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1강

[강연] 뇌와 하나된 AI, 브레인 3.0 - AI와 뇌공학이 바꿀 인류의 미래 _ by임창환 | 2020 가을 카오스강연 'Ai X' 1강 | 1강

뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)는 우리 뇌에서 발생하는 신호를 분석하여 외부 기계를 제어하거나 의사소통을 가능하게 하는 일종의 '뇌 번역기' 기술입니다. 뇌파를 흔히 '뇌의 목소리'라고 부르는데, BCI는 이 복잡한 신호를 해독하여 우리가 이해할 수 있는 형태로 변환합니다. 이는 단순히 기계를 움직이는 것을 넘어 인간의 뇌 상태를 파악하고 외부 세계와 연결하는 혁신적인 통로가 됩니다. 현대 과학은 이러한 뇌의 목소리를 더 정밀하게 듣기 위해 인공지능 기술을 적극적으로 도입하고 있으며, 이를 통해 인간 인지 능력의 한계를 극복하려는 시도를 지속하고 있습니다. 인공지능은 인간의 뇌 구조를 모방하며 발전해 왔습니다. 대표적인 알고리즘인 합성곱 신경망(CNN)은 인간 시각 피질의 계층적 정보 처리 과정을 닮아 있어, 선과 형태를 거쳐 사물을 인식하는 단계별 구조를 가집니다. 최근에는 이러한 AI 모델을 역으로 활용해 뇌의 청각 정보 처리 메커니즘을 밝혀내기도 했습니다. MIT 연구팀은 인공지능이 소리를 분류하는 과정에서 인간과 유사한 오류 패턴을 보인다는 점을 발견했으며, 이를 통해 뇌가 최적의 성능을 내기 위해 이미 가장 효율적인 신경망 구조로 작동하고 있음을 증명했습니다. 뇌공학의 오랜 숙원 중 하나는 인간의 꿈이나 상상을 시각화하는 것이었습니다. 과거에는 동물의 시각 중추에 전극을 삽입하는 방식이었으나, 이제는 fMRI와 인공지능을 결합해 비침습적으로 뇌 속 이미지를 복원하는 수준에 이르렀습니다. 일본의 연구진은 피실험자가 꿈을 꿀 때의 뇌 활동 데이터를 분석해 꿈속에 등장한 사물을 70% 이상의 정확도로 맞히는 데 성공했습니다. 이는 인공지능이 뇌 신호라는 복잡한 데이터를 학습하여 인간의 내밀한 정신 활동을 구체적인 영상 정보로 번역해낼 수 있음을 보여주는 놀라운 사례입니다. 언어 재활 분야에서도 뇌공학은 혁신적인 변화를 예고하고 있습니다. 입 모양만으로 말을 인식하는 무성 언어 인식을 넘어, 이제는 말하는 상상만으로 음성을 합성하는 기술이 연구되고 있습니다. 뇌에서 발성을 담당하는 운동 영역의 신호를 딥러닝으로 분석하면, 실제 조음 기관의 움직임을 추정하여 소리를 만들어낼 수 있습니다. 이러한 기술은 성대 손상이나 마비로 인해 대화가 어려운 환자들에게 새로운 목소리를 찾아줄 수 있는 희망이 됩니다. 인공지능은 뇌의 미세한 전기 신호를 정교한 언어로 바꾸는 가교 역할을 수행하며 인간의 소통 능력을 회복시킵니다. 뇌의 작동 원리는 다시 인공지능의 성능을 비약적으로 높이는 영감이 됩니다. 공간을 인식하는 '격자 세포'의 원리를 모방한 AI 에이전트는 기존 모델보다 훨씬 뛰어난 경로 탐색 능력을 보여주었으며, 인간처럼 지름길을 찾아내는 전략을 스스로 학습했습니다. 또한 신경 세포를 보조하는 '성상교세포'의 역할을 인공 신경망에 적용하려는 시도도 이어지고 있습니다. 뇌과학의 발견이 인공지능의 구조적 한계를 돌파하는 열쇠가 되는 셈입니다. 이처럼 뇌와 AI는 서로의 비밀을 풀고 성능을 보완하며 함께 진화하는 공생 관계를 형성하고 있습니다. 일론 머스크의 '뉴럴링크'로 대표되는 브레인 3.0 시대는 뇌와 컴퓨터의 완벽한 결합을 꿈꿉니다. 두개골 내에 미세 전극을 삽입하여 뇌 신호를 무선으로 주고받는 이 기술은 인지 능력 강화와 기억력 향상을 목표로 합니다. 마치 라식 수술처럼 간편하게 뇌에 칩을 심어 외부 클라우드와 연결되는 미래는 더 이상 공상 과학 영화 속 이야기가 아닙니다. 물론 복잡한 '뉴럴 코드'를 완벽히 해독해야 하는 과제가 남아 있지만, 기술의 발전 속도는 인류가 예상한 것보다 훨씬 빠르게 뇌와 디지털 세계의 경계를 허물고 있습니다. 하지만 뇌공학의 궁극적인 지향점은 인간의 지능을 인위적으로 높이는 것보다 소외된 이들을 돕는 데 있습니다. 알츠하이머 환자의 기억을 돕기 위한 '해마 칩' 개발이나 시각 장애인을 위한 인공 망막 기술이 그 대표적인 예입니다. 기술 남용에 따른 윤리적 우려와 사회적 격차에 대한 논의는 반드시 필요하지만, 뇌공학이 질병과 장애라는 고통을 덜어줄 강력한 도구라는 점은 부정할 수 없습니다. 인공지능은 인간과 대립하는 존재가 아니라, 뇌의 신비를 밝히고 삶의 질을 높이는 든든한 동반자로서 우리 곁에 머물게 될 것입니다.

임창환

뇌인지과학

2강

[강연] 수학을 통하여 세상을 3차원으로 보는 법 _ by현동훈 | 2020 가을 카오스강연 'Ai X' 2강 | 2강

인공지능이 세상을 이해하는 방식은 데이터를 수집하고 처리하는 과정에서 결정됩니다. 영화 속 터미네이터처럼 인간과 유사한 하드웨어를 통해 직접 시각 정보를 받아들이는 인공지능이 있는가 하면, 자비스처럼 형체 없이 네트워크상의 방대한 데이터를 분석하는 유형도 존재합니다. 이들의 공통적인 과제는 수집된 평면적인 정보를 바탕으로 우리가 사는 입체적인 세상을 어떻게 정확하게 파악하느냐는 점입니다. 특히 물리적 실체를 가진 인공지능이 세상과 상호작용하기 위해서는 단순한 데이터 처리를 넘어 공간을 인지하는 능력이 필수적으로 요구됩니다. 인간이 세상을 3차원으로 인식하는 근본적인 원리는 양안 시차에 있습니다. 왼쪽 눈과 오른쪽 눈은 서로 다른 위치에서 사물을 바라보기 때문에 망막에 맺히는 상에는 미세한 차이가 발생합니다. 뇌는 이 양안 시차를 바탕으로 사물과의 거리를 계산하며, 이는 수학적으로 삼각형의 닮음비를 이용한 방정식으로 모델링할 수 있습니다. 생후 5개월 된 아기가 물체를 잡기 위해 손을 뻗는 행위조차 머릿속에서 복잡한 기하학적 계산이 실시간으로 이루어지고 있음을 시사하며, 이는 시각 지능의 기초가 됩니다. 이러한 인간의 입체 지각 원리는 현대의 3D 기술로 고스란히 이어집니다. 입체 안경이나 3D TV는 왼쪽 눈과 오른쪽 눈에 인위적으로 서로 다른 영상을 전달하여 뇌가 착각을 일으키게 만듭니다. 사물이 가까울수록 양안 시차를 크게 만들고, 멀수록 그 차이를 줄이는 방식을 통해 평면적인 화면에서도 깊이감을 느끼게 하는 것입니다. 이는 인간의 생물학적 메커니즘을 수학적 알고리즘으로 재현한 대표적인 사례로, 인공지능이 공간을 학습하는 과정에서도 이와 유사한 논리적 구조가 적용됩니다. 컴퓨터가 평면 이미지를 통해 공간을 이해하기 위해서는 영상 왜곡을 보정하는 수학적 과정이 선행되어야 합니다. 카메라가 비스듬한 각도에서 찍은 사진 속 타일은 실제로는 사각형이지만 이미지상에서는 일그러진 형태로 나타납니다. 이때 평행한 두 직선이 지평선에서 만나는 소실점의 원리를 이용하면, 왜곡된 이미지를 다시 평면으로 펼치는 함수를 만들 수 있습니다. 지평선을 무한대로 보내는 수학적 변환을 통해 컴퓨터는 2차원 사진 속에서 실제 사물의 형태와 위치를 추정할 수 있는 기초 체력을 갖게 됩니다. 두 개 이상의 카메라를 사용하는 스테레오 비전은 더욱 정밀한 공간 정보를 제공합니다. 이를 위해서는 각 카메라의 위치와 각도를 일치시키는 캘리브레이션 과정이 필요하며, 수학자들은 이를 3x4 행렬로 표현하여 계산합니다. 가장 어려운 과제는 서로 다른 사진 속에서 같은 지점을 찾아내는 대응점 문제입니다. 수백만 개의 픽셀 중에서 동일한 위치를 찾는 과정은 엄청난 계산량을 요구하지만, 에피폴라 기하학이라는 수학적 원리를 적용하면 탐색 범위를 직선 하나로 좁혀 계산 효율을 획기적으로 높일 수 있습니다. 계산된 3차원 좌표들은 수많은 점이 모인 포인트 클라우드의 형태로 나타납니다. 하지만 이 점들만으로는 사물의 매끄러운 표면을 표현하기에 부족하며, 데이터 수집 과정에서 발생한 노이즈로 인해 표면이 거칠게 보일 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 수학적 최적화 기법을 동원하여 노이즈를 제거하고 점들을 삼각형 면으로 연결하는 표면 복원 작업이 진행됩니다. 법선 벡터를 활용해 면의 방향을 결정하고 각진 부분을 부드럽게 다듬는 과정을 거치면, 비로소 컴퓨터 속에 실제와 유사한 3차원 모델이 완성됩니다. 더욱 정교한 복원을 위해 레이저 스캐닝과 같은 기술이 활용되기도 합니다. 레이저를 쏘아 반사되어 돌아오는 시간을 측정하거나 인위적인 패턴을 투사함으로써 대응점 문제를 물리적으로 해결하는 방식입니다. 미켈란젤로의 조각상을 디지털로 복원하는 대규모 프로젝트에서도 이러한 기하학적 원리와 정밀한 스캐닝 기술이 결합되어 역사적 유물을 완벽하게 재현해냈습니다. 결국 기하학은 인공지능이 평면의 한계를 넘어 입체적인 세상을 인지하고 구현하게 만드는 가장 강력한 도구이자 언어라고 할 수 있습니다.

현동훈

수학

3강

[강연] 게놈데이터를 이용한 정밀의학 _ by이세민 | 2020 가을 카오스강연 'Ai X' 3강 | 3강

정밀 의료는 기존의 획일적인 치료 방식에서 벗어나 환자 개개인의 특성에 맞춘 최적의 의료 서비스를 제공하는 패러다임입니다. 이는 환자가 보유한 유전체 정보뿐만 아니라 생활 습관, 가족력, 임상 정보 등 방대한 데이터를 종합적으로 분석하여 질병의 아형이나 인종적 특성에 따른 세분화된 치료를 가능하게 합니다. 이러한 정밀 의료의 핵심은 방대한 양의 데이터를 확보하고, 이를 기반으로 환자에게 가장 적합한 치료 전략을 정확하게 예측할 수 있는 시스템을 구축하는 데 있습니다. 방대한 고차원 데이터를 처리하기 위해 최근 의료 분야에서는 기계 학습 알고리즘을 적극적으로 도입하고 있습니다. 기계 학습은 컴퓨터가 경험과 데이터를 통해 스스로 학습하고 성능을 개선하는 기술로, 정밀 의료에서 요구되는 복잡한 예측 모델을 설계하는 데 필수적입니다. 연구자가 제공한 데이터를 바탕으로 학습된 모델은 새로운 환자 데이터가 입력되었을 때 기존의 학습 근거를 토대로 최적의 치료법이나 질병의 경과를 예측하며, 이는 의료진의 의사결정을 돕는 강력한 도구가 됩니다. 유전체는 한 생물종의 완전한 유전 정보 총합을 의미하며, 이를 읽어내는 기술은 생어 시퀀싱에서 시작해 차세대 염기 서열 분석(NGS)으로 비약적인 발전을 이루었습니다. 초기에는 인간 유전체 지도를 완성하는 데 13년이라는 긴 시간과 막대한 예산이 소요되었으나, 현재의 NGS 기술은 수십억 개의 염기 서열을 병렬로 빠르게 읽어낼 수 있어 데이터 생산량을 획기적으로 늘렸습니다. 이러한 기술적 진보는 개인의 유전체 정보를 저렴하고 빠르게 분석할 수 있는 토대를 마련했습니다. 암은 대표적인 유전체 질환으로, 세포 분열 과정에서의 복제 오류나 자외선, 흡연과 같은 외적 요인에 의해 축적된 유전 변이가 원인이 되어 발생합니다. 정상 세포가 암 유발 변이를 획득하면 사멸하지 않고 무한 증식하며 악성 종양으로 발전하게 되는데, 이 과정에서 발생하는 다양한 변이들을 파악하는 것이 치료의 핵심입니다. 연구자들은 대규모 암 유전체 프로젝트를 통해 수만 명의 환자 데이터를 분석함으로써 암 발생에 기여하는 핵심 유전자를 식별하고 이를 치료에 활용하고 있습니다. 인공지능은 암 유전체 빅데이터를 학습하여 특정 항암제에 대한 환자의 반응성을 예측하거나 개인 맞춤형 면역 항암제를 개발하는 데 활용됩니다. 특히 딥러닝 모델은 암세포의 유전 변이 정보를 분석하여 면역 세포가 암세포를 더 잘 인식할 수 있도록 돕는 신생 항원을 예측하는 데 탁월한 성능을 보입니다. 이러한 기술을 통해 개발된 신생 항원 백신은 실제 임상에서 피부암 환자의 재발을 막거나 완전 관해를 유도하는 등 정밀 의료의 가능성을 실무적으로 증명해내고 있습니다. 유전체 데이터의 활용은 암 치료를 넘어 정신 건강 영역으로도 확장되고 있습니다. 유전자의 발현 패턴과 유전체 메틸화 정도를 분석하는 후성유전체 데이터를 인공지능으로 분석하면 우울증 정도나 자살 위험도를 높은 정확도로 예측할 수 있습니다. 이는 부모로부터 물려받은 고정된 유전 정보가 아니라 외부 환경에 의해 변화하는 유전자 조절 메커니즘을 파악하는 것으로, 질병의 조기 진단과 예방적 차원에서의 정밀 의료가 정신 의학 분야에서도 중요한 역할을 할 수 있음을 시사합니다. 성공적인 정밀 의료를 위해서는 알고리즘의 고도화만큼이나 한국인 특성을 반영한 양질의 유전체 빅데이터 확보가 무엇보다 중요합니다. 인종마다 유전적 특성이 다르기 때문에 해외 데이터에만 의존할 경우 국내 환자에게 최적화된 진단을 내리는 데 한계가 있기 때문입니다. 현재 진행 중인 국가 바이오 빅데이터 구축 사업과 지역 기반의 유전체 프로젝트들은 한국인 특이적 변이를 체계적으로 분석하여 우리나라 의료 시스템에 최적화된 정밀 의료 시대를 앞당기는 초석이 될 것입니다.

