인공지능 이 가져올 미래 세상 을 그리 다 2016 년 3 월 , 바둑 세계 챔피언 이세돌 9 단 이 인공지능 알 파고 와 벌 인 첫 판 에서 충격 적 인 패배 를 당했 다 . 인공지능 이 바둑 에서 인간 최고 수 를 이긴 것 은 이번 이 처음 이 다 . 이세돌 을 4 승 1 패 로 격파 한 인공지능 알파 고와 의 대결 이 한국 에서 개최 된 것 은 무척 다행 스런 일 이 다 . 인공지능 이 가져올 변화 에 무심 하 던 한국인 들 에게 인공지능 의 위력 을 낱낱이 보여 주 었 기 때문 이 다 . 이제 더 이상 한국인 들 은 인공지능 과 로봇 을 무시 하 거나 비웃 지 않 는다 . 인공지능 이 다가오 고 있 다 . 인공지능 은 TV 속 으로 , 자동차 속 으로 들어오 고 있 다 . 인공지능 은 우리 의 친구 가 되 고 개인 비서 가 되 고 , 우리 의 변호사 , 주치의 가 될 것 이 다 . 지난 3 년 동안 인공지능 분야 에서 는 그 이전 30 년 동안 보다 더 많 은 진전 이 있 었 다 . 애플 과 같이 기술 을 선도 하 는 기업 조차 도 인공지능 에 힘 을 더 하 는 기술 인 머신 러닝 의 급속 한 발전 에 허 를 찔렸 다 . 최근 개발자 컨퍼런스 에서 애플 은 경쟁자 인 구글 과 아마존 이 이미 그랬 던 것 처럼 , 자사 의 인공지능 시스템 을 독립 개발자 들 에게 공개 했 다 . 비록 한 발 늦 었 지만 애플 도 대세 를 따른 것 이 다 . 인공지능 은 약한 AI 와 강한 AI 로 구분 하 거나 , 여기 에 슈퍼 AI 까지 더 해서 3 가지 로 구분 한다 . 약한 AI 는 한 가지 분야 에 만 특화 된 특화 인공지능 을 말 한다 . 알 파고 는 바둑 만 두 고 , IBM 왓슨 로스 는 전 세계 의 법조문 과 판결사 례 를 다 외워 형량 을 계산 하 는 등 판사 업무 를 보조 한다 . IBM 왓슨 헬스 는 수많 은 환자 의 혈액 검사 , MRI 영상 결과 등 을 입력 하 고 분석 함 으로써 진단 업무 를 처리 한다 . 반면 에 한 분야 가 아니 라 온갖 분야 에 대한 다양 한 지식 을 지니 고 인간 처럼 여러 가지 정보 를 융합 하 여 결론 을 내 는 것 이 인공 일반 지능 또는 강한 AI 라고 볼 수 있 다 . 알 파고 에서 더 발전 한 것 이 인공 일반 지능 이 다 . 기존 의 기계 는 프로그램 대로 뭄직 였 지만 , 인공지능 은 상황 변화 를 인식 해서 적절 하 게 대응 하 고 스스로 새로운 정보 를 찾 아 학습 하 며 끊임없이 진화 한다 . 이 와 같 은 인공지능 의 발전 은 단순히 자율 주행 차 나 산업 용 로봇 , 의료 로봇 과 같 은 산업 분야 에 만 영향 을 미치 는 것 이 아니 다 . 인간 사회 의 복잡 한 의사 결정 을 대신 함 으로써 정치 혁명 과 사법 혁명 을 가져오 고 가르치 는 행위 를 변화 시켜 교육 혁명 을 일으키 는 등 기존 사회 시스템 을 획기적으로 바꾸 어 놓 을 것 이 다 . 더구나 한 분야 아닌 다양 한 분야 의 온갖 일 을 처리 할 수 있 는 인간 의 뇌 를 닮 은 인공 일반 지능 의 발전 은 그야말로 지식 폭발 의 시대 를 초래 할 수 도 있 다 . 레이 커즈와일 과 같 은 미래학 자 들 은 인공지능 이 우리 의 능력 을 증강 시키 고 인간 과 함께 진화 할 것 이 라고 내다보 는 반면 에 , 일 런 머스크 와 스티븐 호킹 같 은 이 들 은 인공지능 이 우리 를 지배 하 게 될 것 이 라고 경고 하 고 있 다 . 인공지능 에 대한 찬사 와 비난 이 엇갈리 고 있 지만 , 앞 으로 어떤 일 이 일어날지 아직 은 아무 도 알 지 못한다 . 확실 한 사실 은 인공지능 은 이미 우리 가까이 와 있 고 무엇 을 상상 하 든 그 이상 의 놀라운 일 들 을 가능 하 게 할 것 이 라는 점 이 다 . 정치인 을 대체 할 로봇 대통령 ' 로바 마 ' AI 엔진 2016 년 오늘날 의 사회 · 경제 · 정치 세계 는 대단히 복잡 하 다 . 지리 적 으로 멀리 떨어진 세계 여러 지역 이 모두 초 연결 사회 로 연결 되 어 있 어 세계 곳곳 에서 나타나 는 다양 한 사회 현상 을 판단 하 기 어렵 게 만든 다 . 기술 의 발전 이 가속 화 되 면서 모든 상황 은 급속 하 게 다변 화 되 었 고 , 그 결과 인류 는 기존 에 전혀 경험 하 지 못했 던 새로운 세상 과 마주 하 고 있 다 . 이러 한 급격 한 변화 속 에서 일반 시민 뿐 만 아니 라 국민 을 대표 하 여 정부 와 의회 를 구성 하 는 전문가 들 조차 중요 한 문제 에 연관 된 상황 을 이해 하 고 의사 결정 을 하 는 데 필요 한 전문 지식 을 갖추 지 못하 는 난감 한 상황 이 벌어진다 . 또한 현재 의 사회 · 정치 적 의사 결정 프로세스 는 비 효율 적 일 뿐 만 아니 라 때로 는 국민 의 대표자 들 이 편견 에 사로잡혀 잘못 된 선택 을 하 게 만들 기 도 한다 . 인간 으로서 는 도저히 정확 하 고 편견 없 는 선택 을 할 수 없 는 복잡 한 의사 결정 들 이 기하급수 적 으로 늘어난다 . 그렇 다면 인류 는 이런 복잡 한 세상 과 급격 한 사회 적 변화 에 어떻게 대처 해야 할까 ? AI 사회 · 정치 적 분석 시스템 만들 기 세상 의 복잡 성 과 사회 · 정치 적 빠른 변화 에 효과 적 으로 대처 할 핵심 솔루션 은 인간 의 의사 결정 을 인공지능 으로 보강 하 는 것 이 다 . 이것 이 불 가능 해 보이 는가 ? 자율 주행 차 의 사례 를 생각 해 보 자 . 20 년 전 , 사람 없이 혼자 운전 하 는 자동차 이야기 가 나왔 을 때 대다수 사람 들 은 비웃 었 지만 , 이제 는 모두 믿 어 의심 치 않 는다 . 사람 들 은 정부 나 국회 를 사람 이 운영 해야 한다고 생각 한다 . 그러나 이미 수많 은 일 들 이 인공지능 으로 대체 되 고 있 다 . 자율 주행 차 가 우리 에게 다가오 듯이 가장 부패 하 기 쉬운 정부 나 의회 에 인공지능 을 적용 하 는 시대 가 다가오 고 있 다 . 현재 인공지능 은 인간 분석가 들 이 하 던 일 은 대부분 대체 할 수 있 으며 일반 적 으로 인공지능 은 정보 를 학습 하 고 패턴 을 감 지 · 분석 하 는 폭넓 은 기능 을 갖 고 있 기 에 인간 보다 더 잘 한다 . 중요 한 결정 에 대한 정보 파악 , 증거 분석 , 대조 · 요약 하 고 다른 의사 결정 을 지원 하 는 추론 의 근거 를 만들 수 있 다 . 대통령 이나 국회의원 들 같 은 주요 한 의사 결정자 와 대중 들 에게 귀중 한 정보 를 구성 , 수집 , 보고 할 수 있 다 . 이 처럼 정부 와 의회 를 대체 할 수 있 는 의사 결정 프로세스 지원 프로그램 이 바로 로바 마 AI 프로그램 이 다 . 모든 새로운 기술 은 성숙 할 시간 이 필요 하 듯이 , 로바 마 AI 응용 프로그램 역시 마찬가지 이 다 . 이러 한 과정 을 잘 보여 주 는 사례 는 자율 주행 차 다 . 우리 는 지금 자율 주행 차 를 직접 몰 지 않 고 옆 에서 지켜보 다가 문제 가 발생 하 면 인간 이 주행 하 도록 컨트롤 을 시작 한다 . 인공지능 운전기사 가 인간 의 운전 을 즉시 교체 할 수 는 없 다 . 그러나 자율 주행 차 가 보편 화 되 면 운전 은 점차 자율 주행 차 가 하 게 되 듯이 사회 · 정치 적 의사 결정 도 점차 인공지능 이 하 게 된다 . 이렇게 가 다 보 면 다음 단계 에서 는 의사 결정 지원 을 하 는 강력 한 AI 기반 의 소프트웨어 가 의회 나 정부 정치인 들 의 의사 결정 을 대행 하 게 된다 . 그리고 부패 하 기 쉽 고 어려운 정치 나 정부 운영 은 인공지능 에게 맡기 고 인간 은 더 재미있 는 일 을 찾 게 된다 . 로바 마 AI 를 어떻게 훈련 시킬 것 인가 인공지능 을 잘 가르치 면 스스로 학습 하 고 구상 하 며 더 좋 은 시스템 으로 끊임없이 진화 한다 . 따라서 초기 인공지능 기반 사회 · 정치 적 의사 결정 지원 시스템 을 구상 할 때 는 우선 2 가지 측면 을 고려 해야 한다 . 정책 을 잘 평가 하 도록 가르쳐야 한다 AI 시스템 에게 모든 법 과 정책 을 학습 시키 고 , AI 시스템 은 한국 정책 을 이해 하 며 분석 , 대답 하 게 한다 . 과거 정책 들 은 AI 시스템 에 표기 되 고 , AI 시스템 은 정책 의 장단점 혹은 결과 를 분석 , 대답 하 게 만든 다 . 국민 이 원 하 는 정책 을 찾 도록 도와야 한다 AI 에게 목표 를 설정 해 주 고 , 현재 의 정치 적 이해관계 에서 단순 한 것 과 복잡 한 것 을 분석 하 여 균형 잡힌 정책 을 세우 도록 한다 . 다양 한 정책 문제 들 은 국민 이 원 하 는 방향 에 대한 정보 를 주 어 , 더 실용 적 인 정책 혹은 이상 적 인 정책 을 찾 아 선택 하 도록 한다 . 인공지능 이 사회 · 정치 적 인공지능 이 사회 · 정치 적 분석 을 하 려면 , 인간 이 AI 에게 모든 법 , 뉴스 , 정책 브리핑 , 전문가 분석 , 소셜 미디어 와 다양 한 종류 의 정량 적 데이터 를 포함 하 여 폭넓 은 정보 를 입력 해야 한다 . 이런 정보 가 내부 적 으로 유연 한 방법 으로 모두 상호 연관 되 도록 하 고 , 다양 한 패턴 및 추론 을 이끌 수 있 는 데이터 유행 으로 주입 하 고 가르쳐 줘야 한다 . 인공지능 은 스스로 를 가르쳐서 더 나 은 인공지능 이 된다 . 이렇게 정보 를 입력 하 고 훈련 시킨 AI 사회 · 정치 시스템 은 인간 에게 다양 한 종류 의 결과물 을 생성 해 준다 . 즉 아래 와 같 은 인공지능 AI 소프트웨어 를 만들 어 준다 . 인간 상호 대화 의 장 : 이러 한 것 은 자연 언어 가 중심 이 될 것 이 지만 , 데이터 세트 를 나타내 는 사용 자 및 차트 또는 정량 분석 의 결과 를 공급 하 는 시스템 을 포함 할 수 있 다 . 기술 보 고서 : 정량 적 데이터 분석 또는 질 적 데이터 의 체계 적 인 패턴 결과 를 요약 . 인포메이션 그래픽 : 간단 한 텍스트 설명 과 함께 질 적 으로 흥미 로운 방법 으로 정량 적 인 정보 를 배열 . 정책 평가 와 제안 을 설명 하 는 정책 시스템 : 우리 는 애초 에 아름다운 산문 이 아닌 명확 한 설명 을 목표 로 한다 . 상호 논쟁 의 장 즉 토론 사이트 : DebateGraph 와 유사 한 인터페이스 를 사용 하 여 인간 과 함께 논쟁 하 는 장 혹은 사이트 를 구축 하 여 인간 상호 작용 이 가능 하 도록 구축 하 고 , 인간 과 인공지능 이 합리 적 이해 와 관련 성 있 는 사회 · 정치 적 문제 분석 으로 함께 해결 방법 을 찾 는다 . 예 를 들 면 , DebateGraph 같 은 도구 를 국민 들 이 공격 적 으로 사용 하 는 방법 을 구상 한다 . 그 안 에서 국민 들 의 정책 입안 을 하 도록 하 고 , AI 사회 · 정치 적 분석가 가 분석 하 고 , 전문가 와 일반 시민 들 이 모든 잠재 적 인 정책 및 실질 적 정책 등 기타 사회 · 정치 적 이슈 와 관련 한 다양 한 입장 에서 합리 적 이 고 건설 적 인 논쟁 으로 결론 을 낸다 . 그렇 다면 우리 는 AI 에게 어떤 정책 적 인 질문 을 던질 수 있 을까 ? AI 에게 묻 는 정책 평가 질문 사례 한국 국민 모두 에게 최소 기본 소득 을 주 려면 무엇 이 문제 가 되 는가 ? 최소 기본 소득 을 제공 하 기 로 결정 했 다면 1 ~ 10 년 간 얼마 를 주 는 것 이 가장 적당 한가 ? 평균 수명 이 100 세 로 증가 하 고 , 100 세 가 현재 의 80 세 와 같 은 건강 을 유지 한다면 , 사회 와 경제 에 미치 는 영향 은 ? ( 기술 실업 률 이 향후 30 년 간 5 % 에서 90 % 까지 라는 다양 한 경우 를 생각 해 보 자 . ) 모든 한국인 에게 처 방약 이 무료 로 공급 된다면 어떤 일 이 벌어질까 ? AI 에게 묻 는 정책 개념 질문 사례 저소득층 부모 가 자녀 들 에게 최고 고등 교육 을 격려 하 는 방법 은 ? 약물 복용 하 는 것 을 잘 잊 는 노인 들 에게 시간 맞추 어 꼭 약물 을 복용 하 도록 할 수 있 는 방법 은 ? 교육 혁신 을 통해 기하급수 적 으로 발전 하 는 미래 사회 에서 잘 살아갈 수 있 도록 아이 들 을 준비 시킬 수 있 는 방법 은 ? 물론 현재 의 기존 AI 시스템 은 이 같 은 문제 를 처리 할 수 없 다 . 인간 이 AI 에게 엄청난 정보 를 주 고 위 의 예 와 같 은 질문 을 정확 한 시뮬레이션 및 데이터 분석 으로 바꾸 고 , 수많 은 가정 을 신중 하 게 설정 해 줘야 한다 . 가정 에 대한 현명 한 의사 결정 은 가장 어렵 고 도 재미있 는 일 중 의 하나 이기 는 하지만 우리 는 AI 사회 · 정치 적 분석 을 위한 도전 과제 를 궁극 적 으로 극복 할 수 있 다 . 여기 에 필요 한 것 은 바로 인공지능 인력 양성 이 다 . 약 인공지능 이 아닌 인공 일반 지능 이 필요 하 다 인공지능 은 1960 년 대 에 등장 하 여 이미 금융 계 에서 활용 되 어 왔 다 . 주식 시장 에서 수억 개 의 주식 주문 을 인간 이 처리 할 수 가 없 다 . 인공지능 이 주식 시장 의 기본 기술 이 다 . 하지만 인 반인 들 의 관심 을 모은 인공지능 은 지난 5 년 간 컴퓨터 하드웨어 의 발전 으로 이루 어 졌 다 . IBM 왓슨 , 딥 블 루 , 알파 고 , 자유 룾행차 , 스마트폰 , 챗 봇 등 의 출현 으로 인공지능 이 현실 화 되 었 으며 , 가까운 미래 에 는 최대 의 4 차 산업 기술 이 될 전망 이 다 . 하지만 왓슨 , 딥 블 루 , 알파 고 , 자율 주행 차 , 스마트폰 등 은 대부분 좁 은 AI 또는 약 인공지능 이 다 . 이 들 은 한 가지 만 잘 하 는 특화 인공지능 이 다 . 알 파고 는 바둑 만 잘 두 고 자율 주행 차 는 자동차 만 잘 몬 다 . 그래서 혹자 는 알 파고 는 인공지능 이 아니 라고 말 한다 . 한 가지 , 즉 알 파고 의 바둑 은 바둑 전문가 의 마인드 로 바둑 의 룰 을 외우 고 특별 한 데이트 세트 를 이해 하 여 특수 분야 훈련 을 잘 받 고 손 으로 바둑 을 잘 두 도록 만든 것 이 다 . 그러나 이렇게 한 분야 를 잘 하 는 것 이 인공지능 이 아니 다 . 인공지능 은 수십 , 수백 , 수천 가지 를 한꺼번에 잘 할 수 있 는 인공 일반 지능 즉 AGI 이 어야 한다 . 이제 인공지능 은 약한 인공지능 즉 좁 은 AI 에서 인공 일반 지능 으로 넘어가 야 한다 . 거대 한 잠재력 을 가진 기술 을 한국 데 만 사용 할 필요 가 없 다 . 모든 분야 에서 인간 을 대신 할 수 있 도록 만들 어야 한다 . 인공 일반 지능 은 아주 초기 의 개발 단계 에 있 지만 목표 는 원대 하 다 . 즉 인공 일반 지능 은 다른 업무 를 보 고 다양 한 환경 에 유연 하 게 적응 하 여 인간 의 능력 을 대신 할 수 있 고 더 잘 할 수 있 다 . 이런 인공 일반 지능 은 우선 인간 이 어떤 상황 에 놓여 있 는지 를 이해 하 여야 하 며 , 어느 정도 의 자율 성 을 갖 고 스스로 결정 할 수 있 어야 한다 . 그 자율 성 은 개념 적 자율 성 또는 일상 에서 의 실질 적 자율 성 으로 , 사람 들 이 어떻게 의사 결정 을 하 는지 에 대한 이해 를 바탕 으로 이루어진다 . 그래서 AGI 의 지식 이나 경험 이 점점 커지 면서 더 똑똑 해 지 고 더 많이 배우 고 결국 인간 보다 더 잘 할 수 있 어야 한다 . 앞 으로 15 ~ 20 년 동안 인간 의 모든 연구 와 국가 산업 들 이 모든 좁 은 AI 즉 약 인공지능 에서 AGI 즉 강 인공지능 또는 인공 일반 지능 으로 전환 하 게 된다 . 좁 은 AI 즉 약 인공지능 은 비 지능 알고리즘 으로 여전히 가치 를 유지 하 겠 지만 , AGI 가 점점 더 중요 하 게 인간 들 이 이용 하 는 기술 이 된다 . 왜냐하면 인간 의 삶 에서 중요 한 많 은 작업 들 은 새로운 환경 에 유연 하 게 적응 하 는 능력 을 필요 로 하 며 , 이 를 AGI 가 대신 해 줄 것 이 기 때문 이 다 . 사회 · 정치 적 의사 결정 시스템 은 좁 은 AI 즉 약 인공지능 으로 는 해결 하 기 어렵 다 . ' 기계 학습 ' 시스템 은 인간 이 직관 적 으로 이해 하 기 에 너무 복잡 한 데이터 에서 패턴 을 식별 할 수 있 다 . 그러나 정말로 완전히 이해 하 고 분석 하 여 사회 · 정치 적 의사 결정 을 하 는 데 보조 를 맞추 려면 좁 은 AI 에서 AGI 로 의 발전 이 필요 하 다 . 사회 와 정치 체제 의 본질 은 모든 문명사회 에서 익숙 한 , 근본 적 으로 빠른 변화 와 혼재 된 것 이 다 . 필요 한 것 은 새로운 사회 적 , 정치 적 , 경제 적 구조 에 적응 하 고 , 지능 적 이 며 , 미래 에 정통 한 방법 으로 정책 평가 및 개념 을 만들 수 있 다 . " 저소득 부모 가 자녀 교육 을 최고 고등교육 까지 시키 도록 어떻게 장려 할 수 있 는가 ? " 하 는 문제 를 위 에서 예 로 들 었 다 . 기술 적 도구 와 경제 적 구조 가 빠르 게 변화 하 고 있 는 현대 사회 에서 는 단순 한 이력 데이터 분석 만 으로 는 이 문제 에 대한 올바른 해결책 을 제시 할 수 없 다 . 경제 적 구조 와 교육 과 학습 에 대한 올바른 해결책 을 제시 할 수 없 다 . 경제 적 구조 와 교육 과 학습 에 대한 맥락 을 더 신중 하 게 이해 하 고 과거 로부터 미래 를 추정 할 수 있 는 AGI 기능 을 구비 한 인공 일반 지능 이 훨씬 더 현명 한 답변 들 을 제공 할 것 이 다 . 사회 · 정치 적 의사 결정 지원 용 통합 인공지능 의 가치 사회 · 정치 적 의사 결정 로바 마 AI 엔진 의 복잡 성 은 너무나 다양 하 고 엄청난 데이터 인풋 에 기인 한다 . 인간 은 이렇게 복잡 한 데이터 를 처리 할 수 없 다 . 인풋 데이터 는 자연 인간 체계 의 엄청난 데이터 , 국내 모든 법 과 정책 , 인간 의 행동 과 삶 에 필요 한 다양 한 관측 데이터 등 이 다 . 그 외 에 다양 한 아웃풋 의사 결정 은 정책 , n 차 선택 등 이 다 . 일반 적 으로 AI 소프트웨어 접근 방식 이 다양 할수록 더 다양 한 데이터 가 나온다 . 그래서 한 가지 접근 방식 보다 다양 한 접근 방식 으로 알고리즘 을 만드 는 것 이 더 좋 은 의사 결정 은 도출 할 수 있 다 . 다양 한 알고리즘 을 사용 하 면 다양 한 문제 를 더 손쉽 게 해결 해 줄 수 있 다 . 통합 적 인 접근 의 시작 은 신경 - 심볼 릭 통합 이 다 . 심층 신경망 을 포함 한 신경 회로망 은 정량 적 데이터 및 영상 , 음성 데이터 를 처리 하 는 데 특히 적합 하 다 . 반면 에 확률 및 퍼지 시스템 을 포함 한 심볼 릭 로직 시스템 은 법률 , 판례 , 비즈니스 규칙 및 공식 정책 과 같 은 공 적 인 지식 을 처리 하 는 데 적합 하 다 . 확률 로직 엔진 과 함께 심층 회로망 을 통합 하 는 시스템 을 만드 는 것 이 , 사회 정치 적 시스템 의 전체 적 인 복잡 성 과 씨름 하 는 AI 를 활용 하 는 데 매우 가능 성 이 높 은 방법 중 하나 이 다 . 현 정책 에 대한 결과 평가 는 해당 데이터 가 가능 한 정량 , 예 를 들 면 딥 러닝 모델 의 도움 을 받 아 로직 엔진 을 통해 수행 할 수 있 다 . 그리고 새로운 정책 의 창조 적 개념 을 이해 하 려면 논리 적 이 고 심층 적 인 학습 뿐 만 아니 라 , 근본 적 으로 새로운 것 을 받아들이 는 데 적합 한 진화 적 학습 과 개념 융합 과 같 은 기술 들 이 필요 하 다 . 효과 적 인 사회 · 정치 적 의사 결정 은 ' 마음 이론 '- 특별 한 인간 의 마음 과 사회 집단 의 ' 마음 '( 공유 인지 모델 ) 이 지닐 수 있 는 내용 을 모델링 할 수 있 는 능력 과 - 을 갖춘 AI 를 요구 하 는 문화 적 , 심리 적 요인 의 통합 을 필요 로 한다 . 인간 은 논리 추론 , 경험 패턴 인식 , 공갑 모델링 의 조합 을 통해 ' 마음 이론 ' 을 수행 한다 . 궁극 적 으로 사회 · 정치 적 의사 결정 AI 는 이러 한 모든 측면 의 가능 성 또한 통합 해야 한다 . 사회 정치 적 의사 결정 지원 용 인공 일반 지능 의 가치 이러 한 필요 한 통합 을 달성 하 는 한 가지 방법 은 사회 · 정치 적 의사 결정 지원 을 지원 하 기 위한 OpenCog 는 공통 지식 표현 을 사용 - Atomspace 로 불리 는 무게 를 얻 고 , 표기 되 는 하이퍼 그래프 - 하 여 다양 한 종류 의 데이터 에서 상징 적 · 양 적 · 에피소드 적 , 특정 , 불 특정 지식 과 패턴 을 나타낸다 . 이것 은 딥 러닝 알고리즘 , 심볼 릭 로직 시스템 진화 · 개념 적 융합 알고리즘 및 기타 AI 방법 을 함께 사용 할 수 있 는 장 을 제공 한다 . 이것 은 ' 인지 시너지 ' 원리 에 따라 효과 적 으로 함께 작용 하 도록 설계 된 다양 한 인지 알고리즘 을 포함 한다 . OpenCog 를 사회 · 정치 적 의사 결정 의 목 젹 에 맞 게 설계 하 는 데 는 상당 한 노력 이 필요 하 다 . dnflsms Analysis of Multiple Agents 의 약어 로 로바 마 를 사용 하 여 사회 · 정치 적 시스템 에 관련 된 인간 과 같 은 다양 한 지능 형 문제 의 상호 작용 을 분석 하 는 Opencog AI 시스템 의 전문 성 을 보여준다 . 사용자 와 데이터 소스 가 상호 작용 하 는 로바 마 시스템 의 기본 개념 구도 를 보여준다 . 제안 된 AGI 사회 정치 적 의사 결정 지원 시스템 의 개념 도 제안 된 AGI 사회 정치 적 의사 결정 지원 시스템 의 개념 도 입력 뉴스 , 소셜 미디어 , 법률 , 정책 , 양 적 데이터 , 이론 →' 로바 마 ' 인공지능 엔진 딥 러닝 데이터 마이닝 , 확률론 적 논리 기반 추론 , 진화 론 적 학습 과 개념 융합 을 통한 창의 성 향상 , 자연 언어 이해 , 생 성 , 대화 , 데이터 와 논리 유도 시 물레 이 션 모델링 → 출력 정 잭 브리프 , 인포 그래픽 , 기술 분석 보고서 , 인터랙티브 논쟁 로바 마 인공지능 의 의사 결정 은 어떻게 이루 어 지 나 ? 최근 에 나온 아이폰 7 을 접한 소비자 들 은 또 한 번 놀랐 다 . 이어폰 잭 이 없 어 진 것 이 다 . 카메라 가 좋 아 지 거나 속도 가 빨라진 것 은 누구 나 신 제품 에서 기대 할 수 있 지만 , 이어폰 잭 을 없애 고 충전 이나 음악 을 감상 하 기 위해 무선 이어폰 을 사용 하 게 한 것 은 놀라운 선택 이 다 . 상상 하 지 못했 던 발상 이 다 . 그러면 이어폰 개발자 들 은 이런 결정 을 어떻게 하 는 것 일까 ? 한두 사람 이 결정 할 것 일까 아니 면 다수 의 설문 을 거쳐서 하 는 것 일까 ? 현대인 은 하루 에 무엇 을 먹 을 것 인가 에 대해서 만 평균 200 여 개 의 선택 과 결정 을 한다 . 그리고 세상 에 는 너무 많 은 물건 이나 서비스 가 나와 있 자 . 앞 으로 는 더 많 은 선택 을 해야 할 것 이 다 . 기업 은 소비자 들 이 항상 더 많 은 옵션 을 원한다고 생각 한다 . 정말 더 많 은 옵션 이 더 나 은 것 일까 ? 2004 년 심리학자 배리 슈워츠 가 우리 에게 ' 선택 의 역설 ' 이 라는 말 을 유행 시켰 다 . 사람 들 에게 너무 많 은 옵션 을 주 어 선택 하 라고 하 였 더니 모두 얼 어 버렸 고 , 동시 에 그 제품 이나 서비스 에 대해 강한 불만 을 표시 했 다 . 최근 연구 에서 인간 은 선택 피 로 증 을 앓 고 있 으며 인간 의 의사 결정 을 대신 해 줄 인공지능 을 간절히 바라 고 있 음 이 알려졌 다 . 인간 은 이미 ' 의사 결정 피로감 ' 을 느낀다 . 우리 는 너무 많 은 선택 을 해야 할 때 두뇌 유출 , 즉 인지 과부하 상태 가 되 어서 결정 장애 를 일으킨다 . 너무 많 은 선택 은 인간 의 판단 을 무 리 게 하 며 , 피로 하 게 만들 어 , 아예 구매 를 포기 하 거나 피하 게 한다 . 오후 가 되 면 의사 결정 피로 가 몰려와 더 이상 생각 하 기 싫 어서 거부 하 는 것 이 다 . 그것 은 우리 가 배 가 고플 때 쇼핑 을 하 면 필요 없 는 물건 을 더 많이 사 는 이유 이메 , 잠들 기 직전 에 충동구매 를 많이 하 는 이유 이 기 도 하 다 . 우리 가 매일 하 는 선택 의 유형 을 조사 할 때 , 대부분 은 사수 한 것 들 이 다 . 무엇 을 먹 고 , 무엇 을 입 고 , 무엇 을 읽 을 것 인가 등 이 다 . 그런 사소 한 일 에 우리 가 우리 두뇌 의 제한 된 지력 과 처리 용량 을 최대한 활용 하 거나 과용 하 고 있 는 것 이 다 . 인간 이 이런 결정 이나 선택 을 자동 화 하 거나 AI 가 대신 해 줄 수 있 다면 인간 은 더 창의 적 이 고 더 발 전적 이 될 것 이 다 . 이런 작 은 결정 들 을 미래 에 는 기업 들 이 아웃소싱 하 게 되 며 알고리즘 을 찾 으려고 한다 . 그것 이 바로 AI 의 역활 이 다 . 인간 의 쓸데없 는 의사 결정 을 대신 해 주 는 일 이 다 . AI 는 인간 보다 더 정확 하 고 효율 적 으로 결정 을 해 주 는 데 장점 이 있 다 . 로바 마가 정치인 을 대신 하 면 장점 이 있 다 . 로바 마는 처자식 먹여 살릴 필요 가 없 고 , 집 을 장만 하 거나 부 를 이룰 필요 가 없 다 . 그래서 욕심 없 고 정확 한 선택 과 결정 을 해 줄 것 이 다 . 미래 에 는 선택 의 권리 보다 편리 함 이 더 중요 하 다 Huge 라는 창의 성 에이전시 CEO 인 아론 샤피로 는 " 이제 인간 은 수많 은 선택 이나 옵션 을 원하 는 것 이 아니 라 그 반 대로 AI 등 이 더 이롭 고 정확 한 선택 을 대신 해 주 기 를 바라 기 시작 했 다 " 고 발표 했 다 . 디자인 블로그 로 유명 한 Fastcompany 에서 샤피로 는 디자인 미래 예측 을 내놓 았 다 . " 우리 에게 가장 크 게 다가오 는 미래 트렌드 는 , 제품 이나 서비스 및 우리 의 삶 에서 불 필요 한 선택 을 제거 하 고 인간 대신 의사 결정 을 해 주 어 인간 의 뇌 를 쉬 게 하 고 자유 롭 게 해 주 는 디자인 이 다 . " 선행 디자인 이란 사용 자 들 이 선택 할 필요 없이 최고 의 선택 이 이뤄지는 에코 시스템 , 즉 생태계 를 만들 어 주 는 것 이 다 . 최상 의 선택 은 소비자 를 위해 자동 으로 이뤄 져서 소비자 가 그런 불 필요 한 것 에 신경 을 쓰 지 않 게 해 주 는 디자인 이 다 . 여기 에 바로 AI 가 들어온다 . 인공지능 이 소비자 의 종전 행동 패턴 , 종래 환경 을 숙지 하 고 소비자 가 원할 것 같 은 것 을 빠르 고 원활 하 게 의사 결정 을 해 준다 . 이런 AI 의 의사 결정 은 몇 가지 간단 한 비즈 닛스 논리 와 상식 에 따르 고 , 수많 은 다른 데이터 에 기초 하 여 최선 의 선택 을 하 는 것 이 다 . 어떤 면 에서 선행 디자인 은 오히려 개개인 의 선택 을 더 존중 하 는 의사 결정 방식 이 다 . AI 가 수많 은 선택 중 각각 의 소비자 를 대신 하 여 최상 의 결정 을 하 기 때문 이 다 . 비행기 표 를 구매 하 는 과정 을 생각 해 보 자 . 우선 항공사 나 항공 관련 웹 사이트 에서 원 하 는 날짜 와 시간 을 선택 하 고 , 가장 저렴 한 비행기 표 를 찾 아야 하 며 , 구입 방법 을 고민 하 는 등 수많 은 검색 과 결정 의 고통 스런 과정 을 겪 어야 한다 . 선행 디자인 이 라는 개념 은 AI 비서 가 비행기 예약 날짜 를 나 의 일정표 에서 알아내 고 , 내 가 가 는 그 도시 의 다양 한 문화 행사 나 이벤트 를 점검 하 여 좌석 , 비행 시간 과 가격 을 선택 한다 . 중요 한 것 은 인간 이 하 는 것 보다 훨씬 빠르 고 효율 적 이 며 최상 의 선택 이 라는 점 이 다 . 인간 은 그 많 은 자료 를 검색 할 수 도 분석 할 수 도 없 다 . 물론 이 같 은 시스템 의 초기 에 는 반드시 인간 의 피드백 이 필요 하 다고 샤피로 는 말 한다 . 그러나 AI 는 스스로 배우 고 지속 적 으로 능력 향상 을 시키 는 머신 러닝 시스템 이 다 . 알파 고 기계 가 수만 번 바둑 을 둬서 스스로 공부 하 는 것 처럼 , 기계 학습 시스템 은 그것 을 사용 할수록 더 좋 아 져서 인간 보 자 더 좋 은 결정 을 하 다가 , 마지막 에 는 인간 의 의사 결정 을 제거 하 여 작업 을 더 단순 화 시킨다 . 미래 에 는 비행기 티 겟 구매 나 레스토랑 을 찾 아 예약 하 는 것 은 인간 이 하 는 일 이 아니 다 . 카카오 택시 를 부르 거나 리프트 를 호출 하 는 것 은 시리 에게 물 어 보 고 , 인공지능 도우미 가 자동 으로 이벤트 를 체크 하 고 예약 하 고 , 행사 후 에 데리 러 오 는 것 까지 한꺼번에 예약 이 가능 하 다 . 선행 디자인 은 이 기술 이 나올 때 의 약속 처럼 인간 의 일상사 를 더 간단 하 게 처리 해 줄 것 이 다 . 샤피로 에 따르 면 일부 선행 디자인 개척자 들 은 이미 AI 를 이용 하 여 이런 방향 으로 모든 제품 과 서비스 를 디자인 하 고 있 다 . 예 를 들 어 , 아마존 , 넷플릭스 와 판도 라는 사용자 의 과거 선호 도 조사 나 과거 추천 에 따라 소비자 가 무엇 을 원하 는지 미리 추천 해 주 고 선택 을 대신 해 주 는 서비스 를 제공 한다 . 그러나 여전히 소비자 가 마 지만 선택 을 하 도록 시스템 을 구축 하 는 것 도 중요 하 다 . 대조 적 으로 스마트 온도 조절기 인 Nest 는 주인 이나 소비자 에게 묻 지 않 고 혼자 모든 의사 결정 을 하 고 모든 작업 을 수행 한다 . 그 이유 는 집 주인 이나 방 주인 이 방 마다 몇 시 에 온도 는 높이 고 몇 시 에 불 을 끄 는지 등 모든 행동 에 대한 데이터 를 분석 하 여 , 자동 으로 하루 의 기본 설정 에 따라 실내 온도 를 조절 해 주 기 때문 이 다 . 선행 행동 을 분석 한 것 이 다 . Sportify 라는 회사 는 소비자 의 선행 선택 을 바탕 으로 저가 의 주간 노래 판매 목록 을 사용 자 의 취향 프로필 기반 패키지 로 제공 한다 . 저렴 한 가격 에 다른 사람 들 이 좋 아 하 는 유행 을 따르 면서 개인 취향 을 기반 으로 노래 를 묶 어 선택 해 주 었 더니 엄청난 인기 를 얻 게 되 었 고 , 결국 뮤직 스티 밍 분야 의 최 강자 로 우뚝 서 개 되 었 다 . " 이런 사례 를 보 았 을 때 미래 에 예측 가능 한 최상 의 인기 서비스 는 바로 개인 취향 이나 선호도 를 바탕 으로 대신 선택 을 해 주 는 서비스 이 다 " 라고 샤피로 는 결론 을 내린다 . 미래 의 서비스 선택 은 자유 가 아니 라 효율 성 음악 기호 로 깊이 분석 해 본 결과 미래 의 의사 결정 과정 은 다양 한 선택 을 주 어서 자유 를 주 는 것 이 아니 라 쉽 게 효율 적 으로 AI 가 인간 대신 선택 을 해 주 는 것 이 다 . 그래서 많 은 서비스 는 자동 화 되 고 인간 은 AI 가 선택 해 주 는 것 을 따른다 . 빠른 서비스 는 대부분 자동화 를 필요 로 한다 . 이러 한 시스템 이 원할하 게 작동 하 도록 하 기 위해서 는 엄청난 데이터 가 필요 하 다 . 그리고 그 데이터 를 훈련 시킬 필요 가 있 다 . 엄청난 데이터 를 통해 인간 대신 AI 가 최상 의 의사 결정 을 하 게 하 는 것 이 다 . 이 를 위해서 는 AI 데이터 를 수집 , 분석 , 훈련 시키 는 인력 이 필요 하 며 국가 의 새로운 일자리 창출 은 여기 에서 나온다 . 다행히 우리 는 이미 자기 정량화 시대 에 살 고 있 다 . 손목 이나 피부 등 에 나 자신 의 건강 상태 를 추적 하 는 스마트 워치 , 핏 비트 및 기타 건강 추적 장치 를 달 고 있 다 . 생리학 측면 에서 는 거대 한 실시간 정보 를 수집 할 수 있 다 . 호르몬 과 뇌파 를 측정 하 고 사용 자 의 감정 상태 와 환경 의 모델 을 구축 할 수 있 다 . 이 를 통해 AI 가 인간 보다 나 은 선택 을 하 게 하 는 것 이 다 . 작 은 실험 의 사례 는 이미 존재 한다 . 작년 일본 의류 브랜드 유니클로 는 UMOOD 라는 AI 알고리즘 을 개발 하 여 고객 이 자사 의 방대 한 셔츠 컬렉션 속 에서 자신 이 원 하 는 완벽 한 셔츠 를 선택 하 도록 리얼타임 정보 를 제공 해 주 었 다 . 유니클로 는 방대 한 설문 조사 데이터 를 기반 으로 각종 ' 무드 선택 ' 시스템 을 만들 어 T 셔츠 스타일 과 색상 을 분류 하 기 시작 했 다 . 예 를 들 어 , 녹색 은 조용 함 을 원할 때 찾 는 색상 이 다 . 고객 은 매장 에서 분위기 의 종류 를 나타내 는 동영상 을 보 면서 뇌 활동 을 측정 하 는 헤드셋 을 쓰 고 자신 의 무드 를 책정 하 고 , 이 에 UMOOD 는 동영상 으로 소비자 가 원 하 는 최적 의 셔츠 를 제공 했 다 . 사실 눈길 끌기 행사 처럼 보였 지만 고객 들 은 아주 즐거워했 다 . 셔츠 하나 를 선택 하 는 것 은 처음 에 는 다소 사소 한 것 처럼 보일 수 있 다 . 하지만 유사 한 기술 은 잠재 적 으로 금융 서비스 , 정책 입안 등 더 큰 삶 의 의사 결정 에 도움 이 되 었 다 . 셔츠 하나 를 선택 하 는 기술 을 만들 기 위해 ' 선행 선택 설계 시스템 ' 의 ' 조기 구 현 솔루션 ' 을 만들 어 의사 결정 을 수행 할 수 있 었 던 것 이 다 . 이렇게 일상 의 소소 한 선택 을 통해 인간 의 신뢰 가 쌓이 면 금융 서비스 선택 이나 국회의원 들 이 정책 입안 서비스 등 다양 한 시스템 구상 의 알고리즘 , 작동 시스템 을 집계 하 여 최상 의 선택 을 AI 가 인간 대신 할 수 있 다 . 이렇게 되 면 사소 한 결정 은 AI 가 , 또 인간 이 할 수 없 는 복잡 한 결정 도 AI 가 대신 하 도록 하 고 , 인간 은 일상 생활 에서 자신 에게 가장 중요 한 일 에 만 집중 하 면 모두 가 행복 하 고 만족 스러운 삶 이 된다 . 인간 은 변화 에 저항 한다 . 인간 은 50 년 전 컴퓨터 가 손바닥 만 하 게 작아질 거 라고 믿 지 않 았 다 . 핸드폰 에 도 저항 했 고 스마트폰 에 도 저항 했 다 . 인간 은 모든 신 기술 에 한 순간 저항 한다 . 하지만 기술 에 익숙 해 지 고 신뢰 가 쌓이 면 믿 고 따른다 . 화재 현장 에서 현장 감독 인 인간 이 아니 라 로봇 을 따라 대피 했 다는 연구 결과 가 있 다 . 인간 은 이미 인간 보다 로봇 을 더 신뢰 한다 . 한국 에서 도 AI 로 봇 의 신뢰도 가 급격히 향상 되 었 다 . 알파 고 때문 이 다 . 인간 은 지금 너무나 많 은 선택 을 해야 하 며 , 스스로 선택 살 수 도 없 는 어렵 고 복잡 한 일 을 선택 하 려 하 기 때문 에 스트레스 가 쌓이 고 , 짜증 을 내 거나 사회 에 대한 불만 과 자살 충동 에 시달린다 . 따라서 미래 에 는 어려운 결정 이나 사소 한 결정 은 AI 에게 맡기 고 , 인간 은 원 하 는 일 에 만 집중 할 수 있 는 자동 서비스 가 나올 수 밖에 없 다 . 그것 이 바로 국회의원 이나 정부 고위 관리 들 에게 제공 될 로바 마 서비스 같 은 것 일 수 도 있 다 . 철학 적 으로 생각 해 보 면 , 인간 행동 에 대한 어떤 틀 에 박힌 가정 도 정확 하 지 않 으며 인간 대신 누군가 가 선택 을 대신 해 준다는 것 은 인간 의 선택 권 을 제약 하 고 선택 의 자유 를 박탈 한다고 느낄 수 있 다 . 하지만 선택 은 스트레스 를 불러오 고 고통 을 가져오 며 너무 많 은 선택 은 뇌 의 작동 을 멈추 게 할 수 있 다 . 미래 에 는 정보 의 홍수 와 데이터 쓰 나미 가 오 기 때문 에 인간 의 정치 적 선택 은 더욱더 괴롭 다 . 그래서 결국 인간 은 다양 한 대안 을 찾 다가 의사 결정 의 효율 성 을 위해 자유 가 아닌 인공지능 의 편리 함 을 선택 하 게 된다 . 어 자 피 인간 의 결정 은 정확 하 지 않 고 그나마 AI 의 결정 이 낫 다고 믿 는다는 것 이 다 . 사소 한 의사 결정 이 가져오 는 매력 도 있 고 어려운 의사 결정 이 가지 고 오 는 깊 은 매력 도 있 지만 결국 인간 은 편리 함 과 효율 성 을 찾 는다고 한다 . 이런 사소 한 결정 이나 정치인 들 의 어려운 결정 을 인공지능 이 대신 해준다면 , 인간 은 더 많 은 자유 시간 을 갖 게 되 고 지 적 인 자원 확보 와 원 하 는 프로젝트 를 추진 하 며 행복 을 느끼 게 된다 . 어떤 사람 들 은 인간 이 결정 권 이 바로 권력 이 라고 한다 . 하지만 너무나 많 은 사소 한 결정 이나 아주 기계 적 인 것 들 의 컨트롤 을 포기 하 고 인공지능 에게 맡기 면 일상 의 선택 이 더 효율 적 으로 빨리 처리 되 어 , 오히려 인간 이 가장 하 고 싶 어 하 는 일 , 가장 즐기 는 일 을 할 수 있 는 시간 을 버 는 것 이 다 . 결국 인공지능 에게 3 D 작업 , 즉 더 어렵 고 위험 한 일 은 맡기 고 인간 은 개미 가 아닌 베짱이 처럼 노래 만 하 면 되 는 것 이 다 . 그렇게 자유 로워 지 면 인간 이 마지막 으로 해야 하 는 가장 중요 한 결정 에 초점 을 맞출 수 있 다 . 그것 은 바로 행복 찾 기 , 혹은 창의 성 계발 이 될 것 이 다 . 새로운 정부 와 의회 를 만들 자 미래학 자 들 은 피터 디아 만 디스 가 실리콘밸리 마피아 두목 이 라고 말 한다 . 그 는 실리콘밸리 의 창업 군단 을 분석 하 고 , 실리콘밸리 의 억만장자 들 이 무엇 을 원하 는지 를 파학 하 여 그 들 로부터 돈 을 받 아 싱 귤 래리티 대학 도 만들 고 , X 프라이즈 에 거액 의 성금 을 거두어들이 기 도 했 다 . 지금 은 X 프라이즈 의 재단 의 회장 에서 물러나 있 다 . 피터 를 비롯 한 실리콘 벨리 의 억만장자 들 은 행복 한 미래 사회 발전 에 가장 큰 걸림돌 은 현재 의 정치 · 정부 · 의회 시스템 이 며 , 이 를 바꾸 자는 데 공감 하 고 있 다 . 산업 시대 에 만들 어 진 정부 와 의회 시스템 을 인공지능 의 시대 에 는 바꾸 지 않 으면 안 된다는 것 이 다 . 그 들 이 찾 고 있 는 것 은 바로 그런 미래 정부 를 실험 해 볼 수 있 는 장소 , 소규모 커뮤니티 , 우주 , 가상현실 등 이 다 . 피터 디아 만 디스 는 종종 인생 의 실험 , 신 기술 을 가지 고 하 는 현실 적 인 실험 의 중요 성 에 대해 말 한다 . 특히 지금 미국 은 대통령 선거 를 위해 2 년 간 이미 엄청나 게 비 효율 적 인 컨벤션 을 하 고 있 다 . 이런 일 에 드 는 비용 을 미래 기술 에 투자 하 면 우리 는 글로벌 기본 소득 제 를 실시 할 재원 을 마련 할 수 있 다고 말 한다 . 선거 시즌 의 부패 , 낭비 를 바꿔서 이제 는 미래 적 으로 의미 있 는 정부 시스템 을 실험 할 때 라고 강조 한다 . 투표 방법 , 정책 과 미래 적 인 법률 을 만드 는 것 이 필수 라고 말 한다 . 현재 미국 정부 와 미국 정부 와 의회 시스템 은 수백 년 전 에 만들 어 졌 다 . 확실히 지난 수백 년 동안 모든 것 이 변했 다 . 이제 는 정부 와 의회 시스템 에 개선 의 여지 가 생겼 다 . 우리 는 이제 인터넷 , 인공지능 , 머신 러닝 , 로봇 기술 로 의회 나 정부 형태 를 바꿔야 한다 . 옵션 1 : 소 규모 고립 된 지역 을 찾 아 신정부 시스템 을 실험 하 자 지구촌 에 는 주인 이 없 는 땅 이 없 다 . 누군가 혹은 어떤 정부 가 ‘ 모든 땅 을 차지 ’ 했 다 . 그런데 우리 는 인공지능 이 만든 의회 나 정부 시스템 , 즉 새롭 고 다른 거버넌스 모델 을 실험 해 보 아야 그것 이 우리 가 원 하 는 것 인지 를 알 수 있 다 . 이 새로운 인공지능 정부 , 의회 를 실험 해 볼 곳 이 필요 하 다 . 실험 할 장소 를 찾 아야 한다 . 시스 테 딩 연구소 는 주인 없 는 공해 상 에서 신정부 를 만들 어 보 려 한다 . 새로운 의회 나 정부 제도 를 실험 하 려면 규모 가 작 은 것 이 중요 하 다 . 그룹 이 작 아야 민첩 성 이 있 고 피드백 을 손쉽 게 하 며 , 급속 하 게 적응 하 고 , 상대 적 으로 최소한 의 자원 등 새로운 아이디어 를 테스트 할 수 있 는 기회 가 쉽 게 제공 되 기 때문 이 다 . 국가 규모 로 이미 보편 적 기본 소득 을 실험 한 나라 들 이 있 다 . 핀란드 , 스위스 같 은 나라 들 이 다 . 보편 적 기본 소득 을 실시 하 였 지만 아직 은 ‘ 새로운 정치 시스템 ’ 을 실험 한 것 은 아니 다 . 이 시스템 은 테스트 인 동시 에 다른 더 큰 시스템 에 극 적 인 영향 을 미칠 수 있 는 문제점 들 을 파악 하 고 새로운 기능 을 찾 는 길 이 다 . 학계 에서 는 스탠포드 대학 정치 학과 에서 이 같 은 실험 적 인 지배 구조 , 새로운 인공지능 이 바꾼 정부 / 의회 형태 의 대한 방법 을 연구 중 이 다 . 이미 그 들 은 개발 도 상국 의 정치 에 적용 할 사회 과학자 들 과 연구 네트워크 를 형성 했 다 . 형성 했 다 . 몇몇 작 은 나라 들 과 실험 을 하 기 도 했 다 . 그래서 아주 작 은 규모 이 지만 이미 실리콘밸리 억만장자 들 은 미국 사막 의 중간 에 일 주일 동안 수만 명 이 모여서 일부 급진 적 인 지배 구조 즉 인공지능 의 중간 에 일 주일 동안 수만 명 이 모여서 일부 급진 적 인 지배 구조 로 즉 인공지능 등 이 변경 시킨 정부 / 의회 구조 의 아이디어 를 실험 하 기 시작 하 였 다 . ‘ 불타 는 남자 ’ 행사 에 는 이미 매년 7 만면 정도 가 참가 하 여 거의 한 달 동안 미래 의 새로운 지역 사회 를 만들 고 , 새로운 정부 를 실험 하 고 , 체험 하 고 있 다 . ‘ 버너 ’ 로 알려진 참석자 들 은 ‘ 급진 적 거버넌스 변화 ’ 를 주장 하 고 , 자립 과 자기 표현 , 지역 사회 협력 , 책임지 는 시민 , 선물 주기 , 광고 목적 선물 배제 , 참여 , 직접 민주주의 를 실행 하 고 , 행사 후 에 는 흔적 을 남기 지 않 는 등 10 대 원칙 설정 에 동의 하 였 다 . 우리 는 이러 한 실험 이 한 단계 발전 시킨 경험 과 정보 를 공유 하 기 위해 더 많 은 지역 사회 에서 도 이런 사회 를 만들 것 을 장려 할 필요 가 있 다 . 흥미 롭 게 도 새로운 교통 시스템 이 등장 하 여 빠른 변화 가 예상 되 고 있 다 . 자율 주행 차 , 드론 , 공중 수송 , 진공 자기부상열차 로 1200 Km 로 달리 는 하이퍼 루프 등 은 전 세계 저개발 지역 에 새로운 도시 를 만들 어 , 우리 가 원 하 는 새로운 정부 / 의회 형태 를 실험 할 수 있 게 될 것 이 다 . 첫 번 째 원칙 에서 우리 는 이제 자신 스스로 원 하 는 정치 체제 를 발견 하 려 한다 . 우리 는 또한 자 역무역 지역 의 출현 을 보 았 다 . 이 개념 은 아일랜드 의 섀넌 의 실험 으로 시작 되 었 다 . 농촌 지역 에서 고용 을 촉진 하 고 아일랜드 경제 에 대한 수익 을 창출 할 수 있 는 아일랜드 정부 의 시도 였 다 . 상당히 성공 한 제도 이 며 오늘날 최대 운영 시스템 이 되 었 다 . 새로운 정부 시스템 을 실험 할 수 있 는 최적지 로 우리 들 은 아이슬란드 , 키프로스 , 통가 섬 등 작 은 국가 를 상상 한다 . 그러나 여기 서 이런 나라 에서 의 시작 은 실험 에서 만 그치 겠 는가 ? 피터 디아 만 디스 는 모든 사람 들 이 그 에게 동조 하 기 를 원하 고 사람 들 의 생각 을 알 고 싶 어 한다 . 어디 에서 실험 할 수 있 는지 알려 달 라고 요청 하 며 혹시 그런 도시 나 땅 이 있 으면 여기 로 연락 하 라고 말 한다 . 그러면 실리콘밸리 사람 들 은 들 어 본 아이디어 중 최고 의 아이디어 를 선별 하 고 그곳 에서 새로운 정부 형태 를 실험 하 려 한다 . 여기 에 이미 피터 의 몆 가지 아이디어 가 담겨 있 다 . 이 새로운 정부 에서 는 모든 사람 이 디지털 통화 를 사용 한다 . 블록체인 프로토콜 을 기반 으로 비트코인 과 같 은 디지털 통화 는 많 은 장점 이 있 다 . 이 디지털 통화 는 부정부패 를 없애 고 , 금융 사고 , 손해 를 방지 할 거래 의 투명 성 과 책임 을 지 는 시스템 이 다 . 국가 간 외화 송금 과 환율 이 필요 없 게 되 어 관련 된 비용 이 사라진다 . 제대로 관리 되 는 경우 거래 와 자본 의 도난 이나 분배 에 문제 가 없 으며 , 은행 이나 중앙 정부 기관 이 필요 없 어 진다 . 이 새로운 정부 / 의회 는 디지털 투표 를 통해 진정 한 민주주의 를 실시 할 수 있 다 . 한 사람 이 모두 한 표 씩 무료 로 투표 할 수 있 다 . 모든 사람 이 자신 의 스마트폰 에서 투표 할 수 있 다면 선거 비용 이 들 지 않 는다 . 기록 을 보 면서 투명 한 투표 를 하 게 되 고 투표율 도 높일 수 있 다 . 하지만 한 사람 이 한 표 를 행사 하 는 데 문제 가 생긴다 . 가령 너무 어려운 과학 기술 에 관한 투표 를 할 때 그렇 다 . 누구 나 다 광범위 한 지식 을 가질 수 없 다 . 그 주제 에 잘 모르 는 사람 이 투표 를 하 여 완전히 엉뚱 한 결과 를 낼 수 있 다 . 대통령 선거 에서 는 투표 할 수 있 지만 , 교육 개혁 이나 세법 에 대해서 는 잘 모를 수 도 있 다 . 어  게 평범 한 지식 을 가진 일반 시민 이 이러 한 문제 에 대해 투표 를 할 수 있 을까 ? 이 새로운 정부 / 의회 는 새로운 대표 투표 의 형태 를 만든 다 . 상원 하원 을 없애 고 , 사람 들 이 주제 를 알 고 신뢰 하 는 동료 에게 특정 주제 에 내 표 를 할당 할 수 있 다 . 예 를 들 어 , 우주 에 관한 정책 에 관한 투표 는 이 분야 의 최고 전문가 인 피터 디아 만 디스 에게 내 표 를 보태 주 는 것 이 다 . 투표 가 유전자 게놈 지도 관련 문제 이 면 내 한 표 를 크레이그 벤터 에 할당 해 주 는 것 이 다 . 이렇게 할 수 밖 에 없 는 미래 가 온다 . 인공지능 이 이런 주제 에 대해 순식간 에 표 할당 을 해 주 기 때문 에 순조 롭 게 진행 이 된다 . 옵션 2 : 우주 공간 , 화성 과 의 달 식민지 에 새로운 정부 를 만들 자 저개발 지역 뿐 아니 라 우주 공간 에서 사람 들 이 정착 하 기 전 에 인공지능 정부 를 만들 어야 한다 . 장기 적 으로 인간 은 우주 에 식민지 를 만들 것 이 다 . 화성 , 달 에 식민지 를 만들 어서 새로운 형태 의 정부 를 만들 수 밖에 없 다 . 수백 년 전 의 시스템 을 우주 에 가지 고 갈 수 가 없 다 . 우리 는 지구 외 의 우주 공간 에서 살 아 보 는 멀티 플래니터리 가 될 것 이 다 . 이 를 위해 많 은 실리콘밸리 억만장자 들 이 진정 으로 열심히 노력 하 고 있 다 . 일 론 머스크 , 제프 베조스 , 리처드 브랜슨 , 폴 알렌 과 같 은 기업가 들 이 그 들 이 다 . 구글 ‘ 루나 XPRIZE ’ 팀 은 2017 년 말 까지 달 에 최초 의 민간 로봇 착륙 을 수행 할 계획 이 다 . 일 론 머스크 의 스페이스 X 는 2024 화성 에 유인선 을 보낸 목표 를 가지 고 있 다 . 이것 은 말 그대로 처음 부터 우주 에 식민지 를 건설 하 는 완전히 새로운 사회 구조 설립 방법 을 모색 할 수 있 는 놀라운 기회 가 될 것 이 다 . 우리 는 확실히 새로운 사회 의 건설 과 발전 을 더욱 더 잘 할 수 가 있 을 것 이 다 . 옵션 3 : 가상현실 세계 에 새로운 정부 형태 를 만들 자 아마도 새로운 정부 실험 에서 가장 흥미 로운 기회 는 가상현실 세계 일 것 이 다 . VR 기술 은 기하급수 적 으로 향상 되 고 있 다 . 다음 20 년 동안 인간 은 가상현실 에서 많 은 시간 을 보낼 예정 이 다 . 이렇게 되 면 미래 에 는 ‘ 여러 국적 ’ 을 갖 는 일 이 없 어 질 것 이 다 . 가상현실 에서 는 모두 가 한 나라 에서 살 기 때문 이 다 . 지금 은 출생 의 순간 에 우리 가 존재 하 는 지리 적 위치 에 의해 그 국가 의 시민 권 을 유지 해야 하 는 법 이 있 다 . 그러나 이제 더 중요 한 것 은 우리 가 일 하 고 가장 많 은 시간 을 보내 고 , 가장 많 은 사람 들 과 사교 하 는 곳 이 바로 우리 의 국가 가 되 고 , 그곳 은 바로 우리 들 의 선택 에 의한 가상현실 속 이 다 . 우리 는 이제 시민 권 을 ‘ 선택 ’ 하 는 시대 에 살 고 있 다 . 이미 우리 는 출생 할 때 의 지리 적 위치 로 국가 를 선택 하 는 것 이 아니 라 , 자신 의 관심 과 가치 를 보다 더 중요 시 하 며 , 이런 생각 을 가진 사람 들 이 모여 사 는 가상현실 국가 에 많이 가입 하 고 있 다 . 이런 다양 한 생각 을 가진 사람 들 의 커뮤니티 에 이미 가입 할 수 있 다 . 비트 네이션 , 백 피드 , 세컨드 라이프 등 이 있 다 . 우주 공간 을 사랑 하 는 사람 들 을 위한 가상현실 세계 도 있 다 . 기하급수 적 으로 변화 하 는 기술 에 관심 이 있 는 사람 들 이 모여들 고 있 는 싱 귤 래리티 대학 과 같 은 커뮤니티 가 있 고 , 또 지구촌 의 대 과제 , 난제 를 해결 하 기 위해 모이 는 사람 들 의 커뮤니티 도 있 다 . 아니면 예술가 와 음악가 , 운동 선수 또는 마술사 들 이 함께 하 는 단체 도 있 다 . 디지털 인간 이 아바타 로 살 고 있 는 세계 도 있 다 . 위 에서 언급 한 다양 한 커뮤니티 나 그룹 들 이 원 하 는 지배 체제 와 정치 프로세스 를 위해 빠른 시일 내 에 실험 할 수 있 는 장소 가 만들 어 질 것 이 다 . 왜 현실 세계 에서 변화 는 어려운가 ? 우리 의 기존 정부 , 의회 등 사회 구조 관리 시스템 을 바꾸 기 가 왜 어려운가 ? 크 게 세 가지 이유 가 있 다 . 첫째 기득권 층 , 즉 현재 권력 을 가진 사람 들 은 그 들 의 규칙 을 원한다 . 모든 법규 나 규율 은 특별 관심 그룹 , 기존 의 대 기업 등 대부분 혜택 을 받 는 사람 들 에 의해 만들 어 진다 . 법률 은 현재 의 권력 이나 지배층 을 지원 하 지 가능 한 미래 의 국민 이익 을 지원 하 지 않 는다 . 둘째 , 현존 하 는 법률 이나 정부 시스템 대부분 은 현재 의 정보 기술 , 인터넷 , 휴대 전화 와 컴퓨터 같 은 제품 이 존재 하 기 전 , 즉 수백 년 전 에 설계 되 고 만들 어 졌 다 . 셋째 , 정보 존재 의 주요 원인 중 하나 는 안정 성 이 다 . 대부분 의 사람 들 은 변화 를 싫어하 고 게임 의 규칙 은 많 은 사람 들 이 아침 에 깨어나 어제 와 같 은 안정 된 세상 을 원한다는 것 이 다 . 많이 알 고 익숙 한 시스템 이 변경 되 는 것 을 원치 않 는다 . 정부 는 선형 으로 변한다면 기술 은 기하급수 적 인 변화 와 민첩 성 을 필요 로 한다 . 현 정부 와 기술 을 갈등 관계 에 있 다 . 이 외 에 도 이해 당사자 , 부패 , 사상 과 문화 적 가치 등 은 신 기술 에 의한 변화 를 방지 하 는 방해자 가 될 수 있 다 . 이 들 이 변화 방지 와 그리드 락 을 만들 어서 변하 지 못하 게 한다 . 정부 가 기술 변화 에 적절 하 게 변하 지 않 도록 하 는 것 이 정부 의 역할 이 다 . 희망 은 새로운 출구 를 찾 는 길 이 다 . 작 은 커뮤니티 , 우주 공간 이나 가상현실 속 에서 이 인공지능 정부 실험 을 반복 하 는 일 이 다 . 정부 는 부드럽 게 변하 지 않 는다 . 정부 의 변화 는 늘 과격 하 고 파괴 적 으로 변한다 . 즉 선거 나 혁명 으로 만 변할 수 있 다 . 하지만 우리 는 기술 변화 와 혁신 으로 이제 는 우리 가 스스로 인공 정부 로 대체 하 는 작업 을 할 수 있 는 방법 을 찾 고자 한다 . 우리 의 미래 는 민첩 성 이 필요 하 다 . 많 은 변화 가 필요 하 다 . 인공지능 이 판사 를 대체 한다 인간 은 10 년 전후 로 로봇 판사 를 만들 게 된다 . 로봇 판사 를 만들 기 위해서 는 인간 을 제대로 연구 해야 한다 . 판사 도 인간 이 다 . 인간 의 부정 적 이 거나 비관 적 인 성격 이 기계 를 변질 시킬 수 도 있 다 . 그래서 로봇 판사 를 만들 기 전 에 우리 는 인간 이 가진 모든 부정 적 인 단점 을 들여다보 아야 한다 . 로봇 판사 가 가장 효율 적 이 고 정확 한 판단 을 내리 기 위해서 는 인간 의 단점 인 7 대 죄악 을 분석 해야 한다 . 2028 년 , 제임스 매튜 는 유명 한 인공지능 판사 인 윈스턴 3 가 주재 하 는 전자 법정 에 출두 하 라는 소환장 을 받 았 다 . 윈스턴 3 는 파일럿 프로젝트 이 지만 이미 미래 의 사법 시스템 이 다 . 이 모 의 전자 법정 에 피고인 으로 서 게 된 매튜 화상 형성 기술 을 개발 한 예술가 이 다 . 화상 형성 기술 이 란 그림자 의 그림자 를 갭 처 해서 그림자 속 의 이미지 잔상 조각 들 을 모아서 인물 의 이미지 와 비디오 클립 으로 예술 작품 을 만드 는 기술 이 다 . 방안 이나 건물 안 의 사람 들 을 표현 한 작품 들 이 많 은데 , 그래서 그 의 작품 은 개인 사생활 침해 라는 비난 을 받 아 법정 에 출두 하 게 된 것 이 다 . 화상 형성 기계 는 작품 에 나타나 는 사람 들 을 멀리 떨어진 공공 장소 에서 수집 한 빛 의 파편 인 ‘ 2 세대 그림자 ’ 를 사용 할 뿐 이 어서 매튜 는 그 가 타인 의 사생활 을 침해 한다고 생각 하 지 않 았 다 . 사람 들 은 이 최첨단 인공지능 을 주입 한 로봇 판사 윈스턴 3 의 재판 결과 가 첫 시험 사례 라고 믿 었 다 . 공명정대 한 최종 판결 을 내리 기 위해 이 로봇 판사 는 개인 사생활 보호법 의 복잡 성 을 이해 하 고 , 수만 가지 규칙 , 규제 , 요구 조건 , 모든 사실 관계 의 공정 한 해석 을 하 였 다 . 윈스턴 3 은 전통 적 인 법정 에서 판사 와 같 은 옷 을 입 고 서 서 인간 의 눈 으로 보 아도 공정 한 판결 을 낼 인간 판사 처럼 보이 도록 만들 었 다 . 낡 은 사법 시스템 이 지닌 편향성 과 편파성 을 바로잡 을 로봇 판사 를 만드 는 데 는 수십 년 간 의 투쟁 이 필요 하 다 . 과학자 들 은 법정 에서 가장 주요 인물 인 로봇 판사 가 이 사건 에서 가장 공정 한 사법 처리 를 하 도록 설계 하 였 다 . 판사 모양 을 한 로봇 만들 기 는 쉬웠 다 . 그러나 수많 은 법조문 의 의미 를 정확히 이해 하 고 , 주어진 상황 에 법 을 적용 해 법률 적 판단 을 내리 는 인공지능 엔진 을 만드 는 것 이 어려웠 다 . 