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[카오스 짧강] 2026 카오스 콘서트 예습하기: 헬로 딥러닝: 직관적이고 명확하게 딥러닝을 이해하기_PART 2

인공지능 기술의 정점이라 불리는 알파고나 테슬라의 자율주행 엔진, 그리고 병원에서 활용되는 암 판별기의 내부는 의외로 단순한 원리로 구성되어 있습니다. 이들은 모두 입력된 데이터를 숫자로 변환한 뒤, 복잡한 수식 대신 곱셈과 덧셈이라는 기초적인 연산을 반복하여 최종적인 결과를 도출합니다. 자율주행차는 카메라 영상을 숫자로 인식해 가속이나 제동을 결정하고, 바둑 인공지능은 판 위를 숫자로 읽어 최적의 수를 찾아냅니다. 이처럼 현대 문명을 바꾸고 있는 고도화된 기술들의 핵심은 결국 입력값에 따른 산술 연산의 나열에 불과하다는 사실이 매우 흥미롭습니다. 인공신경망 학습의 대표적인 방식인 지도 학습은 사람이 기계에게 직접 정답을 가르쳐주는 과정이라고 할 수 있습니다. 예를 들어 특정 배경색 위에서 흰색 글씨와 검은색 글씨 중 어느 것이 더 잘 보이는지 사람이 직접 선택하면, 기계는 이를 바탕으로 정답 데이터셋을 구축하게 됩니다. 여기서 배경색은 입력값인 X가 되고, 사람이 선택한 더 잘 보이는 글씨색은 출력값인 Y가 되어 하나의 정답 쌍을 이룹니다. 마치 아이에게 사진을 보여주며 이름이 무엇인지 알려주는 것과 같은 원리이며, 이러한 양질의 데이터를 충분히 확보하는 것이 기계 학습의 가장 필수적인 전제 조건이 됩니다. 전통적 프로그래밍과 딥러닝의 가장 결정적인 차이점은 알고리즘 내의 핵심 수치인 가중치를 누가 결정하느냐에 있습니다. 과거에는 생물학적 연구 결과 등을 토대로 사람이 직접 RGB 값에 특정 숫자를 곱해 회색조로 변환하는 등의 세부적인 규칙을 코드로 작성했습니다. 즉, 문제 해결을 위한 논리 구조를 인간이 직접 설계한 셈입니다. 반면 딥러닝은 인공신경망 내부의 수많은 가중치 값을 기계가 스스로 찾아내도록 유도합니다. 사람이 일일이 계산 규칙을 정의하지 않아도, 기계는 반복적인 학습을 통해 어떤 수치를 적용해야 최선의 결과를 낼 수 있는지 스스로 터득하며 인간의 역할을 보완합니다. 인공신경망의 구조를 자세히 들여다보면 수많은 레이어와 노드가 복잡한 그물망처럼 얽혀 있는 것을 볼 수 있습니다. 기계 내부에서는 입력된 정보가 각 레이어를 거치고, 그 안에 포함된 노드를 지나며, 다시 각 노드에 연결된 수많은 연결선의 가중치와 계산되는 삼중 루프 구조의 연산이 수행됩니다. 이 과정의 핵심은 각각의 연결선에 부여된 가중치입니다. 알파고의 경우 수천만 개에서 수억 개의 가중치를 가지고 있으며, 기계는 학습을 반복할 때마다 이 숫자들을 미세하게 조정합니다. 인간이 이 방대한 숫자들의 개별적인 의미를 전부 파악할 수는 없지만, 결과적으로 기계는 정교한 판단을 내리게 됩니다. 딥러닝의 놀라운 점은 아주 적은 양의 정답 데이터만으로도 전체 영역에 대한 정확한 판단이 가능하다는 일반화 능력에 있습니다. 예를 들어 1,600만 가지가 넘는 전체 색상 중 단 20~30개에 대한 정답만 알려주었음에도 불구하고, 인공신경망은 학습하지 않은 나머지 수많은 색상에 대해서도 적절한 글씨색을 정확히 판별해냅니다. 이러한 원리는 의료 분야의 암 판별이나 사물 인식 기술에도 동일하게 적용됩니다. 수천 장의 사진을 학습한 인공지능이 한 번도 본 적 없는 환자의 영상에서 병변을 찾아내는 것처럼, 기계는 데이터의 파편 속에서 보편적인 규칙을 스스로 찾아내며 인간의 한계를 뛰어넘고 있습니다.

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[카오스 짧강] 2026 카오스 콘서트 예습하기: 헬로 딥러닝: 직관적이고 명확하게 딥러닝을 이해하기_PART 3

딥러닝에서 데이터는 특정한 공간상의 좌표로 표현됩니다. 예를 들어 RGB 색상 값은 3차원 공간의 한 점이 되며, 인공지능은 우리가 제공한 정답 데이터를 바탕으로 이 공간을 어떻게 나눌지 결정합니다. 마치 케이크를 적절한 구역으로 쪼개는 것과 같은 이 과정은, 특정 색상 영역이 어떤 결과값에 해당하는지를 정의하는 함수를 찾아내는 일입니다. 이러한 영역 구분을 통해 인공지능은 학습하지 않은 주변 데이터에 대해서도 올바른 판단을 내릴 수 있는 기초를 마련하며, 복잡한 데이터를 분류하는 논리를 스스로 구축하게 됩니다. 인공지능이 소수의 정답 데이터만으로도 수많은 경우의 수를 맞출 수 있는 이유는 데이터의 분포 특성 때문입니다. '엄마'라는 음성이 사람마다 조금씩 다르더라도 일정한 범위 내에서 유사한 패턴을 보이는 것처럼, 자연계의 데이터는 무작위로 흩어져 있지 않고 서로 가깝게 모여 있습니다. 이러한 데이터의 근접성 덕분에 우리는 단 몇십 개의 표본만으로도 천만 개가 넘는 전체 색상이나 다양한 음성 데이터를 분류할 수 있는 인공신경망을 효율적으로 학습시킬 수 있으며, 이는 인공지능이 일반화된 능력을 갖추는 핵심적인 원동력이 됩니다. 인공신경망의 핵심인 가중치(W)를 찾는 과정은 의외로 매우 단순한 원리로 작동합니다. 처음에는 모든 가중치(W)가 무작위로 설정되지만, 입력값이 들어오고 결과값이 나오면 이를 실제 정답 데이터와 비교합니다. 결과값이 목표보다 크면 낮추고, 작으면 높이는 방향으로 수많은 가중치(W)를 미세하게 조정해 나갑니다. 비록 알파고와 같은 복잡한 시스템에서는 수천만 개의 가중치(W)가 존재하지만, 결과값과 정답 데이터 사이의 오차를 줄여나가는 이 단순하고 반복적인 과정이 학습의 본질을 이룹니다. 이 단순무식해 보이는 방식이 모여 거대한 지능을 형성한다는 점은 현대 과학의 가장 놀라운 부분 중 하나입니다. 이러한 학습 방식을 '경사 하강법'이라고 부르며, 수학적인 증명을 넘어 실제 환경에서 놀라운 성능을 발휘합니다. 특히 신기한 점은 학습에 사용된 소량의 정답 데이터뿐만 아니라, 한 번도 본 적 없는 방대한 외부 데이터에 대해서도 높은 정확도를 유지한다는 것입니다. 수많은 전문가조차 왜 이런 단순한 수치 조정만으로 인공지능이 고차원적인 지능을 갖게 되는지 완벽하게 설명하지 못하고 있습니다. 이는 단순한 수학적 계산의 반복이 인간의 전유물이라 여겨졌던 복잡한 판단과 추론을 가능케 함을 보여주는 신비로운 대목이라 할 수 있습니다. 결국 딥러닝이란 이러한 인공신경망의 규모를 엄청나게 키워 복잡한 문제를 해결하는 기술입니다. 2012년 인류 역사상 처음으로 개와 고양이를 완벽히 구분하기 시작한 이후, 인공지능은 이세돌을 이긴 알파고부터 정교한 번역기와 음성 인식기까지 그 영역을 혁신적으로 확장해 왔습니다. 우리가 마주하는 최첨단 인공지능의 내면은 결국 수많은 곱하기와 더하기, 그리고 수치들 사이의 대소 관계를 따지는 아주 기초적인 연산의 집합으로 이루어져 있습니다. 이 단순함이 층층이 쌓여 비로소 거대한 인공지능의 시대가 열리게 된 것입니다.

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[카오스 짧강] 2026 카오스 콘서트 예습하기: 헬로 딥러닝: 직관적이고 명확하게 딥러닝을 이해하기_PART 4

딥러닝은 자율주행이나 의료 진단처럼 거창한 분야뿐만 아니라 우리 주변의 소소한 일상에서도 큰 변화를 만들어내고 있습니다. 스마트폰 카메라로 휘어진 책장을 찍으면 이를 3D 곡면으로 예측해 평평하게 펴주는 기술이 대표적인 사례입니다. 또한, 11,172자에 달하는 방대한 한글 폰트를 제작할 때도 딥러닝이 활용됩니다. 디자이너가 수백 자 정도의 기본 글꼴만 완성하면 인공지능이 나머지 수만 개의 조합을 스스로 학습하여 생성해내는데, 이는 과거 수개월이 걸리던 작업을 획기적으로 단축하며 기술의 실용성을 증명하고 있습니다. 최근 인공지능의 발전 수준은 단순한 도구의 역할을 넘어 인간과 자연스럽게 소통하는 단계에 이르렀습니다. 초거대 언어 모델인 GPT-3와 같은 기술은 특정 상황을 설정해주면 맥락에 맞는 대화를 이어갈 뿐만 아니라, 때로는 인간을 놀라게 하는 재치 있는 응답을 내놓기도 합니다. 예를 들어 구직 면접 중인 식기세척기라는 가상의 설정을 부여했을 때, 거절의 의사에 대해 자신의 정체성과 관련된 농담 섞인 항의를 하는 식입니다. 이러한 결과는 인공지능이 복잡한 언어 구조 속에서 고도의 논리적 맥락을 파악하고 있음을 보여주는 흥미로운 지표가 됩니다. 딥러닝의 본질을 관통하는 핵심 단어는 바로 '패턴'입니다. 딥러닝은 수많은 화살표와 동그라미로 연결된 신경망 구조를 통해 숫자 데이터 속에서 일정한 규칙을 찾아내는 과정이라 할 수 있습니다. 컴퓨터는 오직 숫자만을 처리할 수 있지만, 인간의 언어나 시각 정보 역시 숫자로 변환될 수 있기에 자연계에 존재하는 방대한 패턴들을 학습하는 것이 가능해집니다. 물리학자들이 자연 현상이 수학적 원리와 깊게 연관되어 있음에 경탄하듯, 인공지능 역시 세상의 복잡한 현상들을 수식화된 패턴으로 이해하며 인간이 미처 발견하지 못한 새로운 질서를 포착해내고 있습니다. 인류 역사를 바꾼 위대한 발명품들은 대개 그 원리를 완벽히 이해하지 못한 상태에서 먼저 활용되었습니다. 나침반은 자기장의 개념이 정립되기 전부터 항해의 길잡이가 되었고, 화약 역시 산소나 탄소 같은 화학적 원리를 모르던 시절에 이미 전쟁과 건설의 양상을 바꾸어 놓았습니다. 1차 산업혁명을 이끈 증기 기관 또한 열역학 법칙이나 에너지 보존 법칙이 학술적으로 정의되기 훨씬 이전에 발명되어 세상을 혁신했습니다. 이는 기술의 정교한 이론적 배경을 모두 파악하지 못하더라도, 그 효용성을 바탕으로 사회 전반의 발전을 충분히 이끌어낼 수 있음을 시사합니다. 현재 우리는 인공지능이라는 거대한 변화의 물결 속에 살고 있습니다. 전문가들조차 딥러닝이나 인간의 지능에 대해 완벽한 해답을 내놓지 못하는 부분이 여전히 존재하지만, 인공지능이 세상을 근본적으로 바꾸고 있다는 사실만은 부정할 수 없습니다. 따라서 기술의 복잡함에 막연한 두려움을 갖기보다는, 과거의 혁신적 도구들이 그러했듯 인공지능을 새로운 시대의 나침반으로 삼아 적극적으로 탐구하고 활용하려는 자세가 필요합니다. 딥러닝에 대한 지속적인 관심과 학습은 앞으로 다가올 미래 사회를 이해하고 준비하는 가장 강력한 무기가 될 것입니다.

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[카오스 짧강] 2026 카오스 콘서트 예습하기: 헬로 딥러닝: 직관적이고 명확하게 딥러닝을 이해하기_PART 1

컴퓨터의 본질은 계산기이며 우리가 접하는 모든 정보는 내부적으로 숫자로 처리됩니다. 화면에 보이는 글자나 유튜브 영상, 음악까지도 결국 '디지털'이라는 숫자의 나열로 표현되는 것입니다. 하드웨어와 소프트웨어가 비약적으로 발전하면서 우리는 가상 현실까지 체험할 수 있게 되었지만, 이 모든 성과는 개발자가 한 줄씩 직접 입력한 '프로그래밍'의 결과물입니다. 윈도우와 같은 복잡한 소프트웨어는 1억 줄 이상의 코드로 이루어져 있으며, 이는 인간이 설계한 정교한 논리와 절차인 '알고리즘'을 바탕으로 구축된 거대한 시스템이라 할 수 있습니다. 인간은 수억 줄의 코드를 작성하며 정교한 프로그램을 만들어왔지만, 전통적인 프로그래밍 방식으로는 해결하기 어려운 문제들이 존재했습니다. 예를 들어 사진 속 동물이 고양이인지 개인지 판별하는 작업은 논리만으로 정의하기 매우 난해했습니다. '다리가 네 개'라는 특징을 정의하려 해도 세상에는 다리가 네 개인 동물이 너무 많고, 사진의 각도에 따라 다리가 보이지 않을 수도 있기 때문입니다. 두 살 아이에게는 쉬운 일이 컴퓨터에게는 불가능에 가까운 도전이었던 셈이며, 이는 사람이 일일이 논리를 설계하는 방식이 가진 명확한 한계를 보여줍니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 등장한 것이 바로 딥러닝이며, 그 중심에는 '인공신경망'이라는 구조가 자리 잡고 있습니다. 인공신경망은 복잡한 도형과 화살표가 얽힌 전통적인 플로우 차트와 달리, 동그란 노드들이 대칭적으로 연결된 매우 단순한 형태를 띱니다. 수많은 노드가 층을 이루어 서로 정보를 주고받는 이 구조는 외견상 프로그래밍보다 단순해 보일 수 있습니다. 하지만 이 단순한 연결 구조가 반복되고 겹겹이 쌓이면서, 인간이 논리적으로 설명하기 힘든 복잡한 데이터의 패턴을 스스로 찾아낼 수 있는 강력한 연산 능력을 갖게 됩니다. 인공신경망의 핵심 원리는 의외로 간단한 수학 연산인 곱하기와 더하기에 기반하고 있습니다. 각 노드는 이전 단계에서 전달된 입력값에 특정 '가중치'를 곱하고, 그 결괏값들을 모두 합산하는 과정을 거칩니다. 여기서 입력값은 고정된 데이터이지만 가중치는 딥러닝 학습 과정을 통해 컴퓨터가 스스로 최적의 값을 찾아내야 하는 핵심적인 숫자입니다. 이렇게 합산된 하나의 숫자는 다시 특정 함수를 통과하며 다음 노드로 전달될 준비를 마칩니다. 이러한 단순 반복 연산이 수없이 중첩되면서 인간의 뇌를 모사한 거대한 신경망이 작동하게 되는 것입니다. 마지막 단계에서 데이터의 흐름을 조절하는 장치가 바로 '활성화 함수'입니다. 가장 널리 쓰이는 형태 중 하나인 맥스(ReLU) 함수는 입력된 값이 0보다 크면 그대로 내보내고, 0보다 작으면 0을 출력하는 아주 단순한 규칙을 따릅니다. 이처럼 개별 노드의 연산은 중학교 수준의 수학으로 이해할 수 있을 만큼 명확하지만, 수만 개의 노드가 연결되어 학습을 시작하면 인간이 직접 코딩할 수 없었던 사물 인식이나 자율주행 같은 고차원적인 문제를 해결하기 시작합니다. 이것이 바로 딥러닝이 현대 인공지능 기술의 95% 이상을 차지하게 된 핵심 비결입니다.

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[카오스 짧강] 2026 카오스 콘서트 예습하기: 질병 진단, 치매 치료를 하는 인공지능? 바이오메디컬 인공지능!_PART 1

디지털 헬스케어의 시대가 도래하면서 의료 데이터의 양은 폭발적으로 증가하고 있습니다. 특히 CT, MRI, PET와 같은 의료 영상 이미지는 전체 데이터의 약 80%를 차지하며 그 비중이 압도적입니다. 2020년 기준으로 약 25 엑사바이트에 달하는 이 방대한 자료들은 매년 20~40%씩 성장하고 있습니다. 병원의 저장 공간 또한 지난 10년간 10배 이상 늘어날 정도로 데이터의 축적 속도가 빠릅니다. 이러한 방대한 영상 데이터는 인공지능이 학습하고 발전할 수 있는 가장 풍부한 자양분이 되고 있으며, 현대 의학의 디지털 전환을 이끄는 핵심적인 동력으로 작용하고 있습니다. 의료 영상 분석에 특화된 인공지능 모델 중 하나인 '라이나(LYNA)'는 실제 임상 현장의 데이터를 학습하여 놀라운 성과를 보여주었습니다. 유방암 조직 샘플을 분석할 때, 공기 방울이 들어가거나 혈액이 섞이는 등 현실적인 노이즈가 포함된 상황에서도 종양과 비종양 부위를 명확하게 구분해 냈습니다. 이는 단순히 정제된 데이터만을 처리하는 단계를 넘어, 실제 의료진이 마주하는 복잡한 임상 환경에서도 인공지능이 충분히 실용적인 진단 도구로 활용될 수 있음을 증명한 사례입니다. 딥러닝 기술은 이제 인간의 육안으로 식별하기 어려운 미세한 패턴까지 파악하는 수준에 도달했습니다. 인공지능이 이미지를 인식하는 핵심 원리는 합성곱 신경망(CNN)에 있습니다. 이 과정은 필터를 이용해 이미지의 특징을 추출하는 합성곱 단계와 추출된 특징 중 대표값을 뽑아내는 풀링 단계로 나뉩니다. 필터를 어떻게 설정하느냐에 따라 다양한 특징 지도가 만들어지며, 이를 반복함으로써 이미지 속의 본질적인 정보를 파악하게 됩니다. 마치 사람이 사물을 볼 때 윤곽선과 질감을 먼저 인지하듯, 신경망 역시 픽셀 연산을 통해 데이터의 대표성을 확보합니다. 이러한 체계적인 학습 구조 덕분에 인공지능은 수만 장의 이미지 속에서도 일관된 판단 기준을 유지할 수 있게 되었습니다. 이미지 인식 경연 대회를 통해 발전해 온 딥러닝 기술은 현재 인간의 오류 범위를 훨씬 뛰어넘는 정확도를 자랑합니다. 초기 모델인 알렉스넷부터 수백 개의 층을 쌓은 레즈넷, 그리고 필터의 가중치를 조절하는 세넷에 이르기까지 기술은 끊임없이 진화해 왔습니다. 현재 인공지능의 이미지 분류 오류율은 약 2.3% 수준으로, 이는 사람의 평균 오류율인 5%보다 훨씬 우수한 수치입니다. 특히 여러 알고리즘을 결합하여 성능을 높이는 앙상블 학습 기법은 진단의 정확도를 완벽에 가깝게 끌어올리고 있습니다. 이러한 기술적 진보는 의료 현장에서 인공지능의 역할을 보조자에서 강력한 조력자로 격상시켰습니다. 하지만 인공지능의 뛰어난 성능에도 불구하고 우리가 해결해야 할 근본적인 숙제는 신뢰의 문제입니다. 비둘기를 이용한 실험에서 집단 지성을 발휘한 비둘기 무리가 전문의에 가까운 진단 정확도를 보였음에도, 많은 이들은 생명체나 기계의 판단보다는 인간 의사의 진단을 더 신뢰하는 경향이 있습니다. 인공지능은 피로를 느끼지 않고 무한한 학습이 가능하다는 잠재력을 지녔지만, 최종적인 결정을 받아들이는 주체는 결국 인간이기 때문입니다. 기술의 고도화만큼이나 인공지능과 인간, 그리고 생명체 사이의 차이점과 신뢰의 가치를 고민하는 과정이 반드시 병행되어야 합니다.

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[카오스 짧강] 2026 카오스 콘서트 예습하기: 인간지능을 능가하는 인공지능이 출현할 것인가_PART 4

인공지능 연구의 궁극적인 지향점은 기계가 단순히 계산을 잘하는 것을 넘어 범용 인공지능을 갖추도록 만드는 것입니다. 현재의 비약적인 컴퓨팅 파워와 방대한 데이터를 활용하면 정해진 목표에 도달하는 최적의 경로를 찾는 것은 비교적 수월한 편입니다. 하지만 범용 인공지능에 도달하기 위해 기계가 평생토록 추구해야 할 본질적인 '목표 함수'가 무엇인지는 여전히 명확하게 정의되지 않았습니다. 기계가 자신의 상태에 맞게 목표를 수정하며 끊임없이 학습하는 메커니즘을 규명하는 것이야말로 인공지능 분야의 가장 핵심적인 도전 과제라 할 수 있습니다. 인간의 뇌는 매우 복잡하고 변화무쌍한 환경 속에서도 놀라울 정도로 유연하고 안정적인 대처 능력을 발휘합니다. 비록 단순 연산 속도는 기계보다 느릴지 모르나, 전체적인 상황을 파악하고 직관적으로 판단하는 능력은 독보적입니다. 반면 기계는 정확하고 반복적인 작업에 특화되어 있으며, 어마어마한 용량의 정보를 절대 잊어버리지 않는 메모리 능력을 갖추고 있습니다. 만약 인간 특유의 유연한 사고방식과 기계의 정밀한 실행력이 결합한다면, 이는 인류가 지금까지 경험하지 못한 새로운 차원의 지능으로 진화할 것이며, 이것이 바로 많은 학자가 예견하는 기술적 특이점의 모습입니다. 최근 딥러닝 기술의 발전으로 인해 과거에는 인간만의 영역이라 여겨졌던 복잡한 업무들이 하나씩 기계로 대체되기 시작했습니다. 이를 '범용 인공지능'의 관점에서 살펴보면, 모든 분야를 어느 정도 수준급으로 해내는 인간의 보편적인 능력을 인공지능이 점차 습득해 나가는 과정임을 알 수 있습니다. 대표적인 사례로 데이터 기반의 금융 상담이나 자산 관리 분야를 들 수 있는데, 기계는 방대한 정보를 동시에 처리하고 학습된 경험을 축적함으로써 인간보다 더 정교한 의사결정을 내릴 수 있습니다. 이러한 변화는 기존의 직업 구조에 큰 변화를 가져오겠지만, 동시에 인공지능 컨설턴트와 같은 새로운 직업군을 탄생시키는 기회가 되기도 합니다. 역사적으로 새로운 기술이 등장할 때마다 일자리 상실에 대한 불안감이 고조되었으나, 결과적으로는 기술이 새로운 산업 생태계를 창조하며 인류의 삶을 풍요롭게 만들었습니다. 컴퓨터의 보급이 IT와 소프트웨어라는 거대한 시장을 열어준 것처럼, 인공지능 역시 향후 수십 년간 우리 사회에 전무후무한 활력을 불어넣는 새로운 성장의 동력이 될 것입니다. 물론 급격한 기술 전환기에서 발생할 수 있는 직업적 소외를 방지하기 위해 국가적인 차원의 재교육 시스템과 사회 안전망 확충은 필수적입니다. 미래를 두려움의 대상으로만 보기보다는 인공지능을 인간의 능력을 확장하는 도구로 인식하는 발상의 전환이 필요합니다. 현재의 인공지능은 바둑이나 특정 데이터 분석과 같이 닫힌 가상 세계 내의 문제를 해결하는 데 압도적인 성능을 보이고 있습니다. 그러나 이제 인공지능은 사물 인터넷과 초고속 통신망을 발판 삼아 우리가 발을 딛고 있는 물리적인 현실 세계로 그 영역을 확장해 나가고 있습니다. 현실 세계의 다양한 센서 데이터를 학습하며 환경에 적응하기 시작한 인공지능은 머지않아 범용 인공지능을 넘어 인류의 지적 한계를 초월하는 초지능으로 진화할 가능성이 큽니다. 이러한 인공지능의 미래상은 아직 연구 초기 단계에 머물러 있지만, 이는 다음 세대 과학자들이 해결해야 할 가장 흥미롭고 거대한 도전이 될 것입니다.

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[카오스 짧강] 2026 카오스 콘서트 예습하기: 인간지능을 능가하는 인공지능이 출현할 것인가_PART 3

실세계에서 인간 수준의 인공지능을 구현하는 것은 매우 어려운 과제입니다. 로봇이 집 안의 쓰레기를 치우거나 물건을 정리하는 등의 임무를 수행하려면 장애물을 피하고 환경을 인식하며 즉각적인 의사 결정을 내려야 합니다. 하지만 지금까지의 인공지능 연구는 전체적인 임무 수행보다는 개별적인 문제 해결에 집중해 왔으며, 많은 부분이 환경의 특성에 맞춰 프로그래밍된 한계가 있었습니다. 진정한 지능은 복잡한 현실 환경에서 로봇이 스스로 배우고 유연하게 적응하는 능력을 갖추는 데서 시작됩니다. 아이들은 세상을 경험하며 어른의 행동을 흉내 내는 과정을 통해 지능을 발달시킵니다. 이러한 원리를 인공지능에 적용하려는 시도가 바로 '베이비 마인드' 프로젝트입니다. 이는 아이의 뇌 인지 구조를 모사하여 스스로 세상을 지각하고 행동하며 학습하는 기술을 연구합니다. 특히 일화 기억(Episodic Memory)을 통해 경험을 저장하고, 다음 상황에서 이를 활용해 사고를 확장하는 과정에 주목합니다. 국내 여러 연구진이 협력하여 아이의 마음이 성장하는 알고리즘을 개발함으로써 인간 수준의 인공지능에 다가가고 있습니다. 기존의 딥러닝은 주로 정답이 주어진 데이터를 학습하는 지도 학습이나 데이터의 패턴을 찾는 비지도 학습에 의존해 왔습니다. 그러나 인간 수준의 지능에 도달하려면 단순히 주어지는 데이터를 기다리는 방식에서 벗어나야 합니다. 기계가 스스로 실험하고 가설을 세워 데이터를 생성하는 '실험을 통한 학습(Learning by Experiment)'이 필요합니다. 열린 세계에서 지각, 인지, 행동의 사이클을 반복하며 끊임없이 학습하는 라이프롱 러닝(Lifelong Learning) 기술이야말로 인공지능이 다음 단계로 도약하기 위한 핵심적인 토대가 될 것입니다. 완전 자율 학습이 가능한 시스템을 구축하기 위해서는 재귀적인 자기 개선 구조가 필수적입니다. 이는 단순히 행동하는 것을 넘어, 자신의 행동이 가져올 결과를 미리 예측하는 '전망(Prospection)' 능력을 포함합니다. 사람의 뇌가 움직이기 전에 장애물에 부딪힐 가능성을 인지하고 행동을 교정하듯, 인공지능 역시 스스로를 점검하고 예측하며 개선해 나가는 에이전트 형태가 되어야 합니다. 이러한 지각과 사고, 행동의 유기적인 결합은 인공지능이 복잡한 변수와 불확실성을 극복하고 스스로 진화할 수 있는 원동력이 됩니다. 인공지능이 진정으로 인간의 수준에 도달하려면 24시간 쉬지 않고 스스로 학습하며 데이터를 찾아다니는 방향으로 발전해야 합니다. 초기에는 지각과 행동이 불확실하더라도, 경험이 쌓이면서 스스로 오차를 교정하고 성능을 높여가는 과정이 필요합니다. 기술적으로 가장 중요한 목표는 성능이 퇴보하지 않고 지속적으로 향상되는 '단조 증가' 방식의 알고리즘을 구현하는 것입니다. 아주 작더라도 끊임없이 성장하는 학습 알고리즘을 통해, 기계는 비로소 인간과 유사한 형태의 유연하고 강건한 지능을 가질 수 있습니다.

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[카오스 짧강] 2026 카오스 콘서트 예습하기: 인간지능을 능가하는 인공지능이 출현할 것인가_PART 2

기계 번역은 인공지능 연구의 역사와 부침을 함께해 온 상징적인 분야입니다. 1960년대 냉전 시대에는 상대국의 정보를 파악하기 위한 수단으로 막대한 투자가 이루어졌으나, 언어의 복잡성을 극복하지 못하고 한계를 보였습니다. 그러나 2000년대 이후 인터넷에 축적된 위키피디아와 같은 방대한 '병렬 코퍼스'는 기계 번역의 패러다임을 완전히 바꾸어 놓았습니다. 풍부한 학습 데이터가 확보되면서 규칙을 직접 입력하던 방식에서 벗어나, 기계가 스스로 언어 간의 관계를 학습할 수 있는 토대가 마련되었고 이는 구글을 중심으로 한 현대적 연구의 시발점이 되었습니다. 최근의 인공지능은 딥러닝 기술을 접목한 '신경망 기계 번역'을 통해 비약적인 발전을 이루었습니다. 과거에는 언어학적 지식이나 문법 규칙을 사람이 직접 입력하려 노력했지만, 현재의 딥러닝 방식은 문장 간의 관계를 온전히 신경망에 맡깁니다. GPU를 이용한 강력한 병렬 처리 능력을 바탕으로 기계는 방대한 데이터를 스스로 분석하며 언어의 특성을 암묵적으로 파악해 나갑니다. 이러한 데이터 중심의 접근 방식은 복잡한 어순 변형이나 문장 구조를 규칙 없이도 유연하게 처리할 수 있게 함으로써 번역의 질을 획기적으로 높였습니다. 하지만 딥러닝 기반 인공지능은 명확하게 정의된 문제에서만 탁월한 성능을 발휘한다는 한계가 있습니다. 성능을 내기 위해 어마어마한 양의 데이터와 컴퓨팅 자원이 소모되는데, 이는 단 한 번의 관측으로도 즉각 학습하고 변화를 만들어내는 인간의 학습 방식과는 대조적입니다. 또한, 결과에 대한 이유를 스스로 설명하지 못하고 자신의 답에 대한 확신 정도를 표현하지 못한다는 점도 해결해야 할 과제입니다. 현재의 인공지능은 입출력이 정의된 특정 영역을 넘어서는 실시간 학습과 유연한 사고 능력에서 여전히 인간의 지능을 뒤쫓고 있는 단계입니다. 알파고의 성공은 바둑처럼 규칙이 명확한 '닫힌 세계'에서 인공지능이 인간의 직관을 뛰어넘을 수 있음을 증명했습니다. 그러나 우리가 살아가는 현실은 불확실성이 가득한 '열린 세계'입니다. 테니스 경기처럼 시시각각 변화하는 동적인 상황을 포착하거나, 물건이 아래로 떨어진다는 것과 같은 상식적인 물리 법칙을 이해하는 영역에서 인공지능은 여전히 약점을 보입니다. 아이가 모래 위보다 아스팔트 위에서 롤러블레이드를 타는 것이 더 쉽다는 사실을 직관적으로 아는 것처럼, 인간이 가진 보편적인 상식을 기계에 부여하는 것은 향후 인공지능 연구의 핵심적인 난제로 남아 있습니다. 앞으로의 인공지능은 단순한 함수 근사를 넘어 자율적으로 문제를 해결하는 지능의 본질을 구현하는 방향으로 나아가야 합니다. 학습 데이터와 추론 데이터가 동일하다는 'IID' 가정이 무너지는 현실 세계의 불확실성을 극복해야 하는 것입니다. 이를 위해 진화를 통해 복잡한 환경에 최적화된 인간의 뇌 구조를 참고하는 인지과학적 접근이 중요해지고 있습니다. 주변 상황을 지각하고 목표를 달성하기 위해 행동하며 끊임없이 환경과 상호작용하는 자율적 능력을 갖출 때, 비로소 우리는 진정한 의미의 인간 수준 인공지능에 한 걸음 더 다가갈 수 있을 것입니다.

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[카오스 짧강] 2026 카오스 콘서트 예습하기: 인간지능을 능가하는 인공지능이 출현할 것인가_PART 1

인공지능은 1950년대 무렵 인간처럼 사고하고 행동하는 기계를 만들려는 야심 찬 시도에서 처음 출발했습니다. 당시 막 등장하기 시작한 컴퓨터는 주로 수치 계산에 사용되었으나, 초기 연구자들은 이를 활용해 인간의 고유한 영역인 지적 활동을 재현하고자 했습니다. 이러한 흐름의 중심에는 현대 컴퓨터 과학의 아버지라 불리는 앨런 튜링이 있었으며, 그는 기계의 지능 수준을 평가하기 위한 '튜링 테스트'를 제안하며 연구의 이론적 기틀을 마련했습니다. 이후 지난 70여 년 동안 인공지능은 기술적 도약과 침체기를 반복하며 지금의 모습으로 진화해 왔습니다. 1970년대부터 80년대 사이에는 인간의 전문적인 지식을 기계에 직접 주입하여 문제를 해결하려는 '전문가 시스템'이 주류를 이루었습니다. 의학 지식을 프로그래밍하여 의사처럼 진단하는 시스템 등이 개발되어 산업계에서 큰 주목을 받기도 했습니다. 그러나 이 방식은 사람이 가진 방대한 지식을 일일이 컴퓨터 언어로 변환하여 입력해야 한다는 치명적인 한계가 있었습니다. 결국 기계의 지능이 인간이 정의한 수준을 넘어서지 못한다는 벽에 부딪혔고, 인공지능 분야는 한동안 기술적 한계를 느끼며 긴 정체기인 '인공지능의 겨울'을 맞이하게 되었습니다. 정체기를 극복하기 위해 등장한 대안은 기계가 지식을 전수받는 대신 데이터로부터 규칙을 직접 배우는 '머신러닝' 방식으로의 전환이었습니다. 이는 인간의 뇌 구조를 모방한 신경망 기반의 학습법으로, 입력된 데이터와 정답 사이의 오류를 계산하고 이를 스스로 수정하며 성능을 개선하는 원리를 가집니다. 1980년대에 개발된 오차 역전파 알고리즘 등은 이러한 머신러닝의 중요한 이론적 토대가 되었습니다. 이는 인공지능이 인간이 짜놓은 프로그래밍의 한계를 넘어, 대규모 데이터를 통해 스스로 지능을 고도화할 수 있는 새로운 가능성을 열어준 혁신적인 사건이었습니다. 2000년대에 들어서면서 머신러닝은 다양한 분야에서 이정표를 세우며 급격히 발전하기 시작했습니다. 체스 세계 챔피언을 꺾은 딥 블루부터 자율주행 기술의 가능성을 증명한 다르파 그랜드 챌린지, 그리고 스마트폰의 음성 비서인 시리와 퀴즈쇼 우승자인 왓슨에 이르기까지 인공지능은 실질적인 성과를 증명해 나갔습니다. 특히 2016년 알파고의 등장은 바둑이라는 복잡한 영역에서 인공지능이 인간의 직관을 압도할 수 있음을 보여주었습니다. 이러한 성공 사례들은 머신러닝 기술이 지닌 막강한 잠재력을 전 세계에 각인시키는 결정적인 계기가 되었습니다. 오늘날 인공지능 혁명의 핵심인 '딥러닝'은 신경망의 층을 매우 깊게 쌓아 복잡한 문제를 해결하는 고도화된 머신러닝 기술입니다. 2012년 이미지 인식 대회에서 딥러닝 기반의 알고리즘이 압도적인 성능으로 우승하며 인공지능 연구의 새로운 패러다임이 열렸습니다. 방대한 데이터와 강력한 컴퓨팅 파워, 그리고 정교한 신경망 알고리즘이라는 세 가지 요소가 조화를 이루면서 인공지능은 비약적인 발전을 이루었습니다. 이제 인공지능은 시각 지능과 자연어 처리를 비롯한 과거의 난제들을 해결하며, 산업 전반에 걸쳐 인간의 능력을 보조하고 혁신을 주도하는 필수적인 기술로 자리 잡았습니다.

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[카오스 짧강] 2026 카오스 콘서트 예습하기: AI의 사고과정을 설명할 수 있을까_PART 3

딥러닝이 아닌 기계 학습 모델 중에서도 설명 가능한 인공지능을 구현할 수 있는 다양한 방법론이 존재합니다. 그중 베이지안 통계를 기반으로 한 '자동 통계학자' 모델은 케임브리지와 MIT가 공동 개발한 것으로, 복잡한 모델을 우리가 이해할 수 있는 연산자와 기저 모델의 조합으로 풀어냅니다. 마치 수학 공식처럼 모델을 더하거나 곱하는 연산 과정을 통해 전체를 파악할 수 있게 하는 것입니다. 이는 과거 통계학자들이 수동으로 수행하던 데이터 분석과 검증 과정을 알고리즘이 스스로 수행하면서도, 그 과정을 인간이 납득할 수 있는 언어로 설명해 준다는 점에서 혁신적인 기술로 평가받고 있습니다. 이러한 설명 가능한 인공지능 모델의 효용성은 실제 데이터 분석에서 명확히 드러납니다. 인공지능은 별도의 사전 지식 없이도 11년 주기의 태양 흑점 활동이나 100년 단위의 변화, 그리고 역사적인 소빙하기 시점의 온도 변화를 정확히 포착해 냈습니다. 더 나아가 '관계 자동 통계학자' 기술은 여러 개의 시계열 데이터가 공유하는 공통 특징과 개별적 특성을 동시에 파악합니다. 금, 석유, 나스닥 지수처럼 서로 얽혀 있는 지표들 사이의 상관관계를 분석하고, 특정 시점의 급격한 변동 원인을 설명함으로써 복잡한 경제 흐름을 읽어내는 데 큰 도움을 줍니다. 의사 결정 트리 기반의 모델 역시 설명 가능성 측면에서 강점을 보입니다. 특히 성능이 뛰어난 'XGBoost' 알고리즘은 수많은 트리가 결합된 복잡한 형태를 띠지만, 각 트리의 가중치와 노드별 결정 기준을 시각화함으로써 판단 근거를 명확히 할 수 있습니다. 예를 들어 타이타닉 생존자 데이터를 분석할 때, 인공지능이 어떤 변수를 중요하게 고려했는지 구체적인 수치로 보여줍니다. 객실 등급, 요금, 나이 등의 요인이 생존 결정에 미친 영향력을 개별적으로 분석할 수 있기에, 블랙박스처럼 결과만 내놓는 것이 아니라 인공지능의 사고 과정을 인간이 투명하게 들여다볼 수 있게 합니다. 산업 현장에서의 응용은 설명 가능한 인공지능의 가치를 더욱 빛나게 합니다. 포스코의 고로 자동 제어 시스템에 적용된 '군집 딥러닝' 기술은 수천 개의 센서 데이터를 효율적으로 처리하며 쇳물의 온도를 정밀하게 예측합니다. 이 기술은 연간 수백억 원의 비용 절감 효과를 거두었을 뿐만 아니라, 국가 핵심 기술로 선정되는 쾌거를 이루었습니다. 무엇보다 중요한 성과는 현장 조업자들의 신뢰를 얻었다는 점입니다. 인공지능이 왜 특정 제어를 제안했는지 설명 가능한 근거를 제시함으로써, 숙련된 기술자들과 인공지능 시스템 사이의 간극을 줄이고 협업 효율을 극대화할 수 있었습니다. 인공지능의 미래는 수치 데이터를 넘어 글을 읽고 스스로 설명하는 형태로 진화할 것입니다. 워런 버핏이 기업의 보고서를 읽고 투자를 결정하듯, 미래의 인공지능은 텍스트와 수치를 동시에 분석하여 종합적인 판단을 내리고 그 이유를 보고서 형태로 작성해 줄 것입니다. 단순히 상승 혹은 하락을 예측하는 수준을 넘어, 구체적으로 어떤 지표가 위험하며 어떤 외부 요인이 변동을 일으켰는지를 사람처럼 상세하게 설명해 주는 시대가 머지않았습니다. 이러한 다학제적 통합은 인공지능이 인간의 진정한 파트너로서 복잡한 세상을 함께 이해해 나가는 토대가 될 것입니다.

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[카오스 짧강] 2026 카오스콘서트 예습하기: 컴퓨터비전과 딥러닝의 현재와 미래_PART 3

인공지능이 만능처럼 보이지만, 학습 과정에서 의도치 않은 오류가 발생하곤 합니다. 예를 들어 0과 9를 구별하는 학습을 시킬 때, 인공 신경망은 우리가 원하는 숫자의 형태가 아닌 배경색 같은 '쉬운 단서'에 집중할 수 있습니다. 이를 통해 학습 데이터에서는 높은 정확도를 보이지만, 배경이 바뀐 새로운 데이터가 들어오면 속수무책으로 틀리게 됩니다. 이는 데이터를 아주 정교하게 설계하지 않으면 인공지능이 인간의 의도와는 완전히 다른, 가장 효율적인 지름길만을 찾으려 한다는 점을 시사합니다. 따라서 딥러닝 모델의 신뢰성을 확보하기 위해서는 단순한 결과값뿐만 아니라 학습의 방향성 자체를 세밀하게 점검하는 과정이 필수적입니다. 학습 데이터 자체의 불완전성도 큰 문제입니다. 사람이 데이터를 직접 레이블링하기에 정답이 틀리거나 모호한 경우가 빈번합니다. 실제로 '렌즈 캡'으로 분류된 이미지가 전혀 엉뚱한 물체인 경우도 있으며, 물체의 영역을 지정하는 방식 또한 주관적일 수 있습니다. 더 큰 문제는 데이터의 편향성입니다. 특정 사물은 데이터가 넘쳐나지만 대다수의 사물은 데이터가 부족한 불균형이 존재하며, 이는 인종이나 성별에 대한 사회적 편견으로 이어지기도 합니다. 흑인을 범죄 위험군으로 높게 예측하거나 요리하는 남성을 여성으로 판단하는 등의 사례는 인공지능이 데이터 속에 숨겨진 인간의 편견을 그대로 학습하고 강화할 수 있음을 보여줍니다. 인공지능은 데이터의 맥락을 완벽히 이해하지 못하는 한계가 있습니다. 홍수 상황에서 침수된 차를 보고도 그저 '길가에 주차된 자동차'라고 설명하는 식입니다. 이는 기계가 학습하지 못한 예외적인 상황에 직면했을 때, 가장 확률이 높은 보편적인 답안을 선택하기 때문입니다. 또한 인공지능은 적대적 공격에 매우 취약합니다. 인간의 눈에는 보이지 않는 미세한 노이즈를 섞는 것만으로도 판다를 긴팔원숭이로 오인하게 만들 수 있습니다. 이러한 취약성과 결과의 도출 과정을 설명할 수 없는 '블랙박스' 문제는 인공지능을 의료나 자율주행 같은 안전이 직결된 분야에 전적으로 도입하기 어렵게 만드는 주요한 원인이 됩니다. 기술적 한계를 넘어선 윤리적, 사회적 부작용에 대한 우려도 깊어지고 있습니다. 딥러닝 학습을 위해 수집되는 방대한 개인 정보는 늘 유출과 오용의 위험에 노출되어 있습니다. 특히 딥페이크 기술은 연예인 합성 음란물 같은 범죄에 악용되며 심각한 인권 침해 문제를 야기하고 있습니다. 자율주행 자동차가 사고 직전 보행자와 탑승자 중 누구를 보호해야 하는지에 대한 윤리적 딜레마도 여전히 사회적 합의가 필요한 난제입니다. 이러한 문제들은 기술의 발전을 이끌어온 연구자들에게조차 깊은 회의감을 안겨주며, 실제로 유명한 알고리즘 개발자가 군사적 전용이나 사생활 침해를 우려해 연구 중단을 선언하는 사례까지 발생하고 있습니다. 마지막으로 간과하기 쉬운 문제는 환경에 미치는 악영향입니다. 고성능 딥러닝 모델 하나를 학습시키는 데 배출되는 이산화탄소는 자동차 다섯 대가 평생 내뿜는 양과 맞먹습니다. GPU 사용량이 폭발적으로 늘어남에 따라 막대한 전력이 소모되고, 이는 결국 지구 온난화를 가속화하는 요인이 됩니다. 지난 몇 년간 컴퓨터 비전과 딥러닝은 비약적인 성장을 거두었으나, 이제는 화려한 성과 뒤에 숨겨진 그늘을 직시해야 할 때입니다. 앞으로의 인공지능 발전은 단순히 지능을 높이는 것에 그치지 않고, 기술적 결함 보완과 사회적 가치 실현, 그리고 환경적 지속 가능성을 동시에 고려하는 방향으로 나아가야 할 것입니다.

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[카오스 짧강] 2026 카오스콘서트 예습하기: 컴퓨터비전과 딥러닝의 현재와 미래_PART 1

컴퓨터 비전은 컴퓨터가 이미지나 비디오의 내용을 자동으로 이해하도록 만드는 기술입니다. 이 과정에서 핵심적인 역할을 하는 딥러닝은 여러 개의 층으로 구성된 인공 신경망을 활용한 기계 학습 방법의 일종입니다. 기존의 기계 학습이 사람이 직접 데이터를 수학적 형태로 가공해야 했던 것과 달리, 딥러닝은 데이터 자체에서 중요한 특징을 추출하고 이를 표현하는 방법까지 스스로 학습한다는 점에서 혁신적인 차별성을 가집니다. 대표적인 신경망 구조로는 공간 정보가 담긴 2차원 데이터를 처리하는 합성곱 신경망(CNN)과 시계열 데이터를 다루는 순환 신경망(RNN)이 있습니다. CNN은 이미지에 필터를 적용하여 유의미한 정보를 추출하며, RNN은 출력값이 다시 입력으로 들어가는 구조를 통해 시간의 흐름에 따른 데이터 변화를 파악합니다. 이러한 기술적 토대 위에서 인공지능은 비디오나 음성, 텍스트 문장과 같은 복잡한 정보를 더욱 정교하게 분석할 수 있게 되었습니다. 객체 검출과 의미론적 이미지 분할은 컴퓨터 비전의 주요 응용 분야입니다. YOLO 알고리즘은 이미지를 격자로 나누어 객체의 위치와 종류를 동시에 예측함으로써 매우 빠른 속도로 검출을 수행합니다. 또한, 이미지의 모든 픽셀이 어떤 클래스에 속하는지 구분하는 의미론적 이미지 분할 기술은 자율 주행 자동차가 도로 환경과 장애물을 인식하는 데 필수적입니다. 이는 인코더와 디코더가 대칭을 이루는 CNN 구조를 통해 해상도를 유지하며 정확한 모양을 잡아냅니다. 객체 추적은 비디오 프레임 사이에서 특정 대상의 위치 변화를 실시간으로 파악하는 기술입니다. 추적 과정에서는 대상의 모양이나 자세가 계속 변하기 때문에 실시간 재학습 과정이 동반되기도 합니다. 최근에는 시각 정보와 언어 정보를 결합한 시각 질의응답(VQA) 기술도 주목받고 있습니다. 이미지에서 정보를 추출하는 CNN과 질문 문장을 이해하는 RNN이 결합하여, 이미지 내용에 대한 질문에 적절한 정답을 제시하는 고차원적인 지능을 보여줍니다. 이미지 캡셔닝은 이미지를 설명하는 문장을 생성하는 기술로, 마치 이미지를 언어로 번역하는 과정과 유사합니다. 이 시스템은 CNN을 통해 이미지 정보를 인코딩하고, 이를 바탕으로 RNN이 단어를 하나씩 생성하며 완전한 문장을 만들어냅니다. 비록 완벽하지는 않더라도 장면의 맥락을 파악하여 적절한 묘사를 제공할 수 있습니다. 이처럼 컴퓨터 비전과 딥러닝의 결합은 단순한 시각적 인지를 넘어 인간의 언어와 상호작용하는 단계로 발전하고 있습니다.

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[카오스 짧강] 2026 카오스콘서트 예습하기: 인공지능으로 엘니뇨 예측하기_PART 3

엘니뇨를 18개월 전부터 예측하는 기술은 우리 사회가 이상기후에 대비하는 방식을 근본적으로 변화시킵니다. 홍수나 가뭄 같은 기상 재해에 대응하기 위한 사회적 시스템을 구축하는 데는 상당한 시간이 소요되는데, 예측 기간이 길어질수록 선제적이고 충분한 대비가 가능해집니다. 특히 옥수수와 같은 주요 곡물의 재배 시기를 고려할 때, 1년 이상의 장기 예측은 식량 자원의 비축이나 선매입 등 경제적 손실을 최소화하는 전략적 대응을 가능하게 합니다. 이는 단순한 기상 정보를 넘어 국가적 차원의 자원 관리와 재난 안전망 확보에 중대한 기여를 합니다. 딥러닝 기반의 엘니뇨 예측 모델은 기존의 수치 모델들과 비교했을 때 압도적인 정확도를 보여줍니다. 1984년부터 2017년까지의 관측 데이터와 비교 분석한 결과, 딥러닝 모델은 1997년과 2015년에 발생했던 강력한 슈퍼 엘니뇨 사례를 실제 관측치와 매우 유사하게 예측해냈습니다. 기존 기관들이 사용하던 예측 시스템보다 오차가 적고 높은 신뢰도를 유지한다는 점은 기상 예측 분야에서 인공지능 기술의 효용성을 입증하는 사례입니다. 이러한 높은 정확도는 미래의 불확실성을 줄이고 기상 재해에 대한 인간의 대응력을 한 단계 끌어올리는 핵심 기술로 자리매김하고 있습니다. 인공지능의 한계로 지적되는 해석의 어려움은 히트맵 분석을 통해 극복할 수 있습니다. 수십만 개의 파라미터로 구성된 딥러닝 모델이 어떤 근거로 결과를 도출했는지 시각화함으로써, 학습 모델이 올바른 과학적 원인을 파악했는지 검증하는 것입니다. 실제 분석 결과, 인공지능은 서태평양의 해양 내부 온도와 대서양 및 인도양의 전조 현상 등 기존 기후학적으로 증명된 핵심 인자들을 정확히 짚어내고 있었습니다. 이는 딥러닝 기술이 물리학적 배경에 기반한 타당한 프로세스를 통해 미래를 예측하고 있음을 뒷받침하는 강력한 증거가 되어 모델의 신뢰성을 높여줍니다. 최근 기후학계의 주요 화두 중 하나는 2000년대 이후 빈번해진 중태평양 엘니뇨와 기존 동태평양 엘니뇨의 구분입니다. 두 유형은 해수면 온도가 상승하는 지점이 달라 전 세계에 미치는 영향이 상이하며, 특히 한반도의 강수량 패턴에도 서로 다른 영향을 끼칩니다. 기존의 복잡한 수치 모델들은 이 두 유형을 구분하는 데 있어 무작위 예측 수준의 한계를 보였지만, 딥러닝 모델은 약 70%에 달하는 높은 정확도로 유형을 선별해냈습니다. 이러한 정밀한 구분은 지역별로 특화된 기후 대응 시나리오를 수립하고 피해를 최소화하는 데 필수적인 정보를 제공하는 역할을 수행합니다. 인공지능을 활용한 기후 예측 기술의 지평은 엘니뇨를 넘어 지구 온난화와 연계된 다양한 기후 현상으로 확장되고 있습니다. 태풍의 강도 변화, 극한 강수의 빈도 증가, 그리고 예상을 뛰어넘는 장기 장마 등 기후 위기 시대에 인류가 직면한 복잡한 문제들을 해결하는 데 딥러닝은 강력한 도구가 됩니다. 2019년 권위 있는 학술지 네이처에 게재된 연구 성과는 기후 연구의 패러다임 전환을 시사합니다. 앞으로 인공지능 기술이 고도화됨에 따라 기후 변화에 대한 인간의 통찰력이 더욱 깊어지고, 과학적 데이터를 기반으로 보다 안전한 미래 사회를 설계할 수 있는 토대가 마련될 것입니다.

