AI Study

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AI 공부를 위해서는 수학, 특히 수리논리학 에 대한 깊이있는 지식이 필요하고, 생물학적 접근을위해 심리학 과 신경계통의 생리학 이 공부되어야 한다. 최소한 C, Lisp, Prolog 와 기본적인 기계어를 배워야 하며, 최근에는 C++, Java 를 포함시켜야 할것이다. ( 존 매카시)

Mission AI 란 무엇인가 AI 관련 용어 AI 의 역사 AI 의 황제들(외국 , 대한민국)

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사람 기억 심는 휴머노이드(인간형 로봇) 시대… 아바타도 만들 수 있다 : 조선일보, 김신영 특파원, 2011/12/31 : [2030 인류의 삶 미리보기] <1> 헤이워스 美하버드대 박사 인터뷰 .... 고해상도 현미경으로 쥐의 뇌 촬영, 3D로 재구성… 새겨진 기억들 탐색 이론적으로는 사람에도 적용 가능 .... "생명의 핵심은 정신과 의식이다, 진짜 永生 위해서 뇌 보존 필요… 머잖아 肉體 필요없는 시대 올 것" ....... “미래를 내버려두는 사람, 미래를 만들어가는 사람, 무슨 일이 일어났는지도 모르는 사람…미래를 대하는 인간은 세 종류로 나뉜다.” 미국의 사회학자 존 리처드슨의 말이다. 빠르게 발전하는 디지털 기술, 인간과 생명에 대한 패러다임의 변화, 그동안 등한시했던 달의 무한 가능성 등 수십 년 후 다가올 인류 미래의 모습을 5회에 걸쳐 추적한다. 앨빈 토플러, 존 나이스빗 같은 저명한 미래학자들이 회원으로 가입해 있는 세계미래학회의 미래 전망을 바탕으로 삼았다. 미국 케임브리지 하버드대의 뇌과학 연구소 'ATLUM'. 뇌과학자들이 빛이 들어오지 않는 지하 4층의 창 없는 연구실에서 전자현미경을 들여다보고 있다. 연구실 켄 헤이워스 (Kenneth Hayworth) 박사는 샬레(실험용 유리 접시)에 담긴 투명 테이프 위에 붙은 얇고 검은 얼룩들을 가리켰다. "현미경으로 보기 편하도록 4나노미터(1나노미터는 10억분의 1m) 두께로 얇게 잘라낸 쥐의 뇌입니다." 헤이워스 박사는 쥐의 뇌를 고해상도 전자현미경으로 확대해 뇌를 구성하는 신경세포를 촬영한 다음 이를 3D 디지털 이미지로 재구성한다. "아주 작은 부분이기는 하지만 이것으로 쥐의 뇌에 새겨진 기억의 흔적을 살펴보는 겁니다. 이론적으로는 인간의 뇌에도 적용 가능한 방식이지요." 헤이워스 박사가 회장을 맡고 있는 '뇌 보존 재단 (Brain Preservation Foundation)'은 인간의 뇌를 효율적으로 보존할 수 있는 방법을 찾기 위한 콘테스트를 진행 중이다. 이들은 뇌 (Brain) 의 신경세포인 '뉴런 (Neuron)' 과 이를 연결하는 '시냅스 (Synapse)' 를 손상하지 않고 뇌를 보관한다면, 사람의 의식 (Consciousness) 도 소멸하지 않고 영원히 살아남을 수 있다고 믿는다. 이 프로젝트엔 하버드대·매사추세츠공대(MIT)·영국 리버풀대 등의 저명한 뇌과학자들이 참여하고 있다. 대형 포유류의 뇌를 완벽하게 저장하는 팀에겐 10만달러(약 1억1500만원)의 상금이 주어진다. 헤이워스 박사를 지난달 초 하버드대 연구실에서 만났다.

―왜 인간의 뇌와 의식을 보존하려고 하나.

"나의 연구는 인간과 삶, 그리고 죽음이란 무엇인가 하는 질문에서 시작된다. 유전자를 추출해 복제인간을 계속 만든다고 해서 자신이 영원히 산다고 생각하는 사람이 있을까. 인간 생명의 핵심은 결국 정신 (Mind) 과 의식 (Consciousness) 이다. 정신이 계속 살아남는다면 인간의 생명은 연장될 수 있다는 뜻이다. 음악이 적혀 있는 악보의 종이가 낡으면, 음표만 다른 오선지에 옮겨 적으면 되는 것과 같은 원리다. 지금까지 과학과 의학계는 몸의 수명을 늘리는 방법을 연구하는 데 주력해 왔다. 그러나 나는 지금의 기술로는 정신의 지속성을 연장하는 방법이 훨씬 효율적이라고 생각한다."

―뇌를 물리적으로 저장만 하면 인간의 기억을 언제고 꺼내 볼 수 있다고 믿는 건가.

"뇌과학자들은 인간의 의식을 뇌의 신경세포들이 상호 작용해 만들어내는 물리적 현상으로 본다. 이 사실을 반박하지 못할 만큼 방대한 연구 결과들이 쏟아져 나오고 있다. 우리가 누군가의 전화번호를 외운다고 치자. 번호를 듣는 순간 뇌의 특정 뉴런들이 전기를 방출하면서 다른 뉴런에 신호를 보낸다. 자극을 보낸 뉴런과 받은 뉴런 사이에는 단백질이 모여 만들어진 물리적인 연결 끈이 형성된다. 인간의 뇌에는 약 10조개의 뉴런이 존재하며, 각각의 뉴런은 평균 약 1만개의 연결 끈을 형성한다. 이 수많은 연결 구조가 바로 기억이다. 만약 어떤 뉴런이 어떤 기억에 관여하는지를 모두 알아내고, 이 연결 네트워크를 재생할 수 있다면 기억과 의식도 되살려낼 수 있다. 네트워크의 복원과 의식의 재생은 모두 디지털로 이뤄진다."

―조금 전 쥐의 뉴런과 연결 구조를 현미경으로 들여다보지 않았나. 인간의 뇌도 똑같은 방식으로 재구성하면 안 되나.

"쥐의 뇌를 관찰 가능한 상태로 만들기 위해 우리 연구팀은 수분(水分)을 모두 빼내고 뇌를 고체로 고정하는 물질을 투입해야 했다. 이 과정에서 극도로 독성을 지닌 화학물질이 살아 있는 쥐에 투여된다. 아무리 사망 직전의 인간이라고 해도 사람에겐 적용할 수 없는 방식이다. 뇌 보존 재단의 콘테스트는 안전하면서도 효율적으로 뇌 전체를 저장하는 방법을 찾기 위해 시작됐다."

―인간의 뇌에 대한 연구는 초기 단계 아닌가. 기억의 재생까지 수백 년 걸릴 것 같다.

"뇌과학자들은 뇌에 관한 많은 사실을 빠르게 알아내고 있다. 수백 개의 인지과학 연구소가 참여 중인 'ACT-R' 이라는 뇌 반응 연구는 뉴런의 활동을 측정해 한 사람이 어떤 계산 착오를 일으킬지 예측하는 단계까지 발전했다. 스위스 로잔공대 뇌·정신 연구소의 프로젝트 '블루 브레인(푸른 뇌, Blue Brain Project)' 연구팀은 포유류의 뇌와 비슷한 방식으로 작동하는 컴퓨터 모델을 만들어냈다. 뇌과학계도 이미 디지털 시뮬레이션을 통해 뇌가 어떻게 작동하는지에 대해서는 많은 지식을 축적한 상태다."

―뇌를 저장한 후 디지털로 뉴런과 연결 네트워크를 되살려 의식을 복원했다고 치자. 몸은 어떻게 하나. 몸이 없는 정신은 의식만 깨어 있는 식물인간처럼 비참할 텐데.

"이미 인공지능 (Artificial Intelligence) 으로 움직이는 로봇이 개발되지 않았나. 뇌의 신호를 통해 작동이 가능한 인공 팔과 다리도 상용화했다. 뇌를 저장해 기억을 완전히 복원하는 시기가 되면 디지털 의식으로 조종이 가능하며 인간의 몸과 유사한, 자연스러운 휴머노이드(인간형 로봇)가 만들어질지도 모른다. 혹은 물리적인 아날로그 몸이 아예 필요 없어질 가능성도 있다. 지금의 기억과 의식을 통해 가상의 디지털 세상에서 가상의 '나'를 움직이며 살아갈 수도 있다는 뜻이다."

무서운 애플 시리...구글 뒤집을 핵폭탄 : ZD Net Korea , 이재구 국제과학전문기자, 2011/10/21 : 미래의 검색, 포탈 사이트가 10년 이내애 모두 사라지게 될 것 .... 애플의 시리가 그 출발이 될 듯 .... 애플의 시리가 iOS5설치 단말기에서 보여준 탁월한 음성인식 능력은 물론 검색, 상거래 지원 기능까지 갖추고 있는 것으로 나타났다. 애플은 이같은 기능을 갖추고 있으면서도 시리 초기버전에서는 몸통을 다 보여주지 않고 향후 업그레이드해 나갈 계획이다. 시리가 검색제왕 구글을 일거에 뒤집을 가장 강력한 경쟁자로 부상했다는 의미다. 씨넷은 20일(현지시간) 시리와 애플iOS5 개발 내막을 모두 아는 모겐텔러 벤처캐피털스의 게리 모겐텔러 CEO와의 인터뷰를 통해 시리가 가진 검색광고와 전자상거래시장에서의 핵폭탄급 파괴력을 소개했다. 모겐텔러는 시리에 대해 “엔터테인먼트적인 가치를 제쳐 두고서라도 엄청난 사업이다. 애플은 시리를 활용해 구글의 핵심인 검색비즈니스를 따돌리며 커다란 비즈니스 기회를 제공하게 될 것”이라고 주장했다. 그는 또 “애플이 iOS5에서 시리의 기능을 아직 다 공개하지 않았다”며 "API(Application Programming Interface)를 공개하면 수많은 음성 앱 개발자들이 등장하면서 검색제왕 구글의 검색비즈니스를 뒤집을 수도 있다"고 전망했다. 모겐텔러는 아이폰4S에 시리가 적용되기 전에 “비행기 루트를 검색하고 즉석에서 항공사 예약을 하는데 사용됐었다“고 소개했다. 이러한 기능이 항공은 물론 호텔예약에 이르기까지 활용되기 시작하면 아이폰은 그 자체로 애플의 금전등록기(현금 걷어들이는 통)로 작동하게 될 것이라는 게 그의 설명이다.

■시리의 엄청난 잠재력 아직 숨어있다 ... 시리의 자연어해석 능력이 지금까지 등장한 다른 음성인식시스템이 실현하지 못한 높은 수준이라는 점이 알려지면서 시리의 싹싹한 캐릭터에 벌써부터 많은 팬들이 나타날 정도다. 모겐텔러벤처스는 시리에 최초로 투자한 벤처캐피털로 팰러앨토 멘로파크 소재하고 있다. 이 회사는 지난 해 4월 시리를 애플에 판매하고 이사회에 가세한 최초의 투자자다. 또한 음성인식회사 뉘앙스(Nuance)커뮤니케이션의 이사진으로 활약하면서 시리개발을 위해 뉘앙스의 기술을 제공하기도 했다. 모겐텔러는 "시리가 다른 음성인식시스템과는 거의 어떤 비교도 할 수 없을 정도로 뛰어나다"고 강조했다. 그에 따르면 시리는 뉘앙스(Nuance)스피치인식시스템엔진의 최상위 계층에서 만들어졌다. 그러나 시리는 여기에 계층을 더했다. 모겐텔러 CEO가 보는 시리와 다른 음성인식시스템 간 차별성은 “시리가 자연어 이해 와 다양한 인공지능을 제공하면서 사용자의 말을 단순히 텍스트로 바꾸지 않고 그 의미를 이해 해서 바꿔준다는 점”이다. 그는 “시리가 지구상에서 상업적으로 가장 가장 앞선 인공지능시스템을 만들어 주었다”면서 “이는 장래 대부분의 사람들이 컴퓨터와 상호교신(Interact)하게 될 것이라는 믿음을 주고 있다”고 추켜세웠다.

