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2016학년도 제1차 컴퓨터공학부 교수채용 안내
컴퓨터공학부 교수를 다음과 같이 초빙하고자 합니다. 자세한 사항은 아래 『공고문』을 참고하시고 링크된『지원서류 제출 안내』를 확인 후 서류를 작성, 제출해 주시기 바랍니다. * 지원서류 제출 안내 Download 1. 채용분야 및 채용인원 □ 전임교원 학부(과) 채용분야 채용인원 비 고 컴퓨터공학부 컴퓨터 이론 또는 소프트웨어 (Computing Theory or Software) 1 컴퓨터공학부 컴퓨터 시스템 (Computer System) 1 컴퓨터공학부 지능형 컴퓨팅 (Intelligent Computing) 1 2. 지원 자격 가. 박사학위 소지자 또는 박사학위에 상응하는 자격을 인정받거나 박사학위에 준하는 업적이 있는 자로서 본교 교원임용에 결격사유가 없어야 함. 나. 서울대학교 공과대학 전임교원 신규임용규정과 업적기준에 합당한 연구업적이 있어야 함. 서울대학교 공과대학 전임교원 신규임용규정과 서울대학교 공과대학 전임교수 업적기준은 http://eng.snu.ac.kr 참조 (알림광장→자료광장) 3. 임용(계약)기간 가.「서울대학교 교원 인사 규정」등에 의함. 나. 상세내용은 교수채용 홈페이지 (https://professor.snu.ac.kr) 공지사항 참조 4. 심사사항 심사는 두 단계로 진행하며, 각 단계의 심사사항은 다음과 같음. 각 사항의 절차 및 배점은 서울대학교 공과대학 홈페이지 (http://eng.snu.ac.kr) (알림광장→자료광장) ‘공과대학 전임교원 신규임용 시행세칙’을 참조. 가. 기초 및 전공심사 (1단계) 1) 전공분야의 모집분야에 대한 적합성 2) 최근 3년 이내의 연구실적물 3) 총괄연구업적 나. 면접심사 (2단계) 1) 공개발표 또는 공개강의 2) 자기소개서와 교육 및 연구계획서 3) 임용 적합성 5. 제출서류 가. 대학교원공개채용지원서 2부 – 온라인지원(https://professor.snu.ac.kr) - 지원서 작성 시 학력 및 경력사항의 기간 등은 증명서와 일치하여야 하며, 심사대상 연구실적물의 공동저자명(본인 제외)은 한글로 작성함(단, 외국인 저자는 영문으로 작성). - 총괄연구업적목록은 대학원 재학 이후부터 응모 시점까지 발간된 연구 업적물의 목록으로서 제목, 연구자, 발간일, 발표지(권, 호, 쪽) 등을 기재하고 지원서와 함께 2부 제출함. 나. 심사대상 연구실적물 - 편(권)당 7부(1부는 원본, 온라인 출판시에는 인쇄본을 원본으로 간주함) 1) 연구실적물 인정기간 및 제출 편수 응모를 마감하는 월을 기준으로 3년 전 이후(2013년 6월 1일 이후)에 출판(온라인출판 포함)되었거나 출판이 확정된 2편 이상 3편 이하의 연구실적물(다만, 제출하는 연구실적물의 2편 이상은 응모자가 연구실적물의 단독연구저자, 공동연구의 제1저자, 교신저자이어야 한다.) (※ 제출하는 연구실적물이 3편일 경우 1, 2, 3편을 한 세트로 구성 후 총 7부 제출) 2) 연구실적물 인정기준 ① 박사학위 논문: 1인 연구에 준하여 1편의 연구실적물로 인정되나 논문의 전부 또는 일부가 기타 심사대상 연구실적물에 게재된 경우에는 지원자가 선택하여 1편의 심사대상 연구실적물을 제출해야 함. ② 심사를 받은 정규학술지에 게재된 국내외 논문: 총설, 학술회의논문집, 책의 장․절(book chapter)은 제외 ③ 국제특허: 국내특허는 제외 ④ 국제적 수준의 학술회의 논문 : 구체적 기준은 각 전공 학부 사무실에 문의 ⑤ 저서: 대학의 해당 전공과목의 교재 (역서, 편저는 제외) 또는 해당 연구분야의 연구수준 향상에 공헌하는 단행본 (사전류 제외) ⑥ 기타 특수분야(설계, 계획 등)의 실적(※이 항목은 이번 공고에서 해당사항 없음) 3) 기타사항 ① 연구실적물은 출판(게재)일자를 확인할 수 있어야 하며, 출판(게재)일자 확인이 불가능한 경우에는 발표지 표지(출판일자가 표기된 발표지)와 목차를 함께 제출 ② 지원마감일 이후에 출간되는 업적물의 경우 1편에 한하여 출판(게재)예정일이 표시된 출판(게재)증명서를 첨부하면 업적물로 인정되나, 2016. 