[📪정보] 특이점 입문 2편

[미래가온다(116.47)]

 약인공지능에서 강인공지능으로 통하는 길
왜 이 길이 그토록 험난한가

오직 인간 수준의 지능을 가진 컴퓨터를 만드는게 얼마나 어려운가를 이해해야 우리 인간의 지능이 얼마나 불가사의한지를 느낄 수 있을 것이다. 하늘을 찌르는 빌딩을 짓고 인간을 우주에 보내고 우주 빅뱅의 디테일을 이해하는 것 — 이 모든 것은 인간의 뇌를 이해하고 유사한 것을 만드는 것보다 훨씬 쉽다. 현재까지 인간의 뇌는 우리가 알고있는 우주안에서 가장 복잡한 사물이다.

그리고 인공지능을 만드는 어려움은 당신이 직감적으로 생각할 수 있는 그런 것들이 아니다.

• 순간에 열자리 수를 곱할 수 있는 컴퓨터를 만들기 — 매우 쉽다.
• 한 동물이 고양이인지 개인지 식별할 수 있는 컴퓨터를 만들기 — 극도로 어렵다.
• 세계 체스 챔피언을 이길 수 있는 컴퓨터를 만들기 — 성공한지 오래다.
• 6살 아이가 읽는 그림책속의 문자를 읽을 수 있고 그 뜻을 이해할 수 있는 컴퓨터를 만들기 — 구글이 수십억달러를 퍼부어서 연구하고있지만 아직 성공하지 못했다.
• 일부 우리가 어렵게 여기는 일들 — 미적분, 금융시장 책략, 번역 등등은 컴퓨터한테는 매우 쉽다.
• 일부 우리가 쉽다고 느끼는 일들 — 시각, 움직임, 직감 — 컴퓨터한테는 개어렵다.

컴퓨터 과학자 Donald Knuth 의 말로 “인공지능은 이미 모든 생각이 필요한 영역에서 인간을 초월했다. 하지만 인간이나 기타 동물이 생각을 하지 않아도 완성할 수 있는 일들에서는 아직 멀었다.”

독자들은 아마 느꼈을 것이다. 그런 우리가 쉽다고 느끼는 일들은 사실 매우 복잡한 것이다. 그것이 쉽게 보이는 것은 동물진화과정에서 수억년동안 최적화되었기 때문이다. 당신이 어떤 물건을 쥐려고 할 때 당신의 어깨, 팔꿈치, 손목안의 근육, 힘줄과 뼈는 순식간에 일종의 아주 복잡한 물리동작을 완성하는데 이러는 동시에 눈의 동작까지 뒷바쳐줌으로 당신의 손이 직선운동을 할 수 있게 해야 한다. 그런 행동이 당신에게 쉽게 느껴지는 이유는 이런 “소프트웨어”들이 이미 아주 퍼펙트하기 때문이다. 같은 이유로 컴퓨터가 웹사이트의 비틀어진 입력문구들을 인식하지 못하는 것은 컴퓨터가 너무 우둔해서가 아니라 반대로 입력문구를 구별하는 일이 굉장히 쩌는 일이기 때문이다.

반면에 큰 수를 곱하기, 체스하기 등등은 우리가 진화과정 중 겪어보지 못한 생명체의 입장에선 새로운 일인 셈이다. 그래서 컴퓨터는 별로 힘들이지 않고도 우릴 박살낼 수 있다. 상상해봐라, 당신이 프로그램을 짠다면 큰 숫자의 곱하기를 해결하는 프로그램을 짜는게 어렵겠는가 아니면 천천만만가지의 폰트와 서체로 씌여진 영문 알파벳을 식별하는 프로그램을 짜는게 더 어렵겠는가?

예를 들어서 아래의 그림을 보았을 때 당신과 컴퓨터는 모두 이 그림이 두가지 색의 작은 직사각형으로 이루어진 하나의 큰 직사각형이라는 것을 인식해낼 것이다.

그러면 당신과 컴퓨터는 한판 비긴다. 계속하여 그림상의 까만 부분을 없애버려보자.

당신은 어렵지 않게 그림중의 투명이거나 불투명인 기둥이나 3D 도형들을 설명할 수 있을 것이다. 하지만 컴퓨터는 그러지 못한다. 컴퓨터는 2D의 그림자 차이 정도나 말할 수 있지만 인간의 뇌는 이런 그림자들이 나타내고 있는 깊이, 그림자의 겹침, 실내 빛의 위치 등등까지도 읽어낼 수 있다.