■애플, 시리로 검색이상의 시장을 노린다 ... 단순하게 보면 시리는 컴퓨터나 휴대폰에 말하는 능력, 그리고 유용한 답을 얻는 능력을 통해 검색기술의 기회를 제공하는 것처럼 보인다. 하지만 모겐텔러는 “(구글엔진의)검색은 제한적”이라면서 “검색할 때 당신이 받아보고 싶은 검색결과는 수백만개의 웹링크가 아니라 하나의 정확한 답변”이라고 강조했다. 모겐텔러는 “시리가 시맨틱(Semantic, 의미이해)계층을 갖고 있기 때문에 단순히 사용자의 키워드 질문에 대답하는 것이 아니다"라면서 "사용자가 말하는 것에 대한 개념적 이해를 하고 반응하기때문에 사용자가 원하는 바로 그 내용을 정확하게 검색해 낸다”며 구글보이스액션과의 차별성을 강조했다. 특히 시리의 잠재력 가운데 주목되는 것은 이 검색기능에 더해 사용자가 이 정보로 상거래 같은 것을 시도할 경우 그 과정 내내 시리가 모든 과정을 지원하도록 돼 있다는 점이다. 모겐텔러는 “이것은 근본적으로 새롭고, 다른 것이며 검색산업에 매우 혁신적인 잠재력을 가진 것”이라고 말했다. "이로써 애플은 ‘매우 중요한 카드’를 갖게 됐으며 모두가 주목해야 하게 됐다"는 게 그의 설명이다. 그는 시리의 잠재력이 구글에 대한 실재하는 위협이라고 규정하면서도 아직은 매우 초창기에 있다고 한발 물러서는 모습을 보이기도 했다.

■구글보이스액션 vs 시리 ... 모겐텔러는 구글이 안드로이드폰에 적용하고 있는 음성인식 기술인 구글보이스액션에 대해서도 언급했다. 그는 “구글보이스액션은 텍스트메시지를 보내거나 전화를 거는 등에 사용된다. 그것은 다양한 자동화된 활동을 수행한다. 따라서 만일 당신이 정확히 이 기능과 키워드를 안다면 계획된 반응을 얻을 수 있다. 또한 시리는 시스템의 기능성을 확장하는 방식으로 설계됐다.”고 시리와 구글보이스액션 간의 차별성에 대해 부연했다. 모겐텔러는 또 “애플이 정말 빨리, 더많은 기능을 덧붙일 수 있느냐”는 질문을 받자 “향후 업그레이드시 본래 가지고 있던 많은 기능이 부가될 것”이라는 애플의 계획을 공개했다. 그는 “원래 시리가 애플의 새 iOS5에 통합되기 전에 사용자들에게 비행정보를 제공하는 용도로 사용됐었다”면서 향후 시리업그레이드시 이같은 활용성에 주목해 줄 것을 주문하기도 했다. 실제로 시리는 이전에 “언제 샌프란시스코발 비행기가 뉴욕공항에 도착할까를 물어보면 유나이드,아메리칸에어라인, 또는 다른 항공사가 운항하는 같은 노선의 다른 비행기를 찾아 볼 수 있도록 지원했었으며 애플이 시리의 초기 버전에서는 이를 발표하지 않았을 따름이었다”고 설명했다.

■시리의 무서운 잠재력...금전등록기 될지도 ... 그는 시리의 상업적 파괴력에 대해서도 주저없이 털어놓았다. 그는 “아내에게 꽃부케를 보낸다든가, 아마존에서 책을 산다든지, 토요일 야구게임표를 예매 한다든지 하는 것 같은 상상력은 아이폰 시리의 음성인식을 통해 현실화하게 된다”고 밝혔다. 애플은 단지 초기 시리버전에 이같은 기능을 넣지 않고 아이폰4S를 출시했을 뿐이라는 게 그의 설명이다. 모겐텔러는 “하지만 애플이 맘만 먹으면 애플은 이 시스템을 넣어 모든 일이 가능하도록 할 수 있으며 그 이상까지 할 수 있다”고 말했다. 그는 또 "이러한 기능이 당연히 광고주들이 좋아할 것 같은 기능"이라는 데에도 주목했다. 모겐텔러는 씨넷과의 인터뷰에서 “시리는 당신이 찾는 특별한 목표로 데려다 줄 시맨틱 계층을 가지고 있기 때문에 인터넷서비스공급자(이 경우 애플와 전자상거래사이트)에게는 액션(클릭)당 비용지불 형태의 광고가능성을 더욱 높여준다”고 밝혔다. 시리를 통한 클릭당 비용지불 광고모델은 매우 강력하다. 예를 들어 만일 누군가가 호텔예약서비스를 제공한다면 그는 고급 호텔의 예약실에 대해 50달러를 싸게 받을 수 있다. 만일 시리 사용자가 검색 후 줄곧 시리기능을 활용해 거래에 이르게 된다면 매우 수지맞는 비즈니스 모델을 제공하게 된다. 하지만 시리는 이제 막 사용자의 의도를 이해한다는 점을 보여주었을 뿐이다. 그는 "만일 당신이 이를 검색과 전자상거래 계약용으로 이용한다면 이것은 (돈계산하는)금전등록기가 될 것"이라고 말했다.

■시리를 이용한 애플의 무서운 노림수는? ... 보도는 애플이 시리를 외부개발자에게 공개할 가능성에 대한 모겐텔러의 생각도 담았다. 모겐텔러는 시리 API의 외부공개 아이디어를 '시리 혁명의 다음 단계'라고 요약했다. 그는 “애플이 아이폰 동작사용자 인터페이스를 공개했을 때 어떤 일이 생겼는지 생각해 보라. 갑자기 수십만 개발자와 50만 앱이 등장했다”고 강조했다. 모겐텔러는 결과적으로 "구글이 시리의 등장에 따라 가장 커다란 위협을 받고 있다"고 단언했다. 그는 “구글이 이를 넘어서지 못한다면 블랙베리를 만드는 리서치인모션(림)이 동작인식 사용자인터페이스를 따라잡지 못했을 때같은 상황을 맞을 것”이라며 시리의 파괴적 위협을 설명했다. 모겐텔러는 "구글이 이같은 기능을 실현하려면 수년이 걸리게 될 것"이라는 말로 애플과 구글의 이분야 기술격차를 설명했다. 그는 애플이 API를 공개하면서 개발자들과 함께 기회를 갖게 될 것이며 이는 시리 사용자들이 대화를 통해 가동할 수 있는 수많은 앱들을 설치하게 만들어 줄 것이라고 전망했다. 그리고 이것은 당연히 새로운 앱을 개발하고자 하는 개발자 커뮤니티를 열광시키게 되리라고 보았다. 씨넷은 애플이 아직 API를 공개하지 않았지만 시리는 산업계에 믿을 수 없을 정도로 커다란 연관성을 가지고 있을 수 밖에 없다고 보았다. 또 이는 이 인터페이스가 다양한 맥락에서 다양한 단말기를 가져올 것이라는 그 파급력을 인정했다. 모겐텔러 CEO는 “시리는 또한 광고사업과 구글과 관련해서도 밀접한 관련성을 가지고 있다는 점에서 가장 주목을 받고 있다”고 의미를 부였다. 그는 “애플시리와 검색공룡 구글과의 경쟁 게임에 발담그고 있는 데 대해 긍지를 느끼고 있으며 시리는 근본적인 변화를 가져오면서 약간의 의미있는 방법으로 21세기를 소개하고 있다”고 밝혔다.

