[AI] 초지능을 실현할 수 있는 5가지 방법 로봇AI

fivewaysthes.jpg » 인류가 수억 년에 걸쳐 이룬 지적능력을 초월하고 자각능력까지 가진 슈퍼컴퓨터 이야기를 다룬 영화 ‘트랜센던스’. phys.org  

 

과학 및 기술의 진보가 지속된다는 가정 하에 인간 수준의 기계 지능이 개발될 가능성은 매우 높다. 그리고 인간 수준의 기계 지능이 달성된 후에 조만간 천재 수준 혹은 그 이상의 놀라운 지능을 가지는 슈퍼지능(superintelligence)이 실현될 수도 있다.
 이러한 지능형 기계가 개발되기까지 얼마의 시간이 걸릴지를 예측하는 것은 어려운 일이다. 2가지 가능한 관점이 있다. 기계는 어리석고 과대포장에 걸맞은 성과를 결코 내지 못할 것이라는 관점과, 기계는 사람들이 상상하는 것보다 훨씬 더 진보할 것이며 진정한 인공지능 실현은 임박하였다는 관점이다.
 인공지능 분야 연구자들에 대한 설문조사에 따르면, 인간 수준의 기계 지능이 2050년까지 달성될 확률은 50%이다. 여기서 인간 수준의 기계 지능이란 인간이 가지는 대부분의 직종을 수행할 수 있는 기계로 정의된다. 이것은 완전히 말도 안 되는 것은 아닌 것 같다. 그러나 이것이 훨씬 일찍 실현되거나 훨씬 늦게 실현될 것이라는 양쪽 관점 모두에서 많은 불확실성이 있다.  정확히 우리가 언제 이러한 상태로 갈 것인지는 여전히 미스터리다. 거기에 도달하는 데에는 몇 가지 개발 경로가 있을 것이지만, 어느 경로가 먼저 그 상태로 갈지는 알 수 없다.
 
[생물학적인 영감]
우리는 일반적인 지능형 시스템의 실제 예로 인간의 두뇌를 가지고 있으며, 분명한 한 가지 아이디어는 두뇌가 어떻게 동작하는지를 알아내려고 시도하여 발전하는 것이다. 두뇌를 완전히 이해하는 것은 아주 멀리 있지만, 뇌가 사용하는 기본적인 연산 원리를 충분히 얻는 것이 가능하다. 그래서 프로그래머는 이러한 연산 원리를 컴퓨터에 사용하도록 변형할 수 있을 것이다.
우리는 이미 인간 두뇌의 동작에 대하여 일부 알고 있다. 예를 들어 신경망(neural network), 강화 학습(reinforcement learning)을 통한 학습, 인식을 다루기 위하여 계층적 구조를 가지는 것 등이다. 아마도 기본 원리들이 더 있을 것이다., 이러한 원리들을 이용해 뇌신경형 인공지능(neuromorphic AI)을 만들 수 있을 것이다.

 
[순수 수학]
또 다른 경로는 좀 더 수학적인 하향식 방법으로, 생물학에서의 통찰력을 전혀 사용하지 않거나, 거의 사용하지 않는다. 대신 제1의 원리들로부터 일을 해결하려고 시도한다. 이것은 뇌신경형 인공지능보다 더 바람직한 개발 경로가 될 것이다. 왜냐하면 시험을 칠 때 스스로 답을 얻으려고 노력하는 것이 단지 반 친구의 것을 베끼는 것보다 더 많은 이해를 요구하는 것처럼, 이 개발 경로에서 프로그래머들은 자신들이 무엇을 하고 있는지를 더 깊은 수준에서 이해해야 하기 때문일 것이다.
일반적으로 우리는 슈퍼지능으로 성장할 수 있는 인간 수준의 기계 지능 혹은 최초의 인공지능 씨앗을 최초로 만든 인간 개발자가 자신이 무엇을 하고 있는지를 알기를 원한다. 우리는 이 시스템에 대한 수학적 정리를 증명하고, 이 시스템이 지능에 대한 평가를 통하여 성장하면서 어떻게 행동할 것인지를 알 수 있기를 희망한다.
 
