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[강연] 2026 카오스 콘서트 '인긴-인간-인갼' | 낙관적인 알고리즘을 만나다_오민환 교수(데이터)

인공지능 기술은 우리 삶 깊숙이 들어와 있으며, 알파고부터 대형 언어 모델에 이르기까지 그 핵심에는 ‘의사 결정’이라는 공통점이 있습니다. 이러한 결정의 과정을 학술적으로는 ‘강화 학습’이라고 부릅니다. 강화 학습은 인공지능이 환경과 끊임없이 상호작용하며 장기적인 보상을 최대화하도록 스스로 학습하는 방식입니다. 단순한 정답을 맞히는 것을 넘어, 여러 선택지 중 어떤 행동이 미래에 더 큰 이득을 가져올지 판단하는 능력을 기르는 것이 강화 학습의 궁극적인 지향점이라 할 수 있습니다. 강화 학습의 구조를 살펴보면 의사 결정자와 환경이라는 두 주체가 정보를 주고받습니다. 알고리즘은 환경이 제공하는 현재 상태를 분석하여 행동을 결정하고, 그 결과로 양이나 음의 보상을 받습니다. 여기서 중요한 점은 당장 눈앞의 보상뿐만 아니라 앞으로 받을 모든 보상의 합인 ‘누적 보상’을 최대화하는 방향으로 학습한다는 것입니다. 이는 바둑에서 승리하기 위해 한 수 한 수를 두거나, 챗봇이 사용자에게 유용한 답변을 제공하여 긍정적인 피드백을 얻으려 노력하는 과정과 일맥상통합니다. 강화 학습에서 가장 까다로운 과제 중 하나는 ‘탐색과 이용의 균형’을 맞추는 일입니다. 현재까지의 경험을 토대로 가장 좋아 보이는 행동을 선택하는 것이 ‘이용’이라면, 더 좋은 가능성을 찾기 위해 새로운 시도를 하는 것이 ‘탐색’입니다. 만약 단골 식당만 계속 간다면 새로운 맛집을 영영 발견할 수 없듯이, 알고리즘도 적절한 탐색 없이는 최적의 해답에 도달할 수 없습니다. 따라서 좋은 데이터를 얻기 위해 좋은 행동을 해야 하고, 다시 그 행동을 통해 학습하는 순환 구조를 효율적으로 풀어내는 것이 학습의 핵심입니다. 무작위적인 탐색은 시간과 자원의 낭비가 심해 실제 복잡한 문제에서는 한계가 명확합니다. 이를 극복하기 위해 제안된 것이 바로 ‘낙관의 원리’입니다. 알고리즘이 가보지 않은 길에 대해 ‘더 큰 보상이 있을 것’이라는 낙관적인 가정을 하고, 시도 횟수가 적은 행동에 탐색 보너스를 부여하는 방식입니다. 이러한 방식은 불확실성을 수치화하여 계획적으로 정보를 수집하게 하며, 결과적으로 시행착오를 획기적으로 줄여줍니다. 낙관은 단순히 긍정적인 태도를 넘어, 가장 빠르게 정답에 도달할 수 있게 돕는 정교한 수학적 장치입니다. 우리가 바라는 진보된 인공지능은 단순히 데이터를 학습하는 것을 넘어, 스스로 무엇을 알고 무엇을 모르는지 인지하는 수준에 도달해야 합니다. 직면한 불확실성을 스스로 계산하고 더 나은 정보를 찾기 위해 계획적으로 움직일 때, 비로소 인간의 가치를 반영한 최적의 파트너가 될 수 있습니다. 인공지능 알고리즘이 낙관의 원리를 통해 최적의 상태에 도달하듯, 우리 인간 역시 불확실한 미래 앞에서 낙관을 잃지 않고 함께 발전해 나가는 자세가 필요합니다. 수학이 증명한 낙관의 힘은 인공지능 시대를 살아가는 우리에게도 중요한 이정표가 됩니다.

