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[강연] 최적화 이론, 인공지능 시대에 비상하다 2_by 권도현 | 2024 카오스강연 '세상에 나쁜 수학은 없다' 시즌2 8강 두 번째 이야기 | 8강 ②

인공지능 학습의 핵심은 최적의 해를 찾는 과정이며, 이를 위해 확률적 경사하강법(SGD)이라는 기법이 널리 사용됩니다. 기존의 경사하강법이 단순히 가장 가파른 내리막길만을 따라갔다면, 확률적 경사하강법(SGD)은 약간의 무작위성을 부여하여 탐험을 시도합니다. 이러한 무작위성은 학습 과정에서 마주치는 지역 최소해라는 웅덩이에서 벗어날 수 있는 기회를 제공합니다. 때로는 조금 돌아가거나 오르막을 오르는 선택이 결국 더 깊고 낮은 최적점을 찾는 열쇠가 되기도 하며, 이는 복잡한 함수 구조를 가진 인공지능 모델에서 필수적인 전략입니다. 방대한 데이터를 다루는 현대 인공지능에게 효율성은 필수적인 요소입니다. 모든 데이터를 한꺼번에 계산하여 미분하는 방식은 시간과 자원 면에서 불가능에 가깝기 때문입니다. 확률적 경사하강법(SGD)은 데이터를 작은 단위로 쪼개어 학습시키는 방식을 통해 이 문제를 해결합니다. 예를 들어 백만 개의 데이터가 있다면 이를 만 개씩 나누어 순차적으로 학습하며 모델을 업데이트합니다. 이러한 방식의 학습은 연산 속도를 획기적으로 높일 뿐만 아니라, 실제 성능 면에서도 매우 우수한 결과를 보여준다는 것이 여러 사례를 통해 증명되었습니다. 생성형 인공지능의 비약적인 발전 뒤에는 적대적 생성 신경망(GAN)과 같은 정교한 구조가 자리 잡고 있습니다. 이는 생성자와 판별자라는 두 개의 네트워크가 서로 경쟁하며 발전하는 방식입니다. 생성자가 실제와 유사한 이미지를 만들어내면, 판별자는 그것이 진짜인지 가짜인지 구분하려 노력합니다. 이 과정에서 생성자는 판별자를 속이기 위해 더욱 정교한 결과물을 만들어내고, 판별자는 이를 더 잘 잡아내기 위해 날카로워집니다. 이러한 상호 작용은 결국 인공지능이 실사에 가까운 고품질의 데이터를 생성할 수 있게 만드는 강력한 원동력이 됩니다. 수학적 관점에서 생성 모델의 목표는 실제 데이터의 확률 분포와 모델이 생성한 분포 사이의 차이를 최소화하는 것입니다. 이를 위해 최적 운송 이론에서 유래한 '와서스타인 거리'라는 개념이 활용됩니다. 이는 진흙을 구멍에 채우는 택배 문제처럼, 한 분포를 다른 분포로 옮기는 데 드는 최소 비용을 계산하는 방식입니다. 2017년경 정립된 이 이론적 토대는 인공지능이 단순히 데이터를 흉내 내는 수준을 넘어, 수학적으로 정교하게 최적화된 상태에 도달할 수 있도록 돕는 중요한 이정표가 되었으며 대학원생의 연구가 혁신을 일으킨 사례로도 유명합니다. 최근에는 노이즈 상태에서 단계적으로 이미지를 복원해 나가는 확산 모델(Diffusion Model)이 생성형 인공지능의 대세로 떠오르고 있습니다. 이는 한 번에 결과를 내기보다 시간을 쪼개어 미세하게 조정해 나가는 방식으로, 더욱 정밀한 제어가 가능하다는 장점이 있습니다. 인공지능은 이제 아기가 세상을 배우듯 비지도 학습에서 언어 학습으로, 그리고 더 복잡한 추론의 단계로 진화하고 있습니다. 이러한 발전은 인간의 고유 영역이라 여겨졌던 창작과 전문 지식의 영역까지 확장되며 우리 삶의 패러다임을 근본적으로 바꾸고 있으며, 로보틱스와 같은 물리적 영역으로의 확장도 기대되고 있습니다.

권도현

카오스재단카오스강연

수학

[강연] AI의 역습! 암호가 세상을 구한다 2_by 천정희 / 2024 봄 카오스강연 '세상에 나쁜 수학은 없다' 3강 두 번째 이야기 | 3강 ②

인터넷의 발달은 서로 만난 적 없는 사람들 사이의 안전한 통신을 요구하게 되었습니다. 과거의 암호 방식은 송신자와 수신자가 동일한 대칭키를 공유해야 했지만, 현대의 온라인 쇼핑이나 금융 거래에서는 이것이 불가능합니다. 이를 해결하기 위해 수학자들은 공개키 암호라는 3세대 암호 체계를 고안해냈습니다. 이는 누구나 잠글 수 있지만 개인키를 가진 사람만이 열 수 있는 구조를 통해, 사전에 키를 공유하지 않고도 안전하게 정보를 주고받을 수 있는 혁신적인 기반을 마련했습니다. 공개키 암호의 원리는 돼지저금통에 비유할 수 있습니다. 저금통의 투입구는 누구나 돈을 넣을 수 있도록 열려 있지만, 아래의 자물쇠는 주인만이 열 수 있는 것과 같습니다. 수학적으로는 이를 일방향 함수라고 부르는데, 한쪽 방향으로의 계산은 쉽지만 그 반대 방향을 추론하는 것은 매우 어렵다는 특성을 이용합니다. 이러한 비대칭성은 인터넷상에서 '보안 핸드셰이크'라 불리는 과정을 가능하게 하여, 우리가 웹사이트에 접속하는 순간 자동으로 안전한 통신 채널을 형성하도록 돕습니다. 우리가 매일 사용하는 인터넷 주소창의 'HTTPS'는 이러한 암호 기술이 적용되었음을 의미합니다. 과거에는 중요한 금융 정보만 암호화했지만, 현대에는 개인의 검색 기록이나 시청 목록 같은 개인정보 보호를 위해 모든 통신을 암호화하는 추세입니다. 이는 중간에서 데이터를 가로채더라도 그 내용을 알 수 없게 만드는 '엔드투엔드' 암호화를 제공합니다. 덕분에 우리는 공공 Wi-Fi와 같은 개방된 네트워크 환경에서도 자신의 소중한 정보를 타인으로부터 안전하게 보호하며 자유롭게 인터넷을 이용할 수 있습니다. 3세대 암호의 핵심 수학 원리는 거대한 숫자의 소인수분해입니다. 두 소수를 곱하는 것은 쉽지만, 수백 자리의 결과값을 다시 원래의 소수로 나누는 작업은 슈퍼컴퓨터로도 수만 년이 걸릴 만큼 어렵습니다. 최근에는 더 효율적인 통신을 위해 타원 곡선 암호가 널리 쓰이고 있습니다. 이는 기존 방식보다 훨씬 짧은 키 길이로도 동일한 수준의 보안을 제공하여, 스마트폰이나 비트코인과 같은 모바일 및 블록체인 환경에서 연산 비용과 전력 소모를 줄이는 데 결정적인 역할을 하고 있습니다. 하지만 데이터가 저장되거나 전송될 때만 안전한 것으로는 충분하지 않습니다. 컴퓨터가 데이터를 계산하거나 분석하기 위해서는 복호화를 해야 하는데, 바로 이 순간이 보안의 가장 취약한 지점이 됩니다. 이를 해결하기 위해 등장한 4세대 암호가 바로 '동형 암호'입니다. 동형 암호는 데이터를 암호화된 상태 그대로 연산할 수 있게 해주는 기술로, 마치 말랑말랑한 금고 밖에서 손을 넣어 내부의 물건을 조립하는 것과 같습니다. 개인키를 노출하지 않고도 필요한 계산 결과를 얻을 수 있는 혁신적인 방식입니다. 동형 암호는 특히 인공지능과 빅데이터 분야에서 그 진가를 발휘합니다. 민감한 의료 기록이나 개인정보를 암호화된 상태로 딥러닝 모델에 학습시키면, 개인정보 유출 걱정 없이 새로운 치료법을 개발하거나 정교한 예측 서비스를 제공할 수 있습니다. 사용자가 챗GPT와 같은 서비스에 질문을 던질 때도 자신의 질문 내용을 서비스 제공자가 알 수 없도록 보호하면서 정확한 답변만 받아볼 수 있습니다. 이는 데이터의 활용과 개인정보 보호라는 두 마리 토끼를 동시에 잡을 수 있는 암호학의 성배와도 같습니다. 미래의 위협인 양자 컴퓨터의 등장은 기존 암호 체계에 큰 도전이 되고 있습니다. 양자 알고리즘은 현재의 소인수분해 기반 암호를 순식간에 해독할 수 있기 때문입니다. 이에 대비하여 전 세계적으로 '양자 내성 암호' 연구가 활발히 진행되고 있으며, 흥미롭게도 이 기술은 동형 암호와 수학적 뿌리를 공유합니다. 수학적 난제를 통해 보안성을 확보하는 이러한 노력은 인공지능이 인간을 지배하지 못하도록 데이터를 제어하는 수단이 되기도 합니다. 암호 기술은 단순한 보안을 넘어 디지털 세상의 안전과 신뢰를 지키는 최후의 보루입니다.

천정희

카오스재단2024 카오스강연 '세상에 나쁜 수학은 없다'

수학

[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

카오스재단연구뭐하지

물리학
수학

[강연] 세상을 바꾼 데이터와 인공지능_by박건웅 l 제 31회 서울대 자연과학 공개강연_"세상을 바꾼 과학, 과학이 여는 미래" | 1강

데이터는 현대 인공지능을 움직이는 핵심 원료입니다. 과거에는 실험을 통해 소량의 데이터를 얻었지만, 이제는 누구나 정보를 생산하는 빅데이터 시대에 살고 있습니다. 유튜브와 SNS를 통해 쏟아지는 방대한 데이터는 인공지능이 더 똑똑하게 판단할 수 있는 기반이 됩니다. 마치 자동차가 휘발유를 동력 삼아 앞으로 나아가듯, 인공지능 역시 양질의 데이터를 바탕으로 우리 삶의 생산성을 높이고 새로운 가치를 창출하고 있습니다. 데이터의 힘은 스포츠 분야에서도 증명됩니다. 과거 농구 선수들은 직관에 의존해 슛을 던졌지만, 이제는 기대 득점 데이터를 기반으로 전략을 짭니다. 스테픈 커리와 같은 선수는 성공 확률이 낮더라도 기대 득점이 높은 3점 슛에 집중하여 현대 농구의 패러다임을 바꾸었습니다. 데이터를 통해 중거리 슛보다 골밑이나 3점 라인이 효율적임을 깨달은 팀들은 승리 확률을 높이기 위해 철저히 계산된 위치에서 경기를 운영하고 있습니다. 인공지능은 아이가 학습하듯 수많은 시행착오를 거치며 발전합니다. 자율 주차 프로그램이 수십만 번의 사고를 겪으며 주차 방식을 익히는 과정은 인공지능의 학습 원리를 잘 보여줍니다. 하지만 데이터의 양만큼이나 중요한 것이 맥락의 이해입니다. 단순히 색상이나 형태만으로 사물을 인식하면, 특정 상황에서 사람을 초밥으로 오인하는 오류를 범할 수 있습니다. 따라서 기계가 인간처럼 사고하기 위해서는 단순한 인식을 넘어선 고도화된 지능이 필요합니다. 최근 인공지능의 비약적인 성공은 하드웨어와 데이터 규모의 승리라고 볼 수 있습니다. 과거에는 최적의 모델을 설계하는 데 집중했다면, 지금은 엄청난 양의 데이터와 고성능 컴퓨터, 그리고 막대한 전력을 투입해 모델의 복잡도를 높이는 방식이 주를 이룹니다. GPT 시리즈처럼 모델이 거대해질수록 인공지능은 더욱 정교한 결과물을 내놓습니다. 하지만 이러한 방식은 데이터 생산의 한계와 에너지 소비 문제라는 현실적인 벽에 부딪히고 있습니다. 인공지능의 신뢰성은 입력되는 데이터의 질에 좌우됩니다. '쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다'는 말처럼, 편향되거나 오염된 데이터는 잘못된 결과를 초래합니다. 인터넷 데이터의 대부분이 특정 국가나 계층에 집중되어 있다면, 인공지능은 전 세계의 다양한 문화를 공정하게 반영하지 못합니다. 또한 의도적으로 조작된 데이터는 구글 맵의 교통 정보를 왜곡하듯 시스템 전체를 혼란에 빠뜨릴 수 있으므로 데이터의 신뢰성 확보는 매우 중요한 과제입니다. 현재 인공지능이 직면한 가장 큰 숙제 중 하나는 인과 관계 추론입니다. 인공지능은 기저귀와 맥주가 함께 팔린다는 상관관계는 잘 찾아내지만, '왜' 그런 현상이 발생하는지에 대한 근본적인 이유는 설명하지 못합니다. 아이스크림 소비량과 익사 사고의 상관관계를 보고 아이스크림 판매를 금지하는 오류를 범하지 않으려면, 단순한 예측을 넘어 원인과 결과를 분석하는 능력이 필요합니다. 이를 위해 우리는 인공지능이 내린 판단의 근거를 이해할 수 있어야 합니다. 미래의 인공지능은 단순히 예측의 정확도를 높이는 것을 넘어, 데이터 오염과 개인정보 침해, 에너지 문제 등을 해결하는 방향으로 나아가야 합니다. 이를 위해서는 통계학이나 수학 같은 기초 과학의 역할이 무엇보다 중요합니다. 기초 지식을 바탕으로 인공지능의 한계를 극복하고 해석 가능한 모델을 만들어낼 때, 인공지능은 비로소 인간과 공존하며 진정한 도움을 주는 존재가 될 것입니다. 끊임없는 연구와 도전을 통해 우리는 더 나은 인공지능 시대를 열어갈 수 있습니다.

