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AI의 기억과 생각은 어디까지?🧐 l 2026 미래 과학 트렌드 북콘서트

인공지능의 역사는 영국의 수학자 앨런 튜링이 던진 '기계가 생각할 수 있을까?'라는 질문에서 시작되었습니다. 그는 2014년 영화 '이미테이션 게임'의 실제 주인공으로, 현대 컴퓨터의 최초 청사진을 그린 인물이기도 합니다. 튜링은 기계의 지능을 정의하기 위해 '이미테이션 게임', 즉 튜링 테스트라는 개념을 제안했습니다. 이는 벽 너머의 판단자가 인간과 기계의 대화를 구분하지 못할 때 해당 기계에게 지능이 있다고 간주하는 방식입니다. 이 아이디어는 오늘날 우리가 인공지능과 대화하는 모든 기술적 토대의 출발점이 되었습니다. 자연어 처리라는 분야는 인간이 일상적으로 사용하는 '자연어'를 기계가 이해하고 생성하도록 만드는 연구입니다. 기계가 말을 한다는 것은 기본적으로 다음에 올 단어를 확률적으로 예측하는 과정과 같습니다. 예를 들어 '나의 죽음을 적에게'라는 문구 뒤에 '알리지 말라'가 올 확률이 가장 높다고 계산하여 문장을 완성하는 식입니다. 과거 스마트폰의 자동 완성 기능도 이와 유사한 원리였지만, 최신 인공지능은 그 예측 능력이 아득히 정교해져서 인간과 구분이 어려울 정도로 자연스럽고 탁월한 문장 구사력을 보여줍니다. 챗GPT와 같은 현대의 인공지능은 문장을 직접 인식하기보다 '토큰'이라는 더 작은 단위로 쪼개어 처리합니다. 기계는 자연어 자체를 이해하지 못하므로, 각 토큰을 숫자로 이루어진 벡터값으로 변환하여 고차원적인 의미 공간상에 배치합니다. 이 공간에서 의미가 유사한 단어들은 서로 가깝게 위치하게 되며, 인공지능은 학습을 통해 이러한 의미 관계를 스스로 파악합니다. 즉, 우리가 입력하는 질문은 기계 내부에서 복잡한 숫자들의 연산으로 치환되며, 이를 바탕으로 가장 적절한 답변 토큰을 하나씩 생성해 내는 것입니다. 인공지능의 구조는 인간 뇌의 뉴런과 시냅스 연결망에서 영감을 얻은 '인공신경망'을 기반으로 합니다. 뇌 속의 학습이 시냅스 연결 강도의 변화로 나타나듯, 인공지능 역시 '매개변수'라고 불리는 숫자 값들을 조정하며 학습합니다. GPT-2가 15억 개의 매개변수를 가졌던 것에 비해, 최신 모델인 GPT-4는 무려 1조 7,600억 개의 매개변수를 보유하고 있습니다. 이처럼 방대한 규모의 연산 능력을 갖추었기에 이를 '거대 언어 모델(LLM)'이라 부르며, 챗GPT나 제미나이 같은 고성능 AI들이 탄생할 수 있었습니다. GPT는 생성형(Generative), 사전 학습된(Pre-trained), 트랜스포머(Transformer)의 약자로, 여기서 핵심은 트랜스포머라는 신경망 구조입니다. 2017년에 발표된 이 기술은 문장 내의 모든 토큰 사이의 연관성을 계산하는 '어텐션(Attention)' 메커니즘을 사용합니다. 이전의 기술들을 압도하는 성능을 지닌 이 방식은 문맥의 흐름을 정확히 파악하여 긴 문장도 막힘없이 생성할 수 있게 해주었습니다. 이러한 기술적 진보 덕분에 인공지능은 단순한 도구를 넘어 인간의 언어적 파트너로서 우리 일상 속에 깊숙이 자리 잡게 되었습니다.

국립과천과학관과학강연👨‍🏫

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노벨상, 마침내 AI를 품다🤖 2024 노벨 물리학상🏆(with 서울대학교 AI연구원 이준기 박사) | 요즘과학

2024년 노벨 물리학상은 인공지능(AI) 분야의 거장인 존 홉필드 교수와 제프리 힌튼 교수에게 돌아갔습니다. 이는 전통적인 물리학의 범주를 넘어 인공지능(AI)이 과학 전반에 미친 막대한 영향력을 인정한 역사적인 사건입니다. 물리학은 인공지능(AI) 발전에 이론적 토대를 제공했고, 반대로 인공지능(AI)은 복잡한 물리 현상을 분석하는 강력한 도구가 되어왔습니다. 두 학자의 연구는 인간의 뇌 구조를 모방한 인공신경망이 어떻게 물리적 원리를 통해 학습하고 기억할 수 있는지를 증명하며 현대 딥러닝의 시대를 여는 결정적인 계기가 되었습니다. 존 홉필드 교수가 창안한 '홉필드 네트워크'는 인간의 연상 기억 과정을 물리적으로 구현한 모델입니다. 그는 원자의 스핀 시스템이 에너지를 최소화하며 안정된 상태를 찾아가는 원리를 인공신경망에 도입했습니다. 이 네트워크는 불완전하거나 왜곡된 정보가 입력되더라도, 저장된 데이터 중 에너지가 가장 낮은 상태인 원래의 패턴을 스스로 찾아냅니다. 마치 산맥의 골짜기를 따라 공이 굴러 내려가듯, 시스템이 스스로 최적의 답을 찾아가는 이 방식은 컴퓨터가 정보를 저장하고 인지하는 새로운 패러다임을 제시했습니다. 제프리 힌튼 교수는 통계 물리학의 원리를 활용해 홉필드 네트워크를 한 단계 더 발전시킨 '볼츠만 머신'을 선보였습니다. 기체 분자들의 집합적 상태를 확률로 계산하는 볼츠만 방정식에서 영감을 얻어, 인공신경망의 각 상태가 발생할 확률을 계산하는 방식을 개발한 것입니다. 이를 통해 인공지능(AI)은 단순히 정보를 저장하는 수준을 넘어, 수많은 예시를 통해 스스로 특징을 학습하고 처음 보는 데이터에서도 익숙한 패턴을 인식할 수 있게 되었습니다. 이는 지시가 아닌 학습을 통해 지능을 형성하는 현대 인공지능(AI)의 핵심 원리가 되었습니다. 이후 제프리 힌튼 교수는 학습 속도를 비약적으로 높인 '제한된 볼츠만 머신(RBM)'과 역전파 알고리즘을 통해 딥러닝의 전성기를 이끌었습니다. 특히 GPU의 발전과 맞물려 인공신경망의 층을 깊게 쌓는 것이 가능해지면서, 인공지능(AI)은 이미지 인식과 언어 처리 등에서 인간에 버금가는 성능을 보여주기 시작했습니다. 이러한 기술적 진보는 물리학계에도 큰 공헌을 하여, 힉스 입자 연구나 블랙홀 이미지 처리와 같은 거대 과학 프로젝트에서 복잡한 데이터를 분석하는 데 핵심적인 역할을 수행하며 학문 간의 경계를 허물고 있습니다. 인공지능(AI)의 미래는 이제 디지털 공간을 넘어 현실 세계와 직접 상호작용하는 '체화 인공지능(Embodied AI)'으로 향하고 있습니다. 기존의 모델들이 인터넷상의 텍스트와 이미지를 학습했다면, 앞으로의 인공지능(AI)은 로봇의 몸을 빌려 실생활에서 물리적 접촉을 통해 데이터를 스스로 수집하게 될 것입니다. 또한 인공지능(AI)이 내린 결론의 과정을 인간이 이해할 수 있도록 설명하는 설명 가능한 인공지능(XAI) 연구도 활발히 진행되고 있습니다. 인간과 감정을 교류하고 동료처럼 공존하는 로봇 친구의 등장은 이제 먼 미래의 상상이 아닌 현실로 다가오고 있습니다.

