[📪정보] AI가 기술발전에 미치는 영향에 대한 고민

[익명(27.35)]

AI가 기술발전에 미치는 영향의 바로미터는 역시 지금 시점에선 알파폴드를 기준으로 생각할 수 밖에 없음

알파고나 뮤제로 같은 건 인상적인 물건이지만 과학기술발전에 소용되는 물건은 아니고

Dall-E나 GPT3 Bert Gan 같은 이미지처리 자연어처리 음성 처리 분야의 약인공지능은 전통적인 정보과학의 영역을 타겟으로 하기 때문에 AI가 과학기술에 영향을 미친사례라기 보다는 AI자체의 발전이라고 볼 수 있겠음

즉 알파폴드2가 처음 ai를 매개로한 과학기술 분야의 지수적 발전의 실증적 사례이자 개념증명이라고 볼 수 있을 것이므로 알파폴드의 주된 분야인 단백질 구조 연구의 역사를 한 번 되짚어 볼 필요가 있음

인류에게 처음 단백질 구조가 밝혀진 것은 1958년의 일로 존 켄드류(John Kendrew)가 포유 동물의 근육조직에서 찾아볼 수 있는 산소결합 단백질인 미오글로빈(Myoglobin)의 구조를 밝힌 것이 그 시작임

이 양반을 시작으로 알파폴드 이전까지 인간의 손으로 구조가 밝혀진 단백질은 약 17만개.

이에 반해 인간에게 존재가 알려진 단백질은 약 1억 3천만개 가량으로

인간이 서열과 구조를 모두 파악한 단백질은 서열만 알려진 단백질가운데 0.0013%였고 인간 신체 내의 단백질 가운데서는 17%정도 였음

이것이 알파폴드2가 나오기 전 1958년부터 2020년까지 구조생물학자들이 엑스선 결정학과 다른 몇 가지 최신기술들을 총동원해서 힘들게 만들어 낸 성과임

그런데 2020년말 처음 세상에 모습을 드러낸 알파폴드는 지금 2021년 중반 약 8개월만에 무려 35만개의 단백질을 데이터베이스에 새로 공개했음

불과 8개월만에 지난 63년동안 일궈낸 성과의 두 배를 달성하는데 성공한 것임

그리고 더 나아가 딥마인드는 몇 달 안에 1억 3천만 개 가량의, 인간에게 알려진 모든 단백질 구조를 데이터 베이스에 확충하겠다고 했음

통상적으로 몇 달 안에라고 하면 많아봤자 7~8개월 정도를 생각하니까 2021년 연말~2022년 연초까지만 해도 충분하고도 남겠지만 이렇게 데이터가 확충되는 시기를 아주 길게 넉넉잡아 2022년 연말까지로 잡아보자

그렇게 1958년부터 2022년까지 매년 인간에게 구조가 알려진 (그리고 알려질) 단백질의 개수를 플랏을 찍어보면 이런 식의 그래프가 나옴

(어차피 잘 보이지 않아서 상관없겠으나 1958년부터 2020년까지 구조가 밝혀진 17만개의 단백질은 매년 똑같은 수가 그 구조가 밝혀졌다고 단순화 시켜서 그래프를 그렸음)

우리가 특이점 하면 흔히 들고오는 수확가속의 법칙 그래프보다 훨씬 더 극적인 그래프가 나오는 것을 볼 수 있음

"결국 그래서 어쩌라고? 단백질 구조가 밝혀진다고 해서 당장 내 친구의 대장암이, 내 할머니의 치매가 낫는 건 아니잖아" 이렇게 얘기할 수 있겠지 물론

그런데 커즈와일도 얘기했듯이 기술발전이라는 것은 일반인들의 눈에 띄기 전에도 이미 지수 그래프를 그리고 있고,

일반인들의 눈에 띌 때즈음에는 이미 세상을 순식간에 바꿀 준비를 마치고 난 뒤임을 유념할 필요가 있음

우리는 테크뉴스를 매일 매주 매달 챙겨보고 있으니 잘 모르는 일이지만 인공지능이 활용되는 분야의 발전은 정말 빠르기가 그지없음

가령 지금 내가 전공하는 분야인 XX학은 대충 10년 전~20년 전쯤에 나온 논문들도 나름 최신의 연구성과로 인정을 받고, 최신트렌드를 이해하기 위해서는 그래서 10년 20년정도는 커버를 할 수 있어야 함 그리고 내가 따르는 관점 말고 다른 학파들의 관점이나 맥락을 이해하기 위해서 고전이라고 칭할 수 있는 연구들을 찾아보려면 40년, 60년, 100년을 거슬러 올라감

