길다면 길고 짧으면 짧은 인류 출현부터 지금까지도 현재진행 중인 기술의 진보...
옛날이였다면 정신병자 취급을 받고 사이코 소리를 들었겠지만
어느새 우리는 인간과 동급이거나 그 이상의 인공지능을 바래도 이상하지 않을 정도로 기술이 사회 인식을 많이 변화시켰다....
전 인류의 지능을 아득히 초월할 초지능의 등장은 인류미래의 한 부분이 될 만큼 기술 사회로 진입한 것이다.
현재, 3차 산업혁명을 넘어서 우리는 드디어 4차 산업혁명의 문 앞에 서있다.
그렇다면, 도대체 3차와 4차의 차이는 무엇일까?
3차 산업혁명이란 컴퓨터, 인터넷, 인공위성 등의 기술로부터 시작된 혁명이다.
이 대표적인 세가지의 인프라 기술을 기반으로 인류가 집단지성을 활용할 수 있게 된 정보혁명이 바로 "3차 산업혁명"인 것이다.
현재 스마트폰, 컴퓨터등을 이용해 인터넷에 조금만 검1색해보면 웬만한 소식들과 정보들을 대부분 무료로 얻을 수 있다.
(물론 일정 비용을 지불하는 부분도 있겠지만, 인터넷이 가능한 곳이라면 거의 돈을 들일 필요가 없다)
컴퓨터와 인터넷이 없던 과거엔 소수만을 위한 전유물이었던, 막대한 정보들을 이제는 누구나 이용하고 손 쉽게 접근할 수 있게되었다.
3차 산업혁명 = 막대한 정보를 공유 할 수 있는 단계 라고봐도 무방할 것이다.
이제 막 시작된 4차 산업혁명은 무엇일까?
부분적으로 보면 자율주행, 사물인터넷, 스마트 팩토리, 3d 프린터 등 다양한 것이 있겠지만
이것은 어디까지나 특정한 시대적 혁명을 일으키기 위한 인프라 기술들이지, 4차 산업혁명의 진정한 의미는 아닐 것이다.
4차 산업혁명 기술들을 잘 살펴보면 하나 같이 공통으로 적용되는 기술이 있다. 그것은 바로 "인공지능" 이다.
아주 간단한 문제부터 난제 그 이상의 문제까지 해결 할 수 있는 "지능"의 영역을 인공적으로 구현하여 앞으로의 수 많은 난황들을 해결하며 개선하려는 것이다.
지금 4차에 들어서 인류는 본격적으로 지능을 인공적으로 구현하려는 시도가 활발히 진행중이다.
인류가 구석기 시대부터 다른 짐승들보다 피지컬이 전부 뒤떨어졌어도, 그 열악한 환경을 극복해냈을 뿐만아니라 지구의 지배자가 되었다.
벌레,물고기,고릴라 등의 짐승들과 사람의 차이는 무엇을까?
그건 바로 "지능"이다.
인간을 제외한 모든 짐승들보다 월등히 뛰어난 "문제 해결 능력"을 가지고 있었기 때문이다.
만약 지능을 역공학해서 지능의 원리를 알아낼 수 있다면 어떤 일이 벌어질까??
지능의 원리만 알아내서 컴퓨터의 빠르고 방대한 하드웨어와 융합시켜서 탄생한 인공지능은 어디까지 도달할 수 있을까??
4차 산업혁명은 과연 인공적으로 지능을 구현하여 접할 수 있는 대부분의 사물과 통신 등과 융합시키는 혁신적인 시도라고 볼 수 있다.
3차 산업혁명은 인터넷과 같은 기술로부터 정보폭발로 누구나 방대한 정보를 쉽게 접할 수 있는 정보공유의 시대라면
4차 산업혁명은 사물에게 인공적으로 지능을 부여함으로서 시작되는 지능 폭발이 지능융합의 시대가 될 것이다.
폰 노이만, 스티븐 호킹, 리처드 파이먼, 질액 칼라이...