애플의 Siri는 구글의 인공지능기술에 무릎을 꿇게 될 것이다 : isao 의 IT, 게임번역소, 2011/10/14 : 애플의 버츄얼어시스턴트 기능인 Siri 가 각 언론의 호평을 받고 있다. 분명 Siri는 그럴만한 가치가 있는 제품이다. 뉴욕타임즈의 David Pogue 씨는 Siri에 대해 '엄청나다! 음성인식의 개념 자체를 바꿨다!'고 극찬했다. 월스트리트저널의 Walt Mossberg 씨는 Siri에 대해 '써보기 전까지는 믿을 수 없을 정도'라고 평했다. Siri는 일반소비자용 인공지능 (Artificial Intelligence)이 비약적으로 진보를 거둔 상징이라 할만한 것이다. 과거의 아이폰이 터치판넬을 인터페이스로 주류화했을 때와 마찬가지로, 아이폰 4S의 Siri 는 음성인식 과 A.I.를 메인스트림화할 것이다. 아이폰 4S의 발표로 Siri를 이용할 수 있게 되어, 우리들은 퍼스널컴퓨팅의 전혀 새로운 단계에 들어섰다. SF소설이나 영화에서 수없이 그려졌던 세상으로 말이다. 컴퓨터에게 말을 걸면, 컴퓨터가 이를 이해하고, 인간에게 답변을 해주는 것이다. 아이폰 4S를 구입할지 망설이는 사람에게는 구입할 것을 추천한다. 하지만 Siri가 A.I.의 전부는 아니다. 머지 않은 장래에, 구글이 제공하는 A.I에 의해 Siri는 밀릴 것이기 때문이다 그 이유를 생각해보자. 데이터가 가장 중요하다. Siri 는 현 시점에서 가장 뛰어난 컨슈머용 A.I제품이라 할 수 있다. Siri 는 2010년 8월에 출시된 구글의 'Voice Actions for Android'보다도 뛰어나다. Siri 의 음성인식능력과 대응능력은 Voice Actions for Android 를 뛰어넘고 있다. 또 Sir는 아이폰에 완전히 통합되어 있기 때문에, 다른 어플과의 연계성도 뛰어나다. 그러나, 일시적으로 우위에 있다고 해서, 착각해서는 안 될 점이 있다. A.I전쟁은 이제 막 시작되었을 뿐이다. 그리고, 이 대결은 최종적으로 구글이 승리를 거둘 것이다. 가까운 장래에, 키보드를 사용해서 구글을 검색하는 사람보다 버츄얼 어시스턴트를 사용해서 검색하는 사람이 많아 질 것이다. 따라서 구글의 기업으로서의 존속여부는 검색서비스를 음성인식과 A.I.를 사용한 버츄얼어시스턴트로 이행할 수 있느냐에 달려있다. 이런 상황에서 등장한 Siri 는 '검색'이라는 구글의 핵심비지니스에 정면으로 도전장을 낸 것이나 다름없다. 그러나 향후 A.I는 서서히 흔해빠진 것이 될 것이다. 구글, 마이크로소프트 등의 기업은 Siri 보다 뛰어난 A.I를 만들어 낼 것이다. 이러다보면, Siri 의 혁신적인 기능은 1년 정도 지나면 진부해질 것이다. Siri의 기능에 놀란 사람들은 머지않아 Siri 로 구현할 수 없는 기능에 짜증을 내기 시작할 것이다. 예를들어 현재의 Siri는 다음과 같은 질문에는 대답할 수 없다. '조카 생일선물로 무엇을 사야할까?' '마케팅매니저로 누구를 추천해야 할까?' 나아가 현재의 Siri는 자발적으로 발언을 할 수 없다. '추천해드리고 싶은 신간서적이 있는데요' 이같은 요청에 응하거나, 자발적으로 행동을 하려면 막대한 데이터가 필요하기 때문이다. 구글은 이미 그러한 기능을 갖고 있다. 구글은 당신의 과거의 웹브라우징 이력으로 당신의 조카를 알고 있고, 무엇에 흥미를 갖고 있는지도 알고 있다. 당신 근처에 사는 능력있는 마케팅 구직자 이름도 알고 있다. 구글은 당신이 어떤 스타일의 책을 좋아하는지도 알고 있다. 구글의 장기는 데이터수집뿐만이 아니다. 구글은 데이터를 이용해서 그것을 유용하게 활용하는 점에서 뛰어난 능력을 갖고 있다. 향후 일어날 수 있는 일을 예측하는 것도 어느 정도 가능할 것이다. 간단한 예를 들어보자. 몇 년 전 구글은 라이벌기업에 우수한 인재를 빼앗긴 적이 있다. 이를 막기 위해 구글은 근무평가, 승진이력, 그 외의 인사데이터를 통해 알고리즘을 만들어 다음에 어떤 직원이 언제 사직할 것인지를 예측하기 시작했다. 이 시스템은 직원유출을 막는 데 공헌했다. 대량의 데이터를 예측을 위한 유용한 정보로 변환하는 능력분야에서 구글보다 뛰어난 기업은 존재하지 않는다. 이는 구글의 핵심역량이라 해도 좋을 것이다. 구글에는 또 하나의 핵심적인 능력이 있다 바로 유저에게 배우는 능력이다. 아주 흥미있는 예를 들어보자. CAPTCHA라는 시스템을 아시는가? 당신이 스팸봇이 아니라, 인간이란 사실을 확인하기 위해 사용되는 것이다. 로그인 할 때, 휘거나 색이 들어간 글자를 일고, 입력시키는 시스템이다. 기계가 읽기 힘든 글자를 제대로 읽는다면 시스템은 당신이 사람임을 인식하고 로그인을 허가한다. 구글은 이 시스템을 개발처인 Carnegie Mellon 대학에서 취득하여, reCAPCHA 라는 시스템을 제공하고 있다. 이 서비스는 로그인이 인간에 의한 것임을 확인하기 위한 것만이 아니다. 스캐너로 읽지 못한 서적데이터를 '클라우드소싱'(대중에게 아웃소싱시킨다는 의미)하기로 해결하는 것이다. 수 년간, 구글은 수백만권의 서적, 신문, 잡지를 스캔해 왔다. 구글의 스캔화상을 통해 글자인식을 해서 텍스트로 변환하는 기술은 매우 우수하다. 그러나 그래도 읽지 못한 단어가 남곤 한다. 구글은 그러한 단어를 Google reCAPTCHA 를 이용해서, 사이트에 로그인하려는 유저를 대상으로 '클라우드소스'하고 있다. 당신이 reCAPTCHA 를 탑재한 사이트에 로그인할 때, 단어 두개를 입력하라는 요구를 받는다. 첫번째 단어는 당신이 인간임을 확인할 목적으로 사용된다. 그러나 두번째 단어입력은 구글을 위한 무료봉사다. OCR 로 읽지 못한 글자를 입력시키는 것이다. 그리고 많은 사람들의 입력결과가 일치했을 때, 시스템은 그 입력결과가 단어의 올바른 철자임을 인식하고, 스캔된 서적에 채용된다. 이렇게 데이터 읽기 정밀도를 조금씩 향상시켜, 스캔된 서적의 품질을 조금씩 향상하는 것이다. 이 정도면 천재라고 밖에 할 말이 없다. reCAPTCHA 시스템은 구글이 검색알고리즘을 향상시켜온 시스템과 똑같다. 구글은 사람들이 검색한 후에 어떤 링크를 클릭하는지를 조사한다. 또 클릭할 때 까지 시간이 얼마나 걸리는 지도 조사한다. 이렇게 한 명 한 명의 검색결과를 데이터로 정리하여, 검색알고리즘을 조금씩 향상시켜 검색품질을 조금씩 향상시켜왔다. 그럼 이러한 클라우드 소스에 의한 학습시스템을 버추얼어시스턴트에는 어떻게 적용할까? 구글은 수백만명의 음성데이터에서 모든 액센트를 배울 것이다. 머지 않아 서투른 발음의 영어도 인식할 수 있게 될 것이다 또 유저가 어떤 행동을 했을 때, 그것이 불완전하더라도, 그 행동으로 무엇을 하려고 하는지도 예측할 수 있게 될 것이다. 예를들어 1만명의 유저가 A.I 에게 '지금 어떤 상황이지? 하고 묻는다고 치자. 이에 대한 A.I의 반응은 처음에는 예상에서 벗어난 것이 나올 것이다. 그러나 그 후 유저는 질문을 더 명확하게 바꾼다. 예를들면 '내 이메일과 달력에 중요한 사항이 있으면 가르쳐줘'하는 식으로 말이다. 구글의 알고리즘은 여기에서 배운다. . A.I는 '어떤 상황이지?'라는 질문을 들었을 때, 중요한 이메일과 그 날의 예정을 전달하면 된다고 이해하는 것이다. 머지않아 수백만명과의 대화를 통해 구글의 A.I시스템은 착실히 성장해 나아갈 것이다. 다시 한 번 말해두겠다 .데이터가 가장 중요하다고 말이다. A.I.는 당신이나 당신의 조카에 대한 지식뿐만 아니라, 세계의 모든 것에 대한 지식을 필요로 한다. 현재 애플은 Wolfram-Alpha 의 지식베이스, Wikipedia 의 데이터, Open Table 의 레스토랑예약시스템 등의 서비스와 라이센스를 맺고 있으며, 이들은 Siri 에 강력한 파워를 제공한다. 그러나 애플이 끌어올 수 있는 것은 구글도 끌어올 수 있다. 나아가, 구글은 세계최대의 지식원을 보유하고 있다. 바로 자신이 보유한 검색엔진이다. 나아가 당신이 물건을 살 때, 사람과 커뮤니케이션할 때의 도움이 될 다양한 서비스도 보유하고 있다. 현재, 가상어시스턴트 세계는 애플의 Siri 가 독무대다. 하지만 이걸로 모든 상황이 끝난 건 아니다. 머지않아, A.I분야에서 애플은 구글의 막대한 리소스에 밀려나게 될 것이다. 그 때가 되면 당신은 Siri 를 해고하고, 구글의 A.I 를 비서로 고용할 것이다. 그러나 애플팬들이여! 걱정마시라. 구글의 A.I.는 분명 아이폰에서도 사용할 수 있을 것이기 때문이다.

인공지능 vs. 인공지능 : 두개의 챗봇이 서로 대화하다 : Cornell Creative Machines Lab, Hod Lipson : .... 인공지능대 인공지능 실행 ... 채팅로봇 (chatbot, 챗봇) 은 chatbot, text-to-speech synthesizer, avatar renderer 의 3가지 구성요소가 결합하여 작동된다. 챗봇은 인간의 대화능력을 흉내내도록 설계된 기계로서, 인간과 대화할때 기계가 아닌 마치 인간과 대화하는 것처럼 착각하게 만들려고 시도한다. 그렇게해서 어리석게도 그 인간이 기계를 사람으로 착각한다면 유명한 지능 테스트인 튜링 테스트 (Turing Test) 를 통과하는 것이 될것이다. Alan Turing 이 60년전에 그 제안을 한 이래로, 기계가 튜링테스트를 통과할수 있는지 여부가 논란이 되어왔다. 그런 종류의 세계 최초의 챗봇은 ELIZA 라는 프로그램으로 1960년대의 인공지능 초기에 만들어졌다. 그러나 이러한 종류의 챗봇은 대화능력이 상당히 떨어지는 편이다. 그래서 계속 더 스마트하며 학습이 가능한 챗봇으로 개선시켜 왔으며 그중 하나가 Cleverbot.com 으로 알려진 클레버봇이다. Existor 를 경영하고 있는 인공지능 전문가 Rollo Carpenter 가 만든 클레버봇은 계속적인 학습이 가능하며, 조만간 우리가 기대한것을 뛰어넘는 새로운 능력을 가진 챗봇으로 발전하여 튜링테스트를 통과하려고 시도할 것이다 (Loebner Prize). 음성합성 (text-to-speech synthesizer) 시스템은 챗봇이 만들어낸 텍스트를 들을수 있는 말로 바꾸는 것이다. 이러한 시스템은 여러가지가 있으나 우리는 사용하기 쉽고 쓸만한 음을 내는 Acapela 를 선택했다. 아바타 (avatar renderer) 는 캐릭터의 몸짓과 입술의 움직임을 사운드와 일치시키도록 만들어졌으며 여기서는 Living Actor Presenter 를 사용하였다. 이러한 3가지 구성요소를 결합하여 하나의 기계 (두개의 스크린을 가진) 로 만들어 사용자와 대화가 가능하도록 만들기위해 Python 을 사용했다. 즉 첫번째 기계의 출력을 두번째 기계의 입력으로 넣고, 두번째 기계의 출력을 첫번째 기계의 입력으로 연결했다. 그래서 끊임없이 이어지는 코믹한 로봇의 대화를 만들수 있었다.

사람처럼 생각하고 판단하는 컴퓨터 나온다 : 조선일보, 김신영 특파원, 2011/08/20 : ... IBM, 우뇌 기능 겸비… 혁신적 컴퓨터 칩 개발 ... 컴퓨터 (Computer) 는 수백조 단위의 계산을 한 치의 오차도 없이 척척 해내지만 사람 얼굴을 알아보는 실력은 형편없다. 같은 사람이 박장대소하는 사진과 인상 쓴 사진 2장을 보여주면 이를 다른 사람이라고 판단한다 (패턴인식 (Pattern Recognition)). 신호등의 색이 달라지는 것에 따라 차를 멈추거나 출발하도록 컴퓨터를 프로그램할 수는 있다. 그러나 컴퓨터는 인간과 달리 신호를 지키지 않고 길을 건너는 아이를 보고 멈춰 서야 한다는 자체적인 판단을 내리지는 못한다. 입력된 정보와 명령에만 반응하기 때문이다 (휴리스틱 (Heuristic), 인공지능 비판 (AI Critique)). ... ◆우뇌 능력 겸비한 새 컴퓨터 (인공지능 (Artificial Intelligence)) ... IBM 이 인간의 뇌와 비슷한 컴퓨터의 초기 모델을 개발해 17일 발표했다. 입력된 정보를 저장하고 처리하는 능력만 지닌 지금까지의 컴퓨터와는 작동 방식이 완전히 다르다. 인간의 뇌를 본떠 만든 컴퓨터 칩 프로젝트 '시냅스(SyNAPSE)' 연구를 이끌고 있는 다르멘드라 모다 (Dharmendra Modha) 박사는 "지금까지의 컴퓨터가 계산 능력을 지닌 좌뇌(左腦)의 영역에 편중돼 있었다면, 새로 개발된 컴퓨터 칩은 판단하고 배우고 스스로 정보를 수집하는 우뇌(右腦)의 능력을 겸비했다"고 말했다. 모다 박사는 지금의 컴퓨터가 일하는 방식을 버스로 정보를 실어나르는 과정과 비교했다. 초기 컴퓨터 개발자의 이름을 따 '폰 노이만 시스템'이라 불리는 컴퓨터의 자료 처리 과정은 크게 셋으로 나뉜다. 정보를 저장하는 '메모리'와 정보를 처리하는 '프로세서' 영역이 분리돼 있고 그 사이를 '데이터 버스'라 불리는 회선이 연결한다. 컴퓨터 능력을 향상시키기 위해 연구자들은 지금까지 더 큰 메모리, 더 빠른 프로세서, 더 효율적인 데이터 버스를 만드는 데 주력해 왔다. ... ◆스스로 배우고 판단하는 기능도 (기계학습 (Machine Learning)) ... 모다 박사는 "'시냅스' 프로젝트는 한 방향으로만 진행돼 온 컴퓨터의 발전 방식을 멈추고, 완전히 다른 원리로 작동하는 컴퓨터를 만들기 위해 시작됐다"고 말했다. 인간의 뇌 (Brain) 는 약 1000억개의 뉴런(신경세포)이 시냅스라 불리는 1000조개의 정보 전달 채널을 통해 소셜네트워크처럼 서로 소통하는 방식으로 작동한다. IBM이 17일 발표한 컴퓨터 칩은 인간의 뇌 구조를 본뜬, 256개의 실리콘 뉴런으로 구성됐고 이들은 수십만 개의 디지털 시냅스를 통해 연결돼 있다. 모다 박사는 "컴퓨터가 입력된 정보를 통해 확률적으로 날씨를 예보하는 대신, 기압과 기온 등의 정보를 필요에 따라 자체적으로 수집해 날씨를 예측 할 수도 있게 될 것"이라고 말했다. 시냅스 프로그램엔 100여명의 연구진과 미 방위고등연구계획국(DARPA)이 지원하는 4100만달러(약 445억원)의 연구비가 투입됐으며, DARPA는 인간의 뇌를 본뜬 컴퓨터 칩의 초기 모델이 공개된 17일 2100만달러를 추가로 지원키로 했다고 발표했다.

