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10년 만이여~
지난주 혁주와 찬수 #3 기억하시나요?(궁금하시면 클릭!)
혁주와 찬수 콤비가 만담으로 전해드린 이야기는 구글의 DeepMind가 AI '알파데브'(AlphaDev)를 이용해 새로운 정렬 알고리듬(sorting algorithm)을 발견하고 이를 통해 'C뿔뿔'의 기능을 10년 만에 개선했다는 스토리였죠.
그 새로운 정렬 알고리듬 스토리를 오늘 좀 Deep하게 들여다 보려합니다.
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알고리듬은 어떤 문제에 대한 해결 방법을 찾아나가는 일련의 과정입니다. 동일한 문제라도, 우수한 알고리듬을 사용한다면 더 정확하고 효율적으로 해결할 수 있습니다. 알고리듬 성능을 따지는 기준 중 하나는 속도입니다. 실제 알고리듬 코딩 테스트에서도 시간을 중요한 요소로 보기도 하지요.
지금 널리 쓰이는 대중적인 알고리듬들은 이미 오랜 시간에 걸쳐 검증된 알고리듬입니다. 그래서 최근 더 빠른 계산이 가능한 정렬 알고리듬을 새로 발견한, 구글 DeepMind에게 시선이 쏠릴 수 밖에 없는 것이죠.
그런데,
이번 알고리듬은 "만든 것"이 아니라 "발견"했다고 표현할까요?
그 이유는 머신러닝이나 데이터 마이닝과 같은 과정을 거친 경우에는 create가 아니라 discover라고 표현하기 때문이라고 합니다. |
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먼저, 정렬 알고리듬은 숫자나 문자열을 오름차순 혹은 내림차순으로 정렬하는 방법을 말합니다. 예를 들어, [3, 5, 2] 배열을 오름차순으로 정렬하면 [2, 3, 5]가 되고, ['B', 'A', 'C']를 내림차순으로 정렬하면 ['C', 'B', 'A']가 됩니다. 단순해 보이는 작업이지만 컴퓨터가 자동으로 처리하도록 만들기 위해서는 모든 경우에서 최적으로 작동할 수 있도록 만들어야 합니다.
이제 컴퓨터가 실제로 어떻게 작동하는지 살펴보면. 사용자의 명령이 입력되면, 눈에 보이지 않는 코드들이 동작합니다. 이 코드들은 보통 Python, Java, C++와 같은 고수준(High-level) 프로그래밍 언어로 작성됩니다. *여기서 고수준은 인간 친화적이라는 의미입니다.
고수준 프로그래밍 언어로 만든 코드는 컴파일러를 통해 저수준의 어셈블리 언어(Assembly language)로 변환됩니다. 최종적으로 이 어셈블리 코드는 다시 ‘어셈블러(assembler)’를 거쳐 컴퓨터가 이해하고 수행할 수 있는 기계어로 처리됩니다. |
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출처: AlphaDev discovers faster sorting algorithms, DeepMind 블로그 |
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여기서 DeepMind는 C++과 같은 고수준 코드가 아닌 더 낮은 수준의 어셈블리 코드에서 문제를 해결하고자 했습니다. DeepMind는 AlphaGo부터 시작된 강화학습 방법론을 적용하여 많은 Alpha 시리즈들을 만들어왔는데요. AlphaGo보다 더 뛰어난 성능을 보이는 AlphaZero를 기반으로 한 강화학습 방법론을 적용하여 더 빠른 정렬 알고리듬 발견했습니다.
AlphaDev는 더 빠른 정렬 알고리듬을 찾는 과정을 마치 게임처럼 접근했습니다. 게임에는 정렬 알고리듬을 찾는 플레이어가 등장합니다. 플레이어는 매 턴 마다 생성한 알고리듬과 중앙처리장치에 포함된 정보를 관찰한 뒤, 알고리듬에 추가할 명령어를 선택합니다. 그런 다음 명령어를 올바르게 정렬을 수행했는지, 그리고 또 얼마나 빠르고 효율적으로 수행했는지에 따라 보상을 제공합니다. DeepMind는 이를 ‘어셈블리 게임’이라고 불렀는데요. 이 플레이어는 가장 큰 보상을 주는 방향으로 학습해 나가며 가장 최적의 알고리듬을 찾고 게임에 승리하게 됩니다.
