이미 시작된 변화 : 4차산업혁명시대의 교육

안녕하세요.
@ghappy 입니다.

AI와 교육에 대해서 관심이 많은데
우리 주변의 세상 변화에 대해서 한번 언급하고 싶어서, 글을 올립니다.

Artificial Intelligence(인공지능) > Machine Learning(기계학습) > Deep Learning(딥러닝)
분류 카테고리는 이렇습니다.
요새 화제가 되고 있는 Deep Learning은 Artificial Intelligene 분류의
Machine Learning의 하위분류라고 생각하면 됩니다.

Deep Learning을 간단히 설명하면
인간의 뇌구조를 모방한 Neural Network(신경망)에서 발전된 개념입니다.
1950년대 발표된 개념이나 복잡도가 높아서 컴퓨터가 따라가지 못하는 계산 속도로 인해
효용성이 떨어지다가 획기적으로 개선된 방식이 2006년 등장하고(Deep Learning),
컴퓨팅 파워가 높아지면서 많은 발전과 실체화가 되고 있습니다.

Machine Learning(기계학습)은 Supervised-Learning(지도학습)과
Reinforcement-Learning(강화학습), UnSupervised-Learning(비지도학습)으로 훈련을 합니다.
사람이 백지상태의 지식에서 무언가를 배우는 과정과 비슷한 과정을 거칩니다.

기존에는 대부분 Supervised-Learning(지도학습) 방법을 통해서 컴퓨터가 학습을 했습니다.
고양이를 맞추게 하려면, 고양이의 크기는 1m 미만이고, 털은 이렇게 생겼고,
다리는 4개고, 눈은 2개고 등과 같이 모든 특성을 가르쳐줘야만 가능했습니다.
특성을 잘못 가르쳐주면 잘못된 결과를 내기도 했습니다.
잘못된 특성을 가르쳐줌으로 인해서 오분석되는 결과를 줄이기 위해서
Reinforcement-Learning(강화학습)을 수행합니다.
이를 통해서 스스로 잘못을 바로잡고, 정답을 맞히기 위한 학습을 합니다.

그런데 사람이 고양이를 배우는 과정은 모든 특성을 다 배우지는 않죠.
Reinforcement-Learning(강화학습)과 UnSupervised-Learning(비지도학습)을
사람은 배우는 과정에서 합니다.
그런데 이제 인공지능이 사람이 하는 이 과정을 특정 분야에서는
꽤 그럴싸하게 모사하기 시작했습니다.

IBM의 인공지능 딥블루로 세계 체스 챔피언을 이긴 게 1997년이고,
2011년 왓슨이 미국 제퍼디 퀴즈쇼에서 우승했습니다.
그리고 2016년 3월 Google의 인공지능 Alphago가 이세돌에게 4승1패로 이겼습니다.
이후 4차산업혁명이 키워드가 되었고, 어느새 우리삶에 AI가 깊숙히 들어오기 시작했습니다.

승패를 떠나서 Deep Learning이 갖는 의미가 있는데,
Alphago가 바둑 세계 챔피언과 대등한 경기를 했다는 것은 굉장히 중요합니다.
SF 영화에 나왔던 인간과 컴퓨터(or 로봇)과의 대결이 현실화될 수 있고,
앞으로는 인간이 우위에 서지 못할 수도 있다는 걸 의미합니다.

바둑의 경우의 수는 10의 170승이라서
인공지능이 당분간은 인간을 이길 수 없는 영역이라고 생각했습니다.
바둑은 현재 컴퓨팅 파워로 사람과 두는 짧은 시간에 계산하기에는
너무 복잡하기 때문이었습니다.
물론 사람도 이만큼의 경우의 수를 계산하지는 못 하지만 '직관'과 경험으로 판단합니다.
컴퓨터는 이런 '직관'이 없다고 생각했습니다.
가르쳐준 데로만 계산하니까요.
그런데 이제는 UnSupervised-Learning(비지도학습)을 통해서 스스로 학습할 수 있습니다.
아마도 머지않은 10년 내에
스스로 학습하고 스스로 개선하는 인공지능(or 로봇)이 나올 거라고 생각합니다.
집집마다 쓸만큼 많이 싸게 나올거에요.

이미 Facebook은 사람의 눈보다 사람을 더 잘 알아보는 사진 분류에 인공지능을 사용하고 있고
Google은 인공지능 스스로 고양이의 개념을 알고 판단하는 걸 만들어냈습니다.
Naver도 하고 있고 음성인식과 사진 분류에 적용했습니다. 아직 해외에 비해선 모자라지요.

이런 세상의 변화는 이미 시작되었는데...
제가 관심 있어 하는 부분은 내 아이가 살아갈 세상의 변화입니다.
어떻게 가르쳐야 이렇게 변화하는 세상에 적응할 수 있을까?
어떤 지식이 앞으로 의미가 있을까? 입니다.

기존에는 머리 좋은 사람이 지식의 우위에 있고,
좋은 학벌과 전문직 자격증을 따서 잘 사는 세상이었습니다.
시험을 봐서 높은 점수를 받는 것이 모두 공평하다고 생각했고,
고득점을 받는 사람이 결국 사회에서 높은 지위에 있거나,
전문자격증으로 돈을 많이 받는 것에 대해서 사회 구성원들은 수긍했습니다.
그러나 앞으로도 그럴까요?

웨어러블 기기가 도와줄 수도 있고, 스마트 콘택트렌즈로 지식을 쉽게 찾을 수 있습니다.
지식의 양을 머릿속에 저장하고 있는 것은 이제 더 이상 의미가 없어지고 있지요.
2016년 다보스 포럼에서는 4th generation revolution(4차 산업혁명)이 다가오고
이로 인해서 일자리가 줄어드는 문제를 다뤘습니다.

참고링크) 미래직업 리포트
리포트 일부를 요약하면
현재 초등학교 입학생의 65%는 앞으로 지금 존재하지 않는 직업을 갖게 됩니다.
2020년이면 일반 사무직, 제조, 예술, 미디어 분야의 710만 개 일자리가 사라지고, 건축, 수학, 금융, 컴퓨터 분야 200만 개가 새로 생깁니다.
사라지는 500만 개중 2/3는 단순 행정직, 사무직입니다.
실업 절벽을 피하기 위해서는 성인 재교육이 필요하고 아동교육은 창조력과 문제해결력을 위해 집중해야 한다고 말합니다.