1화. 인간과 컴퓨터

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인공지능은 인간지능을 초월할 수 있을까

시리즈 총 6화

2023.06.13

읽는시간 4분

...기계는 생각할 수 있는가?
이를 알기 위해서는 ‘기계’와 ‘생각’의 정의부터 시작해야 한다.

앨런 튜링, 《계산 기계와 지능(Computing machinery and intelligence)》 중

컴퓨터는 기본적으로 계산기로, 인간을 초월하는 빠른 계산 속도를 자랑

컴퓨터는 계산을 빨리하기 위해 개발된 기계로, 컴퓨터의 발전은 계산 속도의 발전과 계산 명령,즉 어떻게 계산을 시킬 것인가의 발전으로 나눌 수 있음

중앙처리장치(CPU)의 발전은 컴퓨터가 하는 계산의 수(clock speed)를 초당 수백만 건(MHz 단위)에서 수십억 건(GHz 단위)으로 늘리는 등 계산 속도의 발전에 해당¹
- 2000년대 중반 이후 물리적 한계로 CPU의 계산 속도 발전이 정체되면서, 여러 CPU를 동시에 사용하는 병렬 처리 기술이 발전

계산을 명령하는 방식은 초기의 0, 1, 0, 1로 이루어진 기계어에서 점차 자연어(인간의 언어)의 형식에 가까워지는 전문 프로그램 언어로 발전
- 초기 기계어는 컴퓨터에 명령을 지시하기 위해 인간이 이진법과 여러 명령 방식에 익숙해져야 했음
- 오늘날 프로그램 언어는 이진법과 명령 방식을 잘 몰라도 쉽게 컴퓨터에 지시할 수 있는 형태로 발전²

CPU의 계산 속도 발전

1980년부터 2010년까지 'CPU 계산 속도 발전'이 어떻게 변화했는지 보여주는 그래프이다. 2000년대 중반 이후 물리적 한계로 CPU의 계산 속도 발전이 정체되면서, 여러 CPU를 동시에 사용하는 '병렬 처리 기술'이 발전했다.

자료: Colin Gillespie et al., Efficient R Programming (O'Reilly Media, 2017)

컴퓨터(단일 CPU)는 초당 수십억 건의 정보를 처리할 수 있기 때문에, 인간은 비교조차 되지 않는 속도로 많은 계산을 수행할 수 있음

수많은 계산을 통해 해법을 찾고자 하는 경우 컴퓨터가 유용하게 사용될 수 있음
- 복잡한 행렬 계산도 컴퓨터는 강력한 계산 성능으로 빠르게 처리하면서, 점점 더 많은 변수를 동시에 분석할 수 있게 됨
- 컴퓨터 계산 능력의 빠른 발전으로 다양한 학문 분야에서 정확한 해법을 모르는 문제도 몬테카를로 시뮬레이션³을 이용하여 해결하는 연구가 본격화됨

프로그래밍 언어와 통계 패키지의 발전으로 컴퓨터를 이용한 계산이 쉬워지면서 더 많은 분야에서 컴퓨터를 이용한 복잡한 계산을 수행

즉 컴퓨터는 계산 능력에 있어서 처음부터 인간을 초월하고 있었음

¹ CPU의 계산 속도를 지원하기 위해 메모리, 저장장치, 장치간 이동 통로(BUS) 등의 속도도 같이 발전
² 오늘날 널리 사용되고 있는 파이썬의 경우, 복잡한 변수 선언, 함수 선언 등을 하지 않고 바로 명령어를 사용할 수 있음
³ Monte Carlo Simulation, 확률적으로 일어날 법한 일들을 수천수만 번 발생시켜 평균적으로 어떤 일이 일어나는지를 계산함으로써 복잡한 사건이 어떻게 진행될 것인지를 추정하는 방법

컴퓨터는 인간만이 할 수 있다고 생각되는 여러 영역에서도 성과를 내고 있음

과거부터 생각하는 기계에 대한 상상은 지속적으로 있었으나 이를 구현할 수단인 컴퓨터가 등장하고 발전하면서 인공지능 연구가 진전을 보이고 있음

인공지능이란 단어는 1956년 다트머스학회에서 인지심리학자이자 컴퓨터과학자인 존 매카시(John McCarthy)에 의해 처음으로 사용됨

인공지능이란 인간의 생각하는 방식을 모방하여 입력된 정보를 바탕으로 결과를 판단해 제공하는 기계
- 판단 결과는 바둑의 다음 착수일 수도 있고, 문장 번역일 수도 있으며, 그림이나 글이 될 수도 있음

계산 능력의 지속적인 향상으로 인공지능은 여러 분야에서 인간을 압도

1996년 IBM의 인공지능 딥블루는 체스 세계 챔피언 가리 카스파로프(Garry Kasparov)를 상대로 1승을 거두는 데 그쳤으나(1승 2무 3패), 1997년 재도전하여 2승을 올림(2승 3무 1패)

2016년 구글의 인공지능 알파고는 이세돌을 상대로 4승 1패로 승리, 체스에 비해 경우의 수가 훨씬 많은 바둑에서도 컴퓨터(인공지능)가 인간을 이길 수 있음을 입증
- 움직임의 수가 한정된 체스와 달리 수가 무한한 바둑에서는 직관과 지성을 가진 인간이 인공지능을 계속 이길 것이라고 생각하였으나, 알파고가 승리하면서 계산의 양이 늘어나면 룰이 있는 경쟁에서도 직관과 지성을 이길 수 있음을 입증

