CWN(CHANGE WITH NEWS) - [박정수의 Strong AI Times] 인간처럼 사고하는 인공지능은 가능한가

▲ 박정수 성균관대학교 스마트팩토리 융합학과 교수

이미 세계는 인공지능이 정복했거나 지배할 것이다. 강한 인공지능(Strong AI)은  어떤 문제를 실제로 사고하고 해결할 수 있는 컴퓨터 기반의 인공적인 지능을 만들어 내는 것에 관한 영역이다. 즉, 인공지능의 강한 형태는 지각력이 있고, 자동화를 넘어 자율 주행 로봇(Autonomous Mobile Robot)처럼 스스로를 인식하는 것이라고 말할 수 있다.

인공지능이 노벨상을 수상했다. 1982년 '타임즈(Times)'가 올해의 인물로 사람이 아닌 컴퓨터(PC)를 선정한 이후 42년만에 인공지능이 인류사회에 공헌한 공로를 인정받은 셈이다. 2024년 노벨상은 인공지능 연구자들이 휩쓸고 있다. 노벨물리학상에는 인공 신경망 연구의 기초를 닦은 석학 존 홉필드(John J. Hopfield) 프린스턴대 명예교수와 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton) 토론토대 교수가 선정되었고, 노벨화학상 역시 데이비드 베이커(David Baker) 워싱턴대 교수, 데미스 허사비스(Sir Demis Hassabis) 구글 딥마인드 최고경영자, 존 점퍼(John M. Jumper) 딥마인드 수석연구원 등 인공지능 융합연구자들에게 수여되었다. 특히 스웨덴 왕립과학원 노벨위원회는 노벨물리학 수상자들에 대하여 “물리학에서 신소재 개발 등 광범위한 분야에서 인공 신경망을 사용한다”는 점에서 이들의 노력은 인류에게 큰 혜택을 주었다고 평가했다. 노벨화학상 수상자들에 대하여 “신약 후보 물질 발굴의 강력한 게임체인저로 떠오른 단백질 3차원 구조를 예측하는 인공지능을 개발하였다”고 그 공로를 설명했다.

노벨상 수상자들에게 공통적으로 보여지는 중요한 특징은, 무엇보다도 인공지능을 활용한 기존 시스템과의 접목과 융합연구로 인류에게 혜택을 제공하고 있다는 점이다. 데이비드 베이커가 뉴턴의 명언을 인용해서 말했듯이 “거인들의 어깨 위에 올라서 있었기 때문에” 노벨상을 받았다는 그의 소감은 단지 겸양의 미덕만은 아닐 것이다. 앞선 선각자들과 과학자들로부터 지식과 경험과 지혜를 얻고 이어가는데 특정 학문과 경계에 대한 집착이 무슨 소용이 있을까? 모든 경계를 뛰어넘어 오로지 잘 계승하고 융합하는 것이 중요할 것이다. 그런 점에서 2024년 인공지능 관련한 노벨상 수상자들 역시 경계를 초월한 ‘초융합의 달인’이라고 하겠다. (대학에서 공부하여 딴 학위를 넘어서) 좁은 학문의 경계를 허물고 현실의 문제해결을 위해 학제적·초융합의 방법으로 임하고 있다는 점, 또 인류가 직면한 현실적인 문제해결을 위한 인공지능을 필수적으로 사용하거나 개발하고 있다는 점에서 찬사를 받고 있다.  

젠슨 황 엔비디아 창업자 겸 최고경영자(CEO)가 인공지능(AI)이 5년 내로 인간이 치르는 모든 시험을 통과할 수 있을 것으로 전망했다(24.03). 그는 “목표를 어떻게 정의하느냐에 따라 답이 크게 달라진다”면서 “'인간처럼 생각하는 것'을 ‘인간의 시험을 통과할 수 있는 능력’으로 정의하면 인간 수준의 인식을 가진 ‘범용 인공지능(AGI: Artificial General Intelligence)이 곧 등장할 것”이라고 말했다. 따라서 범용 인공지능(AGI)가 바로 강한 인공지능(Strong AI)이다.

더 나아가 AGI(범용 인공지능)를 이해하기 위해서는 특정 목적 인공지능(Narrow AI)에 대한 이해가 우선 필요하다. 특정 목적만을 수행하기 위해 개발된 특정 목적 인공지능(Narrow AI)은 주어진 특정 분야나 한정된 작업에 대해 인간 수준 혹은 그 이상의 성능을 보여주는 인공지능을 일컫는다. 즉 인간의 역량으로 수행하기 어려운 방대한 양의 데이터 분석, 반복적이고 복잡한 수학적인 연산 등을 컴퓨터 파워를 활용하기 위해 인공지능 모델을 만들어내는 것이 '특정 목적 인공지능(Narrow AI)'의 일반적인 생각이다. 

반면 '범용 인공지능(AGI)'는 다양한 분야에서 인간과 유사한 학습, 이해, 추론 능력을 지닌 지능의 형태를 지향(志向)한다. 이런 의미에서 범용 인공지능(AGI)는 Full AI 혹은 'Strong AI'라고도 불린다. 인간은 언어 학습, 예술 창작, 문제 해결 등 다양한 분야에서 일정 수준의 능력을 발휘할 수 있는데, 범용 인공지능(AGI)의 목표는 이러한 인간의 일반적인 지능을 컴퓨터에서 재현하는 것이다. 궁극적으로 컴퓨터 파워가 인간과 동등한 수준의 창의적 사고와 문제 해결 능력을 유연하게 가지게 하는 것을 포함한다.

이처럼 인공지능은 경쟁 구도를 바꾸는 빅데이터의 힘을 증명하고 있다. 특히 합성생물학 분야, 즉 미래 화장품과 제약 산업 뿐만 아니라 산업 전반에 새로운 '게임 체인저'로 등장해서 그 실력을 입증한 셈이다. 따라서 기존에 하던 걸 인공지능으로 대체하는 범용 인공지능(AGI) 시대를 준비해야 한다. 왜냐하면 그것이 지속가능한 '경험 기반의 기능 가치(MX-based Design)'이기 때문이다. 

박정수 성균관대학교 스마트팩토리 융합학과 교수

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