모르면 멘붕?! 인공지능 시대 절대로 모르면 안 되는 기술적 특이점이 온다 | 레이 커즈와일(Ray Kurzweil)의 Singularity는 2045년보다 앞당겨질 것인가

안녕하세요, 티스토리 블로그 "융합두뇌대학교" 1운영자 융합두뇌입니다.

 

 

본 포스팅에서는, 전세계 컴퓨터과학(=Computer Science), 컴퓨터공학(=Computer Engineering), 정보통신공학(=Telecommunication[Information Communication] Engineering), 기계공학(=Mechanical Engineering) 및 관련 분야 전공자들을 포함하여 많은 사람들에게 매우 핫한 '특이점 (Singularity)'이라는 컨셉에 관해 다루어보도록 하겠습니다.

 

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비록 더 이전이 아니냐는 논란의 여지는 있지만, 특이점(=Singularity)이라는 용어는 1950년 대부터 본격적(?)으로 사용되었다고 알려져 있는데요, 학술 용어인 기술적 특이점에서 유래 했으며, 컴퓨터의 능력이 인간 두뇌의 능력을 능가하는 시점의 의미로 현재 많이 사용되고 있습니다.

 

기술적 특이점의 정의 (출처: 위키백과)

 

미래학자 레이 커즈와일 (Ray Kurzweil)은 특이점을 2045년이라고 내다봤는데요, 사실 이전에도 많은 사람들이 특이점에 대해 예측했지만 학계에서 가장 주목을 하고 있는 시기가 바로 이 2045년이라고 할 수 있습니다.

 

하지만, 몇 년 전부터, 레이 커즈와일이 말한 2045년보다 특이점이 훨씬 더 앞당겨질 수 있지 않을까 라는 많은 예측들이 나오고 있는 상황입니다.

 

자칫 오해할 수 있는 과거 기술 발전 속도에 대한 인지

 

위 이미지는 (사람 머리 부분을 제외하고는) 허술하게나마 제가 직접 그렸는데요, 담고 있는 의미는 위에서 언급한 Ray Kurzweil의 저서 "특이점이 온다 (The Singularity is Near)"에 기반하고 있습니다.

 

구체적으로,

시간(역사)의 흐름에 따라 기술의 발전이 전체적으로 기하급수적 증가 양상을 띤다고 해도..

 

현재 시점에서 과거를, 즉,

왼쪽 하단 빨간 네모를 바라보고 있는 인간은, 자칫 과학기술의 발전 속도를 '선형(=linear)'으로 오해하여 인지할 수 있다는 점을 보여주고 있습니다.

 

실제로는 오른쪽 상단 노란색 네모처럼 Al에 기반한 기하급수적, 폭발적(?) 발전이 임박했을 수 있는데 말이지요.

 

 

선형이라는 건 기하급수적(=exponential) 발전 대비 상당히 느린 양상인데요, '예나 지금이나 사람 사는건 비슷한 부분이 많잖아?'라고 생각하는 가운데, 어느 순간 과학기술(=Science and Technology)의 발전은 AI에 기반하여 걷잡을 수 없는 폭주를 보여줄 수 있다는 경각심(?)을 불러 일으키는 내용입니다.

 

다시 특이점으로 돌아와서,

특이점에 도달하는 것은 인류의 가장 위대한 마지막 성취라고 하는 사람들이 있을만큼 산·학에서 굉장히 주목하고 있는 컨셉이라고 할 수 있습니다.

The International Journal of Astrobiology에 발표된 새로운 논문에서 좀 흥미로운(?) 내용이 있는데요, 예루살렘 히브리 대학의 Joseph Gale과 공동 저자들은 특히 패턴 인식 및 자기 학습에서 최근 인공지능(AI)의 발전이 외계 지적 생명체를 찾는 패러다임의 변화를 가져올 가능성이 높다고 지적했습니다.

 

두둥...!