6. 30.이전에 출판이 되어야 함. ③ 출판(게재)예정증명서를 제출한 논문은 발간 즉시 제출하되, 2016. 6. 30.까지는 반드시 제출하여야 함. 또한, 실제로 출판(게재)된 연구실적물은 응모 시 제출한 연구실적물과 동일하여야 함. (추가․삭제․수정 불인정) 다. 학력 및 성적증명서 (대학 및 대학원) - 각 2부 라. 경력증명서 - 각 2부 마. 자기소개서 - 2부 - 주요 연구 및 교육 실적과 수상경력 등을 5쪽 내외로 작성 바. 교육 및 연구계획서 - 2부 - 강의 가능 과목, 개발하고자 하는 과목 및 중단기 연구계획 등을 5쪽 내외로 작성 사. 추천서 - 각 1부 - 동일분야 전공자 2명 이상, 추천자가 직접 우편 또는 이메일(kimhj@snu.ac.kr)로 발송하여야 함.(지원자 성명과 지원분야 명시) - 이메일 발송 시, 추천인이 날인 또는 서명한 이미지 파일 포맷(pdf, jpg 등)으로 발송하여야 하며, 편집가능한 파일 포맷(hwp, doc 등)은 접수되지 않음. 6. 서류제출기간 및 장소 가. 접수기간: 2016. 4. 27.(수) ～ 5. 11.(수) <기간 중 월～금 10:00～17:00> 나. 장 소: 서울대학교 공과대학 교무행정실 (39동 211호) (우편번호 08826 서울특별시 관악구 관악로 1) 다. 교수채용 홈페이지(https://professor.snu.ac.kr)에 온라인으로 우선 지원하고, 연구실적물 등의 지원서류 일체를 마감일 마감시각까지 우편 또는 직접 제출하여야 함. 라. 우편으로 제출할 경우에는 마감 시각까지 우편물이 도착되어야 유효하며, 우편물의 봉투에 지원 학부와 지원 분야를 반드시 기재 요망(우편 이용 시 우편물의 ‘받는 사람’란에 다음 사항을 확대하여 부착) (우 08826) 서울특별시 관악구 관악로 1 서울대학교 공과대학 교무행정실(39동 211호) 교원인사 담당자 (앞) (T. 02-880-1404) <지원분야 : ㅇㅇ학과(부) ㅇㅇ분야> ※ 영문주소: (39-211) Administration Office, College of Engineering Seoul Natonal University 1 Gwanak-ro Gwanak-gu Seoul 08826, Korea 7. 결과통지 본교 인사규정에 따라 심사하고 결과를 개별적으로 통지함. 8. 임용예정시기 2016년 9월 (전기·정보공학부 전임교원 2017년 3월) 9. 공과대학 교수채용 방침 가. 아래에 해당하는 지원자를 우대함. 1) 학계에서 탁월한 업적을 쌓은 학자로서 교육․연구경력이 상당한 자 2) 새로운 학문분야 혹은 학문영역 간의 협력에 기여할 수 있는 자 나. 임용 후 5년 동안 연 2강좌 이상의 영어 강의를 의무적으로 해야 함. 다. 임용일로부터 2년 이내에 온라인 동영상 강의를 1강좌 이상 진행해야 함. 10. 기타 유의사항 가. 서울대학교 공채개용 지원 시 동일 차수(2016-1차) 2개 이상의 모집분야에 중복 지원할 수 없으며, 중복 지원 시 당해 지원자의 지원을 모두 무효로 하여 심사대상자에서 제외함. 나. ｢교원인사규정｣ 제9조 및 기타 임용관련 규정에 따라 지원자 중 적격자가 없을 경우 임용예정자 선발을 하지 못하는 경우가 있을 수 있으며, 임용예정시기가 조정될 수도 있음. 다. 채용 후에도 응모자격이나 연구실적 등 임용요건에 하자가 있을 때에는 직권으로 임용을 취소할 수 있음. 라. 이 공고에 명시되지 않은 사항은 서울대학교 및 공과대학의 인사 관련 규정 및 교수공채 전형기준에 의함. 마. 