박건웅

카오스재단서울대자연과학공개강연

수학

[인터뷰] 박건웅_예측을 넘어 인과관계를 해석하는 데이터 사이언스🧑‍💻📊🖥️｜제31회 서울대 자연과학 공개강연_"세상을 바꾼 과학, 과학이 여는 미래"

현대 데이터 과학의 핵심은 단순히 정보를 수집하는 것을 넘어, 데이터 이면에 숨겨진 복잡한 관계를 파악하는 데 있습니다. 특히 그래피컬 모델과 네트워크 분석은 변수들 사이의 함수 관계나 인과관계를 규명하는 데 초점을 맞춥니다. 기존의 인공지능이 주로 상관관계에 기반하여 미래를 예측했다면, 이 연구 분야는 원인이 바뀌었을 때 결과가 어떻게 변하는지 그 시스템 자체를 이해하고자 합니다. 이러한 접근은 인공지능이 인간의 의사결정 과정을 보다 정교하게 보조하고 대체할 수 있는 지식의 토대가 됩니다. 현재 우리가 사용하는 인공지능은 여러 한계점을 지니고 있습니다. 가장 큰 문제는 데이터의 편향성으로, 주로 선진국 위주의 데이터가 수집되다 보니 보편적인 판단을 내리는 데 어려움이 있습니다. 또한 모델이 지나치게 복잡해지면서 결과가 도출된 이유를 인간이 이해하지 못하는 '블랙박스' 현상이 발생합니다. 이는 고성능 컴퓨팅 자원의 과도한 사용으로 이어져 환경 문제까지 야기하고 있습니다. 따라서 다음 세대의 인공지능은 이러한 불투명성과 비효율성을 극복하는 방향으로 진화해야 합니다. 미래의 인공지능은 단순히 예측 성능을 높이는 것을 넘어, '설명 가능한 AI'를 지나 '해석 가능한 AI' 혹은 '인과관계 AI'로 나아가야 합니다. 이는 특정 변수가 결과에 어떤 영향을 미쳤는지 단순히 나열하는 수준을 넘어, 왜 그런 결과가 초래되었는지 논리적으로 설명할 수 있는 능력을 의미합니다. 데이터가 생성되는 시스템 자체를 이해하는 방법론이 개발된다면, 인공지능은 단순한 도구를 넘어 인간의 논리적 사고를 뒷받침하는 강력한 파트너로서 그 역할을 수행하게 될 것입니다. 인과관계를 추론하는 그래피컬 모델은 다양한 실무 분야에서 혁신적인 변화를 이끌어낼 수 있습니다. 신약 개발 과정에서는 약물이 인체 면역 시스템에 미치는 영향을 분석하여 치료 효과를 극대화하고, 예상치 못한 부작용을 사전에 예측하는 데 활용됩니다. 사회 정책 분야에서도 특정 정책이 사회 전반에 미치는 파급 효과를 분석하여 의도한 목표를 달성할 수 있는지, 혹은 예기치 못한 사회적 부작용이 발생하지는 않을지 미리 판단할 수 있게 해줍니다. 이는 데이터 기반의 정밀한 의사결정을 가능케 합니다. 과학자의 길을 걷기 위해서는 연구가 세상을 어떻게 바꿀지에 대한 거시적인 시각을 갖는 것이 중요합니다. 하지만 장기적인 레이스를 완주하기 위해서는 자신만의 스트레스 관리법 또한 필수적입니다. 운동이나 등산과 같은 신체 활동은 연구 과정에서 쌓인 스트레스를 해소하고 다시 몰입할 수 있는 에너지를 제공합니다. 결국 좋아하는 일을 지속할 수 있는 힘은 학문적 열정과 건강한 생활 습관의 균형에서 비롯됩니다. 이러한 균형은 과학자로서의 삶을 더욱 풍요롭고 지속 가능하게 만들어 줄 것입니다.

박건웅

카오스재단서울대자연과학공개강연

수학

인간이 인공지능🧠을 두려워하는 이유?! 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 차이🙋‍♂️ㅣ사이다_저자강연

인공지능은 인간처럼 사고하고 판단하며 예측까지 가능한 기술로, 최근 ChatGPT와 같은 혁신적인 모델의 등장으로 많은 이들의 관심과 놀라움을 자아내고 있습니다. 과거 2016년 알파고와 이세돌의 바둑 대결에서도 인공지능의 능력은 사회적 화두가 되었고, 그 발전 속도에 대한 두려움까지 불러일으켰습니다. 이러한 현상은 인공지능이 어디까지 발전할 수 있을지에 대한 궁금증과 함께, 기술의 본질에 대한 이해를 필요로 하게 만들었습니다. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝, 인공신경망 등 다양한 용어들이 혼재되어 있지만, 이들은 모두 인공지능 기술의 일부입니다. 머신러닝은 기계가 데이터를 통해 스스로 학습하는 과정이며, 딥러닝은 인간의 뇌 신경세포를 모방하여 더욱 복잡한 학습을 가능하게 합니다. 인간의 뇌 속 뉴런이 자극을 받아 정보를 전달하는 방식에서 영감을 얻어, 과학자들은 컴퓨터가 인간의 사고방식을 닮을 수 있다고 생각하게 되었습니다. 인공지능의 발전에는 다양한 연구자들의 노력이 있었습니다. 제플리 교수는 쥐의 뇌 연구에서 영감을 받아 컴퓨터에 생리학적 원리를 도입했고, 알파고의 개발자 데미스 하사비스 역시 뇌의 기억 원리를 연구하며 인공지능의 발전에 기여했습니다. 1957년 로젠블라트가 개발한 퍼셉트론은 인간 뇌의 뉴런을 본뜬 초기 인공지능 모델로, 입력값이 일정 기준을 넘으면 출력이 발생하는 구조를 가지고 있습니다. 이는 신경세포의 작동 원리를 단순화한 형태로, 인공지능의 기초를 마련했습니다.

국립과천과학관책📖저자강연

뇌인지과학
융합

지금 🎭딥페이크 기술은 어디까지 도달했는가?!?!ㅣ2023 미래 과학 트렌드 출간기념 강연

딥페이크라는 용어는 최근 다양한 기사와 범죄 사례를 통해 대중적으로 알려졌지만, 그 기술적 원리와 인공지능의 발전 과정에 대한 이해는 상대적으로 부족합니다. 인공지능은 1950년대에 개념이 등장한 이후 여러 번의 침체기와 도약기를 거쳤습니다. 특히 2016년 알파고의 등장으로 인해 딥러닝이 주목받으면서 인공지능 연구가 다시 활발해졌고, 우리나라 과학자들에게도 큰 영감을 주었습니다. 이러한 흐름 속에서 인공지능의 학습 방식은 점차 진화해왔습니다. 초기의 인공지능은 주로 데이터를 분류하거나 예측하는 데 집중했으나, 2014년 이안 굿펠로우가 발표한 GAN(생성적 적대 신경망) 알고리즘의 등장으로 생성형 인공지능 시대가 열렸습니다. GAN은 두 개의 신경망이 서로 경쟁하며 실제와 유사한 이미지를 만들어내는 방식으로, 기존 데이터에 없는 새로운 이미지를 생성할 수 있게 했습니다. 이 기술은 이미지 생성뿐만 아니라 문장 생성 등 다양한 분야로 확장되었고, 인공지능의 활용 범위를 크게 넓혔습니다. 딥페이크는 딥러닝 기술을 활용해 가짜 이미지를 만들어내는 대표적인 예시입니다. 처음에는 미국의 한 커뮤니티에서 유명인의 얼굴을 영상에 합성하는 방식으로 시작되었으며, 이후 일반 사용자들도 쉽게 접근할 수 있는 기술로 발전했습니다. 얼굴 이미지를 자연스럽게 변형하거나 합성하는 기술은 광고, 영화, 뮤직비디오 등 다양한 콘텐츠 제작에 활용되고 있습니다. 실제로 유명 배우의 젊은 시절 모습을 재현하는 광고 등에서 딥페이크 기술이 이미 상용화되고 있습니다. 예를 들어, ChatGPT와 같은 모델은 미리 학습된 언어 데이터를 바탕으로 새로운 문장과 대화를 생성할 수 있습니다. 이러한 기술은 인간의 창의력과 유사한 결과물을 만들어내며, 실제로 가족 사진에서 10대 시절의 얼굴을 재현하는 등 놀라운 경험을 제공하기도 합니다. 인공지능이 유전자와 비슷한 수준의 창조성을 보여주는 시대가 도래한 것입니다. 현재 인공지능은 특정 분야에 최적화된 약인공지능에서 벗어나, 인간처럼 다양한 분야에서 창의적이고 의지를 가진 강인공지능으로 발전하고자 하는 목표를 가지고 있습니다. 알파고가 바둑에 특화된 인공지능이었다면, 최근의 생성형 인공지능은 모든 분야에서 인간을 뛰어넘는 능력을 발휘하는 것을 지향합니다. 이러한 발전은 보안, 윤리 등 새로운 사회적 고민을 불러일으키고 있으며, 기술의 발전과 함께 책임 있는 사용과 규제가 더욱 중요해지고 있습니다.

