로봇은 인간을 지배할 수 있을까 by 이종호

 

 

[ 밑줄 ]

 

Humanoid(휴머노이드): 로봇이나 인조인간을 지칭하는 용어가 아니고 겉모양이 사람을 닮았다는 뜻

 

Android(안드로이드): 겉보기에 사람과 똑같이 보일 정도로 발달한 인조인간을 지칭. 어원은 그리스어로 '인간을 닮은 것'이란 뜻...피부와 장기 조직은 물론 두뇌까지 진짜 사람과 유사한 인조인간을 뜻한다. 영화 <바이세테니얼 맨>에서 인간화된 앤드루가 안드로이드다.

 

Cyborg(사이보그): Cybernetic Organism의 약자. 인공장기를 단 사람을 뜻하므로 원래는 로봇과 관련 없는 단어. 모든 신체를 기계화하지 않고 일부 생체 조직은 남겨둔 채 인공장기를 생물공학적으로 결합시킨 잡종(human-machine hybrid)의 경우만 해당된다.....<600만 불의 사나이>의 주인공 스티브 오스틴, <로보캅>의 머피, <스타워즈>의 다스베이더는 사이보그다

 

인공지능이란 인간의 지능이 가지는 학습, 추리, 적응, 논증 따위의 기능을 갖춘 컴퓨터 시스템으로 자연언어의 이해, 음성 번역, 로봇공학, 인공 시각, 문제 해결, 학습과 지식 획득, 인지 과학 등을 포함한다. 

 

로드니 브룩스박사는 인간도 기계의 일종으로, 원리상 실리콘과 강철로 진정한 감정과 의식을 지닌 기계를 만드는 일이 불가능하지 않다고 설명했다.

 

알파고는 CPU 1,202개, 그래픽처리장치(GPU) 176개를 탑재하고 서버를 1,000대 활용하는 시스템이다. 

알파고는 바둑판 위에서 1초에 10만수를 고려할 수 있는데 이는 인간이 따를 수 없는 숫자이다.

 

학자들은 인류 최초의 발명품은 이쑤시개라고 한다. 

180~200만 년 전까지 인류 조상은 초식동물이었는 데 어떤 연유에서인지 알 수 없지만 육식을 시작했다.

문제는 짐승의 고기를 물어뜯기에 적당한 치아 구조가 아니었다는 점이다. 

 

로봇이 지능을 가지고 있다는 것은 다음 세 가지 요소를 갖고 있다는 것을 말한다.

첫째는 자율성이다.....음성인식, 비전을 통한 인식, 자율주행, 감정 인식과 표현 등이 포함되며 궁극적으로 인간이 명령하기 전에 의도를 파악하고 적절한 행동을 로봇 스스로 할 수 있는 것을 말한다.

둘째는 이동성 또는 운동성이다....스스로 움직이거나 주변의 사물을 조작할 수 있다는 점...주변 상황에 맞추어 인간과 공존하며 움직일 수 있다는 것을 의미함

셋째는 유용성이다.

즉, 외부 환경을 인식하고 스스로 상황을 판단하며 자율적으로 동작할 수 있는 로봇을 지능형 로봇이라고 한다.

 

인공지능이란 사람의 경험과 지식을 바탕으로 새로운 문제를 해결하는 능력, 시각과 음성 지각 능력, 자연언어 이해 능력, 자율적으로 움직이는 능력 등을 실현하는 기술이며 인공지능의 목표는 사람처럼 생각하는 기계를 개발하는 것이다.

 

인공지능의 연구는 크게 두 가지 측면으로 나누어진다.

(1) 인간 지능의 원리와 메커니즘을 해명하는 과학적 연구

(2) 인간의 지능적 정보처리 능력을 프로그램화해 컴퓨터가 지능적으로 동작할 수 있다록 하는 공학적 측면...

인공지능 연구는 컴퓨터 과학을 중심으로 하지만 철학, 언어학, 생리학, 윤리학 등 인간에 관한 모든 학문 영역을 포괄한다.

