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4차 산업혁명을 맞이하는 우리의 자세

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작성자 최고관리자 작성일17-03-28 12:25 조회24회 댓글0건

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초청연사 : 숭실대 정보과학대학원 소프트웨어공학 전공교수 문영상
포럼일정 : 182회(2017.03.22)
포럼장소 : 앰버서더호텔(장충동)

안녕하세요? 반갑습니다. 문영상입니다. 제가 오늘 그 말씀드리는 거는요. 아까 이제 말씀하신대로 인공지능에 관련된 거고요. 지금 현재 여기 학부모님들께서 많이 계시지만 지금 아이들이 새롭게 가져야 될 직업이 지금 현재 있는 직업에서 약 80%가 사라지고 새로운 직업들로 해서 만들어집니다.  

 

 

그러면 그 시대에서 우리는 어떻게 살아가야 될 거며 아니면 사회라든지 아니면 기업이라든지 어떻게 변해야 되는건지 그런 부분에 대해서 좀 간략하게 1시간 정도 말씀드리도록 하겠습니다. 그런데 제가 지금 오늘 이제 이렇게 강의를 드리는 거는요. 대학원에서 한 학기 이상의 과정이 사실 다 포함되어 있는 거예요. 

 

 

그래서 다소 좀 어렵게 느껴지신다 하더라도 그냥 재미있게 좀 들어주셨으면 감사하겠습니다. 그럼 강의 시작하도록 하겠습니다. 저는요. 공고를 졸업했습니다. 그래서 공고를 졸업해서 맨 처음부터 취업전선에 이제 뛰어들었는데 고등학교 때 배웠던 게 지금 나온 사물인터넷하고 상당히 유사한 게 되더라고요.  

 

 

그래서 기술이나 아니면 산업이 어떤 새롭게 출연하는 게 아니고요. 오랜 시간을 거쳐서 이렇게 만들어지는 거라고 저는 생각이 듭니다. 저는 처음으로 공고로 시작했고요. 그 다음에 이제 전공 활동도 좀 많이 하고 제가 직을 하나 더 가지고 있습니다. 구글이라든지 페이스북이라든지 테슬라라든지 그런 첨단 기업에 데이터 사이언티스트를 양성하는 글로벌기업이 있습니다.  

 

 

거기에 한국대표도 같이 맡고 있습니다. 그래서 빅데이터에 관련된 그런 부분들을 좀 많이 연구했고요. 그 다음에 우리나라의 국방 빅데이터 플랫폼을 제가 설계를 했었습니다. 그래서 앞으로 전쟁도 이제는 빅데이터 시대가 되고 있거든요. 그래서 이 빅데이터를 통해서 인공지능과 기계학습과 이런 거를 통해서 어떻게 변하는지 그런 거에 관련되어 있는 내용을 말씀드리도록 하겠습니다.  

 

 

그렇게 순서대로 말씀드리도록 하겠고요. 제가 소셜분석을 한 번 해봤습니다. 빅데이터 분석을 해봤어요. 그런데 여기서 가장 관심 있으신 게 사실은 교육이죠, 그 다음에 4차 산업혁명이라는 오늘 주제로 두 가지를 가지고 한번 소셜분석을 해봤습니다. 그래서 트위터라든가 페이스북이라든가 포털에서 만들어지는 수많은, 여러분이 쓰신 리플이라든가, 그런 것들을 다 가져왔어요.  

 

 

보니까 1년 동안에 이 키워드가 나온 게 약 한 60만 건 정도가 되더라고요. 그래서 그것을 가지고 분석을 해봤더니 4차 산업혁명은요. 새롭고 그 다음에 세계적이고 필요하고 중요하고 다양하다 그런 얘기가 많이 있었습니다.  

 

 

그런데 우리의 교육의 현실은 어떠냐고 그렇게 보면 필요하고 중요하고 다양하지만 또 다른 내용들이 좀 많이 있더라고요. 여기서 빨간 내용들은 아마 제가 트위터에서 아니면 페이스북에서 데이터를 가져오게 될 때 여러 가지 사건들이 좀 있었던 것 같아요. 그래서 그런 부분들을 교육으로 좀 풀어야 하지 않을까 그런 내용들이 좀 많이 들어왔었습니다.  