우리는 인생을 살면서 저런 천재들을 부러워한 적이 한 두번이 아니었을 것이다.
컴퓨터와 인터넷이 없던 과거에는 소수만을 위한 전유물이었던 정보들을 이제는 누구나 이용할 수 있게 되었듯이
4차 산업혁명의 끝자락엔, 누구든지 천재가 될 수 있는 지능 융합이 실현 될 것이다.
알파고를 통한 인공지능의 충격덕에 이런 주장이 마냥 우습게 들리지 않을 정도로 인식이 개선되었지만
여전히 대부분은 허무맹랑한 주장이라고 생각할 것이다.
인공 신경망을 인간의 뇌처럼 여러 겹으로 구성한 “딥 러닝”의 시작
여러 가지 문제들을 겨우겨우 해결하여 무려 30년이나 존버에 성공해서 빛을 본 기술
가끔 머신 러닝과 딥 러닝의 차이점을 묻는 사람이 있는데
인공 신경망을 얼마나 깊게 여러 겹으로 구성하냐의 차이로 보면 된다
즉 딥 러닝이란 기존 인공신경망을 사람의 뇌처럼 여러 겹으로 구성한
완전한 머신 러닝을 실현하는 기술이라고 보면 된다
1986년에 나온 딥 러닝이 30년이나 넘게 존버할 수밖에 없던 이유가 있는데 바로 “부족한 하드웨어 성능” 과 “빅 데이터의 부재” 였다
컴퓨터 하드웨어는 기하급수적으로 발전하였고 강력한 GPU의 등장과
만족할만한 수준의 빅 데이터가 구축되어 전제조건을 만족한 딥 러닝은 2016년 3월 “알파고”를 통해 화려하게 데뷔한다
알파고의 기반 기술이었던 딥 러닝은 한계가 명확했다. 알파고는 학습 경험치의 누적&활용이 불가능하다는 것이다
이러한 인공지능들을 약 인공지능(Weak AI) 라고 부른다
약은 약하다는 게 아니라 좁다는 뜻이다, 좁은 분야에서만 통용되는 인공지능이란 소리다 이게 바로 상향식 인공지능 개발의 한계다
이것을 극복하기 위해서 나온 방법이 하향식 인공지능 개발 이다.
대표적인 것이 바로 브레인 커넥톰 프로젝트이며 딥 마인드를 인수한 구글은 인간의 커넥톰 구축을 선언했다
구글은 커넥톰 구축 사업을 시작했는데 앞으로 최소 10년 이상은 걸린다고 한다
정말 상향식만으로 원하는 인공지능 개발이 가능하다면 어째서 구글은 커넥톰을 구축하는가…?
이게 바로 강 인공지능을 위해선 철저하게 하향식 연구가 선행되어야 한다는 방증이다.
상향식 인공지능 개발은 단순노동 대체와 특정 분야에서 전문가를 도와줄 수 있는 인공지능까지는 가능하겠지만 딱 거기까지가 한계인 연구다
인공지능 학문이 시작되었던 과거엔 뇌 분석 도구가 너무 미개했다, 하지만 현재 우리는 거의 완벽에 가까운 뇌 분석 도구들을 갖추기 시작했고
우리는 더 이상 눈먼 장님처럼 인공지능 연구&개발을 할 필요가 없게 되었다
지능의 원리를 모르겠다고?
그럼 그냥 우리 뇌의 설계도(커넥톰)를 얻고 통째로 시뮬레이션 돌려서 하나하나 다 분석해서 뜯어보면 된다
하지만 존 화이트가 했던 방법으로 일일이 노가다 해서 인간 커넥톰을 구축하려면, 약 30만년 의 시간과 8경원에 달하는 막대한 비용이 소모된다.
