윤강준 국가수리과학연구소 산업수학전략연구부 박사 |
1950년대 이후 인간처럼 인지하고 행동하는 컴퓨터의 개발을 위한 노력들이 지속적으로 이뤄졌으며 1980년대에는 '컴퓨터가 스스로 학습해 인공지능의 성능을 향상하는 방법'인 기계학습(Machine Learning)이 소개돼 인공지능 기술이 한 단계 더 발전했다. 2010년대에는 인간의 인지과정을 모방한 인공신경망(Artificial Neural Network) 방식으로 정보를 처리하는 학습기법인 딥러닝(Deep Learning)기술이 고안됐고, 빅데이터 기술의 발전에 힘입어 인공지능기술은 현재 생활의 거의 모든 부분에 활용되는 전성기를 맞고 있다. 미래 국가경쟁력을 선도할 기술로 인공지능이 손꼽히며 정부는 AI기술 개발과 미래 인공지능 인재양성을 위해 많은 정책을 만들고 또 이에 대한 막대한 예산을 투자하고 있다.
그렇다면, AI시대를 선도할 인재의 핵심역량은 무엇일까? 인공지능은 빅데이터와 연동해 발전이 진행되기에 AI기술이 100이라면 데이터가 90을 차지할 만큼 데이터의 생성과 처리 그리고 이를 통한 유의미한 정보를 획득하는 기술이 중요하다. 따라서 AI인재의 역량은 해결하고자 하는 문제는 무엇이며 그 문제를 해결하기 위해 필요한 데이터와 그 데이터로부터 필요한 최적의 정보를 습득하는 능력이 필수적으로 요구된다. 그리고 의료에 관한 AI기술의 개발과 이를 이용하여 제품이나 기기를 생산하기 위해서는 통계·수학·컴퓨터공학·의학·공학 등의 분야가 융합해 유기적인 협력으로 임무를 완수하듯이 하나의 AI기술을 개발하기 위해선 다양한 분야의 기술과 지식이 서로 융합해 진행돼야 하기에 AI인재는 협업을 위한 의사소통 능력 또한 반드시 갖춰야 한다.
즉, AI인재의 핵심역량은 논리적 사고를 통한 문제해결 능력·창의력·협업을 위한 의사소통능력이다. 논리적 사고를 통한 문제해결 능력은 필요한 AI기술을 개발하기 위해서 근본적으로 해결해야 할 문제가 무엇이며, 그 문제를 해결하기 위해서 거치는 과정에서 발생하는 세부요소들의 유기적인 결합(인과관계)를 위한 단계적 상호관계를 이해하는 힘이다. 여기서 전체를 구성하는 세부요소들의 효율성을 보는 능력, 즉 문제해결 과정에서 각 요소의 역할과 기능을 이해하고 불필요한 요소나 연결과정에서 보다 쉽거나 효율적인 방법을 찾아내는 능력이 창의성이다. 창의성은 선천적인 재능이 아닌 전체를 보고 그 전체를 이루는 각 요소의 기능과 역할을 이해하고, 그들의 효율성을 파악하는 통찰력 기반의 후천적 능력이다. 또 문제해결 과정에서는 배경지식과 사용하는 용어가 다른 다양한 분야의 전문가들이 참여하기에 기술개발과정에서 자신의 역할과 의견을 전달하고 상대방의 역할과 의견을 이해해 최종 목표를 조화롭게 달성 가능하게 하는 협업을 위한 의사소통능력도 필수적으로 요구된다.
윤강준 국가수리과학연구소 산업수학전략연구부 박사
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