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[강연] 기계학습과 물리학: 생성형 인공지능의 원리_by 조정효 | 고등과학원&카오스재단 '2024 노벨상 해설강연' | 1강

올해 노벨 물리학상은 인공지능의 핵심인 인공신경망의 기초를 확립한 과학자들에게 돌아갔습니다. 존 홉필드와 제프리 힌튼 교수는 물리학적 원리를 기계 학습에 도입하여 현대 인공지능의 토대를 마련했습니다. 이들의 연구는 단순한 공학적 성과를 넘어, 우리 뇌가 정보를 처리하고 기억하는 방식을 물리학적으로 해석하려는 시도에서 시작되었습니다. 이는 복잡한 연결망 속에서 스스로 질서가 창발하는 현상을 탐구한 결과이며, 물리학과 컴퓨터 과학의 경계를 허문 혁신적인 성취로 평가받습니다. 인공신경망의 기본 단위인 퍼셉트론은 생물학적 뉴런의 작동 방식에서 영감을 얻었습니다. 여러 뉴런으로부터 들어온 신호에 가중치를 곱해 합산하고, 이 값이 특정 임계치를 넘으면 다음 뉴런으로 신호를 전달하는 구조입니다. 초기 과학자들은 이를 통해 논리 연산을 수행하며 인공지능의 가능성을 엿보았습니다. 하지만 단일 계층의 퍼셉트론은 선형적으로 분리되지 않는 배타적 논리합(XOR)과 같은 복잡한 문제를 해결하지 못한다는 한계에 부딪히기도 했습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 도입된 것이 은닉층을 포함한 다층 신경망입니다. 수학적으로 증명된 보편적 어림 정리에 따르면, 적절한 은닉층을 가진 신경망은 어떤 복잡한 함수 관계도 표현할 수 있습니다. 이는 입력 데이터를 새로운 공간으로 변환하여 문제를 해결하는 과정으로 이해할 수 있습니다. 고양이 사진을 보고 고양이라고 판단하는 복잡한 분류 작업도 결국 데이터를 다차원적으로 해석하고 변환하는 신경망의 층을 통해 가능해지며, 이는 현대 딥러닝의 근간이 되었습니다. 신경망이 깊어질수록 수많은 매개변수를 최적화하는 것이 관건이 됩니다. 제프리 힌튼 교수는 오차 역전파와 경사하강법을 통해 이 문제를 해결했습니다. 실제 정답과 예측값 사이의 오차를 정의하고, 경사가 낮아지는 방향으로 매개변수를 조금씩 수정하며 최적의 상태를 찾아가는 방식입니다. 이는 마치 복잡한 지형에서 가장 낮은 골짜기를 찾아 내려가는 과정과 같습니다. 이러한 학습 알고리즘의 발전은 딥러닝이 실질적인 성능을 발휘하고 다양한 분야에 응용되는 결정적 계기가 되었습니다. 존 홉필드 교수는 기억의 형성을 물리학의 에너지 개념으로 설명했습니다. 데이터의 패턴을 에너지 지형의 골짜기로 정의하면, 불완전한 정보가 입력되더라도 에너지가 가장 낮은 상태를 찾아가며 원래의 기억을 복원할 수 있습니다. 이는 통계 물리학의 스핀 유리 모형을 응용한 것으로, 신경세포들이 함께 활성화될 때 연결이 강화된다는 헤비안 규칙과도 일맥상통합니다. 기억이란 결국 시스템이 안정적인 에너지 상태를 찾아가는 물리적 과정이며, 이를 통해 기계는 정보를 저장하고 회상하는 능력을 갖추게 됩니다. 생성형 인공지능의 원형인 볼츠만 머신은 확률 분포를 통해 데이터를 이해합니다. 힌튼 교수는 계산량 문제를 해결하기 위해 제한된 볼츠만 머신(RBM)을 고안했고, 이를 계층적으로 쌓아 심층 신경망의 학습을 가능하게 했습니다. 데이터를 압축하고 핵심 정보를 추출하는 이 과정은 확률 분포를 변환하는 고도의 수학적 작업입니다. 오늘날 우리가 목격하는 놀라운 생성형 AI의 성취는 데이터를 확률과 정보의 관점에서 다루는 이러한 물리적 통찰에서 비롯되었으며, 이는 단순한 분류를 넘어 새로운 정보를 창조하는 단계로 나아갔습니다. 정보는 이제 물리학과 생물학을 관통하는 핵심 개념으로 자리 잡았습니다. 맥스웰의 도깨비 역설을 해결한 정보 열역학부터 '비트에서 존재로(It from bit)'라는 철학적 통찰에 이르기까지, 자연 현상을 정보 처리 과정으로 보는 시각이 확산되고 있습니다. 인공지능의 발전은 인간의 특별함에 대한 질문을 던지는 동시에, 우리가 거대한 정보의 그물망인 인포스피어의 일부임을 깨닫게 합니다. 과학은 인간이 중심이 아니라는 사실을 일깨우며, 정보라는 보편적 언어를 통해 우주와 생명을 이해하는 더 넓은 세계로 우리를 인도합니다.