[KAIST 비전]뇌의 비밀을 파헤치는 4가지 방법 ... 뇌에 전극 꽂고, 칩 위에 신경세포 얹고 : 동아일보, 장하진,·김남욱 학생기자, 2011/07/27 : 인간의 모든 행동을 지배하고 있는 최고 중추임에도 불구하고 아직까지 밝혀지지 않은 부분이 많은 신비한 우리의 뇌 (Brain). ‘생물학의 마지막 프론티어’ 라는 말이 있을 정도로 복잡해서 과학자들은 저마다 다양한 방법으로 뇌의 활동을 설명했다. 최근에는 여러 가지 접근방법을 종합하여 융합학문으로서의 뇌과학 이 각광받고 있다. 다양한 접근방법들이 모두 복잡하고 정교한 뇌의 한 측면을 보여주기 때문에 이들을 모두 종합해야 뇌를 온전히 이해할 수 있기 때문이다. 과학의 최전선에서 생명 최고의 신비를 파헤치느라 여념이 없는 KAIST 바이오 및 뇌공학과 를 찾았다. 바이오 및 뇌공학과 에서는 생물 의학을 기초로 전자공학, 컴퓨터공학, 나노 기술 등이 적용된 복합 학문을 수학하고 그에 기반한 연구들을 진행 중이다.

● 뇌의 기본 원리를 해부한다. 인지행동신경학 -정용 교수

뇌 기능이 복잡하다지만 작동에 필요한 기본 원리라는 것이 존재하기 마련이다. 바이오 및 뇌공학과 정용 교수의 인지행동신경학 연구실에서는 뇌의 네트워크를 구현하기 위한 데이터를 수집한다. 사람의 뇌에서 얻을 수 있는 뇌파와 영상데이터는 물론, 실험 동물로부터 얻은 해부학적 정보를 체계적으로 정리하는 연구를 진행하고 있다. “기본적으로는 엔지니어링보다는 과학적 원리를 탐색하는 데 중점을 두고 있습니다. 그러고 나서야 핵심 원리를 기반으로 뇌질환을 치료할 수 있는 접근 방법도 개발할 수 있지요.” 정 교수의 연구실에서는 살아있는 동물의 뇌 신호를 분석하는 연구에 중점을 두고 있다. 신경신호를 잡아내기 위해 쥐의 뇌에 한두 개에서 많게는 10개 이상의 전극을 꽂는다. 전극으로 직접 포착한 신호는 발생 타이밍과 지속시간을 정확하게 알아낼 수 있지만 일부의 신경신호만을 탐지하기 때문에 공간적인 신호전달 관계를 파악하기 어렵다. 이를 보완하는 방법이 바로 뇌에서 일어나는 신경신호의 흐름을 영상으로 관찰하는 것이다. 이 영상은 비유적 의미의 영상이 아니라 말 그대로 실제 뇌 세포의 모습이다. 즉 실험 대상인 쥐의 두개골을 절개하여 뇌를 직접 들여다볼 수 있는 ‘창문’을 내는 것. 이 창문으로 신경세포의 성장과 움직임, 혈류의 흐름 등 현미경 수준에서 관찰할 수 있는 현상을 생생하게 파악할 수 있다. “뇌를 공부한다는 것은 자기 자신을 공부하는 것과 같습니다.” 정 교수는 뇌 연구가 방법론이 굉장히 다양해서 마치 자아를 탐구하는 철학적인 연구와 비슷하다고 강조한다. 정 교수의 연구처럼 분자나 세포수준에서 접근하는 경우도 있고 시스템적인 측면에서 세포간 네트워크를 탐구하기도 하며 전기신호의 공학적 특성, 인공지능 모델링, 심리학 등 과학과는 별 관계가 없을 것 같은 분야까지도 동원되고는 한다. 그래서 ‘인간은 무엇인가?’ 와 같은 철학 적인 질문에 대한 해답이 과학에서 나올 것으로 기대하는 사람들도 많다.

● 생명 연구의 강력한 무기, 생체광기술학 - 정기훈 교수

‘Photon’이란 광자, 즉 빛의 입자를 말한다. 그렇다면 ‘Bio Photonics’는 무엇일까? 말 그대로 빛과 생물학을 연결한 연구분야다. 즉 레이저나 분광 같은, 연구방법론으로서 빛을 사용하는 분야는 광기술학(Photonics) 에 의생명과학 을 결합한 학문이 생체광기술학 이다. 정기훈 교수의 연구실에서는 미소 시료로도 효과적인 연구를 할 수 있도록 광학 기술을 향상시키는 연구를 수행중이다. 정 교수의 연구실의 연구과제는 간단히 말해서 내시경이다. 그러나 이 내시경은 특별하다. 나노 기술을 기반으로 생명체의 감각기관을 모사하여 만들어 낸 고성능 내시경이다. 일반적으로 내시경에는 렌즈나 거울 같은 광학소자들이 많이 들어가는데 정밀연구에 사용하려면 이러한 광학소자들을 성능저하 없이 소형화할 수 있어야 한다. 문제는 광학소자의 한계상 축소에 한계가 있다는 것. 실제로 광학현미경은 서로 근접해있는 두 점이나 선을 분별할 수 있는 분해능이 전자현미경에 비해 1000배 이상 떨어지기 때문에 미세한 구조를 관찰하기에 적당하지 않다. 정 교수는 광학현미경의 한계를 보완하기 위해 반딧불의 겹눈을 공학적으로 모사하고 있다. 반딧불이의 겹눈은 여러 개의 작은 눈이 각각 다른 각도의 빛을 받아들여서 여러 방향을 한 번에 볼 수 있다. 따라서 하나의 대상을 여러 각도로 동시에 볼 수 있어서 광학소자의 분해능 한계를 극복할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 정 교수는 나노기술을 활용하여 광소자와 광센서를 개발하는 연구도 병행하고 있다. 금속의 나노 입자 표면에는 금속 내 자유전자가 집단적으로 진동하는 유사 입자인 플라스몬이 국부적으로 존재한다. 이 입자들은 가시광선-근적외선 대역의 빛을 흡수하여 각각의 입자들이 선명한 색을 띤다. 금속 입자의 크기에 따라 플라스몬이 흡수하는 파장 영역이 달라져서 색깔이 달라진다는 사실을 이용하여 디스플레이 도구를 개발할 계획이라고 한다. “반딧불이의 광 감각기관을 나노 바이오 기술로 모사해서 만드는 한편, 나노 금속 입자의 플라스모닉스에 초점을 두어 연구하고 있습니다. 우리의 연구가 훗날 획기적인 이미징 도구를 탄생시킴으로써 생명공학의 발전에 기여할 수 있을 것입니다.” 생체 광기술학이 바이오 공학의 핵심분야로 자리잡는 것이 정 교수의 희망이다.

● 휴보에게는 뇌를, 인간에게는 안전한 약을! 뉴런온어칩 -남윤기 교수

“뉴런온어칩? 칩 위에 신경세포를?” 남윤기 교수의 연구과제인 뉴런온어칩을 처음 접했을 때 대다수의 반응은 ‘의아함’일 것이다. 인공판막, 인공관절, 의족 등 생명체에 이상이 생겼을 때 보조역할로 기계를 사용하는 경우는 현실에서 심심치 않게 접할 수 있다. 하지만 반대로 기계에 생물의 신경세포를 이식하는 것은 ‘사이보그’와 같이 SF소설의 소재로 사용될 만한, 현실에서는 생소한 상황이다. 기계와 신경세포라는 이질적인 조합을 이해해보고자 남 교수에게 직접 연구내용에 대한 설명을 들어보았다. 연구의 핵심 목적은 체외에서 신경세포를 연구하는 것이다. 뇌 는 생명체에서 중추역할을 하기 때문에 뇌에 직접적인 변인을 가해 연구를 하기에는 생명체에 큰 위험을 줄 뿐 아니라 윤리적으로도 비판의 여지가 있었다. 그래서 인간의 뇌에 대한 정보는 죽은 사람의 뇌나 뇌파를 통해 간접적으로 얻는 정도가 전부였다. 하지만 남 교수의 연구가 성공한다면 실험실 환경에서 대뇌와 비슷한 환경을 조성하여 연구용 ‘인공 뇌’를 구현할 수 있다. 연구대상에 위험을 가하지 않고도 자유롭게 뇌를 연구할 수 있는 길이 열리는 것이다. 현재 연구중인 뉴런온어칩은 머리카락 굵기의 10분의 1크기 전극센서가 60개 있는 칩 위에 쥐의 신경세포를 놓고 인큐베이터로 체내와 같은 환경에서 21일에서 한 달여간 키운 것이다. 이 때 신경세포는 증식하고 성장하면서 실제 뇌에서와 유사하게 서로간의 네트워크를 형성한다. 이렇게 만든 뉴런온어칩에 전극센서를 이용하여 신경세포가 외부조건에 반응하는 방법과 네트워크의 발전에 따라 신호전달이 어떻게 변화하는지 관찰할 수 있다. 이와 유사한 연구를 하는 연구실은 세계적으로 100여개가 존재하는데 이 연구실의 독특한 점은 신경세포 네트워크를 직접 설계할 수 있다는 것이다. 살아있는 신경세포는 회로 위에 발라주는 바이오 물질을 따라 자라는데, 이를 이용하여 설계도를 그리듯 바이오 물질을 칩 위에 발라서 원하는 회로를 얻을 수 있다. 남 교수는 고차원적인 신경세포 연결을 구현하여 뇌의 네트워크를 모사하는 것이 연구의 최종 목표라고 한다. 이런 연구가 우리 삶에 어떤 영향을 미칠 수 있을까? 우선 신약개발에서 뇌에 대한 약의 부작용을 검사할 수 있는 간편하고 값싼 테스트베드의 역할을 할 수 있다. 현재 신약의 부작용 검사는 실험용 동물을 통한 임상실험이 주를 이루고 있는데, 칩이 이를 대체한다면 비용을 대폭 절감할 수 있을 뿐 아니라 윤리적으로도 안전하다. 신경세포 (Neuron) 의 네트워크를 고도로 발달시키면 뇌를 그대로 모방한 인공지능 으로 발전할 가능성도 있다. 인공 뇌를 통해 인간과 더 가까워질 휴보를 조심스럽게 기대해본다.