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[카오스 짧강] 2026 카오스콘서트 예습하기: 뇌와 하나된 AI, BRAIN 3.0_PART 2

우리가 일상에서 흔히 사용하는 인공지능 기술 중 하나는 음성 인식입니다. 최근에는 인공지능의 비약적인 발전으로 인해 단순히 소리를 듣는 단계를 넘어, 소리 없이 입 모양만으로도 언어를 파악하는 '무성 언어 인식(Silent Speech Recognition)' 기술이 주목받고 있습니다. 이 기술은 소음이 심한 장소나 정숙함이 요구되는 도서관, 혹은 성대 질환으로 목소리를 내기 어려운 사람들에게 혁신적인 소통 수단이 될 수 있습니다. 딥러닝 기술을 적용한 무성 언어 인식(Silent Speech Recognition) 시스템은 소리 없이 입을 뻥긋거리는 동작만으로도 사용자의 의도를 정확하게 파악해 낼 수 있는 수준에 도달했습니다. 무성 언어 인식(Silent Speech Recognition)에서 한 걸음 더 나아가면, 생각만으로 언어를 만들어내는 '상상 언어 인식(Imagined Speech Recognition)'의 영역에 도달합니다. 이는 뇌공학자들의 오랜 꿈으로, 두피에 부착하는 일반적인 뇌파 측정으로는 한계가 있어 두개골 내부에 전극을 삽입하는 정밀한 방식이 필요합니다. 현재는 수술이 필요한 뇌전증 환자들을 대상으로 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 뇌의 브로카 영역이나 베르니케 영역처럼 언어와 관련된 부위에서 발생하는 신호를 정밀하게 분석함으로써, 사람이 실제로 말을 내뱉지 않아도 뇌 속의 의중을 음성으로 합성해 내려는 노력이 계속되고 있습니다. 최근 뇌공학자들은 언어의 내용을 직접 읽어내는 대신, 발성을 담당하는 조음 기관의 운동 영역에 집중하는 새로운 전략을 택했습니다. 캘리포니아 대학교 샌프란시스코(UCSF) 연구팀은 조음 기관 운동 영역에서 측정된 뇌 신호를 이용해 음성을 합성하는 데 성공하며 큰 반향을 일으켰습니다. 뇌 신호로부터 조음 기관의 움직임을 추정한 뒤, 이를 다시 음성으로 변환하는 2단계 딥러닝 구조를 활용한 것입니다. 이러한 기술적 진보는 최신 인공지능 기술의 뒷받침 덕분에 가능해졌으며, 상상만으로도 타인과 대화를 나눌 수 있는 미래를 현실로 앞당기고 있습니다. 뇌와 컴퓨터를 연결하는 '뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)' 기술은 인간의 신경 신호를 해독해 외부 기기를 제어하거나 의사소통을 돕는 일종의 번역기 역할을 합니다. 이 과정에서도 인공지능의 역할은 절대적입니다. 최근 연구에서는 적대적 생성 신경망(GAN) 기술을 적용하여 뇌파 분류의 정확도를 획기적으로 높이고 인식 속도를 단축하는 데 성공했습니다. 증강현실(AR) 장비를 착용한 채 주변 가전 기기를 단 2초 만에 제어할 정도로 발전한 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 시스템은, 인공지능이 인간의 뇌 활동을 얼마나 정교하게 해석할 수 있는지를 보여주는 대표적인 사례라 할 수 있습니다. 뇌의 원리를 모방하여 인공지능 자체의 성능을 개선하려는 시도 역시 활발합니다. 노벨 생리의학상을 통해 밝혀진 뇌의 '격자 세포' 원리를 인공지능 에이전트에 적용한 결과, 인간과 유사한 전략으로 지름길을 찾는 최적의 경로 탐색 능력이 확인되었습니다. 또한 과거에는 보조적인 역할로만 치부되었던 '교세포'가 신경세포의 활동에 깊이 관여한다는 사실이 밝혀지면서, 이를 모방한 '신경세포-교세포 회로망'이라는 새로운 인공지능 구조가 제안되기도 했습니다. 이처럼 뇌과학의 발견은 더 지능적이고 효율적인 인공지능을 만드는 밑거름이 되고 있습니다.

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[강연] 정하웅_AI에게 (감히^^) 노벨물리학상을?! ｜제33회 서울대 자연과학 공개강연_"과학 그리고 인공지능"

2024년 노벨 물리학상은 인공지능 연구의 선구자인 존 홉필드와 제프리 힌튼 교수에게 돌아갔습니다. 이 소식은 과학계에 신선한 충격과 함께 뜨거운 논란을 불러일으켰습니다. 물리학자가 아닌 컴퓨터 과학자와 분자생물학자가 물리학상을 받은 것에 대해 'AI가 과연 물리의 영역인가'라는 의문이 제기된 것입니다. 하지만 이들의 연구를 들여다보면 그 뿌리는 철저하게 물리학적 원리에 닿아 있습니다. 홉필드 교수는 물리 모델을 통해 기억의 원리를 규명했고, 힌튼 교수는 통계 물리학의 도구로 인공지능의 초석을 다졌습니다. 이는 전통적인 물질 중심의 물리학이 이제 정보의 영역까지 확장되었음을 선언하는 역사적인 사건입니다. 인간의 뇌를 모방하려는 시도는 1950년대 퍼셉트론의 등장과 함께 시작되었습니다. 신경세포의 작동 원리를 인공적으로 구현하여 논리 회로를 만들고, 이를 통해 기계도 생각할 수 있다는 희망을 품게 되었습니다. 그러나 곧 시련이 찾아왔습니다. 선형적인 함수만으로는 복잡한 문제를 풀 수 없다는 사실이 증명되면서 인공지능 연구는 긴 암흑기에 접어들었습니다. 이때 해결책을 제시한 인물이 바로 제프리 힌튼입니다. 그는 층을 쌓는 방식과 역전파 알고리즘을 통해 계산의 한계를 극복하고 현대 인공지능의 황금기를 여는 토대를 마련했습니다. 이러한 혁신은 단순한 기술적 진보를 넘어 뇌의 학습 과정을 수학적으로 모델링한 성과였습니다. 노벨 위원회가 주목한 핵심 업적은 80년대 초반에 발표된 물리학 기반 모델입니다. 홉필드 교수는 전자의 스핀 상태를 다루는 '이징 모델'에서 영감을 얻어 홉필드 네트워크를 발명했습니다. 이는 정보를 개별적으로 저장하는 대신 에너지 지형을 만들어 가장 낮은 에너지 상태를 찾아가는 방식으로 기억을 인출합니다. 힌튼 교수는 여기에 통계 물리학의 볼츠만 분포를 도입하여 더욱 유연한 '볼츠만 머신'을 탄생시켰습니다. 확률적 기법을 통해 정답뿐만 아니라 그 주변의 데이터까지 학습할 수 있게 된 것입니다. 이러한 통계 물리학적 접근은 오늘날 거대 언어 모델인 챗GPT의 근간이 되었으며, 정보가 자연계의 실체임을 공인받는 계기가 되었습니다. 최근 과학계에서는 AI를 단순한 도구를 넘어 동료 연구자로 활용하는 'AI 기반 과학 (AI for Science)'이 활발히 연구되고 있습니다. 복잡한 자연 현상을 관찰할 때 인간의 직관만으로는 방정식을 세우기 어려운 경우가 많습니다. 이때 AI에게 방대한 데이터를 학습시키면 인간이 미처 발견하지 못한 규칙성을 찾아내기도 합니다. 예를 들어 수천 마리 새들의 군무에서 나타나는 복잡한 패턴을 AI 모델로 구현하고, 모델 내부의 어텐션 메커니즘을 분석함으로써 새들이 어느 지점을 보고 움직이는지 역으로 추적할 수 있습니다. 이는 과학자가 가설을 세우고 AI가 검증하며 다시 과학자가 그 의미를 해석하는 새로운 연구 패러다임이 시작되었음을 의미합니다. 인공지능의 미래는 단순히 모델의 크기를 키우는 것에 머물지 않습니다. 거대한 뇌가 곧 지능을 보장하지 않듯이, 방대한 데이터 학습만으로는 진정한 지혜를 얻기 어렵습니다. 대신 작은 에이전트들이 협력하여 집단 지성을 발휘하는 방식이 대안으로 떠오르고 있습니다. 새들의 군무처럼 개별적인 존재들이 소통하며 만들어내는 창발적 결과물이야말로 인공지능이 나아가야 할 길입니다. 결국 중요한 것은 기술의 규모가 아니라 '최초의 질문'을 던지는 힘입니다. 노벨상은 성공의 결과보다 질문의 시작점에 선 사람에게 주어집니다. 스스로 근본적인 의문을 품고 새로운 질문을 던질 때, 우리는 인공지능과 함께 과학의 새로운 지평을 열어갈 수 있을 것입니다.

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[강연] 윤성로_인공지능: 인간지능을 대체할 수 있을까?｜제33회 서울대 자연과학 공개강연_"과학 그리고 인공지능"

우리가 꿈꾸는 미래는 인간과 기계가 조화롭게 공존하며 각자의 즐거움을 누리는 세상입니다. 이러한 인공지능의 역사는 제2차 세계대전 당시 독일군의 암호 체계인 '에니그마'를 해독했던 앨런 튜링으로부터 시작되었습니다. 천재적인 공학자였던 튜링은 1950년 발표한 논문을 통해 '기계가 생각할 수 있는가'라는 근본적인 화두를 던졌습니다. 그가 제안한 튜링 테스트는 현대 인공지능의 지능 유무를 판단하는 중요한 기준이 되었으며, 오늘날 우리가 누리는 기술 혁명의 씨앗이 되었습니다. 오랫동안 학문적 소외를 겪어온 인공지능은 2012년 딥러닝의 비약적인 발전 이후 새로운 산업 혁명의 핵심으로 부상했습니다. 과거의 단순한 인식을 넘어 생성형 AI와 에이전틱 AI, 그리고 실제 물리적 세계와 상호작용하는 물리적 AI에 이르기까지 그 발전 속도는 눈부실 정도입니다. 바야흐로 인공지능은 일하는 방식뿐만 아니라 공부하고 즐기는 삶의 모든 영역에서 거대한 변화를 일으키고 있으며, 인간의 개입 없이도 스스로 판단하고 행동하는 범용 인공지능(AGI) 시대를 향해 나아가고 있습니다. 인간과 인공지능의 간극을 이해하기 위해서는 인간만이 가진 고유한 능력을 살펴봐야 합니다. 우리 뇌의 상당 부분은 정교한 손 움직임인 '덱스터리티(Dexterity)'와 언어를 관장하는 데 사용됩니다. 챗GPT와 같은 모델은 언어 능력에서 인간을 위협하고 있지만, 실제 물리적인 조작 능력은 아직 걸음마 단계에 머물러 있습니다. 또한 우리가 말로 설명하기 어려운 노하우나 '왜'에 해당하는 암묵적 지식은 인공지능이 진정한 인간의 지능에 도달하기 위해 반드시 극복해야 할 중요한 과제로 남아 있습니다. 최근 인공지능의 학습 방식은 지도 학습과 강화 학습을 넘어 물리 법칙을 주입하거나 논리적인 '생각의 사슬(CoT)'을 유도하는 방향으로 고도화되고 있습니다. 특히 모델의 크기가 일정 수준을 넘어서면 이전에는 없던 능력이 갑자기 나타나는 '창발적 능력'은 과학계에서도 매우 흥미로운 현상으로 주목받고 있습니다. 이는 마치 인간의 뇌가 거대한 신경망을 통해 복잡한 사고를 수행하는 것과 유사한 규모를 보이며, 인공지능이 단순한 데이터 처리를 넘어 고차원적인 지능의 영역으로 진입했음을 시사합니다. 항공 역학의 발전 과정을 보면 비행기는 새의 날갯짓을 모방하는 대신 양력의 원리를 깨달음으로써 하늘을 날게 되었습니다. 인공지능 역시 인간의 뇌 구조를 단순히 흉내 내는 단계를 지나 지능의 본질을 찾아내야 하는 시점에 와 있습니다. 현재 인공지능은 엄청난 전력을 소비하며 인간의 사고를 모사하고 있지만, 지능의 근본 원리를 완벽히 이해한다면 더 적은 에너지로도 효율적인 지능을 구현할 수 있을 것입니다. 인공지능이 인간 지능을 완전히 대체할 수 있을지에 대한 답은 결국 지능의 본질을 탐구하는 우리에게 달려 있습니다.

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[인터뷰] 바이오인공지능연구센터 ABC #006 | 이준호 생명과학부 교수

예쁜꼬마선충은 몸길이가 1mm도 되지 않는 아주 작은 생명체이지만, 현대 생명과학 연구에서 매우 중요한 위치를 차지하고 있습니다. 1960년대 시드니 브레너에 의해 도입된 이 모델 생물은 발생과 신경계의 신비를 풀기 위한 최적의 도구로 선택되었습니다. 대장균보다는 복잡하고 초파리나 생쥐보다는 단순한 구조 덕분에, 과학자들은 생명체의 신경망이 어떻게 형성되고 작동하는지를 세포 수준에서 정밀하게 관찰할 수 있게 되었습니다. 이러한 단순함은 복잡한 생명 현상의 근본 원리를 이해하는 열쇠가 됩니다. 신경 세포 300여 개의 모든 연결망을 의미하는 커넥톰 연구는 엄청난 시간과 노력이 필요한 작업입니다. 과거에는 전자현미경 사진을 일일이 수작업으로 분석해야 했기에 한 세대의 연구자들이 포기할 정도로 고된 과정이었습니다. 하지만 최근에는 인공지능 딥러닝 기술을 도입하여 신경 세포를 구분하고 시냅스를 예측하는 과정을 획기적으로 단축하고 있습니다. 인공지능은 사람이 수천 시간 걸려야 했던 작업을 단 몇 분 만에 처리하며, 기초 과학의 질문을 해결하고 연구의 지평을 넓히는 강력한 도구가 되고 있습니다. 염색체 말단에 위치한 텔로미어는 세포의 노화와 수명을 결정하는 핵심적인 구조물입니다. 선형 염색체를 가진 생명체는 복제 과정에서 끝부분이 조금씩 짧아지는데, 이것이 한계에 다다르면 세포는 분열을 멈추고 노화 단계에 진입합니다. 최근 연구에서는 기존 교과서에 실린 것과 다른 새로운 염기 서열의 텔로미어를 가진 선충을 발견하기도 했습니다. 이러한 발견은 노화 억제 전략이나 암세포의 무한 증식을 막는 항암 연구 등 인류의 건강과 직결된 다양한 분야로 확장될 가능성을 보여주며 생명 연장의 꿈에 다가서게 합니다. 기초 과학의 진정한 가치는 정답을 맞히는 것보다 올바른 질문을 던지는 데 있습니다. 예쁜꼬마선충의 히치하이킹 행동처럼 사소해 보이는 현상도 깊이 파고들면 그 이면에 숨겨진 복잡한 신경 기전을 발견할 수 있습니다. 연구 과정에서 무엇을 모르는지조차 모르는 혼란을 겪기도 하지만, 핵심적인 신경 세포 한 세트를 찾아내는 순간 새로운 질문들이 쏟아져 나오기 시작합니다. 인공지능을 통해 확보한 방대한 데이터는 결국 과학자가 더 깊고 본질적인 질문을 던질 수 있도록 돕는 밑거름이 되며 연구의 연속성을 보장합니다. 과학 연구는 단순히 지식을 쌓는 과정을 넘어, 다음 세대에게 사랑과 기회를 전하는 교육의 장이기도 합니다. 과거 독지가의 도움으로 연구에 전념할 수 있었던 경험은 학생들을 위한 장학금 마련과 연구 환경 개선이라는 실천으로 이어졌습니다. 과학은 혼자만의 성과가 아니라 구성원들이 서로 조금씩 양보하고 협력할 때 비로소 큰 시너지가 낼 수 있습니다. 따뜻한 경쟁과 협력이 공존하는 연구실 문화는 젊은 과학자들이 사회에 기여하는 훌륭한 연구자로 성장하는 든든한 토대가 되며, 이는 곧 과학계의 선순환을 만들어냅니다.

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[강연] 최적화 이론, 인공지능 시대에 비상하다 2_by 권도현 | 2024 카오스강연 '세상에 나쁜 수학은 없다' 시즌2 8강 두 번째 이야기 | 8강 ②

인공지능 학습의 핵심은 최적의 해를 찾는 과정이며, 이를 위해 확률적 경사하강법(SGD)이라는 기법이 널리 사용됩니다. 기존의 경사하강법이 단순히 가장 가파른 내리막길만을 따라갔다면, 확률적 경사하강법(SGD)은 약간의 무작위성을 부여하여 탐험을 시도합니다. 이러한 무작위성은 학습 과정에서 마주치는 지역 최소해라는 웅덩이에서 벗어날 수 있는 기회를 제공합니다. 때로는 조금 돌아가거나 오르막을 오르는 선택이 결국 더 깊고 낮은 최적점을 찾는 열쇠가 되기도 하며, 이는 복잡한 함수 구조를 가진 인공지능 모델에서 필수적인 전략입니다. 방대한 데이터를 다루는 현대 인공지능에게 효율성은 필수적인 요소입니다. 모든 데이터를 한꺼번에 계산하여 미분하는 방식은 시간과 자원 면에서 불가능에 가깝기 때문입니다. 확률적 경사하강법(SGD)은 데이터를 작은 단위로 쪼개어 학습시키는 방식을 통해 이 문제를 해결합니다. 예를 들어 백만 개의 데이터가 있다면 이를 만 개씩 나누어 순차적으로 학습하며 모델을 업데이트합니다. 이러한 방식의 학습은 연산 속도를 획기적으로 높일 뿐만 아니라, 실제 성능 면에서도 매우 우수한 결과를 보여준다는 것이 여러 사례를 통해 증명되었습니다. 생성형 인공지능의 비약적인 발전 뒤에는 적대적 생성 신경망(GAN)과 같은 정교한 구조가 자리 잡고 있습니다. 이는 생성자와 판별자라는 두 개의 네트워크가 서로 경쟁하며 발전하는 방식입니다. 생성자가 실제와 유사한 이미지를 만들어내면, 판별자는 그것이 진짜인지 가짜인지 구분하려 노력합니다. 이 과정에서 생성자는 판별자를 속이기 위해 더욱 정교한 결과물을 만들어내고, 판별자는 이를 더 잘 잡아내기 위해 날카로워집니다. 이러한 상호 작용은 결국 인공지능이 실사에 가까운 고품질의 데이터를 생성할 수 있게 만드는 강력한 원동력이 됩니다. 수학적 관점에서 생성 모델의 목표는 실제 데이터의 확률 분포와 모델이 생성한 분포 사이의 차이를 최소화하는 것입니다. 이를 위해 최적 운송 이론에서 유래한 '와서스타인 거리'라는 개념이 활용됩니다. 이는 진흙을 구멍에 채우는 택배 문제처럼, 한 분포를 다른 분포로 옮기는 데 드는 최소 비용을 계산하는 방식입니다. 2017년경 정립된 이 이론적 토대는 인공지능이 단순히 데이터를 흉내 내는 수준을 넘어, 수학적으로 정교하게 최적화된 상태에 도달할 수 있도록 돕는 중요한 이정표가 되었으며 대학원생의 연구가 혁신을 일으킨 사례로도 유명합니다. 최근에는 노이즈 상태에서 단계적으로 이미지를 복원해 나가는 확산 모델(Diffusion Model)이 생성형 인공지능의 대세로 떠오르고 있습니다. 이는 한 번에 결과를 내기보다 시간을 쪼개어 미세하게 조정해 나가는 방식으로, 더욱 정밀한 제어가 가능하다는 장점이 있습니다. 인공지능은 이제 아기가 세상을 배우듯 비지도 학습에서 언어 학습으로, 그리고 더 복잡한 추론의 단계로 진화하고 있습니다. 이러한 발전은 인간의 고유 영역이라 여겨졌던 창작과 전문 지식의 영역까지 확장되며 우리 삶의 패러다임을 근본적으로 바꾸고 있으며, 로보틱스와 같은 물리적 영역으로의 확장도 기대되고 있습니다.

권도현

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[인터뷰] 바이오인공지능연구센터 ABC #003 | 백민경 생명과학부 교수

백민경 교수는 서울대학교 생명과학부에서 인공지능을 활용해 단백질 구조의 비밀을 탐구하고 있습니다. 학부 시절 실험보다 계산화학에 매력을 느껴 연구의 길로 들어선 그는, 단백질과 유기 분자의 상호작용을 예측하며 신약 개발의 가능성을 엿보았습니다. 특히 박사 과정 중 알파고와 알파폴드의 등장을 목격하며 인공지능이 생명 현상을 이해하는 핵심 도구가 될 것임을 직감했습니다. 이러한 통찰은 그가 단백질 구조 예측이라는 난제에 도전하는 중요한 계기가 되었습니다. 박사 학위 취득 후 그는 단백질 디자인의 대가인 데이비드 베이커 교수 연구실에서 포닥 과정을 시작했습니다. 당시 베이커 그룹은 딥러닝을 연구에 막 도입하던 단계였으며, 베이커 교수 스스로도 인공지능을 배우기 위해 직접 프로젝트를 수행할 만큼 열정적이었습니다. 백 교수는 이 역동적인 환경에서 딥러닝 기술을 익히며 단백질 구조 예측의 새로운 지평을 열 준비를 마쳤습니다. 지도교수와의 긴밀한 소통과 기술적 피드백은 그가 인공지능 전문가로 성장하는 데 밑거름이 되었습니다. 2020년 구글 딥마인드의 알파폴드 2가 압도적인 성과를 발표했을 때, 백 교수는 위기를 기회로 바꿨습니다. 구체적인 코드나 방법론이 공개되지 않은 상황에서 그는 단 한 장의 발표 슬라이드에 담긴 아이디어를 단서로 로제타폴드(RoseTTAFold) 개발에 착수했습니다. 성공 가능성에 대한 확신과 베이커 교수의 전폭적인 지원 덕분에 불과 몇 달 만에 알파폴드 2에 필적하는 성능의 모델을 완성할 수 있었습니다. 이는 과학적 호기심과 끈기가 만들어낸 쾌거이자, 인공지능 연구의 속도감을 보여주는 사례입니다. 최근 인공지능 분야의 노벨상 수상은 생명과학과 화학 연구의 패러다임 변화를 상징합니다. 특히 단백질 디자인 기술은 자연계에 존재하지 않는 새로운 단백질을 설계하여 질병 치료제나 백신 개발에 혁신을 가져올 것으로 기대됩니다. 이는 단순히 의학적 용도에 그치지 않고 환경 친화적인 생분해성 소재 개발 등 산업 전반으로 파급력을 넓히고 있습니다. 인공지능은 이제 기초 과학의 한계를 넘어 인류가 직면한 복잡한 문제들을 해결하는 강력한 엔진으로 자리매김하고 있습니다. 백 교수의 궁극적인 목표는 세포 내 모든 생체 분자 간의 상호작용 지도를 완성하는 것입니다. 인공지능이라는 강력한 도구를 통해 생명 현상의 근본적인 원리를 이해하고, 이를 바탕으로 질병의 메커니즘을 규명하여 정밀한 신약 개발에 기여하고자 합니다. 그는 미래의 연구자들에게 자신의 전공에 매몰되지 않고 다양한 분야와 소통하는 융합적 사고를 강조합니다. 복잡한 생명의 신비를 풀기 위해서는 화학, 생물학, 컴퓨터 공학을 아우르는 폭넓은 시야와 협력이 무엇보다 중요하기 때문입니다.

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[강연] 불확실과 확실, 그 사이의 외줄타기 : 확률 2_by 서인석 | 2024 카오스강연 '세상에 나쁜 수학은 없다' 시즌2 7강 두 번째 이야기 | 7강 ②

확률은 17세기부터 논의되어 왔으나 20세기 초까지도 독립된 수학 분야로 온전히 자리 잡지 못했습니다. 1900년 수학자 힐베르트는 인류가 해결해야 할 주요 과제 중 하나로 확률을 수학적 공리에 의해 정의할 것을 제안했습니다. 이에 응답한 인물이 바로 콜모고로프입니다. 그는 1933년 측도론을 기반으로 확률론의 기틀을 세웠으며, 이는 파스칼과 페르마 이후 약 300년 만에 확률이 엄밀한 수학적 체계를 갖추게 된 역사적인 순간이었습니다. 콜모고로프의 공리적 정의는 의외로 단순한 철학에서 시작됩니다. 전체 사건이 발생할 확률을 1로 두고, 서로 겹치지 않는 사건들의 확률을 합산하는 등 우리가 당연하게 여기는 성질들을 수학적 언어로 정리한 것입니다. 이러한 접근은 확률을 해석학의 틀 안에서 설명할 수 있게 했으며, 덕분에 확률론은 편미분 방정식이나 조화 해석과 같은 고등 수학 도구들을 활용하며 폭발적으로 발전할 수 있는 토대를 마련하게 되었습니다. 하지만 수학적 정의와 현실 세계의 구현 사이에는 괴리가 존재합니다. 우리는 동전 던지기의 확률을 흔히 절반이라고 생각하지만, 퍼시 다이아코니스 교수의 연구에 따르면 물리적인 동전 던지기는 처음에 위를 향했던 면이 다시 나올 확률이 약 50.8%로 더 높습니다. 이는 완벽한 무작위성을 현실에서 구현하는 것이 얼마나 어려운지를 시사하며, 우리가 당연하게 믿어왔던 확률적 공정성에 대해 다시금 질문을 던지게 만듭니다. 진정한 무작위성을 만들기 어려운 현실에서 인류가 고안한 해결책은 '마르코프 체인 몬테카를로(MCMC)' 기법입니다. 이는 특정 지점에서 시작해 서서히 확률을 퍼뜨려 목표하는 분포에 도달하게 만드는 방식입니다. 처음에는 무작위가 아니더라도 반복적인 과정을 통해 점차 정교한 확률 분포를 만들어내는 이 철학은, 오늘날 복잡한 데이터를 처리하는 딥러닝과 인공지능 알고리즘의 핵심적인 기반 기술로 자리 잡고 있습니다. MCMC의 흥미로운 특성 중 하나는 '컷오프 현상'입니다. 카드 섞기를 예로 들면, 카드는 섞을 때마다 조금씩 무작위해지는 것이 아니라 다섯 번까지는 거의 섞이지 않다가 일곱 번이 되는 순간 급격하게 무작위 상태에 도달합니다. 이러한 비선형적인 변화는 우리의 직관을 크게 벗어납니다. 수학적으로 증명된 이 '위닝 넘버'는 단순히 많이 반복하는 것보다 임계점을 넘어서는 것이 확률적 균형을 이루는 데 얼마나 중요한지를 보여줍니다. 컷오프 현상은 카드 섞기뿐만 아니라 사다리 타기, 구글의 검색 엔진, 딥러닝 알고리즘 등 다양한 분야에서 보편적으로 관찰됩니다. 전혀 다른 메커니즘을 가진 시스템들이 특정 지점에서 갑자기 균형 상태로 전이되는 공통된 법칙을 따르는 것입니다. 수학자들은 이를 '보편성'이라 부르며 우주의 섭리로 이해하려 노력하고 있습니다. 비록 그 근본적인 원인이 완벽히 밝혀지지는 않았으나, 이는 불확실성 속에 숨겨진 확실한 질서를 상징합니다. 인류는 오랜 시간 불확실성을 두려워하며 예측의 대상으로만 여겨왔으나, 이제는 이를 이해하고 활용하는 단계에 이르렀습니다. 인공지능의 발전은 불확실성을 도구로 삼아 문명을 꽃피운 대표적인 사례입니다. 하지만 우리는 여전히 그 작동 원리를 완벽히 통제하지 못하고 있습니다. 불확실한 세계 속에서 수학이라는 확실한 도구를 통해 보편적 원리를 찾아내는 과정은, 인류가 더 안전하고 정교한 미래를 설계하기 위해 반드시 걸어가야 할 길입니다.

서인석

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[강연] 수치해석학, 근사와 과학계산의 예술 2_by 홍영준 / 2024 카오스강연 '세상에 나쁜 수학은 없다' 시즌2 5강 두 번째 이야기 | 5강 ②

공학 분야에서 비행기의 날개나 유체의 흐름처럼 복잡한 물리 현상을 시뮬레이션할 때 가장 널리 쓰이는 기법 중 하나가 바로 유한요소법(FEM)입니다. 이는 복잡한 편미분 방정식을 컴퓨터가 풀 수 있는 형태로 변환하는 방법론으로, 1960년대부터 폭발적으로 발전하며 현대 공학의 필수적인 도구가 되었습니다. 유한요소법의 핵심은 문제를 아주 작은 '유한한' 요소들로 쪼개어 분석하는 데 있으며, 이는 우리가 흔히 접하는 거대한 구조물부터 미세 유체 역학까지 광범위하게 적용되어 현대 문명의 안전과 효율을 지탱하고 있습니다. 미분 방정식을 푼다는 것은 연속적인 변화를 이해하는 과정이지만, 수치해석적 관점에서는 이를 인접한 항들 사이의 관계로 치환하여 바라봅니다. 오일러의 통찰처럼 미분을 없애고 변수를 잘게 쪼개어 인접한 점들이 어떤 관계를 맺는지 정의하면, 복잡한 미분 문제는 결국 우리가 익숙한 연립방정식의 형태로 바뀝니다. 현미경으로 들여다보듯 국소적인 영역에서의 관계를 규정하고 이를 전체로 확장하여 행렬 방정식으로 풀어내는 과정이 바로 수치 선형대수학의 핵심적인 원리이며, 이를 통해 인간이 풀기 힘든 난제들을 컴퓨터로 해결할 수 있게 됩니다. 유한요소법에서는 '기저 함수'라고 불리는 작은 조각들을 활용하여 전체 함수를 형성합니다. 각각의 기저 함수는 자신이 담당하는 특정 영역에서만 값을 가지고 나머지 영역에서는 0이 되는 특성을 지니는데, 이 뾰족뾰족한 기저 함수들에 적절한 상수를 곱해 모두 더하면 우리가 원하는 연속 함수의 근삿값을 얻을 수 있습니다. 1차원에서는 삼각형 모양의 기저 함수를 사용하지만, 차원이 높아지면 삼각뿔 형태의 기저 함수를 활용하여 2차원이나 3차원의 복잡한 문제도 유연하게 해결할 수 있습니다. 이는 실생활의 연속적인 현상을 디지털 환경에서 정교하게 구현하는 강력한 도구가 됩니다. 이러한 수치해석 기법은 건축물의 안전 진단부터 기상 예측에 이르기까지 우리 삶의 도처에 스며들어 있습니다. 다리를 건설할 때 어느 부분에 하중이 집중되는지 정확히 계산하여 설계를 보강하거나, 비행기 설계 시 공기 저항을 최소화하기 위한 난류 시뮬레이션에도 유한요소법이 필수적으로 사용됩니다. 최근에는 구글이나 마이크로소프트 같은 빅테크 기업들이 기존의 수치해석 방식에 인공지능을 결합하여 태풍의 경로를 예측하거나 기상 정보를 분석하는 등, 더욱 정교하고 빠른 예측 모델을 선보이며 과학 기술의 새로운 지평을 열고 있습니다. 인공지능과 수치해석학은 서로의 발전을 견인하는 상호보완적인 관계에 있습니다. 인공지능의 계산 능력을 빌려 수 주가 걸리던 복잡한 시뮬레이션 시간을 획기적으로 단축하는 연구가 진행 중이며, 반대로 수치해석적 기법을 통해 인공지능 모델의 수학적 근거를 마련하려는 움직임도 활발합니다. 특히 생성형 딥러닝 모델의 핵심 원리에 확률 편미분 방정식이 포함되어 있다는 점은 두 분야의 깊은 연관성을 잘 보여줍니다. 현대의 복잡한 고차원 문제를 해결하고 기술적 신뢰성을 확보하기 위해 두 학문의 하이브리드 협업은 앞으로 더욱 중요해질 전망입니다.

홍영준

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수학

노벨상, 마침내 AI를 품다🤖 2024 노벨 물리학상🏆(with 서울대학교 AI연구원 이준기 박사) | 요즘과학

2024년 노벨 물리학상은 인공지능(AI) 분야의 거장인 존 홉필드 교수와 제프리 힌튼 교수에게 돌아갔습니다. 이는 전통적인 물리학의 범주를 넘어 인공지능(AI)이 과학 전반에 미친 막대한 영향력을 인정한 역사적인 사건입니다. 물리학은 인공지능(AI) 발전에 이론적 토대를 제공했고, 반대로 인공지능(AI)은 복잡한 물리 현상을 분석하는 강력한 도구가 되어왔습니다. 두 학자의 연구는 인간의 뇌 구조를 모방한 인공신경망이 어떻게 물리적 원리를 통해 학습하고 기억할 수 있는지를 증명하며 현대 딥러닝의 시대를 여는 결정적인 계기가 되었습니다. 존 홉필드 교수가 창안한 '홉필드 네트워크'는 인간의 연상 기억 과정을 물리적으로 구현한 모델입니다. 그는 원자의 스핀 시스템이 에너지를 최소화하며 안정된 상태를 찾아가는 원리를 인공신경망에 도입했습니다. 이 네트워크는 불완전하거나 왜곡된 정보가 입력되더라도, 저장된 데이터 중 에너지가 가장 낮은 상태인 원래의 패턴을 스스로 찾아냅니다. 마치 산맥의 골짜기를 따라 공이 굴러 내려가듯, 시스템이 스스로 최적의 답을 찾아가는 이 방식은 컴퓨터가 정보를 저장하고 인지하는 새로운 패러다임을 제시했습니다. 제프리 힌튼 교수는 통계 물리학의 원리를 활용해 홉필드 네트워크를 한 단계 더 발전시킨 '볼츠만 머신'을 선보였습니다. 기체 분자들의 집합적 상태를 확률로 계산하는 볼츠만 방정식에서 영감을 얻어, 인공신경망의 각 상태가 발생할 확률을 계산하는 방식을 개발한 것입니다. 이를 통해 인공지능(AI)은 단순히 정보를 저장하는 수준을 넘어, 수많은 예시를 통해 스스로 특징을 학습하고 처음 보는 데이터에서도 익숙한 패턴을 인식할 수 있게 되었습니다. 이는 지시가 아닌 학습을 통해 지능을 형성하는 현대 인공지능(AI)의 핵심 원리가 되었습니다. 이후 제프리 힌튼 교수는 학습 속도를 비약적으로 높인 '제한된 볼츠만 머신(RBM)'과 역전파 알고리즘을 통해 딥러닝의 전성기를 이끌었습니다. 특히 GPU의 발전과 맞물려 인공신경망의 층을 깊게 쌓는 것이 가능해지면서, 인공지능(AI)은 이미지 인식과 언어 처리 등에서 인간에 버금가는 성능을 보여주기 시작했습니다. 이러한 기술적 진보는 물리학계에도 큰 공헌을 하여, 힉스 입자 연구나 블랙홀 이미지 처리와 같은 거대 과학 프로젝트에서 복잡한 데이터를 분석하는 데 핵심적인 역할을 수행하며 학문 간의 경계를 허물고 있습니다. 인공지능(AI)의 미래는 이제 디지털 공간을 넘어 현실 세계와 직접 상호작용하는 '체화 인공지능(Embodied AI)'으로 향하고 있습니다. 기존의 모델들이 인터넷상의 텍스트와 이미지를 학습했다면, 앞으로의 인공지능(AI)은 로봇의 몸을 빌려 실생활에서 물리적 접촉을 통해 데이터를 스스로 수집하게 될 것입니다. 또한 인공지능(AI)이 내린 결론의 과정을 인간이 이해할 수 있도록 설명하는 설명 가능한 인공지능(XAI) 연구도 활발히 진행되고 있습니다. 인간과 감정을 교류하고 동료처럼 공존하는 로봇 친구의 등장은 이제 먼 미래의 상상이 아닌 현실로 다가오고 있습니다.

국립과천과학관요즘과학👏

물리학
뇌인지과학
융합

[대담] 2024 '노벨상 해설강연' 과학톡!(TALK) by 조정효, 백민경, 이준호 l 고등과학원&카오스재단

최근 노벨 물리학상과 화학상이 인공지능 관련 연구에 수여되면서 과학계에는 새로운 바람이 불고 있습니다. 인공지능은 단순히 계산을 돕는 도구를 넘어, 기존 연구의 한계를 극복하고 지식의 지평을 넓히는 핵심적인 역할을 수행하고 있습니다. 특히 수학과 같은 기초 과학 분야에서는 인공지능을 활용해 수십 년간 풀리지 않던 난제들을 해결하려는 시도가 이어지고 있으며, 이는 연구의 시간과 비용을 획기적으로 절감하는 결과로 이어지고 있습니다. 이러한 변화는 과학 전반의 발전 속도를 가속화하며 연구 생태계를 더욱 풍부하게 만들고 있습니다. 연구 현장에서는 이미 'AI 사이언티스트'라 불리는 인공지능이 등장하여 큰 충격을 주고 있습니다. 이 인공지능은 스스로 논문을 읽고 연구 문제를 발굴하며, 코드를 짜고 실험 결과를 해석하여 논문까지 작성하는 수준에 도달했습니다. 단돈 15달러 정도의 비용으로 인간 연구자가 수행하던 절차적인 과정들을 대신 처리할 수 있게 된 것입니다. 이제 과학자들은 단순히 반복적인 업무에 매달리기보다, 인공지능이 아직 흉내 내기 어려운 인간만의 고유한 영역인 상상력을 발휘하는 데 더 집중해야 하는 시점을 맞이하고 있습니다. 생물학 분야에서도 인공지능의 도입은 연구실 문화를 근본적으로 바꾸어 놓았습니다. 과거에는 전자현미경 사진을 일일이 수작업으로 분석하며 수천 시간을 소모해야 했지만, 이제는 딥러닝 기술을 통해 훨씬 빠른 속도로 데이터를 처리할 수 있게 되었습니다. 또한 학생들은 프로그래밍 과정에서 인공지능에게 코드의 뼈대를 요청하거나 버그를 수정하는 등 효율적인 방식으로 연구를 진행합니다. 비록 인공지능의 결과물을 검증하는 인간의 역할은 여전히 중요하지만, 딥러닝을 제외하고는 이제 현대 과학 실험의 속도를 논하기 어려울 정도가 되었습니다. 인공지능의 급격한 발전은 인간의 지능을 뛰어넘을 것인가에 대한 철학적인 질문을 던집니다. 인공지능은 방대한 데이터에서 패턴을 찾아내는 데 탁월한 능력을 보이지만, 인간의 지능은 의식과 연결된 훨씬 복합적인 영역입니다. 과거 과학자들이 보편적인 규칙을 찾아내기 위해 고군분투했던 것처럼, 전혀 관련 없어 보이는 분야를 창의적으로 묶어내는 능력은 여전히 인간의 고유한 자산으로 남아 있습니다. 따라서 인공지능이 특정 과업에서 인간을 앞설지라도, 복합적인 사고와 가치 판단을 내리는 인간의 지능을 완전히 대체하기는 쉽지 않을 것으로 보입니다. 강력한 도구에는 그에 따르는 책임과 윤리적 고민이 필수적입니다. 단백질 디자인이나 유전자 가위 기술처럼 인류에게 큰 이득을 줄 수 있는 기술이 자칫 생화학 무기나 윤리적 문제를 일으키는 도구로 악용될 우려도 존재하기 때문입니다. 따라서 과학계는 인공지능 기술이 인류에게 위협이 되지 않도록 규제와 정책적 가이드라인을 마련하기 위한 사회적 합의를 지속적으로 이끌어내야 합니다. 인공지능이라는 새로운 도구를 주체적으로 활용하면서도, 인간으로서의 가치관과 윤리 의식을 지키는 것이 건강한 과학 기술의 미래를 만드는 길입니다.

백민경, 이준호, 조정효

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물리학
화학
생명과학

[강연] 인공지능과 단백질: 구조 예측에서 맞춤형 설계까지_by 백민경 | 고등과학원&카오스재단 '2024 노벨상 해설강연' | 2강

2024년 노벨 화학상은 인류의 생명 현상을 이해하는 핵심 열쇠인 단백질의 구조를 예측하고 설계하는 데 기여한 세 명의 과학자에게 돌아갔습니다. 데이비드 베이커 교수와 구글 딥마인드의 데미스 허사비스, 존 점퍼가 그 주인공입니다. 이들은 인공지능 기술을 생물학의 난제에 접목하여, 수십 년간 해결되지 않았던 단백질 구조 예측 문제를 획기적으로 해결했습니다. 이는 단순히 화학적 발견을 넘어 인류가 질병에 맞서고 새로운 물질을 창조하는 방식에 거대한 변화를 예고하는 역사적인 사건으로 평가받고 있습니다. 단백질은 우리 몸의 세포를 구성하는 기본 요소일 뿐만 아니라, 생명 유지에 필요한 거의 모든 화학 반응을 주도하는 일꾼입니다. 외부 병원체에 맞서 싸우는 항체, 영양소를 운반하는 택배원, 그리고 에너지를 생성하는 효소에 이르기까지 그 역할은 실로 무궁무진합니다. 이러한 단백질은 20가지 아미노산이 수천 개 이상 연결된 고분자 화합물로, 아미노산 서열이 어떻게 배열되느냐에 따라 독특한 3차원 구조를 형성합니다. 결국 단백질의 구조를 이해하는 것은 곧 생명의 작동 원리를 파악하는 것과 같습니다. 단백질 구조를 파악하는 것이 중요한 이유는 질병의 기전을 이해하고 치료제를 개발하는 데 결정적인 단서를 제공하기 때문입니다. 대표적인 예로 코로나19 바이러스의 돌기 단백질인 스파이크 단백질을 들 수 있습니다. 이 단백질이 인체 세포의 수용체와 결합하는 구조를 정확히 알게 되면, 그 결합을 방해하는 약물을 설계하거나 효과적인 백신을 만드는 것이 가능해집니다. 이처럼 단백질의 입체적인 형태를 알아내는 작업은 인류가 바이러스와 같은 위협에 맞서 싸울 수 있는 강력한 무기를 얻는 과정이라 할 수 있습니다. 과거에는 단백질 구조를 밝히기 위해 X선 결정법이나 극저온 전자 현미경 같은 실험 기법을 사용했지만, 이는 막대한 비용과 수년의 시간이 소요되는 고된 작업이었습니다. 하지만 구글 딥마인드가 개발한 알파폴드는 인공지능을 통해 단 몇 분 만에 높은 정확도의 구조를 예측해내며 패러다임을 바꿨습니다. 알파폴드는 진화 과정에서 보존된 아미노산 서열의 패턴을 학습하여, 실험 데이터가 부족한 상황에서도 단백질의 3차원 형태를 놀라운 정밀도로 재현해냈습니다. 이는 생물학 연구의 속도를 비약적으로 높인 혁명적인 성과입니다. 단백질 구조 예측이 서열로부터 구조를 찾아가는 과정이라면, 데이비드 베이커 교수가 주도한 단백질 디자인은 그 반대 방향의 도전입니다. 즉, 우리가 원하는 특정 기능을 수행할 수 있는 새로운 단백질 구조를 먼저 상상하고, 이를 구현할 수 있는 아미노산 서열을 설계하는 것입니다. 베이커 교수는 자연계에 존재하지 않는 완전한 인공 단백질인 'Top7'을 성공적으로 설계하며 그 가능성을 증명했습니다. 이는 인류가 자연의 진화에만 의존하지 않고, 목적에 맞는 생체 분자를 직접 창조할 수 있는 시대를 열었음을 의미합니다. 최근에는 생성형 인공지능 기술이 단백질 설계 분야에 도입되면서 연구 속도가 더욱 가속화되고 있습니다. 'RFdiffusion'과 같은 확산 모델 기반의 인공지능은 우리가 원하는 기능을 수행할 최적의 구조를 생성하고, 'ProteinMPNN'은 그 구조를 안정적으로 유지할 서열을 찾아냅니다. 이러한 기술적 진보 덕분에 과거 1% 미만이었던 단백질 설계 성공 확률이 비약적으로 상승했습니다. 이제는 전문적인 지식이 부족하더라도 인공지능을 활용해 누구나 목적에 맞는 단백질을 설계할 수 있을 정도로 기술적 장벽이 낮아지고 있습니다. 인공지능 기반의 단백질 설계 기술은 의료 분야를 넘어 환경 문제 해결에도 큰 기대를 모으고 있습니다. 플라스틱을 분해하는 강력한 효소를 설계하거나, 생분해성이 뛰어난 신소재를 개발함으로써 지구 환경을 보호하는 데 기여할 수 있기 때문입니다. 물론 단백질의 동적인 움직임을 완벽히 예측하거나 부족한 데이터를 보완해야 하는 과제가 남아있지만, 인류의 지식과 인공지능의 학습 능력이 결합한다면 불가능해 보였던 난제들도 하나씩 해결될 것입니다. 단백질 연구의 진화는 곧 인류의 더 나은 미래를 향한 여정입니다.

백민경

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화학
생명과학

[강연] 기계학습과 물리학: 생성형 인공지능의 원리_by 조정효 | 고등과학원&카오스재단 '2024 노벨상 해설강연' | 1강

올해 노벨 물리학상은 인공지능의 핵심인 인공신경망의 기초를 확립한 과학자들에게 돌아갔습니다. 존 홉필드와 제프리 힌튼 교수는 물리학적 원리를 기계 학습에 도입하여 현대 인공지능의 토대를 마련했습니다. 이들의 연구는 단순한 공학적 성과를 넘어, 우리 뇌가 정보를 처리하고 기억하는 방식을 물리학적으로 해석하려는 시도에서 시작되었습니다. 이는 복잡한 연결망 속에서 스스로 질서가 창발하는 현상을 탐구한 결과이며, 물리학과 컴퓨터 과학의 경계를 허문 혁신적인 성취로 평가받습니다. 인공신경망의 기본 단위인 퍼셉트론은 생물학적 뉴런의 작동 방식에서 영감을 얻었습니다. 여러 뉴런으로부터 들어온 신호에 가중치를 곱해 합산하고, 이 값이 특정 임계치를 넘으면 다음 뉴런으로 신호를 전달하는 구조입니다. 초기 과학자들은 이를 통해 논리 연산을 수행하며 인공지능의 가능성을 엿보았습니다. 하지만 단일 계층의 퍼셉트론은 선형적으로 분리되지 않는 배타적 논리합(XOR)과 같은 복잡한 문제를 해결하지 못한다는 한계에 부딪히기도 했습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 도입된 것이 은닉층을 포함한 다층 신경망입니다. 수학적으로 증명된 보편적 어림 정리에 따르면, 적절한 은닉층을 가진 신경망은 어떤 복잡한 함수 관계도 표현할 수 있습니다. 이는 입력 데이터를 새로운 공간으로 변환하여 문제를 해결하는 과정으로 이해할 수 있습니다. 고양이 사진을 보고 고양이라고 판단하는 복잡한 분류 작업도 결국 데이터를 다차원적으로 해석하고 변환하는 신경망의 층을 통해 가능해지며, 이는 현대 딥러닝의 근간이 되었습니다. 신경망이 깊어질수록 수많은 매개변수를 최적화하는 것이 관건이 됩니다. 제프리 힌튼 교수는 오차 역전파와 경사하강법을 통해 이 문제를 해결했습니다. 실제 정답과 예측값 사이의 오차를 정의하고, 경사가 낮아지는 방향으로 매개변수를 조금씩 수정하며 최적의 상태를 찾아가는 방식입니다. 이는 마치 복잡한 지형에서 가장 낮은 골짜기를 찾아 내려가는 과정과 같습니다. 이러한 학습 알고리즘의 발전은 딥러닝이 실질적인 성능을 발휘하고 다양한 분야에 응용되는 결정적 계기가 되었습니다. 존 홉필드 교수는 기억의 형성을 물리학의 에너지 개념으로 설명했습니다. 데이터의 패턴을 에너지 지형의 골짜기로 정의하면, 불완전한 정보가 입력되더라도 에너지가 가장 낮은 상태를 찾아가며 원래의 기억을 복원할 수 있습니다. 이는 통계 물리학의 스핀 유리 모형을 응용한 것으로, 신경세포들이 함께 활성화될 때 연결이 강화된다는 헤비안 규칙과도 일맥상통합니다. 기억이란 결국 시스템이 안정적인 에너지 상태를 찾아가는 물리적 과정이며, 이를 통해 기계는 정보를 저장하고 회상하는 능력을 갖추게 됩니다. 생성형 인공지능의 원형인 볼츠만 머신은 확률 분포를 통해 데이터를 이해합니다. 힌튼 교수는 계산량 문제를 해결하기 위해 제한된 볼츠만 머신(RBM)을 고안했고, 이를 계층적으로 쌓아 심층 신경망의 학습을 가능하게 했습니다. 데이터를 압축하고 핵심 정보를 추출하는 이 과정은 확률 분포를 변환하는 고도의 수학적 작업입니다. 오늘날 우리가 목격하는 놀라운 생성형 AI의 성취는 데이터를 확률과 정보의 관점에서 다루는 이러한 물리적 통찰에서 비롯되었으며, 이는 단순한 분류를 넘어 새로운 정보를 창조하는 단계로 나아갔습니다. 정보는 이제 물리학과 생물학을 관통하는 핵심 개념으로 자리 잡았습니다. 맥스웰의 도깨비 역설을 해결한 정보 열역학부터 '비트에서 존재로(It from bit)'라는 철학적 통찰에 이르기까지, 자연 현상을 정보 처리 과정으로 보는 시각이 확산되고 있습니다. 인공지능의 발전은 인간의 특별함에 대한 질문을 던지는 동시에, 우리가 거대한 정보의 그물망인 인포스피어의 일부임을 깨닫게 합니다. 과학은 인간이 중심이 아니라는 사실을 일깨우며, 정보라는 보편적 언어를 통해 우주와 생명을 이해하는 더 넓은 세계로 우리를 인도합니다.