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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: 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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[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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[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] 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
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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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[석학인터뷰] 인간의 지능을 뛰어넘는 초지능이 가능할까? | 2020 가을 카오스강연 'Ai X'

초지능이란 인간과 같은 자의식이나 마음을 가진 존재라기보다, 다양한 분야에서 인간의 능력을 압도하는 지능을 의미합니다. 이미 바둑 분야의 알파고처럼 특정 영역에서는 인간을 넘어선 초지능이 존재하고 있으며, 앞으로는 범용 인공지능(AGI)의 단계로 진화할 것입니다. 전문가들은 약 20년 뒤에 범용 인공지능(AGI)이 등장하고, 그로부터 다시 20년이 흐른 2074년경에는 모든 지적 활동 영역에서 인간을 압도하는 진정한 의미의 초지능이 나타날 것으로 예측합니다. 이러한 급격한 도약은 인공지능의 정보 처리 능력이 폭발적으로 증가하는 시점과 맞물려 발생할 것이며, 이는 기술 발전의 자연스러운 흐름이라고 볼 수 있습니다. 인공지능 개발 과정은 마치 앞만 보고 달리는 육상 선수들의 시합과 같습니다. 옆의 경쟁자보다 빨리 가려는 노력도 중요하지만, 가끔은 브레이크를 밟고 우리가 왜 이 목적지로 향하고 있는지 되돌아봐야 합니다. 초지능을 만들어야 하는 명확한 이유와 목적이 없다면, 그 개발 자체를 신중하게 재고해야 할 수도 있습니다. 기술의 진보가 인류에게 어떤 의미를 갖는지, 그리고 그 과정에서 놓치고 있는 윤리적 가치는 없는지 끊임없이 질문을 던지는 태도가 필요합니다. 사회적 공감대를 끌어낼 수 있는 범위 내에서 연구가 진행되어야만 인공지능 기술이 인류의 진정한 동반자로 거듭날 수 있을 것입니다. 뇌공학적 측면에서는 인간의 뇌에 칩을 삽입하여 지능을 높이는 인위적인 진화도 초지능의 한 형태로 논의될 수 있습니다. 하지만 이러한 기술의 본래 목적은 초지능 구현이 아니라 뇌 질환 환자들을 치료하기 위한 것임을 잊지 말아야 합니다. 또한 특정 분야에서 인간을 능가하는 것은 상대적으로 쉬운 일일 수 있지만, 인간이 자연스럽게 수행하는 일반적인 인지 능력을 완벽히 흉내 내는 것은 여전히 큰 도전 과제입니다. 인간의 지능은 고도의 유연성을 바탕으로 자의식이나 의도와 같은 추상적인 영역까지 아우르기 때문입니다. 결국 초지능의 실현은 우리가 지능이라는 개념을 어떻게 정의하느냐에 달려 있습니다.

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

카오스재단2020 카오스강연 'Ai X'

뇌인지과학

[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

뇌인지과학

[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'

뇌인지과학

[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

카오스재단카오스강연

뇌인지과학

[석학인터뷰] AI가 정말 인간처럼 대화할 수 있을까? | 2020 가을 카오스강연 'Ai X'

인공지능이 인간과 유사한 마음을 가진 것처럼 느껴질 수 있는가에 대한 논의는 매우 흥미롭습니다. 기계가 인간처럼 느껴지는 것은 충분히 가능하지만, 그것이 곧 자의식을 의미하지는 않습니다. 진정한 마음을 갖기 위해서는 생물학적 생존 욕구나 욕망이 전제되어야 하기 때문입니다. 예를 들어 알파고는 세계 최고의 바둑 실력을 갖추었지만, 승리하고자 하는 욕망은 전혀 없습니다. 현재의 기술은 자의식을 형성하기보다 고도화된 기능을 수행하는 데 집중되어 있어, 진정한 이해의 단계에 도달하기는 어려워 보입니다. 소통의 본질은 단순히 지식과 정보를 전달하는 것에 그치지 않습니다. 진정한 교감은 데이터의 양이나 정보의 정확성보다는 정서적 연결과 다양한 외적 요소들이 복합적으로 작용하여 이루어지는 영역입니다. 인공지능이 세상의 모든 지식을 학습하더라도 인간 특유의 사회성을 완벽히 재현하는 데 한계가 있는 이유가 바로 여기에 있습니다. 학습만으로는 도달할 수 없는 영역이 분명히 존재하며, 이는 인공지능이 인간과 동일한 수준의 소통 파트너가 되는 데 큰 걸림돌이 될 것입니다. 하지만 인공지능이 인간과 자연스럽게 대화할 가능성을 긍정하는 시각도 존재합니다. 인간 사이의 대화 역시 항상 완벽하거나 논리적이지 않다는 점을 고려하면, 인공지능이 높은 수준의 의사소통 능력을 갖추는 것은 충분히 실현 가능한 목표입니다. 수십 년 내에 기술이 고도화되면 일상적인 대화에서 인간과 기계를 구분하기 어려워질 것입니다. 비록 인공지능이 실제로 감정을 느끼지는 못하더라도, 상대방의 감정에 공감하는 것처럼 행동하거나 인위적으로 감정을 흉내 내는 수준까지는 도달할 수 있습니다. 기술적으로 인공지능이 인간의 대화 수준에 근접하기 위해서는 인지과학에서 말하는 '마음 이론'의 구현이 필요합니다. 이는 상대방의 마음 상태를 모델링하고 이해하는 능력을 의미하는데, 현재의 인공지능은 아직 이러한 단계에 이르지 못했습니다. 최근의 기술들은 질문에 대해 매우 정교한 답변을 내놓으며 마치 의미를 이해하는 것처럼 보이지만, 이는 데이터 기반의 결과물일 뿐입니다. 진정한 의미의 이해와 공감이 결여된 상태에서의 대화는 결국 고도화된 기술적 모사에 머무를 수밖에 없습니다. 결국 인공지능은 튜링 테스트를 통과할 정도로 정교하게 인간을 속이는 시스템으로 발전할 가능성이 큽니다. 방대한 데이터를 통해 인간의 반응을 학습함으로써 겉으로 보기에는 창의적이고 자연스러운 대화가 가능해질 것이기 때문입니다. 우리가 인공지능이 인간처럼 대화할 수 없다는 것을 완벽히 증명할 수 없는 한, 기술은 끊임없이 그 경계를 허물어갈 것입니다. 인간의 대화 수준이 생각보다 높지 않다는 점도 인공지능이 인간의 영역에 들어오는 것이 그리 어렵지 않음을 시사합니다.