그런데 컴퓨터 XX학, 전산 XX학 이름을 달고 있는 세부분과는 2017년 논문만 해도 한 물 가서 읽을 가치가 없는 논문 취급을 받고 2014년의 유명 논문은 고전 취급을 받더라 그 만큼 똑같은 주제를 다루더라도 훨씬 호흡이 빠르고 혁신이 매일같이 일어나는 분야가 AI분야라 하겠음

혹자는 AI에 '또 다른 겨울'이 찾아와서 모든게 다 부질없어지는 미래가 찾아오지 않을까라고 생각할 수 있지만

AI겨울이라는 것은 사실 각각의 기간은 5~6년정도에 불과하고 길게 보면 ai분야는 꾸준히 다시 모멘텀을 얻어 발전해온 것을 볼 수 있음

지난 시기 AI겨울이 발생한 가장 큰이유는 이론적 돌파구를 마련하기 어려웠던 것보다도 하드웨어가 충분히 발전하지 못했던 점이 더 큰 문제였던 것으로 보임

충분한 투자와 인력공급이 있다면 이론적인 어려움을 보다 쉽게 극복했을텐데 하드웨어의 한계로 실제 적용이 어렵고 여러모로 가시적인 성과가 나타나지 못하는 상황에서 이론적인 문제점까지 제기되니까 시간과 인력을 투입하면 해결할 수 있는 문제조차도 AI의 본유적인 한계로 과잉해석 되어 투자와 관심히 훅 끊어져버리는 사태가 벌어져버림

하지만 이제는 사정이 다름 세계의 명석한 두뇌들이 이 분야로 몰려들고 있고 하드웨어는 충분히 발전하여 가시적인 성과를 냄은 물론 정보공학을 넘어 다른 과학기술 분야에서도 혁신을 이끌어내기에 이르렀음 기존 시스템의 한계가 지적되더라도 그럴 때마다 더 좋은 대안들이 제시되고 있으니 제 3의 AI겨울은 없을 것이라는 낙관적 전망을 해볼 수 있겠다는 생각임

[익명(14.39)]

한줄요약 : 오..온다...!!

[익명(211.227)]

좋은글인데 퍼가도 괜찮을까요?

[익명(27.35)]

아무데나 들고가서 수정하고 퍼뜨려도 됩니다

[익명(211.227)]

감사함다

[익명(27.119)]

인공지능이 세상을 바꾸는구나. 모든 사람들이 아프지 않아 병원에 안가도 될 정도면 좋겠다.

[익명(121.149)]

그럴거야!!

[익명(223.38)]

[익명(223.39)]

좋은 글 잘 읽었습니다.

[익명(125.191)]

너무 아름다운 그래프임

[익명(27.35)]

나도 대충 기사로 읽을 때도 엄청나다고는 생각했으나 실제로 그려보니 거의 직각이나 다름없는 모양이 나와버릴 정도라는 게 새삼 놀라웠음

[익명(223.39)]

지수발전충도 선형임. 수직발전이 온다

[익명(27.35)]

미래는 "직각"이다

[익명(112.146)]

ㅋㅋㅋ

[익명(112.144)]

ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

[익명(211.206)]

ㅋㅋㅋㅋㅋ

[익명(180.68)]

래디컬 특이점주의 ㅊㅊ

[ㅇㅇㅇㅇㅇ(119.56)]

정성글 개추 - dc App

[익명(125.180)]

온다 특이점이 온다 - dc App

[익명(121.130)]

읽지도 않고 일단 개추

[익명(112.146)]

읽고좀해 시발ㅋ

[늎비늅(kingwangjjangman)]

넘 좋은글 같다

[익명(220.117)]

[ziz(amazonzonzon)]

바닥을 기다가 갑자기 하늘로 솟구치는 그래프 존나 아름답다

[익명(110.14)]

[익명(27.117)]