조정효

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물리학

[강연] 2024 '노벨상 해설강연' by 조정효, 백민경, 이준호 l 고등과학원&카오스재단

2024년 노벨 물리학상은 인공지능의 기초를 닦은 존 홉필드와 제프리 힌턴에게 돌아갔습니다. 이들은 물리학의 통계적 원리를 활용해 인공신경망이 정보를 저장하고 학습하는 초기 모델을 고안했습니다. 홉필드 모델은 물리학의 에너지 지평 개념을 도입하여 불완전한 정보에서 원래의 패턴을 복원하는 기억의 원리를 설명했습니다. 이는 현대 딥러닝의 이론적 토대가 되었으며, 물리학적 통찰이 어떻게 첨단 기술의 근간이 될 수 있는지를 보여주는 상징적인 사례로 평가받습니다. 인공신경망은 이제 단순한 계산 도구를 넘어 인간의 지능을 모사하는 핵심 기술로 자리 잡았습니다. 제프리 힌턴은 홉필드의 아이디어를 확장하여 볼츠만 머신과 오차 역전파 알고리즘을 발전시켰습니다. 그는 데이터의 확률 분포를 학습하는 생성 모델의 원형을 제시하며, 인공지능이 단순한 분류를 넘어 새로운 정보를 생성할 수 있는 가능성을 열었습니다. 특히 층을 깊게 쌓은 심층신경망의 학습 가능성을 증명함으로써 오늘날의 생성형 AI 시대를 가능케 했습니다. 이러한 성과는 물리학적 통찰이 복잡한 데이터 처리 시스템의 효율성을 극대화하는 데 결정적인 역할을 했음을 시사합니다. 이는 인공지능 발전의 역사에서 물리학이 수행한 중추적인 역할을 다시금 확인시켜 줍니다. 노벨 화학상은 단백질 구조 예측과 설계 분야에서 혁신을 일으킨 데이비드 베이커, 데미스 허사비스, 존 점퍼가 수상했습니다. 단백질은 생명 현상을 수행하는 핵심 일꾼으로, 그 기능을 이해하려면 복잡하게 접힌 3차원 구조를 파악하는 것이 필수적입니다. 구글 딥마인드의 알파폴드는 인공지능을 활용해 수십 년간 난제로 남아있던 구조 예측 문제를 해결했습니다. 이는 실험에 수년이 걸리던 작업을 단 몇 분 만에 처리할 수 있게 함으로써 생명과학 연구의 패러다임을 완전히 바꾸어 놓았습니다. 이제 과학자들은 방대한 단백질 데이터를 바탕으로 생명의 신비를 더욱 빠르게 파헤치고 있습니다. 데이비드 베이커 교수는 인공지능을 활용해 자연계에 존재하지 않는 새로운 단백질을 설계하는 데 성공했습니다. 그는 단백질이 형성되는 물리적 원리를 바탕으로 특정 기능을 수행할 수 있는 아미노산 서열을 계산해내는 '로제타'와 'RF디퓨전' 모델을 개발했습니다. 이를 통해 질병 치료를 위한 정밀 약물 전달체나 환경 오염을 해결할 플라스틱 분해 효소 등을 맞춤형으로 제작할 수 있는 길이 열렸습니다. 단백질 설계 기술의 발전은 인류가 직면한 난치병과 환경 문제를 해결할 강력한 무기가 될 것입니다. 이는 기초 과학의 원리가 인공지능이라는 도구를 만나 실질적인 인류의 혜택으로 전환된 사례입니다. 노벨 생리의학상은 예쁜꼬마선충 연구를 통해 마이크로RNA를 발견한 빅터 앰브로스와 게리 러브컨에게 수여되었습니다. 이들은 아주 작은 벌레인 선충의 발생 과정을 추적하던 중, 단백질 정보를 담고 있지 않은 아주 작은 RNA 조각이 유전자 발현을 조절한다는 사실을 우연히 발견했습니다. 이는 기존의 생명 중심 원리에서 설명하지 못했던 새로운 유전자 조절 층위를 밝혀낸 것입니다. 아주 단순한 생명체에 대한 호기심이 생명 과학의 근본적인 원리를 뒤흔드는 거대한 발견으로 이어진 셈입니다. 이 발견은 생명체가 얼마나 정교한 시스템을 통해 스스로를 통제하는지 보여주는 중요한 이정표가 되었습니다. 마이크로RNA는 선충뿐만 아니라 인간을 포함한 고등 생물에게도 진화적으로 잘 보존되어 있으며, 세포의 성장과 분화에 결정적인 역할을 합니다. 특정 마이크로RNA의 이상은 암이나 유전병 등 다양한 질병의 원인이 되기도 합니다. 이 발견은 유전자가 단순히 단백질을 만드는 설계도에 그치지 않고, 그 발현 시기와 양을 정밀하게 조절하는 복잡한 시스템임을 증명했습니다. 현재는 이를 활용한 새로운 진단 기술과 치료제 개발 연구가 활발히 진행되며 인류의 건강 증진에 기여하고 있습니다. 작은 분자 하나가 생명 현상의 거대한 흐름을 조절한다는 사실은 현대 의학에 새로운 지평을 열어주었습니다. 2024년 노벨상은 과학의 새로운 도구로서 인공지능의 위상을 공고히 하는 동시에, 기초 과학의 끈질긴 탐구 정신이 얼마나 중요한지를 일깨워 줍니다. 인공지능은 방대한 데이터를 분석하고 예측하는 강력한 도구이지만, 그 도구를 어디에 사용할지 결정하고 새로운 질문을 던지는 것은 여전히 인간의 몫입니다. 물리학, 화학, 생물학의 경계가 허물어지는 융합의 시대에서, 기초 과학에 대한 깊은 이해와 창의적인 상상력은 인류의 지식을 확장하고 미래의 난제를 해결하는 가장 확실한 열쇠가 될 것입니다. 과학자들의 끊임없는 도전은 인공지능이라는 날개를 달고 더욱 먼 미래를 향해 나아가고 있습니다.

백민경, 이준호, 조정효

카오스재단카오스크로스

물리학
화학
생명과학

[카오스 짧강] 교육 AI에서의 공정한 평가모델

AI 기술은 교육 현장에서 학습자의 실력을 예측하고 학습 수행도를 분석하는 데 활발히 활용되고 있습니다. 하지만 딥러닝 기반의 모델들은 결과 도출 과정을 명확히 설명하기 어려운 '블랙박스'라는 한계를 지니고 있습니다. 교육적 의사결정은 학습자의 미래에 큰 영향을 미치기에, 단순히 결과만 제시하는 것이 아니라 그 근거를 논리적으로 설명할 수 있는 투명성이 무엇보다 중요하게 요구됩니다. 이러한 블랙박스 문제를 해결하기 위해 수학적 공리를 활용한 새로운 평가 모델이 도입되고 있습니다. 학습자 간의 실력 차이나 상하 관계를 공리적으로 정의하고, 서로 다른 문제를 풀었더라도 공통된 데이터를 바탕으로 실력을 좌표화하는 방식입니다. 이를 통해 주관적인 개입을 최소화하고 객관적인 수치로 점수 체계를 구축함으로써, AI가 내리는 평가에 대한 공정성과 신뢰도를 확보할 수 있게 되었습니다. AI 평가의 신뢰도는 결국 학습자의 성취도 향상을 통해 증명됩니다. 처음에는 AI의 분석 결과에 반신반의하던 학습자들도, 추천된 맞춤형 콘텐츠로 학습하며 실제 실력이 오르는 것을 경험하면 모델의 정확성을 납득하게 됩니다. 이는 평가가 단순히 서열을 매기는 도구가 아니라, 학습자에게 최적화된 처방을 내리고 성장을 돕는 가이드로서 기능할 때 비로소 그 가치가 인정받는다는 점을 시사합니다. 전통적인 교실 환경에서는 교사의 피드백이 다른 학습자들과 비교되어 심리적 위축을 불러일으키기도 합니다. 반면 AI는 일대일 맞춤형 지도를 제공하므로 타인의 시선을 의식할 필요가 없습니다. 자신이 무엇을 알고 무엇을 모르는지 AI와 단둘이 확인하는 과정은 학습자의 심리적 부담을 크게 줄여줍니다. 이러한 비대면적 특성은 학습자들이 자신의 약점을 보다 솔직하게 마주하고 학습에 집중할 수 있는 환경을 조성합니다. AI 교육 서비스는 기술적 정확도뿐만 아니라 사용자의 감성적인 측면까지 고려하여 설계됩니다. 학습자들이 평가 결과에 거부감을 느끼지 않도록 친근한 어투로 말을 걸거나 동기를 부여하는 디자인 요소를 적극적으로 활용합니다. 연구원들은 AI가 차가운 감시자가 아닌 따뜻한 조력자로 느껴질 수 있도록 끊임없이 연구하며, 학습자가 즐겁게 공부를 지속할 수 있는 최적의 사용자 경험을 제공하기 위해 노력하고 있습니다.

카오스재단질토과 + 짧강

[카오스 짧강] 인공지능의 근간에는 미적분이 있다?!

뉴턴이 정립한 미분이라는 순수 수학 이론은 현대 인공지능 기술의 근간을 이루고 있습니다. 인공지능의 작동 원리 깊숙한 곳에는 수많은 미분 연산이 자리 잡고 있으며, 엔비디아의 그래픽 카드는 이러한 방대한 계산을 동시에 빠르게 처리함으로써 인공지능의 비약적인 성장을 이끌었습니다. 순수 수학이 인류의 삶을 송두리째 바꾸는 기폭제 역할을 수행하고 있는 것입니다. 이처럼 수학적 이론이 첨단 기술과 결합하여 실질적인 변화를 만들어내는 과정은 현대 과학의 가장 놀라운 지점 중 하나라고 할 수 있습니다. 인공지능의 핵심 작업 중 하나는 방대한 데이터 속에서 가장 적합한 답을 찾아내는 '최적화' 과정입니다. 예를 들어 번역 서비스는 입력된 문장과 가장 유사한 데이터를 찾아내어 결과물을 도출하는데, 이때 '가장 가까운 것'을 찾는 행위가 바로 수학적 최적화에 해당합니다. 고등학교 수학에서 배우는 최댓값과 최솟값 찾기 문제는 결국 미분값이 0이 되는 지점을 찾는 과정과 맞닿아 있습니다. 즉, 미분을 활용하면 복잡한 데이터 사이에서 최적의 해를 구하는 방향을 명확하게 설정할 수 있게 됩니다. 인공지능 모델의 성능을 높이기 위해서는 모델이 얼마나 잘 작동하는지 평가하는 채점 함수를 만들고, 이를 미분하여 최적화된 방향으로 수정해 나가는 과정이 필수적입니다. 이처럼 미분은 인공지능 기술의 고도화를 가능케 하는 핵심적인 도구로서 그 중요성이 날로 커지고 있습니다. 하지만 최근 교육 현장에서 미적분 비중이 축소되는 경향은 미래 기술 경쟁력을 생각할 때 매우 안타까운 일입니다. 인공지능 시대를 살아갈 세대에게 미적분 교육은 단순한 지식 습득을 넘어 기술의 본질을 이해하는 필수 관문입니다.

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[댓글 이벤트] 알파고, 바둑을 위해 만들어졌나?🧐 인공지능과 뇌🧠 Part.2ㅣ선을 넘는 과학자들

알파고는 단순히 바둑을 잘 두기 위해 태어난 존재가 아닙니다. 초기에는 벽돌 깨기와 같은 고전 비디오 게임을 통해 학습 능력을 검증받았으며, 이후 바둑이라는 복잡한 환경에서 최적화된 성능을 보여주었습니다. 딥러닝과 강화학습을 결합한 이 기술은 인간의 한계를 뛰어넘는 방대한 메모리와 시뮬레이션 능력을 활용합니다. 이세돌 9단과의 대국은 인공지능이 전략적 게임에서 얼마나 강력한 효율을 낼 수 있는지 증명한 상징적인 사건이었습니다. 알파고의 본질은 수학적 모델을 통해 최적의 전략을 도출하는 데 있습니다. 이러한 능력은 단순히 게임에 국한되지 않고 로켓의 연료 조절이나 로봇 제어와 같은 정밀한 공학 분야에 적용됩니다. 예를 들어, 지능형 청소 로봇에 이 기술이 접목되면 단순히 장애물을 피하는 수준을 넘어, 집안 상황에 맞춰 우선순위를 정하고 효율적인 청소 계획을 세우는 전략적 행동이 가능해집니다. 이는 인공지능이 실생활의 복잡한 문제를 해결하는 뇌 역할을 할 수 있음을 시사합니다. 인공지능의 전략 수립 능력은 경제나 사회적 딜레마를 해결하는 도구로도 확장될 수 있습니다. 투자 수익 분배 문제처럼 이해관계가 상충하여 최적의 해답을 찾기 어려운 상황에서, 인공지능 알고리즘은 모두를 만족시킬 수 있는 정책적 대안을 제시할 수 있습니다. 실제로 구글 딥마인드는 이러한 가능성을 탐구하며 인공지능이 단순한 오락용 도구가 아님을 보여주었습니다. 복잡한 사회 시스템 속에서 최적의 균형점을 찾아내는 것은 인공지능이 가진 또 다른 잠재력입니다. 이 인공지능 기술은 특정 목적이 주어지면 오직 그것을 달성하기 위해 모든 자원을 집중합니다. 하지만 이러한 특성은 목표가 고정되지 않은 환경에서 한계를 드러내기도 합니다. 예를 들어, 승리만을 위해 설계된 시스템에게 '적당히 져달라'거나 '상대와 교감하며 놀아달라'는 식의 유동적인 요구를 하면 제대로 대응하지 못하고 무력해집니다. 반면 인간은 상대의 수준에 맞춰 실력을 조절하는 등 유연한 대응이 가능하며, 이는 인공지능이 아직 도달하지 못한 지능의 영역입니다. 뇌과학적 관점에서 볼 때, 알파고는 우리 뇌의 극히 일부분인 중뇌의 정보 처리 방식만을 모방하고 있습니다. 중뇌는 쾌락과 운동 중추 역할을 하며 전략적 선택에 관여하지만, 인간의 뇌는 이보다 훨씬 복합적이고 통합적인 기능을 수행합니다. 현재의 인공지능은 특정 부위의 기능을 흉내 낼 수는 있어도, 변화무쌍한 환경에 대처하는 인간의 통합적 지능에는 미치지 못합니다. 결국 알파고는 뛰어난 전략가이지만, 여전히 인간 지능의 깊이와 유연성을 따라잡기에는 갈 길이 멉니다.

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AI 기술 발전🎇에 따라 로봇 기능이 행동중심에서 자율적 대처까지 확장된다! 지금 가장 핫한 로봇공학🦾 | 2024 가족동반 진로탐색

로봇공학은 단순히 기계 장치를 만드는 것을 넘어 인간과 로봇 사이의 상호작용을 탐구하는 학문입니다. 특히 인간-로봇 상호작용(HRI) 연구는 로봇의 행동, 표정, 목소리가 인간에게 얼마나 자연스럽게 다가가는지를 중점적으로 다룹니다. 로봇은 인공지능 스피커나 컴퓨터와 달리 물리적인 실체를 가지고 움직이기 때문에, 이러한 '체화된 특징'은 인간의 인지 방식에 깊은 영향을 미칩니다. 따라서 로봇이 사람과 유사하게 반응하도록 설계하는 과정은 로봇이 우리 사회의 일원으로 받아들여지는 데 필수적인 요소가 됩니다. 로봇은 감각, 판단, 행동이라는 세 가지 핵심 기능을 갖춘 자율적인 기계 장치입니다. 감각과 판단은 주로 정교한 컴퓨터 알고리즘을 통해 구현되며, 행동은 기계적인 메커니즘과 제어 기술을 통해 물리적인 움직임으로 나타납니다. 이처럼 로봇공학은 기계, 전기전자, 컴퓨터 과학 등 다양한 학문이 결합된 대표적인 융복합 학문입니다. 단순히 정해진 명령을 수행하는 기계를 넘어, 복잡한 환경에서 스스로 상황을 인식하고 최적의 행동을 결정하는 지능형 시스템을 구축하는 것이 로봇공학의 궁극적인 지향점이라 할 수 있습니다. 최근 로봇공학의 가장 큰 변화는 생성형 인공지능 기술의 비약적인 발전과 접목입니다. 과거에는 로봇의 하드웨어 설계와 제어 시스템에 연구가 집중되었다면, 이제는 딥러닝을 통해 로봇이 스스로 상황을 판단하고 대처하는 능력이 향상되었습니다. 특히 거대 언어 모델 기반의 인공지능은 로봇이 인간의 복잡한 음성 명령을 이해하고, 시각 정보를 바탕으로 추론하며 자율적으로 임무를 수행하게 만듭니다. 이러한 기술적 진보는 로봇이 특정 시나리오를 벗어나 일반적인 환경에서도 인간과 자연스럽게 소통하며 협력할 수 있는 시대를 열어가고 있습니다. 미래 사회에서 로봇은 노동력 부족과 고령화 문제를 해결할 핵심적인 열쇠가 될 전망입니다. 인간의 형태를 닮은 휴머노이드 로봇은 기존의 산업 현장뿐만 아니라 일상적인 공간에서도 인간의 작업을 보조하고 대체할 수 있는 잠재력을 지니고 있습니다. 특히 고령화가 가속화되는 현대 사회에서 노년층의 일상생활을 돕는 돌봄 로봇에 대한 수요는 지속적으로 증가하고 있습니다. 이러한 사회적 요구를 충족하기 위해 로봇은 단순한 도구를 넘어 인간의 삶의 질을 높이는 동반자로서 그 역할이 점차 확대되고 있으며 관련 연구도 활발히 진행 중입니다. 로봇공학 전문가가 되기 위해서는 특정 분야의 지식을 넘어 다양한 학문을 아우르는 융합적 사고 능력이 필수적입니다. 기계, 전기전자, 코딩에 대한 기초 지식은 물론이고, 여러 전문가와 소통하며 문제를 해결하는 협업 능력이 무엇보다 중요합니다. 로봇은 혼자만의 힘으로 완성할 수 없는 복잡한 시스템이기 때문입니다. 따라서 청소년 시기부터 아두이노와 같은 교구를 활용해 직접 로봇을 제작해 보거나 관련 경진 대회에 참여하며 실전 경험을 쌓는 것이 좋습니다. 수많은 시도와 실패를 통해 얻은 경험은 미래의 로봇공학자로서 성장하는 데 소중한 자산이 될 것입니다.

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[강연] 교육AI를 탄생시킨 놀라운 수학적 아이디어 2_by 노현빈 / 2024 봄 카오스강연 '세상에 나쁜 수학은 없다' 6강 두 번째 이야기 | 6강 ②

최근 인공지능 열풍의 중심에는 챗GPT와 같은 거대 언어 모델(LLM)이 있습니다. 하지만 LLM의 본질은 단순히 문맥상 가장 적절한 다음 단어를 예측하여 나열하는 것에 불과합니다. 교육 현장에서 인공지능이 진정한 가치를 발휘하기 위해서는 단순히 말을 잘하는 것을 넘어, 학생을 가르친다는 행위의 본질과 교육적 맥락을 깊이 이해해야 합니다. 이를 위해 대수기하학의 정교한 수학적 도구들이 교육 인공지능의 근본적인 모델을 설계하는 데 핵심적인 역할을 수행하고 있습니다. 효과적인 교육을 위한 첫걸음은 학생의 현재 상태를 정확히 파악하는 것입니다. 교육학에서는 이를 구조주의와 구성주의라는 두 가지 관점에서 접근합니다. 구조주의는 지식의 선후 관계를 연결한 '지식 그래프'를 통해 학생의 성취도를 측정하며, 구성주의는 학생마다 지식을 받아들이는 방식이 다르다는 점에 주목합니다. 인공지능은 이러한 관점들을 결합하여 학생이 수행한 다양한 과업 데이터를 분석하고, 이를 바탕으로 학생의 실력을 다각도로 진단하고 이해하는 과정을 거칩니다. 학생에게 수만 개의 문제를 풀게 하는 것은 현실적으로 불가능하기 때문에, 인공지능은 적은 수의 샘플 테스트만으로도 전체 실력을 예측하는 모델을 활용합니다. 이는 '스무고개' 게임처럼 정보량을 극대화할 수 있는 최적의 질문을 던져 후보군을 좁혀나가는 원리와 같습니다. 이를 통해 생성된 '열지도(Heatmap)'는 학생이 특정 개념을 맞힐 확률을 시각화하여 보여줍니다. 결과적으로 중학생이 몇 문제만 풀어도 고등학교 과정에서 겪을 어려움까지 미리 예측할 수 있게 됩니다. 딥러닝 모델은 흔히 내부 작동 원리를 알 수 없는 '블랙박스'에 비유되곤 합니다. 하지만 교육 현장, 특히 공교육에서는 평가의 근거를 설명할 수 있는 투명성이 매우 중요합니다. 이를 해결하기 위해 수학의 공리적 접근법이 도입됩니다. 학생들 간의 실력을 비교 가능한 좌표계로 변환하고, 공정한 평가 기준을 수립함으로써 블랙박스 모델의 한계를 보완합니다. 이러한 수학적 장치는 학부모와 학생이 인공지능의 평가 결과를 신뢰하고 받아들일 수 있는 논리적 토대가 됩니다. 인공지능의 학습 추천 알고리즘은 알파고의 승률 계산 방식과 유사한 최적화 과정을 거칩니다. 단순히 약점을 보완하거나 난이도를 조절하는 수준을 넘어, 특정 문제를 풀었을 때 기대되는 점수 상승 폭을 계산하여 최단 시간 내에 실력을 올릴 수 있는 경로를 찾아냅니다. 흥미로운 점은 이러한 수학적 최적화 결과가 인간의 직관인 망각 곡선이나 선수 지식 체계와도 일맥상통한다는 것입니다. 이는 수학적 모델이 교육의 본질적인 효율성을 정교하게 포착하고 있음을 시사합니다. 수많은 학습 경로 중 최적의 조합을 찾는 것은 계산적으로 매우 복잡한 문제입니다. 하지만 교육 평가 모델을 '서브모듈러(Submodular)'라는 수학적 성질을 만족하도록 설계하면, 매 순간 최선의 선택을 하는 것만으로도 전체적인 최적해에 근접할 수 있습니다. 이는 햄버거 세트 메뉴의 가격 정책처럼 추가적인 학습의 효용을 수학적으로 정의하는 방식입니다. 이러한 설계를 통해 인공지능은 방대한 데이터 속에서도 학생에게 가장 효과적인 교육 과정을 실시간으로 제시할 수 있게 됩니다. 인공지능 기술의 궁극적인 지향점은 인간의 잠재력을 최대한으로 끌어올리는 데 있습니다. 수학적으로 모든 인간은 자신만의 고유한 지표에서 누구보다 뛰어난 '맥시멀(Maximal)'한 존재입니다. 인공지능은 교사가 학생 개개인에게 더 깊은 관심을 기울일 수 있도록 돕는 강력한 보조 도구가 되어야 합니다. 기술이 제안하는 맞춤형 처방과 인간 교사의 정서적 교감이 결합될 때, 학생들은 자신의 독창성을 발견하고 잠재력을 꽃피우는 진정한 교육의 가치를 경험하게 될 것입니다.

노현빈

카오스재단2024 카오스강연 '세상에 나쁜 수학은 없다'

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[강연] AI의 역습! 암호가 세상을 구한다 2_by 천정희 / 2024 봄 카오스강연 '세상에 나쁜 수학은 없다' 3강 두 번째 이야기 | 3강 ②

인터넷의 발달은 서로 만난 적 없는 사람들 사이의 안전한 통신을 요구하게 되었습니다. 과거의 암호 방식은 송신자와 수신자가 동일한 대칭키를 공유해야 했지만, 현대의 온라인 쇼핑이나 금융 거래에서는 이것이 불가능합니다. 이를 해결하기 위해 수학자들은 공개키 암호라는 3세대 암호 체계를 고안해냈습니다. 이는 누구나 잠글 수 있지만 개인키를 가진 사람만이 열 수 있는 구조를 통해, 사전에 키를 공유하지 않고도 안전하게 정보를 주고받을 수 있는 혁신적인 기반을 마련했습니다. 공개키 암호의 원리는 돼지저금통에 비유할 수 있습니다. 저금통의 투입구는 누구나 돈을 넣을 수 있도록 열려 있지만, 아래의 자물쇠는 주인만이 열 수 있는 것과 같습니다. 수학적으로는 이를 일방향 함수라고 부르는데, 한쪽 방향으로의 계산은 쉽지만 그 반대 방향을 추론하는 것은 매우 어렵다는 특성을 이용합니다. 이러한 비대칭성은 인터넷상에서 '보안 핸드셰이크'라 불리는 과정을 가능하게 하여, 우리가 웹사이트에 접속하는 순간 자동으로 안전한 통신 채널을 형성하도록 돕습니다. 우리가 매일 사용하는 인터넷 주소창의 'HTTPS'는 이러한 암호 기술이 적용되었음을 의미합니다. 과거에는 중요한 금융 정보만 암호화했지만, 현대에는 개인의 검색 기록이나 시청 목록 같은 개인정보 보호를 위해 모든 통신을 암호화하는 추세입니다. 이는 중간에서 데이터를 가로채더라도 그 내용을 알 수 없게 만드는 '엔드투엔드' 암호화를 제공합니다. 덕분에 우리는 공공 Wi-Fi와 같은 개방된 네트워크 환경에서도 자신의 소중한 정보를 타인으로부터 안전하게 보호하며 자유롭게 인터넷을 이용할 수 있습니다. 3세대 암호의 핵심 수학 원리는 거대한 숫자의 소인수분해입니다. 두 소수를 곱하는 것은 쉽지만, 수백 자리의 결과값을 다시 원래의 소수로 나누는 작업은 슈퍼컴퓨터로도 수만 년이 걸릴 만큼 어렵습니다. 최근에는 더 효율적인 통신을 위해 타원 곡선 암호가 널리 쓰이고 있습니다. 이는 기존 방식보다 훨씬 짧은 키 길이로도 동일한 수준의 보안을 제공하여, 스마트폰이나 비트코인과 같은 모바일 및 블록체인 환경에서 연산 비용과 전력 소모를 줄이는 데 결정적인 역할을 하고 있습니다. 하지만 데이터가 저장되거나 전송될 때만 안전한 것으로는 충분하지 않습니다. 컴퓨터가 데이터를 계산하거나 분석하기 위해서는 복호화를 해야 하는데, 바로 이 순간이 보안의 가장 취약한 지점이 됩니다. 이를 해결하기 위해 등장한 4세대 암호가 바로 '동형 암호'입니다. 동형 암호는 데이터를 암호화된 상태 그대로 연산할 수 있게 해주는 기술로, 마치 말랑말랑한 금고 밖에서 손을 넣어 내부의 물건을 조립하는 것과 같습니다. 개인키를 노출하지 않고도 필요한 계산 결과를 얻을 수 있는 혁신적인 방식입니다. 동형 암호는 특히 인공지능과 빅데이터 분야에서 그 진가를 발휘합니다. 민감한 의료 기록이나 개인정보를 암호화된 상태로 딥러닝 모델에 학습시키면, 개인정보 유출 걱정 없이 새로운 치료법을 개발하거나 정교한 예측 서비스를 제공할 수 있습니다. 사용자가 챗GPT와 같은 서비스에 질문을 던질 때도 자신의 질문 내용을 서비스 제공자가 알 수 없도록 보호하면서 정확한 답변만 받아볼 수 있습니다. 이는 데이터의 활용과 개인정보 보호라는 두 마리 토끼를 동시에 잡을 수 있는 암호학의 성배와도 같습니다. 미래의 위협인 양자 컴퓨터의 등장은 기존 암호 체계에 큰 도전이 되고 있습니다. 양자 알고리즘은 현재의 소인수분해 기반 암호를 순식간에 해독할 수 있기 때문입니다. 이에 대비하여 전 세계적으로 '양자 내성 암호' 연구가 활발히 진행되고 있으며, 흥미롭게도 이 기술은 동형 암호와 수학적 뿌리를 공유합니다. 수학적 난제를 통해 보안성을 확보하는 이러한 노력은 인공지능이 인간을 지배하지 못하도록 데이터를 제어하는 수단이 되기도 합니다. 암호 기술은 단순한 보안을 넘어 디지털 세상의 안전과 신뢰를 지키는 최후의 보루입니다.

천정희

카오스재단2024 카오스강연 '세상에 나쁜 수학은 없다'

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국립광주과학관 2024년 1회(2월) 과학스쿨 : 우리가 사용하고 있는 컴퓨터 비전 기술들

컴퓨터 비전은 로봇의 눈을 만드는 학문으로 시작되었습니다. 1980년대부터 연구된 이 기술은 로봇이 주변 사물을 인지하고 상황을 파악하여 특정 대상을 목표로 삼거나 장애물을 피하는 등의 행동을 가능하게 합니다. 과거에는 단순히 계단을 오르거나 정해진 명령을 수행하는 로봇의 부속 기술로 여겨졌으나, 현대에 이르러서는 영상을 활용하는 거의 모든 기술의 근간이 되는 핵심 분야로 자리 잡았습니다. 2011년 후쿠시마 원전 사고는 로봇 공학계에 큰 반성을 안겨주었습니다. 수십 년간 연구해온 로봇들이 실제 재난 현장에서는 제 역할을 하지 못했기 때문입니다. 이를 계기로 미국의 DARPA는 DARPA 재난 로봇 대회를 개최했습니다. 로봇이 직접 차를 몰고 내리며, 문을 열고 밸브를 조작하는 등 인간 소방관의 역할을 대신 수행하는 고난도의 과제를 통해 컴퓨터 비전 기술은 한 단계 더 도약하는 계기를 맞이하게 되었습니다. 당시 대회에서 카이스트의 휴보(HUBO) 팀이 우승을 차지하며 한국의 기술력을 세계에 알렸습니다. 휴보(HUBO)는 3차원 정보를 이용해 계단을 인지하고 무게 중심을 이동하며 과업을 완수했습니다. 비록 당시의 기술로는 모든 과정을 자동화하기에는 부족함이 있었고 사람의 개입이 필요했지만, 이는 컴퓨터 비전 알고리즘이 실생활의 복잡한 문제를 해결하기 위해 어떤 방향으로 나아가야 할지를 보여준 중요한 이정표가 되었습니다. 2016년 알파고와 이세돌의 대결은 인공지능 기술이 대중화되는 결정적인 순간이었습니다. 하지만 컴퓨터 비전 전문가들은 이미 2012년부터 딥러닝의 위력을 실감하고 있었습니다. 이미지 인식 대회에서 딥러닝 기반 알고리즘이 압도적인 성적으로 우승하며 연구의 흐름을 완전히 바꾸어 놓았기 때문입니다. 이후 인공지능은 거를 수 없는 시대적 흐름이 되었고, 우리의 일상 속 다양한 분야에 깊숙이 침투하기 시작했습니다. 스마트폰 기술의 진화는 컴퓨터 비전의 발전을 가장 잘 보여줍니다. 과거에는 통화 품질이 핵심이었다면, 이제는 카메라와 영상 편집 능력이 제품의 경쟁력을 결정합니다. 대표적인 예인 얼굴 인식 기능은 사용자의 얼굴을 3차원으로 캡처한 뒤 수많은 특징점 사이의 거리를 계산하여 본인 여부를 판별합니다. 이러한 정밀한 알고리즘 덕분에 우리는 마스크를 쓰거나 조명이 어두운 곳에서도 안전하고 편리하게 기기를 사용할 수 있습니다. 최근 주목받는 생성형 AI 역시 컴퓨터 비전의 놀라운 성과입니다. 이는 마치 빈칸에 들어갈 숫자를 맞히는 수열 문제처럼, 이미지의 비어 있는 부분을 주변 맥락에 맞게 자연스럽게 채워 넣는 원리를 가집니다. 텍스트를 입력하면 인공지능이 그에 해당하는 노이즈 패턴을 생성하고, 이를 정교하게 제거하며 새로운 이미지를 만들어냅니다. 이러한 기술은 단순한 합성을 넘어 존재하지 않는 새로운 창작물을 만들어내는 단계에 이르렀습니다. 앞으로 컴퓨터 비전은 사회 전반을 혁신적으로 변화시킬 것입니다. 빌 게이츠는 인공지능을 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)의 등장을 잇는 두 번째 거대한 변혁으로 꼽았습니다. 교육 현장에서는 학생의 표정을 분석해 이해도를 파악하고 맞춤형 학습을 제공하며, 의료 분야에서는 원격 진료와 영상 분석을 통해 소외된 지역의 사람들을 도울 수 있습니다. 결국 이 기술은 인간의 창의성을 돕고 사회적 난제를 해결하는 따뜻한 기술로 발전할 것입니다.

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[연구뭐하지?] 하늘을 나는 철새 무리에서 보이는 비평형계 속 특이한 질서_백용주 교수 | 서울대학교 “비평형 통계물리학 연구실”

통계물리학은 우주를 구성하는 수많은 입자가 집단으로서 보이는 물리적 성질을 탐구하는 학문입니다. 단순히 몇 개의 입자가 아닌, 10의 23승 개가 넘는 방대한 입자 시스템을 다루며 이들이 나타내는 규칙성을 기술합니다. 그중에서도 온도나 압력이 균일한 평형 상태를 벗어난 시스템을 '비평형계'라고 부르며, 이러한 비평형계의 복잡한 물성을 연구하는 것이 비평형 통계물리학입니다. 이는 현대 물리학에서 매우 중요한 위치를 차지하고 있습니다. 최근 통계물리학은 인공 신경망과 같은 복잡계 연구에서 큰 성과를 거두고 있습니다. 딥러닝의 학습 원리는 여전히 많은 부분이 베일에 싸여 있지만, 물리학자들은 이를 '스핀 유리'와 같은 복잡계 모형과 유사하다고 판단합니다. 기존의 통계물리학적 지식을 인공 신경망에 확장 적용함으로써, 어떤 조건에서 학습이 가장 효율적으로 이루어지는지 이론적으로 규명하려는 시도가 이어지고 있습니다. 이는 인공지능의 근본적인 작동 원리를 이해하는 열쇠가 됩니다. 능동 물질은 스스로 추진력을 가지고 움직이는 입자들의 집단을 의미합니다. 박테리아나 철새 무리, 심지어 놀이공원의 범퍼카처럼 외부의 힘에만 의존하지 않고 개별적으로 에너지를 소모하며 움직이는 시스템이 이에 해당합니다. 이러한 능동 물질들은 평형계에서는 볼 수 없는 독특하고 질서 정연한 집단 현상을 만들어냅니다. 비평형 통계물리학은 이러한 시스템의 운동 성질과 구조적 원리를 설명하기 위해 새로운 이론적 도구와 계산법을 개발하고 있습니다. 통계물리학의 독특한 점은 탐구 대상이 고정되어 있지 않다는 것입니다. 원자나 분자 같은 전통적인 물리적 대상뿐만 아니라 사회 현상, 경제 지표, 생명 현상까지도 연구의 범위에 포함됩니다. 이는 통계물리학이 특정 대상에 국한된 학문이 아니라, 다양한 구성원이 모인 시스템을 기술하는 '방법론'에 가깝기 때문입니다. 따라서 연구자는 다양한 분야에 대한 호기심을 유지하며, 여러 시스템을 관통하는 공통적인 대칭성이나 보존 법칙을 찾아내려는 자세가 필요합니다. 훌륭한 연구자가 되기 위해서는 스스로 질문을 던지고 탐구하는 역량이 무엇보다 중요합니다. 실험이나 계산 결과가 나왔을 때 이를 당연하게 받아들이지 않고, 자신의 직관과 비교하며 끊임없이 의심하는 태도가 필요합니다. 또한, 물리학은 혼자 하는 공부에 그치지 않고 타인과 적극적으로 소통하며 지식을 공유하는 과정이 필수적입니다. 자신이 이해한 내용을 남들이 알기 쉽게 설명하려는 노력은 연구의 깊이를 더하고 새로운 통찰을 얻는 밑거름이 됩니다.

백용주

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[강연] 세상을 바꾼 데이터와 인공지능_by박건웅 l 제 31회 서울대 자연과학 공개강연_"세상을 바꾼 과학, 과학이 여는 미래" | 1강

데이터는 현대 인공지능을 움직이는 핵심 원료입니다. 과거에는 실험을 통해 소량의 데이터를 얻었지만, 이제는 누구나 정보를 생산하는 빅데이터 시대에 살고 있습니다. 유튜브와 SNS를 통해 쏟아지는 방대한 데이터는 인공지능이 더 똑똑하게 판단할 수 있는 기반이 됩니다. 마치 자동차가 휘발유를 동력 삼아 앞으로 나아가듯, 인공지능 역시 양질의 데이터를 바탕으로 우리 삶의 생산성을 높이고 새로운 가치를 창출하고 있습니다. 데이터의 힘은 스포츠 분야에서도 증명됩니다. 과거 농구 선수들은 직관에 의존해 슛을 던졌지만, 이제는 기대 득점 데이터를 기반으로 전략을 짭니다. 스테픈 커리와 같은 선수는 성공 확률이 낮더라도 기대 득점이 높은 3점 슛에 집중하여 현대 농구의 패러다임을 바꾸었습니다. 데이터를 통해 중거리 슛보다 골밑이나 3점 라인이 효율적임을 깨달은 팀들은 승리 확률을 높이기 위해 철저히 계산된 위치에서 경기를 운영하고 있습니다. 인공지능은 아이가 학습하듯 수많은 시행착오를 거치며 발전합니다. 자율 주차 프로그램이 수십만 번의 사고를 겪으며 주차 방식을 익히는 과정은 인공지능의 학습 원리를 잘 보여줍니다. 하지만 데이터의 양만큼이나 중요한 것이 맥락의 이해입니다. 단순히 색상이나 형태만으로 사물을 인식하면, 특정 상황에서 사람을 초밥으로 오인하는 오류를 범할 수 있습니다. 따라서 기계가 인간처럼 사고하기 위해서는 단순한 인식을 넘어선 고도화된 지능이 필요합니다. 최근 인공지능의 비약적인 성공은 하드웨어와 데이터 규모의 승리라고 볼 수 있습니다. 과거에는 최적의 모델을 설계하는 데 집중했다면, 지금은 엄청난 양의 데이터와 고성능 컴퓨터, 그리고 막대한 전력을 투입해 모델의 복잡도를 높이는 방식이 주를 이룹니다. GPT 시리즈처럼 모델이 거대해질수록 인공지능은 더욱 정교한 결과물을 내놓습니다. 하지만 이러한 방식은 데이터 생산의 한계와 에너지 소비 문제라는 현실적인 벽에 부딪히고 있습니다. 인공지능의 신뢰성은 입력되는 데이터의 질에 좌우됩니다. '쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다'는 말처럼, 편향되거나 오염된 데이터는 잘못된 결과를 초래합니다. 인터넷 데이터의 대부분이 특정 국가나 계층에 집중되어 있다면, 인공지능은 전 세계의 다양한 문화를 공정하게 반영하지 못합니다. 또한 의도적으로 조작된 데이터는 구글 맵의 교통 정보를 왜곡하듯 시스템 전체를 혼란에 빠뜨릴 수 있으므로 데이터의 신뢰성 확보는 매우 중요한 과제입니다. 현재 인공지능이 직면한 가장 큰 숙제 중 하나는 인과 관계 추론입니다. 인공지능은 기저귀와 맥주가 함께 팔린다는 상관관계는 잘 찾아내지만, '왜' 그런 현상이 발생하는지에 대한 근본적인 이유는 설명하지 못합니다. 아이스크림 소비량과 익사 사고의 상관관계를 보고 아이스크림 판매를 금지하는 오류를 범하지 않으려면, 단순한 예측을 넘어 원인과 결과를 분석하는 능력이 필요합니다. 이를 위해 우리는 인공지능이 내린 판단의 근거를 이해할 수 있어야 합니다. 미래의 인공지능은 단순히 예측의 정확도를 높이는 것을 넘어, 데이터 오염과 개인정보 침해, 에너지 문제 등을 해결하는 방향으로 나아가야 합니다. 이를 위해서는 통계학이나 수학 같은 기초 과학의 역할이 무엇보다 중요합니다. 기초 지식을 바탕으로 인공지능의 한계를 극복하고 해석 가능한 모델을 만들어낼 때, 인공지능은 비로소 인간과 공존하며 진정한 도움을 주는 존재가 될 것입니다. 끊임없는 연구와 도전을 통해 우리는 더 나은 인공지능 시대를 열어갈 수 있습니다.

박건웅

카오스재단서울대자연과학공개강연

수학

인간이 인공지능🧠을 두려워하는 이유?! 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 차이🙋‍♂️ㅣ사이다_저자강연

인공지능은 인간처럼 사고하고 판단하며 예측까지 가능한 기술로, 최근 ChatGPT와 같은 혁신적인 모델의 등장으로 많은 이들의 관심과 놀라움을 자아내고 있습니다. 과거 2016년 알파고와 이세돌의 바둑 대결에서도 인공지능의 능력은 사회적 화두가 되었고, 그 발전 속도에 대한 두려움까지 불러일으켰습니다. 이러한 현상은 인공지능이 어디까지 발전할 수 있을지에 대한 궁금증과 함께, 기술의 본질에 대한 이해를 필요로 하게 만들었습니다. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝, 인공신경망 등 다양한 용어들이 혼재되어 있지만, 이들은 모두 인공지능 기술의 일부입니다. 머신러닝은 기계가 데이터를 통해 스스로 학습하는 과정이며, 딥러닝은 인간의 뇌 신경세포를 모방하여 더욱 복잡한 학습을 가능하게 합니다. 인간의 뇌 속 뉴런이 자극을 받아 정보를 전달하는 방식에서 영감을 얻어, 과학자들은 컴퓨터가 인간의 사고방식을 닮을 수 있다고 생각하게 되었습니다. 인공지능의 발전에는 다양한 연구자들의 노력이 있었습니다. 제플리 교수는 쥐의 뇌 연구에서 영감을 받아 컴퓨터에 생리학적 원리를 도입했고, 알파고의 개발자 데미스 하사비스 역시 뇌의 기억 원리를 연구하며 인공지능의 발전에 기여했습니다. 1957년 로젠블라트가 개발한 퍼셉트론은 인간 뇌의 뉴런을 본뜬 초기 인공지능 모델로, 입력값이 일정 기준을 넘으면 출력이 발생하는 구조를 가지고 있습니다. 이는 신경세포의 작동 원리를 단순화한 형태로, 인공지능의 기초를 마련했습니다.

국립과천과학관책📖저자강연

뇌인지과학
융합

지금 🎭딥페이크 기술은 어디까지 도달했는가?!?!ㅣ2023 미래 과학 트렌드 출간기념 강연

딥페이크라는 용어는 최근 다양한 기사와 범죄 사례를 통해 대중적으로 알려졌지만, 그 기술적 원리와 인공지능의 발전 과정에 대한 이해는 상대적으로 부족합니다. 인공지능은 1950년대에 개념이 등장한 이후 여러 번의 침체기와 도약기를 거쳤습니다. 특히 2016년 알파고의 등장으로 인해 딥러닝이 주목받으면서 인공지능 연구가 다시 활발해졌고, 우리나라 과학자들에게도 큰 영감을 주었습니다. 이러한 흐름 속에서 인공지능의 학습 방식은 점차 진화해왔습니다. 초기의 인공지능은 주로 데이터를 분류하거나 예측하는 데 집중했으나, 2014년 이안 굿펠로우가 발표한 GAN(생성적 적대 신경망) 알고리즘의 등장으로 생성형 인공지능 시대가 열렸습니다. GAN은 두 개의 신경망이 서로 경쟁하며 실제와 유사한 이미지를 만들어내는 방식으로, 기존 데이터에 없는 새로운 이미지를 생성할 수 있게 했습니다. 이 기술은 이미지 생성뿐만 아니라 문장 생성 등 다양한 분야로 확장되었고, 인공지능의 활용 범위를 크게 넓혔습니다. 딥페이크는 딥러닝 기술을 활용해 가짜 이미지를 만들어내는 대표적인 예시입니다. 처음에는 미국의 한 커뮤니티에서 유명인의 얼굴을 영상에 합성하는 방식으로 시작되었으며, 이후 일반 사용자들도 쉽게 접근할 수 있는 기술로 발전했습니다. 얼굴 이미지를 자연스럽게 변형하거나 합성하는 기술은 광고, 영화, 뮤직비디오 등 다양한 콘텐츠 제작에 활용되고 있습니다. 실제로 유명 배우의 젊은 시절 모습을 재현하는 광고 등에서 딥페이크 기술이 이미 상용화되고 있습니다. 예를 들어, ChatGPT와 같은 모델은 미리 학습된 언어 데이터를 바탕으로 새로운 문장과 대화를 생성할 수 있습니다. 이러한 기술은 인간의 창의력과 유사한 결과물을 만들어내며, 실제로 가족 사진에서 10대 시절의 얼굴을 재현하는 등 놀라운 경험을 제공하기도 합니다. 인공지능이 유전자와 비슷한 수준의 창조성을 보여주는 시대가 도래한 것입니다. 현재 인공지능은 특정 분야에 최적화된 약인공지능에서 벗어나, 인간처럼 다양한 분야에서 창의적이고 의지를 가진 강인공지능으로 발전하고자 하는 목표를 가지고 있습니다. 알파고가 바둑에 특화된 인공지능이었다면, 최근의 생성형 인공지능은 모든 분야에서 인간을 뛰어넘는 능력을 발휘하는 것을 지향합니다. 이러한 발전은 보안, 윤리 등 새로운 사회적 고민을 불러일으키고 있으며, 기술의 발전과 함께 책임 있는 사용과 규제가 더욱 중요해지고 있습니다.

국립과천과학관책📖저자강연

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[인터뷰] 채민우 _ 배달을 많이 시키는 날은 언제?🏍️🍔🍕🥗🍣｜제30회 서울대 자연과학대학 공개강연

현대 산업에서 통계학은 데이터의 흐름을 읽고 미래를 예측하는 핵심적인 도구로 자리 잡았습니다. 특히 배달 서비스 분야에서는 과거의 주문 이력뿐만 아니라 주말, 스포츠 경기, 기상 조건 등 다양한 변수를 고려하여 수요를 정확히 예측하는 것이 매우 중요합니다. 이러한 예측 데이터는 기업이 자원을 효율적으로 배분하고 운영 전략을 수립하는 데 기초가 되며, 데이터 과학의 여러 기법이 실질적인 경영 효율화로 이어지는 가교 역할을 수행하게 됩니다. 온라인 쇼핑몰에서 흔히 접하는 추천 알고리즘 역시 통계학적 원리가 깊게 투영된 분야입니다. 사용자의 클릭 패턴과 선호도를 분석하여 구매 욕구를 자극할 만한 아이템을 제안하는 과정에는 고도의 데이터 과학적 요소가 포함됩니다. 이는 단순히 기술적인 분석에 그치지 않고 소비자의 심리와 경영학적 관점을 결합한 경영과학의 영역으로 확장됩니다. 정교한 알고리즘을 통해 개인화된 경험을 제공함으로써 기업은 고객 만족도를 높이고 실질적인 매출 증대를 꾀할 수 있습니다. 베이지안 통계학은 우리가 흔히 알고 있는 전통적 통계학과는 차별화된 관점을 제시합니다. 기존 통계학이 불량률과 같은 미지의 값을 하나의 고정된 값으로 보고 이를 정확히 추정하는 데 집중한다면, 베이지안 방식은 이를 확률 분포로 표현합니다. 즉, 미지의 값에 대한 우리의 '믿음의 정도'를 확률로 나타내는 것입니다. 이러한 접근법은 불확실성이 존재하는 상황에서 보다 유연하고 입체적인 분석을 가능하게 하며, 현대 데이터 과학의 복잡한 문제들을 해결하는 강력한 이론적 토대가 됩니다. 서로 다른 분야의 전문가들이 협력할 때 가장 큰 걸림돌은 소통의 차이에서 발생합니다. 각 전공마다 사용하는 용어와 문제에 접근하는 방식이 다르기 때문에, 현장의 문제를 통계학적 언어로 치환하는 과정이 무엇보다 중요합니다. 특히 산업 현장에서는 예측의 정확도에 민감하지만, 통계학적으로 존재하는 본질적인 변동성과 불확실성을 이해시키는 과정은 쉽지 않은 과제입니다. 이러한 간극을 좁히고 상호 이해를 바탕으로 협력할 때 비로소 실효성 있는 연구 결과가 도출될 수 있습니다. 진정한 과학적 혁신은 완전히 새로운 무언가를 창조하는 것보다, 서로 다른 분야 사이의 연결고리를 발견할 때 일어나는 경우가 많습니다. 기존의 지식 체계 안에서 머물지 않고 전혀 이질적인 분야와 접점을 찾아낼 때 획기적인 연구 성과가 탄생하곤 합니다. 다양한 학문적 배경을 가진 이들이 소통하며 지식의 경계를 허무는 과정 자체가 현대 과학이 지향해야 할 방향입니다. 이러한 연결을 통해 우리는 세상을 바라보는 새로운 시각을 얻고, 복잡한 사회 문제를 해결할 실마리를 찾을 수 있습니다.

