생성형 AI의 폭발적 성장, 수학이 그 배경이다

인공지능(AI)은 어떻게 이렇게 빠르게 성장할 수 있었을까요? 많은 사람들이 AI의 발전을 컴퓨터 성능 향상이나 빅데이터 덕분이라고 생각하지만, 그 근본에는 '수학'이라는 강력한 도구가 자리하고 있습니다. 

2017년 개봉한 영화 *히든 피겨스(Hidden Figures)*는 NASA의 최초 우주궤도 비행을 가능하게 한 흑인 여성 수학자 캐서린 존슨의 이야기를 다루고 있습니다. 그녀는 유인 우주선이 달 주위를 돌고 안전하게 지구로 귀환할 수 있도록 최적의 궤도를 계산해 냈습니다. 비록 눈에 보이지 않지만, 수학은 이렇게 우리의 삶을 크게 변화시키는 중요한 역할을 합니다. 그리고 오늘날 AI의 성장에서도 마찬가지입니다. 

수학이 AI를 움직인다 

최근 출간된 기계는 왜 학습하는가라는 책에서는 AI의 발전을 가능하게 한 핵심적인 수학을 소개합니다. 과학저술가 아닐 아난타스와미는 AI의 작동 원리를 정교한 수학과 알고리즘을 통해 설명하며, 우리가 AI를 더 잘 이해할 수 있도록 돕습니다. 

책에서 강조하는 부분 중 하나는 AI의 핵심 알고리즘이 생각보다 간단한 수학 원리를 기반으로 한다는 점입니다. 우리가 고등학교나 대학에서 배우는 선형 대수, 미적분, 베이즈 정리, 가우스 분포 등이 AI의 기초가 됩니다. 

특히, AI의 심층 신경망 학습을 가능하게 한 중요한 알고리즘 중 하나는 '역전파(Backpropagation)'입니다. 역전파는 캐나다 토론토대 명예교수이자, 지난해 노벨 물리학상을 수상한 제프리 힌턴과 그의 연구팀이 개발한 방법으로, 신경망이 데이터를 학습하고 패턴을 인식하는 과정을 최적화하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 

AI의 눈을 뜨게 한 수학 

기계가 이미지 인식 능력을 갖추게 된 것도 수학 덕분입니다. 고양이의 뇌에 전극을 심어 뇌 활성도를 분석하는 실험을 시작으로, 이미지 인식을 위한 합성곱 신경망(Convolutional Neural Networks, CNN)이 개발되었습니다. 이는 얀 르쿤(Yann LeCun)이 연구한 것으로, 오늘날 AI가 사진을 분석하고, 자율주행차가 도로의 장애물을 인식하며, 의료영상 데이터를 분석하는 데 활용됩니다. 

최근 AI 기술의 발전은 그래픽처리장치(GPU)의 성능 향상과 함께 이루어졌지만, 그 본질은 여전히 수학적 알고리즘에 있습니다. AI 번역, 금융 데이터 분석, 의료 영상 진단 등 다양한 분야에서 AI가 활용되는 이유는 바로 수학이 AI의 기반이 되기 때문입니다. 

AI 혁명의 숨은 영웅, 수학자들 

책에는 복잡한 수식과 그래프가 등장하지만, 어렵게만 느껴질 필요는 없습니다. 이는 실제로 수학이 AI의 발전을 어떻게 이끌어 왔는지를 보여주는 것입니다. 마지막 페이지를 넘길 때쯤이면, 우리가 일상에서 사용하는 AI 기술 뒤에 수많은 수학자들의 노력과 기여가 있었다는 사실을 깨닫게 될 것입니다. 

AI가 계속해서 발전하는 한, 수학의 중요성은 더욱 커질 것입니다. 수학이 만들어낸 AI의 미래가 어디까지 뻗어 나갈지 기대되지 않나요?

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