제출서류는 원본을 제출하여야 함. (영어 이외의 외국어로 발급된 증명서는 번역문 첨부 및 번역자 서명 필요) 바. 신규공채 관련 FAQ는 공과대학 홈페이지(http://eng.snu.ac.kr) -> 공지사항 -> ‘2016학년도 1차 신규공채 FAQ’ 게시물을 참조 하시기 바랍니다.(전화문의 전 참조) 사. 기타 상세한 사항은 서울대학교 공과대학 홈페이지(http://eng.snu.ac.kr)를 참고하시거나 공과대학 교무행정실(02-880-1404, kimhj@snu.ac.kr)로 문의하시기 바랍니다. 2016. 4. 12. 서울대학교 공과대학장...
전기전자컴퓨터 분야 '과거 10대' '미래 7대' 기술 조사
서울대학교 전기·정보공학부와 컴퓨터공학부에서는 개교 70주년을 맞아, 전기·전자·컴퓨터 분야에서 우리나라의 발전을 견인해 온 과거 10대 기술과 앞으로 세계의 미래기술로 부각될 미래 7대 기술을 선정하고자 합니다. 이는 지난 70년 동안 이루어온 우리나라의 눈부신 전기·전자·컴퓨터 기술 발전상을 살펴봄과 동시에 향후 세계를 이끌어 갈 전기·전자·컴퓨터 기술의 발전 방향을 조망해 보고자 하는 것입니다. 이렇게 선정된 기술은 언론 등을 통해 홍보될 것이며, 특히 미래 기술에 대해서는 전문가의 특강을 갖고 이를 홍보할 예정입니다. '과거 및 미래 전기전자컴퓨터 분야 7(10)대 기술 후보 제안 게시판' 바로 가기...
2016학번 신입생 및 담임.부담임교수 모임 개최
3월 25일 오후 6시, 302동 308호에서 2016학번 학부생을 위한 '신입생 및 담임.부담임교수 모임'이 개최되었습니다. 이날 모임에는 김형주 담임교수님, 유승주 부담임교수님, 김건희 부담임교수님이 함께 자리하여 학업과 진로에 대해 자유롭게 이야기하고 조언을 듣는 시간을 가졌습니다. 신입생은 61명 중 35명이 참석하였고, 학부 행정직원으로부터 대학생활에 유용한 TIP을 제공받았으며 Pizza Party 등 화기애애한 시간 또한 즐겼습니다. 이번 행사를 통해 학부생들간의 교류가 더 활발해지고 의미있는 대학생활을 하게 되기를 기대합니다....
이광근 교수님의 [컴퓨터과학이 여는 세계] 강의 공개
이광근 교수님의 교양 강의 '컴퓨터과학이 여는 세계(SNU 046.016)'가 유튜브에 일반 공개되었습니다. 컴퓨터과학의 시초부터 최신 연구분야까지 왜 이렇게 발전해왔는지 그리고 앞으로 어떻게 발전해나갈지 통찰력을 보여주고 있는 본 강의에 컴퓨터전문가를 꿈꾸는 청소년 및 일반인 여러분의 많은 관심 바랍니다. ◆ '컴퓨터과학이 여는 세계' 강의 보기 ◆ 강의 소개 지금의 정보화 문명을 가능하게 했던 컴퓨터과학기술의 핵심 개념을 흥미롭게 전달하고, 컴퓨터과학이열어주는 생각의 틀을 다양한 전공의 학생들이 익숙해지도록 유도한다. 컴퓨터와 소프트웨어는 모든 일상과 각 전공분야의 성장을 이끄는 원동력이 되고 있다. 따라서 학생들이 그 원천기술을 이해하고 가능한 응용을 창조하거나 예측할 수 있는 안목을 기르도록 한다. 현재의 컴퓨터과학이 마치 물리학의 1900년대 초기 수준임을 알리고 미래의 다양한 기회를 학생들에게 상기시킨다. ◆ 강의 교재 [컴퓨터과학이 여는 세계], 이광근, 도서출판 인사이트, 2015 http://cse.snu.ac.kr/sites/default/files/node--notice/2015Book_k3.png ▲ 도서 소개: http://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=9078133 ◆ 강의 슬라이드 ◾ http://kwangkeunyi.snu.ac.kr/046.016/15/1.pdf ◾ http://kwangkeunyi.snu.ac.kr/046.016/15/2.pdf ◾ http://kwangkeunyi.snu.ac.kr/046.016/15/3.pdf ◾ http://kwangkeunyi.snu.ac.kr/046.016/15/4.pdf...
