우리는 인공지능의 시대에 살고 있다. 모든 분야에서 삶을 더 윤택하게 하는 것이면 AI 기술을 접목하고 있다. 자동차가 목적지까지 스스로 간다든지, 스피커하고 대화를 통해 내 의사와 감정에 맞는 노래가 나오도록 한다든지, 많은 예시를 여러 분야에서 쉽게 찾아볼 수 있다. 인공지능이 미래 먹거리 창출을 이끌고 있는 것이다.

암울한 현상이지만 우리는 세계사적 코로나 19의 위기 속에서 살고 있다. 인류의 위기가 이번이 마지막이라고 단정할 수 있는 사람은 드물 것이다. 사람과의 거리 두기라는 원격의 세상을 불가항력적으로 경험하고 있다. 그러한 원격의 간극은 기계 혹은 AI가 채울 수밖에 없다는 사실을 인식하게 된 시기이기도 하다. 또한, 우리나라는 낮은 출산율로 인해 군 병력 감축 및 복무 기간 단축이라는 문제를 고민하고 있다. 인간 병사 감소와 단위 병사의 숙련도 제고에 필요한 기간의 단축에서 오는 문제점 등은 기계가 해결할 수밖에 없다. 과학화 경계 시스템 구축과 같은 국방 사업은 이러한 문제를 해결하려는 하나의 예시다.

이렇듯 세계사 및 국가적 변화의 갈림길에서 대한민국의 명운을 책임지는 요소 중 하나인 사관학교 생도교육을 생각해 보는 것은 의미 있다. 인공지능 혹은 4차 산업혁명 속에 내재해있는 첨단 주제어들이 과학자만이 향유하는 것이라는 편협한 인식이 존재한다면 그것은 정정돼야만 한다. 건물을 폭파하더라도 인명은 살상하지 않아야 한다는 목표가 첨단 과학자들의 목표일 것인데, 과학자는 이러한 과학 체계를 만들어 내는 생산자인 것이다. 과학에서 오차를 줄이고 기존의 시스템보다 더 빠르고 정확하게라는 목표는 전장의 상황과 정확히 일치한다. 군은 과학의 최고 유저이자 소비자인 것이다. 따라서 과학의 산물을 빠르게 이해하고 정확히 적용하는 것은 사관학교 교육의 목표가 된다.

과학의 전 분야는 특히나 컴퓨터 없이는 상상할 수 없는 지점에 와 있다. 각 분야의 실험 과정을 단계 단계 고심한 논리의 흐름을 코딩하는 방법론에서 벗어난 새로운 패러다임의 컴퓨터 프로그래밍 시대에 진입해 있다. 소위 딥러닝·머신 러닝의 세계인 것이다. 모아진 데이터를 제공해 주기만 하면 기계의 AI 신경망 회로가 스스로 답을 제시하는 시대에 와 있다. 실험실들의 프로그래밍 기법이 AI 신경망 코딩 방법론으로 진화됨에 따라 이에 부합하는 교육이 사관학교에서도 필요한 시점에 와 있다.

교육의 중요한 요소는 강의자, 교육과정, 환경일 것이다. 사관학교 AI 전문 강의 인력의 수는 민간대학과 비교해 다소 부족한 것은 사실이다. 그러나 민간대학 이공계 전 분야에서 AI 신경망 코딩 방법이 적용되기 때문에 최근에 학위를 마친 이공계 교수들은 기본적인 소양은 갖추고 있다. 육사를 비롯해 사관학교에서는 간부들의 인공지능 소양 교육에 매진하고 있다. 교육과정 개설이 다음 요소인데, 육사에서는 인공지능 융합전공을 개설해 이번 학기부터 수업을시작했다. 끝으로 교육 환경인데, 실험 장비 등은 강의 내용을 눈과 손으로 체감하게 해, 교육 효과를 급격히 증가시킬 수 있는 요소다. 다행히 육사에는 3차 추경예산 등을 통해 ‘AI Cluster’라는 실험공간이 구축됐다. VR, 로봇, 자율주행차, 3D프린터 등을 통해 딥러닝·머신러닝 등을 코딩해 볼 수 있게 됐다. 인공지능 시대를 과학자와 함께 주도할 주역인 생도들의 AI 교육이 계속 발전하도록 지속해서 노력해야겠다.