과학 포털 iKAOS

6 Contents

피지컬 AI는 이미 우리 곁에 있다🤖 | 휴머노이드의 현재와 미래 | 2026 미래 과학 트렌드

최근 인공지능 기술은 단순히 화면 속 대화를 넘어 물리적 실체를 가진 ‘피지컬 AI’로 진화하고 있습니다. 이는 인간 수준의 판단과 행동을 수행하는 범용 인공지능(AGI)이 물리적 신체와 결합한 형태를 의미합니다. 정부는 2040년까지 인간처럼 정교하게 움직이는 휴머노이드 개발을 목표로 공통 기반 기술부터 한계 돌파 기술까지 9가지 핵심 영역에 대한 지원 전략을 수립했습니다. 이러한 여정은 강화 학습과 딥러닝을 넘어, 우리 삶의 현장에서 인간을 보조하고 협력하는 지능형 로봇 시대를 여는 중요한 이정표가 될 것입니다. 휴머노이드는 인간의 형상을 닮은 로봇을 뜻하지만, 그 용어의 기원은 17세기 대항해 시대까지 거슬러 올라갑니다. 당시에는 차별의 의미를 담고 있었으나, 오늘날에는 인간과 유사한 활동을 수행하는 첨단 로봇을 지칭하는 용어로 재탄생했습니다. 하지만 로봇 개발에는 ‘모라벡의 역설’이라는 난제가 존재합니다. 인간에게 쉬운 걷기나 물건 집기 같은 동작이 로봇에게는 극도로 어렵고, 반대로 복잡한 계산은 로봇이 훨씬 쉽게 해결하는 현상입니다. 이를 극복하고 인간의 신체 능력을 완벽히 모사하기 위해 전 세계가 막대한 기술적 노력을 기울이고 있습니다. 현재 글로벌 휴머노이드 시장은 미국과 중국이 주도하고 있으며, 우리나라는 센서와 배터리 등 핵심 부품 분야에서 강력한 경쟁력을 보유하고 있습니다. 특히 로봇 밀도가 세계 최고 수준인 한국은 풍부한 운용 데이터를 바탕으로 추격의 발판을 마련 중입니다. 피지컬 AI 구현의 핵심은 현실 세계를 디지털로 복제한 ‘디지털 트윈’을 활용해 방대한 가상 학습을 진행하는 것입니다. 이를 통해 물리적 충돌 위험 없이 로봇의 동작을 최적화하며, 실제 환경에서 인간의 개입 없이 스스로 과업을 수행할 수 있는 자율성을 확보해 나가고 있습니다. 피지컬 AI의 발전 단계는 크게 세 세대로 구분됩니다. 1세대는 정해진 환경에서 사전에 학습된 정보를 바탕으로 동작하는 서빙 로봇 수준입니다. 이어지는 2세대는 시각-언어-행동(VLA) 모델이 결합하여 주변 환경을 스스로 보고 판단하며 상호작용하는 단계를 지칭합니다. 최종적인 3세대는 단 한 번의 경험만으로도 스스로 학습하고 성장하는 진정한 의미의 범용 인공지능(AGI)을 갖춘 모델입니다. 2040년경에는 이러한 3세대 휴머노이드가 등장하여 인간의 언어, 시각, 촉각을 모두 통합한 지능형 동반자로서 우리 사회 곳곳에 자리 잡을 것으로 전망됩니다. 기술의 정점을 향해 빠르게 달려가고 있지만, 피지컬 AI의 진화는 우리에게 무거운 질문을 던집니다. 인공지능이 인간을 능가하는 초지능(ASI) 단계에 도달했을 때, 과연 우리가 이들을 통제하고 조화롭게 공존할 수 있을지에 대한 윤리적 고민이 필요합니다. 상상력이 현실을 앞서가는 지금, 기술의 속도 조절과 방향성에 대한 사회적 논의는 필수적입니다. 단순히 편리한 도구를 만드는 것을 넘어, 인간의 가치를 지키면서 기술과 공생할 수 있는 기준을 정립하는 것이 피지컬 AI 시대를 맞이하는 우리의 진정한 과제라 할 수 있습니다.

