인공지능을 가장 간단하게 설명한다면 사람의 지능을 기계가 흉내내는 것이라고 할 수 있습니다. 컴퓨터가 인간처럼 생각하고 행동한다면 신기하고 놀라운 일이지만 인간의 능력을 뛰어 넘지 못한다면 그다지 효용이 높아 보이지는 않습니다. 사람과는 달리 24시간 쉬지 않고 일할 수 있다거나 위험한 작업환경에서 사람대신 일한다는 정도로는 만족하기는 어렵습니다.

인공지능이 어떤 능력을 가지면 사람보다 더 뛰어나다고 할 수 있을까요? 만약 미래를 예측하는 능력이 있다면 어떨까요?

사람은 미래를 알 수 없다는 것을 알면서도 늘상 미래를 알고 싶어합니다. 달을 넘어서 화성까지 탐사하려는 시대임에도 많은 사람들이 점을 보러 가거나 별자리 운세를 통해서라도 앞날을 보고 싶어합니다.

몇년 몇달 후의 미래가 아니라 일주일 앞의 미래만 내다 볼 수 있어도 로또를 사서 부자가 될 수도 있을 것이고, 모든 시험에서 백점을 맞을 수도 있을겁니다. 단 몇분, 몇초만 미리 알아도 많은 사고를 막을 수 있겠죠.

인공지능 주가예측

세상에서 지금도 일어나는 많은 일들 중에 어떤 것들은 사실 예측이 가능합니다. 모든 결과에는 원인이 있기 마련이고, 그 원인과 결과가 수학적 법칙처럼 명확하고 정확하게 연결된 경우에는 사실상 어떤 일이 일어날지 알 수 있습니다.

예를 들어, 손에 들고 있는 사과를 놓으면 아주 짧은 시간 내에 땅에 떨어집니다. 비록 몇초 후의 미래지만 만유인력의 법칙을 들어보지 못했다고 해도 누구나 예측할 수 있습니다. 이렇듯 결과와 원인이 서로 완전하게 연결되어 있을 때 이것을 인과관계라고 부릅니다. 만약 세상의 모든 일들이 인과관계로만 이루어졌다면 아주 간단해질겁니다. 굳이 미래를 살아보지 않아도 어떻게 될지 뻔히 알 수 있으니까요.

하지만 우리 주변에서 일어나는 많은 일들은 서로 관계없는 경우도 많고 또 어떤 경우에는 관계가 있는 것처럼 보이지만 수학적/물리학적 법칙처럼 ‘반드시’ 는 아닐 때가 많습니다.  이렇게 느슨하게 연결된 경우가 세상에는 더 많아 보입니다. 공부를 열심히 하면 성적이 대체로 좋아지지만 꼭 그런건 아니고, 부모님이 키가 크면 자식들도 큰 경우가 많지만 항상 그렇지는 않습니다. 이렇듯 서로 관련은 있어 보이지만 항상 그런건 아니고 그렇다고 무시해버리기에는 자주 같이 나타나는 것들을 서로 상관관계가 있다고 합니다.

우리는 미래를 예측할 방법이 없을 때 간혹 동전을 던져서 결정합니다.  처음 간 중국집에서 자장면을 시킬지 짬뽕을 시킬지 모르겠을 때 동전을 던져서 결정할 때가 있습니다. 동전 앞면/뒷면이 나올 확률은 각각 절반이기 때문에 그야말로 운에 맡기는겁니다. 미래를 동전던지기에만 맡기고 싶지 않을 때 우리는 어떤 수단이라도 쓰고 싶은데요 그때 유용한 것이 상관관계에 있는 현상들을 이용하는 것입니다. 자장면,짬뽕의 경우에는 댓글이나 평점을 참고하는게 동전을 던지는 것 보다는 더 유용할 겁니다. 다른 사람의 입맛이 나랑 꼭 맞지는 않지만 대체적으로 사람들의 평가를 따르는 것이 현명합니다.

이와 같은 현상들을 주로 다루는 학문이 통계학이고, 인공지능은 인류가 발전시켜온 통계법칙들을 이용해서 자신의 능력을 조금 더 사람에게 가깝게 때론 넘어서려고 하고 있습니다. 기계학습 또는 예측분석에 기초가 되는 이론이 바로 평균회귀의 법칙입니다. 이름 그대로 보면 평균으로 돌아간다는 뜻입니다. 이것을 가장 쉽게 설명하는 것이 바로 아버지의 키와 자식의 키 예입니다.