 

인간이 보고 듣고 생각해 행동으로 옮기는 과정을 정보의 흐름을 기준으로 다음과 같이 정리했다.

(1) 외부에서 들어오는 자극을 받아 그 뜻을 알아차리는 입력 과정. 즉, 외부의 물리적 자극을 받아(sensing) 생리학적 신호(signal)로 변환하고 뇌에 전달하는 과정과 대뇌가 그것을 인지(recognize)하는 과정

(2) 정보를 적절히 변형하고 가공(processing)

(3) 정보를 분석하고 판단하는 단계

(4) 창조의 단계. 즉, 처리/분석/판단의 과정을 통해 전혀 새로운 지식이나 개념을 만들어 내는 것

(5) 이를 정리해 출력하는 것

처리/분석/판단/창조의 과정을 '처리'로 분리해 입출력, 기억, 처리로 나누기도 하고 음성처리와 영상 처리 과정을 입출력 과정에 포함시키기도 한다.

 

매카시는 컴퓨터의 HW는 인간의 두뇌, SW는 인간의 생각에 해당하는 것으로 간주하며 다음과 같은 가설을 세웠다.

(1) 인간의 마음은 정보처리(계산=기호 조작) 체계다.

(2) 컴퓨터의 프로그램은 기호를 조작하는 체계다.

(3) 인간의 마음은 컴퓨터의 프로그램으로 모형화할 수 있다.

 

인공지능을 연구하는 방법은 크게 세 분야 (중앙대학교 문만기교수)

(1) 외부의 정보 인식에 관한 분야. 패턴의 시각 인식, 3차원 세계 인식, 음성의 인식, 언어의 인식 등을 연구함. 이 인식들은 지식과 추론  규칙(rule of inference)을 이용하는 탐색을 기반으로 수행되며 화상 이해, 로봇 비전, 음성 이해, 자연언어 이해라 불리는 분야를 구성함/

(2) 지식의 체계화. 여러 가지 사실 지식을 어떤 형식으로 컴퓨터에 기억시키는지를 다루는 지식 표현의 문제, 지식을 어떤 형식으로 만들고 추론 규칙을 적용시켜서 입력된 정보와 사실 지식에서 어떻게 희망하는 결론을 얻는지 등의 탐색 문제, 정리 증명 등 주어진 문제를 푸는 과정을 발견해낸다......발견 가능한 지식 즉 휴리스틱(heuristics)가 이용된다.

(3) 학습에 관한 분야. 외부 세계에서 정보를 얻어 사실 지식을 증가시켜서 추론 규칙을 자기 형성하는 방법을 다룬다. 또 몇몇 지식의 구조가 유사하다는 것을 검출해서 이를 통합하는 메타 지식(meta-knowledge)을 형성하는 방식을 연구한다.

 

논리게이트는 기본적으로 세 가지로 나눌 수 있다.

(1) NOT 게이트: 뭔가를 입력하면 정반대로되는 것이 나온다.

(2) AND 게이트: 두 가지를 입력해야 하는데 둘 다 1일 때만 1을 출력

(3) OR 게이트: 둘 중 하나만 1이면 1이 출력

 

하향식 주입

인간이 선천적으로 갖고 태어나는 정보를 하향식 주입을 통해 입력한 후 인간이 태어나면서 얻는 지식을 상향식으로 주입시키면 된다고 생각했다. 하향식 주입은 필요한 정보를 사전에 입력시키는 것을 의미한다.....주어진 상황에 적용할 수 있는 지식과 규칙을 모두 입력해야 한다는 것이다.

 

백과사전에 있는 내용을 전부 입력했다고 하더라도 로봇은 입력된 정보를 인간처럼 논리적으로 활용하지 못하는 것이다.

 

상향식 주입

인간은 살아가면서 마주치는 모든 상황에 대응할 능력을 갖고 태어나지 않았다.

하향식 주입으로 어느 정도 정보를 축적한 후 상황에 대처할 수 있는 능력을 제공한다면 로봇이 스스로 판단해 결정할 수 있을 것으로 생각했다.