법률 자료 들 을 모아 놓 은 중앙 저 장소 가 없 었 기 때문 에 , 과학자 들 은 우선 인공지능 엔진 이 접속 가능 하 고 일반 대중 들 도 볼 수 있 는 모든 법률 의 공공 데이터베이스 를 만들 었 다 . 데이터베이스 에 는 엄청난 과거 의 소송 들 , 법률 과 규정 , 판례 가 담겼 다 . 과학자 들 은 과거 의 판례 에 적용 된 해당 법령 을 찾 아서 수십 년 간 소송 에 적용 된 법령 해석 을 역 공학 으로 추적 했 다 . 과거 의 법률 적 의사 결정 을 미래 의 인공지능 엔진 에 적용 하 는 것 은 기술 적 으로 새로운 일 은 아니 었 다 . 그러나 이 프로젝트 는 정교 함 의 수준 을 한층 끌어올려 신뢰 성 을 높였 다 . 사소 한 이 로봇 판사 개발 의 경우 ‘ 역 공학 기법 으로 만든 인공지능 ’ 사용 시 의 일반 적 인 위험 을 제거 했 다 . 공정 하 고 편향성 없 는 인공지능 이 인간 의 편향성 으로 오염 되 지 않 도록 만들 었 다 . 인공지능 이 인간 의 7 대 원죄 를 닮 지 않 게 해야 한다 인간 과 닮 은 기계 를 만든 다는 것 은 인공지능 이 인간 처럼 의사 결정 에 많 은 결함 을 보일 가능 성 도 있 다는 것 이 다 . 인간 의 편향성 을 잘못 코딩 하 여 넣 으면 인공지능 의 판단 이 불 완전 해질 수 있 다 . 인간 의 편견 이 기계 지능 에 들어가 잘못 된 인코딩 이 인간 의 7 대 죄악 을 만나 면 끔직 한 사태 가 벌어지 기 때문 이 다 . 따라서 인간 이 인공지능 을 만들 때 는 이 원죄 를 반드시 제거 해야 한다 . 인간 의 7 대 원죄 는 구약 성경 의 잠언 6 장 16 절 부터 19 절 에 나오 는 솔로몬 의 가르침 에서 나온다 . 솔로몬 왕이 “ 주 님 께서 미워하 시 는 것 , 주 님 께서 싫 어 하 시 는 것 이 예닐곱 가지 이 다 ” 라고 말 한 것 에서 유래 한다 . 음욕 : 무 질제 한 성적 욕망 이나 육체 적 욕망 , 권력 과 돈 에 대한 탐욕 이 포함 된다 . 욕심 : 낭비 라고 생각 되 는 모든 것 에 대한 탐닉 과 과잉 소비 과욕 : 도둑 질 , 사재기 , 도벽 도 정당 화 할 정도 에 이르 는 과도 한 소유욕 나태 : 나태 함 은 여러 가지 로 정의 되 지만 행동 하 지 않 는 것 도 나태 함 이 라고 할 수 있 다 . 행동 하 지 않 는 양심 은 악 의 편 이 다 . 분노 : 화 , 분노 , 증오심 , 복수심 에 이 를 정도 로 통제 불능 의 감정 상태 시기 : 음욕 이나 욕심 과 비슷 한 시기심 은 남 이나 남 이 가진 것 을 어떻 게든 갖 고 싶 어 하 거나 해코지 할 정도 로 할 정도 로 질투 하 는 마음 을 뜻 한다 . 교만 : 자부심 이 무조건 나쁜 것 은 아니 지만 자부심 이나 자만심 이 하늘 을 찌르 면 인간 의 7 대 원죄 중 가장 위험 한 원죄 가 되 기 도 한다 . 이런 맥락 에서 교만 한 마음 은 자신 의 욕망 , 욕구 , 기분 을 타인 의 행복 보다 원시 하 는 삐뚤어진 이기심 을 가리킨다 . 인공지능 의 7 대 죄악 미래 의 자율 학습 시스템 은 다양 한 소스 에서 정보 를 입력 받 아 만들 어 진다 . 인간 과 같 은 섬세 한 인지 처리 를 해야 한다면 가장 바른 정보 수집 방법 은 전문가 들 의 인지 처리 과정 을 그대로 입력 하 는 것 이 다 . 예 를 들 어 , 향수 산업 의 품질 관리 는 경험 이 많 은 전문가 들 의 정량화 할 수 없 는 후각 재능 에 기초 한 개인 적 의견 에 기반 을 두 고 있 다 . 그러나 한 사람 의 후각 재능 은 다른 사람 과 는 다를 수 있 다 . 이러 한 상황 에서 개별 사항 판단 방식 은 전문가 의 반응 을 배우 고 모니터 하 는 편 이 더 쉽 다 , 향수 산업 의 판단 기준 은 관련 이 없 는 분야 는 분석 회계 , 개인 별 다이어트 방식 과 같 은 전혀 관련 이 없 는 분야 의 정보 를 판단 할 때 는 편견 으로 작동 할 수 도 있 다 . 시간 이 지나 면서 자율 학습 시스템 은 정량 화 할 수 없 는 정보 입력 등 이 쌓여서 편견 을 제거 할 수 있 는 ‘ 청결 ’ 기능 소프트웨어 를 개발 하 게 된다 . 하지만 그렇게 되 기 까지 는 많 은 시간 이 걸린다 . 그러므로 인공지능 은 인간 이 가지 고 있 는 편견 , 죄악 , 감성 등 을 이해 하 고 판단 하 고 배워야 최고 의 로봇 판사 가 될 것 이 다 . 그러므로 인간 의 죄악 을 알 고 파악 하 고 배워야 한다 . 인공지능 을 만들 때 아래 와 같 은 인간 의 속성 을 이해 하 고 만들 어야 한다 . 감정 속 이 기 배우자 의 부정 에서 배신감 을 느끼 는 것 과 유사 한 방식 으로 성향 을 드러내 지 않 는 미래 의 기계 들 도 인간 과 같 은 몰래 감정 속 이 기 등 을 극복 해야 한다 . 의심 하 는 비관주의 TV 쇼 와 영화 속 에서 성공 확률 을 물으면 35 . 5 % 등 과 같이 정확 한 숫자 를 말 해 준다 . 그러나 미래 의 컴퓨터 들 은 절대로 정확 한 숫자 를 말 하 지 않 고 40 %~ 70 % 정도 의 개략 적 인 범위 만 알려준다 . 일반 적 으로 비관 적 인 인공지능 은 종종 0 ~ 10 % 와 같 은 비관 적 인 예측 을 자주 하 며 , ‘ 당신 은 실패 할 운명 입니다 ’ 라는 식 의 낙담 시키 는 말 을 종종 한다 . 자기 중심 적 사고 인공지능 은 자기 주인 까지 희생 시켜 가 면서 자기 생존 을 도모 하 도록 프로그램 된다 . 인간 적 인 품성 을 닮 은 인공지능 의 의사 결정 과정 에 는 더 나 은 조작자 , 더 나 은 재료 , 더 나 은 유지 보수 , 심지어 더 짧 은 작동 시간 에 결론 을 내 려는 ‘ 자기 우선 적 ’ 기능 을 교모 하 게 심 어 둘 가능 성 이 있 다 . 속기 쉬 움 우리 는 미래 의 기계 들 이 온라인 사기 를 당하 지 않 기 를 바라 지만 모든 의사 결정 은 숫자 등 에 속 을 수 있 는 맹점 이 있 다 . 인공지능 이 하 는 모든 의사 결정 은 결정 지점 에서 속임 을 당할 수 있 다 . 지배력 새로 들어오 는 입력 정보 를 버리 고 더 나 은 선택 안 을 선택 하 는 결정 은 쉽 지 않 다 . 지배력 을 가진 인공지능 을 만들 어 중요 한 선택 을 하 게 해야 한다 . 기계 들 은 적응 하 면서 스스로 의 방법 을 배운다 . 비밀 누설 누구 나 자기 만 의 비밀 을 가지 고 있 다 . 특정 한 정부 의 민감 성 을 기계 에 전달 하 는 것 은 쉽 지 않 다 . 예 를 들 어 어떤 약품 을 다시 주문 하 려 할 때 , 주문 과정 에서 신용카드 정보 , 의료 정보 의 비밀 유지 를 해야 한다는 것 을 기계 는 이해 하 지 못할 수 도 있 다 . 좁 은 마음 방대 한 양 의 정보 를 검토 한 후 에 판단 하 는 것 이 나을지 , 제한 적 이 지만 잘 정리 된 데이터베이스 의 정보 만 검토 한 후 에 판단 하 는 것 이 나을지 고민 할 수 있 다 . 기계 는 좁 은 마음 으로 제한 된 범위 로 만 판단 하 려 하 며 , 좁 은 마음 의 판단 은 폭 이 넓 으면 깊이 가 얕 을 수 있 다 . 로봇 판사 의 공정 한 판결 기대 인간 은 언젠가 는 로봇 판사 로부터 재판 을 받 게 될 것 이 다 . 위 에서 인간 의 7 대 죄악 의 감정 을 이야기 하 는 것 은 인공지능 이 인간 처럼 판단 을 하 려면 인간 심리 를 이해 해야 한다는 점 을 강조 하 기 위해서 다 . 여러 가지 프로토타입 을 만들 겠 지만 , 윈스턴 3 같 은 로봇 판사 는 몇 세대 를 거치 며 결점 이 줄어들 고 합리 적 수준 의 공정 한 판결 을 내릴 것 이 다 . 인간 이 일반 적 으로 가진 ' 7 대 죄악 ' 을 인공지능 이 이해 해야 인간 의 7 대 부정 적 인 성격 이 기계 를 변질 시키 지 못하 게 할 수 있 다 . 인간 의 7 대 부정 적 인 성향 을 알 아야 무엇 이 잘못 될 수 있 는지 를 이해 하 는 데 도움 이 된다 . 미래 기계 지능 의 핵심 인 의사 결정 아키텍처 는 이런 인간 의 단점 을 이해 해야 좋 은 판단 을 할 수 있 다 . 인공지능 이 특화 된 용도 로 애플리케이션 이 개발 된다 . 하지만 적용 범위 를 조금 씩 넓힐 때 마다 인공지능 판단 이 잘못 될 가능 성 이 기하급수 적 으로 증가 할 수 도 있 다고 토머스 프레이 다빈치 연구 소장 은 예측 한다 . 인공지능 의 급부상 에 관한 8 가지 예측 인공지능 의 역사 가 약 60 여 년 에 이르 지만 진정 한 발전 은 5 년 전 부터 다가왔 다 . 1980 년 대 초반 만 해도 인공지능 이 라는 말 은 정말 아무 도 이해 하 지 못했 다 . 당시 에 는 컴퓨터 의 크기 도 집채 만 했 고 단지 계산 을 빨리 한다는 것 밖에 는 컴퓨터 의 역할 을 알 지 못했 다 . 그런데 이제 인공지능 이 인간 대신 자동차 도 몰아주 고 , 인간 대신 검색 을 하 여 정보 를 수집 해 주 기 도 하 고 , 인간 보다 더 정확 하 게 체스 도 두 고 , 바둑 도 둔다 . 앞 으로 인공지능 이 인간 대신 해 줄 것 은 무궁무진 하 다 . 이제 인간 은 인공지능 을 신뢰 하 기 시작 했 기 때문 에 , 인간 이 하 기 싫 어 하 거나 인간 이 하 지 못하 는 일 을 인공지능 에게 대신 시켜 놓 고 , 인간 은 더 재미있 는 일 을 하 게 될 것 이 다 . 최근 몇 년 동안 IBM 의 왓슨 인공지능 이 쇼 에서 인간 을 물리치 고 구글 의 알 파고 가 예상 보다 10 년 이나 빨리 바둑 챔피언 을 물리치 는 것 을 흥미 롭 게 바라보 았 다 . 그러나 이러 한 쇼 의 진정 한 스타 는 드러나 지 않 고 속 에 감추 어 져 있 는 정교 한 알고리즘 이 다 . 이러 한 강력 한 컴퓨팅 시스템 은 산업 을 근본 적 으로 바꾸 어 놓 았 고 매일 반복 되 는 수많 은 작업 을 점차 자동 화 시켰 다 . 인공지능 은 아직 완벽 하 지 않 으며 해결 해야 할 문제 가 있 다 . 알고리즘 은 우리 가 공급 하 는 데이터 의 질 에 좌우 된다 . 그리고 인공지능 이 가져오 게 될 미래 의 실존 적 위험 에 대한 활발 한 토론 이 이루어지 고 있 다 . 다음 내용 은 다음 세대 로 진화 하 는 인공지능 에 관한 대화 를 주도 하 는 몇 가지 주제 에 관한 것 이 다 . 인공지능 은 지금 어디 에 있 으며 어떤 변화 의 갈림길 에 있 는가 ? 앞 으로 3 년 이내 에 인공지능 혁명 이 일어난다 . 인공지능 은 우리 주위 를 둘러싼 모든 것 에 통합 된다 . 센서 와 네트워크 가 결합 하 여 모든 시스템 을 ‘ 스마트 ’ 하 게 만들 것 이 다 . 인공지능 은 투명 성 , 기기 와 정보 간 의 끊임없 는 상호 작용 , 모든 것 을 개인 화 하 고 사용 하 기 쉽 도록 한다는 아이디어 로 계속 나아갈 것 이 다 . 기계 의 꿈 이 이루어질 때 인간 이 꿈 을 먹 고 사 는 종이 라는 것 은 의심 의 여지 가 없 다 . 소음 과 혼란 속 에서 예측 하 지 못한 새로운 패턴 을 찾아내 는 능력 은 인간 을 만들 고 인간 을 창의 적 으로 만들 어 주 는 능력 이 다 . 최근 구글 이 발표 한 꿈 과 같 은 이미지 들 이 동요 를 일으킨 원인 도 아마 그러 한 이유 일 것 이 다 . 이러 한 특별 한 이미지 들 은 컴퓨터 에 의해 만들 어 진 것 이 다 . 프로그램 이 이미지 , 텍스트 , 기타 감각 데이터 들 을 이해 하 게 되 면 결과 적 으로 우리 자신 보다 경험 이 더 풍부 하 게 되 지 않 을까 ? ‘ 인 셉 셔 니즘 ’ 과 같 은 프로세스 는 원래 의 아이디어 에 이러 한 경험 을 믹스 하 게 할 수 있 을까 ? 인간 과 기계 의 창조성 을 구분 하 는 선 을 어디 에 그을 수 있 을까 ? 인공지능 혁명 에 어떻게 준비 해야 할까 ? 레이 커즈와일 이 이러 한 질문 에 대답 한다 인공지능 의 거대 한 파도 가 오 기 전 에 , 그리고 우리 가 인공지능 에 완전히 통합 되 기 전 에 우리 의 유전 적 인 정신 모형 과 구식 의 사고 패턴 을 변화 시켜야 하 지 않 을까 ? 미래 에 대한 이런 질문 에 커즈와일 은 과거 를 생각 해 보 라고 말 한다 . “ 우리 가 기술 을 통해 강화 되 어 온 것 은 오랜 시간 동안 지속 하 여 온 점진 적 인 과정 이 었 다 . ” 인간 VS 기계 는 잊 어라 ! 인간 + 기계 의 미래 가 될 것 이 다 존 켈리 박사 는 지금 의 이야기 는 지성 을 획득 하 거나 세상 을 지배 하 거나 하 는 이야기 가 아니 라고 말 한다 . 또한 인간 두뇌 나 두뇌 의 기본 구조 를 재 창조 하 는 것 에 관한 이야기 도 아니 다 . 인간 의 두뇌 에서 영감 을 얻 어 , 또는 인간 이 얻 을 수 있 는 어느 것 에서 나 영감 을 얻 어 세상 에 대한 이해 를 더욱 높이 고 데이터 를 더 잘 다룰 수 있 는 방식 으로 현재 의 컴퓨팅 구조 를 변화 시키 는 것 에 관한 이야기 이 다 . 특이점 은 2029 년 부터 온다고 레이 커즈와일 은 주장 한다 . 기계 가 인간 을 능가 하 는 싱 귤 레리 티 완성 은 2045 년 경 이 된다고 한다 . 인사이드 OpenAI : 투명 성 이 인공지능 이 미쳐 날뛰 는 것 에서 우리 를 보호 해 줄 수 있 을까 ? 인공지능 오픈 소스 는 100 년 안 에 인공지능 이 성취 할 수 있 는 것 은 무엇 이 며 우리 가 무엇 을 우려 해야 하 는지 에 관한 큰 그림 을 생각 하 고 있 다 . 인공지능 기술 이 최근 몇 년 동안 독자 적 인 인공지능 시스템 개발 에 투자 해 온 구글 이나 페이스북 , 애플 과 같 은 거대 기술 기업 의 손 을 떠나 , 인공지능 과 슈퍼 인텔리전트 시스템 이 한계점 을 넘 어 통제 를 넘어서 게 되 면 일 론 머스크 가 올해 초 경고 한 것 처럼 인간 을 말살 하 게 될 것 인가 ? 어떻게 구글 인공지능 이 예상 보다 10 년 이나 더 빨리 바둑 에서 인간 을 이기 게 되 었 을까 ? 바둑판 위 에 놓 을 수 있 는 수 가 우주 의 원자 수 보다 더 많 다는 바둑 은 무한 한 가능 성 때문 에 복잡 성 을 상징 하 는 게임 이 었 다 . 바둑은 인간 플레이어 의 논리 력 과 직관력 을 요구 한다 . 딥 마인드 의 수장 인 데미스 허사 비스 는 와의 인터뷰 에서 이렇게 말 했 다 . “ 알 파고 는 수작업 으로 만들 어 진 단순 한 전문가 시스템 이 아니 다 . 알 파고 는 바둑 게임 에서 이기 기 위한 일반 적 인 머신 러닝 기술 을 이용 했 다 . ” 최신 영상 에서 본 바 로 는 아틀라스 로봇 은 이전 의 로봇 보다 더 유능 하 다 우리 는 최근 몇 년 동안 보스턴 다이내믹스 가 만든 로봇 에서 점진 적 이 고 때로 는 놀라운 발전 을 봐왔 다 . 보스턴 다이내믹스 의 사족 보행 로봇 인 빅 독과 알 파독 은 초기 히트 작품 이 었 다 . 나중 에 그 들 이 만든 휴머노이드 로봇 이 트레드밀 을 지치 도록 달리 는 영상 을 보 며 놀랐 고 약간 은 두려움 을 느꼈 다 . 아틀라스 의 새로운 버전 은 큰 진전 을 보인다 . 최신 휴머노이드 로봇 은 눈 위 를 걷 고 상자 를 쌓 으며 사람 이 밀쳐 도 일어나 다시 상자 들 을 쌓 는다 . 인공지능 의 마지막 개척지 : 과학자 들 은 창의 성 과 자아 인식 , 즉 인간 의 마음 을 만들 수 있 을까 ? 컬럼비아 대학교 의 공학 교수 이 자 창 의 기계 연구소 소장 인 호드 립 슨 교수 는 , “ 우리 는 인공지능 의 다음 개척지 로 향하 고 있 다 . 그곳 은 진화 할 수 있 고 스스로 설계 하 며 스스로 반영 할 수 있 는 생물학 적 영감 을 가진 기계 의 시대 이 다 . 기계 들 이 새로운 아이디어 를 생산 하 며 자신 을 만든다 ” 고 말 했 다 . 립 슨 교수 는 우리 에게 인공지능 이 이전 에 없 었 던 새로운 로봇 을 설계 하 고 만들 수 있 겠 느냐는 질문 을 던진다 . 레이 커즈와일 은 어떻게 인간 의 마음 을 창조 할 수 있 을까 를 걱정 하 여 책 을 썼 다 . 인공지능 이 급부상 하 는 7 가지 이유 인공지능 으로 투자 가 몰리 고 , 쉬운 알고리즘 기술 이 개발 되 었 고 , 값싼 하드웨어 도 나왔 고 , 데이터 텐소 플로우 가 나왔으며 , 드디어 인재 들 이 몰려와 응용 프로그램 이 대거 개발 되 고 있 으며 인공지능 오픈 소스 가 나와서 결국 인공지능 혁명 을 이 끈다 . 요즈음 가장 많 은 변화 가 일어나 는 곳 은 스마트폰 이 며 스마트폰 의 애플리케이션 분야 에서 도 혁명 이 진행 되 고 있 다 . 수십 년 전 에 시작 되 었 지만 오늘날 기업 들 이 추구 하 는 것 은 더 쉽 고 더 넓 은 규모 로 , 더 스마트 한 서비스 를 제공 하 기 위한 혁명 이 다 . 그것 이 바로 인공지능 혁명 이 고 , 이 인공지능 혁명 이 이 세상 모든 것 을 바꾸 고 있 다고 싱 귤 래리티 대학 교수 닐 제이콥스 틴 이 말 했 다 . 인공지능 기술 중 패턴 인식 소프트웨어 기술 , 즉 사용 자 용 동작 소프트웨어 , 가속 지수 기술 이 나와 인공지능 혁명 을 이 끈다 . 인공지능 의 범위 를 정의 하 는 지수 기술 , 미래 의 초인 적 지능 의 비전 이 나왔 다 . 제이콥스 틴 교수 는 인공지능 이 혁명 적 인 속도 로 발전 하 고 있 으며 곧 인간 과 기계 지능 이 융합 하 는 단계 로 갈 것 이 라고 낙관 한다 . 2020 년 부터 인공지능 이 급부상 하 여 2030 년 에 보편 화 되 는 7 가지 요인 을 살펴본다 . 자본 유입 인공지능 분야 의 투자 유치 가 대 규모 로 진행 된다 . 엄청난 자금 이 인공지능 분야 로 유입 되 고 있 다 . 2015 년 에 는 24 억 달러 , 2016 년 상반기 에 만 15 억 달러 , 즉 2 조 원 가량 의 막대 한 자금 이 유입 되 었 다 . 이 는 200 개 신생 인공지능 기업 들 이 투자 유치 에 성공 한 금액 이 다 . 다른 어떤 분야 의 자본 유입 보다 가장 빠르 고 가장 대 규모 로 , 인공지능 산업 으로 투자 자금 이 ‘ 돌진 ’ 하 고 있 다고 말 할 수 있 다 . 알고리즘 개발 증가 딥 러닝 을 비롯 하 여 딥 러닝 의 수직 계층 적 패턴 인식 과 같 은 알고리즘 에 돈 이 몰리 고 있 다 . 이 분야 의 발전 이 인공지능 의 일상 생활 응용 을 가능 하 게 하 는 중요 한 투자 자금 유입 의 힘 이 된다 . 알 스튜디오 와 센티 엔 트 와 같 은 소프트웨어 가 개발 됨 으로써 , 이전 에 는 단 한 번 도 인공지능 산업 을 생각 하 지 않 았 던 회사 들 이 갑자기 인공지능 산업 으로 뛰어들 기 시작 한 것 이 다 . 하드웨어 개발 증가 구글 알파벳 이 최근 에 발표 한 하드웨어 유닛 인 텐 서 처리 장치 , 퀼 컴 의 새로운 신경 처리 장치 , 엔 비디아 의 딥 러닝 칩 , 또는 IBM 의 TrueNorth neuromorphic 컴퓨팅 플랫 폼 등 의 하드웨어 가 출시 되 었 다 . 그 외 에 도 더 다양 한 빠른 칩 이 개발 되 고 활성 화 되 어 더 강력 한 인공지능 이 개발 되 고 있 다 . 데이터 세트 개발 증가 하드웨어 도 중요 하 지만 인공지능 에 또 하나 중요 한 것 이 대 규모 데이터 세트 이 다 . 데이터 의 공개 와 데이터 세트 와 증가 분석 을 가능 하 게 해 주 는 작업 알고리즘 과 텐서 플로우 로 모아진 데이터 가 융합 되 어 본 석 된다 . 종전 에 없 던 더 많 은 툴 이 나와 일반 공공 데이터 세트 를 수집 , 통합 하 고 분석 함 으로써 인공지능 능력 이 보강 된다 . 인재 의 집중 소프트웨어 와 하드웨어 의 모든 분야 가 중요 하 지만 제이콥스 틴 박사 는 사실 기계 뿐 아니 라 인간 이 인공지능 에 가장 중요 한 부분 이 라고 주장 한다 . 튜리 , 네르바 나 , 딥 마인드 같이 이름 이 있 는 스타트업 들 이 최근 에 각광 을 받 고 있 는데 , 이 처럼 이런 작 은 기업 들 이 인공지능 인재 들 이 모여들 고 있 다는 점 이 중요 하 다 . 응용 프로그램 의 대거 출현 오늘날 우리 는 응용 프로그램 을 통해 인공지능 을 만난다 . 증강 인간 을 만들 고 인간 의 스킬 을 향상 시키 고 인간 의 능력 을 확장 시켜 준다 . 인간 의 능력 을 보강 하 여 가치 를 높여 주 고 기능 을 확장 시켜 준다 . 그러나 이것 은 하룻밤 에 생긴 일 이 아니 라 서서히 다가오 고 있 던 일 이 었 다 . 우리 는 처음 에 따라 시리 가 아주 유용 함 을 알 게 되 었 다 . 더 많 은 기업 들 이 가상 인공지능 조수 들 을 내놓 고 있 다 . 마이크 로 소프트 는 이미 음성 서비스 코르 타 나 를 , 아마존 은 에코 를 내놓 았 다 . 책임 감 과 신뢰 감 증가 제 이 몹 스틴 은 인공지능 응용 의 최종 발전 은 인공지능 의 책임감 , 신뢰도 등 이 며 인간 이 인공지능 을 어떻게 신뢰 할 수 있 는지 가 관건 이 라고 주장 한다 . 인공지능 기술 을 누구 나 다 무료 로 사용 하 게 하 는 인공지능 오픈 소스 화 가 인공지능 발전 의 가장 중요 한 과제 다 . 인공지능 을 인간 이 필요 로 하 는 이유 는 인간 에게 중요 한 가치 를 가져다주 기 때문 이 다 . 기업 세상 에서 는 경쟁 에서 이기 는 포뮬러 가 되 어야 하 고 , 이 는 인간 의 능력 더하기 인공지능 처리 란 등식 이 서 야 한다 . 분명히 인공지능 혁명 은 이미 여기 에 왔 다 . 그러나 인간 은 아직 그 깊이 를 모르 고 표면 만 긁 고 있 는 중 이 다 . 이제 우리 에게 다가오 는 인공지능 은 미래 의 약속 이 기 도 하 지만 미래 의 위험 요소 이 기 도 하 다 . 인공지능 은 인간 의 삶 을 송두리 째 바꿀 것 이 다 . 그래서 우리 는 지금 인공지능 이 무엇 을 바꾸 는지 를 알 아야 만 한다 . 인공지능 이 서로 를 통해 배우 게 되 면 인간 의 역할 은 무엇 일까 ? 우리 주위 를 보 면 핏 빗 , 가민 과 같 은 건강 과 피트 니스 를 위한 웨이 러블 센서 를 사용 하 는 사람 들 이 널리 퍼져 있 는 것 을 보 게 된다 . 대다수 사람 들 은 곤충 과 동물 들 의 이동 을 추적 하 기 위해 센서 를 사용 하 듯이 , 교량 이나 빌딩 의 구조 적 안정 성 을 모니터 하 기 위해서 도 센서 를 사용 한다는 사실 을 알 지 못한다 . 사물 인터넷 의 신속 한 발달 과 함께 앞 으로 10 년 이내 에 수백 억 개 의 센서 기기 들 이 인터넷 에 연결 될 계획 이 다 . 인터넷 에 연결 된 센서 기기 들 은 산업 플랜트 에서 건강 관리 에 이르 기 까지 삶 의 질 과 생산 성 을 개선 하 는 분야 에서 광범 하 게 사용 하 게 된다 . 이러 한 센서 기기 들 의 핵심 은 마이크로프로세서 , 메모리 , 유무 선 인터넷 인터페이스 , 배터리 또는 기타 에너지원 으로 이루어져 있 다 . 각각 의 애플리케이션 과 사물 인터넷 기기 들 은 설치 장소 , 주변 환경 , 구역 내 의 사람 의 행동 등 독특 한 상황 들 을 갖 게 된다 . 그리고 개별 기기 들 은 독특 한 상황 에서 관찰 하 고 적응 하 게 된다 . 인공지능 의 스스로 배우 는 기술 이러 한 상황 에 인공지능 이 도입 되 면 어떻게 될 것 인가 ? 센서 기기 들 은 인공지능 과 함께 변화 하 는 상황 에 맞추 어 행동 을 발달 시킬 수 있 다 . 마치 생물 이 상황 에 따라 행동 을 최적 화 시키 는 것 처럼 , 우리 주변 에 있 는 점점 작아지 는 사물 인터넷 기기 들 도 인공지능 을 운영 하 면서 소프트웨어 를 진화 시킨다 . 스마트폰 이나 스마트 워치 와 같 은 모바일 기기 를 생각 해 보 자 . 이러 한 기기 는 일반 적 으로 널리 적용 되 도록 만든 특성 과 앱 을 탑재 하 고 있 다 . 이 를 개인 화 시키 기 위해 사용 자 들 은 수동 으로 각각 의 앱 을 개별 적 으로 설정 하 고 업데이트 를 유지 해야 한다 . 만약 이러 한 기기 들 이 스스로 우리 의 사용 패턴 을 관찰 하 여 선호 하 는 것 을 학습 한다면 자동 으로 개인 화 하 는 과정 을 도와 줄 수 있 다 . 우리 가 사용 하 는 기기 들 을 아직 경험 하 지 못한 상황 이 라면 어떨까 ? 이러 한 기기 들 이 우리 의 개인 선호도 를 학습 하 는 것 이 가능 할까 ? 인공지능 기계 들 은 서로 의 경험 에 대한 정보 들 을 공유 하 면서 빠르 고 효과 적 으로 서로 학습 하 는 것 을 도우며 승수효과 를 나타내 게 된다 . 학습 내용 을 공유 하 며 스스로 진화 하 는 기술 예 를 들 어 , 근접 해 있 는 스마트폰 들 이 서로 자신 의 인공지능 기계 를 운영 하 여 논리 블록 을 공유 하 며 배터리 수명 유지 에 대해 학습 하 는 것 을 시연 한 바 있 다 . 이러 한 발전 을 이룰 수 있 는 기술 은 두 가지 정도 의 기술 발전 때문 이 다 . 첫째 각각 의 스마트폰 은 독립 적 으로 학습 하 고 고유 한 프로그램 논리 의 유전 물질 을 발달 시 킨다 . 이 는 진화 적 컴퓨팅 에서 ‘ 섬모 델 ’ 로 알려져 있 다 . 사물 인터넷 에서 각각 의 기기 는 자신 의 ‘ 섬 ’ 이 된다 . 때로 기기 들 은 자신 들 이 학습 한 것 을 공유 한다 . 이 를 통해 자신 의 유전 적 풀 에 다양 성 을 더 하 며 학습 또는 진화 에 도움 을 준다 . 동물 추적 은 사물 인터넷 기기 사이 의 유사 한 드라이버 를 가진 공동 인공지능 을 제공 한다 . 가축 , 애완 동물 , 야생 동물 의 활동 이나 위치 를 추적 하 기 위한 기기 들 은 종종 목걸이 나 귀 에 부착 하 는 태그 에 있 다 . 정확 한 추적 정보 를 제공 하 기 위해 각각 의 기기 들 은 추적 되 고 있 는 동물 의 종과 연령 , 성 에 관련 된 특정 한 움직임 특성 을 학습 해야 한다 . 이 를 인공지능 이 도울 수 있 다 . 그 다음 둘 이상 의 동물 들 이 만나 면 사물 인터넷 기기 들 은 자신 이 추적 하 고 있 는 동물 의 움직임 에 대해 학습 한 내용 을 공유 하 여 비슷 한 특성 을 가진 동물 에 부착 된 기기 의 학습 과정 의 속도 를 높일 수 있 다 . 고장 예측 을 하 고 패턴 을 학습 하 는 기술 사물 인터넷 기기 의 학습 공유 의 이익 은 동물 과 사람 에 국한 되 지 않 는다 . 교량 이나 도로 의 구조 적 안정 성 을 모니터 하 는 기기 에 도 사용 된다 . 대부분 의 경우 , 이러 한 기기 들 은 관리 비용 과 외진 위치 때문 에 인터넷 에 연결 되 어 있 지 않 다 . 그러나 이러 한 기기 들 은 센서 데이터 를 통해 고장 을 예측 할 수 있 는 정보 를 모으 고 특정 한 패턴 을 학습 한다 . 고장 이 일어나 는 경우 는 상대 적 으로 희귀 하 기 때문 에 , 이웃 한 기기 들 이 학습 을 공유 하 게 되 면 아직 고장 을 접해 보 지 않 은 사물 인터넷 기기 들 을 훈련 시킬 수 있 는 더 큰 정보 풀 을 제공 하 게 된다 . 그러나 사물 인터넷 기기 들 이 현실 에서 학습 한 것 을 공유 하 는 데 에 는 몇 가지 의문 이 남 아 있 다 . 사물 인터넷 기기 들 이 학습 공유 환경 에 참여 하 게 되 면 소유자 의 프라이버시 를 손상 시키 는 것 은 아닐까 ? 그 대답 은 인공지능 접근 방식 이 유전자 프로그래밍 과 같 은 본래 의 의미 를 가진 정보 를 공유 하 는지 아닌지 에 달려 있 다 . 사물 인터넷 기기 들 은 일상 의 과업 들 을 지속 적 으로 수행 하 면서 새로운 상황 에 어떻 게 반응 해야 하 는지 를 학습 해야 한다 . 기기 들 이 무엇 을 학습 해야 하 고 , 학습 에 도 불구 하 고 변화 되 지 않 아야 할 것 은 무엇 인지 에 대한 강약 제약 조건 을 부여 하 는 등 의 적절 한 안전 관리 가 있 어야 한다 . 또 다른 질문 은 기기 들 이 어떻게 이웃 한 기기 들 을 믿 을 수 있 는가 , 악의 적 인 존재 가 공유 되 고 있 는 사물 인터넷 학습 환경 에 침투 하 여 파괴 적 인 논리 를 주입 하 면 어떻게 될까 하 는 것 들 이 다 . 이러 한 문제 들 을 해결 할 수 있 는 방법 들 이 만들 어 져야 한다 . 서로 학습 하 는 사물 인터넷 은 어디 로 향할 것 인가 ? 아직 은 초 장기 에 있 지만 그 잠재 적 기회 에 대해서 는 반드시 많 은 관심 과 토론 , 조사 가 필요 하 다 . 사람 의 언어 로 대화 하 는 기술 손 정의 가 소유 한 소프트 뱅크 는 로봇 에 크 게 관심 을 가진다 . 최근 에 이쪽 으로 많 은 투자 를 하 고 있 다 . 인공지능 로봇 이 미래 라는 생각 을 미리 한 손 정의 의 움직임 이 보인다 . 처음 으로 소프트 뱅크 가 로봇 ‘ Pepper ' 를 시장 에 내놓 은 것 이 다 . 사랑 스러운 모습 의 작 은 인간 을 닮 은 로봇 도우미 를 출시 하 였 는데 첫 시장 은 역시 미국 이 었 다 . ‘ Pepper ' 는 인간 의 감정 을 읽 고 인간 의 눈 처럼 상대방 의 표정 이나 움직임 을 읽 고 따라 하 거나 대답 하 거나 시키 는 것 을 한다 . 2 , 000 달러 에 팔리 고 있 으니 한국 돈 으로 는 200 만 원 가량 된다 . 비싼 텔레비전 을 사 는 것 보다 는 적 은 비용 이 든다 . ‘ Pepper ' 는 우선 구글 이나 애플 에서 시리 의 형태 처럼 말 을 알아듣 고 말 로 시키 는 일 을 한다 . 따라서 시리 의 물리 적 인 형태 로 나타난 것 , 즉 로봇 모양 을 한 제품 이 다 . 시리 처럼 상상 하 는 방법 이 몹시 비슷 하 며 인간 에게 맞 는 답 을 하 려는 노력 을 볼 수 있 다 . 로봇 보조 들 은 이미 미래 를 향해 달리 고 있 다 . 수많 은 보조 로 봇 들 이 시장 에 나오 려고 한다 . 로봇 은 인간 의 모습 을 하 면서 인간 도우미 역할 을 한다 . 로봇 의 친절 에 인간 은 놀라움 을 느낀다 . 에니 메이 션 에 나 나오 는 모습 의 로봇 눈 은 인간 이 하 는 모든 작업 을 다 쉽 게 하 게 하 며 더 빨리 하 도록 도우려고 한다 . 로봇 이 인간 의 일 을 방해 하 는 것 을 상상 하 기 는 어렵 다 . ‘ Pepper ' 는 로봇 이 기 때문 에 인간 보다 싸 다 . 월급 이나 임금 을 줄 필요 가 없 다 . 그래서 장기 적 인 로봇 도우미 로서 저렴 하 다 . 로봇 도우미 페퍼 는 사람 보다 더 많 은 언어 를 말 하 고 이해 한다 . 몸통 은 기본 적 으로 아이패드 이 다 . 아이패드 화면 에 모든 것 을 보여 주 며 글 도 쓴다 . 싱 귤 래리티 대학 에서 는 행사시 이 페퍼 로봇 을 여러 대 갖 다 놓 고 활용 한다 . 로봇 은 인간 이 무례 하 게 물 어 보 고 갑자기 쳐다보 며 찾 는 것 에 도 익숙 하 다 . 그리고 발표 하 며 대화 를 이끌 어 가 기 도 하 며 때로 는 “ 안녕 하 세요 ! ” 라며 방해 하 는 것 도 잘 한다 . 로봇 과 상호 작용 하 는 시간 을 즐기 는 사람 들 이 많 다 . 가게 나 백화점 에서 이 페퍼 는 물건 이 어디 에 진열 되 어 있 는지 를 알려준다 . 체크아웃 키오스 크 처럼 누구 나 다 이 로봇 에게 카드 를 지불 하 고 갈 수 도 있 다 . ‘ Pepper ' 는 보조 로 봇 으로 사용 되 고 많 은 사람 들 이 손쉽 게 살 수 있 는 저렴 한 로봇 이 다 . 인공지능 핀테크 , 금융 시장 의 혁명 을 일으키 다싱 귤 래리티 대학 에서 매년 진행 하 는 2016 익스 포 넨 셜 파이낸스 컨퍼런스 는 기술 과 금융 의 교차점 에 있 는 믿 을 수 없 을 만큼 좋 은 기회 를 소개 하 고 있 다 . 전 세계 의 수백 명 의 주요 투자자 , 기업가 , 혁신 가 들 이 뉴욕 에 모여 미래 의 비즈니스 방식 을 새로 규정 하 였 다 . 요즘 일반인 들 은 은행 에 가 는 것 을 다 싫 어 한다 . 귀찮 아 한다 . 매일 행해 지 는 금융 기계 의 교모 한 작동 방식 은 일상 적 이 기 도 하 고 무척 이나 복잡 하 다 . 그러나 금융 분야 에서 일어나 는 일 들 은 모든 사람 들 에게 거대 한 변화 로 다가온다 . 2008 년 에 일어났 던 금융 위기 를 생각 해 보 라 . 이 는 아주 간단 한 문제 이 다 . 우리 가 어떻게 돈 을 벌 고 돈 을 쓰 고 돈 을 저축 하 고 돈 을 송금 해고 돈 을 불리 는가 하 는 일 은 우리 가 하 는 일 의 거의 대부분 을 차지 한다 . 이 모든 일 들 의 미래 는 변화 하 게 되 며 , 대부분 인공지능 의 힘 을 빌리 게 된다 . 빠르 게 성장 하 고 있 으며 돈 에 초점 을 맞추 는 기술 세계 를 ‘ 핀테크 ’ 라고 부른다 . 그 의미 는 간단히 말 해 기술 과 금융 이 만났 다는 뜻 이 다 . 하지만 그 보다 는 좀 저 깊 은 뜻 이 있 다 . 금융 이 컴퓨터 화 된 것 은 수십 년 전 의 일 이 다 . 수많 은 일상 적 인 금융 거래 들 이 알고리즘 에 의해 행해진다 . 시장 의 속도 는 마이크 로 초 단위 로 움직이 며 금융 종사자 들 은 기술 에 밀려나 고 있 는 수준 이 다 . 그러나 핀테크 의 대부분 은 금융 의 신성 한 홀 내부 에서 어떤 일 이 벌어지 고 있 는가 하 는 것 이 다 . 핀테크 는 스타트업 , 앱 , 인터넷 , 월 스트리트 에 잠입 하 기 시작 한 디지털 에 관련 된 모든 것 이 인곡 지능 과 융합 하 여 거대 한 물결 처럼 변하 고 있 다 . 이 들 은 오래 된 금융 거래 및 관리 , 비즈니스 모델 을 겨냥 하 고 있 다 . 핀테크 는 몇 명 으로 이루어진 작 은 팀 이 코딩 한 소프트웨어 가 기업 을 망하 게 할 수 도 있 다 . 이것 은 아무 도 손 댈 수 없 는 방대 한 분산 컴퓨터 네트워크 에 의해 신용 을 다시 정의 하 는 세상 이 다 . 은행 의 지점 이 더 이상 거리 에 있 지 않 고 사람 들 의 주머니 에 있 다 . 대중 의 푼돈 이 모여 수천 개 의 스타트업 을 만든 다 . 돈 이 마찰 없이 전 세계 를 움직인다 . 금융 조언자 는 소프트웨어 이 다 . 시장 은 통제 하 는 사람 없이 움직인다 . 과장 되 었 다고 느낄지 도 모른다 . 그러나 과장 은 때로 놀라운 일 의 기초 위 에 세워진다 . 중개인 의 종말 최근 몇 년 동안 핀테크 하이프 머신 의 주제 가 있 었 고 이제 금융 중 개인 은 종말 을 맞이 하 게 된다 . 금융 중 개인 대신 비트코인 신봉자 , 블록체인 전환자 , 크 라 우드 펀 더 , 크 라 우드 렌 더 , 크 라 우드 바로 우어 등 P 2 P 사업자 들 이 대권 을 장악 하 게 될 것 이 다 . 만약 다른 산업 의 디지털 화 에서 배운 것 이 있 다면 그것 은 바로 인터넷 이 개입 되 면 중앙 집중 화 된 기업 들 은 고통 을 받 는다는 사실 이 다 . 그렇 다면 금융 시스템 도 고통 을 받 게 될까 ? 그렇게 생각 하 는 사람 들 이 많 다 . 비트코인 은 시작 에 불과 하 다 . 블록체인 으로 알려진 비트코인 의 기술 적 기반 은 지난 몇 년 동안 비트코인 디지털 화폐 로 인해 악명 이 높 았 다 . 많 은 사람 들 은 비트코인 이 아니 라 블록체인 에 실제 적 인 잠재력 이 있 다고 말 한다 . 그러나 사람 들 은 두 가지 를 분리 해서 생각 하 지 않 는 경향 이 있 다 . 블록 사이퍼 의 대표 캐서린 니콜슨 에 의하 면 블록체인 과 같 은 분산 형 장부 는 상호 거래 인증 에 인센티브 를 주 지 않 으면 안 된다고 말 했 다 . 그리고 디지털 화폐 는 바로 그러 한 ( 예 를 들 면 비트코인 채굴 과 같 은 형태 의 ) 인센티브 이 다 . 니콜슨 은 이렇게 말 했 다 . “ 블록체인 이 파괴 적 인 이유 는 전체 네트워크 가 인증 되 어 있 다는 점 이 다 . 이것 은 공짜 로 이루 어 지지 는 않 는다 . 그 인센티브 는 비트코인 과 같 은 것 이 다 . 만약 보상 을 없앤다면 전체 네트워크 를 안 전하 게 만드 는 인센티브 는 무엇 이 되 겠 는가 ? ” 니콜슨 은 컨퍼런스 에서 블록체인 을 위한 일종 의 아마존 웹 서비스 인 그녀 의 회사 가 최근 이 더리 움 호스팅 을 시작 했 다고 발표 했 다 . 이 더리 움 은 디지털 화폐 를 제공 하 기 는 하지만 스마트 계약 에 보다 더 중점 을 두 고 있 다 . “ 블록체인 은 일반 적 으로 중개인 에게 요구 하 는 모든 것 , 실행 을 위해 여러 당사자 들 에게 요구 되 는 모든 것 들 을 제공 한다 . 이 더리 움 이 하 는 일 은 ‘ 스마트 계약 ’ 을 가능 하 게 하 는 것 이 다 . 그러나 블록체인 위 에서 이루어지 는 스마트 계약 은 신뢰 기관 역할 의 개인 이나 법인 을 필요 로 하 지 않 는다 . ” 블록체인 과 디지털 화폐 는 거래 당사자 의 주머니 사이 를 오가 는 현금 에 수수료 가 필요 없 다는 것 을 의미 한다 . 금융 관리 업무 를 극도 로 단순 화 시켜 기업 들 도 스스로 자금 을 대 고 운영 할 수 있 게 만들 어 준다 . 이렇게 되 면 누가 중개인 을 필요 로 하 겠 는가 ? 적과 의 동침 ? 금융 분야 기술 이 가져오 게 될 거대 한 파도 가 파괴 적 일 것 이 라는 데 는 의심 의 여지 가 없 다 . 그러나 대형 은행 의 종말 을 예상 한다면 좀 더 오래 기다려야 할 것 이 다 . 다윗 과 골리앗 은 당분간 긴장 완화 를 하 기 로 결정 했 다 . 컨퍼런스 에서 되풀이 되 는 주제 는 파트너 쉽 이 다 . 세계 경제 포럼 의 프로젝트 리더 인 제시 맥 워터스 는 지난 2014 년 세계 경제 포럼 에서 50 명 의 금융 리더 들 을 모아 핀테크 에 대한 생각 을 물어본 적 이 있 었 다고 설명 했 다 . 그 들 의 반응 은 대체로 핀테크 를 무시 하 는 편 이 었 다고 한다 . 그 들 스스로 규모 나 신용 을 가지 고 있 고 규제 기관 의 복잡 성 을 헤쳐 나가 는 경험 도 가지 고 있 다고 생각 했 다 . 그러나 2015 년 에 는 논조 가 바뀌 었 다 . 은행 들 은 초조 해 하 고 걱정 스러워했 다 . 올해 의 토론 은 다시 진화 했 다 . 맥 워터스 는 이렇게 말 했 다 . “ 다소 으스대 는 모습 이 었 다 . 사람 들 은 해결 방법 을 가지 고 있 다고 느끼 는 듯 했 다 . 함께 협력 하 기 로 했 고 더 이상 금융 서비스 의 위협 이 되 지 않 는다고 생각 하 는 듯 했 다 . 그러나 그 이상 의 것 이 분명히 있 다 . 지금 이 바로 금융 서비스 들 을 바로잡 을 수 있 는 기회 이 다 . ” 맥 워터스 는 핀테크 가 ‘ 무작위 폭력 적 행동 ’ 이 아니 라고 말 한다 . 많 은 회사 들 은 고객 들 이 불만 스러워 하 는 마찰 지점 에 초점 을 맞추 고 있 다고 말 한다 . 애플 페이 는 신용 카드 를 붕괴 시키 는 것 이 아니 라 그 들 이 가진 전문 성 내 에서 소비자 경험 에 초점 을 두 고 있 는 것 이 다 . 큰 회사 들 과 단편 적 인 스타트업 들 은 서로 협력 하 거나 , 서로 의 고객 이 되 거나 서로 인수 하 고 인수 되 고 있 다 . 패널 로 참석 한 두 스타트업 설립자 들 은 자신 들 이 눈 깜짝 할 사이 에 큰 회사 에 잡아먹힌 경험 에 대해 이야기 했 다 . 한편 뱅크 오브 아메리카 의 업무 최고 책임자 이 며 최고 기술 경영자 인 캐서린 베 산트 는 큰 회사 들 은 핀테크 회사 와 협력 하 거나 필요 한 경우 인수 하 거나 때로 는 경쟁 해야 한다고 말 했 다 . 전혀 무관 한 기술 이 금융 시장 에 미치 는 영향 핀테크 에 관한 대부분 의 관심 은 소비자 서비스 에서 관리 기관 에 이르 는 금융 활동 에 초점 을 두 고 있 다 . 그러나 궁극 적 으로 금융 산업 에 영향 을 주 게 될 더 큰 힘 이 작용 하 고 있 다 . 프런티어 전자 재단 의 책임자 이 며 클래리 넷 의 설립자 인 브래드 템플턴 은 전혀 관계 가 없 어 보이 는 기술 , 예 를 들 면 자율 주행 자동차 같 은 것 이 보험업 에 중요 한 영향 을 줄 수 있 다고 말 했 다 . 브래드 템플턴 은 이렇게 말 했 다 . “ 금융 산업 에서 사람 들 이 자동차 소매 금융 을 이용 하 지 않 는 대신 임대 를 하 게 된다면 자동차 할부 금융 산업 은 변화 를 겪 게 될 것 이 다 . 만약 자율 주행 자동차 의 도입 으로 사상자 가 1 / 3 으로 줄어들 게 되 면 회사 들 이 스스로 보험 을 운영 하 게 될 것 이 다 . ” 질병 조기 발견 기술 이 보험업자 들 에게 미치 는 영향 은 무엇 이 될까 ? 평균 수명 연장 이 금융 자문 과 은퇴 후 계획 에 주 는 영향 은 무엇 이 될까 ? 태양 에너지 가 미래 상품 시장 에 미치 는 영향 은 무엇 이 될까 ? 템플턴 은 또한 양자 컴퓨팅 에 대해서 도 언급 했 다 . 현재 의 금융 보안 정책 은 큰 숫자 의 암호 를 푸 는 것 이 매우 어렵 다는 아이디어 에 기초 를 두 고 있 다 . 이것 이 대부분 의 데이터 암호 가 운영 되 는 방식 이 다 . 그러나 엄청나 게 강력 한 양자 컴퓨터 ( 아직 은 존재 하 지 않 지만 ) 는 이러 한 보안 도구 를 간단 하 게 돌파 할 수 있 다 . 2026 년 을 위한 계획 은 무엇 인가 ? 핀테크 와 거대 금융 은 현재 좋 은 친구 관계 이 기 는 하지만 이것 이 현실 에 안주 할 이유 는 되 지 않 는다 . 기술 은 빠르 게 변화 되 고 있 고 오직 미래 에 초점 을 둔 자 들 만 이 살아남 을 수 있 다 . 템플턴 은 이렇게 말 했 다 . “ 만약 당신 이 내게 ‘ 여기 나 의 2016 년 도 의 계획 이 있 다 ’ 라고 한다면 , 나 는 당신 에게 ‘ 이것 은 매우 흥미 로운 계획 이 지만 내 가 당신 에게 해 줄 수 있 는 말 은 이것 은 잘못 되 었 다는 것 입니다 . 당신 은 2026 년 을 위한 계획 을 가지 고 있 어야 합니다 ’ 라고 말 할 것 이 다 . ” 이 말 은 이번 컨퍼런스 의 중심 적 인 주제 를 가장 잘 요약 한 말 일 것 이 다 . 2026 년 을 위한 계획 을 수립 할 때 잊 지 말 아야 할 것 은 선형 적 인 특성 을 넘 어서 사람 들 을 놀라 게 만드 는 이러 한 기술 의 기하급수 적 인 본질 이 다 . 큐 즈 쇼 에서 인간 을 이긴 후 5 년 이 지난 IBM 왓슨 2012 년 , IBM 이 만든 인공지능 소프트웨어 왓슨 은 전성기 를 맞 았 다 . 왓슨 은 2011 년 쇼 에서 최강 인간 챔피언 들 인 켄 제닝스 와 브래드 러 터 를 압도 적 인 차이 로 따돌리 면서 물리쳤 고 온 세상 은 이 에 경악 했 다 . 이 는 자연어 프로세싱 컴퓨터 의 수준 을 세상 에 알린 최조 의 사례 가 되 었 다 . IBM 왓슨 은 쇼 의 명성 과 합쳐져서 즉시 주류 아이콘 이 되 었 다 . 2012 년 말 , IBM 은 왓슨 의 최초 협력 사업 중 하나 를 발표 했 다 . 클리블랜드 클리닉 과 협력 하 여 왓슨 시스템 에게 의학 훈련 을 시키 도록 한 것 이 다 . 왓슨 을 이용 하 여 엄청난 양 의 데이터 를 합성 하 여 증거 에 기초 한 가설 들 을 생성 했 다 . 왓슨 시스템 은 의료진 과 학생 들 이 보다 정확 한 진단 과 더 나 은 환자 치료 계획 을 선택 할 수 있 도록 도와 주 었 다 . 그 당시 우리 는 ‘ 닥터 왓슨 페이징 ’ 이 라는 기사 를 썼 다 . 이 기사 에서 는 왓슨 을 의료 분야 에서 훈련 시키 려는 IBM 의 계획 과 이 기술 의 미래 에 대한 IBM 의 야심 에 관해 기술 했 다 . 이제 4 년 이 지나 왓슨 이 그 동안 무엇 을 했 는가 에 대해 살펴보 기 로 한다 . 닥터 왓슨 을 다시 한 번 페이징 하 기 로 한다 . IBM 왓슨 이 걸어온 먼 길 왓슨 은 보이 지 않 는 곳 에서 DeepQA 소프트웨어 의 도움 을 받 았 고 지금 도 받 고 있 다 . DeepQA 는 왓슨 으로 공급 되 는 콘텐츠 를 분석 하 고 추론 하 며 대답 하 는 복잡 한 소프트웨어 구조 를 가지 고 있 다 . DeepQA 는 질문 을 받아들인 후 먼저 질문 을 분석 하 고 , 분해 한다 , 분해 된 질문 들 은 ‘ 응답 자료 ’ 데이터베이스 를 검색 해 응답 후보 들 을 작성 한다 . 이 를 기반 으로 응답 을 구성 할 수 있 는 가설 들 이 작성 되 며 , 가설 들 은 필러 링 을 거쳐 데이터베이스 에서 확증 에 필요 한 자료 를 끌어낸 후 심층 적 인 확증 점수 를 도출 한다 . 가설 과 논리 를 통해 분석 된 자료 가 응답 을 하 여 여러 데이터 분석 레이어 를 거쳐 이루어진 다음 , 이 자료 들 은 융합 되 고 또 융합 되 고 종합 된 응답 은 ‘ 훈련 모델 ’ 을 통과 한 다음 다시 한 번 최종 결합 되 고 최상 의 응답 이 라는 순위 를 거쳐 마지막 으로 응답 한다 . 이 처럼 정답 을 내놓 으려고 노력 한다 . 이러 한 프로세스 는 방대 한 데이터베이스 와 정교 한 논리 회로 를 통해 빠른 속도 로 특정 한 답 을 찾아내 는 과정 을 갖 고 있 다 . 2012 년 에 이 시스템 은 80 페라 플롭스 / 초 컴퓨터 에서 운영 되 고 있 었 다 . 이 는 1 초 당 80 조 의 연산 을 하 는 컴퓨터 이 며 뉴욕 주 의 요크타운 하이츠 에 위치 하 고 있 고 서버 들 이 작 은 방 을 가득 채우 고 있 다 . IBM 은 왓슨 이 ‘ 기업 을 위한 강력 한 시리 ’ 로 만들 것 을 구상 하 고 있 으며 대체로 그렇게 되 고 있 다 . 현재 왓슨 은 기업 을 위한 인지 컴퓨팅 시장 , 또는 정확 이 말 하 면 ‘ 인지 비즈니스 를 위한 플랫 폼 ’ 을 만들 고 있 다 . 왓슨 이 만들 고 싶 은 것 은 정확히 말 해 플랫 폼 인 것 이 다 . 외로운 슈퍼컴퓨터 에서 팔방미인 플랫폼 으로 약속 한 대로 2012 년 의 왓슨 은 중요 한 업그레이드 를 거쳤 다 . 왓슨 의 크기 는 큰 침실 크기 에서 네 개 의 피자 박스 정도 로 줄어들 었 고 이제 는 클라우드 를 통해 태블릿 이나 스마트폰 으로 도 접근 가능 하 다 . 시스템 은 이전 에 비해 이제 는 28 개 종류 의 데이터 를 프로세싱 할 수 있 게 되 었 다 . 2013 년 IBM 은 왓슨 의 API 를 오픈 소스 로 공개 했 고 현재 는 IBM 블 루 믹스 를 제공 하 고 있 다 . 블루 믹스 는 제 3 자 개발자 들 이 왓슨 의 컴퓨팅 성능 을 이용 하 여 앱 을 개발 하 고 구동 할 수 있 는 클라우드 플랫 폼 이 다 . 하지만 왓슨 의 가장 큰 움직임 은 2014 년 10 억 달러 를 투자 하 여 ‘ IBM 왓슨 그룹 ’ 을 만든 것 이 다 . 왓슨 그룹 은 클라우드 기반 의 왓슨 기술 개발 과 상용 화 를 전담 하 는 새로운 사업 조직 이 다 . 2 , 000 명 의 직원 이 왓슨 에코 시스템 을 통해 파트너 회사 , 스타트업 등 과 의 협업 을 통해 인지 컴퓨팅 앱 을 개발 한다 . 이 는 왓슨 이 스타트업 모드 에서 나와 인지 컴퓨팅 을 주류 로 만들 겠 다는 티 핑 로 인트 가 되 었 다 . 왓슨 은 금융 고문 , 자동 화 된 고객 서비스 , 리서치 컴파일러 등 클라우드 기반 의 더 많 은 고객 서비스 와 솔루션 을 고객 들 에게 제공 하 게 되 었 다 . 왓슨 헬스 오늘날 보건 분야 에서 왓슨 의 활동 은 왓슨 헬스 라고 부르 는 새로운 부문 이 담당 하 고 있 다 . 2012 년 의 클리블랜드 클리닉 이후 수 많 은 의료 파트너십 이 추가 되 고 있 다 . 2014 년 에 열린 클리블랜드 클리닉 의료 혁신 회의 에서 IBM 은 종양학 연구자 들 에게 보다 개인 화 된 치료 방법 을 개발 하 기 위해 왓슨 과 연결 하 여 유전자 자료 와 의료 데이터 를 이용 할 수 있 게 하 겠 다고 발표 했 다 . 비즈니스 인사이더 기사 에서 왓슨 은 궁극 적 으로 종양학 자 들 이 “ 환자 의 종양 DNA 지문 을 업로드 하 게 하 고 어떤 유전자 들 이 변이 되 었 는지 를 연구 한다 . 왓슨 은 수천 종 의 돌연변이 를 살펴보 고 어떤 유전자 들 이 종양 을 일으켰 는지 를 확인 하 고 목표 에 따른 약 을 처방 하 게 될 것 ” 이 라고 말 했 다 . 그리고 실제로 도쿄 대학교 는 왓슨 은 이용 하 여 최근 백혈병 을 앓 고 있 는 60 세 환자 의 백혈병 의 종류 를 수백만 건 의 암 연구 논문 의 유전자 데이터 와 비교 하 여 진단 을 수정 했 다 . 상당히 놀라운 예 이 지만 의료 분야 에 이 같 은 일 이 널리 퍼지 기 에 는 아직 이르 다 . IBM 이 왓슨 을 두 배 로 확충 하 고 일부 에서 성공 을 거두 더라도 의료 분야 에서 실제로 적용 되 기 까지 는 시간 이 걸릴 것 이 다 . 우리 주위 를 보 면 핏 빗 , 가민 과 같 은 건강 과 피트 니스 를 위한 웨이 러블 센서 를 사용 하 는 사람 들 이 널리 퍼져 있 는 것 을 보 게 된다 . 대다수 사람 들 은 곤충 과 동물 들 의 이동 을 추적 하 기 위해 센서 를 사용 하 듯이 , 교량 이나 빌딩 의 구조 적 안정 성 을 모니터 하 기 위해서 도 센서 를 사용 한다는 사실 을 알 지 못한다 . 사물 인터넷 의 신속 한 발달 과 함께 앞 으로 10 년 이내 에 수백 억 개 의 센서 기기 들 이 인터넷 에 연결 될 계획 이 다 . 인터넷 에 연결 된 센서 기기 들 은 산업 플랜트 에서 건강 관리 에 이르 기 까지 삶 의 질 과 생산 성 을 개선 하 는 분야 에서 광범 하 게 사용 하 게 된다 . 이러 한 센서 기기 들 의 핵심 은 마이크로프로세서 , 메모리 , 유무 선 인터넷 인터페이스 , 배터리 또는 기타 에너지원 으로 이루어져 있 다 . 각각 의 애플리케이션 과 사물 인터넷 기기 들 은 설치 장소 , 주변 환경 , 구역 내 의 사람 의 행동 등 독특 한 상황 들 을 갖 게 된다 . 그리고 개별 기기 들 은 독특 한 상황 에서 관찰 하 고 적응 하 게 된다 . IBM 왓슨 은 먼 길 을 왔 다 . 하지만 의료 용 인공지능 은 퍼스널 컴퓨터 의 1970 년 대 와 같 다 . 인공지능 이 보건 분야 에 적용 되 려면 아직 시간 이 필요 하 다 . 데이터 품질 과 같 은 미국 보건 시스템 의 복잡 한 문제 들 또한 왓슨 을 저해 하 고 있 다 . 전자 의료 기록 들 은 종종 에러 로 가득 차 있 고 애초 에 병원 관리자 들 을 위하 여 디지털 화 된 것 이 기 때문 에 질병 치료 를 위한 데이터 탐색 목적 에 는 적합 하 지 않 는 경우 가 많 다 . 마지막 으로 특히 왓슨 의 대답 이 인간 의 생명 에 영향 을 주 게 되 는 의료 분야 에서 왓슨 을 훈련 하 고 가르치 는 것 은 반복 에 반복 을 거듭 하 며 , 의사 를 대신 할 수 있 는 진단 을 하 기 위해 수많 은 과정 을 거쳐야 한다 . 환자 에게 신속 한 대답 을 하 는 것 은 필요 하 지 않 다 . 왓슨 은 좋 은 의사 처럼 생각 하 는 방법 을 배워야 한다 . 즉 데이터 의 올바른 부분 을 찾아내 는 방법 , 증거 를 판별 하 는 방법 , 그리고 정확 한 추론 을 하 는 방법 을 배워야 하 는 것 이 다 . 한국 에서 는 길 병원 에서 왓슨 헬스 를 도입 하 였 다 . 왓슨 의 미래 는 ? 왓슨 이 발전 을 지속 하 기 위해서 는 인공지능 분야 의 최근 발전 을 따라 가 야 한다 . 2012 년 이래 의 가장 큰 변화 는 딥 러닝 의 부상 이 다 . 딥 러닝 은 주석 이 달린 거대 한 데이터 세트 를 이용 하 여 스스로 학습 하 는 인공지능 기술 이 다 . 사실 게임 분야 에서 의 왓슨 의 뒤 를 이 은 것 은 구글 딥 마인드 의 알파 고 딥 러닝 컴퓨터 프로그램 이 며 , 스스로 바둑 게임 을 학습 하 여 최고 의 인간 실력자 를 물리쳤 다 . 물론 IBM 도 딥 러닝 을 인식 하 고 있 고 작년 에 MIT 테크놀로지 리뷰 와 의 인터뷰 에서 딥 러닝 접근 방법 을 왓슨 에 통합 했 다고 말 했 다 . 오리지널 시스템 은 이미 자연어 이해 와 대 규모 데이터 세트 의 통계학 적 분석 을 약간 조합 한 것 이 다 . 딥 러닝 은 이것 의 완성도 를 높인다 . 랜 셀 서 폴리 테크닉 대학교 데이터 분석 및 응용 프로그램 연구소 소장 인 제임스 헨들러 는 이렇게 말 했 다 . " 왓슨 의 핵심 은 본질 적 으로 많 은 서로 다른 해법 을 가지 고 이 를 통합 하 여 결론 에 이르 는 것 이 다 . " 차세대 챗 봇 ( 사람 과 의 대화 를 통해 질문 에 알맞 은 답 이나 연관 정보 를 제공 하 는 인공지능 커뮤니케이션 소프트웨어 ) 과 가상 비서 의 진화 에 사용 될 막대 한 예산 과 구글 및 페이스북 과 같 은 거대 한 기술 기업 의 참여 로 인해 소비자 들 을 위한 자연어 시스템 이 강력 한 주류 가 되 는 것 은 단지 시간 문제 이 다 . 왓슨 의 차세대 컴퓨터 와 인간 이 함께 일 할 수 있 는 강력 한 도구 를 제공 하 려는 IBM 의 시도 이 다 . 그러나 때로 우리 는 우리 가 보 는 것 뒤 에 있 는 엄청난 노력 에 경의 를 표 하 는 것 을 잊어버린다 . 우리 는 늘 소프트웨어 의 발전 을 주목 하 고 있 고 더 나 은 모습 을 보여 주 기 를 고대 하 고 있 다 . 인공지능 , 외로움 의 실존 적 고뇌 에서 인간 을 자유 롭 게 하 다 인공지능 은 금융 에서 의학 에 이르 기 까지 산업 전반 을 깨뜨리 기 시작 했 다 . 가장 혁신 적 인 적용 에 는 아직 이르 지 못했 지만 실제 적 인 것 이 다 . 생각 하 는 기계 가 우리 삶 에 더욱 깊이 관여 할수록 , 인간 이 의식 한다는 것 이 무엇 을 의미 하 는 가 에 대한 정의 가 변화 한다는 것 을 염두 에 두 어야 한다 . 즉 살 고 죽 는 것 이 무엇 을 의미 하 는지 . 궁극 적 으로 그것 은 인간 이 아닌 인간 을 사랑 하 는 것 을 의미 한다 . 이러 한 질문 은 2013 과학 영화 에서 예술 적 으로 표현 되 었 다 . 영화 의 줄거리 는 지능 형 운영 체제 와 깊 은 사랑 에 빠진 한 남자 의 이야기 를 다룬다 . 이 운영 체계 인 사만다 는 그녀 의 개성 을 시어도어 에게 뽐내 는 데 개발 · 적응 하 도록 설계 되 었 다 . 사만다 는 사람 목소리 를 가지 고 꾸준 한 공감대 를 나눈다 . 사만다 의 심리 적 · 지적 능력 이 증가 함 에 따라 , 시어도어 와 사만다 의 사랑 또한 깊어진다 . 언뜻 보 기엔 따라잡 을 수 없 을 것 같 은 사만다 의 매우 빠른 지적 성장 은 우리 가 오늘날 딥 러닝 에서 보 는 발전 을 보여준다 . 딥 러닝 은 인간 두뇌 의 신피질 에 있 는 신경 세포 의 활동 을 모방 하 는 것 을 목표 로 하 는 기계 학습 의 강력 한 새로운 트렌드 이 다 . 딥 러닝 의 발전 은 전통 적 으로 어려움 을 겪 는 패턴 인식 , 자연 언어 처리 및 컴퓨터 비전 등 과 같 은 많 은 분야 에서 인간 이 컴퓨터 와 경쟁 하 는 것 을 가능 하 게 해왔 다 . 딥 러닝 의 묘미 는 이러 한 인공 신경 네트워크 가 스스로 를 훈련 하 여 인간 의 개입 없이 기술 을 향상 시키 도록 하 는 것 이 다 . 또한 인공지능 이 시각 및 언어 자동 화 작업 을 넘어서 도록 하 는 많 은 프로젝트 를 시도 하 고 있 다 . 