 

갑자기 과학기술 이야기를 하다가 왠지 공상과학에나 나올법한 외계인에 대한 이야기가 나오니 다소 황당할 수 있는데요, 사실 컴퓨터과학 분야 종사자 분들 중 적지 않은 수가 단순히 논리회로 설계/분석이나 클라우드 컴퓨팅, 온톨로지 연구, 절차·객체 지향 프로그래밍 등을 하는 것이 아닌, 정보통신기술, 생명공학, 기계공학, 화학, 수학, 통계학, 디자인뿐 아니라 우주공학, 정신의학, 심리학 및 철학까지 포괄 (헐?!)하여 다양한 도메인과 연계하여 통섭적 측면에서 많은 협업 연구를 진행하고 있습니다.

 

외계 생명체의 경우에도 이런 확장적 관점에서 단순 공상과학 측면이 아닌, 많은 과학자들 사이에서 '결국 비약적 인류 발전을 가능하게 하는 다음(=next)은 무엇인가?'이라는 물음에 대해 무언가 답을 제시해줄 수 있는 강력한 후보 중 하나로 자주 회자가 되고 있는 것이지요. 물론 한편으로는 두려운 존재로 인식되기도 하고요.

 

외계 생명체 이야기를 차치한다면,

실제로 한국을 포함하여 전세계 많은, 선진교육이 실시되는 국가의 적지 않은 수의 응용소프트웨어공학 분야 학생·연구원들은 Python·JAVA 프로그래밍을 하다가, 하버마스와 Carl Gustav Jung 관련 서적을 탐독하는 둥, 철학(=Philosophy) or/and 정신분석의 컨셉과 그 중요성을 컴퓨터 싸이언스 도메인으로 끌고와 향후 과학기술의 방향성을 설정하는데 활용하고 있는 추세입니다. (물론 아직 초기 단계이기에 그 수가 아주 많진 않으나, 전세계적으로 이런 통섭 연구가 점차 확산되고 있는 상황입니다)

 

연계 컨셉으로는 'HCI (Human-Computer Interaction)'의 통섭적 차원의 크로스도메인 연구가 있는데요, 해당 부분은 추후 포스팅을 기약하도록 하겠습니다.

 

다시 Joseph Gale로 돌아와서,

Gale과 그의 공동 저자들은 특히 양자 컴퓨팅의 등장으로 특이점이 훨씬 더 임박했을지도 모른다고 믿고 있습니다.

 

양자 컴퓨팅은(=quantum computing)은 양자 컴퓨터(=quantum computer)가 '얽힘(=entanglement)' or/and '중첩(=superposition)'과 같은 양자역학적 현상을 활용하여 자료를 처리하는 컴퓨팅 기법인데요, 계산의 기본 단위로 '큐비트(=qubit)'를 사용한다고 합니다. 

 

양자 컴퓨팅 계산 기본단위인 큐비트Qubit와 발음이 유사한 큐피드Cupid

 

양자 컴퓨팅의 처리 기본 단위이기 때문에 위 '큐비트'는 '양자비트(=quantum bit)'라고 불리기도 하지요.

 

일반적으로 컴퓨터는 디지털 정보를 0과 1의 비트 단위로 처리 및 저장하는 것으로 잘 알려져 있는데요, 이에 반해 양자 컴퓨터는 디지털 정보를 0과 1의 상태를 동시적으로 갖는 바로 이 큐비트(=양자비트) 단위로 처리 및 저장한다고 합니다.

 

잠시 알파고 이야기를 하자면,

'시도와 실패 (Trial and Error)'에 기반한, 에이전트가 보상 극대화 방향으로 학습을 진행하는 '강화학습(=Reinforcement Learning)'이 이세돌을 이긴 알파고의 기술적 근간 중 하나라고 할 수 있습니다.

 

머신러닝을 구성하는 지도학습, 비지도학습, 강화학습의 한 축인데요, 이런 AI 기술의 급격한 발전이 특이점을 앞당겼다고 주장하는 것이지요.

Gale은 컴퓨터의 계산능력을 중심으로, '인공신경망(=Artificial Neural Network)' 내부 구조를 인간의 뇌에 있는 뉴런의 수를 놓고 단순 비교한다면, '특이점'은 2020년 대 초반에 도달할 수 있을 것이라고 했습니다.

 

하지만, 그러기 힘든 이유에 대해 인간의 뇌는 컴퓨터와 다른 방식으로 유선화되어 있어 컴퓨터가 이것을 넘어서도록 설계되는게 아직 쉽지 않기 때문이라고 합니다.

