뇌공학과 인공지능은 미래를 어떻게 바꿀 것인가, 정재승 카이스트교수에게 듣다!

"카이스트에서 수업하는 것처럼 마음이 편합니다." 

"마치 연차초과자 대학원생들을 만난다는 마음으로 이곳에 왔습니다." 

각종 매체와 책에서만 만날 수 있었던 카이스트 정재승 교수님의 강의를 외부 특강을 통해 맛볼 수 있었다. 이번 강연은 "뇌공학과 인공지능은 미래를 어떻게 바꿀 것인가"란 주제로 진행됐다. 정교수님은 인공지능을 알아보기에 앞서 인간 지성은 현재 어디까지 와있는지, 그리고 우리는 어떤 존재인지에 대해 알 필요가 있다며 강연을 시작했다. 인간의 뇌 구조와 기능을 비롯해 뇌와 인공지능의 차이점, 뇌에 대한 연구와 기술 개발 현황 등에 대한 설명을 재밌게 그리고 진지하게 이어나갔다.

지난해 세계 재난로봇대회에서 로봇들이 중심을 잡지 못하고 여러 번 쓰러지는 것을 목격할 수 있었는데, 이런 로봇은 아기가 걸음마를 하다가 넘어지는 모습과 매우 흡사하다. 그러나 아기는 한살정도 될때까지 뒤집고, 기고, 걷고 넘어지는 것을 반복하며 걷는 방법을 습득한다. 로봇은 아직 이러한 활동이 불가능하다.

이는 순간마다 미리 상황을 예측해 행동하는 인간의 본능적인 것과 비슷한 것인데, 자신의 예측에 대한 성공과 실패를 통해 다음 예측을 수정하는 것이 바로 인간과 인공지능과의 가장 큰 차이라고 할 수 있다. 즉 인간은 상황을 단순하게 일반화 시키는 능력이 탁월한 것이다. 물론 이 같은 일반화 작업은 오류를 범할 수 있지만 세상을 이해하고 적응하는데에 더 없이 좋은 능력이라 말할 수 있다.

또 다른 차이점도 존재한다. 인간의 뇌는 처리하는 영역과 기억을 저장하는 영역이 같다. 그러나 컴퓨터는 CPU가 있고 메모리 저장공간이 있어서 그 두 영역을 왔다 갔다 한다. 알고리즘도 이에 기반한다.

인간의 뇌는 작동하는데 불과 20watt 정도의 에너지가 사용되고, 여섯 다리 정도만 거치면 뇌의 모든 곳과 Interaction할 수 있는 ‘Small World Structure’를 갖고 있다. 즉, 인간의 뇌는 아주 효율적으로 고등한 작업을 수행한다. 현재 컴퓨터의 능력으로는 인간을 따라오는데 한계가 있다. 

인간은 미래에 대해 끊임없이 예측하고 업데이트하려 하지만, 인공지능 컴퓨터는 정해진 일을 하고 분석하는 것에 국한된다. 

"인간의 뇌와 인공지능의 차이점은 상당하다."

350만년전 인류의 조상이 최초로 등장한 이후 유인원의 뇌는 지속적으로 커지고 진화해왔다. 뇌가 점점 커지면서 약 10만년 전 호모사피엔스가 등장했다. 뇌가 크다고 해서 지능이 높은 것은 아니다. 코끼리의 경우 인간보다 뇌가 크지만 지능은 낮다. 원인은 엄청난 체격을 유지할 에너지를 몸에 쏟아붓고 있기 때문이다. 하지만 인간은 뇌에 쓰는 에너지가 코끼리 보다 월등히 높다. 고로 인간은 지능이 높을 수 밖에 없는 운명을 맞이하게 된 것이다. 

인공지능 기술 개발에 미국 오바마 정부는 10년간 1조 5천억원을 투자 계획을 하고 있다. 물론 이러한 천문학적 금액은 인공지능 자체에 투자한다기보다 인간의 뇌를 제대로 이해하는데 투자하고 있는 것이다. 구글이 딥마인드를 인수한 이유도 이 때문이다. 인간의 뇌를 알아야 인공지능에도 적용할 수 있으니 말이다. 구조를 안다고 기능을 다 안다는 것은 아니지만, 기능을 알기위해 구조를 알아야하는 것이 기본이기 때문이다.

아직 우리는 인간의 뇌에 대해 모르는 것이 훨씬 더 많다.

 

인간의 뇌 영역은 모든 곳이 고루 발달된 것은 아니다. 인간의 청력을 관리하는 측두엽은 개의 청력만 못한 것이 사실이다. 현재 인류는 더 없이 뇌가 발달된 시대를 맞이하고 있다. 진화적으로도 그렇고 웨어러블이라고 명명되는 디지털 디바이스가 몸 근처까지 오기도 했다. 조금씩 웨어러블 기기가 개발되면서 생활에 도움이 되는 디바이스들이 몸에 붙기 시작했다. 

