CWN(CHANGE WITH NEWS) - 딥마인드의 프로그래밍 AI ′알파코드′, 인간 개발자 따라잡았다

인공지능(AI)이 컴퓨터 프로그래밍을 인간 개발자 수준으로 수행하는데 성공했다. 아직은 비교적 간단한 프로그래밍만 가능하지만 AI가 바둑, 체스 등 게임에 이어 더 복잡한 판단 능력이 요구되는 컴퓨터 프로그래밍 작업까지 가능해질 것으로 기대된다.

구글의 AI 자회사 딥마인드는 자사의 컴퓨터 프로그래밍 AI ‘알파코드’가 프로그래밍 작업에서 일반적인 인간 수준의 성능을 달성했다는 연구결과를 국제학술지 사이언스에 8일(현지시간) 발표했다.

알파코드는 알고리즘을 특정한 프로그래밍 언어로 변환하는 코딩 작업을 할 수 있는 AI로 개발됐다. 글로 쓰인 코딩 문제를 읽고 이를 해결하는 프로그램을 스스로 만들 수 있다. 유사한 기능을 가진 다른 AI는 짧은 코딩만이 가능한 반면 알파코드는 복잡한 문제에 대한 해답을 내놓기 위해 만들어졌다.

알파코드는 프로그래밍 능력을 확인하기 위해 5000명 이상이 참여하는 온라인 코딩대회에 10차례 참여했다. 참가자들은 출제된 문제에 대해 이를 해결하는 프로그램을 제출한 뒤 평가를 받았다. 출제된 문제는 논리력, 비판적 사고, 알고리즘 창출 등 능력이 복합적으로 요구됐다. 제한된 조건에서 건물이나 시설의 최적 입지를 찾아내는 방법이나 보드게임에서 승리할 수 있는 전략을 수립하는 문제 등이다.

총 10개 문제에서 알파코드는 놀라운 성적을 거뒀다. 10개 문제에서 상위 20.9~73.9%에 해당하는 답을 내놨다. 평균 성적은 상위 54.3%였다. 참가자 5000명 중 평균 이상의 작업능력을 보여준 것이다.

또한 알파코드는 복잡한 문제를 푸는 데 필요한 추론을 해내는 모습도 보였다. 방대한 프로그램 중 문제 해결에서 가장 중요한 설명에 주목하고 이와 관련한 내용들만 추려냈다.

예를 들어 가상의 도시에서 '최적의' 건물 위치를 정할 때 주변 교통량이나 인구 이동량에 대한 계산을 우선적으로 수행하는 작업 등이다. 문제와 관련한 프로그램을 무작위로 생성하는 것이 아니라 독해를 통해 가장 필요한 작업이 무엇인지 판단한 것이다.

물론 한계점도 있다. 복잡한 문제를 여러 문제로 나누어 푸는 문제에선 상대적으로 낮은 성적을 거뒀다. 반면 문제 해결단계가 단순하거나 경우의 수를 검토하는 것과 같은 수학적 능력이 필요한 문제에선 좋은 성과를 보였다.

[저작권자ⓒ CWN(CHANGE WITH NEWS). 무단전재-재배포 금지]