[📪정보] 닉 보스트롬) 디지털 지능의 장점

[익명(hangulnick0)]

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특이점 용어) 속도적 초지능, 집단적 초지능, 질적 초지능이란 무엇일까?

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디지털 지능의 장점들의 근원

주요 하드웨어적 장점들은 다음과 같다.

ㆍ연산요소들의 속도

생물학적 뉴런은 약 200Hz의 최대 속도로 작동된다. 이것은 현대적인 마이크로프로세서(~2GHz)보다 10만배 이상 느린 속도이다. 따라서 인간의 뇌는 주로 대량의 사건을 병행 처리하여 문제를 해결하는 것이지, 많은 수의 순차적인 작업을 필요로 하는 계산을 빠르게 처리하는 것은 불가능하다(우리의 뇌는 한 단계당 처리 시간이 1초 이하인 일들을 100단계 이상 순차적으로 작업하는 것은 불가능하다).

ㆍ내부적 통신 속도

축삭돌기들은 활성화 전위(action potential)를 약 120m/s 또는 그 이하의 속도로 전달하지만, 전자 프로세스 장치는 정보를 광통신을 이용해서 빛의 속도(300,000,000m/s)로 전달할 수 있다. 신경신호가 느리게 전달되기 때문에 생물학적인 뇌가 단일 정보 처리 단위로 기능할 수 있는 최대 크기가 정해진다. 예를 들면, 어떤 장치에서 임의의 두 요소 사이의 신호 왕복 시간이 10ms 이하이기 위해서, 생물학적 뇌의 부피는 0.11m^3보다 작아야 한다. 그에 비해서 전자 시스템은 왜소행성(dwarf planet) 하나의 크기인 6.1×10^17m^3까지 커져도 된다. 즉 생물학적 뇌에 비해서 10^18배 정도 더 커져도 된다.

ㆍ연산요소들의 수

인간의 뇌는 1,000억 개에 약간 못 미치는 뉴런을 가지고 있다. 인간은 침팬지의 뇌의 약 3.5배 정도 크기의 뇌를 가지고 있다. 생물의 뉴런의 수는 두개골 용적과 대사적 제약 때문에 가장 명확하게 제한되지만, 다른 요인들도 상당한 영향을 미칠 수 있다. 그에 비해서 컴퓨터 하드웨어는 아주 거대한 정도의 물리적 한계까지도 거의 무한정으로 늘릴 수 있다.

ㆍ메모리 용량

인간의 작업 기억(working memory : 단기적 기억)은 한번에 4개에서 5개 어구 이상의 정보를 다룰 수 없다. 디지털 지능이 하드웨어 부분에서의 강점 덕분에 앞으로 더 큰 작업 기억 용량을 가질 수 있으리라는 것은 자명하다. 인간들은 느릿느릿하게 계산을 해야만 간신히 다룰 수 있는 복잡한 관계들을, 디지털 지능은 더 큰 작업 기억 용량 덕분에 직관적으로 이해할 수도 있을 것이다. 인간의 장기 기억 또한 용량이 제한되어 있다. 하지만 우리가 정보를 축적하는 속도 또한 느리므로, 이 한정된 장기 기억 용량을 살아가면서 소진하기는 하는 것인지도 불분명하다(어느 추정치에 따르면, 성인 인간의 뇌에는 약 1Gb 정도의 저장 공간이 있다고 한다). 따라서 저장된 정보량과 정보를 다루는 속도 또한 기계 뇌가 훨씬 더 뛰어나다.