또 아래의 그림을 봐보도록 하자. 컴퓨터가 보기에는 검은색, 흰색, 회색이지만 우리가 본 것은 하나의 완전히 검은 입체적인 돌이다.

심지어 우리가 지금까지 토론한건 오로지 정적이여서 움직이지 않는 정보들 뿐이였다. 인간 수준의 지능을 갖기 위해서 컴퓨터는 반드시 더 어려운 것을 이해해야 한다. 예를 들어서 얼굴 표정의 미세한 변화, 기쁨, 편안함, 만족, 기쁨 등 유사한 정서들 사이의 차이 그리고 왜 <브레이브하트>(1995)는 갓 영화이고 <패트리어트>(2000)은 쓰레기 영화인가를 이해할 수 있어야 한다.

생각만 해봐도 어렵겠지?

우리는 어떻게 해야 이런 수준의 인공지능을 만들 수 있을 것인가?

강인공지능으로 통하는 첫걸음: 컴퓨터의 처리 속도를 높여야 한다.

강인공지능에 도달하기 위해 꼭 만족해야 할 조건은 컴퓨터 하드웨어의 계산능력이다. 인공지능이 인간의 뇌와 겨룰 만큼 총명하려면 최소한 인간의 뇌만큼의 처리능력을 갖추어야 한다.

처리 능력을 다루는 단위는 cps (calculations per second, 초당 계산수) 이다. 인간 두뇌의 cps 를 구하려면 그 속의 모든 구조물의 최고 cps 를 구하고 그것들을 모두 더하면 된다.

레이 커즈와일 (Ray Kurzweil) 은 하나의 구조물에 대한 최대 cps 를 구하고 그것이 전체 뇌에서 차지하는 무게의 비중으로 나누어 인간 두뇌의 총 cps 를 구했다. 뭔가 부족한 것처럼 들리지만 그는 몇번이나 서로 다른 영역을 다양한 전문측정법을 통해 같은 방식으로 계산을 했는데 그 결과들이 항상 아주 근접한 수치에 도달하였다 — 대략 10의 16승 cps, 즉 매초당 1경번의 계산이다.

현재 세계에서 제일 빠른 컴퓨터인 중국의 텐허 2호 (Tianhe-2, http://www.reuters.com/article/us-china-supercomputer-idUSKCN0J11VV20141117 ) 는 사실 이미 이만큼의 처리능력을 가졌는데 그 처리능력이 3.4경 cps 이다. 물론 톈허 2호는 720 제곱미터 면적을 차지하고 2400 만 와트의 전력을 소비하며 3.9억 달러의 돈을 들여 만든 것이다. 광범위한 응용은 막론하고 대부분의 상업적이나 공업적 사용도 굉장히 비싸다.

커즈와일은 컴퓨터 발전정도의 지표는 1000달러로 얼마만큼의 cps 를 살 수 있는가라고 생각한다. 1000 달러로 인간 두뇌급인 1경 cps의 계산능력을 살 수 있을 때에야 강인공지능이 우리 삶의 일부가 될 수 있다고 한다.

무어의 법칙이 제시한바로는 전 세계의 컴퓨터 계산 능력은 2년마다 배로 늘어난다. 이 법칙은 역사 자료가 뒷받침해주고 있는데 왜 컴퓨터의 하드웨어가 인류발전과 마찬가지로 기하급수적으로 발전하는가를 제시하고 있다. 우리는 이 법칙을 통해 언제쯤 1000 달러로 1경 cps 를 살 수 있을 지를 계산해보자. 지금 1000달러로 약 10조 cps 를 살 수 있는데 지금까지의 추세는 무어의 법칙 그래프의 예측에 부합한다.

그 뜻은 지금 1000 달러 살 수 있는 컴퓨터는 이미 쥐의 뇌보다 강하며 이미 인간의 뇌의 1000분의 1의 수준에 해당된다는 뜻이다. 아직도 너무 약해보인다. 하지만 생각해봐라 1985 년에 같은 돈으로 인간 두뇌의 1조분의 1만큼의 cps 밖에 살 수 없었고 1995 년에는 10억분의 1, 2005년에는 백만분의 1, 2015 년에는 이미 천분의 1이나 된다. 이런 추세로 발전한다면 우리는 2025 년에는 1000달러로 인간의 뇌에 해당되는 계산처리속도의 컴퓨터를 살 수 있을 것이다.