SW 홀대하는 대학들…인공지능 전쟁서 불계패 직면
고급인력 절대 부족…美 추격은커녕 中에 잡힐 위기 "학점 구애받지 않고 배우고 시도할수있는 환경 필요" ◆ AI 혁명 / ⑦ 거꾸로 가는 서울대 컴퓨터공학 정원 ◆ "컴퓨터 관련 '고급 인력'의 절대적 숫자가 부족하다. 이대로면 미국을 쫓아가기는커녕 중국에 따라잡힐 수 있다.(박근수 서울대 컴퓨터공학부 학부장)" 국민적 환호와 감동을 선사한 알파고-이세돌 대국은 역설적으로 미래 먹거리 산업을 좌우할 컴퓨터공학 부문에서 한국의 인재 양성 방식이 '불계패'를 당할 수밖에 없음을 보여주고 있다. 경직된 대학 교육 시스템으로 인해 적정 규모의 인재 확보가 이뤄지지 않고 있는 서울대 공대의 현실은 국가경제에 산업경쟁력 약화라는 어두운 그림자를 드리우고 있다. 심지어 지난 10년간 서울대 컴퓨터공학부 정원이 오히려 감소하는 '역주행' 현상까지 발생하고 있는 것으로 드러나 충격을 주고 있다. ◆ 학부정원 등 경직된 교육시스템 서울대의 컴퓨터과학·공학(CSE) 분야 학부 전공자 수는 스탠퍼드대 하버드대 등 미국 명문대에 비교했을 때 절대적인 숫자에서부터 현저히 적다. 2016년 서울대 공대 모집정원(781명) 중 컴퓨터공학부 정원은 55명에 불과해 인공지능(AI) 등 컴퓨터공학 분야 연구개발의 고급 인력 양성이 대학·학부 차원에서부터 밀리고 있는 실정이다. 컴퓨터공학부 정원은 컴퓨터공학부로 통합되기 이전인 1999년 90명(컴퓨터공학과)이었으나 오히려 학부로 통합되면서 인원이 매년 줄어 2000년 78명이었던 정원이 2005년부터는 55명으로 줄어 유지되고 있다. 박근수 서울대 컴퓨터공학부 학부장은 "컴퓨터공학 분야의 고급 인력을 원하는 산업 수요를 따라가지 못하는 대학 현실은 한국 산업의 심각한 문제"라며 "대다수의 국내 IT기업들이 원하는 인재를 선발하지 못하고 있는 데다 대학원에 진학하는 연구인력도 절대적인 숫자에서 턱없이 부족하다"고 전했다. 이에 대해 교육부는 "서울대는 국립대이면서도 법인화돼 유례없는 형태다. 학교 정원을 무조건 늘릴 수 없고 교수 숫자, 건물, 토지 등 조건을 고려해야 한다"고 지적했다. 그러나 서울대 공대 관계자는 "제약 조건을 두고 관리하는 것이 '평균'을 지향할 때는 좋은 방법이다. 그러나 세계적 연구와 산업화로 이어지는 '선구자'를 양성하는 데는 분명한 저해 요인"이라고 반박했다. ◆ '킬러 콘텐츠'도 태부족 부족한 정원은 개설 강의·강의 인력·공간 등 교육 인프라스트럭처 부족과 질적 저하로 이어지는 실정이다. 질 높은 다양한 강의를 개설할 예산과 인력이 마련되지 않는 상황에서 최고 수준의 질을 갖춘 '킬러 콘텐츠'도 찾아보기 어렵다. 하버드대의 '컴퓨터과학 입문(CS50)' 강의의 경우 2014년 가을학기 전체 학부생의 12%에 달하는 818명이 수강 신청해 하버드대 전체 과목 중 최고 규모와 인기 강의로 손꼽힌다. 지난해 온라인공개강의(MOOC) 업체 에덱스에서 전 세계적으로 80만명이 수강하는 등 양질의 컴퓨터공학 강의를 제공하고 있다. 