ㆍ신뢰성, 수명, 센서 등

이밖에도 기계지능은 하드웨어적 측면에서 다양한 강점들을 가질 수 있다. 예를 들면, 생물학적 뉴런은 트랜지스터에 비하면 신뢰성이 낮다. 생물학적 뇌는 하나의 정보를 저장하기 위해서 다양한 요소들을 과다하게 투입하는 저장방식을 사용하고 있지만, 이에 비해서 디지털 뇌는 신뢰성이 높고 고정밀 연산요소들을 이용하므로 정보 저장에서 효율성을 보다 더 높일 수 있다. 생물학적 뇌는 단지 몇 시간의 작업만으로도 피로해지고, 사용 시간이 수십 년이 지나면 비가역적으로 파괴되기 시작한다. 마이크로프로세스는 이러한 한계가 없다. 기계지능은 주어진 과제의 필요에 의해서 최적화된 구성으로, 하드웨어를 얼마든지 바꿀 수도 있지만, 대부분의 생물학적 뇌의 구조는 이미 태어났을 때부터 고정되었거나 아니면 아주 천천히 바꿀 수 있을 뿐이다.

디지털 지능에는 다음과 같은 소프트웨어 측면의 주요 장점이 있다.

ㆍ수정능력(editability)

소프트웨어상에서 변수 조절을 실험해보는 것은 생물학적 뇌에서 실험하는 것보다 훨씬 더 쉽다. 예를 들면, 전뇌 에뮬레이션을 통해서는 특정 대뇌 피질 영역에 뉴런을 더 집어넣거나 그 흥분성을 감소시키는 것을 쉽게 실험할 수 있겠지만, 살아 있는 생물학적 뇌에 동일한 실험을 하기는 매우 어려울 것이다.

ㆍ복제성(duplicablillity)

소프트웨어로는 매우 정확한 복제물들을 원하는 만큼 복제해서 해당 하드웨어의 기본 틀에 채워넣을 수 있다. 반면 생물학적 뇌는 아주 천천히 재생산될 수 있을 뿐이고, 새롭게 만들어진 생물학적 뇌는 보살핌을 받아야 하는 무력한 상태로 시작하며, 그의 부모들이 살아오면서 익힌 지식들을 하나도 기억하지 못한다.

ㆍ목표 조정(goal coordination)

인간의 집단은 그 규모가 클수록 구성원들 사이에서 완벽하게 일치하는 목표를 설정하기가 거의 불가능하기 때문에, 그로부터 발생하는 비효율성이 존재한다. 반면 소프트웨어는 같은 목표를 공유하는 완전히 똑같거나 거의 유사한 프로그램들의 집단인 "복제군(copy clan)"을 통해서 이러한 조직 문제의 비효율성을 피할 수 있다.

ㆍ기억 공유(memory sharing)

생물학적 뇌는 비교적 긴 훈련과 교육 기간을 필요로 하지만, 디지털 뇌는 데이터 파일을 바꾸는 간단한 방법으로 새로운 기억과 기술들을 획득할 수 있다. 현 인공지능 프로그램의 복제군이 10억 개에 달해도 정기적으로 데이터베이스를 동기화함으로써 모든 개별 프로그램들이 지난 1시간 동안 학습한 모든 것을 서로 공유하게 된다.

ㆍ새로운 모듈, 양식 그리고 알고리즘

시각적 지각은 우리에게는 쉽고 별다른 노력이 필요하지 않는 것처럼 느껴진다. 사실 우리의 뇌가 인지하는 세상을 우리의 망막에 맺힌 2차원의 패턴으로부터 3차원으로 재구축하고 표현하는 데에는 엄청난 양의 연산이 필요하다. 그럼에도 이것이 쉽게 느껴지는 이유는 우리가 시각적 정보를 전담해서 처리하는 낮은 수준의 신경 기능 기관을 가지고 있기 때문이다. 음악 지각, 언어 사용, 사회적 인지, 그리고 우리 인간에게 "자연스럽게" 느껴지는 모든 정보 처리방식들은 이와 같은 전담 모듈을 가지고 있는 것처럼 보인다. 현재의 세계에서 중요한 인지적 영역들─공학, 컴퓨터 프로그래밍, 그리고 비즈니스 전략 수립 같은─을 전담하는 특수한 모듈을 갖춘 인공지능은, 우리 인간에 비해서 큰 강점을 가지게 될 것이다.

하드웨어와 소프트웨어의 두 가지 측면 모두에서 기계지능이 궁극적으로 얻을 수 있는 이점들은 대단히 많다.