도의 역사를 가지고 있으며, ‘Artificial Intelligence’라는 의미가 포용하는 바와 같이 문제를 해결할 수 지능을 모델링하고 그 방법론을 제시하는 학문의 분야를 의미한다. AI의 본질적 속성은 인간의 수학적 접근을 통한 방법론의 접근이 검증되지 않는 문제에 대한 해결책 제시다. 수학적 접근이 가능한 경우는 그 결과에 대한 최적성이 검증되지만, 인간이 풀어야 하는 모든 문제에 대해 수학적 모델과 검증이 가능한 것이 아니기 때문이다.
다른 속성은 AI는 말 그대로 지능의 집합체가 아니라, 여러 특정 문제에 대한 해결책들이 독립적으로 존재를 한다는 것이다. 예를 들어, 세기의 대전을 치룬 딥마인드의 알파고는 바둑을 위한 솔루션이지, 이 방법론이 바로 상이한 문제에도 적용될 수 있는 것이 없기에 활용성의 범주가 제한을 받는다는 것이다. 따라서, AI는 다양한 문제에 대한 다수의 독립적 해결책을 포함하는 복합적 학문으로 이해돼야 한다. 그럼에도 불구하고, 여러 가공적 콘텐츠에서 AI는 이미 완성도 높은 복합체적 존재로 표현이 돼 있어, 실제적인 수준과의 차이에서 벌어지는 오해를 불러 일으킬 수 밖에 없다.
70년이 넘는 역사 속에서 소프트웨어와 더불어 AI라는 학문은 발달해 왔으며, 우리에게 새로운 미래를 열 수 있는 기술을 가능하게 해줬다. 이러한 AI의 가능성은 숫자와 문자 범주에 한정돼 있던 컴퓨터 활용을 인간의 시각적 청각적 능력이 필요한 분야로의 확산을 가능하게 해주고 있다. 다만 우려해야 할 것이 있다면, 다른 학문과 마찬가지로 AI를 이해하고 활용할 수 있는 능력은 단기적인 학습을 통해 얻을 수 있는 것이 아니라는 점이다.
필요한 기초 학문, 특히 모델링에 필요한 고급 수학 등의 배경이 없이는 실질적 활용이나 새로운 방법론 및 모델의 구성이 가능한 단계에 이르지 못하기 때문에 필요한 지식을 습득할 수 있는 융합형 커리큘럼이 필수적일 수 밖에 없다. 바로 이 점이 AI의 미래를 위해 대학이 준비하고 나아가야 하는 바이다.
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