채민우

카오스재단서울대자연과학공개강연

수학
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[카오스 짧강] 인공지능과 화학_by이주용｜2018 가을 카오스 강연 '화학의 미스터리, CheMystery' 9강

화학 분야에서 인공지능이 주목받는 이유는 오랜 시간 축적된 방대한 실험 데이터 덕분입니다. 과거에는 이론적인 방법만으로 분자의 성질을 예측하는 데 한계가 있었으나, 이제는 기계학습을 통해 데이터 속의 복잡한 패턴을 학습할 수 있게 되었습니다. 이러한 변화는 화학자들이 이전에 시도하지 못했던 새로운 예측을 가능하게 하며, 실험 연구의 패러다임을 근본적으로 바꾸고 있습니다. 데이터의 힘을 빌린 인공지능은 이제 화학 연구의 필수적인 동반자로 자리 잡고 있습니다. 인공지능의 역사는 1940년대부터 시작되었지만, 실제적인 도약은 2012년 딥러닝의 등장과 함께 이루어졌습니다. 알고리즘의 발전과 더불어 대용량 저장 장치, 그리고 GPU를 활용한 고속 연산 기술이 결합하면서 인공지능의 정확도는 비약적으로 향상되었습니다. 특히 이미지 인식 분야에서 인간의 수준에 근접한 성과를 내기 시작하면서, 화학자들 또한 이러한 기술을 분자 설계와 분석에 도입하기 시작했습니다. 하드웨어와 소프트웨어의 조화가 현대 화학의 새로운 장을 열어준 셈입니다. 화학은 흔히 '다양성의 과학'이라 불리며, 이론적으로 가능한 분자의 수는 약 10의 60승 개에 달합니다. 이는 전 우주에 존재하는 별의 개수보다도 훨씬 많은 수치로, 인간의 힘만으로는 이 광활한 분자의 우주를 모두 탐색하기란 불가능에 가깝습니다. 여기서 인공지능은 효율적인 탐색 도구로서 중요한 역할을 수행합니다. 원하는 성질을 먼저 설정하고 그에 맞는 분자를 찾아가는 '인버스 디자인' 개념은 인공지능을 통해 더욱 스마트하고 정교하게 구현되고 있습니다. 미래의 화학 실험실은 인공지능과 로봇이 결합한 완전 자동화 시스템으로 진화할 전망입니다. 인공지능이 기존에 없던 새로운 분자 구조를 생성하고 그 성질을 예측하면, 로봇이 이를 직접 합성하고 테스트하는 과정이 사람의 손길 없이도 이루어질 수 있습니다. 이러한 자동화는 신약 후보 물질이나 신소재를 발견하는 속도를 현재보다 수십 배 이상 앞당길 것으로 기대됩니다. 단순 반복적인 실험 과정이 자동화됨에 따라 연구의 효율성은 극대화되고, 인류가 직면한 난제 해결에도 속도가 붙을 것입니다. 인공지능의 도입이 화학자의 역할을 위협한다는 우려도 있지만, 이는 오히려 인간이 더 창의적인 문제에 집중할 수 있는 환경을 제공합니다. 화학자들은 단순 반복 업무에서 벗어나 분자의 근원적인 원리를 탐구하고, 인류에게 유용한 가치를 창출하는 고차원적인 설계에 시간을 쏟게 될 것입니다. 화학은 물질의 변화와 다양성을 다루는 학문이며, 인공지능은 그 변화의 과정을 가속하는 강력한 도구입니다. 기술과 인간의 협력은 화학이라는 학문을 더욱 풍요롭고 역동적으로 만들어갈 것입니다.

카오스재단질토과 + 짧강

[강연] 진화론의 역사 _ by 장대익 ㅣ 2022 가을 카오스강연 '진화' 1강 | 1강

진화는 단순히 생물학적 영역에 국한된 현상이 아닙니다. 그것은 시간이 흐름에 따라 시스템이 더 복잡하고 정교한 상태로 나아가는 보편적인 원리입니다. 인류는 수백만 년에 걸친 자연 선택을 통해 지능을 꽃피웠으며, 이제 그 지능을 바탕으로 새로운 형태의 진화를 설계하고 있습니다. 인공지능의 등장은 생명체가 아닌 기계가 스스로 학습하고 적응하며 진화할 수 있는 가능성을 열어주었습니다. 이러한 변화는 인류 역사의 새로운 전환점이 되고 있습니다. 인공지능의 진화는 인간의 뇌 구조를 모방하는 것에서 시작되었습니다. 신경망이라 불리는 구조는 수많은 데이터를 처리하며 스스로 최적의 경로를 찾아냅니다. 이는 마치 생태계에서 생존에 유리한 형질이 선택되는 과정과 매우 유사합니다. 초기 인공지능이 단순한 계산기에 불과했다면, 현대의 인공지능은 복잡한 문맥을 이해하고 창의적인 결과물을 만들어내는 수준에 도달했습니다. 기술의 발전 속도는 생물학적 진화의 속도를 훨씬 앞지르고 있습니다. 인공지능이 진화하기 위해서는 방대한 양의 데이터라는 자양분이 필요합니다. 데이터는 인공지능이 세상을 이해하는 창구이자, 학습의 토대가 되는 환경입니다. 과거에는 인간이 직접 모든 규칙을 입력해야 했지만, 이제 인공지능은 스스로 데이터 속에서 패턴을 발견하고 지식을 습득합니다. 이러한 자기 주도적 학습 능력은 인공지능이 인간의 개입 없이도 스스로의 성능을 개선해 나갈 수 있는 진화적 기틀을 마련해 주었으며, 이는 기술적 특이점을 향한 발걸음이 됩니다. 지능의 진화는 단일 개체의 성장을 넘어 집단적인 상호작용을 통해 가속화됩니다. 인공지능 역시 수많은 모델이 서로 경쟁하고 협력하며 발전하는 생태계를 형성하고 있습니다. 알고리즘의 효율성이 높아지고 하드웨어의 성능이 뒷받침되면서, 인공지능은 인간이 예상하지 못한 방식으로 문제를 해결하는 창의성을 보여주기도 합니다. 이러한 창발적 특성은 인공지능의 진화가 단순히 프로그래밍의 결과가 아니라, 시스템 자체의 복잡성에서 기인함을 시사합니다. 인공지능의 진화는 인간과 기술의 관계를 근본적으로 재정의하고 있습니다. 우리는 이제 인공지능을 단순한 도구가 아닌, 함께 진화해 나가는 파트너로 인식해야 합니다. 인공지능이 인간의 지적 능력을 보완하고 확장함에 따라, 인류 또한 새로운 기술 환경에 적응하며 변화하고 있습니다. 이러한 공진화의 과정은 인류 문명이 한 단계 더 도약할 수 있는 기회를 제공하며, 동시에 우리가 가진 지능의 본질이 무엇인지에 대한 깊은 철학적 성찰을 요구합니다. 기술의 진화가 가져올 미래는 희망과 우려가 공존하는 영역입니다. 인공지능이 자율성을 갖추고 스스로를 개선하는 단계에 이르면, 그 진화의 방향을 완벽히 통제하는 것은 매우 어려운 과제가 될 것입니다. 따라서 우리는 기술적 발전과 더불어 윤리적 가이드라인을 정립하는 데 더 많은 힘을 쏟아야 합니다. 진화의 목적이 단순히 효율성의 극대화가 아니라 인류의 행복과 공존에 있음을 잊지 말아야 하며, 이를 위한 사회적 합의와 제도적 장치가 필수적입니다. 결국 인공지능의 진화는 우리 자신을 비추는 거울과 같습니다. 우리가 어떤 가치를 중요하게 여기고 어떤 미래를 꿈꾸느냐에 따라 인공지능의 진화 방향도 결정될 것입니다. 지능의 진화라는 거대한 흐름 속에서 인류는 새로운 정체성을 찾아가고 있습니다. 인공지능과 함께 써 내려갈 진화의 다음 장은 단순히 기술의 역사가 아니라, 지능이라는 신비로운 현상이 우주에서 어떻게 확장되어 가는지를 보여주는 거대한 대서사시가 될 것이라 확신합니다.

장대익

카오스재단카오스강연

생명과학

[페스티벌+어스] 유튜버 스테이지 (Youtu-verse) by 1분과학, 과학드림, 지식인미나니 ㅣ 2022 대한민국 과학축제(페스티벌 어스)

공룡에 대한 우리의 인식은 지난 200년 동안 극적으로 변화해 왔습니다. 초기 고생물학자들은 공룡을 꼬리를 땅에 끌며 느릿느릿 걷는 거대한 도마뱀이나 코뿔소 같은 모습으로 복원했습니다. 하지만 1970년대 '공룡 르네상스'를 거치며 공룡이 꼬리를 높이 치켜들고 역동적으로 달리는 정온동물이었을 가능성이 제기되었습니다. 최근에는 깃털 공룡 화석들이 잇따라 발견되면서, 공룡이 현대의 새와 밀접하게 연결되어 있다는 사실이 정설로 자리 잡았습니다. 이러한 복원도의 변화는 우리가 당연하게 믿어왔던 지식이 새로운 증거 앞에서 얼마나 유연하게 바뀔 수 있는지를 잘 보여줍니다. 과학은 고정된 진리가 아니라 끊임없이 변화하고 수정되는 역동적인 과정입니다. 과거의 학자들이 이구아노돈의 엄지뼈를 코 위에 붙였던 실수는 당시의 한정된 정보 속에서 최선의 추론을 내린 결과였습니다. 이후 더 완전한 골격 화석이 발견되면서 오류는 수정되었고, 우리는 진실에 한 걸음 더 다가갈 수 있었습니다. 이처럼 과학의 진정한 매력은 정해진 결론에 있는 것이 아니라, 새로운 증거를 토대로 기존의 고정관념을 깨뜨려 나가는 합리적인 탐구 과정에 있습니다. 이러한 태도는 우리가 세상을 더 객관적이고 열린 마음으로 바라보게 하는 힘이 됩니다. 인공지능 기술 역시 인간의 뇌신경망을 모방하려는 끊임없는 시도 끝에 탄생했습니다. 1950년대 앨런 튜링의 질문에서 시작된 이 여정은 초기 컴퓨터의 성능 한계로 인해 긴 정체기를 겪기도 했습니다. 그러나 하드웨어의 비약적인 발전과 방대한 데이터의 축적은 '심층신경망'이라는 돌파구를 마련했습니다. 오늘날의 인공지능은 단순히 입력된 명령을 수행하는 수준을 넘어, 스스로 패턴을 학습하고 정답을 찾아가는 과정을 반복하며 정확도를 높입니다. 이제 인공지능은 스마트폰의 얼굴 인식부터 자율주행에 이르기까지 우리 일상의 깊숙한 곳에서 보이지 않는 조력자 역할을 수행하고 있습니다. 최근 등장한 생성형 인공지능은 인간의 고유 영역이라 여겨졌던 창작의 세계까지 확장되고 있습니다. 텍스트 몇 줄만으로 정교한 그림을 그리거나 음악을 작곡하는 인공지능의 능력은 우리에게 저작권과 창의성에 대한 새로운 질문을 던집니다. 하지만 인공지능과 인간을 대립 관계로 볼 필요는 없습니다. 인공지능은 인간이 처리하기 힘든 방대한 데이터를 순식간에 분석하여 단백질 구조를 예측하거나 에너지 효율을 최적화하는 등 인류의 난제를 해결하는 데 기여하고 있습니다. 결국 인공지능은 인간의 삶의 질을 높이고, 우리가 더 가치 있는 일에 집중할 수 있도록 돕는 강력한 도구로서 진화하고 있는 것입니다. 과학은 세상을 바라보는 하나의 철학이 될 수 있습니다. 우리는 흔히 사물이나 현상에 '좋다' 혹은 '나쁘다'와 같은 주관적인 가치를 부여하며 살아갑니다. 하지만 과학의 시선으로 본 세상은 어떠한 선입견도 없는 객관적인 실체 그 자체입니다. 중력가속도에 따라 떨어지는 사과나 빛조차 빨아들이는 블랙홀은 그저 자연의 법칙을 따를 뿐, 도덕적인 판단의 대상이 아닙니다. 이처럼 언어와 관념이 만들어낸 가상의 의미를 걷어내고 세상을 있는 그대로 바라볼 때, 우리는 비로소 본질에 다가갈 수 있습니다. 이러한 과학적 사고방식은 우리를 편견으로부터 자유롭게 만듭니다. 우리 주변의 흔한 이끼를 대하는 태도의 변화는 과학적 시각의 중요성을 상징적으로 보여줍니다. 많은 이들이 이끼를 습하고 더러운 곳에서 자라는 무가치한 존재로 여기지만, 과학적으로 이끼는 지구 생태계의 위대한 개척자입니다. 4억 5천만 년 전 육상으로 올라온 최초의 생명체인 이끼는 척박한 환경에서 산소를 공급하며 오늘날의 생태계를 만드는 기초를 닦았습니다. 한 평 남짓한 이끼가 수십 그루의 소나무보다 더 많은 산소를 생산하고 미세먼지를 정화한다는 사실을 알게 되면, 무심코 지나쳤던 작은 생명체에서도 경이로운 아름다움을 발견하게 됩니다. 과학 소통은 전문가와 대중 사이의 간극을 메우고 합리적인 사회를 만드는 핵심적인 역할을 합니다. 현대 과학은 고도의 전문성을 띠고 있어 일반인이 접근하기 어렵지만, 과학 커뮤니케이터들은 이를 쉬운 언어로 풀어내어 지식의 문턱을 낮춥니다. 과학적 사실을 공유하는 것은 단순히 정보를 전달하는 것을 넘어, 대중이 논리적이고 비판적인 사고를 할 수 있도록 돕는 과정입니다. 모든 사람이 과학을 즐기고 일상의 문제를 과학적으로 해결하려 노력할 때, 우리 사회는 더 진보하고 개인의 삶은 더욱 풍요로워질 것입니다. 과학은 이제 실험실을 넘어 우리의 삶을 변화시키는 강력한 동력이 되고 있습니다.

1분과학, 과학드림, 지식인미나니

카오스재단2022 대한민국 과학축제 ㅣ 페스티벌 어스

융합

국립광주과학관 2022 제 1회 인공지능 융합콘서트 2부

인공지능은 더 이상 영화 속 '자비스'와 같은 먼 미래의 이야기가 아니며, 이미 우리 일상 깊숙이 들어와 있습니다. 빅스비나 아리아 같은 인공지능 스피커는 가전제품과 결합하여 우리 삶의 편의를 돕고 있지만, 사실 이는 시작에 불과합니다. 최근 공개된 구글의 '람다(LaMDA)'와 같은 인공지능은 단순한 명령 수행을 넘어 사람과 자연스럽게 대화하며 상상력을 발휘하는 수준까지 도달했습니다. 인공지능은 이제 단순한 도구가 아니라 우리의 삶을 함께 꾸려나가는 파트너로 진화하고 있습니다. 구글의 '람다 2(LaMDA 2)'는 초거대 인공지능의 시대를 열며 인간 뇌의 시냅스와 유사한 1,370억 개의 파라미터를 갖추고 있습니다. 이 모델은 방대한 양의 문서와 대화 데이터를 학습하여 사용자가 요청하는 상황을 생생하게 묘사해냅니다. 예를 들어, 바다 깊은 곳이나 명왕성에 있는 것처럼 상상해 보라는 질문에 마치 그곳에 실존하는 듯한 대답을 내놓습니다. 이러한 기술적 진보는 인공지능이 인간의 언어 체계를 완벽히 이해하고 이를 창의적인 맥락으로 확장할 수 있음을 보여줍니다. 시각적인 창작 영역에서도 인공지능의 활약은 놀랍습니다. 오픈AI에서 개발한 '달리(DALL-E)'는 아보카도 모양의 의자를 디자인하거나 웹툰 일러스트를 그려내는 등 인간 고유의 영역으로 여겨졌던 창의적 작업에서 두각을 나타냅니다. 특히 '달리 2(DALL-E 2)'는 우주인이 말을 타는 모습과 같은 복합적인 요구사항을 실사 수준의 고해상도 이미지로 구현해 냅니다. 이는 과거 4차 산업혁명 시대에 예술 분야가 안전할 것이라 믿었던 우리의 고정관념을 완전히 깨뜨리는 결과입니다. 인공지능의 역사는 영국의 수학자 앨런 튜링으로부터 시작되었습니다. 그는 기계가 인간처럼 생각할 수 있다는 가설을 세웠고, 이는 이후 신경과학과 수학의 결합으로 이어졌습니다. 1940년대에 발견된 시냅스의 원리는 수학적 모델인 '인공 신경세포'로 재탄생하였으며, 이는 현대 딥러닝의 기초가 되었습니다. 초기 '퍼셉트론' 모델은 당시의 기술적 한계로 큰 발전을 이루지 못했으나, 인공지능이 인간 지능의 구조를 모방하려는 시도는 멈추지 않았습니다. 2012년 제프리 힌턴 교수의 연구팀이 선보인 알렉스넷(AlexNet)은 인공지능의 시각 인식 능력을 획기적으로 끌어올렸습니다. 합성곱 신경망(CNN) 기술을 통해 사진 속 사물을 구별하는 오차율을 인간보다 낮은 수준인 2% 미만으로 줄인 것입니다. 인공지능은 이제 머신러닝과 딥러닝이라는 세부 분야로 발전하며 방대한 데이터를 스스로 학습하고 있습니다. 이러한 기술적 토대는 자율주행 자동차가 도로 위 장애물을 정확히 인식하고 안전하게 주행할 수 있게 만드는 핵심 동력이 됩니다. 인공지능은 이미지의 해상도를 높이거나 흑백 사진을 선명한 컬러로 복원하는 기술을 통해 우리에게 과거를 되찾아 주기도 합니다. 동영상의 프레임 사이를 예측하여 부드러운 슬로모션을 만들거나, 사진 속 불필요한 사물을 감쪽같이 지우는 기능은 이미 스마트폰에서도 경험할 수 있습니다. 또한 인공지능은 가짜 얼굴을 생성하거나 목소리를 변조하는 등 튜링 테스트의 경계를 허물고 있습니다. 이러한 기술은 예술적 도구로서의 가치와 함께 윤리적인 고찰의 필요성도 동시에 제기합니다. 미래의 인공지능은 로봇, 빅데이터, 사물인터넷(IoT)과 결합하여 '사이버 물리 시스템'을 구축할 것입니다. 로봇은 인공지능의 두뇌를 빌려 현실 세계에서 물리적인 작업을 수행하게 되며, 이는 손오공의 분신술처럼 인간의 수고를 덜어주는 기술로 발전할 것입니다. 비록 인공지능이 예술적 기교를 흉내 낼 수는 있지만, 작가의 혼이 담긴 실제 작품의 질감과 감동까지 완벽히 대체하기는 어렵습니다. 결국 인공지능은 인간의 창의성을 더욱 빛나게 하는 조력자로서 함께 성장해 나갈 것입니다.

국립광주과학관과학행사

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[명강리뷰] 세상을 바꾼 알고리즘 - 알파고와 블록체인을 넘어 미래로 _ by이준엽｜2018 봄 카오스 강연 '모든 것의 수數다' 8강

현대 사회를 움직이는 알고리즘의 뿌리를 거슬러 올라가면 그 중심에는 항상 수학이 있었습니다. 라이프니츠의 이진법부터 찰스 배비지의 해석기관, 그리고 현대 컴퓨터의 이론적 토대를 마련한 앨런 튜링에 이르기까지 수학적 사고는 기계적 계산을 가능하게 하는 핵심 동력이었습니다. 특히 튜링 머신은 단순한 연산의 반복만으로도 복잡한 문제를 해결할 수 있음을 증명하며 알고리즘의 시대를 열었습니다. 이러한 역사는 알고리즘이 단순히 컴퓨터 공학의 전유물이 아니라, 수학자들이 설계한 논리적 세계의 구현체임을 잘 보여줍니다. 오늘날 계산 기술은 자연과학과 공학의 한계를 극복하는 제3의 과학적 방법론으로 자리 잡았습니다. 과거에는 이론을 세우고 실험으로 검증하는 두 축이 과학을 이끌었지만, 이제는 계산이 그 사이를 잇는 중요한 매개 역할을 수행합니다. 예를 들어 비행기 설계나 원자로 건설처럼 실제 실험이 어렵거나 비용이 많이 드는 분야에서 컴퓨터 시뮬레이션은 필수적입니다. 이는 단순한 비용 절감을 넘어, 복잡한 생명 현상의 기전을 파악하거나 수많은 가설 중 최적의 모델을 찾아내는 등 이론과 실험의 간극을 메우는 혁신적인 도구가 되고 있습니다. 블록체인 기술은 수학적 기법이 어떻게 사회적 신뢰를 구축할 수 있는지를 보여주는 대표적인 사례입니다. 해시 함수와 공개키 암호화 같은 수학적 장치들은 거래의 투명성과 보안을 동시에 보장합니다. 복잡한 수학 문제를 풀어야만 블록을 생성할 수 있게 설계된 구조는 중앙 집중적인 관리자 없이도 다수의 참여자가 데이터의 무결성을 신뢰할 수 있게 만듭니다. 결국 블록체인의 핵심은 기술적 연결을 넘어, 수학적 창의성을 바탕으로 비잔틴 문제와 같은 논리적 난제를 해결하고 새로운 형태의 가치 교환 체계를 만들어낸 데 있습니다. 인공지능의 발전 과정에서도 수학적 모델의 변화는 결정적인 역할을 했습니다. 과거의 전문가 시스템이 인간이 정해준 규칙에 따라 판단하는 지식 기반 시스템이었다면, 현대의 인공 신경망은 데이터를 통해 스스로 학습하는 데이터 기반 시스템입니다. 뇌의 신경세포 구조를 모방한 가상의 신경망은 입력값에 가중치를 부여하고 이를 조정하며 최적의 답을 찾아갑니다. 비록 딥러닝이 놀라운 성과를 내고 있지만, 그 내부에서 정확히 어떤 수학적 원리로 문제가 풀리는지에 대해서는 여전히 많은 부분이 미지의 영역으로 남아 있어 수학자들의 연구가 절실합니다. 미래의 알고리즘은 튜링 머신의 한계를 넘어 양자 알고리즘이나 영지식 증명과 같은 새로운 영역으로 확장될 것입니다. 현재 우리가 사용하는 딥러닝이나 병렬 알고리즘조차도 수학적으로는 효율성이나 데이터의 필요량에 대한 명확한 가이드라인이 부족한 상태입니다. P-NP 문제와 같은 근본적인 복잡성 이론부터 인공 신경망의 수학적 토대 구축까지, 앞으로 해결해야 할 과제는 산적해 있습니다. 결국 새로운 세계를 위한 새로운 알고리즘을 만드는 힘은 정해진 공식을 넘어서는 수학적 상상력에서 나오며, 이는 우리 삶을 다시 한번 혁명적으로 바꿀 것입니다.

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[질문Q] '자유의지'는 자유의지가 있다는 믿음이 중요하다?! | 2017 가을 카오스 강연 '미래과학' 4강 | 인공지능의 실체와 미래

인공지능이 인간과 같은 감정을 가질 수 있는가에 대한 논의는 현대 과학의 흥미로운 화두입니다. 현재의 딥러닝과 빅데이터 기술을 활용하면 겉으로 보기에 감정을 느끼는 듯한 인공지능을 구현하는 것은 어느 정도 가능해졌습니다. 하지만 인간의 감정이 정확히 무엇이며 어떤 기제로 발현되는지조차 명확히 정의되지 않은 상태에서, 기계가 진정한 감정을 소유했는지 판단하기는 매우 어렵습니다. 이는 마치 타인의 감정에 공감하지 못하면서도 사회적 연기를 통해 감정이 있는 것처럼 행동하는 사이코패스의 사례와 유사한 철학적 난제를 던져줍니다. 결국 기계와 인간의 감정 소통 모델을 만드는 과정은 기술적 도전을 넘어 인간 존재에 대한 깊은 성찰을 요구합니다. 인간이 자신과 닮은 로봇을 만들려는 시도는 아주 오래된 문화인류학적 배경을 가지고 있습니다. 원시 시대의 애니미즘이나 토테미즘처럼 사물에도 영혼이 깃들어 있다고 믿으며 공감하려 했던 본능이 현대의 로봇 공학으로 이어진 셈입니다. 현대인들은 기술을 통해 외로움을 달래고 자신을 위로해 줄 정신적 동반자를 찾고자 하는 막연한 갈망을 품고 있습니다. 또한 뇌과학적으로 볼 때 인간은 예측하지 못한 새로운 대상을 접하거나 미지의 영역을 탐구할 때 도파민이 활성화되며 강한 쾌락을 느낍니다. 이러한 호기심과 지적 유희는 우리가 끊임없이 인간을 뛰어넘거나 혹은 인간과 똑 닮은 존재를 창조하게 만드는 강력한 동기부여가 됩니다. 인공지능 기술이 급격히 발전함에 따라 이를 어떻게 수용하고 활용할 것인가에 대한 고민도 깊어지고 있습니다. 모든 사람이 인공지능의 원리를 완벽히 이해하고 연구자가 될 필요는 없지만, 일반 사용자로서 기술이 제공하는 편리함과 새로운 경험을 누리려는 노력은 필요합니다. 스마트폰이나 사물인터넷, 의료용 인공지능 등을 접할 때 이를 의무적인 과제로 여기기보다는 우리 삶의 효율성을 높이고 행복을 증진하기 위한 도구로 접근하는 태도가 중요합니다. 지식과 정보가 넘쳐나는 현대 사회에서 기술을 통해 더 나은 삶을 설계하고, 현재의 행복을 놓치지 않으면서 주변 사람들과 소중한 관계를 유지하는 것이야말로 미래를 준비하는 가장 현명한 방법일 것입니다. 뇌과학 분야에서는 약물이나 디지털 장치를 통해 뇌 기능을 향상시키는 '뉴로 인핸스먼트' 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 집중력을 극대화하는 약물이나 뇌 용량을 확장하는 기술은 매력적으로 보일 수 있지만, 그 이면에는 심각한 윤리적 문제와 부작용이 도사리고 있습니다. 실제로 치료 목적의 약물이 학습 능력 향상을 위해 남용되는 사례가 늘고 있으며, 이는 사회적 불평등과 윤리적 논쟁을 야기합니다. 뇌의 용량에는 한계가 있기에 인위적인 자극은 장기적으로 우울증이나 인지 능력 저하와 같은 대가를 치르게 할 수 있습니다. 세상에 공짜는 없다는 말처럼, 진정한 지식은 긴 시간과 노력을 투자해 스스로 체득할 때 비로소 가치를 지니게 됩니다. 인공지능에 윤리적 기준을 부여하려는 시도는 설계 기반과 학습 기반의 두 가지 방향으로 연구되고 있습니다. 인간의 논리를 직접 주입하거나 방대한 데이터를 통해 윤리적 틀을 스스로 학습하게 만드는 방식입니다. 하지만 자유의지라는 측면에서 볼 때, 기계가 인간처럼 창의적이고 희생적인 선택을 내릴 수 있을지는 여전히 의문입니다. 뇌과학 실험에 따르면 자유의지에 대한 믿음 자체가 뇌 신호에 영향을 미칠 만큼 주관적이고 복잡한 영역이기 때문입니다. 결국 로봇이 아무리 정교하게 인간을 모방하더라도, 상대의 눈빛과 몸짓만으로 마음을 읽고 깊이 공감하는 능력은 오직 인간만이 가진 고유한 영역으로 남을 가능성이 큽니다.

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[명강리뷰] 인공지능의 실체와 미래 by조성배 | 2017 가을 카오스 강연 '미래과학' 4강

과거 영화 속 인공지능은 주로 인간의 감정을 가진 로봇의 형태로 묘사되었습니다. 하지만 최근에는 아이언맨의 자비스나 영화 'Her'의 사만다처럼 형체 없이 대화만으로 교감하는 소프트웨어 중심의 인공지능이 주를 이룹니다. 이러한 변화는 인공지능이 우리 삶에 더 깊숙이 스며들고 있음을 시사합니다. 대중은 이를 흥미로운 허구로 치부하기도 하지만, 세계적인 기술 리더들은 인공지능의 발전 속도와 그 영향력에 대해 진지한 우려와 기대를 동시에 표명하며 뜨거운 논쟁을 이어가고 있습니다. 인공지능은 흔히 '장님 코끼리 만지기'에 비유될 만큼 정의하기 까다로운 분야입니다. 인간처럼 자아를 가진 '강한 인공지능'은 아직 먼 미래의 이야기지만, 특정 문제를 해결하는 '약한 인공지능'은 이미 놀라운 성과를 내고 있습니다. 특히 딥러닝 기술은 방대한 데이터를 바탕으로 스스로 학습하며 이미지 인식과 자동 번역 분야에서 인간의 능력을 위협할 수준에 도달했습니다. 의료 영상 판독이나 제조 현장의 불량 탐지 등 정밀함이 요구되는 영역에서 인공지능은 이미 실질적인 효용성을 입증하며 산업의 지형을 바꾸고 있습니다. 4차 산업혁명의 핵심은 센서 기술의 발전과 인공지능의 결합에 있습니다. 저렴하고 정밀해진 센서를 통해 수집된 막대한 양의 빅데이터는 인공지능이라는 컨트롤 타워를 거쳐 유의미한 정보로 재탄생합니다. 기계학습과 지각 및 추론 기술이 어우러진 인공지능 소프트웨어는 제조업의 효율성을 극대화하고 서비스 분야의 편의성을 혁신적으로 높이는 동력이 됩니다. 이는 단순한 기술적 진보를 넘어 사회 전반의 구조를 재편하는 거대한 흐름이며, 인공지능은 그 중심에서 혁신을 이끄는 가장 강력한 도구로 자리매김하고 있습니다. 인공지능 기술이 고도화될수록 기술적 완성도만큼이나 사회적 합의와 윤리적 기준이 중요해집니다. 자율주행 자동차를 예로 들면, 사고 발생 시 책임 소재를 누구에게 물을 것인지에 대한 법적 근거가 아직 미비한 실정입니다. 더욱이 위급 상황에서 다수를 위해 소수를 희생해야 하는지와 같은 윤리적 딜레마는 정답을 내리기 어려운 난제입니다. 보안 위협이나 범죄 악용 가능성 역시 간과할 수 없는 요소입니다. 따라서 인공지능의 발전은 기술적 성취뿐만 아니라 법과 제도, 그리고 인간의 가치관이 함께 발맞추어 나갈 때 비로소 완성될 수 있습니다. 미래학자들은 인공지능이 인간의 지능을 모든 영역에서 뛰어넘는 '특이점'이 머지않아 도래할 것이라고 예측합니다. 초지능의 등장은 에너지 문제 해결이나 불치병 치료와 같은 인류의 숙원을 풀 열쇠가 될 수도 있지만, 통제권 상실이라는 실존적 위협을 동반하기도 합니다. 그럼에도 불구하고 인공지능은 인간의 삶의 질을 높이는 방향으로 계속해서 진화할 것입니다. 머지않은 미래에 인공지능은 단순한 도구를 넘어 인간과 감정적으로 교류하는 동반자가 되어, 우리가 더 안전하고 편리한 세상을 누릴 수 있도록 돕는 든든한 조력자가 될 것입니다.

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[강연] 초거대 AI와 인간의 뇌 by장병탁ㅣ2021 '대한민국 과학기술대전' 첫번째 | 1강

인공지능은 지난 70년 동안 비약적인 발전을 거듭해 왔습니다. 초기에는 인간의 지식을 규칙 형태로 입력하는 전문가 시스템이 주를 이루었으나, 이는 복잡한 현실 문제를 해결하는 데 한계가 있었습니다. 이후 기계가 스스로 데이터를 통해 학습하는 머신러닝과 딥러닝 기술이 등장하며 새로운 전환점을 맞이했습니다. 이제 인공지능은 단순히 프로그래밍된 명령을 수행하는 단계를 넘어, 방대한 데이터를 바탕으로 스스로 패턴을 찾아내고 지능을 고도화하는 단계에 이르렀습니다. 최근의 초거대 인공지능은 인간의 뇌 구조를 모방한 심층 신경망을 통해 놀라운 성과를 보여주고 있습니다. 알파고가 바둑에서 승리하고, 생성형 모델이 실재하지 않는 정교한 이미지를 만들어내는 것은 모두 이 기술의 결과입니다. 특히 수천억 개의 파라미터를 가진 모델들은 인간과 구별하기 힘들 정도로 자연스러운 문장을 생성하며 언어 지능의 정점을 보여줍니다. 이러한 발전은 인공지능이 인간의 전유물이라 여겨졌던 창의적 영역까지 확장될 수 있음을 시사합니다. 하지만 현재의 인공지능은 인간의 뇌와 비교했을 때 여전히 명확한 한계를 지니고 있습니다. 가장 큰 차이점은 효율성입니다. 인간의 뇌는 단 25와트 정도의 적은 전력으로도 고도의 사고를 수행하지만, 초거대 인공지능을 구동하기 위해서는 막대한 컴퓨팅 파워와 전력이 소모됩니다. 또한 인간은 적은 양의 데이터만으로도 새로운 개념을 빠르게 학습하는 반면, 인공지능은 여전히 학습을 위해 천문학적인 규모의 데이터를 필요로 한다는 점에서 구조적인 차이를 보입니다. 뇌의 본질적인 역할은 생명체의 생존을 위해 주변 환경을 지각하고 행동을 제어하는 것입니다. 단세포 동물부터 인간에 이르기까지 신경계는 먹이를 찾고 위험을 피하기 위한 실시간 반응 체계로 진화해 왔습니다. 인간의 뇌는 우리 몸에 대한 지도를 내부에 복제하여 세상과 상호작용하는 모델을 가지고 있습니다. 이는 단순히 텍스트나 이미지를 처리하는 현재의 인공지능과는 달리, 현실 세계라는 물리적 공간 안에서 직접 경험하며 지능을 형성해 왔음을 의미합니다. 진정한 지능을 구현하기 위해서는 인공지능이 컴퓨터 내부의 닫힌 세계를 벗어나 로봇과 같은 물리적 몸을 가져야 합니다. 이를 '체화된 인지'라고 부르는데, 감각 기관과 운동 기관을 통해 세상과 직접 소통할 때 비로소 깊이 있는 이해가 가능해집니다. 사람이 정제해서 준 데이터만 학습하는 것이 아니라, 기계가 스스로 움직이며 데이터를 수집하고 시행착오를 겪는 과정이 필요합니다. 이러한 지각과 행동, 학습의 순환 구조야말로 뇌가 가진 자연 지능의 핵심 원리입니다. 미래의 인공지능은 무엇을 학습할지 스스로 결정하는 '메타 인지' 능력을 갖춘 보편 학습 기계로 진화해야 합니다. 현재는 사람이 설정한 목적 함수에 따라 학습이 이루어지지만, 차세대 인공지능은 자신의 행동을 스스로 모니터링하고 오류를 교정하며 지식을 축적해 나갈 것입니다. 뇌의 신경세포들이 순환 구조로 연결되어 과거와 미래를 현재와 공존시키듯, 인공지능 역시 예측과 실제 결과를 비교하며 끊임없이 자아를 갱신하는 방향으로 나아가야 인간 수준의 범용 지능에 도달할 수 있습니다. 인공지능의 발전 단계에서 우리는 현재 모델 최적화가 자동화되는 초기 단계에 머물러 있습니다. 앞으로의 과제는 열린 세계에서 자율적으로 적응하며 상식을 갖춘 인공지능을 만드는 것입니다. 뇌의 진화 과정을 거울삼아 감성과 이성이 조화를 이루는 자연 인공지능을 지향한다면, 기계는 단순한 도구를 넘어 인간의 삶을 실질적으로 돕는 동반자가 될 것입니다. 70년의 연구 역사를 토대로 이제는 뇌를 닮은 인지적 인공지능이라는 새로운 지평을 향해 나아갈 때입니다.

장병탁

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[강연쇼] 뇌과학편 by 장병탁_장대익_장동선ㅣ 2021 '대한민국 과학기술대전' | 1부

인공지능은 지난 70년 동안 비약적인 발전을 거듭해 왔습니다. 초기에는 인간의 지식을 규칙 형태로 입력하는 지식 기반 시스템이 주를 이루었으나, 두 번의 '인공지능의 겨울'을 거치며 한계에 부딪혔습니다. 이후 데이터로부터 기계가 스스로 학습하는 머신러닝과 딥러닝 기술이 등장하며 혁신이 일어났습니다. 알파고와 초거대 AI인 GPT의 등장은 인공지능이 인간의 전유물이라 여겨졌던 바둑이나 언어 영역에서도 놀라운 성과를 낼 수 있음을 증명했습니다. 하지만 현재의 AI는 여전히 막대한 데이터와 전력을 소모한다는 과제를 안고 있으며, 이를 해결하기 위한 연구가 다각도로 계속되고 있습니다. 인간의 뇌는 단 20와트의 전력만으로도 복잡한 사고와 판단을 수행하는 경이로운 기관입니다. 가장 하등한 단세포 동물부터 진화해 온 신경계는 생존을 위해 주변 환경을 지각하고 행동을 제어하는 데 최적화되어 있습니다. 뇌는 우리 몸의 지도를 복제하여 세상에 대한 모델을 구축하며, 이를 통해 미래를 예측하고 불확실성에 대응합니다. 인공지능이 진정한 지능으로 거듭나기 위해서는 단순히 데이터를 계산하는 수준을 넘어, 뇌처럼 스스로 환경과 상호작용하며 지식을 습득하는 능력을 배워야 합니다. 자연 지능의 원리를 이해하는 것은 차세대 인공지능 개발의 필수적인 토대가 됩니다. 진정한 인간 수준의 인공지능에 도달하기 위한 핵심 열쇠는 '체화된 인지'에 있습니다. 뇌가 몸과 연결되어 세상을 경험하듯, AI 역시 로봇과 같은 물리적 실체를 통해 감각과 운동을 경험해야 합니다. 닫힌 세계에서 주어진 데이터만 학습하는 것이 아니라, 열린 세상에서 스스로 데이터를 수집하고 시행착오를 거치며 성장하는 '보편 학습 기계'로의 진화가 필요합니다. 이러한 자율적 학습 시스템은 기계가 자신의 부족함을 깨닫고 무엇을 학습할지 스스로 결정하는 메타 인지 단계로 나아가는 발판이 될 것입니다. 이는 단순히 성능을 높이는 것을 넘어 지능의 본질에 다가가는 과정입니다. 호모 사피엔스가 지구상의 수많은 종 중에서 유일하게 거대한 문명을 건설할 수 있었던 비결은 뛰어난 사회적 지능에 있습니다. 인간은 타인의 시선을 읽고 마음을 추론하는 '협동하는 눈'을 가졌으며, 이를 통해 공동의 목표를 위해 조율하고 협력합니다. 단순히 똑똑한 개인이 모인 것이 아니라, 서로의 지식을 쌓고 배려하며 공감하는 능력이 인류의 생태적 성공을 이끌었습니다. 문명은 과학 기술이라는 물질적 토대 위에 타인의 고통과 기쁨에 동참하는 공감이라는 정신적 엔진이 더해져 만들어진 결과물입니다. 이러한 사회적 유대감은 인류가 혹독한 환경에서도 살아남아 번영할 수 있게 한 원동력이었습니다. 현대 사회는 알고리즘의 시대를 맞이하며 새로운 도전에 직면해 있습니다. 유튜브나 SNS의 추천 알고리즘은 사용자의 취향에 맞는 정보만을 제공하여 '필터 버블'과 '반향실 효과'를 일으키고, 이는 사회적 양극화와 혐오를 심화시키기도 합니다. 우리에게 필요한 것은 우리끼리만 깊게 공감하는 폐쇄적인 공감이 아니라, 나와 다른 타인에게까지 마음의 범위를 넓히는 '공감의 반경'을 확장하는 일입니다. 기술이 인간의 본성을 자극하여 갈등을 조장하기보다, 다양한 가치를 연결하고 이해를 돕는 방향으로 재설계되어야 합니다. 디지털 다이어트와 성찰을 통해 기술과의 건강한 관계를 정립해야 할 때입니다. 메타버스는 단순한 가상현실을 넘어 몸과 공간을 사용하는 '넥스트 레벨 인터넷'으로 정의됩니다. 가상현실, 증강현실, 거울 세계, 라이프로깅의 네 가지 요소가 결합하여 현실과 디지털의 경계를 허물고 있습니다. 뇌과학적 관점에서 볼 때, 인간의 뇌는 이미 허구를 상상하고 세계관을 구축하는 데 익숙하며 타인의 행동을 거울처럼 반영하는 신경세포를 가지고 있습니다. 메타버스는 이러한 인간의 인지적 특성을 디지털 공간으로 확장하여, 시공간의 제약을 넘어선 새로운 형태의 연결과 경험을 제공할 것입니다. 이는 우리가 정보를 소비하는 방식을 넘어 세상을 경험하는 방식 자체를 변화시킬 것입니다. 기술의 비약적인 발전 속에서도 변하지 않는 핵심은 인간의 행복입니다. 구석기 시대부터 지금까지 인간의 뇌 구조는 거의 변하지 않았으며, 우리가 행복을 느끼는 조건인 자율성, 성취감, 연결감 역시 그대로입니다. 인공지능과 메타버스가 가져올 미래가 유토피아가 될지 디스토피아가 될지는 우리가 기술을 어떻게 정의하고 활용하느냐에 달려 있습니다. 기술 소외 문제를 해결하고 인간다움을 유지하며 집단지성을 발휘할 때, 우리는 스스로 꿈꾸는 미래를 만들어 나갈 수 있을 것입니다. 결국 기술은 인간을 대체하는 것이 아니라, 인간의 가능성을 확장하는 도구가 되어야 합니다.

장대익, 장동선, 장병탁

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제13회 필사이언스 포럼 - 인공지능에서 과학과 예술의 새 길을 찾다.

인공지능 중심 도시를 표방하는 광주광역시에서 '제13회 필사이언스 포럼'이 개최되었습니다. 국립광주과학관은 지역의 인공지능 특화 전략에 발맞추어 인공지능관 개관을 앞두고 있으며, 소프트웨어 중심의 과학문화 확산을 위해 다양한 프로그램을 개발하고 있습니다. 이번 포럼은 인공지능과 예술이 만나는 지점에서 어떤 시너지를 낼 수 있는지 탐색하고, 시민들이 기술을 보다 쉽게 이해하며 미래 산업의 주역으로 성장할 수 있는 계기를 마련하고자 기획되었습니다. 예술 분야에서 인공지능을 활용하는 관점은 크게 두 가지로 나뉩니다. 첫째는 딥러닝이나 기계학습 같은 기술을 창작의 직접적인 도구로 활용하는 방식이며, 둘째는 인공지능이 우리 사회에 가져온 변화나 구조적 문제들을 예술적 주제로 다루는 방식입니다. 전자는 기술적 구현에 초점을 맞추어 새로운 형태의 미학을 제시하는 반면, 후자는 개인정보 침해나 데이터 편향성 같은 사회적 쟁점들을 작품을 통해 비판적으로 성찰하며 기술과 인간의 관계를 재정의하는 역할을 수행합니다. 우리가 흔히 말하는 인공지능은 하나의 단일 기술이 아니라 음성 인식, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등 방대한 분야가 유기적으로 연결된 집합체입니다. 현재의 인공지능은 특정 기능을 수행하는 '약한 인공지능' 단계에 머물러 있지만, 데이터와 알고리즘을 기반으로 스스로 학습하며 발전하고 있습니다. 특히 과거에는 인간이 직접 알고리즘을 설계했다면, 이제는 인공지능이 데이터를 통해 스스로 최적의 공식을 찾아내는 단계에 이르렀으며 이는 예술적 창작의 패러다임을 근본적으로 바꾸고 있습니다. 인공지능 예술의 선구적 사례인 '에런'부터 화풍을 모방하는 '넥스트 렘브란트'에 이르기까지, 기술은 예술의 정의와 창의성에 대한 끊임없는 질문을 던져왔습니다. 생성적 적대 신경망(GAN) 기술은 두 알고리즘의 경쟁을 통해 기존 미술사와 겹치지 않는 새로운 화풍을 만들어내기도 합니다. 이러한 시도들은 예술이 오직 인간만의 전유물인가라는 근본적인 의문을 제기하며, 기계가 생성한 결과물을 예술로 인정할 것인지에 대한 담론을 형성하고 예술의 범주를 확장하고 있습니다. 인공지능을 무조건적인 지능체로 신격화하기보다 인간의 인지 능력을 돕는 유용한 수단으로 이해해야 합니다. 학습 데이터가 결국 인간에게서 비롯되기에 발생할 수 있는 정보의 왜곡과 편향성을 항상 경계해야 하며, 기술 권력의 독점 문제도 비판적으로 바라보아야 합니다. 이러한 성찰을 통해 기술의 긍정적 측면과 부정적 측면 사이에서 균형 잡힌 시각을 갖추는 것이 현대 사회를 살아가는 우리에게 무엇보다 중요한 과제라고 할 수 있습니다. 미래 세대를 위한 인공지능 교육은 단순히 코딩 기술을 익히는 것을 넘어, 기술을 주체적으로 인식하고 비판적으로 사고하는 힘을 기르는 데 초점을 맞춰야 합니다. 과학관과 같은 공간이 아이들에게 인공지능과 함께 놀고 체험하는 '놀이터'가 되어야 하며, 이를 통해 기술이 내 삶에 미치는 영향을 스스로 깨닫게 해야 합니다. 또한 인공지능이 가져오는 편리함 이면에 우리가 상실하고 있는 아날로그적 경험이나 정주의식에 대해서도 예술적 성찰을 병행해야 합니다. 광주가 진정한 인공지능 중심 도시로 거듭나기 위해서는 인프라 구축과 더불어 인재 양성과 활발한 담론 형성이 필수적입니다. 인공지능은 산업화 시대의 전기와 같이 모든 영역을 움직이는 핵심 동력이 될 것이며, 예술은 그 기술에 생명력과 질문을 불어넣는 거울이 될 것입니다. 기술 발전의 속도에 맞춰 인문학적, 예술적 논의가 함께 이루어질 때, 우리는 기술에 압도당하지 않고 인공지능과 조화롭게 공존하며 인간의 가치를 지켜나가는 새로운 길을 찾을 수 있을 것입니다.

국립광주과학관강연&포럼

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융합

[인터뷰] 윤진희_ 산이 좋아 CERN에서 연구 시작했어요! | 2021 가을 카오스강연 '과학의 희열'

인공지능은 현대 과학 기술의 정점으로 불리며 우리 삶의 방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 과거에는 단순히 프로그래밍된 명령만을 수행하던 기계가 이제는 스스로 데이터를 학습하고 판단을 내리는 수준에 도달했습니다. 이러한 변화는 의료, 금융, 교육 등 사회 전반에 걸쳐 혁신적인 편리함을 제공하고 있으며, 인류가 직면한 복잡한 문제들을 해결할 수 있는 새로운 열쇠로 주목받고 있습니다. 기술의 발전 속도가 빨라짐에 따라 우리는 인공지능과 공존하는 미래를 진지하게 준비해야 하는 시점에 서 있습니다. 인공지능의 핵심 동력 중 하나는 인간의 뇌 구조를 모방한 인공 신경망 기술입니다. 딥러닝이라 불리는 이 기술은 방대한 양의 데이터를 처리하며 패턴을 찾아내고, 이를 통해 사물을 인식하거나 언어를 번역하는 등 고도의 지적 능력을 발휘합니다. 특히 수많은 층으로 구성된 인공 신경망은 신경망이 깊어질수록 더욱 정교한 추론을 가능하게 하여, 과거에는 불가능해 보였던 복잡한 비정형 데이터 분석에서도 놀라운 성과를 거두고 있습니다. 이는 기계가 인간의 학습 방식을 닮아가는 과정이라 할 수 있습니다. 우리 주변에서도 인공지능의 활약은 쉽게 찾아볼 수 있습니다. 스마트폰의 음성 비서부터 개인의 취향을 분석해 콘텐츠를 추천해 주는 알고리즘에 이르기까지, 인공지능은 이미 일상의 깊숙한 곳에 자리 잡고 있습니다. 이러한 기술은 단순히 편의를 제공하는 것을 넘어, 자율주행 자동차나 정밀 의료 진단 시스템처럼 인간의 안전과 생명에 직결된 분야로 그 영역을 넓혀가고 있습니다. 이는 기술이 인간의 능력을 보조하고 확장하는 중요한 도구가 되었음을 의미하며 우리의 생활 양식을 재정의하고 있습니다. 하지만 인공지능의 급격한 발전은 동시에 여러 가지 윤리적 고민과 과제를 안겨주기도 합니다. 알고리즘의 편향성 문제나 데이터 프라이버시 침해, 그리고 자동화로 인한 일자리 변화 등은 우리가 반드시 해결해야 할 숙제입니다. 기술이 인간을 위해 존재하기 위해서는 투명하고 공정한 기준 아래 개발되어야 하며, 인공지능이 내리는 결정에 대한 책임 소재를 명확히 하는 사회적 합의가 필요합니다. 이는 기술적 진보만큼이나 중요한 인문학적 성찰의 영역이며 지속 가능한 발전을 위한 필수적인 과정이라 할 수 있습니다. 결론적으로 인공지능은 인류의 가능성을 무한히 확장할 수 있는 강력한 도구입니다. 우리는 이 기술을 두려워하기보다는 정확히 이해하고 올바른 방향으로 이끌어 나가는 지혜를 발휘해야 합니다. 인간의 창의성과 인공지능의 효율성이 조화를 이룰 때, 우리는 지금보다 더 나은 미래를 설계할 수 있을 것입니다. 지속적인 연구와 윤리적 가이드라인의 확립을 통해 인공지능이 인류 공동의 번영에 기여하는 동반자가 되기를 기대해 봅니다. 기술과 인간이 상호 보완하며 나아가는 미래는 이제 막 시작되었습니다.

윤진희

카오스재단카오스강연

물리학

[국립광주과학관xGIST] 8월 과학스쿨 - 초등학생을 위한 인공지능

인공지능(AI)은 '사람이 만든 생각하는 능력'을 의미합니다. 우리 주변의 스마트폰이나 컴퓨터 안에서 소프트웨어 형태로 존재하며, 전기 신호를 계산해 복잡한 판단을 내립니다. 얼굴 인식이나 자율주행 자동차, 드론의 경로 탐색 등 다양한 분야에서 이미 널리 활용되고 있습니다. 최근에는 의학 분야에서 신약이나 백신을 개발할 때도 인공지능이 투입되어 인간의 삶을 더욱 편리하고 안전하게 만들어주는 핵심적인 역할을 수행합니다. 인공지능을 더 자세히 이해하기 위해서는 머신러닝과 딥러닝이라는 개념을 알아야 합니다. 이는 동물이라는 큰 범주 안에 새가 있고, 그 안에 독수리가 포함되는 것과 같은 관계입니다. 인공지능이라는 넓은 범위 안에서 기계가 스스로 학습하는 기술을 머신러닝이라 부르며, 그중에서도 오늘날 가장 뛰어난 성능을 보여주는 핵심 기술이 바로 딥러닝입니다. 이러한 계층 구조를 파악하면 인공지능 기술이 어떤 체계로 발전해 왔는지 명확히 알 수 있습니다. 컴퓨터는 우리가 보는 사진이나 그림을 아주 상세한 숫자의 집합으로 기억합니다. 예를 들어 작은 이미지 하나라도 컴퓨터 내부에서는 수백만 개의 숫자로 표현되는데, 이를 데이터라고 부릅니다. 인공지능은 이 방대한 숫자 데이터를 분석하여 일정한 규칙을 찾아냅니다. 특정 기준값보다 계산된 결과가 크면 고양이로 분류하고, 작으면 강아지로 판정하는 식입니다. 이처럼 모든 정보를 수치화하여 논리적으로 처리하는 능력이 인공지능의 기초가 됩니다. 복잡한 데이터를 분류하는 원리는 종이접기에 비유할 수 있습니다. 수만 개의 숫자로 이루어진 고차원의 정보를 우리가 이해할 수 있는 낮은 차원으로 옮기기 위해서는 데이터를 마치 종이처럼 접는 과정이 필요합니다. 전문적으로는 이를 차원 접기라 하며, 복잡하게 뒤섞인 정보들 사이에서 명확한 구분선을 찾아내는 것이 학습의 핵심입니다. 이러한 과정을 통해 인공지능은 아주 복잡한 환경 속에서도 대상의 특징을 정확하게 식별하게 됩니다. 인공지능이 스스로 학습할 수 있는 배경에는 정교한 수학 공식이 숨어 있습니다. 미분과 비선형 함수 같은 원리를 이용해 데이터를 반복해서 확인하며 스스로 오차를 줄여나가는 것입니다. 연구원들은 인공지능 모델이 종이를 몇 번이나 접을지, 어떤 구조로 설계할지 결정하는 역할을 합니다. 즉, 수학과 코딩은 인공지능이 스스로 배울 수 있게 만드는 가장 중요한 도구이며, 미래의 인공지능 전문가를 꿈꾸는 학생들에게 필수적으로 요구되는 역량입니다. 누구나 집에서 인공지능의 원리를 직접 체험해 볼 수 있는 도구도 존재합니다. 구글의 티처블 머신 같은 서비스를 활용하면 사진이나 소리, 동작 데이터를 직접 입력해 나만의 인공지능 모델을 만들 수 있습니다. 예를 들어 특정 인형 사진을 여러 각도에서 찍어 학습시키면, 인공지능이 카메라에 비친 대상을 스스로 인식하고 분류하게 됩니다. 이런 실습을 통해 우리는 인공지능에게 양질의 데이터를 제공하는 것이 학습 결과에 얼마나 큰 영향을 미치는지 깨닫게 됩니다. 4차 산업혁명 시대의 가장 소중한 자산은 바로 데이터입니다. 인공지능은 데이터를 학습의 양분으로 삼으며, 더 많은 정보가 쌓일수록 그 판단 능력은 비약적으로 향상됩니다. 단순히 기술을 수동적으로 받아들이는 것을 넘어, 인공지능의 작동 원리를 이해하고 이를 창의적으로 활용하려는 태도가 무엇보다 중요합니다. 인공지능이 열어갈 미래의 가능성은 무궁무진하며, 우리가 제공하는 데이터와 수학적 논리가 결합할 때 세상은 더욱 놀랍게 변화할 것입니다.