그 정보를 활용할 수 있는 능력, 즉 학습 능력이 있기 때문이다. 

 

최초의 신경망 이론 모델은 워런 매컬러(Warren McCulloch)와 월터 피츠(Walter Pitts)가 만들었다.

인간의 두뇌를 논리적 서술로 된 이진법의 집합으로 생각했다. 즉, 신경세포가 'On'과 'Off'로 작동한다는 것이다. 

그들이 제시한 뇌의 모들은 다음과 같다.

(1) 신경세포의 활동은 '전부' 아니면 '전무'의 과정이다.

(2) 어떤 신경세포를 흥분하게 하려면 2개 이상의 고정된 시냅스가 일정한 시간 내에 활성화되어야 한다.

(3) 신경 세포에서 유일하게 의미 있는 시간 지연(delay)은 시냅스에서의 지연이다.

(4) 어떤 억제적인 시냅스는 그 시각 신경세포의 활성화(activation)을 절대적으로 구속할 수 있다.

(5) 네트워크 연결 구조는 시간에 따라 바뀌지 않는다.

네트워크 내의 단순한 요소들을 연결하면 무한한 계산과 논리적인 처리를 통해 어려운 문제들을 해결할 수 있다는 점에서 주목을 받았다.

 

1958년 프랭크 로젠블랫(Frank Rosenblatt)은 훈련시킬 수 있는 프로그램인 퍼셉트론(Perceptron)을 개발했다. 이 프로그램은 신경세포와 비슷한 방식으로 작동한다......

"퍼셉트론의 각 단위는 여러 가지 입력 정보를 받아들인다. 이것들이 합쳐져 사전에 정해놓은 어떤 한계값을 넘어서면 출력이 발생한다. 이것은 많은 수상돌기가 자극받을 때 신경세포가 신경 신호를 발산하는 것과 같다. 각각의 단위가 특정 입력 정보에 부여하는 상대적 중요도를 변화시킴으로써 퍼셉트론은 훈련을 통해 올바른 답을 얻을 수 있다."

 

이 시스템에서 놀라운 점은 시작할 때의 규칙이 올라른 것이 아니어도 된다는 사실이다.

오류를 네트워크에 피드백함으로써 출력 정보의 상대적 중요도를 조정한다. 이 과정은 퍼셉트론이 올바른 답을 내놓을 때까지 계속되는데 컴퓨터의 연산 속도를 감안하면 사실상 수백 분의 1초도 걸리지 않는다.

 

신경망 칩의 연결고리가 1,000개 까지 늘어나면 문자 인식이나 자연음 합성, 로봇 제어 등에 활용할 수 있다. 3,500개 ~ 5,000개 정도가 되면 무인 차량, 음성 인식, 필기 인식 등에 이용할 수 있다.

 

인간의 두뇌 활동에 여러 회로가 복잡하게 얽혀서 작동하며, 이 회로들은 뇌 전역의 다른 회로들과 크고 작은 상호작용을 한다. 제임스 슈리브(James Shreeve)는 이 회로들의 상호작용은 기계의 부품들이 작동하는 것이 아니라 교향악단의 악기들의 음조, 음량, 반향을 서로 조율해 음악적 효과를 내는 것에 가깝다고 했다.

 

지능의 사전적 정의는 '경험을 이용해 새로운 경우에 대처할 적당한 처리 방법을 알아내는 지적 활동의 능력'이다. 흔히 기억력과 수학적인 능력을 포함한다. 일반적인 문제 해결 능력 또는 정보 표현 능력과 정보처리 능력을 말한다...

호러스 발로(Horace Barlow) 교수는 지능을 더 구체적으로 정의해 일종의 추측, 특히 현상의 밑바탕에 깔려 있는 질서를 발견해내는 추측 능력이라고 설명한다.

- 어떤 문제에 대한 해답이나 논변의 논리를 찾는 것

- 적절한 유사 관계를 떠올리는 것

- 일련의 사물이나 사태들 사이에 적절한 조화나 균형을 부여하는 것

- 다음에 어떤 일이 일어날 것인지 또는 사태가 어떤 식으로 전개될 것인지 예측하는 것

 

태어나기 전에 이미 자연계의 먹이사슬 관계가 유전자 속에 기록되어 있다는 뜻이다. 