 

 

그럼 교육 부분을 공유 하냐면 첫 번째로는 다양한 교육이 돼야 된다는 생각, 그 다음에 두 번째로는 안전해야 된다. 그러니까 예를 들면 세월호 사건이라든지 그런 거를 통해가지고 안전에 좀 더 신경을 써야 된다. 그 다음에 실생활에 도움을 주고 체계적이고 지속적으로 나가야 된다. 라는 그런 얘기를 많이 회자되고 있었습니다.  

 

 

그런데 이제 여기에서 보시면 부정적인 요소가 하나가 있어요. 교육을 통해서요. 학생들이 고민을 많이 가지고 있는데 그거를 해소하지 못하고 있는 것 같더라고요. 그 다음에 입시에 관련돼서는 키워드 분석을 해봤더니 가장 떠오르는 게 학부모였습니다.  

 

 

학부모들은 예를 들면 사교육, 그 다음 아이들 특목고, 과학고 뭐 이런 내용밖에 없었다는 거죠. 그런데 고등학교의 학생들은 어떤 생각을 하고 있냐면 수업에 대한 고민, 그 다음에 학생들, 친구들에 대한 고민, 그 다음에 대학교를 어디로 갈까, 그 다음에 재미있는 얘기가 있었을 때 회자되고 아니면 중학교 이전에 고등학교 이전에 중학교에 대한 생각 이런 내용들을 많이 얘기를 하고 있었습니다.  

 

 

그래서 미국 교육과 한국 교육의 차이가 뭔가라고 이렇게 봤더니 미국은 세계 최고다. 그 다음에 새롭다 이런 내용들도 많이 있었는데요.  

 

 

우리나라는 좀 이런 내용이 좀 많았었어요. 이건 제가 말씀드리는 것은 아니고요, 빅데이터 분석을 통해서 말씀드리는 겁니다. 그래서 이런 거를 학생이 생각하든 아니면 일반적인 성인이 생각하든 간에 한국 교육에 대한 시각은 이런 거였지 않았나, 라는 생각이 들었습니다. 

 

 

그래서 4차 산업혁명을 떠오르면요, 이제는 어떤 거냐하면 여기에 인공지능이라는 말이 들어가거든요. 그런데 여러분들 자녀가 첫 번째로는 의사가 되고 싶어 하고 또 두 번째로는 법관이 되고 싶어 하고 그러실 거예요. 그런데 인공지능 시대가 돌아오게 되면요. 가장 먼저 사라지게 되는 직업들이 그런 직업입니다.  

 

 

그래서 아이들한테 어떤 거를 심어줘야 되냐 하면요, 창조적인 아이콘을 심어주셔야 될 것 같아요. 그래서 이렇게 보게 되면 인공지능이라는 말이 이렇게 회자되고 있습니다.  

 

 

여기에서 노동시장 비율도 바뀌고 일자리를 빼앗을 거고 그 다음에 거기에 관련돼서 기술의 중심은 미국이 되고 그다음에 그걸 직접적으로 체감하는 사람들은 우리의 아이들이 될 거라는 게 이렇게 나와 있더라고요.  

 

 

그래서 산업혁명이라는 주제, 지금 4차 산업혁명이잖습니까? 1차, 2차, 3차, 지금 4차인데 이 4차가 사실은 굉장히 아주 위기에 놓여있는 거예요.  

 

 

어떻게 보면 우리가 지금까지 살아왔던 패턴을 완전히 바꿔야 되는 그런 기로에서 서 있다고 생각이 듭니다. 그러면 4차 산업혁명으로는 어떻게 바뀌느냐 라고 하면요. 

 

 

이렇게 바뀌는 거예요. 지금까지 하드웨어의 세상이었어요. 그런데 이게 소프트웨어의 세상으로 바뀝니다. 그러면 어떤 것이냐면 자동차가 요즘에 전기자동차가 나오기 시작하죠? 거기에 소프트웨어만 얹으면 자율 주행 자동차가 되는겁니다. 

