아래쪽 기사에 나온 연구결과는 페이스북에서 작년부터 보아왔는데 계속 개선되더니 현재로서는 state-of-the-art의 퍼포먼스입니다. 예전에 제가 올렸던 글의 댓글에 오래된 필름영상 복원 등에도 신경망을 쓸 수 있는가라는 얘기가 있었는데, 바로 그런 용도로 사용할 수 있는 구조로 알고 있습니다.

요번에 알파고로 인공지능이 주목받으면서 한국과 미국의 연구격차가 4년이다 이런 기사가 나오는데, 전 사실 그 정도 차이나는 것은 아니라고 봅니다. 지원이 없는 와중에선 잘하고 있지요. 한국의 딥 러닝 연구하는 학생들은 아예 유튜브 등으로 대가들의 강의와 튜토리얼을 직접 학습하고 있거든요(한국 대학에서 제대로 배울만한 연구실이 별로 없어서...)

한국에선 과거 신경망에 대한 부정적인 이미지가 미국보다 오래 유지되었기 때문에 얼마 전까지도 딥 러닝에 시큰둥한 곳이 많았습니다. 그 와중에도 유학파나, 트렌드에 민감하게 따라가는 일부 연구실들만이 연구를 계속했던 거죠.

탑 티어 학회에서 발표도 하고 최고 수준의 성과들을 내는 신경망 응용을 개발하는 연구팀들이 있는데 4년은 너무 갭을 크게 잡았다고 봅니다. 뭐 인공지능 관련 랩들을 통틀어 평균을 낸다면 그럴지도 모르겠습니다만...

작년에 딥 큐러닝 발표됐을 시점에, 슈퍼컴 지원받고, 바둑 인공지능 하나 만들어라 했으면 알파고 정도는 아니어도 사람들 놀랄만한 성과는 낼 수 있었을 연구실들은 한국에도 분명 있긴 있습니다. 딥러닝 야매로 공부한 저도 알고리즘 자체는 다 아는 것들이었으니...

그리고 성과가 무엇인지 중요한데....

1. 우리도 알파고와 유사한 인공지능 만들었다.... 가능합니다.
2. 바둑잘두는 프로그램을 만들었다..... 지금도 컴퓨터 바둑프로그램은 아마 단급이라고 하더군요.
그러니 바둑프로그램과 이세돌 기념 대국 한판 하고.....
이세돌이 생각보다 잘 만들었다.
미래가 밝다.... 이런 것은 가능할 겁니다.

하지만, 인공지능을 만들어서 무엇을 하자.... 또는 한국하면 인공지능의 나라로 인식되게 하자...는 어려울겁니다.

그래도 가능성이 있는 것은 게임이겠지요.

인공지능을 이용한 벨런스 맞추기 같은 것은 NC나 넥슨에서 연구하고 있을지도....