AI 활용 환경수업 - AI for ocean

안녕하세요! 놀이대장입니다.

올해는 참 몸이 정상이 아닌 듯 합니다. 얼마 전에는 코로나로 고생했는데, 이번에는 독감입니다. 그래도 병원에 가서 수액도 맞고 치료제도 맞고 해열제도 2대 맞고 약도 먹고 하니 체온은 정상으로 돌아왔어요. 몸에 힘이 잘 안들어간다는 것 빼고는 컨디션이 썩 나쁘지 않습니다. 무리하지 말고 쉬어가며 해야할 것 같습니다. 대학원 연구 보고서 마무리를 해야 하고, 도교육청 도서 출판도 해야 하고, 놀이 영상도 제작해야 하기는 하지만요!

오늘은 아마 많은 분들이 이미 알고 계실 수도 있는 AI 프로그램을 가져왔습니다. AI for ocean입니다. 해양 환경 문제를 가지고 인공지능의 학습 방법 중 하나인 머신러닝을 직접 체험해볼 수 있는 프로그램입니다. 환경에 대한 의식과 인공지능에 대한 학습이 함께 이뤄질 수 있다는 점에서 큰 가치를 갖는 프로그램이 아닌가 싶습니다. 3학년 이상의 학생들에게 권장됩니다. 그럼 하나씩 살펴보겠습니다.

핸드폰, 노트북, 태블릿 등 인터넷에 접속할 수 있는 기기라면 뭐든 좋습니다. 다만 이번 프로그램은 아이들이 각자 개별로 전자기기를 다루는 것 보다는, 선생님과 아이들이 하나의 기기를 다루는 것을 추천드립니다. 뒤에 서술되겠지만, 머신러닝의 특성상 학습량이 많으면 많을수록 더욱 정확한 분류가 가능해집니다. 저는 교실에 있는 전자칠판을 활용하여 3학년 아이들과 함께 활동을 했습니다.

2. 프로그램 소개

AI for ocean은 code.org라는 회사에서 제공하는 프로그램입니다. 위에서 언급한 것처럼 머신러닝 기반의 인공지능이 어떻게 학습하는지 직접적으로 확인할 수 있는 프로그램입니다. 간단한 조작법과 친절한 가이드를 제공하여, 아이들이 어렵지 않게 학습할 수 있습니다. 관련한 링크는 글의 하단에 남겨드리겠습니다.

3. 사용 방법

위에서 지금해보기를 클릭하시면 처음 마주하게 되는 페이지입니다. 동영상 하나가 제공됩니다. 동영상의 내용이 아주 좋습니다. 우리 주변에 이미 널리 퍼져있는 인공지능, 그리고 그 인공지능의 학습 방법에 대한 설명입니다. 문제는 한글 자막을 제공하기는 하나, 영어로 된 영상이다보니 3-4학년 학생들의 경우 자막의 속도를 따라가지 못하는 경우가 가끔 있습니다. 그래도 중간중간 영상을 멈춰가면서라도 시청을 함께 해보시길 추천드립니다. 혹시 페이지가 다 영어로 나온다면 좌측 하단에 언어를 선택하실 수 있습니다. 계속하기를 눌러 넘어가볼게요.

매우 중요한 말이 나옵니다. 인공지능은 사물이 물고기인지 쓰레기인지 구분할 수 있는 능력이 없습니다. 다만 이미지를 처리해서 그 패턴을 기계적으로 분석하여 구분할 수 있습니다. 우리는 인공지능이 이미지를 처리할 수 있도록 학습을 시켜야만 합니다.

우리가 직접 각 사물에 라벨을 달아서 패턴을 만들어낼 예정입니다. 이 작업을 통해 인공지능이 학습을 하게 되는 방식입니다. 이러한 인공지능의 학습법을 머신러닝, 혹은 기계학습이라 합니다. 머신러닝으로 학습한 인공지능의 수준을 높여주기 위해서는 학습량의 절대치를 늘려줘야 합니다. 10개를 학습한 인공지능과 100개를 학습한 인공지능의 차이를 직접 보여드리겠습니다. 라벨 달기 작업을 시작하겠습니다.

중간중간 이렇게 환경과 관련한 내용을 다뤄줍니다. 그나저나 매년 바다로 흘러드는 플라스틱의 양이 실로 어마어마하네요. 770만톤이라니… 그 양이 상상도 되질 않습니다.

제가 직접 인공지능에게 10개의 학습량을 제공하고 ‘계속’버튼을 눌러서 인공지능에게 분류를 하도록 한 화면입니다. 어떤가요? 인공지능이 충분히 패턴을 분류할 수 있게 되었나요? 아닙니다. 고작 10개의 학습량으로는 터무니없을 정도로 오류가 많은 것 같습니다. 학습량이 부족하군요. 이번에는 100개를 학습시켜보겠습니다. 좌측 하단에 학습 더하기를 눌러보겠습니다.