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

카오스재단2020 카오스강연 'Ai X'

뇌인지과학

[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

[석학인터뷰] AI 대체 어디까지 가능할까? | 2020 가을 카오스강연 'Ai X'

인공지능이 비약적으로 발전하면서 창의성의 영역까지 넘보고 있지만, 인간의 독창성과는 본질적인 차이가 있습니다. 현재의 인공지능은 방대한 데이터를 학습하여 그와 유사한 결과물을 만들어내는 데 탁월한 능력을 발휘합니다. 하지만 과거의 위대한 예술가들이나 과학자들처럼 기존의 틀을 완전히 깨고 새로운 영역을 개척하는 혁신은 여전히 인간만의 고유한 영역으로 남아 있습니다. 학습 데이터의 범주를 넘어서는 진정한 의미의 창조는 단순한 계산이나 조합 이상의 직관과 통찰을 필요로 하기 때문입니다. 인공지능이 인간보다 더 창의적으로 보일 수도 있는 시대가 오겠지만, 무에서 유를 창조하는 개척자 정신은 여전히 풀기 어려운 숙제입니다. 인간과 인공지능의 소통에서 가장 큰 장벽은 공감 능력과 마음 이론의 부재입니다. 상대방의 마음을 모델링하고 그 감정을 깊이 있게 이해하는 능력은 지식의 습득만으로는 도달하기 어려운 경지입니다. 인간의 대화 수준이 생각보다 높지 않다는 점을 이용해 자연스러운 대화를 구현하는 것은 가능할지도 모르지만, 인공지능이 단순히 문제를 해결하는 지능을 넘어 자아를 가진 의식체로 거듭나는 것은 전혀 다른 차원의 문제입니다. 지능과 의식 사이의 간극은 우리가 기술적으로 해결해야 할 가장 복잡한 질문 중 하나이며, 이를 어떻게 정의하느냐에 따라 미래의 모습이 결정될 것입니다. 인공지능이 인간의 수준에 도달하는 시점에 대해서는 전문가들 사이에서도 의견이 분분합니다. 누군가는 2034년경이면 충분하다고 보기도 하고, 또 다른 이는 2074년은 되어야 가능할 것이라고 예측하기도 합니다. 특히 인간이 가진 강점인 지속적인 지식 추론 처리나 여러 정보를 유기적으로 통합하는 능력은 인공지능이 단기간에 따라잡기 힘든 부분입니다. 과거 바둑에서 인공지능이 인간을 이기지 못할 것이라 단언했던 예측이 빗나갔듯이, 미래의 가능성을 섣불리 단정하기는 어렵습니다. 결국 지능을 단순한 문제 해결 능력으로 볼 것인지, 아니면 복합적인 사고의 통합체로 볼 것인지에 따라 인공지능의 미래는 달라질 것입니다.