이세민

생명과학

4강

[강연] 딥러닝으로 엘니뇨 예측하기 _ by함유근 | 2020 가을 카오스강연 'Ai X' 4강 | 4강

엘니뇨는 적도 태평양의 해수면 온도가 평년보다 0.5도 이상 높은 상태가 6개월 이상 지속되는 현상을 말합니다. 페루 어부들이 수온 변화로 물고기가 잡히지 않는 시기에 붙인 이름에서 유래한 이 현상은 단순한 지역적 변화를 넘어 전 지구적인 기후 시스템에 막대한 영향을 미칩니다. 엘니뇨가 발생하면 인도네시아와 호주에는 극심한 가뭄과 산불이 발생하고, 남미 지역에는 폭우와 홍수가 이어지는 등 이상기후가 빈번해집니다. 우리나라도 엘니뇨의 영향권에서 자유롭지 못하며, 겨울철 기온이 상승하거나 강수량이 증가하는 등 뚜렷한 기상 변화를 겪게 됩니다. 기후 예측은 내일의 날씨를 맞히는 것보다 훨씬 긴 시간 규모의 변화를 다루는 도전적인 과제입니다. 기존에는 지구를 격자로 나누어 구름, 강수, 해류 등 복잡한 물리 과정을 계산하는 수치 모델을 주로 사용해 왔습니다. 하지만 이러한 수치 모델은 수십만 줄의 코드로 이루어져 있어 실제 지구의 모든 프로세스를 완벽하게 구현하기 어렵습니다. 또한, 초기 상태의 아주 작은 차이가 결과에서 거대한 차이를 만들어내는 '나비효과'로 인해 예측 기간이 길어질수록 정확도가 급격히 떨어지는 한계가 있었습니다. 특히 6개월 이상의 중장기 예측은 기후학자들에게 여전히 어려운 숙제였습니다. 최근에는 이러한 한계를 극복하기 위해 인공지능, 특히 딥러닝 기술이 기후 예측 분야에 도입되고 있습니다. 엘니뇨 예측에는 이미지 인식에 탁월한 성능을 보이는 합성곱 신경망(CNN) 기법이 주로 활용됩니다. 엘니뇨는 특정 지점의 수온 변화뿐만 아니라 서태평양, 인도양, 대서양 등 전 지구적인 해수면 온도 분포의 상관관계를 파악하는 것이 중요하기 때문입니다. 2차원 또는 3차원 지도 형태의 데이터를 분석하여 복잡한 패턴 속에서 엘니뇨의 전조 현상을 찾아내는 인공지능의 능력은 기존 수치 모델이 놓치기 쉬운 미세한 신호들을 포착하는 데 매우 효과적이라는 사실이 증명되었습니다. 딥러닝 모델을 학습시키기 위해서는 방대한 양의 데이터가 필요하지만, 관측된 기후 데이터는 역사적으로 매우 한정적입니다. 엘니뇨는 1년에 단 한 번 발생 여부가 결정되기에 실제 가용 샘플은 170여 개에 불과합니다. 이를 해결하기 위해 연구자들은 '전이 학습'이라는 기법을 도입했습니다. 이는 수치 모델 시뮬레이션이 생성한 수많은 가상 엘니뇨 데이터를 먼저 학습시킨 뒤, 그 지식을 실제 관측 데이터에 적용하는 방식입니다. 비록 가상 데이터에 오차가 있더라도 기본적인 물리 메커니즘을 학습하는 데는 충분하며, 이를 통해 데이터 부족 문제를 해결하고 모델의 예측 성능을 획기적으로 높일 수 있었습니다. 딥러닝 기반의 예측 모델은 기존 수치 모델보다 훨씬 앞선 성능을 보여주었습니다. 기존 시스템이 약 1년 정도의 예측 신뢰도를 가졌다면, 인공지능 모델은 이를 18개월까지 연장하는 데 성공했습니다. 1년 반 앞을 내다볼 수 있다는 것은 사회적, 경제적으로 엄청난 가치를 지닙니다. 이상기후에 대비해 재난 방지 시스템을 정비할 충분한 시간을 확보할 수 있을 뿐만 아니라, 곡물 가격 변동에 선제적으로 대응하여 경제적 손실을 최소화할 수 있기 때문입니다. 실제로 1997년이나 2015년의 강력한 엘니뇨 사례에서도 딥러닝 모델은 매우 높은 정확도로 미래를 예측해 내는 성과를 거두었습니다. 인공지능의 예측 결과가 단순히 통계적 우연이 아님을 증명하기 위해 '히트맵' 분석 기법이 사용됩니다. 이는 인공지능이 데이터의 어느 부분을 중점적으로 보고 판단을 내렸는지 시각화하는 기술입니다. 분석 결과, 딥러닝 모델은 엘니뇨 발생 1년 전 서태평양의 따뜻한 해수 분포나 대서양의 특정 온도 패턴을 주목하고 있었습니다. 이는 기존 기후학계에서 밝혀낸 물리적 메커니즘과 일치하는 결과로, 인공지능이 엉뚱한 정보가 아닌 과학적 근거에 기반하여 결과를 도출하고 있음을 시사합니다. 이러한 설명 가능한 인공지능 기술은 블랙박스로 불리던 딥러닝 모델의 신뢰성을 높이는 핵심적인 역할을 수행합니다. 인공지능 기술은 이제 엘니뇨의 발생 여부를 넘어, 발생 위치에 따른 다양한 유형의 엘니뇨를 구분하는 단계까지 발전했습니다. 중태평양 엘니뇨와 동태평양 엘니뇨는 육지에 미치는 영향이 서로 다르기에 이를 정확히 구분하는 것은 매우 중요합니다. 앞으로 딥러닝 기법은 태풍의 강도 변화, 극한 강수, 장마 패턴 등 더욱 다양한 기후 현상을 예측하는 데 폭넓게 적용될 전망입니다. 인공지능은 기후학자의 자리를 대체하는 것이 아니라, 복잡한 지구 시스템을 이해하고 미래의 불확실성에 대비하는 강력한 도구로서 인류의 생존과 번영에 기여하는 동반자가 될 것입니다.

함유근

지구환경과학

5강

[강연] 컴퓨터비전과 딥러닝의 현재와 미래 _ by한보형 | 2020 가을 카오스강연 'Ai X' 5강 | 5강

컴퓨터 비전은 이미지나 비디오의 내용을 컴퓨터가 자동으로 이해하게 만드는 기술입니다. 과거에는 사람이 데이터의 특징을 직접 정의해 주어야 했지만, 딥러닝의 등장으로 인공지능이 스스로 데이터에서 중요한 정보를 추출하는 법을 학습하게 되었습니다. 특히 여러 계층으로 구성된 인공 신경망은 복잡한 시각 정보를 계층적으로 파악하며, 인간의 시각 체계를 모방하는 수준까지 발전했습니다. 이러한 기술적 도약은 기계가 세상을 바라보는 방식을 근본적으로 변화시켰으며, 단순한 데이터 나열을 넘어선 의미 있는 정보 추출을 가능하게 했습니다. 시각 정보를 처리하는 데 가장 핵심적인 도구는 합성곱 신경망(CNN)입니다. 이는 이미지 필터를 적용하듯 공간 정보를 보존하며 특징을 추출하는 방식입니다. 반면, 시간에 따라 변화하는 비디오나 음성 같은 시계열 데이터에는 순환 신경망(RNN)이 주로 사용됩니다. RNN은 이전 단계의 출력이 다시 입력으로 들어가는 구조를 통해 데이터의 흐름과 맥락을 파악합니다. 이 두 구조는 현대 컴퓨터 비전이 공간과 시간이라는 두 축의 정보를 정밀하게 이해할 수 있도록 돕는 기반이 되며, 다양한 시각적 태스크를 수행하는 핵심 엔진 역할을 합니다. 컴퓨터 비전의 대표적인 응용 분야로는 물체 검출과 의미론적 분할이 있습니다. 'YOLO'와 같은 알고리즘은 이미지 속 물체의 위치를 실시간으로 파악하며, 이미지 분할 기술은 각 픽셀이 어떤 사물에 해당하는지 정밀하게 구분해 냅니다. 이러한 기술은 자율 주행 자동차가 도로 상황을 파악하고 장애물을 피하는 데 필수적인 역할을 합니다. 인공지능은 이제 단순히 사물을 보는 것을 넘어, 장면 전체의 구조와 맥락을 파악하여 안전한 주행을 가능케 하는 지능형 시스템으로 진화하고 있으며, 이는 미래 모빌리티 산업의 핵심이 되고 있습니다. 최근에는 이미지와 언어를 동시에 다루는 기술이 주목받고 있습니다. 이미지의 내용을 문장으로 설명하는 이미지 캡셔닝 기술이나, 이미지에 대한 질문에 답하는 시각적 질의응답(VQA)이 대표적입니다. 또한 생성적 적대 신경망(GAN)은 가짜와 진짜를 구별하는 경쟁 과정을 통해 실제와 구분이 불가능한 고해상도 이미지를 만들어냅니다. 이는 인공지능이 단순히 정보를 수동적으로 인식하는 단계를 지나, 새로운 콘텐츠를 창조하고 인간과 고차원적인 소통을 나눌 수 있는 가능성을 보여주는 사례로, 예술과 산업 전반에 걸쳐 새로운 영감을 불어넣고 있습니다. 화질 개선 및 영상 처리 분야에서도 딥러닝은 놀라운 성능을 발휘합니다. 흑백 사진을 자연스러운 컬러로 복원하거나, 심한 노이즈가 섞인 이미지에서 원래의 형체를 찾아내는 기술이 실용화되었습니다. 또한 낮은 프레임의 영상을 부드러운 고프레임 영상으로 변환하는 프레임 보간 기술은 영상 제작 현장에서 혁신을 일으키고 있습니다. 이러한 기술들은 인공지능이 사전에 학습한 방대한 시각적 패턴을 바탕으로 부족한 정보를 추론하여 인간의 눈보다 더 정밀하게 이미지를 재구성할 수 있음을 증명하며, 오래된 기록물의 복원이나 고화질 콘텐츠 제작에 기여합니다. 강화 학습은 인공지능이 시행착오를 통해 최적의 행동을 배우게 합니다. 벽돌깨기 같은 고전 게임부터 바둑의 알파고, 복잡한 전략이 필요한 스타크래프트의 알파스타까지 인공지능은 인간의 한계를 뛰어넘는 전략을 스스로 터득해 왔습니다. 특히 보이지 않는 영역의 정보를 추정해야 하는 게임 환경에서의 성공은 인공지능의 판단 능력이 얼마나 정교해졌는지를 잘 보여줍니다. 이러한 학습 방식은 단순히 게임에 그치지 않고, 향후 복잡한 변수가 존재하는 현실 세계의 물류 시스템이나 로봇 제어 문제를 해결하는 데에도 중요한 열쇠가 될 것으로 기대됩니다. 하지만 인공지능의 눈부신 발전 뒤에는 해결해야 할 과제도 산적해 있습니다. 학습 데이터에 포함된 인종이나 성별에 대한 편향이 결과에 반영되거나, 딥페이크 기술이 악용되어 사회적 혼란을 야기하기도 합니다. 또한 방대한 모델을 학습시키는 과정에서 발생하는 막대한 탄소 배출은 환경적인 부담으로 작용합니다. 따라서 기술적 완성도를 높이는 것만큼이나 윤리적 가이드라인을 마련하고 사회적 합의를 이끌어내는 노력이 병행되어야 합니다. 진정한 인공지능의 완성은 기술의 효율성과 인간의 보편적 가치가 조화를 이룰 때 비로소 가능해질 것입니다.