(구식방법으로도 인구 1억명이 커넥톰 작업을 수행한다면 10년정도로 끝난다고 한다)
인간의 뇌는 860억 개의 뉴런과 100조 개의 시냅스를 가지고 있다
참고로 뉴런은 마이크로미터 규모고 시냅스는 나노미터 규모다
그딴 게 억과 조 단위로 있는데 현실적으로 노가다로 구축할 수 있는 규모는 절대로 아니다 (1억명이 동원되면 모를까)
하지만 인류의 빠른 기술 발전은 이것마저도 극복하고 만다
처음엔 알고리즘의 속도와 정확도가 사람에 비해 부족해서
세바스찬 승이란 교수가 Eyewire라는 커넥톰 구축 게임을 만들어서 실제 사람의 힘을 빌려서 커넥톰을 구축하고 있었는데
“딥 러닝”과 “딥 러닝 가속기”가 알파고 이후로 폭발적인 성장을 해서 더 이상 그럴 필요가 없어졌다
https://arxiv.org/abs/1706.00120
2017년, SNEMI3D 라는 알고리즘이 인간의 커넥톰 구축 정확도를 앞섰다.
https://www.nature.com/articles/s41592-018-0049-4
2018년, 오류 없는 커넥톰 구축을 할 수 있는 FFN 알고리즘이 등장
딥 러닝과 딥러닝 가속기 덕분에 인간이 하면 30만년 걸릴 노가다를 앞으로 10년 안에 할 수 있게 된 것이다
FFN 알고리즘의 등장으로 커넥톰 완성은 이제 오직 반도체 성능에 달렸다
구글 연구자 인터뷰에선 현재 수준의 하드웨어론 최소 10년 이상 걸린다고 했지만
양자컴퓨터,스핀트로닉스,광자,확률컴퓨터등 차세대 컴퓨터가 개발되면 보다 더 빨리 완성시킬 수 있다고 한다.
구축된 이후엔 뭐가 달라지는 걸까…?
우리 인간의 뇌는 약 10페타플롭스 연산력을 가지고 있으면서 고작 20W를 소비한다
반면에 비슷한 연산력을 가진 슈퍼컴퓨터들은 엄청난 발열과 KW 급의 전력을 소비한다
커넥톰을 구축하게 된다면 뇌의 회로도를 분석하고 연구해서
엄청나게 효율적이고 저 발열인 새로운 패러다임의 하드웨어 설계가 가능해진다.컴퓨터 분야에 대혁명이 일어나는 것이다
두 번째로 인간 뇌의 설계도에 해당하는 커넥톰을 연구하고 분석해서
뇌 피질의 알고리즘을 죄다 역공학 해내서 “지능의 원리”를 알아낼 수 있게 된다
결국 지능의 원리를 알아낸 인류는 그걸 응용해서
끝없이 재귀 개선 가능한 인공 지능을 만들 수 있게 된다, 결국 인류는 지능의 원리를 알게 되고 끝없이 똑똑해지게 된다
어떠한 기술적 문제도 해결할 수 있는 수준에 도달하게 된다
그렇게 되면 더 이상 산업혁명이란 단어를 쓰지 않게 될 것이다
기술 발전 속도가 너무나도 빨라져서 살아있는 하루하루가 혁명의 순간이 될 것이다.
즉 “기술적 특이점”이 도래하게된다.