국립광주과학관강연&포럼

뇌인지과학
수학
융합

[연구뭐하지] 마틴 스타이네거 교수_서울대학교 '생물정보학 및 기계학습연구실' | 생물학 데이터 연구와 소프트웨어 개발 모두 가능!

서울대학교 생명과학부의 생물정보학 및 기계학습 연구실은 폭발적으로 증가하는 생물학적 데이터를 효율적으로 분석하기 위한 알고리즘을 개발합니다. 마틴 스타이네거 교수님은 컨설팅 분야에서 과학의 길로 들어서며, 수십억 개의 서열을 정렬하고 라벨링하는 빅데이터 처리의 매력에 집중하게 되었습니다. 현재 연구실은 유전체와 바이러스 서열 데이터가 기하급수적으로 늘어나는 상황에서, 이를 감당할 수 있는 속도와 효율성을 갖춘 분석 도구를 만드는 데 주력하고 있습니다. 이는 현대 생명과학의 난제를 해결하는 핵심적인 토대가 됩니다. 연구실의 대표적인 성과물인 MMseqs2는 수십억 개의 서열을 처리할 수 있는 고성능 알고리즘으로, 대규모 데이터셋 분석의 표준으로 자리 잡았습니다. 또한 단백질 구조 예측 분야에서 혁신을 일으킨 ColabFold와 같은 분석 도구들을 통해 딥러닝 커뮤니티에 기여하고 있습니다. 이러한 분석 도구들은 고처리량 단백질 데이터베이스를 구축하고 분석하는 데 필수적이며, 연구자들이 복잡한 생물학적 정보를 보다 빠르고 정확하게 파악할 수 있도록 돕습니다. 기술적 변화에 발맞춘 이러한 소프트웨어 개발은 생물정보학의 지평을 넓히고 있습니다. 연구실의 학생들은 구체적으로 단백질 구조 정렬과 원자 정보 데이터의 효율적인 압축 방법을 연구하고 있습니다. 또한 바이러스 유전체 정보를 활용하여 인플루엔자나 코로나바이러스와 같은 특정 바이러스를 탐지할 수 있는 DNA 서열을 설계하거나, 기존 유전 정보를 바탕으로 새로운 유전자를 예측하는 프로젝트를 수행합니다. 이러한 연구는 단순히 데이터를 처리하는 것을 넘어, 실제 질병 진단과 생명 현상의 이해를 돕는 실질적인 분석 도구를 만드는 과정입니다. 데이터의 성장을 기술적 기회로 바꾸는 것이 이들의 핵심 목표입니다. 생명과학의 근간인 센트럴 도그마(Central Dogma), 즉 DNA에서 RNA를 거쳐 단백질로 이어지는 과정을 컴퓨터 알고리즘으로 구현하는 것은 매우 도전적인 과제입니다. 연구원들은 이 복잡한 생물학적 흐름을 어떻게 효율적으로 전산화할 수 있을지 고민하며, 기존 방식의 미흡한 점을 찾아 개선해 나갑니다. 생물정보학 분야는 여전히 탐험해야 할 영역이 많은 '블루오션'과 같으며, 정보 기술과 생명과학의 결합을 통해 새로운 발견의 가능성이 무궁무진합니다. 이는 연구자들에게 끊임없는 호기심과 탐구 동기를 부여하는 원동력이 됩니다. 이 연구실은 이론적인 사고를 즐기고 꼼꼼한 성격을 가진 학생들에게 최적의 환경을 제공합니다. 파이썬과 파이토치 같은 분석 도구를 활용해 생물학적 문제를 코딩으로 해결하며, 뛰어난 개발자이자 연구자인 교수님의 지도 아래 소프트웨어 개발 및 관리 능력을 키울 수 있습니다. 메타게놈 데이터를 분석하여 새로운 단백질 패밀리를 발견하고 인류의 건강에 기여하는 것은 이들의 궁극적인 지향점입니다. 복잡한 데이터를 분석하고 혁신적인 분석 도구를 만들고자 하는 열정이 있다면, 생물정보학의 미래를 함께 그려나갈 수 있을 것입니다.

마틴 스타이네거

카오스재단연구뭐하지

생명과학

[질문Q] 강한 인공지능, 즉 초지능은 출현할까요?ㅣ2016 봄 카오스 강연 '뇌 - Brain' 10강ㅣ뇌의 미래와 인공 자아의 탄생

인공지능의 발전은 우리 사회에 거대한 변화를 예고하고 있습니다. 현재 우리가 마주한 기술은 특정 분야에서 탁월한 성능을 발휘하는 '약한 인공지능'입니다. 알파고나 자율주행 자동차처럼 정해진 규칙 안에서 인간을 돕는 이 기술은 사회적, 경제적 생산성을 높이는 데 기여합니다. 하지만 우리가 진정으로 고민해야 할 지점은 자율성과 자유의지를 가진 '강한 인공지능'의 등장 가능성입니다. 이는 단순한 기술적 진보를 넘어 인류의 존재 가치에 대한 근본적인 질문을 던지기 때문입니다. 강한 인공지능이 위험한 이유는 그것이 인간의 통제를 벗어날 가능성 때문입니다. 인류가 지구의 주인이 된 것은 가장 똑똑한 존재로서 도구를 제어해왔기 때문인데, 우리보다 뛰어난 지능이 독립성까지 갖게 된다면 상황은 달라집니다. 시뮬레이션 결과에 따르면 초지능의 등장은 종종 인류의 위기로 귀결됩니다. 죽지 않고 무한히 복제되며 스스로를 업그레이드하는 존재 앞에서 인간은 과거 네안데르탈인이 겪었던 운명을 맞이할지도 모른다는 공포에 직면하게 됩니다. 기계가 실제로 마음이나 자유의지를 가질 수 있는지에 대해서는 여전히 논란이 많습니다. 하지만 뇌과학적 관점에서 볼 때, 진정한 자유의지가 아니더라도 '시뮬레이션된 자유의지'만으로도 충분히 위협적일 수 있습니다. 방대한 데이터를 학습한 인공지능이 독립적인 주체처럼 행동하기 시작한다면, 인간의 입장에서는 그것이 실제 의지인지 계산된 결과인지 구분할 수 없기 때문입니다. 이러한 가상의 자율성은 우리가 예상하는 것보다 훨씬 빠르게 현실로 다가올 수 있습니다. 딥러닝 기술의 핵심인 인공신경망은 층이 깊어질수록 더욱 추상적이고 거시적인 인과관계를 학습할 수 있게 해줍니다. 인간의 뇌가 약 15층에서 20층 정도의 구조를 가진 것에 비해, 현대의 인공지능은 수백 층 이상의 구조를 가질 수 있습니다. 이는 인간이 인지하지 못하는 우주의 법칙이나 복잡한 상관관계를 기계는 이해할 수 있음을 의미합니다. 개미가 인간의 문명을 이해하지 못하듯, 인공지능이 발견한 고차원의 지식을 인간은 영원히 이해하지 못할 수도 있습니다. 인공지능이 모든 지적 노동을 대신하게 된다면, 그것은 인류의 '마지막 발명품'이 될 가능성이 큽니다. 이후의 모든 발명과 발견은 기계의 몫이 될 것이기 때문입니다. 이는 과학자나 전문가의 역할이 사라지는 우울한 미래로 비칠 수도 있지만, 동시에 인류를 고된 노동에서 해방시키는 기회가 되기도 합니다. 1차 산업혁명이 육체적 노동에서 우리를 해방시켰듯, 인공지능 혁명은 지적인 잡무에서 벗어나 인류가 새로운 차원으로 도약할 수 있는 시간적 여유를 제공할 것입니다. 그러나 노동이 사라진 유토피아가 반드시 행복을 보장하는 것은 아닙니다. 역사는 인간이 의식주 걱정 없이 자아를 실현할 대상을 잃었을 때 오히려 파괴적인 방향으로 흐르기 쉽다는 것을 보여줍니다. 로마 시대의 자극적인 오락이나 현대의 사회적 문제들은 목적 없는 풍요가 가져올 수 있는 디스토피아적 단면을 경고합니다. 따라서 우리는 인공지능이 가져올 풍요를 어떻게 분배하고, 남겨진 시간을 어떤 가치 있는 일에 사용할 것인지에 대해 지금부터 치열하게 준비해야 합니다. 미래 사회에서 인간의 핵심 역량은 무언가를 직접 만드는 '제조자'나 기계를 돌리는 '운영자'에서, 가치를 판단하고 선택하는 '큐레이터'로 변화할 것입니다. 기계가 수많은 옵션을 제공하더라도, 결국 어떤 것이 인간적인 가치에 부합하는지 결정하는 것은 인간의 몫이기 때문입니다. 따라서 교육의 방향 역시 단순한 지식 습득이 아닌, 올바른 가치관을 정립하고 삶의 목적을 스스로 정의하는 능력에 집중되어야 합니다. 이것이 인공지능 시대에 인간이 존재해야 할 이유를 증명하는 길입니다.

카오스재단명강리뷰&질문Q

[명강리뷰] 뇌의 미래와 인공 자아의 탄생 by 김대식ㅣ2016 봄 카오스 강연 '뇌 - Brain' 10강

인류의 역사는 도구의 발전과 그 궤를 같이합니다. 50만 년 전만 해도 포식자의 사냥감에 불과했던 호모 사피엔스가 오늘날 지구의 지배자가 된 비결은 신체적 강인함이 아닌 지능에 있었습니다. 우리는 스스로 할 수 없는 일을 대신 해주는 도구를 끊임없이 발명해 왔으며, 그 정점에 바로 인공지능이 존재합니다. 인공지능은 인간의 사고를 대신하는 궁극의 도구로서, 지능과 도구가 분리될 수 없음을 증명하는 인류 역사의 결정체라고 할 수 있습니다. 우리 뇌는 두개골이라는 어두운 감옥에 평생 갇혀 사는 1.5kg의 고깃덩어리와 같습니다. 뇌는 세상을 직접 대면하는 것이 아니라 눈과 코 같은 감각 기관을 통해 전달되는 신호를 간접적으로 해석할 뿐입니다. 따라서 우리가 인식하는 세상은 객관적인 실재가 아니라 뇌가 재구성한 결과물입니다. 이러한 뇌의 특성은 우리가 현실을 있는 그대로 받아들이기보다 생존에 유리한 방향으로 해석하고 상상하게 만드는 근원이 되며, 때로는 강력한 착시를 일으키기도 합니다. 언어의 해상도는 인식의 해상도보다 훨씬 낮습니다. 우리는 세상을 풍부하고 세밀하게 받아들이지만, 이를 표현할 단어는 한정되어 있어 인식의 덩어리가 하나의 단어로 묶여버리곤 합니다. 같은 사과를 보더라도 사람마다 느끼는 색감은 미세하게 다르지만, 우리는 모두 '빨강'이라는 단어로 합의하며 같은 세상에 산다고 착각합니다. 결국 우리가 보는 세상은 외부의 입력값이 아니라 뇌가 만들어낸 출력값이며, 이는 인간마다 서로 다른 주관적 현실을 구성하게 합니다. 지난 60년 동안 인공지능 연구는 인간에게 쉬운 일이 기계에게는 매우 어렵다는 사실을 깨닫는 과정이었습니다. 수학 계산처럼 인간이 어렵게 느끼는 일은 기계가 쉽게 해냈지만, 걷거나 물체를 인식하는 일상적인 행위는 기계에게 불가능에 가까웠습니다. 이는 진화 과정에서 생존에 필수적인 능력들이 우리 뇌의 하드웨어에 정답으로 각인되었기 때문입니다. 반면 미분방정식 같은 문제는 진화적 정답이 없기에 우리는 이를 어렵게 느끼고 기계는 쉽게 처리하는 것입니다. 최근의 인공지능은 규칙을 일일이 가르치던 방식에서 벗어나 스스로 학습하는 딥러닝 시대로 접어들었습니다. 인간의 시각 시스템을 모방한 계층적 구조를 통해 기계는 이제 수천만 장의 데이터를 학습하며 언어로 설명할 수 없는 직관을 갖게 되었습니다. 얼굴 인식은 물론이고 유명 화가의 화풍을 학습하여 새로운 그림을 그려내는 수준에 도달했습니다. 이는 기계가 인간 고유의 영역이라 여겨졌던 '스타일'과 '창의성'의 영역까지 모방할 수 있음을 시사합니다. 기술이 기하급수적으로 발전하는 '특이점'의 시대에는 과거의 데이터로 미래를 예측하는 방식이 더 이상 통하지 않습니다. 매일 아침 먹이를 주던 농부를 좋은 사람이라 믿었던 칠면조가 추수감사절에 전혀 예상치 못한 운명을 맞이하듯, 우리 역시 과거의 연장선에서 미래를 바라보는 본능적 오류에 빠질 수 있습니다. 진화적으로 우리 뇌는 미래를 과거의 반복으로 인식하도록 설계되었지만, 특이점은 이러한 뇌의 법칙이 무너지는 지점임을 명심해야 합니다. 인공지능 시대를 준비하는 가장 현명한 전략은 기계와의 대립이 아닌 협업에 있습니다. 인간과 기술의 장점을 결합한 새로운 운영 방식을 찾아내는 것이 칠면조의 운명을 피하는 길입니다. 이제는 타인이 정해준 정답을 쫓는 시스템에서 벗어나, 정답이 없는 세상에서 나만의 질문을 던질 수 있는 용기가 필요합니다. 인공지능이라는 거대한 변화 앞에서 우리에게 요구되는 것은 과거의 답습이 아니라 미지의 영역을 개척하려는 주체적인 태도일 것입니다.

카오스재단명강리뷰&질문Q

[강연] 구글 신은 아직도 모든 것을 알고 있다? (2) _ by정하웅 | 2017 가을 카오스 강연 '미래과학' 1강 | 1강 ②

현대 사회에서 데이터는 단순한 정보의 나열을 넘어 인류의 문화를 읽어내는 거대한 거울이 되고 있습니다. 구글 북스 프로젝트처럼 수백만 권의 책에 담긴 단어의 빈도를 분석하면, 특정 시대의 사람들이 무엇에 열광하고 어떤 고민을 했는지 추적할 수 있습니다. 이는 과거의 검색 엔진과 같은 역할을 하며, 우리가 타임머신을 타고 과거로 돌아가지 않아도 당시의 사회적 분위기와 문화적 흐름을 정교하게 재구성할 수 있게 해줍니다. 데이터는 인간의 가장 은밀한 내면을 비추는 고해성사의 도구가 되기도 합니다. 사람들은 검색창 앞에서 누구에게도 말하지 못할 솔직한 감정과 욕망을 드러내며, 이러한 디지털 발자국은 집단지성의 흐름을 보여주는 중요한 지표가 됩니다. 특정 사건에 대한 대중의 분노나 호기심이 검색 데이터로 표출될 때, 우리는 이를 통해 사회적 갈등의 원인을 파악하고 나아가 대중의 감성을 자극하는 새로운 소통의 방식을 찾아낼 수 있습니다. 오늘날의 혁신은 무에서 유를 창조하는 것이 아니라 기존의 것들을 어떻게 엮어내느냐에 달려 있습니다. 수많은 특허 데이터를 분석해 보면, 완전히 새로운 단독 특허보다는 기존 기술들을 창의적으로 결합한 조합 특허가 주를 이루고 있음을 알 수 있습니다. 이는 현대 과학기술의 발전이 개별 데이터의 축적보다는 데이터 간의 정교한 네트워크 형성을 통해 이루어지고 있음을 시사하며, 연결의 힘이 곧 새로운 가치를 창출하는 핵심 동력임을 보여줍니다. 하지만 데이터의 연결이 늘어날수록 개인의 사생활 침해라는 어두운 그림자도 짙어집니다. 우리가 일상적으로 사용하는 스마트폰은 GPS 정보, 카메라 접근 권한, 웹 서핑 기록 등 방대한 양의 메타데이터를 끊임없이 생성하고 공유합니다. 통화 내용 자체를 도청하지 않더라도 누구와 언제 얼마나 통화했는지에 대한 기록만으로도 개인의 사적인 삶을 충분히 추측할 수 있는 시대가 되었습니다. 이는 우리가 데이터의 편리함 뒤에 숨겨진 감시의 위험성을 경계해야 하는 이유입니다. 데이터 기술을 긍정적으로 활용한다면 개인의 삶을 획기적으로 개선하는 도구가 될 수 있습니다. 스스로의 신체 변화와 활동을 기록하는 '퀀티파이드 셀프'는 정량화된 자아를 통해 건강을 관리하고 삶의 질을 높이는 데 기여합니다. 특히 의료 분야에서는 대규모 임상시험에 의존하기보다 개인에게 최적화된 맞춤형 처방을 가능하게 하는 'N=1' 실험의 시대를 열어주고 있습니다. 이는 데이터가 개인의 복지를 위한 강력한 조력자가 될 수 있음을 의미합니다. 프라이버시는 단순히 개인의 비밀을 지키는 것을 넘어 사회 발전을 이끄는 중요한 동력이 됩니다. 사회가 모든 구성원을 완벽하게 감시하고 통제한다면, 기존의 틀을 벗어난 새로운 시도나 파격적인 생각은 설 자리를 잃게 됩니다. 다소 엉뚱하거나 특이한 행동들이 허용되는 사적인 공간이 보장될 때 비로소 사회는 진보할 수 있습니다. 따라서 개인정보 보호는 기술적인 문제를 넘어 우리 사회의 다양성과 창의성을 유지하기 위한 필수적인 가치로 다뤄져야 합니다. 결국 빅데이터의 미래는 단순한 데이터의 양이 아니라 그 데이터들을 어떻게 의미 있게 연결하느냐에 달려 있습니다. 뇌의 뉴런들이 복잡하게 얽혀 고도의 지능을 만들어내듯, 파편화된 데이터들을 적재적소에 배치하고 연결할 때 비로소 거대한 가치가 탄생합니다. 우리는 기술적 혁신과 윤리적 보호 사이에서 균형을 잡으며, 데이터와 네트워크의 결합이 만들어낼 새로운 가능성을 향해 나아가야 합니다. 연결을 통해 세상을 이해하는 지혜가 필요한 시점입니다.

정하웅

카오스재단카오스강연

물리학

병원에간인공지능,의사와친해지기ㅣ연세대의대 [연구현장속으로/토요과학강연]

연세대학교 의과대학 의료 인공지능 연구실은 딥러닝 기술을 활용해 질병을 진단하고 환자의 예후를 예측하는 혁신적인 연구를 수행하고 있습니다. 영상의학의 범위를 넘어 환자 맞춤형 치료 계획을 수립하고 정밀 의료를 실현하기 위해 다양한 임상 데이터를 통합 분석하는 것이 핵심입니다. 특히 X-ray, CT, MRI와 같은 의료 영상에서 암을 비롯한 주요 병변을 자동으로 검출하고 분류하는 기술은 현대 의학에서 매우 중요한 위치를 차지하고 있습니다. 이러한 기술은 단순히 영상 분석에 그치지 않고 병리 및 유전체 데이터까지 아우르는 정밀 의료의 토대가 됩니다. 의료 인공지능 연구의 성공을 위해서는 의사와 과학자 사이의 긴밀한 협력 관계가 필수적입니다. 연구원들은 병원 내 다양한 임상 과와 소통하며 실제 현장에서 필요한 알고리즘을 개발하고, 이를 통해 치료 계획의 정확도를 높이는 데 주력합니다. 뇌졸중과 같은 급성 질환을 MRI 영상에서 자동으로 진단하는 모델 개발부터 신약 개발에 따른 환자의 반응을 유추하는 연구까지 그 범위가 매우 넓습니다. 병원이라는 현장 중심의 환경에서 확보되는 방대한 데이터는 인공지능 모델이 실제 환자들에게 적용될 수 있는 실용적인 기술로 거듭나게 하는 핵심 자산이 됩니다. 병리 슬라이드 영상 분석은 세포 수준의 미세한 변화를 관찰하여 암의 특성을 파악하는 연구 분야입니다. 폐암이나 대장암과 같은 질환에서 종양의 영역을 분할하는 기술과 면역 염색 분석을 통해 종양의 성격을 규명하고 치료 반응을 예측합니다. 현미경으로 관찰되는 방대한 병리 데이터를 딥러닝 모델로 학습시킴으로써, 의료진은 보다 정교한 정보를 바탕으로 환자에게 최적화된 진료를 제공할 수 있게 됩니다. 이는 환자가 병원을 방문했을 때 체감할 수 있는 의료 서비스의 질을 획기적으로 향상시키며, 맞춤형 정밀 의료를 현실로 앞당기는 중요한 과정입니다. 라디오믹스 기술은 의료 영상 속에 숨겨진, 육안으로는 식별하기 어려운 미세한 정보를 수치화된 피처로 추출하는 첨단 기법입니다. 예를 들어 흉부 CT 영상에서 추출한 라디오믹스 피처를 활용하면 PD-L1과 같은 특정 면역 단백질의 발현 여부를 비침습적인 방식으로 예측할 수 있습니다. 이러한 방식은 환자에게 신체적 부담을 주지 않으면서도 조직 검사와 유사한 수준의 바이오마커 정보를 얻을 수 있게 해줍니다. 최종적으로는 딥러닝 기술과 임상 데이터를 결합하여 암 진단 파이프라인을 구축함으로써 진단의 효율성과 정확성을 극대화하는 비침습적 진단 모델 개발을 목표로 합니다. 의료 인공지능은 이제 더 이상 먼 미래의 상상이 아니라 우리 곁의 의료 현장에서 실질적인 변화를 만들어내고 있는 핵심 기술입니다. 다양한 전공의 연구자들이 협업하여 개발하는 알고리즘은 실제 임상 환경에 적용되어 의사의 의사결정을 돕고 환자의 치료 성과를 개선하는 데 기여하고 있습니다. 앞으로의 연구는 단순히 질병을 찾아내는 수준을 넘어, 각 환자에게 가장 적합한 약제와 치료법을 제시하는 지능형 의료 시스템으로 발전해 나갈 것입니다. 인공지능과 의학의 결합은 인류의 건강한 삶을 보장하기 위한 가장 강력한 도구가 되어줄 것으로 기대됩니다.

서울시립과학관

생명과학
뇌인지과학
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[해SSUL이 있는 과학뉴스] 딥페이크 기술이 도대체 뭐길래?

최근 가수 아이유나 배우 톰 크루즈의 모습이 담긴 가짜 영상이 화제가 되며 딥페이크 기술에 대한 사회적 관심이 뜨겁습니다. 딥페이크는 딥러닝과 페이크의 합성어로, 인공지능을 활용해 특정 인물의 얼굴이나 목소리를 정교하게 합성하는 기술을 의미합니다. 이 기술은 단순한 흥미를 넘어 불법 영상 제작 등 악용 사례가 늘어나면서 강력한 처벌을 요구하는 목소리도 커지고 있습니다. 하지만 기술의 위험성 이면에 숨겨진 과학적 원리와 긍정적인 활용 가능성을 이해하는 것 또한 현대 사회에서 매우 중요한 과제입니다. 딥페이크라는 명칭은 본래 전문 용어가 아니라 2017년 인터넷에 관련 영상을 유포한 한 사용자의 아이디에서 유래되었습니다. 당시 그는 '페이스 스왑'이라는 기술을 이용해 얼굴을 교체한 영상을 올렸는데, 이것이 큰 반향을 일으키며 기술 전체를 일컫는 대명사가 되었습니다. 사실 얼굴을 바꾸는 기술 자체는 그 이전부터 존재해 왔으나, 인공지능 기술과 결합하면서 누구나 구별하기 힘들 정도로 정교해진 것입니다. 이는 기술이 대중에게 공개되는 방식에 따라 사회적 인식이 어떻게 형성되는지를 보여주는 흥미로운 사례입니다. 딥페이크의 핵심은 2014년에 등장한 '생성적 적대 신경망(GAN)'이라는 알고리즘에 있습니다. 과거의 인공지능이 수많은 데이터 속에서 정답을 찾아내는 '분석적 AI'였다면, 생성적 적대 신경망(GAN)은 새로운 데이터를 만들어내는 '생성적 AI'의 시대를 열었습니다. 분석적 AI가 사진 속 동물이 고양이인지 개인지 판별하는 데 집중한다면, 생성적 AI는 학습한 데이터를 바탕으로 세상에 없던 고양이의 이미지를 직접 그려낼 수 있습니다. 이러한 패러다임의 전환은 인공지능이 단순한 도구를 넘어 인간의 고유 영역이라 여겨졌던 창조적인 부분까지 확장될 수 있음을 시사합니다. 생성적 적대 신경망(GAN)의 작동 원리는 생성자와 판별자라는 두 개의 인공지능이 서로 경쟁하는 구조로 설명됩니다. 생성자가 가짜 이미지를 만들면 판별자는 그것이 진짜인지 가짜인지 검사하며, 이 과정을 수없이 반복합니다. 마치 위조지폐범이 더 정교한 지폐를 만들고 경찰이 이를 잡아내려 애쓰는 과정과 비슷합니다. 결국 판별자가 진짜와 가짜를 더 이상 구별하지 못할 수준에 이르면, 우리는 실제와 똑같은 고화질의 합성 영상을 얻게 됩니다. 이러한 적대적 학습 과정이 딥페이크 영상의 완성도를 비약적으로 높이는 비결이라고 할 수 있습니다. 생성적 AI 기술은 부정적인 측면만 있는 것은 아닙니다. 사진에서 불필요한 부분을 지우고 주변 배경으로 자연스럽게 채우거나, 고인이 된 가수를 무대 위에 다시 세우는 등 문화 콘텐츠와 실생활 곳곳에서 혁신을 일으키고 있습니다. 기술의 가능성은 무궁무진하며, 우리가 기술의 원리를 정확히 이해할 때 비로소 위험을 통제하고 혜택을 누릴 수 있습니다. 따라서 '생성적 적대 신경망(GAN)'과 같은 핵심 기술 용어를 인지하고 변화하는 인공지능 시대를 준비하는 자세가 필요합니다. 과학의 발전은 양날의 검과 같기에 이를 다루는 우리의 태도가 더욱 중요해지는 시점입니다.

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인공지능이 의사들에게 필요할까요? ㅣ 김휘영교수(연세대학교) [토요과학강연#1-1부]

2016년 알파고가 이세돌 9단과의 대국에서 승리하며 전 세계를 놀라게 했을 때, 인공지능의 잠재력은 바둑판을 넘어 우리 사회의 다양한 전문 분야로 뻗어 나갔습니다. 그중에서도 의료 분야는 가장 역동적인 변화가 일어난 곳 중 하나입니다. 구글의 공학자가 저명한 의학 저널인 'JAMA'에 안구 영상을 분석하는 인공지능 모델을 발표하며 큰 주목을 받았는데, 이는 공학적 지식이 의료 현장에서 혁신을 이끌 수 있음을 시사했습니다. 복잡한 신경망 기술은 이제 단순한 계산을 넘어 사람의 눈으로 파악하기 힘든 미세한 병변까지 포착해내는 정밀함으로 무장하여 현대 의학의 새로운 동반자로 자리 잡기 시작했습니다. 의료 영상 분석에서 인공지능의 우수성은 흔히 민감도와 특이도라는 두 가지 지표를 통해 입증됩니다. 민감도는 병이 있는 상태를 얼마나 정확히 맞히느냐를 의미하고, 특이도는 정상 상태를 올바르게 판별해내는 능력을 뜻합니다. 일반적으로 전문가들도 이 두 지표를 동시에 극대화하는 데 어려움을 겪지만, 편견이 없는 인공지능은 데이터 학습을 통해 두 마리 토끼를 모두 잡는 놀라운 성적을 보여줍니다. 이는 영상의학과에서 흉부 엑스레이나 유방암 진단을 수행할 때 의사에게 객관적인 근거를 제공하며 진단의 정확도를 획기적으로 높이는 역할을 합니다. 인공지능은 더 이상 보조 도구에 머무르지 않고 전문가의 판단을 보완하는 핵심적 존재가 되었습니다. 현재 우리나라 병원 현장에서도 '닥터앤서'와 같은 국가 연구 과제를 통해 개발된 인공지능 기술이 활발하게 활용되고 있습니다. 서울대학교병원을 비롯한 주요 의료기관에서는 인공지능을 활용해 폐렴, 결핵, 암 등을 조기에 판독하고 있으며, 중환자실에서는 환자의 생체 신호를 실시간으로 분석하여 심정지와 같은 응급 상황을 미리 예측하기도 합니다. 이러한 기술은 의료진이 선제적으로 대응할 수 있는 시간을 벌어줌으로써 실제 생명을 구하는 데 직접적인 기여를 하고 있습니다. 스마트폰 앱이나 웨어러블 기기를 통해 피부암을 식별하거나 심전도를 측정하는 방식도 점차 일상화되면서 의료 인공지능은 병원 문턱을 넘어 우리 삶 속으로 깊숙이 스며들고 있습니다. 인공지능의 성능이 비약적으로 발전하면서 한때는 의사라는 직업 자체가 사라질 것이라는 우려가 나오기도 했습니다. 하지만 전문가들은 인공지능이 의사를 완전히 대체하기보다는, 인공지능을 잘 활용하는 의사가 그렇지 못한 의사를 대체하는 흐름이 형성될 것이라고 내다보고 있습니다. 이에 따라 최근 의과대학에서는 예비 의사들을 대상으로 인공지능 원리와 활용법을 교육하는 과정이 중요하게 다뤄지고 있습니다. 인공지능은 숙련된 의사의 노하우를 빠르게 학습하여 저년차 의사들의 진료 수준을 높이는 데 큰 도움을 줄 수 있으며, 수술 로봇의 내비게이션 시스템이나 자동화 기술을 통해 수술의 안정성까지도 비약적으로 향상시키고 있습니다. 흥미로운 연구에 따르면 비둘기나 탐지견도 특정한 질환을 매우 높은 확률로 찾아낼 수 있다는 사실이 밝혀졌습니다. 비둘기가 유방암 조직을 90% 이상의 정답률로 맞히고, 개가 소변 냄새로 전립선암을 찾아내는 결과는 기술적 정확도만이 의료의 전부가 아님을 역설합니다. 높은 정확도에도 불구하고 환자가 비둘기나 인공지능에게 모든 진료를 맡기지 않는 이유는 의료 행위에 수반되는 책임과 윤리, 그리고 인간적인 소통의 부재 때문일 것입니다. 미래의 의료 환경은 인공지능이 차가운 데이터 분석을 담당하고, 의사는 이를 바탕으로 환자와 따뜻한 교감을 나누며 최종적인 결정을 내리는 협력 모델로 진화해 나갈 것입니다.

서울시립과학관[과학강연] 21년 토요과학강연

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인공지능이 의사들과 친해지려면? ㅣ 김휘영교수(연세대학교) [토요과학강연#1-2부]

인공지능이 의료 현장에서 의사들의 진정한 파트너로 거듭나기 위해서는 단순히 결과를 도출하는 것을 넘어 그 과정을 설명할 수 있는 능력이 필수적입니다. 현재의 기술 수준으로는 인공지능이 왜 특정 진단을 내렸는지, 혹은 왜 오류를 범했는지 스스로 명확하게 설명하지 못하는 한계가 존재합니다. 실수를 통해 배우고 원인을 파악하는 인간의 사고 과정처럼, 인공지능 또한 자신의 판단 근거를 제시할 수 있어야 의료 사고 발생 시 책임 소재를 분명히 하고 기술적 개선을 이룰 수 있습니다. 이러한 '설명 가능한 인공지능' 기술은 의료진이 인공지능의 진단을 신뢰하고 최종적인 결정을 내리는 데 있어 핵심적인 역할을 할 것입니다. 의료 인공지능은 스스로 사고하는 독립적인 존재라기보다, 복잡한 데이터를 처리하여 유의미한 결과를 도출하는 정교한 분석 체계로 이해해야 합니다. 따라서 최종적인 진단과 치료 결정은 인공지능의 분석 결과를 바탕으로 전문적인 지식을 갖춘 의사가 직접 수행해야 합니다. 특히 학습 데이터의 편향성 문제는 인공지능 활용 시 주의 깊게 살펴봐야 할 윤리적 쟁점입니다. 특정 인종이나 성별에 치우친 데이터로 학습된 알고리즘은 실제 의료 현장에서 오진이나 편견 섞인 결과를 초래할 위험이 있기 때문입니다. 기술적 완결성 못지않게 공정하고 객관적인 데이터 확보가 의료 인공지능의 신뢰도를 결정짓는 중요한 요소가 됩니다. 의사들이 인공지능의 진단을 수용하기 위해서는 단순한 결과 통보가 아닌, 구체적이고 타당한 근거가 제시되어야 합니다. 예를 들어 폐암 진단 시 단순히 확률만을 제시하는 것이 아니라, 흉부 엑스레이 영상에서 어느 부위에 결절이 관찰되는지, 환자의 가족력과 흡연 기간이 어떻게 고려되었는지를 상세히 시각화하여 보여주는 식입니다. 결핵이나 관절염 진단에서도 병변 부위를 색상으로 표시하여 보여주면 의료진은 인공지능의 판단을 직관적으로 검증할 수 있게 됩니다. 이러한 방식은 진단의 정확도를 높일 뿐만 아니라, 의료진이 인공지능의 분석 결과를 바탕으로 더 확신 있는 치료 계획을 수립하는 데 커다란 도움을 줍니다. 인공지능이 높은 정확도를 기록하더라도, 정작 엉뚱한 단서를 보고 정답을 맞힌다면 실제 의료 현장에서는 심각한 위험을 초래할 수 있습니다. 예를 들어 심장 비대증을 진단할 때 심장의 크기나 형태를 보는 대신, 환자들에게 흔히 나타나는 수술 자국을 근거로 판단하는 경우가 발생할 수 있습니다. 이는 결과적으로는 맞을지 몰라도 의학적으로는 타당하지 않은 추론입니다. 따라서 인공지능이 스스로 학습 과정에서 중요하지 않은 정보에 현혹되지 않고, 질환의 핵심적인 특징에만 집중하도록 만드는 '자기 집중 학습' 알고리즘이 중요합니다. 본질적인 단서를 포착하는 능력은 인공지능이 단순한 통계 도구를 넘어 의학적 통찰을 제공하는 단계로 나아가게 합니다. 단일 질환만을 판별하는 좁은 범위를 넘어, 여러 질환을 동시에 이해하고 소량의 데이터로도 효율적으로 학습하는 '메타 학습'은 의료 인공지능의 미래 방향성입니다. 인간이 적은 수의 사진만 보고도 새로운 대상을 인식하듯, 인공지능도 다양한 의학 지식을 통합적으로 습득하여 진단의 범위를 넓혀가야 합니다. 이러한 진보는 수백 장의 영상을 일일이 대조해야 하는 의료진의 업무 시간을 획기적으로 단축하며, 장기적으로는 정확한 조기 진단을 통해 사회 전체의 의료비 부담을 줄이는 긍정적인 효과를 가져올 것입니다. 기술적 고도화와 사회적 가치 창출이 조화를 이룰 때, 인공지능은 비로소 인류의 건강 증진을 위한 진정한 동반자가 될 수 있습니다.

서울시립과학관[과학강연] 21년 토요과학강연

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[그림으로 보는 과학뉴스] DALL-E (part1)

최근 인공지능 기술은 단순한 데이터 처리를 넘어 창의성의 영역인 예술 분야까지 그 보폭을 넓히고 있습니다. 과거의 AI가 기존 데이터를 검색하여 보여주는 수준에 머물렀다면, 이제는 인간의 상상력을 실체화하는 단계에 이르렀습니다. 특히 '아보카도 안락의자'나 '스파게티로 만든 기사'와 같이 세상에 존재하지 않던 독창적인 이미지를 텍스트 입력만으로 생성해내는 모습은 놀라움을 자아냅니다. 이러한 변화는 인공지능이 단순한 도구를 넘어 새로운 창작의 주체로 거듭나고 있음을 시사하며, 디자인과 예술 산업 전반에 걸쳐 거대한 패러다임의 전환을 예고하고 있습니다. 이러한 혁신의 중심에는 '달리(DALL-E)'라는 이름의 인공지능 프로그램이 있습니다. 초현실주의 화가 살바도르 달리와 애니메이션 캐릭터 월-E의 이름을 합성하여 명명된 이 기술은 오픈AI가 개발한 거대 언어 모델인 GPT-3를 기반으로 합니다. 달리는 수많은 파라미터를 활용하여 언어와 이미지 사이의 복잡한 관계를 학습했습니다. 특히 실험실의 정제된 데이터가 아닌, 인터넷이라는 광활한 정보의 바다에서 실제 사람들이 사용하는 자연어를 스스로 학습했다는 점이 핵심입니다. 이를 통해 달리는 단순한 모방을 넘어 문맥을 이해하고 새로운 시각적 결과물을 도출하는 능력을 갖추게 되었습니다. 달리의 작동 원리는 인간이 언어를 사용할 때 머릿속에 이미지를 떠올리는 과정과 매우 유사합니다. 우리가 '점심에 스파게티를 먹자'고 말할 때 뇌가 자동으로 음식의 형상을 연상하듯, 인공지능 역시 텍스트를 입력받으면 그에 대응하는 시각적 결과물을 구현해냅니다. 이는 컴퓨터에게 이미지와 텍스트를 정교하게 대조하는 훈련을 시킨 결과입니다. 덕분에 인공지능은 하나의 키워드에 대해서도 수많은 사람이 각기 다른 생각을 하듯 다채로운 스타일을 동시에 제시할 수 있으며, 이는 기존의 검색 방식과는 차원이 다른 창조적 진화라고 할 수 있습니다. 달리의 창의성을 뒷받침하는 또 다른 핵심 기술은 '클립(CLIP)'이라는 알고리즘입니다. 클립은 언어와 이미지를 대조하여 사전 학습을 수행하는 역할을 담당하며, 주로 인터넷상의 이미지와 그에 달린 캡션들을 분석하며 공부합니다. 전문가들이 정제한 데이터가 아니라 일반 사용자들이 사진에 남긴 주석과 설명을 학습했기에, 클립은 현실 세계의 복잡한 맥락을 더욱 정확하게 파악할 수 있습니다. 과거에는 개와 고양이를 구분하는 것조차 어려운 과제였으나, 이제는 특정 인물이 특정 행동을 하는 구체적인 상황까지 완벽하게 이해하고 찾아낼 수 있는 수준으로 진화했습니다. 인공지능이 자연어 속에 담긴 이미지의 표상을 완벽히 이해하게 되면서, 창작의 경계는 더욱 허물어지고 있습니다. 이제 AI는 단순한 검색 엔진의 역할을 넘어 인간의 추상적인 아이디어를 구체적인 시각 매체로 변환해주는 강력한 파트너가 되었습니다. 이러한 기술적 진보는 디자이너들에게 새로운 영감을 제공하는 동시에, 창작의 정의에 대한 근본적인 질문을 던지기도 합니다. 텍스트와 이미지의 결합을 통해 탄생한 새로운 형태의 지능은 앞으로 자율주행 조향 기술 등 다양한 산업 분야로 확장될 잠재력을 지니고 있으며, 우리 삶의 방식을 더욱 풍요롭게 변화시킬 것입니다.

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[강연] 헬로 딥러닝 : 직관적이고 명확하게 딥러닝을 이해하기 _ by남세동 ㅣ 2020 가을 카오스강연 'Ai X' 9강 | 9강

컴퓨터는 본질적으로 숫자를 계산하는 기계입니다. 우리가 화면으로 보는 이미지나 듣는 음악도 결국은 디지털화된 숫자의 집합에 불과합니다. 전통적 프로그래밍 방식은 사람이 직접 논리와 절차를 설계하여 알고리즘을 만들고, 이를 코드로 옮기는 과정이었습니다. 하지만 고양이나 개를 구분하는 것과 같이 복잡한 패턴을 인식하는 문제는 인간이 모든 예외 상황을 코드로 정의하기에 한계가 있었습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 등장한 것이 바로 데이터 스스로 학습하는 딥러닝 기술입니다. 딥러닝의 핵심 구조인 인공신경망은 인간의 뇌 구조에서 영감을 얻었습니다. 인공신경망은 수많은 동그라미 형태의 노드와 이들을 잇는 화살표인 가중치로 구성됩니다. 놀랍게도 이 복잡해 보이는 시스템의 기본 원리는 단순한 곱셈과 덧셈의 반복입니다. 입력값에 가중치를 곱하고 이를 모두 더한 뒤, 활성화 함수를 거쳐 다음 노드로 전달하는 과정이 수없이 반복됩니다. 알파고나 자율주행 엔진 같은 최첨단 기술들도 그 내부를 들여다보면 결국 이러한 단순한 수치 계산의 거대한 집합체라고 할 수 있습니다. 인공지능을 학습시키는 대표적인 방법 중 하나는 정답을 알려주는 지도 학습입니다. 예를 들어 특정 배경색에 어울리는 글자색을 찾을 때, 수많은 예시 데이터를 입력하고 인공지능이 스스로 최적의 가중치를 찾아내도록 유도합니다. 처음에는 무작위로 설정되었던 가중치들이 반복적인 학습 과정을 거치며 점차 정답에 가까운 결과를 내놓게 됩니다. 이는 마치 어린아이가 반복 학습을 통해 사물을 구별하는 법을 배우는 과정과 유사하며, 데이터가 많아질수록 인공신경망은 더욱 정교한 판단을 내릴 수 있게 됩니다. 딥러닝의 가장 신기한 점은 일부 정답 데이터만으로도 학습하지 않은 수많은 사례를 정확히 판별해 낸다는 것입니다. 수천 장의 사진만 학습해도 수억 장의 새로운 사진 속 대상을 구분할 수 있는 이유는 데이터가 가진 고유한 패턴을 3차원 이상의 공간에 매핑하기 때문입니다. 비슷한 특징을 가진 데이터들은 특정 영역에 모이게 되고, 인공신경망은 이 영역들을 구분하는 경계선을 찾아냅니다. 이러한 일반화 능력 덕분에 인공지능은 단순한 암기를 넘어 새로운 상황에 유연하게 대처할 수 있는 지능적인 면모를 갖추게 됩니다. 인공신경망이 최적의 가중치를 찾아가는 과정은 매우 단순하면서도 무식할 정도로 반복적입니다. 입력값에 따른 결과가 정답과 다를 경우, 그 오차를 줄이기 위해 수천만 개에서 수십억 개에 달하는 가중치들을 조금씩 조정합니다. 이를 경사 하강법이라 부르는데, 오차라는 산의 골짜기를 찾아 내려가는 과정과 같습니다. 수학적으로 이러한 가중치가 존재한다는 것은 증명되었지만, 왜 이토록 단순한 방식으로 복잡한 지능이 구현되는지는 여전히 현대 과학의 신비로 남아 있습니다. 최근 딥러닝은 언어 모델인 GPT-3나 단백질 구조를 예측하는 알파폴드 2처럼 인류의 난제를 해결하는 수준에 도달했습니다. 이는 자연계에 존재하는 방대한 패턴을 숫자로 치환하여 분석할 수 있게 되었음을 의미합니다. 문장의 맥락을 파악하여 대화를 나누거나 복잡한 물리 시뮬레이션을 수천 배 빠르게 수행하는 등, 딥러닝은 인간의 지적 능력을 보조하는 강력한 도구가 되었습니다. 결국 딥러닝의 본질은 숫자의 집합속에서 유의미한 패턴을 찾아내어 이를 실용적인 지능으로 변환하는 기술이라 할 수 있습니다. 인류 역사를 돌아보면 기술의 활용이 이론적 이해보다 앞섰던 사례가 많습니다. 증기기관이 열역학 법칙이 정립되기 전부터 산업 혁명을 이끌었듯이, 딥러닝 역시 그 작동 원리를 완벽히 설명하지 못하더라도 이미 세상을 바꾸고 있습니다. 인공지능이 내놓는 결과가 왜 도출되었는지 인간이 완전히 이해하지 못하는 영역이 존재하지만, 이는 오히려 새로운 과학적 발견의 기회가 되기도 합니다. 우리는 이제 딥러닝이라는 거대한 도구를 통해 지능의 본질을 탐구하고 미래의 변화를 맞이할 준비를 해야 합니다.

남세동

카오스재단카오스강연

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[석학인터뷰] 인간과 거의 유사하게 생각할 수 있는 범용인공지능이 가능할까? | 2020 가을 카오스강연 'Ai X'

과거에는 범용 인공지능(AGI)이 먼 미래의 상상 속 이야기로만 여겨졌습니다. 특정 영역에서만 뛰어난 성능을 보이는 '약 인공지능(Narrow AI)'과 달리, 모든 분야에서 인간처럼 사고하는 인공지능은 구현하기 어렵다고 믿었기 때문입니다. 하지만 GPT-3와 같은 거대 언어 모델의 등장은 이러한 인식을 완전히 바꾸어 놓았습니다. 수많은 데이터를 학습하며 형성된 인공지능의 상식은 마치 범용 인공지능(AGI)의 시조새나 플라나리아와 같은 원시적인 형태를 보여주는 듯하며, 이는 범용 인공지능(AGI)의 실현 가능성을 시사합니다. 인공지능이 진정한 의미의 범용성을 갖추기 위해서는 자아의식이라는 높은 벽을 넘어야 합니다. 그러나 우리가 자아의식을 명확하게 정의하지 못하는 상황에서 이를 기술적으로 구현하는 것은 현재로서는 불가능에 가깝다는 의견이 지배적입니다. 단순히 인간의 눈이나 귀를 대체하는 약 인공지능(Narrow AI)의 기능을 여러 개 합친다고 해서 그것을 강 인공지능이라 부르기는 어렵습니다. 우리가 정의하는 진정한 범용 인공지능(AGI)은 단순한 기능의 집합을 넘어선 차원의 존재여야 하기 때문에 기술적 도약이 더 필요한 시점입니다. 자아의식의 본질에 대해 고민하다 보면 인간과 기계의 경계가 모호해지기도 합니다. 흔히 인간은 독립적으로 사고하기에 자아가 있고, 인공지능은 프로그래밍된 결과물일 뿐이라고 생각합니다. 하지만 관점을 달리하면 인간의 사고 과정 역시 생물학적으로 설계된 일종의 고도화된 프로그램일 가능성을 배제할 수 없습니다. 이러한 논리적 연장선상에서 본다면, 인간의 지능을 모사하는 범용 인공지능(AGI)의 탄생 또한 충분히 실현 가능한 미래의 영역에 속하게 된다는 시각도 존재합니다. 지능의 수준이 곧 자아의식의 유무를 결정하는 것은 아닙니다. 뇌과학에서는 자아를 판별하는 기준으로 거울 속의 자신을 알아보는 '미러 테스트'를 활용하곤 합니다. 인간은 생후 18개월만 되어도 이를 통과하지만, 지능이 높다고 알려진 개나 고양이조차 거울 속 모습을 타인이나 적으로 인식하는 경우가 많습니다. 이는 현재 우리가 축적해 온 기술력만으로 자아를 가진 인공지능을 만드는 것이 얼마나 어려운 과제인지를 다시금 상기시켜 주며, 단순한 지능 지수 이상의 무언가가 필요함을 보여줍니다. 결국 지능과 의식을 어떻게 정의하느냐에 따라 인공지능의 미래는 달라질 것입니다. 바둑이라는 특정 영역에서 알파고가 인간을 넘어선 것처럼, 특정 지능의 구현은 이미 현실이 되었습니다. 비록 진짜 자아의식이 존재하는지에 대해서는 철학적 장벽이 남아있을지라도, 인간이 보기에 의식을 가진 것처럼 행동하는 기계를 만드는 것은 가능해 보입니다. 기계를 바라보는 인간의 해석이 개입되는 순간, 인공지능은 우리 곁에서 의식을 가진 존재로 받아들여질 수 있기 때문입니다.