조정효

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물리학

[연구뭐하지?] 파검? 흰금? 뇌과학으로 풀어보는 드레스 논쟁_신혜영 교수 | 서울대학교 “뇌활동 연구실”

우리가 사물을 보는 과정은 단순히 외부 정보를 수집하는 카메라와는 다릅니다. 2015년 인터넷을 뜨겁게 달궜던 드레스 색상 논란처럼, 같은 시각 정보를 접하더라도 뇌의 배선 방식에 따라 사람마다 해석이 달라질 수 있습니다. 뇌는 감각 정보를 있는 그대로 재현하기보다, 자신이 가진 사전 지식과 결합하여 사물을 유추해 내는 '지각 추론'의 과정을 거칩니다. 이러한 추론 과정에서 발생하는 실수가 바로 착시 현상이며, 이는 뇌가 세상을 어떻게 해석하는지 보여주는 중요한 단서가 됩니다. 착시 현상은 뇌의 신경 코드를 연구하는 데 매우 유용한 도구입니다. 예를 들어 카니자 삼각형과 같은 착시 윤곽선을 볼 때, 감각 정보에 충실한 신경 세포는 선이 없다고 보고하지만, 추론을 반영하는 세포는 선이 존재한다고 보고합니다. 연구자들은 이러한 차이를 활용해 뇌의 어느 영역에서 어떻게 추론이 일어나는지 밝혀내고자 합니다. 특히 쥐 또한 인간과 유사한 착시 현상을 경험한다는 사실이 밝혀지면서, 실험 모델을 통해 지각의 다이나믹스를 정밀하게 분석하는 것이 가능해졌습니다. 뇌 활동을 정밀하게 측정하고 조작하기 위해 현대 뇌과학은 첨단 기술을 동원합니다. 세포 외 전기생리학은 수천 개의 뉴런 활동을 밀리초 단위로 포착하며, 이광자 홀로그래픽 메소스코피는 뇌의 여러 영역을 동시에 관측하면서 특정 세포의 활성을 임의로 조작할 수 있게 해줍니다. 여기에 신경망 시뮬레이션을 병행하면 실험과 이론을 통합한 연구가 가능해집니다. 이러한 기술적 진보는 대뇌 영역 간의 통신 원리를 규명하고, 복잡한 신경 회로가 정보를 처리하는 방식을 이해하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 뇌과학의 주요 난제 중 하나는 서로 다른 신경 세포들이 처리하는 정보를 어떻게 하나의 사물로 결합하느냐는 '바인딩 문제'입니다. 창살 뒤에 있는 판다를 볼 때, 뇌는 판다와 창살에 반응하는 각각의 신호를 별개의 물체로 정확히 구분해 내야 합니다. 또한, 움직이는 물체의 정체를 파악하기 위해서는 대상의 동선에 대한 단기 기억이 필수적입니다. 인공신경망 분석을 통해 뉴런들이 이러한 정보를 어떤 패턴으로 보유하고 있는지 파악함으로써, 우리는 지각과 인지의 근본적인 메커니즘에 한 걸음 더 다가갈 수 있습니다. 뇌과학 연구에서 가장 중요한 것은 기술적인 숙련도보다 학문에 대한 순수한 흥미와 열정입니다. 통계나 코딩 같은 도구는 연구 과정에서 충분히 익힐 수 있지만, 자신이 평생 즐겁게 몰입할 수 있는 주제를 찾는 것은 본인의 몫입니다. 같은 생명과학 분야라도 연구실마다 주제와 방법론이 매우 다양하므로, 자신의 적성과 열정이 맞닿는 지점을 찾는 노력이 필요합니다. 뇌가 세상을 해석하는 신비로운 원리에 매료된다면, 그 탐구의 과정 자체가 과학자로서 가질 수 있는 가장 큰 보람이자 동력이 될 것입니다.

신혜영

카오스재단연구뭐하지

뇌인지과학

[연구뭐하지?] 하늘을 나는 철새 무리에서 보이는 비평형계 속 특이한 질서_백용주 교수 | 서울대학교 “비평형 통계물리학 연구실”

통계물리학은 우주를 구성하는 수많은 입자가 집단으로서 보이는 물리적 성질을 탐구하는 학문입니다. 단순히 몇 개의 입자가 아닌, 10의 23승 개가 넘는 방대한 입자 시스템을 다루며 이들이 나타내는 규칙성을 기술합니다. 그중에서도 온도나 압력이 균일한 평형 상태를 벗어난 시스템을 '비평형계'라고 부르며, 이러한 비평형계의 복잡한 물성을 연구하는 것이 비평형 통계물리학입니다. 이는 현대 물리학에서 매우 중요한 위치를 차지하고 있습니다. 최근 통계물리학은 인공 신경망과 같은 복잡계 연구에서 큰 성과를 거두고 있습니다. 딥러닝의 학습 원리는 여전히 많은 부분이 베일에 싸여 있지만, 물리학자들은 이를 '스핀 유리'와 같은 복잡계 모형과 유사하다고 판단합니다. 기존의 통계물리학적 지식을 인공 신경망에 확장 적용함으로써, 어떤 조건에서 학습이 가장 효율적으로 이루어지는지 이론적으로 규명하려는 시도가 이어지고 있습니다. 이는 인공지능의 근본적인 작동 원리를 이해하는 열쇠가 됩니다. 능동 물질은 스스로 추진력을 가지고 움직이는 입자들의 집단을 의미합니다. 박테리아나 철새 무리, 심지어 놀이공원의 범퍼카처럼 외부의 힘에만 의존하지 않고 개별적으로 에너지를 소모하며 움직이는 시스템이 이에 해당합니다. 이러한 능동 물질들은 평형계에서는 볼 수 없는 독특하고 질서 정연한 집단 현상을 만들어냅니다. 비평형 통계물리학은 이러한 시스템의 운동 성질과 구조적 원리를 설명하기 위해 새로운 이론적 도구와 계산법을 개발하고 있습니다. 통계물리학의 독특한 점은 탐구 대상이 고정되어 있지 않다는 것입니다. 원자나 분자 같은 전통적인 물리적 대상뿐만 아니라 사회 현상, 경제 지표, 생명 현상까지도 연구의 범위에 포함됩니다. 이는 통계물리학이 특정 대상에 국한된 학문이 아니라, 다양한 구성원이 모인 시스템을 기술하는 '방법론'에 가깝기 때문입니다. 따라서 연구자는 다양한 분야에 대한 호기심을 유지하며, 여러 시스템을 관통하는 공통적인 대칭성이나 보존 법칙을 찾아내려는 자세가 필요합니다. 훌륭한 연구자가 되기 위해서는 스스로 질문을 던지고 탐구하는 역량이 무엇보다 중요합니다. 실험이나 계산 결과가 나왔을 때 이를 당연하게 받아들이지 않고, 자신의 직관과 비교하며 끊임없이 의심하는 태도가 필요합니다. 또한, 물리학은 혼자 하는 공부에 그치지 않고 타인과 적극적으로 소통하며 지식을 공유하는 과정이 필수적입니다. 자신이 이해한 내용을 남들이 알기 쉽게 설명하려는 노력은 연구의 깊이를 더하고 새로운 통찰을 얻는 밑거름이 됩니다.