공포는 인간의 뇌가 본능적으로 가지고 있는 감정이다.

 

편도체에 저장된 공포에 대한 기억은 일반적인 기억보다 정보량이 작다. 

전형적인 기억이 해상도가 높고 끊김 없는 동영상이라면, 편도체에 저장된 공포는 해상도가 낮고 중간중간 끊기는 동영상과 같다. 이것을 빠른 스케치 기억이라고 부르는데 이 빠른 스케치 기억은 정보량이 적기 때문에 신속하게 반응하지만 흐릿하게 저장되므로 공포 원인을 뚜렸하게 구분하지 못한다.

 

인간의 감정은 유전적인 속성이다. 생물학적으로 프로그랭된 것이다.

 

학자들은 대체로 인간의 조상인 호미니드(Hominid, 직립보행 영장류)가 약 500만 년 전(700만 년 전으로 추정하는 학자들도 있다)에 침팬지에서 갈라져 나온 뒤부터 언어 이론과 함께 마음 이론이 발달했다고 본다.

 

앤드루 위튼(Andrew Whiten)과 로빈 던바(Robin Dunbar)는 호미니드가 원숭이와 달리 나무에서 내려와 아프리카 초원에서 살게 된 이후부터 마음 이론이 진화했다고 주장한다....무리가 커지면서 사회적 지능이 발달하게 되었고, 이 과정에서 남의 마음을 읽는 능력이 진화했다는 것이다.

 

더 뛰어난 마음 이론을 가진 호미니드는 집단 구성원들을 더 잘 속일 수 있고 적극적으로 번식에 성공할 수 있었다.

 

일부 학자들은 마음이 어느 수준의 지능에 도달했을 때 필연적으로 생기는 것이라고 주장한다. 

적어도 마음을 읽는 능력이 지능의 부산물이 아니라는 것은 확실하기 때문이다. 이는 컴퓨터가 마음을 가질 수 없다는 것을 뜻한다.

 

마음이 무엇인지 설명할 때 일반적으로 기뻐하거나 슬퍼하거나 화를 내는 감정의 상태를 말한다.

사물을 생각하거나 판단하는 일도 포함한다. 이러한 것들은 지성, 감정, 의지라 한다.

그런데 과학적으로 생각하면 지성, 감정, 의지를 지배하고 조절하는 것은 바로 뇌다.

그러므로 마음은 뇌 속에 있다고 말할 수 있다.

 

학자들은 다음과 같이 추론하고 있다.

외부 세계에서 뇌로 정보가 들어가고 신경세포가 정보를 처리하고 판단하며 이에 입각해 어떤 행동이 만들어진다.

그렇게 뇌의 여러 장소가 관계해 기억이나 지각, 판단, 행동 등 정신현상이 일어나고,

이러한 것을 조합시키는 것이 바로 마음이라는 것이다.

따라서 뇌가 없으면 마음이 없어지게 되지만 '뇌=마음'이 아니라 어디까지나 뇌가 작용함으로써 마음이 만들어진다는 것이다. 뇌의 작용(기능)은 신경세포가 돌기를 뻗고 거기에 이어진 신경회로에 활동 전위(펄스)가 전해짐으로써 이루어진다.

 

뇌는 딱딱한 덩어리가 아니라 몇조에 이르는 신경의 결합으로 체험/감정/지식과 같은 사람의 삶 전체를 만든 반응 주체라는 것이다. 그렇기 때문에 사람마다 고유한 속성을 갖고, '나'라는 동일성을 지닌다는 것이다.

 

우리 감정은 마음에만 있는 것이 아니라 육체에도 존재한다.

 

파르마대학교의 자코모 리촐라티(Giacomo Rizzolatti) 교수는 

"우리가 다른 사람들의 마음을 직접 파악할 수 있는 것은 개념적인 추리력 때문이 아니라 관찰한 사건을 거울 매커니즘을 통해 직접 흉내 내기 때문이다."

