의식과 AI(인공지능)

인공지능이란 인간이 지닌 지적 능력의 일부 또는 전체를 인공적으로 구현한 것이다.

그렇다면, 인공지능에게도 사람과 같이 '생각'이라는 것이 있을까? 인공지능은 상황에 대한 '이해력'을 가지고 있을까? 

과연 인공지능이 '의식'을 가지고 사람의 자리를 대신하고 미래에는 사람을 뛰어넘어 인류를 위협할 만한 '지능'을 습득할 수 있을까? 

몇 해전에 있었던 알파고와 이세돌의 바둑 대국을 모두 기억할 것이다. 당시에 전 세계적인 관심을 끌었던 것은 물론이고 그 결과는 충격과 놀라움 그 자체였었다. 이때부터 사람들은 인공지능에 대해 진지하게 고민을 시작했다. 이세돌은 유일하게 인공지능을 이긴 인간으로 기록될 것이다. 인공지능은 17세기에서 18세기 무렵에 이미 태동을 하고 있었다.

 

 

 

 

'중국어 방'의 제안

1980년 언어 철학자 존 설 교수가 제안한 일명 '중국어 방'의 흥미로운 내용이다.

어느 방에 중국어를 모르는 사람을 들여보낸 후 중국어로 된 질문 목록과 그에 대한 해답지를 준다. 그리고 방의 밖에 있는 중국인 심사관이 질문 목록에 있는 질문지를 방으로 밀어 넣으면 방에 있던 중국어를 모르는 그 사람이 미리 받아놓은 질문 목록에 해당하는 해답을 적어서(그림 그리듯 똑같이 베껴서) 방의 밖으로 제출을 한다. 그렇게 되면 방 밖에 있는 중국인 심사관의 입장에서는 방에 있는 이 사람이 중국어를 할 줄 아는 사람으로 생각할 것이다. 그러나 실제로는 방안에 있는 사람은 중국어를 전혀 못하는 사람인 것이다. 그렇다면 컴퓨터 알고리즘을 통해서 이 중국어 문답을 완벽하게 제출한다고 해서 컴퓨터가 중국어를 이해한다고는 할 수 없다.라는 것이 이 중국어 방의 철학적인 논쟁이다.

 

 

 

과연 이 중국어 방의 시스템이 중국어를 이해한다고 해야 할까. 그렇지 않다고 해야 할까. 

방안에 있는 사람은 중국어를 못하지만 그 '중국어 방'이라는 시스템은 중국어를 이해하는 것이 맞다.라고 해야 할 것인가. 아니면 방의 밖에 있는 사람의 입장에서 보았을 땐 방 안의 사람이 중국어를 이해하고 제출한 답인지 베껴서 제출한 답인지 알 수가 없으므로 모른다고 해야 할까. 

그렇다면, 이해라는 것은 무엇인가.

예를 들어 우리가 생각하는 미국인의 피부색과 미국인이 생각하는 미국인이 피부색이 과연 같은 색일까. 

우리가 생각하는 '머리'와 미국 사람이 생각하는 '머리'는 같은 부분일까. 컴퓨터가 이해하고 있는 것이 사람이 이해하고 있는 것과 같은 것인가. 이 '중국어 방'은 가벼운 상상력이 가미가 되었지만, 은근히 무겁고 철학적인 질문을 던진다.

앵무새가 나를 향해 "안녕"이라고 한다면 나에게 인사를 한 것인가. 

이 '중국어 방'의 논제는 확대되고 확대되어서 급기야는 '인간은 서로 소통할 수가 없다'로 까지 번지기도 했다.

수학시험에서 어떤 학생의 답안이 문제를 이해하고 풀었는지 공식과 풀이를 외워서 대입해서 풀었는지 채점자는 알 수가 없다. 따라서 알고리즘으로 이루어진 인공지능은 아무리 정교하더라도 빠른 연산이 가능한 컴퓨터에 불과하다.