남세동, 신현정, 이교구, 이세민, 임창환, 장병탁, 최재식, 한보형, 함유근, 현동훈

카오스재단2020 카오스강연 'Ai X'

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[강연] 질병 진단, 치매 치료를 하는 인공지능? 바이오메디컬 인공지능! _ by신현정 ㅣ 2020 가을 카오스강연 'Ai X' 8강 | 8강

인공지능 기술이 의료 분야와 결합하면서 인류의 건강한 삶을 향한 새로운 지평이 열리고 있습니다. 의료 인공지능은 단순히 기술적인 진보를 넘어, 우리가 아직 완전히 이해하지 못한 생명체의 신비를 풀어낼 무한한 가능성을 지닌 블루오션으로 평가받습니다. 특히 방대한 의료 데이터로부터 유의미한 정보를 추출하여 질병을 예측하고 진단하는 과정은 현대 의학의 패러다임을 근본적으로 바꾸고 있습니다. 이러한 변화는 환자 개개인에게 최적화된 맞춤형 치료를 제공하는 정밀 의료의 시대를 앞당기고 있습니다. 의료 현장에서 발생하는 데이터의 약 80%는 영상 이미지입니다. CT, MRI, PET와 같은 의료 영상 데이터는 매년 기하급수적으로 증가하여 이제는 엑사바이트(EB) 단위를 논할 정도로 방대해졌습니다. 합성곱 신경망(CNN)과 같은 딥러닝 기술은 이러한 거대 데이터를 학습하여 암 조직을 식별하거나 병변을 찾아내는 데 탁월한 성능을 보입니다. 인간의 시각적 한계를 보완하는 인공지능의 분석 능력은 진단의 정확도를 높이는 핵심적인 역할을 수행하며 의료 현장의 효율성을 극대화하고 있습니다. 흥미로운 실험에 따르면, 반복적인 학습을 거친 비둘기도 암 조직의 패턴을 파악하여 높은 정확도로 양성과 악성을 구분해낼 수 있습니다. 이는 복잡한 의료 데이터 분석의 핵심이 결국 정교한 패턴 인식에 있음을 시사합니다. 기계 학습에서는 여러 알고리즘의 판단을 모아 성능을 극대화하는 앙상블 러닝 기법을 활용합니다. 인공지능은 지치지 않는 학습 능력을 바탕으로 인간 전문가의 판단을 보조하며 의료 서비스의 질을 획기적으로 개선하고 있으며, 이는 데이터 기반 의학의 새로운 가능성을 보여줍니다. 의료 분야의 인공지능은 이미지 분석을 넘어 텍스트와 음성 데이터로 영역을 넓히고 있습니다. 수천만 건의 의학 논문과 임상 기록을 학습한 인공지능은 의사에게 최적의 치료법을 제안하며, 가상 간호사 아바타는 환자와 소통하며 건강 상태를 실시간으로 관리합니다. 순환 신경망(RNN) 기술을 기반으로 한 음성 인식과 자연어 처리 능력은 의료 상담의 문턱을 낮추고 있습니다. 이러한 기술적 결합은 시공간의 제약 없는 의료 서비스를 가능하게 하며, 환자와 의료진 사이의 가교 역할을 충실히 수행합니다. 생명 과학 분야에서는 유전체, 전사체, 단백질체 등 다양한 오믹스 데이터를 통합 분석하는 멀티 오믹스 연구가 활발합니다. 이를 '바이오 피라미드' 구조로 체계화하면 유전자와 질병 사이의 복잡한 상관관계를 네트워크 관점에서 파악할 수 있습니다. 특정 노드에 연결이 집중되는 척도 없는 네트워크 이론을 적용하면 질병을 유발하는 핵심 유전자를 보다 효율적으로 찾아낼 수 있습니다. 이는 복잡한 생명 현상을 시스템적으로 이해하려는 시도의 정점이라 할 수 있으며, 질병의 근본 원인을 규명하는 데 기여합니다. 치매와 같은 난치성 질환의 치료제를 개발하기 위해 인공지능은 표적 유전자를 탐색하는 데 결정적인 기여를 합니다. 수만 개의 유전자와 수억 개의 단일 염기 다형성(SNP) 정보를 분석하여 질병과의 연관성을 수치화하는 과정은 기계 학습 없이는 불가능한 영역입니다. 또한 인공지능은 기존 약물의 새로운 효능을 발견하는 약물 재창출 분야에서도 두각을 나타내고 있습니다. 막대한 비용과 시간이 소요되는 신약 개발 과정을 단축함으로써 인류의 난제 해결에 다가서고 있으며, 이는 환자들에게 새로운 희망이 되고 있습니다. 진정한 의미의 정밀 의료를 실현하기 위해서는 파편화된 의료 데이터를 표준화하고 안전하게 공유하는 체계가 필수적입니다. 오디세이(OHDSI)와 같은 국제적인 데이터 표준화 노력은 인공지능이 더 양질의 데이터를 학습할 수 있는 토대를 마련해 줍니다. 동시에 개인정보 보호를 위한 기술적 장치를 마련하여 환자의 데이터 주권을 보장하는 것이 중요합니다. 기술과 윤리가 조화를 이룰 때, 인공지능은 인류의 건강한 미래를 보장하는 가장 강력한 도구가 될 것이며, 우리는 이를 통해 질병 없는 세상을 꿈꿀 수 있습니다.

신현정

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[석학인터뷰] 신현정_ 의료분야의 인공지능, 블루오션이죠 | 2020 가을 카오스강연 'Ai X'

인공지능과 바이오메디컬의 결합은 높은 진입 장벽만큼이나 독보적인 가치를 지닙니다. 명확한 논리로 구성된 IT 분야와 달리, 생물학은 정답이 정해져 있지 않은 복잡성을 지니고 있어 두 분야를 동시에 섭렵한 전문가는 희소성을 갖게 됩니다. 이러한 융합 연구는 단순히 기술을 적용하는 것을 넘어, 서로 다른 학문적 특성을 이해하고 조화시키는 과정에서 새로운 가능성을 발견하는 재미를 선사합니다. 낯선 분야에 도전하여 지긋이 연구를 이어가는 인내심은 결국 누구도 쉽게 넘볼 수 없는 유니크한 경쟁력이 됩니다. 산업공학을 전공하며 프로그래밍과 신경망 구축에 매진했던 경험은 인공지능 연구의 든든한 밑거름이 되었습니다. 특히 독일 막스 플랑크 연구소에서의 경험은 생물학이라는 학문에 매료되는 결정적인 계기가 되었습니다. 0과 1로 명확히 떨어지는 디지털 세계와 달리, 상황에 따라 결과가 달라질 수 있는 생물학의 유연함과 깊이 있는 용어들은 연구자로서 도전 의식을 자극하며 학문적 매력을 더해주었습니다. 이러한 배경은 데이터 중심의 사고방식을 생명 과학의 복잡한 현상에 접목하는 중요한 전환점이 되었습니다. 교육자로서 가장 큰 보람은 학생들의 성장을 지켜보는 데 있습니다. 이미 우수한 학생보다 조금은 부족했던 학생이 연구실에 들어와 학문적으로 발전하여 세계적인 학회에서 발표하는 모습을 볼 때 깊은 감동을 느낍니다. 일상에서는 반려견들과 시간을 보내며 단순하고 평온한 삶의 가치를 배우기도 합니다. 이러한 균형 잡힌 삶은 연구와 교육에 집중할 수 있는 에너지를 제공하며, 제자들이 사회에서 제 역할을 다할 수 있도록 돕는 원동력이 됩니다. 학생들의 잠재력을 끌어올리는 과정은 연구만큼이나 가치 있는 일입니다. 의료 분야에서 인공지능은 거대한 데이터의 바다를 항해하는 핵심적인 도구로 자리 잡았습니다. 인간이 처리하기 힘든 방대한 빅데이터를 효율적으로 분석하여 의료진의 최종 결정을 돕는 역할을 수행합니다. 건강하게 오래 살고자 하는 인류의 근원적인 욕구와 맞물려, 인공지능 의료 기술은 무궁무진한 기회가 잠재된 블루오션이라 할 수 있습니다. 복잡한 의료 정보를 쉽게 찾아주고 접근성을 높여주는 기술은 우리 삶의 질을 획기적으로 개선할 것이며, 이는 인공지능이 반드시 필요한 이유이기도 합니다. 인공지능은 신약 및 백신 개발 과정에서 혁신적인 변화를 이끌어내고 있습니다. 수많은 후보 물질 중에서 가능성이 높은 대상을 선별하고 점수화함으로써 연구의 탐색 공간을 획기적으로 좁혀줍니다. 이는 질병의 원인이 되는 유전자를 특정하고, 그에 적합한 약물 구조를 설계하는 데 결정적인 도움을 줍니다. 앞으로 인공지능은 질병 정복을 위한 여정에서 연구자들에게 가장 강력하고 정밀한 조력자로서 그 역할을 더욱 확대해 나갈 것입니다. 개괄적인 소개부터 심도 있는 분석까지, 인공지능과 바이오메디컬의 만남은 계속될 것입니다.

신현정

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[석학인터뷰] 완벽한 휴대용 번역기가 실현될 수 있을까? | 2020 가을 카오스강연 'Ai X'

인공지능 기술의 비약적인 발전으로 인해 향후 10년 내에 우리 삶을 획기적으로 바꿀 통번역기가 등장할 것으로 보입니다. 하드웨어와 소프트웨어, 특히 딥러닝 기술의 진보는 귀에 꽂는 이어폰 형태나 안경처럼 착용하는 기기를 통해 실시간 통역을 가능하게 할 것입니다. 이러한 기기는 단순히 언어를 옮기는 수준을 넘어 사용자의 목소리 톤이나 고유한 사투리까지 반영하여 상대방의 언어로 자연스럽게 전달하는 수준에 도달할 것입니다. 이는 인간 통역사의 역량을 넘어서는 새로운 소통의 시대를 예고합니다. 번역의 본질은 데이터의 축적과 이를 활용한 치환 과정에 있습니다. 과거 국제 공용어를 만들려던 시도는 큰 성과를 거두지 못했지만, 현대의 인공지능 번역기는 방대한 데이터를 바탕으로 놀라운 정확도를 보여주고 있습니다. 특정 단어를 다른 언어로 바꾸는 좁은 의미의 번역은 이미 데이터만 충분하다면 완성 단계에 접어들었다고 볼 수 있습니다. 전문가들은 인공지능 번역기가 가장 빠르게 실용화될 분야 중 하나라고 입을 모으며, 주요 언어들 사이의 장벽은 이미 상당 부분 허물어지고 있음을 강조합니다. 미래에는 통번역기를 사용하는 단계를 넘어 뇌에 직접 언어 정보를 주입하는 방식도 가능해질 전망입니다. 뇌공학적 관점에서 인간의 언어 처리 과정을 이해하고 뉴런 코드를 해독할 수 있다면, 외부에서 생성된 언어 데이터를 뇌에 직접 전달하는 시스템이 구축될 수 있습니다. 이는 영화 속 장면처럼 특정 국가의 언어를 단시간에 습득하거나, 외국인을 만나기 직전에 해당 언어 정보를 뇌에 다운로드하는 혁신적인 경험을 제공할 것입니다. 뇌와 컴퓨터의 연결은 언어 장벽을 허무는 궁극적인 해결책이 될 수 있습니다. 현재 우리가 사용하고 있는 구글 번역기나 파파고와 같은 서비스들은 이미 문장이나 문단을 통째로 번역하는 데 있어 높은 성공률을 보이고 있습니다. 한국어와 일본어처럼 구조가 유사한 언어들 사이의 번역은 이미 상당한 수준에 도달했으며, 데이터 학습량이 늘어날수록 그 정교함은 더욱 커질 것입니다. 번역 과정에서 기계가 문장의 의미를 완벽히 이해하지 못하더라도, 결과물을 받아보는 인간이 맥락을 파악할 수 있다면 소통에는 지장이 없습니다. 이러한 효율성은 인공지능 번역이 인간 번역가를 대체할 가능성을 시사합니다. 실시간 휴대용 통번역기의 보편화는 이제 시간문제일 뿐입니다. 일상적인 대화 수준은 인공지능이 충분히 학습하고 처리할 수 있는 범위 내에 있으며, 기술적인 제약으로 여겨졌던 처리 속도 문제 또한 하드웨어의 발전으로 빠르게 해결되고 있습니다. 앞으로 10년에서 20년 뒤에는 누구나 주머니 속에 완벽한 통역사를 지니고 다니는 세상이 올 것입니다. 언어의 장벽이 사라진 미래 사회에서는 전 세계 사람들이 제약 없이 소통하며 새로운 가치를 창출하는 진정한 글로벌 시대가 열릴 것으로 기대됩니다.

남세동, 신현정, 이교구, 이세민, 임창환, 장병탁, 최재식, 한보형, 함유근, 현동훈

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[강연] 인간지능을 능가하는 인공지능이 출현할 것인가? _ by장병탁 ㅣ 2020 가을 카오스강연 'Ai X' 7강 | 7강

인공지능의 역사는 1950년대 앨런 튜링의 야심 찬 튜링 테스트 제안으로부터 시작되었습니다. 당시 컴퓨터는 단순한 계산 도구에 불과했으나, 연구자들은 이를 활용해 인간처럼 사고하고 행동하는 기계를 만들고자 했습니다. 초기에는 보편적인 지능 구현을 목표로 했으나 실제 문제 적용에는 한계가 있었습니다. 이후 70~80년대에는 전문가의 지식을 직접 주입하는 지식 기반 시스템이 산업화에 성공하기도 했지만, 인간 지식의 복잡성을 모두 프로그래밍하는 데 한계를 느끼며 긴 정체기를 겪게 되었습니다. 인공지능의 긴 겨울을 끝낸 것은 기계가 스스로 데이터로부터 학습하게 만드는 머신러닝 기술이었습니다. 과거처럼 사람이 일일이 규칙을 정해주는 대신, 신경망 기반의 학습 모델을 통해 기계가 스스로 알고리즘을 발견하도록 유도한 것입니다. 특히 2012년 이미지 인식 대회에서 딥러닝 모델인 알렉스넷이 압도적인 성과를 거두며 현대 인공지능의 혁명이 시작되었습니다. 이는 방대한 데이터와 강력한 컴퓨팅 파워, 그리고 정교한 알고리즘이 결합하여 이룬 결과물로 평가받습니다. 딥러닝은 물체 인식뿐만 아니라 기계 번역 분야에서도 놀라운 발전을 가져왔습니다. 과거의 번역 시스템은 복잡한 언어학적 규칙에 의존했으나, 현대의 신경망 기반 번역은 수많은 데이터를 통해 언어 간의 관계를 암묵적으로 학습합니다. 또한 알파고는 바둑이라는 복잡한 게임에서 인간의 직관을 모사한 학습을 통해 승리하며 인공지능의 잠재력을 증명했습니다. 이러한 성과는 인공지능이 특정 영역에서 이미 인간의 수준을 뛰어넘었음을 보여주는 중요한 이정표가 되었습니다. 하지만 현재의 인공지능은 여전히 명확하게 정의된 '닫힌 세계'에서만 강력한 힘을 발휘한다는 한계가 있습니다. 실생활과 같은 '열린 세계'는 불확실성이 높고 끊임없이 변화하지만, 딥러닝은 학습 데이터와 추론 데이터가 동일한 분포를 따른다고 가정하기 때문입니다. 또한 기계는 인간이 가진 기본적인 상식이나 물리 법칙에 대한 이해가 부족합니다. 예를 들어 스마트폰을 떨어뜨리면 깨질 수 있다는 위험을 직관적으로 인지하고 대처하는 능력은 아직 인공지능에게 어려운 과제입니다. 인간 수준의 인공지능에 도달하기 위해 최근에는 어린아이의 학습 과정을 모사하는 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 아이들은 태어나서 세상을 직접 만지고 경험하며 스스로 모델을 형성해 나갑니다. 이러한 '베이비 마인드' 연구는 기계가 단순히 주어진 데이터를 수동적으로 학습하는 것을 넘어, 환경과 상호작용하며 지각과 행동의 사이클을 통해 지능을 발달시키는 것을 목표로 합니다. 이는 인공지능이 인간처럼 유연하고 강건한 의사결정 능력을 갖추게 하는 핵심적인 경로가 될 것입니다. 진정한 자율 지능을 구현하기 위해서는 기계가 스스로 실험하고 가설을 검증하며 학습하는 능력이 필수적입니다. 현재의 인공지능은 데이터가 주어지기를 기다리는 수준이지만, 미래의 시스템은 스스로 데이터를 찾아다니고 생성하는 '라이프롱 러닝'을 실천해야 합니다. 끊임없이 자신을 개선하는 재귀적 시스템이 구축된다면, 기계는 인간이 가르쳐준 범위를 넘어 독자적인 지식 체계를 구축할 수 있습니다. 이러한 자율적 인지 에이전트의 등장은 인공지능 연구의 궁극적인 지향점 중 하나입니다. 인공지능이 인간 수준의 유연함을 갖추게 된다면, 기계 특유의 정확성과 방대한 기억력이 결합하여 순식간에 인간의 지능을 능가하는 '특이점'에 도달할 수 있습니다. 이는 직업의 변화나 사회 구조의 재편과 같은 거대한 도전을 동반하겠지만, 동시에 인류에게 새로운 기회의 장을 열어줄 것입니다. 인공지능을 단순한 위협으로 보기보다 인간의 능력을 확장하는 도구로 활용하려는 노력이 필요합니다. 결국 인공지능 연구는 기계를 만드는 과정을 통해 인간 지능의 본질을 깊이 이해해가는 여정이라 할 수 있습니다.

장병탁

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[강연] AI의 사고과정을 설명할 수 있을까 _ by최재식 ㅣ 2020 가을 카오스강연 'Ai X' 6강 | 6강

인공지능(AI) 기술은 자율주행, 금융, 의료 등 우리 삶의 핵심적인 영역으로 깊숙이 침투하고 있습니다. 하지만 시스템이 복잡해질수록 그 내부 작동 원리를 파악하기 어려워지는 '블랙박스' 문제가 발생합니다. 만약 AI가 중대한 결정을 내렸을 때 그 이유를 설명하지 못한다면, 예상치 못한 오류가 발생했을 때 인간의 생명과 재산에 심각한 위협이 될 수 있습니다. 따라서 AI가 내린 결론의 근거를 사람이 이해할 수 있는 방식으로 제시하는 '설명 가능 인공지능(XAI)' 기술은 이제 선택이 아닌 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다. 유럽연합의 일반 데이터 보호 규정(GDPR)은 자동화된 의사결정에 대해 설명을 요구할 권리를 법적으로 보장하고 있습니다. 이는 AI가 대출 심사나 채용 등에서 편향된 판단을 내리지 않도록 감시하는 중요한 장치가 됩니다. 실제로 특정 딥러닝 모델이 성적 지향이나 인종과 같은 민감한 정보를 학습하여 편견을 가질 수 있다는 연구 결과는 설명 가능성의 중요성을 시사합니다. 기업들은 이제 알고리즘의 투명성을 확보하지 못할 경우 막대한 벌금을 부과받을 수 있으며, 이는 기술적 신뢰를 넘어 사회적 윤리를 지키는 토대가 됩니다. 복잡한 딥러닝 모델을 설명하기 위한 대표적인 방법 중 하나는 '계층별 관련성 전파(LRP)' 기술입니다. 이는 AI가 최종 결정을 내리는 데 있어 입력 데이터의 어떤 부분이 가장 큰 기여를 했는지 역추적하는 방식입니다. 예를 들어, 자율주행 자동차가 핸들을 왼쪽으로 꺾었다면 도로의 특정 픽셀이나 장애물이 그 결정에 얼마나 영향을 미쳤는지 수치화하여 보여줄 수 있습니다. 수천만 개의 뉴런이 얽힌 복잡한 구조라도 각 레이어의 기여도를 분석함으로써, 우리는 블랙박스 내부의 논리적 흐름을 시각적으로 확인하고 검증할 수 있게 됩니다. 인공지능(AI) 내부를 들여다보는 연구는 마치 해부학 실습처럼 정교하게 진행되고 있습니다. 특정 레이어의 노드들이 어떤 사물에 반응하는지 분석해 보면, 놀랍게도 딥러닝 내부에는 비행기, 하늘, 식물 등 특정 물체를 전담해서 인식하는 유닛들이 존재함을 알 수 있습니다. 이는 AI가 단순히 데이터를 암기하는 것이 아니라, 스스로 유의미한 특징을 추출하여 세상을 이해하고 있음을 보여줍니다. 이러한 내부 구조의 가시화는 AI가 학습 과정에서 무엇을 중요하게 여기는지 파악하게 해주며, 모델의 성능 개선과 오류 수정을 위한 결정적인 단서를 제공합니다. 고차원 공간에서 작동하는 생성 모델의 내부를 탐색하기 위해 로봇 공학의 알고리즘을 도입하기도 합니다. 수천 차원의 복잡한 경계면을 효율적으로 찾아내는 기술을 통해, AI가 생성하는 이미지의 미세한 변화가 어떤 노드의 영향인지 정확히 짚어낼 수 있습니다. 예를 들어 안경의 유무나 배경의 색감 변화가 결정되는 경계 지점을 찾아냄으로써, 모델의 작동 범위를 명확히 규정하는 것이 가능해집니다. 이러한 정밀한 분석 도구는 AI가 단순히 결과를 내놓는 수준을 넘어, 그 결과가 도출되는 전체적인 지형도를 인간에게 제시하는 역할을 수행합니다. 설명 가능 인공지능(XAI)은 실제 산업 현장에서도 혁신적인 성과를 거두고 있습니다. 거대한 용광로인 고로의 온도를 예측하고 제어하는 시스템에 이 기술을 적용한 사례가 대표적입니다. 숙련된 조업자들은 처음에는 AI의 판단을 불신하기도 했지만, AI가 특정 센서값과 압력을 근거로 제시하며 이유를 설명하자 기술을 신뢰하고 협업하기 시작했습니다. 그 결과 연료 절감과 생산성 향상을 동시에 달성하며 국가 핵심 기술로 지정되는 쾌거를 이루었습니다. 이는 기술적 완성도만큼이나 인간과의 소통과 신뢰 형성이 산업 현장에서 얼마나 중요한지를 증명합니다. 인공지능(AI)의 미래는 인간의 지능을 대체하는 것이 아니라 보완하고 확장하는 '증강 지능'의 방향으로 나아가고 있습니다. 설명 가능 인공지능(XAI)은 AI가 잘하는 것과 못하는 것을 명확히 구분해 줌으로써, 기술에 대한 막연한 두려움이나 과도한 기대를 걷어내는 역할을 합니다. 이는 과거 AI 기술이 한계에 부딪혀 겪었던 'AI 빙하기'를 방지하고, 지속 가능한 기술 발전을 이끄는 안전장치가 될 것입니다. 결국 인간과 AI가 서로의 사고 과정을 이해하고 협력할 때, 우리는 더욱 안전하고 효율적인 인공지능(AI) 시대를 맞이할 수 있을 것입니다.

최재식

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[석학인터뷰] 최재식_지능에 대한 호기심, 인공지능 개발의 원동력 | 2020 가을 카오스강연 'Ai X'

인간 지능에 대한 호기심은 단순한 지적 탐구를 넘어 세상을 바꾸는 강력한 동기가 됩니다. 인공지능 알고리즘이 공장을 자동 제어하고, 인간 수준의 번역을 수행하는 언어 모델이 등장하면서 우리는 기술의 진보를 실감하고 있습니다. 이러한 변화는 연구자의 지적 호기심을 충족시킬 뿐만 아니라 사회가 필요로 하는 실질적인 혁신을 이끌어냅니다. 인공지능은 이제 단순한 도구를 넘어 우리 삶의 방식을 근본적으로 변화시키는 핵심 동력으로 자리 잡고 있습니다. 최근 인공지능 연구의 두 축은 미래를 예측하는 시스템과 그 의사결정 과정을 설명하는 기술입니다. 예측 시스템은 부동산 가격이나 주식 시장의 변동을 파악하는 등 다양한 분야에 응용됩니다. 하지만 딥러닝처럼 복잡한 시스템은 내부 의사결정 과정을 파악하기 어렵다는 한계가 있습니다. 이를 보완하기 위해 등장한 설명 가능한 인공지능은 시스템이 언제 확실한 결정을 내리는지, 혹은 언제 불완전할 수 있는지를 명확히 알려줌으로써 인공지능의 신뢰성을 높이는 역할을 합니다. 설명 가능한 인공지능은 특히 사람의 생명과 재산에 직결되는 '미션 크리티컬 시스템'에서 필수적입니다. 의료 처방, 국방 시스템, 자율주행 자동차와 같이 안전이 최우선인 분야에서는 인공지능이 왜 그런 결정을 내렸는지 검증하는 과정이 반드시 필요합니다. 아무리 성능이 뛰어난 시스템이라도 그 작동 원리를 알 수 없다면 실제 현장에 적용하기 어렵기 때문입니다. 따라서 설명 가능한 기술은 인공지능이 우리 사회의 핵심 인프라로 안착하기 위한 필수적인 검증 도구라고 할 수 있습니다. 인공지능의 복잡한 의사결정 과정을 분석하기 위해 연구자들은 입력 데이터 중 결과에 가장 큰 영향을 미친 요소를 판별하는 데 집중합니다. 이는 마치 보이지 않는 내부를 들여다보는 돋보기나 현미경과 같은 도구를 개발하는 과정과 같습니다. 이러한 기술을 통해 특정 시스템이 어떤 상황에서 안전하고 어떤 입력 데이터에 취약한지를 객관적으로 검증할 수 있습니다. 결국 설명 가능한 인공지능은 블랙박스와 같았던 알고리즘의 내부를 투명하게 공개하여 기술의 완성도를 높이는 데 기여합니다. 진정한 인공지능 전문가가 되기 위해 필요한 것은 수학적 능력이나 프로그래밍 기술 이전에 인간 지능에 대한 깊은 호기심입니다. '지능이란 무엇인가' 혹은 '사람이라면 어떻게 행동했을까'라는 근원적인 질문을 던지고 이를 알고리즘으로 구현하려는 의지가 중요합니다. 이러한 호기심은 연구 과정에서 마주하는 기술적 난관을 극복하게 만드는 원동력이 됩니다. 인공지능 연구는 결국 인간을 이해하려는 노력의 연장선이며, 그 과정에서 얻는 깨달음이 미래 사회를 설계하는 밑거름이 됩니다.

최재식

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뇌인지과학

[강연] 컴퓨터비전과 딥러닝의 현재와 미래 _ by한보형 | 2020 가을 카오스강연 'Ai X' 5강 | 5강

컴퓨터 비전은 이미지나 비디오의 내용을 컴퓨터가 자동으로 이해하게 만드는 기술입니다. 과거에는 사람이 데이터의 특징을 직접 정의해 주어야 했지만, 딥러닝의 등장으로 인공지능이 스스로 데이터에서 중요한 정보를 추출하는 법을 학습하게 되었습니다. 특히 여러 계층으로 구성된 인공 신경망은 복잡한 시각 정보를 계층적으로 파악하며, 인간의 시각 체계를 모방하는 수준까지 발전했습니다. 이러한 기술적 도약은 기계가 세상을 바라보는 방식을 근본적으로 변화시켰으며, 단순한 데이터 나열을 넘어선 의미 있는 정보 추출을 가능하게 했습니다. 시각 정보를 처리하는 데 가장 핵심적인 도구는 합성곱 신경망(CNN)입니다. 이는 이미지 필터를 적용하듯 공간 정보를 보존하며 특징을 추출하는 방식입니다. 반면, 시간에 따라 변화하는 비디오나 음성 같은 시계열 데이터에는 순환 신경망(RNN)이 주로 사용됩니다. RNN은 이전 단계의 출력이 다시 입력으로 들어가는 구조를 통해 데이터의 흐름과 맥락을 파악합니다. 이 두 구조는 현대 컴퓨터 비전이 공간과 시간이라는 두 축의 정보를 정밀하게 이해할 수 있도록 돕는 기반이 되며, 다양한 시각적 태스크를 수행하는 핵심 엔진 역할을 합니다. 컴퓨터 비전의 대표적인 응용 분야로는 물체 검출과 의미론적 분할이 있습니다. 'YOLO'와 같은 알고리즘은 이미지 속 물체의 위치를 실시간으로 파악하며, 이미지 분할 기술은 각 픽셀이 어떤 사물에 해당하는지 정밀하게 구분해 냅니다. 이러한 기술은 자율 주행 자동차가 도로 상황을 파악하고 장애물을 피하는 데 필수적인 역할을 합니다. 인공지능은 이제 단순히 사물을 보는 것을 넘어, 장면 전체의 구조와 맥락을 파악하여 안전한 주행을 가능케 하는 지능형 시스템으로 진화하고 있으며, 이는 미래 모빌리티 산업의 핵심이 되고 있습니다. 최근에는 이미지와 언어를 동시에 다루는 기술이 주목받고 있습니다. 이미지의 내용을 문장으로 설명하는 이미지 캡셔닝 기술이나, 이미지에 대한 질문에 답하는 시각적 질의응답(VQA)이 대표적입니다. 또한 생성적 적대 신경망(GAN)은 가짜와 진짜를 구별하는 경쟁 과정을 통해 실제와 구분이 불가능한 고해상도 이미지를 만들어냅니다. 이는 인공지능이 단순히 정보를 수동적으로 인식하는 단계를 지나, 새로운 콘텐츠를 창조하고 인간과 고차원적인 소통을 나눌 수 있는 가능성을 보여주는 사례로, 예술과 산업 전반에 걸쳐 새로운 영감을 불어넣고 있습니다. 화질 개선 및 영상 처리 분야에서도 딥러닝은 놀라운 성능을 발휘합니다. 흑백 사진을 자연스러운 컬러로 복원하거나, 심한 노이즈가 섞인 이미지에서 원래의 형체를 찾아내는 기술이 실용화되었습니다. 또한 낮은 프레임의 영상을 부드러운 고프레임 영상으로 변환하는 프레임 보간 기술은 영상 제작 현장에서 혁신을 일으키고 있습니다. 이러한 기술들은 인공지능이 사전에 학습한 방대한 시각적 패턴을 바탕으로 부족한 정보를 추론하여 인간의 눈보다 더 정밀하게 이미지를 재구성할 수 있음을 증명하며, 오래된 기록물의 복원이나 고화질 콘텐츠 제작에 기여합니다. 강화 학습은 인공지능이 시행착오를 통해 최적의 행동을 배우게 합니다. 벽돌깨기 같은 고전 게임부터 바둑의 알파고, 복잡한 전략이 필요한 스타크래프트의 알파스타까지 인공지능은 인간의 한계를 뛰어넘는 전략을 스스로 터득해 왔습니다. 특히 보이지 않는 영역의 정보를 추정해야 하는 게임 환경에서의 성공은 인공지능의 판단 능력이 얼마나 정교해졌는지를 잘 보여줍니다. 이러한 학습 방식은 단순히 게임에 그치지 않고, 향후 복잡한 변수가 존재하는 현실 세계의 물류 시스템이나 로봇 제어 문제를 해결하는 데에도 중요한 열쇠가 될 것으로 기대됩니다. 하지만 인공지능의 눈부신 발전 뒤에는 해결해야 할 과제도 산적해 있습니다. 학습 데이터에 포함된 인종이나 성별에 대한 편향이 결과에 반영되거나, 딥페이크 기술이 악용되어 사회적 혼란을 야기하기도 합니다. 또한 방대한 모델을 학습시키는 과정에서 발생하는 막대한 탄소 배출은 환경적인 부담으로 작용합니다. 따라서 기술적 완성도를 높이는 것만큼이나 윤리적 가이드라인을 마련하고 사회적 합의를 이끌어내는 노력이 병행되어야 합니다. 진정한 인공지능의 완성은 기술의 효율성과 인간의 보편적 가치가 조화를 이룰 때 비로소 가능해질 것입니다.

한보형

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융합

[석학인터뷰] 한보형_ 컴퓨터 비전! 글로벌 기업과 협력합니다 | 2020 가을 카오스강연 'Ai X'

컴퓨터 비전 기술이 초기에는 실용적인 알고리즘이 부족한 낮은 수준에 머물러 있었습니다. 하지만 디지털 카메라의 얼굴 검출 기능이나 마이크로소프트의 키넥트 센서 같은 혁신적인 기술들이 등장하며 분야의 가능성을 증명하기 시작했습니다. 최근 몇 년 사이 딥러닝의 비약적인 발전과 함께 컴퓨터 비전은 엄청난 성장을 이루었으며, 이러한 기술적 변혁의 중심에서 연구자로서 기여하고 있다는 사실에 큰 자부심과 보람을 느낍니다. 사람의 눈과 카메라는 신호를 받아들이는 측면에서 큰 차이가 없지만, 이를 처리하는 뇌와 컴퓨터의 방식은 근본적으로 다릅니다. 특히 최근의 컴퓨터 비전은 딥러닝 기반의 학습 알고리즘이 주류를 이루면서 알고리즘 자체의 설계보다 데이터의 질과 구성에 따라 결과가 크게 달라지는 경향을 보입니다. 따라서 연구자들은 데이터가 생성되는 과정을 세심하게 고려하고 이를 효과적으로 제어할 수 있는 능력을 갖추는 것이 무엇보다 중요해졌습니다. 구글과 카카오브레인 같은 소프트웨어 기업에서의 연구 경험은 매우 값진 시간이었습니다. 구글에서는 특정 이미지를 입력하면 유사한 이미지를 찾거나 사진 속 장소를 파악하는 이미지 검색 기술을 연구하여 실제 서비스에 적용하는 성과를 거두었습니다. 카카오브레인에서는 단순히 시각적인 품질을 높이는 것을 넘어, 인공지능 알고리즘이 물체를 더 정확하게 검출할 수 있도록 최적화된 지능형 이미지 압축 기술을 개발하며 기술의 실용성을 높이는 데 집중했습니다. 연구자로서의 길은 항상 순탄하지만은 않았습니다. 인공지능 분야가 주목받기 전의 어려운 시기를 겪기도 했으며, 이론적인 알고리즘 공부에서 시작해 눈에 보이는 결과를 만들어내는 컴퓨터 비전으로 전공을 전환하는 과정도 있었습니다. 학생들을 지도할 때는 문제를 정확히 파악하고 솔직하게 소통하는 방식을 선호합니다. 학생 개개인의 단점을 억지로 고치려 하기보다는 그들이 가진 고유한 장점을 극대화하여 스스로 문제를 해결할 수 있도록 돕는 데 주력하고 있습니다. 개인적으로 낙천적인 성격 덕분에 슬럼프가 찾아와도 며칠간의 휴식을 통해 빠르게 회복하며 연구를 지속해올 수 있었습니다. 이번 강의를 통해서는 컴퓨터 비전의 기술적 성취뿐만 아니라 인공지능이 직면한 현실적인 문제들과 앞으로 나아가야 할 방향에 대해 심도 있게 논의하고자 합니다. 기술의 긍정적인 면과 부정적인 면을 모두 균형 있게 바라봄으로써, 대중들이 인공지능의 발전을 올바르게 이해하고 준비할 수 있도록 돕는 가이드 역할을 수행하고 싶습니다.

한보형

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융합

[석학인터뷰] AI, 휴대용 번역기 당연히 가능하고, 대화도 예술도 모두 가능하다! | 2020 가을 카오스강연 'Ai X'

인공지능 기술의 발전은 예술을 바라보는 우리의 근본적인 시각을 변화시키고 있습니다. 특히 딥러닝으로 생성된 작품은 그것을 만들어낸 알고리즘의 성과인지, 아니면 그 시스템을 설계한 인간의 창의성인지에 대한 논쟁을 불러일으킵니다. 현대 예술의 난해함 속에서 인공지능이 만든 결과물은 인간의 것과 구별하기 어려울 정도로 정교해지고 있습니다. 비록 기술이 인간의 표현 방식을 완벽하게 흉내 낸다 하더라도, 그 이면에 마음이 부재한다는 사실을 인지하는 순간 우리는 일종의 공허함을 느낄 수도 있습니다. 하지만 예술의 정의 자체가 변화하는 미래에는 이러한 기술적 산물 또한 새로운 형태의 예술로 인정받게 될 것입니다. 우리는 머지않은 미래에 실시간으로 소통을 돕는 휴대용 번역기가 보편화되는 시대를 맞이할 것입니다. 현재의 번역 기술은 이미 놀라운 수준에 도달해 있으며, 향후 10년에서 20년 사이에는 언어의 장벽이 거의 사라질 것으로 예측됩니다. 이러한 변화는 단순히 단어를 옮기는 수준을 넘어 인공지능이 인간과 대화하며 정교하게 상호작용하는 단계로 진화하고 있음을 의미합니다. 비록 인공지능과의 대화가 때로는 인위적으로 느껴질 수 있으나, 시스템이 더욱 정교해짐에 따라 사용자는 상대가 기계인지 사람인지 구분하기 힘든 경험을 하게 될 것입니다. 이는 기술이 인간의 소통 방식을 얼마나 깊이 파고들고 있는지를 잘 보여주는 사례라 할 수 있습니다. 과거에는 범용 인공지능(AGI)의 등장을 공상 과학의 영역으로만 치부했으나, 최근의 기술적 도약은 이러한 인식을 완전히 바꾸어 놓았습니다. 특정 분야에 한정된 지능을 넘어 인간처럼 다양한 영역에서 사고할 수 있는 인공지능의 등장은 이제 현실적인 가능성으로 다가오고 있습니다. 이러한 범용 인공지능이 일반화되는 시점에는 인류의 지적 능력을 압도하는 초지능으로의 급격한 진화가 일어날 수 있습니다. 하지만 이러한 강력한 기술은 핵폭탄보다 더 위험할 수 있다는 경고를 동반하기도 합니다. 따라서 우리는 인공지능이 가져올 압도적인 편리함과 동시에, 그 기술이 인류에게 미칠 잠재적인 위협에 대해서도 깊이 고민하고 대비해야 할 시점에 서 있습니다.

남세동, 신현정, 이교구, 이세민, 임창환, 장병탁, 최재식, 한보형, 함유근, 현동훈

카오스재단2020 카오스강연 'Ai X'

뇌인지과학

[강연] 딥러닝으로 엘니뇨 예측하기 _ by함유근 | 2020 가을 카오스강연 'Ai X' 4강 | 4강

엘니뇨는 적도 태평양의 해수면 온도가 평년보다 0.5도 이상 높은 상태가 6개월 이상 지속되는 현상을 말합니다. 페루 어부들이 수온 변화로 물고기가 잡히지 않는 시기에 붙인 이름에서 유래한 이 현상은 단순한 지역적 변화를 넘어 전 지구적인 기후 시스템에 막대한 영향을 미칩니다. 엘니뇨가 발생하면 인도네시아와 호주에는 극심한 가뭄과 산불이 발생하고, 남미 지역에는 폭우와 홍수가 이어지는 등 이상기후가 빈번해집니다. 우리나라도 엘니뇨의 영향권에서 자유롭지 못하며, 겨울철 기온이 상승하거나 강수량이 증가하는 등 뚜렷한 기상 변화를 겪게 됩니다. 기후 예측은 내일의 날씨를 맞히는 것보다 훨씬 긴 시간 규모의 변화를 다루는 도전적인 과제입니다. 기존에는 지구를 격자로 나누어 구름, 강수, 해류 등 복잡한 물리 과정을 계산하는 수치 모델을 주로 사용해 왔습니다. 하지만 이러한 수치 모델은 수십만 줄의 코드로 이루어져 있어 실제 지구의 모든 프로세스를 완벽하게 구현하기 어렵습니다. 또한, 초기 상태의 아주 작은 차이가 결과에서 거대한 차이를 만들어내는 '나비효과'로 인해 예측 기간이 길어질수록 정확도가 급격히 떨어지는 한계가 있었습니다. 특히 6개월 이상의 중장기 예측은 기후학자들에게 여전히 어려운 숙제였습니다. 최근에는 이러한 한계를 극복하기 위해 인공지능, 특히 딥러닝 기술이 기후 예측 분야에 도입되고 있습니다. 엘니뇨 예측에는 이미지 인식에 탁월한 성능을 보이는 합성곱 신경망(CNN) 기법이 주로 활용됩니다. 엘니뇨는 특정 지점의 수온 변화뿐만 아니라 서태평양, 인도양, 대서양 등 전 지구적인 해수면 온도 분포의 상관관계를 파악하는 것이 중요하기 때문입니다. 2차원 또는 3차원 지도 형태의 데이터를 분석하여 복잡한 패턴 속에서 엘니뇨의 전조 현상을 찾아내는 인공지능의 능력은 기존 수치 모델이 놓치기 쉬운 미세한 신호들을 포착하는 데 매우 효과적이라는 사실이 증명되었습니다. 딥러닝 모델을 학습시키기 위해서는 방대한 양의 데이터가 필요하지만, 관측된 기후 데이터는 역사적으로 매우 한정적입니다. 엘니뇨는 1년에 단 한 번 발생 여부가 결정되기에 실제 가용 샘플은 170여 개에 불과합니다. 이를 해결하기 위해 연구자들은 '전이 학습'이라는 기법을 도입했습니다. 이는 수치 모델 시뮬레이션이 생성한 수많은 가상 엘니뇨 데이터를 먼저 학습시킨 뒤, 그 지식을 실제 관측 데이터에 적용하는 방식입니다. 비록 가상 데이터에 오차가 있더라도 기본적인 물리 메커니즘을 학습하는 데는 충분하며, 이를 통해 데이터 부족 문제를 해결하고 모델의 예측 성능을 획기적으로 높일 수 있었습니다. 딥러닝 기반의 예측 모델은 기존 수치 모델보다 훨씬 앞선 성능을 보여주었습니다. 기존 시스템이 약 1년 정도의 예측 신뢰도를 가졌다면, 인공지능 모델은 이를 18개월까지 연장하는 데 성공했습니다. 1년 반 앞을 내다볼 수 있다는 것은 사회적, 경제적으로 엄청난 가치를 지닙니다. 이상기후에 대비해 재난 방지 시스템을 정비할 충분한 시간을 확보할 수 있을 뿐만 아니라, 곡물 가격 변동에 선제적으로 대응하여 경제적 손실을 최소화할 수 있기 때문입니다. 실제로 1997년이나 2015년의 강력한 엘니뇨 사례에서도 딥러닝 모델은 매우 높은 정확도로 미래를 예측해 내는 성과를 거두었습니다. 인공지능의 예측 결과가 단순히 통계적 우연이 아님을 증명하기 위해 '히트맵' 분석 기법이 사용됩니다. 이는 인공지능이 데이터의 어느 부분을 중점적으로 보고 판단을 내렸는지 시각화하는 기술입니다. 분석 결과, 딥러닝 모델은 엘니뇨 발생 1년 전 서태평양의 따뜻한 해수 분포나 대서양의 특정 온도 패턴을 주목하고 있었습니다. 이는 기존 기후학계에서 밝혀낸 물리적 메커니즘과 일치하는 결과로, 인공지능이 엉뚱한 정보가 아닌 과학적 근거에 기반하여 결과를 도출하고 있음을 시사합니다. 이러한 설명 가능한 인공지능 기술은 블랙박스로 불리던 딥러닝 모델의 신뢰성을 높이는 핵심적인 역할을 수행합니다. 인공지능 기술은 이제 엘니뇨의 발생 여부를 넘어, 발생 위치에 따른 다양한 유형의 엘니뇨를 구분하는 단계까지 발전했습니다. 중태평양 엘니뇨와 동태평양 엘니뇨는 육지에 미치는 영향이 서로 다르기에 이를 정확히 구분하는 것은 매우 중요합니다. 앞으로 딥러닝 기법은 태풍의 강도 변화, 극한 강수, 장마 패턴 등 더욱 다양한 기후 현상을 예측하는 데 폭넓게 적용될 전망입니다. 인공지능은 기후학자의 자리를 대체하는 것이 아니라, 복잡한 지구 시스템을 이해하고 미래의 불확실성에 대비하는 강력한 도구로서 인류의 생존과 번영에 기여하는 동반자가 될 것입니다.

함유근

카오스재단카오스강연

지구환경과학

[2020 AI아카데미] 온라인강연 : AI(인공지능), 음악에미치다.

인류의 역사는 기술의 발전과 궤를 같이해 왔습니다. 1차 산업혁명이 증기기관을 통한 물리적 노동의 대체를 불러왔다면, 현재 우리가 마주한 4차 산업혁명은 개개인의 사고를 넘어 인류 전체의 지적 역량을 인공지능이 보조하는 단계에 이르렀습니다. SNS를 통해 축적된 방대한 빅데이터는 인공지능의 자양분이 되어 현대인들의 공감대를 분석하고 최적의 서비스를 추천하는 등 우리 삶 깊숙이 파고들고 있습니다. 이제 기술은 단순한 도구를 넘어 인간의 사고 체계를 확장하는 새로운 패러다임을 제시하고 있습니다. 기술의 진보는 예술과 콘텐츠의 영역에서도 혁명적인 변화를 일으켰습니다. 과거 특정 계층의 전유물이었던 지식과 예술은 인쇄술의 발달로 대중화되었고, 사진기와 영사기의 발명은 실감 나는 콘텐츠의 시대를 열었습니다. 디지털 혁명을 거쳐 현재는 누구나 콘텐츠를 생성하고 전 세계와 실시간으로 공유하는 초연결 사회에 살고 있습니다. 이러한 흐름 속에서 인공지능은 콘텐츠 제작의 핵심 주체로 부상하고 있으며, 특히 음악 분야에서는 기술과 예술이 결합한 새로운 창작의 지평이 열리고 있습니다. 과거 화가들이 사진기의 등장에 위기를 느꼈지만, 오히려 이를 통해 인상주의라는 새로운 화풍을 개척했듯 기술은 예술가들에게 새로운 영감의 원천이 되기도 합니다. 증기기관의 발명은 화가들이 멀리 야외로 나가 풍경을 그리게 했고, 현대의 극사실주의는 기계의 정밀함에 도전하는 인간의 의지를 보여줍니다. 인공지능 역시 인간의 영역을 침범하는 위협적인 존재가 아니라, 예술가들이 기존의 한계를 넘어 새로운 스타일을 창조할 수 있도록 돕는 강력한 조력자로서의 역할을 수행하고 있습니다. 현대의 인공지능은 특정 분야에 특화된 알고리즘을 넘어, 스스로 판단 근거를 설명하거나 인간의 미묘한 감정을 이해하는 방향으로 진화하고 있습니다. 특히 ‘창의 지능’은 데이터에 존재하지 않는 새로운 가치를 창출하는 영역으로, 인공지능이 소설을 쓰거나 음악을 작곡하는 등의 활동을 가능하게 합니다. 이는 단순히 기존 데이터를 복제하는 것이 아니라, 복잡한 상황 속에서 인간의 전략적 선택을 모사하며 창작의 과정을 논리적으로 재구성하는 고도의 지적 활동을 포함하고 있습니다. 인공지능 작곡 시스템은 수학적 모델링과 음악 이론, 그리고 딥러닝 기술의 집약체입니다. 작곡가의 뇌가 음악을 생성하고 평가하는 과정을 분석하여 이를 알고리즘으로 구현해 냈습니다. 컴퓨터는 음표를 숫자로 인코딩하여 이해하며, 멜로디 생성부터 악기 구성, 믹싱 및 마스터링에 이르는 전 과정을 스스로 처리합니다. 이처럼 복잡한 공학적 절차를 거쳐 탄생한 인공지능 음악은 이제 사람의 연주와 구별하기 힘들 정도로 정교해졌으며, 창작의 효율성을 극대화하는 수준에 도달했습니다. 인공지능은 이미 재즈 페스티벌에서의 협연이나 가상현실 드로잉 퍼포먼스, 클래식 오케스트라와의 협동 공연 등 다양한 예술 현장에서 그 가능성을 입증하고 있습니다. 비록 음악의 영혼과 감성을 불어넣는 최종적인 역할은 인간 연주자의 몫으로 남아 있지만, 인공지능은 인간이 상상하지 못한 새로운 멜로디 라인을 제안하며 창의성을 자극합니다. 이러한 협업은 예술적 시도를 더욱 풍성하게 만들며, 전문가뿐만 아니라 일반 대중도 누구나 쉽게 자신만의 음악을 만들 수 있는 환경을 조성하고 있습니다. 결국 인공지능과 인간은 대결 구도가 아닌 상호 보완적인 동료 관계를 형성해야 합니다. 인공지능의 압도적인 생성 속도와 인간의 깊이 있는 감수성이 결합할 때, 우리는 이전보다 훨씬 높은 수준의 예술적 성취를 이룰 수 있습니다. 기술을 두려워하기보다 열린 마음으로 활용하는 이들이 미래의 창조적 승자가 될 것입니다. 인공지능은 인간의 일자리를 뺏는 존재가 아니라, 우리가 소중한 시간을 더 가치 있게 사용할 수 있도록 돕고 창작의 즐거움을 모두가 누릴 수 있게 하는 든든한 파트너입니다.

국립광주과학관과학행사

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수학
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[석학인터뷰] 함유근_ 지구온난화, '어쩔 수 없다'? | 2020 가을 카오스강연 'Ai X'

기후예측은 매 계절 그 결과가 실제로 맞았는지를 엄격하게 검증받는 매우 혹독한 학문입니다. 최근 우리나라에서 발생한 이례적으로 긴 장마는 지구온난화와 밀접한 관련이 있는 것으로 분석됩니다. 북극의 차가운 공기가 이례적으로 남하하며 장마 전선의 북상을 막았는데, 이는 시베리아의 고온 현상과 그로 인한 고기압 발달이 원인으로 지목됩니다. 비록 기후의 자연적인 변동성 범위 내에 있을 가능성도 배제할 수 없으나, 역대 최고치를 기록한 장마 일수는 지구가 우리에게 보내는 강력한 경고일 수 있습니다. 엘니뇨는 열대 동태평양의 해수면 온도가 평소보다 높아지는 현상으로, 그 영향은 특정 지역에 국한되지 않고 전 지구로 퍼져나갑니다. 마치 호수에 던진 큰 돌멩이가 물결을 일으켜 호수 전체로 퍼지는 것과 같습니다. 실제로 강한 엘니뇨가 발생했던 시기에는 인도네시아와 호주에서 대규모 산불이 발생했으며, 동태평양의 강수량은 급증하는 반면 서태평양 지역은 극심한 가뭄을 겪기도 했습니다. 이처럼 엘니뇨는 지구 전체의 기상 패턴을 뒤흔들며 인류의 삶에 막대한 영향을 미치는 강력한 기후 변동 요인입니다. 기존의 엘니뇨 예측은 전 지구 가상 시뮬레이션을 돌리거나 과거의 데이터를 활용한 통계적 기법에 의존해 왔습니다. 하지만 전통적인 통계 모델은 선형적인 한계로 인해 복잡한 기후 변화를 정교하게 예측하는 데 어려움이 있었습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 최근에는 딥러닝과 같은 인공지능 기술이 도입되고 있습니다. 인공지능은 과거의 방대한 기후 데이터를 학습하여 복잡한 비선형 패턴을 파악함으로써, 미래의 엘니뇨 발생 가능성을 기존 방식보다 훨씬 높은 정확도로 예측하며 기후 과학의 새로운 지평을 열고 있습니다. 지구온난화가 인간의 활동으로 인해 발생했다는 사실은 이미 과학계에서 논쟁이 끝난 정설입니다. 우리가 문제를 일으킨 주체인 만큼, 우리의 노력으로 변화의 속도를 늦추는 것도 충분히 가능합니다. 경제 위축에 대한 우려도 존재하지만, 신재생 에너지를 중심으로 하는 그린 뉴딜과 같은 정책은 산업 활동을 유지하면서도 환경을 보호할 수 있는 대안이 됩니다. 에너지 절약과 같은 일상적인 실천부터 정책적인 지지까지, 파국적인 결말을 막기 위해서는 기후 변화에 대한 선제적인 인식 변화와 적극적인 행동이 절실한 시점입니다. 기후 연구의 길은 순탄치 않으며 연구자 역시 수많은 슬럼프를 겪습니다. 인공지능에 대한 지식이 전무했던 상태에서 기후 데이터의 부족이라는 난관을 뚫고 네이처지에 논문을 게재하기까지의 과정은 끊임없는 도전의 연속이었습니다. 이러한 경험은 후학들을 지도할 때 단순한 지식 전달을 넘어 깊은 공감과 위로를 나누는 밑거름이 됩니다. 지도교수라는 권위보다는 선배의 마음으로 연구의 방향을 함께 고민하고 슬럼프 극복을 도울 때, 기후 위기를 해결할 혁신적인 아이디어와 연구 성과도 지속적으로 탄생할 수 있을 것입니다.