● 자연으로부터 배운다, 시스템생물학과 바이오영감공학 -조광현 교수

20세기까지의 생물학은 환원론 (Reduction)이 지배했다. 생물을 작은 단위로 쪼개어 연구하면 생명의 모든 비밀을 알아낼 수 있으리라 생각했던 것이다. 그러나 분자도 모자라 원자 차원에서 생명현상을 연구하는 지금, 생물은 단순한 부분의 합 이상이라는 사실이 분명하게 드러났다. 조광현 교수는 시스템생물학과 바이오영감공학은 이러한 반성에서 출발한 학문이라고 한다. 시스템생물학은 한 가지 형태로 발현되는 생물학적 현상이 여러 인자들의 복잡한 상호작용의 결과라는 전제에서 출발한다. 최근 조 교수가 관심을 두는 연구는 다양한 원인을 고려하여 질병을 예측할 수 있는 수학적 모델을 개발하는 것. 현재 여러 병원들과 함께 컨소시엄으로 정신분열증에 대한 뇌파를 연구하여 뇌신경 네트워크를 모델화하고 있다. 또한 신경정보학(Neuro-Informatics) 연구사업단에서는 도파민성 뇌질환을 모델화하는 연구를 진행하고 있다. 수학적 모델을 확립하면 다양한 조건에 따른 시뮬레이션을 해볼 수 있기 때문에 특정 환자의 개인 검사자료를 모형에 대입하여 맞춤형 치료를 제공할 수 있다. 문제는 생명현상이 매우 복잡한 만큼 수학적 모델도 복잡하여 많은 연산이 필요하다는 점이다. 이 때문에 시스템생물학에서는 클라우드 컴퓨팅을 활발하게 이용하기도 한다. 바이오영감공학은 현재 생명체를 수많은 환경변화에서 살아남은, 진화적으로 최적화된 시스템이라고 보는 데서 출발한다. 정밀한 분석을 통해 생명체를 살펴보면 기존에 미처 생각하지 못했던 새로운 개념의 공학적인 설계원리들이 존재하고 이것에 영감을 얻어서 공학시스템에 맞게끔 응용하는 학문이라는 의미에서 지은 이름이라고 한다. 대표적인 사례가 인체의 복구 시스템이다. 생명체는 햇볕에 의한 피부세포의 DNA파괴와 같은 외부손상을 자동적으로 복구할 수 있는 시스템을 갖추고 있다. 이로부터 영감을 얻어 스스로 고장을 복구하는 전자회로를 개발하여 현재 간단한 수준에서는 성공했다고 한다. 이 기술을 발전시키면 사람의 손이 닿기 힘든 우주나 극지 연구에 효과적으로 사용될 수 있을 것이다. 생명의 근원과 인류의 진화에 대한 궁금증을 풀기 위해 노력하는 조 교수의 연구가 생명의 근원에 대한 이해에 한 발짝 더 다가서는 데 발판이 될 것이다.

로봇산업에도 韓流열풍 : 한국일보, 김문상 KIST 프런티어 지능로봇사업단 단장, 2011/05/24 : 최근 동남아뿐만 아니라 세계적으로 한류 열풍이 거세다. 드라마에서 시작된 이러한 현상은 소녀시대 같은 아이돌가수들이 활약하는 음악시장을 거쳐 첨단 산업분야에도 그 흐름이 이어지고 있는 것이 아닌가 한다. '한국의 로봇기술과 덴마크의 복지사회 경험을 바탕으로 새로운 산업을 창출하자!' 최근 필자가 개발한 로봇의 시범적 적용을 위해 덴마크 오르후스시를 방문했는데 상호 협정서를 교환한 후 오르후스시의 시장이 한 건배사다. 유럽에서 한국의 과학기술을 보는 시각을 단적으로 보여주고 있다. "요즈음 유럽에서 한국의 이미지를 한마디로 표현하면 '하늘에 떠있는 빛나는 별'입니다" 옆에 있던 코트라(KOTRA) 직원이 들려준 이야기이다. 한국의 이미지가 매우 좋아 수출상담이나 협력이 쉽게 이뤄지고 있다는 것이다. ... 한국 융합기술에 놀란 유럽 ... 현대에서 만든 자동차를 타고 삼성 휴대폰을 써 본 외국인들에게는 이미 한국은 최고의 제품을 만드는 나라로 인식되고 있는 것이다. 마찬가지로 10년 전만하더라도 국제사회에서 한국의 로봇기술은 주목을 받지 못했으나 이제는 엄연하게 한국에서의 발전을 인정하고 배우려 한다. 한국에서의 로봇 (Robot) 관련한 여러 가지 움직임을 매우 조심스럽게 지켜보고 이러한 변화에 동참하고자 하는 노력들이 눈에 띄고 있다. 급격하게 늘어나는 국제협력과 방문 시찰단들의 호기심이 이를 반증한다. 이러한 로봇 산업 한류의 원동력은 과연 무엇일까. 사회학적으로 여러 가지 이유를 고찰할 수 있겠으나 이 부분은 사회학자들에게 맡기고 필자는 과학자 입장에서 두 가지를 강조하고 싶다. 첫째는 우리나라 사람들의 '빨리 빨리'와 '일단 해보자'로 대변되는 변화와 다양성에 적응하는 독특한 국민성에 있지 않나 싶다. 현대 사회는 엄청난 가속도가 붙은 초고속 변화의 시대이며 또한 하루가 멀다고 새로운 제품이 쏟아져 나오는 신기술의 세상이다. 세계도 놀라고 있는 우리나라 휴대폰 산업의 장점과 경쟁력의 원천이 어디에 있는지 많은 사람들이 궁금해한다. 몇 년 전 우리나라에서 휴대폰 산업이 기지개를 필 무렵 우리가 이 휴대폰을 이렇게까지 신속하게 진화시킬 줄 아무도 예측하지 못했다. 휴대폰에 TV를 집어넣을 생각을 한 것도 휴대폰을 가지고 게임을 할 수 있도록 만든 것도 우리 한국인이다. 서구인들 중에는 아직도 몇 년 전에 나온 구식 휴대폰을 가지고 다니는 사람들이 많지만 우리는 몇 달이 멀다고 끊임없이 새로운 휴대폰으로 교체한다. 그만큼 새로운 것에 대한 열망이 넘치는 것이다. 로봇은 이러한 개척정신이 무엇보다도 강하게 요구되는 분야이다. 다시 말하면 누구보다 먼저 혁신하고자 하는 한국인의 국민성에 너무나도 잘 맞아떨어지는 산업이라는 것이다. 둘째로 한국은 정보기술(IT)과 문화 콘텐츠 및 전자, 자동차 등과 같은 연관 산업들의 인프라가 어느 나라보다도 잘 갖춰져 있다는 데 있다. 로봇 산업은 창조적 융합이 필수적인 분야이다. 인공지능 (Artificial Intelligence), 반도체, 지식 산업 등과의 융합으로 전에는 존재하지 않았던 새로운 서비스를 창출하는 것이 무엇보다 중요하기 때문이다. ... 이젠 국가 브랜드화 고려할 때 ... 21세기에는 이러한 융합기술이 세상을 급격하게 바꿔가는 시대이다. 휴대폰에 햅틱 (Haptics) 기술을 장착하고 TV에 인터넷을 연결하면 예전에 없던 새로운 세상이 열린다. 그저 튼튼하고 빠른 자동차는 이미 구매의 중요한 판단 기준 순위에서 밀린지 오래됐으며 오히려 스스로 주차하는 인공지능 기술, 음성인식 (Speech Recognition) 을 통한 정보제공 기술 등이 구매자를 더 유혹한다. 로봇은 이런 융합기술의 결정판이다. 아이들 교육도 어르신들을 부양하는 것도 로봇기술과의 융합을 통하면 인간적인 소통이 가능한 새로운 서비스가 펼쳐질 수 있기 때문이다. 세계가 로봇 산업에 기대를 거는 이유이기도 하다. 한국은 무한히 경쟁하는 세계시장에서 힘차게 뻗어나갈 수 있는 절호의 기회를 잡고 있다. 로봇이 이러한 한국의 새로운 기운을 끌고 나갈 국가 브랜드로 자리잡게 될 가까운 미래를 조용히 점쳐본다.

뇌가 원하는 '학습 순서' : 조선일보, 이수영 KAIST 전기및전자공학과 교수(뇌과학연구센터 소장), 2011/05/19 : 우리나라 중고생의 학업 능력은 세계적으로도 선두 그룹에 든다. 하지만 대학생이 되면 이야기가 달라진다. 교육 개혁 목소리가 끊이지 않는 것도 주로 이런 사정에서다. 하지만 개혁이 개악(改惡)을 답습하지 않기 위해서는 학습 (Learning) 의 중추인 뇌 (Brain) 가 공부하는 법을 알아야 한다. 자동차의 작동 원리도 모르고 무작정 운전 교습 진도를 나갈 수야 없지 않은가? 뇌는 뭔가를 배우면 신경세포 사이 연결고리인 시냅스 (Synapse) 가 바뀌게 된다. 이 시냅스 수는 출생 후 급증세를 보이는데, 3~5세를 정점으로 서서히 둔화된다. 7세 정도가 되면 그 수가 성인 수준이 된다. 초기엔 다양하게 발달하다가 점차 필요한 시냅스만 선택적으로 효율성 있게 자리를 잡아가는 것으로 보인다. 뇌의 발달 속도만 해도 영역마다 다르다. 시청각이나 신체감각을 담당하는 부위가 먼저 발달하고, 이들을 연결해 판단을 내리는 전두엽 (Frontal Lobe) 부분은 천천히 발달한다. 이 영역은 청소년기를 넘어 20대까지도 발달이 진행된다. 창의성 (Creativity) 이란 여러 지식을 종합해 새것을 만드는 능력이다. 이런 능력을 극대화하기 위해서는, 아동기에는 다양한 자극으로 두뇌 전반을 골고루 발달시키고, 청소년기에는 종합능력을 키워야 한다. 특히 감각기능을 자극하는 음악·미술·체육과 책읽기·여행은 아동기에 좋다. 청소년기 이후에는 다양한 정보의 융합과 상생 능력을 발달시킨다. 전두엽이 덜 발달된 상황에서 지나친 경쟁으로 내몰아 만성 스트레스를 안기면 학습능력 저하와 충동 행동을 유발하게 마련이므로 피해야 한다. 교육 개혁도 바로 이런 방향이어야 한다.

인공지능 다음은 ‘인공감성’ 컴퓨터 : 동아일보, 이광형 KAIST 바이오 및 뇌공학과 미래산업 석좌교수, 2011/02/23 : 컴퓨터 (Computer) 의 인간에 대한 도전은 가능할 것인가. 오래된 질문이다. 이에 대한 나의 생각을 바꾸게 하는 일이 발생했다. 컴퓨터가 인간의 지능을 능가하는 일이 벌어진 것이다. 미국 IBM이 만든 인공지능 슈퍼컴퓨터 ‘왓슨(Watson)’이 16일 TV 퀴즈쇼에 출연해 퀴즈왕 2명을 누르고 승리했다. 냉장고 5개 크기의 왓슨은 퀴즈 문제를 일상 언어 문장으로 받아들인다. 왓슨은 자신의 인공지능을 바탕으로 고도의 지능적인 문제를 분석해 답을 찾아낸다. 컴퓨터가 인간의 계산능력을 능가하는 일이 있었지만 이처럼 지능적인 일에서 이기기는 처음이다. 인간의 두뇌가 하는 일은 크게 세 가지로 나눌 수 있다. 첫째는 계산능력이다. 숫자로 된 것을 계산하는 일로 여기에서는 컴퓨터가 인간을 앞선 지 오래다. 두 번째는 이성적 판단이다. 이런 인간의 지능 (Intelligence) 을 모방하려는 연구 분야가 인공지능 (Artificial Intelligence) 이다. 40여 년 전 시작된 인공지능 연구는 컴퓨터가 사람처럼 말을 알아듣고 읽고 이성적으로 판단할 수 있게 노력해왔다. 오늘날 컴퓨터는 사람의 말을 일부 알아듣고 자동으로 응답하며 카메라에 잡힌 물체를 인식하기도 한다. 그런데 이번에 슈퍼컴퓨터 왓슨은 인간의 지능을 능가했다. 세 번째는 감성적 판단이다. 사람은 아름다운 것을 보면 기분이 좋아지고, 나쁜 것을 보면 얼굴이 어두워진다. 욕을 들으면 화를 내고 칭찬을 들으면 얼굴이 밝아진다. 이런 감성적 판단에서는 컴퓨터가 인간과 비교할 수 없을 정도로 뒤처져 있다. 어떤 사람은 컴퓨터가 희로애락의 마음을 가질 수 없을 것이라고 말하기도 한다. 과연 컴퓨터는 감정 (Emotion) 을 가질 수 없을까. 필자는 21세기 전반기에 감성적인 판단을 하는 컴퓨터가 출현할 것이라고 생각한다. 감성 컴퓨터가 나오지 않았던 이유는 그동안 인간이 이 분야의 연구에 집중하지 않았기 때문이다. 인간의 두뇌 (Brain) 속에는 30억 개 이상의 뇌세포가 있다. 두뇌가 어떤 판단을 할 때 여러 개의 뇌세포가 상호작용해 결정을 내린다. 주목할 것은 이런 결정을 하는 뇌세포의 상호작용이 이성적 판단과 감성적 판단에 차이가 없다는 점이다. 따라서 인공신경망 (Neural Network) 이나 퍼지이론 (Fuzzy) 같은 기존 인공지능 연구 기법이 ‘인공감성’ 연구에도 적용될 것이다. 즉 인공감성 연구가 인공지능 연구와 유사한 양상으로 발전할 것으로 예상할 수 있다. 인공지능 연구도 초기에는 거의 불가능할 것으로 생각했지만 시간이 흐르면서 지식이 축적돼 오늘날과 같은 결과를 가져왔다. 인공감성 연구는 뇌세포의 활동을 좀 더 모방할 것으로 보인다. 초기에는 백지상태의 뇌세포들이 만들어질 것이다. 학습 (Learning) 을 통해 이성과 감성을 가지는 뇌세포 간 상호작용이 만들어진다. 인공감성을 연구하면 궁극적으로 인간의 감성과 비슷한 수준에 도달하게 될 것이다. 인공지능 연구에서 얻은 경험을 그대로 활용할 수 있어 더욱 빠른 속도로 발전할 것이다. 앞으로 컴퓨터 연구는 인공감성 분야로 확대 발전할 것으로 생각한다. 초기 인공감성 컴퓨터는 인공지능 컴퓨터가 그랬던 것처럼 하등동물 수준의 감성을 가질 것이다. 그러나 발전을 거듭하면서 감성 컴퓨터가 내장된 로봇이 주인의 기분을 파악해 서비스하는 시대가 올 것이다. 주인의 마음속에 들어가고 싶은, 사랑하는 컴퓨터가 나오고 인간에 반기를 드는 로봇 (Robot) 도 나올 것이다. 그러나 걱정할 것이 없다. 인간은 항상 새로운 상황에서 지혜를 찾아낸다. 감성 컴퓨터가 인간을 배반하지 못하게 하는 새로운 연구가 시작될 것이기 때문이다. 인간이 야생동물인 소나 말을 길들여 가축으로 이용하고 있지 않은가.