국내 AI 분야 권위자로 꼽히는 장병탁 서울대 컴퓨터공학부 교수는 "뛰어난 교수들이 연구나 강의에 있어서 시간을 갖고 준비할 수 있도록 기다려주고 특히 학생들이 학점 등에 구애받지 않고 배우고 싶은 것을 배우고 시도할 수 있도록 하는 '다양성'과 '자율성'도 부여해야 한다"고 강조했다. ◆ '인재 부족→연구력 약화→산업 추종자 신세' 악순환 인력 부족 현상은 패러다임을 바꾸는 핵심 산업 분야의 연구개발 경쟁력 약화로 이어질 수 있다는 게 산업계와 학계의 경고다. 서울대 공대 관계자는 "국내 컴퓨터 인력에 비해 우수 인력은 굉장히 부족한 상황"이라며 "국내 여러 IT기업 등에서 서울대 컴퓨터 전공자를 선발하길 원하지만 한 해 배출되는 인원 자체가 산업계 수요에 턱없이 부족하다"고 말했다. 지난해 발간돼 자성의 목소리를 담은 서울대 공대백서 지적도 같은 맥락이다. 백서는 학사·석사 과정 컴퓨터 전공이 압도적으로 많은 스탠퍼드대 공대를 예로 들며 소프트웨어산업 진흥을 주장했다. 이를 위해서는 현재의 경직된 시장 수요에 발맞춘 전공별 학생 인원 조정이 필요하다는 설명이다. 박 학부장은 "컴퓨터 분야는 우수 인재, 소위 '스타 플레이어'가 중요한데 국내 IT산업에 고급 인력 부족 현상이 나타나고 있다"고 호소했다. 장 교수도 "AI 연구인력이 최근에 양성되고 있긴 하지만 산업 수요에 비해 절대적으로 숫자가 부족하다"며 "이대로 가면 격차가 더 벌어질 것이다. 어떤 식으로든 빨리 인력 양성에 나서야 한다"고 경고했다....
7% vs 44%…AI 싹 자르는 한국대학
서울대 컴퓨터공학 정원 수년동안 반토막 복수전공도 `정원내` 규정에 묶여 기회 막혀 인프라 태부족…한국판 알파고 꿈도 못꿔 ◆ AI 혁명 ◆ '44%(스탠퍼드대) vs 7%(서울대).' 미국 스탠퍼드대 공과대학 학부생 1516명(2016년 기준) 중 컴퓨터과학 전공자는 661명으로 공대 학생의 44%에 달한다. 이에 비해 서울대는 공대 정원 781명 중 컴퓨터공학부 정원은 55명으로 7%에 불과하다. 구글 '알파고'와 이세돌 간 세기의 대국으로 인공지능(AI) 등 첨단기술에 대한 관심이 폭발적으로 늘고 있지만 서울대는 스탠퍼드대에 비해 컴퓨터공학 AI 인재 양성에서 턱없이 뒤처진 것으로 파악됐다. AI는 인지·판단·제어가 결합된 컴퓨터공학의 주요 연구 분야 중 하나다. 인재 양성의 질적 수준을 논하기에 앞서 양적으로도 크게 부족하다. 인공지능 등 첨단산업 경쟁의 진입 단계부터 현저한 간극이 벌어지고 있다는 분석이다. 16일 서울대에 따르면 공과대학 내 컴퓨터공학부 정원은 1999년 90명에서 현재 55명으로 반 토막 나 있다. 컴퓨터 과학 인재 양성 경쟁을 벌이고 있는 세계적 추세에 역행한다는 분석이다. 다행히 컴퓨터공학 복수전공 신청자는 2013년 18명에서 2014명 33명, 2015년 107명으로 매년 빠르게 늘고 있다. 하지만 학부 정원의 최대 100%(55명)로 제한되는 학내 규정에 따라 수강생이 제한되는 실정이다. 지난해에는 결국 107명의 신청자 가운데 52명은 복수전공을 포기해야 했다. 