적어도 하드웨어상에서 우리는 강인공지능의 문턱에 들어섰으며 (중국의 톈허 2호) 10년이내 우리는 저렴한 가격으로 강인공지능 지원 가능한 컴퓨터 하드웨어를 살 수 있을 것이다.

하지만 계산 능력만으로 컴퓨터가 똑똑해지게 할 수 없다. 다음 문제는, 우리는 어떻게 이 계산능력으로 인간수준의 지능을 만들겠는가 이다.

강인공지능으로 통하는 두번째 걸음: 컴퓨터를 더욱 스마트하게 만들기

이 스텝이 정말 어렵다. 사실상 아무도 어떻게 만드는지 모른다 — 우리는 아직 어떻게 컴퓨터가 <패트리어트>가 쓰레기영화라는걸 감별해낼 수 있게 할 수 있을것인가에 머무르고있다. 하지만 지금 일부 방안들이 효과가 있을 수는 있다. 아래것들이 가장 흔한 세가지 접근이다:

1) 인간의 뇌를 베끼기

마치 당신의 반에 공부 잘하는 애가 한명 있는 것 처럼 당신은 그가 왜 똑똑한지, 왜 시험마다 만점을 맞는지 모른다. 당신도 열심히 공부하지만 걔보다 공부를 못한다. 결국 당신은 “젠장, 나 공부 안할래” 하고 포기하고 그의 답안을 직접 베끼게 된다. 이런 “베낌”은 도리가 있는 것이다. 우리는 아주 복잡한 컴퓨터를 만들려는게 아닌가. 우리는 이미 인간의 뇌라는 좋은 설계도가 있지 않는가.

과학계에서는 지금 인간의 뇌를 역추적 엔지니어링하여 자연진화가 어떻게 이런 신기한 물건을 만들어냈는가를 밝히기 위해 힘쓴다. 낙관적인 예견으로 우리는 아마도 2030 년 즈음에 이 임무를 끝낼 수 있다고 한다. 이 목표를 달성하기만 하면 우리는 왜 인간의 뇌가 이렇게 효율이 높고 이렇게 빠르게 실행되는지 밝혀내고 그걸 따라서 영감을 그려내고 혁신을 훔칠 수 있다. 컴퓨터로 인간의 뇌를 시뮬리에팅하는 한 예가 바로 인공 신경망 (NN, Neural Network) 이다. 이것은 트랜지스터로 이루어진 “신경”을 연결한 망에서 출발한다. 트랜지스터는 그저 입출력을 가지고 서로 연결되어 있을뿐 그 자체는 아무것도 모른다 — 갓난애기의 뇌처럼 말이다. 이어서 문제해결을 위해 “학습”이라는 방법을 시도하는데, 필기 인식을 하려면, 처음엔 신경전달과 문자 결정을 위한 추측과정이 완전히 랜덤하게 이뤄진다. 하지만 맞혔다는 피드백을 받으면 관련된 트랜지스터들 사이의 연결이 강화된다. 반면에 그릇됐다는 피드백을 받으면 관련된 연결은 약화된다. 일정한 시간의 테스트와 피드백을 거쳐 이 네트워크 자체는 스스로 스마트한 신경 경로를 형성하게 되고 머신은 해당 문제해결에 최적화된다. 인간의 뇌의 학습 과정도 유사하다. 다만 이것보다 좀 더 복잡할 뿐이다. 우리가 인간의 뇌에 대한 연구가 심화됨에 따라 우리는 더욱 좋은 신경망 구축법을 얻게 될 것이다.

더욱 극단적으로 “베끼”는 방법은 바로 전체 뇌를 에뮬레이팅 하는 것이다. 자세하게 설명하자면 인간의 뇌를 많은 얇은 조각 (으로 나뉜 것으로 보고) 소프트웨어로 하나의 완정한 3D 모델을 만들어서 이 모델을 강력한 컴퓨터에 입력시키는 것이다. 이것이 성공한다면 이 컴퓨터는 인간의 뇌가 할 수 있는 모든 일을 완성할 수 있을 것이다. 그것이 학습하고 정보 수집만 할 수 있게 해주면 된다. 만약 이 일을 해낸 엔지니어 능력이 더욱 대단하다면 그들이 시뮬레이팅해낸 뇌는 심지어 원래 인간의 인격과 기억까지 갖고 있을 것이다. 컴퓨터가 시뮬레이팅해낸 지능이 원래의 인간의 뇌랑 같다는 것은 “강인공지능”의 정의 자체에 상당히 부합된다. 그러면 그뒤로 우리는 그것을 더욱 강한 초인공지능으로 개조할 수 있게 된다.