국립과천과학관책📖저자강연

융합

[카오스 짧강] 인공지능과 화학_by이주용｜2018 가을 카오스 강연 '화학의 미스터리, CheMystery' 9강

화학 분야에서 인공지능이 주목받는 이유는 오랜 시간 축적된 방대한 실험 데이터 덕분입니다. 과거에는 이론적인 방법만으로 분자의 성질을 예측하는 데 한계가 있었으나, 이제는 기계학습을 통해 데이터 속의 복잡한 패턴을 학습할 수 있게 되었습니다. 이러한 변화는 화학자들이 이전에 시도하지 못했던 새로운 예측을 가능하게 하며, 실험 연구의 패러다임을 근본적으로 바꾸고 있습니다. 데이터의 힘을 빌린 인공지능은 이제 화학 연구의 필수적인 동반자로 자리 잡고 있습니다. 인공지능의 역사는 1940년대부터 시작되었지만, 실제적인 도약은 2012년 딥러닝의 등장과 함께 이루어졌습니다. 알고리즘의 발전과 더불어 대용량 저장 장치, 그리고 GPU를 활용한 고속 연산 기술이 결합하면서 인공지능의 정확도는 비약적으로 향상되었습니다. 특히 이미지 인식 분야에서 인간의 수준에 근접한 성과를 내기 시작하면서, 화학자들 또한 이러한 기술을 분자 설계와 분석에 도입하기 시작했습니다. 하드웨어와 소프트웨어의 조화가 현대 화학의 새로운 장을 열어준 셈입니다. 화학은 흔히 '다양성의 과학'이라 불리며, 이론적으로 가능한 분자의 수는 약 10의 60승 개에 달합니다. 이는 전 우주에 존재하는 별의 개수보다도 훨씬 많은 수치로, 인간의 힘만으로는 이 광활한 분자의 우주를 모두 탐색하기란 불가능에 가깝습니다. 여기서 인공지능은 효율적인 탐색 도구로서 중요한 역할을 수행합니다. 원하는 성질을 먼저 설정하고 그에 맞는 분자를 찾아가는 '인버스 디자인' 개념은 인공지능을 통해 더욱 스마트하고 정교하게 구현되고 있습니다. 미래의 화학 실험실은 인공지능과 로봇이 결합한 완전 자동화 시스템으로 진화할 전망입니다. 인공지능이 기존에 없던 새로운 분자 구조를 생성하고 그 성질을 예측하면, 로봇이 이를 직접 합성하고 테스트하는 과정이 사람의 손길 없이도 이루어질 수 있습니다. 이러한 자동화는 신약 후보 물질이나 신소재를 발견하는 속도를 현재보다 수십 배 이상 앞당길 것으로 기대됩니다. 단순 반복적인 실험 과정이 자동화됨에 따라 연구의 효율성은 극대화되고, 인류가 직면한 난제 해결에도 속도가 붙을 것입니다. 인공지능의 도입이 화학자의 역할을 위협한다는 우려도 있지만, 이는 오히려 인간이 더 창의적인 문제에 집중할 수 있는 환경을 제공합니다. 화학자들은 단순 반복 업무에서 벗어나 분자의 근원적인 원리를 탐구하고, 인류에게 유용한 가치를 창출하는 고차원적인 설계에 시간을 쏟게 될 것입니다. 화학은 물질의 변화와 다양성을 다루는 학문이며, 인공지능은 그 변화의 과정을 가속하는 강력한 도구입니다. 기술과 인간의 협력은 화학이라는 학문을 더욱 풍요롭고 역동적으로 만들어갈 것입니다.

카오스재단질토과 + 짧강

[질문Q] 알파폴드가 단백질 구조 예측을 잘하는 이유? | 2018 가을 카오스 강연 '화학의 미스터리, CheMystery' 9강

단백질 구조 예측의 정확성을 검증하는 것은 연구의 핵심적인 단계입니다. CASP와 같은 대회에서는 실험적으로 밝혀질 예정인 구조를 대상으로 예측을 수행하지만, 실제 연구 현장에서는 간접적인 실험을 통해 이를 확인합니다. 특정 아미노산을 변형했을 때 나타나는 성질의 변화를 관찰함으로써 예측된 구조의 타당성을 검토하는 방식입니다. 이러한 과정을 거쳐 구조 전체를 완벽히 풀어내지 못하더라도, 단백질이 가진 고유한 특성을 파악하고 다음 단계의 응용 연구로 나아갈 수 있는 토대를 마련하게 됩니다. 초저온 전자현미경(Cryo-EM)은 기존의 X선 방식보다 편리한 도구이지만, 여전히 단백질 시료 확보라는 큰 과제를 안고 있습니다. 특히 세포막에 파묻힌 단백질은 분리 과정에서 안정화하기가 매우 까다로워 실험적 접근이 어렵습니다. 실제 시료를 다루는 실험은 계산 과학에 비해 막대한 비용과 시간이 소요되며, 실험 환경과 실제 생체 환경 사이의 차이를 극복해야 하는 문제도 존재합니다. 따라서 실험 데이터의 한계를 인지하고 이를 보완할 수 있는 다각적인 연구 태도가 필수적입니다. 첨단 과학 연구를 지속하기 위해서는 이를 뒷받침할 수 있는 기반 시설과 컴퓨팅 자원이 필수적입니다. 우리나라는 IT 강국으로 불리지만, 기초 과학 분야에 투입되는 슈퍼컴퓨팅 자원은 주요 선진국들에 비해 다소 부족한 실정입니다. 계산 과학의 비중이 커지는 현대 연구에서 인프라에 대한 관심과 투자는 과학자들이 연구에 몰입할 수 있는 중요한 토대가 됩니다. 국가적 차원의 인프라 구축은 단순히 장비를 갖추는 것을 넘어, 미래 과학 기술의 경쟁력을 결정짓는 핵심 요소로 작용합니다. 전통적인 분자 구조 예측은 물리학 법칙에 기반하여 차근차근 계산을 쌓아가는 방식을 취해왔습니다. 하지만 원자 수가 늘어날수록 계산량이 기하급수적으로 증가하여 현재의 슈퍼컴퓨터로도 수개월에서 수년이 걸리는 한계가 있습니다. 이러한 물리적 계산의 시간적 제약을 극복하기 위해 최근에는 머신러닝 기법이 적극적으로 도입되고 있습니다. 머신러닝은 데이터로부터 학습하여 실용적인 예측 결과를 도출하며, 원리 기반의 프로그램이 해결하지 못하는 영역을 보완하는 중요한 역할을 수행합니다. 인공지능을 활용한 화학 연구에서 가장 중요한 것은 양질의 데이터를 어떻게 효율적으로 학습시키느냐에 달려 있습니다. 알파폴드의 성공 사례에서 보듯, 기존의 과학적 지식과 서열 진화 법칙 같은 정교한 데이터를 입력값으로 사용하는 것이 결과의 질을 결정합니다. 또한 분자의 3차원 구조나 텍스트 표현 등 컴퓨터가 이해하기 쉬운 방식으로 데이터를 가공하는 연구도 활발히 진행 중입니다. 인공지능은 우리가 미처 알지 못했던 새로운 화학적 원리를 발견하게 해주는 강력한 계기가 될 것입니다.

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[국제천문연맹총회] 8/6 모두를 위한 천문학 by 브라이언 P. 슈미트 교수(Prof. Brian P. Schmidt)

우주는 약 140억 년 전, 상상할 수 없을 만큼 뜨겁고 밀도가 높은 상태에서 폭발적으로 팽창하며 탄생했습니다. 이를 우리는 '빅뱅'이라 부르며, 그 흔적은 오늘날 우주 마이크로파 배경 복사라는 잔광으로 남아 우리에게 도달하고 있습니다. 이 빛은 우주가 태양 표면처럼 뜨거웠던 시절의 모습을 담고 있는 가장 오래된 사진과도 같습니다. 천문학자들은 이 미세한 빛의 파동을 분석하여 초기 우주의 구성 성분과 물리적 특성을 연구하며, 시공간이 어떻게 시작되었는지에 대한 근본적인 질문에 답을 찾아가고 있습니다. 20세기 초 에드윈 허블은 멀리 떨어진 은하들이 우리로부터 멀어지고 있다는 사실을 발견하며 정적인 우주관을 뒤흔들었습니다. 그는 은하의 거리가 멀수록 후퇴 속도가 더 빠르다는 '허블의 법칙'을 정립했고, 이는 우주가 모든 방향으로 팽창하고 있음을 시사했습니다. 빛의 파장이 길어지는 적색편이 현상은 우주 팽창의 결정적인 증거가 되었으며, 이를 통해 우리는 우주의 나이를 추정할 수 있게 되었습니다. 비록 초기에는 거리 측정의 오류로 나이 계산에 혼선이 있었으나, 현대 천문학은 이를 정교하게 보정하며 우주의 역사를 재구성하고 있습니다. 알베르트 아인슈타인의 일반 상대성 이론은 중력을 시공간의 휘어짐으로 설명하며 현대 우주론의 토대를 마련했습니다. 그는 질량이 공간을 왜곡시킨다는 혁신적인 아이디어를 제시했고, 이는 일식 관측을 통해 별빛이 휘어지는 현상이 증명되면서 사실로 확인되었습니다. 아인슈타인은 처음에 우주가 정지해 있다고 믿어 '우주 상수'라는 개념을 도입했으나, 이후 허블의 관측을 통해 우주가 팽창한다는 사실이 밝혀지자 이를 철회하기도 했습니다. 그러나 이 우주 상수는 훗날 우주의 가속 팽창을 설명하는 암흑 에너지의 개념으로 화려하게 부활하게 됩니다. 1990년대 후반, 천문학자들은 초신성이라는 강력한 별의 폭발 현상을 이용해 우주의 팽창 속도 변화를 정밀하게 측정하기 시작했습니다. Ia형 초신성은 광도가 일정하여 우주의 거리를 재는 표준 촛불 역할을 하는데, 관측 결과 우주는 중력에 의해 팽창 속도가 느려지는 것이 아니라 오히려 점점 더 빨라지고 있었습니다. 이 예상치 못한 가속 팽창의 발견은 전 세계 과학계를 놀라게 했으며, 2011년 노벨 물리학상의 영예로 이어졌습니다. 이는 우주를 밀어내는 미지의 힘이 존재한다는 사실을 공식적으로 확인한 역사적 사건이었습니다. 현대 우주론의 표준 모델에 따르면, 우리가 알고 있는 원자로 이루어진 일반 물질은 우주 전체의 단 5%에 불과합니다. 나머지 95%는 빛을 내지 않아 보이지 않는 암흑 물질과 우주를 가속 팽창시키는 암흑 에너지로 채워져 있습니다. 암흑 물질은 은하을 하나로 묶어주는 중력적 역할을 하며, 암흑 에너지는 공간 자체의 에너지로서 우주를 밀어내는 척력으로 작용합니다. 우리는 아직 이들의 정체를 완전히 파악하지 못했지만, 우주 마이크로파 배경 복사와 은하 분포 연구를 통해 그 존재 비율과 영향력을 매우 정밀하게 계산해내고 있습니다. 제임스 웹 우주 망원경과 같은 최첨단 장비들은 이제 인류가 한 번도 보지 못한 우주의 깊은 과거를 들여다보고 있습니다. 적외선 관측을 통해 초기 은하의 형성과 별의 탄생 과정을 추적하며, 외계 행성의 대기 성분을 분석해 생명체의 흔적을 찾으려는 시도도 계속되고 있습니다. 또한 거대 전파 망원경 배열인 SKA는 수소 가스의 분포를 통해 우주의 재이온화 시기를 밝혀낼 준비를 하고 있습니다. 이러한 관측 기술의 발전은 암흑 에너지의 성질을 규명하고, 현대 물리학이 직면한 허블 상수 불일치 문제와 같은 새로운 수수께끼를 해결하는 열쇠가 될 것입니다. 암흑 에너지에 의한 가속 팽창이 멈추지 않는다면, 우주의 미래는 매우 차갑고 외로운 모습이 될 것입니다. 은하들은 서로 너무 멀어져 결국 빛조차 도달할 수 없는 지평선 너머로 사라지게 되며, 밤하늘은 점차 어둠에 잠길 것입니다. 하지만 이러한 거대한 우주적 운명 속에서도 인류는 끊임없이 질문을 던지며 지식의 지평을 넓혀왔습니다. 우주를 이해하려는 순수한 호기심은 GPS, Wi-Fi, 디지털 카메라 센서와 같은 혁신적인 기술로 이어져 인류의 삶을 풍요롭게 만들었습니다. 우주를 탐구하는 것은 결국 우리 자신의 기원과 미래를 이해하는 과정입니다.

Brian Paul Schmidt(브라이언 폴 슈미트)

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천문학

[질문과 토론의 과학 #11] 🤔데이터과학이란?