물론 이런 편리한 디바이스 때문에 인간의 인지기능이 떨어지고 디지털 치매현상이 오는 것 아닐까 걱정할 수도 있지만, 아직 디지털 디바이스를 많이 사용한다고 해서 우리의 인지기능이 저하됐다는 증거나 논문보고가 나오고 있지 않다. 그도 그럴것이 세상은 그렇게 호락호락 인간이 뇌를 안 쓰고 살아가도록 놔두지 않기 때문이기도 하다.

 

만일 인간의 뇌에 대한 수수께끼를 모두 풀게 된다면 인공지능은 우리가 만든 Artificial Information Process와 같은 언어 신호를 사용하고 있기 때문에 인간의 뇌와 컴퓨터(인공지능)를 결합해 인간이 키보드로 직접 입력하지 않아도 생각을 컴퓨터로 저장해 아래와 같은 일들이 벌어지는 풍경을 맞이할 수도 있다. 

1. “눈을 감고 상상하는 모든 것들이 활성화된 시각피질을 통해 곧바로 PC 동영상 파일로 저장할 수 있다”

2. “뇌파 측정 디바이스를 착용하면 마음속으로 생각한 내용을 글이나 애니메이션에서 볼 수 있는 말풍선으로 변형해 표현할 수 있는 것이 가능해진다” 

 

1. 빅데이터(Big Data) 와 스몰데이터(Small Data)

인공지능은 빅데이터를 기반으로 판단이 가능하다. 그렇지만 인간은 살아가는데 있어 자신이 지금껏 알고 있는 지식영역인 '스몰데이터'를 바탕으로 세상을 쉽게 단정짓고 일반화시켜 모든 것을 판단하려 한다. 예를 들면 인간은 걷기, 느끼기, 듣기, 보기, 의사소통 등의 일상적인 행위는 매우 쉽게 할 수 있는 반면 복잡한 수식 계산 등을 하기 위해서는 많은 시간과 에너지를 소비하여야 한다. 반면 컴퓨터는 인간이 하는 일상적인 행위를 수행하기 매우 어렵지만 수학적 계산, 논리 분석 등은 순식간에 해낼 수 있다. 이는 인간에게 쉬운 것은 컴퓨터에게 어렵고 반대로 인간에게 어려운 것은 컴퓨터에게 쉬운 일이라는 모라벡의 역설(Moravec's Paradox)이 떠오르는 대목이다.

 

2. Exploitation 과 Exploration 그리고 문제를 정의하고 솔루션을 제시하는 것

기존 지식을 매뉴얼화 해서 활용하는 것 or 새로운 솔루션을 위한 길을 개척해 나갈 것인가의 차이에서 비롯된다. 인간은 문제를 정의할 수 있지만 인공지능은 인간이 정의한 문제를 잘 풀 수 있다. 이것은 엄청난 차이다. 이걸 극복하는데 굉장히 오랜 시간이 걸릴 것이기 때문에 아직은 인공지능이 우리의 일자리를 바꿔놓는 상상들은 가까운 시일 내에 벌어질 거 같지 않다. 

반대로 데이터를 통한 인식의 확장, 이것은 인공지능의 전매특허다라 말할 수 있다. 예를 들면 아마데우스 같은 작곡 전문 소프트웨어(SW)는 실제 '모차르트'스럽게 인간보다 훨씬 더 잘 작곡할 수 있다.

인공지능이 못한다고 말할 수는 없지만 문제를 정의하는 능력은 여전히 어려운 영역이다. 인공지능은 상황에 대한 해답을 데이터를 통해 빨리 제시할 수는 있지만 해답을 찾기위한 도입부인 문제 정의는 아직 인간만이 할 수 있는 영역이라고 말했다. 

3. 획일화에서 벗어나는 방법

창의적인 생각의 순간을 맞게되는 것을 'Eureka Moment'라 부르는데, 이는 어떠한 일에 대한 몰입에서 발현 되는 것이 아니라 한 발 떨어져서 아무 생각 없이 조용한 곳에서 산책할 때 생성될 수 있다고 한다. 이는 소위 인간이 '멍 때릴 때 활성화 되는 뇌 영역'의 명칭인 'Anterior Superior Temporal Gyrus Activation'을 통해 발생된다고 한다. 

정 교수님은 가까운 미래에 인공지능이 다양한 산업분야에 적용될 것이며 미래 인공지능은 인간의 뇌처럼 보편적인 행동을 추출하는 능력, 감정을 읽어내는 능력을 갖춰나갈 가능성이 있다고 말했다. 

정교수님은 "인공지능 시대에 우리는 어떻게 살아가야하나" 라는 논제에 대한 대답으로 "우리가 인공지능보다 잘할 수 있는 것이 무엇인지 고민하며 '전뇌적 사고'를 하는 인간으로 성장해가는 것이 좋은 방법"이라고 말했다. 즉, 현재 진화하고 있는 인공지능에 대체되지 않을 ‘흉내 낼 수 없는 가치’를 창출하는 것이 가장 중요하다는 말을 남기며 강연을 마쳤다.