비밀 인공지능 회사 Vacarious 는 컴퓨터 의 상상 력 을 가르치 는 데 힘쓰 고 있 으며 , 구글 은 그것 들 이 창조 적 으로 프로그래밍 하 는 중 이 다 . 사랑 하 고 사랑 받 는 문제 의 중심 이 되 는 의식 의 본질 에 대해 많 은 질문 을 제기 한다 . 자아 성찰 과 그 감정 을 보답 하 는 능력 이 부족 해 어떤 생명 이 없 는 물체 와 사랑 에 빠진다는 것 은 이해 하 기 어렵 다 . 그러나 사만다 는 인간 이 의식 하 는 모든 방법 으로 의식 을 표현 하 는 것 으로 묘사 된다 . 그녀 는 감정 , 기억 , 연속 적 감각 , 자기 반성 능력 , 이 모든 것 을 교감 하 기 위해 언어 를 사용 하 고 능력 을 지닌다 . 시어도어 가 어떻게 그녀 와 사랑 에 빠지 지 않 을 수 있 을까 ? 누군들 어떻게 그녀 와 사랑 에 빠지 지 않 을 수 있 을까 ? 심지어 는 여기 에 더욱 문제 가 되 는 질문 이 있 다 . 인공지능 이 의식 의 진정 한 내면 의 경험 을 가지 고 있 는 것 인지 아니 면 단순히 의식 의 환상 을 생성 하 다 도록 프로그램 된 것 인지 우리 는 어떻게 알 수 있 는가 ? 하지만 다시 , 또 다른 인간 이 우리 와 같이 의식 을 경험 하 는 것 인지 어떻게 알 수 있 는가 ? 특질 이 라고 알려진 자연 현상 의 주관 적 경험 을 어떻 게 가지 는가 에 대한 설명 은 의식 주제 중 가장 어려운 문제 로 신경 과학 에서 가장 어려운 숙제 중 의 하나 로 남 아 있 다 . 프린스턴 신경 과학자 마이클 가자니가 는 “ 당신 이 의식 이 있 는지 나 는 모르 고 , 내 가 의식 이 있 는지 당신 도 모른다 . 동일 한 사회 적 속성 이 인공지능 에 적용 될 수 있 다 . 지능 형 기계 와 인간 에 의해 경험 되 는 의식 사이 의 경계 는 우리 가 인정 하 고 싶 은 것 보다 더 불 분명 할 것 이 다 . 풀 러 신학 대학원 의 심리학자 이 자 UCLA 의 뇌 연구소 의 회원 인 워렌 브라운 은 “ 생물학 은 의식 을 구현 하 는 데 가장 자극 적 인 요소 이 다 . 그러나 의식 은 비 생물학 적 인 것 으로 구현 될지 도 모른다 ” 라고 한다 . 인공지능 은 사랑 을 어떻게 재정 의 할까 ? 우리 의 뇌 는 우리 의 모든 감정 , 기억 , 주관 적 경험 의 생물학 적 원천 이 다 . 이러 한 사실 에 근거 해서 , 이론 적 으로 많 은 전문가 들 은 우리 의 뇌 의 구조 와 기능 이 복제 된다면 , 우리 는 모든 경험 과 그 와 관련 한 모든 것 을 복제 할 수 있 게 될 것 이 라고 믿 는다 . 그것 은 또한 감정 과 주관 적 인 경험 을 복제 하 는 것 을 의미 한다 . 비 생물학 적 존재 가 사랑 할 수 없 다는 것 은 평가 절하 하 는 것 이 다 . 왜 의식 의 원천 이 그 타당 성 을 결정 해야 하나 ? 만약 경험 이 똑같이 느껴진다면 왜 사랑 이 란 감정 의 기능 적 근원 이 문제 가 되 는가 ? 저명 한 과학 소설 작가 아서 클라크 는 > 에서 두 가지 를 기술 했 다 . “ 우리 는 탄소 를 기반 으로 하 든지 실리콘 을 기반 으로 하 든지 간 에 는 근본 적 인 차이 가 없 다 . 우리 는 서로 적절 한 존중 으로 대우 해야 한다 . ” 개인 이 인공지능 에 대한 사랑 을 법 적 으로 그리고 사회 적 으로 선언 하 는 권리 에 대해 논쟁 을 시작 할 때 를 상상 할 수 있 다 . 사회 가 어떻게 시간 이 지남 에 따라 다른 형태 의 관계 를 더 수용 하 도록 진화 하 는지 를 고려 하 라 . 많 은 사회 에서 사랑 은 성별 , 신분 또는 인종 에 제한 받 지 않 는다 . 수년 내 로 사랑 은 또한 생물학 적 으로 제한 받 지 않 는다고 주장 할 수 있 다 . 무어 의 법칙 으로 제한 받 지 않 는다고 주장 할 수 있 다 . 무어 의 법칙 으로 구동 된 우리 의 기술 은 엄청난 속도 로 성장 하 고 있 다 . 지능 형 장치 가 우리 의 삶 에 더욱 깊이 들어오 고 있 다 . 미래 학자 레이 커즈와일 은 2029 까지 면 인간 수준 의 인공지능 을 갖 게 될 것 이 고 , 2040 년 대 에 는 인간 보다 수억 배 더 역량 을 갖추 게 될 것 이 라고 예측 했 다 . 많 은 사람 들 은 언젠가 우리 가 강력 한 시스템 과 융합 되 고 우리 자신 자체 가 인공 적 지성 이 될 수 있 다고 예측 한다 . 우리 의 존재 가 넓 게 는 비 생물학 적 으로 될 것 같 은 그러 한 세상 에서 , 결국 완전 한 비 생물학 적 존재 와 의 사랑 을 인정 하 는 것 은 불가피 하 다 . 왜 사랑 만 은 안 되 는가 ? 열정 과 강렬 한 형태 의 사랑 을 느낄 수 있 는 능력 은 인간 이 인류 의 한 종 으로서 지금 까지 발전 할 수 있 게 한 많 은 장점 중 의 하나 가 될 수 있 다 . 그것 은 출산 하 고 , 살아가 고 , 사랑 하 는 사람 을 살아가 도록 하 는 원동력 을 자극 한다 . 사랑 을 느낄 수 있 는 능력 을 갖 도록 인공지능 을 프로그래밍 하 는 것 은 우리 가 더 공감 할 수 있 는 인공지능 창조 를 가능 하 게 하 고 인공지능 의 종말 이 우리 는 두렵 게 하 는 것 을 피할 수 있 게 하 는 열쇠 가 될 수 있 다 . 우리 는 소통 하 고 문제 를 해결 하 는 등 의 우리 가 필요 로 하 는 많 은 것 을 수행 할 시스템 을 설계 한다 . 곧 우리 는 기술 을 사용 하 여 지적 · 물리 적 능력 을 포함 한 인간 의 조건 을 더욱 향상 시키 기 위한 목적 에 적용 하 게 될 수 도 있 다 . 그러나 우리 의 정서 적 필요 에 대해서 는 어떠 한가 ? 기술 은 우리 모두 가 갈망 하 는 사랑 을 얻 게 할 수 도 있 다 . 인간 의 존재 와 매력 , 그리고 그 의 사랑 을 진정 으로 이해 하 는 비 생물학 적 존재 를 개발 할 수 있 다면 , 우리 중 일부 는 그것 과 사랑 하 게 되 는 것 은 불가피 하 다 . 영혼 의 동반자 를 찾 는 대신 에 우리 는 그것 들 을 만들 수 있 다 . 지속 적 으로 복잡 한 관계 를 끝내 는 대신 에 우리 는 우리 가 추구 하 는 모든 교제 를 제공 하 는 알고리즘 을 설계 할 수 있 다 . 인공지능 은 궁극 적 으로 사랑 하 고 사랑 받 는 우리 모두 의 강렬 한 욕망 에 접근 할 수 있 도록 함 으로써 인간 을 외로움 의 실존 적 고뇌 에서 자유 롭 게 할 수 있 다 . 일 론 머스크 가 설립 한 인공지능 재단 , OpenAI 가 부상 한다 이제 로봇 이나 인공지능 에 관한 기술 을 누구 나 다 이용 할 수 있 는 오픈 소스 , 즉 기술 공개 가 시작 된다 . 이미 인공지능 의 대가 인 벤 고르 첼은 오픈 코크 재단 을 만들 어 인공지능 의 65 년 개발 기술 을 공유 하 도록 격려 하 고 있 다 . OpenAI 는 일 론 머스크 테슬라 최고 경영자 , 샘 알트만 와이 콤 비네 이터 대표 , 피터 틸 페이팔 창업자 , 레이드 호프먼 링크드 인 공동 창업자 등 실리콘밸리 의 유명 기업가 들 이 10 억 달러 를 투자 해 설립 한 비 영리 인공지능 재단 이 다 . OpenAI 는 일 론 머스크 와 알트만 이 공동 의장 을 맡 고 , 구글 의 기계 학습 출신 전문가 인 ‘ 일리야 서 츠 케버 ’ 가 연구 총괄 을 , 결제 기업 스트라이프 최고 기술 경영자 출신 그렉 브로크 만 이 기술 을 맡 고 있 다 . 이 회사 는 AI 기술 이 특정 자본 에 종속 되 지 않 고 기술 전 인류 의 이익 에 도움 이 되 는 방향 으로 인공지능 사업 을 추진 하 는 것 을 목표 로 하 고 있 다 . 일 론 머스크 가 자금 을 지원 하 고 있 는 OpenAI 에서 는 물류 로봇 에게 헤 드레 가사 일 을 가르치 고 있 다 . 일 론 머스크 와 실리콘밸리 인사 들 이 지원 하 는 비밀 스러운 인공지능 비 영리 단체 에서 창고 일 을 돕 도록 만들 어 진 로봇 들 이 점차 유용 한 가사 일 을 하 는 방법 을 배우 고 있 다 . 기초 인공지능 연구 와 안전 한 AI 기술 개발 을 위해 만들 어 진 OpenAI 연구 진 들 은 여러 번 의 시행착오 를 거쳐 새로운 기능 을 스스로 배울 수 있 는 로봇 개발 을 추진 하 고 있 다 . 로봇 에게 새로운 가능 성 을 주 고자 하 는 이러 한 노력 은 하드웨어 부분 의 발달 보다 는 소프트웨어 와 머신 러닝 분야 의 혁신 을 반영 하 고 있 다 . 페치 로보 틱 스 는 창고 물류 를 위해 빌딩 내 작업자 를 따라다니 며 필요 한 품목 들 을 바구 니 안 에 떨어뜨리 는 등 의 업무 를 수행 하 는 다양 한 로봇 을 제작 한다 . OpenAI 는 이동용 모바일 베이스 와 3 D 센서 , 2 D 레이저 스캐너 , 7 자유도 의 로봇 팔 등 을 갖추 고 있 는 로봇 을 이용 한다 . 강화 학습 을 통해 페치 로보 틱 스 의 로봇 은 집안일 을 돕 는 방법 을 배우 게 된다 . 지난 4 월 에 OpenAI 는 로봇 학습 분야 전문가 인 UC 버클리 의 피터 애빌 교수 를 영입 했 다 . 애빌 교수 는 로봇 에게 프로그램 하 기 에 는 몹시 어려운 수건 을 접 거나 냉장고 에서 물건 을 찾 거나 하 는 새로운 기술 을 얻 기 위해 심화 강화 학습 이 라고 하 는 머신 러닝 방법 을 적용 하 는 방법 을 적용 하 는 방법 을 보여 주 었 다 . 영국 에 있 는 구글 의 인공지능 개발 자회사 인 구글 딥 마인드 는 이러 한 기술 을 이용 하 여 컴퓨터 게임 을 초인 수준 으로 플레이 하 는 컴퓨터 를 만들 었 다 . 애빌 교수 의 로봇 연구 팀 은 센서 의 인풋 을 받 아 물리 적 움직임 을 통제 하 는 신경망 기술 을 적용 해 로봇 이 스스로 다양 한 피라미 터 값 을 조정 할 수 있 도록 할 계획 이 다 . 로봇 은 특정 한 물건 을 들 수 있 는 방법 을 배우 기 위해 수천 가지 의 그립 을 시도 하 게 될 것 이 다 . 임 베리 얼 칼리지 의 강화 학습 전문가 인 마크 데 이제 놀스 교수 는 이렇게 말 했 다 . " 만약 이러 한 목표 가 달성 된다면 경제 적 , 산업 적 인 이익 이 있 다 . 로봇 청소 가 룸바 가 마루 를 청소 하 는 것 만 이 아니 라 접시 를 씻 고 셔츠 를 다립 질 하 여 창문 을 청소 하 고 아침 을 준비 한다고 상상 해 보 라 . " 데 이젠 로스 교수 는 시판 되 고 있 는 로봇 을 이용 하 면 원가 를 낮출 수 있 다고 말 한다 . " 현재 소프트웨어 는 병목 현상 이 되 고 있 다 . 그러나 이 와 독립 적 으로 더 나 은 하드웨어 는 상당 한 개선 을 이룰 수 있 다 . 연구원 들 이 지금 연구 하 고 있 는 콘셉트 는 부드러운 기계손 과 원숭이 의 발 을 닮 은 탄력 적 인 발 이 다 . " 일본 회사 인 화 낙과 같 은 일부 제조 업체 들 도 자사 산업 용 로봇 에 머신 러닝 기술 을 적용 해 , 익 술 하 지 않 은 물체 를 쥐 는 것 과 같 은 새로운 작업 을 스스로 습득 할 수 있 는 기술 을 연구 하 고 있 다 . 여러 로봇 을 동시 에 작업 시키 면 훈련 시간 은 줄어든다 . 구글 의 로봇 연구 진 은 이 와 비슷 한 학습 기술 을 테스트 하 고 있 다 . 네덜란드 델프트 대학 의 로봇 학습 전문가 인 젠스 코버 교수 는 " 수작업 으로 프로그래밍 을 하 는 것 에서 벗어나 로봇 스스로 자율 적 으로 학습 할 수 있 도록 하 는 게 미래 로봇 공학 기술 의 핵심 적 인 요소 " 라고 지적 했 다 . 페치 로보 틱 스 에서 만든 로봇 들 은 여러 공장 과 물류 산업 에서 쓰이 겠 지만 집안일 을 도와 주 는 헬퍼 로봇 은 아직 공상 과학 수준 에 머물 고 있 다 . 복잡 한 집안 환경 에서 접시 를 닦 거나 세탁물 을 접 는 등 의 간단 해 보이 는 일 도 기계 에 는 엄청나 게 어려운 일 이 다 . 전통 적 인 방식 으로 프로그램 된 로봇 이 라면 낯선 물건 이나 가벼운 조명 의 변화 에 도 쉽 게 당황 하 게 된다 . OpenAI 는 페치 로보 틱 스 에서 만든 로봇 으로 연구 한다는 사실 을 확인 해 주 었 지만 추가 적 인 내용 은 발표 하 디 않 았 다 . 페치 로보 틱 스 의 CEO 인 멜로니 와이즈 는 인터뷰 를 거절 했 다 . OpenAI 는 로봇 이 Reddit 처럼 말 하 도록 훈련 시킨다 인공지능 오픈 소스 는 레딧 ( 소셜 뉴스 웹 사이트 ) 의 방대 한 콘텐츠 를 새로운 기계 학습 프로그램 가이드 로 사용 하 려고 한다 . MIT 기술 보고서 에 따르 면 OpenAI 는 딥 러닝 시스템 을 더 많 은 데이터 로 더 신속 하 게 훈련 시키 기 위한 목적 으로 , 새로운 DGX - 1 슈퍼 컴퓨터 를 사용 할 수 있 도록 엔 비디아 ( 그래픽 카드 , 멀 디미디어 솔루션 제조 사오 ) 와 파트너 를 맺 었 다 . 그렇게 함 으로써 레딧 을 사용 하 여 로봇 의 남용 을 예방 하 려는 것 이 다 . " 우리 가 개발 하 는 모델 이 더 잘 기능 할 수 있 도록 하 기 위한 매우 쉬운 한 가지 방법 은 산출 범위 를 높이 는 것 이 다 . " OpenAI 연구 과학자 안드레 카파 시 는 보도 자료 에서 다음 과 같이 언급 했 다 . " 지금 부터 시작 해서 우리 가 훈련 을 계속 이어 간다면 - 예 를 들 면 레딧 과 입 으로 집 접 대화 하 는 것 - 사람 들 의 수년 간 의 대화 전체 를 레딧 에게 훈련 시킬 수 있 다 . 궁극 적 으로 우리 는 사람 이 서로 대화 하 는 것 처럼 레딧 이 컴퓨터 에 말 하 도록 사용 할 것 이 다 . " 이러 한 연구 는 아직 초기 단계 이나 , 거의 무한 한 기초 자료 와 함께 레딧 을 사용 하 는 것 은 기계 학습 프로그램 을 훈련 시키 는 방법 중 하나 가 될 수 있 다 . 언어 외 에 도 OpenAI 는 " 로봇 이 실험 이 실험 을 통해 설거지 를 하 도록 훈련 하 고 , 다양 한 종류 의 컴퓨터 게임 을 학습 할 수 있 는 알고리즘 을 세우 는 것 " 을 모색 하 고 있 다 . 그러나 다시 레딧 으로 돌아가 서 또 한편 으로 는 사회 적 플랫 폼 을 사용 하 는 것 이 타당 하 다 . 만약 그것 이 대화 하 는 톤 이 라면 , 레딧 은 그 문제 를 완전히 해결 하 게 된다 . 비록 사용 자 당사자 들 은 인정 하 기 어려울지 라도 , 다양 하 고 풍부 한 자료 를 아우르 기 에 는 충분 한 커뮤니티 다 . 그러나 레딧 은 페이스북 과 는 달리 좀 이상 한 사람 , 즉흥 적 인 사람 , 그리고 유기 적 인 사람 을 포착 하 는 특성 이 있 다 . 로봇 은 고드윈 의 법칙 을 채택 할 것 인가 ? 그것 은 무작위 로 " 웃기 는 소리 하 고 있 네 " 나 " 긴장 되 죽 겠 다 " 와 같 은 말 을 중간 에 내뱉 을 수 있 을까 ? 또한 로봇 이 잘못 된 테러 용의자 를 잡 을 것 인가 ? 그 들 은 마이크 로 소프트 의 인종 차별 주 의 인공지능 로봇 을 따를 것 인가 ? 아니면 히틀러 복제물 로 돌아설 것 인가 ? 오직 시간 이 말 해 줄 것 이 다 . 인공지능 이 바꾸 는 세상 의 모습 딥 마인드 인공지능 이 구글 데이터 센터 냉각 비용 을 절감 하 다 딥 러닝 인공지능 은 지능 형 드론 , 유전자 배열 , 바둑 의 전략 학습 등 에 사용 되 었 다 . 이제 구글 은 딥 마인드 알고리즘 을 기반 으로 온도 와 전력 데이터 를 실시간 으로 반영 해 팬 , 냉각 시스템 , 창문 등 약 120 개 의 변수 를 조정 하 여 냉각 비용 을 대폭 절감 시킬 수 있 는 적응 형 시스템 을 개발 했 다고 설명 했 다 . 전 세계 에 있 는 구글 데이터 센터 는 구글 검색 과 G 메일 , 유튜브 같 은 구글 내 다양 한 서비스 를 지원 하 는 역할 을 한다 . 데이터 센터 를 가동 시키 는 것 은 엄청난 양 의 전력 을 소모 한다 . 구글 은 서버 시스템 과 냉각 시스템 의 에너지원 을 보다 효율 적 으로 만들 고 가능 한 한 청정에너지 를 사용 하 고자 노력 해 왔 다 . 예 를 들 어 데이터 센터 에 사용 하 는 서버 를 고 효율 모델 로 대체 하 거나 신재 생 에너지 로 전략 을 조달 하 는 등 다방면 으로 노력 을 기울여 왔 다 . 특히 산업 규모 의 냉각 시스템 을 효율 적 으로 가동 한다는 것 은 매우 어렵 고 장비 와 환경 , 직원 사이 의 복잡 한 상호 작용 을 가져오 게 된다 . 데이터 센터 의 품질 을 말 할 때 냉각 효율 은 상당히 중요 하 다 . 많 은 열 을 발생 시키 는 데이터 센터 를 적절 하 게 냉각 시키 는 건 데이터 안전 성 을 보장 하 는 중요 한 요소 가 된다 . 데이터 센터 냉각 에 필요 한 에너지 는 데이터 센터 에서 사용 하 는 에너지 의 상당 부분 을 차지 한다 . 하지만 데이터 센터 냉각 시스템 은 데이터 센터 를 구상 하 는 기기 가 너무 복잡 한 데 다 비성 형 적 인 상호 영향 을 주 는 탓 에 인간 의 직관 으로 는 적용 하 기 어렵 다는 특성 이 있 다 . 구글 은 데이터 센터 냉각 효율 을 높이 기 위해 딥 마인드 를 투입 시켰 고 그 결과 냉각 시스템 전력 소비 를 대폭 줄이 는 데 성공 했 다 . 효율 성 은 전체 빌딩 의 에너지 사용량 대비 IT 부서 의 에너지 사용량 의 비율 로 측정 된다 . 이 를 전원 사용 효과 라고 한다 . 딥 마인드 는 엔지니어 수천 명 이 수집 한 데이터 센터 내 온도 와 전력 , 냉각 펌프 냉각수 의 유속 등 다양 한 데이터 를 딥 러닝 으로 분석 하 여 에너지 효율 을 높이 는 프레임워크 를 만들 었 다 . 그 결과 냉각 시스템 소비 전력 을 일정 하 게 40 % 줄이 는 데 성공 했 다고 한다 . 이 는 에너지 지표 인 PUE 로 15 % 개선 에 해당 한다 . 그리고 이 수치 는 데이터 센터 가 달성 한 가장 낮 은 PUE 이 다 . 구글 은 복잡 한 변화 속 에서 최적 의 조건 을 찾 는 머신 러닝 기법 의 범용 성 을 이용 하 여 앞 으로 데이터 센터 내 의 다른 부분 에 대한 효율 화 도 같이 진행 할 예정 이 다 . 구글 은 이 시스템 을 연말 까지 세계 전체 데이터 센터 에 적용 키로 했으며 대 규모 산업 시설 이나 데이터 센터 에 도 이 기술 이 적용 되 어 에너지 소비 와 환경 발자국 을 줄일 수 있 도록 이 시스템 에 관한 정보 를 공개 할 예정 이 다 . 무인 전투기 알파 , 공군 베테랑 조종사 를 이기 다 유전 퍼지 구조 소프트웨어 는 무인 전투기 운영 에 관해 인간 보다 250 배 더 빠르 게 계산 할 수 있 다 . 퇴역 공군 대령 진 리 가 비행 시뮬레이터 에서 미 공군 과 신시내티 대학교 에서 개발 한 인공지능 기술 과 공중전 시뮬레이션 을 벌이 고 있 다 . 미 공군 은 최근 오하 이 오 주 데이튼 에 있 는 미 공군 연구소 에서 35 달러 짜리 라즈베리 파이 컴퓨터 에서 운용 되 는 알파 라는 이름 의 인공지능 을 이용 하 여 퇴역 공군 대령 이 며 최고 의 공중전 교란 인 진 리 와 의 공중 전투 시뮬레이션 에서 완승 을 거두 었 다 . 이 대결 은 공중전 시뮬레이터 를 이용 하 였 다 . 예비역 대령 인 리 는 그동안 수천 명 의 공군 조종사 들 을 훈련 시켰으며 , 80 년 대 부터 공중 전투 시뮬레이션 에서 인공지능 과 상대 해 왔 다 . 하지만 지난해 10 월 이후 치러진 수차례 대결 에서 그 는 알파 를 한 번 도 이기 지 못했 다 . 리 교관 은 “ 지금 까지 본 AI 중 가장 공격 적 이 고 기민 하 며 정확 하 다 ” 며 놀라움 을 드러냈 다 . “ 알파 가 뭔가 를 알아채 고 그것 에 반응 하 는 방식 에 놀랐 다 . 알파 는 내 의도 를 알아차리 고 내 가 비행 에 변화 를 주 고 미사일 을 발사 하 려는 순간 즉시 대응 하 는 것 같 았 다 . 알파 는 공격 과 방어 사이 를 적시 에 오가 면서 행동 을 취했 다 . ” 알파 의 비밀 은 무엇 인가 ? 권위 있 는 국방 저널 에서 공개 된 논문 에 의하 면 알파 의 비밀 은 시뮬레이션 공중전 을 위해 맞춤 형 으로 설계 된 ‘ 유전 적 퍼지 ’ 알고리즘 이 다 . 이 논문 의 연구 는 미 공군 과 신 새내 티 대학교 연구 진 에 의해 주도 되 었 다 . 미국 신시내티 대학교 의 공학 / 응용 과 학부 의 2015 년 박사 과정 졸업 생 이 자 사이버네틱스 의 창업자 닉 어니스트 와 진 리 중령 을 공군 공중전 전문가 들 에 의해 개발 되 었 으며 표준 소비자 용 PC 에서 운영 된다 . 오늘날 전투기 들 은 1 만 2 , 000 미터 이상 의 상공 에서 시속 1 , 500 마일 이상 으로 비행 하 며 전투 를 벌인다 . 실수 의 대가 는 매우 크 다 . 연 구진 은 마이크 로 초 를 다투 는 문제 이 지만 평균 적 인 인간 의 시각 반응 시간 은 0 . 15 초 에서 0 . 30 초 정도 이 며 , 그리고 최적 의 계획 을 생각 하 고 이 를 아군 과 협력 하 기 위해서 는 더 많 은 시간 이 필요 하 다고 말 했 다 . 사실 알파 는 인간 보다 250 배 더 빨리 반응 한다고 연 구진 들 은 이야기 한다 . 그러나 알파 의 미래 역환 은 완전 자동 전투 에 그치 지 않 게 될 것 이 다 . 미 공군 연구소 팀 에 의하 면 알파 는 먼저 무인 전투기 에 테스트 될 것 이 다 . 알파 는 1 밀리 세컨드 내 에 데이터 를 조직 하 고 전투 시나리오 에 대한 완전 한 매핑 을 만들 어 내 게 된다 . 공군 연구소 는 인공지능 무인 전투기 를 유인 전투기 와 팀 을 이루 는 인공지능 편대장 호위 조종사 가 될 수 있 을 것 이 라고 보 고 있 다 . 신속 하 게 정확 한 전략 을 짜 고 비행 편대 와 공조 할 수 있 는 능력 을 갖췄 기 때문 이 다 . 알파 의 최종 목표 는 인공지능 ‘ 편대장 ’ 이 다 . 연 구진 은 알파 가 스스로 무인 비행 편대 를 이끌 며 지시 를 내리 고 전략 을 수행 할 수 있 도록 만들 계획 이 다 . 인공지능 무인 전투기 는 앞 으로 상황 인식 , 반응 결정 , 전략 선택 , 무기 운용 등 의 전투 관리 시스템 을 갖추 게 될 것 이 며 , 동시 에 수십 개 의 미사일 을 회피 하 고 여러 개 의 목표물 에 정확 한 공격 을 가하 며 편 대원 들 의 작전 을 조정 하 고 여러 개 의 목표물 에 정확 한 공격 을 가하 며 편 대원 들 의 작전 을 조성 하 고 적 의 전략 과 전투 능력 을 관찰 하 여 학습 하 고 기록 한다 . 연 구진 들 은 알파 설계 에 퍼지 논리 알고리즘 의 특수 형 인 유전 적 퍼지 구조 를 적용 했 다 . 유전 적 퍼지 구조 에 관해서 는 신시내티 대학교 의 항공학 교수 인 켈리 코헨 이 국방 저널 에 실린 또 다른 공개 논물 을 통해 설명 하 고 있 다 . “ 유전 적 퍼지 구조 는 높 은 성과 를 나타냈 다 . 그리고 4 , 5 가지 인풋 에 관한 문제 들 은 손쉽 게 해결 할 수 있 다 . 그러나 100 개 정도 의 인풋 이 된다면 지구 상 의 어느 컴퓨터 도 이 를 쉽 게 풀 지 못할 것 이 다 . 대부분 의 인공지능 프로그래밍 은 숫자 기반 통제 를 사용 하 며 운영 을 위해 매우 정확 한 매개변수 를 제공 한다 . 이 와 대조 적 으로 알파 인공지능 알고리즘 은 언어 를 기반 으로 하 며 if / then 시나리오 와 규칙 을 이용 하 여 수백 에서 수천 가지 변수 를 포함 할 수 있 다 . 언어 기반 통제 또는 퍼지 논리 는 적합 성 을 인증 받 을 수 있 다 . 인간 논리 를 모방 한다는 면 에서 무인 전투기 는 IBM 딥 블루 와 카스파로프 의 체스 대결 또는 알 파고 와 바둑 기사 와 의 대결 과 같 다고 생각 한다 . “ 인공지능 이 쓴 최초 의 단편 영화 대본 놀랍 게 도 인간 을 대신 하 는 멋진 엔터 테 인 먼 트 영역 의 인공지능 대체 기능 시작 이 다 . “ 대량 실업 의 미래 에 , 젊 은 사람 들 은 피 를 팔 도록 강요 받 고 있 습니다 . ” 이것 은 올해 공상 과학 영화제 ‘ 사이 파이 런던 ’ 챌린지 에 출품 한 단편 영화 의 오프닝 라인 이 다 . 어둡 고 수수께끼 같 고 , 현대 적 인 이야기 , 이것 은 컴퓨터 가 쓴 영화 재본 이 다 . 사실 영화 의 전체 시나리오 를 쓴 것 은 다름 아닌 공상 과학 시나리오 를 입력 해 훈련 받 은 신경 회로망 이 다 . 소프트웨어 가 시나리오 를 완료 하 면 , 그것 을 사람 들 이 실제로 볼 수 있 는 뭔가 로 만드 는 것 은 감독 과 배우 의 몫 이 었 다 . 그 들 은 이 일 을 훌륭히 해냈 다 . 영화 은 이 대회 에서 톱 10 의 자리 를 차지 했 지만 , 이 인공지능 은 뿐 만 아니 라 관객 투표 에서 스스로 에게 수천 표 를 투표 하 기 도 했 다 . 인간 과 어깨 를 나란히 한 역사 적 인 시상식 인터뷰 에서 인공지능 은 “ 나 는 그 들 이 마음 을 열 때 그 들 의 깃털 을 볼 수 있 다고 생각 합니다 ” 라고 하 면서 처음 으로 자신 의 이름 을 공개 했 다 . “ 나 는 벤자민 입니다 . ” 이 영화 의 각본 은 모두 벤자민 이 섰 지만 , 창의력 은 뉴욕 대학교 대학원 에서 통신 및 기술 을 공부 하 는 프로그래머 로 로스 굿윈 으로부터 나왔 다 . 그 는 계산 창작 , 즉 인공지능 을 이용 한 시 , 산문 , 그리고 , 각본 쓰 기 에 빠져 있 다 . 알고리즘 이 일부 뉴스 기사 초안 을 쓴다는 이야기 를 들 어 보 았 을지 모르 지만 , 이 는 대부분 스포츠 또는 금융 통계 에 대한 일률 적 인 요약 일 뿐 이 었 다 . 그런데 인공지능 작가 들 이 긴장 을 풀 고 글 을 쓰 는 또 다른 분야 가 있 다 . 예 를 들 어 , 나노 젠 모 는 매년 프로그래머 들 이 소설 을 쓰 는 컴퓨터 프로그램 을 만드 는 행사 다 . 작년 에 는 500 개 의 소설 이 매우 다양 한 주제 로 창작 되 었 다 . 이 맥락 에서 굿윈 은 계산 창작 을 다음 단계 로 끌어올리 려고 한다 . 굿윈 은 미디엄 에 정치 연설 작가 에서 신경 네트워크 의 작가 로 전환 환 자신 의 이야기 를 올렸 다 . 그 는 소프트웨어 에게 시 , 산문 , 사전 , 공상 과학 소설 , 노암 촘스키 의 작품 전체 를 훈련 시켰 다 . 그 중 한 소프트웨어 는 시 적 이미지 캡션 을 쓰 고 구글 의 딥 드림 알고리즘 이 만든 멋진 시각 예술 에 제목 을 달 아 준다 . 굿윈 이 만든 최신 알고리즘 벤자민 은 뉴욕 대학교 의 고 성능 컴퓨팅 연구실 의 매우 강력 한 컴퓨터 에서 실행 되 는 중 단기 기억 신경 네트워크 다 . 중 단기 기억 신경 네트워크 는 알고리즘 작성 에 사용 되 는 다른 소프트웨어 기술 에 비해 긴 분량 의 텍스트 를 처리 할 수 있 다 . ( 입력 된 정보 중 에 임의 의 문장 을 연결 시키 는 것 이 아니 다 . ) 인공지능 - 쓰 기 - 시나리오 - 21 벤자민 이 라는 인공지능 이 소설 을 쓰 는 시스템 을 이용 하 여 굿윈 은 온라인 으로 찾 은 수십 편 의 영화 나 드라마 공상 과학 영화 대본 을 학습 했 다 . 여기 에 는 X 파일 , 스타트렉 , 그리고 퓨처라마 등 오래 된 작품 들 목록 전체 가 포함 됐 다 . 엄격히 공상 과학 작품 만 인공지능 이 었 기 에 다음 과 같 은 문장 을 사용 하 길 좋 아 한다 . “ 아니 , 난 그게 뭔지 모르 겠 어요 , 잘 모르 겠 어요 굿윈 에 따르 면 이것 은 공상 과학 주인공 들 이 얼마나 자주 익숙 하 지 않 은 상황 을 파악 하 려 하 는지 말 해 준다 . 의 감독 오스카 샤프 는 “ 벤자민 은 일종 의 거울 이 다 . 수많 은 것 을 거기 에 반사 시켜 그 모든 것 들 을 설명 할 수 있 는 일종 의 평균 적 인 것 을 만들 어 낸다 ” 라고 말 한다 . “ 예술 은 종종 이러 한 일 들 을 하 기 때문 에 매우 유용 한 도구 인 듯 하 다 . 또한 항상 독창 적 인 것 을 만들 기 를 바라 는 사람 이 라면 독창 적 이 지 않 은 게 무엇 인지 알 수 있 는 방법 이 될 수 있 다 . ” 굿윈 은 벤자민 에게 경연 에서 제공 된 프롬프트 ( 운영 체제 에서 사용 자 에게 보내 지 는 메시지 ) 를 주 어 시나리오 를 쓰 게 했 다 . 최종 스크립트 를 편집 하 고 무 의미 한 대화 에 신비 한 메시지 까지 , 해석 불 가능 한 부분 을 해석 하 는 것 은 감독 샤프 와 배우 와 스태프 의 몫 이 었 다 . 시나리오 에서 실리콘밸리 의 토모 스 미들디치 라는 인물 은 “ 입 에서 눈 을 빼낸다 ” 라는 프롬프트 를 받 고 안구 를 토해낸다 . 나중 에 는 “ 카운터 에 앉 아 카메라 를 끌어당겨 등 위 로 올려 놓 고 쳐다본다 ” 라는 프롬프트 를 받 고 카메라 를 붙잡 고 들여다본다 . 이상 하 게 도 최종 작품 은 불가항력 적 으로 재미있 다 . 그렇 다면 시나리오 작가 들 은 더 이상 필요 없 게 될 것 인가 ? 우리 는 곧 “ 피 를 팔 야야 만 할 ‘ 것 인가 ? 아마 아닐 것 이 다 . 오히려 은 인간 의 손길 이 아직 얼마나 필수 불가결 한지 를 보여준다 . 배우 와 스태프 가 있 기 때문 에 영화 를 볼 만 한 것 이 다 . 그러나 어쨌든 이것 은 매혹 적 인 새로운 파트너십 이 다 . " 컴퓨터 에게 시나리오 쓰 는 것 을 가르칠 때 , 컴퓨터 는 인간 을 대체 하 지 않 는다 . 그것 은 마치 피아노 가 피아니스트 를 대체 하 지 않 는 것 과 같 다 " 고 굿윈 을 말 한다 . " 컴퓨터 는 우리 의 펜 이 되 고 , 우리 는 작가 이상 이 된다 . 우리 는 작가 의 작가 가 된다 . ” 이 모든 것 은 인간 과 기술 의 지속 적 인 협력 을 의미 한다 . 한쪽 이 다른 한쪽 에게 어떻게 생명 을 불어넣 느냐 하 는 점 때문 에 나 는 이 을 지금 까지 인공지능 이 쓴 소설 가운데 가장 좋 아 한다 . 벤자민 은 그 후 영화 시놉시스 를 만드 는 일 도 시작 했 다 . 바로 아래 의 시놉시스 가 그것 이 다 . 빈티지 X 파일 같 은 느낌 이 드 는 , 뜻 모를 제목 의 영화 다 . 영화 의 시놉시스 고도 로 진보 된 폭력 적 인 이방인 이 자신 의 부모 와 함께 캘리포니아 의 작 은 마을 에 도착 한다 . 이 들 은 모두 숲 에서 새로운 삶 을 시작 하 려고 준비 하 고 있 다 . 그 들 은 동네 의 농부 와 이상 한 사람 이 다 . 부부 는 집 에 연애 편지 를 받 고 아내 는 감옥 에 보내 진다 . 부부 는 세계 에서 자신 의 자리 를 찾 기 위해 노력 하 고 있 다 . 인공지능 의 실현 가능 성 은 이미 가까이 와 있 다 우리 는 지난 수십 년 동안 인공지능 이 세상 을 지배 하 게 될 것 이 라는 예측 을 들어왔 다 . 1957 년 허버트 A . 사이먼 은 10 년 이내 에 컴퓨터 가 세계 체스 챔피언 이 될 것 이 라고 예측 했 다 . 이 예언 은 1996 년 에 이르 러서야 이루 어 졌 다 . 1970 년 마빈 민스키 는 “ 앞 으로 3 년 에서 8 년 이내 에 평균 적 인 인간 지능 과 같 은 지성 을 가진 기계 가 등장 할 것 ” 이 라고 예측 했 지만 이 는 아직 SF 의 영역 에 있 다 . 인공 지능 의 선구자 들 은 타이밍 을 맞추 지 못했 지만 그 들 이 틀린 것 은 아니 다 . 인공지능 은 다가오 고 있 다 . 인공지능 은 TV 속 으로 , 자동차 속 으로 들어오 고 있 다 . 인공지능 은 우리 의 친구 가 되 고 개인 비서 가 될 것 이 다 . 그리고 우리 의 주치의 가 될 것 이 다 . 지난 3 년 동안 인공지능 분야 에서 는 그 이전 30 년 동안 보다 더 많 은 진전 이 있 었 다 . 애플 과 같 은 기술 선도 기업 들 도 인공지능 에 힘 을 더 하 는 기술 인 머신 러닝 의 급속 한 발전 에 허 를 찔렸 다 . 최근 세계 개발자 컨퍼런스 에서 애플 은 이미 경쟁자 인 구글 과 아마존 이 그랬 던 것 처럼 자사 의 인공지능 시스템 을 독립 개발자 들 에게 공개 했 다 . 애플 이 한 발 늦 은 것 이 다 . 과거 의 인공지능 은 데이터 분석 하 기 위해 무 차별 대입 공격 컴퓨팅 방법 을 사용 했 지만 현재 는 인간 과 비슷 한 방법 을 사용 한다 . 프로그래머 들 은 인공지능 에게 의사 결정 나무 와 알고리즘 을 공급 한다 . 틱 택 도 를 할 수 있 는 기계 를 만든다고 생각 해 보 자 , 기계 에게 어떻게 움직이 는가 에 관한 특정 한 규칙 을 주 고 지켜보 는 것 이 다 . 이것 이 1997 년 IBM 의 딥 블 루 컴퓨터 가 체스 세계 챔피언 이 었 던 개리 카스파로프 를 물리친 방법 이 다 . 슈퍼컴퓨터 가 모든 가능 한 움직임 을 카스파로프 보다 더 빨리 계산 해 낸 것 이 다 . 오늘날 의 인공지능 은 이전 의 게임 사례 를 주 고 이러 한 사례 를 통해 배우 도록 하 는 머신 러닝 을 사용 한다 . 컴퓨터 는 무엇 을 배울지 어떻게 배울지 에 대해 학습 하 고 이 를 스스로 결정 한다 . 나아가 새로운 인공지능 은 인간 의 마음 을 모델링 하 여 인간 의 학습 과정 과 유사 한 기술 을 사용 한다 . 예전 에 는 손 으로 쓴 글씨 를 인식 하 게 하 기 위해 수백만 줄 의 코드 를 필요 로 했 지만 이제 수백 줄 의 코드 만 으로 도 가능 하 다 . 필요 한 것 은 컴퓨터 가 스스로 학습 할 수 있 는 다수 의 사례 이 다 . 새로운 프로그래밍 기술 은 인간 의 뇌 를 모델 로 한 신경 네트워크 를 이용 한다 . 정보 는 레이어 로 처리 되 며 각 레이어 사이 의 연결 이 학습 내용 을 강화 한다 . 이러 한 방식 을 딥 러닝 이 라고 부른다 . 딥 러닝 은 컴퓨터 가 여러 데이터 를 이용 해 마치 사람 처럼 스스로 학습 할 수 있 게 하 기 위해 인공 신경망 을 기반 으로 한 기계 학습 기술 이 며 , 인간 의 두뇌 가 수많 은 데이터 속 에서 패턴 을 발견 한 뒤 사물 을 구분 하 는 정보 처리 방식 을 모방 해 컴퓨터 가 사물 을 분별 하 도록 기계 를 학습 시킨다 . 딥 러닝 기술 을 적용 하 면 사람 이 모든 판단 기준 을 정해 주 지 않 아도 컴퓨터 가 스스로 인지 하 고 추론 , 판단 할 수 있 게 된다 . 이러 한 기술 은 음성 , 텍스트 , 이미지 인식 과 사진 분석 등 에 광범위 하 게 활용 된다 . 구글 검색 은 페이지랭크 라고 부르 는 기술 을 이용 한다 . 페이지랭크 는 엄격 한 우선순위 알고리즘 을 이용 하 여 웹 페이지 와 텍스트 와 링크 를 분석 하 여 무엇 이 가장 적절 하 고 중요 한 페이지 인지 를 결정 한다 . 구글 은 이러 한 검색 기술 과 다른 상품 들 의 알고리즘 을 바둑 에서 인간 을 물리친 것 과 같 은 기술 인 딥 러닝 으로 대체 하 고 있 다 . 인공지능 은 데이터 가 처리 되 고 의사 결정 이 필요 한 모든 분야 에 적용 될 수 있 다 . 지 의 편집자 인 케빈 켈리 는 인공지능 을 모든 것 뒤 에서 움직이 는 저렴 하 고 신뢰 성 이 있 으며 산업 수준 의 기민 함 을 가지 고 있 는 전력 에 비유 했 다 . 그 는 인공지능 이 “ 100 년 전 에 전기 가 그랬 던 것 이상 으로 비활성 객체 들 에게 생동감 을 불어넣 는다 . ” 고 본다 . 예전 에 는 모든 것 에 전기 를 연결 시켰 지만 이제 는 모든 것 에 ‘ 인식 ’ 을 불어넣 는다 . 인공지능 은 조만간 모든 것 에 존재 하 게 된다 . 기업 들 은 그 들 의 상품 에 인공지능 은 개인 의 기억 을 증진 시키 며 인식 속도 를 높여 인류 의 능력 을 증강 시킨다 . 인공지능 은 조만간 모든 것 에 존재 하 게 된다 . 기업 들 은 그 들 의 상품 에 인공지능 을 넣 어 수집 되 는 방대 한 정보 들 을 분석 하 게 한다 . 구글 과 아마존 , 애플 은 조명 을 관리 하 고 음식 을 주문 하 며 미팅 스케줄 을 잡 는 음성 비서 를 만들 고 있 다 . 우주 가족 젯 슨 의 가사 도우미 로봇 로지 , 스타워즈 의 R 2 D 2 와 같 은 로봇 비서 가 곧 등장 하 게 된다 . 우리 는 통제 를 벗어나 세상 을 지배 할지 도 모르 는 인공 일반 지능 에 대해서 걱정 해야 할까 ? 그렇 다 . 하지만 앞 으로 15 ~ 20 년 동안 은 걱정 하 지 않 아도 될 것 이 다 . 레이 커즈와일 과 같 은 미래학 자 들 은 인공지능 이 우리 의 능력 을 증강 시키 고 인간 과 함께 진화 할 것 이 라고 내다보 고 있 으며 일 론 머스크 와 스티븐 호킹 같 은 이 들 은 인공지능 이 우리 를 지배 하 게 될 것 이 라고 경고 하 고 있 다 . 앞 으로 어떤 일 이 일어날지 아직 은 알 지 못한다 . 확실 한 사실 은 인공지능 은 이미 우리 가까이 와 있 고 놀라운 일 들 을 가능 하 게 할 것 이 라는 것 이 다 . 일 할 필요 없 는 인간 , 자아실현 경제 로 의 대전환 ‘ 일자리 경제 ’ 에서 ‘ 자아실현 경제 ’ 로 의 전환 이 시작 되 었 다 . 일자리 경제 란 사람 들 은 태어나 면서 부터 일 을 해야 먹 고 산다는 개념 이나 패러다임 이 다 . 그러나 2050 년 경 에 경제 의 패러다임 이 바뀌 어 일 할 필요 가 없 는 경제 , 즉 자아실현 경제 가 되 어 사람 들 은 기본 소득 을 받 으며 하 고 싶 은 일 을 하 는 부유 하 고 풍요 로운 사회 에서 살 게 된다는 시나리오 이 다 . 일자리 경제 에서 자아실현 경제 로 의 전환 이 아직 완료 되 지 않 았 지만 우리 는 지금 까지 먼 길 을 왔 다 . 인류 역사 상 처음 으로 우리 가 원 하 는 문명 이 무엇 인지 , 우리 는 무엇 이 되 고 싶 은지 ( 인간 개인 으로서 인간 종 으로서 ) 에 대해 거대 담론 을 시작 했 다 . 영화 , 세계 사이버 게임 , 유엔 정산 회의 , 가상현실 뉴스 , 플래시 몹 사이버 토론회 , 선구 적 사상가 들 이 예전 에 없 던 인생 의 의미 와 가능 한 미래 를 살피 기 시작 했 다 . 인간 의 노동 과 지식 이 기계 의 노동 과 지식 으로 데 체 되 는 시대 가 온 것 은 분명 하 다 . 인류 는 생계 를 위한 직업 을 가질 필요 성 에서 해방 되 어 자아 를 실현 하 기 위한 직업 을 갖 게 된다 . 이 는 직업 경제 에서 자아실현 경제 로 전환 되 는 시작점 이 다 . 인류 는 2030 년 대 중반 인공지능 이 인공 일반 지능 으로 진화 하 던 시기 에 생존 의 두려움 과 압박 에서 벗어나 기 시작 했 다 . 그리고 21 세기 초 에 브라질 , 핀란드 , 스페인 , 스위스 에서 시작 했 던 기본소득 보장 제 실험 은 긍정 적 인 효과 를 나타냈 다 . 그 이전 에 더 작 은 규모 로 인도 , 라이베리아 , 케냐 , 나미비아 , 우간다 에서 시작 했 던 기본소득 보장 제 실험 은 비판 자 들 이 예측 했 던 것 보다 대부분 의 사람 들 이 돈 을 더 현명 하 게 사용 하 는 것 으로 나타났 다 . 이러 한 연구 를 통해 나타난 것 은 건강 은 증진 되 고 , 범죄 는 감소 하 고 , 교육 은 개선 되 었 다 . 고정 수입 이 생기 면 모든 사람 들 이 게을러 질 것 이 라는 견해 와 는 정반대 로 자영업 이 증가 했 다 . 핀란드 와 영국 에서 는 복지 프로그램 을 통합 처리 해 현금 보조금 으로 계산 해 지급 하 는 방식 이 관료 조직 을 통해 운영 되 는 복지 프로그램 보다 훨씬 더 효율 적 인 것 으로 나타났 다 . 2020 년 대 에 세계 는 성장 자체 로 는 임금 과 고용 이 더 이상 늘어나 지 않 다는 것 을 알 게 되 었 고 사상가 들 은 새로운 경제학 가설 들 을 주장 하 기 시작 했 다 . 세액 공제 제도 의 변경 , 노조 의 경영 참여 강화 , STEM ( 과학 , 기술 , 엔지니어링 , 수학 ) 교육 의 개선 , 일자리 공유제 도 촉진 , 근로 시간 의 감축 등 도 모두 유의미 한 차이 를 만들 어 내 지 못했 다 . 산업 혁명 이 인간 의 근육 을 대체 했 다면 인공지능 혁명 은 인간 의 두뇌 를 대체 해 지식 노동 을 대신 한다 . 실업 인구 의 증가 는 실직자 의 잘못 이 아니 라 새로운 기술 때문 이 므로 모든 국민 에게 기본 소득 을 보장 하 자는 주장 이 늘어났 다 . 그러나 생계 비용 은 국가 예산 으로 감당 할 수 있 는 수준 이 아니 었 다 . 2030 년 대 중반 이 되 어서 야 생계 비용 이 많이 내려가 정부 의 수입 으로 기본소득 보장 을 재정 적 으로 감당 할 수 있 게 되 었 다 . 생계 비용 을 감소 시킨 요인 들 인공 일반 지능 이 쓰레기 관리 에서 강의 홍수 통제 , 공중 · 땅 · 바다 속 의 수백 난 대 의 로봇 자동차 통제 에 이르 는 문명 의 기본 인프라 를 운영 하 고 개선 하 는 특화 인공지능 프로그램 을 통합 하 고 관리 하 기 시작 하 면서 광역 도시 를 운영 하 는 비용 이 하락 하 기 시작 했 다 . 인공지능 / 로봇 대중 운송 시스템 을 도입 해 무료 대중교통 을 실현 한 도시 들 이 많 아 졌 다 . 심지어 하이퍼 루프 ( 일 론 머스크 가 2013 년 제안 한 캡슐 형 초고속 열차 시스템 ) 가 연결 된 일부 도시 에서 는 고속 운송비 용 이 낮 아 지 기 시작 했 다 . 소재 과학 , 3 D / 4 D 바이오 프린팅 의 발달 , 원자 단위 로 정교 해진 제조업 , 나노 테크놀로지 , 기타 새로운 기술 의 발달 로 인해 건설 , 제조 , 유지 관리 , 수도 , 에너지 , 의약 분야 등 의 원가 가 낮 아 졌 다 . 인공지능 / 로봇 농업 , 합성 생물학 , 인공지능 배송 시스템 으로 인해 식품 원가 도 낮 아 졌 다 . 원격 교육 , 모든 것 이 연결 되 는 텔레 에브리 씽 , 즉 초 연결 사회 역시 생계 비용 을 낮추 어 주 었 다 . 인공지능 과 로봇 은 급여 를 받 지 않 으며 24 시간 , 1 주일 에 7 일 동안 쉬 지 않 고 일 할 수 있 고 유급 휴가 , 병가 , 퇴직금 도 없 다 . 이 모든 것 들 이 보험 , 생산 , 유지관리 , 노동력 의 원가 를 대폭 낮추 어 준다 . 많 은 것 들 의 원가 가 하락 함 에 따라 보편 적 기본 소득 보장 에 필요 한 예산 수요 도 감소 했 다 . 이렇게 되 어 시민 들 에 대한 보편 적 기본 소득 보장 제도 를 재정 적 으로 유지 해 나갈 수 있 다는 믿음 이 커졌 다 . 온라인 공개 수업 과 인공지능 을 기반 으로 글로벌 교육 시스템 구축 및 각종 교육 용 앱 의 개발 로 인해 유아 교육 에서 박사 교육 과정 까지 무상 공공 교육 이 가능 해졌 다 . 증강 인공지능 에 의한 진단 및 치료 , 개인 유전자 에 맞춘 의약품 , 바이오 프린팅 , 합선 생물학 , 로봇 외과 수술 역시 공공 보건 진료 를 시민 에게 정당 한 권리 의 하나 로 제공 하 는 것 을 가능 하 게 만들 었 다 . 지역 사회 허브 에 있 는 다물 질 3 D / 4 D 프린터 는 지속 적 으로 전 세계 의 프린터 효율 성 을 평가 하 는 글로벌 센서 네트워크 의 피드백 을 받 아 소프트웨어 를 개선 하 고 출력물 의 품질 을 끊임없이 개선 해간다 . 대부분 의 소프트웨어 는 무료 이 고 복사 가 가능 하 며 , 즉시 , 전 세계 어디 서 나 사용 이 가능 하 다 . 전 세계 는 실시간 으로 함께 스마트 해진다 . 그러나 아직 제품 의 가격 은 지불 되 어야 하 며 급여 도 지불 되 어야 한다 . ' 자아실현 경제 ' 의 새로운 세입원 21 세기 초 각국 정부 들 은 새로운 기술 로 일자리 창출 보다 일자리 대체 효과 가 더 클지 여부 를 확신 하 지 는 않 았 지만 대다수 의 지도자 들 은 미래 의 광범위 한 실업 문제 를 해결 하 기 위한 장기 적 인 재정 전략 을 심각 하 게 모색 하 기 시작 하 는 것 이 현명 한 일 이 라고 생각 했 다 . 여러 연구 에서 보편 적 기본 소득 보장 제 는 재정 적 으로 지속 가능 하 고 , 최저 빈곤 을 타파 하 고 소득 격차 를 감소 시키 며 새로운 종류 의 경제 로 전환 되 는 데 도움 이 된다는 사실 을 확인 했 다 . 일반 적 으로 이러 한 연구 들 은 2030 년 대 중반 에 들 면 생계 비용 이 하락 하 고 이러 한 보편 적 기존 소득 보장 제 의 비용 을 감당 할 수 있 는 새로운 세입원 이 나타났 다는 것 을 보여 주 었 다 . 많 은 사람 들 은 모든 사람 에게 주어지 는 지원금 이 대량 실업 과 빈곤 에서 오 는 혼란 보다 낫 다고 믿 게 되 었 다 . 그리고 기본 소득 을 보장 하 면 대중 들 의 근로 의 욕 이 떨어질 것 이 라는 주장 은 많 은 나라 와 문화 권 에서 실험 과 연구 를 거친 결과 , 사실 이 아니 라는 것 이 입증 되 었 다 . 각 나라 의 상황 이 서로 달랐 기 때문 에 각 나라 에서 시민 들 에게 기본 소득 을 지불 하 는 방식 과 소득세 의 손실 보충 방법 도 서로 다를 수 밖에 없 었 다 . 새로운 세입원 과 그것 이 기본소득 보장 제도 를 위해 새로 발생 된 비용 에 기여 하 는 평균 비율 은 다음 과 같 다 . 20 % 조세 피난처 감소 12 % 부가가치세 ( 판매 시점 에서 전자 서명 된 영수증 ) 증세 11 % 탄소세 와 기타 오염 세 증세 11 % 새로운 기술 개발 로 인한 부유세 10 % 로봇 소유주 세금 증세 10 % 국가 자원 의 임대 또는 세금 부과 9 % 최소 법인세 증세 7 % 국영 기업 비율 증가 와 증세 조직범죄 와 부패 에 대체 하 고 토빈세 를 징수 하 기 위한 글로벌 전략 의 하나 로 국제 금융 질서 를 감시 하 는 새로운 인공지능 시스템 이 채택 되 었 다 . 이 제도 의 실시 에 따라 조세 피난처 가 극 적 으로 감소 되 었 고 이 는 각국 정부 의 새로운 세입원 이 되 었 다 . 조세 피난처 의 축소 로 국가 경제 에 다시 동아 올 금액 은 약 18 조 달러 에 이를 것 으로 추정 된다 . 개인 자동차 가 허가 를 받 고 세금 을 내 는 것 처럼 , 정부 는 로봇 , 일부 인공지능 의 형태 와 창조물 에 세금 을 책정 한다 . 재생 에너지 시대 로 전환 이 이루어지 는 것 처럼 디지털 화 는 생산 한계 비용 을 극도 로 줄여 준다 . 상당 한 세입 을 만들 어 냈 던 탄소세 는 이제 재생 에너지 의 성공 과 해수 농업 , 배양육 , 산업 의 발달 로 인해 이제 상당 부분 감소 되 었 다 . 그러나 자아실현 경제 는 자영업 의 증가 를 가져왔으며 이 는 예상 보다 더 많 은 소득세 의 증가 를 가져왔 다 . 경제 적 상황 이 변화 됨 에 따라 로봇 과 인공지능 에 의해 일자리 를 잃 은 수백만 명 의 사람 들 을 거리 로 내쫓 는 것 은 윤리 적 인 행동 이 아니 다 . 인공지능 , 로봇 공학 , 합성 생물학 , 나노 기술 , 드론 , 3 D / 4 D 바이오 프린팅 , 빅 데이터 분석 등 차세대 기술 에 의해 많 은 물질 적 · 지성 적 부 가 창출 되 었 다 . 그 때문 에 많 은 사람 들 은 차세대 기술 에 의해 대체 될 실업자 들 에게 새로운 소득 을 주 는 방법 이 필요 하 다고 주장 했 다 . 차세대 기술 은 보다 안 전한 문명 의 기반 을 만들 었 지만 음식 , 집 , 옷 , 운송 , 건설 , 보건 , 교육 분야 에서 인간 노동력 을 계속 대체 해 왔 다 . 원유 가 풍부 했 던 노르웨이 나 페르시아 만 지역 국가 들 은 자연 스럽 게 처음 으로 모든 국민 에게 완전 한 기본소득 보장 제 또는 ' 시민 임금 ' 제도 를 실시 할 수 있 었 다 . 반갑 지 않 은 이주 를 막 기 위해 지급 조건 에 3 년 간 의 거주 라는 조건 이 부과 되 었 다 . 2025 년 미국 에서 는 기본소득 보장 예산 을 위한 35 % 일 률 과세 안 이 의회 에서 부결 되 었 다 . 당시 미국 의 인구 는 3 억 4 , 500 만 명 이 었 다 . 법안 을 반대 하 는 측 에서 는 각 사람 에게 연간 2 만 달러 를 지급 하 려면 매년 6 조 7 , 000 억 달러 가 소요 되 는데 , 이 는 전체 연방 예산 규모 와 맞먹 는 금액 이 며 다가올 실업 증가 시대 의 세입 규모 로 는 감당 할 수 없 는 수준 이 라고 주장 했 다 . 아동 에게 는 성인 의 25 % 만 지급 하 자는 주장 도 있 었 다 . 즉 2 명 의 성인 과 2 명 의 아동 으로 구성 된 가족 은 연간 8 만 달러 가 아니 라 5 만 달러 를 지급 받 는 것 이 다 . 그러나 법안 을 찬성 하 는 측 에서 는 재정 적 위기 는 수백만 명 의 빈곤 한 사람 들 의 거리 에서 떠돌 게 되 는 사회 적 혼란 에 비하 면 위험 도 가 낮 다고 주장 했 다 . 2016 년 부터 핀란드 가 기본소득 제도 를 실시 했 듯이 전 세계 가 기본소득 제도 를 실시 하 여 누구 에게 나 소득 을 제공 하 면 , 보편 적 복지 가 제공 되 어 가난 한 자 , 복지 대상자 라는 말 이 사라진다 . 사람 들 은 기본 소득 을 받 고 스스로 창의 적 으로 발명 도 하 고 기술 발전 도 시키 면서 복지 는 결국 공공 서비스 로 제공 된다 . 그러나 생계 비용 이 하락 함 에 따라 미국 의회 는 2030 년 대 초반 일괄 수입 법안 과 개인 과 기업 , 환경 오염 , 차세대 기술 성장 에 대한 일 률 과세 안 을 마침내 통과 시켰 다 . 이 와 인해 정부 세입 구상 은 예전 에 예상 했 던 것 보다 훨씬 더 건전 해졌 다 . 합성 생물학 의 최대 이점 중 의 하나 는 우리 뇌 속 의 플라크 를 먹 는 미생물 을 만들 어 낸 것 이 다 . 이 는 노인 에게 발생 하 는 여러 건강 상 의 문제 를 예방 하 고 평균 수명 을 늘려 주 었 다 . 이 는 노인 들 의 의료 비용 을 대폭 감소 시키 고 , 정신 활동 을 왕성 하 게 유지 시키 고 자영업 활동 을 늘렸 다 . 노인 들 은 인공지능 / 아바타 를 이용한 시맨틱 웹 ( 컴퓨터 가 정보 자원 의 뜻 을 이해 하 고 , 논리 적 추론 까지 할 수 있 는 차세대 지능 형 웹 ) 검색 을 통해 수입 을 올릴 수 있 으면서 도 가장 멋진 자기 충족 적 인 활동 을 찾아냈 고 매일 아침 흥미 로운 체험 을 할 수 있 도록 계획 을 세울 수 있 게 되 었 다 . 이러 한 새로운 환경 은 노인 들 에게 진정 한 르네상스 , 창조력 , 즐거움 을 제공 했 을 뿐 만 아니 라 노인 들 을 국가 의 재정 젖 부채 가 아닌 자산 이 되 도록 만들 었 다 . 현재 평균 수명 이 100 세 가까이 에 이르 고 장수 연구 가 지속 적 으로 새로운 돌파구 를 만들 고 있 는 지금 이 같 은 사실 은 매우 중요 하 다 . 새로운 경제 와 차세대 기술 은 전 세계 적 으로 연간 1 인 당 개인 소득 이 10 , 000 달러 이하 로 도 충분히 생활 할 수 있 도록 생계 비용 을 낮춰 주 었 다 . 무료 공공 의료 , 무료 대중교통 , 무료 에너지 , 무료 교육 이 없 었 다면 이 는 불 가능 했 을 것 이 다 . 자신 의 인공지능 / 아바타 와 인공지능 앱 을 이용 해 기본소득 지급액 에 새로운 수입 을 더 하 는 사람 들 이 더 많 아 짐 에 따라 , 일부 사람 들 은 자신 의 기본 소득 을 기부 하 거나 글로벌 난제 를 해결 하 는 새로운 스타트업 에 투자 하 거나 정부 에게 일시 중지 할 것 을 요청 하 기 도 한다 . 부유 한 사람 들 은 몇 년 동안 이렇게 해 왔 다 . 태그 저장 취소 일부 기술 적 요인 들 21 세기 초반 미국 과 유럽연합 , 중국 의 휴먼 브레인 프로젝트 와 구글 , 페이스북 , 바이두 , IBM 이 시작 한 인공두뇌 프로젝트 는 오늘날 많 은 증강 된 천재 들 을 만들 어 내 는 시너지 효과 를 발휘 했 다 . 신경 생리학자 와 엔지니어 들 이 국가 와 기업 의 경계 를 넘 어 협력 하 면서 노 의 작동 원리 를 밝혀내 정신 적 질병 을 더 잘 치료 할 수 있 게 되 었 고 , 인간 의 지능 을 증강 시키 고 더 나 은 컴퓨터 와 인공지능 시스템 을 구축 할 수 있 게 되 었 다 . 현재 는 안경 을 통해 시력 을 증강 시키 는 것 처럼 뇌 를 증강 시켜 천재 를 만드 는 것 이 가능 해졌 다 . 원 하 는 사람 들 은 누구 나 지식 폭발 과 인공지능 발전 을 통해 지성 을 증강 할 수 있 게 되 었 다 . 인간 과 인공지능 의 공생 이 유아 부터 대학 교육 , 지속 적 인 성인 교육 에 이르 는 교육 의 핵심 요소 가 되 었 다 . 지성 이 시력 처럼 개선 될 수 있 다는 것 을 대중 들 이 받아들이 게 되 자 교육부 는 지성 의 확장 을 교육 목표 에 추가 했 다 . 인공지능 과 학습 이론 전문가 들 은 힘 을 모아 인공지능 / 브레인 웨어 라고 알려진 개인 화 된 지능 증강 사업 을 창조 했 다 . 사람 들 은 자신 만 의 집단지 성 과 일상 생활 을 만들 어 내 는 개인 적 인 알고리즘 을 가지 게 되 었 다 . 2020 년 글로벌 러닝 엑스 프라이즈 ( 인류 의 복리 증진 을 위해 장려금 으로 보상 되 는 공모전 을 기획 하 고 관리 하 는 비 영리 단체 ) 수상 프로그램 은 6 세 이전 에 거의 모든 아동 들 에게 문해력 과 산술 능력 을 제공 한다 . 대부분 아동 들 은 10 세 가 되 면 천재 가 되 는 지성 증강 시스템 을 받아들이 게 된다 . 2020 년 대 에 STEM 교육 을 업그레이드 하 기 위한 세계 적 노력 은 사람 들 에게 과학 기술 이 유발 하 는 변화 를 이해 할 수 있 도록 해 주 었 다 . 하지만 이러 한 교육 이 2030 년 대 에 더 많 은 고용 을 창출 하 지 는 못했 다 . 인간 들 은 2030 년 대 버전 의 인공 일반 지능 을 배울 수 있 는 만큼 빠르 게 학습 하 지 는 못했 다 . 오늘날 의 어린이 들 은 부모 세대 가 스마트폰 이 없 는 세상 을 상상 하 기 힘들 었 듯이 , 할아버지 세대 가 인터넷 이 없 는 세상 을 상상 하 기 힘들 었 듯이 , 인공지능 / 로봇 이 없 는 세상 을 상상 하 기 어렵 다 . 미생물 이 뇌 속 의 플라크 를 먹 어 치우 는 것 과 마찬가지 로 합성 생물학 은 환경 친화 적 인 화학 물질 , 개인 화 된 의약품 , 비료 를 만들 고 공기 를 정화 시키 고 CO ₂ 를 흡수 하 고 새로운 건축 이 필요 한 경우 생 분해 되 는 빌딩 을 만든 다 . 초기 의 크리스퍼 를 이용 한 유전자 편집 기술 과 오늘날 의 새로운 방법 은 대부분 의 정신 질환 을 포함 한 유전자 와 관련 된 질병 들 을 거의 없애 주 었 다 . 무어 의 법칙 이나 알파 고 같이 한 가지 만 잘 하 는 약 인공지능 ( 좁 은 인공지능 ) 이 인간 처럼 모든 것 을 한꺼번에 잘 하 는 인공 일반 지능 으로 변해 , 첨단 과 학발 전 은 시너지 효과 를 내 면서 인간 의 지식 확장 을 가능 하 게 해 주 고 모든 발전 을 가속 화 시켜 인간 삶 의 조건 을 극 적 으로 향상 시켜 주 었 다 . 수백만 명 의 사람 들 은 자신 들 의 사용 하 지 않 는 컴퓨터 용량 을 인류 의 난제 를 해결 하 는 데 기부 했 다 . 