최근 다양한 분야의 인공지능이 뛰어난 성과를 보이고 있음

2022년 서비스가 시작된 그림 생성 인공지능 달리2(DALL-E 2)와 노벨AI(NovelAI)는 말로 표현하는 사물을 그럴듯하게 그림으로 옮겨주면서 널리 사용되기 시작함

2022년 서비스가 시작된 오픈AI의 대화형 인공지능 챗GPT는 인간과 다양한 대화를 나눌 수 있으며, 기존의 게임(체스, 바둑)에 비해 훨씬 복잡한 인간과의 대화를 훌륭하게 수행해냄

2022년 구글은 단백질 구조 예측 인공지능 알파폴드2(AlphaFold2)를 공개하였으며, 알파폴드2의 뛰어난 성과는 향후 학계의 단백질 구조 연구에 큰 도움이 될 것으로 기대

인공지능이 그린 그림

'파도치는 바다 위로 반사되는 일몰'을 '신스웨이브 스타일'로 그린 그림이다.

자료: 달리2(DALL-E 2)

인공지능이 인간 이상의 성과를 보이기 시작하면서, 인공지능이 인간지능을 초월할 수 있다는 의견이 본격적으로 등장

최근 인간의 두뇌를 모방한 인공신경망이 발전하면서 결국 인공지능이 인간지능을 넘어서는 특이점과, 인공지능이 인간을 완벽하게 모사하여 자아를 갖는 강인공지능 시대를 기대하는 목소리도 커지고 있음

인공지능의 성과는 인간의 고차원적인 사고가 필요한 특정 영역을 인공지능이 계산을 통해 따라잡거나 초월할 수 있다는 것으로, 인간의 사고 자체를 따라잡는 것과는 다른 차원임

인공지능의 성과는 계산을 통해 인간을 흉내내는 데 성공한 개발자의 성과

컴퓨터의 계산 능력은 인간을 초월하지만, 인공지능이 인간을 초월하는 것은 별개의 문제

인공지능의 뛰어난 성과는 생산 작업이 아닌 사고 작업에서 인공지능이 인간을 초월할 수 있는 것이 아닌가 하는 우려를 촉발
- (아직 로봇 기술의 발전이 더디기 때문에) 기계의 물리적 행동 방식은 한정되어 있지만, 사고 체계는 통합적이기 때문에 생각하는 것처럼 보이는 인공지능이 인간의 사고방식을 초월할 수 있는 것처럼 보이는 상황

최근의 3D프린터처럼 기계의 생산 능력은 인간을 초월하지만, 기계가 인간을 초월하는 것으로 받아들여지지 않음
- 19세기 기계 생산 도입 초기에는 러다이트 운동⁴처럼 기계에 대한 우려가 크기도 하였음
-최근 자동화와 기계화가 고도화되면서 공장 인력의 필요성이 더 빠르게 줄어들고 있음
- 그러나 다양한 행동을 할 수 있는 인간과 달리 단일 기계는 한정된 행동만 할 수 있어, 기계가 인간을 초월한다는 인식은 아직 발생하지 않음

따라서 인공지능의 계산 능력은 인간을 초월하지만, 인공지능이 인간을 초월하는 것인가에 대해서는 좀 더 생각해볼 여지가 있음

로봇의 물리적 한계

미국 '프로매트 2023 물류 박람회'에서 시연하던 중 택배를 옮기던 '로봇 디지트'가 고장으로 주저앉은 장면이다.

자료: 어질리티로보틱스(Agility Robotics)

인공지능의 성과는 인간 개발자들이 매우 복잡해 보이는 현상을 수리적으로 계산하여 비슷하게 흉내낼 수 있는 모형을 만들었다는 것

컴퓨터(인공지능)는 기본적으로 인간이 지시한 계산을 수행하는 계산기에 불과
- 계산의 양이 막대하다면 매우 복잡한 결과도 비슷하게 산출해낼 수 있음

최근 인공지능의 성과는 개발자들이 인간의 사고방식을 막대한 양의 계산으로 비슷하게 도출하는 데 성공했다는 것을 의미
- 인공지능이 자동으로 계산하는 방법 자체가 개발자들이 제시하는 기준에 따라 수행됨
- IBM의 인공지능 왓슨은 질문을 분해한 후 이에 맞는 여러 가설을 세우고, 이를 입증할 증거에 점수를 매긴 뒤 가장 점수가 높은 증거를 담은 가설을 답변으로 채택

인공지능 왓슨의 구조

'인공지능 왓슨'의 답변 도출 과정을 보여주고 있다. 각 도형은 매우 복잡한 수식으로 구성되어 있다.

자료: Ferrucci, D. et al. (2010). “Building Watson: An Overview of the DeepQA Project”. AI Magazine, 31 no. 3 Fall 2010.

인공지능이 인간을 초월하려면, 매우 복잡한 문제에 대한 해결 방안을 수리적으로 모형화하여 이를 계산하는 방법을 스스로 찾아내야 함

인간을 초월하는 인공지능은 스스로 문제를 인식하고 이를 구조화한 뒤, 해결 방안을 모형화하고 이를 계산기를 통해 풀어내도록 지시할 수 있어야 함

주어진 (수많은) 형태의 문제만 주어진 (수많은) 해법 내에서 풀어낸다면 여러 문제를 풀어주는 계산기 이상의 평가를 받기 어려움

⁴ Luddite Movement, 산업혁명 시기 영국에서 섬유 기계를 파괴하면서 시작된 기계 반대 운동을 말함

#인공지능 #계산기 #컴퓨터 #컴퓨터과학자 #기계화

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김진성

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