일반적으로 아버지가 키가 크면 자식도 키가 큽니다. 이럴대 아버지의키와 자식의키는 서로 상관관계가 있다고 말합니다. 아버지가 180 센티미터가 넘으면 아들도 그럴 가능성이 높습니다. 만약 아버지의 키가  2미터가 넘으면 어떻게 될까요? 이런 경우에 자식의 키가 2미터가 넘을 경우는 많지 않습니다. 이렇게 원인이 되는 현상이 극단적으로 변해도 그 결과는 평균으로 되는 경향이 있다는 것을 평균회귀한다고 합니다. 자식의 키에는 아버지의 키 뿐만 아니라 엄마의 키 그리고 성장환경, 영양상태 등 여러 변수들이 영향을 주기 때문이죠.

평균회귀법칙은 주식을 연구하는 사람들에게도 자주 사용됩니다. 특정 주식이 평균적인 가격에서 많이 오르거나 내릴 때, 즉 평균에서 많이 벗어날 때 다시 평균으로 돌아올 가능성이 높다고 생각하는 것입니다. 물론 주식 가격은 과거의 가격에만 영향을 받는 것이 아니라 그 회사의 성과, 미래 그리고 전체적인 경제여건의 영향을 많이 받습니다. 새로운 특허나 계약이 이루어지면 상당히 가격이 높아질 수 있고, 회사 내부에 사고나 문제점이 생기면 많이 내려갈 수 있습니다. 하지만 그런 특이한 경우가 아니라면 점차적으로 평균에서 벗어났다가 다시 돌아오면서 점차적으로 오르거나 내리는 경향을 보입니다.

평균회귀의 법칙

 

이런 상관관계는 서로 연관되는 정도가 아주 명확하지 않고 또 여러 변수들이 복잡하게 작용합니다.  주가의 경우에도 매출이나 영업이익이 주가에 영향을 주는 것은 틀림없지만 그외에도 전반적인 산업 전망, 국제 유가, 미국 금리, 국내 주택 가격, 겨울 평균 온도 등등 많은 변수들이 영향을 줄 수 있습니다.

이런 많은 변수들을 이해하고 적용하는 것이 매우 어렵기 때문에 금융공학 분야에 종사하는 사람들의 평균 연봉이 매우 높습니다. 그런 전문가들도 사람의 지능에 한계가 있기 때문에 모든 변수를 고려하고 정확하게 예측하기란 불가능합니다. 그래서 주식 시장에는 이런 질문들이 돌아다닙니다. “사람과 원숭이가 주식에 투자합니다. 원숭이가 종목 이름이 쓰인 종이를 집어들면 대리인이 투자하는 식이지요. 누가 이겼을까요?”

인공지능 주가예측

앞으로 이런 분야는 인공지능이 사람을 대신해서 미래를 주가를 예측하게 될 것입니다. 컴퓨터는 사람과 달리 더 많은 변수들을 고려할 수 있습니다. 사람보다 더 많은 정보들을 저장하고 24시간 쉬지 않고 연관성을 계산할 수 있기 때문이죠.

아직은 인류가 발전시켜온 통계적 이론에 의존해서 미래를 예측하고 있지만 앞으로는 사람이 아닌 컴퓨터에게 적합한 미래예측 이론들이 인공지능에 의해 스스로 개발되어서 이용될 것입니다.

만약 그런 인공지능이 스스로 개발된다면 그런 미래에서 사람은 더이상 주식을 사고 팔수가 없을 것입니다. 컴퓨터가 사람보다 더 정확하게 주가를 예측하게 된다면 사람은 항상 주식 시장에서 돈을 잃을 수밖에 없을 것이고 결과적으로 주식시장에서 퇴출되게 될 것입니다.  사실 이런 일은 이미 진행 중입니다.

챨스 슈왑이라는 회사의  Schwab Intelligent Portfolios 는 사람이 아니라 로봇이 어떤 주식에 투자할지 결정합니다. 2015년 3월 출시되어 15년 말까지 29% 이상 성장했고 2015년 연말 기준으로 $5.3 billion (약 6조원 규모) 라고 합니다. 이 슈왑 포트폴리오를 다루는 BBC의 기사에서 기자는 주식시장에서 사람은 “아직은” 일거리가 있지만 이는 변하고 있고 적어도 월스트리트는 이미 기계에 의해 정복당했다고 평했습니다.

인류문명이 만들어낸 자본주의의 꽃이라고 할 수 있는 주식시장에서 더 이상 사람은 찾아볼 수 없고 인공지능들끼리 거래를 하는 미래, 어떻게 생각하세요?

 

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