우측 상단의 숫자가 학습량입니다. 이제 100회의 학습을 했습니다. 우측 하단의 ‘계속’버튼을 눌러서 결과를 보겠습니다. 위에서 보여드린 10회 학습을 했을 때와 비교하여 살펴보시면 좋을 것 같습니다. 과연 물고기만 제대로 골라낼 수 있을까요?

100회의 학습 이후의 결과입니다. 물고기만 골라낸 결과입니다. 10회를 학습했을 때와 확연히 다른 결과를 보여줍니다. 머신러닝 학습 방식을 제대로 보여주는 결과물이라고 생각됩니다. 우측 하단의 계속을 눌러서 다음 단계로 넘어가보겠습니다.

문제가 생겼습니다. 인공지능을 활용하여 해양 생물과 쓰레기를 구분하려 했는데 제대로 된 분류를 하지 못했습니다. 예를 들면 앞에서 학습한 ‘물고기’의 패턴과 해마의 패턴은 아예 다르기 때문입니다. 인공지능은 인간이 제공한 학습만 할 수 있습니다.

질문이 바뀌었습니다. 물고기를 구분하는 것이 아니라 바닷속에 있는 게 맞는지를 묻고 있습니다. 다시 학습을 시켜보겠습니다. 앞선 경험에 따르면 100번은 학습을 시켜야 제대로 분류를 할 수 있는 것 같으니, 우선은 시험삼아 50번만 학습시킨 뒤 인공지능에게 판단을 맡겨보겠습니다.

50회 학습 후의 결과입니다. 어떠신가요? 제 기억이 맞다면 저는 50번의 학습을 시키는 동안 타이어는 한 번도 만나지 못했습니다. 따라서 타이어에 대한 학습을 시키지 못한 상태일겁니다. 그리고 페트병은 여러번 나왔는데, 저렇게 옆으로 누워있는 페트병은 못봤던 것 같습니다. 아직 학습량이 모자라다는 뜻이겠지요. 이번에도 100회의 학습량을 채워보겠습니다.

보이십니까? 100번의 학습을 마무리 했어도 잘못 분류된 타이어가 또 나타났습니다. 앞에서 ‘물고기vs쓰레기’만 구분할 때 보다 분류의 절대적인 난이도가 높아진 탓입니다. 학습량을 늘려봐야겠습니다. 150회를 채워보겠습니다.

150회를 학습시킨 뒤 결과입니다. 이제야 제대로 된 분류를 할 수 있게 되었습니다. 계속을 눌러서 다음 단계로 넘어가보겠습니다. 다음 단계로 넘어가면 동영상 하나가 더 나옵니다. 편향된 데이터에 대한 영상입니다. 앞선 영상보다는 우리 초등학생들이 살펴볼만한 내용은 아닙니다. 그냥 넘어가셔도 나쁘지 않습니다.

넘어가시면 인공지능에게 새로운 패턴을 학습시키는 내용이 나오게 됩니다. 저는 녹색을 골라봤는데요, 저의 기준에 맞는 녹색 물고기를 인공지능에게 학습시켜야 합니다. 보시면 물고기 중에는 몸이 녹색인 경우도 있고, 지느러미가 녹색인 경우도 있습니다. 저는 몸이 녹색인 경우에만 녹색 물고기라고 학습시켜보겠습니다.

10번의 학습 이후 결과입니다. 제대로 분류가 되지 않았네요. 그리고 아까와 달리 우측 상단에 i 버튼이 생겼습니다. 이 버튼을 누르면 제가 어떤 기준을 가지고 패턴을 분류했는지 그 경향을 알아볼 수 있습니다. 우선 100번 정도 학습을 시켜보겠습니다.

제 기준에서 아주 잘 분류가 되었습니다. 저의 분류 패턴을 보면 색이 압도적으로 높네요. 우린 이러한 과정들을 통해서 머신러닝이 어떤식으로 인공지능을 학습시키는지 직접 확인할 수 있었습니다. 계속을 눌러다 다음 단계로 넘어가면 영상 하나가 나옵니다. 내용이 조금 어렵기는 하나 아이들이 이해해두면 좋을 내용이 담겨있긴 합니다. 다음 단계로 넘어가보겠습니다.

마지막 단계입니다. 조금은 불명확한 내용을 학습시키는 부분입니다. 저는 ‘재미있다’를 선택해봤습니다. 위에서와 마찬가지로 학습을 시켜보도록 하겠습니다.

인공지능의 가장 큰 맹점은 도덕성을 지니지 못했다는 것입니다. 아마 앞으로도 그럴 것 같습니다. 따라서 인공지능은 도덕적인 판단을 내릴 수는 없습니다. 우리가 고민해봐야 할 질문이 던져진 것 같습니다. 인공지능이 공정하고 중립적인 것’처럼’ 보이지만, 사실은 우리 인간에 의해 그 경향이 만들어질 수 밖에 없습니다. 따라서 우리는 인공지능을 다룰 때 이 부분을 언제나 경계해야 합니다. 우측 하단의 마침 버튼을 눌러봅시다.