IT 전도사는 왜 인터넷을 배반했나 : 조선일보, 전병근기자, 2011/02/19 : ... "생각하지 않는 사람들" , 니콜라스 카 지음｜최지향 옮김｜청림출판｜364쪽｜1만5000원 ... IT업계 선도자 니콜라스 카 "온라인은 단편적 정보만 모아 인간의 창조적 사고를 방해" ... 첨단 뇌과학까지 논거로 들며 인터넷의 유해성 낱낱이 고발 ... "그는 자기가 늘 미행당한다고 생각해 집으로 갈 때면 늘 내게 먼저 가라고 하고 뒤처졌다. 그러고는 매번 전화가 왔다. 길을 잃었으니 데리러 와달라는 것이었다." 위키리크스의 2인자였던 다니엘 돔샤이트-베르크는 최근 책에서 '사이버 전사' 줄리언 어산지 (Julian Assange) 의 이런 일화를 소개했다. 세계 전산망을 종횡무진하는 '천재 해커'가 정작 육로에서는 지독한 '길치'였다. 올 초 유럽의 한 자동차보험회사 통계에도 비슷한 내용이 잡혔다. 젊은 세대가 나이 든 세대보다 길을 더 잘 잃는다. 이유는 GPS(위성항법장치)에 의존하다 보니 방향감을 잃었다는 것이었다. "우리는 도구를 만들지만 그다음 도구들은 우리를 만든다"는 말로 문명 이기(利器)의 패러독스를 요약한 이는 1967년 예수회 사제인 존 컬킨이었다. IT업계 구루인 니콜라스 카(Carr·51)의 최신작 '생각하지 않는 사람들(원제 The Shallows)'은 이 오랜 딜레마를 인터넷 시대 버전으로 되살렸다. 그가 하고 싶은 말은 부제에 담겨 있다. '인터넷이 우리 뇌를 얕게 만들고 있다.' 그저 인터넷의 폐해에 대한 경고 정도라면 새삼스러울 게 없다. 컴퓨터 (Computer) 에 빠진 아이를 걱정하는 엄마도 그 정도는 안다. 저자는 이런 현대인의 병증을 다양한 고전의 통찰과 현대 최첨단 뇌과학 (Neuroscience) 까지 동원해 심층진단하고 문명 비판론의 차원으로까지 끌어올린다. 출발점은 미디어 이론의 선구자 마샬 맥루한의 통찰이다. "모든 새로운 미디어는 인간을 변화시킨다." 저자는 현대사회의 뉴미디어이자 '모든 것'이 되어버린 인터넷이 인간의 가장 고유한 능력까지 앗아갈 지경에 이르렀다고 진단한다. 그것은 오래 집중하고 깊이 사색 (Thinking) 하는 능력이다. 인터넷은 하이퍼링크로 연결된 텍스트와 이미지, 동영상을 끝없이 메뚜기처럼 옮겨다니게 한다. 이런 산만하기 짝이 없는 인터넷 환경은 뇌의 신경회로까지 바꿔놓는다. 여기서 동원되는 키워드는 '스키마 (Schema·계획이나 이론의 윤곽)'. 흩어진 정보 조각을 지식의 패턴으로 조직해 사고에 깊이와 풍부함을 제공하는 사고 틀을 말한다. 인간의 지적(知的) 기량은 대부분 오래 걸려 획득된 스키마에서 나온다. 이런 스키마 형성을 위한 뇌 (Brain) 능력을 컴퓨터가 감퇴시킨다는 게 저자의 지적이다. 카는 지난 5세기 독서를 통해 길러진 인류의 선형적·문학적 사고를 중시한다. "예리하고 유연한 이 사고방식은 르네상스를 낳은 상상력이었고, 계몽주의를 낳은 이성적 사고였으며, 산업혁명을 이끈 창조적 사고였다. 모더니즘을 낳은 전복적 사고이기도 했다." 반면 인터넷 웹서핑은 숱한 소스로부터 단편적 정보를 신속 산만하게 수집하는 습관을 낳았을 뿐, 창조적 사색을 방해한다. 그 결과 "예전에 나는 말의 심해저를 헤엄치는 스쿠버다이버였다면 지금은 수면 위를 스쳐 질주하는 제트스키어로 전락했다"고 저자는 탄식한다. 인터넷 폐해론은 구글 비판론에서 절정에 이른다. 저자는 "구글의 온라인 세상에는 깊이 있는 읽기를 위한 사색에 잠긴 침묵이나 명상의 애매모호한 우회성 (Uncertainty) 이 들어설 여지는 거의 없다. 모호함은 통찰력을 위한 출발점이 아니라 고쳐져야 할 버그"라고 꼬집는다. 스탠리 큐브릭 감독의 예언적 영화 '2001년 스페이스 오디세이'(1968)의 마지막 장면의 비유는 압권이다. 인공지능 컴퓨터인 '할 (HAL)'이 반란 끝에 결국 회로가 끊기면서 생명이 꺼져가는 순간 이렇게 읊조린다. "느낄 수 있어요. 느낄 수 있어요. 두려워요." 저자는 "우리가 세상을 이해하기 위해 컴퓨터에 의존하게 되면서 인공지능 (Artificial Intelligence) 으로 변해버리는 것은 바로 우리의 지능 (Intelligence) "이라고 탄식한다. 저자는 독서야말로 최고의 지적 활동이란 점을 입증해 보이려는 듯 논거를 다양한 역사적 사례와 최신 과학의 성과에서 길어온다. 소크라테스부터 마르틴 하이데거에 이르는 철학자의 통찰을 인용할 때는 책이 지성사 같다. 고대 문자부터 지도, 인쇄술, 시계의 발명이 인류에 끼친 영향을 말할 땐 생활문명사다. 프리드리히 니체나 T S 엘리엇이 타자기를 쓰면서 겪은 문체 변화의 체험 같은 일화를 소개할 때는 글쓰기의 역사에 접근한다. 지난해 영미권에서 먼저 출간됐을 때 '우리 시대 가장 중요한 주제를 진지하고 섬세하게 다뤘다'는 평이 주조를 이뤘다. 다만 인용된 뇌과학 연구 결과에 대해서는 반론이 있었다. 이 문제에 정통한 작가인 조나 레러는 뉴욕타임스 서평에서 웹서핑이나 컴퓨터 게임이 인간의 지력을 증진하기도 한다는 사례를 소개하기도 했다. 그럼에도 그 역시 카가 인터넷의 유용성을 부인하는 반(反)기계론자(Luddite)는 아니며 균형잡힌 접근을 했다고 평했다. 이 책은 여러 면에서 역설적이다. 원제는 '얕음'이지만 내용물은 더없이 묵직하다. 더 한 대목은 이것이다. 저자는 책을 쓰기 위해 휴대폰, 트위터, 페이스북, 이메일이 안 되는 콜로라도 산밑으로 이사 간다. 몇 달간 금단 현상에 시달린 끝에 '사람다운 모습'을 되찾고 책을 마쳤다. 하지만 책을 끝낼 무렵 그는 다시 인터넷 생활로 돌아갔다. "이 기기들 없이는 살 수 없을 것만 같다"는 게 그의 고백이다.

니콜라스 카 는 누구? ... 그가 주목받는 것은 일찍이 IT 분야에서 인정받아온 세계적 컨설턴트이면서 스스로 IT 물신주의에 반기를 들었기 때문이다. 이코노미스트가 뽑은 글로벌 CEO 132인 중 한명이자 2007년 ‘e위크’가 선정한 ‘IT업계 가장 영향력 있는 인물 100인’에 들었다. 그는 늘 업계의 최전선에서 논의를 선도해왔다. 2003년 IT업계가 호황에 들떠 있을 때 ‘그 전략적 중요성이 떨어졌다’는 글을 발표해, 업계 CEO들과 논쟁이 붙었다. 2008년 ‘구글은 우리를 바보로 만들고 있나?’라는 제목의 글이 발표됐을 때도 화제였다. 위키피디아를 비판하면서 ‘위키크라트’(위키피디아 관료)란 신조어를 유행시켰다. 명쾌하면서도 심도 있는 글과 빼어난 언변으로 유력지를 장식하고 초청연사로도 인기 높다. 다트머스대와 하버드대 대학원을 나와 ‘하버드 비즈니스 리뷰’ 편집장을 지냈다. 현재 세계경제포럼 클라우드 컴퓨팅 프로젝트 운영위원이자 브리태니커 백과사전 자문 편집위원이다.

