인공지능(AI)이 두뇌라면 컴퓨터는 AI를 담은 물리적 실체다. 서진욱 서울대 컴퓨터연구소 소장은 11일 “미래의 컴퓨터는 스스로 사고하고 인간과 소통하는 ‘기계 이상의 존재’가 될 것”이라고 말했다. 두뇌의 속도에 따라 몸도 날렵해질 것이란 얘기다. 한국을 비롯해 미국, 중국, 유럽, 일본 등 주요 국가는 ‘창의적인 컴퓨터’를 누가 먼저 내놓느냐는 아키텍처 경쟁에 돌입했다. 인간의 두뇌처럼 적은 전력만으로도 중요한 정보에만 집중함으로써 효율을 높이는 ‘어텐션(attention·집중) 연산’을 비롯해 인간 행동을 모사해 로봇의 움직임을 만들어내는 ‘인간-물체 상호작용(HOI) 모델링’ 등이 주요 경쟁 영역이다. 서 소장을 비롯해 연구소의 핵심인 이재욱, 주한별, 원정담 서울대 컴퓨터공학과 교수는 “컴퓨터가 인류 난제에 도전하고 이를 다양한 영역으로 확장시킬 것”이라고 입을 모았다.

◇인간의 두뇌 닮아가는 컴퓨터

예컨대 하드웨어(HW)와 소프트웨어(SW)가 최적의 성능을 낼 수 있도록 함께 설계하는 ‘협조 최적화’(co-design)가 대표적인 기술로 꼽힌다. 현재까지의 설계 방식은 ‘따로국밥’ 식이다. HW 엔지니어는 빠르고 안정적인 회로와 장치를 설계하는 데만 주력하고, SW 개발자는 그 위에서 돌아가는 프로그램을 별도로 개발한다. 하지만 AI에 최적화된 컴퓨터를 만들려면 이에 특화된 전용 회로를 설계해야 하고, SW도 AI 모델 구조를 HW가 더 잘 처리할 수 있도록 최적화해야 한다.

주요 연구로는 어텐션 연산을 빠르게 처리하는 전용 하드웨어 가속기 개발이 꼽힌다. 수조 개의 파라미터(매개변수)를 갖는 어텐션 연산은 딥러닝과 자연어 처리(NLP), 이미지 처리와 같은 AI 분야에서 핵심 역할을 한다. 어텐션 연산은 AI 모델이 데이터 중에서 어디에 집중할지, 무엇이 중요한지를 찾아내고 이에 집중하게 만든다. 책을 읽을 때 중요한 부분에 빨간펜으로 표시해가며 반복해 읽고 이해하는 것에 비유할 수 있다.이재욱 교수는 “어텐션 연산에 최적화된 칩으로 가속기를 만들었고, 측정 결과 연산량과 전력 소비를 기존 컴퓨팅의 절반 수준으로 줄이면서도 정확도를 유지했다”고 말했다. 어텐션 연산은 AI 연구와 개발에서 핵심적인 기술로 자리 잡는 추세다. 구글의 BERT, 마이크로소프트의 터닝 NLG, 페이스북의 RoBERTa, 삼성전자의 스마트폰 음성 인식 기술이 어텐션 연산의 대표 사례다.

◇주목받는 로봇 학습 컴퓨팅

HOI 모델링이 적용된 AI는 사람의 동작을 보다 정교하게 이해해 스마트홈 기기가 사용자 행동을 예측하고 자동으로 작동할 수 있다. 사용자가 컵을 집으면 AI가 이를 감지해 정수기에서 물을 채우거나 요리를 시작하면 오븐을 적절한 온도로 설정하는 식이다. 로보틱스 및 스마트 제조 분야, 자율주행과 스마트 모빌리티 등 산업 현장에도 다양하게 적용할 수 있다. 주 교수는 “HOI 모델링을 적용한 협업 로봇은 작업자가 어떤 도구를 사용하려 하는지 인식하고 필요한 도구를 전달하거나 작업의 다음 단계를 예측해 준비한다”고 예를 들었다.

◇수백 개 전신 근육도 디지털로 구현

주 교수는 “로봇 학습은 동작 모사를 넘어 사람의 복잡한 신체 움직임과 물체를 다루는 방식까지 정밀하게 학습한다”며 “AI 기반 로봇이 실제 환경에서 사람의 역할을 대체하거나 보조할 능력을 갖추도록 하는 데 집중하고 있다”고 했다. 로봇이 인간이 처한 상황과 대화의 맥락까지 이해할 수 있다는 뜻이다. 향후 노동, 의료, 재난 대응, 노인 돌봄 등의 분야에서 큰 사회적 파급력을 가질 것으로 기대된다.