우리가 전체 두뇌 에뮬레이팅과 얼마나 멀리 떨어져 있을까? 현재 우리는 302개의 신경세포로 이뤄진 1밀리미터 길이의 편형동물의 뇌를 에뮬레이팅 할 수 있게 되었다. 인간 두뇌는 1000억개의 뉴런으로 이뤄져 있다. 그다지 희망적이지 않은 숫자처럼 보인다면, 기억하자 기하급수적인 발전을  — 우리는 이미 작은 벌레의 뇌를 에뮬레이팅 할 수 있게 되었다. 개미의 뇌는 멀지 않았다. 이어서 쥐의 뇌이다. 그때 가면 인간의 뇌를 에뮬레이팅 한다는 것은 그리 비현실적인 얘기가 아닐 것이다.

2) 생물 진화를 시뮬레이팅하기

공부짱의 답을 베끼는 것이 물론 한가지 방법이지만 공부짱의 답을 베끼기가 너무 어렵다면? 그러면 우리는 공부짱이 시험을 준비하는 방법을 좀 따라 배워볼 수 있지 않을까?

우선 우리가 확신할 수 있는 사실! 인간의 뇌만큼 똑똑한 컴퓨터를 만드는 것은 가능한 일이다 — 우리의 뇌가 바로 증거이다. 만약 인간의 뇌가 에뮬레이팅하기 너무 어렵다면 우리는 인간의 뇌를 탄생시킨 진화를 시뮬레이팅 할 수 있을 것이다. 사실상 우리가 정말 완전하게 인간의 뇌를 에뮬레이팅 할 수 있다고 해도 결과는 새들이 날개를 푸덕이는 방식을 그대로 베껴서 비행기를 만들려고 (발명하려고) 하는 식이 되어버릴 수 있다 — 기계를 설계하는 방법이 생물설계를 그대로 베끼는 것이 아닌 경우가 많다.

그래서 우리는 진화를 시뮬레이팅하여 강인공지능을 만들 수 있을 것인가? 이런 방법을 “유전 알고리즘” (genetic algorithm) 이라고 부른다. 원리는 대충 이러하다: 반복하여 표현 / 평가 과정을 할 수 있는 프로세스를 만든다. 마치 생물들이 생존이라는 방식으로 표현을 하고 번식을 평가 방식으로 하는 것처럼. 컴퓨터에게 여러가지 임무를 수행시키고 제일 성공적인 프로그램들만 “번식”을 하는데 그 방식은 각자의 프로그램을 융합시켜서 새로운 프로그램을 만들고 그다지 성공적이지 않은 프로그램들은 버려지는 것이다. 여러번 반복을 거치면 이 선택과정은 점점 강한 프로그램을 만들어낼 것이다. 이 방법의 난점은 자동화된 평가와 번식 과정을 만듬으로서 전체 프로세스가 인간의 관여 없이 자율실행되게 하는 것이다.

이런 방법의 단점도 명확하다. 자연진화는 수십억년의 시간을 들였는데 우리는 수십년이란 시간만 사용하려고 하고 있기때문이다.

하지만 자연진화에 비해 우리의 우세도 많다. 첫째로 자연진화는 예견 능력이 없고 랜덤적이다 — 그것이 탄생시킨 쓸모 없는 변화는 쓸모있는 변화보다 훨씬 많다. 하지만 인공적인 진화는 과정을 컨트롤할 수 있어서 유익한 변화에 치중하게 할 수가 있다. 둘째로 자연진화는 목표가 없다. 자연진화의 산물인 지능도 그것의 목표가 아니다. 하지만 우리는 진화의 과정을 지휘하여 더욱 스마트한 지능쪽으로 발전하도록 할 수 있다. 셋째로 지능을 탄생시킬려면 자연진화는 많은 다른 부가적인 조건들을 탄생시켜야만 한다. 예를 들어서 세포의 에너지 생산 능력을 개선해야 한다 등등. 하지만 우리는 전력으로 이 추가적인 부담들을 해소해낼 수 있다. 결론적으로 인간 주도적인 진화는 자연진화보다 훨씬 빠를 수가 있다. 하지만 우리는 아직도 이런 우세들이 진화 시뮬레이팅을 가능하게 해줄 수 있는지 여부는 모른다.