백용주

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[연구뭐하지?] 뇌는 어떻게 정보를 처리하는가? 수학으로 서술하는 뇌인지연구 _곽지현 교수 | 서울대학교 “신경계산 연구실”

우리 뇌는 외부 환경에서 받아들이는 감각 정보와 공간 정보를 전기 신호로 변환하여 처리합니다. 수많은 신경세포가 생성하는 전기 신호들이 합산되고 정교하게 계산됨으로써 정보가 기억으로 저장되는 것입니다. 이러한 뇌의 계산 원리를 밝혀내는 연구는 새로운 정보처리 이론을 정립하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 특히 주변 환경을 인지하고 길을 탐색하며 학습하는 과정에서 다양한 뇌세포들이 어떻게 상호작용하는지 이해하는 것이 이 연구의 주요 목적입니다. 컴퓨터 환경에 작은 뇌를 구현하는 시뮬레이션 연구는 뇌의 복잡한 정보처리 과정을 이해하는 중요한 도구입니다. 뇌 신경세포와 회로를 모사하여 인공신경망을 구축함으로써, 왜 특정 방식으로 세포들이 연결되어야 하는지 그 필연성을 유추할 수 있습니다. 뇌는 1,000억 개의 신경세포가 시공간적으로 끊임없이 신호를 주고받는 생물학적 컴퓨터와 같습니다. 최근 측정 기술의 발달로 확보된 방대한 데이터를 효율적으로 분석하기 위해서는 수리 모델을 통한 검증이 필수적입니다. 신경과학의 역사에서 수학적 접근은 노벨 생리의학상 수상으로 그 가치를 증명한 바 있습니다. 호지킨과 헉슬리는 신경세포의 전기 신호 생성 기전을 미분 방정식으로 수식화하여 생명 현상을 가장 완벽하게 모사했다는 평가를 받습니다. 이러한 선구적인 연구는 인간의 마음이 작동하는 원리까지도 수학적으로 규명할 수 있다는 희망을 줍니다. 개별 세포의 작동 기전이 수식으로 표현될 수 있다면, 시냅스로 연결된 거대한 신경회로망의 정보처리 과정 역시 수리적으로 모델링하여 뇌의 이론적 토대를 마련할 수 있습니다. 뇌 연구는 단순히 이론에 그치지 않고 인지 기능 향상과 질병 치료를 위한 실질적인 방안을 제시합니다. 약물을 이용한 일시적인 처방보다는 특정 신경세포를 직접 조절하여 기억력을 회복시키는 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 예를 들어 알츠하이머 모델에서 특정 세포의 활성도를 조절함으로써 감소된 기억을 복원하는 성과를 거두기도 했습니다. 또한 실제 뇌의 복잡한 연결성을 모사하는 연구는 획일화된 구조를 가진 현재의 인공지능 알고리즘을 한 단계 진화시키는 데 중요한 영감을 제공합니다. 뇌의 공간 정보 계산 원리를 명확히 이해한다면 자율주행 자동차와 같은 첨단 산업 분야에도 혁신적인 기술을 적용할 수 있습니다. 과학 연구에서 가장 중요한 동력은 새로운 현상을 발견하고자 하는 재미와 열정입니다. 연구실은 다양한 테크닉과 연구 방법을 갖춘 뷔페와 같은 환경을 제공하여 학생들이 주도적으로 자신의 주제를 탐구할 수 있도록 돕습니다. 학부 과정에서 접하기 어려운 뇌과학의 특성상, 인턴십을 통해 실제 실험 기법을 익히고 학문적 적성을 확인하는 과정은 미래의 과학자로 성장하는 소중한 발판이 됩니다.

곽지현

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뇌인지과학

ChatGPT보다 강력한 녀석의 등장!!😮 GPT-4 출시 | 요즘과학

아서 클라크는 충분히 발달한 과학 기술은 마법과 구별할 수 없다는 유명한 법칙을 남겼습니다. 과거에는 상상 속의 일로만 여겨졌던 기술들이 오늘날에는 현실이 되어 우리 곁에 성큼 다가와 있습니다. 특히 최근 대화형 인공지능인 챗GPT의 등장은 전 세계적으로 큰 충격을 주었으며, 출시된 지 불과 4개월 만에 더욱 강력해진 GPT-4가 발표되면서 인공지능 기술의 발전 속도는 가히 마법과 같은 수준에 이르렀습니다. 이러한 변화는 우리가 기술을 바라보는 관점을 긍정적으로 바꾸어 놓는 동시에, 미래에 대한 기대와 호기심을 자극하고 있습니다. GPT는 초거대 언어 모델로, 인간의 뇌 구조를 모방한 인공신경망을 기반으로 작동합니다. 여기서 'G'는 생성 모델을, 'P'는 사전 학습을 의미하며, 'T'는 구글이 발표한 트랜스포머 모델을 뜻합니다. 인공지능의 성능을 결정짓는 핵심 요소 중 하나는 매개변수의 개수입니다. 인간의 뇌에서 뉴런 사이를 연결하는 시냅스처럼, 인공지능 역시 이 매개변수의 숫자를 엄청나게 늘림으로써 인간이 평생 학습해야 할 방대한 데이터를 처리하고 자연스러운 답변을 생성할 수 있게 되었습니다. 기존의 GPT-3는 약 1,750억 개의 매개변수를 활용해 세상을 놀라게 했지만, 답변의 정확도 면에서는 여전히 한계가 존재했습니다. 이를 보완하여 등장한 챗GPT는 오답 노트를 작성하듯 오류를 개선한 모델이었으며, 최근 발표된 GPT-4는 여기서 한 단계 더 진화했습니다. GPT-4는 정확한 수치는 공개되지 않았으나 이전보다 훨씬 많은 매개변수를 보유한 것으로 추정되며, 기존 모델들이 가졌던 논리적 오류를 상당 부분 해결했습니다. 이는 인공지능이 단순한 정보 전달을 넘어 더욱 정교한 사고를 할 수 있는 단계로 진입했음을 시사합니다. GPT-4의 가장 큰 특징은 텍스트뿐만 아니라 이미지와 음성 등 다양한 정보를 동시에 처리할 수 있는 '멀티모달' 기능입니다. 이제 인공지능은 사진 속의 상황을 분석하여 풍선 줄을 끊으면 어떻게 될지 예측하거나, 복잡한 그림이 포함된 시험 문제를 스캔하여 풀어낼 수 있습니다. 또한 한국어 처리 능력이 비약적으로 향상되어 기존 영어 답변 수준 이상의 자연스러운 문장을 구사하며, 한 번에 처리할 수 있는 단어량도 8배 가까이 늘어났습니다. 이러한 발전은 논문 요약이나 복잡한 문서 작업에서 인공지능의 실용성을 극대화하고 있습니다. 인공지능이 인간 고유의 영역이라 여겨졌던 창작과 추론 분야까지 침범하면서, 기술에 대한 두려움과 사회적 우려도 함께 커지고 있습니다. 가짜 뉴스의 생성이나 기업 기밀 유출과 같은 부작용은 우리가 반드시 해결해야 할 과제입니다. 하지만 인공지능은 이제 연구 단계를 넘어 실질적인 비즈니스와 서비스의 영역으로 들어왔으며, 우리 삶의 방식을 근본적으로 바꾸는 변곡점이 되고 있습니다. 중요한 것은 이 강력한 도구를 어떻게 윤리적으로 활용하고, 기술과 인간이 공존할 수 있는 미래를 어떻게 설계해 나갈지 고민하는 자세일 것입니다.