생물학적 몸에서 디지털로 넘어온 후 뉴로 블록체인의 발전 형태 기술로
초지능과 지구상의 모든 사람의 사고와 감정 그리고 지식과 관련된 신경망을 전부 동기화 시켜버린다
의식은 개별적으로 존재하나 다른 사람의 지식과 어떠한 생각을 하고 어떠한 감정을 느끼고 있는지 전부 알 수 있게 되는 것이다
이로 인해 핵폭탄 보다 위험한 고 지능의 위험을 완벽하게 컨트롤할 수 있게 된다
인류의 마지막 형태의 사회구조… 나는 이러한 구조의 사회를 “초지능단일사회”라고 부른다
커넥톰은 사람마다 조금씩 다르다
하지만 나무의 큰 뿌리처럼 사람도 커넥톰의 큰 줄기는 비슷비슷하다고 한다
우선 먼저 기부된 뇌로 구축된 커넥톰에서 쓸모없는 신경망을 전부 삭제한다 (성격&기억)
그리고 필요한 큰 뿌리 부분만 남겨서 모든 사람이 쓸 수 있는
규격이 통일된 기초적인 커넥톰을 만들고
이걸 온라인상에 업로드한다
그리고 나노트랜스듀서를 이용한 BCI를 통해 해당 커넥톰과 생물학적 뇌를 동기화한다
여기서 중요한 게 뉴런과 시냅스의 신경전달 속도가 우리의 생각보다 느린 편이라는 것이다
시냅스의 전달속도는 2m/sec 정도 된다고 한다
이 속도를 만족하는 신경망 동기화가 가능하다면 의식이란 불을 연속성을 유지한 채 온라인에 옮겨갈 수 있다
다행히도 나노트랜스듀서랑 같이 사용되는 MPI 장치는 이미 전기장 스캔 속도가 m/sec 수준이다
뇌의 신경회로는 가변적이며 항상 변한다
그렇기 때문에 온라인상의 커넥톰과 시간이 지나면서 서서히 신경망이 융합되기 시작한다
나중에 생물학적 뇌와 온라인상의 커넥톰과의 완전한 융합이 이루어지면
생물학적 뇌에 존재하는 의식 스위치를 꺼버리면 마인드 업로딩이 완성된다
(커넥톰에 의식 스위치가 존재함, 연구성과 존재)
강인공지능(범용 인공지능)은 컴퓨터의 성능에 따라 10년 안으로 완성될지, 10년 이상이 걸릴지 모르는 일이다.
하지만 양자컴퓨터, 스핀트로닉스 등과 같은 차세대 컴퓨터가 잘 풀려서 2020년대 중반에 완성된다면 강인공지능은 2030년대 등장할 확률이 매우 높다.
시냅스의 강약은 꼬마선충의 사례를 참고하자면
꼬마 선충의 각 뉴런들의 연결정보와 연결강도만을 로봇에 넣고 전원을 켰을 뿐이다
동영상을 보면 벽을 만나서 돌아 나오는 것이 보이지만 사람이 의도를 갖고 집어넣은
어떠한 알고리즘도 없다. 이 로봇에는 단 하나, 이 벌레의 뉴런 연결정보만 들어가 있다
각각 뉴런이 주고받는 신호에는 어떤 의미도 없다.
그저 받아서, 받은 강도에 따라 다음 뉴런들에게 전달하는 것
하지만 그게 모여서 의미를 만들어낸다.
“앞에 장애물이 있으니 돌아가라”
학자들은 이걸 보고 뉴런 정보를 완전히 구현하는 것만으로도 별다른 인공지능 프로그래밍 없이도 생명체의 행동 패턴,
나아가서는 지성과 자아까지도 구현될 수 있다고 생각했다
※ 참고로 예쁜 꼬마선충의 뉴런 간의 연결강도는 알 수가 없어서 BioNet 이란
학습 알고리즘으로 시냅스 연결강도를 랜덤으로 뿌려서 학습시켜
“운동-감각 기능”만 구현한 것이다. .사실 영혼을 언급할 만큼 완벽하게 시뮬레이션된 결과가 아니다
그래서 학자들도 불완전한 시뮬레이션이라고 비판하였다.
만약 10년이 지난 후에도 시냅스 강약 분석이 미지수라면
휴먼 브레인 커넥톰도 꼬마선충과 마찬가지로 연결강도를 랜덤으로 뿌려서 딥러닝에게 학습시킨다면 어느정도 구현이 가능할 것이다.
항상 연구분야에는 다양한 난제가 있는 만큼 미래를 일관적으로 낙관하기는 힘들다.
하지만 그것을 극복해낸 것이 지금의 인류이며 앞으로도 그럴 것이다.
미래가 정말 기대된다
ONDA