기계의 생각법
기계는 어떻게 생각하고 학습하는가.
이 책을 소개하기에 앞서 인간의 지능과 지혜에 대해 이야기를 먼저 해본다. 개인적으로 어떤 의미에서 기계가 인간을 뛰어넘게 되기까지 상당한 시간이 걸리던가 그런 날이 오지 않을지도 모른다는 생각이 든다. 지혜, 배움, 혹은 학습 등으로 인간이 영리해지기까지는 어느 정도의 시간이 걸리지만 그 한계는 끝이 없다. 그러나 대부분의 사람들이 사회에 적응하고 돈을 벌며 가정을 이루는 수준에서 머무른 다음 더 이상 나아가지 못한다. 필자는 그 이유를 실패를 두려워하는 것에 있다고 생각한다. 실패하지 않으려면 자신이 지금까지 했던 익숙한 것만 매번 반복해야 한다. 즉 발전의 가능성이 없다. 실패 그 자체는 나쁘지 않지만 그걸 대하는 태도에서 큰 차이가 있다. 실패에서 무언가를 발견하는 일부의 사람이 있고 다시는 그 과정을 되풀이하지 않으려는 대부분의 사람들이 있다.
기계 혹은 인공지능은 정확함을 추구한다. 빅데이터를 기반으로 통계 과정을 거쳐 최대한 정확한 결과를 내놓으려고 한다. 기계는 실패라는 개념 자체를 모를뿐더러 실패에서 무언가를 발견하지도 못한다. 책을 읽는 과정은 어떤 의미에서 보면 작은 실패다. 즉 그 시간이 생산적이지 않으며 밥을 만들어주지도 않지만 수많은 시간을 들여서 얻을 수 있는 경험치와 지혜를 부여해준다. 그 속에서 방법론까지 얻을 수 까지 있다. 위대해질 가능성이 있는 인간은 실패로 자신의 생각 노선을 끊임없이 변화시킬 수 있는 사람이며 이는 기계와 결정적인 차이이기도 하다.
기계는 어떻게 생각할까. 인간이 생각하는 것과 기계가 생각하는 법은 다르다. 인공지능이나 스마트시티 등에 관심이 많은 편이라서 관련 책이 있으면 자주 보는 편이다. 알파고가 바둑에서 이겼지만 우리는 인공지능이라고 부르지는 않는다. 바둑 하나만을 위해 수많은 컴퓨팅이 동작하고 전력을 사용하며 딥러닝 방식으로 사고한다고 하지만 그것은 통계의 승리였다.
책에서 언급하는 인공지능의 방법은 그 개념이 처음 나오고 나서 지금까지 언급된 혹은 시도된 인공지능의 이론들이 담겨 있다. 그런데 그런 방법론들을 생각이라고 할 수 있을까. 인간은 두 가지의 생각 방식을 절충하여 행동을 결정한다. 시간이 걸리지만 이성적인 방식으로 사고하고 바로 앞에 있는 것을 자신도 모르게 행하는 충동적 인방식으로 행동하는 것이다. 사람의 성향에 따라 한쪽이 더 크기도 하고 다른 한쪽이 작기도 하다. 기계는 과연 그 차이를 언제 이해할 수 있을까.
생각해보면 지금까지 인공지능이라고 하면 인간이 만들어 놓은 일들 혹은 수학적 성과, 게임 등을 어떻게 인간처럼 행하는데 초점이 맞추어져 있다. 그리고 머신이 가진 특성상 상당히 빠르고 정확한 것도 사실이다. 알파고가 이세돌을 이길 있는 알고리즘에는 정책망에 인간 전문가가 둔 약 3,000 만수의 데이터베이스를 통해 가능한 수의 순서를 예측하고 이는 가치망 입력하는데 몬테카를로 트리 탐색 알고리즘에 시뮬레이션한다. 그 결과 인간이라면 두지 않았을 곳에 두고 승리를 한다. 이세돌은 인간이기에 자신이 지금까지 두어온 안정적인 수를 놓고 실패를 회피했다.
책을 읽으면서 인간과 기계의 결정적인 다른 점을 생각해 보았다. 그건 바로 이기적인 속성이다. 우선 사람은 자신을 중심으로 모든 것을 판단하는 경향이 있다. 나에게 이득이 되는 일, 이득이 되는 행동에 기반하여 행동하면서 균형을 잡는다. 그리고 그 결과 조금 더 머리를 사용하고 때론 공부도 한다. 기계는 어떨까. 만약 인공지능이 인간과 가까워지는 모습을 가지기 위하려면 그런 성향을 만들어야 더 진화할 이유가 생긴다. 그런데 그렇다면 인간에게는 위협적인 존재가 되지 않을까.
인공지능이 도입될 가장 빠른 분야 중 자율주행차가 있다. 멀지 않은 미래에 자율주행차가 도로에서 주행을 할 수 있을 것이라는 것에는 모두들 동의를 하지만 그 차가 과연 양심을 가질 수 있는지와 윤리적일 수 있는지가 계속 논의된다.
1. 자율주행차는 항상 인신사고보다 재물 사고를 택해야 한다.
2. 자율주행차는 인간을 연령, 인종과 같은 유형에 기반해 차별해서는 안된다.
3. 자율주행차의 제조사는 인간 운전자가 예를 들어 이메일 확인을 위해서 운전대에서 손을 뗀 이후에 충돌이 일어난 경우 그 충돌에 대해 배상책임이 있다. - 도브린트
일명 킬러 봇이라는 로봇이 인공지능에 의해 움직이기 시작했다. 2016년에 호주의 그레이트 배리어 리프에서 산호를 망가뜨리는 불가사리를 없애기 위해 투입된 코츠봇은 인간의 개입 없이 목표물을 선택하고 치명적인 무기를 사용할 수 있다. 지금까지 나온 가장 발전된 자율형 무기 시스템중 하나다. 그런 로봇이 대상을 인간으로 한다면 어떻게 되는가. 물론 위험한 전장에서 기계가 할 수 있는 일은 적지 않을 것이다. 기계는 전쟁을 단순하게 만들지 않는다고 한다. 기계가 인간을 닮아가기 때문이다.
책에서 언급하는 인공지능이 상당수의 인간의 직업을 대체하기 위한 직업으로 세 가지를 꼽고 있다. 지금 한참 이슈가 되고 있는 택시운전사, 속기사, 애널리스트라고 한다. 필자는 로봇이 산업현장이나 일자리에서 같이 일하기 시작한다면 생각보다 많은 이슈가 만들어질 것이라고 생각하고 있다. 예를 들어 상당히 비싼 로봇을 임대의 형태로 자영업자나 산업현장에 대여를 하고 그 비용을 받아가는 일종의 다른 형태의 파견회사가 만들어지고 그 효율이 높을 경우 인간이 벌 수 있는 소득의 한계를 그을 것이다. 이는 지금 외국인 근로자와의 일자리문제, 소득등과 다른 양상으로 전개될 것이며 20년 이내로 도래할 것이라고 생각된다.
미래의 인공지능은 인간 유사도와 의식 수준에 따라 인간과 유사한 비 의식적 AGI(Artificial general intelligence), 검증 불가 비 의식적 AGI, 인간과 유사한 의식적 AGI, 검증불가 의식적 AGI, 초의식, 초지능 등으로 구분된다. 책은 이론적인 이야기부터 비약적으로 발전했던 인공지능과 그 활용분야, 문제의식 제기 등 많은 내용이 담겨 있어 관심이 있는 사람들에게는 도움이 될만한 책이다.
