이 글은 AFEX(Autonomous Free Education eXercise)와 같은 AI 시스템이 일반적인 컴퓨터 시스템과 어떻게 다른 지를 간략히 설명합니다.

일반적으로, 컴퓨터 시스템은 완전한 정상 동작 상태에서 일반에 런칭하지만, AI 시스템은 기본 알고리즘만 동작하는 상태에서 런칭하여, 정상 동작 상태로 나아갑니다. 비유하자면, AI는 완전한 시스템이 아니라, 그 시스템의 씨앗만 뿌려두고, 현장에서 성장하도록 지원합니다. 그러한 성장 과정을 러닝(Learning)이라 표현하고, 성장의 주체가 시스템이므로 머신(Machine)이라 표현하여, 머신러닝이라는 용어가 태어났습니다. 머신러닝이 아니라 시스템 러닝이 보다 정확한 표현입니다.

무상교육 시스템(AFEX라 부릅니다)이 완전하게 동작한다면, 학습자의 질문에 답하고, 강의 커리큘럼을 작성하며, 교사를 채용하고, 인사고과를 매기며, 시스템 운영비를 외부에서 조달하는 등 기존의 교육부, 교육청, 학교, 교사가 수행하던 업무를 스스로 수행할 것입니다. 그러나, 그러한 시스템이 완성되기 위해서는 그러한 능력을 길러야 하는데, 그 과정은 사람들이  학습자의 질문에 답하고, 강의 커리큘럼을 작성하며, 교사를 채용하고, 인사고과를 매기며, 시스템 운영비를 외부에서 조달하는 등의 업무를 수행하는 것을 옆에서 관찰하는 것입니다. 이를 데이터 수집(Data Collection) 과정이라 부르는데, 무상교육 시스템의 경우는 대략 2~3년이 소요됩니다. 걸음마부터 시작하여, 제법 ‘혼자서도 잘해요’ 단계로 나아가는 거죠.

아래 단계들을 제각기 별도의 글에서 자세히 기술하지만, 여기서, 무상교육 시스템이 완성되는 과정을 매우매우 간단히 요약하면, 아래와 같습니다.

첫 단계는 기존의 강의 컨텐츠를 수집하여, 일련의 커리큘럼을 구성한 뒤, edX와 같은 MOOC를 구성합니다. AFEX는 약 10만 개의 강의 에피소드(각각의 Episode는 길이 3분 가량의 동영상 강의입니다)로 구성된 100여 개 과목으로 시작합니다. 이 과목들은 주제와 난이도가 다양하게 구성되어야 합니다. 예를 들어, 만 7세에 적합한 주제부터 박사 과정 학생에게 적합한 주제까지 다양한 난이도와 주제의 100여 과목으로 강의 컨텐츠를 구성합니다.

두번 째는 시스템이 각 과목들 간의 시간 및 공간적 연관 관계를 파악합니다. 예를 들어, 대수학과 미적분은 시간적으로 고 1과정과 고 2과정으로 연결되고,  미적분과 컴퓨터 과학은 둘 다 고2 과정으로 공간적으로 연관될 수 있습니다. 시스템이 그처럼 과목들 간의 연관 관계를 파악할 수 있는 것은 학습자들이 어떤 단계로 학습을 진행하는 지 관찰함으로써 가능합니다. 첫 단계에서 다양한 주제와 난이도의 다양한 과목으로 컨텐츠를 구성하는 이유가 바로 시스템이 과목들 간의 연관 관계를 학습할 수 있도록 돕기 위해서입니다. 비감독학습(Unsupervised Learning)으로 그와 같은 능력을 기를 수 있습니다.

세번 째는 학생들의 질문에 대한 교사들의 답변을 관찰함으로써, 시스템 스스로 답변 능력을 기릅니다. 앞 서 천 단계에서 에피소드의 길이가 3분 내외인 이유가 바로 시스템의 답변 능력을 기르기 위해서인데, 학습자의 질문 내용도 지식이고, 그 답변도 지식이므로, 특정 질문 주제에 답변으로 제시될 에피소드가 반드시 있기 마련입니다. 시스템의 답변 능력은 바로 그 에피소드를 검색하는 능력에 직결됩니다. 조지아 공대의 인공지능 조교가 그 예입니다.

넷 째, 교사를 선발하고, 급여를 지급하는 과정을 관찰함으로써, 시스템 스스로 교사 선발과 승진 등의 인사 결정 메커니즘을 학습합니다. 마지막으로, 다섯 째, 시스템의 운영 비용을 조달하고, 경비의 집행 과정을 관찰함으로써, 시스템이 시스템을 운영하는 방법을 학습합니다. 이상으로 초간단 초스피드로 AI 시스템이 완성되는 과정을 요약했습니다. 다음 글에서 위 항목 하나 하나를 자세히 살펴보겠습니다.

AI 기술을 적용한 무상교육 시스템은 기존의 교육부, 교육청, 학교, 교사 등이 수행하던 업무를 대부분 대신할 수 있을 뿐 아니라, 기존 교육 시스템이 할 수 없는 일도 해 내는데, 가령, 만 2세부터 박사과정을 마칠 때까지 학습자 개개인의 학습 과정을 모니터링하고 지도할 수 있는 등입니다. 이 역시 별도의 주제로 자세히 다루겠습니다.

무상교육 AI 시스템은 오픈소스 프로젝트로 5월 1일 첫 서비스를 시작합니다. 그 준비 과정을 보고 싶으신 분들은 아래 주소를 방문하십시오.