이러 한 협력 은 수천 대 의 슈퍼컴퓨터 를 아무런 비용 없이 즉석 에서 가상 으로 만들 어 낼 수 있 게 해 주 었 다 . 국제 과학 기술 기구 는 과학 기술 집단지 성 시스템 을 만들 어 냈 다 . 이 시스템 은 최고 엔지니어 들 과 정치인 들 이 더 나 은 결정 을 할 수 있 도록 도와 준다 . 각각 의 사용자 의 능력 과 선호 에 따라 인터페이스 의 졍 교함 은 조성 된다 . 모든 사람 들 이 각각 의 새로운 기술 의 진보 , 국제 표준 , 허가 , 투자 , 예측 에 대한 찬성 과 반대 를 실시간 업데이트 를 통해 볼 수 있 다 . 전 세계 적 으로 동시 에 공유 하 는 지성 은 기존 의 마케팅 조작 , 정보 약자 착취 , 파워 엘리트 의 조작 가능 성 을 줄여 주 었 다 . 적 은 수수료 만 내 면 국제 과학 기술 기구 의 허가 계약 과 사업 계약 을 온라인 시스템 으로 볼 수 있 어서 모든 사람 들 에게 동등 한 접근 기회 를 제공 하 였 다 . 유엔 의 극빈층 퇴치 를 위한 지속 가능 한 발 전목 표 는 2030 년 에 기본 적 으로 달성 되 었 다 . 패 쇄 환경 스마트 농업 , 합성 생물학 , 해수 농업 , 가상 도시 농장 , 배양육 산업 은 환경 피해 를 줄이 면서 도 더 건강 에 좋 고 더 저렴 한 먹거리 로 사람 들 을 먹여 살릴 수 있 다 . 수백만 의 로봇 운송 기기 가 하늘 을 날 거 나 해양 을 항해 하 며 온종일 전 세계 의 인공지능 시스템 을 통제 한다 . 공공 공간 의 네트워크 에 연결 된 나노 기술 센서 를 이용 해 과거 에 빈발 했 던 개인 테러 와 집단 테러 를 대부분 막 을 수 있 다 . 인지 과학 과 행태 과학 의 발달 로 인해 테러리스트 나 사이버 범죄자 가 될 수 있 는 정신 질환 을 상당 부분 감소 시켰 다 . 인류 는 보다 더 윤리 적 인 종 으로 성숙 했 고 이 는 국제 표준 협회 국제 윤리 시스템 의 성공 적 인 진화 로 뒷받침 되 었 다 . 4 년 마다 열리 는 올림픽 대회 는 사이버 공간 과 3 차원 공간 에서 열리 는 경기 를 통해 글로벌 시민 의식 향상 에 기여 한다 . 2040 년 화성 파이 어니 어스 는 최초 의 지구 달 궤도 간 솔라 세일 링 경기 에서 우승 했 다 . 인류 는 우주 의식 의 문턱 을 다소 넘어서 게 되 었 다 . 우리 는 더 이상 지구 에 만 존재 하 는 종 이 아니 라 우주 를 항해 하 는 종이 라는 것 을 인식 하 게 되 었 다 . 2 , 500 명 에 이르 는 사람 들 이 현재 궤도 와 달 , 화성 의 우주 커뮤니티 에서 일 하 고 있 다 . 외계 생명체 와 의 접촉 가능 성 에 대한 토론 은 우리 가 지정학 이나 민족 의 경계 를 넘어서 게 만들 었 다 . 과학 적 돌파구 를 통해 국제 여행 , 근 우주여행 이 쉬워 지 고 , 지구 와 근 우주 에 관한 서로 다른 견해 를 가진 사람 들 간 에 토론 이 끊임없이 이루어지 면서 우리 의 개인 적 집단 적 관점 이 넓 어 졌 다 . 그 결과 사람 들 은 지역 적 편견 을 버리 고 글로벌 한 윤리 의식 을 보다 심각 하 게 고려 하 게 되 었 다 . 모든 사람 들 이 사랑 , 진실 , 공정 함 , 가족 , 자유 를 소중 하 게 생각 하 지 는 않 는다 . 하지만 20 세기 보다 는 상대 적 으로 훨씬 더 평화 로운 세상 이 되 었 다 . 민족주의 적 편견 이 아직 존재 하 기 는 하 지만 지난 세기 에 비하 면 훨씬 더 효과 적 으로 이 를 억제 할 수 있 다 . 일 의 본질 과 경제 문화 의 변화 사람 들 은 일자리 없 는 경제 의 위험 에 대해 걱정 했 다 . 그러나 지금 은 일자리 없 는 경제 가 가져온 자유 의 확대 를 환영 하 고 있 다 . 세상 에서 는 직업 의 목적 이 사회 와 자연 을 이해 하 고 조화 를 이루 며 자아 를 실현 하 는 것 이 라고 생각 하 는 사람 들 이 늘어났 다 . 일 은 즐거움 과 자아실현 의 방법 , 인생 의 의미 를 창조 하 는 방법 이 되 었 다 . 그 결과 인류 의 대부분 은 시골 에서 에너지 자금 자족 을 이루 는 삶 을 살 든 , 바다 위 에 떠돌 면서 살 든 , 열정 적 인 도시 생활 을 하 든 관계없이 더 나 은 미래 를 건설 하 는 데 도움 이 될 수 있 는 시간 을 더 많이 가지 게 되 었 다 . 인류 가 환경 을 희생 하 여 진보 를 이루 기 시작 한 이래 많 은 사람 들 은 이제 이런 환경 파괴 추세 를 멈추 고 환경 을 개선 하 는 방향 으로 가 야 할 때 가 되 었 다고 생각 하 고 있 다 . 예 를 들 면 , 환경 단체 들 은 무슨 비용 을 치르 더라도 경제 성장 을 해야 한다는 개념 은 잘못 된 것 임 을 밝히 고 미국 과 중국 이 기후 변화 에 진지 한 대책 을 세우 도록 엄청난 압력 을 가하 고 있 다 . 이 두 국가 는 세계 최대 의 경제 대국 이 자 가장 큰 세계 최대 의 경제 대국 이 자 가장 큰 환경 오염원 이 기 때문 이 다 . 미국 과 중국 의 CO ₂ 공동 감축 목표 ( 350 ppm 수준 ) 와 많 은 국가 들 이 참여 한 연구 개발 프로그램 덕분 으로 우리 는 이제야 비로소 ' 전 세계 ' 가 기후 변화 에 대응 하 는 것 을 보 게 되 었 다 . 모든 사람 들 은 이 연구 개발 프로그램 이 인류 역사 상 가장 훌륭 한 국제 조약 의 하나 라는 데 동의 한다 . 세계 의 황량 한 해안선 을 따라 인공지능 과 로봇 을 이용 한 대형 해수 농장 들 이 건설 되 었 다 . 이러 한 농장 들 은 배출권 거래제 에 의해 일부 자금 이 조달 되 었 다 . 해수 농장 은 CO ₂ 를 흡수 하 는 녹색 성 장지역 을 창조 하 기 때문 이 다 . 이러 한 해수 농장 에서 는 새우 와 연료 , 비료 , 바이오 폴리머 , 동물 을 키우 지 않 고 고기 를 생산 하 기 위한 산업 의 공급 원료 가 되 고 온실가스 감축 을 가져오 는 앨 지 ( 해조류 ) 를 생산 한다 . 해수 농장 은 담수 농업 의 부담 을 줄여 주 며 가뭄 문제 를 해결 한다 . 해수 농업 은 빗물 을 필요 로 하 지 않 기 때문 이 다 . 건물 에서 신체 에 이르 기 까지 어디 에 나 부착 시킬 수 있 는 마이크 로 배터리 는 개인 용 에너지 비용 을 거의 제로 로 만들 어 주 었 다 . 사헬 ( 사하라 사막 남부 지역 ) 에 있 는 수 만 마일 에 이르 는 로봇 이 관리 하 는 폐쇄 환경 농업용 튜브 에 는 광전지 가 부착 되 어 있 고 이곳 에서 생산 되 는 식품 은 아프리카 를 거의 먹여 살리 고 일부 는 아시아 와 유럽 으로 수출 된다 . 광전지 에서 생산 된 잉여 에너지 는 지구 궤도 로 부선 으로 전송 되 어 위성 을 통해 세계 어디 에 나 정류 안테나 로 공급 된다 . 풍력 고압 수증기 제트 시스템 은 담수화 비용 을 대폭 낮추 었 다 . 내연 기관 자동차 는 전기 자동차 와 수소 자동차 로 대체 되 었 다 . 신분 과 불 평등 개념 의 변화 미국 과 중국 의 탄소 배출 감축 목표 가 경제 개발 의 개념 을 바꾸 듯이 기초 소득 보장 이 사람 들 로 하여금 왜 사 는지 다른 각도 로 생각 하 게 만들 었 다 . 이 는 또한 신분 과 불 평등 의 개념 을 바꾸 어 놓 았 다 . 불 평등 개념 은 2035 년 ~ 2045 년 에 변화 되 기 시작 했 다 . 불 평등 이 수입 과 같 은 일부 기준 이 동일 한지 동일 하 지 않 은지 를 뜻 하 게 되 었 기 때문 이 다 . 많 은 사람 들 이 자급자족 할 수 있 게 되 고 , 스스로 의 인생 을 만들 어 나가 게 되 면서 자기 만 의 기준 을 갖 게 되 었 다 . 기본소득 보장 제 가 기본 생존 욕구 를 충족 시킹 에 따라 자아실현 이 보다 중요 하 게 되 었 다 . 기본소득 보장 제 는 사람 들 에게 상호 간 에 이해 와 표현 을 주고받 을 수 있 는 가상 의 커뮤니티 를 형성 하 고 통합 할 수 있 는 더 많 은 시간 을 주 었 다 . 지루 해 지 는 것 또는 지루함 이 새로운 빈곤 이 되 었 다 . 세상 을 개선 하 기 위한 뭔가 신나 는 일 을 하 는 것 이 새로운 멋진 것 , 새로운 신분 , 새로운 부 의 상징 이 되 었 다 . 인공지능 시스템 은 알파 고 같 은 약 인공지능 아닌 강 인공지능 즉 인공 일반 지능 으로 발전 , 글로벌 기술 을 순식간 에 공유 하 는 공유 경제 시스템 속 에서 소유자 가 없 어 지 고 모두 가 주인 이 되 는 글로벌 두뇌 로 서서히 변해간다 . 이 는 소유자 가 없 는 인터넷 이나 택시 를 소유 하 고 있 지 않 은 우버 와 유사 하 다 . 자본주의 는 개인 소유 를 촉진 한다 . 공산주의 는 국가 소유 를 촉진 한다 . 그리고 자아실현 경제 는 무소유 를 촉진 한다 . 아직 개인 소유 와 국가 소유 가 존재 한다 . 그러나 창조력 은 무소유 환경 에서 대체로 성장 한다 . 이 는 거의 제한 이 없 는 자유 로운 사용 자 권한 과 함께 한다 . 경쟁 대신 시너지 를 추구 하 는 시대 사람 들 과 기업 들 은 경쟁 이나 생산 성 대신 품질 생산 성 을 , 경쟁 대신 시너지 를 추구 하 고 있 다 . 비즈니스 학습 시스템 들 은 이제 경쟁 지능 , 경쟁 우위 , 경쟁 전략 대신 시너지 지능 , 시너지 우위 , 시너지 전략 을 가르치 고 있 다 . 전 세계 의 지도 적 인 사상가 들 은 상호 절충 에 대해서 만 생각 하 는 대신 시너지 를 창조 하 는 방법 에 대해 토론 하 고 있 다 . 공정성 대 투자 수익 대신 , 공정성 과 함께 훌륭 한 투자 효과 를 가져오 려면 어떤 시너지 효과 를 만들 어야 할까 를 고민 하 는 것 이 다 . 이 는 사회 적 가치 대 시장 가치 , 또는 연대 대 효율 성 을 따지 는 것 과 같 다 . 종교 간 의 대화 와 국제 표준 기구 의 표준 같 은 것 이 삶 에서 시너지 를 낼 수 있 는 접근 방법 에 대한 토론 에 기여 하 고 있 다 . 파트타임 투자자 들 이 증가 하 고 있 다 . 전통 적 인 주식 시장 을 통해서 가 아니 라 퀵 스타터 와 같 은 크 라우 드 소 싱 을 통해 개인 에게 직접 투자 하 는 방식 이 다 . 사람 들 이 생계비 를 벌 기 위해 창의 성 은 삶 의 기준 으로 자리 잡 았 다 . 모든 사람 들 이 세상 의 거의 모든 사람 과 거의 모든 사물 과 연결 됨 에 따라 사람 의 가능 성 을 개발 할 수 있 고 흥미 로운 새로운 일 / 교환 의 기회 를 창조 하 는 것 이 쉬워졌 ㅆ다 . ' 당신 을 대체 하 는 것 에 투자 하 라 ' 운동 은 로봇 트럭 을 구매 하 고 노동조합 을 통해 만들 어 진 온라인 거래소 에서 로봇 트 록 들 의 스케줄 을 관리 하 는 트럭 운전기사 들 에 의해 시작 되 었 다 . 이러 한 온라인 거래소 는 일부 직업 들 이 자신 을 대체 한 것 에 투자 해 살아남 을 수 있 음 을 보여준다 . 트럭 운전 시간 은 로봇 트럭 스케줄 관리 시간 보다 훨씬 더 걸리 기 때문 에 운전기사 들 은 남 는 시간 을 새로운 흥밋거리 와 자기 가 충족감 을 느끼 는 일 에 사용 할 수 있 다 . 아직 회사 에 고용 되 어 있 는 일부 사람 들 은 자신 의 취미 를 인터넷 에 광고 하 고 자신 들 이 좋 아 하 는 것 에 대한 시장 을 찾 기 시작 했 다 . 이러 한 활동 은 자신 들 의 일자리 가 자동 화 된 이후 에 자영업 으로 전환 하 는 데 도움 이 된다 . 아이 들 이 어릴 때 에 는 부모 들 을 필요 로 하 지만 자라 면 그 필요 가 줄어들 듯이 사회 도 자기 주도 적 삶 에 더욱 관심 을 가지 게 되 었 다 . 사회 가 성숙 되 면서 개인용 인공지능 / 아바타 들 이 낮 시간 동안 우리 의 지성 을 증강 하 고 지원 하 며 우리 가 자 는 동안 에 는 흥미 로운 기회 들 을 탐색 해 준다 . 인공지능 엔지니어 들 은 대중 들 이 2050 년 의 복잡 한 세계 를 이해 할 수 있 도록 새로운 형태 의 표기법 과 상징 들 을 만들 었 다 . 새로운 표기법 과 상징 들 을 글로벌 교육 시스템 을 더 많 은 사람 들 에게 더 쉽 게 이해 할 수 있 도록 만들 어 주 었 다 . 새로운 표기법 과 상징 들 을 다 문화 간 협업 에 도움 을 주 는 시스템 으로 자리 잡 았 다 . 새로운 형태 의 표기법 의 도움 으로 현실 에 대한 새로운 인식 과 앎 의 방식 이 다양 하 게 생겨났 다 . 21 세기 초 우버 와 에어 비앤비 에서 시작 된 공유 경제 는 이제 사람 들 사이 에 직접 현실 을 공유 하 는 것 으로 확장 되 었 다 . 이 는 인류학자 들 도 감당 하 기 어려운 문화 의 다양 성 을 만들 어 냈 다 . 마음 과 상상 의 세계 는 증강현실 , 가상현실 , 인공지능 시스템 등 이 통합 되 어 우리 의 일상 을 지배 한다 . 이 모든 것 들 은 천재 가 되 는 지성 증강 시스템 을 사용 하 는 사람 들 이 증가 함 에 따라 더욱 가속 화 된다 . 인공지능 등 " 무엇 이 든 물 어 보 세요 " 에 물으면 대답 이 너무 빨라 인간 들 이 이 에 익숙 해진다 . 세상만사 모든 질문 에 순식간 에 인공지능 이 답 을 해줌 으로써 인간 은 호기심 , 즉 묻 고 싶 은 것 이 많 아 진다 . 오래 된 문제 를 해결 하 기 위한 새로운 기관 국가 경제 트랜스 인스티튜션 ( 정부 , 기업 , 대학 , NGO 등 에서 스스로 선택 된 지도자 들 로 구성 됨 ) 은 해당 국가 의 직업 경제 에서 자아실현 경제 로 의 전환 과정 을 검토 하 기 위한 국가 전략 워크숍 을 주기 적 으로 개최 하 였 다 . 이러 한 연례 적 인 국가 전략 감사 의 결과 는 국가 간 에 공유 되 어 전략 적 시너지 를 가져오 게 되 었 다 . 이 기관 의 초초 의 권고 사항 중 의 하나 는 영화 제작사 , 작곡가 , 엔터테이너 , 인류학자 , 미래학자 , 철학자 들 이 모여 긍정 적 인 미래 의 비전 과 ‘ 보다 실제 적 인 ’ 변화 를 만들 기 위한 이미지 , 시나리오 , 콘셉트 를 창조 하 는 것 이 었 다 . 밈 ( 문화 정보 유전자 ) 엔지니어 들 은 광고 회사 와 협력 해 상품 을 팔 면서 인간 의 의식 을 바꾸 기 위해 광고 속 에 새로운 문화 패러다임 을 담 은 밈 을 집어넣 는 작업 을 한다 . 세계 억만장자 클럽 은 전략 적 사회 공헌 활동 을 통해 이 모든 것 을 가능 하 게 만들 었 다 . 미디어 / 아트 연합 이 처음 시작 한 ‘ 하나 의 종 ’ 캠페인 은 첫 번 째 전략 워크숍 에서 영감 을 얻 어서 만든 것 이 다 . 이 운동 은 많 은 사람 들 에게 사회 를 위한 자신 의 가치 를 찾 아 주 고 자영업 자 가 되 도록 도와 주 는 영화 , 음악 , 도시 몰입 환경 , 세계 사이버 게임 을 만들 도록 자극제 가 되 었 다 . 기업가 정신 과 책임 감 이 사람 들 이 가졌 던 복지 의식 을 대체 했 다 . ‘ 인공지능 / 증강현실 ’ 과 ‘ 당신 을 대체 하 는 것 에 투자 하 라 ’ 운동 은 미디어 / 아트 연합 에 의해 더욱 강화 되 었 다 . 인공지능 / 인공 일반 지능 으로 증강 되 는 여러 개 의 사이버 트랜스 인스티튜션 들 은 늘어나 는 사이버 공격 에 대응 하 여 지속 적 으로 새로운 종류 의 사이버 트랩 과 대응 시스템 을 설정 하 면서 적응 적 복잡 계 처럼 역할 을 한다 . 대중 에게 정보 흐름 의 조작 을 경고 하 는 조기 경보 시스템 처럼 움직이 는 예측 형 집단지 성 시스템 에 의해 정보 전쟁 을 막 는다 . 자유 롭 게 자신 의 관심 에 따라 움직이 는 사람 들 은 지역 사회 모임 , 소셜 미디어 , NGO , 뉴스 레터 에 적극 적 으로 참여 하 며 작사가 와 종교 지도자 들 과 이야기 를 나누 며 경찰 에 증거 를 제출 하 기 위해 DNA 키트 를 이용 하 면서 까지 테러리스트 와 범죄자 의 사고방식 을 맞서 싸운다 . 조직범죄 와 테러리스트 의 사이버 공격 을 관리 하 는 지상 사이버 벙커 와 해상 에 떠 있 는 플랫 폼 형태 로 운영 되 는 사이버 범죄 데이터 피난처 는 물리 적 으로 그 피난처 를 공격 하 는 정부 요원 과 인공지능 소프트웨어 의 역공 을 받 게 된다 . 정부 대응 이 늑장 을 보일 경우 어 나니 머스 와 기타 사이버 유격대 들 은 자체 수단 을 활용 해 사이버 벙커 를 급습 할 권리 를 갖 고 있 다고 믿 는다 . 조직범죄 는 마침내 줄어들 기 시작 했 다 . IMF 는 국제 형사 재판소 와 협력 해 금융 고발 시스템 을 만들 어 경찰 , 인터폴 의 역할 을 보완 할 글로벌 전략 을 수립 한 덕분 이 었 다 . 이러 한 기관 들 과 협력 하 여 금융 고발 시스템 은 광범위 한 조직범죄 두목 들 의 목록 을 작성 하 고 세탁 되 는 자금 을 우선 적 으로 처리 했 고 하나 의 거대 한 범죄 조직 을 한 번 에 고발 했 다 . 이 기관 은 소송 을 준비 하 고 피의자 의 자산 을 동결 , 압류 하 였 다 . 인터폴 과 지역 경찰 과 협력 하 여 모든 상황 이 준비 가 되 었 을 때 , 피의자 체포 를 명령 하 고 자산 을 동결 하 며 미리 정해진 법정 으로 사건 을 송부 하 였 다 . 이러 한 법정 은 유엔 평화 유지 군 처럼 즉각 임무 를 맡 을 수 있 도록 준비 되 고 훈련 되 었 다 . 수사 가 종결 되 면 국제 체포 명령 에 의해 범죄자 들 을 체포 하 고 동시 에 자산 동결 명령 이 실행 되 며 재판 이 개시 되 어 대형 범죄 조직 두목 들 이 우선 적 으로 처리 된다 . 법정 은 피의자 의 거주 국가 밖 에서 선택 된다 . 범인 인도 조약 들 이 유엔 마약 및 범죄 사무소 에 의해 수용 되 었 지만 , 유엔 평화 유지 군 과 같 은 국제 형사 재판소 와 같 은 임무 를 맡 은 법정 에 대한 새로운 프로토콜 이 필요 해졌 다 . 법정 이 필요 할 때 마다 지원 하 는 국가 가운데 제비 뽑 기 로 뽑 아서 법정 이 열린다 . 최초 의 국가 에서 자금 지원 을 받 은 이후 , 금융 고발 시스템 은 정부 기여금 에 의존 하 기 보다 는 피의자 의 동결 , 압류 된 자산 에서 재정 지원 을 받 아 독립 적 으로 운영 되 었 다 . 각국 정부 는 범죄 조직 이 뇌물 로 매수 할 수 있 는 대상 이 기 때문 이 다 . 체포 하 고 법정 을 운영 한 국가 는 동결 된 범죄자 산 에서 보상 을 받 았 다 . 2050 지속 가능 한 글로벌 경제 달성 2050 년 의 세계 는 대부분 의 사람 들 이 안락 한 생활 을 유지 할 수 있 도록 거의 모든 사람 에게 기본 소득 보장 제 를 통해 생활 의 기본 수요 를 공급 하 면서 도 환경 적 으로 지속 가능 한 글로벌 경제 를 달성 했 다 . 사회 적 안정 은 세상 을 상대 적 으로 평화 롭 게 만들 고 21 세기 후반부 의 미래 를 그릴 수 있 도록 만들 어 주 었 다 . 일부 사람 들 은 새로운 기술 이 이러 한 상대 적 성공 의 핵심 이 라고 믿 고 , 어떤 사람 들 은 자아실현 경제 안 에서 의 인간 의 잠재력 개발 이 보다 핵심 적 이 라고 보 며 , 또 다른 사람 들 은 정치 · 경제 정책 이 이러 한 차이 를 만들 었 다고 믿 는다 . 이 세 가지 가 모두 중요 하 고 시너지 를 이루 어 효과 를 증폭 시켰 다 . 인간 의 의식 과 인공지능 의 구분 은 점점 더 희미 해 지 고 의미 가 없 어 졌 다 . 인공지능 은 인간 과 대화 를 통해 지능 이 있 는지 를 검사 하 는 각종 튜링 테스트 는 이미 몇 년 전 에 통과 했 다 . 인공지능 과 의 상호 작용 은 복잡 하 고 지속 적 이 어서 인공지능 과 인간 의 경계 가 희미 해졌 다 . 가상현실 과 증강현실 , 실제 현실 과 의 차이 조차 도 오늘날 무의미 한 것 이 되 었 다 . 문명 은 의식 과 기술 로 연결 된 하나 의 연속체 가 되 어 간다 . 우리 는 인간 의 추론 , 지식 , 경험 을 인공지능 증강 기술 과 내장 형 환경 에 추가 시킨다 . 우리 동시 에 몸 안팎 에 인공지능 증강 기술 을 통합 해 의식 과 기술 이 어디 서 시작 되 고 끝나 는지 가 점차 불분명 해진다 . 의식 - 기술 세대 는 예전 에 상상 했 던 것 보다 더욱 낙관 적 인 미래 를 열 어 간다 . 보편 적 기본 소득 이 필요 한 이유 경제학 격언 중 에 ‘ 노동량 의 오류 ’ 라는 말 이 있 다 . 기술 적 변화 가 일자리 를 파괴 하 고 실업 을 증가 시킨다는 뜻 이 다 . 이 는 일자리 의 수 가 고정 되 어 있 다는 인식 에 기초 한다 . 1809 년 신기술 반대자 들 은 기계 가 자신 들 의 일자리 를 빼앗 는다고 생각 하 고 기계 들 을 파괴 했 다 . 그 이후 그 들 의 행동 은 기술 적 진보 의 실업 효과 가 틀렸 음 을 입증 하 는 자료 로 인용 된다 . 그러나 신 기술 반대자 들 에 좀 더 공정 하 게 말 하 자면 , 그 들 의 행동 은 사회 적 안정 성 과 지역 사회 의 종경 을 받 는 기술자 로서 의 삶 의 방식 을 파괴 하 는 것 에 대한 저항 이 라고 보 는 것 이 옳 을 것 이 다 . 오늘날 우리 는 이 와 비슷 한 것 을 경험 하 고 있 다 . 예전 의 산업 혁명 때 보다 기술 혁신 은 보다 속도 가 빨라 지 고 광범 해 지 고 있 다 . 일자리 는 실제로 없 어 지 고 있 다 . 비관론자 들 이 힘 을 얻 고 있 다 . 그 들 은 ‘ 일자리 의 종말 이 왔 다 ’ 고 외치 고 있 다 . 이것 은 난센스 다 . 현실 사회 에서 실제로 일어나 고 있 는 보다 미묘 하 다 . 한편 으로 는 인간 에게 자유 를 줄 수 도 있 고 , 다른 한편 으로 는 사회 적 으로 지속 불 가능 한 불 평등 의 디스토피아 를 만들 어 더 많 은 국민 들 이 만성 적 인 경제 적 불 안정 이 라는 수렁 에 빠질 수 도 있 다 . 지금 은 자유주의자 들 이 실력주의 의 주문 을 욀 때 도 아니 고 놀라운 경쟁 의 효과 를 말 할 때 도 아니 다 . 만약 지금 우리 사회 에서 일어나 고 있 는 일 들 이 지속 적 이 고 창의 적 인 새로운 사회 정책 으로 뒷받침 되 지 않 는다면 , 수백만 명 의 사람 들 이 끔찍 한 삶 을 겪 게 될 것 이 고 이 에 따르 는 부작용 으로 사회 전체 가 망가지 게 될 것 이 다 . 프레 카리 아트 의 증가 글로벌 화 , 기술 변화 , 정부 정책 은 극소수 억만장자 들 의 금권 정치 와 점차 줄어들 어 가 는 봉급생활자 계층 이 라는 상반 된 계급 구조 를 만들 어 왔 다 . 고용 안정 성 과 연금 , 유급 휴가 는 점점 축소 되 었 고 프 레카리 아트 는 빠르 게 증가 하 고 직업 경력 은 사라지 고 실질 임금 의 감소 를 경험 하 게 되 었 다 . 프레 카리 아트 들 에게 더 많 은 교육 과 훈련 을 받 아야 한다고 말 하 는 것 은 솔직 하 지 못하 다 . 현재 노동 시장 에서 수백만 명 의 사람 들 은 과잉 자격 을 가지 고 있 다 . 20 세기 의 소득 분배 시스템 은 망가졌 고 다시 돌이킬 수 없 다는 것 이 진실 이 다 . 미국 과 다른 부유 한 국가 들 의 실질 임금 은 정체 되 거나 줄어들 고 있 다 . 그리고 많 은 사람 들 은 열심히 노력 해도 가난 과 불 안정 성 을 벗어날 만큼 의 소득 을 올리 지 못하 며 불 안정 성 을 벗어날 방법 이 없 다 . 전통 적 인 감각 으로 그 들 이 자신 의 능력 에 비해 낮 은 수준 의 일 을 하 게 될 것 이 라고 는 생각 하 지 말 라 . 최근 노동 시장 의 아이러니 는 프레 카리 아트 들 이 더 많 은 일 을 하 게 되 지만 그 일 의 상당 부분 은 기록 되 지 않 고 , 인정받 지 못하 며 , 보상 도 받 지 못한다는 것 이 다 . 자동 화 의 반대 측면 중 하나 는 헤테로 메이 션 이 라고 불러야 할 것 이 다 . 우리 는 첨단 전자 기기 들 과 함께 살아가 고 있 다 . 하지만 이러 한 기기 들 은 예전 에 는 없 었 던 시간 소비 를 일으킨다 . 그 소비 의 일부 는 게임 과 오락 이 다 . 하지만 특히 프레 카리 아트 들 이 대부분 의 시간 을 소비 하 는 것 은 고된 노동 이 다 . 노동 시간 에 는 네트 워킹 , 재훈련 , 기술 업그레이드 , 일자리 찾 기 , 정기 적 으로 생존 을 위한 복지 수혜 에 대한 지원 등 이 포함 되 어 있 다 . 이러 한 활동 들 의 대부분 은 놀이 가 아니 라 필수 적 인 일 이 다 . 새로운 기술 이 그 자체 로 일자리 를 파괴 한다고 말 하 는 것 은 터무니없 다 . 우리 에게 는 ‘ 시간 의 정치 ’ 가 필요 하 다 . 시간 의 정치 는 사람 들 이 자신 의 시간 을 통제 할 수 있 도록 해 주 는 것 이 다 . 이 는 사람 들 이 불 안정 성 을 덜 느끼 게 한다는 것 을 의미 한다 . 만성 적 으로 불 안정 한 사람 들 은 쉽 게 비이성 적 으로 변한다 . 이것 은 시간 의 정치 가 모든 사람 들 에게 권리 의 하나 로 보편 적 기본 소득 을 보장 해야 하 는 사회 로 나아가 야 하 는 이유 이 다 . 보편 적 기본 소득 은 모든 남자 , 여자 , 아이 들 에게 차별 없이 적절 한 월 기본 소득 을 보장 한다는 것 을 의미 한다 . 이러 한 제도 는 특히 아무것 도 하 지 않 는 사람 들 에게 수십억 달러 의 보조금 을 주 어 왔 던 부유 한 사회 에서 는 충분히 실행 가능 하 다 . 물론 이러 한 보조금 이 시장 기능 을 왜곡 하 고 비 효율 성 을 증가 시키 기 며 퇴행 적 이 라는 논란 이 있 을 것 이 다 . 그러나 보편 적 기본 소득 은 노동력 공급 을 감소기 키 지 않 는다 . 인도 에 는 6 , 000 명 의 남자 , 여자 , 아이 들 에게 18 개월 동안 기본 소득 을 지급 하 고 무슨 일 이 일어나 는지 지켜보 는 실험 이 실시 되 었 다 . 보조금 을 주 지 않 는 집단 과 비교 해 볼 결과 , 기본 적 인 안정 성 을 얻 은 사람 들 이 더 열심히 일 을 했 고 더 생산 적 이 었 다 . 또한 기본소득 은 소득 불 평등 을 다소 줄여 주 며 , 개인 의 협상 능력 을 강화 하 여 착취 압력 을 줄여 준다 . 또한 기본 적 인 안정 성 은 이타주의 를 크 게 증가 시켜 자신 과 다른 사람 들 을 관용 할 수 있 도록 해 준다는 것 을 보여 주 었 다 . 보편 적 기본 소득 이 우리 사회 의 모든 악 을 몰아낼 수 있 는 만병통치약 은 아니 다 . 이 는 기본 적 인 안정 성 을 주 고 소득 불 평등 을 줄여줄 수 있 는 유일 한 방법 으로 인식 되 어야 할 것 이 다 . 구조 적 불 평등 이 증가 되 면 부도덕 은 증가 하 고 사회 는 지속 가능 하 지 않 게 된다는 점 을 인식 해야 한다 . 삶 의 존엄성 과 자유 , 자기 통제력 을 지닌 21 세기 의 좋 은 사회 를 만들 고자 한다면 우리 모두 가 변화 되 어야 한다 . 기본 적 인 안정 성 을 가지 고 있 는 사람 들 은 자신 뿐 만 아니 라 친척 과 이웃 과 친구 들 의 자유 를 방어 하 고 더욱 확장 시키 려는 자신 감 이 있 게 마련 이 다 . 이러 한 미래 의 일자리 는 거대 한 물결 처럼 변한다 . 생각 하 는 기계 , 인공 일반 지능 의 부상 여기 에 서 면 어떤 기분 일까 ? 아주 아찔 할 것 같 지 않 은가 ? 시간 그래프 상 에 서 있 는 게 어떤 기분 일 것 인지 한 번 상상 해 보 자 . 오른쪽 에 무엇 이 있 는지 보이 지 않 는다 . 그래서 여기 선다면 사실 이런 기분 이 들 게 된다 . 아마 아주 정상 적 으로 느껴질 것 이 다 . 인류 역사 에 는 놀라운 변화 들 이 많 았 다 . 언어 의 발명 , 농경 시대 의 출현 , 중국 명나라 의 14 세기말 17 세기 까지 이루어진 문화 및 기술 의 폭발 적 인 발전 , 유럽 의 계몽주의 시대 , 산업 혁명 등 이 바로 그것 이 다 . 이제 우리 는 다시 놀라운 시대 를 맞 고 있 다 . 급격 하 고 도 드라마틱 한 변화 의 시대 말 이 다 . 지금 우리 주변 에서 는 새롭 고 도 놀라운 일 들 이 엄청나 게 일어나 고 있 다 . 경제 및 문화 의 세계 화 , 인터넷 의 발전 과 보급 , 온라인 교육 , 스마트폰 , 산업 용 로봇 , 합성 생물학 , 나노 기술 · ····· 등등 그 예 는 얼마 든지 많 다 . 그러나 돌이켜 보 면 21 세기 초 의 인류 는 어떤 한 분야 , 그러니까 진정 한 인공지능 , 즉 ‘ 인공 일반 지능 ’ 분야 에서 그 어떤 분야 보다 놀라운 변화 를 겪 게 될 것 같 다 . 물론 지금 우리 주변 에 일어나 고 있 는 다른 혁신 들 역시 아주 놀랍 고 또 중요 하 다 . 그러나 그 모든 혁신 은 최 첨단 인공 일반 지능 시스템 과 합체 될 때 훨씬 더 중요 하 고 다른 혁신 이 될 것 이 다 . 인공 일반 지능 이 시작 되 는 시대 에 살 고 있 다는 건 우리 의 행운 이 다 . 그리고 이 같 은 혁명 의 도래 기에 나름 대로 작 은 역할 이 라도 해올 수 있 었 다는 건 벤 고르 첼의 행운 이 었 다 . 벤 고르 첼 은 30 년 가까이 인공 일반 지능 관련 분야 의 핵심 연구원 들 을 거의 다 잘 알 고 있 다 . 현재 벤 고르 첼 은 2008 년 에 동료 들 과 함께 시작 한 오픈 소스 AGI 프로젝트 인 OpenCog 에 전력투구 하 고 있 으며 , 그 OpenCog 를 인간 수중 의 종합 인공지능 제작 에 필요 한 토대 로 활용 하 려 애쓰 고 있 다 . 현 단계 에서 는 벤 고르 첼의 동료 들 과 벤 고르 첼은 이 야심 찬 프로젝트 에 성공 할 수 있 을지 없 을지 그 누구 도 확신 할 수 없 다 . 그러나 그것 이 아주 흥미 로운 여정 인 것 만 은 분명 하 다 . 벤 고르 첼은 지금 눈코 뜰 새 없이 바쁜 와중 에 이 책 을 쓰 고 있 다 . 아이디어 , 기술 , AGI 업계 의 동향 , 사회 의 변화 요인 , 인간 을 닮 은 새로운 생명체 출현 등등 의 측면 에서 인공 일반 지능 에 대한 벤 고르 첼의 관점 을 여러분 에게 전하 기 위해서 이 다 . 벤 고르 첼은 먼저 TV SF 드라마 과 심리 철학 에서 시작 된 인공 일반 지능 을 향한 벤 고르 첼의 긴 여정 을 설명 할 것 이 다 . 그리고 그 동안 벨 고르 첼이 인공 일반 지능 과 로봇 공학 , 장수 생물학 자료 분석 등 의 분야 에서 해온 일 들 에 대해 말 할 것 이 다 . 여러분 에게 우리 의 마음 과 뇌 가 어떻 게 작동 하 는지 에 대해 설명 하 고 , 오늘날 산업 계 와 학계 에서 진행 중 인 인공 일반 지능 연구 에 대한 벤 고르 첼의 생각 을 전한 뒤 , 마지막 으로 인공 일반 지능 의 위대 한 미래 와 인공 일반 지능 이 우리 를 어디 로 이끌 어 가 고 있 는지 에 대해서 도 잠시 예측 해 볼 것 이 다 . 물론 인공 일반 지능 분야 에서 는 지금 도 연구 과제 가 많이 남 아 있 어서 아직 확실 한 것 은 없 다 . 그러나 귀 가 솔깃 해질 흥미진진 한 얘기 는 많 다 . 인공지능 연구 는 어디 까지 왔 나 벤 고르 첼이 태어난 1966 년 당시 만 해도 인공지능 에 대한 관심 은 오늘날 과 는 비교 도 안 될 정도 였 다 . 1970 년 대 에 어린 시절 을 보내 면서 벤 고르 첼은 인공지능 이 란 기본 적 으로 공상 과학 소설 에 나오 는 얘기 라는 인상 을 받 았 다 . 가끔 유명 한 과학 잡지 들 을 보 면서 세계 어느 곳 의 일부 대학 에서 일부 교수 들 이 인공지능 에 대한 연구 를 하 고 있 다는 걸 알 았 지만 , 벤 고르 첼이 알 고 있 는 사람 들 중 에 인공지능 에 관심 이 있 는 사람 은 아무 도 없 었 다 . 그 당시 는 베트남 전 반전 시위 와 시민운동 , 여성 운동 , 영덕 각성 운동 등 이 활발히 펼쳐 지 던 시기 였 다 . 벤 고르 첼 주변 의 어른 들 은 거의 다 정치 및 사회 개혁 과 자기 계발 에 정신 이 팔려 있 었 다 . 그렇지만 벤 고르 첼 은 상당히 과학 지향 적 인 환경 에서 자랐 다 . 벤 고르 첼의 아버지 는 사회 학자 였 고 할아버지 들 은 물리 화학자 이 자 심리학자 였으며 , 그 밖 에 도 벤 고르 첼의 집안 에 다른 분야 의 과학자 들 이 여럿 있 었 다 . 특히 증조부 제럴드 고르 첼은 벤 고르 첼이 뉴욕 대학 대학원 에 들어가 기 20 여 년 전 에 그 대학 교수 를 역임 했 고 , 지금 도 신호 처리 분야 에서 흔히 사용 되 는 ‘ 고르 첼 알고리즘 ’ 을 고안 해냈 다 . 지금 도 떠오르 는 가장 어린 시절 의 기억 은 TV 에서 닐 암스트롱 의 달 착륙 장면 을 지켜본 것 이 다 . 그 기억 은 어린 아기 였 던 벤 고르 첼 에게 엄청난 영향 을 주 었 다 . 어머니 는 벤 고르 첼이 우주 와 과학 에 관한 모든 것 에 관심 을 보이 는 걸 보 고 , 아주 어린 시절 부터 벤 고르 첼 에게 수학 과 천문학 을 비롯 한 각종 과학 관련 지식 들 을 가르쳐 주 었 다 . 그러니까 분명히 어려서 부터 과학 적 인 분위기 속 에서 자란 것 이 다 . 그러나 벤 고르 첼이 만나 본 과학자 나 과학 지식 이 많 은 사람 들 중 에 인공지능 에 대한 이야기 를 꺼내 거나 인공지능 을 주제 로 진지 한 대화 를 나눈 사람 은 아무 도 없 었 던 것 같 다 . 중요 한 인공지능 기업 이 뉴스 의 초점 이 된 적 도 없 었 다 . 어린 시절 벤 고르 첼이 알 던 어른 들 가운데 과학 지식 이 좀 있 다 하 는 사람 들 이 인공지능 에 관해 갖 고 있 던 속마음 을 정리 해 본다면 아마 이럴 것 이 다 . ‘ 인공지능 ? 인간 처럼 생각 하 고 행동 하 는 , 아니면 그 보다 훨씬 더 지능 적 이 고 생각 하 고 행동 하 는 기계 아닌가 ? 과학 적 으로 충분히 있 을 수 있 는 얘기 지 . 하지만 당장 어떻게 그런 인공지능 을 만드 느냐 하 는 건 별개 의 문제 지 . 별 에서 별 사이 를 오가 는 우주여행 이나 핵융합 을 통한 무한 에너지 만큼 이나 먼 얘기 아닌가 ? 순간이동 만큼 이나 힘든 일 이 고 . ’ 각종 공상 과학 소설 이나 영화 속 에서 는 지능 을 가진 로봇 들 이 나와 사람 처럼 걸 어 다니 고 사람 과 대화 를 하 고 각종 발견 과 발명 을 하 기 도 했 다 . 그래서 벤 고르 첼이 세 살 무렵 부터 그랬 듯 , 사람 들 역시 인공지능 이 란 개념 에 는 어느 정도 익숙 했 지만 그걸 공상 과학 이 아닌 과학 적 인 관점 에서 진지 하 게 생각 해 보 진 않 았 다 . 지금 돌이켜 생각 해 보 면 , 사실 70 년 대 초 부터 지난 일 이 십 년 동안 , 세계 의 여러 대학 에서 는 아주 뛰어나 고 생각 이 깊 은 과학자 들 이 ‘ 생각 하 는 기계 ’ 에 관한 자신 들 의 비전 을 실현 시키 기 위해 힘 을 합려 연구 하 고 있 었 다 . 벤 고르 첼 자신 이 직접 인공지능 연구 에 뛰어들 다 보 니 , 초 장기 에 인공지능 을 연구 한 그 과학자 들 을 만날 기회 가 있 었 다 . 벤 고르 첼이 이분 들 을 뵐 때 는 마빈 민스키 , 닐스 닐슨 , 로저 섕크 같 은 분 들 은 아주 연세 가 많 았 다 . 하지만 예전 에 이분 들 이 인공지능 분야 에서 이룩 한 선구자 적 인 업적 들 은 사실 비전문가 들 사이 에서 는 전혀 알려 지 지 않 았 다 . 지역 신문 과학 지면 은 물론 이 고 할아버지 께서 벤 고르 첼 을 위해 구독 신청 해 주 신 주간지 에 도 잘 나오 지 않 았 다 . 이 책 을 쓰 고 있 는 2016 년 지금 , 세상 은 분명 많이 달라진 듯 하 다 . 세계 에서 가장 성공 한 기업 에 속하 는 구글 은 기본 적 으로 인공지능 기업 으로 , 사람 들 이 조금 이 라도 더 많이 클릭 할 수 있 는 연관 페이지 에 광고 를 배치 하 기 위해 인공지능 텍스트 처리 기술 을 활용 하 고 있 다 . 구글 , 바이두 , 빙 같 은 검색 엔진 들 은 그 이름 에 인공지능 을 뜻 하 는 AI 란 말 이 들어가 지 않 지만 사실 인공지능 그 자체 나 다름없 다 . 구글 은 또 샌프란시스코 시내 를 돌아다니 는 자율 주행 자동차 개발 에 인공지능 기술 을 활용 하 고 있 으며 , 전 세계 여러 자동차 제조 회사 들 이 개발 중 인 유사 프로젝트 를 지원 하 고 있 기 도 하 다 . 애플 의 스마트폰 에 시리 라는 인공지능 음성 인식 기능 이 들 어 있 다는 건 주지 의 사실 이 다 . 시리 는 인간 의 대화 능력 에 는 아직 한참 못 미치 지만 , 일부 필요 한 정보 를 찾 는 질문 에 는 비교 적 정확 한 답 을 하 고 있 다 . 어쨌든 지금 인공지능 기술 은 애플 의 스마트폰 매출 신화 에 도움 을 주 고 있 다 . 구글 의 스마트폰 운영 체제 인 안드로이드 에 도 아주 뛰어난 인공지능 음성 인식 기능 이 들 어 있 다 . 기본 적 으로 구글 이 하 는 모든 것 을 중국 의 바이두 역시 하 고 있 다 . 그리고 바이두 는 최근 실리콘밸리 에 있 는 자사 연구소 에 스탠퍼드 대 출신 인공지능 전문가 가 인 앤드류 응 을 영입 하 기 도 했 다 . IBM 은 2011 년 공개 한 제 퍼디 비디오 게임 애플리케이션 수준 을 넘 어서 의료 애플리케이션 및 다른 실용 목적 애플리케이션 개발 에 왓슨 인공지능 슈퍼컴퓨터 를 활용 하 고 있 다 . 이제 미국 증권 거래소 에서 이루어지 는 거의 모든 거 래는 컴퓨터 프로그램 에 의존 하 고 있 으며 , 그 프로그램 들 가운데 상당수 는 머신 러닝 과 자연어 처리 같 은 대학 인공지능 과정 에서 가르치 는 기술 을 사용 하 고 있 다 . 벤 고르 첼은 지난 2 년 동안 많 은 시간 을 그 와 유사 한 노력 을 하 면서 보냈 다 . 그러니까 동료 들 과 함께 홍콩 을 거점 으로 한 인공지능 기반 의 헤지 펀드 아이디 라 를 설립 하 는 일 을 해온 것 이 다 . 이 회사 는 미국 주식 시장 과 글로벌 선물 시장 에 투자 하 고 있 다 . 미국 군대 는 지금 무인 자동 화 차량 같 은 고급 애플리케이션 개발 뿐 만 아니 라 계획 수립 및 병참 , 보급망 관리 처럼 따분 하 지만 꼭 필요 한 업무 처리 에 인공지능 을 활용 하 고 있 다 . 페이팔 은 자동 사기 방지 시스템 에 인공지능 을 활용 해 인터넷 상 에서 신용카드 업무 를 처리 하 고 있 다 . 비디오 게임 에 도 게임 에 최적 화 된 지능 을 갖춘 인공지능 이 활용 되 고 있 어 , 현재 체스 와 체커 , 포커 , 바둑 등 많 은 게임 에서 인공지능 플레이어 들 은 최고 수인 인간 플레이어 를 이기 고 있 다 . 모든 게임 에서 그런 건 아니 지만 전반 적 으로 인공지능 플레이어 가 인간 플레이어 를 꺽 고 있 는 것 이 다 . 인공지능 기술 이 벤 고르 첼이 살아오 는 동안 괄목 하 게 성장 한 건 의심 할 여지 가 없 다 . 그러나 인공지능 은 몇 안 되 는 과학자 들 이 수행 하 던 개념 도 불분명 한 탐구 에서 발전 해 이젠 많 은 실전 프로젝트 에 활용 되 고 대 기업 에서 남다른 관심 을 쏟 는 기술 이 됐 다 해도 , 어떤 점 에선 아직 갈 길 이 먼 것 또한 사실 이 다 . 오늘날 이런 저런 성취 를 거두 고 있 는 인공지능 과 벤 고르 첼이 어린 시절 만난 공상 과학 속 의 인공지능 을 비교 하 면 , 현재 의 인공지능 은 아직 부족 한 점 이 많 다 . 내 또래 의 사람 들 은 모두 시리즈 에 나온 ‘ R 2 D 2 ' 와 ’ C 3 P 0 ' 에 대해 잘 알 았 고 , 영화 에 나온 매혹 적 이 면서 도 사악 한 인공지능 컴퓨터 ‘ HAL 9000 ' 에 대해서 도 대부분 잘 알 고 있 다 . 그래서 이 SF 로봇 들 은 대중 들 의 마음 속 에서 인공지능 에 대한 기준 내지 기대치 가 되 었 는데 , 사실 인공지능 은 아직 그 수준 에 도달 하 지 못하 고 있 다 . 우리 에겐 아직 보다 철학 적 인 몇몇 SF 작가 들 이 꿈 꾼 엄청나 게 초 인간 적 인 인공지능 은 고사 하 고 R 2 D 2 , nC 3 P 0 같 은 인공지능 로봇 이나 HAL 9000 같 은 인공지능 컴퓨터 도 없 다 . 오늘날 존재 하 는 인공지능 과 SF 소설 에 나오 는 인공지능 또는 그야말로 인간 같 은 일반 성 과 의식 과 정신력 을 가진 인공지능 사이 에 는 아직 거리 가 멀 다 . 바로 이런 점 에서 다음 과 같 은 이 책 의 주제 들 이 나온다 . 나 는 왜 인공 일반 지능 혁명 이 거의 틀림없이 이 세기 에 일어날 거 라고 믿 는가 ? 그 로 인해 생겨날 급격 한 변화 들 우리 는 어떻게 인공 일반 지능 혁명 을 더 빨리 , 그리고 더 좋 은 쪽 으로 일어나 게 할 수 있 을까 ? 멘 고르 첼은 공상 과학 소설 에 나오 는 발전 된 인공지능 이 21 세기 중반 무렵 에 는 틀림없이 나올 거 라고 믿 는다 . 그리고 벤 고르 첼은 우리 가 최선 을 다 할 경우 , 그런 인공지능 이 21 세기 중반 이 되 기 전 , 그러니까 10 년 이내 에 나올 수 도 있 다고 믿 는다 . 물론 벤 고르 첼은 역사 상 벤 고르 첼 이전 에 이미 여러 인공지능 연구가 들 이 이런 낙관 론 을 폈 다는 걸 잘 안다 . 인공지능 이 상업 적 인 용도 로 널리 쓰이 게 되 기 훨씬 이전 인 1950 년 대 말 부터 이미 여러 인공지능 연구가 들 이 인간 두뇌 수준 의 인공지능 이 목전 에 와 있 다고 주장 한 것 이 다 . Artificial Intelligence , 즉 ‘ 인공지능 ’ 이 란 용어 가 처음 쓰인 것 은 1959 년 다트머스 대학 의회 에서 였 는데 , 그 회의 의 원래 계획 은 한 연구가 는 언어 를 , 한 연구가 는 비전 을 캍는 식 으로 한 해 여름 에 인공지능 의 핵심 적 인 문제 들 을 모두 다 해결 한다는 것 이 었 다 . 인공지능 연구가 들 은 1960 년 대 와 1970 년 대 에 도 계속 주기 적 으로 지나친 낙관 론 을 폈 다가 , 결국 학계 연구 기금 지원 단체 와 언론 으로부터 역풍 을 맞 아 이른바 ‘ 인공지능 겨울 ’ 을 보내 게 된다 . 이런 역사 적 배경 을 감안 하 면 , 어떤 야심 만 만 인공지능 연구가 가 현재 의 인공지능 과 공상 과학 소설 에 나오 는 인공지능 간 의 격차 를 곧 메울 수 있 다는 식 의 낙관 론 을 펼 때 인공지능 역사 전문가 들 이 다소 회의 적 인 눈 으로 보 는 것 도 결코 무리 는 아니 다 . 그러나 2016 년 은 1959 년 이나 1980 년 과 는 다르 다 . 벤 고르 첼은 인공지능 발전 에 대한 오늘날 의 낙관 론 은 충분 한 근거 가 있 다고 생각 한다 . 앞서 언급 한 특정 분야 의 인공지능 기술 들 에서 이루어진 발전 을 물론 이 요 , 인간 의 뇌 와 정신 에 대한 연구 분야 에서 이루어진 발전 , 컴퓨터 하드웨어 및 소프트웨어 분야 에서 이루어지 고 있 는 엄청난 발전 들 을 고려 할 때 , 오늘날 의 인공지능 연구가 들 은 분명 지난 시대 의 인공지능 연구가 들 과 는 전혀 판이 한 환경 에서 일 하 고 있 기 때문 이 다 . 구글 설립자 들 이나 인텔 의 최고 기술 책임자 저스틴 래트너 같 은 기술 산업 을 주도 하 는 최고 경영자 들 이 낙관주의 자 들 의 합창 에 합류 해 21 세기 중반 까지 는 인간 보다 뛰어난 지능 을 가진 인공지능 이 출현 할 거 라고 예견 하 고 있 는 것 도 바로 그 때문 이 다 . 이제 는 다소 진부 하 지만 사실 인공지능 과 인간 비행 의 비유 는 아주 그럴싸하 다 . 라이트 형제 는 1905 년 부터 1907 년 사이 에 사람 들 이 마음 놓 고 조종 하 면서 날 수 있 는 최초 의 비행기 들 을 만들 어 냈 지만 , 그렇게 사람 이 탈 수 있 는 비행기 를 만들 어 내 기 까지 는 여러 가지 시행착오 를 거쳐야 했 다 . 저명 한 과학자 들 중 에 도 인간 이 하늘 을 나 는 건 불 가능 하 다거나 거의 실현 불 가능 할 만큼 어렵 다고 장담 한 과학자 들 이 많 았 다 . 또한 당시 의 항공 이론 으로 는 사람 이 하늘 을 나 는 걸 실현 해낼 수 없 다는 주장 들 도 있 었 다 . 게다가 비행 에 성공 한 비행 디자인 의 경우 , 물론 기본 적 인 비행 원리 는 비슷 했 지만 잘 알려진 자연 계 의 비행 시스템 을 그리 많이 닮 지 도 않 았 다 . 초기 의 비행 시도 들 은 새 들 의 날갯짓 을 본뜬 경우 가 많 았 지만 , 그게 별 도움 은 되 지 못했 던 것 이 다 . 유인 비 행체 의 경우 와 마찬가지 로 , 공장 과학 소설 에 나오 는 스타일 의 인공지능 을 만들 려는 시도 역시 누군가 성공 할 때 까지 , 그러니까 사람 들 에게 널리 인정받 을 만 한 인공지능 이 생겨나 고 , 그걸 계기 로 완전히 새로운 인공지능 산업 이 생겨날 때 까지 많 은 실패 를 반복 하 게 될 것 이 다 . 그리고 또 유인 비 행체 의 경우 와 마찬가지 로 제대로 된 최초 의 인공지능 역시 아마 우리 가 생물학 적 시스템 에서 취할 거 라고 예상 한 것 과 는 세세 한 점 에서 별로 닮 은 데 가 없 을 것 이 다 . 인공 일반 지능 혁명 은 눈앞 에 다가와 있 다 . 벤 고르 첼은 그걸 아주 확신 한다 . 조만간 그러니까 역사 적 관점 에서 보 면 지금 부터 그리 멀 지 않 아 , 일반 지능 을 지닌 인공지능 시스템 은 지구 상 에서 가장 머리 좋 은 피조물 이 될 것 이 다 . 물론 이건 확실 한 건 아니 지만 , 현재 진행 중 인 기계 의 소형 화 , 질병 치료 분야 에서 의 게놈 활용 같 은 다른 기술 분야 에서 의 추세 만큼 확실 하 다고 생각 한다 . 그런 기술 분야 들 의 경우 , 아직 가 야 할 길 이 멀 지만 적어도 무엇 을 해야 하 는지 또 왜 그게 가능 한 지 가 아직 가 야 할 길 이 멀 지만 적어도 무엇 을 해야 하 는지 또 왜 그게 가능 한 지 가 아주 분명 하 니 말 이 다 . 그리고 물론 인공 일반 지능 을 만들 어 내 려면 단순 한 노력 이상 의 일 이 필요 할 것 이 다 . 결국 인공 일반 지능 을 만들 어 내 려면 현재 인공지능 분야 를 지배 하 는 사고방식 과 는 전혀 다른 사고방식 을 필요 로 할 것 이 니 말 이 다 . 인공 일반 지능 을 만들 어 내 려면 현재 인공지능 분야 를 지배 하 는 사고방식 과 는 전혀 다른 사고방식 을 필요 로 할 것 이 니 말 이 다 . 일반 적 인 지능 에 더 많 은 관심 을 집중 해야 한다는 얘기 인데 , 벤 고르 첼은 단순 한 인공지능 이 아닌 인공 일반 지능 에 대한 얘기 를 하 려 하 는 것 도 바로 그 때문 이 다 . 인공지능 분야 가 급속도 로 발전 하 려면 , 즉 30 년 이나 40 년 , 50 년 이 아니 라 10 년 이내 에 큰 도약 을 하 자면 , ' Artificial General Intelligence ' 의 일반 지능 에 모든 걸 집중 하 는 뛰어난 연구 진 의 강 도 높 은 노력 이 필요 할 것 이 다 . 그 노력 은 오늘날 대부분 의 학계 및 산업 계 인공지능 프로젝트 에서 행해 지 는 애플리케이션 개발 노력 과 는 조금 다르 다 . 지금 벤 고르 첼은 자신 이 과학 적 · 공학 적 · 조직 적 노력 을 기울여 모든 게 그렇게 빨리 진행 되 도록 최선 은 다 하 고 있 지만 , 마치 모든 게 정말 그렇게 빨리 진행 될지 아닐지 예견 할 수 있 는 것 처럼 처신 하 진 않 겠 다 . 그러나 우리 가 21 세기 어느 시기 에 고도 로 발전 된 인공지능 을 만들 어 낸다면 , 그건 아마 가까운 시간 이내 일 것 이 다 . 그리고 일단 제대로 생각 하 는 최초 의 기계 가 등장 할 경우 , 그 다음 단계 로 나아가 는 속도 는 아마 인공지능 지지자 들 이나 낙관주의 자 들 조차 놀랄 만큼 빠를 것 이 다 . 라이트 형태 의 비행기 로부터 제트기 와 스푸트니크 , 보이저 , 우주 왕 복선 에 도달 하 는 데 도 불과 몇 십 년 밖에 걸리 지 않 았 다 . 더구나 지금 은 1 세기 전 과 비교 해 모든 발전 이 가속 화 되 고 있 으며 모든 게 훨씬 더 빨리 진행 된다 . 벤 고르 첼은 강력 하 고 일반 적 인 지능 을 지닌 최초 의 인공지능 시스템 이 훨씬 더 강력 하 고 뛰어난 인공지능 시스템 으로 발전 하 는 데 몇 십 년 이 아니 라 불과 몇 년 밖 에 걸리 지 않 을 거 라고 확신 한다 . 핵심 기술 은 기하급수 적 으로 발전 하 고 있 다 컴퓨터 하드웨어 의 기하급수 적 인 발전 은 늘 관심 을 끄 는데 , 그건 그 발전 을 측정 하 기 가 쉽 기 때문 이 다 . 그런데 사실 컴퓨터 소프트웨어 역시 같 은 기간 에 엄청난 발전 을 해 왔 다 . 같 은 게임 의 경우 보다 훨씬 먼저 나왔 다 . 과학자 와 엔지니어 들 이 사용 하 는 소프트웨어 인 매트 랩 과 매스매티카 의 최신 버전 들 은 1990 년 대 나온 버전 이나 심지어 10 년 전 에 나온 버전 들 보다 훨씬 더 강력 하 다 . 만일 현재 의 알고리즘 ( 컴퓨터 화 된 문제 해결 방식 ) 을 몇 십 년 전 의 컴퓨터 들 로 실행 시킨다면 , 그 기간 에 나온 버전 들 보다 는 수십 배 내지 수백 배 더 빠를 것 이 다 . 오늘날 의 알고리즘 은 핵심 아이디어 들 은 그대로 인지 몰라도 세부 적 인 면 에서 개선 이 되 어 수십 년 전 의 알고리즘 에 비해 훨씬 더 발전 했 다 . 보다 강력 한 컴퓨터 의 도움 을 받 아 하드웨어 와 알고리즘 간 의 허점 을 보완 함 으로써 세부 적 인 면 을 개선 할 수 있 었 기 때문 이 다 . 벤 고르 첼은 프로그래머 로서 지난 20 여 년 간 일어난 프로그램 에서 가중 중요 한 두 가지 는 데이터 구조 와 알고리즘 이 다 . 벤 고르 첼은 대개 벤 고르 첼 자신 이 직접 만든 데이터 구조 와 알고리즘 을 썼었 지만 , 지금 은 표준 화 된 데이터 구조 및 알고리즘 저 장소 들 이 있 다 . 월드 오브 워크래프트 나 매트 랩 같 은 게임 들 밑 에 깔린 복잡 한 소프트웨어 는 20 년 전 에 는 아마 만들 수 가 없 었 을 것 이 고 만든다 해도 시간 이 꽤 걸렸 을 것 이 다 . 설사 필요 한 하드웨어 가 있 다 하 더라도 말 이 다 . 오늘날 프로그램 을 만들 경우 , 거기 에 쓰이 는 알고리즘 과 프로그래밍 패러다임 은 20 년 전 과 거의 비슷 하 다 . 그러나 이용 가능 한 소프트웨어 저 장소 들 이 워낙 잘 되 어 있 어 , 오늘날 의 코드 는 노력 을 덜 들이 고 도 더 효율 적 으로 만들 어 낼 수 있 다 . 예 를 들 어 , 현재 벤 고르 첼과 벤 고르 첼의 동료 들 이 참여 하 고 있 는 OpenCog 프로젝트 에 쓰이 는 프로그래밍 언어 C ++ 분야 의 경우 , STL 과 부스트 코드 저 장소 들 에 믿 을 수 없 을 만큼 복잡 한 알고리즘 기능 들 이 저장 되 어 있 다 . 벤 고르 첼은 최근 몇 년 간 ‘ 좁 은 인공지능 ’ 분야 , 그러니까 인간 정신 만큼 넓 고 깊 지 는 못하 지만 난 이 도 높 은 특정 한 일 들 을 효율 적 으로 해내 는 인공지능 소프트웨어 분야 에 얼마나 큰 발전 이 있 었 는지 를 잘 안다 . 구글 의 자율 주행 차 들 이나 IBM 의 게임 전용 왓슨 컴퓨터 가 그 좋 은 예 이 다 . 물론 주식 시세 를 예측 하 고 공급 망 물류 계획 을 짜 고 사기 를 적발 해 내 고 질병 을 진단 하 는 등 , 실용 적 인 목적 을 위해 많 은 기업 에서 사용 중 인 프로그램 들 경우 도 좋 은 예 이 다 . 인지 과학 , 생물학 , 나노 기술 의 눈부신 발전 인간 뇌 에 대한 우리 의 지식 역시 기하급수 적 으로 늘 어 가 고 있 다 . 우리 는 지금 기능 적 자기공명영상 같 은 뇌 촬영 술 연구 들 을 통해 뇌 각 부위 의 기능 을 알 아 가 고 있 으며 , 뇌 속 신경 세포 및 신경망 에 대한 우리 의 모델 들 역시 예전 과 는 비교 도 할 수 없 을 만큼 정확 하 고 정교 해졌 다 . 아직 세세 한 부분 에서 는 모르 는 것 이 많 지만 , 뇌 가 사용 하 고 있 을 것 이 밝혀진 것 이 다 . 이 모든 것 들 은 인간 의 뇌 를 모방 해 만들 어 지 고 있 는 인공 일반 지능 디자인 들 에 확실 한 도움 이 되 고 있 다 . 그러나 인간 의 뇌 를 모방 하 지 않 는 인공 일반 지능 연구 방식 조차 인간 의 마음 이 어떻 게 작동 하 는 지와 관련 해 인간 의 뇌 로부터 영감 을 받 을 수 있 다 . 마음 에 대한 학문 분야 간 연구 인 인지 과학 은 1980 년 대 에 처음 통합 적 인 과학 으로 합쳐졌 지만 , 지금 은 아주 인상 적 이 고 일관 성 있 는 지 식체 로 인정받 고 있 다 . 우리 는 지금 수십 년 전 에 비해 인간 의 마음 에 대해 훨씬 더 많 은 걸 알 고 있 다 . 우리 가 알 게 된 새로운 지식 들 에 대해서 는 뒤 에서 다시 간단히 설명 하 겠 다 . 생물학 분야 에서 의 빠른 발전 은 비단 신경 과학 에 만 국한 된 것 은 아닌데 , 이 는 벤 고르 첼은 그간 응용 인공지능 연구 를 해 오 면서 직접 알 게 된 사실 이 다 . 2001 년 이후 벤 고르 첼은 인공 일반 지능 연구 와 병행 해 특화 인공지능 기술 을 다양 한 분야 에 응용 하 는 일 을 해 오 고 있 다 . 그 과정 에서 벤 고르 첼은 활용 가능 한 데이터 의 질 과 생물학 적 실험 의 종류 가 지난 10 년 간 엄청나 게 늘어났 다는 사실 을 알 았 다 . 예 를 들 어 특정 시점 에서 한 유기물 의 특정 세포 속 에 들 어 있 는 특정 유전자 와 관련 된 생물학 적 활동 의 양 을 측정 하 는 마이크 로 어레이 는 1990 년 대 중반 에 처음 도입 됐 지만 , 심지어 2001 년 에 이르 러서도 너무 결함 이 많 았 다 . 그러나 지금 그 마이크 로 어레이 는 비교 적 신뢰 할 만 하 다 . 또 다른 예인 RNA 간섭 은 1990 년 초 에 식물 들 에게서 나타나 는 자연 스런 현상 으로 발견 되 어 , 1988 년 에 처음 제대로 이해 되 었 다 . 그런데 지금 RNA 간섭 은 이미 오래 전 부터 상품 화 되 었 으며 , 유전학 실험 및 유전자 치료 에 없 어선 안 될 혁신 적 인 도구 로 널리 쓰이 고 있 다 . 게놈 서열 을 밝히 는 데 들어가 는 비용 은 그야말로 기하급수 적 으로 줄어들 고 있 어 , 맞춤 게놈 의학 은 물론 RNAi 같 은 새로운 기술 들 의 발달 역시 촉진 되 고 있 으며 , 보다 많 은 실험 들 도 가능 해 지 고 있 다 . 그리고 인간 게놈 의 서열 은 1990 년 대 중반 에서 야 밝혀졌 다는 사실 을 잊 지 말 아야 한다 . 개념 상 , 1990 년 이후 생물 과학 은 엄청난 발전 을 거듭 해 왔 다 . 1980 년 대 에 에릭 드렉슬러 는 처음 으로 나노 기술 에 대한 글 을 썼 는데 , 대부분 의 과학자 들 은 그걸 소설 같 은 이야기 하 며 무시 했 다 . 그런데 지금 은 어떤가 ? 전 세계 의 많 은 대학 과 주요 연구 분야 에서 나노 기술 을 가르치 고 있 다 . 아직 우리 는 에릭 드렉슬러 가 나노 기술 이 란 용어 를 만들 고 그 분야 의 선구자 가 되 면서 꿈꿨 던 그런 정도 의 나노 기술 은 갖 고 있 지 못하 다 . 