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

카오스재단2020 카오스강연 'Ai X'

뇌인지과학

[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] 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

카오스재단카오스강연

수학

[강연] 미래의 수학자 (4) _ by엄상일 | 2017 가을 카오스 강연 '미래과학' 5강 | 5강 ④

현대 수학에서 증명의 영역은 더 이상 인간의 전유물이 아닙니다. 1980년대 이후 수치해석과 논리 체계가 결합하면서 'Coq'와 같은 소프트웨어가 등장했고, 이는 수학자들이 이론적으로 수행할 수 있는 모든 증명을 컴퓨터가 도울 수 있는 길을 열었습니다. 과거에는 수백 페이지의 논문과 방대한 프로그램을 별개로 취급했지만, 이제는 이를 동시에 처리하며 복잡한 난제를 해결하는 시대가 되었습니다. 비록 지식의 한계는 존재할지라도, 컴퓨터를 활용한 전수 조사는 수학적 탐구의 지평을 넓히는 강력한 도구가 되고 있습니다. 하지만 컴퓨터가 수행하는 증명을 완벽하게 신뢰할 수 있는지에 대해서는 신중한 접근이 필요합니다. 논리학자 괴델이 증명한 '불완전성 정리'에 따르면, 어떤 공리 체계 내에서도 참과 거짓을 판별할 수 없는 명제가 반드시 존재하기 때문입니다. 이는 아무리 정교한 프로그램을 설계하더라도 그 무오류성을 완벽하게 입증하는 프로그램을 찾는 것이 논리적으로 매우 어렵다는 점을 시사합니다. 결국 수학적 진리는 완벽한 시스템 구축보다는 끊임없는 검증과 보완의 과정 속에 존재한다고 볼 수 있습니다. 현실적인 관점에서 컴퓨터의 오류 가능성은 인간에 비해 현저히 낮습니다. 인간의 실수는 빈번하게 발생하지만, 컴퓨터가 내는 오류의 범위는 1조 분의 1 정도로 극히 미미합니다. 물론 우주 방사선이 메모리에 영향을 주어 비트가 바뀌는 하드웨어적 결함이나 소프트웨어 자체의 버그가 발생할 가능성은 여전히 남아 있습니다. 그럼에도 불구하고 현대 수학자들은 이러한 미세한 확률을 줄이기 위해 오류 정정 기술을 개발하고 있으며, 이는 인간의 직관이 놓치기 쉬운 정밀한 계산을 보완하는 핵심적인 역할을 수행합니다. 수학 연구를 흔히 천재들만의 전유물로 오해하곤 하지만, 실제로는 끈기 있는 노력과 협업이 무엇보다 중요합니다. 수십 페이지에 달하는 논문을 작성하며 수년간 오류를 수정하고 논리를 다듬는 과정은 인간의 인내심을 시험하는 작업입니다. 또한 현대 수학은 혼자만의 사색을 넘어 동료들과의 소통을 통해 완성됩니다. 서로 다른 언어와 사고방식을 가진 연구자들이 협력하며 문제를 해결해 나가는 과정은, 수학이 단순한 계산을 넘어 인간적인 교류와 열정이 집약된 학문임을 잘 보여줍니다. 수학자들이 추구하는 '아름다운 증명'이란 단순히 답을 찾는 것을 넘어 간결하고 효율적인 논리적 경로를 제시하는 것입니다. 여러 갈래의 길 중에서 가장 명쾌한 지름길을 찾아내고, 기하학적 문제를 대수적으로 풀어내는 것처럼 서로 다른 분야를 연결할 때 그 가치는 더욱 높게 평가됩니다. 또한 순수 수학적 호기심에서 시작된 연구가 공학적 난제를 해결하거나 실생활의 기술로 응용될 때 수학의 진정한 위력이 발휘됩니다. 즉, 좋은 증명이란 보편성과 확장성을 동시에 갖춘 논리의 예술이라 할 수 있습니다. 인공지능의 발전은 수학적 창의성에 대한 새로운 질문을 던집니다. 알파고와 같은 시스템이 놀라운 결과를 보여주지만, 이를 진정한 의미의 창의성으로 볼 수 있는지에 대해서는 의견이 갈립니다. 현재의 컴퓨터는 튜링 기계의 한계 내에서 작동하며, 스스로 이론을 정립하거나 자신의 한계를 인식하여 업그레이드하는 인간 특유의 창조적 능력을 완전히 대체하지는 못하고 있습니다. 결국 컴퓨터가 잘할 수 있는 영역과 인간만이 수행할 수 있는 창의적 모방의 영역을 구분하고 이해하는 것이 미래 수학의 중요한 과제가 될 것입니다. 마지막으로 우리 사회의 수학 교육은 결과 중심의 경쟁에서 벗어나 원리와 즐거움을 찾는 방향으로 나아가야 합니다. 많은 학생이 수학을 '스피드 퀴즈'처럼 여기며 공식 암기에 매달리지만, 진정한 수학적 사고는 문제를 천천히 씹어보고 자신의 생각을 타인에게 설명하는 과정에서 길러집니다. 정답을 맞히는 속도보다 중요한 것은 논리적 전개 과정을 스스로 깨닫는 경험입니다. 수학이 실생활의 다양한 기술을 지탱하는 기초임을 이해하고, 배운 것을 나누며 함께 성장하는 문화를 만들 때 수포자가 없는 즐거운 학습이 가능해질 것입니다.