3) 컴퓨터가 이 모든것을 해결하도록 하기

만약 공부짱의 답을 베끼는 것과 공부짱의 시험 준비 방법을 따라하기가 다 통하지 않는다면, 시험문제가 시험문제 자체를 해결하게 하는 방법은 어떤가? 이런 생각이 병맛같지만 실은 가장 희망있는 한가지 방법이다.

이 아이디어는 우리가 두가지 중요한 스킬을 가진 컴퓨터를 만드는 것이다 — 인공지능을 연구하는 기능과 자신의 코드를 수정할 수 있는 기능. 그러면 우리는 컴퓨터 자체를 컴퓨터 과학자 ( Computer Scientist ) 로 만든 셈이다. 그러면 컴퓨터의 지능을 높이는 것은 컴퓨터 자체의 몫이 됐다.

이상의 모든 것은 머지않아 이뤄지게 된다.

하드웨어의 빠른 발전과 소프트웨어의 혁신은 늘 병렬적으로 발생한다. 강인공지능은 우리가 예상한 것보다 더욱 일찍 들이닥칠 수 있다. 왜냐하면:

1. 기하급수적 성장의 초반은 달팽이처럼 느릴 수 있지만 후반으로 가면 굉장히 빠르다. 아래의 GIF 움짤이 이 도리를 잘 설명해줄 것이다.
2. 소프트웨어의 발전은 일견 매우 느려보일 수 있지만 한번의 “깨달음”은 진보의 속도를 영원히 바꿔놓는다. 마치 인류가 아직 지구중심설을 믿고 있을 때에는 과학자들이 우주의 운동방식을 계산할 방법을 설계할 수 없지만 태양중심설의 발견으로 모든게 쉬워진 것처럼. 자체 개선을 할 수 있는 컴퓨터를 만든다는게 지금의 우리에게는 요원하게 느껴질 수 있지만 어느 한번의 수정만으로 전체 시스템이 천배나 강력해지게 할 수도 있는 일이다. 그럼으로써 인간지능 레벨로의 빠른 질주의 서막을 열어놓을 수도 있는 일이다.

강인공지능에서 초인공지능으로 가는 길

언젠가는 우리는 인간의 지능정도의 인공지능을 만들어낼 것이며 그리고 인간과 컴퓨터는 평등하고 모두 행복하게 쭉 살았답니다.

는 개뿔.

인간지능과 완전히 똑같고 정보처리능력도 인간만큼 강한 강인공지능이더라도 인간보다 두드러진 많은 장점을 가지고 있다.

하드웨어면에서:

• 속도면에서: 인간 신경세포의 계산속도는 200 HZ 이다. 오늘날의 컴퓨터 마이크로칩만 봐도 2 GHz 로 실행될 수 있는데 이는 신경세포의 1000만배의 실행속도이지만 우리가 강인공지능 구현에 필요한 하드웨어 스펙보다는 훨씬 뒤떨어져있다. 신경세포에서 정보의 전파속도는 약 초당 120 미터이지만 컴퓨터의 정보 전파 속도는 빛의 속도이다. 이 둘 사이에는 수개 수량급의 차이가 벌어져있다.
• 용량과 저장공간 면에서: 인간 두뇌의 크기는 고정되어 있으며 후천적으로 더 크게 늘릴 수 없다. 가령 정말로 더 크게 늘릴 수 있다고 해도 120 m/s 의 정보전달속도는 큰 병목으로 작용해 다른 구역으로 전달을 방해할 것이다. 컴퓨터의 물리적 사이즈는 매우 자유로울 수 있어서 더욱 많은 하드웨어, 더 큰 메모리, 내구성이 더욱 좋은 저장매체를 사용할 수 있다. 인간의 뇌보다 용량이 훨씬 커질 수 있을뿐만 아니라 인간의 뇌보다 더 정확하다.
• 신뢰성과 내구성 면에서: 컴퓨터의 기억은 더욱 정확할 뿐만 아니라 트랜지스터도 신경세포보다 더 정확하며 인간의 세포만큼 잘 위축되지가 않는다 (정말 망가지더라도 고치기가 쉽다). 뿐만아니라 인간의 뇌는 쉽게 피로를 느낀다. 하지만 컴퓨터는 24시 쉼없이 최고속력으로 달릴 수 있다.