국립과천과학관요즘과학👏

뇌인지과학
융합

[인터뷰] 곽지현 _ 뇌에 정보를 입력시켜 바로 학습하는 게 가능!?🧠 ｜제30회 서울대 자연과학대학 공개강연

서울대학교 뇌인지과학과 신경계산연구실은 뇌가 정보를 처리하는 원리를 수학적으로 규명하는 데 집중하고 있습니다. 동물 실험을 통해 시냅스 신경회로의 신호를 측정하는 동시에, 이를 바탕으로 뇌를 묘사하는 인공신경망 모델을 구축합니다. 이러한 융합적 접근은 실험만으로는 파악하기 어려운 뇌의 정보처리 이론을 정립하고, 복잡한 신경계의 작동 기전을 심도 있게 이해하는 발판이 됩니다. 궁극적으로는 생물학적 뇌와 인공지능 사이의 가교 역할을 수행하며 새로운 과학적 지평을 열어가고 있습니다. 수학에 매료되었던 학부 시절을 거쳐 신경과학의 길로 들어선 과정은 매우 흥미롭습니다. 수학 문제를 풀 때의 쾌감은 뇌가 어떻게 복잡한 계산을 수행하는지에 대한 호기심으로 이어졌습니다. 특히 전기생리학적 신호에 담긴 정보를 해석하는 연구에 매료되어 박사 과정을 마쳤으며, 현재는 수학적 모델링과 뇌과학을 결합한 연구를 수행 중입니다. 과거의 학문적 배경들이 현재의 융합 연구를 지탱하는 강력한 자산이 된 셈이며, 이는 뇌의 신비를 수치화하여 풀어내는 핵심적인 동력이 되고 있습니다. 2014년 노벨 생리의학상을 통해 알려진 장소세포와 격자세포는 우리 뇌 속에 내장된 GPS와 같습니다. 장소세포는 특정 위치를 인식하고, 격자세포는 공간의 좌표를 파악하여 우리가 길을 찾을 수 있게 돕습니다. 이러한 뇌의 공간 정보 처리 회로를 연구하면 인간의 인지 과정을 과학적으로 밝힐 수 있을 뿐만 아니라, 이를 모사한 고도의 자율주행 로봇이나 인공지능 개발 등 4차 산업혁명의 핵심 기술로도 확장될 수 있습니다. 뇌의 센서 기능을 이해하는 것은 곧 미래 기술의 밑거름이 됩니다. 뇌의 길 찾기 메커니즘 연구는 알츠하이머 치매와 같은 질병의 진단과 치료에도 중요한 실마리를 제공합니다. 치매 환자들이 겪는 대표적인 증상 중 하나는 익숙한 길을 잃어버리는 공간 인지 능력의 저하입니다. 따라서 뇌의 공간 정보 처리 회로가 어떻게 손상되는지를 면밀히 분석한다면, 치매의 전조 증상을 조기에 발견하는 진단 기술을 개발할 수 있습니다. 이는 고령화 사회에서 뇌과학이 기여할 수 있는 매우 실질적이고 중요한 연구 분야이며, 많은 환자에게 새로운 희망을 줄 수 있는 기술적 토대가 될 것입니다. 미래의 뇌과학은 뇌 신호를 해석하고 재구성하는 기술을 통해 혁신적인 변화를 맞이할 것입니다. 외부 정보를 뇌 신호로 바꾸는 과정과 발생한 신호에서 정보를 추출하는 기법이 정교해지면, 인간의 인지 능력을 확장하는 새로운 지평이 열릴 것입니다. 이를 위해서는 수학, 인공지능, 심리학, 철학 등 다양한 학문이 하나로 연결되는 융합적 노력이 필수적입니다. 여러 분야의 시너지가 모일 때 비로소 인류는 뇌라는 거대한 신비를 정복할 수 있을 것이며, 이러한 연결은 과학적 발전을 가속화하는 핵심적인 열쇠가 됩니다.