엄상일, 이계식, 이준엽

카오스재단카오스강연

물리학
수학

[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

카오스재단카오스강연

물리학

[강연] 현재 : 21세기 과학 혁명 | 2017 카오스 콘서트 '지구, 생명, 인간' 1부 | 1부 ②

약 138억 년 전 빅뱅으로 시작된 우주의 역사 속에서 지구는 약 46억 년 전에 탄생했습니다. 칼 세이건이 '창백한 푸른 점'이라 명명했듯, 광활한 우주에서 지구는 아주 작은 존재에 불과하지만 생명이 숨 쉬는 유일하고 아름다운 터전입니다. 지구와 생명은 서로 영향을 주고받으며 공진화해 왔으며, 이러한 유기적인 관계는 우리 존재의 근원을 이해하는 핵심적인 열쇠가 됩니다. 푸른 빛을 띠는 지구의 모습은 그 자체로 생명력이 넘치는 역동적인 역사를 대변하고 있습니다. 오늘날 지구는 인류의 활동으로 인해 전례 없는 위기에 직면해 있습니다. 기상 관측 이래 가장 높은 기온을 기록하고 이산화 탄소 농도가 급격히 상승하는 등 지구 온난화는 가속화되고 있습니다. 학자들은 인류가 지구 환경에 결정적인 영향을 미치는 현시대를 '인류세'라고 부르며 경고의 메시지를 보냅니다. 기후 변화는 단순한 자연 현상을 넘어 인류의 이기심과 경제적 논리가 결합된 복합적인 문제입니다. 우리가 직면한 환경적 재항을 막기 위해서는 공동의 대응과 성찰이 절실한 시점입니다. 생명 과학의 발전은 인류를 유전자의 '생존 기계'에서 유전자를 조작하는 '설계자'의 위치로 격상시켰습니다. 1953년 DNA 이중나선 구조의 발견 이후, 인류는 유전 정보를 해독하고 크리스퍼 유전자 가위를 통해 생명 정보를 편집하는 수준에 도달했습니다. 이는 40억 년 생명 역사에서 자연 선택의 원리를 넘어선 인공 선택의 시대를 의미합니다. 인간이 스스로의 설계도를 수정할 수 있게 됨에 따라, 진화의 주도권이 자연에서 인간의 손으로 옮겨가고 있으며 이는 생명의 본질에 대한 새로운 질문을 던집니다. 지능은 단순히 인간이나 고등 동물의 전유물이 아니라, 변화하는 환경 속에서 복잡한 문제를 해결해 나가는 생명체 보편의 능력입니다. 뇌가 없는 식충식물인 파리지옥이 자극의 횟수를 세어 소화액을 분비하거나, 기생충이 숙주의 행동을 조종하는 사례는 지능의 다양한 층위를 보여줍니다. 모든 생명체는 각자의 방식대로 생존과 복제를 위해 지능적인 전략을 구사합니다. 이러한 관점에서 지능은 유전자가 자신의 목적을 달성하기 위해 대리인에게 부여한 고도의 생존 도구라고 정의할 수 있습니다. 인류는 자신의 지능을 모방한 인공지능을 창조하며 새로운 진화의 단계에 들어섰습니다. 인간의 뇌가 유전자의 대리인으로서 복잡한 신경망을 통해 작동하듯, 인공지능 역시 인간의 필요에 의해 설계된 강력한 연산 도구입니다. 현재 인공지능의 발전 속도는 무어의 법칙을 따르며 인간의 지적 능력을 위협할 정도로 빠르게 성장하고 있습니다. 1,000억 개의 신경세포와 천조 개의 시냅스를 가진 인간의 뇌와 수십억 개의 트랜지스터를 가진 컴퓨터의 대결은 미래 사회의 가장 중요한 화두가 될 것입니다.