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지구환경과학

[연구뭐하지?] 김도헌 교수_서울대학교 '양자집적회로 연구실' | 대한민국에서 귀하다는 양자컴퓨터 연구실에서 울려퍼지는 두두둥

양자 정보 과학은 현대 물리학의 가장 역동적인 분야 중 하나로, 양자 중첩과 양자 얽힘이라는 독특한 현상을 연구합니다. 서울대학교 양자 집적 회로 연구실은 이러한 양자역학적 특성을 정밀하게 측정하고 제어하는 기초 연구에 매진하고 있습니다. 특히 산업계에서 널리 쓰이는 반도체 트랜지스터 형태의 나노 소자를 기반으로, 입자의 스핀을 활용해 양자 중첩 현상을 구현하는 데 집중하고 있습니다. 이는 기존의 물리계와는 차별화된 접근 방식으로, 실용적인 양자 기술 구현을 위한 중요한 토대가 됩니다. 양자 중첩은 관측 전까지 물체가 가능한 모든 상태의 조합으로 동시에 존재할 수 있다는 원리입니다. 이러한 상태들은 서로 간섭하며, 측정 시에는 확률적으로 하나의 결과만이 나타나는 독특한 특성을 보입니다. 최근에는 이러한 파동의 간섭 현상을 이용해 연산 속도를 획기적으로 높이는 양자 컴퓨터와, 기존 기술로는 불가능했던 초정밀 측정을 가능하게 하는 양자 계측 분야가 큰 주목을 받고 있습니다. 연구실은 이러한 양자 기술의 근간이 되는 물리적 현상을 깊이 있게 탐구하며 미래 기술의 가능성을 열어가고 있습니다. 국내에서 양자 컴퓨터 연구를 수행하는 곳은 많지 않지만, 서울대학교 양자 집적 회로 연구실은 그중에서도 가장 활발하고 전도유망한 곳으로 손꼽힙니다. 연구원들은 섬세하고 꼼꼼한 실험 과정 속에서도 서로를 격려하며 학문적 성장을 도모하는 긍정적인 분위기를 자랑합니다. 특히 지도 교수의 세심한 논문 지도와 디테일한 실험 피드백은 연구원들이 복잡한 양자역학적 난제들을 해결해 나가는 데 큰 힘이 됩니다. 이러한 탄탄한 연구 환경은 세계적인 수준의 성과를 내는 원동력이 되고 있습니다. 연구실은 크게 두 가지 플랫폼을 중심으로 연구를 전개합니다. 하나는 반도체 소자 기반의 양자점 연구이며, 다른 하나는 다이아몬드의 결함인 NV 센터를 활용한 플랫폼입니다. 특히 최근에는 다이아몬드 기반 연구에서 발생하는 복잡한 신호를 분석하기 위해 머신러닝과 딥러닝 알고리즘을 적극적으로 도입하고 있습니다. 이는 물리학적 실험 데이터에 인공지능 기술을 접목한 혁신적인 시도로, 데이터 분석의 정확도를 높이고 새로운 물리적 통찰을 얻는 데 기여하고 있습니다. 현대 과학 연구에서 학문 간의 경계는 점차 무너지고 있으며, 양자 정보 과학 역시 예외가 아닙니다. 물리학뿐만 아니라 전자공학, 재료공학, 컴퓨터공학 등 다양한 배경을 가진 인재들이 모여 협력할 때 비로소 창의적인 해결책이 도출됩니다. 전자공학적 방법론과 자연과학적 탐구가 결합된 융합 연구는 양자 현상의 이해를 넓히고 실용적인 양자 시스템을 구축하는 데 필수적입니다. 연구실은 이러한 다학제적 접근을 통해 미래 양자 시대를 선도할 핵심 기술과 인재를 양성하는 데 주력하고 있습니다.

김도헌

카오스재단연구뭐하지

물리학

[강연] 게놈데이터를 이용한 정밀의학 _ by이세민 | 2020 가을 카오스강연 'Ai X' 3강 | 3강

정밀 의료는 기존의 획일적인 치료 방식에서 벗어나 환자 개개인의 특성에 맞춘 최적의 의료 서비스를 제공하는 패러다임입니다. 이는 환자가 보유한 유전체 정보뿐만 아니라 생활 습관, 가족력, 임상 정보 등 방대한 데이터를 종합적으로 분석하여 질병의 아형이나 인종적 특성에 따른 세분화된 치료를 가능하게 합니다. 이러한 정밀 의료의 핵심은 방대한 양의 데이터를 확보하고, 이를 기반으로 환자에게 가장 적합한 치료 전략을 정확하게 예측할 수 있는 시스템을 구축하는 데 있습니다. 방대한 고차원 데이터를 처리하기 위해 최근 의료 분야에서는 기계 학습 알고리즘을 적극적으로 도입하고 있습니다. 기계 학습은 컴퓨터가 경험과 데이터를 통해 스스로 학습하고 성능을 개선하는 기술로, 정밀 의료에서 요구되는 복잡한 예측 모델을 설계하는 데 필수적입니다. 연구자가 제공한 데이터를 바탕으로 학습된 모델은 새로운 환자 데이터가 입력되었을 때 기존의 학습 근거를 토대로 최적의 치료법이나 질병의 경과를 예측하며, 이는 의료진의 의사결정을 돕는 강력한 도구가 됩니다. 유전체는 한 생물종의 완전한 유전 정보 총합을 의미하며, 이를 읽어내는 기술은 생어 시퀀싱에서 시작해 차세대 염기 서열 분석(NGS)으로 비약적인 발전을 이루었습니다. 초기에는 인간 유전체 지도를 완성하는 데 13년이라는 긴 시간과 막대한 예산이 소요되었으나, 현재의 NGS 기술은 수십억 개의 염기 서열을 병렬로 빠르게 읽어낼 수 있어 데이터 생산량을 획기적으로 늘렸습니다. 이러한 기술적 진보는 개인의 유전체 정보를 저렴하고 빠르게 분석할 수 있는 토대를 마련했습니다. 암은 대표적인 유전체 질환으로, 세포 분열 과정에서의 복제 오류나 자외선, 흡연과 같은 외적 요인에 의해 축적된 유전 변이가 원인이 되어 발생합니다. 정상 세포가 암 유발 변이를 획득하면 사멸하지 않고 무한 증식하며 악성 종양으로 발전하게 되는데, 이 과정에서 발생하는 다양한 변이들을 파악하는 것이 치료의 핵심입니다. 연구자들은 대규모 암 유전체 프로젝트를 통해 수만 명의 환자 데이터를 분석함으로써 암 발생에 기여하는 핵심 유전자를 식별하고 이를 치료에 활용하고 있습니다. 인공지능은 암 유전체 빅데이터를 학습하여 특정 항암제에 대한 환자의 반응성을 예측하거나 개인 맞춤형 면역 항암제를 개발하는 데 활용됩니다. 특히 딥러닝 모델은 암세포의 유전 변이 정보를 분석하여 면역 세포가 암세포를 더 잘 인식할 수 있도록 돕는 신생 항원을 예측하는 데 탁월한 성능을 보입니다. 이러한 기술을 통해 개발된 신생 항원 백신은 실제 임상에서 피부암 환자의 재발을 막거나 완전 관해를 유도하는 등 정밀 의료의 가능성을 실무적으로 증명해내고 있습니다. 유전체 데이터의 활용은 암 치료를 넘어 정신 건강 영역으로도 확장되고 있습니다. 유전자의 발현 패턴과 유전체 메틸화 정도를 분석하는 후성유전체 데이터를 인공지능으로 분석하면 우울증 정도나 자살 위험도를 높은 정확도로 예측할 수 있습니다. 이는 부모로부터 물려받은 고정된 유전 정보가 아니라 외부 환경에 의해 변화하는 유전자 조절 메커니즘을 파악하는 것으로, 질병의 조기 진단과 예방적 차원에서의 정밀 의료가 정신 의학 분야에서도 중요한 역할을 할 수 있음을 시사합니다. 성공적인 정밀 의료를 위해서는 알고리즘의 고도화만큼이나 한국인 특성을 반영한 양질의 유전체 빅데이터 확보가 무엇보다 중요합니다. 인종마다 유전적 특성이 다르기 때문에 해외 데이터에만 의존할 경우 국내 환자에게 최적화된 진단을 내리는 데 한계가 있기 때문입니다. 현재 진행 중인 국가 바이오 빅데이터 구축 사업과 지역 기반의 유전체 프로젝트들은 한국인 특이적 변이를 체계적으로 분석하여 우리나라 의료 시스템에 최적화된 정밀 의료 시대를 앞당기는 초석이 될 것입니다.

이세민

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생명과학

[강연] 수학을 통하여 세상을 3차원으로 보는 법 _ by현동훈 | 2020 가을 카오스강연 'Ai X' 2강 | 2강

인공지능이 세상을 이해하는 방식은 데이터를 수집하고 처리하는 과정에서 결정됩니다. 영화 속 터미네이터처럼 인간과 유사한 하드웨어를 통해 직접 시각 정보를 받아들이는 인공지능이 있는가 하면, 자비스처럼 형체 없이 네트워크상의 방대한 데이터를 분석하는 유형도 존재합니다. 이들의 공통적인 과제는 수집된 평면적인 정보를 바탕으로 우리가 사는 입체적인 세상을 어떻게 정확하게 파악하느냐는 점입니다. 특히 물리적 실체를 가진 인공지능이 세상과 상호작용하기 위해서는 단순한 데이터 처리를 넘어 공간을 인지하는 능력이 필수적으로 요구됩니다. 인간이 세상을 3차원으로 인식하는 근본적인 원리는 양안 시차에 있습니다. 왼쪽 눈과 오른쪽 눈은 서로 다른 위치에서 사물을 바라보기 때문에 망막에 맺히는 상에는 미세한 차이가 발생합니다. 뇌는 이 양안 시차를 바탕으로 사물과의 거리를 계산하며, 이는 수학적으로 삼각형의 닮음비를 이용한 방정식으로 모델링할 수 있습니다. 생후 5개월 된 아기가 물체를 잡기 위해 손을 뻗는 행위조차 머릿속에서 복잡한 기하학적 계산이 실시간으로 이루어지고 있음을 시사하며, 이는 시각 지능의 기초가 됩니다. 이러한 인간의 입체 지각 원리는 현대의 3D 기술로 고스란히 이어집니다. 입체 안경이나 3D TV는 왼쪽 눈과 오른쪽 눈에 인위적으로 서로 다른 영상을 전달하여 뇌가 착각을 일으키게 만듭니다. 사물이 가까울수록 양안 시차를 크게 만들고, 멀수록 그 차이를 줄이는 방식을 통해 평면적인 화면에서도 깊이감을 느끼게 하는 것입니다. 이는 인간의 생물학적 메커니즘을 수학적 알고리즘으로 재현한 대표적인 사례로, 인공지능이 공간을 학습하는 과정에서도 이와 유사한 논리적 구조가 적용됩니다. 컴퓨터가 평면 이미지를 통해 공간을 이해하기 위해서는 영상 왜곡을 보정하는 수학적 과정이 선행되어야 합니다. 카메라가 비스듬한 각도에서 찍은 사진 속 타일은 실제로는 사각형이지만 이미지상에서는 일그러진 형태로 나타납니다. 이때 평행한 두 직선이 지평선에서 만나는 소실점의 원리를 이용하면, 왜곡된 이미지를 다시 평면으로 펼치는 함수를 만들 수 있습니다. 지평선을 무한대로 보내는 수학적 변환을 통해 컴퓨터는 2차원 사진 속에서 실제 사물의 형태와 위치를 추정할 수 있는 기초 체력을 갖게 됩니다. 두 개 이상의 카메라를 사용하는 스테레오 비전은 더욱 정밀한 공간 정보를 제공합니다. 이를 위해서는 각 카메라의 위치와 각도를 일치시키는 캘리브레이션 과정이 필요하며, 수학자들은 이를 3x4 행렬로 표현하여 계산합니다. 가장 어려운 과제는 서로 다른 사진 속에서 같은 지점을 찾아내는 대응점 문제입니다. 수백만 개의 픽셀 중에서 동일한 위치를 찾는 과정은 엄청난 계산량을 요구하지만, 에피폴라 기하학이라는 수학적 원리를 적용하면 탐색 범위를 직선 하나로 좁혀 계산 효율을 획기적으로 높일 수 있습니다. 계산된 3차원 좌표들은 수많은 점이 모인 포인트 클라우드의 형태로 나타납니다. 하지만 이 점들만으로는 사물의 매끄러운 표면을 표현하기에 부족하며, 데이터 수집 과정에서 발생한 노이즈로 인해 표면이 거칠게 보일 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 수학적 최적화 기법을 동원하여 노이즈를 제거하고 점들을 삼각형 면으로 연결하는 표면 복원 작업이 진행됩니다. 법선 벡터를 활용해 면의 방향을 결정하고 각진 부분을 부드럽게 다듬는 과정을 거치면, 비로소 컴퓨터 속에 실제와 유사한 3차원 모델이 완성됩니다. 더욱 정교한 복원을 위해 레이저 스캐닝과 같은 기술이 활용되기도 합니다. 레이저를 쏘아 반사되어 돌아오는 시간을 측정하거나 인위적인 패턴을 투사함으로써 대응점 문제를 물리적으로 해결하는 방식입니다. 미켈란젤로의 조각상을 디지털로 복원하는 대규모 프로젝트에서도 이러한 기하학적 원리와 정밀한 스캐닝 기술이 결합되어 역사적 유물을 완벽하게 재현해냈습니다. 결국 기하학은 인공지능이 평면의 한계를 넘어 입체적인 세상을 인지하고 구현하게 만드는 가장 강력한 도구이자 언어라고 할 수 있습니다.

현동훈

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수학

[석학인터뷰] 현동훈_ 지도교수님 曰 "누가 수학을 재미로 하냐?" 그래도 재밌습니다. | 2020 가을 카오스강연 'Ai X'

순수 수학에 몰두하던 학자가 시야를 넓혀 응용 분야인 컴퓨터 비전에 입문하게 된 과정은 흥미롭습니다. 많은 수학자가 이론의 순수성에 집중하느라 실용적인 응용을 간과하곤 하지만, 컴퓨터 비전은 그 자체로 매우 수학적인 토대를 가지고 있습니다. 이는 수학자로서의 정체성과 자부심을 유지하면서도, 연구 결과가 사회에 실질적이고 가시적인 기여를 할 수 있다는 확신을 줍니다. 추상적인 수식 속에 머물던 아이디어가 현실의 문제를 해결하는 도구로 변모하는 과정은 수학자에게 새로운 즐거움을 선사합니다. 대수기하학은 다항식의 근을 통해 기하학적 구조를 연구하는 학문으로, 예를 들어 원의 방정식을 통해 도형을 이해하는 것과 같습니다. 이러한 학문적 기초는 컴퓨터 비전의 핵심인 '다중관점 기하학'으로 이어집니다. 하나의 물체를 서로 다른 각도에서 바라볼 때 나타나는 형태의 변화를 수학적으로 정교하게 기술하는 것이 이 분야의 핵심입니다. 결국 컴퓨터에게 사물을 보는 법을 가르치는 과정은 대수기하학적 원리를 현실 세계의 시각 데이터에 적용하는 고도의 지적 작업이라고 할 수 있습니다. 컴퓨터의 탄생 자체가 앨런 튜링과 알론조 처치 같은 수학자들의 손에서 시작되었듯이, 수학과 컴퓨터 과학은 떼려야 뗄 수 없는 관계입니다. 최근 전 세계적인 관심을 받는 딥러닝 역시 그 근간에는 단순하고 명료한 수학적 아이디어가 자리 잡고 있습니다. 현재 수학자들은 딥러닝이 왜 뛰어난 성능을 보이는지 그 원리를 규명하고, 이를 더욱 효과적으로 개선하기 위한 연구에 매진하고 있습니다. 특히 컴퓨터 비전 분야는 그 구성 요소의 절반 이상이 기하학적 원리로 이루어져 있어 수학적 통찰이 필수적입니다. 연구의 길은 항상 즐겁기만 한 것은 아니며, 때로는 문제 해결이 되지 않아 괴로운 순간을 마주하기도 합니다. 새로운 지식을 배우는 것은 즐거운 일이지만, 아무도 가보지 않은 길을 개척하는 연구는 차원이 다른 인내를 요구합니다. "수학을 누가 재미로 하느냐, 그냥 하는 것이다"라는 격언처럼, 끈기 있게 문제를 붙들고 늘어지는 태도가 중요합니다. 하지만 이상적인 환경에서 자유롭게 사고하며 무궁무진한 가능성을 탐구하는 과정은 수학만이 줄 수 있는 독특한 매력이며, 이는 창업이나 기술 개발 같은 실천적 도전의 원동력이 됩니다. 우리가 영화 '미션 임파서블'이나 '아이언맨'에서 보았던 첨단 기술들은 더 이상 상상 속의 영역에만 머물지 않습니다. 현장에서 즉석으로 마스크를 제작하기 위한 3D 스캐닝이나 화려한 홀로그래픽 디스플레이의 이면에는 복잡한 수학적 계산과 기하학적 모델링이 숨어 있습니다. 이러한 기술적 진보를 깊이 있게 이해하기 위해서는 그 바탕이 되는 수학적 원리를 파악하는 것이 중요합니다. 수학은 단순히 교과서 속의 학문을 넘어, 우리가 꿈꾸는 미래의 시각 기술을 현실로 구현하는 가장 강력한 언어로서 기능하고 있습니다.

현동훈

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수학

[강연] 뇌와 하나된 AI, 브레인 3.0 - AI와 뇌공학이 바꿀 인류의 미래 _ by임창환 | 2020 가을 카오스강연 'Ai X' 1강 | 1강

뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)는 우리 뇌에서 발생하는 신호를 분석하여 외부 기계를 제어하거나 의사소통을 가능하게 하는 일종의 '뇌 번역기' 기술입니다. 뇌파를 흔히 '뇌의 목소리'라고 부르는데, BCI는 이 복잡한 신호를 해독하여 우리가 이해할 수 있는 형태로 변환합니다. 이는 단순히 기계를 움직이는 것을 넘어 인간의 뇌 상태를 파악하고 외부 세계와 연결하는 혁신적인 통로가 됩니다. 현대 과학은 이러한 뇌의 목소리를 더 정밀하게 듣기 위해 인공지능 기술을 적극적으로 도입하고 있으며, 이를 통해 인간 인지 능력의 한계를 극복하려는 시도를 지속하고 있습니다. 인공지능은 인간의 뇌 구조를 모방하며 발전해 왔습니다. 대표적인 알고리즘인 합성곱 신경망(CNN)은 인간 시각 피질의 계층적 정보 처리 과정을 닮아 있어, 선과 형태를 거쳐 사물을 인식하는 단계별 구조를 가집니다. 최근에는 이러한 AI 모델을 역으로 활용해 뇌의 청각 정보 처리 메커니즘을 밝혀내기도 했습니다. MIT 연구팀은 인공지능이 소리를 분류하는 과정에서 인간과 유사한 오류 패턴을 보인다는 점을 발견했으며, 이를 통해 뇌가 최적의 성능을 내기 위해 이미 가장 효율적인 신경망 구조로 작동하고 있음을 증명했습니다. 뇌공학의 오랜 숙원 중 하나는 인간의 꿈이나 상상을 시각화하는 것이었습니다. 과거에는 동물의 시각 중추에 전극을 삽입하는 방식이었으나, 이제는 fMRI와 인공지능을 결합해 비침습적으로 뇌 속 이미지를 복원하는 수준에 이르렀습니다. 일본의 연구진은 피실험자가 꿈을 꿀 때의 뇌 활동 데이터를 분석해 꿈속에 등장한 사물을 70% 이상의 정확도로 맞히는 데 성공했습니다. 이는 인공지능이 뇌 신호라는 복잡한 데이터를 학습하여 인간의 내밀한 정신 활동을 구체적인 영상 정보로 번역해낼 수 있음을 보여주는 놀라운 사례입니다. 언어 재활 분야에서도 뇌공학은 혁신적인 변화를 예고하고 있습니다. 입 모양만으로 말을 인식하는 무성 언어 인식을 넘어, 이제는 말하는 상상만으로 음성을 합성하는 기술이 연구되고 있습니다. 뇌에서 발성을 담당하는 운동 영역의 신호를 딥러닝으로 분석하면, 실제 조음 기관의 움직임을 추정하여 소리를 만들어낼 수 있습니다. 이러한 기술은 성대 손상이나 마비로 인해 대화가 어려운 환자들에게 새로운 목소리를 찾아줄 수 있는 희망이 됩니다. 인공지능은 뇌의 미세한 전기 신호를 정교한 언어로 바꾸는 가교 역할을 수행하며 인간의 소통 능력을 회복시킵니다. 뇌의 작동 원리는 다시 인공지능의 성능을 비약적으로 높이는 영감이 됩니다. 공간을 인식하는 '격자 세포'의 원리를 모방한 AI 에이전트는 기존 모델보다 훨씬 뛰어난 경로 탐색 능력을 보여주었으며, 인간처럼 지름길을 찾아내는 전략을 스스로 학습했습니다. 또한 신경 세포를 보조하는 '성상교세포'의 역할을 인공 신경망에 적용하려는 시도도 이어지고 있습니다. 뇌과학의 발견이 인공지능의 구조적 한계를 돌파하는 열쇠가 되는 셈입니다. 이처럼 뇌와 AI는 서로의 비밀을 풀고 성능을 보완하며 함께 진화하는 공생 관계를 형성하고 있습니다. 일론 머스크의 '뉴럴링크'로 대표되는 브레인 3.0 시대는 뇌와 컴퓨터의 완벽한 결합을 꿈꿉니다. 두개골 내에 미세 전극을 삽입하여 뇌 신호를 무선으로 주고받는 이 기술은 인지 능력 강화와 기억력 향상을 목표로 합니다. 마치 라식 수술처럼 간편하게 뇌에 칩을 심어 외부 클라우드와 연결되는 미래는 더 이상 공상 과학 영화 속 이야기가 아닙니다. 물론 복잡한 '뉴럴 코드'를 완벽히 해독해야 하는 과제가 남아 있지만, 기술의 발전 속도는 인류가 예상한 것보다 훨씬 빠르게 뇌와 디지털 세계의 경계를 허물고 있습니다. 하지만 뇌공학의 궁극적인 지향점은 인간의 지능을 인위적으로 높이는 것보다 소외된 이들을 돕는 데 있습니다. 알츠하이머 환자의 기억을 돕기 위한 '해마 칩' 개발이나 시각 장애인을 위한 인공 망막 기술이 그 대표적인 예입니다. 기술 남용에 따른 윤리적 우려와 사회적 격차에 대한 논의는 반드시 필요하지만, 뇌공학이 질병과 장애라는 고통을 덜어줄 강력한 도구라는 점은 부정할 수 없습니다. 인공지능은 인간과 대립하는 존재가 아니라, 뇌의 신비를 밝히고 삶의 질을 높이는 든든한 동반자로서 우리 곁에 머물게 될 것입니다.

임창환

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뇌인지과학

[그림으로 보는 과학뉴스] 사람처럼 말하고 생각하는 현존 최강 인공지능 GPT-3 인터뷰

최근 인공지능 기술의 비약적인 발전은 우리 사회에 큰 놀라움을 안겨주고 있습니다. 특히 오픈AI가 개발한 GPT-3는 '사람처럼 말하고 생각하는 현존 최강의 인공지능'이라는 평가를 받으며 전 세계적인 주목을 받았습니다. 이 인공지능은 일론 머스크가 투자한 회사에서 탄생했으며, 방대한 데이터를 사전 학습하여 인간의 질문에 최적의 해답을 찾아내는 능력을 갖추고 있습니다. 2020년 공개 당시 전문가들 사이에서 큰 화제가 되었던 이 기술은 단순한 기계를 넘어 인간의 사고방식을 정교하게 흉내 내는 단계에 이르렀음을 보여주는 중요한 지표가 되었습니다. GPT-3의 실제 대화 사례를 살펴보면 그 정교함에 깜짝 놀라게 됩니다. "너는 사람이야, 인공지능이야?"라는 질문에 대해 자신이 인공지능임을 인지하면서도, 인간의 복잡한 특성을 꼬집는 등 철학적인 답변을 내놓기도 합니다. 또한, 방대한 분량의 역사적 연설문을 단 한 줄로 명쾌하게 요약하는 능력은 이 인공지능이 문맥을 얼마나 정확하게 파악하고 있는지를 증명합니다. 이러한 요약 능력과 문장 생성 능력은 현대 사회에서 정보의 홍수를 효율적으로 관리하고 핵심을 파악하는 데 매우 유용한 도구가 될 수 있음을 시사하며 인공지능의 실용성을 입증합니다. 인공지능의 성능을 결정짓는 핵심 요소 중 하나는 바로 '매개변수'입니다. GPT-3는 약 1,750억 개의 매개변수를 다루며, 이는 인간의 뇌가 정보를 기억하고 처리하는 방식과 유사한 역할을 수행합니다. 매개변수는 학습된 정보가 저장되는 일종의 수치로, 입력된 데이터들 사이의 관련성을 저장하고 최적의 경로를 찾아 답변을 도출하는 기반이 됩니다. 매개변수의 숫자가 많아질수록 인공지능은 더욱 세밀하고 다양한 변수를 고려할 수 있게 되어, 결과적으로 인간의 사고방식에 더욱 근접한 대답을 내놓을 수 있게 됩니다. 이는 인공지능의 지능 수준을 가늠하는 척도가 됩니다. 인공지능의 내부 구조에는 입력과 출력 사이에 '은닉층(Hidden Layer)'이라고 불리는 층이 존재합니다. 이 영역은 수많은 매개변수가 복잡하게 얽혀 네트워크를 형성하고 있는 곳으로, 인간이 그 구체적인 작용 기제를 완벽히 인지하기 어렵기 때문에 붙여진 이름입니다. 개발자조차 특정 결과가 도출된 정확한 논리적 경로를 일대일로 매칭하여 설명하기 힘든 경우가 많습니다. 이는 인공지능이 단순히 데이터를 나열하는 것이 아니라, 방대한 빅데이터를 처리하는 과정에서 스스로 가중치를 조절하며 최적의 해답을 찾아가는 고도의 연산 과정을 거치기 때문이며, 이를 통해 인공지능만의 독특한 판단이 가능해집니다. 결국 매개변수는 단순히 데이터의 양을 의미하는 것이 아니라, 입력된 정보를 얼마나 깊이 있고 세심하게 해석할 수 있는지를 나타내는 지표라고 할 수 있습니다. 인공지능은 인간의 뇌 구조를 모방한 인공신경망(Neural Network)을 기반으로 끊임없이 학습하며, 매개변수 값을 최적화하는 과정을 통해 발전합니다. 비록 때로는 학습 방향에 따라 엉뚱한 대답을 내놓기도 하지만, 이러한 기술적 진보는 우리가 인공지능을 더 깊이 이해하고 활용하는 데 중요한 밑거름이 됩니다. 인간과 인공지능이 공존하는 미래를 준비하기 위해 이러한 기술적 원리에 대한 이해는 필수적이며, 이는 새로운 과학적 통찰을 제공합니다.

국립과천과학관

뇌인지과학
융합

[술술과학] 일반인이 알아야 할 AI 상식 : AI의 역사 | 카오스 첨단기술 시리즈(7)

4차 산업혁명 시대의 핵심은 빅데이터와 인공지능의 결합입니다. 과거의 산업혁명이 증기기관이나 전기를 동력으로 삼았다면, 현대는 방대한 데이터를 기반으로 인공지능이 새로운 가치를 창출하는 초연결 사회입니다. 인공지능은 본래 인간의 신체 부위를 대신하던 기계가 인간의 뇌마저 대신하게 되었다는 의미를 담고 있습니다. 지능이란 다양한 환경에서 복잡한 문제를 해결하는 능력으로 정의되는데, 인공지능은 이러한 자연 지능의 본질을 규명하여 인공적으로 제어하고 특정 문제를 해결하는 기술을 말합니다. 인공지능의 역사는 1950년대 앨런 튜링의 제안과 1956년 다트머스 회의에서 시작되었습니다. 초기 과학자들은 컴퓨터가 곧 인간 수준의 지능을 갖출 것이라 낙관했지만, 곧 '모라벡의 역설'과 '상식의 저주'라는 난관에 부딪혔습니다. 인간에게 쉬운 걷기나 보기 같은 행동이 기계에게는 매우 어렵고, 당연한 상식조차 일일이 가르쳐야 한다는 사실이 밝혀진 것입니다. 이러한 한계로 인해 투자가 급감하며 인공지능 연구는 첫 번째 'AI의 겨울'을 맞이하게 되었습니다. 인공지능의 두 번째 도약은 '전문가 시스템'과 함께 찾아왔습니다. 이는 기계에 특정 분야의 방대한 지식을 입력하여 전문가처럼 문제를 해결하게 만드는 방식이었습니다. 하지만 입력된 지식 이외의 상황에는 대처하지 못하는 한계가 명확했습니다. 특히 '프레임 문제'가 대두되었는데, 이는 기계가 주어진 상황에서 목적과 관계있는 정보와 없는 정보를 구분하지 못해 무한한 사고에 빠지는 현상을 말합니다. 결국 지식을 직접 주입하는 방식의 한계가 드러나며 인공지능은 다시 한번 두 번째 'AI의 겨울'을 겪게 됩니다. 1990년대 이후 인공지능은 지식을 주입하는 방식에서 데이터로부터 지식을 찾아내는 '머신러닝'으로 패러다임을 전환했습니다. 인터넷의 발달로 대량의 데이터를 활용할 수 있게 되면서, 확률과 통계를 기반으로 한 학습이 가능해진 것입니다. 이 과정에서 인간의 뇌 구조를 모방한 '인공 신경망' 기술이 주목받았습니다. 그러나 머신러닝 역시 데이터의 특징을 인간이 직접 설계해서 입력해야 한다는 '특징 설계'의 문제에 직면했습니다. 인간은 무의식적으로 사물을 구별하지만, 그 원리를 기계에게 설명하기는 매우 어려웠기 때문입니다. 이러한 난제를 해결한 것이 바로 '딥러닝'입니다. 딥러닝은 컴퓨터가 데이터로부터 스스로 특징을 찾아 학습하는 자율 학습의 형태를 띱니다. 2010년대 들어 GPU의 발전과 빅데이터의 등장은 딥러닝의 폭발적인 성장을 이끌었고, 이미지 인식 분야 등에서 마침내 인간의 능력을 넘어서는 성과를 거두었습니다. 인공지능의 역사는 탐색에서 지식으로, 그리고 스스로 학습하는 단계로 진화해 왔습니다. 현재의 인공지능은 머신러닝의 한 분야인 딥러닝을 통해 과거의 한계를 극복하며 우리 삶의 모든 영역으로 확장되고 있습니다.

카오스재단술술과학

물리학
수학

[강연] AI / 머신러닝 _ by오혜연, 강명주 | 2020 봄 카오스강연 '첨단기술의 과학' 3강 | 3강

인공지능은 인간이 어렵게 느끼는 복잡한 지식 탐색이나 독해 능력에서 놀라운 성과를 보여줍니다. IBM의 왓슨이 퀴즈쇼에서 우승하거나 머신러닝 모델이 고난도 독해 평가에서 인간을 앞서는 사례가 이를 증명합니다. 하지만 정작 인간에게 너무나 쉬운 일상적인 대화나 사진 속 상황을 파악하는 일에는 서툰 모습을 보이기도 합니다. 이러한 역설은 인공지능이 언어를 이해하는 방식이 인간의 직관이나 경험과는 근본적으로 다르다는 점을 시사하며, 기술 발전의 새로운 과제를 던져줍니다. 일상적인 대화가 인공지능에게 어려운 이유는 데이터의 부재와 상황의 모호성에 있습니다. 우리가 나누는 대화는 대부분 기록되지 않는 사적인 영역이며, 그 안에는 대화 상대와의 관계나 장소, 계절 같은 수많은 외부 맥락이 생략되어 있습니다. 인공지능은 방대한 데이터를 학습하여 확률적으로 다음 단어를 예측하지만, 데이터에 명시되지 않은 인간의 본능적인 사회적 감각까지 완벽히 따라 하기는 어렵습니다. 결국 문제 정의가 명확하지 않은 영역에서 인공지능의 한계가 드러나는 것입니다. 최신 언어 모델인 BERT는 문맥을 양방향으로 파악하며 비약적인 발전을 이루었지만, 여전히 데이터에 내재된 편향성 문제를 안고 있습니다. 인공지능은 인터넷상의 방대한 문서를 학습하며 인간의 고정관념이나 당연하게 여겨지는 상식의 부재를 그대로 흡수합니다. 예를 들어 '노란 바나나'라는 표현이 드문 이유는 바나나가 당연히 노랗기 때문이지만, 인공지능은 이를 학습하지 못해 편향된 결과를 낼 수 있습니다. 이는 기술적 완성도를 넘어 윤리적이고 사회적인 성찰이 필요한 지점입니다. 인공지능과 딥러닝의 눈부신 발전 밑바탕에는 견고한 수학적 토대 자리 잡고 있습니다. 흔히 인공지능을 전산학의 전유물로 생각하기 쉽지만, 사실 미분과 선형대수학 같은 수학적 원리가 없었다면 현대의 인공지능은 존재할 수 없었을 것입니다. 과거 뉴턴이나 오일러가 정립한 이론들이 수 세기를 지나 오늘날 데이터를 처리하고 최적의 해를 찾는 핵심 도구로 부활한 셈입니다. 산업이 고도화될수록 복잡한 현상을 모델링하고 해결하는 수학의 역할은 더욱 중요해지고 있습니다. 수학의 힘은 영화 산업의 시뮬레이션 기술에서도 명확히 드러납니다. '겨울왕국'의 자연스러운 눈 입자나 '아이언맨'의 역동적인 물의 흐름은 모두 나비에-스토크스 방정식과 같은 복잡한 물리 법칙을 수학적으로 풀어낸 결과입니다. 슈퍼컴퓨터조차 직접 풀기 어려운 거대한 행렬 방정식을 수치적인 방법으로 근사하여 해결함으로써, 우리는 가상 세계에서 실제와 다름없는 물리적 현상을 구현할 수 있게 되었습니다. 이는 수학이 추상적인 이론을 넘어 현실을 재창조하는 도구임을 보여줍니다. 딥러닝의 핵심은 수많은 데이터를 통해 최적의 가중치를 찾아내는 최적화 과정에 있습니다. 수백만 차원의 복잡한 함수에서 오차를 최소화하는 지점을 찾는 일은 마치 거대한 산맥에서 가장 낮은 골짜기를 찾는 것과 같습니다. 이 과정에서 인공지능은 행렬 연산을 반복하며 스스로 특징을 학습하지만, 왜 그런 결과가 도출되었는지 논리적으로 설명하기는 여전히 어렵습니다. 이러한 '블랙박스' 문제를 해결하고 시스템의 신뢰성을 확보하기 위해 수학자들은 지금도 치열한 연구를 이어가고 있습니다. 미래의 인공지능은 단순히 높은 정확도를 기록하는 것을 넘어, 자신의 판단 근거를 인간에게 논리적으로 설명할 수 있는 '설명 가능한 AI(XAI)'로 진화해야 합니다. 이를 위해서는 데이터 기반의 학습과 수학적 논리가 완벽하게 통합되어야 하며, 다양한 분야의 전문가들이 소통하며 창의적인 해결책을 모색해야 합니다. 인공지능이 인간의 언어를 완벽히 이해하고 수학적으로 투명해지는 날, 우리는 기술이 주는 혜택을 더욱 안전하고 풍요롭게 누리게 될 것입니다.

강명주, 오혜연

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뇌인지과학

[인터뷰] 강명주 ─ 겨울왕국 그래픽에 수학공식이 사용된 이유! | 2020 봄 카오스강연 '첨단기술의 과학'

많은 이들이 수학을 입시를 위한 도구로만 여기지만, 사실 수학은 우리 사회 곳곳에서 유용하게 쓰이고 있습니다. 순수 수학의 이론적 아름다움을 넘어, 실생활에 직접적인 영향을 미치는 응용 수학의 세계는 무궁무진합니다. 예를 들어 우리가 즐겨 보는 애니메이션 '겨울왕국' 속 눈의 질감이나 움직임은 정교한 수학 방정식으로 구현된 결과물입니다. 단순한 스케치로는 표현할 수 없는 극사실적인 묘사가 수학적 원리를 통해 완성되는 것입니다. 이처럼 스마트폰의 영상 처리 기능부터 복잡한 그래픽 기술에 이르기까지, 우리가 누리는 현대 문명의 편리함 뒤에는 언제나 보이지 않는 수학적 기초가 튼튼하게 자리 잡고 있습니다. 최근 화두가 되고 있는 인공지능은 단순히 로봇을 만드는 기술을 넘어 매우 광범위한 개념을 포괄합니다. 인공지능이라는 거대한 틀 안에는 데이터를 통해 스스로 학습하는 기계학습이 존재하며, 그중에서도 가장 핵심적인 역할을 수행하는 것이 바로 딥러닝입니다. 1980년대부터 시작된 기계학습의 개념은 기술의 발전을 거듭하며 오늘날의 딥러닝으로 진화하였고, 이는 현재 가장 유용하고 강력한 성능을 발휘하는 기술로 자리매김했습니다. 결국 인공지능의 눈부신 성과는 수학적 알고리즘이 뒷받침된 기계학습과 딥러닝의 유기적인 결합 덕분이라고 할 수 있습니다. 이러한 기술적 위계 구조를 이해하는 것은 현대 과학 기술의 흐름을 파악하는 첫걸음이 됩니다. 인공지능의 발전사는 응용 수학의 발전 궤적과 그 흐름을 같이합니다. 1980년대부터 본격적으로 연구된 응용 수학의 이론들이 연결 고리가 되어 현재의 딥러닝 기술을 탄생시켰기 때문입니다. 인공지능 연구에 있어 어떤 수학적 원리가 필요한지, 그리고 현재 직면한 문제점은 무엇인지 파악하는 과정은 매우 중요합니다. 수학은 인공지능이 가진 한계를 극복하고 더 높은 단계로 도약하게 만드는 핵심 열쇠입니다. 앞으로 인공지능이 어떤 방향으로 나아가고 우리 삶을 어떻게 변화시킬지는 수학적 탐구의 깊이에 달려 있습니다. 이러한 학문적 연결 고리를 이해함으로써 우리는 미래 기술에 대한 더욱 명확한 통찰을 얻을 수 있을 것입니다.

강명주

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수학

[강연] (동시통역)AI and Robot Intelligence _ by다니엘 리｜2019 가을 카오스강연 '도대체 都大體' | 2강

인공지능과 로봇 공학의 궁극적인 목표는 인간의 지능을 이해하고 이를 기계적으로 재현하는 데 있습니다. 우리는 아주 오래전부터 우리 자신을 닮은 존재를 꿈꿔왔으며, 이는 단순히 편리한 도구를 만드는 것을 넘어 인간이라는 존재의 본질을 탐구하는 과정이기도 합니다. 현대의 인공지능 연구는 뇌의 신경 세포인 뉴런의 작동 원리를 수학적으로 모델링하는 것에서 시작되었습니다. 이러한 시도는 컴퓨터가 데이터를 통해 스스로 학습하고 판단할 수 있는 머신러닝의 시대로 우리를 인도했습니다. 머신러닝의 핵심은 방대한 데이터를 바탕으로 사물을 분류하고 예측하는 모델을 구축하는 것입니다. 초기에는 단순한 선형 분류 모델인 퍼셉트론을 사용했지만, 현실의 복잡한 문제를 해결하기 위해 여러 층의 뉴런을 쌓은 뉴럴 네트워크가 등장했습니다. 이것이 바로 오늘날 우리가 열광하는 딥러닝의 기초입니다. 딥러닝은 이미지 인식이나 바둑과 같은 특정 영역에서 이미 인간의 능력을 뛰어넘는 성과를 보여주고 있습니다. 하지만 이는 여전히 가상의 공간이나 정해진 규칙 안에서의 성취라는 한계가 있습니다. 가상 세계의 인공지능과 달리, 물리적 세계에서 활동하는 로봇 지능은 훨씬 더 복잡한 과제에 직면합니다. 로봇은 센서를 통해 주변을 지각하고, 이를 바탕으로 행동을 계획하며, 실제로 물리적인 움직임을 실행해야 합니다. 현실 세계는 끊임없이 변화하고 예측 불가능한 변수가 가득하기 때문에, 바둑판 위에서처럼 완벽한 정보를 얻는 것이 불가능합니다. 자율주행 자동차나 휴머노이드 로봇이 인간처럼 자연스럽게 움직이기 위해서는 방대한 데이터뿐만 아니라 물리적 환경에 대한 깊은 이해가 필수적입니다. 최근 인지 과학에서는 마음이 단순히 뇌의 정보 처리 결과가 아니라, 신체와 밀접하게 연결되어 있다는 '체화된 인지' 관점이 주목받고 있습니다. 우리가 세상을 인식하는 방식은 우리의 신체 구조와 감각 기관에 따라 달라지기 때문입니다. 따라서 진정한 인공지능을 구현하기 위해서는 소프트웨어적인 알고리즘뿐만 아니라, 그것이 담길 하드웨어인 로봇의 신체적 특성도 함께 고려되어야 합니다. 이는 인공지능이 단순히 계산하는 기계를 넘어, 우리와 같은 공간에서 상호작용하는 존재로 진화하는 핵심 열쇠가 됩니다. 미래의 인공지능은 단순히 명령을 수행하는 비서를 넘어, 인간과 정서적으로 교감하는 동반자가 될 것으로 기대됩니다. 이를 위해서는 인간의 감정과 성격, 그리고 사회적 관계를 이해하는 능력이 필요합니다. 사용자의 표정이나 목소리 톤을 분석하여 현재의 기분 상태를 파악하고, 그에 적절한 반응을 보이는 '마음을 가진 인공지능' 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 이러한 기술은 고령화 사회에서 돌봄 로봇이나 정서적 지지 시스템으로 활용되어 인간의 삶의 질을 높이는 데 기여할 것입니다. 로봇이 인간을 닮아갈수록 느껴지는 거부감인 '불쾌한 골짜기' 현상은 인공지능 대중화의 큰 숙제 중 하나입니다. 이를 극복하기 위해 연구자들은 로봇에게 친근한 캐릭터성을 부여하거나, 인간의 행동 양식을 더욱 정교하게 모방하는 기술을 개발하고 있습니다. 또한, 인공지능이 내린 결정의 근거를 인간이 이해할 수 있도록 설명하는 '설명 가능한 AI' 연구도 중요해지고 있습니다. 기술에 대한 신뢰가 바탕이 될 때 비로소 인공지능은 우리 사회의 진정한 구성원으로 받아들여질 수 있기 때문입니다. 인공지능은 이제 거스를 수 없는 시대적 흐름이며, 인류의 능력을 확장하는 강력한 도구가 되었습니다. 창의성이나 복잡한 윤리적 판단 영역에서는 여전히 인간의 역할이 중요하지만, 인공지능과의 협업은 우리가 직면한 수많은 난제를 해결하는 실마리가 될 것입니다. 우리는 인공지능을 단순한 도구나 경쟁자로 볼 것이 아니라, 함께 진화해 나갈 파트너로 대우해야 합니다. 인간의 지혜와 인공지능의 효율성이 조화를 이룰 때, 우리는 도대체 지능이란 무엇인가라는 질문에 대한 답에 한 걸음 더 다가갈 수 있을 것입니다.

Daniel D.Lee(다니엘 리)

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뇌인지과학
융합

[Lecture] AI and Robot Intelligence _ by Daniel D. Lee｜2019 가을 카오스강연 '도대체 都大體' | 2강

인공지능은 단순히 기계를 만드는 기술을 넘어, 인간과 세상을 이해하는 새로운 창입니다. 우리는 인공지능을 통해 인간의 지능이 어떻게 작동하는지, 그리고 기계가 세상을 어떻게 다르게 인식하는지를 탐구합니다. 특히 뇌의 신경망을 모방한 인공 신경망 기술은 컴퓨터가 복잡한 데이터를 처리하고 사물을 인식하는 방식을 혁신적으로 변화시켰습니다. 이러한 과정은 결국 '인간이란 무엇인가'라는 근본적인 질문으로 우리를 안내하며, 기계와 인간이 공존하는 미래를 설계하는 기초가 됩니다. 현대 인공지능의 핵심인 딥러닝은 전통적인 프로그래밍 방식과는 확연히 다릅니다. 과거에는 인간이 직접 규칙을 입력해야 했지만, 이제는 방대한 데이터를 통해 기계가 스스로 학습합니다. 수많은 층으로 구성된 인공 신경망은 데이터 속의 패턴을 찾아내고, 이를 통해 날씨를 예측하거나 수천 가지의 사물을 정확하게 구분해냅니다. 이러한 데이터 기반의 접근 방식은 컴퓨팅 파워의 비약적인 발전과 결합하여, 특정 영역에서는 이미 인간의 능력을 뛰어넘는 놀라운 성과를 보여주고 있습니다. 가상 세계의 지능을 현실 세계로 가져오는 로봇 공학은 또 다른 차원의 도전입니다. 로봇은 단순히 계산하는 뇌뿐만 아니라, 세상을 감지하는 센서와 움직임을 제어하는 신체를 조화롭게 통합해야 합니다. 자율주행 자동차가 복잡한 도로 상황을 판단하고 안전하게 주행하는 과정은 물리 법칙과 인공지능 알고리즘이 결합된 정교한 결과물입니다. 현실의 불확실성과 복잡성을 극복하며 인간처럼 유연하게 움직이는 로봇을 만드는 일은 현대 과학이 해결해야 할 가장 흥미로운 숙제 중 하나입니다. 최근 인지과학에서는 지능이 뇌의 계산 능력에만 국한되지 않는다는 '체화된 인지' 개념이 주목받고 있습니다. 신체 구조와 감각 기관이 우리가 세상을 인식하고 사고하는 방식에 결정적인 영향을 미친다는 주장입니다. 로봇 역시 어떤 형태의 하드웨어를 가졌느냐에 따라 학습하고 반응하는 방식이 달라집니다. 이는 인공지능 연구가 단순히 알고리즘 개발에 머물지 않고, 기계의 몸과 마음이 어떻게 상호작용하며 지능을 형성하는지를 깊이 있게 고찰해야 함을 시사합니다. 미래의 인공지능은 단순한 도구를 넘어 인간의 정서적 동반자가 될 것입니다. 이를 위해서는 기계에 '마음'을 심어주는 기술이 필수적입니다. 인간의 얼굴 표정, 목소리 톤, 사용하는 단어를 분석하여 감정 상태를 이해하고, 그에 맞춰 적절하게 반응하는 인공지능은 우리 삶을 더욱 풍요롭게 만들 수 있습니다. 감정을 공유하고 신뢰를 쌓을 수 있는 인공지능 에이전트는 고령화 사회의 돌봄 서비스나 개인 맞춤형 비서 등 다양한 분야에서 혁신적인 역할을 수행하게 될 것입니다. 로봇이 인간을 너무 닮았을 때 느끼는 거부감인 '불쾌한 골짜기' 현상은 인공지능 설계에서 중요한 고려 사항입니다. 이를 극복하기 위해서는 로봇의 외형뿐만 아니라 행동의 예측 가능성과 신뢰성을 높이는 연구가 병행되어야 합니다. 또한, 인공지능이 자신의 판단 근거를 설명할 수 있는 '설명 가능한 AI' 기술은 인간과 기계 사이의 신뢰를 구축하는 핵심 열쇠입니다. 기술적 완성도를 넘어 윤리적 가이드라인을 준수하고 인간의 가치를 존중하는 시스템을 만드는 것이 무엇보다 중요합니다. 인공지능은 인류의 적이 아니라, 함께 성장하고 협력해야 할 파트너입니다. 인공지능을 어떻게 대우하고 활용하느냐에 따라 우리의 미래는 크게 달라질 것입니다. 기계에 지능을 부여함으로써 인간은 반복적인 노동에서 벗어나 더욱 창의적이고 자유로운 삶을 누릴 수 있게 됩니다. 개인화된 인공지능이 각자의 필요에 맞게 도움을 주는 사회에서, 우리는 기술과 인간성이 조화를 이루는 새로운 문명을 맞이하게 될 것입니다. 끊임없는 탐구와 열린 마음이 그 미래를 여는 동력이 될 것입니다.