 

 

자율 주행 자동차가 되면요. 세상이 얼마나 바뀔지 제가 여기 정리를 좀 해놨습니다. 그 다음에 정보의 기술, 정보기술의 세상에서요. 이제 데이터의 테크놀로지 시대로 바뀌는 거죠. 여러분들이 스마트폰에서 만들어지는 수많은 데이터, 그 다음에 거기에 있는 사진, 동영상, 보이스, 텍스트 그 이외의 수많은 데이터를 통해서 세상이 바뀝니다.  

 

 

그 다음 10년 후에 일자리는 아직도 만들어지지가 않았다는 거죠. 그러면 지금 현재의 7세의 어린이들은 65%가 새로운 직업을 가질 수밖에 없습니다. 그런데 그러한 직업이 어떤 거냐? 라면 아직도 저희는 잘 몰라요.  

 

 

그래서 지금 우리는요, 4차 산업혁명 시대에서 무엇을 배워야 할 것이고 무엇을 준비해야 할 건지 정말 혼란스러운 시간에 지금 우리는 있는데 아마도 이 부분에 있어서는 지속적으로 많은 고민을 해야 될 것 같습니다.  

 

 

지금 며칠 전만 하더라도 EBS의 인재전쟁이라는 다큐멘터리를 보신 분은 아마 굉장히 큰 어떤 느낌을 받으셨을 거예요. 글로벌적으로 얼마나 많이 바뀌고 있는지 그런 부분을 좀 보셨을 거라는 겁니다. 그런데 여기에서 보면, 지금 세상은요.  

 

 

지금 세상은 스피드예요. 기업도 스피드가 없으면 살아남을 수가 없습니다. 그리고 예전에는 100년 이상 된 기업들도 많았지만 지금은 30년 된 기업도 한 30년 이상 존속하는 기업이 드뭅니다. 그 다음에 여기에 지금 가지고 있는 기술 요소가 정보통신, 컴퓨터, 소프트웨어 이런 다양한 것들이 있지만 우리가 기존에 알고 있던 역사, 사회 이런 것들이 다 융합된 세상으로 가고 있는 거예요.  

 

 

그 다음에 여기에서 새로운 영역들이 파괴됩니다. 닌텐도 같은 회사가 정말 몇 년 전만 하더라도 굉장히 좋은 회사였었죠? 그런데 스마트폰이 나옴으로 인해가지고 하루아침에 망해 버렸죠.  

 

 

그 다음에 여기에 기술의 중심은 빅데이터라는 게 있습니다. 이 빅데이터를 통해서 기계를 학습시키고 딥러닝을 하고 그 다음에 로봇을 움직이게 하고 이런 다양한 것들이 이 빅데이터 속에서 만들어지는 세상으로 지금 가고 있습니다. 그런데 기업의 평균 수명이 예전에는 1935년도 에는요.  

 

 

딱 만들어놓으면 90년을 갔어요. 그러니까 한번 좋은 직장에 들어가면 정년이 보장이 됐었죠. 그런데 지금은요, 기업 수명이 15년입니다. 여러분들 아무리 큰 회사, 좋은 회사를 들어가도 거기에서 정년을 맞이하리라고는 생각도 할 수가 없는 세상에 지금 살고 있는 거고요. 그 다음에 새로운 기술이 들어오면 이게 천만 명에 도달하는 시간이 있습니다. 인터넷은 4년이 걸렸어요.  

 

 

전화는 38년이 걸렸습니다. 그런데 여기에서 스마트폰은 더 빨리 바뀌고 있다는 거죠. 그런데 여기에서 만들어지는 이런 내용들은 제가 그 정리한 것뿐이고요. 이미 여러분들도 아시는 분들이 많이 있을 거라 생각이 듭니다.  

 

 

그런데 이제 뉴스 같은 것을 보시면 이런 게 다 나와요. 가상현실이다, 증강현실이다, 가상화폐다, 딥러닝, 양자컴퓨터, 3D프린팅 이렇게만 봐도 굉장히 다양한 것들이 나오거든요. 그런데 이게 다 어떤 걸로 되냐고 그러면요.  

 

 

데이터 사이언티스트라는 직업을 갖게 되면 이 모든 것들을 할 수 있어요. 그런데 여기에서 제가 한 가지 예를 한번 들어보도록 할게요. 인간의 질병이 모두 몇 개가 있는지 아시는 분계신가요? 예? 인간의 질병이요. 네? 12,340개입니다.  

