[AI시대의 전략] AI 인재 10만명 양성법

조선일보
  • 김정호 KAIST 전기·전자공학과 교수
    입력 2019.04.08 03:10

    AI 전문가 미·중이 6~10배 많아… 톱 전문가는 日 651명, 韓 0명
    AI 대학원 20개서 석·박사 1만명, 융합과정 포함 학부서 9만명 양성

    김정호 KAIST 전기·전자공학과 교수
    김정호 KAIST 전기·전자공학과 교수
    4차 산업혁명은 빅데이터를 기반으로 하는 인공지능 혁명이다. 빅데이터로 학습한 인공지능의 인지 능력, 판단 능력, 예측 능력이 대부분의 인간 능력을 뛰어넘는다. 이와 같은 인공지능을 통해서 기업은 노동·생산·유통·저장뿐만 아니라 자원·에너지, 그리고 자본의 효율성을 극대화하고자 한다. 그 결과 수많은 인간의 일자리를 서로 유·무선 네트워크에 연결된 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing) 시스템이 차지할 전망이다.

    인공지능 기술의 핵심이 바로 '머신 러닝(Machine Learning)'이라고 부르는 인공지능 알고리즘이다. 기존의 방법이었던 인간의 지능을 논리적으로 이해해서 그 모델을 컴퓨터에 프로그래밍으로 입력하는 것이 아니라 단지 컴퓨터를 빅데이터로 반복적으로 학습시키면 그 컴퓨터 스스로가 인간보다 훨씬 더 빠르고 정확한 지능을 갖게 된다는 것이다. 이것은 빅데이터와 인공지능 학습의 힘이다. 이를 가능하게 하는 것은 유·무선 인터넷을 통한 빅데이터의 확보와 더불어 프로세서와 메모리로 불리는 반도체 성능의 향상이다.

    인공지능 알고리즘의 능력은 이 순간에도 계속 고도화되고 있다. 최근에는 '강화 학습(Reinforcement Learning)'이라는 인공지능 알고리즘이 등장했다. 인간이나 센서가 제공한 데이터 없이 컴퓨터 스스로가 주위 환경과 경쟁하고 교류하면서 자체적으로 학습하는 기술이다. 컴퓨터가 자율 학습 기능도 갖게 된 것이다.

    이러한 막강한 힘을 가진 인공지능 기술과 인재의 보유 여부가 개인·기업·사회와 국가의 경쟁력을 결정하고, 지속 가능성과 생존 여부를 좌우할 것으로 예측한다. 이에 따라 세계 각 국가와 기업들의 경쟁도 점점 치열해지고 있다. 미국 대학 MIT는 인공지능 대학 설립 계획을 발표했다. 중국의 대표적 통신 기업인 화웨이(Huawei)는 3년간 인공지능 인력 100만명을 양성한다고 한다. 일본도 인공지능 인력을 매년 25만명 배출하는 계획을 발표했다.

    우리나라 톱 AI 연구자 수는 데이터도 없어

    우리나라의 전문 인력은 양과 질 측면에서 터무니없이 부족하다. 독일 통계 포털 '스타티스타' 2018년 통계에 따르면 미국의 AI 전문가는 우리나라의 10.7배, 중국은 6.8배, 일본은 1.2배 수준이다. 특히 연구 능력 상위 10% 이내 톱 전문가는 미국이 5158명, 중국 977명, 일본 651명인 반면 우리는 이와 관련한 데이터조차 제대로 없어 0명으로 기록되어 있다.〈그림

    이미지 크게보기
    그래픽=양진경

    인공지능이 가져온 새로운 도전과 위기를 능동적으로 극복하기 위해서 국가 차원에서 10년 내에 인공지능 우수 인재 10만명을 육성하는 계획을 제시하고 과감하고 신속하게 실행해야 한다. 현실적인 방법이 있다. 먼저 전국 주요 연구 중심 대학에 20개의 인공지능 대학원을 설립해 매년 인공지능 석·박사 고급 연구·개발 인력을 각각 50명씩 배출한다. 그러면 10년 동안 1만명의 인공지능 석·박사 전문 인력이 배출된다. 이에 더해 전국의 4년제 일반 대학의 공대 안에 총 50개의 인공지능 학과를 신설하고, 매년 60명을 배출한다. 그러면 10년 동안 총 3만명의 학사 인공지능 인력을 배출할 수 있게 된다.

    이렇게 설계된 인공지능 교육과정에서 학생들은 최신 딥러닝을 포함해 인공지능 알고리즘과 학습 이론을 공부하고, 실습을 통해 개발 경험을 쌓고, 이를 기반으로 해서 응용과 융합 능력을 배양해야 한다. 여기에 인공지능 구조와 변수를 최적화할 수 있는 능력이 필요하다. 더 나아가 각각 개발된 인공지능 모델들을 통합하고 확장하여 일반인공지능(AGI)으로 발전시킬 능력도 갖춰야 한다. 그러기 위해서는 수학 실력이 가장 중요한데 꼭 필요한 수학이 선형대수(Linear Algebra), 미적분학(Calculus), 확률과 통계(Probability and Statistics) 과목들이다. 이에 더해 코딩으로 표현되는 프로그래밍 능력이 필요하고 데이터 구조도 이해해야 한다.

    AI 10만 인재는 선택 아닌 생존의 조건

    인공지능은 다양한 분야와 융합해서 새로운 가치를 창출할 수 있다. 인공지능은 환경·에너지·교통·안전·국방·금융·의료·생명·제약·농업·재료뿐만 아니라 인문학·문화·예술 등 모든 분야와 융합 가능하다. 인공지능은 이러한 분야에서 인간 작업의 효율을 증대하고 창조 과정을 보조할 수 있다.

    따라서 인공지능 교육과정들이 다양한 융합 분야의 학과에 기본 커리큘럼으로 포함될 수 있다. 예를 들어 전국 4년제 대학의 수천 개 학과 중 200여개 학과에서 인공지능 융합 교육을 실시한다. 인공지능 이론과 실습, 응용 과목들을 6개 필수과목으로 편성할 수 있다. 2학년 때에는 인공지능 기본 수학과 소프트웨어 코딩 능력을 가르친다. 3~4학년 때에 인공지능 이론과 다양한 실습 과목들을 단계별로 편성할 수 있다. 그러면 각 학과 학생이 30명이라고 한다면 매년 6000명, 10년간 6만명의 인공지능 응용과 융합 능력을 가진 인재를 배출할 수 있다.

    이 10만명의 우수 인공지능 인재들이 4차 산업혁명 기술 혁신을 선도하고, 벤처기업을 창업하고 신산업을 개척할 수 있다. 이에 더해 대표적 국가 기간산업인 반도체, 스마트폰, 가전, 자율주행 자동차 기업들의 경쟁력을 지속한다. 인공지능을 통해서 경제를 성장시키고, 새로운 일자리를 지속적으로 창출할 수 있다. 우리에게 10만 인공지능 인재의 육성은 선택의 문제가 아니라 생존의 조건이다.


    내가 본 뉴스 맨 위로

    내가 본 뉴스 닫기