소프트웨어면에서:

• 수정 가능, 업그레이드 가능, 보다 많은 가능성: 인간의 뇌와 달리 컴퓨터 소프트웨어는 더욱 많은 수정과 업그레이드를 할 수 있으며 테스트하기도 쉽다. 컴퓨터의 승급은 인간의 뇌의 비교적 큰 단점을 보완할 수 있다. 인간은 시각 소프트웨어가 최고등급일 때 복잡한 공학 능력은 매우 저질등급이 된다. 하지만 컴퓨터는 시각 소프트웨어가 인간과 동급일뿐만 아니라 공학이나 다른 부분까지 동시에 최적화할 수 있다.
• 집단적 능력: 인간은 집단 지성에 있어서 모든 기타 종을 크게 앞서고있다. 초기의 언어와 대형 커뮤니티의 형성, 문자와 인쇄기술의 발명으로부터 인터넷의 보급에 이르기까지. 인간의 집단 지성은 우리가 기타 종을 통치하데 된 중요한 원인중 하나이다. 하지만 컴퓨터는 이 면에서 우리보다 훨씬 강하다. 특정 프로그램을 실행하는 인공지능 네트워크는 전세계 범위내에서 동기화를 할 수 있으며 이로 인해 하나의 컴퓨터가 한가지 능력을 습득하게 되면 전세계 모든 기타 컴퓨터에게도 전파되여 그들 모두 습득하게 된다. 뿐만아니라 컴퓨터 클러스터는 공통적으로 한가지 임무를 협업 집행할 수 있는데 인간사회에서 흔히 발생하는 이견, 동기부여, 자기이익중심 등 특성들은 컴퓨터에게는 발생하지 않을 수도 있다.

자체 개선을 거쳐 강인공지능에 도달한 인공지능은 인간수준의 지능을 중요한 마일스톤으로 여길 것이지만 그 이상 그 이하도 아니다. 그 수준에 멈출 이유가 없다. 강인공지능의 인간에 비한 여러가지 장점들을 고려한다면 인공지능은 “인간수준” 이란 정도에 아주 짧게만 머무를 것이며 그후로는 초인공지능이라는 레벨로 큰 걸음으로 성큼성큼 걸어나갈 것이다.

이 모든것이 발생할 때 우리는 아마도 놀라 쓰러질 것이다. 왜냐하면 우리가 보기에는 a) 동물의 지능에는 높고 낮음이 있지만 모든 동물의 지능의 공통된 특점은 인간보다 훨씬 낮다는 것이다. b) 우리가 생각하기에는 제일 총명한 사람은 제일 우둔한 사람보다 훨씬훨씬훨씬훨씬 총명하다.

그래서 우리는 인공지능이 인간 레벨로 쫓아오고 있을 때 점차 총명해지고 있음을 볼 수 있을 것이라고 생각하게 된다. 마치 하나의 동물처럼. 그러다 갑자기 가장 우둔한 인간 정도의 지능 정도로 발전하는 것을 보고 우리는 아마 “봐 이 인공지능 마치 멍청한 인간처럼이나 똑똑해. 귀엽구나.” 라고 생각할 수도 있을 것이다.

하지만 문제는 지능의 전반적인 분포로부터 볼 때 인간과 인간의 지능의 차이, 예를 들어서 가장 우둔한 인간으로부터 아인슈타인까지의 지능의 차이는 사실 그다지 크지 않다는 것이다. 그래서 인공지능이 우둔한 인간 정도만큼 발전한 뒤에는 금방 아인슈타인보다 더 총명하게 되어버릴 것이다:

그 다음은 뭐냐?

지능폭발

여기서부터 이 화제는 좀 섬뜩해진다. 여기서 독자분들께 알려드려야 할 것은 필자가 여기서 얘기하고있는 것들이 다 사실이라는 것이다 — 많은 존경받는 사상가들과 과학자들이 미래에 대한 성실한 예측이다. 당신이 아래에서 비상식적인 내용을 읽었을 때 꼭 기억해둬야 한다. 이 결론들은 당신이나 필자보다 훨씬 총명한 사람들이 생각해낸 것이라는 점을.

위에서 말했다시피 우리가 현재 강인공지능에 도달하기 위해서 사용한 방법은 대체적으로 모두 인공지능의 자체개선에 의존한다. 하지만 그것이 강인공지능에 달하기만 하면 그 자체개선에 의해 도달한 것이 아닌 부분 마저도 모두 충분히 똑똑해지고 전부 자체개선을 해나갈 능력을 갖게 될 것이다.