한보형

융합

6강

[강연] AI의 사고과정을 설명할 수 있을까 _ by최재식 ㅣ 2020 가을 카오스강연 'Ai X' 6강 | 6강

인공지능(AI) 기술은 자율주행, 금융, 의료 등 우리 삶의 핵심적인 영역으로 깊숙이 침투하고 있습니다. 하지만 시스템이 복잡해질수록 그 내부 작동 원리를 파악하기 어려워지는 '블랙박스' 문제가 발생합니다. 만약 AI가 중대한 결정을 내렸을 때 그 이유를 설명하지 못한다면, 예상치 못한 오류가 발생했을 때 인간의 생명과 재산에 심각한 위협이 될 수 있습니다. 따라서 AI가 내린 결론의 근거를 사람이 이해할 수 있는 방식으로 제시하는 '설명 가능 인공지능(XAI)' 기술은 이제 선택이 아닌 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다. 유럽연합의 일반 데이터 보호 규정(GDPR)은 자동화된 의사결정에 대해 설명을 요구할 권리를 법적으로 보장하고 있습니다. 이는 AI가 대출 심사나 채용 등에서 편향된 판단을 내리지 않도록 감시하는 중요한 장치가 됩니다. 실제로 특정 딥러닝 모델이 성적 지향이나 인종과 같은 민감한 정보를 학습하여 편견을 가질 수 있다는 연구 결과는 설명 가능성의 중요성을 시사합니다. 기업들은 이제 알고리즘의 투명성을 확보하지 못할 경우 막대한 벌금을 부과받을 수 있으며, 이는 기술적 신뢰를 넘어 사회적 윤리를 지키는 토대가 됩니다. 복잡한 딥러닝 모델을 설명하기 위한 대표적인 방법 중 하나는 '계층별 관련성 전파(LRP)' 기술입니다. 이는 AI가 최종 결정을 내리는 데 있어 입력 데이터의 어떤 부분이 가장 큰 기여를 했는지 역추적하는 방식입니다. 예를 들어, 자율주행 자동차가 핸들을 왼쪽으로 꺾었다면 도로의 특정 픽셀이나 장애물이 그 결정에 얼마나 영향을 미쳤는지 수치화하여 보여줄 수 있습니다. 수천만 개의 뉴런이 얽힌 복잡한 구조라도 각 레이어의 기여도를 분석함으로써, 우리는 블랙박스 내부의 논리적 흐름을 시각적으로 확인하고 검증할 수 있게 됩니다. 인공지능(AI) 내부를 들여다보는 연구는 마치 해부학 실습처럼 정교하게 진행되고 있습니다. 특정 레이어의 노드들이 어떤 사물에 반응하는지 분석해 보면, 놀랍게도 딥러닝 내부에는 비행기, 하늘, 식물 등 특정 물체를 전담해서 인식하는 유닛들이 존재함을 알 수 있습니다. 이는 AI가 단순히 데이터를 암기하는 것이 아니라, 스스로 유의미한 특징을 추출하여 세상을 이해하고 있음을 보여줍니다. 이러한 내부 구조의 가시화는 AI가 학습 과정에서 무엇을 중요하게 여기는지 파악하게 해주며, 모델의 성능 개선과 오류 수정을 위한 결정적인 단서를 제공합니다. 고차원 공간에서 작동하는 생성 모델의 내부를 탐색하기 위해 로봇 공학의 알고리즘을 도입하기도 합니다. 수천 차원의 복잡한 경계면을 효율적으로 찾아내는 기술을 통해, AI가 생성하는 이미지의 미세한 변화가 어떤 노드의 영향인지 정확히 짚어낼 수 있습니다. 예를 들어 안경의 유무나 배경의 색감 변화가 결정되는 경계 지점을 찾아냄으로써, 모델의 작동 범위를 명확히 규정하는 것이 가능해집니다. 이러한 정밀한 분석 도구는 AI가 단순히 결과를 내놓는 수준을 넘어, 그 결과가 도출되는 전체적인 지형도를 인간에게 제시하는 역할을 수행합니다. 설명 가능 인공지능(XAI)은 실제 산업 현장에서도 혁신적인 성과를 거두고 있습니다. 거대한 용광로인 고로의 온도를 예측하고 제어하는 시스템에 이 기술을 적용한 사례가 대표적입니다. 숙련된 조업자들은 처음에는 AI의 판단을 불신하기도 했지만, AI가 특정 센서값과 압력을 근거로 제시하며 이유를 설명하자 기술을 신뢰하고 협업하기 시작했습니다. 그 결과 연료 절감과 생산성 향상을 동시에 달성하며 국가 핵심 기술로 지정되는 쾌거를 이루었습니다. 이는 기술적 완성도만큼이나 인간과의 소통과 신뢰 형성이 산업 현장에서 얼마나 중요한지를 증명합니다. 인공지능(AI)의 미래는 인간의 지능을 대체하는 것이 아니라 보완하고 확장하는 '증강 지능'의 방향으로 나아가고 있습니다. 설명 가능 인공지능(XAI)은 AI가 잘하는 것과 못하는 것을 명확히 구분해 줌으로써, 기술에 대한 막연한 두려움이나 과도한 기대를 걷어내는 역할을 합니다. 이는 과거 AI 기술이 한계에 부딪혀 겪었던 'AI 빙하기'를 방지하고, 지속 가능한 기술 발전을 이끄는 안전장치가 될 것입니다. 결국 인간과 AI가 서로의 사고 과정을 이해하고 협력할 때, 우리는 더욱 안전하고 효율적인 인공지능(AI) 시대를 맞이할 수 있을 것입니다.

최재식

뇌인지과학

7강

[강연] 인간지능을 능가하는 인공지능이 출현할 것인가? _ by장병탁 ㅣ 2020 가을 카오스강연 'Ai X' 7강 | 7강

인공지능의 역사는 1950년대 앨런 튜링의 야심 찬 튜링 테스트 제안으로부터 시작되었습니다. 당시 컴퓨터는 단순한 계산 도구에 불과했으나, 연구자들은 이를 활용해 인간처럼 사고하고 행동하는 기계를 만들고자 했습니다. 초기에는 보편적인 지능 구현을 목표로 했으나 실제 문제 적용에는 한계가 있었습니다. 이후 70~80년대에는 전문가의 지식을 직접 주입하는 지식 기반 시스템이 산업화에 성공하기도 했지만, 인간 지식의 복잡성을 모두 프로그래밍하는 데 한계를 느끼며 긴 정체기를 겪게 되었습니다. 인공지능의 긴 겨울을 끝낸 것은 기계가 스스로 데이터로부터 학습하게 만드는 머신러닝 기술이었습니다. 과거처럼 사람이 일일이 규칙을 정해주는 대신, 신경망 기반의 학습 모델을 통해 기계가 스스로 알고리즘을 발견하도록 유도한 것입니다. 특히 2012년 이미지 인식 대회에서 딥러닝 모델인 알렉스넷이 압도적인 성과를 거두며 현대 인공지능의 혁명이 시작되었습니다. 이는 방대한 데이터와 강력한 컴퓨팅 파워, 그리고 정교한 알고리즘이 결합하여 이룬 결과물로 평가받습니다. 딥러닝은 물체 인식뿐만 아니라 기계 번역 분야에서도 놀라운 발전을 가져왔습니다. 과거의 번역 시스템은 복잡한 언어학적 규칙에 의존했으나, 현대의 신경망 기반 번역은 수많은 데이터를 통해 언어 간의 관계를 암묵적으로 학습합니다. 또한 알파고는 바둑이라는 복잡한 게임에서 인간의 직관을 모사한 학습을 통해 승리하며 인공지능의 잠재력을 증명했습니다. 이러한 성과는 인공지능이 특정 영역에서 이미 인간의 수준을 뛰어넘었음을 보여주는 중요한 이정표가 되었습니다. 하지만 현재의 인공지능은 여전히 명확하게 정의된 '닫힌 세계'에서만 강력한 힘을 발휘한다는 한계가 있습니다. 실생활과 같은 '열린 세계'는 불확실성이 높고 끊임없이 변화하지만, 딥러닝은 학습 데이터와 추론 데이터가 동일한 분포를 따른다고 가정하기 때문입니다. 또한 기계는 인간이 가진 기본적인 상식이나 물리 법칙에 대한 이해가 부족합니다. 예를 들어 스마트폰을 떨어뜨리면 깨질 수 있다는 위험을 직관적으로 인지하고 대처하는 능력은 아직 인공지능에게 어려운 과제입니다. 인간 수준의 인공지능에 도달하기 위해 최근에는 어린아이의 학습 과정을 모사하는 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 아이들은 태어나서 세상을 직접 만지고 경험하며 스스로 모델을 형성해 나갑니다. 이러한 '베이비 마인드' 연구는 기계가 단순히 주어진 데이터를 수동적으로 학습하는 것을 넘어, 환경과 상호작용하며 지각과 행동의 사이클을 통해 지능을 발달시키는 것을 목표로 합니다. 이는 인공지능이 인간처럼 유연하고 강건한 의사결정 능력을 갖추게 하는 핵심적인 경로가 될 것입니다. 진정한 자율 지능을 구현하기 위해서는 기계가 스스로 실험하고 가설을 검증하며 학습하는 능력이 필수적입니다. 현재의 인공지능은 데이터가 주어지기를 기다리는 수준이지만, 미래의 시스템은 스스로 데이터를 찾아다니고 생성하는 '라이프롱 러닝'을 실천해야 합니다. 끊임없이 자신을 개선하는 재귀적 시스템이 구축된다면, 기계는 인간이 가르쳐준 범위를 넘어 독자적인 지식 체계를 구축할 수 있습니다. 이러한 자율적 인지 에이전트의 등장은 인공지능 연구의 궁극적인 지향점 중 하나입니다. 인공지능이 인간 수준의 유연함을 갖추게 된다면, 기계 특유의 정확성과 방대한 기억력이 결합하여 순식간에 인간의 지능을 능가하는 '특이점'에 도달할 수 있습니다. 이는 직업의 변화나 사회 구조의 재편과 같은 거대한 도전을 동반하겠지만, 동시에 인류에게 새로운 기회의 장을 열어줄 것입니다. 인공지능을 단순한 위협으로 보기보다 인간의 능력을 확장하는 도구로 활용하려는 노력이 필요합니다. 결국 인공지능 연구는 기계를 만드는 과정을 통해 인간 지능의 본질을 깊이 이해해가는 여정이라 할 수 있습니다.

장병탁

뇌인지과학

8강

[강연] 질병 진단, 치매 치료를 하는 인공지능? 바이오메디컬 인공지능! _ by신현정 ㅣ 2020 가을 카오스강연 'Ai X' 8강 | 8강

인공지능 기술이 의료 분야와 결합하면서 인류의 건강한 삶을 향한 새로운 지평이 열리고 있습니다. 의료 인공지능은 단순히 기술적인 진보를 넘어, 우리가 아직 완전히 이해하지 못한 생명체의 신비를 풀어낼 무한한 가능성을 지닌 블루오션으로 평가받습니다. 특히 방대한 의료 데이터로부터 유의미한 정보를 추출하여 질병을 예측하고 진단하는 과정은 현대 의학의 패러다임을 근본적으로 바꾸고 있습니다. 이러한 변화는 환자 개개인에게 최적화된 맞춤형 치료를 제공하는 정밀 의료의 시대를 앞당기고 있습니다. 의료 현장에서 발생하는 데이터의 약 80%는 영상 이미지입니다. CT, MRI, PET와 같은 의료 영상 데이터는 매년 기하급수적으로 증가하여 이제는 엑사바이트(EB) 단위를 논할 정도로 방대해졌습니다. 합성곱 신경망(CNN)과 같은 딥러닝 기술은 이러한 거대 데이터를 학습하여 암 조직을 식별하거나 병변을 찾아내는 데 탁월한 성능을 보입니다. 인간의 시각적 한계를 보완하는 인공지능의 분석 능력은 진단의 정확도를 높이는 핵심적인 역할을 수행하며 의료 현장의 효율성을 극대화하고 있습니다. 흥미로운 실험에 따르면, 반복적인 학습을 거친 비둘기도 암 조직의 패턴을 파악하여 높은 정확도로 양성과 악성을 구분해낼 수 있습니다. 이는 복잡한 의료 데이터 분석의 핵심이 결국 정교한 패턴 인식에 있음을 시사합니다. 기계 학습에서는 여러 알고리즘의 판단을 모아 성능을 극대화하는 앙상블 러닝 기법을 활용합니다. 인공지능은 지치지 않는 학습 능력을 바탕으로 인간 전문가의 판단을 보조하며 의료 서비스의 질을 획기적으로 개선하고 있으며, 이는 데이터 기반 의학의 새로운 가능성을 보여줍니다. 의료 분야의 인공지능은 이미지 분석을 넘어 텍스트와 음성 데이터로 영역을 넓히고 있습니다. 수천만 건의 의학 논문과 임상 기록을 학습한 인공지능은 의사에게 최적의 치료법을 제안하며, 가상 간호사 아바타는 환자와 소통하며 건강 상태를 실시간으로 관리합니다. 순환 신경망(RNN) 기술을 기반으로 한 음성 인식과 자연어 처리 능력은 의료 상담의 문턱을 낮추고 있습니다. 이러한 기술적 결합은 시공간의 제약 없는 의료 서비스를 가능하게 하며, 환자와 의료진 사이의 가교 역할을 충실히 수행합니다. 생명 과학 분야에서는 유전체, 전사체, 단백질체 등 다양한 오믹스 데이터를 통합 분석하는 멀티 오믹스 연구가 활발합니다. 이를 '바이오 피라미드' 구조로 체계화하면 유전자와 질병 사이의 복잡한 상관관계를 네트워크 관점에서 파악할 수 있습니다. 특정 노드에 연결이 집중되는 척도 없는 네트워크 이론을 적용하면 질병을 유발하는 핵심 유전자를 보다 효율적으로 찾아낼 수 있습니다. 이는 복잡한 생명 현상을 시스템적으로 이해하려는 시도의 정점이라 할 수 있으며, 질병의 근본 원인을 규명하는 데 기여합니다. 치매와 같은 난치성 질환의 치료제를 개발하기 위해 인공지능은 표적 유전자를 탐색하는 데 결정적인 기여를 합니다. 수만 개의 유전자와 수억 개의 단일 염기 다형성(SNP) 정보를 분석하여 질병과의 연관성을 수치화하는 과정은 기계 학습 없이는 불가능한 영역입니다. 또한 인공지능은 기존 약물의 새로운 효능을 발견하는 약물 재창출 분야에서도 두각을 나타내고 있습니다. 막대한 비용과 시간이 소요되는 신약 개발 과정을 단축함으로써 인류의 난제 해결에 다가서고 있으며, 이는 환자들에게 새로운 희망이 되고 있습니다. 진정한 의미의 정밀 의료를 실현하기 위해서는 파편화된 의료 데이터를 표준화하고 안전하게 공유하는 체계가 필수적입니다. 오디세이(OHDSI)와 같은 국제적인 데이터 표준화 노력은 인공지능이 더 양질의 데이터를 학습할 수 있는 토대를 마련해 줍니다. 동시에 개인정보 보호를 위한 기술적 장치를 마련하여 환자의 데이터 주권을 보장하는 것이 중요합니다. 기술과 윤리가 조화를 이룰 때, 인공지능은 인류의 건강한 미래를 보장하는 가장 강력한 도구가 될 것이며, 우리는 이를 통해 질병 없는 세상을 꿈꿀 수 있습니다.

