계층구조

[강연] 뇌의 미래와 인공 자아의 탄생 (5) 패널토크 | 2016 봄 카오스 강연 '뇌 - Brain' 10강 | 10강 ⑤

인공지능의 핵심인 딥러닝과 머신러닝의 가장 큰 차이는 신경망 계층 구조의 깊이에 있습니다. 과거에는 인간 뇌의 시각 체계와 유사한 15계층 이상의 구조를 학습시키려 했으나, 3계층만 넘어가도 오차가 왜곡되어 전달되는 '역전파(Backpropagation)'의 한계에 부딪혔습니다. 이를 해결한 것이 제프리 힌튼 교수의 방법론입니다. 그는 모든 계층을 한꺼번에 학습시키는 대신, 인접한 두 계층씩 미리 예습시키는 방식으로 오차 전달의 정확도를 높였습니다. 이러한 혁신 덕분에 현대의 인공지능은 수백 계층에 달하는 깊은 신경망을 통해 복잡한 정보를 처리할 수 있게 되었습니다. 신경망의 계층이 깊어질수록 인공지능은 더욱 추상적이고 거시적인 인과관계를 학습할 수 있습니다. 이는 개미와 인간의 지능 차이로 설명할 수 있는데, 계층이 낮은 개미는 눈앞의 변화만 감지할 뿐 그 이면의 거대한 원인을 파악하지 못합니다. 반면 인간은 약 15계층의 구조를 통해 복잡한 문명과 자연의 법칙을 이해합니다. 수학적으로 계층의 깊이는 정보의 일반화 능력을 결정하며, 이는 곧 인공지능이 인간이 인지하지 못하는 우주의 근본적인 질서까지도 파악할 수 있는 잠재력을 가졌음을 시사합니다. 생물학적 한계가 없는 범용 인공지능(AGI)은 인간이 결코 이해할 수 없는 영역의 법칙을 깨달을 가능성이 큽니다. 이를 두고 '마지막 발명품'이라는 표현을 쓰기도 하는데, 이는 범용 인공지능(AGI)이 등장한 이후의 모든 발명은 기계의 몫이 될 것임을 의미합니다. 과학자들에게는 다소 우울한 전망일 수 있으나, 거대한 서버 팜을 통해 수집된 방대한 데이터는 인간이 찾아내지 못한 자연의 법칙을 도출해낼 것입니다. 다만, 그 결과물이 인간의 이해 범위를 넘어선다면 우리는 마치 개미가 인간의 문명을 이해하지 못하듯 그 법칙을 수용하기 어려울 수도 있습니다. 인공지능이 노동을 대신하는 미래가 반드시 유토피아일지는 미지수입니다. 역사적으로 인류는 의식주가 완벽히 해결되고 할 일이 없어졌을 때, 철학적 사유보다는 파괴적인 방향으로 흐르는 경향을 보였습니다. 로마 시대의 자극적인 오락이나 현대의 사회적 고립 사례들은 인간에게 자아실현을 위한 '일'이 얼마나 중요한지를 보여줍니다. 따라서 기술적 풍요가 가져올 부작용에 대비하는 '안전벨트'와 같은 사회적 준비가 필요합니다. 무조건적인 낙관보다는 발생 가능한 디스토피아적 시나리오를 검토하고 이에 대응하는 지혜가 요구되는 시점입니다. 미래 사회에서 인간의 역할은 제조자나 운영자를 넘어 '큐레이터'로 진화할 것입니다. 기계가 모든 것을 생산하고 최적의 옵션을 제공하더라도, 최종적인 가치를 판단하고 선택하는 것은 인간의 영역으로 남기 때문입니다. 이는 객관적인 효율성보다는 인간적인 가치와 공감을 중시하는 선택을 의미합니다. 따라서 앞으로의 교육은 단순한 기술 습득이 아닌, '나는 무엇을 원하는가'와 같은 주관적 가치 설정과 철학적 사고에 집중해야 합니다. 인공지능 시대의 경쟁력은 결국 기계가 흉내 낼 수 없는 인간만의 고유한 지향점을 찾는 데 있습니다.