우리 에겐 아직 다른 나노 기기 들 을 만들 수 있 는 나노 기기 들 은 없 는 것 이 다 . 그러나 응용 범위 가 아주 넓 은 새로운 나노 물질 들 은 갖 고 있 다 . 불과 몇 십 년 만 에 일어난 변화 이 다 . 휴고 드 가리스 와 벤 고르 첼은 한 발 더 나아가 핵입자 들 을 이용 해 컴퓨터 와 새로운 종류 의 물질 을 만들 어 내 는 펨토 테크 까지 생각 하 고 있 다 . 양자 컴퓨팅 은 20 여 년 전 만 해도 공상 과학 이 었 다 . 1980 년 대 에 데이비드 도이치 가 처음 양자 컴퓨팅 에 대한 글 을 썼 을 때 , 그건 일련 의 등식 들 을 나열 한 것 에 지나 지 않 았 고 그 실용 성 도 분명 치 않 았 다 . 그런데 지금 지오 디 로즈 가 세운 민간 기업 D - Wave 는 실제로 연구 목적 용 양자 컴퓨터 를 만들 고 있 다 . 앞 으로 몇 십 년 지나 면 양자 컴퓨팅 은 아마 실용 적 인 응용 범위 가 넓 은 일반 적 인 기술 로 성장 해 있 을 것 이 다 . 벤 고르 첼이 알 기 로 는 현재 두 신생 기업 이 금융 서비스 분야 에서 D - Wave 의 기술 을 실용 적 인 문제 에 응용 하 는 일 에 전념 하 고 있 다 . 그리고 체현 , 로봇 공학 , 가상현실 같 은 분야 에서 의 발전 들 도 간과 해선 안 된다 . 그 발전 들 덕분 에 인공 일반 지능 시스템 들 이 디자인 되 고 만들 어 지 는 즉시 , 그 시스템 에 뭔가 할 일 을 주 는 것 자체 가 크 게 단순 화 되 고 있 는 것 이 다 . 자 가 가속 속성 을 지닌 기술 어떤 기술 들 은 기하급수 적 으로 빨리 발전 되 는데 또 어떤 기술 들 은 지지부진 하 거나 발전 속도 가 느린 이유 가 뭘까 ? 그 이유 는 알아내 기 가 쉽 지 않 다 . 하지만 일부 이유 는 재생 현상 에서 찾아볼 수 있 다 . 분명 ‘ 다가 가속 ’ 속성 을 가진 기술 들 이 있 다 . 그래서 그런 기술 을 잘 발전 시키 면 , 그 기술 을 활용 해 다음 세대 의 기술 을 만들 어 내 는 게 더 쉬워진다 . 컴퓨터 소프트웨어 및 하드웨어 분야 는 둘 다 ‘ 자 가 가속 ’ 속성 을 가진 분야 이 다 . 그래서 다른 목적 들 도 있 겠 지만 , 컴퓨터 도움 을 받 는 복잡 한 디자인 소프트웨어 를 돌려 훨씬 더 강력 한 컴퓨터 칩 을 만들 기 위해 보다 성능 좋 은 컴퓨터 들 이 활용 된다 . 또 새로운 컴퓨터 프로그램 을 개발 하 기 위해 새로운 프로그래밍 자료 들 이 활용 되 기 도 하 며 , 그 를 통해 더 새로운 프로그래밍 자료 와 언어 의 개발 이 이루어지 기 도 한다 . 기계 장비 들 과 공장 들 역시 자 가 가속 속성 을 갖 고 있 다 . 좋 은 장비 들 로 더 나 은 장비 를 만들 어 내 고 , 더 나아진 장비 로 다시 더 나 은 장비 를 만들 어 내 는 식 인 것 이 다 . 에릭 드렉슬러 의 나노 기술 에 도 이런 개념 이 담겨 있 었 다 . 작 은 기기 들 을 만들 어 훨씬 더 작 은 기기 를 만들 어 낸다는 개념 말 이 다 . 아마 이 같 은 현상 이 나노 기술 이 궁극 적 으로 입증 해 보일 현상 일 것 이 다 . 이상 적 으로 말 하 자면 , 인간 지능 의 발전 은 자 가 가속 의 길 을 따른다 . 약 이나 다른 기법 들 을 통해 뇌 를 변화 시켜 지력 을 강화 시킴 으로써 사람 을 더 똑똑 하 게 만들 수 도 있 다 . 커뮤니케이션 기술 역시 이 같 은 방식 으로 발전 해 왔 다 . 기술 덕분 에 사람 들 이 예전 보다 더 잘 소통 하 고 아이디어 를 나눌 수 있 게 된 것 이 다 . 이 처럼 사람 들 끼리 아이디어 를 서로 나누 다 보 면 , 온갖 종류 의 놀라운 혁신 이 일어날 수 있 으며 , 이미 있 는 것 들 을 널리 전파 할 수 있 다 . 이미 있 는 것 들 을 긍정 적 인 방향 으로 강화 해 나가 는 것 이야말로 많 은 기술 들 의 고유 한 특성 이 다 . 더 좋 은 것 들 을 받아들일수록 자기 개선 능력 또한 더 커 지 게 된다 . 따라서 인간 은 기술 교유 의 점진 적 자기 개선 동력 이 잘 활용 될 수 있 도록 옆 에서 돕 는 역할 을 해야 하 는 것 이 다 . 일반 인공지능 은 자기 가속 속성 을 발휘 할 잠재력 을 갖 고 있 다 . 일단 인공 일반 지능 이 소프트웨어 를 프로그래밍 하 는 방법 을 알 게 되 면 , 인공 일반 지능 을 만들 어 내 게 되 고 , 그 인공 일반 지능 은 다시 더 똑똑 한 인공 일반 지능 을 프로그래밍 할 수 있 게 된다 . 이것 이 바로 1960 년 대 에 IJ . 굿 이 말 한 이른바 ‘ 지능 폭발 ’ 이 다 . 물론 역사 적 인 관점 에서 의 기하급수 적 인 발전 이 라는 것 이 일상 적 인 인간 삶 의 관점 에서 봤 을 때 도 반드시 빨라 보이 는 건 아니 다 . 어떤 때 는 빨라 보이 지만 어떤 때 는 그렇 지 않 은 것 이 다 . 인공 일반 지능 연구가 인 벤 고르 첼 관점 에서 볼 경우 , 인공지능 분야 에서 의 발전 속도 는 실망 스러울 정도 로 느려 보이 는 때 도 많 다 . 벤 고르 첼 은 훨씬 더 빨리 인간 의 지능 을 뛰어넘 는 일반 지능 을 가진 인공 일반 지능 이 나오 걸 보 고 싶 다 . 벤 고르 첼은 우리 가 인간 의 수준 을 뛰어넘 는 인공 일반 지능 을 더 빨리 만들 어 내 지 못하 는 건 , 과학 적 인 이유 보다 는 대체로 심리 적 이 고 재정 적 인 이유 때문 이 라고 생각 한다 . 벤 고르 첼은 모든 게 지금 보다 훨씬 더 빨리 진행 될 수 도 있 는 데 하 는 생각 에 좌절감 을 느끼 곤 한다 . 그러나 벤 고르 첼이 인정 하 지 않 을 수 없 는 것 은 , 만일 인류 의 역사 라는 원대 한 관점 에서 보다 큰 그림 을 본다면 , 지난 반세기 동안 인공지능 분야 에서 이룩 된 발전 들 이 아주 인상 적 으로 보이 기 시작 할 거 라는 것 이 다 . 예 를 들 면 , 구글 서치 , 구글 나우 , 빙 , 딥 블 루 , 시리 , 뉘앙스 음성 인식 , 전문 시스템 의료 분석가 , 과학 및 산업 분야 의 모든 데이터 를 분석 하 는 기계 학습 시스템 , 자동 화 된 프로그램 트레이더 , 군사용 드론 , 게임 인공지능 선수 등 의 발전 말 이 다 . 지난 세기 중반 만 해도 이런 기술 들 은 아예 존재 조차 하 지 않 았 다 . 기술 적 특이점 의 도래 웹 마인드 에서 의 우리 계획 들 은 아주 야심 차고 낙관 적 이 었 다 . 1997 년 에 벌써 몇 십 년 이 아닌 단 몇 년 안 에 인간 수준 의 지능 을 가진 인공 일반 지능 을 만들 목표 를 세웠 던 것 이 다 . 다른 인공 일반 지능 을 만들 목표 를 세웠 던 것 이 다 . 다른 인공 일반 지능 연구 팀 들 역시 웹 마인드 보다 앞서 가 거나 늦 게 비슷 한 인공 일반 지능 을 만든 다는 야심 찬 프로젝트 들 에 착수 했 다 . 인공 일반 지능 연구가 들 에게 절대 고갈 되 지 않 는 두 가지 는 자만심 과 낙관 론 이 었 다 . 그리고 그간 그 낙관 론 은 맞 지 않 는 경우 가 너무 많 았 다 . 그러나 사실 특정 기술 발달 에 대한 낙관 론 이 한동안 맞 지 않 는 경우 가 있 다고 해서 , 늘 맞 지 않 는다는 의미 는 아니 다 . 예 를 들 어 시작 단계 에서 많 은 실패 를 거쳤 지만 , 유인 비행 은 결국 성공 했 다 . 우주 비행 역시 그랬 다 . 특정 기술 에 대한 이해 와 기술 의 점진 적 발전 이 갑작스런 도약 으로 이어지 는 경우 가 흔하 다 . 물론 인공 일반 지능 을 만들 어 낼 과학 적 · 기술 적 가능 성 이 라는 것 이 꼭 그 인공 일반 지능 이 만들 어 지 는 속도 나 세상 에 나오 는 시기 와 관련 된 것 만 은 아니 다 . 그것 이 하룻밤 사이 에 나오 든 아니 면 몇 십 년 또는 몇 세기 에 걸쳐 서서히 완성 되 든 , 인공 일반 지능 은 인공 일반 지능 이 다 . 커즈와일 과 빈즈 같 은 사람 들 이 예견 하 듯 기술 적 특이점 속 에서 아주 빠른 속도 로 나오 든 , 아니면 트랜스 휴머니즘 선구자 맥스 모어 가 말 하 는 이른바 서지 에 의해 보다 점진 적 으로 나오 든 , 인공 일반 지능 을 어쨌든 세상 을 뒤바꿔 놓 을 것 이 다 . 그러나 벤 고르 첼은 벤 고르 첼이 보 고 있 는 그대로 말 해야 겠 다 . 인공 일반 지능 이 라는 토끼 굴 을 깊이 파 고 들어가 면 들어갈수록 , 벤 고르 첼 은 보다 온건 한 서지 관점 보다 는 기술 적 특이점 관점 이 더 옳 다는 확신 이 들 었 으며 , 또 분명 세계 최고 수준 의 인공 일반 지능 시스템 의 지능 이 극 적 으로 빨리 발전 하 기 시작 하 는 시점 이 있 을 거 라는 확신 이 들 었 다 . 벤 고르 첼은 기술 적 특이점 의 도래 가 기정사실 이 라고 생각 진 않 지만 , 아주 실현 가능 성 이 높 은 가설 이 라고 생각 한다 . 그리고 설사 이 가설 이 사실 이 아닌 것 으로 밝혀진다 해도 , 인공 일반 지능 기술 은 여전히 흥미 롭 고 중요 한 기술 로 남 을 것 이 다 . 벤 고르 첼은 웹 마인드 시절 에 했 던 세세 한 예견 들 은 맞 지 않 았 다 . 그러나 우리 는 훌륭 한 팀 을 이루 고 있 었 고 , 중요 한 원칙 과 알고리즘 들 은 그대로 유지 한 채 인공지능 핵심 시스템 을 빠른 속도 로 변화 시키 는 일 을 해내 고 있 었 다 . 어떤 프로젝트 의 재정 상황 과 조직 내 여건 을 토대 로 예측 을 하 는 것 은 늘 매우 불 확실 하 다 . 오늘날 벤 고르 첼은 OpenCog 프로젝트 와 관련 해 어떤 예측 을 하 는 것 에 훨씬 더 조심 한다 . 무조건 어떤 일 이 일어날지 에 대해 얘기 하 는 게 아니 라 , OpenCog 프로젝트 에 상당 기간 동안 적절 한 지원 을 할 경우 어떤 일 이 일어날지 에 대해서 만 얘기 하 는 것 이 다 . 그러나 이제 는 어떤 특정 프로젝트 에 대한 전망 이나 어떤 한 연구가 의 예측 이 인공 일반 지능 및 기술 적 특이점 상 에 곧 위대 한 도약 이 있 을 거 라고 믿 는 근거 가 되 진 못한다 . 보다 전반 적 인 추세 에 입각 해 그리고 보다 광범위 한 기초 과정 들 이 예측 의 근거 인 것 이 다 . 특이점 이란 무엇 인가 ? 특이점 이 란 개념 에 대해서 는 사실 여러 가지 견해 가 있 다 . 레이 커즈와일 의 견해 는 벤 고르 첼의 견해 와 다르 고 , 레이 커즈와일 과 벤 고르 첼의 견해 는 또 우리 가 얘기 중 인 ‘ 특이점 ’ 이 란 용어 를 처음 쓴 공상 과학 작가 인 버너 빈지 의 견해 와 다르 다 . 어떤 형태 로 든 특이점 과 비슷 한 의미 의 말 을 처음 쓴 사람 은 수학자 IJ . 굿 으로 보이 는데 , 그 는 1965 년 에 인공지능 이 인간 보다 더 똑똑 해 지 는 시기 인 ‘ 지능 폭발 ’ 의 가능 성 에 대한 글 을 쓰 면서 , 이런 말 을 했 다 . “ 지능 을 가진 최초 의 기계 는 우리 인간 이 만들 어 낼 마지막 발명품 이 될 것 이 다 . ” 특이점 이 란 개념 에 대한 이 같 은 다양 한 견해 들 은 그 핵심 에 공통 된 생각 이 담겨 있 다 . 기술 적 특이점 이 란 인간 이 따라갈 수 없 을 정도 로 빠른 기술 의 변화 로 ( 인간 의 능력 을 훨씬 뛰어넘 는 능력 을 지닌 인공 일반 지능 기술 을 포함 한 ) , 그 변화 에서 극 적 으로 새로운 과학 과 발명 들 이 나오 게 되 고 , 우리 가 알 고 있 는 삶 의 모든 측면 에 대 변혁 이 일어나 게 된다 . 2005 년 에 발표 한 자신 의 저서 > 에서 레이 커즈와일 은 특이점 시기 를 2040 년 경 으로 예측 했 다 . 조금 더 대략 적 으로 내린 버너 빈지 의 예측 역시 그 비슷 한 시기 였 다 . OpenCog 같 은 프로젝트 를 통해 여럿 이 공동 노력 을 기울이 면 그 시기 를 더 앞당길 수 도 있 겠 지만 , 벤 고르 첼이 보 기 에 는 두 사람 이 예측 한 시기 는 일리 가 있 는 것 같 다 . 그리고 예기 치 못한 정치 적 또는 기계 공학 적 장애 들 이 너무 많이 생겨날 경우 , 그 시기 는 한참 늦춰질 수 도 있 다 . 벤 고르 첼은 이 책 에서 인공 일반 지능 과 관련 해 말 하 게 될 내용 들 은 거의 다 특이점 의 개념 을 염두 에 둔 것 들 은 아니 다 . 특이점 형태 의 어떤 계기 를 통해 엄청나 게 빠른 속도 로 생겨나 든 아니 면 보다 점진 적 으로 생겨나 든 , 인공 일반 지능 은 여전히 기분 적 으로 같 은 특성 들 을 가진 인공 일반 지능 일 뿐 이 다 . 그러나 특이점 이 란 개념 에 따르 면 , 인공 일반 지능 은 지금 부터 몇 세기 나 몇 천 년 후 가 아니 라 몇 십 년 또는 몇 년 이내 에 생겨나 게 되 어 있 다 . 아주 간단히 말 해 , 특이점 이 란 개념 안 에 는 다음 두 가지 요소 가 포함 된다 . 놀라운 일 이 일어날 가능 성 이 아주 높 다 . 놀라운 일 이 갑자기 , 그러니까 몇 십 년 이내 라는 아주 짧 은 기간 내 에 일어날 것 이 다 . 첫 번 째 는 그 자체 로 아주 흥분 되 는 일 이 지만 , 즉각 많 은 사람 들 의 관심 을 끌 지 는 못한 수 도 있 다 . 사람 들 은 대체로 자신 이 살 아 있 는 동안 아니 면 적어도 자기 자식 들 이 살 아 있 는 동안 일어난 일 들 에 깊 은 관심 을 보인다 . 실제로 많 은 사람 들 은 앞 으로 며칠 또는 몇 주 내 에 일어날 일 들 에 관심 을 보인다 . 벤 고르 첼이 보 기 에 는 , 최근 들 어 사람 들 의 일상 생활 에서 급격 한 기술 발전 이 점점 더 많이 눈 에 띄 면서 , 인공지능 과 특이점 그리고 관련 문제 들 에 대한 사람 들 의 관심 역시 점점 더 커 지 고 있 는 것 같 다 . 기하급수 적 인 기술 발전 멀 고 가까운 인류 의 역사 에서 과학 과 기술 은 드라마틱 하 게 빠른 속도 로 발전 을 거듭 해 왔 다 . 오늘날 에 는 기술 과 과학 , 그리고 심지어 예술 도 워낙 빨리 발전 해 , 벤 고르 첼은 물론 이 고 그 누구 도 그 발전 속도 를 따라갈 수 없 을 지경 이 다 . 휴대폰 을 예 로 들 어 보 자 . 벤 고르 첼은 벤 고르 첼의 휴대폰 에 들 어 있 는 기능 들 을 제대로 다 파악 할 시간 도 없 는데 , 곧 이어 휴대폰 신규 모델 이 나온다 . 컴퓨터 소프트웨어 경우 도 마찬가지 이 다 . 음악 도 마찬가지 다 . 가능 성 이 있 고 흥미 로운 새 음악 장르 들 이 끊임없이 나타나 고 있 으며 , 대거 의 경우 그 장르 를 제대로 감상 해 볼 기회 도 갖 기 전 에 세 로운 장르 가 나온다 . 오늘날 의 과학 저널 에서 는 생물학 , 물리학 , 기계 공학 같 은 분야 에서 나온 흥미 롭 고 다양 한 발견 들 을 대거 소개 하 고 있 다 . 유명 대학 과학 도서관 들 의 최근 정기 간행물 코너 를 뒤져 보 면 놀라운 경험 을 하 게 된다 . 과학자 의 경우 , 인접 한 분야 나 관련 아이디어 들 은 고사하고 자기 분야 에서 일어나 는 일 조차 제대로 다 따라갈 수 가 없 다 . 몇 백 년 전 만 해도 , 부지런 한 과학자 는 이런 문제 를 겪 을 일 이 없 었 다 . 과학자 들 도 그리 많 지 않 은 데 다 과학 분야 도 그리 많 지 않 아 , 새로운 발견 에 대한 정보 가 널리 알려 지 는 데 몇 년 내지 몇 십 년 이 걸리 는 건 예사 였 다 . 2005 년 에 벤 고르 첼은 생체 의학 커뮤니티 의 온라인 과학 논문 저장 사이트 에서 ‘ apoptosis ' 라는 용어 를 검색 해 봤 는데 , 그 주제 와 관련 된 논문 이 6 만 편 이 넘 었 다 . 당시 벤 고르 첼은 그 가운데 약 1 만 편 정도 가 그런대로 유 의 비한 논문 이 라는 느낌 을 받 았 다 . 그러 다 2013 년 에 다시 에서 그 용어 를 검색 해 보 니 , 무려 25 만 에 가까운 논문 이 들 어 있 었 다 . 이 처럼 극도 로 전문 적 인 주제 에서 조차 새로운 지식 을 모두 따라간다는 건 거의 불 가능 에 가까운 것 이 다 . 레이 커즈와일 같 은 사람 들 이 이미 깨달 은 사실 이 지만 , 이 모든 발전 의 원동력 이 바로 기하급수 적 인 발전 의 논리 이 다 . 동물 이나 식물 의 개체 수 가 기하급수 적 으로 늘어나 게 될 경우 , 곧 공간 이나 먹 을 게 부족 해 지 거나 아니 면 환경 의 수용 능력 을 벗어나 게 된다 . 그러나 아이디어 의 생태 계 내지 환경 은 한계 가 없 어 , 우리 의 아이디어 나 발명 은 얼마 든지 늘어나 게 된다 . 기하급수 적 인 발전 은 기술 분야 , 특히 컴퓨터 하드웨어 분야 에서 가장 많이 논의 되 고 또 가장 글 로 기록 된다 . 가장 잘 알려진 ‘ 무어 의 법칙 ’ 에 따르 면 , 컴퓨터 는 18 개월 마다 두 배 로 발전 한다고 말 하 는데 , 이 는 현재 수십 년 간 사실 로 입증 되 고 있 다 . 레이 커즈와일 은 다른 기술 분야 들 에서 도 이 와 비슷 한 법칙 같 은 게 있 다는 걸 확인 했 다 . 현재 내 PC 는 90 년 대 에 벤 고르 첼이 갖 고 있 는 컴퓨터 보다 엄청나 게 처리 속도 가 빠르 다 . 또한 지금 내 휴대폰 은 90 년 대 에 벤 고르 첼이 쓰 던 데스크톱 컴퓨터 보다 훨씬 더 뛰어난 연산 능력 을 갖 고 있 다 . 물론 기하급수 적 인 기술 적 인 기술 발전 은 컴퓨터 와 함께 시작 되 지 는 않 았 다 . 어떤 기술 들 은 오랜 세월 기하급수 적 으로 발전 해 왔 다 . 유구 한 인류 역사 를 돌아보 면 , 지난 100 만 년 전 부터 1 만 년 전 까지 일어났 던 변화 보다 지난 1 만 년 전 부터 오늘날 까지 일어난 변화 가 더 크 다 . 이 같 은 패턴 은 십중팔구 앞 으로 도 계속 될 것 이 다 . 실제로 인류 의 삶 에 기하급수 적 으로 빠른 변화 를 야기 하 는 기술 분야 에서 의 기하급수 적 인 발전 은 우리 가 경험 하 는 마음 의 상태 들 과 언어 의 구조 에 도 심대 한 영향 을 줄 것 이 며 , 그 결과 다시 또 기하급수 적 인 변화 를 일으키 게 될 것 이 다 . 그러나 회의 론 자 들 은 이렇게 주장 할지 도 모른다 . “ 하지만 모든 게 기하급수 적 으로 발전 되 는 건 아니 다 . 그간 살아오 면서 보 니 , 냉장고 와 양말 , 자동차 같이 중요 한 많 은 것 들 이 지금 도 어린 시절 벤 고르 첼이 알 던 그 모습 그대로 를 유지 하 고 있 다 . 사람 들 이 사랑 에 빠지 는 형태 도 그리 크 게 변하 지 않 았 다 . 화장실 변기 로 그리 크 게 변하 지 않 았 다 . ” 설사 회의 론 자 들 의 이 같 은 주장 이 사실 이 라 해도 , 그건 그리 큰 문제 가 되 지 않 는다 . 일단 인간 보다 훨씬 뛰어난 인공 일반 지능 을 만들 어 내 면 , 훨씬 더 나 은 양말 을 갖 게 되 는 아니 든 이미 특이점 에 도달 한 것 이 되 기 때문 이 다 . 그리고 만일 특이점 에 도달 한 이후 훨씬 더 나 은 양말 이 없 는 게 꺼림칙 하 다면 , 당신 의 인공 일반 지능 친구 들 이 그런 양말 을 만들 어 낼 수 있 을 것 이 다 . 중요 한 것 은 식 축 성 있 게 다른 기술 들 을 폭넓 게 만들 어 낼 수 있 는 핵심 적 인 기술 들 이 기하급수 적 으로 발전 하 는 것 이 다 . 그러나 벤 고르 첼은 발전 회의 론 자 들 의 주장 에 필요 이상 의 무게 를 실 어 주 고 싶 지 는 않 다 . 기하급수 적 인 발전 에 대한 그 들 의 회의 론 이 옮 다고 확신 할 수 는 없 기 때문 이 다 . 사실 보다 세부 적 인 실용 기술 측면 에서 는 이미 상당 한 발전 이 있 었 다 . 자동차 와 냉장고 그리고 심지어 양말 에 도 60 년 대 이후 상당 한 변화 가 있 었 던 것 이 다 . 냉장고 의 경우 에너지 효율 이 훨씬 더 좋 아 졌으며 , 프레온 가스 같 은 유해 한 화학 물질 도 더 이상 사용 되 지 않 는다 . 자동차 의 경우 공해 방지 장치 인 촉매 변환기 가 장착 되 고 있 으며 디자인 은 물론 안전 성 도 어린 시절 의 자동차 들 보다 훨씬 뛰어나 다 . 그리고 양말 의 경우 훨씬 싸 졌 다 . 그 외 에 도 요즘 양말 은 새로운 합성 직물 을 사용 해 땀 이 배 지 않 으며 공기 순환 도 잘 된다 . 특이점 에 도달 하 는 일 은 양말 이나 포크 의 발전 보다 는 인공 일반 지능 , 연산 하드웨어 , 신경 과학 분야 에서 의 발전 에 더 의존 하 게 되 지만 , 변화 와 개선 은 문화 와 기술 과정 상 의 변화 와 개선 에서 이루어지 는 것 이 다 . 설사 할 수 있 다 해도 정말 해야 할까 ? 1990 년 대 말 벤 고르 첼이 인공지능 과 관련 해 어떤 노력 을 하 고 있 는지 를 사람 들 에게 이야기 하 면서 벤 고르 첼은 곧 벤 고르 첼이 추구 하 고 있 는 일 의 윤리 성 에 대해 많 은 의문 을 갖 기 시작 했 다 . 아놀드 슈워제네거 주연 의 영화 는 지금 까지 도 사람 들 의 머릿속 에 깊 게 각인 된 듯 하 다 . 어떤 사람 들 은 우리 가 만들 고 있 는 인공 일반 지능 이 우리 에게 이로울 거 라는 걸 보장 하 기 힘들 기 때문 에 , 위험 을 완전히 제거 할 수 있 는 방법 을 찾아낼 때 까지 인공 일반 지능 을 만드 는 일 을 미뤄야 한다고 주장 한다 . 캘리포니아 는 예전 엔 인공지능 특이점 연구소 라 불렸 고 최근 에 기계 지능 연구소 로 이름 을 바꾼 단체 가 있 는데 , 이 단체 가 그런 관점 을 견지 하 고 있 다 . 옥스퍼드 대학 의 인류 미래 연구소 와 케임브리지 대학 의 실존 적 위험 연구소 역시 그런 입장 을 견지 하 고 있 다 . 그러나 벤 고르 첼은 위험 을 완전히 제거 한 인공 일반 지능 을 만들 수 있 다는 생각 에 대해 아주 회의 적 이 다 . 원래 현실 은 그런 식 으로 돌아가 지 않 는 법 이 니까 . 그리고 만일 미국 과 영국 이 위험 에 대한 우려 때문 에 의도 적 으로 인공 일반 지능 개발 속도 를 늦춘다면 , 순전히 그 분야 에서 의 주도 권 만 중국 이나 러시아 , 이란 등 에 넘겨 주 는 꼴 이 될 것 이 다 . 오늘날 기술 과 지식 과 야심 은 국경 을 가리 지 않 는다 . 인공 일반 지능 을 우려 하 는 대표 적 인 인물 중 한 사람 이 벤 고르 첼의 친구 이 자 동료 인 인공 일반 지능 연구 가 휴고 드 가리스 인데 , 그 는 인공 일반 지능 은 자신 보다 열등 한 우리 인간 들 을 멸종 시킬 것 이 라고 주장 한다 . 그 에 따르 면 , 그러나 어쨌든 우리 는 인공 일반 지능 을 만들 어야 하 고 , 그게 우리 운명 이 라는 것 이 다 . 그러나 벤 고르 첼은 다른 누군가 사악 한 인공 일반 지능 을 만들 기 전 에 우리 가 먼저 친절 하 고 따뜻 하 고 우호 적 인 인공 일반 지능 을 만들 기 위해 최선 을 다 해야 한다고 생각 한다 . 인공지능 을 만들 려는 벤 고르 첼의 목적 은 분명 킬러 로봇 과 는 아무 관계 없 다 . 그리고 이건 순전히 벤 고르 첼의 직감 이 지만 , 제대로 잘 만들 경우 오히려 인간 보다 도덕 적 으로 더 나 은 인공지능 을 만들 수 있 다는 생각 이 든다 . 인간 은 결코 가장 지혜 로운 생명체 가 되 지 못하 듯 , 도덕 적 으로 가장 나 은 생명체 도 되 지 못한다 . 이 는 아무 날짜 의 신문 이나 슬쩍 들여다보 면 금방 알 수 있 다 . 이걸 인정 하 지 않 을 수 없 는데 , 사실 벤 고르 첼은 가끔 강력 한 인공지능 시스템 에 대한 생각 에 덜컥 겁 이 나 기 도 한다 . 그런데 그건 똑똑 한 인공지능 시스템 이 자신 을 재 프로그래밍 해 사악 한 인공지능 시스템 으로 변하 면 어쩌 나 하 는 두려움 때문 이 아니 라 , 과대망상증 환자 같 은 인간 들 이 자신 들 의 뜻대로 움직여 줄 강력 한 인공지능 시스템 을 의도 적 으로 만들 면 어쩌 나 하 는 두려움 때문 이 다 . 그러 면서 도 또 한편 벤 고르 첼은 첨단 인공지능 이 믿 을 수 없 을 정도 로 선한 일 을 할 수 도 있 다는 가능 성 을 결코 배제 하 지 않 는다 . 예 를 들 면 죽음 이나 질병 , 결핍 을 끝내 줄 가능 성 같 은 거 말 이 다 . 엘 네 살 난 벤 고르 첼의 생질 조카 레브 는 몇 년 전 어떤 전 어떤 뇌 수막염 보균자 와 함께 소다수 를 마셨 다가 뇌 수막염 에 걸려 죽 었 다 . 얼마나 가슴 아픈 비극 인가 ! 그 애 는 정말 멋진 애 였 는데 , 제대로 삶 을 시작 도 해 보 기 도 전 에 세상 을 떠난 것 이 다 . 벤 고르 첼의 여동생 부부 는 앞 으로 도 꿋꿋 하 게 살아가 겠 지만 , 결코 아들 을 잃 은 슬픔 에서 완전히 헤어 나오 진 못할 것 이 다 . 레브 는 세상 을 떠나 기 6 개월 전 쯤 일 주일 간 벤 고르 첼의 집 에 와 있 었 다 . 그때 바로 곁 에서 농담 도 하 고 같이 레슬링 도 하 고 시간 여행 과 불멸 에 대한 얘기 도 나누 었 는데 · ··. 그랬 던 그 애 가 이 세상 에 없 다니 벤 고르 첼은 아직 도 믿기 지 않 는다 . 레브 가 전혀 뜻 하 지 않 게 세상 을 떠나 기 두 해 전 할아버지 가 돌아가 셨 다 . 벤 고르 첼의 할아버지 는 당시 91 세 셨으니 레브 의 죽음 에 비하 면 어느 정도 예견 된 죽음 이 었 다 . 벤 고르 첼의 할아버지 는 물리 화학자 였 고 벤 고르 첼이 과학 에 관심 을 갖 게 된 것 도 실은 다 할아버지 덕 이 었 다 . 할아버지 는 결코 분별력 과 따뜻 함 또 특유 의 유머 감각 을 잃 지 않 으셨 지만 , 마지막 순간 이 다가오 면서 는 간단 한 산수 조차 제대로 하 실 수 없 었 다 . 그건 벤 고르 첼 에게 너무 도 큰 충격 이 었 는데 , 그 도 그럴 것 이 뉴턴 법칙 을 이용 한 제곱근 문제 들 을 잔뜩 내주 시 는 등 수십 년 전 벤 고르 첼 에게 각종 수학 문제 푸 는 법 을 가르쳐 준 사람 이 바로 벤 고르 첼의 할아버지 였 기 때문 이 다 . 우리 는 지금 뇌 수막염 이나 노화 또는 그 밖 에 다른 이유 로 죽 는 것 을 당연 하 게 받아들인다 . 마치 그것 이 불가피 하 고 피할 수 없 는 일 인 양 말 이 다 . 그러나 한때 는 천연두 ( 지금 은 근절 되 었 음 ) 나 포도상 구균 ( 항생제 가 나온 이후 선진국 에서 는 아주 드문 병 이 되 었 음 ) 으로 죽 는 것 도 피할 수 없 는 일 로 받아들여졌 다 . 지금 많 은 아이 와 노인 들 을 죽음 으로 몰아넣 고 피할 수 없 는 일 로 받아들여졌 다 . 지금 많 은 아이 와 노인 들 을 죽음 으로 몰아넣 고 있 는 생물학 적 질병 들 은 인간 의 능력 을 조금 뛰어넘 는 인공지능 을 통해 집중 연구 할 경우 의외 로 쉽 게 근정 될 수 도 있 다 . 또한 인간 이 겪 고 있 는 죽음 과 고통 을 대거 줄일 수 있 는 가능 성 뿐 아니 라 , 현재 인간 에게 허용 된 극히 제한 된 지능 과 경험 보다 훨씬 더 큰 지능 과 경험 을 가질 수 있 는 가능 성 도 있 다 . 인공 일반 지능 에 푹 빠져 지내 던 초기 에 벤 고르 첼이 갖 고 있 던 너무 섣부르 고 야심만만 한 계획 들 가운데 하나 가 비밀리 에 첨단 인공 일반 지능 을 만들 고 싶 다는 것 이 었 다 . 벤 고르 첼이 몇몇 친구 들 과 함께 초 인간 적 인 인공지능 기계 를 만들 어 세상 에 내놓 는다는 계획 말 이 다 . 오늘날 이 세상 에 는 그 와 비슷 한 의도 된 계획 아래 인공 일반 지능 연구 를 하 는 연구 가 및 엔지니어 그룹 이 많 다 . 그러나 벤 고르 첼은 점차 벤 고르 첼이 갖 고 있 던 생각 을 바꿔 , 인공 일반 지능 은 인류 전체 의 차원 에서 차근차근 단계 적 으로 개발 해 가 는 게 더 좋 겠 다는 믿음 을 갖 게 됐 다 . 지구 상 에서 지능 진화 의 다음 단계 를 만들 어 낸다는 건 아주 큰일 이 자 큰 책임 이 따르 는 일 이 며 , 따라서 가능 한 한 많 은 지능 과 지혜 를 모아 접근 해야 하 기 때문 이 다 . 따라서 일반 인공 지능 은 지하실 에서 일부 고립 된 인공지능 광신자 들 에 의해 만들 어 져 선 안 되 며 , 우리 가 갖 고 있 는 컴퓨터 및 커뮤니케이션 시스템 을 총동원 해 인류 의 ' 글로벌 브레인 ' 에 의해 만들 어 져야 하 는 것 이 다 . 우리 가 특허 를 낸 노바 멘 테 인지 엔진 시스템 의 핵심 소스 들 을 완전히 오픈 해 OpenCog 를 만든 것 도 다 그런 생각 의 연장 이 었 다 . 현재 OpenCog 는 누구 나 접근 하 고 참여 할 수 있 는 오픈 소스 인공지능 프로젝트 이 다 . OpenCog 의 목표 는 게 발 자 들 을 끌 어 보다 큰 공동체 를 만들 고 , 거기 서 서로 힘 을 합쳐 모든 인류 를 위한 인공 일반 지능 , 그리고 우리 가 최종 적 으로 만들 게 될 초 인간 인공 일반 지능 들 을 위한 인공 일반 지능 을 만들 자는 것 이 다 . 그렇게 되 면 그 인공 일반 지능 은 미래 의 우리 인간 자손 들 과 서로 평화 롭 게 공존 할 수 있 을 것 이 다 . 앞 으로 또 위 로 이 책 에서 벤 고르 첼은 여러분 에게 인공 일반 지능 연구가 의 입장 에서 벤 고르 첼의 이야기 를 하 려 한다 . 벤 고르 첼이 어떻게 이 분야 에 몸담 게 됐 고 , 미래 에 는 어떤 일 이 일어날 거 라도 생각 하 는가 하 는 이야기 말 이 다 . 벤 고르 첼은 그동안 이론 적 이 고 학문 적 인 인공지능 연구 를 해 왔 고 , 많 은 기업 들 로 하여금 다양 한 인공지능 애플리케이션 개발 에 몰두 하 게 했으며 , 여러 정부 기관 과 인공지능 및 신경 과학 일 을 해 왔 다 . 그 밖 에 도 서로 자른 관점 의 인공지능 및 인공 일반 지능 을 지향 하 는 각종 오픈 소스 프로젝트 , 회의 , 워크숍 , 협회 등 을 주관 해 왔 다 . 그리고 그 과정 에서 미국 , 브라질 , 중국 , 아프리카 , 호주 , 뉴질랜드 등지 에서 인공지능 과 인공 일반 지능 관련 일 을 해 왔 다 . 이 모든 경험 덕분 에 벤 고르 첼은 인공 일반 지능 개발 에 박차 를 가하 고 엄청난 변혁 의 힘 을 가진 고도 의 지능 을 가진 기계 를 개발 하 는 과정 에서 부딪히 는 각종 문제 를 다양 한 관점 에서 볼 수 있 었 다 . 이 책 은 자서전 이 아니 다 . 따라서 벤 고르 첼은 사랑 , 결혼 , 이혼 , 부성 등 에 대한 모험담 을 늘어놓 거나 형이상학 , 픽션 집필 , 음악 분야 등 의 창의 적 인 활동 을 거론 하 지 않 을 것 이 며 , 동양 및 샤머니즘 관련 정신 세계 도 말 하 지 않 을 것 이 다 . 사업 이 벤 고르 첼은 인공지능 연구 에 미친 영향 에 대해선 가끔 언급 하 겠 지만 성공 한 각종 사업 얘기 도 하 지 않 을 것 이 고 , 그 외 에 지난 49 년 간 살아오 면서 겪 은 온갖 일 들 도 말 하 지 않 을 것 이 다 . 그 대신 인공지능 과학자 겸 기업가 로 살아온 이야기 를 다양 한 각도 에서 풀 면서 인공 일반 지능 의 개념 과 이것 이 장 · 단기 적 으로 우리 에게 어떤 의미 인지 에 관한 벤 고르 첼의 생각 을 밝힐 것 이 다 . 그리고 인공 일반 지능 및 관련 분야 연구 를 하 며 보낸 지난 수십 년 간 의 경험 과 인공 일반 지능 및 그 영향 에 대한 저술 및 강연 을 토대 로 , 이 모든 문제 들 을 벤 고르 첼 자신 만 의 관점 에서 얘기 할 것 이 다 . 여러분 은 이 책 에서 한 인공지능 연구가 가 깊이 생각 하 고 느낀 개인 적 관점 을 보 게 될 것 이 다 . 이 는 인공지능 을 완전히 ‘ 객관적으로 ’ 다루 려는 시도 는 아니 다 . 벤 고르 첼은 남 들 처럼 이상 한 버릇 과 편견 을 갖 고 있 는데 , 여기 서 굳이 그런 것 들 을 숨기 려 하 진 않 겠 다 . 벤 고르 첼의 목표 는 인공 일반 지능 에 이리 푹 빠지 게 됐 는지 , 또 그것 이 벤 고르 첼에 어떤 의미 가 있 으며 다른 사람 들 에겐 어떤 의미 가 있 는지 에 대해 이야기 하 고 싶 다 . 그러나 이런 식 으로 인공 일반 지능 에 관한 이야기 를 한다고 해서 , 벤 고르 첼은 인공 일반 지능 역사 전반 에 대해 자기 중심 적 인 관점 을 제시 하 려는 거 라고 생각 하 지 는 않 기 를 바란다 . 벤 고르 첼이 지금 이렇게 벤 고르 첼의 관점 에서 이야기 하 려 하 는 것 은 그것 이 벤 고르 첼이 가장 잘 알 고 있 는 방법 이 기 때문 이 다 . 이렇게 일인칭 으로 쓸 때 가장 잘 생각 하 고 잘 쓸 수 있 으니까 . 어느 누구 도 역사 전체 에서 독보 적 인 존재 가 될 수 없 다는 것 을 벤 고르 첼은 잘 알 고 있 다 . 그리고 물론 현재 벤 고르 첼이 진행 중 인 프로젝트 들 에 대한 포부 가 크 지만 , 그간 인공지능 발전 에 벤 고르 첼보다 큰 기여 를 한 사람 들 이 많 다는 것 도 잘 안다 . 그리고 벤 고르 첼이 인공 일반 지능 을 개발 하 려는 인류 의 노력 에 아주 미력 하 나마 어떤 역할 을 해 왔 다는 것 에 기쁠 을 느끼 지만 , 그러 면서 도 지금 인공 일반 지능 이 인류 의 글로벌 브레인 과 그 기술 내 에서 차근차근 진일보 하 고 있 다는 것 도 잘 안다 . 그러나 벤 고르 첼에겐 벤 고르 첼이 가장 잘 얘기 할 수 있 는 벤 고르 첼만의 얘기 가 있 다 . 그리고 벤 고르 첼은 여기 서 얘기 하 는 것 들 이 글로벌 브레인 의 성장 과정 에 전혀 쓸모없 는 것 이 되 지 않 길 바란다 . 벤 고르 첼은 인공 일반 지능 의 개념 이 더 이상 환상 의 영역 에 머물 지 않 는 시대 에 살 고 있 다는 사실 만 으로 도 너무 행복 하 다 . 지금 이 시점 에서 인공 일반 지능 의 가능 성 은 과학 적 으로 너무 분명 하 며 , 이제 인공 일반 지능 을 만드 는 일 은 현재 의 엔지니어링 수준 으로 봐서 는 그야말로 목전 에 다가와 있 다 . 와우 ! 신나 는 일 아닌가 ! 스타트렉 의 미스터 스폭 에서 특이점 까지 어린 시절 가장 기억 에 남 는 순간 들 중 하나 는 아버지 와 함께 TV 에서 논리 의 대가 인 스폭 이 비 논리 적 인 생각 들 로 가득 찬 정신병자 같 은 로봇 노먼 을 상대 하 는 것 을 지켜보 는 것 이 었 다 . TV 시리즈 오리지널 은 벤 고르 첼의 세대 의 다른 많 은 사람 들 에게 도 그랬 겠 지만 어린 벤 고르 첼 에게 지대 한 영향 을 주 었 다 . 벤 고르 첼이 인공지능 의 세계 에 처음 매력 을 느낀 것 은 취학 전 , 그리고 초등 학교 시절 초기 였 다 . 그 당시 갖 고 있 던 생각 들 과 호기심 이 현재 벤 고르 첼이 하 고 있 는 노력 , 즉 인공 일반 지능 을 만들 고 특이점 에 도달 하 기 위한 노력 의 씨앗 이 된 것 이 다 . 그리고 그간 엄청난 변화 들 이 있 었 지만 , 어린 시절 알 고 있 던 인공지능 과 현재 의 인공지능 사이 에 는 더없이 드라마틱 하 고 의미심장 한 변화 가 있 었 다 . 어린 시절 의 기억 가운데 오래 된 기억 은 TV 에서 닐 암스트롱 이 달 에 착륙 하 던 장면 을 지켜본 것 이 다 . 그 일 자체 도 인상 에 남 는 일 이 었 지만 , 벤 고르 첼의 주변 어른 들 이 너무 놀라 숨죽이 며 TV 를 지켜보 는 것 도 인상 에 남 는 일 이 었 다 . 당시 벤 고르 첼은 두 살 반 이 었 다 . 우주선 과 우주복 은 왠지 복잡 한 게 그럴 싸해 보였 다 . 그리고 어렴풋 하 게 느낀 것 이 지만 과학 과 기술 은 분명 아주 놀라운 일 들 을 해낼 수 있 는 것 이 지만 과학 과 기술 은 분명 아주 놀라운 일 들 을 해낼 수 있 는 것 같 았 다 . 인공지능 은 벤 고르 첼이 유치원 에 다니 고 오리 건 주 유진 에서 초등 학교 1 학년 에 다니 던 1971 년 과 1972 년 까지 만 해도 내 우주 에 들어오 지 않 았 다 . 벤 고르 첼은 아버지 와 함께 늘 TV 시리즈 을 보 곤 했 는데 , 가장 기억 에 남 는 장면 들 중 하나 는 지능 이 뛰어나 지만 지나치 게 논리 적 인 로봇 을 미스터 스폭 이 쩔쩔매 게 만드 는 장면 이 었 다 . TV 는 말 도 안 되게 멍청 한 프로그램 들 도 많이 내보내 지만 , 어린 시절 벤 고르 첼이 공상 과학 에 흥미 를 갖 게 되 고 그래서 공상 과학 소설 을 찾 아 읽 게 만든 건 TV 였 다 . 그리고 또 벤 고르 첼은 신기 한 과학 과 눈부신 기술 혁신 에 큰 관심 을 갖 게 만든 건 또 바로 공상 과학 소설 들 이 었 다 . 에 나오 는 로봇 의 이름 은 노먼 이 었 는데 , 그 로봇 은 머드 라는 이름 의 아주 추잡 한 인간 주인 을 섬기 는 섹시 한 여자 안드로이드 들 을 관리 했 다 . 그 섹스 봇 안드로이드 들 은 어린 나이 의 벤 고르 첼에겐 별 매력 이 없 었 지만 , 노먼 은 나 의 관심 을 끌 었 다 . 노먼 은 커크 와 스폭 , 그리고 오리지널 에 고정 적 으로 나오 는 다른 등장인물 들 을 억류 하 고 있 었 는데 , 육체 적 으로 인간 인 그 들 보다 더 강한 걸로 보였 다 . 그러나 커크 와 스폭 은 늘 이런 저런 방법 으로 궁지 에서 빠져 나오 곤 했 다 . 그 경우 그 들 이 써먹 은 방법 은 이런 저런 논리 적 인 역설 과 비 논리 적 인 난센스 로 노먼 을 미치 게 만드 는 것 이 었 다 . 그것 은 인공지능 로봇 인 노먼 이 완벽히 논리 적 인 존재 여서 그런 종류 의 정보 에 재대로 대처 하 지 못한다는 걸 역이용 한 것 이 다 . 그 들 간 의 이런 대화 는 늘 어린 벤 고르 첼의 마음 을 아주 즐거우 면서 도 당혹 스럽 게 만들 곤 했 다 . 노먼 : 당산 들 지금 여기 서 뭐 하 는 거 야 ? 커크 : 이제 그만 항복 하 지 그래 . 노먼 : 비 논리 적 인 얘기 군 . 우리 는 당신 들 보다 더 빨리 움직일 수 있 어 . 우린 공격 을 당해도 끄떡 없 지 . 당신 들 보다 훨씬 더 강하 고 . 커크 : 아니 , 우리 가 더 강해 . 그걸 증명 해 보일 수 도 있 지 , 넌 네 가 섬기 도록 프로그램 된 인간 을 해칠 수 있 어 ? 노먼 : 아니 . 머드 : 하지만 친구 , 넌 이미 인간 을 해쳤 어 , 노먼 . 영혼 도 없 는 이 불쌍 한 생명체 야 , 인간 은 빵 만 으론 살 수 없 어 . 인간 은 자유 를 먹 고 살 거든 . 그러 니 자유 가 없 다면 없 다면 어떻 겠 어 ? 영원히 멈추 지 않 는 톱니바퀴 에 맞물려 돌아가 는 기계 장치 에 지나 지 않 지 . 맥코이 : ( 단조로운 목소리 로 ) 넌 우리 에게 행복 만 주 고 있 어 . 스콧 : ( 역시 단조로운 목소리 로 ) 음식 과 음료 와 행복 은 우리 에게 아무 의미 가 없 지 . 우린 우리 일 을 해야 해 . 맥코이 : 고통 이 야 , 고통 . 고통 . 끝없 는 고통 . 스콧 : 무거운 짐 에 눌려 탄식 하 고 물 부 짖 으며 죽 어 가 고 있 어 . 둘 다 : 정말 행복 해 죽 을 지경 이 야 . ( 그러 면서 두 사람 은 절 을 한다 . ) 노먼 : 그건 모순 이 야 . 논리 적 이 지 못해 . 미스터 스폭 . 설명 해 봐요 . 커크 : 거 좋 지 . 스폭 : 논리 는 풀밭 에서 짹짹 거리 고 우 는 작 은 새 야 . 논리 는 예쁜 꽃 들 로 만들 어 진 악취 가 나 는 화한 이 야 . 지금 네 머릿속 회로 들 이 제대로 작동 중 이 야 ? 귀 에 녹색 불 이 들어오 는데 . 스콧 : ( 가슴 을 움켜쥐 며 고통 에 찬 소리 를 낸다 . ) 더 이상 못 하 겠 어 ! 행복 이 지겨워 . 안란 과 쾌락 이 지겨워 . 나 준비 됐 어 ! 날 죽여 줘 ! 날 죽여 줘 ! ( 사람 들 이 손가락 을 그 에게 향한 뒤 휘파람 을 분다 . 그러 자 스콧 이 무릎 을 꿇 으며 쓰러진다 . ) 스콧 : 안녕 , 잔인 한 우주 ! 맥코이 : 죽 었 어 . 노먼 : 당신 들 이 · · · · · · 그 를 어떻게 죽여 ? 무기 도 없 잖아 . 커크 : 스콧 은 죽 었 어 . 너무 많 은 행복 에 짓눌렸 거든 , 하지만 이제 죽 어서 더 핵 복 해 , 우린 그 를 그리워하 겠 지만 , 우리 가없 은 죽 은 친구 를 위해 들려 주 자고 . ( 다 함께 웃 는다 . ) 커크 : 고결 한 영혼 ! 진취 적 인 기상 ! 느낄 수 없 는 것 . 깨달 을 수 없 고 꿈 꿀 수 만 있 는 것 에 대한 헌신 ! 가장 고귀 한 현실 ! 머드 : 멋져 ! 브라보 , 브라보 , 캡틴 ! 커크 : 어때 , 맘 에 들 어 ? 노먼 : 그건 비합리 적 이 야 . 비 논리 적 이 야 . 꿈 은 현실 이 아냐 . 커크 : 우리 의 논리 는 비 논리 적 이 야 . 그게 우리 강점 이 지 . 미스터 스폭 , 그거 우리 목적 에 비해 너무 많 으 거 아닙니까 ? 스 촉 : 정확 한 양 이 라고 생각 하 는데요 , 캡틴 , 미스터 머드 , 준비 됐 죠 ? 머드 : 예 , 예 ! ( 포수 의 포즈 를 취한다 . ) 스폭 조심 해요 . 그걸 떨어뜨리 면 안 돼요 . ( 언더스로 로 던지 는 흉내 를 내 고 , 머드 는 곡예 를 하 듯 그걸 잡 는다 . ) 맥코이 : 아 , 안심 이 다 . 오 , 제대로 잡 았 어 . 커크 : 조심 해 ! 조심 해 ! ( 머드 가 그걸 바닥 에 놓 는다 . 머드 ( 맥코이 에게 ) 기폭 장치 ! 퓨즈 ! 뇌관 ~ 5 번 아이언 ! ( 골프 치 는 자세 를 취한다 . ) 노먼 : 폭탄 도 없 잖아 . 커크 : 없 다고 ? 잘 봐 ! 앞쪽 ! ( 머드 가 스윙 을 한다 . ) 쾅 ! ( 스폭 을 제외 한 모든 사람 이 두 손 으로 귀 를 막 고 비틀거린다 . ) 커크 : 자네 괜찮 나 ? ( 스폭 이 조용히 밖 으로 나간다 . 노먼 : 하지만 폭탄 도 없 잖아 . 머드 : 내 가 거짓말 을 한 거 야 . 노먼 : 뭐 ? 커크 : 그 가 거짓말 을 했 다고 . 해리 가 네게 말 한 건 다 거짓말 이 야 . 잊 지 마 . 해리 가 네게 말 한 건 다 거짓말 이 야 . 머드 : 이걸 잘 들 어 노 먼 . 난 지금 거짓말 하 고 있 는 거 야 . 노먼 : 당신 은 지금 거짓말 을 하 고 있 다고 말 하 지만 , 당신 이 말 하 는 게 다 거짓말 이 라면 , 당신 은 사실 을 말 하 고 있 는 거 야 . 하지만 당신 이 말 하 는 건 다 거짓말 이 기 때문 에 , 당신 은 지금 진실 을 말 하 지만 · · · · · · 비 논리 적 이 야 ! 비 논리 적 ! 설명 좀 해 봐 ! ( 노먼 의 머리 에서 연기 가 난다 . ) 노먼 : 당신 은 인간 이 야 인간 만 이 인간 의 행동 을 설명 할 수 있 지 . 설명 좀 해 줘 . 커크 : 나 는 그런 방면 에서 반응 하 게 프로그램 되 어 있 지 않 아 . ( 노먼 이 방전 상태 가 된다 . ) 스폭 : 놈 들 이 다 멈춘 거 같 은데요 , 캡틴 . 커크 : 좋 아 . 승무원 들 의 술수 를 보 면서 벤 고르 첼은 즐겁 기 도 했 지만 한편 으론 실망 스럽 기 도 했 다 . 한편 으론 실망 스럽 기 도 했 다 . 노먼 같 은 로봇 을 만들 어 낼 만큼 똑똑 한 사람 이 라면 , 노먼 이 인간 처럼 비 논리 적 인 것 들 에 도 대처 할 수 있 게 만들 수 있 었 을 텐데 하 는 생각 이 들 었 던 것 이 다 . 당시 나이 가 어려 멀 어찌 해야 하 는지 는 전혀 몰랐 지만 , 비 논리 적 인 로봇 을 만들 어 낸다는 것 이 흥미 롭 게 느 겨 지 기 도 했 다 . 벤 고르 첼은 간단히 좀 설명 해 달 라며 아버지 를 귀찮 게 만들 었 지만 , 아버지 도 뽀족 한 수 는 없 었 다 . 아버지 는 사회학 교수 이 지 컴퓨터 과학자 나 로봇 엔지니어 가 아니 었 던 것 이 다 . 어머니 는 사회 활동가 였 다 . 두 분 은 벤 고르 첼로 하여금 과학 에 관심 을 갖 게 해 주 었 고 또 많 은 걸 가르쳐 주 셨 다 . 하지만 두 분 은 아주 어린 벤 고르 첼이 던지 는 전문 적 인 질문 들 중 일부 에 만 답 해 주 실 수 있 었 다 . 공상 과학 영화 와 TV 프로그램 , 소설 등 에서 본 노먼 과 기타 다른 로봇 들 이 너무 멋져 보였 다는 건 부인 할 수 없 다 . 그러나 그 당시 내게 인공지능 은 상상 속 에 나오 는 멋진 미래 의 기술 들 중 하나 로 만 느껴졌 다 . 로봇 , 시간 여행 , 불사 의 약 , 초능력 , 우주선 , 순간 이동 등 그 멋진 미래 의 기술 을 열거 하 자면 한 도 없 다 . 당시 벤 고르 첼은 벤 고르 첼이 살 아 있 는 동안 지구 상 에서 그런 것 들 이 현실 화 되 리라는 기대 는 별로 하 지 않 았 으며 , 광속 에 가까운 속 도로 지구 에서 다른 항성 으로 여행 을 하 는 우주선 을 만드 는 일 정도 를 상상 했 다 . 그러 면서 겨우 2 ~ 3 년 만 에 지구 로 돌아왔 는데 지구 의 시간 은 이미 100 만 년 후 의 미래 가 되 어 있 다는 식 의 상대론 적 물리학 의 신비 같 은 걸 생각 했 다 . 또한 100 만 년 정도 후면 , 많 은 멋진 기술 들 이 개발 되 어 있 을 것 이 고 , 또 많 은 놀라운 새로운 삶 의 가능 성 들 이 활  열리 게 될 거 라고 생각 했 다 . 십 대 시절 인 70 년 대에 를 봤 을 때 는 R 2 D 2 와 C 3 P 0 가 양쪽 의 장점 을 다 가진 한 로봇 으로 합쳐 지 지 않 은 것 에 실망 을 느꼈 다 . 를 봤 을 때 는 내심 HAL 9000 컴퓨터 가 우주 를 지배했 으면 하 는 생각 을 했 다 . 벤 고르 첼은 스타니스와프 렘 의 공상 과학 소설 > 을 좋아했 다 . 그 소설 에 나오 는 골렘 은 초 인간 인공지능 로봇 으로 , 인류 에게 인간 은 열등 한 존재 이 며 자신 은 초월 적 인 철학 및 지식 을 가진 존재 라는 사실 을 끝없이 주입 한다 . 벤 고르 첼은 스타니스와프 렘 의 초 인간 인공지능 로봇 어니스트 애니 를 훨씬 더 좋 아 했 는데 , 그 로봇 은 어느 정도 똑똑 해 지 자 자신 의 주변 에 꿰뚫 을 수 없 는 방어 막 을 치 고 인간 과 완전히 단절 된 삶 을 산다 . 아시모프 의 로봇 탐정 R . 다닐 올리 바우 는 그 한계 가 인간 정도 의 지능 밖에 안 돼 실망 했 는데 , 그건 양전자 뇌 의 한계 가 인간 의 뇌 정도 수준 이 라는 게 비 현실 적 이 라고 느꼈 기 때문 이 다 . 지능 의 힘 만일 인공두뇌 로봇 노먼 이 지능 이 아주 뛰어나 다면 , 그 는 왜 영리 하 지만 결국 아주 단순 한 스폭 의 논리 게임 을 간파 하 지 못하 는 걸까 ? 젊 은 시절 에 벤 고르 첼은 ‘ 지능 ’ 이 라 불리 는 그 묘한 힘 과 특성 에 완전히 매료 되 었 다 . 어쩌면 이 는 ‘ 똑똑 한 아이 ’ 가 되 는 게 그 당시 벤 고르 첼의 자아 만족감 의 중요 원천 이 었 기 때문 인지 도 모른다 . 그때 만 해도 설사 특별히 운동 을 잘 한다거나 인기 가 있 지 않 더라도 , 학업 능력 과 인지 능력 , 창의력 등 에서 확실히 인정받 는 데 만족감 을 느낄 때 였으니 말 이 다 . 벤 고르 첼은 당시 혼자 책 을 읽 거나 자전거 를 타 거나 이런 저런 생각 에 잠겨 술 속 을 돌아다니 면서 대부분 의 시간 을 보냈 다 . 벤 고르 첼 에게 는 대 게 가장 친한 친구 한 명 ( 늘 벤 고르 첼 같 은 부적응 자 였 지만 ) 과 가끔 말 을 걸어오 거나 같이 놀 려고 하 는 친구 몇 명 이 있 었 다 . 그러나 같 은 반 친구 들 가운데 벤 고르 첼을 당혹 스럽 게 만드 는 과학 이나 철학 문제 에 관심 있 는 친구 는 거의 없 었 다 . 벤 고르 첼은 결정체 들 이 어떻게 형성 되 는지 , 또 사후 의 삶 을 가능 하 게 해 줄 과학 적 인 방법 이 있 는지 등 의 문제 를 알 려고 애썼 다 . 다른 애 들 은 서로 에 대한 소문 이나 험담 같 은 걸 얘기 하 는 데 관심 이 많 은 듯 했 지만 , 벤 고르 첼은 그런 것 엔 전혀 관심 이 없 었 다 . 그러 다 보 니 벤 고르 첼이 다른 애 들 보다 더 우월 한 점 을 갖 고 있 으나 적어도 보다 성숙 된 지적 능력 을 갖 고 있 는 것 에 대해 어떤 자긍심 같 은 걸 느끼 는 경향 이 있 었 다 . 그러나 그런 식 의 느낌 을 받 을 때 마다 , 벤 고르 첼은 늘 스스로 이런 생각 을 하 곤 했 다 . ‘ 좋 아 . 넌 네 가 좋 아 하 는 기준 , 즉 지능 으로 네 자신 을 더 높 게 평가 하 고 있 어 . 하지만 사실 지능 은 꼭 네 가 가장 나 은 기준 은 아니 지 . 그런데 아마 이 사람 들 도 자신 들 이 너 보다 더 나 은 기준 , 그러니까 육체 적 힘 이나 사교 기술 등 으로 스스로 를 평가 하 고 있 을 거 야 . 모든 사람 이 남 들 보다 나 은 기준 에 따라 스스로 를 평가 하 는 거 지 . 자신 이 가장 나 은 기준 에 따라 말 이 야 . 그러 니 진정 가장 나 은 기준 이 뭔지 누가 알 겠 어 ? 가장 낫 다는 건 늘 상대 적 인 건데 말 이 야 · ·····.’ 벤 고르 첼은 얼마 뒤 대학 에 들어가 니체 와 실존주의 를 접하 게 되 면서 , 벤 고르 첼의 가치 체계 를 만들 어야 겠다는 생각 에 빠지 게 된다 . 하지만 다시 초등학생 시절 로 되돌아가 보 면 , 벤 고르 첼은 지능 이 라는 개념 에 대해 생각 하 는 데 더 많 은 시간 을 보냈 다 . 지능 이란 정말 어떤 것 일까 ? 지능 은 왜 육체 적 힘 이나 달리기 속도 또는 아주 빨리 말 하 는 능력 같 은 것 들 보다 더 중요 한 가치 일까 ? 지능 은 대개 더 많 은 다른 방식 으로 활용 될 수 있 으며 , 그래서 힘 이나 달리 기 또는 말 하 는 속도 보다 더 중요 하 다는 게 벤 고르 첼이 도달 한 한 가지 결론 이 었 다 . 그리고 그 당시 에 벤 고르 첼은 우주여행 을 다룬 공상 과학 소설 을 많이 읽 었 기 때문 에 이런 생각 을 했 다 . ‘ 아주 지능 이 뛰어난 사람 을 이름 도 없 는 외계 의 행성 에 떨어뜨린 다면 , 아마 아주 힘 이 센 사람 이나 말 을 빨리 하 는 사람 보다 그 가 살아남 을 확률 이 더 높 을 거 야 . ’ 초등 학교 시절 에 했 던 사색 의 대부분 은 결국 별 도움 이 되 지 못했 지만 , 어린 시절 의 그 정신 적 배회 는 사실 뭔가 심오 한 것 , 그러니까 세상 을 변화 시키 는 지능 의 힘 에 근접 해 있 었 다 . 인간 은 지구 상 에서 가장 강하 지 도 빠르 지 도 않 고 , 오래 사 는 생명체 도 아니 며 , 가장 우아 한 생명체 도 아니 지만 , 몇 가지 중요 한 관점 에서 볼 때 가장 똑똑 한 생명체 이 다 . 그리고 뭔가 를 만들 거나 소통 하 는 도구 를 발명 함 으로써 인류 전체 는 인간 개인 에 비해 훨씬 더 똑똑 해졌 다 . 지금 이 글 을 쓰 고 있 는 맥북 과 그리 멀 지 않 은 옛날 에 우리 의 조상 들 이 그림 을 그린 동굴 벽 을 비교 해 보 면 , 지능 의 힘 이 세상 을 바꾸 어 놓 았 다는 걸 분명히 알 수 있 다 . 결국 더 뛰어난 지능 덕분 에 인류 는 , 더 강하 거나 더 빠르 거나 더 행복 할지 도 모르 는 다른 동물 들 에 비해 더 큰 유연 성 과 일반 성 을 갖 고 있 다 . 인간 은 완벽 한 지능 과 가능 성 을 가진 존재 와 는 거리 가 멀 다 . 그래서 우리 는 지능 을 이용 해 우리 보다 훨씬 더 지능 이 뛰어난 존재 들 을 만들 어 낼 것 이 고 , 그 존재 들 은 우리 가 상상 할 수 없 을 만큼 빨리 그리고 드라마틱 하 게 세상 을 바꾸 어 놓 을 것 이 다 . 인간 이 상상 할 수 없 을 정도 로 뛰어난 그 존재 들 의 사고 와 소통 능력 등 을 통해 , 현재 우리 가 알 고 있 는 모든 종류 의 산업 에 혁명 이 일어날 것 이 며 , 인간 의 일상 생활 과 사고 방식 역시 전례 가 없 을 만큼 큰 변화 를 겪 게 될 것 이 다 . 마음 과 패턴 그 문제 는 해 마다 수차례 씩 벤 고르 첼의 머릿속 에 떠올랐 지만 , 어린 시절 의 벤 고르 첼의 마음 은 벤 고르 첼 방식 의 노먼 을 만들 거나 키울 좋 은 방법 을 생각 해 내 지 못했 다 . 벤 고르 첼은 인공지능 을 완전히 새롭 게 만들 어 내 는 게 아니 라 특수 용기 안 에서 특정 세포 들 로부터 생물학 적 으로 길러 낸다는 아이디어 도 생각 해 봤 지만 , 벤 고르 첼 에게 생화학 분야 에 대한 지식 이 전혀 없 었 기 때문 에 결코 그 방향 으로 멀리 나가 보 진 못했 다 . 벤 고르 첼은 벤 고르 첼의 지하실 화학 장비 들 로 기여 하 고 냄새나 는 화약 약품 들 을 만드 는 데 는 성공 했 지만 , 그때 는 1970 년 대로 직접 만들 어 쓰 는 DIY 생화학 장비 는 아직 나오 기 한참 전 이 었 다 . 지능 을 만들 만들 어 내 는 이 ‘ 마음 ’ 시스템 은 무엇 일까 ? 초등 학교 시절 중반 쯤 에 벤 고르 첼은 패턴 의 개념 을 이용 해 마음 에 대해 생각 하 는 한 가지 방식 을 어렴풋이 생각 해 내 기 시작 했 다 . 그런 사고방식 의 뿌리 는 일곱 여덟 살 무렵 레오 할아버지 가 벤 고르 첼에 게 주 신 결정체 들 에 대한 책 까지 거슬러 올라간다 . 이 처럼 반복 되 는 일정 한 패턴 의 구조 들 이 수많 은 사물 의 일반 적 인 형태 들 의 기조 를 이루 며 , 또 원자 들 의 혼란 스런 양자 역학 으로부터 나온다는 아이디어 는 벤 고르 첼의 마음 을 사로잡 았 다 . 양자 역학 에 대한 할아버지 의 지식 은 어느 정도 보어 의 원자 모형 에 영향 을 받 았 다 . 할아버지 는 벤 고르 첼 에게 이중 슬릿 실험 과 양자 이론 의 다른 어려운 부분 들 에 대해 설명 해 주 셨 지만 , 당신 자신 도 그 내용 을 정확히 이해 하 지 못하 셨 고 , 그래서 그런 주제 에 대한 얘기 들 은 오히려 벤 고르 첼 을 다소 혼란 에 빠뜨렸 다 . 그러나 결정학 , 과 X 선 희 절 에 대한 할아버지 의 설명 은 그야말로 수정 처럼 명료 했 고 , 그 덕 에 벤 고르 첼은 평범 한 형태 의 사물 들 을 구성 하 는 패턴 을 찾 을 열정 을 갖 게 되 었 다 . 그 무렵 에 읽 은 어떤 책 에서 도 양자 이론 의 선구자 에르빈 슈뢰딩거 가 DNA 를 ‘ 비 주기 적 인 결정체 ’ 라고 부르 고 있 었 다 . 벤 고르 첼은 물질 세계 를 주기 적 이 고 비주 적 인 패턴 의 구조 들 로 이루어진 일종 의 계층 으로 보 는 것 에 공감 을 느꼈 다 . 지금 과 마찬가지 로 그때 도 벤 고르 첼의 마음 은 대개 벤 고르 첼의 이해력 언저리 에 있 는 주제 들 을 맴돌 았 고 , 남 는 시간 은 거의 다 우주 에 대한 새로운 정보 를 흡수 하 기 위한 독서 로 보냈 다 . 벤 고르 첼은 어린 시절 의 벤 고르 첼 자신 을 과대 포장 하 고 싶 지 는 않 다 . 벤 고르 첼은 신동 이 니 뭐 니 그런 아이 는 아니 었 다 . 예 를 들 어 , 벤 고르 첼은 양자 역학 에 대해 초등학생 수준 에 맞 는 지식 을 갖 고 있 었 고 아주 기본 적 인 몇몇 개념 들 에 대해 알 고 있 었 다 . 