여기서 우리는 하나의 무거운 주제를 이끌어내야 한다 — 재귀적인 자체 개량. 이 개념의 뜻은: 특정 지능 수준, 예를 들어서 제일 멍청한 인간의 지능수준, 을 가진 인공지능이 자체개량 능력을 가졌을 때 한번의 자체 개진을 통하여 원래보다 더 총명해졌다고 가정하자. 예를 들어서 아인슈타인의 지능만큼 총명해졌다고 가정하자. 이때 그것이 계속 자체개량을 하게 되는데 이때의 그것은 아인슈타인 수준의 지능을 가졌기 때문에 이번 개량은 저번보다 더 쉽고 효과도 더 좋을 것이다. 두번째의 개선은 그것이 아인슈타인보다도 훨씬 총명해지게 함으로 계속되는 개선이 더욱 많은 진보를 가져오게 한다. 이런 과정이 반복되면이 이 강인공지능의 지능수준은 점점 빨리 발전하게 되여 결국은 초인공지능의 수준에 달하게 한다 — 이것이 바로 지능폭발의 정의이다. 이것은 또한 수확 가속의 법칙의 궁극적 체현이다.

현재 인공지능이 언제 인간수준에 달할 수 있을지에 대해서는 아직 쟁론이 치열하다. 수백명 과학자들에 대한 통계조사에서 그들이 생각하는 강인공지능 출현의 중앙치 연도수가 2040 년이라고 한다 — 지금으로부터 25 년밖에 남지 않았다. 이게 그렇게 놀랍게 들리지 않을 수도 있을지 모른다, 하지만 기억하자, 이 영역의 많은 사상가들은 강인공지능에서 초인공지능으로의 전환이 훨씬 빠를 것이라고 생각하고있다. 아래 시나리오가 일어날 확률이 굉장히 높다: 한 인공지능이 수십년이란 시간을 들여 인간 수준의 지능을 얻었는데 이때 그 컴퓨터의 세계에 대한 지식은 네살 애기 수준이다; 하지만 그후 한시간내에 컴퓨터는 광의적 상대성 이론과 양자물리학을 추론해낸다; 그뒤 한시간 내에 이 강인공지능은 초인강지능으로 발전해버리는 그 지능수준은 무려 일반 인간의 17 만배이다.

이 수준의 초인공지능은 우리가 이해할 수 있는 영역이 아니다. 마치 꿀벌이 케인즈 경제학을 이해할 수 없는 것처럼. 우리의 언어에서 130 의 IQ 를 똑똑하다고 하고 85 의 IQ 를 우둔하다고 한다. 하지만 우리는 12952 의 IQ 를 뭐라고 해야 할지 모른다. 인간의 언어에는 이런 개념이 아예 없다.

하지만 우리가 알 수 있는 것은 인간이 지구를 지배하면서 우리가 알게 된 한가지 사실 — 바로 지능이 곧 파워라는 도리이다. 즉 하나의 초인공지능이 탄생하기만 하면 지구 역사상 가장 강력한 존재가 될 것이며 인류를 포함한 모든 생물들은 모두 그 파워에 거역할 수 없을 것이다. — 그리고 이 모든 것이 미래 수십년 내에 발생할 수 있다는 것이다.

생각해보라, 우리의 뇌가 WIFI 를 발명해낼 수 있다면 우리보다 100배, 1000배, 심지어  10억배 총명한 뇌는 세상의 모든 원자들의 위치를 맘대로 조종할 수 있을지도 모른다. 우리에게 있어서 불가능하여 전지전능의 하느님만이 가질 수 있는 능력이 그 초인공지능한테는 전등 스위치를 누르는 것만큼 간단한 일일 수도 있다. 인간의 노화를 해결하고 각종 불치병을 치료해주며 전세계적으로 기아와 빈곤을 해결해줄 수 있다. 심지어 인류가 영생하게 하거나 기후를 컨트롤해 지구의 미래를 보호해준다거나, 이 모든 것이 가능해질 수도 있다. 그만큼 가능한 것은 지구상의 모든 생명의 종말일 수도 있다.

하나의 초인공지능이 출생한다는 것은 우리에게 있어서 전능의 신이 지구에 강림하는 것과 다름 없다.

그러면 이 질문에 우리는 대답해야 한다:

계속