곽지현

카오스재단서울대자연과학공개강연

뇌인지과학

[질문과 토론의 과학 #21] 👨‍💼튜링과 튜링기계

앨런 튜링은 현대 컴퓨터 과학의 아버지로 잘 알려져 있지만, 그의 영향력은 수학과 공학의 경계를 넘어 생물학과 화학 분야에까지 깊숙이 뻗어 있습니다. 그는 1950년대에 동물의 가죽 패턴이 형성되는 원리를 수학적 공식으로 설명하며 자연의 신비를 풀어내고자 했습니다. 최근에는 그의 이론을 응용하여 해수 정화 시스템이 개발되어 권위 있는 학술지인 『사이언스』에 게재되기도 했습니다. 이는 튜링이 제시한 단순한 규칙의 조합이 수십 년의 세월을 뛰어넘어 인류의 실질적인 문제를 해결하는 강력한 도구로 진화했음을 보여주는 사례입니다. 튜링을 수식하는 가장 대표적인 단어는 '천재'이지만, 그의 업적은 단순히 타고난 재능뿐만 아니라 끈기 있는 탐구 정신의 결과물이기도 합니다. 그는 이미 1948년에 현대 인공지능의 핵심 기술인 '인공신경망'의 개념을 제안하며 미래를 내다보았습니다. 당시의 기술적 한계로 이를 직접 구현하지는 못했으나, 무에서 유를 창조하듯 새로운 기계의 개념을 설계한 그의 능력은 독보적이었습니다. 오늘날 4차 산업혁명의 중심에 있는 인공지능 기술 역시 튜링이 남긴 아이디어의 연장선상에 있으며, 그의 선구적인 통찰력은 여전히 현대 과학의 근간을 이루고 있습니다. 튜링의 삶은 그의 업적만큼이나 극적이고 미스터리한 요소들로 가득 차 있습니다. 제2차 세계 대전 당시 암호 해독가로서 결정적인 공헌을 했음에도 불구하고, 그는 동성애자라는 이유로 국가로부터 가혹한 대우를 받았습니다. 그의 죽음을 둘러싼 독 사과 이야기는 애플 로고와 관련된 유명한 설을 낳기도 했으나, 이는 사실이 아닌 것으로 밝혀졌습니다. 어머니에게 충격을 주지 않기 위해 사고사로 위장했다는 설부터 정보기관의 개입설까지, 그의 마지막은 여전히 베일에 싸여 있습니다. 이러한 비극적인 서사는 튜링이라는 인물을 더욱 입체적이고 인간적인 존재로 기억하게 만듭니다. 튜링이 위대한 업적을 남길 수 있었던 배경에는 영국의 독특한 교육 환경과 학문적 분위기가 자리 잡고 있습니다. 당시 케임브리지 대학교와 같은 곳에서는 권위에 주눅 들지 않고 새로운 방식에 도전하는 것을 장려하는 문화가 형성되어 있었습니다. 이는 유대인의 '후츠파' 정신이나 한국의 '개뿔 정신'과도 일맥상통하는 것으로, 기존의 틀을 깨고 "나도 할 수 있다"는 자신감으로 무장한 태도를 의미합니다. 뉴턴과 같은 거장들을 선배로 둔 환경에서 그들의 업적을 뛰어넘으려는 용기와 도박에 가까운 도전 정신이 있었기에 튜링 기계와 같은 혁신적인 개념이 탄생할 수 있었습니다. 현대인들은 컴퓨터가 항상 완벽하고 정확한 답을 내놓는다고 믿는 경향이 있지만, 실제로는 시간과 자원의 한계로 인해 '휴리스틱'이라 불리는 직관적인 판단을 활용하는 경우가 많습니다. 바둑의 알파고 역시 정답을 찾는 것이 아니라 방대한 데이터를 바탕으로 최선의 수를 추측하는 방식을 취합니다. 미래의 기술로 주목받는 양자 컴퓨터 또한 이론적으로는 튜링 기계의 범주 안에 있으며, 계산의 효율성을 극대화하는 도구로 이해되어야 합니다. 결국 인류가 사용하는 논리 체계가 변하지 않는 한, 튜링이 설계한 기계적 사고의 틀은 앞으로도 우리 문명의 한계를 규정하는 중요한 기준이 될 것입니다.

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[명강리뷰] 세상을 바꾼 알고리즘 - 알파고와 블록체인을 넘어 미래로 _ by이준엽｜2018 봄 카오스 강연 '모든 것의 수數다' 8강

현대 사회를 움직이는 알고리즘의 뿌리를 거슬러 올라가면 그 중심에는 항상 수학이 있었습니다. 라이프니츠의 이진법부터 찰스 배비지의 해석기관, 그리고 현대 컴퓨터의 이론적 토대를 마련한 앨런 튜링에 이르기까지 수학적 사고는 기계적 계산을 가능하게 하는 핵심 동력이었습니다. 특히 튜링 머신은 단순한 연산의 반복만으로도 복잡한 문제를 해결할 수 있음을 증명하며 알고리즘의 시대를 열었습니다. 이러한 역사는 알고리즘이 단순히 컴퓨터 공학의 전유물이 아니라, 수학자들이 설계한 논리적 세계의 구현체임을 잘 보여줍니다. 오늘날 계산 기술은 자연과학과 공학의 한계를 극복하는 제3의 과학적 방법론으로 자리 잡았습니다. 과거에는 이론을 세우고 실험으로 검증하는 두 축이 과학을 이끌었지만, 이제는 계산이 그 사이를 잇는 중요한 매개 역할을 수행합니다. 예를 들어 비행기 설계나 원자로 건설처럼 실제 실험이 어렵거나 비용이 많이 드는 분야에서 컴퓨터 시뮬레이션은 필수적입니다. 이는 단순한 비용 절감을 넘어, 복잡한 생명 현상의 기전을 파악하거나 수많은 가설 중 최적의 모델을 찾아내는 등 이론과 실험의 간극을 메우는 혁신적인 도구가 되고 있습니다. 블록체인 기술은 수학적 기법이 어떻게 사회적 신뢰를 구축할 수 있는지를 보여주는 대표적인 사례입니다. 해시 함수와 공개키 암호화 같은 수학적 장치들은 거래의 투명성과 보안을 동시에 보장합니다. 복잡한 수학 문제를 풀어야만 블록을 생성할 수 있게 설계된 구조는 중앙 집중적인 관리자 없이도 다수의 참여자가 데이터의 무결성을 신뢰할 수 있게 만듭니다. 결국 블록체인의 핵심은 기술적 연결을 넘어, 수학적 창의성을 바탕으로 비잔틴 문제와 같은 논리적 난제를 해결하고 새로운 형태의 가치 교환 체계를 만들어낸 데 있습니다. 인공지능의 발전 과정에서도 수학적 모델의 변화는 결정적인 역할을 했습니다. 과거의 전문가 시스템이 인간이 정해준 규칙에 따라 판단하는 지식 기반 시스템이었다면, 현대의 인공 신경망은 데이터를 통해 스스로 학습하는 데이터 기반 시스템입니다. 뇌의 신경세포 구조를 모방한 가상의 신경망은 입력값에 가중치를 부여하고 이를 조정하며 최적의 답을 찾아갑니다. 비록 딥러닝이 놀라운 성과를 내고 있지만, 그 내부에서 정확히 어떤 수학적 원리로 문제가 풀리는지에 대해서는 여전히 많은 부분이 미지의 영역으로 남아 있어 수학자들의 연구가 절실합니다. 미래의 알고리즘은 튜링 머신의 한계를 넘어 양자 알고리즘이나 영지식 증명과 같은 새로운 영역으로 확장될 것입니다. 현재 우리가 사용하는 딥러닝이나 병렬 알고리즘조차도 수학적으로는 효율성이나 데이터의 필요량에 대한 명확한 가이드라인이 부족한 상태입니다. P-NP 문제와 같은 근본적인 복잡성 이론부터 인공 신경망의 수학적 토대 구축까지, 앞으로 해결해야 할 과제는 산적해 있습니다. 결국 새로운 세계를 위한 새로운 알고리즘을 만드는 힘은 정해진 공식을 넘어서는 수학적 상상력에서 나오며, 이는 우리 삶을 다시 한번 혁명적으로 바꿀 것입니다.

