많은 현대인들에게 정신적으로
큰 충격을 주었던 최근의 사건들을 이야기하자면
수많은 경우들을 꼽을 수 있겠지만
오늘 청허가 이야기하고자 하는 내용과
연관된 사건들 중에서 하나를 꼽자면
바로 2016년 3월에
약 일주일간에 걸쳐 있었던
Google의 알파고와 이 세돌 9단의
바둑대결일 것이다.
출처: YTN News
이 세기의 대결이 있기 전에
수많은 컴퓨터 인공지능 전문가와
세계적 바둑 전문가들은
이 세돌 9단의 압승을 예측했었고
그것은 아직은 제 아무리 인공지능기술이
발달했다고 해도
바둑이라는 19 Factorial이라는
경우수를 가진 바둑의 무한한 묘수를 감안할 때
아직은 인간이 지닌 오묘한 능력을
능가하기란 무리일 것이라는 지극히
상식적인 판단에 근거한 것이었을 것이다.
출처: 조선일보 기사
19X19의 네모 판에서 펼쳐지는
백돌과 흑돌의 대결은 흔히들
음과 양의 우주적 차원에서 펼쳐지는
인간지능의 신적 능력을 과시하는
수단이자 게임이었고
실제로 가능한 경우 수 19의 Factorial 값은
전 우주에 존재하는 원자(Atom)의
추정숫자보다 훨씬 더 큰 값이다.
한국과 중국 일본의 절대적 천재들이
저마다 독특한 기풍을 뽐내며
과거 40여년 동안 엎치락뒤치락 하면서
주권을 옮겨가던 과정을 거쳐 오면서
진즉에 컴퓨터 지능에게 자리를 내 준 20년전의
IBM의 Deep Blue와의
서양의 Chess 게임과는 사뭇 다른 결과를
기대하던 인류의 마지막 지적 자존심 같은 것이었다.
하지만 청허는 이미 기고한 글에서 언급했듯이
인간이 가진 연산능력은
분명 한계가 존재하며
수천만에 걸친 기존의 바둑 기보를 통해
학습해 온 알파고가 분명 인간이 가진
최고의 연산능력을 훨씬 능가할 것이라는
예상을 했었는데
결과는 4:1로 알파고의 사실상의 압승이었다.
많은 사람들은 경악했고
인공지능의 절대적 능력에 한탄과
막연한 두려움마저 느끼기 시작했으니
오늘 얘기하고자 하는 주제로 보면
분명 획기적인 사건임이 틀림없다.
그리고 이제 3년 6개월이라는
시간이 지난 지금,
인공지능의 한계는 마치 끝이
어딘지를 알 수 없을 만큼 놀라운 발전을 거듭하고 있다.
Google의 걸작 알파 고는
그 이후 세계최고의 바둑기사인
중국의 커제를 능욕에 가깝게 압승을 거두었고
출처: You Tube
이후의 바둑 프로기사들과의 게임에서
전승을 거두면서 바둑계에
알파고 스타일이라는 신조어를 만들어냈다.
하지만 정작 청허는 물론 많은 세계의 석학들을
뒤로 자빠지게 만든 창조물이 있으니
이름 하여 알파고 Zero의 등장이다.
출처: GDNET
알파고가 바둑이라는 게임에 특화되어
창조된 인공지능 프로그램이었다면
이 알파고 Zero는 바둑은커녕 완전한
무지 상태를 뜻하는 Zero 상태에서
전혀 새로운 알고리즘을 장착했는데
바로 Deep Learning,
Machine Learning 이라는 능력을 갖추었다.
사용된 CPU도 지금 기준으로 보면
그다지 특별하지 않았지만
바로 스스로 학습하는 능력을
갖추었다는 것이 굉장한 화제 거리였다.
이 알파고 Zero의 Self-Deep-Machine Learning을
작동한지 일주일이 채 지나기도 전에 맞붙은
알파고와의 바둑대결에서
100:0이라는 참으로 믿기 힘든 스코어로
압도적 우위를 보였고
실제 그 이후에도 계속
자기진화를 거듭하고 있다.
과연 어디까지 발전할지는
이미 인간의 예측능력을 훨씬 넘어서고
있다고 보는 것이 타당할 것이다.
세계의 석학들은 드디어
TED나 기타 시사 Talk Show에서
인공지능이 단순한 연산능력 뿐만 아니라,
판독, 추리, 제조, 판단, 지시,
복잡한 알고리즘 측면에서조차
인간을 능가하는 것은 이미 기정사실화 하면서
어떻게 하면 인공지능과 인간의 공존이
가능한지에 대한 철학적, 인문학적 개념에서
자신들의 생각과 사상을 펼쳐내고 있다.