경직된 학부 정원 규제와 부족한 강사진·교육 콘텐츠가 폭발적으로 늘어나는 컴퓨터과학에 대한 학생들의 관심을 무색하게 만들고 있는 것이다. 정원이 적다보니 예산과 인력이 뒷받침되지 않고, 개설된 강좌나 강의 인력·공간 등 교육 인프라가 부족해져 전반적인 교육 질 저하로 이어지는 악순환이 되풀이되고 있다. 서울대 공대 내부에서도 "기업에서는 컴퓨터공학을 전공한 우수 인재를 원하지만 정작 배출 인원이 턱없이 부족해 현실과 역주행하고 있다"는 자조와 비판이 나온다. 박근수 서울대 컴퓨터공학부장은 "AI 시대에는 모든 영역에 컴퓨터가 침투하기 때문에 컴퓨터공학에 대한 이해도가 필수적이라는 것이 세계적 흐름"이라며 "적어도 수업을 듣고 싶은 학생이 들을 수 있도록 자원의 적절한 배분이 필요하다"고 위기의 목소리를 냈다. 앞서 서울대는 지난해 발간한 공대백서를 통해서도 "서울대 공과대학의 경우 거의 모든 공학 전공의 분포가 학사, 석사, 박사과정이 비슷하다. 하지만 스탠퍼드 공대는 학사와 석사과정 컴퓨터 전공이 매우 많다"고 진단한 바 있다. 경직된 학·석·박사의 전공별 분포를 벗어나 '시장 지향적'인 전공별 학생 조정이 이뤄져야 글로벌 경쟁 환경에서 탁월한 연구 성과와 우수 인재를 담보할 수 있다는 호소다....
[중앙시평] 알파고가 우리에게 남긴 것
세기의 대결은 인공지능(AI)의 승리로 끝났다. 필자는 아직도 이세돌 9단이 전성기의 역량과 창의성을 발휘한다면 알파고에 질 것이라고 생각지 않는다. 이세돌은 졌지만 지난 10년의 세계 바둑 1인자다운 너그러움과 품격을 보였다. 이번 대결에서 룰미팅 등 불완전한 구석이 없지 않으나 이제 그런 잡음은 덮어두자. 인공지능의 승리를 흔쾌히 축하하고 찬사를 보내자. 바둑판에서 벌어질 수 있는 경우의 수 크기를 모르고는 이번 사건이 왜 대단한지 알 수 없다. 바둑에서 첫수로 두는 자리는 대개 37자리 범위 안에 있다. 이후에는 좀 늘어나지만 끝내기로 가면서 줄어든다. 한 번에 고려해야 할 착점이 대략 40개라 가정하자. 만일 컴퓨터가 1초에 1만 가지 상황을 살펴볼 수 있다면 첫 7수를 두는 모든 경우를 다 보는 데 얼마나 걸리겠는가? 지인들에게 물어보면 대부분 몇 초라고 대답한다. 답은 무려 5년이다. 30수까지 다 보려면 10의 36승년을 넘는다. 둘 수 있는 자릿수를 10개로 줄여도 첫 7수를 다 보는 데만 17분이 걸리고 30수를 다 보는 데는 10의 18승년을 넘는다. 영겁의 세월이다. 바둑은 보통 200수 넘게 진행된다. 고작 30수를 보는 데 이럴 지경인데 무슨 수로 200수를 다 내다보겠는가? 결국 아주 심한 축소 탐색과 어림셈이 동원돼야 한다. 알파고도 여기서 벗어날 수는 없다. 알파고가 이런 무시무시한 크기의 공간에 도전한 배경에는 최근의 엄청난 기술적 진보가 깔려 있다. 인간은 화상 이미지를 비교적 쉽게 구분하지만 기계는 쉽지 않다. 1년에 인식 에러율을 0.5% 떨어뜨리는 정도가 통상적 발전 속도였다. 하지만 2012년 세계화상인식대회인 ILSVRC에서 토론토대의 제프리 힌턴 교수팀이 에러율을 종전의 26%에서 15% 수준으로 떨어뜨리면서 우승했다. 20년의 진보에 해당하는 일이 갑자기 일어난 것이다. 