 

이런 설명은 육체에서 분리된 지능을 로봇에 주입시키는 것이 불가능하다는 것을 의미한다.

 

뇌 내부에 '몇 개의 뇌'가 있고 그것들은 층을 이루면서 각각 적합한 역할을 담당한다.

 

진화 초기 척추동물의 뇌는 단순한 신경세포가 모인 혹 같았을 것이다.

차차 척수의 앞부분이 비대해지면서 지금과 같은 뇌의 형태가 만들어졌다는 설명이다. 

파충류 단계를 거치면서 뇌간, 포유류 단계를 거치면서 구피질, 영장류 단계를 지나면서 신피질이 차례대로 진화해 현재와 같은 인간의 뇌가 만들어졌다. 이 3개 층을 두드러지게 갖고 있는 생명체는 인간이 유일하다. 

뇌의 3층 구조가 인간의 모습을 대변하고 있다 해도 과언이 아니다. 

 

뇌간: 가장 오래된 뇌 부위. '파충류의 뇌' 또는 '원시의 뇌'라고 불린다. 생체에 기본적인 호흡이나 섭식 같은 행동 조정에 관여한다.

 

구피질: 신피질 안쪽에 있는 층으로 하등 포유류의 뇌와 비슷한 대뇌변연계 부분을 일컫는다. 시상, 시상하부, 해마, 뇌하수체 등으로 구성되며 인간의 본능적 충동과 정서를 다스린다. 

 

신피질: 영장류가 출현함에 따라 발달한 것으로, '영장류의 뇌'로 불리며 진화의 역사가 가장 짧다. 뇌간과 대뇌변연계가 동물의 본능을 지배하는 원시적 뇌라면, 뇌의 90%를 점유하는 신피질은 원시적 뇌를 통제하는 이성의 뇌

 

뇌에 들어온 메시지(정보), 즉 신경세포의 전기신호는 시냅스에서 화학 신호로 바뀌어 다른 신경세포로 전달되어 다시 전기신호로 바뀐다.

 

시냅스는 수많은 정보를 끊임없이 주고받는 뇌 속의 초고속 반도체라고 할 수 있다.

어떤 신경망의 어떤 시냅스들이 작용해 어떤 신경세포를 자극하느냐가 다를 뿐이다. 

 

오랫동안 반복적인 학습을 하면 시냅스 수가 많아진다는 사실도 알려졌다.

시냅스가 많아지면 전체 신경세포의 부피가 증가한다.

 

기억이란 어떤 자극(학습)을 느끼고 이것을 머리에 아로새겨 두었다가, 자극이 없어지고 나서 그 정보를 다시 상기할 수 있는 정신 기능을 뜻한다. 인간에게 기억하는 능력이 없었다면 지적 성장이나 발전은 없었을 것이다.

 

장기기억과 단기기억은 뇌세포와 분자수준에서 보면 완전히 다르다.

단기기억 때는 뇌세포와 뇌세포 사이에 새로운 회로가 만들어지지 않는다.

단기기억이 장기기억으로 바뀔 때는 뇌세포 회로를 만드는 유전자의 스위치가 켜져 새로운 신경 회로망이 생긴다.

 

강봉균교수는 우리의 기억이 생각만큼 신뢰할 정도는 아니라고 한다.

두뇌에 저장된 기억을 끄집어낼 때 시냅스를 단단하게 해주는 단백질이 분해되면서 시냅스가 풀리고, 그 결과 기억이 재생된다고 설명한다. 이때마다 기억이 조금씩 변형된다는 것이다.

 

기억을 저장하는 특별한 장소가 있는 것이 아니라 정보가 처리되는 신경망이 바로 그 기억을 저장하는 장소라는 것이다.

그런데 뇌에 대한 연구가 진척되자 기억 물질이 있다는 가설이 제기되기 시작했다.....

척추동물의 경우에도 기억의 전달이 가능하다는 것, 즉 전달되는 기억은 개별적이라는 것이 밝혀졌다.

