로봇은 인간을 지배할 수 있을까

로봇은 인간을 지배할 수 있을까?



이종호 지음

북카라반 / 2016년 6월 / 268쪽 / 15,000원



똑똑한 인공지능



1997년 인공지능 딥블루가 1500년 체스 역사상 최고의 선수로 평가받던 러시아의 가리 카스파로프를 6전 2승 3무 1패로 물리쳤다. 공식 경기에서 로봇이 인간을 이긴 데다 그 대상이 천재로 이름 높던 체스 챔피언이라는 점에 세계가 경악했다. 2006년 당시 세계 챔피언이었던 블라디미르 크람니크 역시 4무 2패로 컴퓨터 프로그램 딥프리츠에 패했다. 여기서 인공지능이란 인간의 지능이 가지는 학습, 추리, 적응, 논증 따위의 기능을 갖춘 컴퓨터 시스템으로 자연언어의 이해, 음성 번역, 로봇 공학, 인공시각, 문제 해결, 학습과 지식 획득, 인지 과학 등을 포괄한다.

인공지능과 인간의 대결은 컴퓨터 학자들 간에 논란을 불러일으켰다. 체스 천재를 상대로 승리한 컴퓨터가 어디까지 발전할 것인지, 즉 컴퓨터가 궁극적으로 인간의 능력을 넘어설 수 있느냐는 논란이 벌어졌다. 이 질문에는 두 가지 답이 있다. 첫째는 기계는 어떤 일이 있더라도 인간의 두뇌를 따를 수 없다는 불가론이고 둘째는 인간을 닮은 지능형 로봇이 만들어질 수 있다는 것이다. 후자의 견해는 로드니 브룩스 박사가 앞장섰다. 브룩스 박사의 논지는 인간도 기계의 일종이므로 생물이 아닌 기계라 해서 인간을 추월 못 하는 것은 아니라는 것이다. 다소 비약적인 설명이기는 하지만 그는 원리상 실리콘과 강철로 진정한 감정과 의식을 지닌 기계를 만드는 일이 불가능하지 않다고 설명했다. 단지 현대의 과학기술이 일천해 아직 그 방법을 찾지 못했을 뿐이라는 것이다.

이러한 논쟁에 바둑이 끼어들었다. 로봇이 인간을 추월할 수 있느냐는 논쟁의 근저에 로봇은 결코 바둑 고수를 이길 수 없다는 설명이 있었기 때문이다. 인공지능이 체스를 점령했지만 바둑은 넘볼 수 없는 영역이라고 여겨졌던 이유는 바둑은 체스와는 달리 영토를 두고 싸우며 경우의 수가 훨씬 복잡하기 때문이다. 체스는 첫 번째에 20가지 경우의 수가 있으나 바둑은 첫 착점만 361개가 된다. 바둑에서 발생할 수 있는 경우의 수는 대략 361!/4(패, 후절수 등과 같이 이미 둔 곳에 돌을 들어내고 다시 둘 수 있는 경우는 제외함)정도다. 이것을 계산하면 10768 /4 라는 어마어마한 숫자가 된다. 4로 나누는 이유는 바둑판은 상하좌우 대칭구조로 되어 있어 4면으로 나뉘며 각 면의 착점이 동일한 경우를 의미하기 때문이다.

인간은 위기 상황 속에서 순차적 방법을 사용한다. 예를 들어 큰 숫자를 곱할 때 순차적으로 계산한다. 반면 컴퓨터는 퍼즐식 추론이 능숙하다. 컴퓨터는 더 빠른 하드웨어와 더 효율적인 프로그램을 통해 해결 능력을 개선할 수 있다. 컴퓨터 프로그래머도 대규모 심층 탐색을 피하기 위해 현재의 위치에 가까운 수만 분석하도록 하지만 인간의 병렬처리 능력을 뒤따를 수 있는 것은 아니다. 즉 인간이 효율적인 추론이라고 생각하는 것을 컴퓨터는 비효율적이라 생각할 수 있다. 어떤 문제는 패턴 맞추기를 사용할 때 가장 잘 풀리는 반면 어떤 문제는 순차적 탐색을 통해 가장 잘 풀린다. 컴퓨터의 속성을 무시하고 모든 것을 컴퓨터의 장점으로 해석할 경우 문제가 생긴다.