신현정

생명과학
뇌인지과학

9강

[강연] 헬로 딥러닝 : 직관적이고 명확하게 딥러닝을 이해하기 _ by남세동 ㅣ 2020 가을 카오스강연 'Ai X' 9강 | 9강

컴퓨터는 본질적으로 숫자를 계산하는 기계입니다. 우리가 화면으로 보는 이미지나 듣는 음악도 결국은 디지털화된 숫자의 집합에 불과합니다. 전통적 프로그래밍 방식은 사람이 직접 논리와 절차를 설계하여 알고리즘을 만들고, 이를 코드로 옮기는 과정이었습니다. 하지만 고양이나 개를 구분하는 것과 같이 복잡한 패턴을 인식하는 문제는 인간이 모든 예외 상황을 코드로 정의하기에 한계가 있었습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 등장한 것이 바로 데이터 스스로 학습하는 딥러닝 기술입니다. 딥러닝의 핵심 구조인 인공신경망은 인간의 뇌 구조에서 영감을 얻었습니다. 인공신경망은 수많은 동그라미 형태의 노드와 이들을 잇는 화살표인 가중치로 구성됩니다. 놀랍게도 이 복잡해 보이는 시스템의 기본 원리는 단순한 곱셈과 덧셈의 반복입니다. 입력값에 가중치를 곱하고 이를 모두 더한 뒤, 활성화 함수를 거쳐 다음 노드로 전달하는 과정이 수없이 반복됩니다. 알파고나 자율주행 엔진 같은 최첨단 기술들도 그 내부를 들여다보면 결국 이러한 단순한 수치 계산의 거대한 집합체라고 할 수 있습니다. 인공지능을 학습시키는 대표적인 방법 중 하나는 정답을 알려주는 지도 학습입니다. 예를 들어 특정 배경색에 어울리는 글자색을 찾을 때, 수많은 예시 데이터를 입력하고 인공지능이 스스로 최적의 가중치를 찾아내도록 유도합니다. 처음에는 무작위로 설정되었던 가중치들이 반복적인 학습 과정을 거치며 점차 정답에 가까운 결과를 내놓게 됩니다. 이는 마치 어린아이가 반복 학습을 통해 사물을 구별하는 법을 배우는 과정과 유사하며, 데이터가 많아질수록 인공신경망은 더욱 정교한 판단을 내릴 수 있게 됩니다. 딥러닝의 가장 신기한 점은 일부 정답 데이터만으로도 학습하지 않은 수많은 사례를 정확히 판별해 낸다는 것입니다. 수천 장의 사진만 학습해도 수억 장의 새로운 사진 속 대상을 구분할 수 있는 이유는 데이터가 가진 고유한 패턴을 3차원 이상의 공간에 매핑하기 때문입니다. 비슷한 특징을 가진 데이터들은 특정 영역에 모이게 되고, 인공신경망은 이 영역들을 구분하는 경계선을 찾아냅니다. 이러한 일반화 능력 덕분에 인공지능은 단순한 암기를 넘어 새로운 상황에 유연하게 대처할 수 있는 지능적인 면모를 갖추게 됩니다. 인공신경망이 최적의 가중치를 찾아가는 과정은 매우 단순하면서도 무식할 정도로 반복적입니다. 입력값에 따른 결과가 정답과 다를 경우, 그 오차를 줄이기 위해 수천만 개에서 수십억 개에 달하는 가중치들을 조금씩 조정합니다. 이를 경사 하강법이라 부르는데, 오차라는 산의 골짜기를 찾아 내려가는 과정과 같습니다. 수학적으로 이러한 가중치가 존재한다는 것은 증명되었지만, 왜 이토록 단순한 방식으로 복잡한 지능이 구현되는지는 여전히 현대 과학의 신비로 남아 있습니다. 최근 딥러닝은 언어 모델인 GPT-3나 단백질 구조를 예측하는 알파폴드 2처럼 인류의 난제를 해결하는 수준에 도달했습니다. 이는 자연계에 존재하는 방대한 패턴을 숫자로 치환하여 분석할 수 있게 되었음을 의미합니다. 문장의 맥락을 파악하여 대화를 나누거나 복잡한 물리 시뮬레이션을 수천 배 빠르게 수행하는 등, 딥러닝은 인간의 지적 능력을 보조하는 강력한 도구가 되었습니다. 결국 딥러닝의 본질은 숫자의 집합속에서 유의미한 패턴을 찾아내어 이를 실용적인 지능으로 변환하는 기술이라 할 수 있습니다. 인류 역사를 돌아보면 기술의 활용이 이론적 이해보다 앞섰던 사례가 많습니다. 증기기관이 열역학 법칙이 정립되기 전부터 산업 혁명을 이끌었듯이, 딥러닝 역시 그 작동 원리를 완벽히 설명하지 못하더라도 이미 세상을 바꾸고 있습니다. 인공지능이 내놓는 결과가 왜 도출되었는지 인간이 완전히 이해하지 못하는 영역이 존재하지만, 이는 오히려 새로운 과학적 발견의 기회가 되기도 합니다. 우리는 이제 딥러닝이라는 거대한 도구를 통해 지능의 본질을 탐구하고 미래의 변화를 맞이할 준비를 해야 합니다.

남세동

뇌인지과학

그 외

[석학인터뷰] 신현정_ 의료분야의 인공지능, 블루오션이죠 | 2020 가을 카오스강연 'Ai X'

인공지능과 바이오메디컬의 결합은 높은 진입 장벽만큼이나 독보적인 가치를 지닙니다. 명확한 논리로 구성된 IT 분야와 달리, 생물학은 정답이 정해져 있지 않은 복잡성을 지니고 있어 두 분야를 동시에 섭렵한 전문가는 희소성을 갖게 됩니다. 이러한 융합 연구는 단순히 기술을 적용하는 것을 넘어, 서로 다른 학문적 특성을 이해하고 조화시키는 과정에서 새로운 가능성을 발견하는 재미를 선사합니다. 낯선 분야에 도전하여 지긋이 연구를 이어가는 인내심은 결국 누구도 쉽게 넘볼 수 없는 유니크한 경쟁력이 됩니다. 산업공학을 전공하며 프로그래밍과 신경망 구축에 매진했던 경험은 인공지능 연구의 든든한 밑거름이 되었습니다. 특히 독일 막스 플랑크 연구소에서의 경험은 생물학이라는 학문에 매료되는 결정적인 계기가 되었습니다. 0과 1로 명확히 떨어지는 디지털 세계와 달리, 상황에 따라 결과가 달라질 수 있는 생물학의 유연함과 깊이 있는 용어들은 연구자로서 도전 의식을 자극하며 학문적 매력을 더해주었습니다. 이러한 배경은 데이터 중심의 사고방식을 생명 과학의 복잡한 현상에 접목하는 중요한 전환점이 되었습니다. 교육자로서 가장 큰 보람은 학생들의 성장을 지켜보는 데 있습니다. 이미 우수한 학생보다 조금은 부족했던 학생이 연구실에 들어와 학문적으로 발전하여 세계적인 학회에서 발표하는 모습을 볼 때 깊은 감동을 느낍니다. 일상에서는 반려견들과 시간을 보내며 단순하고 평온한 삶의 가치를 배우기도 합니다. 이러한 균형 잡힌 삶은 연구와 교육에 집중할 수 있는 에너지를 제공하며, 제자들이 사회에서 제 역할을 다할 수 있도록 돕는 원동력이 됩니다. 학생들의 잠재력을 끌어올리는 과정은 연구만큼이나 가치 있는 일입니다. 의료 분야에서 인공지능은 거대한 데이터의 바다를 항해하는 핵심적인 도구로 자리 잡았습니다. 인간이 처리하기 힘든 방대한 빅데이터를 효율적으로 분석하여 의료진의 최종 결정을 돕는 역할을 수행합니다. 건강하게 오래 살고자 하는 인류의 근원적인 욕구와 맞물려, 인공지능 의료 기술은 무궁무진한 기회가 잠재된 블루오션이라 할 수 있습니다. 복잡한 의료 정보를 쉽게 찾아주고 접근성을 높여주는 기술은 우리 삶의 질을 획기적으로 개선할 것이며, 이는 인공지능이 반드시 필요한 이유이기도 합니다. 인공지능은 신약 및 백신 개발 과정에서 혁신적인 변화를 이끌어내고 있습니다. 수많은 후보 물질 중에서 가능성이 높은 대상을 선별하고 점수화함으로써 연구의 탐색 공간을 획기적으로 좁혀줍니다. 이는 질병의 원인이 되는 유전자를 특정하고, 그에 적합한 약물 구조를 설계하는 데 결정적인 도움을 줍니다. 앞으로 인공지능은 질병 정복을 위한 여정에서 연구자들에게 가장 강력하고 정밀한 조력자로서 그 역할을 더욱 확대해 나갈 것입니다. 개괄적인 소개부터 심도 있는 분석까지, 인공지능과 바이오메디컬의 만남은 계속될 것입니다.

신현정

생명과학
뇌인지과학

[석학인터뷰] 완벽한 휴대용 번역기가 실현될 수 있을까? | 2020 가을 카오스강연 'Ai X'

인공지능 기술의 비약적인 발전으로 인해 향후 10년 내에 우리 삶을 획기적으로 바꿀 통번역기가 등장할 것으로 보입니다. 하드웨어와 소프트웨어, 특히 딥러닝 기술의 진보는 귀에 꽂는 이어폰 형태나 안경처럼 착용하는 기기를 통해 실시간 통역을 가능하게 할 것입니다. 이러한 기기는 단순히 언어를 옮기는 수준을 넘어 사용자의 목소리 톤이나 고유한 사투리까지 반영하여 상대방의 언어로 자연스럽게 전달하는 수준에 도달할 것입니다. 이는 인간 통역사의 역량을 넘어서는 새로운 소통의 시대를 예고합니다. 번역의 본질은 데이터의 축적과 이를 활용한 치환 과정에 있습니다. 과거 국제 공용어를 만들려던 시도는 큰 성과를 거두지 못했지만, 현대의 인공지능 번역기는 방대한 데이터를 바탕으로 놀라운 정확도를 보여주고 있습니다. 특정 단어를 다른 언어로 바꾸는 좁은 의미의 번역은 이미 데이터만 충분하다면 완성 단계에 접어들었다고 볼 수 있습니다. 전문가들은 인공지능 번역기가 가장 빠르게 실용화될 분야 중 하나라고 입을 모으며, 주요 언어들 사이의 장벽은 이미 상당 부분 허물어지고 있음을 강조합니다. 미래에는 통번역기를 사용하는 단계를 넘어 뇌에 직접 언어 정보를 주입하는 방식도 가능해질 전망입니다. 뇌공학적 관점에서 인간의 언어 처리 과정을 이해하고 뉴런 코드를 해독할 수 있다면, 외부에서 생성된 언어 데이터를 뇌에 직접 전달하는 시스템이 구축될 수 있습니다. 이는 영화 속 장면처럼 특정 국가의 언어를 단시간에 습득하거나, 외국인을 만나기 직전에 해당 언어 정보를 뇌에 다운로드하는 혁신적인 경험을 제공할 것입니다. 뇌와 컴퓨터의 연결은 언어 장벽을 허무는 궁극적인 해결책이 될 수 있습니다. 현재 우리가 사용하고 있는 구글 번역기나 파파고와 같은 서비스들은 이미 문장이나 문단을 통째로 번역하는 데 있어 높은 성공률을 보이고 있습니다. 한국어와 일본어처럼 구조가 유사한 언어들 사이의 번역은 이미 상당한 수준에 도달했으며, 데이터 학습량이 늘어날수록 그 정교함은 더욱 커질 것입니다. 번역 과정에서 기계가 문장의 의미를 완벽히 이해하지 못하더라도, 결과물을 받아보는 인간이 맥락을 파악할 수 있다면 소통에는 지장이 없습니다. 이러한 효율성은 인공지능 번역이 인간 번역가를 대체할 가능성을 시사합니다. 실시간 휴대용 통번역기의 보편화는 이제 시간문제일 뿐입니다. 일상적인 대화 수준은 인공지능이 충분히 학습하고 처리할 수 있는 범위 내에 있으며, 기술적인 제약으로 여겨졌던 처리 속도 문제 또한 하드웨어의 발전으로 빠르게 해결되고 있습니다. 앞으로 10년에서 20년 뒤에는 누구나 주머니 속에 완벽한 통역사를 지니고 다니는 세상이 올 것입니다. 언어의 장벽이 사라진 미래 사회에서는 전 세계 사람들이 제약 없이 소통하며 새로운 가치를 창출하는 진정한 글로벌 시대가 열릴 것으로 기대됩니다.

