23번째 이야기 - 딥블루, 가리 카스파로프, 딥러닝, 역공학, 사이버네틱스, 인공두뇌학

● 체스 기계 딥블루가 체스 챔피언 가리 카스파로프를 꺾었을 때, 사람들은 놀랐습니다. 그러나 내부를 찬찬히 뜯어보면(..) 체스 기계가 인간의 사고와 지능을 닮은 기계로써 기여한 바는 없습니다. 그저 '속도'로 무장한 무차별 대입법이라는 흥미진진하지 못한 다소 무식해 보이기까지 한 검색법뿐입니다..

 

체스 두는 장면

● 네, 맞습니다. 체스 기계와 바둑을 두는 기계가 인간 챔피언을 이겼습니다. 대단한 일이죠. 그런데 말입니다. "그래서요? 그게 어쨌단 말이죠?" 이렇게 조금은 공격적인 질문을 할 수 있는 그룹이 존재함을 이해할 필요가 있습니다.

● 다트머스 회의에 모였던 초기 인공지능 연구자들, 그리고 인간 사고의 작동 원리와 방식을 기계에 구현하고자 한 인지 과학자 그룹이 바로 그런 사람들입니다. 이들에게 기계학습과 딥러닝을 기반으로 한 현재의 다양한 서비스와 제품들은 어떤 의미로 다가올까요?

● 아무리 체스나 바둑을 잘 두는 성능이 좋은 기계라도 체스나 바둑을 어떻게 이해하고, 묘수를 어떻게 두었는지에 대해 '설명'해낼 수 없다면 진정한 인공지능은 아닐 겁니다. 그래서 그들은 이러한 접근법에 다소 냉소적일 것이고, 그러다 보니 인공지능 세계에서 상대적으로 덜 주목받고, 심지어 외면받을 가능성이 큽니다.

● 호모 사피엔스에게 상상력과 질문은 매우 중요한 요소입니다. 상상력과 질문은 결국 '사고력'의 산물입니다. 피카소는 인터뷰에서 컴퓨터는 아무짝에도 쓸모없는 물건이라고 말했습니다. 그 이유가 무엇이냐고 묻자 컴퓨터는 대답만 내놓지 질문하지 못하기 때문이라 하였습니다.

 

● 네, 그렇습니다. 컴퓨터는 피카소의 말처럼 답을 얻기 위한 좋은 도구이지만, 새로운 질문을 던져주지는 못합니다. 그 질문의 몫은 여전히 사람에게 있는 것이죠.

● 현실 없는 이상은 망상에 불과하며, 이상 없는 현실은 가치 없으며 무미건조합니다. 어쩌면 생각하는 기계는 현실과 이상의 괴리 속에서 지금도 배회하고 있는 중일지도 모릅니다.

 

 

● 퍼셉트론으로 인공신경망(딥러닝)의 원리에 대해 살펴보도록 하겠습니다.

● 1940년대에는 사이버네틱스라는 학문분야가 생겨났습니다.

● 사이버네틱스는 인공두뇌학이라고도 불렸는데, 그도 그럴 것이 생물의 자기 제어의 원리를 기계 장치에 적용하여 통신, 제어, 정보, 처리 등의 기술을 종합적으로 연구하는 학문이었기 때문이었습니다.

● 주로 인공두뇌나 오토메이션의 개량을 목적으로 하였으며, 어찌 보면 오늘날의 역공학(Reverse engineering)의 관점을 취했던 흥미로운 분야였습니다.

 

 

사이버네틱스

● 이렇듯 사람들의 뇌에 대한 관심은 예나 지금이나 변함없이 많았습니다.

● 하지만 새롭게 눈에 띄게 많이 알아낸 것이 없어서 여전히 미지의 영역으로 남아있는 분야 또한 뇌입니다..

● 사이버네틱스의 창시자는 노버트 위너로 대표됩니다.

● 노버트 위너에 따르면 "모든 동물은 피드백으로부터 배운다. 인간과 기계 사이에 피드백을 통한 통제라는 공통분모가 존재하며, 인간처럼 기계도 피드백을 통해 스스로 학습할 수 있다."라고." 하였습니다.

 

● 과연 노버트 위너의 말처럼 일종의 피드백을 통해 기계는 학습할 수 있었을까요?

네, 역사는 노버트 위너의 말이 일리가 있었다는 것을 증명합니다.

● 노버트 위너의 말이 옳았는지를 살펴보기 위해 우리는 먼저 이 물음에 답할 수 있어야 할 것 같습니다.

● 과연 뇌는 어떻게 작동하길래 생각하고 학습할 수 있을까요?

● 이것을 먼저 이해하여야만 동일하게 기계에 적용할 수 있기 때문입니다.

 

● 다음 글에서는 인간의 뇌를 최초로 수학적으로 모델링한 두 사람을 살펴보며 이야기를 이어 나가보겠습니다..