수학과 통계학은 뿌리는 같지만 발전해 온 방향에서 뚜렷한 차이를 보입니다. 수학이 공리적 체계와 엄밀한 증명을 통해 지식을 쌓아 올리는 학문이라면, 통계학은 실제 세상의 문제를 해결하기 위한 실용성에서 출발했습니다. 현대의 데이터 과학은 이러한 수학적 토대 위에 컴퓨터 과학의 계산 능력과 도메인 지식이 결합된 융합 학문입니다. 단순히 이론에 머물지 않고 다양한 학문과 소통하며 실질적인 답을 찾아가는 과정이 데이터 과학의 진정한 핵심이라 할 수 있습니다. 데이터 과학을 요리에 비유하자면, 고가의 조리 기구와 완벽한 레시피가 없어도 훌륭한 음식을 만들 수 있는 것과 같습니다. 수학, 프로그래밍, 도메인 지식이라는 세 가지 축을 모두 완벽하게 갖춘 전문가는 드뭅니다. 대신 자신이 가진 강점을 바탕으로 부족한 부분을 보완하며 문제에 접근하는 유연함이 필요합니다. 중요한 것은 도구의 화려함이 아니라, 주어진 재료인 데이터를 어떻게 해석하고 가공하여 우리 삶에 가치 있는 결과물을 만들어내느냐에 달려 있습니다. 통계학자의 중요한 임무는 세상의 복잡한 현상을 분석 가능한 통계 모형으로 정립하는 것입니다. 예를 들어 우주의 팽창 속도나 질병의 위험도 같은 거대하고 추상적인 질문을 받았을 때, 이를 정교한 통계 모형으로 설계하고 데이터를 대입하여 구체적인 해답을 도출해냅니다. 이 과정에서 다른 분야의 전문가들과 협력하며 그들의 언어를 이해하고 설득하는 과정이 필수적입니다. 통계학은 결국 서로 다른 학문적 영역을 연결하고 문제를 구체화하는 가교 역할을 수행합니다. 최근 빅데이터와 인공지능의 발달로 선거 예측이나 범죄 예방 분야에서 통계학의 위상이 더욱 높아졌습니다. 하지만 단순히 데이터의 양이 많다고 해서 항상 정확한 예측이 가능한 것은 아닙니다. 2016년 미국 대선 사례처럼 데이터 이면의 구조와 메커니즘을 오해하면 잘못된 결론에 도달할 수 있습니다. 진정한 통계적 분석은 결과의 맞고 틀림을 넘어, 예측의 오차를 어떻게 줄이고 데이터의 공백을 어떻게 과학적으로 메울 것인지 고민하는 비판적인 태도에서 비롯됩니다. 미래 사회에서 통계학은 불확실성을 완화하는 가장 강력한 도구가 될 것입니다. 넷플릭스의 추천 시스템부터 범죄 발생 지역 예측에 이르기까지, 통계는 이미 우리 삶 깊숙이 들어와 의사결정을 돕고 있습니다. 완벽한 예측은 불가능할지라도, 데이터를 통해 오류의 가능성을 조금씩 줄여나가는 노력은 인류가 미래의 불안감을 극복하는 데 큰 도움을 줍니다. 융합적 사고를 바탕으로 한 통계학적 접근은 앞으로도 제4차 산업혁명 시대의 중추적인 역할을 수행할 것입니다.

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[강연] 초거대 AI와 인간의 뇌 by장병탁ㅣ2021 '대한민국 과학기술대전' 첫번째 | 1강

인공지능은 지난 70년 동안 비약적인 발전을 거듭해 왔습니다. 초기에는 인간의 지식을 규칙 형태로 입력하는 전문가 시스템이 주를 이루었으나, 이는 복잡한 현실 문제를 해결하는 데 한계가 있었습니다. 이후 기계가 스스로 데이터를 통해 학습하는 머신러닝과 딥러닝 기술이 등장하며 새로운 전환점을 맞이했습니다. 이제 인공지능은 단순히 프로그래밍된 명령을 수행하는 단계를 넘어, 방대한 데이터를 바탕으로 스스로 패턴을 찾아내고 지능을 고도화하는 단계에 이르렀습니다. 최근의 초거대 인공지능은 인간의 뇌 구조를 모방한 심층 신경망을 통해 놀라운 성과를 보여주고 있습니다. 알파고가 바둑에서 승리하고, 생성형 모델이 실재하지 않는 정교한 이미지를 만들어내는 것은 모두 이 기술의 결과입니다. 특히 수천억 개의 파라미터를 가진 모델들은 인간과 구별하기 힘들 정도로 자연스러운 문장을 생성하며 언어 지능의 정점을 보여줍니다. 이러한 발전은 인공지능이 인간의 전유물이라 여겨졌던 창의적 영역까지 확장될 수 있음을 시사합니다. 하지만 현재의 인공지능은 인간의 뇌와 비교했을 때 여전히 명확한 한계를 지니고 있습니다. 가장 큰 차이점은 효율성입니다. 인간의 뇌는 단 25와트 정도의 적은 전력으로도 고도의 사고를 수행하지만, 초거대 인공지능을 구동하기 위해서는 막대한 컴퓨팅 파워와 전력이 소모됩니다. 또한 인간은 적은 양의 데이터만으로도 새로운 개념을 빠르게 학습하는 반면, 인공지능은 여전히 학습을 위해 천문학적인 규모의 데이터를 필요로 한다는 점에서 구조적인 차이를 보입니다. 뇌의 본질적인 역할은 생명체의 생존을 위해 주변 환경을 지각하고 행동을 제어하는 것입니다. 단세포 동물부터 인간에 이르기까지 신경계는 먹이를 찾고 위험을 피하기 위한 실시간 반응 체계로 진화해 왔습니다. 인간의 뇌는 우리 몸에 대한 지도를 내부에 복제하여 세상과 상호작용하는 모델을 가지고 있습니다. 이는 단순히 텍스트나 이미지를 처리하는 현재의 인공지능과는 달리, 현실 세계라는 물리적 공간 안에서 직접 경험하며 지능을 형성해 왔음을 의미합니다. 진정한 지능을 구현하기 위해서는 인공지능이 컴퓨터 내부의 닫힌 세계를 벗어나 로봇과 같은 물리적 몸을 가져야 합니다. 이를 '체화된 인지'라고 부르는데, 감각 기관과 운동 기관을 통해 세상과 직접 소통할 때 비로소 깊이 있는 이해가 가능해집니다. 사람이 정제해서 준 데이터만 학습하는 것이 아니라, 기계가 스스로 움직이며 데이터를 수집하고 시행착오를 겪는 과정이 필요합니다. 이러한 지각과 행동, 학습의 순환 구조야말로 뇌가 가진 자연 지능의 핵심 원리입니다. 미래의 인공지능은 무엇을 학습할지 스스로 결정하는 '메타 인지' 능력을 갖춘 보편 학습 기계로 진화해야 합니다. 현재는 사람이 설정한 목적 함수에 따라 학습이 이루어지지만, 차세대 인공지능은 자신의 행동을 스스로 모니터링하고 오류를 교정하며 지식을 축적해 나갈 것입니다. 뇌의 신경세포들이 순환 구조로 연결되어 과거와 미래를 현재와 공존시키듯, 인공지능 역시 예측과 실제 결과를 비교하며 끊임없이 자아를 갱신하는 방향으로 나아가야 인간 수준의 범용 지능에 도달할 수 있습니다. 인공지능의 발전 단계에서 우리는 현재 모델 최적화가 자동화되는 초기 단계에 머물러 있습니다. 앞으로의 과제는 열린 세계에서 자율적으로 적응하며 상식을 갖춘 인공지능을 만드는 것입니다. 뇌의 진화 과정을 거울삼아 감성과 이성이 조화를 이루는 자연 인공지능을 지향한다면, 기계는 단순한 도구를 넘어 인간의 삶을 실질적으로 돕는 동반자가 될 것입니다. 70년의 연구 역사를 토대로 이제는 뇌를 닮은 인지적 인공지능이라는 새로운 지평을 향해 나아갈 때입니다.

장병탁

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뇌인지과학
수학
융합

[강연] 꽃가루의 움직임에서 검은 백조까지(금융시장에서의 확률과 통계) _ by송성주 ㅣ 2021 가을 카오스강연 '과학의 희열' 10강 | 10강

액체나 기체 속에 떠 있는 미세한 입자들이 불규칙하게 움직이는 현상을 브라운 운동이라고 합니다. 1827년 식물학자 로버트 브라운이 물 위의 꽃가루 알갱이를 관찰하며 발견한 이 운동은 초기에는 생명 현상으로 오해받기도 했으나, 이후 무생물에서도 나타나는 물리적 현상임이 밝혀졌습니다. 알베르트 아인슈타인은 이 불규칙한 움직임에 대한 수학적 모델을 제시하여 분자의 존재를 증명하는 데 기여했으며, 노버트 위너는 이를 엄밀하게 정의하여 '위너 과정'이라는 이름을 남겼습니다. 브라운 운동의 개념은 물리학적 증명보다 앞서 금융시장에 도입되었습니다. 1900년 프랑스의 수학자 루이 바슐리에는 주식 가격의 변동을 브라운 운동으로 모형화하여 옵션 가격을 결정하려는 시도를 담은 박사 학위 논문을 발표했습니다. 당시에는 수학자와 금융 전문가들 사이의 소통 부재로 큰 주목을 받지 못했으나, 이는 훗날 금융공학이라는 거대한 학문의 기원이 되었습니다. 주가의 무작위적인 움직임이 미세 입자의 충돌과 유사하다는 통찰은 현대 금융 이론의 기초가 되었습니다. 1960년대에 이르러 바슐리에의 이론은 새뮤얼슨에 의해 '기하 브라운 운동'으로 발전되었습니다. 이는 주가가 항상 양수여야 한다는 현실적인 조건을 반영한 모델로, 현대 금융공학의 정점인 블랙-숄즈 옵션 가격 결정 모형의 토대가 되었습니다. 블랙과 숄즈는 이 모형을 통해 옵션의 적정 가격을 산출하는 공식과 리스크를 회피할 수 있는 복제 전략을 제시했습니다. 이 공헌으로 그들은 노벨 경제학상을 수상했으며, 이후 파생상품 거래는 전 세계적으로 폭발적인 성장을 거듭하게 되었습니다. 옵션은 기초자산을 정해진 시기에 정해진 가격으로 사거나 팔 수 있는 '권리'를 의미합니다. 이는 의무가 수반되는 선물이나 선도 계약과는 차별화되는 특징을 가집니다. 옵션 투자자는 시장 상황이 자신에게 유리할 때만 권리를 행사하고, 불리할 때는 권리를 포기함으로써 손실을 제한할 수 있습니다. 그러나 적은 금액으로 큰 수익을 노리는 레버리지 효과가 크기 때문에, 예상과 반대로 시장이 움직일 경우 투자 원금 전체를 잃을 수 있는 높은 위험성도 동시에 내포하고 있습니다. 복잡한 옵션 구조가 초래한 대표적인 리스크 사례로 '키코(KIKO)' 계약을 들 수 있습니다. 이는 환율이 일정 범위 내에서 움직일 때는 기업이 이익을 보지만, 범위를 벗어나면 막대한 손실을 입는 배리어 옵션의 일종입니다. 2008년 금융위기 당시 환율이 급등하자 많은 수출 기업들이 예상치 못한 손실을 입으며 사회적 파장을 일으켰습니다. 이는 금융상품의 손익 구조가 비대칭적일 때 발생할 수 있는 위험을 보여주며, 투자자가 상품의 리스크를 충분히 파악하는 것이 얼마나 중요한지 시사합니다. 금융시장에는 예외적으로 발생하지만 일단 일어나면 엄청난 충격을 주는 '검은 백조(Black Swan)' 사건들이 존재합니다. 1987년의 블랙 먼데이, 2008년 글로벌 금융위기, 그리고 최근의 코로나19 팬데믹 등이 이에 해당합니다. 이러한 사건들은 과거의 데이터만으로는 예측하기 매우 어렵지만, 발생 이후에는 논리적인 설명이 가능하다는 특징이 있습니다. 통계학적으로는 분포의 꼬리 부분에서 발생하는 극단적인 사건들에 해당하며, 이를 관리하기 위해 극값 이론과 같은 고도의 통계적 기법이 동원됩니다. 현대 금융기관은 리스크 관리를 위해 'VaR(Value at Risk)'나 '기대 쇼트폴'과 같은 지표를 활용합니다. 이는 발생 가능한 최대 손실액을 통계적으로 산출하여 자본의 건전성을 유지하기 위한 도구입니다. 최근에는 머신러닝과 딥러닝 등 데이터 과학 기술이 발전하면서 방대한 데이터를 분석해 수익률을 예측하고 리스크를 정교하게 관리하려는 시도가 이어지고 있습니다. 통계적 사고를 기반으로 한 자료 분석과 해석은 불확실성이 가득한 금융시장에서 더욱 중요한 역할을 수행하게 될 것입니다.

송성주

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수학

[연구뭐하지] 홍태경 교수_연세대학교 '지진학및지구물리학연구실' | 서울 한복판에 600m 구멍을 뚫고 있는 이유! 지진으로 이런 것까지..?