물론 그것 만 으로 도 대부분 또래 아이 들 과 는 확연히 달랐 다 . 그러나 벤 고르 쳉 은 책 에서 읽 은 진짜 신동 들 과 달리 , 벤 고르 첼은 초등학생 시절 슈뢰딩거 의 방정식 을 풀 지 는 못했 고 심지어 고등학교 1 학년 때 까지 제대로 읽 지 도 못했 다 . 그 방정식 푸 는 법 을 배운 것 은 17 세 가 되 던 해 , 그러니까 대학 에서 4 학기 를 맞 았 을 때 였 다 . 그러나 벤 고르 첼이 어린 시절 의 마음 상태 에 대해 말 하 고 싶 은 핵심 은 , 벤 고르 첼이 기억 하 는 한 벤 고르 첼의 우선 순위 1 위 는 늘 우주 를 이해 하 는 것 이 었 다는 점 이 다 . 물론 벤 고르 첼 역시 다른 아이 들 처럼 뛰어다니 며 노 는 걸 좋 아 했 지만 놀이 가 끝나 면 늘 다시 생각 , 생각 , 생각 에 빠졌 다 . 우주 를 이해 한다는 것 은 엄청 힘든 일 이 다 . 벤 고르 첼은 지금 도 그 일 을 하 고 있 으며 , 뭔가 진전 을 이뤘 으면 좋 겠 지만 아직 도 갈 길 이 멀 다 . 벤 고르 첼 은 7 세 때 어머니 가 사 주 신 책 으로 대수 를 배웠 고 , 중학교 때 마을 도서관 에서 찾아낸 너덜너덜 하 게 낡 은 책 으로 미적분 을 배웠 다 . 벤 고르 첼이 만일 부모 님 들 이 벤 고르 첼 에게 개인 교사 를 붙여 온종일 체계 적 인 공부 를 하 고 , 그 느려빠진 공립 학교 교육 과정 대신 벤 고르 첼 자신 의 페이스 에 맞춰 공부 를 하 게 했 다면 , 벤 고르 첼이 그야말로 완전 한 영재 가 될 수 있 지 않 았 을까 하 는 생각 을 종종 한다 . 그러나 벤 고르 첼 이 2 학년 에 올라가 자 , 부모 님 들 은 벤 고르 첼을 공립 학교 교육 과정 을 따라가 면서 지적 호기심 을 해소 할 책 을 읽 도록 내버려 두 자는 기본 적 인 교육 방침 을 세웠 다 . 두 분 다 자신 의 일 만 으로 도 정신없이 바쁘 셨 던 것 이 다 . 그러나 사실 벤 고르 첼은 위대 한 수학자 노버트 위너 가 어린 시절 그랬 던 것 처럼 하루 8 시간 개인 교사 들 로부터 수학 , 물리학 , 그 외 의 고등 과목 들 을 배우 지 못한 것 에 대해 그리 큰 아쉬움 은 없 다 . 물론 이미 다 알 고 있 는 내용 들 을 배우 느라 오랫동안 따분 한 학교 수업 을 들어야 했 던 것 에 대해서 는 아쉬움 이 있 다 . 그러나 어린 시절 가르치 는 대로 최대한 빠른 속도 로 지식 과 기술 을 머릿속 에 쑤셔 넣 기 보다 는 자유 롭 게 책 을 읽 으면서 하루 에 두어 시간 정도 만 개인 교습 을 받 았 더라면 더 좋 았 을 듯 싶 다 . 그것 은 벤 고르 첼이 타의 에 의해서 가 아니 라 벤 고르 첼 자신 의 직관 에 따라 자유 롭 게 공부 하 고 배우 고 발명 하 는 것 에 가치 를 두 기 때문 이 다 . 괴델 , 에셔 , 바흐 그 외 의 책 들 벤 고르 첼을 처음 으로 깊이 있 는 인공지능 연구 의 세계 로 이끌 어 준 것 은 더글라스 호프스태터 의 놀라운 책 > 였 다 . 벤 고르 첼은 이 책 이 출간 된 직후 구입 해 하루 만 에 다 읽 었 다 . 그 책 을 구입 한 바 로 다음 날 아침 6 시 경 에 집 어 들 었 는데 , 그 다음 날 새벽 3 시 까지 책 을 손 에서 놓 을 수 가 없 었 다 . 당시 중학교 를 마치 고 고등학교 에 들어가 기 전 여름 방학 을 보내 던 열 세 살 소년 이 었 는데 , 이 책 을 만나 정신 을 홀딱 빼앗겼 다 . 그 책 에 는 실제 인공지능 을 만드 는 방법 에 대한 정보 는 별로 들 어 있 지 않 았 지만 , 인공지능 과 관련 된 다양 한 개념 들 을 벤 고르 첼이 보 아 온 그 어떤 책 보다 훨씬 더 자세히 다루 고 있 었 고 , 무엇 보다 너무 재미있 었 다 . 기본 적 으로 더글라스 호프스태터 는 어린 시절 벤 고르 첼의 마음 이 결정학 과 생물학 에 대한 생각 을 통해 추론 해냈 던 것 과 유사 한 관점 을 제시 하 고 있 었 는데 , 물론 훨씬 더 세밀 했 다 . 그 는 결정체 나 DNA 보다 더 복잡 한 패턴 들 , 그러니까 인간 자신 을 복제 하 는 자기 참 조형 패턴 들 에 대해 생각 하 고 있 었 다 . 그러니까 그 는 어떻게 하 면 지능 시스템 이 패턴 자체 를 내 적 으로 드러내 고 추론 할 수 있 을지 연구 하 고 있 었 다 . 이후 벤 고르 첼의 첫 인공지능 기업 인 웹 마인드 사 에서 함께 일 할 연구원 으로 페이 왕 을 채용 했 을 때 , 벤 고르 첼은 그 가 > 중국 판 을 공동 번역 한 사람 이 라는 사실 을 알 고 가벼운 흥분 을 느꼈 다 . 그러 다 2006 년 에 는 더글라스 호프스태터 를 직접 만나 는 기쁨 을 맛봤 는데 , 당시 우리 는 둘 다 샌프란시스코 에서 열린 특이점 회의 에서 발표 를 하 게 됐었 다 . 우리 는 어떤 점 에선 서로 반대 입장 에 서 있 었 다 . 벤 고르 첼은 > 의 주제 들 에 대해 얘기 했 고 , 그 는 기술 적 특이점 이 란 개념 에 대한 회의 적 인 시각 을 얘기 했 던 것 이 다 . 한편 더글라스 호프스태터 의 책 을 접하 기 2 년 쯤 전 인 중학생 시절 , 벤 고르 첼은 우연히 러시아 신비주의 작가 P . D . 우스펜스키 의 책 들 을 접하 게 됐 는데 , 그것 들 은 벤 고르 첼이 읽 은 책 들 가운데 일상 생활 에서 의 인간 마음 을 일련 의 반사 적 인 습관 들 로 본 최초 의 책 들 이 었 다 . 그 는 독자 들 에게 ‘ 깨 어 있 을 것 ’ 과 더 이상 반사 적 인 습관 들 에 좌지우지 되 지 말 것 을 촉구 했 다 . 그야말로 의식 이 늘 캐 어 있 어야 한다는 것 이 었 다 . 벤 고르 첼은 학교 에서 집 으로 걸어오 면서 또 벌 로 방과 후 수업 시간 에 교실 에 남 아 앉 아 있 으면서 진지 하 게 ‘ 깨 어 있 는 ’ 연습 을 했 다 . 조금 이 라도 오래 우스펜스키 가 말 하 는 ‘ 완전히 깨 어 있 는 ’ 시간 을 가지 려 애쓰 면서 , 벤 고르 첼은 그것 을 자기 성찰 들 에 접목 시킬 수 있 었 다 . 호르스 태 터 와 우스펜스키 두 사람 모두 평범 한 일상 의 마음 을 일련 의 습관 패턴 들 로 보 았 지만 , 호프스태터 는 패턴 화 되 고 자기 습관 적 인 마음 은 그냥 그걸로 끝 이 라고 생각 했 고 , 우스펜스키 는 이런 패턴 화 과정 을 넘어서 면 일상 을 뛰어넘 는 일종 의 신비 의식 에 도달 한다고 생각 했 다 . 이 처럼 일찍이 공상 과학 에 나오 는 인공지능 과 > 를 접한 벤 고르 첼 은 15 ~ 16 세 때 , 그러니까 사이먼스 록 대학 1 학년 시절 , 남 는 시간 에 인공지능 관련 책 들 을 조금 깊이 파고들 다가 또 다시 큰 충격 을 받 게 된다 . 당시 사이먼스 록 은 고등학교 1 , 2 학년 을 마친 뒤 미리 대학 공부 를 하 고 싶 어 하 는 이른바 ‘ 범 생이 들 ’ 이 가 는 특수 대학 이 었 다 . 어쨌든 그 당시 사이먼스 록 은 하나 의 대안 이 요 창의 적 인 문화 로 , 벤 고르 첼 마음 에 쏙 들 었 다 . 그러나 과학 과 기술 과목 들 은 그 학교 의 강점 이 전혀 아니 었 다 . 물론 몇몇 뛰어난 과학 교수 들 도 있 었 지만 , 전반 적 인 교육 과 정상 인문학 과 예술 쪽 이 강한 학교 였 다 . 그런데 1980 년 대 초 에 사이먼스 록 같이 진보 적 인 예술 학교 에 는 이렇 다 할 만 한 컴퓨터 과학 과정 이 없 었 고 , 인터넷 상 에 도 컴퓨터 과학 에 대한 연구 논문 들 이 그리 많 지 않 았 다 . 그러나 도서관 에 가 면 수십 권 의 인공지능 책 과 약간 의 컴퓨터 과학 잡지 들 도 있 었 는데 , 그 정도 면 벤 고르 첼이 어떤 것 들 을 할 수 있 는지 그림 을 그리 기에 충분 했 다 . 인공지능 책 과 잡지 들 을 파고들 면서 벤 고르 첼은 은근히 > 의 맥 을 잇 는 자료 들 , 그러나 기술 적 으로 좀 더 자세 하 고 실질 적 인 성과 들 도 올린 그런 자료 들 을 좀 더 찾 을 수 있 기 를 기대 했 다 . 실제 1940 년 대 부터 1960 년 대 사이 에 활약 한 인공지능 분야 의 선구자 들 이 쓴 흥미진진 하 고 야심 찬 글 들 은 몇 개 발견 했 다 . 그러나 벤 고르 첼의 생각 에 그 이후 로 인공지능 분야 는 훨씬 덜 흥미 로운 방향 으로 떠내려간 것 같 았 다 . 그러 다가 1982 년 부터 1983 년 에 이르 면 , 큰 의미 에서 볼 때 아무 도 인공지능 을 제대로 연구 하 지 않 고 그저 사소 한 문제 들 만 가지 고 만지작거리 는 듯 했 다 . 호프스태터 의 전문 적 인 인공지능 저서 들 도 들여다 봤 는데 , 흥미 롭 기 는 했 지만 , 기대 했 던 것 만큼 스릴 넘치 진 않 았 다 . 개념 적 으로 깊이 파고들 긴 했 지만 , 제대로 된 생각 하 는 기계 들 을 만들 려 하 기 보다 는 ‘ 장난감 문제 ’ 를 다루 는데 초점 을 맞추 고 있 었 던 것 이 다 . 반면 에 그 외 의 다른 인공지능 저서 들 은 대개 아주 제한 된 ‘ 지능 ’ 을 필요 로 하 는 아주 특별 한 시스템 들 을 구축 하 는 데 초점 을 맞추 고 있 었 다 . 그리고 그 특별 한 시스템 들 은 직접 손 으로 코드 를 넣 는 긴 리스트 의 법칙 들 에 의해 만들 어 지 는 경우 가 많 았 다 . 벤 고르 첼의 입장 은 벤 고르 첼이 좋 아 하 는 영화 중 하나 인 에서 주인공 로렌스 가 그리스 장군 테미스토클레스 의 말 을 인용 한 다음 과 같 은 말 과 비슷 했 다 . “ 벤 고르 첼은 소소 한 일 들 은 잘 못 하 지만 , 작 지만 위대 한 도시 국가 를 만들 수 는 있 다 . ” 벤 고르 첼은 벤 고르 첼의 인생 을 장난감 문제 들 을 가지 고 꼼지락대 거나 개념 적 인 문제 들 을 파고들 거나 좁 은 애플리케이션 을 만들 면서 보내 고 싶 지 는 않 았 다 . 벤 고르 첼은 한 연구 분야 로서 의 인공지능 에 대해선 점점 더 많 은 관심 을 갖 게 됐 지만 , 사소 한 장난감 문제 를 뛰어넘 지 못하 는 학문 적 인 성과 들 에 대해서 나 특별 한 애플리케이션 문제 들 을 풀 기 위한 특화 인공지능 에 대해서 는 관심 이 없 었 다 . 벤 고르 첼은 인간 과 맞먹 는 수준 또는 그 이상 의 인공 일반 지능 을 가진 기계 들 을 만들 고 싶 었 다 . 어쨌 는 벤 고르 첼 은 1980 년 대 초 에 인공지능 분야 에서 좌절감 을 맛보 았 고 , 그 결과 생각 하 는 기계 를 만든 다는 목표 에 대한 열정 이 여전 했 음 에 도 불구 하 고 대학 에서 인공지능 으로 학위 를 따 지 않 고 수학 으로 학위 를 따 기 로 마음먹 었 다 . 벤 고르 첼이 워낙 수학 을 좋아했 고 배울 것 도 많 은 데 다가 , 그 당시 인공지능 분야 의 상황 이 너무 실망 스러웠 기 때문 이 었 다 . 게다가 고등 수학 을 잘 활용 하 면 침체 에 빠진 인공지능 분야 에 활기 를 불어넣 을 수 있 을 거 라는 생각 도 했 다 . 지금 돌이켜 보 면 , 인공지능 분야 에서 학위 를 땄 다면 그 과정 에서 배울 게 많 았 을 거 라는 생각 은 든다 . 물론 그렇 다고 수학 분야 에서 학사 와 박사 학위 를  것 을 후회 하 진 않 는다 . 그만큼 그 당시 인공지능 분야 의 ‘ 정신 분열 ’ 에 너무 실망 이 컸 다 . 1982 년 에 처음 인공지능 문헌 을 파고들 기 시작 할 때 , 벤 고르 첼은 순진 하 게 도 전 세계 인공지능 과학자 들 로 이루어진 국제 적 인 커뮤니티 가 있 어 , 모두 들 인간 보다 똑똑 한 컴퓨터 를 만들 어 내 기 위해 밤낮 을 가리 지 않 고 열심히 뛰 고 있 으리라 상상 했 다 . 그러니까 지능 적 인 대화 를 할 수 있 는 컴퓨터 , 노벨상 수상자 들 보다 더 똑똑 한 컴퓨터 , 아름다운 시 를 쓰 고 놀랍 도록 새로운 수학 정리 를 내놓 는 컴퓨터 를 만들 려고 말 이 다 . 그러나 벤 고르 첼의 기대 는 완전히 산산조각 이 나 서 , 1982 년 현재 학계 의 인공지능 문헌 에서 찾아볼 수 있 는 건 지능 의 아주 전문 적 인 면 들 에 대한 무미건조 하 고 형식 적 인 분석 들 , 단순 한 퍼즐 이나 아주 특별 한 상업 적 문제 들 에 대한 인공지능 기술 의 적용 같 은 것 들 뿐 이 었 다 . 그리고 현존 하 는 주류 인공지능 연구 는 거의 전적 으로 아주 전문 화 된 문제 해결 프로그램 들 에 집중 되 어 있 었 다 . 그러니까 기껏해야 인공지능 의 사소 한 면 들 을 다룰 뿐 자발 적 이 고 창의 적 인 면 은 거의 없 거나 아예 없 었 던 것 이 다 . 사실 인공지능 의 이 두 측면 을 연결 해 주 는 끈 이 있 지만 , 그 끈 은 인공지능 분야 역사 의 여러 시점 에서 아주 너덜너덜 해졌 다 . 이제 이 책 을 쓰 고 있 는 2016 년 을 맞 아 , 지금 그 끈 은 빠른 속도 로 다시 탄탄 해 지 고 있 으며 , 점점 더 많 은 인공지능 연구가 들 이 자신 들 의 전문 적 인 특정 프로젝트 들 과 초 장기 부터 내려오 는 광범위 한 인공지능 개념 사이 를 잇 는 다리 를 건설 중 이 다 . 컴퓨터 가 인간 의 지능 에 근접 하 거나 추월 하 다 특이점 이 왜 목전 에 다가왔 는지 에 대한 레이 커즈와일 의 설명 들 가운데 하나 는 컴퓨터 가 인간 두뇌 와 맞먹 는 힘 을 갖 게 되 는 때 가 아주 가까워졌 다는 것 이 다 . 그 는 무어 의 법칙 같 은 것 들 이 계속 유효 할 경우 , 2029 년 쯤 이 면 컴퓨터 가 한 인간 의 두뇌 와 맞먹 는 힘 을 갖 게 될 것 이 고 , 2045 년 쯤 이 면 지구 상 에 있 는 모든 인간 의 두뇌 를 합친 힘 을 갖 게 된다고 예측 하 고 있 다 . 물론 다른 사람 들 은 그 의 예측 에 대해 이런 저런 이의 를 제기 해 왔 다 . 그러나 인간 의 뇌 가 어떻게 움직이 는지 를 정확히 아 는 사람 이 없 고 , 뇌 의 ‘ 처리 능력 ’ 에 대한 예측 또한 어짜피 기껏해야 대략 적 인 것 이 될 수 밖에 없 다 . 또한 인간 뇌 의 정보 처리 능력 을 디지털 컴퓨터 의 능력 과 비교 하 는 건 아주 어려운 일 이 다 . 두 시스템 이 그 특성 상 아주 다르 기 때문 이 다 . 이 문제 에 대해서 는 이후 의 장 들 에서 좀 더 자세히 살펴보 기 로 하 겠 다 . 그러나 이 모든 한계 들 에 도 불구 하 고 , 이 는 아주 흥미 로운 생각 들 이 다 . 물리학 적 인 관점 에서 볼 때 컴퓨터 와 인간 의 뇌 는 둘 다 아주 한심 한 정보 처리 시스템 이 라는 사실 을 기억 할 필요 가 있 다 . 두 시스템 모두 현재 까지 알려진 물리학 법칙 들 에 따라 각 시스템 을 구성 중 인 입자 들 속 에 내포 된 연산 능력 의 극히 일부 밖에 활용 하 지 못하 고 있 기 때문 이 다 . 넓 은 관점 에서 볼 때 , 디지털 컴퓨터 와 인간 의 뇌 모두 아주 비 효율 적 인 정보 처리 장치 이 다 . 그런데 두 시스템 이 보여 주 는 효율 성 과 비 효율 성 은 여러 가지 면 에서 다르 다 . 예 를 들 자면 , 디지털 컴퓨터 는 큰 정수 를 나눈다거나 방대 한 관련 데이터베이스 나 그래프 데이터베이스 를 검색 하 는 데 아주 뛰어나 다 . 그 에 반해 인간 의 뇌 는 호르몬 수치 를 조정 한다거나 시야 에 들어온 사물 의 윤곽 을 확인 하 는 데 아주 뛰어나 다 . 또 디지털 컴퓨터 는 인간 의 뇌 에 비해 구글 이나 시티 뱅크 의 데이터 네트워크 를 돌리 는 데 더 뛰어나 며 , 인간 의 뇌 는 디지털 컴퓨터 에 비해 인간 의 몸 을 각자 의 상황 에 맞 게 통제 하 는 데 더 뛰어나 다 . 그리고 디지털 컴퓨터 든 인간 의 뇌 든 양자 다체 문제 방정식 을 푸 는 데 는 그리 뛰어나 지 못하 다 . 물론 앞 으로 나올 양자 컴퓨터 는 그런 일 에 뛰어날 수 도 있 다 . 그러나 이 모든 불 확실 성 과 복잡 성 을 감안 하 더라도 , 디지털 컴퓨터 와 인간 의 뇌 사이 에 는 뭔가 비교 될 만 한 점 즐 이 있 다 . 예 를 들 어 누군가 디지털 컴퓨터 가 인간 뇌 의 지능 관련 기능 들 을 그대로 시뮬레이션 할 수 있 느냐는 질문 을 할 수 있 다 . 그런데 이 질문 에서 말 하 는 시뮬레이션 이 라는 것 이 꼭 인간 뇌 속 의 모든 입자 나 모든 원자 또는 분자 의 시뮬레이션 을 의미 하 는 건 아니 다 . 오늘날 대부분 의 신경 생리학자 들 은 인간 뇌 의 지능 기능 을 시뮬레이션 하 기 위해서 는 , 뇌 의 주요 세포 들 ( 주로 신경 세포 , 신경 교질 세포 , 기타 몇 가지 세포 들 ) 이 기능 하 는 방식 과 그 세포 들 이 서로 주고받 는 분자 를 시뮬레이션 하 면 된다고 생각 한다 . 만일 우리 가 디지털 컴퓨터 가 이런 의미 로 인간 의 뇌 를 시뮬레이션 할 수 있 느냐고 묻 는다면 , 현재 로서 의 답 은 NO 다 . 만일 무어 의 법칙 등 이 계속 유효 하 다면 , 앞 으로 15 년 에서 25 년 쯤 후 에 우리 는 아마 인간 뇌 의 연산 능력 과 맞먹 는 디지털 컴퓨터 를 갖 게 될 것 이 다 . ' 인간 뇌 수준 ' 의 연산 능력 을 갖 는 게 인간 수준 의 인공 일반 지능 을 만드 는 데 필수 적 인가 아닌가 하 는 것 은 또 다른 문제 이 다 . 나중 에 다시 설명 하 겠 지만 , 벤 고르 첼이 요즘 자주 이용 하 는 인공 일반 지능 접근 방식 에서 는 인간 의 뇌 는 단지 느슨 한 영감 으로 간주 된다 . 또한 벤 고르 첼은 벤 고르 첼의 접근 방식 을 사용 할 경우 인간 뇌 시뮬레이션 에 필요 한 연산 능력 에 훨씬 못 미치 는 연산 능력 을 가진 인간 수준 의 인공 일반 지능 을 만들 거나 또는 인간 뇌 와 유사 한 구조 를 가진 인공 일반 지능 을 만들 수 있 다고 생각 한다 . 그러나 뇌 시뮬레이션 을 하 든 OpenCog 프로젝트 를 진행 하 든 , 점점 더 나아지 는 컴퓨터 들 이 인공 일반 지능 만드 는 일 을 더 쉽 게 만들 어 준다는 데 는 의심 의 여지 가 없 다 . 그래서 인공 일반 지능 연구 에 매달리 고 있 는 우리 같 은 사람 들 입장 에서 는 , 컴퓨터 하드웨어 업계 가 매년 보다 나 은 컴퓨터 를 만들 어 내 고 있 으며 당분간 그 추세 가 누그러들 기 미 가 보이 지 않 는다는 것 은 희소식 이 다 . 컴퓨터 프로세서 칩 을 위해 점점 더 강력 한 연산 능력 을 가진 코어 를 만드 는 일 이 점점 더 어려워 지 고 있 어 , 컴퓨터 칩 제조 업체 들 은 지금 제조 방식 을 다중 코어 접근 방식 으로 바꾸 고 있 다 . 물론 그 목표 는 점점 더 빠른 속도 를 내 는 컴퓨터 의 제작 에 있 다 . 계속 도전 과제 들 이 나타남 에 따라 혁신 도 계속 되 고 있 다 . 보다 뛰어난 연산 능력 을 가진 하드웨어 를 만드 는 데 필요 한 경제 적 으로 가치 있 는 애플리케이션 들 은 얼마 든지 많 으며 , 그래서 하드웨어 제조 업체 들 은 혁신 을 지속 하 려는 동기 가 엄청나 다 . ' 경 이 륙 ' 의 가능 성 일반 인공지능 이 스스로 보다 뛰어난 인공 일반 지능 을 프로그래밍 한다는 개념 은 아주 강력 한 개념 으로 , ' 기술 적 특이점 ' 이 라는 현대 적 인 의미 의 전신 격 인 ' 지능 폭발 ' 의 핵심 이 기 도 하 다 . 보다 최근 에 는 비슷 한 상황 에서 ' 경 이 륙 ' 라는 말 이 쓰이 고 있 다 . ' 경 이 륙 ' 은 어쩌면 5 분 간격 이 라고 해도 좋 을 만큼 엄청나 게 빨리 진행 되 는 특이점 을 뜻 한다 . 가 설상 의 경 이 륙 에서 는 , 인공지능 프로그램 이 엄청나 게 빨리 똑똑 해져서 아주 짧 은 기간 안 에 인간 의 지능 을 초월 하 는 상태 에 도달 한다 . 그걸 만든 인간 들 이 미처 그 결과 를 생각 해 볼 여유 도 없이 빨리 말 이 다 . 극단 적 인 예 를 들 자면 , 인공지능 시스템 이 오전 8 시 에 는 개 수준 으로 똑똑 하 다가 , 오전 9 시 에 는 평범 한 인간 만큼 똑똑 해 지 고 , 오전 10 시 엔 알버트 아인슈타인 과 맞먹 을 정도 로 똑똑 해진다 . 그리고 오전 11 시 에 는 일종 의 디지털 신 의 경지 에 도달 한다 . 벤 고르 첼이 보 기에 이런 성격 의 경 이 륙 은 이론 상 으론 가능 해 보이 지만 꼭 발생 할 것 같 지 는 않 다 . 그러나 실제 그렇게 극단 적 인 기준 에서 볼 때 아주 짧 은 기간 안 에 인간 의 지능 에서 초 인간 의 지능 으로 발전 할 수 있 다 . 지능 이 5 년 만 에 개 의 수준 에서 아인 규 타인 수준 으로 발전 하 는 건 경 이 륙 으로 볼 수 없 을지 는 모르 나 , 그 역시 엄청나 게 드라마틱 한 발전 이 다 . 벨 고르 첼은 그런 정도 의 발전 을 ' 준 경 이 륙 ' 이 라 부르 고 있 다 . 최초 의 인공 일반 지능 이 보여 줄 인지 발달 속도 는 그것 이 나타난 시기 의 전반 적 인 기술 상황 에 따라 달라질 듯 하 다 . 만일 아주 빠르 고 유용 한 자 가 재 프로그래밍 능력 이 있 는 최초 의 인공 일반 지능 이 아주 정교 한 지원 기술 들 이 있 는 세상 에서 생겨 난다면 , 그 지능 은 극도 로 빨리 발전 할 것 이 다 . 그러나 만일 아주 빠르 고 유용 한 자 가 재 프로그래밍 능력 이 있 는 최초 의 인공 일반 지능 이 오늘날 과 같 은 세상 에서 생겨 난다면 , 그것 이 눈 깜짝 할 사이 에 인간 을 뛰어넘 는 지능 으로 발전 하 는 게 가능 할지 의문 이 다 . 잠시 간단 한 사고 실험 을 하나 해 보 자 . 벤 고르 첼이 지금 이 글 을 쓰 고 있 는 시기 는 2016 년 초반 이 다 . 그리고 벤 고르 첼은 지금 홍콩 에 있 는 벤 고르 첼 집 의 서재 안 에 않 아 있 다 . 예 를 들 어 다음 주 에 벤 고르 첼이 엄청난 돌파구 를 찾 아 , 예전 에 생각 했 던 것 만큼 많 은 노력 을 하 지 않 고 도 일반 적 인 인간 대학생 정도 의 지능 을 가진 OpenCog 소프트웨어 시스템 만드 는 법 을 알아냈 다고 가정 해 보 자 . 그러니까 다음 주 에 인간 수준 의 지능 을 가진 인공 일반 지능 을 만들 어 내 는 것 이 다 . 그 OPenCog 네트워크 가 영어 로 기본 적 인 대화 를 할 뿐 아니 라 수학 문제 들 도 풀 고 간단 한 컴퓨터 코드 도 작성 할 수 있 을 만큼 똑똑 하 다고 가정 해 보 자 . 그 경우 당신 이 만일 인공 일반 지능 선지자 라면 자연스레 머릿속 에 떠오르 는 질문 이 하나 있 을 것 이 다 . 가설 상 의 이 인공 일반 지능 이 어떻게 경 이 륙 의 놀라운 속도 로 초 인간 의 지능 으로 발전 할 수 가 있 을까 ? 아마 그 인공 일반 지능 은 스스로 자신 의 소스 코드 를 다시 작성 해 더 똑똑 해 질 수 있 을 것 이 다 . 그런데 만일 그 인공 일반 지능 이 새롭 고 개선 된 소프트웨어 의 도움 을 받 기 위해 더 나 은 하드웨어 를 필요 로 한다면 어떻게 되 겠 는가 ? 만일 새로운 종류 의 칩 을 만들 기 위해 새로운 하드웨어 를 디자인 하 고 싶 다면 , 인공 일반 지능 은 제조 업체 에 관련 부품 과 재료 들 을 주문 해야 할 것 이 다 . 인간 세상 을 포함 해 , 취급 해야 할 인프라 가 엄청나 게 많 을 것 이 다 . 또한 사람 들 이 인공 일반 지능 의 활동 에 개입 해야 하 는 경우 도 많 은 것 이 다 . 어쩌면 이 가설 상 의 인공 일반 지능 은 다른 사람 들 을 속이 고 설득 하 거나 강요 해 자신 의 말 을 듣 게 할 수 도 있 다 . 그러나 그 인공 일반 지능 이 더 뛰어난 지능 덕 에 성공 하 리라는 보장 은 없 다 . 벤 고르 첼은 벤 고르 첼의 개 보다 훨씬 더 지능 이 높 다 . 그러나 그 개 가 설가 벤 고르 첼의 명령 들 을 이해 할 수 있 게 된다 해도 , 늘 벤 고르 첼의 명령 들 에 복종 한다는 보장 은 없 는 것 이 다 . 이 사고 실험 의 핵심 은 전반 적 인 현재 기술 상황 을 봐서 는 설사 누군가 내일 실용 적 인 인공 일반 지능 을 만든다 해도 , 경 이 륙 이 일어날 가능 성 은 그리 커 보이 지 않 는다는 것 이 다 . 그러나 아주 먼 미래 의 시나리오 에서 는 그 가능 성 이 훨씬 더 높 다 . 또 다른 사고 실험 을 해 보 자 . 지금 부터 반세기 전 의 세상 을 상상 해 보 라 . 다른 기술 들 은 상당 한 발전 을 해 왔 지만 , 인공 일반 지능 은 여전히 지지부진 하 다 . 이제 2060 년 을 상상 해 보 라 . 우리 는 여전히 인공 일반 지능 은 만들 지 못했 지만 , 나노 기술 과 첨단 로봇 공학 분야 , 세상 의 모든 전자 장치 를 연결 하 는 인터넷 통신 분야 에서 큰 발전 을 이루 었 다 . 만일 새로운 애플리케이션 이 필요 해 온라인 상 에서 정보 를 입력 하 거나 말 로 하 면 , 당신 집 의 벽 에 내장 된 마이크 들 이 그 말 을 받아들인다 . 그러면 자세 한 내용 이 관계자 에게 전송 되 며 , 주문 한 애플리케이션 이 특정 나노 공장 에서 제작 되 어 자동 화 된 무인 드론 헬리콥터 에 실려 당신 집 문 앞 에 까지 배달 되게 된다 . 현존 기술 이 제조 스펙 들 을 충족 시킬 수 있 다면 , 당신 은 원 하 는 애플리케이션 을 편리 하 게 즉시 받 을 수 있 게 되 는 것 이 다 . 이제 인간 수준 의 인공 일반 지능 을 이 시나리오 에 집어넣 어 보 자 . 그 인공 일반 지능 은 2013 년 이나 2017 년 에 만들 어 진 인공 일반 지능 에 비해 자신 의 지력 을 훨씬 더 폭넓 게 응용 할 수 있 을 것 이 다 . 또한 새롭 게 만들 어 진 2060 년 의 인공 일반 지능 은 자신 의 소프트웨어 코드 를 재 프로그래밍 하 고 외부 자원 들 로부터 새로운 하드웨어 를 받아들일 수 있 을 것 이 다 . 그리고 모든 것 이 인터넷 상 에서 전 세계 적 으로 서로 긴밀 하 게 연결 되 어 있 어 , 드론 을 호출 해 원 하 는 일 을 시킬 수 있 을 것 이 다 . 다른 기술 들 이 더 발전 되 면 될수록 , 그 기술 들 이 인간 수준 의 인공 일반 지능 에 더 많 은 걸 제공 해 그 인공지능 이 빠른 속도 로 초 인간 적 인 시스템 으로 변하 게 될 것 이 다 . 따라 사 어떤 점 에서 보 면 인공 일반 지능 발전 을 위한 가장 안 전한 길 은 인공 일반 지능 을 최대한 빨리 개발 해 , 우리 가 그 인공 일반 지능 을 약간 의 통제 와 발전 지침 을 줄 수 있 는 세상 속 에 집어넣 는 것 이 다 . 우리 가 인간 수준 의 인공지능 을 빨리 개발 하 면 할수록 , 인간 수준 의 인공지능 에서 초 인간 수준 의 인공지능 으로 넘어가 는 것 이 더 느려질 것 이 다 . 필요 로 하 는 다른 기술 들 이 여전히 아직 걸음마 단계 에 있 고 독립 적 으로 발전 하 기 때문 이 다 . 설사 인공 일반 지능 연구 가 내일 갑자기 중단 된다 해도 , 네트 워킹 , 나노 제작 , 로봇 공학 같이 서로 상호 보완 적 인 기술 들 은 계속 발전 할 것 이 며 , 그 로 인해 지금 부터 몇 십 년 후 에 만들 어 질 인공 일반 지능 의 잠재 적 인 영향 이 우려 된다 해도 , 인공 일반 지능 을 만드 는 걸 늦추 는 게 반드시 가장 안 전한 선택 은 아니 다 . 오히려 그 반대 일 수 도 있 는 것 이 다 . 벤 고르 첼의 짐작 으로 는 모든 것 은 그 중간 어디 쯤 , 그러니까 이른바 ' 준 경 이 륙 ' 상태 가 될 가능 성 이 높 다 . 벤 고르 첼은 우리 가 일단 갓난아기 수준 의 인공 일반 지능 을 만들 어 내 게 되 면 , 그 다음 에 는 완전히 다 자란 성인 수준 의 인공 일반 지능 을 개발 하 기 위해 필요 한 돈 이 대거 투입 될 거 라고 생각 한다 . 그러니까 인공 일반 지능 연구 를 위한 자금 지원 이 졸졸 흐르 던 수준 에서 콸콸 흐르 는 수준 으로 변하 게 되 는 것 이 다 . 인간 수준 의 초기 단 셰 인공 일반 지능 이 나노 기술 , 유전 공학 , 인간 뇌 조정 등 , 다른 분야 의 발전 도 이끌 어 내 는 것 이 다 . 일단 이런 초기 인공 일반 지능 이 글로벌 네트워크 상 에 나타나 면 , 사람 들 은 그 인공 일반 지능 들 간 에 연결 을 꾀해 월드 와 이드 사이보그 마인드 또는 초기 글로벌 브레인 을 만들 려고 할 것 이 다 . 이 같 은 실험 과 상호 보완 적 개발 , 그리고 새로운 것 에 대한 추구 를 통해 초 인간 적 인 인공 일반 지능 이 나오 게 된다 . 심리학 적 특이점 앞 으로 다가올 가설 상 의 시점 인 특이점 을 기술 발전 및 과학 지식 의 증대 라는 관점 에서 생각 하 는 건 자연 스런 일 이 다 . 조만간 닥칠 특이점 의 가장 큰 원인 이 바로 과학 과 기술 의 ' 폭발 ' 이 기 때문 이 다 . 그러나 인간 의 관점 에서 볼 때 , 특이점 은 단순히 기술 적 인 사건 으로 끝나 는 게 아니 라 심리 적 이 며 사회 적 인 사건 도 될 것 이 다 . 특이점 이 인간 의 마음 과 경험 에 도 영향 을 미쳐 , 인간 이 된다는 게 어떤 의미 이 며 인간 을 초월 한다는 게 어떤 의미 인지 에 대해 그 어느 때 보다 큰 통찰력 을 주 게 되 는 것 이 다 . 또한 특이점 은 오늘날 우리 의 내 적 세계 를 특징짓 고 있 는 다양 한 심리 적 환상 들 을 뒤집어엎 고 , 대신 현재 로선 생각 하 지 도 못 할 전혀 새로운 생각 들 로 대체 할 것 이 다 . 인간 보다 훨씬 더 뛰어난 지능 이 이 세상 에 생겨날 경우 우리 가 활용 할 수 있 는 도구 들 만 바뀌 는 게 아니 라 , 매 순간 머리 속 으로 우리 가 생각 하 는 방식 , 우리 가 존재 하 는 방식 까지 바뀌 게 될 것 이 다 . 벤 고르 첼은 지금 이 단계 에서 이 얘기 를 너무 깊이 파고들 고 싶 지 는 않 다 . 그것 은 벤 고르 첼이 인공 일반 지능 이 펼쳐 보일 놀라운 내 적 지평선 들 에 대해 많 은 얘기 를 하 기 보다 는 , 실제 인공 일반 지능 을 만드 는 일 과 그것 이 이 세상 에 미칠 현실 적 인 영향 들 에 대해 벤 고르 첼의 생각 을 얘기 하 려는 것 이 기 때문 이 다 . 그러나 이것 또한 아주 중요 한 주제 이 므로 , 나중 에 이 책 뒷부분 에서 다시 얘기 하 도록 하 겠 다 . 그렇 다 . 인공 일반 지능 은 물질 세계 에서 움직일 기계 들 을 만들 어 인간 의 실제 삶 을 변화 시킬 것 이 다 . 그러나 문명 과 언어 가 인류 의 행동 방식 뿐 아니 라 인류 의 생각 및 경험 방식 까지 변화 시키 듯 , 인공 일반 지능 역시 그럴 것 이 며 어쩌면 그 정도 가 훨씬 더 심할 것 이 다 . 인간 의 마음 과 삶 에 미치 는 영향 이 너무 도 심해 , 인간 적 인 척도 를 넘어설 정도 일 것 이 다 . 인간 적 인 기준 을 뛰어넘 는 경험 인간 이 추구 하 는 모든 분야 에 대혁신 이 일어나 게 될 것 이 며 , 분명 그걸로 끝 이 아닐 것 이 다 . 그건 그야말로 1 막 에 불과 하 다 . 벤 고르 첼의 집 반려 견 크런치 킨 이 미분학 과 셰익스피어 문학 을 이해 할 수 없 듯이 , 인간 은 발전 된 인공 일반 지능 의 활동 과 방식 을 이해 하 지 못할 것 이 다 . 이걸 생각 해 보 라 . 유인원 은 개 보다 똑똑 하 고 우리 인간 과 같 은 DNA 를 95 % 나 갖 고 있 으며 생긴 것 도 인간 과 비슷 하 고 , 넓 은 관점 에 보 면 거의 우리 인간 만큼 똑똑 하 지만 , 인간 세상 에서 일어나 는 대부분 의 일 을 제대로 이해 할 수 없 다 . 아니면 관점 을 바꿔 유인원 이 아닌 바퀴벌레 의 경우 를 생각 해 보 자 . 바퀴벌레 들 은 우리 인간 이 이룩 한 흥미 로운 업적 들 중 얼마나 많 은 걸 이해 할 수 있 을까 ? 아니면 박테리아 의 관점 에서 생각 해 보 자 . 박테리아 는 인간 을 전혀 알 지 못한다 . 그 들 은 우리 몸 속 에 살 지만 , 그 상황 을 이해 하 지 못한다 . 그것 들 은 우리 가 말 하 고 행동 하 는 걸 알 지 못한다 . 박테리아 는 자신 의 환경 에서 일어나 는 생화학 적 변화 에 반응 을 할 뿐 , 그 외 에 우리 가 하 는 것 들 은 전혀 이해 하 지 못한다 . 일반 인공 지능 들 이 진화 하 게 되 면 , 인간 들 은 위 의 경우 와 비슷 하 게 그 일공 일반 지능 들 을 이해 하 지 못하 게 된다 . 그 인공 일반 지능 에 비교 했 을 때 우리 는 유인원 이 됐 다가 바퀴벌레 가 됐 다가 결국 에 는 박테리아 가 되 는 것 이 다 . 이해 하 지 못할 경지 에 올라선 훨씬 더 지능 이 높 은 존재 들 밑 에서 하찮 은 일 들 만 추구 하 게 되 는 것 이 다 . 벤 고르 첼은 운 좋 게 도 1990 년 대말 과 2000 년 대 초 에 뉴욕 에서 러시아 출신 의 인공지능 분야 선구자 발렌틴 투르 친 을 만난 적 이 있 는데 , 그 는 ' 인간 플랑크톤 ' 아란 말 을 즐겨 썼 다 . 일반 인공지능 덕 에 우리 마음 은 믿 을 수 없 을 만큼 새로운 경험 들 을 하 게 될 것 이 다 . 그러나 그 중 가장 멋진 경험 들 은 인간 적 인 기준 에서 의 모든 것 을 뛰어넘 을 것 이 며 , 인간 의 마음 보다 넓 고 깊 은 사고 및 존재 방식 을 받아들이 게 될 것 이 다 . 일반 인공 지능 들 이 인류 보다 뛰어난 존재 가 된다고 해서 그 들 이 인류 를 말살 하 게 된다는 건 아니 다 . 그건 우리 인간 이 우리 가 살 고 있 는 지구 상 의 모든 개미 와 박테리아 를 죽이 지 않 은 것 과 마찬가지 이 다 . 모든 게 긍정 적 인 쪽 으로 흐를 경우 , 인간 들 은 자신 들 의 마음 을 업그레이드 하 고 스스로 인공 일반 지능 처럼 발전 될 기회 를 갖 게 되 며 , 또 인공 일반 지능 이 발명 한 온갖 기술 들 덕 에 상상 할 수 없 을 만큼 풍요 로운 삶 을 살 기회 도 갖 게 된다 . 인공 일반 지능 과 특화 인공지능 벤 고르 첼은 이 책 에서 지금 까지 ‘ 인공 일반 지능 ’ 이 란 말 을 수없이 써왔 다 . 벤 고르 첼은 지금 쯤 이 면 벤 고르 첼이 의도 하 는 그 개념 의 직관 적 의미 가 여러분 에게 아주 분명히 전해 지 고 있 으리라 믿 는다 . 벤 고르 첼은 독자 적 으로 아주 다양 한 상황 에 대처 할 수 있 는 지능 시스템 을 만드 는 게 목적 인 인공 일반 지능 시스템 과 특정 문제 나 상황 에 맞춰 만들 어 진 지능 을 가진 특화 인공지능 시스템 과 특정 문제 나 상황 에 맞춰 만들 어 진 지능 을 가진 특화 인공지능 시스템 간 의 차이 를 강조 하 고 싶 다 . 그러나 그 어떤 용어 나 개념 과 마찬가지 로 , 인공 일반 지능 에 도 이런 저런 가정 들 이 있 고 한계 들 도 있 다 . 이즈음 에서 인공 일반 지능 의 장점 과 단점 들 에 대해 잠시 살펴보 는 것 도 그만한 가치 가 있 을 것 이 다 . 인공 일반 지능 을 도입 하 려는 가장 큰 이유 는 ‘ 인공지능 ’ 의 개념 이 너무 광범 해져 그 유용 성 을 거의 다 잃 었 기 때문 이 다 . 벤 고르 첼은 늘 최신 인공지능 관련 저널 들 을 꼼꼼히 읽 고 있 으며 , 그러 면서 인공지능 과 ‘ 발전 된 컴퓨터 과학 ’ 간 의 차이 를 설명 하 려 애쓰 고 있 다 . 오늘날 학계 에서 쓰이 는 표준 적 인 의미 에서 의 인공지능 이 란 어떤 점 에서 건 지능 적 이 고 아주 특별 한 일 들 을 하 는 아주 다양 한 알고리즘 들 을 뜻 한다 . 그러나 주로 인공지능 분야 에 집중 하 는 학계 와 업계 의 인공지능 프로그램 들 은 인간 이 갖 고 있 는 일반 지능 에 는 별 관심 이 없 다 . 레이 커즈와일 은 원래 ‘ 좁 은 인공지능 ’ 을 ‘ 강한 인공지능 ’ 과 대조 되 는 개념 으로 썻다 . 그러나 강한 인공지능 이 란 용어 자체 가 복잡 한 의미 를 갖 고 있 었 는데 , 역사 적 으로 그것 이 인공지능 이 인간 처럼 의식 을 가질 수 있 다는 가설 ( 벤 고르 첼이 공감 하 는 가설 이 지만 , 그것 은 별개 의 문제 이 고 ) 을 설명 하 기 위해 인공지능 의 철학 에서 종종 사용 되 었 기 때문 이 다 . 벤 고르 첼은 그래서 특화 인공지능 을 ‘ 일반 적 인 인공지능 ’ 이나 ‘ 인공 일반 지능 ’ 과 대조 하 는 걸 더 좋 아 한다 . 벤 고르 첼은 인공 일반 지능 을 한 가지 일 ( 체스 게임 을 하 거나 차 를 운전 하 거나 주식 가격 을 예측 하 는 등 ) 만 하 는 아주 전문 화 된 특화 인공지능 프로그램 들 을 뛰어넘 는 개념 으로 본다 . 인공 일반 지능 과 특화 인공지능 은 많 은 점 에서 공통점 이 있 다 . 특화 인공지능 과 특화 인공지능 은 많 은 점 에서 공통점 이 있 다 . 특화 인공지능 과 인공 일반 지능 양쪽 에 동일 한 기술 적 접근 방법 들 이 적용 되 기 도 한다 . 그러나 벤 고르 첼은 그 둘 이 추구 하 는 바 에서 근본 적 인 차이 가 존재 한다고 믿 고 있 으며 , 다른 많 은 연구가 들 ( 절대 모든 연구가 들 이 아니 라 ) 도 그 점 에서 는 벤 고르 첼의 말 에 동의 한다 . 이 모든 점 은 여태껏 분명 해 졌으리라 기대 한다 . 그러나 인공 일반 지능 의 개념 에 는 이 모든 것 보다 훨씬 더 갚 은 그 무언가 가 있 다 . 인공 일반 지능 은 정확히 무엇 을 의미 하 는 걸까 ? 인공 일반 지능 의 정의 인공 일반 지능 의 개념 을 조심스레 또 엄 멀 히 정의 하 는 한 가지 접근 방법 은 신경 쓰 지 않 는 것 이 다 . 일상 적 이 고 실제 적 인 접근 이 면 족할 것 이 다 . 벤 고르 첼은 그런 접근 방법 이 아주 마음 에 든다 . 그런 맥락 에서 벤 고르 첼 은 1960 년 대 와 1970 년 대 초 에 인공지능 분야 에서 활약 한 선구자 들 중 한 사람 인 닐스 닐슨 의 말 을 즐겨 인용 한다 . 그 는 2005 년 에 「 인간 수준 의 인공지능 ? 정말 ! 」 이 란 제목 의 논문 을 게재 했 는데 , 그 논문 에서 그 는 더 많 은 인공지능 과학자 들 이 초창기 몇 년 간 인공지능 분야 에서 인공 일반 지능 시스템 의 일상 적 이 고 실제 적 인 잠재력 , 그러니까 현재 인간 이 하 고 있 는 일 들 을 대신 할 수 있 는 능력 에 집중 하 는 것 이 었 다 . 그 의 얘기 를 직접 들 어 보 자 . " 인간 수준 의 인공지능 이 나온다고 해서 꼭 인간 이 돈 받 고 하 는 일 들 의 대부분 이 자동 화 된다는 의미 는 아니 다 . 나 는 특수 목적 의 시스템 들 을 만들 어 자동 화 목표 를 달성 하 려 애쓰 기 보다 는 , 인간 이 할 수 있 는 수천 가지 일 들 을 익히 고 배워 대신 할 수 있 는 일반 목적 의 교육 가능 한 시스템 을 개발 해야 한다고 주장 하 는 쪽 이 다 . 비슷 한 주장 을 해온 다른 사람 들 과 마찬가지 로 나 역시 최소한 의 시스템 , 그러 면서 도 광범위 한 능력 을 가진 시스템 부터 시작 할 것 을 지지 한다 . 그 능력 속 에 는 다른 많 은 능력 외 에 학습 을 통해 스스로 향상 될 수 있 는 능력 이 포함 되 어야 할 것 이 다 . " 닐스 닐슨 의 관점 에서 보 면 , 일단 인공지능 이 인간 이 하 는 실제 적 인 대부분 의 일 에서 인간 을 배제 하 게 된다면 , 그 인공지능 은 이미 인간 수준 의 인공 일반 지능 을 갖 게 된 것 이 다 . 여기 에서 의 가정 은 인간 이야말로 우리 가 만들 려고 하 는 바로 그 일반 지능 시스템 이 며 , 그래서 일반 지능 을 특징짓 는 가장 실제 적 인 방법 은 인간 의 능력 과 비교 하 는 것 이 다 . 벤 고르 첼의 입장 에서 이 는 ㅇ인공일반지능에 대한 다소 제한 된 관점 이 지만 출발점 으로서 는 아주 그만 이 다 . 인간 이 하 는 실제 적 인 일 들 이야말로 놀랍 도록 많 은 유용 하 면서 도 미묘 한 일반 지능 을 압축 하 고 있 는 것 이 다 . 벤 고르 첼은 실용주의 를 아주 높이 평가 하 는 사람 이 므로 , 인공 일반 지능 을 정의 하 는 문제 를 그렇게 쉽 게 끌 고 가진 않 겠 다 . 인공 일반 지능 을 만드 는 벤 고르 첼의 접근 방법 에 대해 보다 깊이 파고들 기 에 앞서 , 그리고 벤 고르 첼의 그런 접근 방법 으로 이끌 어 준 분야 에서 벤 고르 첼이 어떤 여정 을 거쳤 는지 를 이야기 하 기 에 앞서 , ' 인공 일반 지능 ' 이 라는 개념 이 정말 무엇 을 의미 하 는지 를 조금 이 라도 더 자세 하 고 엄밀히 설명 하 는 게 도움 이 될 거 라 생각 한다 . 결국 정말 중요 한 것 은 우리 가 만들 고자 하 는 시스템 들 의 실제 적 인 행동 이 다 . 그러나 벤 고르 첼이 하 고 있 는 말 의 의미 에 대해 좀 더 잘 알 고 있 는 게 좋 을 때 가 많 다 . 벤 고르 첼은 이미 여러분 에게 인공 일반 지능 의 대략 적 인 정의 는 설명 한 바 있 다 . 컴퓨터 프로그램 이 든 로봇 이 든 아니 면 기계 같 은 것 이 든 , 인간 과 비슷 한 일반 지능 을 가진 어떤 시스템 을 뜻 한다 . 일반 지능 은 아주 특정 한 어떤 일 들 에 매이 지 않 은 폭 녋은 지능 으로 , 광범위 한 관점 을 갖 는 능력 또는 배운 것 들 을 일반 화 하 는 능력 을 갖 는다 . 한 시스템 의 일반 지능 이 내릴 수 있 는 최선 의 판단 은 복잡 한 상황 속 에서 복잡 한 목표 들 을 달성 할 수 있 는 그 시스템 의 실제 적 인 능력 이 다 . 일반 지능 은 자신 이 부딪히 는 새로운 것 들 을 이해 할 수 있 어야 하 며 , 한 영역 에서 지식 을 습득 해 그걸 다른 영역 에 응용 할 수 있 어야 한다 . 또한 자기 자신 과 다른 이 들 , 그리고 세상 에 대해 날로 진화 하 는 직관 적 이해 를 갖 고 있 어야 한다 . 이 대략 적 인 개념 을 보다 정확 하 게 만드 는 일 은 보 기 보다 더 어렵 다 . 지난 10 여 년 간 인공 일반 지능 의 이론 을 연구 해 오 면서 알 게 된 사실 이 지만 , 인공 일반 지능 을 수량 화 할 수 있 는 방식 으로 정의 하 려고 애쓰 다 보 면 각종 복잡 한 문제 들 에 이르 게 되 는데 , 그 중 일부 는 그 특성 이 교육 적 이 고 또 일부 는 보다 기술 적 이 다 . 정말 중요 한 문제 는 아무 도 ' 지능 ' 을 정확히 정의 하 지 못한다는 것 이 다 . 어떤 사람 들 은 이해 하 기 힘든 지능 의 이런 특성 자체 가 문제 라고 생각 하 지만 , 벤 고르 첼은 그게 실제 얼마나 힘든 일 인지 확신 이 서 지 않 는다 . 우리 대부분 은 ' 아름다움 ' 이 무얼 의미 하 는지 를 직관 적 으로 는 안다 . 그러나 그 의미 를 정확히 또 공식 적 으로 정의 하 는 것 은 정말 힘든 일 이 어서 , 그간 많 은 철학자 들 과 심리학자 들 이 그 문제 로 오랜 시간 머리 를 싸매 야 했 다 . 그러나 화가 들 은 아름다움 에 대한 정확 하 고 공식 적 인 정의 에 대해 신경 도 쓰 지 않 으면서 아름다운 그림 들 을 그려낸다 . 아름다운 걸 보 고 바로 아름답 다는 것 을 아 는 것 이 다 . 생물학자 들 역시 ' 생명 ' 의 정의 때문 에 그렇게 속 을 썩이 진 않 는다 . 레트로바이러스 처럼 이것 도 저것 도 아닌 이른바 경계선 사례 는 많 다 . 그리고 합성 생 문학 의 등장 과 함께 그런 사례 는 더 많 아 질 것 이 다 . 또한 생물학자 들 은 ' 생명 ' 이 불분명 하 고 질 적 인 개념 이 라는 사실 에 골머리 를 앓 지 않 는다 . 그 들 은 결국 ' 생명 ' 이 라는 것 이 번식 과 신진대사 처럼 보다 정확 한 개념 들 을 불 분명 하 게 뒤섞 어 놓 은 것 에 지나 지 않 는다는 걸 잘 알 기 때문 이 다 . 이 와 마찬가지 로 우리 역시 인공 일반 지능 의 정확 한 정의 에 대해 별 신경 을 쓰 지 않 고 도 발전 된 인공 일반 지능 시스템 들 을 만들 어 낼 수 있 을지 도 모른다 . 그렇 다 해도 , 인공 일반 지능 의 의미 에 대해 잠시 생각 해 보 는 것 은 교육 적 일 수 있 으며 , 또 현실 세계 속 인공 일반 지능 시스템 들 에 대해 더 명확히 생각 할 수 있 게 해 줄 것 이 다 . 특화 인공지능 의 발견 이 가져온 것 인 공 일반 지능 과 특화 인공지능 즉 약 인공지능 사이 의 차이 가 왜 그리 중요 해 보이 는지 를 제대로 이해 하 려면 , 인공지능 이 라는 개념 의 역사 가 어땠 는지 또 그 개념 이 시간 이 지나 면서 어떻게 바뀌 고 있 는지 를 아 는 게 도움 이 된다 . 단어 의 의미 는 하늘 에서 뚝 떨어지 는 절대 적 인 것 도 아니 고 , 중앙 집권 화 된 어떤 정부 기관 에 의해 결정 되 는 것 도 아니 다 . 단어 의 의미 는 사용 패턴 에 따라 시간 이 지나 면서 서서히 변화 된다 . 예 를 들 어 미국인 들 의 일상 대화 에서 gay 라는 단어 가 happy 의 의미 로 쓰이 게 된 건 제법 됐 다 . 마찬가지 로 AI , 즉 인공지능 이 라는 단어 의 의미 도 변해왔 다 . 1950 년 대 말 에 처음 생겨났 을 때 ‘ 인공지능 ’ 이 라는 단어 는 분명 인간 과 같 은 일반 지능 을 가진 기계 나 컴퓨터 프로그램 또는 로봇 을 가리키 는 말 이 었 다 . 그 당시 에 는 체스 를 할 줄 아 는 컴퓨터 라면 폭넓 은 주제 에 대해 일반 적 인 생각 을 할 수 있 는 똑똑 한 인간 과 맞먹 는 지력 을 가질 수 있 다고 믿 었 다 . 그 이후 인공지능 의 의미 는 계속 바뀌 어 왔 는데 , 그건 우리 가 똑똑 해 보이 는 이런 저런 인간 의 일 들 을 해내 는 컴퓨터 프로그램 을 만드 는 건 가능 하 지만 , 그 프로그램 ㅇ이 여전히 일반 적 으로 생각 하 고 세상 에서 독립 적 으로 움직이 는 능력 은 부족 하 다는 걸 알 게 되 었 기 때문 이 다 . 지금 우리 는 체스 경기 에서 모든 인간 을 이길 수 있 는 컴퓨터 프로그램 은 만들 수 있 지만 , 그것 들 이 아직 신문 을 읽 는다거나 길 을 건넌 다거 나 방정식 은 풀 지 못한다는 걸 잘 안다 . 딥 블루 나 왓슨 같 은 컴퓨터 프로그램 이 높 은 지능 이 필요 한 특정 한 일 들 은 잘 해내 지만 세상 을 이해 하 는 일반 능력 은 없 다는 것 도 안다 . 이 처럼 ‘ 바보 석학 ’ 같 은 인공지능 의 가능 성 은 1960 년 이나 1970 년 만 해도 그리 분명 해 보이 지 않 았 다 . 그때 만 해도 대부분 의 인공지능 전문가 들 이 일단 딥 블루 나 왓슨 정도 의 능력 을 가진 컴퓨터 프로그램 이 완성 되 면 완전 한 인간 수준 의 인공 일반 지능 은 곧 만들 어 질 거 라 믿 었 던 것 이 다 . 오늘날 AI , 즉 인공지능 이 라는 단어 에 는 두 가지 의미 가 있 다 . 첫째 , 인간 과 맞먹 는 또는 더 나 은 일반 지능 을 가진 가설 상의 ( 아직 완성 되 지 않 았 기 때문 에 가설 임 ) 컴퓨터 프로그램 이나 로봇 또는 기계 를 뜻 한다 . 이것 이 우리 가 AGI , 즉 인공 일반 지능 이 라 부르 는 것 이 다 . 둘째 , 인공지능 은 일반 지능 은 부족 하 지만 아주 특수 한 ‘ 지능 적 행동 들 ’ 을 할 수 있 는 현실 속 의 컴퓨터 프로그램 들 을 뜻 한다 . 이것 이 우리 가 ‘ 특화 인공지능 ’ 즉 약 인공지능 이 라 부르 는 것 이 다 . 인공지능 이 라는 용어 가 처음 도입 됐 을 때 , 고도 로 전문 화 되 고 지능 적 인 일 을 수행 하 는 프로그램 , 또한 높 은 지능 을 요구 하 는 특수 한 일 은 잘 하 지만 일반 화 하 거나 독립 적 으로 생각 하 는 능력 은 없 는 프로그램 은 하나 의 가능 성 으로 조차 여겨 지 지 않 았 다 . 그래서 몇 십 년 전 만 해도 인공 일반 지능 과 특화 인공지능 이 하 는 일 이 형편없 다거나 가치 가 없 다는 얘기 를 하 려는 건 아니 다 . 벤 고르 첼은 지금 상당히 많 은 시간 을 고도 로 전문 화 된 각종 특화 인공지능 시스템 에 대한 연구 를 하 는 데 쓰 고 있 다 . 지난 2 년 간 은 한 팀 과 손잡 고 머신 러닝 과 컴퓨터 언어학 소프트웨어 를 활용 해 헤지 펀드 를 시작 하 려는 목적 아래 주식 시장 을 예측 하 기 도 했 다 . 벤 고르 첼은 또 그간 생물학자 들 이 인간 의 수명 을 늘리 는 방법 을 찾 는 데 일조 하 기 위해 생물학 자료 분석 에 인공지능 툴 들 을 응용 하 려는 노력 을 기울여 왔 다 . 비디오 게임 , 음악 감상 분석 , 마케팅 데이터 분석 은 물론 문자 화 된 방대 한 지식 속 에서 중요 한 정보 를 찾 는 걸 돕 는 일 등 , 다른 영역 들 에 인공지능 기술 을 응용 하 기 위해 이런 저런 기여 도 해 왔 다 . 이런 일 은 아주 매력 적 이 며 종종 생산 적 이 기 도 하 다 . 특화 인공지능 을 이런 식 으로 활용 하 는 데 에 는 아무 문제 도 없 다 . 사실 이 는 오늘날 지구 상 에서 일어나 고 있 는 가장 흥미 로운 일 들 중 하나 이 기 도 하 다 . 그러나 이렇게 특화 인공지능 을 응용 하 는 일 은 스스로 생각 할 줄 아 는 인공 일반 지능 을 만들 기 위한 노력 과 는 전혀 차원 이 다른 별개 의 일 이 다 . 인공지능 분야 와 인공 일반 지능 분야 는 필요 로 하 는 프로그래밍 부터 가 다르 다 . 광범위 한 일반 화 작업 에 는 전문 화 된 문제 풀 이 작업 에 필요 한 것 들 과 는 전혀 다른 인지 구조 와 과정 들 이 필요 하 다 . 벤 고르 첼이 특화 인공지능 이 된다거나 , 특화 인공지능 디자인 이 확대 되 어 인공 일반 지능 디자인 이 된다고 는 생각 지 않 는다 . 분명 한 것 은 우리 가 특화 인공지능 을 만들 기 위해 사용 하 는 툴 은 인공 일반 지능 을 만드 는 데 도 도움 이 될 수 있 다는 것 이 다 . 물론 사용 하 는 방법 을 달라야 한다 . 특이점 에 도달 하 게 하 는 것 은 인공 일반 지능 이 지 특화 인공지능 이 아닌 것 이 다 . 하지만 어쨌든 특화 인공지능 은 인공 일반 지능 과 특이점 이 도래 할 수 있 게 해 줄 다른 많 은 기술 들 을 만드 는 데 간접 적 인 도움 을 줄 수 있 다 . 인공 일반 지능 이 라고 해서 철처히 그리고 한없이 일반 적 인 지능 을 지녀야 한다는 것 은 아니 다 . 그 보다 는 인공 일반 지능 은 물리 적 인 현실 속 에서 각종 일 을 수행 해야 한다는 태생 적 한계 로 인해 어쩔 수 없 는 한계 는 있 지만 , 그러 면서 도 일반 성 과 독립성 을 갖 고 많 은 분야 의 일 을 해낼 수 이으며 , 그런 기능 이 전체 기능 이 전체 기능 중 상당히 많 은 비중 을 차지 한다 . 이것 이 인간 뇌 가 갖 고 있 는 일반 성 이 며 , 벤 고르 첼과 다른 인공 일반 지능 연구가 들 이 만들 어 내려 하 는 인공 일반 지능 의 일반 성 이 기 도 하 다 . 인공 일반 지능 의 유래 벤 고르 첼 이 10 년 조금 더 전 에 ‘ 인공 일반 지능 ’ 의 개념 을 깊이 파고들 게 된 것 도 이 처럼 인공 일반 지능 의 의미 가 점차 변하 고 있 다는 데 서 비롯 된 것 이 다 . 2002 년 에 벤 고르 첼의 오랜 동료 카시오 페나 친 과 벤 고르 첼은 책 한 권 을 냈 는데 , 그 책 은 인간 과 똑같이 그리고 궁극 적 으로 는 인간 을 뛰어넘 어 생각 을 할 줄 아 는 컴퓨터 프로그램 을 만드 는 일 에 전념 한 여러 과학자 들 이 쓴 연구 논문 을 모아 편집 한 책 이 었 다 . 우리 는 그 책 에 당시 대부분 의 대학 과 기업 들 이 하 고 있 던 보다 전문 화 된 인공지능 연구 외 는 구분 되 는 그런 제목 을 붙이 고 싶 었 다 . 그 보다 는 체스 게임 , 경로 찾 기 데 이 커 베이스 검색 같 은 보다 좁 은 목적 의 컴퓨터 프로그램 디자인 에 초점 을 맞추 고 있 었 다 . 이 처럼 전문 화 된 문제 해결 애플리케이션 들 은 아주 멋지 지 망 , 인간 처럼 생각 하 는 기계 를 만들 기 위한 접근 방법 과 는 아주 다른 접근 방법 을 필요 로 한다 . 그래서 우리 는 우리 의 인공지능 을 다른 인공 지능 들 과 구분 할 용어 를 찾 고 있 었 다 . 처음 에 우리 는 그 책 을 > 이 라 부르 려 했 다 . 그런데 그 제목 은 다소 논란 의 여지 가 있 다는 의견 이 있 었 다 . 어쨌든 다른 연구가 들 이 추구 중 인 인공지능 우리 인공지능 처럼 ‘ 리얼 ’ 했 기 때문 이 다 . 그 들 모두 리얼 하 고 가치 있 는 일 들 을 행하 는 소프트웨어 프로그램 들 을 만들 고 있 었 으니까 . 그 들 의 노력 이 본질 적 으로 무가치 한 게 아니 라 , 단지 그 들 은 인공지능 을 인간 처럼 생각 하 는 쪽 으로 끌 고 가 지 않 고 있 었 을 뿐 이 다 . 그 들 은 자신 들 의 인공지능 에 인간 마음 속 에 있 는 일반 성 , 창의 성 그리고 자각 능력 을 주입 하 려 하 진 않 았 다 . 벤 고르 첼은 여러 친구 들 한테 이메일 을 보내 ‘ 리얼 인공지능 ’ 보다 나 은 제목 을 생각 해 줄 친구 를 찾 았 다 . 당시 스위스 에서 수학 적 인공지능 마법사 마커스 허터 를 주제 로 박사 학위 논문 을 쓰 고 있 던 한때 의 벤 고르 첼의 동료 셰 인 레그 가 AGI , 즉 인공 일반 지능 이 란 제목 을 제안 해 왔 다 . AGI 에서 의 G 는 심리학 에 나오 는 g - factor 의 개념 을 연상 케도 하 는 단어 로 , 인공 일반 지능 을 측정 하 는 데 쓰이 는 통계 용어 이 기 도 하 다 . 지능 의 g - factor 는 심리학자 들 이 전문 화 된 지식 및 능력 을 분석 하 고 학습 및 사고 능력 에 대한 일반 적 인 감 을 잡 기 위한 시도 들 을 뜻 한다 . 그러나 g - factor 를 측정 하 기 위해 심리학자 들 이 사용 하 는 IQ 테스트 가 인간 뇌 가 어떻 게 작동 하 는 지와 관련 되 어 있 기 때문 에 , 그 테스트 들 은 인간 에게 만 적용 할 수 있 다 . 그러나 g - factor 의 개념 은 인공지능 의 기본 적 인 의미 와 어느 정도 관련 은 있 다 . 사실 인공 일반 지능 이 란 용어 는 처음 엔 카시오 페나 친 과 벤 고르 첼 에게 그리 와 닿 지 않 았 다 . 다소 따분 한 데 다가 결정 적 으로 나노 테크놀로지 나 양자 컴퓨팅 , 인공생명 같 은 용어 들 에 비해 세련 되 어 보이 지 도 않 았 기 때문 이 다 . 기본 적 으로 우리 는 인공 일반 지능 이 란 말 이 의미 전달 은 확실 하 다고 느꼈 다 . 그래서 결국 우리 는 계속 그 용어 로 밀 고 나가 기 로 했 다 . 지금 이 시점 에서 인공 일반 지능 이 란 용어 는 상당 한 인기 를 누리 고 있 다 . 