 

 

그거는 제가 말씀 드리는 게 아니고 국제질병분류기준표에 들어가 있는 내용입니다. 12,430개를 가지고 있거든요. 그런데 여기에 환경적인 요소와 유전적인 요소를 통해가지고 거기에 40%는 외부적인 요인으로 해가지고 질병이 발생을 합니다. 그런데 여기에서 이제 요즘 나온 얘기가 있죠. IBM의 왓슨을 통해가지고, 의사가 암을 진단하는 정확률이 60%밖에 안 돼요.  

 

 

그런데 IBM의 왓슨이라는 인공지능 컴퓨터를 사용하게 되면 95%까지 암을 정확하게 진단을 합니다. 그 다음에 여러분들이 가지고 계신 여러 가지 유전적인 요소를 통해가지고 앞으로 10년, 5년 이후에 어떤 병이 걸릴지를 예측하는 기술들, 이런 것들이 다 빅데이터를 기반으로 한 데이터사이언티스트를 통해서 만들어지고 있는 것이죠. 이제 여기 계신 분들 중에 요즘 아마 우리 애가 대학교 졸업한 다음에 은행에 취직했으면 좋겠어, 라고 생각하시는 분들 분명히 많이 계실 거예요.  

 

 

그런데 은행의 가장 큰 경쟁자는요. 페이먼트 회사입니다. 지불 결제, 모바일 결제해 주는 회사들 있죠? 카카오페이 그런 회사 같은 경우요. 그 다음에 인터넷 은행이 우리나라는 유럽보다 20년 늦어졌습니다. 올해 나왔죠? 그 다음에 가상화폐가 만들어지죠. 그러면 영국에서 지난해까지 지점이 4,500개가 없어졌습니다. 우리나라도 역시 지점이 계속 폐쇄될 거예요.  

 

 

그러면 지금 현재 있는 은행이 저렇게 새롭게 나오는 은행이랑 경쟁이 될 수 있을 거라고 생각하시는 분, 아마 한 분도 안 계실 거예요.  

 

 

이렇게 기술이 바뀌었습니다. 의학에서, 법학에서, 사회학에서, 역사학에서 정말 너무 많이 바뀌고 있는데, 우리는 여기에서 데이터를 중심으로 한 어떤 데이터사이언티스트 분석적인 능력이 있어야 되는건. 삼국지에 모든 것을 컴퓨터에다 집어넣으면 조조가 몇 명이랑 관련이 되어 있는지 아시는 분 여기 계실 거예요. 626명의 네트워크를 가지고 있습니다. 그 다음에 거기에 유비가 420명의 네트워크를 가지고 있습니다. 

 

 

그러면 그거를 분석하게 되면 삼국지의 기승전결을 정확하게 예측할 수 있다는 거죠. 다 데이터를 기반으로 한 총계입니다. 그래서 역사학에서도 빅데이터를 배우고요. 지리학, 사회학, 수학, 통계학 모든 분야에서 다 빅데이터를 지금 배우고 있습니다. 그래서 여기에서 보시면 자율주행자동차 하나가 있을 거예요. 그러면 이걸로 어떻게 세상이 바뀌면냐요. 이제 대리운전 할 필요가 없죠. 

 

 

그 다음에 교통경찰 필요 없습니다. 그 다음에 음주운전도 필요 없는 거고요. 도로에서 사람이 운전하는 자동차와 자율주행으로 가는 자동차가 혼재해 있는 세상은 몇 년 밖에 되지 않을 거고요.  

 

 

분명히 자율 주행하는 자동차가 거리에 다닐 수 있을 겁니다. 예전에 영국에서요. 마차가 나오고 자동차가 나왔을 때 같이 도로에 다닐 수 있었던 시기는요. 4년 밖에 되지 않습니다. 앞으로 지금 많은 시간이 남았다고 생각하시는 분들이 대다수일 것 같지만요. 제가 볼 때는 얼마 남지 않았습니다.  