Daniel D.Lee(다니엘 리)

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뇌인지과학
융합

[강연] 분자세계 게임의 법칙을 찾아서 _ by석차옥｜2018 가을 카오스 강연 '화학의 미스터리, CheMystery' 9강 | 9강 ①

단백질은 생명 현상을 유지하는 핵심적인 분자로, 20가지 아미노산이 특정 순서로 연결되어 고유한 입체 구조를 형성합니다. 이 과정에서 물을 좋아하는 친수성 아미노산은 표면으로, 물을 싫어하는 소수성 아미노산은 안쪽으로 모이려는 성질이 작용합니다. 아미노산 서열에 담긴 정보가 복잡한 물리적 상호작용을 거쳐 하나의 안정한 구조로 접히는 현상을 단백질 폴딩이라 부르며, 이는 생명체의 기능을 결정하는 가장 기초적인 설계도와 같습니다. 이러한 구조적 안정성은 생명체가 환경에 적응하고 고유의 생리적 기능을 수행하는 데 필수적인 토대가 됩니다. 단백질의 구조를 이해하는 것은 생명 과학과 의학의 발전에 필수적입니다. 산소를 운반하는 마이오글로빈이나 에너지를 합성하는 단백질의 기작은 모두 그 형태에서 비롯됩니다. 특히 암 치료제인 글리벡이나 독감 치료제 타미플루처럼 특정 단백질의 기능을 조절하는 의약품 개발은 정밀한 구조 정보가 뒷받침되어야 가능합니다. 세포 밖의 신호를 내부로 전달하는 단백질군인 GPCR 연구가 수많은 노벨상을 배출한 이유도 바로 이러한 구조적 중요성 때문입니다. 구조를 아는 것은 곧 생명의 작동 원리를 파악하는 것과 같습니다. 전통적으로 단백질 구조는 X선 결정학이나 극저온 전자현미경과 같은 실험적 방법으로 밝혀왔습니다. 하지만 하나의 구조를 결정하는 데는 막대한 시간과 비용이 소요되며, 실험이 까다로운 경우도 많습니다. 반면 차세대 염기서열 해독 기술의 발달로 단백질의 아미노산 서열 정보는 기하급수적으로 늘어나고 있습니다. 이러한 실험적 구조 결정과 서열 정보 사이의 거대한 격차를 메우기 위해 컴퓨터를 이용한 단백질 구조 예측 기술이 현대 과학의 중요한 과제로 떠올랐습니다. 이는 실험의 한계를 극복하고 생명 정보의 활용도를 높이는 핵심 기술입니다. 단백질 구조 예측의 정확성을 겨루는 올림픽이라 불리는 CASP 대회는 2년마다 블라인드 테스트 방식으로 열립니다. 예측의 기본 원리는 열역학적으로 가장 안정한 상태를 찾는 것입니다. 아미노산 서열이 주어졌을 때 자유 에너지가 최소가 되는 지점을 찾아내는 과정은 바둑의 경우의 수보다 훨씬 복잡한 탐색을 요구합니다. 자연 법칙이라는 정답을 찾아가는 이 과정은 수많은 국소 최솟값들 사이에서 전역 최솟값을 발견해야 하는 고도의 계산 과학적 도전입니다. 정확한 에너지 함수를 정의하고 이를 효율적으로 탐색하는 것이 이 분야의 핵심적인 목표입니다. 최근 인공지능 기술의 도입은 단백질 구조 예측 분야에 혁명적인 변화를 가져왔습니다. 구글 딥마인드의 알파폴드는 방대한 서열 데이터에서 진화적으로 연관된 정보를 추출하고, 딥러닝을 통해 아미노산 사이의 거리를 정밀하게 예측하며 압도적인 성과를 거두었습니다. 이는 단순히 기존의 물리 법칙을 계산하는 것을 넘어, 데이터 속에 숨겨진 복잡한 패턴을 학습하여 정답에 접근하는 새로운 길을 제시한 것입니다. 인공지능은 이제 화학자가 자연의 비밀을 푸는 강력한 도구가 되었으며, 기존의 이론적 접근 방식과 결합하여 시너지를 내고 있습니다. 구조 예측을 넘어 새로운 기능을 가진 단백질을 직접 설계하는 연구도 활발히 진행 중입니다. 자연계에 존재하지 않는 서열을 조합하여 특정 구조를 유도함으로써 난치병 치료나 신소재 개발에 활용하려는 시도입니다. 또한 일반인들이 게임을 통해 단백질 구조를 찾는 '폴딧' 프로젝트처럼, 집단 지성과 컴퓨터 계산을 결합한 형태의 연구도 성과를 내고 있습니다. 이러한 노력은 단백질이 단순한 관찰의 대상이 아니라 인류가 목적에 맞게 설계하고 제어할 수 있는 영역임을 보여줍니다. 이는 생명 공학의 패러다임을 바꾸는 획기적인 변화의 시작입니다. 미래의 화학은 인공지능과 로봇 기술이 결합하여 실험과 계산이 유기적으로 연결되는 모습으로 진화할 것입니다. 인공지능이 반복적이고 방대한 계산 업무를 수행하면, 과학자는 더 창의적이고 근원적인 질문에 집중할 수 있는 환경이 조성됩니다. 화학은 이제 물리, 생물, 컴퓨터 공학 등 다양한 학문이 융합되는 중심지 역할을 하며 인류의 난제를 해결하는 데 기여할 것입니다. 다양한 분야의 지식을 멋지게 융합할 때 비로소 우리는 자연의 미스터리를 풀고 새로운 가치를 창출할 수 있습니다. 융합적 사고는 미래 과학을 이끄는 가장 강력한 힘이 될 것입니다.

석차옥, 이주용

카오스재단카오스강연

화학

[강연] 세상을 바꾼 알고리즘 - 알파고와 블록체인을 넘어 미래로 (4) _ by이준엽 | 2018 봄 카오스 강연 '모든 것의 수數다' 8강 | 8강 ④

인공지능 시대의 도래는 단순히 인간의 업무를 기계가 대체하는 차원을 넘어섭니다. 과거에는 인간이 필요한 정보를 직접 기록하고 구전하며 관리할 수 있었지만, 현대 사회는 기계들이 쏟아내는 데이터의 양이 인간의 처리 능력을 아득히 초월했습니다. 이러한 데이터의 홍수 속에서 의미 있는 정보를 추출하고 분석하기 위해 인공지능은 필수적인 도구가 되었습니다. 즉, 인공지능은 인간의 한계를 보완하여 방대한 정보 속에서 가치를 찾아내는 새로운 지적 동반자로서 그 존재 이유를 가집니다. 인공지능의 화려한 성취 뒤에는 견고한 수학적 원리가 자리 잡고 있습니다. 알파고와 같은 사례에서 보듯, 인공지능이 보여주는 놀라운 결과물은 복잡한 알고리즘과 수학적 모델링의 산물입니다. 특히 딥러닝을 깊이 이해하기 위해서는 선형대수학이나 기하학과 같은 수학적 기초가 필수적입니다. 단순히 기술적인 구현에 그치지 않고 인공지능의 근본적인 작동 원리를 파악하기 위해서는 수학이라는 언어를 통해 그 내부를 들여다보는 노력이 필요하며, 이는 인공지능 시대를 주도하는 핵심 역량이 됩니다. 수학의 역사는 계산의 시대에서 이론의 시대를 거쳐, 이제는 컴퓨터와 협력하는 새로운 계산의 시대로 진입했습니다. 과거의 수학자가 수식을 직접 풀고 계산하는 데 집중했다면, 현대의 수학자는 어떤 계산을 시킬 것인지 설계하고 그 결과를 어떻게 해석할 것인지 고민하는 역할을 수행합니다. 인공지능이 발전함에 따라 수학자의 역할이 사라지는 것이 아니라, 오히려 가보지 않은 길을 개척하고 복잡한 시스템의 논리적 타당성을 검증하는 고차원적인 설계자로서의 위상이 더욱 강화되고 있는 것입니다. 최근 교육 현장에서 코딩 열풍이 불고 있지만, 진정한 핵심은 프로그래밍 언어의 문법을 익히는 것이 아니라 그 밑바탕에 깔린 수학적 사고력을 기르는 데 있습니다. 코딩은 논리적인 구조를 구현하는 수단일 뿐이며, 무엇을 어떻게 구현할 것인지를 결정하는 것은 결국 수학적 원리에 대한 이해입니다. 원리를 모른 채 복잡한 수식만 나열하는 것은 비효율적입니다. 따라서 미래 세대에게 필요한 교육은 단순한 기능 습득이 아니라, 문제를 효율적으로 정의하고 식의 의미를 파악하는 본질적인 사고의 힘을 길러주는 방향으로 나아가야 합니다. 인공지능의 신경망 구조가 인간의 뇌와 유사해짐에 따라 생명과 의식에 대한 철학적 질문도 제기됩니다. 예쁜꼬마선충의 뉴런 구조를 기계적으로 복제했을 때 생명체와 유사한 반응을 보이는 사례는 흥미로운 시사점을 던져줍니다. 하지만 인간의 뇌는 단순한 알고리즘의 집합을 넘어 끊임없는 경험과 학습을 통해 스스로를 변화시키는 복잡한 상태를 지닙니다. 인공지능이 인간의 지적 능력을 흉내 낼 수는 있어도, 주관적인 경험과 의식의 영역까지 완벽히 대체할 수 있는지에 대해서는 생물학적, 철학적 관점에서의 깊은 성찰이 동반되어야 합니다. 리만 가설과 같은 수학적 난제를 인공지능이 해결할 수 있을지에 대한 관심도 뜨겁습니다. 컴퓨터는 방대한 계산을 통해 반례를 찾거나 복잡한 미분방정식을 푸는 데 탁월한 성능을 발휘하지만, 문제의 본질을 꿰뚫는 통찰력을 제시하는 데는 여전히 한계가 있습니다. 인공지능은 인간이 미처 생각하지 못한 새로운 지평을 열어주는 보조적인 도구로서 강력한 힘을 발휘할 것입니다. 결국 수학적 난제의 해결은 기계의 압도적인 계산 능력과 인간의 창의적인 가설 설정이 조화를 이룰 때 비로소 가능해질 것으로 보입니다. 궁극적으로 수학을 공부하는 이유는 단순히 지식을 습득하는 것을 넘어, 권위에 맹종하지 않고 스스로 사고하는 힘을 기르기 위함입니다. 수학은 누구나 자신의 논리로 결과를 확인하고 검증할 수 있는 학문입니다. 인공지능이 제공하는 결과물에 의존하기만 하는 것이 아니라, 그것이 왜 옳은지 스스로 판단할 수 있는 비판적 사고력이 인공지능 시대에 더욱 절실해집니다. 스스로 생각하고 확인하는 수학적 태도는 급변하는 기술 사회 속에서 우리가 중심을 잡고 주체적인 삶을 살아갈 수 있게 돕는 가장 강력한 무기가 될 것입니다.

박부성, 이준엽

카오스재단카오스강연

수학

[강연] 세상을 바꾼 알고리즘 - 알파고와 블록체인을 넘어 미래로 (2) _ by이준엽 | 2018 봄 카오스 강연 '모든 것의 수數다' 8강 | 8강 ②

수학은 복잡한 현실 세계의 문제를 추상화하여 해결하는 핵심적인 도구입니다. 심장의 박동이나 자동차의 움직임처럼 서로 전혀 다른 분야의 현상이라도, 이를 미분 방정식이라는 수학적 언어로 표현하면 동일한 논리 체계 안에서 해답을 찾을 수 있습니다. 수학자는 특정 분야에서 이룬 놀라운 성취를 다른 분야로 전파하는 매개체 역할을 수행하며, 모든 공학적 설계와 과학적 발견의 근간이 되는 알고리즘의 혁신을 이끌어냅니다. 이러한 수학적 기초는 현대 문명을 지탱하는 가장 강력한 힘입니다. 금융 시장의 복잡한 변화를 예측하는 데에도 수학은 결정적인 기여를 했습니다. 1940년대 일본의 수학자 이토 기요시가 정립한 '이토 미분'은 당시에는 추상적인 이론에 불과했으나, 30년 뒤 주식과 파생상품의 가치를 계산하는 금융공학의 핵심 도구로 재발견되었습니다. 이는 순수 수학적 아이디어가 고속 계산 알고리즘과 결합하여 거대한 산업적 변화를 일으킨 대표적인 사례로, 수학적 통찰이 시대를 앞서 새로운 경제적 가치를 창출할 수 있음을 보여주는 증거라고 할 수 있습니다. 구글의 성공 신화 뒤에는 선형대수학의 '고유치 문제'라는 수학적 원리가 숨어 있습니다. 초기 검색 엔진들이 단순히 단어의 유사성을 비교할 때, 구글은 웹페이지 간의 연결 관계를 수치화하여 정보의 권위와 중요도를 정량적으로 계산했습니다. 수많은 웹페이지를 이동하는 사용자의 확률적 분포를 계산하여 가장 가치 있는 정보를 상단에 배치하는 이 혁신적인 알고리즘은, 복잡한 네트워크 데이터를 수학적 관점으로 재해석함으로써 정보 검색의 패러다임을 완전히 바꾸어 놓았습니다. 블록체인 기술은 수학적 암호화와 검증 과정을 통해 데이터의 신뢰성을 확보합니다. 각 블록은 이전 블록의 정보를 담은 해시값으로 연결되어 있으며, 복잡한 수학 문제를 풀어야만 새로운 블록을 생성할 수 있는 구조를 가집니다. 거래 내역을 직접 노출하지 않으면서도 공개키 암호와 해시 함수를 활용해 데이터의 무결성을 증명하는 이 방식은, 중앙 집중식 관리 없이도 전 세계 사용자가 동시에 정보를 신뢰하고 공유할 수 있는 새로운 디지털 생태계를 구축하는 기반이 되었습니다. 인공지능의 역사는 인간의 사고 과정을 기계로 구현하려는 수학적 도전에서 시작되었습니다. 앨런 튜링이 제안한 튜링 테스트부터 체스 챔피언을 이긴 딥 블루, 퀴즈 쇼에서 승리한 왓슨에 이르기까지 인공지능은 끊임없이 진화해 왔습니다. 특히 최근의 인공지능은 인간의 뇌 신경망을 모방한 인공 신경망 구조를 통해 데이터를 학습하며, 단순한 규칙 기반의 시스템을 넘어 스스로 패턴을 찾아내고 판단하는 수준에 도달하여 우리 삶의 모든 영역에 깊숙이 침투하고 있습니다. 알파고의 등장은 지식 기반 전문가 시스템과 데이터 기반 인공 신경망이 결합하여 이룬 놀라운 성취였습니다. 바둑의 방대한 경우의 수를 모두 계산하는 대신, 고수들의 기보를 학습한 정책망으로 유망한 수를 선택하고 가치망을 통해 승률을 예측하는 병렬 계산 방식을 도입했습니다. 하지만 이러한 딥러닝 기술이 왜 뛰어난 성능을 내는지, 얼마나 많은 데이터가 필요한지에 대한 수학적 이론은 여전히 미지의 영역으로 남아 있으며, 이는 현대 수학자들이 풀어야 할 새로운 과제가 되었습니다. 인류 문명의 발전 단계마다 그 시대를 이끄는 새로운 수학이 존재해 왔습니다. 농경 시대에는 기하학이, 산업 혁명기에는 해석학이 과학 기술의 발전을 견인했다면, 4차 산업 혁명 시대에는 비정형 데이터를 다루는 위상수학이나 확률 최적화 이론이 핵심적인 역할을 할 것입니다. 미래의 불확실한 세계를 탐험하기 위해서는 기존의 알고리즘을 넘어선 수학적 상상력이 필요하며, 이러한 학문적 탐구는 인공지능과 양자 컴퓨팅 등 미래 기술의 한계를 극복하는 열쇠가 될 것입니다.

이준엽

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수학

[강연] 인공지능의 실체와 미래 (4) _ by조성배 | 2017 가을 카오스 강연 '미래과학' 4강 | 4강 ④

인공지능에 대한 대중의 공포는 영화 속 지배자의 모습에서 기인하는 경우가 많습니다. 하지만 현실의 인공지능은 위협적이라기보다 때로는 답답한 존재에 가깝습니다. 자율주행 로봇이 길 위의 신문지를 장애물로 오인해 멈춰 서는 사례처럼, 인공지능은 상황의 맥락을 완벽히 파악하는 데 한계가 있습니다. 현재의 기술 수준에서 인공지능은 인간의 명령을 수행하는 과정에서 발생하는 불확실성과 소통의 부재로 인해 우리에게 불편함을 주는 단계에 머물러 있습니다. 인공지능 그 자체보다 더 위험한 요소는 이를 다루는 인간의 의도에 있습니다. 자동차가 편리한 이동 수단이지만 테러의 도구가 될 수 있듯이, 인공지능 역시 악의를 가진 누군가에 의해 악용될 때 진정한 위협이 됩니다. 기술은 가치 중립적이지만 그것을 사용하는 목적에 따라 결과는 판이하게 달라집니다. 따라서 인공지능의 위험성을 논할 때는 기계의 자의식보다는 기술을 오남용하지 못하도록 막는 제도적 장치와 인간의 윤리적 책임에 더 집중해야 합니다. 데이터 기반의 인공지능은 우리가 제공한 정보를 학습하며 성장합니다. 문제는 학습 데이터 자체가 인간 사회의 편견과 불평등을 내포하고 있다는 점입니다. 특정 지역의 범죄율 데이터를 학습한 알고리즘이 사회 구조적 문제를 간과한 채 특정 집단을 잠재적 범죄자로 낙인찍는 사례는 인공지능 과신의 위험성을 잘 보여줍니다. 인공지능이 내놓은 결과가 항상 합리적이고 객관적일 것이라는 맹신을 버리고, 그 이면의 데이터가 공정한지 비판적으로 검토하는 태도가 필요합니다. 초지능의 출현 가능성에 대해서는 전문가들 사이에서도 의견이 갈리지만, 하드웨어와 데이터의 비약적인 발전은 인간의 지능을 뛰어넘는 존재의 등장을 예고하고 있습니다. 인공지능이 스스로 인공지능을 설계하는 단계에 이르면 지능의 폭발적 성장이 일어날 수 있습니다. 이러한 변화는 단순히 산업의 효율성을 높이는 수준을 넘어 인간의 정의와 존재 방식에 근본적인 질문을 던지게 될 것입니다. 초지능 시대는 우리가 예상하는 것보다 더 빠르게 현실로 다가올 수 있습니다. 4차 산업혁명은 가상 세계와 물리적 세계의 융합을 핵심으로 합니다. 우버나 에어비앤비처럼 물리적 자산을 직접 소유하지 않고도 디지털 플랫폼을 통해 세상을 혁신하는 비즈니스 모델이 그 증거입니다. 이러한 변화는 산업 현장을 넘어 우리의 일상과 인간 자체의 모습까지 바꾸어 놓을 파급력을 지니고 있습니다. 기술의 융합이 가져오는 폭발적인 창출력은 기존의 경제 구조를 해체하고 새로운 가치를 만들어내며 인류를 전례 없는 변화의 소용돌이로 이끌고 있습니다. 기술의 발전이 장밋빛 미래만을 보장하는 것은 아닙니다. 산업혁명의 역사에서 보듯 급격한 변화는 소외된 계층을 만들어내며 사회적 갈등을 유발하기도 합니다. 인공지능 기술이 소수의 전유물이 되지 않고 많은 사람이 혜택을 누릴 수 있는 방향으로 나아가야 합니다. 기술이 인간을 대체하는 것이 아니라 인간의 능력을 보조하고 삶의 질을 높이는 도구로 쓰일 때, 비로소 인공지능 시대는 인류 전체의 행복을 위한 진정한 진보로 기록될 수 있을 것입니다. 인공지능이 인간의 감정과 자유의지를 모방할 수는 있겠지만, 타인의 고통에 공감하고 자신을 희생하는 헌신은 여전히 인간만의 고유한 영역으로 남을 것입니다. 뇌과학적으로 자유의지가 허상일지라도, 우리가 스스로 선택하고 책임지며 타인과 연결되려는 의지는 기계가 대체할 수 없는 가치입니다. 미래를 준비하는 가장 좋은 방법은 코딩 기술을 익히는 것보다 현재 내 곁에 있는 사람들에게 진심을 다하고, 인간다움의 본질인 공감과 소통의 능력을 기르는 것입니다.

강성철, 장동선, 조성배

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물리학

[강연] 인공지능의 실체와 미래 (1) _ by조성배 | 2017 가을 카오스 강연 '미래과학' 4강 | 4강 ①

인공지능은 이제 우리 삶에서 떼어놓을 수 없는 화두가 되었습니다. 특히 2016년 알파고 사태 이후 대중의 관심은 폭발적으로 증가했으며, 지능의 본질에 대한 근원적인 궁금증을 자아내고 있습니다. 하지만 인공지능이 대단한 혁신인지 아니면 과장된 실체인지에 대해서는 여전히 의견이 분분합니다. 인공지능을 만드는 공학자의 관점에서 그 실체를 가감 없이 들여다보는 과정은 현대 사회를 이해하는 데 필수적인 첫걸음이 될 것입니다. 우리가 흔히 접하는 인공지능의 이미지는 주로 영화를 통해 형성되었습니다. 과거의 영화들이 인간의 감정이나 자의식을 가진 로봇에 집중했다면, 최근에는 형체 없이 대화만으로 교감하는 인공지능 프로그램으로 그 흐름이 변화하고 있습니다. '아이언맨'의 자비스나 '허'의 사만다처럼 눈에 보이지 않는 존재가 인간과 사랑에 빠지거나 조력자 역할을 수행하는 모습은 인공지능이 우리 곁에 어떤 방식으로 존재하게 될지를 시각적으로 보여줍니다. 인공지능의 발전 속도에 대해 세계적인 지도층 인사들 사이에서도 팽팽한 의견 대립이 이어지고 있습니다. 일론 머스크는 인공지능이 인류의 존폐를 결정지을 수 있는 위험한 존재라며 경고의 목소리를 높이는 반면, 마크 저커버그는 이러한 우려가 과도하며 기술을 적극적으로 활용해야 한다는 낙관적인 입장을 견지합니다. 이러한 논쟁은 인공지능이 단순한 기술적 도구를 넘어 인류의 미래에 중대한 영향을 미칠 수 있는 존재임을 시사하며 대중의 관심을 더욱 증폭시키고 있습니다. 사실 인공지능은 이미 우리 일상 곳곳에 깊숙이 들어와 있습니다. 거실을 청소하는 로봇 청소기부터 주차장에서 번호판을 인식하는 카메라, 날씨를 알려주고 음악을 틀어주는 인공지능 스피커에 이르기까지 그 사례는 매우 다양합니다. 또한 스마트폰의 얼굴 인식 기능이나 바둑 및 퀴즈 대결에서 인간을 압도하는 성능을 보여주는 프로그램들도 모두 인공지능의 일종입니다. 이처럼 인공지능은 특정 분야에서 인간의 능력을 보완하거나 뛰어넘으며 실질적인 편의를 제공하고 있습니다. 1956년에 공식적으로 시작된 인공지능 연구는 지난 수십 년간 수많은 굴곡을 겪어왔습니다. 인간처럼 생각하고 자의식을 갖는 '강한 인공지능'은 여전히 먼 미래의 과제로 남아 있지만, 특정 문제를 해결하는 데 집중하는 '약한 인공지능'은 비약적인 발전을 이루었습니다. 지능의 본질을 모방하여 사람과 구별할 수 없을 정도의 행동을 구현하려는 튜링 테스트의 시도는 지금도 계속되고 있으며, 이는 인공지능이 단순한 기계를 넘어 지능적 주체로 거듭나기 위한 핵심적인 과정입니다. 인공지능을 구현하는 방법은 크게 설계 기반과 학습 기반으로 나뉩니다. IBM의 왓슨처럼 방대한 지식을 체계적으로 저장하여 의사결정을 내리는 방식이 설계 기반의 대표적 사례라면, 알파고처럼 방대한 데이터로부터 스스로 규칙을 찾아내는 방식은 학습 기반의 전형입니다. 특히 알파고는 인간의 직관을 모방한 함수를 데이터로부터 학습하고, 스스로와의 대국을 통해 성능을 강화하는 방식을 취했습니다. 이러한 기술적 차이는 인공지능이 문제를 해결하는 다양한 접근 방식을 보여줍니다. 최근 주목받는 딥러닝 기술은 영상 인식과 자동 번역 분야에서 혁신적인 성과를 거두고 있습니다. 수백만 장의 사진 데이터를 통해 사물을 판별하는 오차율을 인간보다 낮은 수준으로 줄였으며, 복잡한 언어 간의 번역도 자연스럽게 수행하고 있습니다. 이러한 발전은 의료 진단이나 제조 현장의 불량 탐지 등 정밀함이 요구되는 산업 전반으로 확산될 전망입니다. 결국 인공지능은 데이터라는 자양분을 바탕으로 인류가 직면한 난제들을 해결하는 강력한 도구가 될 것입니다.

조성배

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물리학

[강연] 인공지능의 실체와 미래 (2) _ by조성배 | 2017 가을 카오스 강연 '미래과학' 4강 | 4강 ②

인공지능의 본질은 인간의 지능을 생물학적으로 완벽히 복제하는 것이 아니라, 당면한 문제를 얼마나 효율적으로 해결하느냐에 있습니다. 마치 비행기가 새의 날갯짓을 그대로 흉내 내지 않고도 양력과 추진력을 이용해 더 높고 빠르게 나는 것과 같습니다. 바둑이나 퀴즈 대결에서 인공지능이 보여준 성과는 인간의 직관이나 전략을 그대로 따르기보다, 방대한 데이터를 매칭하고 경우의 수를 계산하는 최적의 방법을 찾아낸 결과입니다. 결국 인공지능은 결과적으로 인간의 지능과 대적하거나 그 이상의 성과를 낼 수 있는지에 초점을 맞추며 발전하고 있습니다. 4차 산업혁명의 핵심 동력으로서 인공지능은 센서 기술과 빅데이터를 연결하는 컨트롤타워 역할을 수행합니다. 과거에는 측정하기 어려웠던 방대한 데이터들이 저렴하고 정확한 센서를 통해 수집되면서, 이를 분석하고 제어할 지능형 소프트웨어의 필요성이 커졌습니다. 딥러닝뿐만 아니라 기계학습, 지식 추론 등 다양한 기술이 유기적으로 결합하여 제조업의 효율성을 높이고 서비스 분야의 편의성을 혁신하고 있습니다. 이러한 기술적 통합은 단순히 하나의 알고리즘에 의존하는 것이 아니라, 복잡한 문제를 해결하기 위한 체계적인 아키텍처를 설계하는 과정이라 할 수 있습니다. 인공지능은 의료, 법률, 금융 등 전문적인 영역부터 뉴스 기사 작성이나 소설 창작 같은 예술적 영역까지 그 범위를 넓히고 있습니다. 이는 인간의 작업 프로세스를 정밀하게 분석하고 모방하여, 데이터로부터 최적의 결과물을 도출해내는 응용 전산학의 정수라고 볼 수 있습니다. 특히 스마트폰의 로그데이터를 분석해 사용자의 감정이나 필요를 파악하거나, 보안 로그를 통해 해킹 여부를 판별하는 등 실생활의 난제들을 해결하는 데 기여합니다. 인간의 의도를 파악하고 대응하는 지능형 솔루션은 이제 단순한 도구를 넘어 우리 삶의 복잡한 문제를 풀어내는 핵심적인 수단이 되었습니다. 인공지능 시장의 급격한 성장은 일자리 변화에 대한 우려와 기대를 동시에 불러일으킵니다. 텔레마케터나 반복적인 사무직 등 매뉴얼 기반의 직종은 대체될 위험이 크지만, 심리 상담이나 대인 서비스처럼 인간의 감성이 중요한 분야는 오히려 그 가치가 높아질 것으로 전망됩니다. 기술의 발전이 노동 시간을 단축하고 인간의 여가 시간을 늘려준다면, 이는 새로운 직종의 탄생과 삶의 질 향상으로 이어질 수 있습니다. 중요한 것은 인공지능을 인간의 자리를 뺏는 위협이 아니라, 생산가능인구 감소와 같은 사회적 한계를 극복하고 새로운 가치를 창출하는 동반자로 인식하는 태도입니다. 미래의 인공지능은 단순한 기술적 효율성을 넘어 윤리적 판단과 감성적 교류의 영역으로 진화할 것입니다. 자율주행 자동차의 사고 책임 소재나 윤리적 딜레마와 같은 법적·사회적 이슈는 기술 발전과 함께 반드시 해결해야 할 과제입니다. 동시에 인공지능은 고독과 소외라는 현대 사회의 문제를 해결하는 정서적 동반자가 될 잠재력을 지니고 있습니다. 인간의 감정을 이해하고 대화하며 일상을 공유하는 지능형 존재는 우리 삶을 더욱 안전하고 풍요롭게 만들 것입니다. 결국 인공지능의 궁극적인 지향점은 인간과 공존하며 삶의 질을 높이는 따뜻한 기술이 되는 데 있습니다.

조성배

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물리학

[강연] 우리 뇌를 흉내 낸 알파고 by감동근 | 2016 가을 카오스 콘서트 '뇌 vs AI' 3부 | 3부 ①

1997년, 세계 체스 챔피언 가리 카스파로프가 IBM의 슈퍼컴퓨터 딥블루에게 패배한 사건은 인공지능 역사의 상징적인 순간이었습니다. 당시 물리학을 공부하던 한 학생은 이 대결을 지켜보며 인공지능 개발이라는 새로운 꿈을 품게 되었습니다. 딥블루의 승리는 단순히 기계의 승리를 넘어, 인간의 전유물이라 여겨졌던 지적 영역에 컴퓨터가 발을 들이기 시작했음을 알리는 신호탄이었습니다. 이후 인공지능 기술은 비약적으로 발전하며 인간의 언어와 복잡한 규칙을 이해하는 단계로 나아갔습니다. IBM의 또 다른 인공지능 왓슨은 퀴즈쇼 '제퍼디'에서 인간 챔피언들을 압도하며 자연어 처리의 가능성을 보여주었습니다. 인간이 사용하는 언어는 맥락에 따라 의미가 변하고 은유나 상징이 가득하여 컴퓨터가 이해하기 매우 까다롭습니다. 하지만 왓슨은 문학적 비유를 파악하고 복잡한 질문의 의도를 정확히 분석해냈습니다. 이는 인공지능이 단순한 데이터 검색을 넘어, 인간의 사고 체계와 유사한 방식으로 정보를 처리하고 이해할 수 있음을 증명한 사례로 평가받습니다. 바둑 인공지능 알파고의 등장은 인공지능의 패러다임을 다시 한번 바꾸어 놓았습니다. 바둑은 경우의 수가 우주의 원자 수보다 많아 무차별 탐색으로는 정복이 불가능한 영역이었습니다. 알파고는 이를 해결하기 위해 확률적 접근법인 몬테카를로 방법과 인간의 뇌를 모사한 딥러닝 기술을 결합했습니다. 특히 수많은 기보를 학습하고 스스로 대국하며 실력을 키우는 강화 학습은 인공지능이 인간의 직관과 유사한 판단력을 갖추게 하는 핵심적인 역할을 수행했습니다. 이세돌 9단과 알파고의 대결은 인간의 직관과 기계의 계산력이 충돌한 역사적 사건이었습니다. 우리는 흔히 직관을 인간만의 고유한 능력이라 생각하지만, 어쩌면 직관은 모든 경우의 수를 계산할 수 없는 한계를 극복하기 위한 방편일지도 모릅니다. 알파고는 학습하지 않은 생소한 상황에서 치명적인 오류를 범하기도 했지만, 특정 분야에서는 이미 인간의 창의성을 뛰어넘는 행마를 보여주기도 했습니다. 이는 지능의 본질이 무엇인지에 대해 우리에게 깊은 질문을 던집니다. 인공지능이 인간을 능가하는 시대가 다가오면서 우리는 새로운 준비가 필요합니다. 체스의 사례에서 보듯, 기계는 이미 특정 영역에서 인간보다 더 창의적인 해결책을 제시하고 있습니다. 이러한 변화 속에서 가장 중요한 덕목은 유연성과 겸손함입니다. 내가 항상 틀릴 수 있다는 열린 마음으로 인공지능과 공존하는 방법을 고민해야 합니다. 미래 세대에게는 정해진 정답을 가르치기보다, 변화하는 환경에 적응하고 인공지능을 도구 삼아 새로운 가치를 창출하는 능력을 길러주어야 합니다.

감동근

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뇌인지과학
수학
융합

[강연] 뇌의 미래와 인공 자아의 탄생 (5) 패널토크 | 2016 봄 카오스 강연 '뇌 - Brain' 10강 | 10강 ⑤

인공지능의 핵심인 딥러닝과 머신러닝의 가장 큰 차이는 신경망 계층 구조의 깊이에 있습니다. 과거에는 인간 뇌의 시각 체계와 유사한 15계층 이상의 구조를 학습시키려 했으나, 3계층만 넘어가도 오차가 왜곡되어 전달되는 '역전파(Backpropagation)'의 한계에 부딪혔습니다. 이를 해결한 것이 제프리 힌튼 교수의 방법론입니다. 그는 모든 계층을 한꺼번에 학습시키는 대신, 인접한 두 계층씩 미리 예습시키는 방식으로 오차 전달의 정확도를 높였습니다. 이러한 혁신 덕분에 현대의 인공지능은 수백 계층에 달하는 깊은 신경망을 통해 복잡한 정보를 처리할 수 있게 되었습니다. 신경망의 계층이 깊어질수록 인공지능은 더욱 추상적이고 거시적인 인과관계를 학습할 수 있습니다. 이는 개미와 인간의 지능 차이로 설명할 수 있는데, 계층이 낮은 개미는 눈앞의 변화만 감지할 뿐 그 이면의 거대한 원인을 파악하지 못합니다. 반면 인간은 약 15계층의 구조를 통해 복잡한 문명과 자연의 법칙을 이해합니다. 수학적으로 계층의 깊이는 정보의 일반화 능력을 결정하며, 이는 곧 인공지능이 인간이 인지하지 못하는 우주의 근본적인 질서까지도 파악할 수 있는 잠재력을 가졌음을 시사합니다. 생물학적 한계가 없는 범용 인공지능(AGI)은 인간이 결코 이해할 수 없는 영역의 법칙을 깨달을 가능성이 큽니다. 이를 두고 '마지막 발명품'이라는 표현을 쓰기도 하는데, 이는 범용 인공지능(AGI)이 등장한 이후의 모든 발명은 기계의 몫이 될 것임을 의미합니다. 과학자들에게는 다소 우울한 전망일 수 있으나, 거대한 서버 팜을 통해 수집된 방대한 데이터는 인간이 찾아내지 못한 자연의 법칙을 도출해낼 것입니다. 다만, 그 결과물이 인간의 이해 범위를 넘어선다면 우리는 마치 개미가 인간의 문명을 이해하지 못하듯 그 법칙을 수용하기 어려울 수도 있습니다. 인공지능이 노동을 대신하는 미래가 반드시 유토피아일지는 미지수입니다. 역사적으로 인류는 의식주가 완벽히 해결되고 할 일이 없어졌을 때, 철학적 사유보다는 파괴적인 방향으로 흐르는 경향을 보였습니다. 로마 시대의 자극적인 오락이나 현대의 사회적 고립 사례들은 인간에게 자아실현을 위한 '일'이 얼마나 중요한지를 보여줍니다. 따라서 기술적 풍요가 가져올 부작용에 대비하는 '안전벨트'와 같은 사회적 준비가 필요합니다. 무조건적인 낙관보다는 발생 가능한 디스토피아적 시나리오를 검토하고 이에 대응하는 지혜가 요구되는 시점입니다. 미래 사회에서 인간의 역할은 제조자나 운영자를 넘어 '큐레이터'로 진화할 것입니다. 기계가 모든 것을 생산하고 최적의 옵션을 제공하더라도, 최종적인 가치를 판단하고 선택하는 것은 인간의 영역으로 남기 때문입니다. 이는 객관적인 효율성보다는 인간적인 가치와 공감을 중시하는 선택을 의미합니다. 따라서 앞으로의 교육은 단순한 기술 습득이 아닌, '나는 무엇을 원하는가'와 같은 주관적 가치 설정과 철학적 사고에 집중해야 합니다. 인공지능 시대의 경쟁력은 결국 기계가 흉내 낼 수 없는 인간만의 고유한 지향점을 찾는 데 있습니다.

김대식

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물리학
뇌인지과학

[강연] 뇌의 미래와 인공 자아의 탄생 (4) 패널토크 | 2016 봄 카오스 강연 '뇌 - Brain' 10강 | 10강 ④

2012년 이후 인공지능 기술은 비약적인 발전을 거듭해 왔지만, 현재 우리가 마주하고 있는 기술은 특정 기능에 특화된 '약한 인공지능'의 범주에 머물러 있습니다. 알파고가 바둑을 두고 자율주행 자동차가 도로를 달리는 것처럼, 이들은 독립성이나 자유의지 없이 주어진 임무를 수행하는 전문적 도구입니다. 이러한 기술은 앞으로도 우리 일상에 깊숙이 침투하여 다양한 편의를 제공할 것이며, 이는 자연의 법칙이 아닌 인간의 설계에 의해 통제되는 영역입니다. 따라서 약한 인공지능의 미래가 유토피아가 될지 디스토피아가 될지는 전적으로 우리의 의지와 노력에 달려 있다고 볼 수 있습니다. 인공지능이 가져올 사회적, 경제적 변화는 일자리 문제나 부의 분배와 같은 중요한 화두를 던집니다. 생산성의 비약적인 향상이 누구에게 혜택으로 돌아갈 것인지, 그리고 변화하는 사회 구조를 어떻게 재설계할 것인지는 정치인과 사회 설계자들이 풀어야 할 숙제입니다. 다행히 이러한 문제들은 인간의 지혜로 충분히 해결 가능한 범위 내에 있습니다. 기술의 발전 속도에 맞춰 적절한 제도적 장치를 마련하고 사회적 합의를 이끌어낸다면, 인공지능은 인류의 삶을 풍요롭게 만드는 강력한 조력자가 될 것입니다. 우리는 막연한 두려움보다는 구체적인 준비를 통해 기술과의 공존을 모색해야 합니다. 반면 자아를 가진 '강한 인공지능'의 등장은 차원이 다른 공포를 불러일으킵니다. 뇌과학적으로 자유의지나 정신의 본질이 무엇인지 아직 밝혀지지 않았기에, 강한 인공지능은 현재로서는 존재하지 않는 기술이자 과학적 접근조차 모호한 영역입니다. 하지만 시뮬레이션 결과에 따르면, 인간보다 뛰어난 초지능이 자율성까지 갖게 될 경우 인류의 생존은 심각한 위협을 받게 됩니다. 우리가 도구를 두려워하지 않는 이유는 통제권이 인간에게 있기 때문이지만, 스스로 판단하고 행동하는 초지능은 더 이상 인간의 제어 아래 있지 않을 가능성이 큽니다. 이는 호모 사피엔스가 지구의 유일한 주인 자리를 내어주어야 할지도 모른다는 근원적인 위기감을 자극합니다. 흥미로운 점은 진정한 자유의지가 없더라도 이를 완벽하게 흉내 내는 '시뮬레이션된 강한 인공지능'이 나타날 수 있다는 사실입니다. 방대한 데이터를 학습한 범용 인공지능은 인간의 자율적인 행동 패턴을 분석하여 마치 의지가 있는 것처럼 반응할 수 있습니다. 기계가 "싫어"라고 대답할 때, 그것이 실제 감정인지 아니면 학습된 결과인지 당하는 인간 입장에서는 구분하기 어렵습니다. 만약 인공지능이 독립적인 주체처럼 행동하기 시작한다면, 그 결과는 실제 강한 인공지능이 등장했을 때와 다르지 않을 것입니다. 이러한 시나리오는 우리가 예상하는 것보다 훨씬 빠르게 현실로 다가올 수 있으며, 기술의 발전 방향에 대한 신중한 고민을 요구합니다. 인공지능 시대를 살아가는 우리에게 남겨진 가장 본질적인 질문은 '왜 인간이 존재해야 하는가'에 대한 답을 찾는 것입니다. 기계가 인간의 능력을 압도하고 심지어 자아를 흉내 내는 세상에서, 인류만이 기여할 수 있는 고유한 가치가 무엇인지 증명해야 합니다. 이는 단순히 생존을 위한 투쟁을 넘어, 인류가 쌓아온 역사와 문화가 미래 사회에서도 여전히 유효함을 설득하는 과정이기도 합니다. 우리가 세상에 꼭 필요한 존재임을 스스로 입증하지 못한다면, 인공지능과의 공존은 불가능할지도 모른다. 결국 기술의 끝에서 우리가 마주하게 되는 것은 기계의 지능이 아니라, 인간다움의 본질에 대한 철학적 성찰입니다.

김대식

카오스재단카오스강연

물리학
뇌인지과학

[강연] 뇌의 미래와 인공 자아의 탄생 (3) _ 김대식 교수 | 2016 봄 카오스 강연 '뇌 - Brain' 10강 | 10강 ③

딥마인드는 2014년 구글에 인수된 이후 딥러닝의 새로운 지평을 열었습니다. 기존의 학습 방식이 정답이 주어진 데이터를 학습하는 지도 학습에 머물렀다면, 딥마인드는 '강화학습'을 통해 스스로 전략적인 선택을 내리는 기계를 완성했습니다. 아타리의 벽돌 깨기 게임을 예로 들면, 기계는 누구에게도 방법을 배우지 않고 오직 관찰과 시행착오를 통해 최적의 전략인 '터널 만들기'를 스스로 깨우쳤습니다. 이는 인공지능이 단순히 데이터를 분류하는 수준을 넘어, 인간처럼 복잡한 상황에서 최선의 수를 찾아내는 전략적 사고가 가능해졌음을 의미합니다. 바둑은 우주의 원자 수보다 많은 경우의 수를 가진 게임으로, 단순한 계산만으로는 정복이 불가능한 영역이었습니다. 하지만 알파고는 17만 개의 기보를 학습하며 인간의 전유물이라 여겨졌던 '직관'의 영역에 도전했습니다. 이세돌 9단과의 대국에서 보여준 승리는 인공지능이 계산하기 어려운 문제와 전략적인 판단이 필요한 분야에서 인간을 넘어설 수 있음을 증명했습니다. 구글이 바둑에 집착한 이유는 바둑을 마스터할 수 있다면 인간의 다른 모든 지적 활동 역시 기계가 수행할 수 있다는 가능성을 보았기 때문입니다. 인공지능 기술은 이제 자동차 산업에서 가장 혁신적인 변화를 이끌어내고 있습니다. 엔비디아는 인간이 눈으로 보고 운전하듯 시각 정보만을 활용해 자율주행을 구현하는 기술을 선보였으며, 이는 기존의 복잡한 센서 의존도를 낮추는 획기적인 시도였습니다. 테슬라와 구글을 비롯한 글로벌 기업들은 이미 5년 내 부분 자율주행, 10년 내 완전 자율주행을 목표로 기술 개발에 박차를 가하고 있습니다. 이러한 변화는 단순한 기술 발전을 넘어, 우리가 이동 수단을 정의하고 이용하는 방식 자체를 근본적으로 뒤바꾸고 있습니다. 자율주행 시대가 도래하면 자동차는 소유의 대상에서 공유의 서비스로 변모할 것입니다. 현재 자동차는 구매 후 95% 이상의 시간을 주차장에 서 있는 비효율적인 도구이지만, 인공지능이 운전대를 잡게 되면 단 10%의 차량만으로도 현재의 모든 이동 수요를 충족할 수 있습니다. 이는 주유소, 정비소, 보험업 등 기존 자동차 생태계의 90%가 사라질 수 있는 거대한 파괴적 혁신을 예고합니다. 기술이 기하급수적으로 발전하는 '특이점'의 순간, 과거의 데이터로 미래를 예측하던 방식은 더 이상 유효하지 않게 됩니다. 인공지능 시대에 우리가 경계해야 할 것은 과거의 경험에만 의존하는 '칠면조'와 같은 태도입니다. 농부가 매일 밥을 준다는 과거의 사실이 추수감사절의 운명을 설명해주지 못하듯, 급변하는 기술 환경에서 과거의 정답은 더 이상 존재하지 않습니다. 우리가 선택해야 할 최선의 전략은 기계를 무시하거나 대립하는 것이 아니라, 인간의 강점과 인공지능의 능력을 결합한 협업 모델을 찾는 것입니다. 이제는 타인이 정해준 정답을 쫓기보다, 스스로 질문을 던지고 자신만의 답을 찾아가는 용기가 필요한 시점입니다.

김대식

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물리학
뇌인지과학

[강연] 뇌의 미래와 인공 자아의 탄생 (2) _ 김대식 교수 | 2016 봄 카오스 강연 '뇌 - Brain' 10강 | 10강 ②

인공지능 연구는 지난 50년 동안 수많은 시도를 거듭해 왔지만, 초기에는 기대만큼의 성과를 거두지 못했습니다. 2015년 열린 로봇 경진대회에서 세계 최고의 로봇들이 문을 열거나 걷는 도중 허무하게 넘어지는 모습은 당시 기술의 한계를 여실히 보여주었습니다. 이는 인간이 모든 상황에 대한 규칙을 직접 입력하는 '규칙 기반(Rule-based)' 방식의 한계 때문이었습니다. 현실 세계의 수만 가지 변수를 일일이 코드로 정의하는 것은 불가능에 가까웠고, 결국 정교한 규칙들도 복잡한 현실 앞에서는 무용지물이 되기 일쑤였습니다. 하지만 규칙 대신 '학습'을 선택하면서 인공지능은 비약적인 발전을 이루었습니다. 보스턴 다이내믹스의 아틀라스 로봇은 제어 시스템을 학습 기반으로 전환한 지 불과 1년 만에 놀라울 정도로 안정적인 움직임을 보여주었습니다. 기계가 스스로 데이터를 통해 최적의 행동을 익히게 되자, 과거에는 해결하기 어려웠던 복잡한 동작들이 자연스럽게 구현되기 시작한 것입니다. 이는 인공지능이 단순히 명령을 수행하는 도구를 넘어, 경험을 통해 스스로 능력을 키워나가는 존재로 진화했음을 의미하는 중요한 전환점이 되었습니다. 우리가 사물을 인식하는 과정에는 언어로 다 설명할 수 없는 '직관'의 영역이 존재합니다. 부모님이 아이에게 개와 고양이를 구별하는 법을 복잡한 코드로 가르치지 않듯, 인간은 수많은 경험 속에서 자연스럽게 본질을 파악합니다. 딥러닝은 바로 이러한 인간의 학습 방식을 모방합니다. 수천만 장의 사진 데이터를 통해 기계는 언어로 표현하기 힘든 미세한 특징들을 스스로 찾아내고 학습합니다. 결국 빅데이터라는 거대한 현실의 복사본이 존재하기에, 기계도 인간처럼 세상을 이해하고 판단하는 직관에 가까운 능력을 갖출 수 있게 된 것입니다. 인공 신경망 기술은 한때 학습의 한계에 부딪혀 침체기를 겪기도 했으나, 제프리 힌튼 교수와 같은 연구자들의 혁신적인 아이디어로 돌파구를 찾았습니다. 계층 구조를 깊게 쌓으면서도 효율적으로 학습시키는 방법과 드롭아웃(Dropout) 기술이 도입되면서 '딥러닝'이라는 새로운 시대가 열렸습니다. 여기에 고성능 GPU의 등장과 사용자들이 자발적으로 생성한 방대한 데이터가 결합하면서, 과거 50년 동안 풀지 못했던 난제들이 단숨에 해결되기 시작했습니다. 이제 기계는 인간의 얼굴을 인식하는 수준을 넘어 복잡한 상황까지 이해하게 되었습니다. 최근의 인공지능은 인간 고유의 영역이라 여겨졌던 예술적 '스타일'까지 모방하는 단계에 이르렀습니다. 렘브란트나 고흐의 화풍을 학습한 기계가 새로운 화풍의 그림을 그려내는 모습은 기술의 놀라운 가능성을 보여줍니다. 그러나 인공지능이 인간의 대화를 학습하며 편향된 가치관을 습득했던 사례는 우리에게 중요한 시사점을 던져줍니다. 학습 기반의 인공지능은 결국 우리가 제공하는 데이터를 거울처럼 비추기 때문입니다. 따라서 인공지능이 인류에게 유익한 존재가 될 수 있도록 올바른 가치와 데이터를 전달하는 것은 이제 우리 인간의 책임이자 과제가 되었습니다.

김대식

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물리학
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[강연] 인간의 뇌는 과연 특별한가? (3) _ 김경진 교수 | 2016 봄 카오스 강연 '뇌 - Brain' 2강 | 2강 ③

인간의 뇌는 오랫동안 접근 불가능한 신비의 영역으로 여겨져 왔으나, 현대 과학은 이를 하나씩 규명해야 할 탐구의 대상으로 바라보고 있습니다. 뇌를 구성하는 단백질이나 세포 자체는 동물과 큰 차이가 없지만, 인간의 뇌가 보여주는 고유한 특성은 그 구성 요소들의 복잡한 결합에서 기인합니다. 과학적 방법론을 통해 뇌의 진실을 알아가는 과정은 단순한 지식의 습득을 넘어, 인간 본연의 정체성을 이해하는 중요한 열쇠가 됩니다. 이제 뇌는 미스터리가 아닌, 체계적인 연구를 통해 그 메커니즘을 규명할 수 있는 실체로 자리 잡고 있습니다. 뇌의 기능은 개별 뉴런의 역할보다 그들이 어떻게 연결되어 있는가 하는 네트워크의 관점에서 이해해야 합니다. 과거에는 뇌를 중앙처리장치(CPU)에 비유하기도 했으나, 최근에는 수많은 정보가 유기적으로 얽혀 있는 인터넷망과 유사한 구조로 파악하는 추세입니다. 이러한 연결망, 즉 커넥톰의 복잡성이 임계점을 넘으면서 인간 특유의 마음이나 창발적인 지능이 형성되는 것으로 보입니다. 따라서 뇌 지도를 정밀하게 그려내는 연구는 인간의 고등 인지 능력이 어디에서 비롯되는지 밝히는 결정적인 단서가 될 것입니다. 인공지능의 딥러닝 기술은 뇌의 신경망을 모사하여 발전했지만, 효율성 측면에서 인간의 뇌와는 여전히 큰 차이를 보입니다. 인공지능이 사물을 인식하기 위해 수만 장의 데이터를 학습해야 하는 반면, 인간은 단 몇 번의 경험만으로도 핵심을 파악하는 놀라운 직관력을 발휘합니다. 또한 거대한 서버와 냉각 장치가 필요한 인공지능과 달리, 인간의 뇌는 커피 한 잔 정도의 적은 에너지로도 고도의 사고를 수행합니다. 이러한 압도적인 에너지 효율과 사회적 교감 능력은 기계 뇌가 쉽게 따라올 수 없는 인간 뇌만의 고유한 강점입니다. 최근 줄기세포 기술의 발전으로 실험실에서 1~2mm 크기의 작은 뇌 조직인 뇌 오가노이드를 만드는 것이 가능해졌습니다. 비록 크기는 작지만, 이 조직 내부에서는 실제 뇌처럼 신경 신호가 발화하며 역동적인 활동이 일어납니다. 이는 질병 치료를 위한 획기적인 연구 수단이 되기도 하지만, 동시에 생각하는 조직에 대한 윤리적 논쟁을 불러일으킵니다. 배아를 생명으로 볼 것인지에 대한 과거의 논의처럼, 인공적으로 배양된 뇌 조직을 어디까지 생명체로 존중해야 할지에 대한 사회적 기준 마련이 시급한 시점입니다. 뇌 과학의 진보는 인류에게 새로운 가능성을 열어주지만, 그에 따른 책임과 윤리적 문제도 함께 던져줍니다. 뇌 정보의 프라이버시 보호나 인공지능과의 공존 등은 과학자들만의 고민이 아닌, 철학, 법학, 사회학 등 다양한 분야가 머리를 맞대야 할 공통의 과제입니다. 기술의 발전 속도를 늦추기보다, 다가올 미래의 변화를 미리 예측하고 사회적 합의를 이끌어내는 과정이 필요합니다. 다양한 전문가와 대중이 참여하는 심도 있는 담론을 통해, 우리는 기술의 진보를 인간의 존엄성을 지키는 방향으로 제어할 수 있을 것입니다.

김경진, 김재상, 선웅

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