연세대학교 지진학 및 지구물리학 연구실은 스스로를 '고독한 승부사들의 집합소'라 정의합니다. 눈에 보이지 않는 지구 내부의 현상을 과학적 근거로 증명하고 사람들을 설득하는 과정이 외롭고 치열하기 때문입니다. 이곳의 연구는 단순히 지진을 관측하는 데 그치지 않고, 지진계를 활용해 경제 활동을 분석하거나 태풍을 감지하는 등 그 경계를 끊임없이 확장하고 있습니다. 지진계 하나로 세상의 모든 진동을 읽어내려는 이들의 시도는 현대 과학의 새로운 가능성을 열어주고 있습니다. 최근 연구실은 머신러닝 기술을 도입하여 미소 지진을 정밀하게 탐지하는 데 주력하고 있습니다. 지진파에서 P파와 S파를 구분해내고 이를 통해 지진의 발생 위치와 규모를 정확히 파악하는 과정입니다. 특히 인구 밀집도가 높은 서울 지역을 대상으로 강한 지진이 발생했을 때의 피해 규모와 지반 운동을 예측하는 연구도 병행하고 있습니다. 이는 대도시의 안전을 확보하고 잠재적인 지진 재해에 대비하기 위한 필수적인 기초 자료가 됩니다. 도심 지역은 자동차와 지하철 등 인간 활동으로 인한 소음이 심해 미소 지진을 관측하기가 매우 어렵습니다. 이를 극복하기 위해 연구실은 연세대학교 부지 지하 300m와 600m 깊이에 시추공 지진계를 설치하는 대규모 공사를 진행 중입니다. 지표면의 잡음이 최소화되는 깊은 땅속에 관측소를 구축함으로써 수도권의 지진 활동을 더욱 정밀하게 감시할 수 있게 됩니다. 이러한 심부 관측 사례는 세계적으로도 드물어 학계의 큰 관심을 받고 있습니다. 지진학의 영역은 지각 변동을 넘어 기상 현상과 외계 행성 탐사까지 뻗어 나갑니다. 태풍이 이동하며 발생하는 지진 잡음을 분석하면 태풍의 강도와 경로를 추적할 수 있으며, 남극의 빙하가 녹으며 발생하는 진동을 통해 기후 변화를 연구하기도 합니다. 나아가 화성에 설치된 지진계 자료를 분석하여 그곳의 바람이나 폭풍 같은 환경 정보를 얻는 것도 가능합니다. 지진파라는 도구는 지구를 넘어 우주의 신비를 풀어나가는 강력한 열쇠가 되고 있습니다. 지진학은 제2차 세계대전 당시 잠수함 탐지 기술에서 시작되어 핵실험 감시와 자원 탐사를 거치며 비약적으로 발전해 왔습니다. 수학과 물리를 기반으로 지구의 물리적 거동을 해석하는 이 학문은 이제 인간의 안전과 편의를 위한 실용적인 학문으로 거듭나고 있습니다. 연구실은 지진학의 지평을 넓히는 것을 소명으로 삼고, 미래의 연구자들이 이 넓은 무대에서 마음껏 역량을 발휘하기를 기대합니다. 보이지 않는 진동 속에서 진실을 찾는 여정은 계속될 것입니다.

홍태경

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지구환경과학

[인터뷰] 윤진희_ 산이 좋아 CERN에서 연구 시작했어요! | 2021 가을 카오스강연 '과학의 희열'

인공지능은 현대 과학 기술의 정점으로 불리며 우리 삶의 방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 과거에는 단순히 프로그래밍된 명령만을 수행하던 기계가 이제는 스스로 데이터를 학습하고 판단을 내리는 수준에 도달했습니다. 이러한 변화는 의료, 금융, 교육 등 사회 전반에 걸쳐 혁신적인 편리함을 제공하고 있으며, 인류가 직면한 복잡한 문제들을 해결할 수 있는 새로운 열쇠로 주목받고 있습니다. 기술의 발전 속도가 빨라짐에 따라 우리는 인공지능과 공존하는 미래를 진지하게 준비해야 하는 시점에 서 있습니다. 인공지능의 핵심 동력 중 하나는 인간의 뇌 구조를 모방한 인공 신경망 기술입니다. 딥러닝이라 불리는 이 기술은 방대한 양의 데이터를 처리하며 패턴을 찾아내고, 이를 통해 사물을 인식하거나 언어를 번역하는 등 고도의 지적 능력을 발휘합니다. 특히 수많은 층으로 구성된 인공 신경망은 신경망이 깊어질수록 더욱 정교한 추론을 가능하게 하여, 과거에는 불가능해 보였던 복잡한 비정형 데이터 분석에서도 놀라운 성과를 거두고 있습니다. 이는 기계가 인간의 학습 방식을 닮아가는 과정이라 할 수 있습니다. 우리 주변에서도 인공지능의 활약은 쉽게 찾아볼 수 있습니다. 스마트폰의 음성 비서부터 개인의 취향을 분석해 콘텐츠를 추천해 주는 알고리즘에 이르기까지, 인공지능은 이미 일상의 깊숙한 곳에 자리 잡고 있습니다. 이러한 기술은 단순히 편의를 제공하는 것을 넘어, 자율주행 자동차나 정밀 의료 진단 시스템처럼 인간의 안전과 생명에 직결된 분야로 그 영역을 넓혀가고 있습니다. 이는 기술이 인간의 능력을 보조하고 확장하는 중요한 도구가 되었음을 의미하며 우리의 생활 양식을 재정의하고 있습니다. 하지만 인공지능의 급격한 발전은 동시에 여러 가지 윤리적 고민과 과제를 안겨주기도 합니다. 알고리즘의 편향성 문제나 데이터 프라이버시 침해, 그리고 자동화로 인한 일자리 변화 등은 우리가 반드시 해결해야 할 숙제입니다. 기술이 인간을 위해 존재하기 위해서는 투명하고 공정한 기준 아래 개발되어야 하며, 인공지능이 내리는 결정에 대한 책임 소재를 명확히 하는 사회적 합의가 필요합니다. 이는 기술적 진보만큼이나 중요한 인문학적 성찰의 영역이며 지속 가능한 발전을 위한 필수적인 과정이라 할 수 있습니다. 결론적으로 인공지능은 인류의 가능성을 무한히 확장할 수 있는 강력한 도구입니다. 우리는 이 기술을 두려워하기보다는 정확히 이해하고 올바른 방향으로 이끌어 나가는 지혜를 발휘해야 합니다. 인간의 창의성과 인공지능의 효율성이 조화를 이룰 때, 우리는 지금보다 더 나은 미래를 설계할 수 있을 것입니다. 지속적인 연구와 윤리적 가이드라인의 확립을 통해 인공지능이 인류 공동의 번영에 기여하는 동반자가 되기를 기대해 봅니다. 기술과 인간이 상호 보완하며 나아가는 미래는 이제 막 시작되었습니다.

윤진희

카오스재단카오스강연

물리학

[석학인터뷰] 서인석_ 우리 시대에 '확률'이 중요한 이유 | 2021 서울대 자연과학대 공개강연 '불확실한 세계, 그래서 과학'

확률론은 순수 수학의 한 분야이지만, 물리, 통계, 경제, 금융 등 현실 세계의 다양한 영역과 긴밀하게 연결되어 있습니다. 단순한 주사위 던지기에서 시작된 확률의 개념은 현대 사회로 접어들며 데이터가 방대해짐에 따라 그 중요성이 더욱 커지고 있습니다. 특히 머신러닝이나 인공지능과 같은 첨단 기술 분야에서는 과거보다 훨씬 정교하고 발전된 확률적 기법을 요구합니다. 이러한 학문적 상호작용은 수학적 이론이 실제 세계의 복잡한 문제를 해결하는 강력한 도구가 될 수 있음을 보여주며 연구자들에게 끊임없는 영감을 제공합니다. 통계 역학은 확률론 연구에 있어 매우 중요한 위치를 차지하며, 특히 기체 입자의 움직임을 이해하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 수많은 기체 입자의 개별적인 움직임을 완벽히 파악하는 것은 불가능에 가깝지만, 볼츠만 기체 수송 방정식과 같은 수학적 원리를 통해 전체적인 밀도 변화를 파악할 수 있습니다. 불확실성이 가득한 상황에서 미시적 성질에 얽매이지 않고 반드시 성립하는 보편적 원리를 찾아내는 과정은 매우 중요합니다. 이는 개별적인 불확실성이 전체를 이해하는 데 방해가 되는 현실 세계에서 우리가 복잡한 현상을 명확하게 통찰할 수 있도록 돕는 이정표가 됩니다. 수학적 역량을 기르는 데 있어 뛰어난 계산 실력과 집념은 필수적이지만, 때로는 이것이 연구자의 성장을 가로막는 양날의 검이 되기도 합니다. 계산에만 의존하다 보면 복잡한 수식 뒤에 숨겨진 원리와 구조를 깊이 있게 탐구하기보다 당장의 결과만을 쫓는 경향이 생길 수 있기 때문입니다. 진정한 수학적 성취는 단순히 문제를 빠르게 푸는 것이 아니라, 여러 정리 사이의 유기적인 관계를 자신만의 시각으로 재해석하고 이해하는 과정에서 비롯됩니다. 따라서 자신의 재능을 과신하기보다는 이를 적절히 통제하고 학문의 본질적인 구조를 파악하려는 겸손하고 깊이 있는 태도가 무엇보다 요구됩니다. 난관을 극복하기 위한 수학적 집념은 단기간에 모든 에너지를 쏟아붓는 불나방과 같은 방식이 되어서는 안 됩니다. 어려운 문제를 해결하기 위해서는 1년 이상의 장기적인 투자가 필요한 경우가 많으므로, 자신이 가진 에너지를 적재적소에 배분하여 균일하게 유지하는 능력이 필수적입니다. 연구 과정에서 마주하는 수많은 시행착오와 막막함 속에서도 지치지 않고 나아가기 위해서는 스스로의 열정을 조절할 줄 알아야 합니다. 매일같이 모든 에너지를 소진하기보다는 내일의 탐구를 위해 적절한 휴식을 취하며 장기적인 안목으로 문제와 싸워 나가는 것이 지속 가능한 연구를 가능하게 하는 핵심 비결입니다. 수학적 난관을 헤쳐 나가는 실질적인 방법 중 하나는 안 되는 길을 하나씩 지워 나가는 소거법의 과정입니다. 수많은 가능성 중에서 불가능한 방법들을 모두 찾아내고 나면 비로소 정답을 향한 유일한 길이 모습을 드러내게 됩니다. 이 과정은 상당한 시간이 소요되기에 연구자는 자신만의 규칙을 세워 정신적 소모를 방지해야 합니다. 예를 들어 특정 시간에 연구의 전원을 끄는 습관은 끝없는 몰입으로 인한 번아웃을 막고 평정심을 유지하는 데 도움을 줍니다. 이러한 절제와 체계적인 접근 방식은 불확실한 연구의 여정 속에서 길을 잃지 않고 목표에 도달하게 하는 든든한 버팀목이 되어줍니다.