남세동, 신현정, 이교구, 이세민, 임창환, 장병탁, 최재식, 한보형, 함유근, 현동훈

뇌인지과학

[석학인터뷰] 이교구_ 인공지능, 음악을 만들다? | 2020 가을 카오스강연 'Ai X'

음악은 단순한 취미를 넘어 삶의 근간을 이루는 중요한 요소입니다. 아침에 눈을 뜰 때부터 밤에 잠자리에 들 때까지 음악과 함께하며, 이를 연구의 대상으로 삼는 일은 일상과 직업이 완벽하게 조화를 이루는 경험을 선사합니다. 특히 다른 이가 창작한 곡을 직접 연주하며 재현하는 과정은 창작과는 또 다른 차원의 깊은 즐거움을 줍니다. 이러한 음악적 경험은 개인의 삶을 풍요롭게 할 뿐만 아니라, 소리라는 매체를 통해 세상을 바라보는 독특한 관점을 형성하게 합니다. 학창 시절 록 음악에 매료되었던 경험은 소리에 대한 기술적 호기심으로 이어졌습니다. 당시 국내외 밴드들의 음반을 비교해 들으며 연주 실력의 차이가 아닌, 소리 그 자체의 질감과 공간감이 다르다는 점에 주목하게 되었습니다. 좋은 장비를 갖추고 있음에도 결과물이 다른 이유가 무엇인지 탐구하는 과정에서 레코딩과 믹싱 등 오디오 엔지니어링의 중요성을 깨달았습니다. 이는 결국 더 깊은 공부를 위해 유학을 결심하게 된 결정적인 계기가 되었으며, 음악을 과학적이고 기술적인 시각으로 분석하는 토대가 되었습니다. 유학 생활 중 접하게 된 기계 학습과 인공지능 알고리즘은 음악 연구의 새로운 지평을 열어주었습니다. 음악은 본질적으로 청각적 예술이지만, 그 이면에는 수학적이고 논리적인 데이터의 흐름이 존재합니다. 인공지능을 활용하면 사람이 음악을 듣고 조성이나 코드를 판별하거나 사용된 악기를 구분하는 것과 같은 고도의 음악적 판단 과정을 모델링할 수 있습니다. 이러한 기술적 접근은 인간의 뇌가 소리 신호를 어떻게 해석하고 감정적 반응을 일으키는지 이해하는 데 중요한 도구가 되며, 음악의 구조를 객관적으로 분석하는 길을 제시합니다. 최근의 인공지능 기술은 분석을 넘어 새로운 음악을 창작하는 영역까지 확장되고 있습니다. 인간이 수많은 음악을 듣고 학습하여 자신만의 곡을 써 내려가듯, 인공지능 역시 방대한 데이터를 바탕으로 유사한 형태의 선율과 화성을 만들어냅니다. 이러한 연구 현장에는 악기 전공자부터 방송 전문가까지 다양한 배경을 가진 이들이 모여 협업합니다. 서로 다른 관점을 가진 연구자들이 소통하며 문제를 해결해 나가는 과정은 음악이라는 복합적인 예술을 다각도에서 조명하게 하며, 자발적인 학습 공동체를 통해 기술적 한계를 극복하는 원동력이 됩니다. 인류 역사에서 음악은 언어와 함께 어느 시대, 어느 사회에서나 공존해 온 보편적인 문화유산입니다. 작곡가와 연주가가 만들어낸 결과물을 향유하는 것을 넘어, 음악은 인간에게 정서적 위안과 강력한 영감을 주는 힘을 지니고 있습니다. 이제 인공지능이라는 첨단 기술이 음악과 만나면서 우리가 상상하지 못했던 새로운 가능성들이 열리고 있습니다. 기술과 예술의 융합이 가져올 변화를 이해하는 것은 미래의 음악 생태계를 조망하는 중요한 열쇠가 될 것이며, 이는 인류의 감성을 더욱 풍부하게 확장하는 계기가 될 것입니다.

이교구

뇌인지과학
융합

[석학인터뷰] 이세민_ 암과의 휴전은 50여 년 후? | 2020 가을 카오스강연 'Ai X'

생명정보학은 방대한 생물학적 데이터를 분석하여 유의미한 패턴을 발견하고 다양한 생명 현상을 추정하는 학문입니다. 특히 암 유전체학은 이 분야의 핵심으로, 암 조직에서 추출한 유전체 정보를 분석해 어떤 변이가 발생했는지 파악하고 그 변이가 질병의 진행에 어떤 역할을 하는지 예측합니다. 이러한 연구는 단순히 데이터를 나열하는 것을 넘어, 질병의 근본적인 원인을 이해하고 치료의 실마리를 찾는 데 중요한 역할을 합니다. 현대 의학에서 유전체 데이터의 중요성이 날로 커짐에 따라 생명정보학의 위상 또한 높아지고 있습니다. 유전체 데이터는 그 규모가 매우 방대하고 복잡한 구조를 가지고 있어 이를 해석하는 데 정밀한 분석 도구가 요구됩니다. 유전체 서열 내에서 유전자의 위치를 정확히 찾아내고, 유전자 발현을 조절하는 인자들의 역할을 예측하는 과정은 생명의 설계도를 해석하는 핵심적인 단계입니다. 복잡하게 얽힌 서열 정보 속에서 숨겨진 의미를 파악함으로써, 우리는 질병의 근원을 이해하는 중요한 단서를 얻게 됩니다. 이러한 분석은 현대 생명과학 연구의 기초가 되며, 고차원적인 정보를 유의미한 지식으로 전환하는 과정을 포함합니다. 암 연구 분야에서는 환자 개개인의 변이에 따른 약물 반응성을 추정하는 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 특정 유전적 변이가 있을 때 어떤 치료제가 가장 효과적일지, 혹은 부작용은 없을지를 모델링을 통해 미리 예측하는 것입니다. 이는 과거의 시행착오 중심적 치료에서 벗어나 정밀 의료를 제공하는 계기가 됩니다. 비록 질병을 단기간에 완벽히 정복하는 것은 어렵겠지만, 기술의 발전은 암을 관리 가능한 영역으로 끌어들이며 환자들이 일상생활을 유지할 수 있는 가능성을 열어주고 있습니다. 유전체 지도는 한 개인을 규정하는 가장 핵심적인 정보라고 할 수 있습니다. 인간이 가진 다양한 생물학적 특성과 미래의 건강 상태를 가늠할 수 있는 방대한 데이터가 이 안에 축적되어 있기 때문입니다. 성격이나 지능, 질환에 걸릴 위험도와 같은 요소들은 유전체 정보와 깊은 연관이 있습니다. 물론 외부 환경의 영향이나 생활 습관에 따른 유전자 발현의 변화도 무시할 수 없지만, 생명체의 기본적인 형질은 유전적 요인에 의해 결정되는 경우가 많습니다. 따라서 유전체를 정확히 파악하는 것은 인간이라는 존재를 깊이 있게 이해하는 근본적인 열쇠가 됩니다. 앞으로의 의학은 환자의 유전체 정보를 기반으로 최적의 치료법을 찾아내는 정밀 의료로 진화할 것입니다. 암 조직의 변이 정보를 분석하여 가장 적합한 약물을 선택하는 과정은 이미 의료 현장에서 응용되기 시작했습니다. 이러한 기술적 진보가 계속된다면 미래에는 암이 더 이상 공포의 대상이 아니라, 적절히 조절하며 일상생활을 영위할 수 있는 질환이 될 것입니다. 빅데이터 분석 기술의 고도화는 인류가 질병을 극복하고 건강한 삶을 유지하는 방식에 혁명적인 변화를 가져올 것이며, 이는 인류의 건강한 삶을 위한 새로운 전환점이 될 것입니다.

이세민

생명과학

[석학인터뷰] 인간과 거의 유사하게 생각할 수 있는 범용인공지능이 가능할까? | 2020 가을 카오스강연 'Ai X'

과거에는 범용 인공지능(AGI)이 먼 미래의 상상 속 이야기로만 여겨졌습니다. 특정 영역에서만 뛰어난 성능을 보이는 '약 인공지능(Narrow AI)'과 달리, 모든 분야에서 인간처럼 사고하는 인공지능은 구현하기 어렵다고 믿었기 때문입니다. 하지만 GPT-3와 같은 거대 언어 모델의 등장은 이러한 인식을 완전히 바꾸어 놓았습니다. 수많은 데이터를 학습하며 형성된 인공지능의 상식은 마치 범용 인공지능(AGI)의 시조새나 플라나리아와 같은 원시적인 형태를 보여주는 듯하며, 이는 범용 인공지능(AGI)의 실현 가능성을 시사합니다. 인공지능이 진정한 의미의 범용성을 갖추기 위해서는 자아의식이라는 높은 벽을 넘어야 합니다. 그러나 우리가 자아의식을 명확하게 정의하지 못하는 상황에서 이를 기술적으로 구현하는 것은 현재로서는 불가능에 가깝다는 의견이 지배적입니다. 단순히 인간의 눈이나 귀를 대체하는 약 인공지능(Narrow AI)의 기능을 여러 개 합친다고 해서 그것을 강 인공지능이라 부르기는 어렵습니다. 우리가 정의하는 진정한 범용 인공지능(AGI)은 단순한 기능의 집합을 넘어선 차원의 존재여야 하기 때문에 기술적 도약이 더 필요한 시점입니다. 자아의식의 본질에 대해 고민하다 보면 인간과 기계의 경계가 모호해지기도 합니다. 흔히 인간은 독립적으로 사고하기에 자아가 있고, 인공지능은 프로그래밍된 결과물일 뿐이라고 생각합니다. 하지만 관점을 달리하면 인간의 사고 과정 역시 생물학적으로 설계된 일종의 고도화된 프로그램일 가능성을 배제할 수 없습니다. 이러한 논리적 연장선상에서 본다면, 인간의 지능을 모사하는 범용 인공지능(AGI)의 탄생 또한 충분히 실현 가능한 미래의 영역에 속하게 된다는 시각도 존재합니다. 지능의 수준이 곧 자아의식의 유무를 결정하는 것은 아닙니다. 뇌과학에서는 자아를 판별하는 기준으로 거울 속의 자신을 알아보는 '미러 테스트'를 활용하곤 합니다. 인간은 생후 18개월만 되어도 이를 통과하지만, 지능이 높다고 알려진 개나 고양이조차 거울 속 모습을 타인이나 적으로 인식하는 경우가 많습니다. 이는 현재 우리가 축적해 온 기술력만으로 자아를 가진 인공지능을 만드는 것이 얼마나 어려운 과제인지를 다시금 상기시켜 주며, 단순한 지능 지수 이상의 무언가가 필요함을 보여줍니다. 결국 지능과 의식을 어떻게 정의하느냐에 따라 인공지능의 미래는 달라질 것입니다. 바둑이라는 특정 영역에서 알파고가 인간을 넘어선 것처럼, 특정 지능의 구현은 이미 현실이 되었습니다. 비록 진짜 자아의식이 존재하는지에 대해서는 철학적 장벽이 남아있을지라도, 인간이 보기에 의식을 가진 것처럼 행동하는 기계를 만드는 것은 가능해 보입니다. 기계를 바라보는 인간의 해석이 개입되는 순간, 인공지능은 우리 곁에서 의식을 가진 존재로 받아들여질 수 있기 때문입니다.

남세동, 신현정, 이교구, 이세민, 임창환, 장병탁, 최재식, 한보형, 함유근, 현동훈

뇌인지과학

[석학인터뷰] 인간의 지능을 뛰어넘는 초지능이 가능할까? | 2020 가을 카오스강연 'Ai X'

초지능이란 인간과 같은 자의식이나 마음을 가진 존재라기보다, 다양한 분야에서 인간의 능력을 압도하는 지능을 의미합니다. 이미 바둑 분야의 알파고처럼 특정 영역에서는 인간을 넘어선 초지능이 존재하고 있으며, 앞으로는 범용 인공지능(AGI)의 단계로 진화할 것입니다. 전문가들은 약 20년 뒤에 범용 인공지능(AGI)이 등장하고, 그로부터 다시 20년이 흐른 2074년경에는 모든 지적 활동 영역에서 인간을 압도하는 진정한 의미의 초지능이 나타날 것으로 예측합니다. 이러한 급격한 도약은 인공지능의 정보 처리 능력이 폭발적으로 증가하는 시점과 맞물려 발생할 것이며, 이는 기술 발전의 자연스러운 흐름이라고 볼 수 있습니다. 인공지능 개발 과정은 마치 앞만 보고 달리는 육상 선수들의 시합과 같습니다. 옆의 경쟁자보다 빨리 가려는 노력도 중요하지만, 가끔은 브레이크를 밟고 우리가 왜 이 목적지로 향하고 있는지 되돌아봐야 합니다. 초지능을 만들어야 하는 명확한 이유와 목적이 없다면, 그 개발 자체를 신중하게 재고해야 할 수도 있습니다. 기술의 진보가 인류에게 어떤 의미를 갖는지, 그리고 그 과정에서 놓치고 있는 윤리적 가치는 없는지 끊임없이 질문을 던지는 태도가 필요합니다. 사회적 공감대를 끌어낼 수 있는 범위 내에서 연구가 진행되어야만 인공지능 기술이 인류의 진정한 동반자로 거듭날 수 있을 것입니다. 뇌공학적 측면에서는 인간의 뇌에 칩을 삽입하여 지능을 높이는 인위적인 진화도 초지능의 한 형태로 논의될 수 있습니다. 하지만 이러한 기술의 본래 목적은 초지능 구현이 아니라 뇌 질환 환자들을 치료하기 위한 것임을 잊지 말아야 합니다. 또한 특정 분야에서 인간을 능가하는 것은 상대적으로 쉬운 일일 수 있지만, 인간이 자연스럽게 수행하는 일반적인 인지 능력을 완벽히 흉내 내는 것은 여전히 큰 도전 과제입니다. 인간의 지능은 고도의 유연성을 바탕으로 자의식이나 의도와 같은 추상적인 영역까지 아우르기 때문입니다. 결국 초지능의 실현은 우리가 지능이라는 개념을 어떻게 정의하느냐에 달려 있습니다.