 

 

그 다음에 여기에서 핵심은 뭐냐면 전기입니다. 그러면 이제 전기 회사들이라든지 아니면 에너지 기업들이 바뀌게 되고요. 그 다음에 자동차를 사지 않게 돼요. 왜? 자동으로 운전해 주고 필요할 때 가는데 왜 주차까지 신경 쓰고 자동차를 고칩니까? 그러니까 자동차를 안사죠. 그래서 공유경제로 넘어가게 되는거예요. 그런데 이 공유경제로 넘어간다는 거, 그 다음에 일자리가 줄어든다는 거는요, 이미 1938년도에 케인즈가 벌써 예견을 했던 내용이거든요.  

 

 

그 다음에 자동차를 만드는 회사는 단순제조회사로 바뀌고요. 여기에 소프트웨어 비중이 30%가 그 다음에 궁극적으로는 하늘을 날아다니게 될 거예요. 여기에 들어가는 기술은 배터리 기술, 그 다음에 여기에 소재 기술 이런 부분들이 다 있게 되고 그 다음 사람이 운전하는 차와 자율주행자동차가 사고를 일으켰는데 거기에 사망사고가 발생했어요. 그러면 윤리와 법적인 문제까지 발생을 합니다.  

 

 

그래서 택시산업이 붕괴가 되고요. 이미 완성차 업계에 타격이 시작될 겁니다. 그러면 전기자동차는요. 부품이 2,000개미만으로 이루어져요. 그 모터기술하고 충전기술만 있으면 됩니다. 그런데 일반 매연 자동차는요. 약 2만 개의 부품으로 돌아갑니다. 그러다보니까 정비 같은 것도 굉장히 큰 문제가 되겠죠.  

 

 

이게 제가 생각한 간단하게 정리한 사회 변화입니다. 이게 앞으로 15년 이내에 우리 사회에 펼쳐질 세상입니다. 그러면 여기에서 여러분들 구글에 필요한 것들 치시죠? 그 다음에 아마존 같은 데서 물건 구매하시는 분도 있을 거예요.  

 

 

그 다음에 페이스북을 통해가지고 누구와 누가 여기 있는지를 아마 아실 수 있으실 거예요. 그럼 여기에서 여러분들이 이 회사들은 수많은 데이터들을 저기에 다 저장을 해놨습니다. 앞으로 저 데이터들로 이렇게 편하게 공짜로 사용하는 시대가 얼마 남지 않았어요.  

 

 

그래서 여기에서 나와 있는 수많은 데이터들을 가지고 구글은 번역을 하고 인공지능을 만들고 그 다음에 사람을 진료하고 이런 기술로 계속 나가고 있고요. 그 다음에 아마존은 IT기술을 통해 가지고 이번에 로켓까지 발사를 하고 있습니다.  

 

 

그래서 여기에서 보게 되면 인도 같은 데 가시면 지금 택시에서 그냥 일반적인 택시를 사용하는 게 아니라 우버를 통해서 다 사용하게 되어 있죠.  

 

 

그러니까 은행하고 알리바바하고 경쟁을 하고, 백화점하고 스마트폰하고 경쟁을 하고, 또 닌텐도하고 스마트폰하고 경쟁하고 이렇게 세상이 바뀌고 있는 거예요. 그러면 여기에서 우리는 어떤 거를 알아야 되냐 하면 통찰력을 봐야 합니다.  

 

 

데이터를 분석해서 패턴을 이해하게 되면 여러분들이 새로운 비즈니스, 그 다음에 새로운, 아이들이 앞으로 어떤 거를 교육해야 될지 그 다음에 받아야 될지 이런 부분에 대해서 명확하게 보실 수 있다는 거죠. 그러면 지금까지 좀 장황하게 말씀드렸는데요. 4차 산업혁명이 뭐냐? 그러면 1차에서는요. 증기기관이었었어요. 

 

 

그런데 쭉 연결되다가 4차에서는요. 인공지능이 들어가게 됩니다. 지금까지 약한 인공지능이었었어요. 그래서 그냥 뭐 이렇게 보게 되면 번역을 해 주거나 간략한 그런 거 정도였죠. 그런데 이제는 로봇이 만들어지죠. 내가 생각한대로 로봇이 움직입니다. 그러면 그렇게 되면은요. 사실은 부작용도 나타날 수가 있겠죠.  