[냉혹한 연산력]
또 다른 개발 경로는 유전적 알고리즘(genetic algorithm)을 광범위하게 사용하는 것처럼 냉혹한 연산력에 좀 더 의존하는 것이다. 이러한 개발 경로는 달갑지 않다. 왜냐하면 무엇을 만들고 있는지에 대한 완전한 이해보다는 적은 노력으로 더 쉽게 달성할 가능성이 있기 때문이다. 엄청나게 많은 양의 하드웨어를 보유하는 것은 어느 정도까지 깊은 수학적 통찰력의 보유를 대체할 수 있다.
우리는 이미 터무니없이 충분한 양의 연산력이 주어졌을 때 슈퍼지능 에이전트(agent: 특정 목적에 대해 사용자를 대신하여 작업을 수행하는 자율적 프로세스)가 되는 프로그램을 이미 알고 있다. 액시 모델(AIXI model)은 그 대표적인 사례이다. 이것은 세상을 파괴할지도 모른다. 다행스럽게도 요구되는 연산력의 양은 물리적으로 불가능하다.
 
[자연에 대한 표절]
결과적으로 두뇌 전체의 모방이라는 경로는 말 그대로 특정한 인간의 마음을 디지털 복제하여 달성되는 것이다. 여기에 사용된 아이디어는 뇌를 동결하거나 유리화하고, 이를 얇은 조각으로 썰고, 이렇게 썰린 조각들을 현미경 배열을 통하여 제공하는 것이다. 다음으로 자동화된 이미지 인식 소프트웨어는 원래의 두뇌에서 존재하는 신경 연결에 대한 지도를 추출할 것이다. 이 3차원 지도는 신경섬유망(neuropil)을 구성하는 다양한 뉴런 형태가 가지는 기능성에 대한 신경연산 모델(neurocomputational model)과 결합될 것이며, 전체 연산 구조는 충분한 용량을 가지는 슈퍼컴퓨터 상에서 돌아가게 될 것이다. 이러한 접근법은 매우 정교한 기술을 요구할 것이지만, 심도 있고 새로운 이론적 약진은 없다.
원칙적으로 이렇게 만들어진 디지털 마음은 업로드된 개인이 가지는 모든 믿음, 소망, 개성 등을 포함할 것이라는 충분히 높은 고품위의 모방 과정이 될 수 있다. 그러나 이 기술이 완벽한 수준에 도달하기 전에 왜곡된 인간의 마음을 만드는 조악한 형태의 모방이 나타날 수 있다. 그리고 두뇌 전체의 모방을 달성하려는 노력이 일정 수준의 성공을 이루기 전에 뇌신경형 인공지능으로까지 확산될지도 모른다.
 
[유능한 인간이 먼저]
기계 초지능을 향한 가장 매력적인 개발 경로는 아마도 우리 인간이 먼저 자신의 생물학적 인식을 향상시키는 간접적인 방법이 될 것이다. 예를 들어, 이것은 우리의 집단적인 지능 및 지혜를 향상시키기 위하여 제도적인 혁신과 함께 유전 공학을 통하여 달성될 수 있다.
이 개발 경로는 우리가 어떻게든 기계를 따라가도록 하려는 것은 아니다. 기계에서 궁극적인 정보 처리의 한계는 인간 대뇌의 피질이 아무리 향상되더라도 인간 피질의 한계를 훨씬 초월한다. 대신에 그 반대가 사실일 것이다. 즉, 인간의 지각 능력 향상은 기계가 인간을 따라 잡는 날을 앞당길 것이다. 왜냐하면 더 영리한 인간은 컴퓨터 과학 분야에서 좀 더 신속한 공정을 만들 것이다. 그러나 만약 기계 지능 시대로의 전환이 좀 더 유능인 인간 품종에 의하여 만들어지고 감독된다면 비록 이러한 전환이 약간 더 일찍 일어나더라도 모든 것을 감안할 때 유익할 것이다. 

그동안 우리는 슈퍼지능 에이전트가 안전하고 이로울 수 있도록 보장하는 방법에 대한 문제인 제어 문제에 관한 연구를 착수함으로써 길든 짧든 가용한 시간을 최대한으로 이용할 수 있을 것이다. 이 일은 우리 세대에 가장 수학적인 재능을 가지는 일부 사람들을 위한 적당한 직업이 될 것이다.
 
[이글의 저자] 닉 보스트롬(Nick Bostrom)-영국 옥스퍼드 대(University of Oxford) 미래 인간성 연구소(Future of Humanity Institute)의 책임자
 
 
출처
http://mirian.kisti.re.kr/futuremonitor/view.jsp?record_no=251074&cont_cd=GT 
KISTI 미리안 『글로벌동향브리핑』 2014-10-01    
원문       
http://phys.org/news/2014-09-ways-superintelligence-revolution.html

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