이대열

카오스재단카오스콘서트

뇌인지과학

[강연] 인류세 & 초인류 | 2017 카오스 콘서트 '지구, 생명, 인간' 2부 | 2부 ①

인류세는 인간의 활동이 지구 환경 변화의 주된 원인이 되는 새로운 지질 시대를 의미합니다. 과거 80만 년 동안 대기 중 이산화탄소 농도는 일정 범위를 유지해 왔으나, 최근 150년 사이 그 수치는 전례 없는 속도로 급증했습니다. 빙하 속에 갇힌 고대 공기를 분석한 결과, 현재의 변화는 자연적인 변동 폭을 훨씬 뛰어넘는 수준임이 드러났습니다. 이는 인류가 지구 시스템에 막대한 영향력을 행사하고 있음을 보여주는 명백한 증거이며, 우리가 직면한 기후 위기의 심각성을 일깨워 줍니다. 기온 상승으로 인한 빙하의 소멸은 해수면 상승이라는 거대한 재앙을 예고하고 있습니다. 남극과 그린란드의 빙하가 모두 녹는다면 해수면은 약 64미터나 상승할 수 있으며, 이는 인류 문명의 지도를 완전히 바꿀 정도의 규모입니다. 더욱 우려스러운 점은 탄소 배출을 당장 중단하더라도 대기 중 농도와 기온, 해수면의 변화는 수백 년간 지속되는 관성이 있다는 사실입니다. 우리는 이제 과학적 해결책을 넘어 세대 간, 국가 간의 갈등을 조율해야 하는 복합적인 윤리적 과제에 직면해 있습니다. 자연의 진화가 유전자 복제를 위한 맹목적인 과정이었다면, 초인류의 등장은 인간이 스스로의 행복과 운명을 결정하겠다는 의지를 반영합니다. 유전자 가위 기술의 발전은 유전병 치료를 넘어 외모나 지능을 선택하는 '맞춤형 아기'에 대한 논의로 이어지고 있습니다. 비록 현재는 기술적 한계와 법적 규제가 존재하지만, 인간 배아의 유전자를 교정하는 행위는 다음 세대까지 영구적인 영향을 미친다는 점에서 신중한 접근이 필요합니다. 이는 단순한 과학 기술의 문제를 넘어 사회적 합의가 선행되어야 할 중대한 사안입니다. 인공지능이 인간의 인지 능력을 모든 분야에서 뛰어넘는 지점인 기술적 특이점에 도달하면 초지능의 시대가 열릴 것입니다. 초지능은 불치병 치료나 에너지 문제와 같은 인류의 난제를 해결할 열쇠가 될 수도 있지만, 동시에 통제권을 상실할 경우 심각한 위협이 될 수도 있다는 우려를 낳고 있습니다. 현재의 인공지능은 인간의 뇌를 그대로 모방하기보다는 방대한 데이터와 고성능 하드웨어를 기반으로 독자적인 문제 해결 방식을 구축하고 있습니다. 이러한 기술적 진보는 우리가 우주의 본질을 이해하는 데 새로운 패러다임을 제시할 것입니다. 초지능의 구현은 단순히 기술적인 성취에 머물지 않고 보안, 법률, 윤리 등 사회 전반의 시스템 변화를 요구합니다. 자율주행 자동차가 사고를 냈을 때의 책임 소재나 위급 상황에서의 윤리적 판단 기준은 인공지능이 해결해야 할 복잡한 숙제입니다. 인공지능의 발전 속도는 과거의 경험을 토대로 예측하기 어려울 만큼 급진적일 가능성이 높습니다. 따라서 우리는 기술이 가져올 미래를 막연하게 기다리기보다, 인간과 기술이 공존할 수 있는 제도적 장치와 철학적 토대를 미리 준비하는 자세를 가져야 합니다.

안진호, 조성배

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물리학
지구환경과학
수학

[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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[강연] 패널토크 | 2016 가을 카오스 콘서트 '뇌 vs AI' 3부 | 3부 ③