 

인간 뇌의 우반구와 좌반구는 구조적으로나 기능적으로 비대칭이다.

구조적으로 비대칭이라는 것은 뇌의 왼쪽이 더 크다는 것이며, 기능적 비대칭이라는 것은 두 반구가 다른 기능을 수행한다는 의미다. 

 

알파고는 정책망(policy network)과 가치망(value network)이라는 신경망의 결합으로 바둑돌을 놓을 위치를 정한다.

정책망은 상대방의 다음 움직임을 미리 예측해 이길 가능성이 높은 수를 고려하도록 해주고, 가치망은 바둑돌의 위치에 따라 승자가 누가 될지 예측한다. 알파고의 대국은 머신 러닝으로 훈련된 정책망과 가치망의 결합이 몬테카를로 트리 탐색 알고리즘을 통해 발현된 것이다.

 

일반 컴퓨터는 정해진 규칙을 따라 연산을 수행하면서 예/아니로의 결과를 내놓는다.

반면 딥 러닝은 연산 과정에 여려 층을 두어 컴퓨터 스스로 정보를 잘게 조각내어 작은 판단을 내리고,

그것을 종합해 결과를 내놓는다. 즉, 다층 구조의 신경망을 기반으로 하는 머신 러닝의 한 분야로, 다량의 데이터에서 높은 수준의 추상화 모델을 구축하는 기법이다.

 

딥 러닝의 핵심은 분류를 통한 예측이다. 수많은 데이터 속에서 패턴을 발견해 인간이 사물을 구분하듯 데이터를 나눈다.

 

인공지능과 생존경쟁을 펼치게 되어 인간 대부분이 일자리를 잃게 된다면 '노동 -> 소득 발생 -> 소비 -> 기업의 투자 -> 고용 -> 노동'으로 이어지는 현대 경제 매커니즘이 해체된다는 뜻이다. 

 

 

타울러 카우언(Tyler Cowen)교수는 인공지능의 등장을 경제적인 측면에서 분석했다.

카우언 교수는 인공지능 로봇의 등장으로 중산층이 사라지고 격차가 더욱 커지는 사회, 즉 초격차 사회가 올 것이라고 전망했다....

자신의 한계를 알고 기계의 결정에 몸을 맡기는 겸손과 담력이 필요하다는 게 카우언 교수의 설명이다. 

--> 이 책은 2016년에 출판되었다. 언급되는 Tyler Cowen교수는 한참 전인 2003년 부터 국내에 '타일러 코헨'으로 책을 내고 있는 유명한 분이다... '타일러 카우언'이라고 하여 나는 또 다른 분인 줄 았았다. 같은 분이다.

인공지능의 위협에도 인간이 존재하는 한 사라지지 않을 직업으로 꼽은 것은 종교인과 무속인이다.

미래를 두려워하는 인간의 특성 때문이다.

 

현실세계에서 인간의 두뇌를 능가하는 것이 존재하다. 바로 인터넷망이다.

기계는 애초에 설계된 한계를 넘으면 작동을 멈추지만 인터넷은 그렇지 않다. 그렇게 될 수 있는 이유 중 하나는 인터넷이 스스로 제어할 수 있기 때문이다.

 

알파고를 비롯한 인공지능은 무언가를 생각할 때 주어진 전제를 바탕으로 결론이 사실인지 아닌지를 판단한다.

큰 틀에서 반복되는 현상들을 관찰해 법칙을 형상화하는 사고 구조에 특화되어 있다. 이는 귀납적 사고다.

수많은 데이터를 바탕으로 개연성이 있는 결과를 이끌어내는 능력은 인공지능이 인간보다 뛰어나다.

반면 인간은 귀납법과 연역법을 자유롭게 사용한다. 

 

 

[ 자평 ]

 

다시 정리하려고 꺼내 읽는 중 출판되었는지 오래되었나? 했으나 2016년에 나왔다.

인간의 뇌와 인공지능에 대해 아주 기초적인 부분을 정리하는데 도움이 되었다.