솔직히 , 터미네이터 가 인간 을 위협 할 수 있 을까요 : 동아 사이언스 
 솔직히 , 터미네이터 가 인간 을 위협 할 수 있 을까요 
 다음 주 개봉 하 는 영화 ‘ 터미네이터 : 제니 시스 ’ 에 등장 하 는 터미네이터 T - 800 . 인간 보다 뛰어난 초 지능 을 보유 하 고 인간 을 위협 한다 . 터미네이터 는 1984 년 1 편 개봉 이후 인공지능 의 대명사 로 자리 잡 았 다 . - 롯데 엔터 테 인 먼 트 제공 
 인간 이 만든 군사 방어 인공지능 이 핵전쟁 을 일으킨다 . 인류 가 잿더미 속 에 묻히 고 남 은 인간 들 은 인공지능 의 지배 를 받 는다 . 이때 뛰어난 인간 사령관 이 등장 하 자 인공지능 은 그 의 탄생 을 막 기 위해 ‘ 터미네이터 ’ 를 과거 로 보낸다 . 1984 년 세계 적 인 인기 를 모은 영화 ‘ 터미네이터 ’ 의 줄거리 다 . 
 다음 주 터미네이터 5 편 에 해당 하 는 ‘ 터미네이터 : 제니 시스 ’ 가 개봉 한다 . 액체 금속 터미네이터 T - 1000 과 신 기술 나노 입자 로 만들 어 졌 다는 터미네이터 T - 3000 등 더욱 강력 한 인공지능 이 인간 을 위협 한다 . 인공지능 이 인간 을 위협 한다는 설정 은 과학 적 으로 어디 까지 사실 일까 . 
 ● 현실 에서 기계 의 자의식 은 우연 의 산물 
 인공지능 은 크 게 ‘ 약한 ( weak ) ’ 인공지능 과 ‘ 강한 ( strong ) ’ 인공지능 으로 나뉜다 . 약한 인공지능 은 애플 의 음성 인식 기능 인 ‘ 시리 ’ 처럼 특정 분야 에서 임무 를 수행 하 는 경우 를 일컫 는다 . 반면 작가 가 컴퓨터 속 인공지능 과 사랑 에 빠지 는 스토리 를 그린 2013 년 영화 ‘ 그녀 ( Her ) ’ 처럼 , 인간 과 똑같 은 인공지능 은 강한 인공지능 에 해당 한다 . 터미네이터 는 여기 서 한발 더 나아가 인간 지능 을 훌쩍 뛰어넘 는 ‘ 초 ( 超 ) 지능 ’ 이 다 . 
 초 지능 이나 강한 인공지능 은 자의식 을 갖 고 있 다는 점 에서 약한 인공지능 과 구별 된다 . 터미네이터 도 복잡 하 게 연결 된 인터넷 네트워크 가 갑자기 자의식 을 가지 면서 모든 사건 이 시작 된다 . 이 를 컴퓨터 공학 에서 는 지능 창발 이 라고 부른다 . 실제로 진화 연산 분야 에서 는 지능 창발 이 가능 하 다는 연구 결과 가 있 다 . 
 하지만 과학자 들 은 이 때문 에 인공지능 에 막연 한 두려움 을 가질 필요 는 없 다고 말 한다 . 장병탁 서울대 컴퓨터 공학부 교수 는 “ 지금 까지 알려진 지능 창발 은 대부분 기계 가 우연히 내놓 은 결과 ” 라며 “ 이 를 지능 이 생겼 다고 해석 했 을 뿐 ” 이 라고 말 했 다 . 
 ● 인간 의 뇌 2 . 5 PB 용량 저장 
 지능 창발 의 기본 이 되 는 물리 계 는 인간 의 뇌 다 . 하지만 인간 은 여전히 뇌 에 대해 아 는 게 거의 없 다 . 약 1000 억 ~ 1 조 개 의 뉴런 ( 뇌 신경 세포 ) 으로 이뤄진 뇌 를 해독 하 기 까지 얼마나 시간 이 걸릴지 예상 하 는 일 조차 쉽 지 않 다 . 
 이성환 고려대 뇌 공학 과 교수 는 “ 인간 이 뇌 를 연구 한 지 100 년 이 넘 었 지만 뇌 전체 기능 을 밝히 는 연구 는 아직 도 걸음마 수준 ” 이 라며 “ 뇌 의 개인차 도 커 한 사람 의 뇌 지도 를 만든다고 해도 이 를 인공지능 연구 에 보편 적 으로 활용 하 기 는 어렵 다 ” 고 말 했 다 . 
 뇌 를 모방 할 만 한 컴퓨터 칩 도 개발 이 요원 하 다 . 인간 의 뇌 는 2 . 5 PB ( 페타바이트 · 1015 바이트 ) 의 정보 를 저장 한다 . 1 PB 는 1 TB ( 테라바이트 ) 짜리 외장 하드 1000 개 에 해당 하 는 용량 이 다 . 지난해 전 세계 슈퍼컴퓨터 4 위 에 랭크 된 일본 의 ‘ K 컴퓨터 ’ 로 인간 이 1 초간 처리 하 는 정보 를 계산 시키 자 40 분 이 걸렸 다 . 세계 최고 성능 의 슈퍼컴퓨터 도 인간 의 뇌 를 모방 하 기 에 는 아직 턱없이 부족 하 다는 뜻 이 다 . 
 인공지능 연구 는 1950 년 대 시작 된 이후 전문가 시스템 의 거품 등 이 꺼지 면서 두 번 의 ‘ 암흑기 ’ 를 맞 았 다 . 이 과정 에서 인간 의 지능 을 구현 하 려는 강한 인공지능 연구 는 거의 맥 이 끊겼 다 . 최근 엔 인공지능 연구 의 초점 이 실용 적 인 목적 으로 옮겨 가 면서 음성 인식 , 영상 인식 , 스마트 검색 등 작 은 주제 로 쪼개 졌 다 . 
 현재 인공지능 연구 에서 가장 활발 한 분야 는 인간 의 뇌 를 모방 한 심층 인공 신경망 에 빅 데이터 를 결합 해 영상 이나 음악 , 글자 등 패턴 을 학습 하 는 ‘ 딥 러닝 ’ 이 다 . 구글 은 사용 자 가 올린 사진 을 학습 해 자동 으로 분류 하 는 인공지능 을 개발 했 고 , 전자 통신 연구원 은 음성 데이터 와 기계 번역 결과 를 학습 해 외국인 과 언어 장벽 없이 대화 할 수 있 게 해 주 는 통역 앱 을 개발 했 다 . 
 이상욱 한양대 철학 과 교수 는 “ 20 ~ 30 년 내 인간 을 뛰어넘 는 초 지능 이 나온다고 생각 하 는 학자 가 많 아 졌 지만 , 어디 까지 나 기술 발전 속도 가 지금 처럼 유지 된다는 전제 가 깔려 있 다 ” 면서 “ 현재 로서 는 불 확실 성 이 너무 크다 ” 고 말 했 다 . 
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