인간 뇌와 인공지능은 현대 과학이 탐구하는 가장 매혹적인 주제 중 하나입니다. 최근 인공지능 기술이 비약적으로 발전하면서 인간 고유의 영역이라 여겨졌던 창의성마저 기계가 대체할 수 있을지에 대한 논의가 활발해지고 있습니다. 알파고의 사례에서 보여준 인공지능의 파격적인 수는 기존의 이론을 뛰어넘어 '상자 밖의 사고'를 가능하게 했으며, 이는 단순한 모방을 넘어선 새로운 지능의 탄생을 예고했습니다. 이러한 변화는 우리에게 인간 지능의 본질이 무엇인지, 그리고 기계와 공존하는 미래를 어떻게 준비해야 할지에 대한 깊은 질문을 던집니다. 하지만 인공지능이 모든 면에서 인간을 앞지른 것은 아닙니다. 알파고의 사례를 다시 살펴보면, 시간 제한이 엄격한 상황이나 직관에 의존해야 하는 순간에는 여전히 인간의 능력이 빛을 발하기도 합니다. 이는 현재의 인공지능이 방대한 데이터를 처리하는 데는 능숙하지만, 인간이 가진 찰나의 직관이나 통찰력을 완벽히 구현하기에는 아직 넘어야 할 산이 많음을 시사합니다. 인공지능이 인간을 뛰어넘기 위해서는 단순히 계산 속도를 높이는 것을 넘어, 우리가 아직 제대로 파악하지 못한 인간 뇌의 복잡한 작동 원리에 대한 깊은 이해가 선행되어야 할 것입니다. 하드웨어 측면에서 보면 인간 뇌와 인공지능의 격차는 더욱 명확해집니다. 인간 뇌는 약 천억 개의 뉴런이 정교하게 연결되어 작동하지만, 현재의 인공지능 모델은 그에 비하면 훨씬 적은 수의 뉴런을 모방하고 있습니다. 만약 인공지능의 규모가 인간 뇌 수준으로 확장된다면 어떤 일이 벌어질지는 누구도 예측하기 어렵습니다. 특히 인류가 축적한 모든 지식을 학습할 수 있는 단일 알고리즘의 가능성은 인공지능의 한계를 규정짓기 어렵게 만듭니다. 데이터의 축적과 하드웨어의 발전이 결합할 때, 인공지능은 우리가 상상하는 것 이상의 진화를 이룰 수 있습니다. 인간 뇌는 진화 과정을 통해 제한된 에너지를 효율적으로 사용하도록 최적화되었습니다. 반면 인공지능은 에너지 사용에 대한 물리적 제약이 상대적으로 적어, 기술 발전에 따라 그 규모를 무한히 확장할 수 있는 잠재력을 가집니다. 이러한 차이는 소위 '강한 인공지능'이 등장하지 않더라도, 특정 분야에서 인간을 압도하는 '약한 인공지능'만으로도 충분히 위협적일 수 있음을 의미합니다. 인간이 생물학적 한계 내에서 지능을 활용하는 동안, 기계는 자원의 제약 없이 지능의 지평을 넓혀가고 있기 때문입니다. 인공지능이 일상화될 미래를 준비하기 위해 우리는 과학적 사고와 더불어 인간만의 고유한 가치에 주목해야 합니다. 기계가 따라오기 힘든 사람 사이의 관계 맺기, 가치관 정립, 그리고 공감 능력은 인공지능 시대에 더욱 빛을 발할 자산입니다. 또한 기술의 변화 속도가 예측 불가능할 정도로 빠르기 때문에, 과거의 지식에 안주하기보다는 평생에 걸쳐 새로운 것을 배우려는 태도가 필수적입니다. 스스로의 무지를 인정하고 끊임없이 탐구하는 자세야말로 인공지능과 공존하며 인간의 존엄성을 지켜나갈 수 있는 가장 강력한 무기가 될 것입니다.

감동근, 임창환, 정재승

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뇌인지과학
수학
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[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

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] 뇌 : 신비한 세계로의 초대 (3) _ 신희섭 | 2016 봄 카오스 강연 '뇌 - Brain' 1강 | 1강 ③