서인석

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수학

[그림으로 보는 과학뉴스] DALL-E (part1)

최근 인공지능 기술은 단순한 데이터 처리를 넘어 창의성의 영역인 예술 분야까지 그 보폭을 넓히고 있습니다. 과거의 AI가 기존 데이터를 검색하여 보여주는 수준에 머물렀다면, 이제는 인간의 상상력을 실체화하는 단계에 이르렀습니다. 특히 '아보카도 안락의자'나 '스파게티로 만든 기사'와 같이 세상에 존재하지 않던 독창적인 이미지를 텍스트 입력만으로 생성해내는 모습은 놀라움을 자아냅니다. 이러한 변화는 인공지능이 단순한 도구를 넘어 새로운 창작의 주체로 거듭나고 있음을 시사하며, 디자인과 예술 산업 전반에 걸쳐 거대한 패러다임의 전환을 예고하고 있습니다. 이러한 혁신의 중심에는 '달리(DALL-E)'라는 이름의 인공지능 프로그램이 있습니다. 초현실주의 화가 살바도르 달리와 애니메이션 캐릭터 월-E의 이름을 합성하여 명명된 이 기술은 오픈AI가 개발한 거대 언어 모델인 GPT-3를 기반으로 합니다. 달리는 수많은 파라미터를 활용하여 언어와 이미지 사이의 복잡한 관계를 학습했습니다. 특히 실험실의 정제된 데이터가 아닌, 인터넷이라는 광활한 정보의 바다에서 실제 사람들이 사용하는 자연어를 스스로 학습했다는 점이 핵심입니다. 이를 통해 달리는 단순한 모방을 넘어 문맥을 이해하고 새로운 시각적 결과물을 도출하는 능력을 갖추게 되었습니다. 달리의 작동 원리는 인간이 언어를 사용할 때 머릿속에 이미지를 떠올리는 과정과 매우 유사합니다. 우리가 '점심에 스파게티를 먹자'고 말할 때 뇌가 자동으로 음식의 형상을 연상하듯, 인공지능 역시 텍스트를 입력받으면 그에 대응하는 시각적 결과물을 구현해냅니다. 이는 컴퓨터에게 이미지와 텍스트를 정교하게 대조하는 훈련을 시킨 결과입니다. 덕분에 인공지능은 하나의 키워드에 대해서도 수많은 사람이 각기 다른 생각을 하듯 다채로운 스타일을 동시에 제시할 수 있으며, 이는 기존의 검색 방식과는 차원이 다른 창조적 진화라고 할 수 있습니다. 달리의 창의성을 뒷받침하는 또 다른 핵심 기술은 '클립(CLIP)'이라는 알고리즘입니다. 클립은 언어와 이미지를 대조하여 사전 학습을 수행하는 역할을 담당하며, 주로 인터넷상의 이미지와 그에 달린 캡션들을 분석하며 공부합니다. 전문가들이 정제한 데이터가 아니라 일반 사용자들이 사진에 남긴 주석과 설명을 학습했기에, 클립은 현실 세계의 복잡한 맥락을 더욱 정확하게 파악할 수 있습니다. 과거에는 개와 고양이를 구분하는 것조차 어려운 과제였으나, 이제는 특정 인물이 특정 행동을 하는 구체적인 상황까지 완벽하게 이해하고 찾아낼 수 있는 수준으로 진화했습니다. 인공지능이 자연어 속에 담긴 이미지의 표상을 완벽히 이해하게 되면서, 창작의 경계는 더욱 허물어지고 있습니다. 이제 AI는 단순한 검색 엔진의 역할을 넘어 인간의 추상적인 아이디어를 구체적인 시각 매체로 변환해주는 강력한 파트너가 되었습니다. 이러한 기술적 진보는 디자이너들에게 새로운 영감을 제공하는 동시에, 창작의 정의에 대한 근본적인 질문을 던지기도 합니다. 텍스트와 이미지의 결합을 통해 탄생한 새로운 형태의 지능은 앞으로 자율주행 조향 기술 등 다양한 산업 분야로 확장될 잠재력을 지니고 있으며, 우리 삶의 방식을 더욱 풍요롭게 변화시킬 것입니다.

국립과천과학관요즘과학👏

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융합

[연구뭐하지?] 정성규 교수_서울대학교 '통계적학습이론 연구실' | 통계에도 차원이 있다!?

21세기에 들어서며 데이터의 질과 양이 폭발적으로 증가함에 따라 통계학은 새로운 국면을 맞이했습니다. 과거에는 흔치 않았던, 변수의 수는 방대하지만 표본의 수는 상대적으로 적은 고차원 데이터 분석이 중요해진 것입니다. 특히 데이터가 일반적인 수치 형태를 넘어 이미지나 영상과 같은 복잡한 구조를 가질 때, 이를 '다양체(Manifold)'라는 기하학적 개념 위에서 분석하는 방법론과 이론적 토대를 마련하는 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 현대 통계학의 핵심 분야 중 하나인 다변량 통계학에서는 수많은 변수 사이의 관계를 효과적으로 파악하는 것이 관건입니다. 연구자들은 주성분 분석(PCA)을 중심으로, 다양한 조건에서도 데이터의 특성을 합리적이고 효율적으로 추출할 수 있는 모델을 개발하고 있습니다. 이는 단순히 데이터를 요약하는 수준을 넘어, 복잡한 데이터 구조 속에 숨겨진 유의미한 패턴을 찾아내고 분석의 정확도를 높이는 데 필수적인 역할을 수행합니다. 이러한 통계적 이론은 실제 응용 분야에서 강력한 힘을 발휘합니다. 예를 들어 유전체 데이터 분석에서는 방대한 양의 유전 정보를 효과적으로 통합하거나 분류하여 질병의 원인을 규명하는 데 기여합니다. 또한 고차원 데이터의 군집화(Clustering) 연구를 통해 유사한 특성을 가진 집단을 정교하게 구분해내기도 합니다. 이론적 연구와 실무적 응용이 조화를 이루며, 막연하게 느껴질 수 있는 데이터 분석의 과정을 구체적이고 과학적인 방법론으로 바꾸어 나가는 과정입니다. 최근 인공지능과 딥러닝 기술이 급격히 발전하면서 통계학의 중요성은 더욱 강조되고 있습니다. 전문가의 직관이나 감에 의존하던 과거의 방식에서 벗어나, 철저히 데이터 근거 중심의 분석을 수행하기 위해서는 통계적 기초가 탄탄해야 합니다. 딥러닝 모델의 결과나 성능을 객관적으로 평가하고 개선하는 과정에서도 통계적 관점은 필수적입니다. 따라서 통계학은 학술적인 깊이를 더할 뿐만 아니라 실전에서도 매우 유용한 도구로 자리매김하고 있습니다. 통계학은 그 자체로 독립된 학문이면서도 다른 어떤 분야와도 유연하게 결합할 수 있는 확장성을 지니고 있습니다. 생물통계나 경제통계처럼 다양한 학문 뒤에 '통계'라는 이름을 붙여도 어색하지 않은 이유는, 통계학이 데이터를 다루는 보편적인 언어이기 때문입니다. 수학적 엄밀함부터 컴퓨터를 활용한 실전 분석까지 넓은 스펙트럼을 가진 학문인 만큼, 한 가지 분야에 매몰되지 않고 다양한 시각으로 자료를 바라보는 태도가 현대의 연구자들에게 요구됩니다.

정성규

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수학

[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

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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] 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

카오스재단카오스강연

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

카오스재단카오스강연

뇌인지과학

[연구뭐하지?] 김도헌 교수_서울대학교 '양자집적회로 연구실' | 대한민국에서 귀하다는 양자컴퓨터 연구실에서 울려퍼지는 두두둥

양자 정보 과학은 현대 물리학의 가장 역동적인 분야 중 하나로, 양자 중첩과 양자 얽힘이라는 독특한 현상을 연구합니다. 서울대학교 양자 집적 회로 연구실은 이러한 양자역학적 특성을 정밀하게 측정하고 제어하는 기초 연구에 매진하고 있습니다. 특히 산업계에서 널리 쓰이는 반도체 트랜지스터 형태의 나노 소자를 기반으로, 입자의 스핀을 활용해 양자 중첩 현상을 구현하는 데 집중하고 있습니다. 이는 기존의 물리계와는 차별화된 접근 방식으로, 실용적인 양자 기술 구현을 위한 중요한 토대가 됩니다. 양자 중첩은 관측 전까지 물체가 가능한 모든 상태의 조합으로 동시에 존재할 수 있다는 원리입니다. 이러한 상태들은 서로 간섭하며, 측정 시에는 확률적으로 하나의 결과만이 나타나는 독특한 특성을 보입니다. 최근에는 이러한 파동의 간섭 현상을 이용해 연산 속도를 획기적으로 높이는 양자 컴퓨터와, 기존 기술로는 불가능했던 초정밀 측정을 가능하게 하는 양자 계측 분야가 큰 주목을 받고 있습니다. 연구실은 이러한 양자 기술의 근간이 되는 물리적 현상을 깊이 있게 탐구하며 미래 기술의 가능성을 열어가고 있습니다. 국내에서 양자 컴퓨터 연구를 수행하는 곳은 많지 않지만, 서울대학교 양자 집적 회로 연구실은 그중에서도 가장 활발하고 전도유망한 곳으로 손꼽힙니다. 연구원들은 섬세하고 꼼꼼한 실험 과정 속에서도 서로를 격려하며 학문적 성장을 도모하는 긍정적인 분위기를 자랑합니다. 특히 지도 교수의 세심한 논문 지도와 디테일한 실험 피드백은 연구원들이 복잡한 양자역학적 난제들을 해결해 나가는 데 큰 힘이 됩니다. 이러한 탄탄한 연구 환경은 세계적인 수준의 성과를 내는 원동력이 되고 있습니다. 연구실은 크게 두 가지 플랫폼을 중심으로 연구를 전개합니다. 하나는 반도체 소자 기반의 양자점 연구이며, 다른 하나는 다이아몬드의 결함인 NV 센터를 활용한 플랫폼입니다. 특히 최근에는 다이아몬드 기반 연구에서 발생하는 복잡한 신호를 분석하기 위해 머신러닝과 딥러닝 알고리즘을 적극적으로 도입하고 있습니다. 이는 물리학적 실험 데이터에 인공지능 기술을 접목한 혁신적인 시도로, 데이터 분석의 정확도를 높이고 새로운 물리적 통찰을 얻는 데 기여하고 있습니다. 현대 과학 연구에서 학문 간의 경계는 점차 무너지고 있으며, 양자 정보 과학 역시 예외가 아닙니다. 물리학뿐만 아니라 전자공학, 재료공학, 컴퓨터공학 등 다양한 배경을 가진 인재들이 모여 협력할 때 비로소 창의적인 해결책이 도출됩니다. 전자공학적 방법론과 자연과학적 탐구가 결합된 융합 연구는 양자 현상의 이해를 넓히고 실용적인 양자 시스템을 구축하는 데 필수적입니다. 연구실은 이러한 다학제적 접근을 통해 미래 양자 시대를 선도할 핵심 기술과 인재를 양성하는 데 주력하고 있습니다.

김도헌

카오스재단연구뭐하지

물리학

[코로나TALK-10] 코로나시대 빌게이츠가 주목한 분야, 앞으로 노벨상이 유력한 분야_석차옥 교수 | 10강

세상은 원자로 이루어져 있으며, 코로나19 바이러스 역시 단백질과 핵산 같은 분자들의 집합체입니다. 계산화학자는 실험 가운 대신 컴퓨터를 이용해 이러한 원자 간의 상호작용을 분석합니다. 특히 물 분자와의 관계인 친수성·소수성 상호작용은 바이러스의 형태를 유지하는 핵심적인 힘입니다. 바이러스가 비말이나 에어로졸 상태에서만 생존할 수 있는 이유도 물이 없으면 그 정교한 구조가 무너지기 때문입니다. 이러한 원자 수준의 이해는 치료제 개발의 가장 기초적인 토대가 됩니다. 효과적인 치료제인 타미플루는 인플루엔자 바이러스의 N 단백질에 결합하여 바이러스가 세포 밖으로 나가지 못하게 막는 원리로 작동합니다. 하지만 코로나19에는 타미플루가 효과가 없는데, 이는 유전체 구조상 해당 표적 단백질이 존재하지 않기 때문입니다. 단백질은 아미노산 서열이 3차원 구조로 접히면서 고유한 기능을 갖게 되는데, 약물은 이 구조의 틈새에 정확히 들어맞아야 합니다. 따라서 바이러스마다 다른 단백질 구조를 정확히 파악하는 것이 치료제 설계의 핵심적인 과정이라 할 수 있습니다. 에이즈 치료제인 칼레트라가 코로나19에 큰 효과를 보지 못한 이유도 단백질 구조의 차이에 있습니다. 두 바이러스 모두 프로테아제를 가지고 있지만, 그 입체적인 모양이 너무나 달라 약물이 제대로 결합하지 못했습니다. 반면 렘데시비르는 RNA 복제 과정을 방해하는 방식으로 어느 정도 성과를 거두었습니다. 바이러스의 RNA 중합효소를 속여 가짜 부품을 끼워 넣음으로써 유전체 합성을 중단시키는 전략입니다. 이처럼 치료제 개발은 원자 단위에서 벌어지는 정교한 속임수와 결합의 싸움입니다. 코로나19 바이러스의 표면에 돋아난 스파이크 단백질은 인간 세포 침투의 첫 관문입니다. 이 단백질의 핵심인 RBD는 평소에는 아래로 향해 면역 체계의 공격을 피하다가, 결합 시에만 위로 올라오는 영리한 전략을 사용합니다. 사스 바이러스와 비교했을 때 코로나19는 RBD의 아미노산 변이를 통해 인간 수용체와 훨씬 더 강하게 결합하도록 진화했습니다. 이러한 구조적 변화와 변이를 원자 수준에서 시뮬레이션하고 예측하는 작업은 변종 바이러스에 대응하기 위한 필수적인 연구 분야로 자리 잡고 있습니다. 현재 컴퓨터를 이용한 구조 예측 기술은 실험적 한계를 보완하며 신약 개발의 속도를 획기적으로 높이고 있습니다. 비록 현재의 정확도가 완벽한 수준은 아니지만, 수백만 개의 후보 물질 중 가능성 있는 것들을 추려냄으로써 막대한 시간과 비용을 절감해 줍니다. 인공지능과 머신러닝 기술의 도입은 이러한 계산화학의 지평을 더욱 넓히고 있습니다. 앞으로 계산화학은 바이러스의 변이를 실시간으로 예측하고, 그에 최적화된 진단제와 치료제를 설계하는 데 있어 인류의 가장 강력한 무기가 될 것입니다.