이러한 와중에 구글의 딥마인드가 개발한 컴퓨터 알고리즘을 장착한 알파고가 등장했다. 딥마인드는 2010년 케임브릿지대학교 출신들이 세운 스타트업 기업으로 2014년 1월 구글이 인수했다. 딥마인드는 2015년 유럽 바둑 챔피언인 판후이 2단에 5전 전승을 거둔 후 10여 년 동안 세계 바둑계를 평정한 이세돌 9단에게 도전장을 내밀었다. 사람들은 바둑은 체스와 달리 경우의 수가 우주에 존재하는 원자의 수보다 많다고 알려진 데다 상상력과 직관력이 필요한 게임이므로 인공지능의 도전이 쉽지 않을 것이라고 전망했다. 이세돌 9단과 알파고의 대국은 5전 3승을 기본으로 승자가 100만 달러를 받는다는 조건이었다. 도전을 흔쾌히 받아들인 이세돌 9단은 판후이 2단을 꺾은 기보를 보니 아마추어 최고 수준으로, 자신과 붙을 수준은 아니며 알파고의 기력을 프로 3단 전후로 파악하고 전승을 확신했다.

그러나 2016년 3월 뚜껑을 열어본 결과 이세돌 9단은 1승 4패로 패배해 100만 달러의 상금은 알파고가 차지했다. 인간의 마지막 보루, 즉 어떤 일이 있더라도 컴퓨터가 인간을 이길 수 없다고 장담한 바둑에서 최고 고수가 패한 것이다. 컴퓨터 프로그램인 알파고가 세계 최강이라는 이세돌 9단을 이기자 전 세계에서 우려가 제기되었다. 인공지능 기술이 발달해 컴퓨터가 사람 말을 알아듣게 되면 인간의 존재 자체가 위협받을 수 있으므로 대안을 강구해야 한다는 것이다. 지구의 지배자였던 인간이 이제 강력한 상대와 생존경쟁을 펼치게 되었다며, 일자리 등 모든 면에서 과거의 농업혁명이나 산업혁명에 비견될 만한 혁명 단계에 들어섰다고 평가했다.

인공지능



인공지능이란 용어는 알파고와 이세돌 9단의 대결로 널리 알려졌지만 이 단어를 최초로 사용한 사람은 컴퓨터 과학자 존 매카시로 거슬러 올라간다. 1955년 매카시와 신경학 전문가인 마빈 민스키, 허버트 사이먼 등 10여 명이 컴퓨터에 인간의 지적 활동을 가르치는 연구 계획서를 작성하며 인공지능이란 용어를 처음으로 사용했다. 민스키는 인공지능을 “사람이 수행했을 때 지능이 필요한 일을 기계에 수행시키고자 하는 학문과 기술”이라고 정의했다. 그러므로 인공지능이랑 사람의 경험과 지식을 바탕으로 새로운 문제를 해결하는 능력, 시각과 음성 자각능력, 자연언어 이해 능력, 자율적으로 움직이는 능력 등을 실현하는 기술이며 인공지능의 목표는 사람처럼 생각하는 기계를 개발하는 것이다.

인공지능의 연구는 크게 두 가지 측면으로 나누어진다. 하나는 인간 지능의 원리와 메커니즘을 해명하는 과학적 연구이고 또 다른 하나는 인간의 지능적 정보처리 능력을 프로그램화해 컴퓨터가 지능적으로 동작할 수 있도록 하는 공학적 측면이다. 따라서 인공지능 연구는 컴퓨터 과학을 중심으로 하지만 철학ㆍ언어학ㆍ생리학ㆍ윤리학 등 인간에 관한 모든 학문 영역을 포괄한다.

인공지능의 역사: 인공지능은 컴퓨터 등장 이후 나온 용어로, 매카시를 원조로 보지만 사실 인공지능의 개념은 그 전부터 있었다고 볼 수 있다. 김용선 박사는 가장 간단한 예로 수세식 변기를 들었다. 수세식 변기는 물탱크에 물이 어느 정도 차면 저절로 벨브가 잠기는데 이 역시 인공지능이라고 할 수 있다는 것이다. 이런 관점에서 김용선 박사는 인공지능의 역사를 다음과 같이 나눈다.