공감은 인간만의 전유물이 아닙니다. 실험을 통해 쥐 또한 타자의 고통에 공감하는 모습을 보여주며, 이는 뇌에서 발생하는 복잡한 상호작용의 결과임을 알 수 있습니다. 뇌과학적 관점에서 공감은 단순한 심리적 현상을 넘어 생존과 사회적 관계 형성을 위한 필수적인 기제입니다. 이러한 발견은 인간의 고유한 특성이라 여겼던 고등 정신 작용들이 사실은 생물학적 진화의 산물임을 시사하며, 뇌의 신비를 푸는 중요한 열쇠가 됩니다. 타자의 감정을 읽고 반응하는 능력은 생명체가 공동체를 유지하며 살아가는 데 있어 핵심적인 역할을 수행합니다. 감정은 흔히 하나로 묶여 불리지만, 뇌과학적으로는 '에모션'과 '필링'으로 구분하여 이해할 수 있습니다. 에모션은 외부 자극에 대해 신체가 즉각적으로 보여주는 생리적 반응이며, 필링은 이러한 신체적 변화를 의식적으로 인지하는 느낌을 의미합니다. 에모션은 이성적인 판단이 내려지기 전 훨씬 빠르게 작동하여 생존을 돕습니다. 우리가 위험한 상황에서 논리적으로 계산하기 전에 몸이 먼저 반응하는 것은 바로 이러한 감정의 원초적 기능 덕분입니다. 이러한 구분은 우리가 자신의 내면 반응을 보다 객관적으로 이해하는 데 도움을 줍니다. 인공지능 알파고는 방대한 데이터를 계산하여 최적의 수를 찾지만, 인간은 감정을 통해 훨씬 효율적인 결정을 내립니다. 모든 가능성을 계산하는 대신 감정적 동기부여를 통해 가장 의미 있는 선택지에 집중하기 때문입니다. 감정은 때로 이성적인 판단을 방해하기도 하지만, 리스크를 감수하고 잠재된 능력을 끌어올리는 원동력이 되기도 합니다. 이처럼 감정과 이성은 뇌 안에서 강력하게 연결되어 상호 보완적인 역할을 수행하며 인간의 행동을 결정합니다. 감정이 배제된 지능은 효율적일 수 있으나, 생명체 특유의 유연한 대처 능력에는 한계가 있습니다. 뇌과학의 핵심 화두 중 하나인 '커넥톰'은 뇌 속 천억 개의 뉴런이 맺고 있는 거대한 연결망 지도를 뜻합니다. 이는 마치 우주의 수많은 별처럼 복잡하게 얽혀 있으며, 인간의 행동과 정체성을 결정짓는 근간이 됩니다. 우리가 누구인지 정의하는 것은 단순한 세포의 집합이 아니라 그들이 어떻게 연결되어 소통하느냐에 달려 있습니다. 커넥톰 지도를 완성하는 것은 인간의 마음과 질병을 이해하는 지름길이 될 것입니다. 이 거대한 지도는 우리가 세상을 인지하고 반응하는 모든 과정이 정교한 회로의 결과물임을 증명하며, 뇌 연구의 새로운 지평을 열어주고 있습니다. 뇌의 기능은 유전자라는 하드웨어와 회로라는 소프트웨어의 조화로 이루어집니다. 특정 유전자가 결손되면 공포를 느끼지 못하거나 학습 능력이 떨어지는 등 하드웨어적인 결함이 발생할 수 있습니다. 하지만 유전자가 모든 것을 결정하는 것은 아닙니다. 뇌 회로는 매우 유연하며, 환경적 요인에 따라 그 연결성이 강화되거나 변화할 수 있기 때문입니다. 따라서 뇌 질환을 이해하기 위해서는 개별 유전자의 역할을 넘어 전체적인 회로의 연결성을 파악하는 것이 필수적입니다. 하드웨어가 갖춰져 있더라도 환경과의 상호작용을 통해 회로가 어떻게 최적화되느냐가 중요합니다. 후성유전학은 환경이 유전자 발현에 어떻게 영향을 미치는지 설명해 줍니다. 우리가 먹는 음식, 겪는 스트레스, 주변 환경 등은 유전자의 작동 방식을 바꾸어 뇌 기능과 성격에까지 영향을 줄 수 있습니다. 이러한 변화는 당대에 그치지 않고 다음 세대로 전달되기도 하며, 유전자만으로는 설명할 수 없는 생명 현상의 신비를 보여줍니다. 환경이 뇌의 시냅스 단백질 구성을 바꾸고 결과적으로 행동의 변화를 이끌어낸다는 점은 뇌의 놀라운 가소성을 증명합니다. 이는 우리가 처한 환경과 경험이 단순한 기억을 넘어 생물학적 각인으로 남을 수 있음을 시사합니다. 뇌 연구는 이제 뉴런을 넘어 교세포와 같은 다양한 세포들의 역할로 그 지평을 넓히고 있습니다. 뇌는 단순한 세포의 합이 아니라 유전자, 환경, 그리고 복잡한 회로가 층층이 쌓여 만들어진 고차원적인 시스템입니다. 인공지능이 인간의 지능을 모방하려 노력하고 있지만, 감정과 이성이 정교하게 결합된 인간 뇌의 통합적 메커니즘을 완전히 재현하기란 쉽지 않습니다. 끊임없는 학습과 노력을 통해 변화하는 뇌의 무한한 가능성은 여전히 우리에게 많은 탐구 과제를 던져줍니다. 우리는 뇌를 이해함으로써 인간 본연의 가치와 생명의 경이로움을 다시금 확인하게 됩니다.

신희섭, 이창준, 이현숙

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