그런데 사실 이 게임은 매우 어렵습니다. 정렬 알고리듬에 필요한 명령어 조합 수가 우주의 입자 수만큼이나 엄청나게 많기 때문입니다. 그리고 딱 한 번의 잘못된 움직임이 지금껏 쌓아온 알고리듬을 무효화시킬 수 있습니다. 마치 바둑에서 한번의 악수에 성패가 갈리는 것처럼요. |
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출처: AlphaDev discovers faster sorting algorithms, DeepMind 블로그 |
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위 학습 구조를 살펴보면 그림 A에서 AlphaDev는 현재 상태(S_t)를 입력 받아 생성된 알고리듬에 추가할 어셈블리 명령어를 선택합니다. 이후 B처럼 가능한 조합들을 테스트로 입력하고, 올바르게 정렬해나가고 있는지 찾기 위해 명령어가 하나씩 구축되는 과정에서 알고리즘의 출력과 예상 결과를 비교합니다. 이때 정확도와 처리 속도에 따라 보상을 받는 개념입니다. |
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출처: AlphaDev discovers faster sorting algorithms, DeepMind 블로그 |
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이런 방법을 통해 결국 AlphaDev는 몇 가지 상황에서 더 빠른 정렬 알고리듬을 찾아냈습니다. 어셈블리어를 알아보기 어렵지만, 위의 예시는 8개의 원소를 정렬할 때 더 적은 움직임으로 해결한 것입니다. DeepMind는 여기서 그치지 않고 데이터를 찾고, 저장할 때 활용되는 해싱(Hashing)을 알고리듬에 적용했습니다. 그 결과 9-16 바이트 범위의 해시 함수에서 약 30% 정도의 속도 개선을 보였다고 합니다. 이는 계산 과정에서 더 높은 에너지 효율성을 보일 수 있다는 것을 의미합니다.
사실 DeepMind의 이런 시도는 처음이 아닙니다. 지난해 10월에는 AlphaTensor를 만들어 더 빠른 행렬 계산 방법을 찾았는데요. AlphaGo가 쏘아 올린 작은 공이 지금껏 이어져 수학, 컴퓨터 과학에 근본적인 문제들을 해결하는 모습을 보면 정말 대단하다는 생각이 듭니다. 위의 연구는 최고 과학 저널인 Nature지에 실렸다고 하는데요. 앞으로도 AlphaZero를 기반으로 한 연구들은 계속될 것 같습니다. |
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Weekly AI Issues → →
Meta, 상업용 거대 언어모델 오픈소스 공개
메타가 거대 언어모델(LLM)을 오픈소스로 내놓을 예정입니다. 개발자라면 이 오픈소스 모델을 상업적으로도 활용할 수 있다고 합니다. 지난 2월 라마(LLaMA) 소스코드 공개가 의도되지 않은 유출이었다면, 이번 거대 모델 공개는 전략적인 행보입니다. |
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AMD, 신상 AI칩 공개
미국 반도체 기업 AMD가 새로운 GPU 모델을 공개했습니다. 데이터센터 & AI 기술 컨퍼런스에서 공개한 MI300X는 생성형 AI와 고성능 컴퓨팅(HPC) 가속을 위한 서버용 칩입니다. NVIDIA H100에 비해 GPU 시장을 선점한 NVIDIA와 함께 앞으로 AI칩 시장 경쟁은 더욱 치열해질 것으로 보입니다.
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법조계 침투하는 AI…‘변호사법’ 위반 논란도
법률에 특화된 인공지능 서비스가 등장했습니다. 상황을 전달해주면 판례를 제시해줍니다. 물론, 아직 완벽하진 않지만 일반인들에게 큰 도움이 될 것으로 기대되는데요. 그러나 한편으로 인공지능이 법률 사무를 본격적으로 취급하면 변호사법 위반이라는 논란이 제기되고 있습니다. |
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지금 AI는 개만큼도 똑똑하지 않다
AI 석학으로 꼽히는 얀 르쿤이 챗 GPT와 같은 현재 AI가 사람은커녕 개보다도 똑똑하지 않다고 밝혔습니다. 그는 프랑스 파리에서 열린 비바테크 콘퍼런스에 참석하여 “실제 세상의 기저에 깔린 현실을 전혀 이해하지 못한다. 그들은 오직 많은 양의 텍스트로만 훈련되기 때문”이라며 "대부분의 인간 지식은 언어와 무관하다. 그러한 인간 경험은 AI가 포착할 수 없다"라고 지적했습니다 |
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