컴퓨터, 퀴즈대결서 인간에 '완승' : 조선일보, 2011/02/17 : ... 체스 (Chess) 에 이어 퀴즈 대결에서도 컴퓨터가 인간을 이겼다. ... 16일 끝난 퀴즈쇼 ’제퍼디(Jeopardy!)’ 최종전에서 IBM이 제작한 슈퍼컴퓨터 ’왓슨(Watson)’ 은 7만7천147달러의 상금을 얻어 경쟁자인 켄 제닝스(2만4천달러)와 브래드 루터(2만1천600달러)를 압도했다. 제닝스는 ’제퍼디’에서 74연승이라는 최다연승 기록을 갖고 있고, 루터는 325만달러의 누적 상금 기록을 보유한 퀴즈의 ’달인’들. 하지만 애매모호한 단서들 속에서 답을 찾아내는 연산 능력이 극대화된 컴퓨터 (Computer) 앞에서는 역부족을 느껴야 했다. 제닝스는 마지막 문제의 정답 기록란에 ’새로운 컴퓨터 퀴즈왕을 환영합니다’ 라고 쓰며 ’왓슨’의 승리를 축하했다. 인간과의 대결에 나선 ’왓슨’은 인터넷에 연결되지 않았지만 “최소 4천년전에 사용됐던 베다어는 인도의 이 고전어의 초기 방언이었다” 는 힌트에 바로 “산스크리트어”라고 답해 풍부한 백과사전적 지식을 뽐냈다. 그런가 하면 “서툰 목수가 탓하는 것은?” 이라는 문제도 비록 단서가 애매모호했지만 “연장” 이라고 척척 답하는 등 한층 발적전 면모도 보였다. ’왓슨’의 이번 승리는 선조 격인 ’딥 블루 (Deep Blue)’ 가 1997년 인간 체스 챔피언 개리 카스파로프 씨를 이긴 이후 재현된 ’인간에 대한 기계의 승리’ 사례다. 일부에서는 이번 일을 계기로 인공지능 (Artificial Intelligence) 기술이 발달하면 언젠가는 기계가 인간을 애완용으로 부리는 상황이 닥칠지도 모른다는 섣부른 우려를 제기하고 있지만, 전문가들은 컴퓨터와 인간의 두뇌 (Brain) 에는 여전히 ’여러 광년(光年)’의 격차가 있다고 입을 모았다. 사람이 어떻게 음악을 만들고 사랑이나 슬픔 같은 감정을 느끼는지가 규명되지 않았기 때문에 이런 지적 활동을 컴퓨터로 구현하기는커녕 흉내조차 낼 수 없는 단계에 머물러 있다는게 전문가들의 설명. 프라딥 코슬라 카네기멜론대 공학부 학장은 “’왓슨’이 ’왓슨’을 만들겠다는 결정을 내릴 수 있느냐는 질문이 이 문제의 답을 내는 한가지 방법” 이라며 “우리의 창조 능력이야말로 새로운 지식과 기술을 발견하고 창출할 수 있게 하는 요인” 이라고 말했다. IBM에서 ’왓슨’ 개발에 참여한 데이비드 페루치 수석연구원도 “인간의 두뇌는 뇌세포와 뇌세포 사이에, 뇌세포와 체세포 사이에 고도로 형성된 상호 연계 (Connectionism) 가 특징이며 언어와 사회, 인간을 둘러싼 모든 주변 환경과 공진화(共進化)한다” 며 “기계 지능이 인간 지능 (Intelligence) 을 말살하는 일은 없을 것”이라고 내다봤다. ’왓슨’ 역시 퀴즈쇼에서 수차례 허점을 노출했다. “미국의 도시 중 제2차 세계대전 전쟁영웅의 이름을 딴 최대의 공항과 2차대전 격전지의 이름을 딴 제2의 공항을 가진 곳은” 이라는 질문에 제닝스와 루터는 금방 ’시카고’라는 정답을 냈는데 ’왓슨’은 ’토론토’라는 엉뚱한 답을 낸 것이 대표적 사례다. 하지만 전문가들은 ’왓슨’의 개발 과정에서 축적된 기술이 인간의 지적 능력을 신장하는데 큰 도움을 줄 것이라고 전망했다. 렌셀러 폴리테크닉대의 컴퓨터 및 인지과학 (Cognitive Science) 전문가 제임스 헨들러(James Hendler) 교수는 “인간이 잘 하는 부분과 ’왓슨’의 유리한 점을 결합하면 어느 쪽이든 혼자서는 해결할 수 없는 문제들을 풀어낼 기반을 갖게 될 것” 이라고 기대했다. 대화 형식으로 원하는 정보를 찾을 수 있는 검색 프로그램이나 최신 의학 정보나 가능한 치료법을 의사에게 자동으로 제공하는 기능 등이 대표적인 협업 사례일 것이라고 이들은 예상했다. 2006년부터 ’왓슨’을 개발하는데 얼마를 들였는지에 대해 IBM은 밝히지 않고 있지만, 전문가들은 3천만달러 혹은 그 이상이 소요됐을 것이라고 추정하고 있다.

인공지능 컴퓨터 ‘왓슨’이 인간의 지혜를 넘어설까 : 동아일보, 김상훈기자, 2011/02/16 :“데이지, 데이지. 뭘 어찌 해야 할지 대답을 들려줘. 나는 반쯤 미쳐버렸어. 당신을 사랑하니까….” 스탠리 큐브릭 감독이 1968년에 만든 영화 ‘2001 스페이스 오디세이’에서 인공지능 컴퓨터 할 (HAL) 은 주인공 데이브에게 애원합니다. 데이브가 할의 모듈(부품)을 하나씩 뽑으며 시스템을 중단시켜 나가자 “그만둬요, 데이브”라며 점점 자신이 처음 만들어지던 초기 상태로 퇴행해 일종의 ‘어린 시절 부르던 노래’를 부르게 된 거죠. 이 노래의 제목은 ‘데이지 벨’입니다. 1961년 미국 IBM이 만든 컴퓨터 ‘IBM 7094’가 음성과 반주를 합성해 실제로 불렀던 노래였죠. 이는 ‘컴퓨터 (Computer) 가 부른 최초의 노래’로 기록돼 있습니다. 할의 기원이 IBM에 있다는 은유입니다. 이뿐만 아니라 HAL이라는 이름 각 글자의 바로 다음에 오는 알파벳을 모으면 ‘IBM’이 됩니다. 1960년대의 IBM은 그렇게 ‘두려운 신기술’을 가진 첨단 기업이었습니다. 하지만 IBM의 신화는 그동안 주목받지 못했습니다. 1980년대에 이르러 애플의 스티브 잡스나 마이크로소프트의 빌 게이츠 같은 젊은이들이 새로운 기술을 상징하는 인물이 되면서 IBM은 양복을 입은 샐러리맨들이 운영하는 ‘늙은 기업’처럼 여겨지게 된 거죠. 그 뒤 IBM은 기업용 컴퓨터 시장에 조용히 머물러 일반인의 시선에서 사라져 있었습니다. 하지만 지난해 IBM은 엉뚱한 곳에서 다시 주목을 받게 됩니다. 그들이 할을 현실 세계로 불러냈기 때문입니다. 스스로 학습하고 생각하고 문제의 답을 찾아내는 인공지능 (Artificial Intelligence) 컴퓨터가 IBM에 의해 다시 탄생합니다. 단지 이름만 ‘왓슨(Watson)’으로 바뀌었을 뿐 할과 다르지 않아 보였습니다. 저는 지난해 미국 뉴욕 주 IBM 왓슨연구소에서 이 기계를 직접 취재했습니다. 당시 연구원 가운데 누구도 왓슨을 얘기할 때 사물을 뜻하는 ‘그것(it)’이라 부르지 않았습니다. 왓슨은 사람처럼 이름으로 불리거나 아니면 ‘그(he)’라고 불렸습니다. 약간 섬뜩했지만 이상하게 여긴 건 저뿐이었죠. 당시 IBM은 왓슨을 ‘제퍼디’라는 유명 TV 퀴즈쇼에 출연시키기 위해 연습경기를 벌이던 중이었습니다. 그리고 왓슨은 드디어 14일(현지 시간) 제퍼디 쇼에 출연하게 됩니다. 상대는 제퍼디 쇼에서 74회 우승한 역대 최다 우승자 켄 제닝스, 그리고 ‘왕중왕’전에서 제닝스를 꺾은 역대 최다 상금 수상자 브래드 러터였습니다. 첫 대결에서 왓슨은 러터와 함께 5000달러를 벌어 공동 1위가 됐고 제닝스는 2000달러밖에 못 벌었습니다. 이 대결은 사흘 동안 이어집니다. 그저 흥밋거리로 치부하기에는 왓슨의 의미가 큽니다. 정답을 찾아내기 위해 기존의 컴퓨터는 인터넷의 지식을 이용했습니다. 교과서를 펼쳐 놓고 ‘오픈북’ 시험을 쳤던 셈이죠. 반면 왓슨은 독립된 개체입니다. 네트워크에 연결돼 있지 않은 채 새로 받아들이는 모든 정보를 학습 (Learning) 하면서 지식을 키웁니다. 기계가 매년 빠른 속도로 소형화되면서 동시에 성능이 높아진다는 걸 감안하면 왓슨은 몇 년 뒤 우리 옆에 다가와 스스로 생각하고 말을 거는 존재가 될지도 모릅니다. 미래는 결코 먼 곳에 존재하지 않습니다.

컴퓨터도 '창조'할 수 있다… '규칙'만 있다면 : 조선일보, 2010/12/18, 박돈규 기자 : "창조의 순간", 마거릿 보든 (Margaret Boden) 지음｜고빛샘 외 옮김｜21세기북스｜560쪽｜2만5000원 .... 고대 그리스의 과학자 아르키메데스는 벌거벗은 채 거리로 뛰쳐나와 '유레카(알았다)!'를 외쳤다. 목욕을 하다가 순금인지 아닌지 모르는 왕관의 부피를 재는 방법을 알아낸 것이었다. 프랑스 수학자·과학자 앙리 푸앵카레는 새로운 함수 집합을 발견하고 고민하다가 지리 조사를 위해 탄 버스에서 그 함수의 특성에 관한 힌트를 얻었다. 창의적인 아이디어는 이렇게 종종 다른 생각을 하거나 멍하니 있을 때 떠오른다. 프랑스 소설가 마르셀 프루스트는 문학적 영감이 몰려왔을 때 마들렌을 먹고 있었다. 그것이 소설 '잃어버린 시간을 찾아서'가 됐다. 독일 화학자 프리드리히 폰 케쿨레는 "난롯가에서 졸다가 꿈을 꾸었는데 뱀 한 마리가 자기 꼬리를 물고 조롱하듯 빙글빙글 돌기 시작했다. 나는 화들짝 놀라 깨어났다"고 술회했다. 그는 꿈에서 암시를 받아 벤젠의 분자 구조를 발견했다. 하지만 창의성 (Creativity)은 '직관 (Intuition)(直觀)'이나 '통찰 (Insight)(洞察)'만으로 부족하다. 창의성의 발현 방식이 궁금했던 심리학자 아서 쾨슬러 (Arthur Koestler) 는 '이연(二連·bisociation of matrices) 현상'이라는 용어로 그것을 설명하려 했다. "직관은 물속에 잠겨 시작과 끝만 보이는 사슬과 같다. 한쪽 끝에서 시작해 보이지 않는 연결고리를 따라 물속에 들어가면 어느새 반대쪽으로 나오게 된다…." 그러나 쾨슬러의 설명도 세밀하고 깊이 있는 수준에는 이르지 못했다. 영국의 저명한 심리학자가 쓴 이 책은 쾨슬러의 의문에서 출발한다. 직관 아래 놓인 '보이지 않는 연결고리'를 확인하고 그것을 어떻게 단련할 수 있는지 밝히는 게 목표다. 저자는 '계산주의 심리학'의 개념을 가지고 인간의 창의성에 접근한다. 계산주의 (Computationalism) 심리학은 인공지능 (Artificial Intelligence) (컴퓨터)을 통해 인간의 인지 (Cognition)(認知)처리 과정이나 정신의 작동 방식을 이해하고 연구하는 학문이다. 창조는 천재의 특권이 아니며 기존의 재료들을 낯선 방식으로 조합한다고 되는 것도 아니다. 계산주의 심리학은 '우리의 고정관념을 뛰어넘는 놀라운 무엇'을 창의적인 아이디어로 정의한다. 컴퓨터와 창의성을 연결하려는 시도는 얼핏 엉뚱해 보이지만, 위대한 성취를 이룬 과학자들이나 예술가들이 생각했던 방식은 인공지능 프로그램이 과제를 수행하는 방식과 비슷하다. 모차르트는 176개의 마디를 미리 작곡해두었다가 그중 16마디를 임의로 연결해 미뉴에트를 만드는 '주사위 작곡'을 했다. 이는 주어진 과제를 탐색하고 나서 모든 해결책을 검토하고 그 규칙을 적용하여 새로운 것을 만들어내는 인공지능과 흡사하다. 1980년대 초 미국의 컴퓨터 과학자 더글러스 레나트 (Douglas Lenat) 가 개발한 인공지능 시스템 유리스코(EURISKO)는 창의성 경연대회에 참가해 인간들을 제치고 우승한 적이 있다. 100페이지쯤 되는 전쟁 게임의 규칙을 익힌 유리스코는 무적(無敵)을 자랑했다. 이듬해 대회에서는 유리스코가 불리하도록 게임의 규칙을 바꿨지만 이 인공지능 시스템은 우승을 놓치지 않았다. 결국 다음 대회엔 출전을 금지당했다. 영국 화가 해럴드 코헨 (Harold Cohen) 은 아론(Aaron)이라는 드로잉 프로그램을 만들었다. 처음엔 추상적인 형태를 그리는 것으로 출발했지만 점차 발전된 버전이 나오면서 3차원의 사람까지 그려냈다. 아론은 종이 위에 시작점을 고르고 다음에 무엇을 할지 구체화하는 '만약 그렇다면(if-then)' 규칙을 시행하며 풍경을 그리고 채색도 할 수 있다. 인공지능이 창조했다고는 믿기 어려운 그림들도 나왔다. 컴퓨터 (Computer)는 이제 시를 쓰고 작곡을 하고 그림을 그리는 단계에 도달했다. 이 책은 컴퓨터가 새로운 것을 만들어내는 과정이 인간의 창조 방식과 비슷하다는 사실을 밝히고 있다. 문학·음악·미술·물리학 등 흥미로운 사례를 통해 창조의 본질과 메커니즘을 파헤친다. 건조한 문체와 전문용어가 많아 독서를 방해하지만 견디면 재미있는 지점들이 있다.