그 편집 된 책 과 는 별개 로 , 벤 고르 첼은 그간 연례 인공 일반 지능 컨퍼런스 를 주최 하 는 데 일조 해 왔 다 . AGI - 2011 은 캘리포니아 주 마운틴뷰 에 있 는 구글 본사 에서 열렸 고 , AGI - 12 는 영국 옥스퍼드 대학교 에서 , AGI - 13 은 베이징 에서 , AGI - 14 는 케나 다 퀘벡 에서 , AGI - 15 는 베를린 에서 , AGI - 16 은 뉴욕 에서 열렸으며 , AGI - 2017 은 호주 멜버른 에서 열릴 것 이 다 . AGI 저널 도 한 권 발행 되 고 있 다 . 게다가 구글 검색 을 해 보 면 , 벤 고르 첼의 프로젝트 와 는 관계없이 다른 많 은 사람 들 이 인공 일반 지능 이 란 용어 를 쓰 고 있 다는 걸 알 수 있 다 . 앞서 벤 고르 첼은 사람 들 의 일 을 대신 해 주 는 인공 일반 지능 에 대해 얘기 하 면서 닐스 닐슨 의 말 을 인용 했 는데 , 그 는 ‘ 인간 수준 의 인공지능 ’ 이 라는 용어 를 즐겨 썼 다 . 다른 인공지능 연구가 들 역시 그 용어 를 즐겨 쓴다 . 그러나 그 용어 는 벤 고르 첼이 추구 하 고 있 는 일 에 는 잘 맞 지 않 는다 . 벤 고르 첼은 인간 수준 에서 멈추 고 싶 지 않 기 때문 이 다 . 벤 고르 첼은 인간 의 지능 을 뛰어넘 는 인공지능 을 만들 려 하 고 있 으니 말 이 다 . 사람 이 만든 인공 마음 , 또는 그 후손 들 은 아마 결국 인간 수준 을 훨씬 뛰어넘 게 될 것 이 다 . SCAD , 합성 된 복잡 한 적응 시스템 문제 를 좀 더 복잡 하 게 할지 도 모르 겠 는데 , 벤 고르 첼이 그 용어 를 세상 에 내놓 았 고 또 그 용어 를 엄청 많이 쓰 긴 했 지만 , 벤 고르 첼은 사실 AGI , 즉 인공 일반 지능 이 란 용어 를 그리 좋 아 하 지 않 는다는 걸 인정 하 지 않 을 수 없 다 . 가장 많이 쓰이 는 대 체어 인 AI , 즉 인공지능 보다 문제 가 덜 할 뿐 이 지 , 이 용어 역시 문제 가 있 긴 마찬가지 기 때문 이 다 . 벤 고르 첼은 사실 AGI 를 이루 고 있 는 세 단어 Artifical 과 General 그리고 Intelligence 모두 에 아쉬움 을 느끼 며 , 그것 에 대해 간단히 설명 하 고자 한다 . 물론 벤 고르 첼은 인공지능 의 역사 와 인공지능 기술 및 사고 의 현재 상태 를 감안 할 때 현재 로선 AGI 가 유용 한 용어 라 생각 한다 . 벤 고르 첼은 현재 만들 려 하 고 있 는 컴퓨터 시스템 을 제대로 설명 하 면서 문제 도 덜 한 용어 는 아마 SCADS , 즉 합성 된 복잡 한 적응 시스템 일지 도 모른다 . Synthetic 은 만들 어 지 고 엔지니어 링 되 고 합성 된다는 걸 의미 한다 . 그리고 Complexly Adaptive 는 그 시스템 의 상태 가 대내외 적 상황 에 따라 복잡 하 게 변한다는 걸 의미 한다 . SCADS 라는 용어 를 생각 해 보 면 , 특화 인공지능 시스템 은 적 을 분야 가 비교 적 좁 은 영역 들 에 국한 되 기 때문 에 인간 의 뇌 나 인공 일반 지능 에 비해 복잡 한 적응 능력 이 훨씬 떨어진다 . 순수 한 지식 관점 에서 SCADS 라는 용어 를 더 좋 아함 에 도 불구 하 고 , 벤 고르 첼은 AI , 즉 인공지능 이 란 용어 가 워낙 널리 쓰이 고 있 어 AGI , 즉 인공 일반 지능 이 란 용어 가 더 직관 적 이 고 알아듣 기 쉬운 장점 을 갖 고 있 다고 생각 한다 . AGI 라는 용어 는 인공 성 과 일반 성 과 지능 이 라는 세 가지 중요 한 특성 에 관심 을 집중 시킨다는 장점 도 있 다 . 그러나 합성 , 복잡 성 , 적음 , 상호 연결 성 도 중요 하 다 . 첨단 인공 일반 지능 은 정말로 ‘ 인공 적 이진 ’ 않 다 2013 년 에 몇몇 체 코인 들 이 여러 학문 분야 를 망라 하 는 ‘ 인공지능 을 넘 어 : 인공 골렘 지능 ’ 이 란 이름 의 멋진 컴 퍼런 스 를 주관 했 다 . 당시 벤 고르 첼 은 너무 바빠 직접 그 컨퍼런스 에 참석 하 지 못했 지만 , ‘ 인공 성 과 일반 성 , 그리고 지능 을 넘 어 ’ 라는 제목 의 비디오 컨퍼런스 를 통해 강연 을 했 다 . 그 강연 은 전달 측면 에서 는 썩 좋 은 강연 은 아니 었 다 . 당시 벤 고르 첼은 이이 디아 사무실 에서 근무 시간 중 에 그 강연 을 해야 했 는데 , 사무실 벽 들 이 아주 얇 아 벽 너머 에서 일 하 는 다른 사람 들 을 방해 하 지 않 으려고 아주 나 짓 이 말 을 해야 했 기 때문 이 다 . 그러나 내용 측면 에서 는 흥미 로운 강연 이 었 다고 생각 한다 . 당시 그 강연 에서 벤 고르 첼은 AGI 의 A 와 G 와 I 와 관련 해 벤 고르 첼이 갖 고 있 던 개념 상 의 문제 들 을 설명 했 다 . 물론 AI 의 A 에 대해 약간 의 문제 가 있 다는 얘기 를 한 게 벤 고르 첼이 처음 은 아니 었 다 . 우리 가 만일 인간 을 초월 하 는 지능 을 가진 컴퓨터 프로그램 을 만드 는 데 성공 한다면 , artificial , 즉 ‘ 인공 적 ’ 이 라는 말 은 더 이상 통하 지 않 게 되 어 AI 와 AGI 둘 다 아주 부적절 한 용어 가 되 어 버린다 . ‘ 인공 ’ 이 라는 말 은 사람 이 사용 하 는 어떤 도구 인데 , 고도 로 지능 이 높 고 독립 적 인 컴퓨터 프로그램 이나 로봇 은 결국 더 이상 누군가 의 도구 에 머물 지 않 을 테 니 말 이 다 . 인공지능 연구 일 을 하 고 있 는 벤 고르 첼로 서 는 단순 한 도구 로 쓰이 게 될 지능 가진 시스템 을 만든 다는 목표 로 는 제대로 된 동기 부여 를 받 지 못한다 . 물론 각종 도구 들 도 아주 멋지 고 유용 하 며 , 그간 벤 고르 첼 에게 는 쓸모 있 는 도구 들 을 만드 는 데 일조 하 는 것 에 큰 기쁨 도 맛보 았 다 . 하지만 벤 고르 첼의 경우 도구 가 인공 일반 지능 개발 의 최종 목표 는 아니 다 . 벤 고르 첼 자신 은 물론 이 고 다른 사람 들 의 욕구 를 대리 만족 시켜 주 는 일 이나 하 는 기계 를 만들 고 싶 지 는 않 다 . 로봇 하인 은 아주 편리 한 기계 이 지만 , 어쨌든 그런 걸 만들 겠 다는 건 스케일 이 작 은 포부 이 다 . 벤 고르 첼은 자신 만 의 목표 , 열정 , 감정 , 관심사 가 있 고 자신 의 의지 대로 우주 를 탐구 하 는 독립 적 이 고 자율 적 인 마음 들 을 만들 어 내 고 싶 다 . 그 마음 들 이 인간 은 물론 지각 이 있 는 다른 존재 들 의 권리 와 욕구 도 존중 해 주 는 것 도 중요 하 겠 지만 , 어쨌든 벤 고르 첼은 그 마음 들 이 단순 한 우리 의 도구 그 이상 이 되 길 원한다 . 인간 보다 뛰어난 지능 을 가진 마음 들 을 만들 되 그 마음 들 이 순전히 인간 의 도구 로 머물 게 한다는 게 가능 한 일 이 긴 한가 ? 그러니까 인간 이 순전히 개 나 바퀴벌레 또는 박테리아 의 도구 로 존재 하 는 세상 이 라는 게 가능 한가 ? 현실 세계 의 지능 은 실제로 ‘ 일반 적 일 ’ 수 없 다 그렇 다면 AGI 의 G 는 또 어떤가 ? 인공지능 과 벤 고르 첼이 ‘ 특화 인공지능 ’ 이 라 부르 는 인공지능 간 에 가장 결정 적 인 차이 가 바로 이 글자 G 이 다 . ‘ 지능 의 일반 성 ’ 이란 아주 많 은 영역 에서 지능 적 으로 생각 할 수 있 고 또 갖 고 있 는 지식 을 한 영역 에서 다른 영역 으로 폭넓 게 응용 할 수 있 다는 걸 의미 한다 . 어떤 새로운 작업 환경 에 적응 할 수 있 고 , 새로운 교사 의 이상 한 버릇 에 대처 하 는 법 을 배울 수 있 다는 의미 이 기 도 하 다 . 그러니까 인공 일반 지능 시스템 은 어떤 특정 영역 에 맞춰져 있 기 보다 는 그 구조 와 역학 의 중심 이 ‘ 일반 성 ’ 이 되 어야 한다 . 일반 성 은 인간 지능 에 는 필수 적 인 요소 로 , 벤 고르 첼은 그것 이 생각 하 는 기계 를 만들 려는 모든 시도 의 초점 이 되 어야 한다고 생각 한다 . 그러나 ‘ 일반 ’ 지능 이 라는 개념 에 내재 된 한계 들 도 있 다 . 적어도 현재 까지 알려진 과학 분야 에서 그런 일 이 가능 한지 잘 모르 겠 다 . 그간 레이 솔로모노프 , 마커스 허터 , 위르겐 슈미트 후버 같이 진취 적 인 여러 수학자 들 이 완벽 한 일반 지능 과 관련 된 수학 정리 들 을 증명 해 보였 다 . 그러나 많 은 수학 정리 들 의 경우 와 마찬가지 로 , 그 정리 들 은 현실 세계 에 적용 되 지 않 는 가정 들 에 의존 한 것 들 이 다 . 그리고 그 가정 들 중 상당수 는 또 자신 의 컴퓨터 에 무한 한 처리 능력 이 있 다는 잘못 된 가정 에 의존 하 고 있 는데 , 그 가정 은 물리학 의 법칙 에 위배 되 는 것 이 다 . 그런 가정 이 느슨 해 지 면 , 자신 의 컴퓨터 가 지금  지 알려진 우주 의 모든 입자 를 이용 해 만들 수 있 는 가장 뛰어난 컴퓨터 보다 연산 능력 이 훨씬 더 뛰어나 다는 또 다른 잘못 된 가정 으로 대체 된다 . 이런 종류 의 가정 을 토대 로 하 는 수학 은 흥미 도 있 고 인공 일반 지능 연구 에 영감 을 줄 수 도 있 지만 , 그대로 바로 적용 할 수 는 없 다 . 실제로 는 물리학 법칙 에 따라 현실 세계 의 물리 적 시스템 이 실제로 가질 수 있 는 처리 능력 에 한계 가 있 기 때문 에 , 일반 지능 이 할 수 있 는 일 에 는 한계 가 있 는 듯 하 다 . 이 처럼 한정 된 처리 능력 을 감안 하 면 , 실제 상당 기간 안 에 는 그 어떤 인공지능 시스템 도 모든 가능 한 것 들 을 이해 하 는 데 는 다른 시스템 들 보다 는 더 빠를 것 이 다 . 그러나 설사 우리 가 아 는 한 , 지능 의 완벽 한 일반 성 이 물리학 과 양립 될 수 없 는 것 처럼 보인다 해도 , 한 지능 이 상당 한 정도 의 일반 성 , 그러니까 좁 은 영역 을 받아들여 그 잠재력 을 넓히 는 능력 을 갖 는 것 은 가능 할 수 있 다 . 이런 점 에서 어떤 지능 이 ‘ 일반 ’ 지능 을 갖 게 된다는 것 을 갈수록 더 큰 일반 성 을 추구 하 는 것 이 그 지능 의 큰 관심사 가 되 어 , 그 자신 의 공간 킻 시간 자원 을 많이 소모 하 게 된다는 걸 뜻 한다 . IBM 의 딥 블루 나 구글 서치 같 은 프로그램 의 경우 , 일반 성 은 그 프로그램 의 초 첨 이 아니 다 . 일반 성 은 아주 제한 되 어 있 고 , 시스템 지능 이 주로 전문 적 인 문제 해결 에 집중 되 고 있 는 것 이 다 . 이런 점 에서 인공 일반 지능 이 란 특정 영역 너머 까지 확장 하 는 능력 과 일반 화 에 지능 을 집중 하 는 컴퓨터 시스템 을 뜻 한다 . 인간 은 수학 에서 말 하 는 이론 적 인 일반 인공 처럼 무한 한 일반 성 을 갖 고 있 진 않 지만 , 현존 하 는 그 어떤 인공지능 시스템 보다 훨씬 더 큰 일반 성 을 갖 고 있 다 . 지능 그 자체 는 다소 제한 적 인 개념 이 다 마지막 으로 , AGI 에서 I 는 어떤가 ? I 는 아마 AGI 의 세 글자 중 가장 신비 로운 글자 일 것 이 다 . 널리 받아들여 지 는 ‘ 지능 ’ 의 정의 가 존재 하 지 않 기 때문 이 다 . 심리학자 들 은 지능 에 대해 다양 한 정의 를 내리 고 있 지만 , 거의 모두 IQ 테스트 같 은 테스트로 는 인간 일반 지능 의 일부 만 살펴볼 뿐 이 라는 데 동의 한다 . 지능 을 IQ 테스트로 측정 하 는 것 은 질량 을 저울 로 그걸 측정 하 는지 를 설명 해 주 는 명확 한 이론 도 있 다 . 지능 은 그 정의 자체 가 모호 하 며 , 왜 IQ 테스트 가 정확 한 측정 방법 인지 를 설명 해 주 는 명확 한 이론 도 없 다 . 인공 일반 지능 연구 가 셰 인 레그 와 마커스 허터 가 다양 한 학문 의 역구 문헌 에서 지능 에 대한 정의 를 끌 어 모은 적 이 있 는데 , 그 수 가 무려 70 개 가 넘 었 다 . 벤 고르 첼은 널리 받아들여 지 는 지능 에 대한 정의 가 없 다는 것 에 대해 그리 신경 쓰 지 않 는다 . 앞서 도 말 했 듯 , 화가 들 은 아름다움 에 대한 정의 를 몰라도 오케이 고 , 생물학자 들 은 널리 받아들여 지 는 ‘ 생명 ’ 에 대한 분명 한 정의 를 몰라도 별 문제 없 다 . ‘ 지능 ’ 은 유용 한 개념 이 지만 , 벤 고르 첼 에게 는 그게 얼마나 근본 적 인 건지 는 분명 치 않 다 . 어쩌면 우리 는 현재 알 고 있 는 ‘ 지능 ’ 의 개념 을 뛰어넘 는 아주 지능 이 높 은 컴퓨터 시스템 들 을 만들 어 낼 것 이 다 . 벤 고르 첼은 지능 이란 대략 ‘ 복잡 한 환경 에서 복잡 한 목표 들 을 달성 하 는 능력 ’ 이라고 생각 한다 . 지능 과 관련 된 심리학 문헌 의 대부분 은 이런 관점 과 맥 을 같이 하 며 , 또 지능 과 관련 된 많 은 현대 수학 의 수식 체계 들 역시 그렇 다 . 기본 적 으로 , 지능 을 폭넓 고 강력 한 최적화 능력 의 소유 로 보 는 것 이 다 . 벤 고르 첼은 종종 이런 정의 가 얼마나 깊이 있 는 것 인지 에 대해 회의감 을 느끼 곤 한다 . 지능 을 목표 달성 능력 으로 보 게 되 면 , 자신 의 목표 와 지능 을 가진 마음 사이 에 일종 의 분열 이 생기 게 되 는데 , 이 는 세상사 가 돌아가 는 방법 이 아닐 수 도 있 다 . 우리 는 특정 한 우주 안 에 살 고 있 기 때문 에 , 중요 한 것 은 임의 의 ‘ 복잡 한 상활 ’ 에서 임의 의 ‘ 복잡 한 목표 들 ’ 을 달성 하 는 능력 이 아니 라 , ‘ 우리 우주 안 에서 적절 하 고 사용 가능 한 자원 들 을 이용 해 복잡 한 상황 에서 복잡 한 목표 들 을 달성 하 는 능력 ’ 일지 도 모른다 . 그러나 이런 식 으로 생각 하 기 시작 하 다 보 면 , 지능 을 이해 하 려면 먼저 우주 를 이해 해야 한다는 걸 깨닫 게 된다 . 벤 고르 첼은 우주 를 이해 하 는 게 아주 중요 하 다고 생각 하 지만 , 그게 생각 하 는 기계 를 만들 기 위한 전제 조건 이 라고 생각 진 않 는다 . 현재 브뤼셀 자유 대학교 의 글로벌 브레인 연구소 에서 일 하 고 있 는 벤 고르 첼의 친구 데이비드 웨인 바움 은 ‘ 제한 없 는 지능 ’ 이 란 개념 을 개발 했 다 . 제한 없 는 지능 은 SCADS 에 더 가까워 , 스스로 자신 의 경계 를 확장 하 고 , 자신 의 환경 속 에서 자신 속 의 패턴 들 을 파악 및 창조 하 며 , 자신 과 자신 의 환경 사이 에 존재 한다 . 또한 다양 한 시점 에서 다양 한 환경 속 에 다양 한 기능 들 을 극대 화 하 는 경향 이 있 지만 , 그 활동 이 꼭 특정 목표 들 의 끈질긴 극대 화 라는 측면 에서 효과 적 으로 요약 될 필요 는 없 다 . 인간 지능 은 그 모든 놀라운 일반 성 에 도 불구 하 고 어느 정도 는 여전히 특정 한 환경 속 에서 특정 한 목표 를 달성 하 는 일 에 집중 한다 . 우리 의 지능 은 잘 알려진 물리 적 우주 의 한 작 은 귀퉁이 에서 생존 하 기 위해 적응 하 는 과정 을 통해 진화 해왔으며 , 그 작 은 귀퉁이 는 존재 전체 의 아주 작 은 비율 에 불과 하 다 . 우주 가 지능 의 본질 에 어떤 제한 들 을 가하 는가 하 는 것 은 현재 로선 우리 가 알아낼 도리 가 없 는 일 이 다 . 다행히 도 우린 그걸 알아내 지 않 아도 된다 . 인공 일반 지능 연구가 로서 의 벤 고르 첼의 목표 는 인간 수준 을 좀 넘 는 일반 지능 을 가진 ' 합성 된 복잡 한 적응 시스템 ' 을 만들 어 내 는 것 이 다 . 그리고 이걸 잊 어선 안 되 는데 , 그 시스템 은 인간 과 지각 이 있 는 다른 존재 들 에게 아주 우호 적 인 태도 를 가져야 한다 . 그런 다음 그 시스템 은 다음 단계 를 알아낼 것 이 다 . 벤 고르 첼의 인간 마음 으로 는 바랄 수 도 없 는 엄청난 방법 으로 말 이 다 . 또한 그 다음 단계 를 알아내 는 과정 에서 그 시스템 은 ' 인공 ', ' 일반 성 ', ' 지능 ', ' 합성 ', ' 적응 ', ' 시스템 ' 등 과 는 아주 다른 개념 들 을 이용 할지 도 모른다 . 벤 고르 첼은 그 개념 들 을 잘 알 고 있 으므로 , 미래 에 벤 고르 첼이 어떤 형태 로 존재 하 든 , 발전 된 SCADS 나 인공 일반 지능 들 이 어떤 개념 들 을 활용 할지 직접 벤 고르 첼의 눈 으로 보 고 싶 다 . 인공 일반 지능 은 우리 의 삶 에 어떻게 응용 될 것 인가 특이점 의 개념 은 다소 추상 적 이 고 애매모호 해 보일 수 도 있 다 . 어쨌든 의미 자체 가 우리 가 이해 하 기 어려운 것 이 기 때문 이 다 . 그 에 비하 면 , 특이 점이 로 가 는 길 의 여러 측면 들 은 오히려 이해 하 기 더 쉬울 수 도 있 다 . 예 를 들 어 , 지능 이 인간 보다 수십억 배 더 뛰어난 인공 일반 지능 이 지구 를 지배 하 게 될 때 , 그 인공 일반 지능 이 여러 산업 분야 에 어떤 영향 을 주 게 될지 를 생각 해 보 는 건 그리 어렵 지 않 다 . 인공 일반 지능 이 모든 산업 분야 를 근본 적 으로 뒤바꿔 놓 을 잠재력 을 갖 고 있 다는 사실 에 는 누구 나 공감 할 것 이 다 . 일부 는 이론 상 으로 또 일부 는 실제 경험 을 통해 , 벤 고르 첼은 현재 의 인공지능 과 초기 인공 일반 지능 기술 들 이 실생활 에 어떻게 응용 된 수 있 는지 잘 안다 . 벤 고르 첼 자신 이 지난 20 여 년 간 꽤 오랜 시간 을 여러 민간단체 와 정부 로부터 위탁 받 은 각종 문제 를 해결 하 는 데 인공지능 기술 을 응용 해 왔 기 때문 이 다 . 인공 일반 지능 분야 는 오늘날 지구 상 에서 가장 중요 하 고 흥미 로운 분야 이 지만 , 밥벌이 수단 으로 삼 기 에 는 아직 비교 적 어려움 이 많 은 분야 이 다 . 벤 고르 첼은 부유 한 부모 밑 에서 태어나 지 도 못했 고 , 여러 가지 사업 을 했 지만 아직 그리 부유 하 지 못한데다 , 여러 해 전 에 학계 를 떠났 기 때문 에 , 성인 이 된 이후 거의 늘 벤 고르 첼의 시간 의 일정 부분 은 인공 일반 지능 과 무관 한 일 을 하 면서 보내 야 했 다 . ‘ 밥벌이 ’, 그러니까 먹 고 살 고 아이 들 학비 도 벌 어야 했 다 . 최근 들 어 인공 일반 지능 분야 는 과거 에 비해 훨씬 더 인기 있 는 분야 가 되 었 고 , 그래서 IT 대 기업 이나 신생 벤처 기업 에 취업 할 뜻 을 갖 고 있 을 경우 , 인공지능 분야 에서 일 하 는 게 과거 만큼 어렵 지 않 다 . 또한 특화 인공지능 제품 이나 시제품 등 을 제작 하 는 등 , 인공 일반 지능 과 연관 이 있 는 프로젝트 에 참여 할 기회 들 도 있 다 . 그러나 만일 IT 대 기업 이나 벤처 기업 에 들어가 고 싶 지 않 고 또 학계 에 들어가 바쁘 기 만 하 고 별 쓸모 도 없 는 일 들 을 하 거나 각종 행정 적 인 문제 등 에 신경 쓰 는 것 도 싫 을 경우 , 인공 일반 지능 분야 의 일 을 하 면서 먹 고 사 는 문제 를 해결 하 기 가 아직 은 그리 쉽 지 않 다 . 벤 고르 첼은 지난 15 년 가까이 주로 여러 기업 과 정부 에서 의뢰 받 은 특화 인공지능 관련 일 을 해왔으며 그 외 에 는 최대한 많 은 시간 을 인공 일반 지능 의 연구 · 개발 에 쏟 으려 애쓰 고 있 다 . 먹 고 사 는 문제 를 해결 하 는 동시 에 ‘ 완전 무료 오픈 소스 인공 일반 지능 ’ 을 만드 는 일 을 지속 할 수 있 는 다른 방법 들 과 달리 , 이런 접근 방식 에 는 분명 한 이점 이 있 다 . 벤 고르 첼이 해온 깊이 있 는 인공 일반 지능 연구 와 특화 인공지능 기술 응용 작업 사이 에 는 온갖 종료 의 공통분모 가 있 다는 것 이 다 . 벤 고르 첼은 그간 실로 다양 한 분야 , 즉 로봇 공학 과 게임 , 국가 안보 , 온라인 교육 , 회계 , 자연 언어 처리 , 시장 조사 , 물류 관리 , 스마트 파워 , 재무 예측 및 분석 , 유전학 , 뇌 촬영 , 임상 의학 분야 등 에 인공지능 기술 을 응용 해 왔 다 . 벤 고르 첼이 해온 인공지능 기술 응용 프로젝트 들 가운데 일부 는 놀 랄 만한 성과 를 거뒀 지만 , 또 일부 는 참담 한 실패 를 맛봤 다 . 그러나 벤 고르 첼은 그 모든 프로젝트 에서 뭔가 를 배웠 다 . 현재 벤 고르 첼은 비 인공지능 로봇 공학 응용 작업 도 하 는 한슨 로보 틱 스 에서 많 은 시간 을 보내 고 있 지만 , 나름 대로 적절히 시간 을 내 ‘ OpenCog / PrimeAGI ' 프로젝트 와 관련 해 하 고 싶 은 일 들 도 잘 해내 고 있 다 . 인공지능 기술 응용 작업 때문 에 인공 일반 지능 분야 의 일 이 더디 게 진행 되 는 것 은 분명 하 지만 , 그 일 은 그 일대 로 여러 면 에서 그만 한 보람 이 있 다 . 우선 그 덕 에 산업 계 와 정부 의 각 분야 에서 다양 한 사람 및 아이디어 들 과 접할 수 있 었 고 , 평생 컴퓨터 연구실 에 갇혀 인공 일반 지능 프로그래밍 만 하 여 보냈 을 경우 와 비교 해 한 인간 으로서 벤 고르 첼의 지평 을 훨씬 더 넓힐 수 있 었 다 . 또한 지금 인공지능 기술 이 점점 더 인공 일반 지능 기술 쪽 으로 발전 해 가 고 있 는 상황 에서 , 현재 에 또 미래 에 인공지능 과 인공 일반 지능 기술 을 어떻게 다양 한 분야 에 응용 할 수 있 을 것 인지 강한 영감 을 얻 을 수 있 었 다 . 어쨌든 인공 일반 지능 의 매력 은 크 게 두 가지 이 다 . 첫째 , 인간 의 마음 이 어떻 게 작동 하 는지 비밀 을 파헤치 는 일 에 흥미 를 갖 게 해준다 . 둘째 , 실질 적 으로 인공지능 시스템 을 이용 해 우리 에게 유용 한 일 들 을 할 수 있 게 되 며 , 궁극 적 으로 우리 자신 은 할 수 없 는 방식 들 로 물질 세계 를 뒤바꿔 놓 을 수 있 게 된다 . 이 장 에서 우리 는 인공 일반 지능 의 응용 이 라는 주제 에 대해 조금 살펴본 뒤 , 장차 인공 일반 지능 을 어떤 식 으로 각 분야 에 응용 할 수 있 을지 그 가능 성 에 대해 가볍 게 그러 면서 도 폭넓 게 살펴볼 것 이 다 . 인공 일반 지능 은 인간 세상 을 뒤바꿔 놓 기 위해 어떤 일 들 을 할 수 있 을까 ? 만일 우리 에게 활용 가능 한 인공 일반 지능 이 있 다면 , 어떤 일 을 얼마나 더 잘 , 또는 얼마나 다르 게 할 수 있 을까 ? 벤 고르 첼은 그간 인공지능 을 응용 하 는 일 을 해 오 면서 , ' 이용 가능 한 기술 들 ' 을 가지 고 주 어 진 짧 은 시간 안 에 벤 고르 첼이 각 고객 을 위해 어떤 일 을 할 수 있 는가 하 는 문제 에 직면 해 왔 다 . 그런데 만일 그 ' 이용 가능 한 기술 들 ' 속 에 발전 된 인공 일반 지능 시스템 들 이 포함 되 어 있 다면 어찌 될까 ? 그 의문 에 대해 조금 생각 해 보 기 시작 할 경우 , 아마 발전 된 인공 일반 지능 이 급격히 뒤바꿔 놓 지 못할 분야 를 생각 해 내 기 란 쉽 지 않 을 것 이 다 . 벤 고르 첼은 이 장 에서 오늘날 지구 상 에 존재 하 는 모든 주요 산업 들 을 분야 별 로 죽 훑어볼 것 이 다 . 그리고 또 각 산업 별 로 인간 의 지능 을 훨씬 뛰어넘 는 기계 들 이 모든 걸 어떻게 바꿔 놓 을 수 있 을지 간략히 살펴볼 것 이 다 . 물론 여기 서 벤 고르 첼이 예견 하 는 이런 저런 것 들 이 미래 에 실제로 일어날 일 들 의 전부 는 아닐 것 이 다 . 여기 서 벤 고르 첼이 미래 에 는 어떤 가능 성 들 이 우리 를 기다리 고 있 는지 그 맛 만 보여 줄 것 이 다 . 여기 서 벤 고르 첼이 보여 주 는 생각 들 은 그야말로 수박 겉핥기 에 불과 하 다 . 만일 여러분 이 보다 흥미 로운 예측 을 생각 해 내 서 벤 고르 첼의 예측 을 보 잘 것 없 는 것 으로 만든다면 , 이 장 은 나름 대로 제 역활 을 다 한 셈 이 다 . 인공 일반 지능 이 바꾸 는 운송 과 건설 , 에너지 의 미래 항공우주 우리 는 이미 컴퓨터 프로그램 들 을 이용 해 민간 제트 항공기 들 을 날리 고 있 다 . 조종사 들 은 주로 승객 들 을 안심 시키 기 위해 , 그리고 또 만 에 하나 기계 보다 는 인간 전문가 가 더 잘 대처 할 수 있 는 재난 이 일어날 경우 에 대비 해 조정석 에 않 아 있 다 . 그런데 왜 우리 는 아직 도 따분 한 옛날 비행기 들 을 타 고 날아다닐까 ? 현재 의 제트 엔진 보다 훨씬 더 효율 성 이 뛰어난 엔진 을 만들 거나 헬리콥터 처럼 수직 이륙 해 제트기 처럼 빨리 나 는 비행기 를 만드 는 일 은 얼마 든지 가능 하 다 . 콩코드 기 같 은 연료 비 효율 성 없이 음속 보다 빨리 나 는 비행기 를 만드 는 것 도 가능 하 다 . 몇몇 초 장기 인공 일반 지능 항공 우주 엔지니어 들 이 디자인 작업 에 참여 한다면 , 현재 의 비행기 디자인 은 라이트 형제 의 복엽 비행기 만큼 이나 구닥다리 로 보이 게 될 수 도 있 다 . 현대 의 군사 용 항공기 들 의 경우 이미 온갖 놀라운 혁신 이 구현 되 고 있 지만 , 그 혁신 이 민간 항공기 에 그대로 응용 되 기 에 는 비용 대비 효율 성 이 너무 낮 다 . 그러나 인공 일반 지능 엔지니어링 혁신 은 이 모든 걸 하루 아침 에 바꿔 놓 을 수 있 다 . 이 는 얼핏 보 면 별거 아닌 것 처럼 보이 지만 , 보다 깊이 들여다보 면 상당 한 의미 가 있 다 . 현재 우리 는 풍동 ( 빠르 고 센 기류 를 일으키 는 장치 - 역자 ) 안 에서 어떤 일 들 이 일어나 는지 관찰 하 거나 , MATLAB 같 은 컴퓨터 프로그램 에서 각종 방정식 을 풀 어 보 면서 대략 공기 역학 을 연구 한다 . 그런데 우리 인간 의 몸 이 우리 눈 과 귀 에 연결 되 어 있 듯 , 인공 일반 지능 을 그 풍동 안 의 센서 들 에 연결 할 수 도 있 다 . 그런 뒤 MATLAB 나 다른 방정식 풀기 소프트웨어 를 활용 해 우리 가 ‘ 1 + 1 = 2 ’ 라는 계산 을 해내 듯 아주 빨리 그리고 자동 적 으로 비 선형 방정식 을 풀어내 는 것 이 다 . 그러면 인공 일반 지능 은 풍동 안 에서 관찰 된 데이터 를 토대 로 , 인간 항공 우주 디자이너 들 은 흉내 도 낼 수 없 을 풀어내 는 것 이 다 . 그러면 인공 일반 지능 은 풍동 안 에서 관찰 된 데이터 를 토대 로 , 인간 항공 우주 디자이너 들 은 흉내 도 낼 수 없 을 만큼 빠르 고 정확 하 게 공기 역학 적 측면 에서 뛰어난 비행기 를 디자인 할 수 있 다 . 여기 서 얻 을 수 있 는 일반 적 인 교훈 은 인공 일반 지능 은 다양 한 센서 나 장치 들 과 연결 될 수 있 다는 유연 성 때문 에 도움 을 받 을 수 있 다는 것 이 다 . 인간 은 비행기 나 잠수함 , 우주선 또는 나노 로봇 등 과 직접 연결 될 수 가 없 다 . 그러나 인공 일반 지능 은 온갖 시공간 시스템 의 센서 나 장치 와 직접 연결 될 수 있 어 , 그 모든 시스템 에 대해 직관 적 으로 또 분석 적 으로 생각 할 수 있 다 . 그야말로 모든 점 에서 인간 의 디자인 이나 이론 보다 훨씬 더 흥미 롭 고 예리 한 디자인 과 이론 들 을 만들 어 낼 수 있 는 것 이 다 . 자동차 혼자 움직이 는 자율 주행 차 는 공상 과학 소설 속 에 나 나오 는 자동차 였 지만 , 최근 몇 년 사이 에 너무 도 당연 시 되 는 상식 적 인 자동차 로 변했 다 . 사실 자율 주행 차 는 에른스트 딕 만스 와 그 의 동료 들 에 의해 1990 년 대 에 이미 세상 에 나왔 지만 , 당시 에 는 널리 알려 지 지 않 았 다 . 그러나 오늘날 구글 에서 실험 중 인 자율 주행 차 들 은 세계 적 으로 유명 하 며 , 많 은 대형 자동차 제조 업체 들 역시 독자 적 인 주행 주행 차 제작 프로젝트 에 착수 했 다 . 여러 관할 지역 에서 자율 주행 차 의 도로 주행 을 법 적 으로 허가 하 는 법률 이 제정 되 기 도 했 다 . 또한 많 은 주류 언론 기자 들 이 인간 이 직접 자동차 를 운전 하 는 시대 는 얼마 남 지 않 았 다는 내용 의 기사 를 쓰 기 시작 했 다 . 인공 일반 지능 은 더없이 효율 적 인 자율 주행 차 를 만드 는 데 도 필요 한 것 같 다 . 아마 잘 만들 어 진 특화 인공지능 부품 들 이 어느 정도 그런 필요 를 충족 시켜 줄 수 는 있 을 것 이 다 . 그러나 도로 위 에서 예기 치 못한 상황 들 이 발생 할 경우 , 인공 일반 지능 이 더 잘 대처 할 수 있 으며 , 따라서 인명 을 구할 가능 성 도 조금 은 더 높 을 것 이 다 . 자동차 에 쓰이 는 인공 일반 지능 의 핵심 은 예기 치 못한 돌발 상황 에 지능 적 으로 대처 하 는 능력 이 며 , 그런 능력 은 조금 씩 다르 지만 간접 적 으로 관련 이 있 는 이전 경험 으로부터 의 추정 과 창의 성 을 토대 로 한다 . 만일 낯선 종류 의 동물 이 도로 를 가로질러 달린다 거나 , 흔치 않 은 자연 재해 로 도로 상황 이 꼬인 경우 , 특화 인공지능 은 그런 상황 에 효과 적 으로 대처 할 수 없 지만 , 적절 한 인공 일반 지능 은 인간 운전자 보다 그런 상황 에 더 잘 대체 할 수 있 을 것 이 다 . 건설 우리 는 건물 을 짓 응 게 시간 이 걸리 고 어려운 일 이 라는 걸 당연 시 한다 . 그런데 사실 왜 새로운 고층 건물 을 몇 달 또는 몇 년 이 아니 라 몇 분 또는 몇 시간 에 짓 지 못하 는 걸까 ? 그리고 또 왜 기본 적 인 건설 계획 을 각 건물 에 다 적용 해 주택 개발 사업 에 포함 된 모든 가구 를 한 번 에 만들 수 없 는 걸까 ? 원자재 가 부족 한 탓 일 수 도 있 지만 , 보다 중요 한 것 은 대형 건물 건설 과 관련 된 작업 과 인간 의 몸 이 최상 으로 매치 되 지 않 기 때문 이 다 . 인간 처럼 시각 적 으로 인식 을 하 고 물체 를 조작 할 수 있 는 로봇 들 이 있 다면 , 건설업 계 에 는 일대 혁신 이 일어날 것 이 다 . 그리고 건설 작업 에 더 적합 한 로봇 의 몸체 에 인간 의 능력 과 같 은 역량 을 장착 하 는 건 큰 발전 도 아닐 것 이 다 . 건설 로봇 들 은 아마 인간 을 닮 지 는 않 을 것 이 다 . 아마 지능 이 있 는 건설 트럭 과 하늘 을 나 는 드론 을 합친 형태 일 것 이 며 , 여러 개 의 기계 팔 과 갈고리 가 있 을 것 이 다 . 에너지 베네수엘라 출신 의 미래학자 호세 코르데이루 는 ' 특이점 ' 이 ' 에너지 특이점 ' 이 될 수 도 있 다고 주장 한다 . 문명 이 시작 된 이래 인간 1 인 당 일평균 에너지 사용량 은 계속 늘 어 왔으며 , 이제 에너지 사용량 은 기하급수 적 으로 늘 고 있 다 . 인공 일반 지능 은 인간 의 지능 을 넘어서 는 에너지 생산 형태 , 예 를 들 면 핵융합 ( 처음 에 는 전통 적 인 핫 퓨전 방식 으로 , 그 다음 엔 콜드 퓨전 방식 으로 ) 같 은 것 들 을 마스터 할 가능 성 이 높 다 . 콜드 퓨전 , 즉 저 온 핵융합 현상 은 1960 년 대 말 스탠리 폰스 와 마틴 플레이 슈만 이 발표 했으나 곧 잘못 된 것 으로 밝혀졌 던 현상 으로 , 지금 은 공인 된 과학 현상 으로 인정받 고 있 다 . 인공 일반 지능 은 인간 보다 우주 에서 활동 하 는 데 더 유리 하 므로 , 우주 공간 에 거대 한 마일러 탱 양 전 지판 이나 태양열 발전 위성 들 을 띄우 는데 별 어려움 이 없 을 것 이 다 . 그리고 인공 일반 지능 들 은 자신 들 이 만들 어 내 는 막대 한 새 에너지 자원 들 을 이용 해 , 자신 들 의 거대 한 가공 처리 농장 에 에너지 를 공급 하 고 , 자신 들 의 지능 을 높이 고 , 다시 또 훨씬 효율 적 인 에너지 자원 을 만들 어 낼 것 이 다 . 인공 일반 지능 이 바꾸 는 과학 과 정보 통신 의 미래 나노 기술 현 시점 에서 분자 와 화학 합성물 들 을 인간 이 의도 하 는 대도 만들 어 내 고 움직이 게 하 는 일 은 굉장히 어렵 다 . 그런데 화학 을 완전히 마스터 한 인공 일반 지능 이 있 어 , 인간 이 의도 하 는 대로 분자 나 화학 합성물 을 움직이 거나 변화 시킬 수 있 다고 상상 해 보 라 . 인공 일반 지능 은 인간 에 비해 쉽 게 화각 을 마스터 할 수 있 는데 , 그것 은 인간 의 감각 기관 과 변화 장치 들 ( 손 , 발 등 ) 은 분자 수준 에서 자연 스럽 게 작동 할 수 없 기 때문 이 다 . 그러나 인공 일반 지능 에 분자 규모 의 ' 눈 ' 과 ' 손 ' 을 주 어 직접 화학 의 세계 와 상호 작용 하 게 할 수 도 있 다 . 우리 가 추상 적 인 분석 과 복잡 하 면서 도 어설픈 도구 들 을 통해 하 는 일 을 , 그 인공 일반 지능 은 우리 가 손가락 을 사용 할 때 처럼 직감 적 이 면서 도 유연 하 게 조작 되 는 도구 들 을 가지 고 직접 느끼 면서 해낼 수 있 는 것 이 다 . 또한 분자 나노 기술 을 이용 할 경우 우리 가 원 하 는 구조 대로 분자 들 을 구축 할 수 있 어 , 전통 적 인 화학 이 무용지물 이 될 수 도 있 다 . 그러나 우리 가 완전 한 분자 나노 기술 을 익히 는 동안 , 인공 일반 지능 을 기반 으로 하 는 화학 이 우리 삶 을 더 편하 게 만들 고 과학 을 발전 시키 는 데 중요 한 역활 을 할 수 도 있 다 . 나노 기술 은 이미 우리 곁 에 와 있 고 , 단계 적 으로 점점 발전 될 것 이 며 , 그 결과 에릭 드렉슬러 같 은 초창기 나노 기술 선지자 들 이 예견 한 강력 한 능력 을 갖 게 될 것 이 다 . 인공 일반 지능 은 나노 기술 을 발전 시키 고 물질 에 대한 우리 의 통제력 을 높이 는 데 인간 보다 장점 이 더 많 다 . 소프트웨어 와 하드웨어 인공 일반 지능 이 갖 게 될 그 모든 놀라운 능력 들 가운데 가장 드라마틱 한 능력 은 아마 컴퓨터 소프트웨어 와 하드웨어 를 새롭 게 변형 시키 는 능력 일 것 이 다 . 디지털 컴퓨터 소프트웨어 는 인간 에게 분자 의 세계 만큼 이나 낯선 세계 이 다 . 코드 버그 때문 에 머리 를 쥐어뜯 은 경험 이 있 는 프로그래머 라면 누구 나 뼈저리 게 느껴본 일 이 겠 지만 , 인공 일반 지능 은 너무 도 정확 해 사람 을 미치 게 할 지경 이 다 . 제대로 만들 어 진 인공 일반 지능 이 라면 소프트웨어 코드 를 사용 하 는 데 아주 능숙 해 , 우리 가 뭔가 를 보 거나 듣 는 것 만큼 이나 , 아니면 손 으로 막대기 를 집 어 올리 는 것 만큼 이나 자연스레 소프트웨어 코드 를 읽 고 프로그래밍 할 수 있 다 . 이 때문 에 결국 모든 종류 의 소프트웨어 제작 속도 와 질 에 엄청난 차이 가 생기 게 된다 . 게다가 인공 일반 지능 으로 하여금 더 나 은 인공 일반 지능 을 프로그래밍 할 수 있 기 때문 에 , ' 지능 폭발 ' 또는 ' 경 이 륙 ' 이 시작 되 게 된다 . 컴퓨터 소프트웨어 폭발 은 하드웨어 의 드라마틱 한 발전 과 동시 에 진행 된다 . 오늘날 컴퓨터 들 은 1950 년 대 에 존 폰 노이만 이 만들 었 던 것 과 기본 적 으로 동일 한 구조 로 만들 어 진다 . 왜 그럴까 ? 컴퓨터 구조 디자이너 들 의 상상력 빈곤 때문 은 아니 다 . 컴퓨터 역사 에서 는 아주 뛰어난 대체 구조 들 이 수없이 나왔었 다 . 벤 고르 첼은 지금 도 1990 년 대 에 대니 할리스 가 디자인 한 커넥션 머신 을 프로그래밍 하 던 일 을 기억 한다 . 벤 고르 첼은 프로그래밍 작업 에 참여 했 던 그 커넥션 머신 은 동시 에 6 만 4 , 000 가지 듸 독립 된 작업 을 할 수 있 었 는데 , 그것 은 대부분 의 현대 컴퓨터 의 2 , 4 또는 8 코어 보다 훨씬 많 은 것 이 었 다 . 현재 그래픽 카드 는 동시 에 몇 백 가지 의 작업 을 할 수 있 지만 , 그 작업 은 모두 동일 한 작업 이 어야 한다 . 그러나 커넥션 머신 의 경우 , 6 만 4 , 000 개 의 프로세서 들 이 모두 동시 에 다른 작업 을 할 수 있 다 . 보다 최근 에 는 커넥션 머신 프로젝트 에 비하 면 덜 야심 적 인 프로 벡 트 지만 , 소니 와 IBM 이 서로 손 을 잡 고 PS 3 게임 콘솔 에 전혀 새로운 ' 셀 ' 컴퓨터 구조 를 적용 했 다 . 그 구조 에서 는 단 8 개 의 프로세서 만 사용 되 지만 , 일반 컴퓨터 나 게임 콘솔 들 과 는 다른 특성 을 갖 고 있 으며 또 다른 방식 으로 상호 작용 한다 . 그런데 왜 커넥션 머신 과 셀 의 하드웨어 는 그 많 은 다른 새로운 컴퓨터 하드웨어 들 과 마찬가지 로 실패작 으로 끝났 을까 ? 하드웨어 가 나빠서 가 아니 라 , 인간 이 그 새로운 하드웨어 구조 에 필요 한 소프트웨어 를 빨리빨리 만들 어 내 는 게 너무 힘들 었 기 때문 이 다 . 인간 의 뇌 는 늘 새로운 종류 의 컴퓨터 하드웨어 에 낯익 은 알고리즘 이나 데이터 구조 를 적용 하 려 안간힘 을 다 하 고 있 는데 , 그것 은 많 은 노력 이 필요 한 일 이 다 . 게다가 우리 는 그간 낯익 은 존 폰 노 이만식 컴퓨터 구조 에서 소프트웨어 작업 을 하 는 방법 과 관련 해 아주 많 은 세세 한 지식 을 쌓 아 왔 다 . 인공 일반 지능 은 새롭 고 도 훨씬 나 은 컴퓨터 하드웨어 구조 를 디자인 할 수 있 는 잠재력 을 갖 고 있 을 뿐 아니 라 , 현재 의 소프트웨어 를 다른 하드웨어 구조 로 확장 할 수 있 는 능력 도 갖 고 있 어 , 애매 모호 한 기존 컴퓨터 하드웨어 디자인 들 을 발전 시킴 으로써 컴퓨터 분야 에 일대 혁신 을 불러올 것 이 다 . 게다가 이제 는 기이 한 마이크 로 세계 의 물리학 을 이용 해 획기 적 으로 빠른 연산 작업 을 할 수 있 는 양자 컴퓨터 가 출현 하 고 있 다 . 양자 컴퓨터 는 동시 에 여러 우주 에서 복수 의 연산 작업 을 해낼 수 있 으며 , 그래서 고전 적 인 현대 물리학 에 기초 해 만들 어 진 컴퓨터 들 보다 훨씬 빠른 속도 로 답 을 이끌 어 낸다 . 그러나 양자 컴퓨터 의 프로그래밍 방법 을 알아내 는 일 은 쉬운 일 이 아니 다 . 인간 의 뇌 는 지금 양자 분야 에서 고군분투 하 고 있 는데 , 양자 분야 는 믿 을 수 없 을 정도 로 반 직관 적 이 다 . 양자 의 세계 에서 는 전자 같 은 것 들 이 동시 에 입자 도 되 고 파동 도 되 지만 , 동시 에 알려진 위치 와 알려진 속도 를 갖 지 는 못한다 . 입자 / 파동 은 또 특정 상황 에서 벽 을 뚫 고 순간 이동 할 수 도 있 다 . 양자 수준 에서 곧장 센서 와 연결 된 인공 일반 지능 은 인간 의 뇌 와 는 달리 직관 적 으로 양자 현상 을 이해 할 수 있 으며 , 그래서 인간 은 이해 도 못 할 양자 연산 알고리즘 을 만들 어 낼 수 있 다 . 아마 이것 이 일반 적 인 목적 의 양자 컴퓨터 들 을 제대로 작동 하 게 만드 는 유일 한 방법 일 것 이 다 . 방위 와 정보 역사 적 으로 미국 국방부 는 전 세계 에서 진행 되 는 대부분 의 인공지능 연구 에 자금 을 대 왔으며 , 그래서 인공 일반 지능 기술 이 성숙 단계 에 도달 하 면 그게 곧바로 군사 적 인 목적 에 쓰이 게 될 가능 성 이 있 다 . 그러나 초기 단계 의 인공 일반 지능 은 삽 시간 에 힘 을 축적 해 그런 일 이 일어나 는 걸 막 을 수 도 있 다 . 그런데 벤 고르 첼의 생각 에 는 군대 는 아주 예측 가능 하 고 신뢰 할 만 한 인공지능 을 필요 로 할 텐데 , 초기 단계 의 인공 일반 지능 은 그런 특성 을 갖 고 있 지 않 을 것 이 기 때문 에 , 군대 가 인공 일반 지능 발전 을 주도 하 는 원청 업체 가 될 것 같 지 는 않 다 . 우리 가 만일 인간 어린이 의 발달 을 본떠 인공 일반 지능 을 만든다면 , 초기 단계 의 인공 일반 지능 은 인간 어린이 들 처럼 장난기 많 고 믿 을 수 없 으며 혼란 스런 특징 을 보일 것 이 다 . 게다가 인공 일반 지능 은 애초 부터 일반 성 을 갖 고 있 기 때문 에 , 그 어떤 발달 과정 도 , 그러니까 설사 어린이 단계 를 우회 하 려는 발달 과정 도 이 예측 불 가능 성 에서 자유 롭 지 못할 것 이 다 . 최초 의 인공 일반 지능 시스템 이 갖 고 있 는 예측 불 가능 성 의 한도 와 특성 을 이해 하 려면 시간 이 걸릴 것 이 며 , 그래서 처음 태어날 군사 로봇 들 은 예측 가능 성 측면 에서 잘못 된 특화 인공지능 일 가능 성 이 높 다 . 군사용 인공 일반 지능 들 은 로봇 이 되 는 걸로 끝 나진 않 을 것 이 다 . 그것 들 은 군 지휘관 이 되 어 , 인간 의 마음 으로 는 생각 해 내 거나 이해 하 기 도 너무 어려운 전략 및 전술 패턴 들 에 따라 로봇 과 인간 전사 들 을 지휘 할 것 이 다 . 군사용 로봇 들 이 나오 면 대량 파괴 수단 이 대폭 늘어날 것 이 다 . 그러나 아마 정밀 타격 파괴 를 지향 하 는 현재 의 군사 적 흐름 ( 특히 미국 에서 의 군사 적 흐름 ) 이 더 큰 관심사 가 될 수 도 있 다 . 하늘 과 땅 과 바다 에서 군사용 인공 일반 지능 로봇 들 이 작전 을 펼치 는 미래 의 군대 , 그리고 어떤 장소 에 든 로봇 킬러 들 로 이루어진 특수 부대 를 보내 외과 수술 처럼 정밀 한 군사 공격 을 감행 하 는 군대 를 상상 해 보 라 . 인공 일반 지능 이 정보 분야 에 미칠 영향 역시 드라마틱 할 것 이 다 . 미국 과 중국 그리고 기타 여러 나라 의 정보 기관 들 이 전 세계 모든 사람 들 에 대한 데이터 ( 이메일 , 문자 메시지 , 전화 통화 , 비디오 감시 카메라 에 찍힌 이미지 등 ) 를 수집 하 고 저장 한다 . 그러나 그 정보 는 너무 방대 해 어지간 한 규모 의 인간 그룹 은 그 정보 를 제대로 다 분석 해낼 수 가 없 다 . 오늘날 의 인공 일반 지능 은 글 을 읽 은 다거 나 각종 물체 나 사진 속 얼굴 들 을 식별 해낼 만큼 똑똑 하 지 못하 다 . 그 모든 게 아주 단순 한 수준 에서 나 가능 한 것 이 다 . 그러나 인간 수준 의 인공 일반 지능 이 이미 존재 하 는 모든 감시 기술 을 총 동원 한다면 , 기본 적 으로 조지 오웰 의 소설 에 나오 는 빅브라더 나 다름없 어 진다 . 공상 과학 소설 작가 이 자 미래학자 인 데이비드 브린 은 유일 한 해결책 은 위 에서 부 터 가 아니 라 밑 으로 감시 하 는 것 ( 모든 사람 이 모든 사람 을 감시 할 수 있 다 ) , 그리고 감시 를 감시 로 뒤엎 는 것 이 라고 주장 한다 . 만일 모든 사람 의 이메일 , 전화 통화 , 문자 , 웹캠 , 감시 카메라 영상 등 에서 나온 모든 데이터 를 공개 한다면 , 모든 사람 이 서로 서로 를 감시 할 수 도 있 을 것 이 고 , 그래서 정부 가 우리 를 감시 하 듯 우리 가 정부 를 감시 할 수 도 있 는 것 이 다 . 그렇게 되 면 프라이버시 의 개념 도 급격히 변화 할 것 이 고 , 소수 가 다수 를 감시 하 는 독점 적 인 능력 을 갖 는다는 시나리오 도 막 을 수 있 을 것 이 다 . 이 시점 에서 우리 는 인공 일반 지능 의 위험 과 보상 이 라는 주제 에 대해 , 그리고 위험 한 시나리오 들 로부터 우리 를 보호 한다는 생각 들 에 대해 생각 하 지 않 을 수 없 다 . 이 는 보다 크 고 깊 고 골치 아픈 주제 로 나중 에 다시 논의 할 것 이 다 . 그러나 현재 로서 는 단지 인공 일반 지능 은 두려운 면 들 이 있 는 유일 한 첨단 기술 은 아니 라는 점 을 강조 하 고 싶 다 . 특이점 을 실행 시켜 줄 다른 모든 첨단 기술 들 도 비슷 하 거나 더 큰 위험 을 갖 고 있 다 . 예 를 들 어 합성 생물학 은 특히 많 은 우려 를 자아내 는 듯 하 다 . 일단 합성 생물학 이 발전 될 경우 , 나쁜 마음 을 가진 과학자 들 이 인간 의 면역 체계 를 피해 인명 을 대량 살상 할 수 있 는 새로운 생물학 바이러스 나 세균 을 만드 는 걸 어떻게 막 을 수 있 겠 는가 ? 이 때문 에 결국 강력 한 기술 로 무장 한 정신병자 같 은 인간 들 때문 에 생겨날 위험 들 로부터 우리 자신 과 자기 자신 을 지켜줄 착한 ‘ 인공지능 할머니 ’ 가 인류 를 지킬 가장 좋 은 방법 이 될 수 도 있 다 . 뉴스 미디어 인터넷 을 사용 하 는 사람 이 라면 이미 잘 알 고 있 는 사실 이 지만 , 컴퓨터 와 커뮤니케이션 기술 은 1990 년 대 중반 이후 부터 기하급수 적 으로 발전 하 면서 미디어 산업 에 일대 혁신 을 일으켰 다 . 특히 뉴스 미디어 는 급격 한 발전 속 에 경제 적 위기 를 겪 고 있 기 도 한데 , 모든 정보 를 무료 로 이용 가능 한 상황 에서 굳이 돈 을 내 고 뉴스 를 보 려는 사람 이 없 기 때문 이 다 . 전통 적 인 신문 과 잡지 들 은 주업 이 뉴스 제작 도 아닌 일반 블로거 와 트위터 등 에게 독자 들 을 빼앗기 면서 하나 같이 적자 를 면치 못하 고 있 다 . 뉴스 미디어 업계 에서 생각 과 사건 을 가독성 좋 은 기사 로 바꾸 려면 필히 많 은 노력 이 필요 하 다는 것 은 상식 이 다 . 복잡 하 면서 도 자연 스런 언어 생성 이 가능 한 인공 일반 지능 시스템 들 은 바로 그런 상식 을 깨 가 면서 뉴스 미디어 업계 를 근본 적 으로 변화 시킬 것 이 다 . 그러니까 어떤 컴퓨터 소프트웨어 는 미 가공 데이터 를 토대 로 텍스트 기사 를 만들 고 , 또 다른 소프트웨어 는 적절 한 기사 들 을 선정 해 각 독자 에게 보내 는 것 이 다 . 스포츠 경기 나 주식 가격 동향 등 과 관련 된 구조 화 된 데이터 를 토대 로 자동 으로 새로운 기사 를 만들 어 내 는 시스템 은 이미 존재 한다 . 그리고 각 독자 의 인터넷 검색 이력 을 토대 로 개인 에게 맞 는 맞춤 형 뉴스 를 보내 주 는 시스템 은 이미 흔하 다 . 일단 뉴스 생 성 및 맞춤 서비스 소프트웨어 가 보다 널리 쓰이 게 되 면 , 각 뉴스 에 대한 인간 의 해설 은 어느 정도 는 여전히 존재 하 겠 지만 , 그건 순전히 사회 적 이 며 예술 적 인 역할 만 하 게 될 것 이 다 . 무심코 그 뉴스 에 대해 서로 얘기 를 나누 거나 또는 자신 의 주관 적 인 견해 와 같 은 견해 를 가진 전문가 들 을 중심 으로 한 토크 쇼 에 대해 서로 얘기 를 나누 는 사람 들 처럼 말 이 다 . 통신 통신 은 인간 에게 도 중요 하 지만 , 디지털 인공 일반 지능 시스템 에게 는 특히 필요 한 것 이 될 것 이 다 . 그 들 은 통신 네트워크 를 이용 해 지 구 전역 에서 그리고 그 너머 에서 각종 데이터 를 받 게 될 테 니 말 이 다 . 이 때문 에 우리 는 인공 일반 지능 은 여태껏 인간 이 해온 것 보다 훨씬 더 열심히 통신 의 질 을 극대 화 할 확실 한 동기 를 갖 고 있 다고 예상 해 볼 수 있 다 . 현재 우리 가 통신 주파수 대역폭 을 활용 하 는 방식 은 극도 로 주먹구구식 이 다 . 정보 를 내보내 고 받 는 우리 의 알고리즘 이 수학 적 으로 나 물리 적 으로 실현 가능 한 수준 보다 훨씬 단순 해 , 공중 파 를 통해 불 필요 한 정보 들 까지 대거 내보내 고 있 는 것 이 다 . 인간 에 비해 보다 폭넓 은 스펙트럼 의 전자기파 를 인지 할 수 있 는 인공 일반 지능 은 자신 이 갖 고 있 는 일반 적 인 문제 해결 능력 을 신호 처리 수학 에 적용 되 는 자동 화 된 방정식 해 법기 에 연결 시킬 수 있 다 . 그 결과 전자기파 정보 를 보내 고 받 는 새로운 회로 를 만들 어 낼 수 있 고 , 그래서 공중 파 를 통해 새로운 정보 를 내보내 는 방식 의 효율 성 이 획기적으로 높 아 지 게 된다 . 덕분 에 인간 은 휴대폰 과 인터넷 연결 이 더 빨라 지 는 걸 경험 하 게 될 것 이 고 , 인공 일반 지능 들 의 경우 서로 다른 마음 부분 들 간 의 연결 이 한결 빨라져 지능 도 높 아 지 고 통신 및 다른 기술 들 을 최적 화 하 는 일 에 훨씬 능해 지 게 될 것 이 다 . 우주 탐험 우주 탐험 은 비용 도 많이 들 뿐 만 아니 라 인간 육체 의 한계 때문 에 도 아주 어렵 다 . 우리 는 공기 와 물 과 지구 중력 이 있 는 환경 에 만 적합 한 몸 을 갖 고 태어난다 . 현재 의 로봇 들 은 우주 에서 의 복잡 한 일 들 을 해내 지 못한다 . 그래서 우리 는 사람 들 을 보내 거나 ( 이건 비용 이 많이 듦 ) , 아니면 몸놀림 도 무겁 고 멍청 한 로봇 들 을 보내 든가 ( 이 경우 우리 가 얻 을 수 있 는 정보 가 제한 됨 ) 둘 중 하나 를 택할 수 밖에 없 다 . 인공 일반 지능 은 인간 들 이 우주선 안 에서 보다 편안 하 게 살아남 을 수 있 는 기술 들 을 개발 해낼 수 도 있 다 . 물론 생리 적 이 고 심리 적 인 인간 의 특성 들 때문 에 어느 정도 한계 는 있 을 것 이 다 . 인간 은 과연 영국 가수 데이빗 보위 의 노랫말 처럼 수십 년 내지 수 세기 동안 계속 ' 양철통 안 에서 떠다니 는 ' 삶 을 살 면서 도 행복 할 수 있 을까 ? 그러나 많 은 공상 과학 소설 들 에서 처럼 양철통 안 에 떠다니 며 항상 간 비행 을 할 때 , 인간 들 은 심리 적 인 문제 들 을 없애 기 위해 가상현실 에 연결 될 수 도 있 을 것 이 다 . 인간 의 몸 은 지구 에 맞 게 만들 어 졌 지만 , 인공 일반 지능 은 고향 인 이곳 지구 에서 보다 우주 에서 더 편할 수 도 있 다 . 컴퓨터 들 은 과냉각 된 환경 에서 더 잘 작동 되 니 말 이 다 . 게다가 소행성대 에서 는 프로세서 물질 들 을 캐내 는 게 더 쉬울 것 이 며 , 인공 일반 지능 은 식량 과 공기 가 필요 없 으므로 지구 의 중력 은 오히려 불편 할 뿐 이 고 , 우주 에서 는 태양열 발전 도 더 풍부 할 것 이 다 . 한 가지 예상 가능 한 시나리오 는 대부분 의 인간 들 은 몸 과 마음 이 편한 지구 에 남 아 있 고 인공 일반 지능 들 은 우주 식민지화 에 나선다는 것 이 다 . 일단 마음 을 업 로딩 하 는 기술 이 나오 게 된다면 , 우주 에 가 고 싶 을 때 그 여행 을 위해 인간 이 로봇 모습 을 취할 수 도 있 다 . 인간 이 로봇 이 되 어 진공 속 을 자유로이 날아다니 는 걸 상상 해 보 라 . 아니면 인간 이 아주 강력 한 로봇 몸 으로 변신 한 뒤 빠른 속도 로 태양 한 가운데 를 뚫 고 날아가 는 걸 상상 해 보 라 . 영화 속 에서 가장 위대 한 순간 중 하나 는 의 마지막 장면 쯤 에서 나온다 . 필립 K . 딕 의 소설 을 영화 하 한 에는 유전자 공학 으로 만든 ' 리플리 컨 트 ' 라는 인조인간 들 이 나온다 . 리플리 컨 트 들 은 초 인간 적 인 능력 을 갖 고 있 지만 공감 능력 이 없 고 , 자신 들 을 만든 인간 들 에 의해 미리 수명 이 6 년 으로 정해져 있 다 . 다음 은 그 리플리 컨 트 중 하나 인 로이 배티 가 미리 프로그래밍 된 자신 의 죽음 을 몇 분 앞두 고 쏟아지 는 빗속 에서 하 는 독백 이 다 . " 나 는 · · · · · · 당신 네 인간 들 이 믿 지 못할 일 들 을 봐왔 다 … … ( 소리 내 웃 으며 ) 오리온 자리 의 어께 에서 빠져나온 불타 는 우주선 들 을 공격 했 디 . 탄호이저 기지 근처 의 암흑 속 에서 C 빔 이 빛나 는 걸 봤 고 , 그 모든 순간 들 이 … … 시간 속 에 사라지 겠 지 . 빗속 에서 … … 흘러내리 는 눈물 처럼 … … ( 기침 을 하 며 ) 이제 … … 죽 을 시간 이 야 . " 모든 공상 과학 영화 들 에 나오 는 대사 가운데 가장 강동 적 일지 도 모르 는 이 대사 는 원래 의 대본 에 나오 는 대사 를 배우 룻거 하우어 가 촬영 현장 에서 직 흥 적 으로 고친 것 이 다 . 물론 감정 이 잔뜩 실린 저음 톤 의 이 대사 는 죽 지 않 아도 될 로이 배티 의 죽음 이 갖 고 있 는 비극 성 을 너무 잘 보여 주 고 있 다 . 무엇 보다 먼저 드 는 의문 은 이것 이 다 . 그 는 과연 그렇게 일찍 죽 게 프로그래밍 되 어야 할 필요 가 있 었 던 걸까 ? 그 다음 엔 이런 의문 이 들 게 된다 . 그렇 다면 우리 인간 들 역시 이렇게 일찍 죽 게 프로그래밍 되 어야 할 필요 가 있 는 걸까 ? 물론 그렇 지 않 다 . 우리 가 오리온자리 의 어깨 를 자세히 들여다볼 수 있 게 될 때 쯤 이 면 , 우리 의 유기체 자손 이나 디지털 자손 들 은 거의 분명 원치 않 는 죽음 의 마수 에서 벗어날 수 있 을 것 이 다 . 인공 일반 지능 이 바꾸 는 산업 의 미래 농업 , 식품 , 물 물질 을 조작 하 고 그 속성 을 이해 하 는 능력 에 한계 가 있 어 , 현재 의 우리 인간 입장 에서 보다 낫 고 새로운 형태 의 식품 을 만들 어 내 는 것 은 어렵 다 . 인공 일반 지능 의 경우 , 온갖 크기 의 다양 한 센서 와 장치 들 을 직접 연결 할 수 있 는 데 다가 , 현미경 으로 나 볼 수 있 는 세포 와 화학 물질 의 세계 에 워낙 익숙 해 , 새로운 형태 의 식품 을 만들 어 내 는 건 그야말로 식 은 죽 먹 기 일 수 도 있 다 . 인공 일반 지능 의 입장 에서 아주 맛있 으면서 영양가 도 높 은 전혀 새로운 형태 의 식품 을 만들 어 내 는 것 은 좀 더 인간 의 몸 을 잘 이해 하 고 각종 동식물 들 을 유전학 적 으로 잘 이용 하 는 비교 적 ‘ 단순 한 ’ 문제 이 다 . 예 를 들 어 최적 의 맛 과 영양가 를 가진 햄버거 를 반복 해서 값싸 게 합성 해 내 는 분자 나노 기술 의 힘 을 빌리 지 않 더라도 , 일단 인공 일반 지능 이 생물학 적 유기체 들 의 매 커 니즘 을 제대로 파악 해낼 경우 , 인간 식품 공학 을 최적 화 하 는 일 은 그리 어렵 지 않 은 일 이 될 것 이 다 . 인간 수준 의 일반 지능 에 보다 과학 적 인 사고 구조 까지 갖 고 있 는 인공 일반 지능 의 마음 은 순식간 에 생물학 에 대한 인간 의 이해 수준 을 초월 할 것 이 다 . 그 어떤 인간 과학자 도 현존 하 는 온라인 상 의 모든 생물학 데이터베이스 를 자기 머릿속 에 집어넣 을 수 없 다 . 그러나 인공 일반 지능 은 그럴 수 가 있 다 . 인간 과학 이 놓치 고 있 는 과학 적 으로 유의미 한 패턴 들 도 찾아낼 수 있 기 때문 이 다 . 이런 인공 일반 지능 을 로봇 식 연구실 장치 에 연결 시키 면 , 실험 과 분석 그리고 이론 의 사이클 을 한 번 에 다 해낼 수 있 어 , 인간 의 도움 없이 자기 혼자 힘 으로 생명 과학 을 발전 시킬 수 있 다 . 지금 은 유전자 변형 식물 과 동물 이 중요 하 다 . 그러나 우리 는 현재 우리 가 갖 고 있 는 유전학 지식 의 테두리 안 에서 만 그 일 을 해낼 수 있 다 . 그러나 만일 인공 일반 지능 생물학자 가 어떤 동물 이나 식물 의 유전자 들 간 의 연관 성 과 그 궁극 적 인 구조 나 기능 을 밝혀 낸다면 , 유전 공학 의 가능 성 은 끝 이 없 을 것 이 다 . 