2. 인공지능에게 가장 어려울 것?
왜 감성 컴퓨팅(Affective computing)인가?
2016년 3월13일, 역사깊은 날을 뒤로하고 정확히 하루 뒤 3월 14일 필자는 훈련소에 입소한다. 2년의 시간동안 성실하게 군 복무를 하며 머리로는 앞으로 진로와 인생에 대해서 고민한다. 상대적으로 생각할 시간이 많아 앞으로의 인생과 진로를 생각하는데는 큰 도움이 된다.
원래 공부하던 전공은 재료공학 이었다. 물론 흥미로운 전공이다. 그러나 이 연구를 평생해서 인류에 무언가 의미 있는 연구를 하거나 큰 공헌을 할 가능성은 크게 높아보이지 않았다. (당시에 생각은 그랬다.) 만약, 앞으로 공부를 하고 연구를 해서 알파고와 같은 프로젝트에 공헌할 수 있는 기회가 생긴다면 어떠한 부분 인류의 역사에 공헌할 수 있을 것이라고 생각이 들었다.
뇌과학.
2018년 3월 복학을 하며 새로운 분야로 뇌과학(뇌-마음-행동)을 복수전공으로 하겠다고 마음을 먹고 공부를 시작한다. 뇌과학과 심리학, 컴퓨터 공학등 다양한 전공을 엮은 연계전공으로 2010년에 생긴 비교적 신설 전공이다. 컴퓨터 공학만을 공부하기 보단 인간의 뇌와 함께 컴퓨터 공학을 공부하면 인공지능을 남들과는 다른 시야로 접근할 수 있을 것이라고 생각했다.
그렇게 주로 인간의 뇌의 구조와 기능 등에 대한 공부를 하고, 아주 간단한 인공지능에 대한 개념을 배웠다.
인간의 뇌에 대해서 공부를 하면서 느낀 것은 의외로 간단하다.
인간은 이성적, 합리적이기 보다 감정적이다.
누군가에게 뻔할 수 있는 이 문장이다. 하지만 중학교 때부터 과학을 좋아했고, 과학고를 다니며 과학을 종교에 가깝게 숭배했던 필자에게 이 깨달음은 큰 깨달음 이었다. 과학을 깊게 공부하면 만물의 진리를 깨우칠 수 있을 것이락 믿으며 언제나 이성을 우선시 했던 고등학교 시절의 생각은 손쉽게 깨졌다.
사실, 양자역학을 공부하면서 과학을 통해 결정론 적으로 사고할 수 없음을 공부한 것도 큰 부분이다. 불확정성의 원리로 인해 어떠한 것은 아무리 과학이 발전한들 동시에 측정할 수 없는 것이 존재한다는 것을 배운 것이다.
다시 지난 번의 포스팅으로 돌아가보자. 필자는 고등사고의 가능이 인간의 근원이라고 생각했었다. 동물과 인간을 구별짓는 가장 큰 잣대로 철학적 이성적 사고를 뽑았던 것이다. 당시 알파고의 등장이 필자에게 충격적인 이유는 바로 그 인간의 근본을 벌써 추월당한 느낌이었기 때문이다. 혹자는 겨우 바둑에서 인공지능에게 진 것을 가지고 왜 이렇게 난리냐고 이야기 할 수도 있다. 그러나 어린시절 방학 기원에 나가 아침 9시부터 6시까지 자발적으로 바둑을 공부며 프로바둑기사를 준비했던 필자에게 바둑의 상징성은 컸다. 바둑을 인간의 이성적 고등사고의 집합이라고 여겼다. (고백한다. 필자는 Drama Queen이다. 작은 것에 큰 상징성을 부여하는 것 좋아한다.)
이미 인간의 이성의 영역이 추월당한 상황에서 필자가 앞으로 공헌 할 수 있는 부분이 과연 무엇이 있을까? 라는 고민을 했던 것이다.
특이점
더불어 인공지능은 어쨋든 발전할 것이고, 앞으로 언젠가 특이점은 올것이라고 생각한다.
Singularity: Technological creation of super intelligence.
They argue that it is difficult or impossible for present-day humans to predict what human beings' lives would be like in a post-singularity world.
출처: Ray Kurzweil, The Singularity is Near, pp. 135–136. Penguin Group, 2005.
특이점 - 초인공지능의 기능적 발현, 학자들은 현재 인간이 특이점 이후의 세상을 예상하기는 어렵거나 불가능하다고 주장한다.
쉽게 말해 인공지능이 엄청나게 발전하여 인간보다 조금 나은 수준이 아니라, 인간보다 스케일이 다르게 발전하는 순간을 말한다. 2040~50년에 그 시기가 올 것이라고 주장하는 학자도 있고, 그보다 훨씬 이후에 올것이라고 주장하는 학자도 있다. 그리고 그것이 유토피아가 될 것이라고 생각하는 학자와 디스토피아가 될 것이라고 생각하는 학자로 나뉜다.
그러나 대부분의 전문가들이 동의하는 의견은 언젠가는 분명히 특이점에 도달할 것이라는 것이다.
감정
어쨋든 결과적으로 특이점은 올 것이고, 그것을 막을 수 없다면 한 인간으로서 내가 할 수 있는 것은 무엇일까 고민했다. 어차피 올 특이점이라면 인간에게 이로운 방향으로 만들어야 할 것이 아닌가?
또한, 인간의 뇌를 공부하면서 새로운 생각을 하게 되었다. 인간은 이성적이기보다 감정적이기에, 인간에게 있어 더 중요하고 복잡한 것이 감정이라고 생각하게 되었다.
그래서 인공지능과 관련된 연구를 하되 감정과 관련된 연구를 해야겠다고 다짐했다. 감정은 인공지능이 인간의 무언가 중 이해하기에, 그리고 인간을 따라잡기에 가장 어려운 부분일 것이다.
그래서 인간의 감정을 연구하는 인공지능과 관련된 무언가를 공부하고 연구하고 싶었다.
감성컴퓨팅(Affective computing)
그래서 현재 필자가 공부하고, 연구실에서 인턴을 하며 연구에 참여하고 있는 분야가 바로 Affective computing 이다.
출처: Affective computing 수업자료, by Guoying Zhao1995년 Roz Picard 교수의 소개로 처음 세상에 알려졌으며 1997년 저서를 통해 더욱 널리 알려진다. 처음소개될 당시 "감정과 관련된, 감정에 의해 발생하며, 감정에 의도적으로 영향을 주는 연산"으로 정의 되었다.
구체적으로는 표정을 통해 인간의 감정을 분석하는 Facial expression analysis, 목소리를 통해서 분석하는 Emotion speech recognition. 목소리 분석과 함께 그 내용으로 분석하거나 인간이 작성한 텍스트를 통해 분석하는 Sentiment analysis(In natural language processing, 자연어처리)등이 그 예이다.
https://www.youtube.com/watch?v=y9i4YGtO2ig
https://www.youtube.com/watch?v=7OcLybBZH40
위와 같은 사례들이 대표적인 감성컴퓨팅분야에서 facial expression analysis 사례라고 볼 수 있다. 인간의 얼굴을 보고 중요한 포인트를 뽑아서, 그를 통해 감정을 분석하는 것.
이제 인간의 감정도 인공지능을 통해서 알아내고, 그를 통해 실제 광고의 피드백이나 다른 IOT와의 연결에서 사용할 수 있다. 이 기술이 갈 미래는 무궁무진 하다.
이어서.
같이보면 좋은 글.
https://brunch.co.kr/@geonahn/108
