알고리즘Algorithm

순서와 조건으로 이루어져 있어요

알고리즘에는 두 가지가 반드시 들어가요. 무엇을 어떤 차례로 할지 정한 순서, 그리고 어떤 상황에서 어떻게 갈라질지 정한 조건이에요. "끓어오르면 면을 넣는다"에서 앞부분이 조건이고 뒷부분이 할 일이에요.

빠진 데가 있으면 절차가 아니에요. "맛있게 간을 맞춘다" 같은 말은 사람에게는 통하지만, 컴퓨터에게는 무엇을 얼마나 넣으라는 건지 알 수 없는 말이에요. 알고리즘을 적는다는 건 이런 애매한 자리를 하나도 남기지 않고 다 메우는 일이에요.

끝나는 지점도 정해져 있어야 해요. 같은 단계를 되풀이하는 절차라면 언제 멈출지가 함께 적혀 있어야 하고, 그렇지 않으면 영원히 도는 절차가 돼요.

순서를 바꾸면 다른 결과가 나와요

같은 재료를 써도 순서를 바꾸면 결과가 달라져요. 스프를 물이 끓기 전에 넣느냐 후에 넣느냐로 맛이 갈리는 것처럼요. 알고리즘에서 순서는 장식이 아니라 절차의 핵심이에요.

이건 컴퓨터가 하는 일에서도 똑같아요. 자료를 걸러 내고 정렬하는 두 단계를 어느 쪽부터 하느냐에 따라 걸리는 시간이 크게 달라져요. 결과가 같더라도 몇 초 만에 끝나는 절차와 몇 시간이 걸리는 절차로 갈릴 수 있어요.

같은 문제를 푸는 방법은 여러 가지예요

이름과 나이가 섞여 있는 명단을 이름순으로 줄 세우는 일을 생각해 봐요. 처음부터 끝까지 훑으며 자리를 바꾸는 방법도 있고, 명단을 반씩 쪼개서 각각 정렬한 뒤 합치는 방법도 있어요. 결과는 똑같은 명단이지만, 명단이 길어질수록 두 방법의 걸리는 시간 차이는 어마어마하게 벌어져요.

그래서 알고리즘을 고를 때는 결과만 보지 않고 얼마나 걸리는지, 자리를 얼마나 차지하는지를 함께 따져요. 짧은 명단이면 단순한 방법이 낫고, 아주 긴 명단이면 복잡해도 빠른 방법이 나아요. 상황에 따라 정답이 달라지는 셈이에요.

AI에서 알고리즘은 가르치는 방법이에요

머신러닝에서 말하는 알고리즘은 자료를 보고 모델 안의 숫자를 어떻게 고쳐 나갈지 정한 절차예요. 틀린 정도를 재고, 어느 방향으로 얼마만큼 고칠지 정하고, 고친 뒤 다시 재는 일을 정해진 규칙대로 되풀이해요.

이 절차를 다 밟고 나면 숫자가 자리를 잡은 결과물이 남아요. 이게 모델이에요. 조리법과 라면이 다르듯 학습 알고리즘과 모델도 달라요. 알고리즘은 사람이 미리 적어 둔 것이고, 모델은 그 절차를 자료에 적용해서 나온 것이에요.

그래서 같은 알고리즘이라도 어떤 자료를 넣었느냐에 따라 완전히 다른 모델이 나와요. 같은 조리법으로 라면을 끓여도 넣은 재료가 다르면 다른 음식이 되는 것과 같아요.

뉴스 속 "알고리즘"은 더 넓은 말이에요

"알고리즘이 이 영상을 띄웠다"는 말에서 알고리즘은 절차 하나를 가리키지 않아요. 무엇을 보여 줄지 고르는 여러 단계와 학습된 모델 여러 개, 그리고 운영하는 회사가 정한 규칙까지 뭉뚱그린 말이에요.

이 말이 어렵게 들리는 건 안이 보이지 않아서예요. 어떤 기준으로 골랐는지 밖에서는 알 수 없고, 만든 쪽도 결과를 전부 설명하지는 못해요. 그래서 추천이 왜 그렇게 나왔는지를 두고 논란이 생기는 거예요.