[이인식의 멋진 과학] 사람보다 윤리적인 로봇 : 조선일보, 이인식 과학문화연구소장·KAIST 겸임교수, 2010/11/27 : 1921년 체코 작가 카렐 차페크(1890~ 1938)가 발표한 희곡 '로섬의 만능 로봇'은 로봇 (Robot) 이라는 단어가 처음 사용된 작품으로 유명하다. 로섬은 노동자처럼 일하는 기계, 곧 로봇을 만든다. 사람을 닮은 로봇에게 고통을 느끼는 능력을 주었는데, 화가 난 로봇들이 마침내 반란을 일으켜 인간을 모조리 죽인다. 1968년 스탠리 큐브릭(1928~1999) 감독의 영화 '2001년:우주여행 (2001: A Space Odyssey)' 에는 사람 못지않게 영리한 기계가 나온다. 우주선의 두뇌 기능을 수행하며 사람과 자연언어로 대화하는 이 컴퓨터는 끝내 우주선의 승무원을 살해한다. 1999년 부활절 주말에 미국에서 개봉된 영화 '매트릭스 (Matrix)'의 무대는 2199년 인공지능 기계와 인류의 전쟁으로 폐허가 된 지구다. 인공지능 (Artificial Intelligence) 컴퓨터들은 인류를 정복해 인간을 자신들에게 에너지를 공급하는 노예로 삼는다. 땅속 깊은 곳에서 사람들은 매트릭스 컴퓨터의 배터리로 사육되는 것이다. 말하자면 인간은 오로지 기계를 위해 태어나며 생명이 유지되고 이용될 따름이다. 소설과 영화 속에서 인간에게 공포를 안겨준 로봇이 현실세계에서 사람을 해친 사건이 발생했다. 1979년 미국 공장의 조립라인에서 우발적 사고로 로봇에 의해 사람이 죽게 된 것이다. 29세에 요절한 이 노동자는 로봇에 의해 살해된 최초의 인간으로 기록되었다. 이 로봇은 1942년 미국 과학소설가 아이작 아시모프(Isaac Asimov, 1920~1992)가 제안한 '로봇공학의 3대 법칙 (Three Laws of Robotics)' 을 위반한 셈이다. 로봇공학 3대 법칙은 다음과 같다. ① 로봇은 인간에게 해로운 행동을 하지 않으며, 인간이 해를 당하는 것을 그냥 지켜봐서는 안 된다. ② 로봇은 첫 번째 법칙에 어긋나는 경우가 아니면 인간의 명령에 따라야 한다. ③ 로봇은 첫 번째 법칙과 두 번째 법칙에 어긋나지 않는 범위에서 자신을 보호해야 한다. 아시모프의 로봇공학 3대 법칙을 지킬 줄 아는 로봇은 일종의 윤리적 감각을 지녔다고 볼 수 있다. 이런 로봇은 사람처럼 목표지향적인 의사결정을 하는 과정에서 자신의 목표에 이로운 것과 해로운 것의 가치를 판단하는 능력을 가진 '윤리적 로봇(ethical robot)'인 셈이다. 2000년 로봇의 윤리적 기능을 연구하는 분야는 '기계 윤리(machine ethics)'라고 명명되었다. 기계 윤리는 로봇에게 인간과 상호작용하면서 지켜야 하는 윤리적 원칙을 부여하는 연구이다. 이를 테면 사람과 로봇 모두에게 이로운 행동을 할 수 있는 기계를 만들기 위해 로봇공학과 윤리학이 융합한 학문이다. 기계 윤리 (Machine ethics) 를 주도하는 인물은 미국 하트퍼드대 컴퓨터 과학자 마이클 앤더슨 (Michael Anderson) 과 코네티컷대 철학자 수전 앤더슨이다. 이들은 2004년 윤리적 원칙을 프로그램으로 만들어 로봇에 집어넣을 것을 제안했다. 2005년에는 기계 윤리에 대한 최초의 국제 심포지엄을 주관했다. 이들의 주장은 나오(Nao)에 의해 실현 가능한 것으로 판명되었다. 2010년 프랑스 회사가 개발한 나오는 윤리적 원칙이 프로그램으로 들어있는 휴머노이드(인간형 로봇)이다. 최초의 윤리적 로봇인 나오의 주요 임무는 환자와 대화하면서 제때 약을 먹도록 돕는 것이다. '사이언티픽 아메리칸' 10월호에 기고한 글에서 두 사람은 "로봇이 사람보다 더 윤리적으로 행동할 수도 있다"고 주장했다.

세계 최고 인공지능 슈퍼컴퓨터 美 ‘미스터 왓슨’ 만나보니 : 동아일보, 김상훈기자, 2010/09/14 : .... 사람처럼 신문-책 읽고 질문 뉘앙스까지 파악 ... 《 “왓슨(Watson) 이 어떻게 생겼는지 외부에 공개하는 건 이번이 처음이에요.” IBM의 마이클 로런 홍보담당 매니저는 8일(현지 시간) 미국 뉴욕 주 요크타운 IBM 왓슨리서치센터 1층의 스튜디오 공사장에서 이렇게 말했다. 세계 최고의 인공지능 컴퓨터 ‘미스터 왓슨’이 케이스를 벗고 구조를 드러낸 모습을 기자가 처음 봤다는 뜻이었다. ‘내부구조가 공개되면 안 된다’며 사진 촬영도 금지할 정도로 보안이 엄격했지만 겉보기엔 특이할 게 없어 보였다. 그저 수많은 전선이 연결된 대형 냉장고 다섯 대 크기의 대형 컴퓨터 (Computer) 가 불빛을 번쩍거리며 작동하고 있을 따름이었다. 왓슨은 곧 ‘제퍼디’라는 미국의 인기 TV 퀴즈프로그램에 출연할 예정이다. 스튜디오 공사가 벌어진 것도 이 때문이었다. 제퍼디는 참가자들이 역사, 미술, 스포츠 등의 다양한 분야에 걸친 질문에 답하며 상금을 놓고 겨루는 퀴즈쇼인데 왓슨은 이번 가을에 여기에 출연해 기존 우승자들과 일종의 특별 토너먼트를 벌일 계획이다. 》

○ 퀴즈쇼 달인과 비슷한 정답 확률 : 왓슨은 이에 대비해 지난겨울부터 기존 제퍼디 우승자 일부와 비공식 경기도 벌여왔다. 로런 매니저는 “비밀유지계약 때문에 구체적 수치는 공개할 수 없지만 꽤 높은 승률을 올렸고 점점 나아지고 있다”고 귀띔했다. 제퍼디는 질문이 암시적이고 복잡한 게 특징이다. 예를 들어 이 쇼에서는 “브로콜리와 비슷한 흰색 채소는?”이라는 질문 대신 “폴란드에선 브로콜리의 친척뻘인 칼라피오르(콜리플라워의 폴란드어)를 먹는다”는 문제를 낸다. 그러면 사람들은 ‘콜리플라워’ 가 정답인 걸 깨닫는다. 하지만 ‘인공지능 (Artificial Intelligence)’ 을 꿈꿨던 기존의 수많은 컴퓨터는 이런 질문을 이해하지 못했다. 인간 언어의 복잡 미묘함 때문이었다. 이날 만난 왓슨 개발팀의 에릭 브라운 박사는 “왓슨은 다르다” 며 왓슨이 ‘생각하는 법’을 ‘대외비’ 라 적힌 자료를 펼쳐놓고 설명하기 시작했다. 그는 최근 3년 동안 왓슨을 만들어 온 왓슨의 핵심 개발자 가운데 한 명이다. 왓슨은 우선 사람이 지식을 학습 (Learning) 하듯 백과사전과 신문·잡지, 교과서와 소설 등을 읽는다. 그리고 사람이 지식을 쌓듯 읽은 내용을 스스로 분류한다. 예를 들어 ‘채소’는 ‘배추’나 ‘콜리플라워’와 연관이 있는 단어임을 통계적으로 추론하는 것이다. 이렇게 분류된 지식을 이용해 몇 가지 답안을 만든 뒤 각 답안의 정답확률을 다른 지식과 비교해 계산한다. 확률 (Probability) 이 높을 경우 왓슨은 기계장치를 작동해 버저를 누르고 확률이 낮으면 멈칫거린다. 브라운 박사는 왓슨이 과거 어려운 문제에서 멈칫거리던 모습을 담은 비디오도 보여줬다. 그는 “왓슨이 답을 찾는 방식도 복잡한 계산을 순식간에 수십만 번 하며 이뤄지는 뛰어난 방식이지만 왓슨이 정말 대단한 건 정답일 가능성을 판단해 스스로 ‘자신감’을 갖고 ‘베팅’까지 한다는 점” 이라고 말했다. 또 그는 “지금 왓슨은 예전보다 훨씬 높은 품질의 지식을 얻은 덕분에 제퍼디 74회 연속 우승자인 켄 제닝스라는 사람의 우승 확률과 비슷한 정답 확률을 갖고 있다”고 강조했다.

○ 왓슨이 할 수 있는 일 : 왓슨이 다른 컴퓨터와 다른 또 하나의 특징은 그 구조다. 일반적인 컴퓨터는 계산을 담당하는 ‘프로세서’와 정보를 저장하는 ‘저장장치’, 그리고 프로세서와 저장장치를 연결하는 임시 저장공간인 ‘메모리’로 구성된다. 왓슨도 이 구조를 갖고 있지만 사람처럼 빨리 응답하기 위해 프로세서로는 IBM이 개발한 세계 최고 수준의 슈퍼컴퓨터 ‘블루진’ 컴퓨터의 프로세서를 쓴다. 또 다른 컴퓨터라면 그저 ‘임시저장소’로만 사용하는 메모리를 약 10TB(테라바이트) 가까이 사용한다. 이는 최신 개인용 컴퓨터 2500대 분량이다. 사람이 모든 기억을 순간적으로 해내는 걸 흉내 내기 위해 대부분의 기억을 반응이 빠른 메모리에 올려둔 것이다. 브라운 박사는 “왓슨이 풀어내는 문제 하나를 최신 개인용 컴퓨터로 풀려면 한 문제에 2시간이 걸린다”며 “왓슨은 2∼3초에 푼다”고 말했다. 이런 왓슨의 능력은 앞으로 다양한 분야에 응용될 것으로 전망된다. 예를 들어 왓슨은 로펌에서 판례를 검토할 때 수많은 판례 가운데 적합한 판례를 순식간에 찾아줄 수 있다. 의사가 환자의 증상을 왓슨에게 말해주면 왓슨은 병명도 추론해 의사에게 말해준다. 기업의 고객센터에서 애프터서비스 문의를 받을 때에도 왓슨이 이를 대신할 수 있다.