최근 인공지능(AI)은 거의 모든 산업 분야에서 폭넓게 활용되며 큰 주목을 받고 있습니다. 하지만 AI 기계를 프로그래밍하는 일은 여전히 만만치 않은 과제입니다. 아직까지 AI 전용으로 쓰이는 프로그래밍 언어가 존재하지 않기 때문에, 개발자들은 각 분야에서 검증된 기존 언어들을 활용하고 있습니다. 연구자들이 AI 전용 언어를 개발하는 동안, 우리는 굳이 기다릴 필요 없이 이미 충분한 성능을 보여주는 언어들을 사용할 수 있습니다. 지금부터 AI 개발에 적합한 대표적인 프로그래밍 언어들을 하나씩 살펴보겠습니다.
AI 개발에 최적화된 프로그래밍 언어
1. 파이썬(Python)
파이썬은 현재 가장 주목받는 프로그래밍 언어 중 하나입니다. 간결하고 직관적인 문법 구조 덕분에 많은 AI 개발자들이 이 언어를 선호합니다. 특히 자연어 처리(NLP) 문제 해결에 탁월하며, 방대한 내장 라이브러리 덕분에 신경망(Neural Network) 구축도 손쉽게 할 수 있습니다. 객체지향형, 절차형, 함수형 프로그래밍을 모두 지원하고, 알고리즘을 실제 구현하기 전에 테스트해보기에도 적합합니다. AI뿐만 아니라 게임 개발, 웹 디자인, 데이터 사이언스 등 다양한 분야에서 활용되고 있어, "파이썬으로 못 하는 것은 없다"는 말이 나올 정도입니다.
2. 리스프(Lisp)
리스프는 역사상 두 번째로 오래된 프로그래밍 언어임에도 불구하고 AI 개발에 여전히 훌륭한 선택지입니다. 빠른 프로토타이핑 능력, 강력한 매크로 시스템, 어떤 환경에도 쉽게 적응하는 유연성, 기호 표현식(symbolic expression) 지원 등 독특한 특징을 갖추고 있기 때문입니다. 놀랍게도 자동 메모리 관리, 재귀(Recursion), 동적 타이핑, 고차 함수(Higher-order Function)와 같은 컴퓨터 과학의 핵심 개념들이 모두 리스프에서 처음 도입되었습니다. Grammarly, Sistemas Cognitivos 등 업계 유명 기업들도 요구 사항에 맞는 최상의 결과를 얻기 위해 이 언어를 사용하고 있습니다.
3. 프로로그(Prolog)
프로로그 역시 가장 오래된 언어 중 하나로, 오늘날 사용되는 다른 언어들과 비교하면 '선언형(Declarative)' 언어라는 점이 큰 특징입니다. 따라서 프로그램의 논리는 엄격한 규칙과 사실(facts)에 의해 결정됩니다. 전문가 시스템(expert system) 구축과 논리 관련 문제 해결에도 뛰어난 성능을 발휘합니다. 자동 백트래킹(backtracking), 트리 기반 데이터 구조화 같은 기능들도 이 언어를 돋보이게 하는 요소입니다. 구조화된 객체를 다루는 문제에 가장 적합하기 때문에 AI 프로그래밍 언어로 좋은 선택이 될 수 있습니다.
4. 에임엘(AIML)
AIML(Artificial Intelligence Markup Language, 인공지능 마크업 언어)은 XML의 한 종류로, 최근 챗봇을 만드는 데 널리 사용되고 있습니다. 이 언어를 제대로 익히면 자연어로 대화하는 대화형 파트너를 손쉽게 만들 수 있습니다. AIML에는 챗봇과의 대화 패턴을 정의하는 다양한 카테고리, 가능한 응답을 담은 템플릿, 지식 단위(unit of knowledge) 등이 포함되어 있습니다. AI 기계 프로그래밍에도 활용할 수 있는 언어입니다.
5. 자바(JAVA)
자바는 WORA(Write Once, Run Anywhere, 한 번 작성하면 어디서든 실행된다) 원칙을 따르며, 가상 머신(Virtual Machine)을 사용하기 때문에 추가 재컴파일 없이 모든 플랫폼에서 코드를 실행할 수 있습니다. 객체지향 프로그래밍 언어로서 확장성이 뛰어나 알고리즘 코딩에 이상적인 플랫폼이며, 신경망, 검색 엔진 등 다양한 시스템을 개발하는 데 활용할 수 있습니다. 또한 자바 전문가가 시장에 풍부하게 있어, 프로그래밍 중 문제가 발생했을 때 필요한 도움을 받기도 쉽다는 장점이 있습니다.
6. C++
C++의 가장 큰 장점은 다른 언어에 비해 실행 속도가 빠르다는 점입니다. 따라서 시간에 민감한 AI 기계에 매우 유용합니다. C++은 3D 게임의 복잡성을 처리하고 리소스 관리를 최적화하는 데 강점이 있어 AI 기계 개발에도 적합합니다. 더욱이 머신러닝 및 딥러닝 라이브러리 상당수가 C++로 작성되어 있다는 점도 큰 강점입니다.
7. 하스켈(Haskell)
하스켈은 순수 함수형 프로그래밍 언어로, 이 언어로 작성된 코드는 클라우드 환경의 여러 CPU에서 손쉽게 실행할 수 있습니다. 동시성(concurrency) 처리가 가능하고, 방대한 패키지를 보유하고 있으며, 임베디드 도메인 특화 언어(DSL)를 지원하고, CUDA 바인딩을 제공하고, 바이트코드로 컴파일되는 등 다양한 장점을 지니고 있습니다. 참고로 페이스북(Facebook)도 스팸 대응을 위해 하스켈을 사용하고 있습니다. AI 코딩 언어로 상당히 훌륭한 선택입니다.
8. 줄리아(Julia)
줄리아는 본래 고성능 수치 해석과 계산 과학을 위해 설계된 언어로, 그 성능은 놀라울 정도입니다. MATLAB, R, 파이썬의 사용 편의성과 C++급의 속도를 하나로 결합했습니다. 이는 개발자가 한 언어로 필요한 모델을 추정한 뒤 다른 언어로 개발해야 하는 번거로움이 없다는 뜻입니다. IT 업계의 빅플레이어들이 줄리아에 주목하고 있다는 점도 이 언어가 왜 뛰어난지 보여주는 또 다른 근거입니다. 이제 AI 기계 프로그래밍에도 활용할 시점이 된지도 모릅니다.
물론 위의 목록이 AI 프로그래밍에 사용할 수 있는 언어의 전부는 아닙니다. 하지만 어떤 것이든 영원히 최고일 수는 없다는 사실은 부정할 수 없으며, AI 개발 분야도 예외가 아닙니다. 궁극적으로 어떤 언어를 선택할지는 프로젝트의 성격과 고유한 요구 사항에 따라 달라집니다. 여러분은 어떤 언어를 선호하시나요? 의견을 댓글로 남겨주세요.