남세동, 신현정, 이교구, 이세민, 임창환, 장병탁, 최재식, 한보형, 함유근, 현동훈

뇌인지과학

[석학인터뷰] 임창환_ 뇌와 AI의 합체! 50년, 아니 20년 후 가능하다? | 2020 가을 카오스강연 'Ai X'

현대 과학의 최전선이라 불리는 뇌 연구 분야는 마치 치열한 전쟁터와 같습니다. 인류가 아직 뇌의 신비를 20% 정도밖에 이해하지 못하고 있는 상황에서, 이 미지의 영역을 선점하는 것은 국가와 인류의 미래가 걸린 중대한 과제입니다. 비록 거대한 지식의 피라미드를 쌓아 올리는 과정에서 벽돌 하나를 놓는 정도의 작은 기여일지라도, 그 한 걸음이 가지는 가치는 매우 큽니다. 연구자들은 이러한 사명감을 바탕으로 광속으로 발전하는 기술 경쟁 속에서 뇌의 비밀을 풀기 위해 끊임없이 정진하고 있으며, 이 분야에 대한 깊은 애정과 책임감을 느끼고 있습니다. 최근 뇌 공학의 흐름은 단순한 성능 향상을 넘어 실용적인 응용 분야로 그 범위를 넓혀가고 있습니다. 과거에는 뇌파 신호를 분석하는 알고리즘 개발에 집중했다면, 이제는 이를 활용해 드론을 조작하거나 휠체어 및 외골격 로봇을 제어하는 단계에 이르렀습니다. 더 나아가 생각만으로 냉장고나 TV 같은 가전제품을 조작하는 기술도 현실화되고 있습니다. 이러한 기술적 진보는 신체적 제약을 극복하게 해줄 뿐만 아니라, 인간과 기계가 소통하는 방식 자체를 근본적으로 변화시키고 있습니다. 일상 속의 다양한 기기들이 뇌와 연결되는 시대가 머지않았습니다. 연구의 지평은 뇌 신호를 넘어 얼굴 부위에서 발생하는 다양한 생체 신호로까지 확장되고 있습니다. 안면 근육의 움직임에서 발생하는 근전도나 눈동자의 움직임을 포착하는 신호를 결합하여, 더욱 정교한 인간-컴퓨터 인터페이스를 구축하고 있습니다. 또한 단순히 신호를 읽는 것에 그치지 않고, 전자기 자극이나 빛을 이용해 뇌 기능을 적절하게 조절하는 기술도 활발히 개발 중입니다. 이는 외부 자극을 통해 뇌의 상태를 최적화함으로써 인지 능력을 향상하거나 질환을 치료하는 데 기여할 수 있습니다. 이러한 다각적인 접근은 인간의 능력을 확장하는 새로운 열쇠가 될 것입니다. 미래의 뇌 과학은 인간의 자연 지능과 인공지능이 하나로 결합한 '브레인 3.0' 시대를 지향합니다. 이는 마치 공상과학 영화 속의 전사처럼 인간의 뇌 일부를 인공 뇌로 대체하여 본래 하나였던 것처럼 작동하게 만드는 개념입니다. 과거 전기차의 보급 속도를 예측하지 못했듯, 뇌 공학의 발전 속도 역시 우리의 상상을 초월하고 있습니다. 글로벌 기업들의 적극적인 참여와 기술 혁신이 가속화됨에 따라, 머지않은 미래에는 뇌에 마이크로칩을 삽입하여 기능을 확장하는 것이 일상적인 풍경이 될지도 모릅니다. 약 20년 뒤면 이러한 기술이 대중화될 것으로 전망됩니다. 기술 개발의 궁극적인 지향점은 연구실을 넘어 실제 도움이 필요한 사람들에게 닿는 것입니다. 특히 사지 마비 환자나 신경계 손상을 입은 분들에게 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)는 새로운 삶의 희망이 됩니다. 실제로 루게릭병 환자들을 포함한 50명 이상의 임상 시험을 통해 기술의 실용성을 검증하며, 환자들이 만족해하는 모습에서 연구의 진정한 보람을 찾습니다. 단순한 기술적 성취를 넘어 사회적 가치를 실현하는 이러한 노력은 전 세계적으로도 높은 평가를 받으며 미래 의료의 핵심으로 자리 잡고 있습니다. 실용적인 기술 개발은 연구자들에게 가장 큰 자부심의 원천입니다.

임창환

뇌인지과학

[석학인터뷰] 장병탁_ 사람의 뇌를 닮은 머신러닝 모델이 한국연구실에서?! | 2020 가을 카오스강연 'Ai X'

공학의 관점에서 인공지능은 사람이 못하는 일을 대신 수행하는 도구로 여겨지곤 합니다. 하지만 진정한 지능의 구현을 위해서는 사람이 본능적으로 잘하는 유연함과 안정성을 기계에 이식하는 것이 무엇보다 중요합니다. 현재의 인공지능은 복잡한 계산처럼 사람이 어려워하는 일은 이미 잘 해내고 있지만, 정작 우리에게 자명한 일상적 판단에는 서툰 모습을 보입니다. 따라서 인간의 뇌가 가진 독특한 원리를 탐구하여, 변화하는 환경에 빠르고 견고하게 적응하는 학습 기계를 만드는 것이 현대 인공지능 연구의 핵심 과제라 할 수 있습니다. 과거의 인공지능 연구는 현실 세계를 배제한 채 닫힌 세계 안에서 지능의 논리적 구조만을 다루는 한계가 있었습니다. 그러나 현실의 복잡한 문제를 해결하기 위해서는 지능이 신체를 가지고 환경과 직접 상호작용하며 지식을 습득하는 과정이 필수적입니다. 로봇을 통해 인공지능을 연구하는 이유는 바로 이러한 물리적 실체와 환경의 연결성을 학습하기 위함입니다. 신체를 가진 존재로서 세상을 경험하며 얻는 데이터는 단순한 정보 이상의 가치를 지니며, 이는 인공지능이 진정한 의미의 지능으로 진화하는 데 결정적인 역할을 합니다. 인공지능이 나아가야 할 궁극적인 방향에 대한 힌트는 현존하는 가장 완벽한 지능의 증거인 인간의 뇌에서 찾을 수 있습니다. 기계에 사람이 일일이 지식을 주입하는 방식은 명확한 한계가 존재하기에, 스스로 학습하여 지능을 갖추는 시스템을 구축하는 것이 필수적입니다. 뇌의 신경망 구조를 모델링하여 학습의 원리를 파악하려는 시도는 이러한 배경에서 시작되었습니다. 뇌가 정보를 처리하고 지식을 확장해 나가는 과정을 모사함으로써, 우리는 기계가 단순한 계산기를 넘어 인간처럼 사고하고 성장할 수 있는 가능성을 엿볼 수 있게 됩니다. 뇌의 가소성을 수학적으로 구현한 '하이퍼 네트워크' 모델은 이러한 철학이 담긴 독특한 머신러닝 모델입니다. 이는 뇌세포 간의 연결성을 분자들의 자기 조립 과정에 비유하여, 데이터와 환경의 변화에 따라 신경망 구조 자체가 스스로 진화하도록 설계되었습니다. 기존의 정형화된 층별 구조에서 벗어나 그래프 이론을 기반으로 학습 과정을 모델링함으로써, 극단적인 비지도 학습 환경에서도 시스템이 유연하게 적응할 수 있도록 한 것입니다. 이러한 시도는 인공지능이 생물학적 뇌의 효율성과 적응력을 닮아가는 중요한 이정표가 되었습니다. 인공지능은 이제 특정 전문가의 영역을 넘어 우리 삶의 상식이자 필수적인 도구로 자리 잡고 있습니다. 영화 속 사례처럼 로봇과 정서적 교감을 나누거나 일상을 공유하는 미래는 점차 현실로 다가오고 있습니다. 이러한 기술적 진보를 뒷받침하기 위해서는 공학적 지식뿐만 아니라 철학, 심리학, 뇌과학을 아우르는 폭넓은 인문학적 통찰이 동반되어야 합니다. 다양한 분야의 전문가들이 모여 인공지능의 미래를 논의하는 과정은, 우리가 기술과 공존하며 더 나은 사회를 만들어가는 데 있어 매우 소중한 기회가 될 것입니다.

장병탁

뇌인지과학

[석학인터뷰] 최재식_지능에 대한 호기심, 인공지능 개발의 원동력 | 2020 가을 카오스강연 'Ai X'

인간 지능에 대한 호기심은 단순한 지적 탐구를 넘어 세상을 바꾸는 강력한 동기가 됩니다. 인공지능 알고리즘이 공장을 자동 제어하고, 인간 수준의 번역을 수행하는 언어 모델이 등장하면서 우리는 기술의 진보를 실감하고 있습니다. 이러한 변화는 연구자의 지적 호기심을 충족시킬 뿐만 아니라 사회가 필요로 하는 실질적인 혁신을 이끌어냅니다. 인공지능은 이제 단순한 도구를 넘어 우리 삶의 방식을 근본적으로 변화시키는 핵심 동력으로 자리 잡고 있습니다. 최근 인공지능 연구의 두 축은 미래를 예측하는 시스템과 그 의사결정 과정을 설명하는 기술입니다. 예측 시스템은 부동산 가격이나 주식 시장의 변동을 파악하는 등 다양한 분야에 응용됩니다. 하지만 딥러닝처럼 복잡한 시스템은 내부 의사결정 과정을 파악하기 어렵다는 한계가 있습니다. 이를 보완하기 위해 등장한 설명 가능한 인공지능은 시스템이 언제 확실한 결정을 내리는지, 혹은 언제 불완전할 수 있는지를 명확히 알려줌으로써 인공지능의 신뢰성을 높이는 역할을 합니다. 설명 가능한 인공지능은 특히 사람의 생명과 재산에 직결되는 '미션 크리티컬 시스템'에서 필수적입니다. 의료 처방, 국방 시스템, 자율주행 자동차와 같이 안전이 최우선인 분야에서는 인공지능이 왜 그런 결정을 내렸는지 검증하는 과정이 반드시 필요합니다. 아무리 성능이 뛰어난 시스템이라도 그 작동 원리를 알 수 없다면 실제 현장에 적용하기 어렵기 때문입니다. 따라서 설명 가능한 기술은 인공지능이 우리 사회의 핵심 인프라로 안착하기 위한 필수적인 검증 도구라고 할 수 있습니다. 인공지능의 복잡한 의사결정 과정을 분석하기 위해 연구자들은 입력 데이터 중 결과에 가장 큰 영향을 미친 요소를 판별하는 데 집중합니다. 이는 마치 보이지 않는 내부를 들여다보는 돋보기나 현미경과 같은 도구를 개발하는 과정과 같습니다. 이러한 기술을 통해 특정 시스템이 어떤 상황에서 안전하고 어떤 입력 데이터에 취약한지를 객관적으로 검증할 수 있습니다. 결국 설명 가능한 인공지능은 블랙박스와 같았던 알고리즘의 내부를 투명하게 공개하여 기술의 완성도를 높이는 데 기여합니다. 진정한 인공지능 전문가가 되기 위해 필요한 것은 수학적 능력이나 프로그래밍 기술 이전에 인간 지능에 대한 깊은 호기심입니다. '지능이란 무엇인가' 혹은 '사람이라면 어떻게 행동했을까'라는 근원적인 질문을 던지고 이를 알고리즘으로 구현하려는 의지가 중요합니다. 이러한 호기심은 연구 과정에서 마주하는 기술적 난관을 극복하게 만드는 원동력이 됩니다. 인공지능 연구는 결국 인간을 이해하려는 노력의 연장선이며, 그 과정에서 얻는 깨달음이 미래 사회를 설계하는 밑거름이 됩니다.