석차옥

카오스재단코로나19 과학토크

화학
생명과학

[연구뭐하지?] 정연준 교수 _서울대학교 '계산 나노바이오 화학 연구실' | 정말 아까워서 이번만 알려드립니다!! 나만하기 아까운 분야!!

화학은 분자 세계의 다양성을 탐구하며 물질의 본질을 이해하는 학문입니다. 그중에서도 계산 화학 혹은 이론 화학은 컴퓨터를 활용해 물질의 성질을 규명하는 독특한 분야로 주목받고 있습니다. 특정 시스템에 국한되지 않고 방법론적인 접근을 통해 액체, 고분자, 신소재 등 광범위한 대상을 연구하는 것이 특징입니다. 이는 실험실에서 직접 물질을 다루는 전통적인 방식과는 달리, 가상의 공간에서 분자의 움직임을 정밀하게 관찰하고 예측하는 현대 화학의 핵심적인 연구 방식이라 할 수 있습니다. 연구의 핵심 도구로는 양자 화학 방법론과 분자 동역학 시뮬레이션이 주로 활용됩니다. 최근에는 인공지능 기술의 발전에 발맞추어 머신러닝을 연구에 적극적으로 도입하여 유의미한 성과를 거두고 있습니다. 이러한 방법론들은 열역학, 양자역학, 통계역학이라는 탄탄한 이론적 토대 위에서 작동합니다. 복잡한 수식과 알고리즘이 진입장벽처럼 느껴질 수 있지만, 이는 분자 수준에서 일어나는 복잡한 현상을 가장 깊이 있게 들여다볼 수 있게 해주는 강력한 렌즈가 되어줍니다. 계산 화학의 가장 큰 매력은 시공간의 제약 없이 자유로운 연구가 가능하다는 점에 있습니다. 실험 과정에서 마주하게 되는 물리적인 한계나 위험 요소 없이, 연구자의 상상력을 바탕으로 다양한 가설을 검증할 수 있습니다. 실험으로는 관찰하기 어려운 찰나의 순간이나 미세한 분자 구조의 변화를 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 상세히 구현할 수 있다는 점은 계산 화학만이 가진 독보적인 장점입니다. 이러한 환경은 연구자에게 무한한 탐구의 기회를 제공하며 창의적인 연구를 가능하게 합니다. 연구실의 분위기는 매우 개방적이며 연구자의 자율성을 최대한 존중하는 방향으로 조성되어 있습니다. 학생들은 자신이 관심 있는 주제를 자유롭게 제안하고, 이에 대해 교수님의 전폭적인 지지와 지도를 받으며 연구를 수행합니다. 특히 최근 계산 화학 분야에 대한 사회적 관심과 수요가 높아짐에 따라 풍부한 연구 자원이 확보되어 있으며, 이는 학생들이 연구에만 몰입할 수 있는 최적의 환경을 제공합니다. 인격적인 존중과 학문적 성장이 공존하는 공동체 속에서 연구자들은 자신의 역량을 키워나갑니다. 현재 계산 화학은 재료 과학, 생명 공학 등 다양한 첨단 산업 분야에서 각광받고 있는 유망한 분야입니다. 실험 재료비에 대한 부담이 적고 컴퓨터라는 효율적인 도구를 사용하기에 연구의 효율성이 높으며, 데이터 과학과의 접목을 통해 미래 산업 시장에서도 높은 경쟁력을 갖추고 있습니다. 분자 수준에서 물질의 본질을 이해하고자 하는 열정을 가진 이들에게 계산 화학은 자신의 꿈을 마음껏 펼칠 수 있는 기회의 장이 될 것이며, 앞으로도 미래 과학 기술의 발전을 견인할 것입니다.

정연준

카오스재단연구뭐하지

화학
생명과학

[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] AI / 머신러닝 _ by오혜연, 강명주 | 2020 봄 카오스강연 '첨단기술의 과학' 3강 | 3강

인공지능은 인간이 어렵게 느끼는 복잡한 지식 탐색이나 독해 능력에서 놀라운 성과를 보여줍니다. IBM의 왓슨이 퀴즈쇼에서 우승하거나 머신러닝 모델이 고난도 독해 평가에서 인간을 앞서는 사례가 이를 증명합니다. 하지만 정작 인간에게 너무나 쉬운 일상적인 대화나 사진 속 상황을 파악하는 일에는 서툰 모습을 보이기도 합니다. 이러한 역설은 인공지능이 언어를 이해하는 방식이 인간의 직관이나 경험과는 근본적으로 다르다는 점을 시사하며, 기술 발전의 새로운 과제를 던져줍니다. 일상적인 대화가 인공지능에게 어려운 이유는 데이터의 부재와 상황의 모호성에 있습니다. 우리가 나누는 대화는 대부분 기록되지 않는 사적인 영역이며, 그 안에는 대화 상대와의 관계나 장소, 계절 같은 수많은 외부 맥락이 생략되어 있습니다. 인공지능은 방대한 데이터를 학습하여 확률적으로 다음 단어를 예측하지만, 데이터에 명시되지 않은 인간의 본능적인 사회적 감각까지 완벽히 따라 하기는 어렵습니다. 결국 문제 정의가 명확하지 않은 영역에서 인공지능의 한계가 드러나는 것입니다. 최신 언어 모델인 BERT는 문맥을 양방향으로 파악하며 비약적인 발전을 이루었지만, 여전히 데이터에 내재된 편향성 문제를 안고 있습니다. 인공지능은 인터넷상의 방대한 문서를 학습하며 인간의 고정관념이나 당연하게 여겨지는 상식의 부재를 그대로 흡수합니다. 예를 들어 '노란 바나나'라는 표현이 드문 이유는 바나나가 당연히 노랗기 때문이지만, 인공지능은 이를 학습하지 못해 편향된 결과를 낼 수 있습니다. 이는 기술적 완성도를 넘어 윤리적이고 사회적인 성찰이 필요한 지점입니다. 인공지능과 딥러닝의 눈부신 발전 밑바탕에는 견고한 수학적 토대 자리 잡고 있습니다. 흔히 인공지능을 전산학의 전유물로 생각하기 쉽지만, 사실 미분과 선형대수학 같은 수학적 원리가 없었다면 현대의 인공지능은 존재할 수 없었을 것입니다. 과거 뉴턴이나 오일러가 정립한 이론들이 수 세기를 지나 오늘날 데이터를 처리하고 최적의 해를 찾는 핵심 도구로 부활한 셈입니다. 산업이 고도화될수록 복잡한 현상을 모델링하고 해결하는 수학의 역할은 더욱 중요해지고 있습니다. 수학의 힘은 영화 산업의 시뮬레이션 기술에서도 명확히 드러납니다. '겨울왕국'의 자연스러운 눈 입자나 '아이언맨'의 역동적인 물의 흐름은 모두 나비에-스토크스 방정식과 같은 복잡한 물리 법칙을 수학적으로 풀어낸 결과입니다. 슈퍼컴퓨터조차 직접 풀기 어려운 거대한 행렬 방정식을 수치적인 방법으로 근사하여 해결함으로써, 우리는 가상 세계에서 실제와 다름없는 물리적 현상을 구현할 수 있게 되었습니다. 이는 수학이 추상적인 이론을 넘어 현실을 재창조하는 도구임을 보여줍니다. 딥러닝의 핵심은 수많은 데이터를 통해 최적의 가중치를 찾아내는 최적화 과정에 있습니다. 수백만 차원의 복잡한 함수에서 오차를 최소화하는 지점을 찾는 일은 마치 거대한 산맥에서 가장 낮은 골짜기를 찾는 것과 같습니다. 이 과정에서 인공지능은 행렬 연산을 반복하며 스스로 특징을 학습하지만, 왜 그런 결과가 도출되었는지 논리적으로 설명하기는 여전히 어렵습니다. 이러한 '블랙박스' 문제를 해결하고 시스템의 신뢰성을 확보하기 위해 수학자들은 지금도 치열한 연구를 이어가고 있습니다. 미래의 인공지능은 단순히 높은 정확도를 기록하는 것을 넘어, 자신의 판단 근거를 인간에게 논리적으로 설명할 수 있는 '설명 가능한 AI(XAI)'로 진화해야 합니다. 이를 위해서는 데이터 기반의 학습과 수학적 논리가 완벽하게 통합되어야 하며, 다양한 분야의 전문가들이 소통하며 창의적인 해결책을 모색해야 합니다. 인공지능이 인간의 언어를 완벽히 이해하고 수학적으로 투명해지는 날, 우리는 기술이 주는 혜택을 더욱 안전하고 풍요롭게 누리게 될 것입니다.

강명주, 오혜연

카오스재단카오스강연

뇌인지과학

[강연] (동시통역)AI and Robot Intelligence _ by다니엘 리｜2019 가을 카오스강연 '도대체 都大體' | 2강

인공지능과 로봇 공학의 궁극적인 목표는 인간의 지능을 이해하고 이를 기계적으로 재현하는 데 있습니다. 우리는 아주 오래전부터 우리 자신을 닮은 존재를 꿈꿔왔으며, 이는 단순히 편리한 도구를 만드는 것을 넘어 인간이라는 존재의 본질을 탐구하는 과정이기도 합니다. 현대의 인공지능 연구는 뇌의 신경 세포인 뉴런의 작동 원리를 수학적으로 모델링하는 것에서 시작되었습니다. 이러한 시도는 컴퓨터가 데이터를 통해 스스로 학습하고 판단할 수 있는 머신러닝의 시대로 우리를 인도했습니다. 머신러닝의 핵심은 방대한 데이터를 바탕으로 사물을 분류하고 예측하는 모델을 구축하는 것입니다. 초기에는 단순한 선형 분류 모델인 퍼셉트론을 사용했지만, 현실의 복잡한 문제를 해결하기 위해 여러 층의 뉴런을 쌓은 뉴럴 네트워크가 등장했습니다. 이것이 바로 오늘날 우리가 열광하는 딥러닝의 기초입니다. 딥러닝은 이미지 인식이나 바둑과 같은 특정 영역에서 이미 인간의 능력을 뛰어넘는 성과를 보여주고 있습니다. 하지만 이는 여전히 가상의 공간이나 정해진 규칙 안에서의 성취라는 한계가 있습니다. 가상 세계의 인공지능과 달리, 물리적 세계에서 활동하는 로봇 지능은 훨씬 더 복잡한 과제에 직면합니다. 로봇은 센서를 통해 주변을 지각하고, 이를 바탕으로 행동을 계획하며, 실제로 물리적인 움직임을 실행해야 합니다. 현실 세계는 끊임없이 변화하고 예측 불가능한 변수가 가득하기 때문에, 바둑판 위에서처럼 완벽한 정보를 얻는 것이 불가능합니다. 자율주행 자동차나 휴머노이드 로봇이 인간처럼 자연스럽게 움직이기 위해서는 방대한 데이터뿐만 아니라 물리적 환경에 대한 깊은 이해가 필수적입니다. 최근 인지 과학에서는 마음이 단순히 뇌의 정보 처리 결과가 아니라, 신체와 밀접하게 연결되어 있다는 '체화된 인지' 관점이 주목받고 있습니다. 우리가 세상을 인식하는 방식은 우리의 신체 구조와 감각 기관에 따라 달라지기 때문입니다. 따라서 진정한 인공지능을 구현하기 위해서는 소프트웨어적인 알고리즘뿐만 아니라, 그것이 담길 하드웨어인 로봇의 신체적 특성도 함께 고려되어야 합니다. 이는 인공지능이 단순히 계산하는 기계를 넘어, 우리와 같은 공간에서 상호작용하는 존재로 진화하는 핵심 열쇠가 됩니다. 미래의 인공지능은 단순히 명령을 수행하는 비서를 넘어, 인간과 정서적으로 교감하는 동반자가 될 것으로 기대됩니다. 이를 위해서는 인간의 감정과 성격, 그리고 사회적 관계를 이해하는 능력이 필요합니다. 사용자의 표정이나 목소리 톤을 분석하여 현재의 기분 상태를 파악하고, 그에 적절한 반응을 보이는 '마음을 가진 인공지능' 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 이러한 기술은 고령화 사회에서 돌봄 로봇이나 정서적 지지 시스템으로 활용되어 인간의 삶의 질을 높이는 데 기여할 것입니다. 로봇이 인간을 닮아갈수록 느껴지는 거부감인 '불쾌한 골짜기' 현상은 인공지능 대중화의 큰 숙제 중 하나입니다. 이를 극복하기 위해 연구자들은 로봇에게 친근한 캐릭터성을 부여하거나, 인간의 행동 양식을 더욱 정교하게 모방하는 기술을 개발하고 있습니다. 또한, 인공지능이 내린 결정의 근거를 인간이 이해할 수 있도록 설명하는 '설명 가능한 AI' 연구도 중요해지고 있습니다. 기술에 대한 신뢰가 바탕이 될 때 비로소 인공지능은 우리 사회의 진정한 구성원으로 받아들여질 수 있기 때문입니다. 인공지능은 이제 거스를 수 없는 시대적 흐름이며, 인류의 능력을 확장하는 강력한 도구가 되었습니다. 창의성이나 복잡한 윤리적 판단 영역에서는 여전히 인간의 역할이 중요하지만, 인공지능과의 협업은 우리가 직면한 수많은 난제를 해결하는 실마리가 될 것입니다. 우리는 인공지능을 단순한 도구나 경쟁자로 볼 것이 아니라, 함께 진화해 나갈 파트너로 대우해야 합니다. 인간의 지혜와 인공지능의 효율성이 조화를 이룰 때, 우리는 도대체 지능이란 무엇인가라는 질문에 대한 답에 한 걸음 더 다가갈 수 있을 것입니다.