여기 사용된 핵심 기술이 딥러닝(심층학습)과 GPGPU(범용그래픽처리장치)다. 이것이 딥러닝 연구를 폭발시켰다. 2015년에는 에러율이 3%까지 낮아졌다. 단 3년 만에 거의 50년 수준의 진보가 일어난 것이다. 알파고는 이 폭발적 기술 진보의 신세를 졌고, 이를 극단적 규모로 밀어붙인 것이다. 알파고가 사용하는 심층신경망은 입력의 크기만 2만5000단자가 넘고 이런 입력을 처리하는 중간 마디의 수가 830만 개에 달한다. 이들 간의 연결은 무려 14억 개에 이른다. 이런 크기의 신경망은 최근까지 훈련이 불가능했다. 알파고가 총 3000만 착점, 16만 판의 기보로부터 이 신경망을 한 번 훈련하는 데 1개월이 소요됐을 정도다. 이런 무시무시한 과정을 통해 인공지능이 인간 고유의 전유물이라고 생각했던 추상적 사고를 극복했다. 이번 대국에서 알파고는 한 수에 평균 1분 조금 넘는 시간을 썼다. 논문의 내용으로 역추정해 보면 알파고가 1분에 형세 판단을 할 수 있는 경우의 수가 후하게 잡아도 5억을 넘지 않을 것 같다. 5억이라면 엄청난 것 같지만 착점이 하나 진행될 때마다 고려해 볼 만한 다음 착점이 20개라면 고작 평균 6.5수, 10개라면 평균 8.5수밖에 못 본다. 결국 어림셈으로 결과를 추정할 수밖에 없다. 이런 탐색의 태생적 한계를 생각해 보면 알파고가 중반에 이미 계산을 끝낸 것 아닌가 하는 걱정은 황당한 것이다. 이런 한계를 뚫어 냈다는 게 알파고가 더 대단한 점이다. 고작 그 정도의 탐색으로 인간의 최고 수준을 극복했다는 것이 아직도 믿기 힘들다. 사람도 어림셈투성이다. 인공지능 프로그램보다는 훨씬 정교한 어림셈을 한다. 알파고는 다른 프로그램에 비해 어림셈의 정교함을 획기적으로 높인 것이다. 그래도 사람에 비하면 여전히 형편없다. 이것을 막강한 계산력으로 보완한 것이다. 이 결과는 한 가지 중요한 시사점을 준다. 인간의 추상적 사고라는 것이 어쩌면 우리가 생각하던 것만큼 대단한 게 아닐 수도 있다는 사실. 프로바둑계가 받은 충격은 대단했지만 이것은 앞으로 바둑계에 큰 자산이 될 것이다. 알파고는 다섯 번의 대국을 통해 프로기사들이 시도하기 힘든 창의적인 수도 보여 줬다. 프로기사들에게는 이런 수들이 고정관념에서 벗어나 착상의 외연을 넓히는 기회가 될 수 있을 것이다. 바둑의 수준은 한 단계 더 발전할 것이다. 이러다 몇십 년 후에는 인공지능이 인간을 지배하지 않겠느냐는 우려도 한다. 산업의 역사를 보면 방직업, 정보화 등의 초기에는 항상 일자리 침범에 대해 우려가 있었지만 결국에는 새로운 일자리들이 창출되고 인간에게 더 여유로운 생활을 제공하는 방향으로 공존해 왔다. 딥러닝을 대표로 하는 인공지능 기술이 우리에게 갑자기 가까이 왔다. 이제 이 기술의 기본적인 함의 정도는 상식으로 알아야 할 시대가 곧 올 것 같다. 족히 50년의 진보를 갑자기 일으킨 이 기술로 인해 우리는 우리 생애에서는 볼 수 없었을 기술적 산출물들을 누릴 수 있게 될 것이다. 문병로 서울대 컴퓨터공학부 교수...