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기계는어떻게생각하는가(저자:숀 게리시)
박시우 경의고 2  |  siwooasdf234@daum.net
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승인 2022.05.08  19:02:31
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인공지능의 용어에 대해 정의를 내리기 위해 조사를 하던 중이었다. 앨런 튜링은 인공지능에 대해 정의하기 위해서 ‘기계는 어떻게 생각하는가’라는 물음은 내놓았다고 한다. 처음 이 말을 들었을 때 ‘기계가 어떻게 생각하겠는가, 당연히 못하지’라며 별다른 생각을 하지 않았는데 여기서 말하는 기계가 ‘인공지능’임을 알고 과연 ‘인공지능은 어떻게 생각하는가’라는 의문을 가지게 되었고 이 책을 읽게 되었다.

이 책에서는 자동기계의 시초가 되었던 오토마타 이야기로 시작한다. 프랑스 기계공학의 천재 자크 드 보캉송은 두 개의 회전축을 통해 구동되는 오토마타를 만들어 큰 인기를 끌었다. 모든 동작은 철저한 기계공학적 계산에 의해 이루어진 것이었다. 이제 현대로 넘어오면 4차산업 시대의 오토마타는 인공지능이라고 할 수 있다. 사람의 명령대로 움직이던 컴퓨터는 사람을 상대할 수 있을 정도로 발전되었고 유명한 사례가 알파고의 바둑이라고 할 수 있다. 기계학습과 딥러닝으로 무장한 인공지능의 다양한 결과물은 우리의 호기심을 자극한다.

나는 이 책에서 인상 깊게 읽었던 내용은 자율주행 자동차의 개발 부분이었다. 자율주행 자동차라는 것이 어느 날 뜬금없이 나타난 것이 아니라 수많은 시행착오를 겪으며 만들어진 것임을 알게 되었다. 2004년 미국 국방부 최고위 연구기관인 국방고등기획국은 세계 최초 무인 자동차 장거리 경주 대회인 ‘DARPA 그랜드 챌린지’를 개최하였다. 대회의 목적은 제한 시간 안에 사막의 험로 구간을 주파할 수 있는 완전 자율주행 지상 차량을 제작하기 위한 기술을 개발하기 위해서였다. 첫 번째 대회에서 주목받은 팀은 카네기멜론 대학 연구진의 ‘레드팀’이었다. 이 팀이 개발한 ‘험비’는 비용함수를 이용하여 최단 경로를 찾는 것에 집중했다. 유망한 경로 검색 알고리즘인 다익스트라 알고리즘은 출발 지점에서부터 탐색 경계선을 하나씩 늘려나가는 방법으로 경로를 찾는 것이다. 탐색 알고리즘이 목적지를 발견하면 경로가 존재한다는 사실과 함께 해당 경로의 비용을 알 수 있게 된다. 비용함수를 사용해 최단경로를 찾았으나 험비의 눈이 초보 수준이어서 장애물을 발견하면 주행 경로를 수정하는 프로그램을 탑재하지 못했고 결국 장애물 앞에서 전복되었다. 두 번째 DARPA 그랜드 챌린지에서 스탠퍼드 ‘레이싱팀’이 제작한 ‘스탠리’가 우승하였다. 스탠퍼드 레이싱팀은 전자 지도와 경로 탐색 기능보다 주변 환경을 인식하는 기능이 더 중요함을 간파하였고 자율 주행은 소프트웨어의 문제임을 깨닫게 되었다. 즉, 기계학습이 답이었던 것이다. 레이싱 팀은 스탠리에게 지도학습 분류 알고리즘을 학습시켜 경로를 자동 예측 가능하도록 했다. 또한 각 모듈은 자신이 맡은 일에만 집중하도록 하고 공용 알림 시스템을 운영하여 모듈을 소통시켰다. 이후 카네기멜론 대학과 스탠퍼드 대학의 연구진은 구글에서 영입하여 공동 연구하여 구글카를 만들었다. 나는 ‘자율주행 자동차’에서 중요한 것이 자동차(=하드웨어)가 아니라 자율주행 프로그램 (=소프트웨어)임을 알게 되었다. 자율주행 시 인공지능의 선택에 따라 자동차는 편안한 이동 수단이 될 수도 있고, 자칫하면 지옥문을 여는 계기가 될 수도 있음을 깨달았다. 이것은 인공지능 알고리즘을 만드는 수많은 프로그래머가 논리적 사고와 함께 인문주의적 사상을 전제해야 하는 이유이기도 하며, 미래의 프로그래머를 꿈꾸는 나에게도 필수 덕목임을 깨달았다. 기계의 개발과 발전의 목적이 기계 자체가 아니라 인간을 중심으로 해야 한다는 것을 새삼 느낄 수 있었다.

이 책에서는 인공지능의 기계학습과 딥러닝에 대한 많은 사례가 친절하게 나와 있어 이해를 돕고 있다. 실제 기계학습 시스템을 정확히 이해하고 있는 저자 덕분에 명확하고 쉽게 설명되어 있다. 인공지능은 이제 이슈가 아니라 우리와 함께 살아가야 하는 동반자라고 생각한다. 그렇다면 우리가 인공지능에 대해 정확히 알아야 할 의무가 있다. 직접 자동차를 제작하지는 못하더라도 자동차의 구동 원리에 대해 알고 있어야 고장이 났을 때 당황하지 않는 것처럼 우리 주변의 무수히 많은 인공지능 탑재 제품을 단순히 사용하는 것에서 그치지 않고 인공지능의 학습원리를 잘 아는 것이 중요하다고 느꼈다. 인공지능은 인간의 지능을 모방하여 만들었기 때문에 미래에 인간의 지능을 초월하는 초인공지능이 나올 것이라는 말이 떠돈다. 나는 이것이 인공지능에 대해 잘 모르기 때문에 생긴 불안과 공포라고 생각한다. 인공지능과 인간지능의 차이는 주체에 있다. 인간은 스스로 문제를 제기하고 해결하려고 한다. 인공지능은 문제를 문제로 인식하지 못할뿐더러 문제해결 과정을 일의 일부로 받아들인다는 것이다. 따라서 인공지능에 명령을 주입할 주체가 필요하며 인간이 그 주제가 된다. 따라서 인공지능 자체가 아니라 우리가 인공지능을 어떻게 활용할 것인가에 따라 우리의 삶이 얼마나 안락하고 편리할 것인지 결정될 것이다. 앨런 튜링의 질문으로 돌아가 보자. <기계는 어떻게 생각하는가?> 이 책에는 이 질문에 대한 답은 없다. 다만 기계는 생각을 하고 있고 발전 중이라는 것을 알려주고 있다. 그런데 나는 여기서 하나의 의문을 가지게 되었다. 기계가 생각을 거듭하며 발전하고 있을 때 인간은 어떻게 할 것인가? 나는 앨런 튜링에게 이런 질문을 되묻고 싶다. <인간은 ‘생각’하는가?> 내가 존경해마지 않는 앨런 튜링이라면 분명 그것에 대한 답을 들려줄 것이라고 생각한다. 그것은 인간이 생각하는가에 대한 답이 아니라, 우리가 어떻게 생각하고 무엇을 위해 생각해야 하는지에 대한 답일지도 모른다.

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