국립과천과학관

뇌인지과학
융합

[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

카오스재단2020 카오스강연 'Ai X'

뇌인지과학

[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

카오스재단2020 카오스강연 'Ai X'

뇌인지과학

[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

카오스재단카오스강연

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

카오스재단2020 카오스강연 'Ai X'

뇌인지과학

[술술과학] 초지능은 과학인가, 공상인가? | 카오스 첨단기술 시리즈(6)

2014년 맥스 테그마크와 얀 탈린 등이 설립한 생명의 미래 연구소(FLI)는 인류의 과학기술이 초래할 수 있는 잠재적 위협을 연구하기 위해 탄생했습니다. 특히 인공지능(AI)이 제기하는 위험에 주목하며, 일론 머스크와 데미스 허사비스 같은 인물들의 후원을 받아 AI 안전 연구의 기틀을 마련했습니다. 이는 단순한 학술적 논의를 넘어 구글, 마이크로소프트 등 거대 기업과 주요 대학 연구소들이 참여하는 거대한 산학협력 체계로 확장되었습니다. 2015년 오픈AI의 설립은 이러한 흐름의 정점으로, 인류가 초지능의 출현에 대비하기 시작한 역사적인 시점으로 평가받습니다. 인공지능의 위험성은 이론적인 우려를 넘어 실제 사건을 통해 그 심각성이 드러나기 시작했습니다. 2015년 독일 폭스바겐 공장에서 발생한 로봇에 의한 사망 사고와 미국 경찰의 폭탄 장착 로봇 투입 사례는 킬러 로봇이 더 이상 영화 속 이야기가 아님을 시사합니다. 우리나라의 비무장지대에 배치된 센트리 가드 로봇(SGR)이나 군사용 드론 역시 지능형 무기 체계의 현실을 보여주는 사례입니다. 이러한 기술이 테러나 오작동에 이용될 경우 발생할 막대한 피해를 막기 위해, 세계적 석학들은 공동 서한을 통해 AI 무기화가 인류의 재앙이 될 수 있음을 강력히 경고해 왔습니다. 2017년 개최된 '유익한 AI' 컨퍼런스에서는 인류의 안전을 보장하기 위한 '아실로마 AI 원칙'이 발표되었습니다. 23개 조항으로 구성된 이 원칙은 AI의 능력이 초지능 수준으로 진화할 수 있음을 인정하고, 연구의 목표를 인간에게 이로운 지능 개발로 국한해야 한다는 내용을 골자로 합니다. 구글과 애플 등 글로벌 IT 기업들을 포함해 2,000여 명의 전문가가 서명한 이 원칙은 아시모프의 로봇 3원칙을 현대적으로 계승한 것으로 평가받습니다. 이는 기술 발전의 속도에 맞춰 윤리적, 제도적 가이드라인을 마련하려는 인류의 집단적 노력을 상징하는 중요한 이정표가 되었습니다. 아실로마 컨퍼런스의 핵심 화두 중 하나는 초지능이 실현 가능한 과학적 영역인지, 아니면 단순한 공상인지에 대한 논쟁이었습니다. 레이 커즈와일, 데미스 허사비스 등 당대 최고의 전문가들은 초지능의 출현 가능성에 대해 만장일치로 긍정적인 답변을 내놓았습니다. 특히 인간 수준의 범용 인공지능(AGI)에 도달하게 되면 초지능으로의 진화는 시간 문제라는 견해가 지배적이었습니다. 다만, 이러한 지능이 인간을 배제하거나 특정 세력에 의해 악용될 가능성에 대해서는 일론 머스크를 비롯한 많은 참가자가 깊은 우려를 표하며 제도적 관리의 필요성을 역설했습니다. 초지능을 향한 여정은 단순히 기술적 성취를 넘어 인류의 근원적인 질문에 답을 찾는 과정이기도 합니다. 데미스 허사비스는 의식의 본질이나 우주의 원리를 이해하는 데 AI가 결정적인 기여를 할 것이라 전망하며, 기술적 위험은 인간의 창의성으로 충분히 극복할 수 있다는 낙관론을 제시했습니다. 반면 일론 머스크는 권력의 독점을 경계하며 인공지능 혜택의 민주적 분배를 강조했습니다. 결국 초지능은 이제 공상의 영역을 벗어나 우리가 마주해야 할 현실의 과학이 되었습니다. 우리는 이 거대한 변화 앞에서 인류의 안녕을 위한 지혜로운 선택을 이어가야 할 것입니다.

카오스재단술술과학

물리학