최재식

뇌인지과학

[석학인터뷰] 한보형_ 컴퓨터 비전! 글로벌 기업과 협력합니다 | 2020 가을 카오스강연 'Ai X'

컴퓨터 비전 기술이 초기에는 실용적인 알고리즘이 부족한 낮은 수준에 머물러 있었습니다. 하지만 디지털 카메라의 얼굴 검출 기능이나 마이크로소프트의 키넥트 센서 같은 혁신적인 기술들이 등장하며 분야의 가능성을 증명하기 시작했습니다. 최근 몇 년 사이 딥러닝의 비약적인 발전과 함께 컴퓨터 비전은 엄청난 성장을 이루었으며, 이러한 기술적 변혁의 중심에서 연구자로서 기여하고 있다는 사실에 큰 자부심과 보람을 느낍니다. 사람의 눈과 카메라는 신호를 받아들이는 측면에서 큰 차이가 없지만, 이를 처리하는 뇌와 컴퓨터의 방식은 근본적으로 다릅니다. 특히 최근의 컴퓨터 비전은 딥러닝 기반의 학습 알고리즘이 주류를 이루면서 알고리즘 자체의 설계보다 데이터의 질과 구성에 따라 결과가 크게 달라지는 경향을 보입니다. 따라서 연구자들은 데이터가 생성되는 과정을 세심하게 고려하고 이를 효과적으로 제어할 수 있는 능력을 갖추는 것이 무엇보다 중요해졌습니다. 구글과 카카오브레인 같은 소프트웨어 기업에서의 연구 경험은 매우 값진 시간이었습니다. 구글에서는 특정 이미지를 입력하면 유사한 이미지를 찾거나 사진 속 장소를 파악하는 이미지 검색 기술을 연구하여 실제 서비스에 적용하는 성과를 거두었습니다. 카카오브레인에서는 단순히 시각적인 품질을 높이는 것을 넘어, 인공지능 알고리즘이 물체를 더 정확하게 검출할 수 있도록 최적화된 지능형 이미지 압축 기술을 개발하며 기술의 실용성을 높이는 데 집중했습니다. 연구자로서의 길은 항상 순탄하지만은 않았습니다. 인공지능 분야가 주목받기 전의 어려운 시기를 겪기도 했으며, 이론적인 알고리즘 공부에서 시작해 눈에 보이는 결과를 만들어내는 컴퓨터 비전으로 전공을 전환하는 과정도 있었습니다. 학생들을 지도할 때는 문제를 정확히 파악하고 솔직하게 소통하는 방식을 선호합니다. 학생 개개인의 단점을 억지로 고치려 하기보다는 그들이 가진 고유한 장점을 극대화하여 스스로 문제를 해결할 수 있도록 돕는 데 주력하고 있습니다. 개인적으로 낙천적인 성격 덕분에 슬럼프가 찾아와도 며칠간의 휴식을 통해 빠르게 회복하며 연구를 지속해올 수 있었습니다. 이번 강의를 통해서는 컴퓨터 비전의 기술적 성취뿐만 아니라 인공지능이 직면한 현실적인 문제들과 앞으로 나아가야 할 방향에 대해 심도 있게 논의하고자 합니다. 기술의 긍정적인 면과 부정적인 면을 모두 균형 있게 바라봄으로써, 대중들이 인공지능의 발전을 올바르게 이해하고 준비할 수 있도록 돕는 가이드 역할을 수행하고 싶습니다.

한보형

융합

[석학인터뷰] 함유근_ 지구온난화, '어쩔 수 없다'? | 2020 가을 카오스강연 'Ai X'

기후예측은 매 계절 그 결과가 실제로 맞았는지를 엄격하게 검증받는 매우 혹독한 학문입니다. 최근 우리나라에서 발생한 이례적으로 긴 장마는 지구온난화와 밀접한 관련이 있는 것으로 분석됩니다. 북극의 차가운 공기가 이례적으로 남하하며 장마 전선의 북상을 막았는데, 이는 시베리아의 고온 현상과 그로 인한 고기압 발달이 원인으로 지목됩니다. 비록 기후의 자연적인 변동성 범위 내에 있을 가능성도 배제할 수 없으나, 역대 최고치를 기록한 장마 일수는 지구가 우리에게 보내는 강력한 경고일 수 있습니다. 엘니뇨는 열대 동태평양의 해수면 온도가 평소보다 높아지는 현상으로, 그 영향은 특정 지역에 국한되지 않고 전 지구로 퍼져나갑니다. 마치 호수에 던진 큰 돌멩이가 물결을 일으켜 호수 전체로 퍼지는 것과 같습니다. 실제로 강한 엘니뇨가 발생했던 시기에는 인도네시아와 호주에서 대규모 산불이 발생했으며, 동태평양의 강수량은 급증하는 반면 서태평양 지역은 극심한 가뭄을 겪기도 했습니다. 이처럼 엘니뇨는 지구 전체의 기상 패턴을 뒤흔들며 인류의 삶에 막대한 영향을 미치는 강력한 기후 변동 요인입니다. 기존의 엘니뇨 예측은 전 지구 가상 시뮬레이션을 돌리거나 과거의 데이터를 활용한 통계적 기법에 의존해 왔습니다. 하지만 전통적인 통계 모델은 선형적인 한계로 인해 복잡한 기후 변화를 정교하게 예측하는 데 어려움이 있었습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 최근에는 딥러닝과 같은 인공지능 기술이 도입되고 있습니다. 인공지능은 과거의 방대한 기후 데이터를 학습하여 복잡한 비선형 패턴을 파악함으로써, 미래의 엘니뇨 발생 가능성을 기존 방식보다 훨씬 높은 정확도로 예측하며 기후 과학의 새로운 지평을 열고 있습니다. 지구온난화가 인간의 활동으로 인해 발생했다는 사실은 이미 과학계에서 논쟁이 끝난 정설입니다. 우리가 문제를 일으킨 주체인 만큼, 우리의 노력으로 변화의 속도를 늦추는 것도 충분히 가능합니다. 경제 위축에 대한 우려도 존재하지만, 신재생 에너지를 중심으로 하는 그린 뉴딜과 같은 정책은 산업 활동을 유지하면서도 환경을 보호할 수 있는 대안이 됩니다. 에너지 절약과 같은 일상적인 실천부터 정책적인 지지까지, 파국적인 결말을 막기 위해서는 기후 변화에 대한 선제적인 인식 변화와 적극적인 행동이 절실한 시점입니다. 기후 연구의 길은 순탄치 않으며 연구자 역시 수많은 슬럼프를 겪습니다. 인공지능에 대한 지식이 전무했던 상태에서 기후 데이터의 부족이라는 난관을 뚫고 네이처지에 논문을 게재하기까지의 과정은 끊임없는 도전의 연속이었습니다. 이러한 경험은 후학들을 지도할 때 단순한 지식 전달을 넘어 깊은 공감과 위로를 나누는 밑거름이 됩니다. 지도교수라는 권위보다는 선배의 마음으로 연구의 방향을 함께 고민하고 슬럼프 극복을 도울 때, 기후 위기를 해결할 혁신적인 아이디어와 연구 성과도 지속적으로 탄생할 수 있을 것입니다.

함유근

지구환경과학

[석학인터뷰] 현동훈_ 지도교수님 曰 "누가 수학을 재미로 하냐?" 그래도 재밌습니다. | 2020 가을 카오스강연 'Ai X'

순수 수학에 몰두하던 학자가 시야를 넓혀 응용 분야인 컴퓨터 비전에 입문하게 된 과정은 흥미롭습니다. 많은 수학자가 이론의 순수성에 집중하느라 실용적인 응용을 간과하곤 하지만, 컴퓨터 비전은 그 자체로 매우 수학적인 토대를 가지고 있습니다. 이는 수학자로서의 정체성과 자부심을 유지하면서도, 연구 결과가 사회에 실질적이고 가시적인 기여를 할 수 있다는 확신을 줍니다. 추상적인 수식 속에 머물던 아이디어가 현실의 문제를 해결하는 도구로 변모하는 과정은 수학자에게 새로운 즐거움을 선사합니다. 대수기하학은 다항식의 근을 통해 기하학적 구조를 연구하는 학문으로, 예를 들어 원의 방정식을 통해 도형을 이해하는 것과 같습니다. 이러한 학문적 기초는 컴퓨터 비전의 핵심인 '다중관점 기하학'으로 이어집니다. 하나의 물체를 서로 다른 각도에서 바라볼 때 나타나는 형태의 변화를 수학적으로 정교하게 기술하는 것이 이 분야의 핵심입니다. 결국 컴퓨터에게 사물을 보는 법을 가르치는 과정은 대수기하학적 원리를 현실 세계의 시각 데이터에 적용하는 고도의 지적 작업이라고 할 수 있습니다. 컴퓨터의 탄생 자체가 앨런 튜링과 알론조 처치 같은 수학자들의 손에서 시작되었듯이, 수학과 컴퓨터 과학은 떼려야 뗄 수 없는 관계입니다. 최근 전 세계적인 관심을 받는 딥러닝 역시 그 근간에는 단순하고 명료한 수학적 아이디어가 자리 잡고 있습니다. 현재 수학자들은 딥러닝이 왜 뛰어난 성능을 보이는지 그 원리를 규명하고, 이를 더욱 효과적으로 개선하기 위한 연구에 매진하고 있습니다. 특히 컴퓨터 비전 분야는 그 구성 요소의 절반 이상이 기하학적 원리로 이루어져 있어 수학적 통찰이 필수적입니다. 연구의 길은 항상 즐겁기만 한 것은 아니며, 때로는 문제 해결이 되지 않아 괴로운 순간을 마주하기도 합니다. 새로운 지식을 배우는 것은 즐거운 일이지만, 아무도 가보지 않은 길을 개척하는 연구는 차원이 다른 인내를 요구합니다. "수학을 누가 재미로 하느냐, 그냥 하는 것이다"라는 격언처럼, 끈기 있게 문제를 붙들고 늘어지는 태도가 중요합니다. 하지만 이상적인 환경에서 자유롭게 사고하며 무궁무진한 가능성을 탐구하는 과정은 수학만이 줄 수 있는 독특한 매력이며, 이는 창업이나 기술 개발 같은 실천적 도전의 원동력이 됩니다. 우리가 영화 '미션 임파서블'이나 '아이언맨'에서 보았던 첨단 기술들은 더 이상 상상 속의 영역에만 머물지 않습니다. 현장에서 즉석으로 마스크를 제작하기 위한 3D 스캐닝이나 화려한 홀로그래픽 디스플레이의 이면에는 복잡한 수학적 계산과 기하학적 모델링이 숨어 있습니다. 이러한 기술적 진보를 깊이 있게 이해하기 위해서는 그 바탕이 되는 수학적 원리를 파악하는 것이 중요합니다. 수학은 단순히 교과서 속의 학문을 넘어, 우리가 꿈꾸는 미래의 시각 기술을 현실로 구현하는 가장 강력한 언어로서 기능하고 있습니다.

현동훈

수학

[석학인터뷰] 훈련된 AI는 예술가를 이길 수 있다?없다? | 2020 가을 카오스강연 'Ai X'

인공지능이 예술의 영역에 발을 들이면서 우리는 예술의 본질에 대해 다시금 질문하게 됩니다. 현재의 인공지능은 방대한 데이터를 학습하여 기존의 패턴을 재현하는 데 탁월한 능력을 보여줍니다. 하지만 피카소와 같이 기존의 틀을 깨고 새로운 영역을 개척한 천재들의 기발함을 재현하기란 여전히 어려운 과제입니다. 인공지능은 훈련된 데이터의 범주 안에서 창작물을 만들어내기 때문에, 완전히 무(無)에서 유(有)를 창조하거나 시대를 앞서가는 독창성을 발휘하는 데에는 한계가 있다는 시각이 지배적입니다. 예술을 자아의 표현이라고 정의한다면, 인공지능에게는 결정적인 결핍이 존재합니다. 바로 '나'라는 자의식입니다. 예술가는 자신의 경험과 감정, 그리고 세상을 바라보는 고유한 시선을 작품에 투영하지만, 인공지능은 아직 스스로를 인식하고 표현하고자 하는 내적 동기를 가지고 있지 않습니다. 기술적인 측면에서 정교한 묘사와 표현은 가능할지 몰라도, 그 이면에 담긴 인간적인 고뇌나 철학적 메시지를 기대하기는 어렵습니다. 따라서 인공지능의 창작물은 기술적 완성도는 높을지언정, 진정한 의미의 자아 표현으로 보기에는 무리가 있습니다. 반면, 예술의 가치를 창작자가 아닌 수용자의 관점에서 바라본다면 이야기는 달라집니다. 작품을 감상하는 사람이 감동을 느끼고 새로운 영감을 얻는다면, 그 주체가 인간인지 기계인지는 중요하지 않을 수 있습니다. 마치 튜링 테스트가 기계의 사고 여부를 판별하듯, 예술 역시 수용자의 반응을 척도로 삼을 수 있다는 논리입니다. 현대 예술의 난해함과 모호성을 고려할 때, 인공지능이 만들어낸 추상적인 창작물은 이미 인간의 작품과 구별하기 힘든 수준에 도달해 있습니다. 감동의 주체가 인간이라면, 인공지능의 창작물 또한 예술의 범주에 포함될 가능성이 열려 있습니다. 인공지능은 인간 예술가에게 위협이 아닌 새로운 영감의 원천이자 협업의 파트너가 될 수 있습니다. 실제로 많은 예술가가 인공지능이 생성한 예기치 못한 패턴이나 조합에서 아이디어를 얻어 창작 활동에 활용하고 있습니다. 이는 마치 피아노라는 악기가 음악가에게 도구가 되듯, 인공지능 역시 인간의 감정을 더욱 풍부하게 표현해주는 고도의 매체로 기능하는 것입니다. 기술적 표현은 인공지능이 담당하고, 그 방향성과 영감을 인간이 제공하는 방식의 협업은 예술의 지평을 넓히는 새로운 가능성을 제시하며 창작의 고통을 덜어주기도 합니다. 미래에는 예술을 평가하는 기준 자체가 근본적으로 변화할 수 있습니다. 과거의 잣대로는 인공지능의 창작을 부정할 수 있지만, 기술과 예술이 융합된 시대의 인류는 또 다른 가치를 발견할 것입니다. 인공지능이 인간이 보지 못한 새로운 시각이나 창의성을 보여준 사례는 이미 알파고 등 여러 분야에서 증명된 바 있습니다. 결국 인공지능 예술은 인간의 창의성을 대체하는 것이 아니라, 인간의 상상력을 확장하고 새로운 예술적 장르를 개척하는 과정으로 이해되어야 합니다. 기술의 발전과 함께 예술의 정의 또한 끊임없이 진화해 나갈 것입니다.