 

즉, 인간에게는 단순한 특정 작업이 오늘날 AI에게는 여전히 상당히 어렵다는 것이지요.

 

뜨개질 하는 귀여운(혹은 무서운)? 로보트

 

또한, 뇌의 크기나 뉴런의 수는 지능과 일맥상통하지 않는다고 합니다. 

 

예를 들어, 고래와 코끼리는 인간 대비 뇌의 뉴런 수가 약 2배로 알려져 있지만, 인간보다 지능은 높지 않지요.

 

코끼리 뇌 전체에 있는 뉴런의 수는 놀랍게도 인간의 약 2배이다

 

즉, 뇌 속에 있는 뉴런의 수만 놓고 본다면, 무려 약 2,570억개라고 알려진 아프리카 코끼리의 위엄을 빼놓을 수 없을 것입니다.

 

그러나 산·학의 많은 뇌 관련 전문가들은 지능과 밀접한 관련성이 있는 것은 뇌 전체적인 뉴런 수보다는 대뇌피질(=cerebral cortex)에 분포된 뉴런의 수라고 발표하고 있습니다.

 

 

물론 '지능'의 정의와 그 내부 메커니즘에 대해서는 아직 추가적으로 연구해야 하는 부분이 무궁무진하기에 계속해서 연구 성과를 관심있게 지켜볼만한 분야입니다.

 

Ray Kurzweil은 인간-기계(컴퓨터) 복합의 transhuman 컨셉을 강조하며 오히려 "낙관적(=optimistic)" 미래를 제시한 것으로도 유명한데요, 이를 어떻게 받아들여야 할지 인간으로서 난감한 부분이 존재하는게 사실입니다.

Gale은 우주 생물학을 논하며, 외계 지적 생명체(SETI)를 찾게 된다면, 또 그들의 문명이 우리와 비슷하지만 더 오래된 것이라면, 그들은 이미 '특이점'을 넘어섰다고 할 수 있을 것이라고 발표했습니다.

 

그들이 건조하고 차가운 환경, 아마도 우주에서 초전도성(=superconductivity)을 통신 수단으로 사용할 수 있는 장소를 선호할 것이라고 예측하면서 말이죠.

 

Gale은 인간은 이제 막 '양자간 얽힘 (quantum entanglement)'에 대해 이해하기 시작했는데, 이것이 데이터·정보를 전달하는 데 효과적으로 활용될 수 있을지는 아직 확실하지 않다고 합니다. 

 

또한, 컴퓨터가 성취할 수 없는, 수백만 년의 진화를 거친 인간의 생물학적 두뇌에 어떤 독특한 것이 존재할 수 있고, 따라서 특이점에 도달하는 것이 쉽지만은 않을 것이라고 합니다.

 

이런 측면에서, 특이점에 도달하는 것이 인류의 가장 위대한 성취가 될 수 있다는 것이지요.

 

 

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본 포스팅에서는 다소 학술적인 내용을 다루어보았는데요, 특히 오래전부터 전세계적 조명을 받고 있는 컨셉 '특이점'에  대해 간략히 알아봤습니다.

 

이 '특이점'이라는 컨셉은 앞으로 점점 더 산·학뿐 아니라 일상 대화에서조차(!) 자주 등장할 것으로 예측되기 때문에 기억해두시면 추후 유용할 것입니다.

 

끝으로, 위에서 잠깐 언급한 'HCI'와 '머신러닝 (지도학습+비지도학습+강화학습)'에 대해서는 이후 다른 포스팅에서 조금 더 자세히 다루도록 하겠습니다.

 

[혹시 못 보신 분들을 위해! 위에서 다룬 '특이점'과 연계하여, 의외로 자주 언급되는 '무어의 법칙 (Moore's Law)'에 관한 융합두뇌의 포스팅]

https://convergencebrainuniversity.tistory.com/118

절대로 모르면 안 되는 인공지능 시대 데이터 과학자 대처법 | Feat. 무어의 법칙 (Moore’s Law) 및 레이 커즈와일의 특이점 (Singularity)

끝.