여기서 주목을 끄는 것은
알파고 시리즈의 학습시스템에 대한
알고리즘과 채용한 학습능력에 대한 개념인데
워낙 전문적인 용어들은 어렵기도 하거니와
실질적인 본 논제의 초점에는 맞지 않으므로
상세한 설명은 생략하겠지만
정책 망(Policy Network)과
가치 망(Value Network)의 연결 시스템
Policy Network의 개념도
Value Network flow chart
즉 신경망은 알파고 Zero 이전에 나온
Alpha Go – Elo 가 사실상 시초였고,
그 다음이 이 세돌 9단과 대결을 벌인 Alpha Go – Lee,
그리고 그 이후에 더 진보된
Alpha Go – Master 버전에서는
이러한 신경망을 통합하여 사용했는데
이 Alpha Go – Zero는 최초의 학습에
필요한 기본자료 즉 바둑이라면
아주 기초적인 Rule만 입력하고
나머지는 스스로 학습하게끔
Logic화 된 것이라는 커다란 차이가 존재한다.
물론 이전의 알파고 시리즈에 사용된
정책 망과 가치 망을 하나의 Network로
연결한 신경망을 갖추었음은 물론이다.
즉, 쉽게 설명하자면 이전의 알파고 시리즈는
지도학습 시스템이었다면
알파고 제로는 자가 강화학습 시스템,
다시 말해 스스로 기본원칙을 바탕으로
논리적으로 최적의 해결책을 찾아가는 것이다.
이런 인공지능이 고도로 발전에
발전을 거듭한다면
그 동안 인류가 풀지 못했던
수 많은 난제들의 해결은 물론이고
미래 과학문명을 상상을 초월하는
속도로 발전시키는 원동력이 될 것이 틀림없기에
비약적인 인류문명의 발달을 이끌어낼 수 있겠지만
반대급부로 인간이 과연 인공지능을 주도할 것인지,
인공지능이 인간을 주도할 것인지에 대한
아직은 구체적이지 못한 막연한 두려움도 있고
어쩌면 인간이 스스로 개발한
인공지능에 의해 멸망할 수 있다는
암울한 시나리오도 나오고 있다.
영화를 통해서 그런 과학소설적인
요소들이 많이 소개되어 왔고
Terminator 같은 영화는 오락적 요소를
가미했긴 했지만 분명 그런 시대가 올 수
있음을 웅변적으로 알려주고 있다.
동양과 서양에서는
무한에 가까운 개념을
숫자의 표현으로 나타내고 있는데
우선 동양의 수에 대한 개념은
일, 십, 백, 천, 만, 백만, 억, 조, 해, 경,
자, 양, 구, 간, 정, 재, 극, 항하사,
아승기, 나유타, 불가사의, 무량수 또는
무량대수의 개념으로 전개하고 있고
억에서부터는 만 배의 값으로 상승하고 있다.
한편 서양에서는
Ten, Hundred, Thousand, Million,
Billion, Trillion, Quadrillion, Quintillion,
Sexillion, Septillion, Octillion, Nonillion,
Decillion, Undecillion, Duodecillion,
Tredecillion, Quattuordecillion,
Quindecillion, Sexdecillion,
Septendecillion, Octodecillion,
Novemdecillion, Vigintillion, Googol,
Centillion, Googolplex, Googolplexian으로
이어지는 수의 체계를 가지고 있고
백만 단위부터는 곱하기 천배의 값으로 전개된다.
하지만 아직도 무한을 표현하기에는
턱없이 부족하다.
그래서 10의 몇 승이라는 간단한 표현으로
무한에 도전하는데
현재까지 나타난 가장 큰 숫자의 개념은
끈 이론(String Theory)에서 언급하는
존재 가능한 차원의 숫자(즉 존재 가능한 우주의 숫자)를
10의 500승으로 표현한 것이다.
그 어떤 동서양의 숫자개념으로도
이 10의 500승개를 표현할 수는 없으니
가히 무한대에 가깝게 언급되고
실제 계산상으로 나오는 숫자라고 하겠다.
칼라비 야우 모형도- 가능한 모형숫자가 10의 500승개가 된다
그러나 여전히 무한을 표현할 수는 없으니
욕 나온다고 8의 숫자를 옆으로 넘어뜨리는
만행(^^)으로 무한대를 표현하고 있다.