1세기는 기계적 부품으로 제어 기구를 구성하던 중세 수공업 시대의 장인들이 고안한 초기의 인공지능 기계 시대다. 그 당시 발명된 기계와 시스템은 컴퓨터가 보급되기 이전의 공업화 시대에 널리 사용되었는데 수세식 변기, 음악 자동 연주기 같은 것들로 이런 기계들은 아직도 우리 생활 주변에서 찾아볼 수 있다. 제2기는 제어 기구에 전자석과 전자소자를 사용함으로써 제1기에 비해 훨씬 더 고도의 인공지능을 발휘할 수 있는 시대로 서보 컨트롤, 자동제어 등을 적용한 대량생산 시대다. 제3기에는 컴퓨터의 출현으로 인공지능이 한 단계 업그레이드되었다. 컴퓨터의 등장으로 소프트웨어로 프로그램을 제어할 수 있게 되면서 전자 기계 부품, 즉 하드웨어로 구성된 논리회로는 과거와 완전히 달라졌다. 높은 수준의 복잡성과 유연성 그리고 외부 환경 변화에 대응해 다음 작업을 판단해 수행할 수 있는 능력을 지니게 되었으며 기계가 사람의 지능에 도전하게 되었다.

컴퓨터는 로봇의 역사에서 무엇보다 큰 역할을 했다. 컴퓨터의 등장으로 비로소 인간의 사고 과정과 뇌 구조, 기능, 그 속에서 일어나는 생리 현상에 대한 연구를 촉진할 수 있었다. 보통 인공지능이라고 하면 제3기 이후만 말하는 것도 이런 이유 때문이다. 김진형 박사는 인공지능을 “컴퓨터를 좀 더 똑똑하게 하고자 하는 연구”라고 설명한다. 이 정의는 민스키의 정의보다 훨씬 구체적이다. 즉 기계를 컴퓨터로 이해하면서 고도의 지능 활동을 목표로, 항상 새로운 것을 추구한다는 의미다.

쉽지 않은 기본상식 해결: 학자들은 인간의 두뇌를 연구하면 할수록 신경 컴퓨터의 개발이 간단하지 않다는 것을 깨달았다. 인간의 두뇌에는 1,000억 개 이상의 신경세포가 있고, 신경 세포의 연결고리인 시냅스의 숫자도 몇십 조가 넘기 때문이다. 더욱이 시냅스에서의 신경전달은 여러 종류의 신경전달물질에 의해 조절되고 입력되는 정보에 따라 시냅스 자체가 동적으로 변화하기 때문에 기계장치로 재현하기 쉽지 않다. 분자 수준에서 뇌는 매우 다양한 물질과 방법으로 전달되고 조절되기 때문에 현재 사용하는 고체 소자로는 상당한 제한이 있다. 설사 수십만 개의 연결고리가 이루어진 신경망 칩이 개발된다고 하더라도 SF영화의 로봇처럼 자유자재로 사고할 수 있을지는 불분명하다.

인간은 태어나 생존 지식을 쌓기 시작하면서 시각ㆍ청각ㆍ촉각ㆍ후각ㆍ미각 등으로 정보를 받아 사물을 순식간적으로 판단한다. 소똥을 꼭 만져보아야만 소똥이라고 판정을 내릴 수 있는 것은 아니다. 그런데 컴퓨터는 이러한 기초적인 작업조차 제대로 하지 못한다. 학자들을 어리둥절하게 만든 것은 지식이라는 문제만 놓고 본다면 로봇의 성능이 인간보다 훨씬 좋다는 점이다. 로봇은 백과사전 분량의 지식을 간단하게 축적할 수 있고 순식간에 정보를 다시 꺼내 확인할 수 있다. 인간의 뇌는 백과사전에 수록된 정보나 지식에는 못 미치지만 자신의 두뇌에 있는 정보를 불러온 후 순간적으로 복합적인 판단을 내릴 수 있다. 인간의 생각 메커니즘이 간단하지 않다는 것은 두뇌활동을 영상화하는 MRI로도 증명되었다. 한 가지 두뇌활동에 여러 회로가 복잡하게 얽혀서 작동하며 이 회로들은 뇌 전역의 다른 회로들과 크고 작은 상호작용을 한다.

