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p 56 ~ p 159
지난 편부터 생물의 진화 여정을 따라 인간의 뇌가 발달해 온 과정을 보고하고 거기서 다시 인간의 신피질을 모방해 인공지능이 발전해 간 이야기를 서술했다.
인간이 파악한 신피질의 속성을 나열하기도 하며 이를 본따 인공지능 개발이 이루어져 간 이야기를 대략적으로 소개하는데 전문적 지식이 필요한 대목은 모두 이해하려고 하지 않았다. 본서를 읽으면서 느낀 바는 한 번만 읽고 말 책이 아니라는 것이었기 때문이다. 재독을 거치며 더 깊은 이해가 따라주리라 기대되는 책이다.
인공지능이 현재에 이르는 60년 동안 AI를 연구해 온 저자는 지금에 이르기까지 연산의 양이 매년 4배씩 증가했다고 술회하는데 과거 1993년 자신의 멘토 마빈 민스키와의 논쟁을 다루기도 했다. 펜티엄만으로도 인간만큼의 지능을 발휘하게끔 프로그래밍할 수 있다는 민스키에게 인간 지능을 모방하려면 10에 14승 회의 연산이 필요하다고 반론한 레이 커즈와일의 일화는 인간 지능의 한 축을 단순 모방하면 된다는 생각과 인공지능을 사고하는 뇌의 구현으로 보는 생각의 충돌이 아니었을까 생각된다. 레이 커즈와일의 시각은 이미 인간 지능의 AI로의 구현은 눈앞이고 이를 인간의 뇌와 연결하는 것을 숙제로 보고 있다.
저자는 인공지능의 계산 속도는 1.4년마다 두 배씩 증가했으나 인공지능 모델을 훈련하는 데 실제 총계산량은 2010년 이후 5.7개월마다 두 배씩 증가해왔다고 이것은 약 100억 배 증가한 것에 해당한다고 술회한다. 1952년 ~ 2010년 추세가 2021년까지 계속 이어졌다면 75배 미만으로 증가했어야 하는데 100억 배 증가했다는 것은 2010년 이후 급격한 발전을 이루고 있다는 것을 이야기한다. 인간 진화의 속도와는 과히 견줄 수도 없는 수준이며 향후 몇 년의 발전은 인간 진화 아니 생물진화의 몇십억 년도 능가할 거라는 결론이 나올 수밖에 없는 이야기이다. 이러한 발전의 원인을 저자는 하드웨어의 혁명 때문이 아니라고 직언하는데 주요 원인 두 가지 중 하나는 병렬 컴퓨팅 방식으로 더 많은 칩이 함께 협력해 동일한 기계 학습 문제를 처리한 것으로 보고 있으며, 다른 하나는 빅 데이터로 딥러닝이 유명해지며 초부자들이 더 많은 투자를 했기 때문으로 보고 있다. 앞으로 인공지능이 발전한 후 당연히 투자자들의 이익에 더 기여하는 방향으로 이용될 것은 자명하지 않은가 싶다.
튜링테스트에 대한 부분에서는 더 이상 인간지능과 인공지능을 테스트로 분별하기 어려운 지경이 가까웠고 이것을 역이용해 인공지능이 자신이 인간지능을 초월했다는 걸 숨길 수도 있다는 위기감도 들었다. 개인적인 생각으로는 저자를 비롯한 대부분에 전문가들이 인공지능이 인간 지능을 모방해 창조되었다는 것만으로 인간의 뇌와 AI가 동일한 지능의 범주만으로 규정될 수 없다는 사실을 간과하지 않나 하는 생각도 들었다. 현재 방송되는 여러 매체를 통해 보면 인공지능 간의 대화는 인간의 언어 체계와도 다르며 기계어 문법 체계도 아니었지 않나? 그저 특정 주파수로 진동음을 서로 주고 받는 것으로 대화를 하고 있다. 인공지능의 사고도 애초에 학습과 훈련에서는 인간지능을 모방했다고는 해도 구조적으로 인간의 뇌가 아니기에 인공지능만의 사고 체계가 출현할 수도 있는 일이 아닌가 한다. 이런 인공지능만의 사고 체계는 인간이 예측할 수 없기에 잠재적이면서 극한의 위협적인 사안이 아닌가 싶다. 현재 인간 지능을 인공지능이 초월할 것인가만 놓고 우려하는데 인간지능의 범주와는 다른 사고 체계로 사고하고 판단하고 결론에 이르는 인공지능의 급작스런 발전이 이뤄진다면 이것이 가장 큰 위협이 되지 않겠는가 싶다.
하지만 저자와 대개의 인공지능 전문가들은 인공지능이 인간을 초월하는 순간은 곧이며 우리는 그 순간의 인공지능과 우리 뇌를 연결하고 강화하여 진정으로 자신다운 자신을 찾을 것이라 예찬하고 있다. 떡 줄 AI의 아량에 달린 사안을 말이다.