 

 

사람이 저기에 지배당하는 거 아니냐라고 생각할 수도 있겠죠. 그렇지만 글로벌적으로도 보게 되면 지배당할 수도 있게 되겠죠. 그게 뭐 사이보그일 수도 있고 아니면 다른 로봇일 수도 있겠지만 그런데 그 기술에서 뒤떨어진다고 하면 이제 글로벌적인 기술, 테크놀로지를 쫓아갈 수가 없어요.  

 

 

아디다스가 신발을 1,800만 켤레를 생산하기 위해서 중국에 공장을 지었습니다. 거기에 들어가는 생산 인원이 1,600명이었거든요. 그런데 1,800명을 지금 빅데이터 중심으로 한 스마트팩토리로 해서 독일에 공장을 지었는데 몇 명으로 1,800만 켤레를 만들 것 같습니까? 

 

 

60명이서 1,800만 켤레를 생산합니다. 그래서 제조업에도 굉장히 큰 혁신이 일어나고 있는 거죠. 예. 그래서 여기에 들어가는 거는 세상에 모든 것들이 다 인터넷으로 연결되는 게 이 안에 들어가 있습니다. 세상은 커넥티드 소사이어티(Connected Society) 그다음에 커넥티드 네트워크(Connected Network) 뭐 이렇게 바뀌고 있죠. 여러분들이 가지고 계신 스마트폰 하나가 인터넷에 연결되지 않으면 무용지물인 것처럼요. 모든 게 다 연결이 됩니다.  

 

 

앞으로 20년 이내에요. 세상에 모든 200억 대의 기기가 다 인터넷에 연결이 됩니다. 그러면 거기서 만들어지는 데이터를 분석하지 않으면 우리는 어떤 것도 할 수 없는 세상으로 바뀌게 되는거죠.  

 

 

여기에 보게 되면 금융에서 얘기하는 핀테크(FinTech), 그 다음에 제조에서 얘기하는 스마트 팩토리(smart factory) , 스피드 팩토리(Speed Factory) 뭐 이런 것들이 다 여기에 포함되는 거고요.  

 

 

그 다음에 여기에서 보시게 되면 예전에 사진 한 장 찍을 때 카메라 하나에 24장 사진 찍어가지고 이거 잘 나왔나 이거 고민하셨던 그런 시대가 있으실 거예요. 그런데 지금은 그거 걱정하시는 분들 없고 그 다음에 우리의 어린 아이들은 그런 일이 있었냐고 생각도 못했을 겁니다. 

 

 

그렇게 세상에 바뀌고 있거든요. 그래서 산업의 패러다임이 근본적으로 바뀌는 시대에 살고 있는 겁니다. 4차 산업혁명은요. 사람의 삶에 큰 변화를 일으켜요. 그래서 다 산업이 다 유기적으로 연결이 됩니다. 그래서 상처를 아까 이제 뭐 질병을 말씀드렸지만 심장은 피를 상처 부위에 더 보내가지고 상처를 치유하게 되어 있습니다. 그런데 이 인공지능을 통해서요.  

 

 

지금 상처를 치유하는 것처럼 이렇게 산업이 연결이 돼가지고 유기적으로 효율적으로 바뀌는 세상, 이게 4차 산업혁명입니다. 이거에 대한 준비를 해야 되는 거죠. 그러면 3차 산업혁명은 정보화시대라고 얘기를 했죠? 4차 산업혁명은 이제 인공지능을 중심으로 한 세상입니다. 인공지능이 뭐냐 하면 사람의 뇌를 대치한다. 라는 거예요. 그러면 노동력을 대치하는 게 증기나 전기였다라고 그러면 이제 사람의 생각과 그 다음에 뇌의 기반을 바꾸는 게 4차 산업혁명이고요.  

 

 

이렇게 해서 바뀌는 기술이 뭐냐? 그러면 빅데이터, 그 다음에 화두, 그 다음에 AI, 딥러닝(deep learning) 이런 기술들이 여기에 포함되고 있는 거예요. 그런데 여기에서 아마도 지금까지 공학을 전공하지 않으셨던 분들은 이해가 안 가실 거예요. 딥러닝이 뭐냐? 라고 하면요. 잘 이해가 안 가실 거예요.  