캘리포니아 주립대학교 뇌영상연구소의 아서 토가 소장은 이렇게 말했다. “흔히 사물을 바라보는 것이 단순한 과정이라고 생각하지만 매우 복잡한 정보를 동시에 처리한다. 이미지는 시각피질의 각기 다른 영역에서 색깔ㆍ형태ㆍ방향 같은 정보로 각각 지각된다. 모든 정보는 뇌의 특화된 영역에 보내져 분석 과정을 거친 후 종합적인 이미지의 측면들이 해석된다. 이미지는 분해되었다가 다시 합쳐진다. 시각 인지 시스템은 뇌의 다양한 영역에 분산되어 있어 인터넷과 유사하다고 볼 수 있다.”

인간은 특별한 동물



인간을 모사하는 컴퓨터가 생각보다 만들기 어렵다는 것을 파악한 학자들은 인간 지능에 대한 연구를 급선무로 여기기 시작했다. 영국 방송국 BBC의 <마스터마인드>는 많은 답을 정확하게 기억한 사람이 우승하는 프로그램이다. 기억력이 좋은 사람을 특별하게 취급하는 것은 기억력과 지능이 연관 있다고 생각하기 때문이다. 지능의 사전적 정의는 ‘경험을 이용해 새로운 상황에 대처할 적당한 처리 방법을 알아내는 지적 활동 능력’이다. 흔히 기억력과 수학적인 능력을 포함한다. 일반적으로 문제 해결 능력 또는 정보 표현 능력과 정보 처리 능력을 말한다. 케임브리지대학교의 호러스 발로 교수는 지능을 더 구체적으로 정의해 일종의 추측, 특히 현상의 밑바탕에 깔려 있는 질서를 발견해내는 추측 능력이라고 설명한다. 이를 정리하면 다음과 같다.

① 어떤 문제에 대한 해답이나 논변의 논리를 찾는 것.

② 적절한 유사 관계를 떠올리는 것.

③ 일련의 사물이나 사태들 사이에 적절한 조화나 균형을 부여하는 것.

④ 다음에 어떤 일이 일어날 것인지, 또는 사태가 어떤 식으로 전개될 것인지 예측하는 것.



그런데 지능에 대한 이러한 정의는 로봇이라는 개념이 생기자 모호해지기 시작했다. 로봇도 인간처럼 배울 수 있으며, 어떤 경우에는 인간보다 훨씬 좋은 결과를 보이므로 인간만을 대상으로 정의한 ‘지능’은 설득력이 없어진다. 계산 면에서 기계가 훨씬 뛰어난 결과를 보이는 것을 감안하면 계산능력이 곧 지능은 아니다. 의사결정도 로봇이 훨씬 잘할 수 있다. 영화나 드라마, 코미디가 예측할 수 있는 내용으로만 전개되면 흥미가 반감된다. 상황을 예측할 수 있게 하다가 종국에 반전이 일어날 때 많은 사람이 흥미를 보인다. 반전이라는 아이디어를 착안할 수 있는 지능이란 어떤 가능성을 예측하게 하거나 그 예측을 과감하게 부셔나가는 재주라고 볼 수 있다.

그러므로 인간의 지능을 새롭게 정의해야 하는데, 창조와 감정 같은 특성을 포함하는 쪽으로 변경되었다. 창조적이라는 것은 선조에게서 유전적으로 전승된 것과 태어난 후 습득한 지식을 기반으로 새로운 것을 선보이거나 다른 사람이 미처 생각하지 못한 것을 성취한다는 것을 뜻한다. 하지만 새로운 정의도 문제가 있음이 드러났다. 로봇도 창조적인 작업을 할 수 있기 때문이다. 로봇은 단순 창조 작업을 인간보다 훨씬 빠르고 정확하게 한다. 음악의 조율은 물론 산업 시설에 전원이 끊겼을 때 스스로 복구하기도 한다. 단순 지능 여부만을 따진다면 인간과 로봇을 구별할 수 없는 상황이 된 것이다. 물론 로봇의 능력은 우수한 프로그래머의 능력이라고 볼 수도 있지만 사전적인 정의에 따르면 로봇도 창의적인 일을 할 수 있다.