카오스재단명강리뷰&질문Q

[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

카오스재단카오스강연

뇌인지과학

[술술과학] 일반인이 알아야 할 AI 상식 : AI의 역사 | 카오스 첨단기술 시리즈(7)

4차 산업혁명 시대의 핵심은 빅데이터와 인공지능의 결합입니다. 과거의 산업혁명이 증기기관이나 전기를 동력으로 삼았다면, 현대는 방대한 데이터를 기반으로 인공지능이 새로운 가치를 창출하는 초연결 사회입니다. 인공지능은 본래 인간의 신체 부위를 대신하던 기계가 인간의 뇌마저 대신하게 되었다는 의미를 담고 있습니다. 지능이란 다양한 환경에서 복잡한 문제를 해결하는 능력으로 정의되는데, 인공지능은 이러한 자연 지능의 본질을 규명하여 인공적으로 제어하고 특정 문제를 해결하는 기술을 말합니다. 인공지능의 역사는 1950년대 앨런 튜링의 제안과 1956년 다트머스 회의에서 시작되었습니다. 초기 과학자들은 컴퓨터가 곧 인간 수준의 지능을 갖출 것이라 낙관했지만, 곧 '모라벡의 역설'과 '상식의 저주'라는 난관에 부딪혔습니다. 인간에게 쉬운 걷기나 보기 같은 행동이 기계에게는 매우 어렵고, 당연한 상식조차 일일이 가르쳐야 한다는 사실이 밝혀진 것입니다. 이러한 한계로 인해 투자가 급감하며 인공지능 연구는 첫 번째 'AI의 겨울'을 맞이하게 되었습니다. 인공지능의 두 번째 도약은 '전문가 시스템'과 함께 찾아왔습니다. 이는 기계에 특정 분야의 방대한 지식을 입력하여 전문가처럼 문제를 해결하게 만드는 방식이었습니다. 하지만 입력된 지식 이외의 상황에는 대처하지 못하는 한계가 명확했습니다. 특히 '프레임 문제'가 대두되었는데, 이는 기계가 주어진 상황에서 목적과 관계있는 정보와 없는 정보를 구분하지 못해 무한한 사고에 빠지는 현상을 말합니다. 결국 지식을 직접 주입하는 방식의 한계가 드러나며 인공지능은 다시 한번 두 번째 'AI의 겨울'을 겪게 됩니다. 1990년대 이후 인공지능은 지식을 주입하는 방식에서 데이터로부터 지식을 찾아내는 '머신러닝'으로 패러다임을 전환했습니다. 인터넷의 발달로 대량의 데이터를 활용할 수 있게 되면서, 확률과 통계를 기반으로 한 학습이 가능해진 것입니다. 이 과정에서 인간의 뇌 구조를 모방한 '인공 신경망' 기술이 주목받았습니다. 그러나 머신러닝 역시 데이터의 특징을 인간이 직접 설계해서 입력해야 한다는 '특징 설계'의 문제에 직면했습니다. 인간은 무의식적으로 사물을 구별하지만, 그 원리를 기계에게 설명하기는 매우 어려웠기 때문입니다. 이러한 난제를 해결한 것이 바로 '딥러닝'입니다. 딥러닝은 컴퓨터가 데이터로부터 스스로 특징을 찾아 학습하는 자율 학습의 형태를 띱니다. 2010년대 들어 GPU의 발전과 빅데이터의 등장은 딥러닝의 폭발적인 성장을 이끌었고, 이미지 인식 분야 등에서 마침내 인간의 능력을 넘어서는 성과를 거두었습니다. 인공지능의 역사는 탐색에서 지식으로, 그리고 스스로 학습하는 단계로 진화해 왔습니다. 현재의 인공지능은 머신러닝의 한 분야인 딥러닝을 통해 과거의 한계를 극복하며 우리 삶의 모든 영역으로 확장되고 있습니다.

카오스재단술술과학

물리학
수학

[강연] 컴퓨터과학의 원천 아이디어가 나오기까지 (3) _ by이광근 | 2018 봄 카오스 강연 '모든 것의 수數다' 10강 | 10강 ③

앨런 튜링의 업적을 단순히 타고난 천재성이라는 아우라로만 포장하는 것은 경계해야 합니다. 튜링의 성취는 그가 처했던 환경과 기술적 맥락을 면밀히 파헤쳐 볼 때 더욱 명확하게 이해될 수 있습니다. 그는 당대의 학문적 흐름을 기민하게 파악하고, 자신만의 독창적인 시각으로 문제를 재해석하는 능력이 탁월했습니다. 이러한 태도는 단순히 하늘에서 내려준 재능이라기보다, 주어진 기회를 놓치지 않고 끝까지 파고드는 집요함과 열정의 결과라고 볼 수 있습니다. 우리 주변에서도 이와 유사한 성과가 언제든 싹틀 수 있다는 믿음을 갖는 것이 무엇보다 중요합니다. 튜링의 영향력은 컴퓨터 과학의 범주를 훨씬 뛰어넘어 생물학적 패턴 형성 원리에까지 깊숙이 미쳤습니다. 그는 얼룩말이나 표범의 가죽 패턴이 수학적 공식으로 설명될 수 있음을 발견했으며, 이는 수십 년이 지난 오늘날에도 여전히 유효한 연구 주제로 다뤄지고 있습니다. 최근에는 튜링의 이론을 응용하여 해수 담수화 시스템이 개발되어 권위 있는 학술지에 발표되기도 했습니다. 이처럼 아주 간단한 규칙의 조합이 어마어마한 결과를 만들어낼 수 있다는 튜링의 핵심 아이디어는 현대 과학의 여러 분야에서 혁신적인 기술을 탄생시키는 소중한 밑거름이 되고 있습니다. 인공지능 기술의 핵심인 인공신경망 역시 그 뿌리를 거슬러 올라가면 튜링의 선구적인 제안과 맞닿아 있습니다. 튜링은 이미 1948년에 현대의 인공지능과 유사한 개념을 노트에 기록하며, 당시 기술적 한계로 이를 직접 구현하지 못하는 아쉬움을 토로한 바 있습니다. 오늘날 우리가 목격하고 있는 인공지능의 비약적인 발전은 결국 튜링이 설계한 논리적 범주 안에서 이루어지고 있는 셈입니다. 인공지능이 아무리 똑똑해지더라도 그것이 튜링 기계의 원리를 완전히 벗어나는 것은 아니며, 인류가 사용하는 논리 체계가 유지되는 한 튜링 기계는 여전히 컴퓨팅의 근간으로 남을 것입니다. 튜링의 삶과 죽음을 둘러싼 여러 일화는 그를 더욱 신비롭고 입체적인 인물로 만듭니다. 동성애자라는 이유로 국가로부터 부당한 대우를 받았던 비극적인 서사나, 독이 든 사과를 베어 물고 생을 마감했다는 이야기는 대중에게 널리 알려져 있습니다. 비록 애플의 로고가 튜링을 기리기 위해 만들어졌다는 설은 사실이 아닌 것으로 밝혀졌지만, 이러한 신화적 이야기들은 그가 남긴 학문적 유산에 인간적인 깊이를 더해줍니다. 그의 죽음이 사고였는지 혹은 의도된 선택이었는지에 대한 논란은 여전하지만, 그가 겪었던 고뇌와 시대적 아픔은 현대인들에게도 많은 시사점을 던져줍니다. 튜링이 위대한 업적을 남길 수 있었던 배경에는 영국의 독특한 교육적 분위기와 자신감이 자리 잡고 있습니다. 뉴턴과 같은 거장들을 배출한 전통 속에서 학생들은 권위에 주눅 들지 않고 당당하게 자신의 의견을 개진하는 문화를 향유했습니다. 상대가 아무리 대단한 학자라 할지라도 의문이 생기면 끊임없이 질문하며 도전하는 정신은 새로운 학문적 돌파구를 마련하는 원동력이 되었습니다. 이러한 '후츠파' 정신 혹은 우리 식의 '배짱'은 단순히 지식을 습득하는 수준을 넘어, 기존의 틀을 깨고 새로운 세계를 설계하는 창의적인 연구자로 성장하는 데 필수적인 요소라고 할 수 있습니다. 최근 화두가 되고 있는 양자컴퓨터 역시 튜링 기계의 확장된 형태라고 볼 수 있습니다. 양자 역학의 중첩과 얽힘 현상을 이용하여 계산 효율성을 극대화하는 이 기술은 기존 컴퓨터로는 수만 년이 걸릴 소인수분해 문제를 순식간에 해결할 잠재력을 지니고 있습니다. 이는 현재의 암호 체계를 무력화할 수 있다는 점에서 위협적이기도 하지만, 동시에 컴퓨팅의 새로운 지평을 여는 혁명적인 변화이기도 합니다. 양자컴퓨터가 상용화된다면 우리는 이전과는 비교할 수 없는 속도로 복잡한 문제들을 처리하게 되겠지만, 그 논리적 뿌리는 여전히 튜링이 정립한 기초 위에 굳건히 서 있을 것입니다. 컴퓨터가 모든 문제에 대해 즉각적이고 정확한 답을 내놓을 것이라는 믿음은 일종의 환상에 가깝습니다. 현실 세계에는 계산 시간이 너무 오래 걸려 이론적으로는 가능해도 실제로는 풀 수 없는 문제들이 산재해 있습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 컴퓨터 과학자들은 완벽한 정답 대신 '휴리스틱'이라 불리는 효율적인 판단 방식을 도입하여 실용적인 해답을 찾아냅니다. 튜링 기계의 한계를 인정하면서도 그 안에서 최선의 결과를 도출하려는 이러한 노력은, 기술이 인간의 삶을 실질적으로 개선하는 데 기여하도록 만드는 현대 컴퓨팅의 핵심적인 전략이자 지혜라고 할 수 있습니다.

