TNF Needlworks

비단 저한테만 해당하는 얘기는 아닌데, 저는 어떤 일을 할 때 그 일과 전혀 상관 없는 딴 짓을 많이 하곤 합니다. 인터넷을 모를 적에는 책을 보거나 졸았고, 인터넷을 알게 된 이후로는 인터넷에 여기 저기 널려 있는 다양한 정보를 보고 다니곤 했습니다. 어떻게 보면 비생산적인 일일 수도 있겠지만, 종종 이런 과정에서 새로운 것들이 튀어 나온다는 걸 생각하면 나쁘지만은 않은 것 같습니다. 이번 머리 아픈 이야기도 이런 딴 짓을 하다가 — 정확하게 말하자면 시험 기간에 놀다가 — 찾아 낸 것입니다.

인공 지능(AI)과 압축 기술은 언뜻 보기에는 별 연관이 없어 보이는 분야처럼 보입니다. 둘다 전산학의 한 분야이긴 한데, 인공 지능이라고 하는 건 인간을 비롯한 동물들과 유사한 지능을 갖고 있는 체계를 만들어서 써 먹자는 것이고, 압축 기술은 어떤 정보를 분석해서 더 작게 만들어 공간도 절약하고 시간도 절약하는 것이지요.

인공 지능 하면 바로 떠올릴 수 있는 것이 공상 과학 소설에 나오는 생각하는 컴퓨터 같은 것들입니다. 어쩌면 이런 체계가 인공 지능 연구의 최종 목표일 수도 있지만 아직은 좀 요원한 일이지요. 게다가 기계가 '생각한다'는 걸 어떻게 정의해야 할 지도 문제가 됩니다. 단순히 모든 가능성을 미리 계산해서 그대로 수행하는 프로그램이 있다면 이 프로그램은 '생각'을 하는 것일까요? (작은 게임[footnote]예를 들어서 Tic-tac-toe 같은 경우 가능한 게임의 수가 100만개를 채 넘지 못 한답니다. 이 게임을 항상 이기거나 적어도 비길 수 있는 인공 지능은 이미 1950년대에 등장했습니다.[/footnote]이라면 이미 지금도 가능합니다.) 혹자는 사실 '생각'이라는 것이 그런 인지 과정과 계산 과정 등을 모두 포함하는 개념이라고 주장합니다. 다소 머리 아픈 얘기니까 여기서는 인간 같은 존재와 비슷하게 반응하고 결과를 낼 수 있으면 지능이라고 치고 넘어 가기로 합니다.

압축 기술은 인공 지능보다는 명확하게 정의할 수 있고, 실제로 우리가 매일 만나는 zip 같은 압축 파일이 압축 기술의 산물입니다. 압축 기술의 큰 특징은 어떤 정보를 압축할 것인가에 따라 접근 방법이 달라진다는 점인데, 예를 들어서 두 사람이 대화한 소리를 저장한다면 배경의 잡음보다 목소리 부분을 더 살려서 압축해야 할 것이고, 반대로 콘서트에서 녹음한 음악을 저장한다면 음악에서 사용된 악기들의 소리를 살려서 압축하는 게 좋겠지요. 어느 쪽이든 압축할 정보의 구조를 파악하고 분석하는 과정이 필요한 건 마찬가지입니다.

그래서 인공 지능과 압축 기술이 무슨 관계가 있느냐? 다음으로 요약할 수 있습니다.