인간의 의식 같은 것은 발생할 수 없다.로 결론 나는 듯 보였으나 새로운 실험이 진행되면서 다시 뒤집히는 양상을 보인다.

 

 

 

 

예쁜 꼬마 선충 실험

과학자 존 화이트의 '예쁜 꼬마 선충'(토양 속에서 박테리아를 먹고 자라는 1밀리미터 정도 크기의 투명한 생물) 실험이다. 예쁜 꼬마 선충의 뉴런, 시냅스 정보를 로봇에 삽입했더니 알고리즘 없이도 예쁜 꼬마 선충의 행동 패턴대로 움직임을 보였다.

만약 인간의 뇌를 데이터화할 수 있다면 사람처럼 생각하고 행동하는 로봇을 만들 수 있을 것인가.

 

그동안 과학자들은 인간의 줄기세포를 배양해 다양한 인공뇌를 만들어 연구하고 있다. 최근에는 인공 뇌에서 눈까지 생겨나 사람들을 놀라게도 했다. 하지만 의지를 가지고 무언가를 할 수는 없기 때문에 기능적인 부분보다는 구조적인 부분의 목적이 강하다.

 

 

 

인공 뇌의 실험

그런데, 최근(지난 12월) 흥미를 끌만한 연구논문이 게재되었다.

과학자들은 인공 뇌가 의지와 지성을 가질 수 있는지 실험을 통해 알아보기로 한 것이다.

뉴런을 분화하여 여러 전극이 연결된 기판 위에 펼쳐진 형태로 골고루 분산 배열을 했다. 그러자 신경 활동이 서서히 증가되고 뉴런의 연결도 증가되었다. 이 상태에서 과학자들은 이 일종의 인공 뇌에게 양옆과 위쪽이 막혀있는 벽에 맞고 튀기는 공(벽돌깨기와 비슷한)을 아래의 막대를 좌우로 이동하여 막아내는 게임을 학습시켰다.

이 게임을 학습하는 데 있어서 가장 중요한 점은 두 개의 움직이는 물체이다.(공과 아랫부분의 막대이다.)

먼저 기판 위에 펼쳐진 인공 뇌를 두 개의 영역으로 나누어 윗부분은 공의 위치를 파악하는 감각영역으로, 아랫부분은 막대를 조작하는 운동영역으로 지정했다. 위쪽 감각영역에서는 공이 막대에서 멀어질 때와 가까워질 때의 반응을 학습시켰다. 공이 막대에서 멀어질 때는 전기 자극의 빈도를 높였고, 가까워질 때는 반대로 자극의 빈도를 낮췄다. 이를 통해 원근의 개념을 천천히 익힐 수 있게 되었다. 그리고 아래쪽 운동영역에는 공이 왼쪽과 오른쪽 중 어느 쪽에 더 치우쳤는지에 대한 패턴을 학습시켰다. 또한 공과 막대의 위치가 일치하지 않으면 운동영역에서 막대를 움직여 공을 따라가도록 학습시켰다. 그러자 인공 뇌는 게임 내에서 공의 위치를 파악한 뒤 막대를 이용해 공을 받아낼 수 있는 수준이 되었다. 마지막으로 막대로 공을 받아냈을 경우와 받지 못했을 경우의 결과 값을 반복적으로 알려주었다 인공 뇌는 이러한 과정을 통해 이 게임의 모든 규칙을 아무 문제없이 플레이할 수 있게 되었다. 뿐만 아니라 인공 뇌의 학습 속도는 AI에 비해서 상대도 되지 않을 정도로 빨랐다. 쥐를 상대로도 같은 실험을 진행했는데 역시 쥐의 실험보다 빨랐다. 

최근의 연구라 의지와 지성의 측면에서는 아직 의미 있는 결과의 표출은 아니지만 조만간 기대하는 성과를 내리라 본다.

 

• 함께 보면 좋은 글

나의 선택과 결정은 이미 정해져 있었다? - 자유의지는 없다

나의 선택과 결정은 이미 정해져 있었다? - 자유의지는 없다