골머리 아픈 지능: 지능이라는 개념이 모호해지자 학자들은 새로운 정의를 찾기 시작했다. 근래에 학자들이 찾아낸 개념은 로봇이 인간과 같은 감정을 느낄 수 없다는 것이다. 인간은 보거나 느끼는 것들을 고통이나 기쁨 등의 감정으로 받아들이며, 감정의 결과로 물리적인 행동이나 신체 변화를 보이기도 한다. 예를 들어 공포는 인간의 뇌가 본능적으로 가지고 있는 감정이다. 공포는 원시시대부터 인간이 거대한 맹수들이나 알 수 없는 공격자들에게서 종족을 보전할 수 있도록 해준 동인이다. 만약 인간에게 공포라는 감정이 없었다면, 인간은 자신을 위협하는 맹수에게 겁 없이 덤비고 심한 부상을 입거나 죽었을지도 모른다. 공포는 인간의 생존을 위한 안전장치다. 이런 모든 행동이 뇌에서 시작된다. 위험 인자를 인지하면, 이 정보는 빠르게 뇌로 전달된다.

뉴욕주립대학교 조지프 르두 교수는 뇌의 공포 작용은 편도체에서 담당하며 감각을 통해 수용된 정보는 시상을 거쳐 편도체로, 편도체에서 정보를 분석하는 겉질로, 겉질에서 기억을 저장하는 해마로 전해지는데 해마가 부신과 뇌하수체에 스트레스 호르몬인 코르티솔을 내보낼 것을 지시한다고 말했다. 공포를 느꼈을 때 방출되는 호르몬은 스트레스를 받았을 때 분비되는 호르몬과 동일하며 만약 공포감이 가라앉지 않고 지속된다면 스트레스를 끊임없이 받았을 때와 동일한 반응을 보일 수 있다. 한편 공포에 처해있으면 누가 불러도 잘 듣지 못한다. 이는 공포를 느낄 때 뇌가 수면 상태처럼 의식을 차단하는 쪽으로 작동하기 때문이다. 다른 데 신경을 쓸 겨를이 없어지는 것이다. 이때 의식이 너무 많이 차단되면 기절한다.

이런 면에서 공포는 생물체의 영역이라고 볼 수 있다. 잘 설계된 로봇이 호랑이가 다가오자 도망간다고 해서 로봇이 인간처럼 공포를 느꼈다고 볼 수 있는지는 의문이다. 로봇이 인간과 유사하게 행동하므로 로봇도 감정을 가졌다고 생각할 수 있으나 인간의 감정은 유전적인 속성이 있다. 생물학적으로 프로그래밍된 것이다. 기계인 로봇을 인간처럼 만드는 것은 결코 간단한 일이 아니다.

알파고가 만드는 세상



알파고와 이세돌 9단의 대결은 세계적으로 엄청난 반향을 일으켰는데 이런 신드롬은 알파고에 대한 궁금증을 더욱 높였다. 세계인들이 가장 궁금하게 여기는 것은 다음 세 가지다. 첫째, 알파고를 어떻게 만들었기에 10여 년 동안 세계 바둑계를 평정해온 이세돌 9단을 이길 수 있었느냐. 둘째, 알파고가 그 정도로 똑똑하다면 앞으로 인공지능 활용은 늘어날 것이고 이것이 인간에게 어떤 영향을 줄 것이냐. 특히 인간의 일자리에 상당한 타격을 줄 것으로 예측되는데, 일자리를 빼앗는 기술을 굳이 개발해야 하느냐고 묻는 사람도 있다. 셋째는 인공지능이 과연 선하게만 사용될 것이냐는 점이다. 로봇이 친밀하게 느껴지는 것만큼 위험한 대상으로 변질될 수도 있다는 것이다.