어쩌면 이 초 인공지능은
이 개념을 해결해 줄 수 있을지도 모르며
우주의 끝은 어떤 모습이며
우주의 운행원리에 대한
가장 합리적인 표준모델을 제시할 수도 있을 것이며
우주의 기원과 다중우주의 실체적 계산을
실행할지도 모르며
인류의 문명단계를
현재의 카르다쇼프 문명수준 0.7에서
2.0 이상의 범 우주, 범 은하계 차원으로
이끌어 갈 기술적 혁명을
이끌어낼 수도 있을 것이며
다이슨 구의 모형 예상도, 항성의 에너지를 거의 100% 활용할 수 있는 방법이다
지구온난화, 자원의 고갈,
인구폭발과 같은 인류가 해답을 찾지 못한
환경적인 이슈에 대해서도 통쾌한
방법을 제시할 수도 있을 것이다.
리만 가설과 같은 난해한 과제와
M = PXQ라는 방정식에서
P와 Q는 Prime Number
(소수: 자신의 값으로만 나누어지는 수,
예, 1, 3, 7, 13, 17, 23, 29와 같은 숫자를 의미한다)의
모든 값을 쉽게 해결할 수도 있을 것이며
영원히 이어질 것 같은
원주율 π의 값을 절삭하는 수준을
결정해 줄 수 있을지도 모른다.
태양이나 풍력, 조력의 에너지원을
가장 효율적으로 활용하는
기술적 단초를 제시할 수도 있고
어쩌면 현재까지도 제대로
이해하는 과학자가 없다는 양자역학을
통쾌하게 풀어낼 수도 있을 것이며
원자의 세계의 궁극적 값인
플랭크 상수의 세계로 인간의
감지능력을 이끌어 줄 수도 있을 것이며
난치병의 근본적 박멸 방법과
지구환경을 가장 최적의 상태로
유지해주는 방법 및 인간 수명의
무한한 확장을 보장하는 기술도
창조해 낼 수 있을 것이다.
그리고 이런 인공지능의 초월적 능력에
지금 상용화가 한참 진행 중인
양자컴퓨터의 힘을 보탠다면
무한한 자기강화학습능력에
가장 문제가 되는 속도의 문제가지 해결됨으로써
비로소 인류는 새로운 종(種)의
탄생을 목도하게 될지도 모른다.
양자컴퓨터에 대한 이야기는
별도의 기회를 통해 상세하게 언급하겠지만
그 개념 자체만으로도 어쩌면
인공지능의 파급효과를 훨씬 능가하는 파괴력으로
인간문명의 수준을 송두리째 바꾸고
도약하게 하는 힘을 지니고 있다.
다만 가동시키기 위한 조건이
워낙 까다롭고 어디로 튈지 모르는
양자의 제어 기술이 필요하기에
상당기간 동안은 보조적인 수단으로만 활용될 것이다.
여기에 세계적 미래문명예측의
아이콘 역할을 해 왔던
MIT Media Lab의 Nicholas Negreponte나
Google의 미래 학자이자 기술이사인
Ray Kurzweil이
현재 시점에서 불과 30년도 지나지 않아
인류문명, 인간가치의 Singularity(특이점)이
반드시 온다고 예측하고 있는데
이 특이점은 초 지성을 갖춘
인공지능이 세상의 모든 관리를 담당하고
인간과 컴퓨터의 공유 Up Load를 통해
의식과 정신, 영혼의 세계에 이르는
경계가 허물어지고 통합되는 세상을 이야기 한다.
즉, 예를 들면 청허의 정신적 정보가
컴퓨터에 업로드 되고
의식을 영속적으로 가져갈 수 있는 시기가 되어
형이상학 측면에서는
자신의 무한 복제를 통한 영생, 육체는
지속적 생Bio Tech화로 의식과
정신적 정보만 갈아타면서 무한한
생을 즐길 수 있다는 것이다.
이미 Tesla의 Elon Musk가 시작한
Neuralink라는 뇌 속에 전극을 이식하여
모든 것을 스마트폰에 연결하고
제어하는 기술이 아직은 기초단계지만
성공적으로 진행되고 있다는
최신뉴스를 보면 한편으로는
소름이 돋을 지경이다.
그러면 이러한 자명하게 일어날
미래세계에서 인간은 과연 어떻게 대응하고
무엇을 준비해야 하며
지금 당장 본인 스스로 해야 할 것은
무엇인가에 대한 깊은 성찰과 고뇌가
시급하게 이루어지고 토론하며
자신만의 정체성과 인식적 정신적 체계를
갖추어 나가야 할 시기가 틀림없으며
이에 대한 이야기는 다음 편에서
상세하게 조목조목 따져 나가보기로 하자.
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