 

 

그런데 강의 뒷부분에서 정리를 해놨습니다. 우리 아이가 공부하는 게 딥러닝입니다. 한번 1자를 보고 또 한 번 1자를 보고 또 한 번 1자를 보면 아이가 1자를 이해하는 것처럼 컴퓨터를 그렇게 학습을 시키는 거예요.  

 

 

그게 딥러닝이고 그 다음에 그걸 통해서 인공지능 알파고가 바둑으로 이세돌을 이겼던 것처럼 그렇게 학습을 시켜나가는 거고요. 처음엔 느리죠. 아이처럼 컴퓨터가 느려요. 그런데 나중에는요. 컴퓨터가 연산속도가 빠르기 때문에 훨씬 더 빨라집니다.  

 

 

그래서 이미 4차 산업혁명은 시작됐어요. 뭐 MP3같은 거 다운받으시고 eBook 같은 거 보고 그리고 자율주행 나오고 드론주행 시작되고 그 다음에 유통에서도 지불, 결제, 배송, 그 다음에 로켓, 인터넷 은행, 핀테크, 스마트팩토리, 인더스트리 4.0, 클라우드, 뭐 이렇게 양자컴퓨터 이런 것들이 나오고 있거든요.  

 

 

의료에서도 필요한 부분만 잘라내고 그 다음에 이어서 그 질병을 치료할 수 있는 세상, 그렇게 바뀌게 되는거죠. 그런데 우리가 원하는 우리 아이가 원하는 직업은 사실은 여기에서 이런 것들을 통해서 하게 되면 그 직업은 나중에 10년, 20년 후에 없어지는 직업이 될 거라고 분명히 저는 판단을 합니다. 그래서 예전에 3차 산업혁명은요, 단순컴퓨터였어요. 그런데 4차가 되니까요.  

 

 

거기에 집사가 한 명 더 생겼습니다. 청소부에서 집사가 한 명 더 생기면 어디를 더 닦아야 되고 어디를 청소를 해야 되고 쉴 때 쉬어야 되고 시간이 남을 때 어떤 걸 해야 되는지 그렇게 만드는 세상이 4차 산업혁명 이예요.  

 

 

그래서 이 데이터를 받아가지고 그 다음에 그거를 정보를 가공하고 그걸 가지고 Knowledge를 만들고 그 다음에 지혜를 만드는 거예요. 최종적으로 지혜가 갈 때에 이게 4차 산업혁명이 꽃을 피게 되어 있습니다. 그런데 이 기술은요. 1등이 다 가져가는 세상 이예요. 2등은 존재하지 않습니다.  

 

 

글로벌하게도 1등인 회사가 다 가져가게 되어 있는 세상 이예요. 그러니까 2등부터 꼴등까지는 살아남을 수가 없어요. 그리고 금방 망합니다. 그래서 선제적으로 무조건 1등이 이런 덱스 다 가져갑니다.  

 

 

그런 인더스트리 형태로 바뀌는 거죠. 네. 그래서 4차 산업혁명의 특징을 다시 얘기를 하면요. 사람의 마음을 읽는 거죠. 고객의 마음을 읽어서 먼저 거기에 선제적으로 대응하는 것, 그 다음에 요즘 보면 고양이하고 개하고 컴퓨터가 판단을 하잖습니까? 그런데 그게 뭐냐면 여러분들이 찍으셨던 고양이와 개 사진을 구글에다 올려놓고요.  

 

 

구글에서는 그걸 가지고선 인공지능을 만든 거지요. 맨 처음에 한 장의 개의 사진을 보여주고 한 장의 고양이 사진을 보여주고 아이한테 이게 개이고 이게 고양이라고 얘기를 하면 좀 이상하게 생긴 사진을 하나 보여주면 이게 개인지 고양이인지 모르거든요.  

 

 

그런데 그 사진이 수천 장, 수만 장 수십만 장, 수백만 장이 되면은요. 정확하게 판단할 수 있는 세상이 되는거죠. 그게 딥러닝이라는 기술이고 인공지능의 핵심기술입니다. 그런 뉴럴 네트워크(neural network) 기반으로 만들어지고 있는 기술이라고 말씀을 드릴 수 있습니다. 그래서 여기 제가 앞에서 말씀드렸지