이광근

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[강연] 뇌의 미래와 인공 자아의 탄생 (2) _ 김대식 교수 | 2016 봄 카오스 강연 '뇌 - Brain' 10강 | 10강 ②

인공지능 연구는 지난 50년 동안 수많은 시도를 거듭해 왔지만, 초기에는 기대만큼의 성과를 거두지 못했습니다. 2015년 열린 로봇 경진대회에서 세계 최고의 로봇들이 문을 열거나 걷는 도중 허무하게 넘어지는 모습은 당시 기술의 한계를 여실히 보여주었습니다. 이는 인간이 모든 상황에 대한 규칙을 직접 입력하는 '규칙 기반(Rule-based)' 방식의 한계 때문이었습니다. 현실 세계의 수만 가지 변수를 일일이 코드로 정의하는 것은 불가능에 가까웠고, 결국 정교한 규칙들도 복잡한 현실 앞에서는 무용지물이 되기 일쑤였습니다. 하지만 규칙 대신 '학습'을 선택하면서 인공지능은 비약적인 발전을 이루었습니다. 보스턴 다이내믹스의 아틀라스 로봇은 제어 시스템을 학습 기반으로 전환한 지 불과 1년 만에 놀라울 정도로 안정적인 움직임을 보여주었습니다. 기계가 스스로 데이터를 통해 최적의 행동을 익히게 되자, 과거에는 해결하기 어려웠던 복잡한 동작들이 자연스럽게 구현되기 시작한 것입니다. 이는 인공지능이 단순히 명령을 수행하는 도구를 넘어, 경험을 통해 스스로 능력을 키워나가는 존재로 진화했음을 의미하는 중요한 전환점이 되었습니다. 우리가 사물을 인식하는 과정에는 언어로 다 설명할 수 없는 '직관'의 영역이 존재합니다. 부모님이 아이에게 개와 고양이를 구별하는 법을 복잡한 코드로 가르치지 않듯, 인간은 수많은 경험 속에서 자연스럽게 본질을 파악합니다. 딥러닝은 바로 이러한 인간의 학습 방식을 모방합니다. 수천만 장의 사진 데이터를 통해 기계는 언어로 표현하기 힘든 미세한 특징들을 스스로 찾아내고 학습합니다. 결국 빅데이터라는 거대한 현실의 복사본이 존재하기에, 기계도 인간처럼 세상을 이해하고 판단하는 직관에 가까운 능력을 갖출 수 있게 된 것입니다. 인공 신경망 기술은 한때 학습의 한계에 부딪혀 침체기를 겪기도 했으나, 제프리 힌튼 교수와 같은 연구자들의 혁신적인 아이디어로 돌파구를 찾았습니다. 계층 구조를 깊게 쌓으면서도 효율적으로 학습시키는 방법과 드롭아웃(Dropout) 기술이 도입되면서 '딥러닝'이라는 새로운 시대가 열렸습니다. 여기에 고성능 GPU의 등장과 사용자들이 자발적으로 생성한 방대한 데이터가 결합하면서, 과거 50년 동안 풀지 못했던 난제들이 단숨에 해결되기 시작했습니다. 이제 기계는 인간의 얼굴을 인식하는 수준을 넘어 복잡한 상황까지 이해하게 되었습니다. 최근의 인공지능은 인간 고유의 영역이라 여겨졌던 예술적 '스타일'까지 모방하는 단계에 이르렀습니다. 렘브란트나 고흐의 화풍을 학습한 기계가 새로운 화풍의 그림을 그려내는 모습은 기술의 놀라운 가능성을 보여줍니다. 그러나 인공지능이 인간의 대화를 학습하며 편향된 가치관을 습득했던 사례는 우리에게 중요한 시사점을 던져줍니다. 학습 기반의 인공지능은 결국 우리가 제공하는 데이터를 거울처럼 비추기 때문입니다. 따라서 인공지능이 인류에게 유익한 존재가 될 수 있도록 올바른 가치와 데이터를 전달하는 것은 이제 우리 인간의 책임이자 과제가 되었습니다.

김대식

카오스재단카오스강연

물리학
뇌인지과학