Daniel D.Lee(다니엘 리)

카오스재단카오스강연

뇌인지과학
융합

[강연] 분자세계 게임의 법칙을 찾아서 _ by석차옥｜2018 가을 카오스 강연 '화학의 미스터리, CheMystery' 9강 | 9강 ①

단백질은 생명 현상을 유지하는 핵심적인 분자로, 20가지 아미노산이 특정 순서로 연결되어 고유한 입체 구조를 형성합니다. 이 과정에서 물을 좋아하는 친수성 아미노산은 표면으로, 물을 싫어하는 소수성 아미노산은 안쪽으로 모이려는 성질이 작용합니다. 아미노산 서열에 담긴 정보가 복잡한 물리적 상호작용을 거쳐 하나의 안정한 구조로 접히는 현상을 단백질 폴딩이라 부르며, 이는 생명체의 기능을 결정하는 가장 기초적인 설계도와 같습니다. 이러한 구조적 안정성은 생명체가 환경에 적응하고 고유의 생리적 기능을 수행하는 데 필수적인 토대가 됩니다. 단백질의 구조를 이해하는 것은 생명 과학과 의학의 발전에 필수적입니다. 산소를 운반하는 마이오글로빈이나 에너지를 합성하는 단백질의 기작은 모두 그 형태에서 비롯됩니다. 특히 암 치료제인 글리벡이나 독감 치료제 타미플루처럼 특정 단백질의 기능을 조절하는 의약품 개발은 정밀한 구조 정보가 뒷받침되어야 가능합니다. 세포 밖의 신호를 내부로 전달하는 단백질군인 GPCR 연구가 수많은 노벨상을 배출한 이유도 바로 이러한 구조적 중요성 때문입니다. 구조를 아는 것은 곧 생명의 작동 원리를 파악하는 것과 같습니다. 전통적으로 단백질 구조는 X선 결정학이나 극저온 전자현미경과 같은 실험적 방법으로 밝혀왔습니다. 하지만 하나의 구조를 결정하는 데는 막대한 시간과 비용이 소요되며, 실험이 까다로운 경우도 많습니다. 반면 차세대 염기서열 해독 기술의 발달로 단백질의 아미노산 서열 정보는 기하급수적으로 늘어나고 있습니다. 이러한 실험적 구조 결정과 서열 정보 사이의 거대한 격차를 메우기 위해 컴퓨터를 이용한 단백질 구조 예측 기술이 현대 과학의 중요한 과제로 떠올랐습니다. 이는 실험의 한계를 극복하고 생명 정보의 활용도를 높이는 핵심 기술입니다. 단백질 구조 예측의 정확성을 겨루는 올림픽이라 불리는 CASP 대회는 2년마다 블라인드 테스트 방식으로 열립니다. 예측의 기본 원리는 열역학적으로 가장 안정한 상태를 찾는 것입니다. 아미노산 서열이 주어졌을 때 자유 에너지가 최소가 되는 지점을 찾아내는 과정은 바둑의 경우의 수보다 훨씬 복잡한 탐색을 요구합니다. 자연 법칙이라는 정답을 찾아가는 이 과정은 수많은 국소 최솟값들 사이에서 전역 최솟값을 발견해야 하는 고도의 계산 과학적 도전입니다. 정확한 에너지 함수를 정의하고 이를 효율적으로 탐색하는 것이 이 분야의 핵심적인 목표입니다. 최근 인공지능 기술의 도입은 단백질 구조 예측 분야에 혁명적인 변화를 가져왔습니다. 구글 딥마인드의 알파폴드는 방대한 서열 데이터에서 진화적으로 연관된 정보를 추출하고, 딥러닝을 통해 아미노산 사이의 거리를 정밀하게 예측하며 압도적인 성과를 거두었습니다. 이는 단순히 기존의 물리 법칙을 계산하는 것을 넘어, 데이터 속에 숨겨진 복잡한 패턴을 학습하여 정답에 접근하는 새로운 길을 제시한 것입니다. 인공지능은 이제 화학자가 자연의 비밀을 푸는 강력한 도구가 되었으며, 기존의 이론적 접근 방식과 결합하여 시너지를 내고 있습니다. 구조 예측을 넘어 새로운 기능을 가진 단백질을 직접 설계하는 연구도 활발히 진행 중입니다. 자연계에 존재하지 않는 서열을 조합하여 특정 구조를 유도함으로써 난치병 치료나 신소재 개발에 활용하려는 시도입니다. 또한 일반인들이 게임을 통해 단백질 구조를 찾는 '폴딧' 프로젝트처럼, 집단 지성과 컴퓨터 계산을 결합한 형태의 연구도 성과를 내고 있습니다. 이러한 노력은 단백질이 단순한 관찰의 대상이 아니라 인류가 목적에 맞게 설계하고 제어할 수 있는 영역임을 보여줍니다. 이는 생명 공학의 패러다임을 바꾸는 획기적인 변화의 시작입니다. 미래의 화학은 인공지능과 로봇 기술이 결합하여 실험과 계산이 유기적으로 연결되는 모습으로 진화할 것입니다. 인공지능이 반복적이고 방대한 계산 업무를 수행하면, 과학자는 더 창의적이고 근원적인 질문에 집중할 수 있는 환경이 조성됩니다. 화학은 이제 물리, 생물, 컴퓨터 공학 등 다양한 학문이 융합되는 중심지 역할을 하며 인류의 난제를 해결하는 데 기여할 것입니다. 다양한 분야의 지식을 멋지게 융합할 때 비로소 우리는 자연의 미스터리를 풀고 새로운 가치를 창출할 수 있습니다. 융합적 사고는 미래 과학을 이끄는 가장 강력한 힘이 될 것입니다.

석차옥, 이주용

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화학

[강연] 디지털인문학과 데이터과학 (5) _ by장원철 | 2018 봄 카오스 강연 '모든 것의 수數다' 4강 | 4강 ⑤

통계적 분석에서 불확실성을 관리하는 것은 매우 중요한 과제입니다. 특정 저자의 집필 습관을 분석할 때처럼 복잡한 문제에서도 통계적 검증은 유의 수준이라는 기준을 활용하여 결론의 신뢰도를 평가합니다. 예를 들어 유의 수준을 5%로 설정한다는 것은 동일한 테스트를 스무 번 반복했을 때 한 번 정도는 다른 결과가 나올 수 있는 불확실성을 허용한다는 의미입니다. 이는 통계학이 완벽한 정답을 제시하는 학문이라기보다, 데이터 속에 숨겨진 패턴을 발견하면서도 그 과정에 수반되는 오류의 가능성을 수치적으로 정의하고 관리하는 실용적인 학문임을 보여줍니다. 데이터 과학은 현대 사회의 복잡한 문제를 해결하기 위해 수학, 컴퓨터 과학, 그리고 도메인 지식이 결합된 융합 학문입니다. 전통적인 수학이 공리적 체계를 바탕으로 증명을 쌓아 올리는 방식이라면, 통계학은 실제 현장의 문제로부터 출발하여 실용적인 해결책을 모색하는 데 초점을 맞춥니다. 훌륭한 데이터 과학자가 되기 위해 모든 분야에서 완벽할 필요는 없지만, 자신의 강점을 바탕으로 타 분야 전문가와 소통할 수 있는 능력이 필수적입니다. 마치 좋은 요리 기구가 없어도 창의적인 레시피로 맛있는 음식을 만들 수 있듯이, 데이터 과학 역시 주어진 환경에서 최선의 통계적 통찰을 끌어내는 과정이라 할 수 있습니다. 통계학자의 핵심적인 역할 중 하나는 다양한 학문 분야의 거대한 질문을 통계적인 언어로 번역하는 것입니다. 천문학자가 우주의 팽창 속도에 대해 질문하거나 의사가 질병의 위험성을 예측하고자 할 때, 통계학자는 이를 시공간 데이터 분석이나 베이지안 모델링 같은 구체적인 수리적 문제로 변환합니다. 이 과정에서 통계학자는 다른 분야의 전문가들과 끊임없이 소통하며 데이터의 형태를 조율하고 모델의 적합성을 설득하는 과정을 거칩니다. 이러한 협업은 통계학이 단순히 숫자를 다루는 기술을 넘어, 현대 과학의 여러 분야를 연결하고 실질적인 의사결정을 돕는 중추적인 역할을 수행하게 합니다. 빅데이터 시대에 접어들면서 사회 현상 분석에 대한 기대가 높아지고 있지만, 예측의 성공 여부를 판단하는 기준은 매우 신중해야 합니다. 인공지능이나 구글 트렌드 같은 새로운 도구들이 주목받기도 하지만, 여전히 정교한 통계적 방법론을 활용한 분석이 더 높은 신뢰성을 보여주는 경우가 많습니다. 수많은 데이터 속에서 유의미한 신호를 찾아내는 것은 건초더미에서 바늘을 찾는 것과 같으며, 이 과정에서 발생하는 수많은 '거짓 경보'를 걸러내는 것이 통계학의 본질적인 과제입니다. 단순히 표면적인 결과를 맞혔느냐보다 분석 모델이 얼마나 정밀하게 현상을 설명하느냐가 중요합니다. 예측 모델의 오류를 완전히 제거하는 것은 불가능에 가깝기에, 통계학에서는 오차를 최소화하고 모델의 성능을 객관적으로 검증하는 방법을 사용합니다. 데이터를 학습 및 테스트 데이터로 나누어 모델의 예측력을 확인하는 교차 검증 방식이 대표적입니다. 이러한 방법론은 넷플릭스의 영화 추천 시스템부터 범죄 발생 가능 지역을 예측하는 치안 서비스에 이르기까지 우리 생활 곳곳에 적용되고 있습니다. 특히 시간과 공간이 결합된 범죄 패턴을 분석하여 순찰 경로를 최적화하는 사례는 통계학이 사회 안전을 지키는 실천적인 도구로 어떻게 진화하고 있는지를 잘 보여줍니다.

임채영, 장원철

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수학

[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.

김대식

카오스재단카오스강연

물리학
뇌인지과학