100m 달리기에 공인기록 제도가 도입된 후 56년이 넘도록 인간이 10초 벽을 깨는 것은 불가능하다고 여겼다. 하지만 1968년 짐 하인스가 9.95초를 달성하며 10초 벽을 무너뜨린 후 많은 선수가 10초 벽을 넘고 있다. 2016년 브라질올림픽에서는 결승 참가자 8명 중 6명이 10초 벽을 깰 정도로 흔한 일이 됐다.
불가능하다고 여겨졌던 한계도 누군가 한번 그 벽을 넘어서면 연속적으로 뛰어넘는 사람들이 나오기 마련이다. 인공지능(AI)이나 자율주행차 분야에서도 한계와 벽을 넘게 만드는 자극이 있는데 바로 ‘DARPA 그랜드챌린지’와 ‘이미지넷 대용량 영상 인식 대회(ILSVRC)’다.
DARPA(Defense Advanced Research Projects Agency)는 미 국방부 산하기관으로 방위를 위한 AI 무기나 통신기술 같은 선행연구를 기획하고 집행한다. DARPA는 위험지역에서 원격조종 없이 자율주행이 가능한 차량 개발을 원했다. 이에 네바다주 사막에서 228㎞를 10시간 이내 주파하는 조건으로 1등에 100만달러의 상금을 걸었다. 1차 대회에서는 15팀이 참가해 아무도 성공하지 못했지만 이듬해 열린 2차 대회에는 5팀이 완주했다. 3차 대회는 도심지역에서 모든 교통신호 체계를 준수하고 다른 차량이나 장애물을 피해가야 하는 등 훨씬 높은 수준의 처리능력을 보였다. 이 대회는 자율주행차 기술 연구를 촉발하는 계기가 됐다.
이미지넷은 컴퓨터 영상처리 관련 딥러닝 연구자들이 벤치마크로 사용할 수 있는 세계 최대 영상 데이터베이스로 약 1,500만장의 영상이 확보돼 있고 연구 편의를 위해 각 영상에는 상응하는 식별데이터(label)가 매겨져 있다. ILSVRC는 이미지넷 영상을 기반으로 영상인식 성능의 우열을 가리는 대회로 2010년부터 매년 열려왔다. 2012년 우승자는 토론토대였다. 이들은 딥러닝 기술을 사용해 인식성능을 크게 개선했고 소스 코드를 공개했다. 이후로 20% 이상의 오류율을 기록하던 인식성능 정확도는 급속도로 발전해 3년 만에 사람의 인식수준을 뛰어넘었다. 토론토대의 놀라운 성공과 소스코드 공개는 많은 대학과 기업들을 자극해 AI 기술이 폭발적으로 다양한 분야까지 확장되는 계기가 됐다.
정부는 4차 산업혁명과 AI의 중요성을 강조하면서 다음달 AI 국가전략을 발표할 계획이라고 했다. 6월 제조업 르네상스 비전을 발표하며 2030년까지 4대 제조강국으로 가기 위한 산업구조의 스마트화를 강조한 데 이어 모든 산업의 최우선 경쟁력은 AI가 가름할 것이라고 강조한 것이다. 이를 계기로 국내 제조산업 분야에도 수십년의 작업경험에 의한 공정 예측이나 감성 품질 등 그동안 자동화 불가능 영역으로 생각됐던 부분들에 새롭게 기술을 도입하고 국가 경쟁력을 확보하는 계기가 되기를 바란다.
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