남세동, 신현정, 이교구, 이세민, 임창환, 장병탁, 최재식, 한보형, 함유근, 현동훈

뇌인지과학

[석학인터뷰] AI 대체 어디까지 가능할까? | 2020 가을 카오스강연 'Ai X'

인공지능이 비약적으로 발전하면서 창의성의 영역까지 넘보고 있지만, 인간의 독창성과는 본질적인 차이가 있습니다. 현재의 인공지능은 방대한 데이터를 학습하여 그와 유사한 결과물을 만들어내는 데 탁월한 능력을 발휘합니다. 하지만 과거의 위대한 예술가들이나 과학자들처럼 기존의 틀을 완전히 깨고 새로운 영역을 개척하는 혁신은 여전히 인간만의 고유한 영역으로 남아 있습니다. 학습 데이터의 범주를 넘어서는 진정한 의미의 창조는 단순한 계산이나 조합 이상의 직관과 통찰을 필요로 하기 때문입니다. 인공지능이 인간보다 더 창의적으로 보일 수도 있는 시대가 오겠지만, 무에서 유를 창조하는 개척자 정신은 여전히 풀기 어려운 숙제입니다. 인간과 인공지능의 소통에서 가장 큰 장벽은 공감 능력과 마음 이론의 부재입니다. 상대방의 마음을 모델링하고 그 감정을 깊이 있게 이해하는 능력은 지식의 습득만으로는 도달하기 어려운 경지입니다. 인간의 대화 수준이 생각보다 높지 않다는 점을 이용해 자연스러운 대화를 구현하는 것은 가능할지도 모르지만, 인공지능이 단순히 문제를 해결하는 지능을 넘어 자아를 가진 의식체로 거듭나는 것은 전혀 다른 차원의 문제입니다. 지능과 의식 사이의 간극은 우리가 기술적으로 해결해야 할 가장 복잡한 질문 중 하나이며, 이를 어떻게 정의하느냐에 따라 미래의 모습이 결정될 것입니다. 인공지능이 인간의 수준에 도달하는 시점에 대해서는 전문가들 사이에서도 의견이 분분합니다. 누군가는 2034년경이면 충분하다고 보기도 하고, 또 다른 이는 2074년은 되어야 가능할 것이라고 예측하기도 합니다. 특히 인간이 가진 강점인 지속적인 지식 추론 처리나 여러 정보를 유기적으로 통합하는 능력은 인공지능이 단기간에 따라잡기 힘든 부분입니다. 과거 바둑에서 인공지능이 인간을 이기지 못할 것이라 단언했던 예측이 빗나갔듯이, 미래의 가능성을 섣불리 단정하기는 어렵습니다. 결국 지능을 단순한 문제 해결 능력으로 볼 것인지, 아니면 복합적인 사고의 통합체로 볼 것인지에 따라 인공지능의 미래는 달라질 것입니다.

남세동, 신현정, 이교구, 이세민, 임창환, 장병탁, 최재식, 한보형, 함유근, 현동훈

뇌인지과학

[석학인터뷰] AI, 휴대용 번역기 당연히 가능하고, 대화도 예술도 모두 가능하다! | 2020 가을 카오스강연 'Ai X'

인공지능 기술의 발전은 예술을 바라보는 우리의 근본적인 시각을 변화시키고 있습니다. 특히 딥러닝으로 생성된 작품은 그것을 만들어낸 알고리즘의 성과인지, 아니면 그 시스템을 설계한 인간의 창의성인지에 대한 논쟁을 불러일으킵니다. 현대 예술의 난해함 속에서 인공지능이 만든 결과물은 인간의 것과 구별하기 어려울 정도로 정교해지고 있습니다. 비록 기술이 인간의 표현 방식을 완벽하게 흉내 낸다 하더라도, 그 이면에 마음이 부재한다는 사실을 인지하는 순간 우리는 일종의 공허함을 느낄 수도 있습니다. 하지만 예술의 정의 자체가 변화하는 미래에는 이러한 기술적 산물 또한 새로운 형태의 예술로 인정받게 될 것입니다. 우리는 머지않은 미래에 실시간으로 소통을 돕는 휴대용 번역기가 보편화되는 시대를 맞이할 것입니다. 현재의 번역 기술은 이미 놀라운 수준에 도달해 있으며, 향후 10년에서 20년 사이에는 언어의 장벽이 거의 사라질 것으로 예측됩니다. 이러한 변화는 단순히 단어를 옮기는 수준을 넘어 인공지능이 인간과 대화하며 정교하게 상호작용하는 단계로 진화하고 있음을 의미합니다. 비록 인공지능과의 대화가 때로는 인위적으로 느껴질 수 있으나, 시스템이 더욱 정교해짐에 따라 사용자는 상대가 기계인지 사람인지 구분하기 힘든 경험을 하게 될 것입니다. 이는 기술이 인간의 소통 방식을 얼마나 깊이 파고들고 있는지를 잘 보여주는 사례라 할 수 있습니다. 과거에는 범용 인공지능(AGI)의 등장을 공상 과학의 영역으로만 치부했으나, 최근의 기술적 도약은 이러한 인식을 완전히 바꾸어 놓았습니다. 특정 분야에 한정된 지능을 넘어 인간처럼 다양한 영역에서 사고할 수 있는 인공지능의 등장은 이제 현실적인 가능성으로 다가오고 있습니다. 이러한 범용 인공지능이 일반화되는 시점에는 인류의 지적 능력을 압도하는 초지능으로의 급격한 진화가 일어날 수 있습니다. 하지만 이러한 강력한 기술은 핵폭탄보다 더 위험할 수 있다는 경고를 동반하기도 합니다. 따라서 우리는 인공지능이 가져올 압도적인 편리함과 동시에, 그 기술이 인류에게 미칠 잠재적인 위협에 대해서도 깊이 고민하고 대비해야 할 시점에 서 있습니다.

남세동, 신현정, 이교구, 이세민, 임창환, 장병탁, 최재식, 한보형, 함유근, 현동훈

뇌인지과학

[석학인터뷰] AI가 정말 인간처럼 대화할 수 있을까? | 2020 가을 카오스강연 'Ai X'

인공지능이 인간과 유사한 마음을 가진 것처럼 느껴질 수 있는가에 대한 논의는 매우 흥미롭습니다. 기계가 인간처럼 느껴지는 것은 충분히 가능하지만, 그것이 곧 자의식을 의미하지는 않습니다. 진정한 마음을 갖기 위해서는 생물학적 생존 욕구나 욕망이 전제되어야 하기 때문입니다. 예를 들어 알파고는 세계 최고의 바둑 실력을 갖추었지만, 승리하고자 하는 욕망은 전혀 없습니다. 현재의 기술은 자의식을 형성하기보다 고도화된 기능을 수행하는 데 집중되어 있어, 진정한 이해의 단계에 도달하기는 어려워 보입니다. 소통의 본질은 단순히 지식과 정보를 전달하는 것에 그치지 않습니다. 진정한 교감은 데이터의 양이나 정보의 정확성보다는 정서적 연결과 다양한 외적 요소들이 복합적으로 작용하여 이루어지는 영역입니다. 인공지능이 세상의 모든 지식을 학습하더라도 인간 특유의 사회성을 완벽히 재현하는 데 한계가 있는 이유가 바로 여기에 있습니다. 학습만으로는 도달할 수 없는 영역이 분명히 존재하며, 이는 인공지능이 인간과 동일한 수준의 소통 파트너가 되는 데 큰 걸림돌이 될 것입니다. 하지만 인공지능이 인간과 자연스럽게 대화할 가능성을 긍정하는 시각도 존재합니다. 인간 사이의 대화 역시 항상 완벽하거나 논리적이지 않다는 점을 고려하면, 인공지능이 높은 수준의 의사소통 능력을 갖추는 것은 충분히 실현 가능한 목표입니다. 수십 년 내에 기술이 고도화되면 일상적인 대화에서 인간과 기계를 구분하기 어려워질 것입니다. 비록 인공지능이 실제로 감정을 느끼지는 못하더라도, 상대방의 감정에 공감하는 것처럼 행동하거나 인위적으로 감정을 흉내 내는 수준까지는 도달할 수 있습니다. 기술적으로 인공지능이 인간의 대화 수준에 근접하기 위해서는 인지과학에서 말하는 '마음 이론'의 구현이 필요합니다. 이는 상대방의 마음 상태를 모델링하고 이해하는 능력을 의미하는데, 현재의 인공지능은 아직 이러한 단계에 이르지 못했습니다. 최근의 기술들은 질문에 대해 매우 정교한 답변을 내놓으며 마치 의미를 이해하는 것처럼 보이지만, 이는 데이터 기반의 결과물일 뿐입니다. 진정한 의미의 이해와 공감이 결여된 상태에서의 대화는 결국 고도화된 기술적 모사에 머무를 수밖에 없습니다. 결국 인공지능은 튜링 테스트를 통과할 정도로 정교하게 인간을 속이는 시스템으로 발전할 가능성이 큽니다. 방대한 데이터를 통해 인간의 반응을 학습함으로써 겉으로 보기에는 창의적이고 자연스러운 대화가 가능해질 것이기 때문입니다. 우리가 인공지능이 인간처럼 대화할 수 없다는 것을 완벽히 증명할 수 없는 한, 기술은 끊임없이 그 경계를 허물어갈 것입니다. 인간의 대화 수준이 생각보다 높지 않다는 점도 인공지능이 인간의 영역에 들어오는 것이 그리 어렵지 않음을 시사합니다.

남세동, 신현정, 이교구, 이세민, 임창환, 장병탁, 최재식, 한보형, 함유근, 현동훈

뇌인지과학

[인터뷰] 남세동_ 인공지능과 딥러닝이 세상을 바꿀 것이라 믿습니다 | 2020 가을 카오스강연 'Ai X'

인공지능과 딥러닝은 현대 사회에 막대한 영향을 미치고 있는 기술입니다. 하지만 이 중요한 기술이 대중에게 어렵게만 느껴지는 것은 큰 문제라고 생각합니다. 기술을 단순히 개발하는 것에 그치지 않고, 대중이 이해하기 쉽게 설명하는 과정에서 큰 보람을 느끼며 이를 선도하고자 합니다. 인공지능이 세상을 바꿀 흐름인 만큼, 대중이 이를 제대로 이해할 수 있도록 돕는 것이 전문가의 중요한 역할이라고 믿습니다. 최근 가장 주목받는 인공지능 기술 중 하나는 언어 모델인 GPT-3입니다. 언어 모델은 인터넷상의 수많은 문서를 수집하여 문장 속의 빈칸에 들어갈 단어를 예측하는 방식으로 학습합니다. 예를 들어 '나는 학교에 갔습니다'라는 문장에서 '학교'를 가리고 인공지능에게 정답을 맞히게 하는 식입니다. 이 과정을 반복하면서 인공지능은 문법적 구조뿐만 아니라 단어 사이의 의미적 관계를 스스로 깨우치게 됩니다. 결과적으로 인공지능은 어떤 말이 자연스러운지 판단할 수 있는 능력을 갖추게 됩니다. 방대한 데이터를 학습한 GPT-3는 단순히 문장을 만드는 수준을 넘어 놀라운 상식과 창의성을 보여줍니다. 사용자가 짧은 문장을 제시하면 그 뒤를 이어 자연스러운 소설을 써 내려가기도 합니다. 특히 흥미로운 점은 축구공이 사과보다 크다는 식의 상식을 갖추게 되었다는 것입니다. 누구도 직접 가르쳐 준 적 없지만, 수많은 텍스트를 통해 사물 간의 관계와 크기를 유추해낸 결과입니다. 이러한 능력은 인공지능이 인간의 언어를 깊이 있게 이해하고 있음을 보여주며, 대중에게 기술적 경이로움을 선사하고 있습니다. 스타트업을 시작하려는 분들에게는 현실적인 조언이 필요합니다. 먼저 선배나 투자자의 조언은 절반만 듣는 태도가 중요합니다. 그들의 경험은 가치 있지만, 시대가 변하고 상황이 다를 수 있기 때문입니다. 또한 스타트업의 90%는 실패한다는 냉혹한 현실을 직시해야 합니다. 경제적으로 빚을 견딜 수 있는지, 수년간 수입이 없어도 버틸 정신력이 있는지를 스스로 점검해야 합니다. 자신의 한계를 명확히 알고 준비된 상태에서 도전하는 것이 성공 확률을 높이는 길입니다. 슬럼프를 극복하는 가장 좋은 방법은 더 중요하고 시급한 다른 일에 몰입하는 것입니다. 고민한다고 해결되지 않는 문제에 매몰되기보다, 당장 해야 할 일을 처리하다 보면 자연스럽게 슬럼프에서 벗어날 수 있습니다. 인공지능 역시 막연히 어렵게만 생각할 필요가 없습니다. 딥러닝의 기초 원리는 중학교 수준의 수학 지식만 있다면 누구나 충분히 이해할 수 있는 영역입니다. 기술의 겉모습에 압도되기보다 그 이면의 원리를 차근차근 이해하려 노력한다면, 인공지능이 주도하는 미래를 더욱 명확하게 바라볼 수 있을 것입니다.

남세동

뇌인지과학