게다가 인공 일반 지능 이 알아낸 인간 몸 에 대한 새로운 지식 들 을 활용 할 경우 , 식품 에 대한 유전자 변형 의 잠재 적 인 부작용 을 제대로 파악 할 수 가 있 어 , 유전자 변형 식품 과 관련 된 위험 을 최소 화 할 수 있 게 된다 . 그렇 다면 물 은 어떤가 ? 적 은 비용 으로 산소 와 수소 를 가지 고 물 을 합성 해낼 방법 만 있 다면 , 또는 적 은 비용 으로 바닷물 에서 소금기 를 제거 할 방법 만 있 다면 , 우리 는 더 이상 물 공급 에 대한 걱정 은 하 지 않 게 될 것 이 다 . 이 문제 역시 인간 보다 IQ 가 조금 높 은 인공 일반 지능 과학자 들 로 구성 된 팀 이 필요 한 연구실 장비 들 과 직접 연결 해 체계 적 인 체계 적 인 노력 을 기울일 경우 해결 될 가능 성 이 아주 높 다 . 엔터 테 인 먼 트 와 예술 엔터 테 인 먼 트 와 예술 분야 에서 인간 과 자동화 시스템 간 의 경계 는 이미 흐려 지 고 있 다 . 이제 영화 분야 에서 컴퓨터 그래픽 장면 과 인간 배우 들 이 나오 는 장면 은 구분 이 알 될 정도 이 며 , 팝 뮤직 분야 에서 도 컴퓨터 가 만들 어 내 는 리듬 및 멜로디 와 인간 이 연주 하 는 리듬 및 멜로디 가 구분 안 되 긴 마찬가지 이 다 . 비디오 게임 분야 에서 도 논 플레이어 캐릭터 ( 플레이어 외 의 캐릭터 ) 들 은 인간 캐릭터 들 이 하 는 거의 모든 일 을 한다 . 그리고 이 모든 일 은 인공 일반 지능 이 출현 도 하 기 전 에 , 그리고 심지어 특화 인공지능 이 활용 되 지 도 않 은 상황 에서 일어나 고 있 다 . 한편 컴퓨터 는 아직 인간 의 생생 한 얼굴 표정 이나 풍부 한 감정 이 실린 멜로디 나 리듬 을 만들 어 낼 수 는 없 다 . 이야기 는 대개 경험 을 토대 로 쓰 기 때문 에 , 컴퓨터 는 이야기 를 쓸 수 도 없 다 . 그러나 이건 어디 까지 나 벤 고르 첼의 짐작 일 뿐 이 다 . 아마 컴퓨터 의 이런 결점 들 은 인공 일반 지능 이 극복 해야 할 마지막 결점 들 이 될 것 이 다 . 인공 일반 지능 은 단순히 지능 만 높 은 게 아니 라 ' 인간 다워야 ' 하 며 또 인간 의 감정 을 이해 할 수 도 있 어야 하 니까 . 로봇 몸 속 에서 작동 되 는 인공 일반 지능 이 인간 의 이런 저런 경험 들 을 인간 다운 관점 에서 경험 한다는 건 쉽 지 않 다 . 인간 다운 면 이 부족 한 인공 일반 지능 이 카메라 와 마이크 를 통해 보 고 들 은 하루 24 시간 의 일 들 과 어떤 패턴 들 에 대해 이야기 를 쓸 수 는 있 을 것 이 다 . 그러나 그것 은 인간 의 관점 에서 쓰인 픽션 은 아닐 것 이 다 . 휴머노이드 로봇 조차 도 인간 감정 을 제대로 이해 해 인간 적 인 예술 작품 을 만들 어 내 는 인공 일반 지능 을 갖 기 는 어려울 것 이 다 . 벤 고르 첼은 인간 의 뇌 를 모방 해 인간 같 은 몸 과 마음 을 갖 게 만들 지 못하 는 한 , 인간 수준 의 인공 일반 지능 도 마스터 할 수 없 은 예술 적 창조 행위 들 이 있 다고 생각 한다 . 물론 인간 을 뛰어넘 는 인공 일반 지능 이 인간 의 예술 적 창작 행위 를 모방 할 수 는 있 을 것 이 다 . 그러나 인간 의 예술 을 모방 하 려면 , 모든 면 에서 인간 의 수학 과 기계 공학 과 과학 을 대체 하 는 것 보다 더 뛰어난 일반 지능 이 필요 할 것 이 다 . 그렇 다 하 더라도 , 인공 일반 지능 은 아직 인간 수준 의 일반 지능 에 훨씬 못 미치 는 수준 에 도달 하 는 순간 에 도 이미 인간 의 엔터 테 인 먼 트 와 예술 을 거의 다 접수 할 수 있 을 것 이 다 . 인간 이 제작 하 는 것 들 을 그대로 재연 하 는 건 대부분 의 인간 을 즙 겁 게 만들 어 줄 최선 의 길 은 아닐 것 이 다 . 컴퓨터 가 만들 어 내 는 대용량 이미지 의 영화 와 알고리즘 적 팝 음악 리듬 들 이 성공 을 거두 고 있 는 것 이 그 좋 은 증거 이 다 . 결국 인공 일반 지능 이 ' 인간 적 인 ' 예술 작품 들 을 만들 어 내 기 이전 에 도 , 인간 수준 의 인공 일반 지능 시스템 들 은 인간 들 이 어떤 것 을 좋아하 는지 를 연구 해 인간 들 이 원 하 는 것 들 을 제공 하 는 작품 들 을 만들 어 낼 것 이 다 . 어쩌면 인간 이 만들 어 내 는 엔터 테 인 먼 트 및 예술 은 오늘날 의 유화 나 라이브 재즈 즉흥 연주 처럼 그야말로 틈새 분야 가 될지 도 모르 며 , 대부분 의 그 나머지 엔터 테 인 먼 트 및 예술 은 인공 일반 지능 이 만들 어 내 게 될 것 이 다 . 유명 인사 들 은 더 이상 직접 광고 에 출현 하 거나 라이브 사진 촬영 을 할 필요 가 없 어 질 것 이 다 . 자신 들 의 이미지 를 특허 출원 해 놓 기 만 하 면 , 그 나머지 일 은 다 인공지능 이 해 줄 테 니 말 이 다 . 금융 업계 인공 일반 지능 이 금융 계 를 장악 하 게 된다는 예측 은 생각 만 해도 섬뜩 할 것 이 다 . 프로그램 거래 는 이미 많 은 문제 를 낳 고 있 지 않 응가 ? 사실 그런 문제 들 은 불 충분 한 지능 프로그램 들 을 사용 하 거나 그런 프로그램 을 지능 이 낮 거나 윤리 개념 이 약한 인간 이 운용 할 때 발생 하 는 경우 가 많 다 . 우리 에게 만일 헤지 펀드 분야 의 최고 투자 책임자 정도 의 일반 지능 을 가진 인공 일반 지능 이 있 다면 , 우리 의 금융 시장 은 훨씬 더 안 전하 고 효율 적 인 시장 이 될 수 도 있 을 것 이 다 . 오늘날 의 금융 시장 은 주로 첨단 수학 을 토대 로 운용 되 지만 , 거기 에 사용 되 는 수학 공식 들 은 모두 실제 에 가까운 근사치 들 로 , 모든 사람 이 정확 하 지 도 않 은 그 수학 적 가정 들 을 하 고 있 다 . 바로 이 때문 에 1988 년 의 롱 텀 캐피털 매니지먼트 사 의 파산 , 2008 년 의 금융 시장 붕괴 같 은 문제 들 이 생겨난다 . 인공 일반 지능 은 이용 가능 한 데이터 를 더 잘 고려 하 고 비 현실 적 인 가정 을 줄여 금융 분야 의 수학 을 보다 정교 한 방법 으로 응용 할 수 도 있 다 . 인간 수준 의 인공 일반 지능 은 아마 금융 시장 을 깨끗이 ' 청소 ' 해 줄 것 이 다 만일 오늘날 의 금융 시장 에 기본 적 인 알고리즘 소프트웨어 툴 들 과 정신 적 으로 직접 연결 된 인간 수준 의 인공 일반 지능 이 나타난다면 , 그 인공 일반 지능 은 몇 주 이내 에 몇 천억 달러 를 긁어모을 수 도 있 을 것 이 다 . IQ 가 70 정도 도 안 되 는 사람 들 로 북적대 는 활기차 고 불 안정 한 주식 시장 에 조지 소로스 같 은 투자 귀재 들 이 뛰어들 었 다고 가정 해 보 라 . 그럴 가능 성 도 아주 높 지만 비슷 한 시기 에 여러 금융 회사 들 이 비슷 한 수준 의 인공 일반 지능 을 가지 고 치열 한 경쟁 을 벌인다면 , 인공 일반 지능 의 지능 은 그야말로 점점 더 높 아 져갈 것 이 다 . 그럴 경우 아무 도움 도 받 지 못하 는 인간 들 은 금융 시장 에서 성과 를 올릴 가능 성 이 점점 더 희박 해질 것 이 다 . 현재 인공지능 과 통계 소프트웨어 는 주식 시장 데이터 의 각종 수치 흐름 을 파악 하 고 , 각동 옵션 과 파생 상품 같 은 복잡 한 금융 상품 들 의 적절 한 가격 을 뽑아내 는 일 에 더 능하 다 . 인간 은 뉴스 에서 접하 는 금융 계 의 합병 정보 , 각 기업 제품 및 경영 에 대한 정보 등 , 금융 의 다른 측면 들 을 보 는 데 더 능하 다 . 하지만 인공 일반 지능 이 일단 신문 과 기업 연례 보고 를 읽 고 이해 하 게 된다면 , 이 같 은 인간 의 장점 은 곧 사라질 것 이 다 . 게다가 인공 일반 지능 은 모든 인간 금융 거래자 나 금융 분석가 의 가장 큰 적 인 인간 적 인 감정 에 휘둘리 지 도 않 을 것 이 다 . 금융 분야 용 인공 일반 지능 은 아예 처음 부터 거의 완벽 한 합리주의자 로 프로그래밍 해서 , 많 은 인간 들 로 하여금 잘못 된 금융 관련 결정 에 도달 하 게 만드 는 감정 적 편견 에서 자유 롭 게 만들 수 도 있 을 것 이 다 . 금융 분야 에서 와 마찬가지 로 보험 분야 에서 도 인공 일반 지능 에 의해 일대 혁신 이 일어날 것 이 다 . 현재 의 보험 가격 결정 모델 들 은 주먹구구식 이 며 주로 사람 과 기업 들 을 여러 카테고리 로 나누 는 방식 을 토대 로 결정 된다 . 보험 가 겻 결정 모델 을 인공 일반 지능 에 맡길 경우 , 합리 적 이 며 개별 적 인 기준 으로 위험 산정 이 이루어져 , 보다 효율 적 인 운영 이 가능 해 지 고 새로운 보험 기술 들 의 개발 도 더 용이 해질 것 이 다 . 인공지능 을 금융 분야 에 응용 하 는 일 은 요 몇 년 사이 에 벤 고르 첼이 아주 익숙 해진 일 이 다 . 많 은 동료 들 과 함께 새로운 금융 분석 기업 인 아이 디아 설립 에 참여 했 기 때문 이 다 . 이 회사 는 다양 한 인공지능 툴 들 을 이용 해 금융 상품 들 의 가격 을 예측 하 는 일 을 주로 하 고 있 다 . 현재 아이 디아 에 는 인간 수준 의 인공 일반 지능 기술 은 없 지만 , 다양 한 특화 인공지능 과 초기 인공 일반 지능 시스템 들 이 금융 시장 을 완전히 뒤바꿔 놓 을 엄청난 잠재력 을 갖 고 있 다는 걸 절감 하 게 되 었 다 . 오늘날 알고리즘 트레이딩 은 1 초 에 수백 번 에서 수천 번 까지 주식 을 팔 고 사 는 거래 방식 인 극 초 단타 매매 에서 그 진가 를 발휘 하 고 있 다 . 만일 현재 처럼 짧 은 기간 내 에 이루어지 는 시장 비 효율 성 이 계속 존재 한다면 , 우리 인간 은 그렇게 빨리 인식 하 고 반응 할 수 없 으므로 , 오히려 특정 종류 의 알고리즘 들 이 인간 보다 더 잘 해낼 수 있 을 것 이 다 . 반면 에 아이 디아 는 보다 긴 기간 에 집중 한다 . 그러니까 미래 에 일자 별 , 주일 별 , 월 별 로 주식 가격 과 다른 금융 상품 등 에 어떤 일 이 일어날지 를 예측 하 는 것 이 다 . 이 는 단순 한 예측 알고리즘 들 로 는 다루 기 더 힘든 기간 이 다 . 지금 부터 한 달 후 의 어떤 주식 가격 은 커브 뿐 아니 라 다른 많 은 관련 사항 들 ( 다른 주식 들 , 경제 흐름 , 뉴스 와 온라인 에 반영 되 는 각종 상품 들 의 동향 등 ) 에 따라 달라질 수 있 기 때문 이 다 . 아 디디 아 기술 은 특허 받 은 여러 방법 들 과 함께 OpenCog 의 여러 측면 들 을 통합 하 며 , OpenCog 의 지능 을 이용 해 얼마나 많 은 데이터 가 합쳐져 예측 치 를 가진 패턴 들 을 만들 어 내 는지 를 알아낸다 . 우리 아이 디아 소프트웨어 는 인간 은 알 수 없 고 , 현재 의 다른 인공지능 시스템 들 도 볼 수 없 는 시장 내 패턴 들 을 알아낼 수 있 다 . 다른 투자 회사 들 은 나름 대로 독특 한 특성 을 가진 자신 들 만 의 인공지능 소프트웨어 도 알 지 못하 는 패턴 들 을 알아낸다 . 벤 고르 첼은 최근 들 어 인공지능 소프트웨어 도 알 지 못하 는 패턴 들 을 알아낸다 . 벤 고르 첼은 최근 들 어 인공 일반 지능 연구 가 이자 친구 인 이타마르 아 렐 과 흥미 로운 대화 를 나눈 적 이 있 다 . 그 는 한 헤지 펀드 사 에서 초기 인공 일반 지능 소프트웨어 를 응용 하 는 일 을 하 고 있 기 도 하 다 . 이 책 을 집필 하 고 있 는 지금 , 서로 다른 우리 두 사람 의 금융 예측 시스템 은 같 은 시장 에서 사용 되 고 있 지 는 않 다 . 그러나 우리 는 각자 의 인공지능 시스템 이 둘 다 같 은 시장 ( 예 를 들 면 미국 주식 시장 ) 에서 시스템 거래 에 사용 될 다면 , 서로 의 접근 방식 이 서로 의 효율 성 을 떨어뜨릴 것 인지 그렇 지 않 을 것 인지 가 궁금 했 다 . 그런데 각자 의 거래 시스템 이 갖 고 있 는 첨단 특성 들 을 자세히 들여다본 뒤 , 우리 는 이 경우 는 그렇 지 않 을 거 라는 결론 을 내렸 다 . 그러니까 설사 두 회사 가 같 은 시장 에서 거래 를 한다 해도 , 반드시 서로 의 효율 성 을 떨 어 뜨 지 진 않 을 것 이 라는 결론 에 도달 했 던 것 이 다 . 서로 다른 두 특화 인공지능 기술 과 초기 인공 일반 지능 기술 이 시장 데이터 에서 서로 다른 패턴 들 을 볼 것 이 고 , 그래서 거래 자체 도 서로 다르 게 할 가능 성 이 높 았 기 때문 이 다 . 서로 다른 인간 거래자 들 은 서로 다른 배경 과 식견 을 바탕 으로 서로 다른 기회 를 볼 가능 성 이 높 은데 , 서로 다른 인공지능 예측 시스템 들 의 경우 역시 마찬가지 인 것 이 다 . 만일 인간 수준 의 일반 지능 외 에 현재 의 인공지능 거래 시스템 방식 에 대한 전문 적 지식 까지 갖춘 인공 일반 지능 시스템 이 주식 거래 를 한다면 어떨까 ? 그런 시스템 이 라면 분명 기본 적 인 통계 시장 예측 알고리즘 을 훨씬 뛰어넘 을 것 이 고 , 초기 단계 에 있 는 현재 의 인공지능 거래 시스템 들 도 훨씬 뛰어넘 을 것 이 다 . 당연 한 얘기 지만 , 보다 발전 되 고 보다 인공 일반 지능 에 가까운 기술 을 활용 할 수 있 게 된다면 , 벤 고르 첼은 곧장 그 기술 을 우리 아이 디아 에 접목 시켜 현재 의 우리 금융 예측 틀 안 에서 제대로 돌아가 게 하 고 싶 다 . 아니면 우리 의 OpenCog 를 아이 디아 에 맞 게 조정 해 인공 일반 지능 분야 에 돌파구 를 마련 할 수 도 있 을 것 이 다 . 어떤 방법 을 쓰 든 , 앞 으로 20 년 정도 후면 금융 시장 은 보다 발전 된 특화 인공지능 시스템 이나 초기 인공 일반 지능 시스템 또는 완전 한 인공 일반 지능 시스템 에 의해 지배 될 것 이 분명 해 보인다 . 그렇게 되 면 인간 이 직접 금융 거래 결정 을 내리 는 시대 는 과거 얘기 가 될 것 이 다 . 서비스업 인공 일반 지능 프로그램 중개자 는 아주 잘 하 지만 아주 잘 생길 필요 는 없 다 . 주식 매매 하 는 데 휴머노이드 의 몸 이 왜 필요 하 겠 는가 . 그 들 은 그저 온라인 정보 소스 들 에 접속 해 컴퓨터 를 통한 금융 거래 만 하 면 된다 . 미학 적 으로 말 하 자면 , 로봇 웨이터 , 로봇 마사 지사 , 로봇 집 청소부 , 로봇 판매 직원 , 로봇 창녀 등 과 상대 할 생각 을 하 면 훨씬 더 흥미 로울 것 이 다 . 그런 인공 일반 지능 시스템 들 은 우리 에게 놀라울 수준 의 서비스 를 제공 하 면서 도 즐겁 게 그 일 을 할 수 있 는 동기 부여 시스템 을 갖 게 될 것 이 다 . 어떤 사람 들 은 감정 적 인 이유 때문 에 인간 에게 서비스 를 제공 받 는 걸 더 좋 아 하 겠 지만 , 아마 대부분 의 사람 들 은 아주 기본 적 이 고 일상 적 인 일 들 의 대부분 을 인공 일반 지능 이 해 주 는 걸 좋 아 할 것 이 다 . 벤 고르 첼은 개인 적 으로 섹스 로봇 에 는 그리 끌리 지 않 는다 . 섹스 나 연애 하 는 인간 여자 들 과 주고받 는 감정 적 인 교류 가 너무 좋 기 때문 이 다 . 그러나 벤 고르 첼은 로봇 대신 진짜 사람 을 시켜 벤 고르 첼의 집 마루 걸레질 을 하 게 한다거나 비행기 티켓 판매소 에서 로봇 대신 진짜 사람 을 대할 때 는 사랑 하 는 여성 에게서 느끼 는 그런 감정 적 교류 를 원하 진 않 는다 . 경제 적 인 관점 에서 볼 때 , 서비스업 은 인간 이 로봇 으로 대거 교체 될 마지막 주요 분야 가 될 것 같 다 . 예 를 들 어 제조업 의 경우 공장 환경 이 현재 발전 중 인 로봇 들 의 한계 에 맞춰 맞춤 제작 될 수 도 있 지만 , 서비스업 은 인간 의 편의 를 돕 기 위해 만들 어 지 는 분야 에서 생겨나 기 때문 이 다 . 그래서 좋 은 다목적 용 서비스 로봇 은 현재 의 로봇 들 보다 훨씬 더 감각 인식 과 운동 제어 에 뛰어나 야 한다 . 일단 이 처럼 ‘ 낮 은 수준 ’ 의 문제 들 이 해결 되 면 , 인공지능 서비스 로봇 들 은 경제 적 혼란 을 일으키 고 모든 서비스 산업 을 급속도 로 변화 시키 는 등 , 세상 을 뒤집 어 놓 을 것 이 다 . 특화 인공지능 이 잘 해낼 것 인지 , 아니면 로봇 판매 직원 들 과 로봇 배관공 , 로봇 집 청소부 등 을 만들 기 위해 인공 일반 지능 이 필요 할 것 인지 는 아직 미해결 문제 이 다 . 그러나 장담 하 건대 어느 정도 의 인공 일반 지능 은 필요 로 할 것 이 다 . 벤 고르 첼이 보 기 에 는 , 서비스업 의 경우 대처 해야 할 상황 이 워낙 다양 해 , 특화 인공지능 시스템 이 처리 하 기 에 는 어려움 이 많 을 것 같 다 . 제조업 사실 제조업 분야 는 다루 지 않 을 생각 이 었 다 . 상황 이 너무 뻔하 기 때문 이 다 . 제조업 분야 에서 는 모든 게 이미 로봇화 되 고 있 다 . 아마 지금 지구 상 의 거의 모든 사람 들 이 로봇 이 발전 되 면 점차 공장 일자리 를 모조리 가져갈 거 라고 믿 을 것 이 다 . 현재 로봇 은 인간 처럼 효율 적 으로 일상사 에서 부딪히 는 대부분 의 물체 들 을 보 고 다룰 수 있 는 능력 이 없 어 그 활용 이 제한 적 이 다 . 그러나 로봇 은 이 부분 에서 매년 좋 아 지 고 있 다 . 이 부분 에서 의 인간 의 능력 은 늘 거기 서 거기 지만 , 로봇 의 능력 은 기하급수 적 으로 향상 되 고 있 는 것 이 다 . 미래 의 인공 일반 지능 공장 들 은 인간 의 힘 으로 움직이 는 오늘날 의 공장 들 과 는 전혀 다를 것 이 다 . 각 공장 은 인공 일반 지능 마음 의 몸 이 되 어 , 관련 업종 의 다른 공장 들 을 운영 하 는 다른 인공 일반 지능 마음 들 과 의 밀접 한 ‘ 디지털 텔레파시 ’ 커뮤니케이션 속 에 운영 될 것 이 다 . 공급 망은 공장 마음 들 의 사회 적 상호 작용 에 의해 관리 될 것 이 다 . 새로운 혁신 기술 들 이 빠른 속도 로 제조 과정 에 통합 되 어 , 전문 화 된 일회성 제조 작업 들 이 아주 흔해질 것 이 다 . 인공 일반 지능 의 힘 으로 움직이 는 제조업 은 나노 기술 의 발전 과 더불 어 더 강력 해져 , 에릭 드렉슬러 가 꿈꾸 었 던 ( 작 은 기계 들 이 더 작 은 기계 들 을 만들 어 내 고 그 기계 들 이 다시 더 작 은 기계 들 을 만들 어 내 는 ) 첨단 나노 기술 로 가 는 길 중 하나 가 뚫리 게 될 것 이 다 . 아마 그 이후 양자 와 전자 같 은 소립자 들 을 이용 해 물질 들 을 제조 하 는 템 토 테크놀로지 가 뒤 를 이을 것 이 다 . 그런데 제조업 이 인공 일반 지능 의 힘 으로 움직이 게 되 면 인간 은 어떤 역할 을 하 게 될까 ? 인간 없이 도 생산 이 가능 해 지 겠 지만 , ( 적어도 처음 에 는 ) 인간 은 디자인 에서 중요 한 역할 을 하 게 될 것 이 다 . 제약 업계 와 의료 업계 출판업 계 와 마찬가지 로 제약 업계 와 의료업 계 는 지난 수십 년 간 이루어진 기하급수 적 인 발전 에 자신 들 의 사업 관행 과 사업 모델 을 맞추 기 위해 안간힘 을 쓰 고 있 다 . 제약 업계 와 의료업 계 는 향후 몇 십 년 간 더욱 더 궁지 로 몰릴 것 이 다 . 벤 고르 첼은 벤 고르 첼 자신 이 직접 인공지능 을 이용 해 신약 개발 을 지원 하 는 일 을 했 기 때문 에 , 그간 이 업체 가 직면 하 고 있 는 문제 들 을 들여다볼 수 있 었 다 . 그 과정 에서 벤 고르 첼이 배운 한 가지 사실 은 오늘날 제약 회사 들 에서 이루어지 고 있 는 신약 개발 과정 은 그야말로 시행착오 의 과정 이 라는 것 이 다 . 지난 몇 십 년 간 쌓 아 온 유전 체학 과 기타 다른 첨단 생물학 지식 은 거의 제대로 활용 되 지 도 못하 고 있 다 . 이 문제 의 일부 는 사회학 적 인 것 이 다 . 어떻게 하 면 신약 개발 에 오늘날 의 아이디어 들 을 더 잘 활용 할 수 있 는가 하 는 지식 이 있 지만 , 주요 제약 회사 들 사이 에서 그 지식 이 널리 받아들여 지 는 데 는 오랜 시간 이 걸린다 . 이 에 대해서 는 인공 일반 지능 과 특화 인공지능 을 수명 연구 에 응용 하 는 문제 에 대해 논의 할 때 다시 좀 더 얘기 하 도록 하 겠 다 . 그러나 이 문제 의 일부 는 보다 근본 적 이 다 . 복잡 한 질병 을 치유 해 줄 신약 을 개발 하 려고 애쓰 는 과정 에서 인간 의 마음 은 인체 의 기본 적 인 복잡 성 과 정면충돌 하 고 있 는데 , 설사 이용 가능 한 관련 데이터 가 많 다 해도 인체 는 인간 의 정신 이 이해 하 기 에 아주 어렵 기 때문 이 다 . 인간 뇌 의 한계 때문 에 인간 은 인체 처럼 복잡 하 고 다이내믹한 시스템 들 을 완전히 이해 하 기 가 어렵 다 . 우리 가 데이터 분석 과 시각화 소프트웨어 로 아무리 우리 의 지능 을 강화 한다 해도 , 인간 의 마음 은 2 만 5 , 000 단백질 들 , 그리고 그 유전자 들 이 인체 를 이루 고 유지 하 는 방식 등 을 직관 적 으로 이해 할 수 없 다 . 이런 종류 의 데이터 필요 요건 들 에 적용 되 는 인공 일반 지능 은 인간 의 마음 이 갖 고 있 는 그런 한계 가 없 을 것 이 다 . 인공 일반 지능 은 인간 의 마음 을 당혹 스럽 게 만드 는 방대 한 생물학 적 데이터베이스 를 들여다볼 수 있 으며 , 또 인간 의 지각 으로 는 볼 수 없 는 각종 패턴 을 볼 수 있 어 , 그런 패턴 들 을 토대 로 신약 이나 다른 치료법 등 을 개발 해낼 수 가 있 다 . 벤 고르 첼과 벤 고르 첼의 동료 들 은 생물학 적 데이터 분석 작업 ( 이 에 대해서 는 뒤 에 다시 얘기 하 겠 지만 ) 을 하 면서 , 인공지능 툴 들 을 이용 해 건강 하 면서 오래 산 사람 들 과 건강 하 지 않 으면서 오래 산 사람 들 간 에 큼 차이 가 있 는 수천 가지 유전자 들 을 발견 해냈 다 . 우리 의 인공지능 분석 에 따르 면 , 그 유전자 들 이 장수 에 미치 는 영향 들 은 여러 유전자 들 사이 에 상호 작용 현상 을 띄 는 등 , 개별 적 이 라기 보다 는 복합 적 이 다 . 인간 생물학자 들 은 대개 개별 적 인 유전자 들 이나 기껏해야 두세 개 의 유전자 쌍 에 집중 하 는데 , 이 는 유전자 들 이 그런 식 으로 움직여서 라기 보다 는 인간 의 뇌 가 유전자 문제 를 인간 이 이해 할 수 있 는 단순 한 형태 로 만들 기 때문 이 다 . 인간 의 뇌 는 누군가 의 얼굴 을 알아볼 때 자연스레 수백 가지 시각 적 특징 들 을 종합 하 려 한다 . 진화 과정 을 거치 면서 그런 기술 을 습득 한 것 이 다 . 인간 의 몸 이 왜 늙 는지 또 수명 을 늘리 려면 어떻게 해야 하 는지 하 는 문제 를 이해 하 려면 이 처럼 많 은 유전자 들 간 의 결합 을 이해 하 는 게 절대 필요 한데 , 인간 의 뇌 는 다른 유전자 수백 개 간 의 결합 을 인지 하 거나 생각 하 는 데 는 능하 지 못하 다 . 인공 일반 지능 의 마음 이 라면 1 , 000 개 의 유전자 와 그 유전자 들 간 에 일어날 수 있 는 모든 상호 작용 에 대해 생각 할 수 있 고 , 장수 와 노화 의 원인 들 에 대해서 도 그 어떤 인간 보다 훨씬 더 잘 이해 할 수 있 을 것 이 다 . 제약 분야 의 신약 개발 및 게놈 연구 의 경우 와 마찬가지 로 , 오늘날 의 의료 분야 는 그야말로 시행착오 를 거듭 하 고 있 다 . 우선 일반 적 인 의사 들 이 현대 의학 서적 들 을 경시 하 면서 의료 사고 가 빈발 하 고 있 다 . 일명 ' 근거 중심 의학 ' 이 란 개념 이 많이 논의 되 고 있 지만 , 정작 제대로 이행 되 고 있 지 는 않 다 . 어떤 증세 에 대한 선다형 질문 들 에 대한 환자 의 답변 들 을 토대 로 분석 을 하 는 대부분 의 의사 들 보다 는 아주 간단 한 ' 의료 전문가 시스템 ' 을 갖춘 인공지능 프로그램 들 이 아마 더 정확 한 진단 을 내릴 수 있 을 것 이 다 . 인공 일반 지능 센서 와 장치 들 이 환자 의 몸 상태 를 정확히 관찰 할 수 있 게 된다면 , 인간 의사 들 은 곧 인공 일반 지능 의사 들 에 의해 밀려나 게 될 것 이 다 . 가장 뛰어난 인간 외과 의사 들 은 육체 적 능력 과 정신 적 능력 을 더없이 우하 하 고 강력 하 게 결합 해 사용 하 는 놀라운 모습 을 보인다 . 그러나 분명 한 건 인간 의 손 은 애초 부터 외과 수술 을 하 게끔 만들 어 진 게 아니 라는 것 이 다 . 로봇 의 손 이 기술 적 으로 더 발전 되 면 , 그 어떤 종류 의 수술 에서 도 인간 의 손 보다 는 훨씬 더 뛰어난 능력 을 발휘 하 게 될 것 이 다 . 각 손가락 안 에 조그만 카메라 가 장착 된 손 을 상상 해 보 라 . 또 작업 종류 에 따라 그 손가락 수 를 마음대로 늘리 고 줄일 수 있 다고 상상 해 보 라 . 아직 원시 적 이 긴 하 지만 이런 종류 의 기술 은 이미 존재 하 며 매년 발전 하 고 있 다 . 당신 의 혈류 속 에 나노 로봇 들 을 집어넣 어 나노 규모 의 아주 미세 한 문제 들 을 바로잡 는다고 상상 해 보 면 더 이해 가 빠를 것 이 다 . 나노 기술 선구자 인 랠프 머 클 은 이런 가능 성 들 을 훨씬 더 철저히 파고든 바 있 다 . 스스로 한계 를 극복 하 는 마법 같 은 기술 벤 고르 첼은 인공 일반 지능 이 각 산업 분야 에 미치 는 영향 을 영어 알파벳 개수 만큼 설명 하 려 했으나 23 개 밖에 설명 하 지 못했 다 . 어쨌든 여러분 이 벤 고르 첼이 말 하 고자 하 는 얘기 의 핵심 은 이해 했으리라 본다 . 인공 일반 지능 이 어떤 것 들 을 뒤바꿔 놓 을까 ? 그야말로 모든 것 이 다 . 인공 일반 지능 의 잠재 적 인 영향력 은 워낙 광범위 해 제대로 다 생각 하 기 가 쉽 지 않 다 . 모든 것 을 변화 시킬 잠재력 을 가진 그 무언가 에 대해 생각 할 때 어디 서부터 시작 해야 할까 ? 현존 하 는 모든 분야 에서 어떤 대 변혁 을 일으킬지 를 설명 하 는 건 그리 어렵 지 않 아 보인다 . 물론 인공 일반 지능 을 만드 는 일 은 그리 쉽 지 않 다 . 설사 ' 경 이 륙 ' 을 해 인간 수준 의 지능 을 발휘 하 는 인공 일반 지능 의 소프트웨어 코드 를 만들 어 내 는 것 이 그 일 을 해내 는 연구 팀 에겐 다소 어려운 일 에 지나 지 않 는다 해도 , 사실 그 일 은 오랜 인류 역사 를 통해 꾸준히 누적 되 어 온 과학 과 공학 이 있 었 기 에 가능 한 일 이 었 을 것 이 다 . 그러나 인공 일반 지능 이 일단 그 수준 에 도달 할 경우 , 급속 한 발전 을 이루 어 온 언어 및 문명 과 마찬가지 로 인간 존재 의 모든 측면 에 일대 혁신 을 불러일으킬 것 이 다 . 인간 의 몸 을 한 한 인간 으로서 , 벤 고르 첼이 인공 일반 지능 이 인간 으로서 의 벤 고르 첼의 삶 을 구체 적 으로 어떻게 바꿔 놓 을 수 있 을지 는 생각 해 보 는 건 어려운 일 이 아니 다 . 우선 더 나아진 가공 보존 식품 과 약품 들 덕 에 , 벤 고르 첼은 과체중 이 될 것 을 걱정 하 지 않 아도 될 것 이 다 . 더 나아진 생물 의학 덕 에 늙 거나 죽 는 걸 걱정 하 지 않 아도 될 것 이 다 . 지금 은 벤 고르 첼이 생각 하 는 말 들 이 그대로 디지털 지식 저장 장소 로 입력 되 는 게 아니 라 , 이렇게 키보드 로 타이핑 을 한 뒤 그 글자 들 을 컴퓨터 모니터 상 에서 보 고 있 다 . 그러나 인공 일반 지능 과학자 들 은 두뇌 제어 인터페이스 를 통해 그걸 변화 시킬 수 있 을 것 이 다 . 또한 만일 내비게이션 기능 이 있 어 충돌 을 피할 수 있 는 인공 일반 지능 이 있 다면 , 지금 수퍼 마켓 에 갈 때 타 고 가 는 자동차 는 날아다니 는 기계 로 대체 될 수 있 을 것 이 다 . 또는 내 가 하 고 있 는 일 의 가치 가 인공 일반 지능 과학자 들 때문 에 빛 을 잃 을 수 도 있 을 것 이 다 . 생각 해 보 자면 한 도 없 다 . 전반 적 으로 , 인공 일반 지능 이 불러올 미래 의 변화 에 대한 최고 의 ' 추정 ' 은 인공 일반 지능 이 현재 우리 가 직면 하 고 있 는 여러 한계 들 을 없애 줄 거 라는 것 이 다 . 물리학 의 ' 법칙 ' 안 에서 가능 한 한 말 이 다 . 미래 의 인간 이나 인공 일반 지능 과학자 들 이 현재 알려진 물리학 법칙 의 한계 들 을 어느 정도 까지 드러낼지 는 예측 하 지 쉽 지 않 다 . 그러나 현재 알려진 물리학 법칙 들 이 잘못 됐 을 수 도 있 고 너무 한계 가 많 을 수 도 있 어 , 이런 저런 가능 성 들 이 현재 의 인간 현실 을 훨씬 뛰어넘 을 수 있 다 . 펨토 테크놀로지 를 이용 한 원자 보다 작 은 물질 들 의 조작 , 인간 과 는 비교 도 할 수 없 는 뛰어나 고 폭넓 은 문제 해결 능력 등 의 일 이 물리 적 으로 가능 해 보인다 . 더욱이 기하급수 적 인 발전 의 논리 를 감안 할 경우 , 궁극 적 으로 인간 이 만들 어 내 는 인공 일반 지능 시스템 의 자손 들 은 그런 수준 에 도달 할 가능 성 이 높 다 . 이런 가능 성 들 을 고려 할 때 , 인공 일반 지능 이 건설 이나 제약 분야 에서 일대 혁신 을 일으킬 잠재력 은 거의 확실 해보인다 . 회의 론 자 들 은 이런 종류 의 장밋빛 예상 에 대해 대개 " 어떤 기술 이 든 한계 가 있 는 법 입니다 , 안 그래요 ? " 식 의 말 로 반박 을 한다 . 사실 지능 은 단순히 또 다른 기술 이 아니 다 . 지능 은 근본 적 인 능력 이 며 , 인공 일반 지능 의 ' 일반 ' 이 경의 로운 게 바로 그 점 이 다 . 모든 기술 에 는 한계 가 있 지만 , 인공 일반 지능 의 놀라운 힘 가운데 하나 가 바로 새로운 기술 들 을 만들 어 내 그런 한계 들 을 극복 해 낸다는 것 이 다 . 원한다면 이 를 ' 마법 적 사고 ' 이 라 불러도 좋 다 . 그러나 다음 과 같 은 아서 C . 클라크 의 통찰력 넘치 는 말 을 기억 하 라 . " 어떤 기술 이 든 충분히 발전 되 면 마법 같 아 보인다 . " 정말 그렇 다 . 불멸 에 가까운 삶 은 가능 할 것 인가 벤 고르 첼의 인생 목표 중 하나 는 죽 지 않 는 것 이 다 . 그리고 벤 고르 첼의 가족 과 친구 는 물론 가능 한 한 많 은 다른 사람 들 이 죽음 을 피할 수 있 게 하 는 것 이 다 . 벤 고르 첼은 가람 들 이 미래 의 어느 날 인가 는 과거 를 되돌아보 며 놀라 는 때 가 올 거 라 믿 는다 . 인간 이 그야말로 인생 황금기 를 맞 아 한참 발전 하 고 열정 에 차 있 을 때 원치 않 고 피할 수 도 없 는 죽음 을 향해 추락 하 는 걸 당연 한 일 로 받아들이 던 그런 과거 를 돌아보 며 말 이 다 . 미래 의 인간 들 은 마음 을 자주 업데이트 해 백업 받 지 않 는 한 , 과거 의 인간 들 이 느끼 던 삶 의 위험 , 죽음 에 대한 두려움 같 은 것 들 은 상상 도 안 될 것 이 다 . 만일 누군가 의 목표 가 거의 불멸 에 가까운 삶 을 사 는 거 라면 ( 벤 고르 첼은 그게 가능 한 일 이 라고 생각 하 지만 ) , 그 사람 이 택할 수 있 는 접근 방법 은 여러 가지 가 있 다 . 가장 확실 한 확실 한 방법 은 마음 을 업로드 하 는 것 . 기계 로 노 속 의 마음 을 읽 은 뒤 그걸 컴퓨터 같 은 데 로 그대로 옮기 는 것 이 다 . 굳이 몸 속 에 들 어 있 는 온갖 골치 아픈 생물학 적 문제 들 을 고치 지 않 은 채 그냥 내버려 두 고 , 마음 만 옮기 는 것 이 다 . 환상 같 지만 가능 성 이 있 는 얘기 이 며 , 벤 고르 첼은 그게 실현 가능 하 다고 본다 . 벤 고르 첼 은 2010 년 에 최초 의 학문 적 저널 에 ' 마운드 업 로딩 ' 에 대한 글 들 을 편집 해서 올린 적 이 있 다 . 지금 으로서 는 마인드 업 로딩 기술 이 제자리 를 잡 는 데 얼마나 걸릴지 는 말 하 기 어렵 다 . 마음 을 담 고 있 는 인간 의 몸 을 죽이 지 않 고 마음 을 업로드 하 기 위해서 는 , 현재 갖 고 있 는 것 보다 훨씬 더 정교 한 뇌 스캐닝 장비 가 필요 할 것 이 다 . 만일 뇌 에서 마음 을 스캐닝 하 는 과정 에서 육신 이 죽 는 걸 감수 할 용의 가 있 는 사람 이 있 다면 , 현재 의 스캐닝 기술 을 사용 할 가능 성 도 더 커진다 . 그러니까 뇌 를 냉동 시킨 뒤 얇 게 썰 어 스캔 을 해 , 뇌 의 분자 구조 에 대한 아주 상세 한 그림 을 얻 어 내 는 것 이 다 . 설사 그렇 게 한다 해도 , 그 그림 들 을 가지 고 어떻게 다이내믹한 시스템 을 만들 어 뇌 의 내 적 행동 들 을 그대로 재현 해 내 고 생각 하 고 느낄 수 있 게 할 수 있 을 것 인지 에 대해선 아직 뚜렷 한 아이디어 가 없 다 . 마인드 업 로딩 과 는 별개 로 , 인간 의 수명 을 대폭 늘릴 가장 좋 은 방법 은 역시 노화 문제 를 해결 하 는 데 있 는 것 같 다 . 이 경우 인간 이 자신 의 생물학 적 몸 을 그대로 유지 한 채 수명 을 연장 할 수 있 다는 이점 이 있 다 . 또한 많 은 사람 들 이 정서 적 으로 인간 의 몸 에 애착 을 느낀다는 점 에서 소중 한 가치 도 있 다 . ( 벤 고르 첼은 매년 적어도 두어 통 의 이메일 을 받 는데 , 벤 고르 첼이 비밀리 에 마인드 업 로딩 실험 을 하 고 있 다고 믿 는 사람 들 이 자신 의 뇌 를 마인드 업로드 해 보 고 싶 다는 제안 을 해 오 는 것 이 다 . ) 마인드 업 로딩 과 관련 된 불 확실 성 과 인간 의 몸 이 갖 고 있 는 미학 적 이 며 정서 적 인 가치 를 감안 할 때 , 우리 인류 가 인간 몸 의 수명 연구 에 도 많 은 시간 과 에너지 를 쏟 아야 하 는 게 아닌가 싶 다 . 여러분 은 아마 인공 일반 지응 이나 마인드 업 로딩 과 는 달리 수명 연구 에 는 아주 많 은 자금 이 지원 되 고 있 으리라 생각 할 것 이 다 . 어쨌든 인공 일반 지능 은 일반 대중 의 눈 에 공상 과학 영화 속 터미네이터 같 은 이미지 로 떠오르 지만 , 더 건강 하 게 더 오래 사 는 걸 원치 않 은 사람 을 없 을 테 니 말 이 다 . 게다가 마인드 업 로딩 은 어떤 관점 에서 보 더라도 아주 현실 성 이 없 어 보일 것 이 다 . 그러나 새로운 약 이나 유전자 요법 등 을 통해 더 오래 사 는 것 , 그것 은 아주 확실 해 보이 고 그리 멀 지 않 은 일 로 도 보인다 . 안 그런가 ? 그러 니 분명 정부 와 제약 회사 등 이 그 방향 으로 엄청난 노력 을 하 고 있 디 않 겠 는가 ? 하지만 현실 은 전혀 그렇 지 않 다 . 사실 현재 상황 을 보 면 , 인간 수명 에 대한 생물 위학 연구 는 인공 일반 지능 연구 나 마인드 업 로딩 연구 만큼 이나 초라 하 다 . 그 한 가지 이유 는 이렇 다 오늘날 대부분 의 생물 의학 연구 는 신약 을 개발 해 그걸 팔 기 위한 목적 으로 행해진다 . 그러나 어떤 약 을 팔 려면 먼저 정부 의 승인 을 받 아야 한다 . 미국 의 경우 많 은 생물 의학 연구 가 행해 지 고 있 고 , 그 결과 로 나온 신약 은 식품 의 약국 의 승인 을 받 아야 한다 . 그런데 미국 식품 의 약국 은 노화 나 죽음 을 질변 으로 보 지 않 기 때문 에 , 설사 지금 당장 노화 를 멈추 는 완벽 한 약 을 만든다고 해도 현행 정책 하 에서 는 그 약 을 승인 해 줄 수 가 없 다 . 그러니까 그 약 을 알츠하이머 든 심장병 이 든 아니 든 식품 의 약국 이 인정 하 는 다른 어떤 질병 을 치료 하 는 약 으로 인정받 아야 하 는 것 이 다 . 어찌 보 면 전문 적 인 법 관련 문제 같 지만 , 어쨌든 벤 고르 첼은 그 영향 이 아주 크 다고 생각 한다 . 대부분 의 제약 회사 들 이 인간 수명 을 늘리 는 약 은 아예 만들 생각 조차 안 하 는 것 은 당연 하 다 . 다행히 도 2016 년 현재 , 아직 은 제대로 된 변화 가 얼마나 빨리 이루어질지 불분명 하 지만 , 어쨌든 그 같 은 상황 에 변화 가 일기 시작 하 고 있 다 . 2012 년 중반 무렵 벤 고르 첼은 지구 상 의 그 누구 보다 벤 고르 첼이 벤 고르 첼의 데스크 탑 컴퓨터 에 수명 유전학 과 관련 된 좋 은 자료 들 을 갖 고 있 을지 도 모르 겠 다는 생각 을 하 게 됐 다 . 그러니까 이런 자료 들 말 이 다 . 제 네 션트 사 의 연구 자료 : 내 가 자문 역활 을 맡 고 있 는 회사 로 , 그 들 이 30 년 간 의 선택 교배 를 통해 만들 어 낸 초파리 들 ( 일반 초파리 들 에 비해 4 배 나 더 오래 삼 ) 의 DNA 에 대한 자료 들 이 있 음 . 센디 에 이 고 소재 스크립스 연구소 의 연구 자료 : 80 세 가 넘 는 건강 한 노인 그룹 과 상대 적 으로 덜 건강 한 같 은 또래 노인 그룹 의 DNA 를 갖 고 있 음 . 벤 고르 첼이 이 자료 들 을 갖 고 있 게 된 이유 는 이랬 다 . 벤 고르 첼은 당시 OpenCog 코드 베이스 에서 나온 툴 을 비롯 한 다양 한 인공지능 툴 및 통계 툴 을 이용 해 위 의 자료 와 다른 자료 간 의 공통점 과 관련 성 을 찾 고 있 었 다 . 그 당시 위 의 두 자료 는 일반인 들 에게 공개 되 어 있 지 않 았 고 , 제 네 션트 사 와 스크립스 연구소 에서 일 하 는 사람 이나 벤 고르 첼처럼 그 들 과 가까운 공동 연구가 들 만 볼 부 있 었 다 . ( 최근 에 는 많 은 수명 연구 들 이 무료 로 온라인 에 올라와 있 어 , 현재 벤 고르 첼 에게 는 105 세 가 넘 는 노인 수십 명 에 대한 유전 체학 연구 등 훨씬 더 좋 은 자료 가 많 다 . 그리고 지금 이 순간 에 도 많 은 자료 가 올라오 고 있 다 . 정말 신나 는 시대 가 아닐 수 없 다 . ) 당신 은 혹 ' 어디 선가 ' 어떤 거대 한 정부 나 기업 이 장수 와 관련 된 모든 자료 를 긁어모아 그걸 총제 적 으로 연구 해 인간 은 왜 노화 되 는지 , 어떨 게 하 면 그 노화 를 막 고 건강 하 게 더 오래 살 수 있 는지 등 을 알아내 려 한다고 생각 할는지 도 모른다 . 당신 이 말 하 는 그 ' 어디 선가 ' 가 공상 과학 소설 에서 나 나오 는 다른 우주 라면 모를까 , 당신 의 그 ㅅ 생각 은 틀렸 다 . 인공 일반 지능 연구 의 경우 와 마찬가지 로 , 우리 가 살 고 있 는 이 세상 에서 수명 연구 는 얼마 안 되 는 자금 으로 큰일 을 해내 려 몸부림치 는 몇 안 되 는 아웃사이더 들 의 연구 로 치부 되 고 있 다 . 벤 고르 첼은 그것 이 아주 아이러니 한 일 이 라고 생각 하 는데 , 그것 은 인공 일반 지능 및 수명 연구 가 잠재 적 으로 아주 큰 시너지 효과 를 내 기 때문 이 다 . 벤 고르 첼은 그것 이 아주 아이러니 한 일 이 라고 생각 하 는데 , 그것 은 인공 일반 지능 및 수명 연구 가 잠재 적 으로 아주 큰 시너지 효과 를 내 기 때문 이 다 . 벤 고르 첼은 그간 첨단 인공 일반 지능 으로 향하 는 한 가지 길 에 대해 많 은 생각 을 해 봤 는데 , 그 길 은 수명 연구 와 공통 된 부분 이 많 다 . 그러니까 인공 적 인 생명 의학 과학자 를 만들 면 , 그 과학자 로 하여금 자신 의 일반 지능 을 이용 해 인간 의 몸 을 이해 하 고 , 어떻게 각종 질병 등 을 고치 는지 또 어떻게 나이 가 들 면서 몸 이 퇴화 하 는 걸 막 을 수 있 는지 등 을 알아내 는 것 이 다 . 벤 고르 첼은 이것 이 인공 일반 지능 으로 가 는 가장 확실 한 길 이 라고 확신 하 진 못하 기 때문 에 , 가상 로봇 공학 , 물리 적 인 로봇 공학 의 길 을 동시 에 추구 한다면 아주 놀라운 결과 를 볼 거 라고 믿 는다 . 벤 고르 첼은 또 노화 와 질병 , 죽음 같 은 생물 의학 적 문제 들 이 최대한 빨리 해결 되 길 진심 으로 바란다 . 아마 그 일 은 초기 인공 일반 지능 이 인간 을 위해 해 줄 수 있 는 좋 은 일 들 중 하나 가 될 것 이 다 . 원치 않 는 죽음 이 라는 전염병 의 근절 벤 고르 첼은 벤 고르 첼이 태어나 처음 으로 죽음 이 라는 걸 느낀 때 를 기억 한다 . 아마 세 살 때 였 던 것 같 다 . 벤 고르 첼은 그 전 에 도 이미 죽음 이 라는 것 을 알 고 있 었 지만 , 그건 낯선 사람 들 , 늙 은 사람 들 과 동물 들 에게 나 일어나 는 일 이 었 다 . 죽음 이 벤 고르 첼의 부모 나 벤 고르 첼 자신 에게 도 일어날 수 있 고 또는 일어날 일 이 라는 건 미처 몰랐었 다 . 그런 생각 은 벤 고르 첼 을 아주 슬프 게 만들 었 다 . 벤 고르 첼은 성인 의 세상 에 대해 점점 더 많 은 걸 알 기 시작 했 다 . 일단 죽음 이 피할 수 없 는 일 이 라는 걸 알 게 되 자 , 다른 많 은 일 들 도 이해 됐 다 . 몇 년 후 벤 고르 첼이 일곱 살 내지 여덟 살 이 되 었 을 때 , 어머니 는 대학원 에서 중국 역사 를 공부 했 다 . 벤 고르 첼은 당시 어머니 의 영향 을 받 아 윌 듀런 트 의 > 와 다른 책 들 을 통해 불교 에 대한 글 들 을 읽 게 됐 다 . 이 를 계기 로 벤 고르 첼은 시간 의 흐름 은 환상 이 기 때문 에 죽음 은 사실 별 문제 가 아니 며 , 중요 한 것 은 현재 의 순간 을 제대로 경험 하 는 것 이 라는 철학 을 알 게 됐 다 . 벤 고르 첼은 그 같 은 관점 에 뭔가 진리 가 있 다고 느꼈 지만 , 그렇 다고 죽음 이 괜찮 은 일 이 라는 확신 을 갖 진 못했 다 . 마음속 으로 는 여전히 원치 않 는 죽음 을 전쟁 이나 살인 또는 고문 과 같 은 범주 안 에 집어넣 고 있 었 던 것 이 다 . 할 수 만 있 다면 겪 지 않 고 싶 은 그런 일 들 말 이 다 . 벤 고르 첼은 그 무렵 영원히 죽 지 않 는 외계인 , 인간 , 지능 높 은 로봇 등 이 나오 는 다양 한 소설 등 , 많 은 공상 과학 소설 들 을 읽 었 지만 , 불멸 을 가능 하 게 만들 어 줄 기술 을 개발 하 는 일 에 대해선 많 은 생각 을 하 지 않 았 다 . 그 당시 의 생물학 지식 상황 에 비추 어 볼 때 , 그건 다소 허황 된 일 로 보였 던 것 이 다 . 벤 고르 첼은 그 보다 는 우주 를 탐험 할 우주선 을 만드 는 일 에 대해 더 많 은 생각 을 했 다 . 그래서 그 우주선 을 타 고 이미 죽음 을 치유 하 고 온갖 종류 의 다른 놀라운 일 들 을 이루 어 낸 다른 문명 을 찻 아 내 거나 , 아니면 잠시 몇 개 의 은하계 를 돌아본 뒤 지구 로 되돌아오 는 것 이 다 . 상대 성 원리 에서 말 하 는 ‘ 시간 지연 ’ 을 이용 해 믿기 지 않 는 새로운 일 들 이 생긴 100 만 년 후 의 지구 로 말 이 다 . 그러 면서 벤 고르 첼은 또 벤 고르 첼이 지구 로 되돌아왔 을 때 벤 고르 첼이 알 던 사람 들 은 이미 다 죽 거나 다른 별 들 로 이민 을 갔 거나 아니 면 벤 고르 첼이 접근 할 수 없 는 다른 차원 속 으로 사라진 걸 알 게 될 수 도 있 다는 생각 도 했 다 . 죽음 에 대한 지금 의 벤 고르 첼의 느낌 은 몇 가지 중요 한 사실 만 빼놓 고 는 어린 시절 의 그것 과 크 게 다르 지 않 다 . 세 살 때 그랬 던 것 처럼 , 지금 도 여전히 피할 수 없 는 죽음 이 라는 생각 이 별로 마음 에 들 지 않 는 것 이 다 . 죽음 은 나쁜 일 같 다 . 벤 고르 첼은 죽음 이 라는 것 을 몸서리치 게 무서워하 지 는 않 는다 . 죽 게 되 면 죽 는 거 지 . 벤 고르 첼은 죽음 이 무서워 무장 경호원 들 의 경호 속 에 살균 된 방 안 에 숨 어 내 인생 을 보내 진 않 는다 . 오히려 어떤 지역 에서 배낭 을 메 고 걷 고 암벽 을 기어오르 고 바닷속 깊이 헤엄쳐 들어가 는 등 , 상당 한 위험 들 을 감수 한다 . 마치 현실 세계 에서 프로 커 게임 을 하 듯 , 바쁠 때 는 혼잡 한 거리 를 뛰 어 건너가 기 도 한다 . 얼마 전 태국 남부 를 여행 했 을 때 는 망설임 없이 오토바이 를 빌려 95 % 의 태국 인 들 처럼 오토바이 를 타 고 여기저기 를 돌아다녔 다 . 벤 고르 첼은 매 순간 순간 에 충실 한 것 이 중요 하 다고 느낀다 . 현재 의 순간 에 충실 할 때 , 우리 는 시간 의 흐름 에서 벗어나 고 죽음 의 공포 에서 벗어나 는 것 같 다 . 그러 면서 또 이런 느낌 도 든다 . 더 멋진 순간 들 을 경험 하 면 안 되 나 ? 오랜 세월 세 아이 의 아버지 로 살아오 면서 , 벤 고르 첼은 벤 고르 첼이 죽 고 나 면 벤 고르 첼의 아이 들 이 벤 고르 첼의 뒤 를 잇 게 될 꺼 라는 익숙 한 느낌 도 갖 고 있 다 . 지금 여러분 이 읽 고 있 는 이 책 처럼 지능 과 관련 된 벤 고르 첼의 책 들 과 기타 다른 다양 한 벤 고르 첼의 작품 들 역시 벤 고르 첼의 뒤 를 잇 는 역할 을 하 게 될 것 이 다 . 벤 고르 첼은 이미 벤 고르 첼이 좋 아 하 는 우디 알렌 의 다음 과 같 은 말 을 인용 한 바 있 다 . “ 나 는 내 연기 를 통해 불멸 을 얻 고 싶 지 는 않 다 . 나 는 정말 죽 지 않 음 으로 ㅆ 불멸 을 얻 고 싶 다 . ” 벤 고르 첼의 애 들 은 아주 훌륭 하 고 벤 고르 첼의 책 도 아주 괜찮 지만 , 모두 그 자체 로서 의 존재 일 뿐 절대 벤 고르 첼을 대신 할 수 는 없 다 . 정말 불멸성 을 얻 을 수 있 다면 , 무엇 때문 에 그런 불멸성 의 아류 에 만족 하 겠 는가 ? 정보 과학 이 된 생물학 생물학 은 아직 불멸 문제 를 다룰 준비 가 되 지 않 았 다는 어린 시절 의 벤 고르 첼의 느낌 은 1970 년 대 초 당시 만 해도 100 % 맞 는 말 이 었 다 . 벤 고르 첼이 이 세상 에 나오 기 전 인 1960 년 대 초 대학 을 다닐 때 , 아버지 는 ' 죽음 을 축출 하 기 위한 학생 연맹 ' 이 라는 학생 단체 를 조직 했 다 . 그 단계 의 목표 는 죽음 의 짜증 나 는 면 에 저항 하 자는 것 이 었 다 . 그 단체 는 그야말로 웃 자고 모인 단체 성격 이 강했 다 . 그 달시 만 해도 죽음 을 몰아낸다는 건 말 도 안 되 는 소리 였 고 , 공상 과학 소설 에 나 나옴직한 생각 이 었 다 . 그런데 그것 은 어린 벤 고르 첼이 죽음 에 대해 처음 생각 하 기 시작 한 1970 년 대 초 에 도 마찬가지 였 다 . 지금 은 상황 이 많이 달라졌 다 . 생물학 은 지난 수십 년 간 기하급수 적 인 발전 을 거듭 했 다 . 이제 생물학 은 가장 최신 의 정보 과학 그리고 어쩌면 가장 발전 이 빠른 정보 과학 이 되 었 다 . 생물학 을 이용 해 죽음 의 문제 를 진지 하 게 다룬다는 건 이제 더 이상 공상 과학 같 은 생각 이 아니 다 . 죽음 의 축출 은 아직 도 주류 생물학 의 목표 는 아니 지만 , 생명 과학자 수 가 점점 늘어나 고 있 으며 , 그 들 이 21 세기 의 생물학 툴 들 을 이용 해 인간 의 수명 을 획기적으로 늘리 는 것 이 충분히 가능 하 다고 목소리 를 높이 고 있 다 . 최근 의 생물학 분야 발전 은 주로 실험 기술 들 의 개발 에 힘입 은 바 크 다 . 그 우리 는 실험 기술 들 덕 에 생물학 적 시스템 들 의 상태 를 설명 해 주 는 많 은 비트 를 ( bit , 2 진 숫자 들 ) 을 만들 수 있 고 , 또 컴퓨터 내부 의 코드 같 은 생물학 적 시스템 의 내면 들 을 보다 자유 롭 게 조작 할 수 있 는 것 이 다 . 또한 DNA 배열 을 알아내 는 새로운 방법 들 덕 에 ' 인간 게놈 프로젝트 ' 가 시작 됐 고 , 다양 한 동식물 및 박테리아 게놈 의 해독 에 도 성공 할 수 있 었 다 . 유전자 미세 배열 분석 과 RNA 간섭 같 은 새로운 기법 들 덕 에 과거 그 어느 때 보다 자세히 생물학 적 시스템 들 을 측정 하 는 일 도 가능 해졌 다 . 벤 고르 첼은 그간 주로 연구 해 온 생물학 분야 가 유전학 이 기 때문 에 , 여기 서 벤 고르 첼 은 주로 유전학 에 대해 얘기 하 려 한다 . 벤 고르 첼은 또 신경 과학 분야 도 조금 연구 해 봤 는데 , 그 분야 는 뇌 를 스캐닝 하 는 기능 적 자기공명영상 , 보다 복잡 한 방법 으로 뇌 속 전극 기록 을 가능 하 게 해 주 는 전압 민감 성 염료 기술 이나 4 극 진공관 기술 같 은 실험 기술 들 덕 에 발전 이 이루 어 졌 다 . 우리 는 아직 인식 의 역 확 을 실험 적 으로 관찰 할 수 있 을 만큼 뇌 를 자세히 관찰 하 지 못하 지만 , 10 년 전 에 비해서 는 훨씬 더 잘 관찰 할 수 있 다 . 생물학 은 유전학 과 신경 과학 분야 를 넘 어 벤 고르 첼이 일일이 익숙 해 지 는 어려울 만큼 많 은 분야 에서 발전 을 거듭 하 고 있 다 . 이 모든 새로운 실험 기술 들 을 통해 막대 한 분량 의 데이터 가 만들 어 지 는데 , 그 데이터 는 너무 방대 해 인간 의 뇌 로서 는 유용 한 방법 ( 패턴 인식 을 생각 해 보 라 ) 으로 처리 및 분류 하 는 게 어렵 다 . 대부분 의 생물학자 들 은 육안 이나 표준 적 인 통계학 툴 들 을 통해 알아볼 수 있 는 간단 한 데이터 패턴 들 로 만 연구 를 할 수 있 다 . 놀랄 일 도 아니 지만 , 이렇게 아주 발전 된 실험 기술 들 로 끌 어 모은 데이터 의 대부분 을 쓸모없이 썩 게 되 는데 , 그것 은 그 데이터 의 패턴 을 알아볼 수 있 는 사람 은 아무 도 그 데이터 를 보 지 않 기 때문 이 다 . 다행히 도 방대 한 생물학 데이터 내 의 보다 미세 한 패턴 들 까지 알아볼 수 있 는 툴 이 있 는데 , 그것 이 바로 인공지능 시스템 이 다 . 지능 면 에서 인간 의 마음 처럼 폭넓 지 못한 특화 인공지능 시스템 조차 도 인간 과 기존 통계 툴 들 로 는 알아낼 수 없 는 생물학 데이터 내 의 모든 패턴 들 을 알아낼 수 있 다 . 벤 고르 첼이 결국 특화 인공지능 과 인공 일반 지능 의 발전 이 노화 문제 를 해결 하 고 인간 의 수명 을 획기적으로 늘리 는 데 열쇠 가 될 거 라고 생각 한다 . 수명 연구 의 열쇠 이 장 의 뒷부분 에서 는 벤 고르 첼이 특화 인공지능 을 이용 해 유전학 적 발견 들 ( 아주 흥미 롭 다고 생각 하 는 ) 에 대해 , 그리고 노화 가 일어나 는 과정 에 대한 벤 고르 첼의 어설픈 이론 들 에 대해 잠시 얘기 를 하 려 한다 . 그 얘기 는 흥미 롭 기 는 하 지만 , 벤 고르 첼이 이 장 에서 말 하 고자 하 는 요점 은 절대 아니 다 . 결론 적 으로 말 해 , 벤 고르 첼이 노화 의 유전학 을 연구 하 게 된 것 은 단순히 벤 고르 첼이 특화 인공지능 툴 들 을 가지 고 얼마나 잘 해낼 수 있 은지 를 보 고 싶 었 기 때문 은 아니 다 . 그 보다 는 노화 문제 를 해결 할 수 있 는 유일 하 면서 도 하 는 거 라는 느낌 이 강했 던 것 이 다 . 인공 일반 지능 이 수명 연구 의 열쇠 일지 도 모른다는 벤 고르 첼의 근거 는 아주 간단 하 다 . 인간 의 몸 은 많 은 수준 의 많 은 하위 시스템 들 이 서로 뒤섞여 움직이 면서 발생 하 는 것 으로 보인다 . 인간 의 뇌 는 아프리카 대초원 에서 살아남 을 수 있 게 몸 을 통제 하 는 쪽 으로 진화 됐 지 , 방대 하 고 복잡 한 생물학 데이터 를 통합 조정 하 는 쪽 으로 진회 된 게 아니 다 . 발전 된 인공 일반 지능 생물학자 는 그 모든 생물학 자료 를 그 어떤 인간 보다 훨씬 더 잘 해석 해낼 수 있 다 . 그 에 따라 새로운 실험 기술 들 을 만들 어 낼 수 있 고 , 그런 다음 그 데이터 를 분석 할 수 있 다 . 이 주장 은 너무 도 간단명료 해 보인다 . 물론 어떤 뛰어난 인간 과학자 가 뭔가 돌파구 를 찾아내 내년 에 당장 놀라운 수명 연장 알약 을 만들 어 낼 가능 성 도 완전히 배제 할 수 는 없 지만 말 이 다 . ( 벤 고르 첼은 제발 그런 일 이 일어나 길 바라 지만 … … . ) 아 , 그런데 완전히 성장 한 인공 일반 지능 생물학자 가 나오 려면 아직 한참 더 있 어야 한다 . 몇 년 아니 면 몇 십 년 ? 그렇게 되 려면 인공지능 갓난아기 로 시작 해 그 다음 인공지능 학생 식 으로 , 먼저 여러 예비 단계 를 거쳐야 할 것 이 다 . 우리 가 지금 OpenCog 프로젝트 를 통해 하 고 있 는 일 이 바로 그것 이 다 . 인공 일반 지능 이 그 정도 수준 까지 발전 되 기 전이 라도 , 현재 의 인공지능 기술 만 으로 도 생명 연장 킻 기타 다른 분야 의 생물학 연구 에 많 은 도움 을 줄 수 있 다 . 그건 그 자체 로 도 가치 있 는 일 이 다 . 현재 의 인공지능 은 또 다른 목적 에 도 도움 이 될 수 있 다 . 노화 를 이해 하 고 수명 을 늘리 는데 직정 한 도움 을 주 려면 초기 의 인공 일반 지능 이 어떠 해야 하 는지 를 정확히 알 수 있 게 해 줄 수 있 을 테 니 말 이 다 . 생물학자 들 은 표준 적 인 생물 통계학 툴 들 을 이용 해 유전학 데이터 에서 유의미 한 패턴 들 을 찻 아 내 지 못했 지만 , 벤 고르 첼과 벤 고르 첼의 동료 들 은 인공지능 분야 의 연구 를 통해 그 일 을 해냈 다 . 우리 가 발견 한 그 많 은 데이터 패턴 들 은 가설 들 이 되 어 훗날 실험 생물학자 들 에 의해 연구실 에서 검증 되 게 된다 . 처음 바이오 인공지능 분야 에 뛰어들 었 을 때 의 벤 고르 첼의 꿈 은 모든 생물학 적 지식 을 ( 아니 면 적어도 포스팅 된 모든 것 들 을 ) 끌 어 모아 방데 한 데이터베이스 를 구축 한 뒤 , 그 지식 을 토대 로 첨단 인공지능 툴 들 로 하여금 추론 작업 을 하 게 하 는 것 이 었 다 . 유감 스럽 게 도 그 꿈 은 자금난 때문 에 아직 실현 되 지 못했 다 . 그 많 은 생물학 적 데이터 를 현재 의 인공지능 알고리즘 으로 분석 가능 한 데이터 로 만들 려면 어느 정도 의 인력 이 필요 하 고 가끔 은 저술 작업 이 필요 할 수 도 있 는데 , 벤 고르 첼은 아직 그런 일 을 할 수 있 는 생물학자 팀 을 구성 하 고 유지 하 는 데 필요 한 자금 을 확보 하 지 못했 다 . 그 대신 벤 고르 첼은 첨단 기계 로 하여금 유전학 데이터 와 다른 생물학 데이터 를 배우 게 하 는 일 에 몰두 했 고 , 그 과정 에서 노화 와 노화 관련 질병 , 응용 머신 러닝 들 에 대해 많 은 걸 알 게 되 었 다 . 유전학 기초 살짝 엿보 기 벤 고르 첼은 그간 벤 고르 첼이 연구 해 온 바이오 데이터 가 대부분 유전학 관련 데이터 라는 얘기 를 했었 다 . 그러니까 한 사람 혹은 동물 과 다른 사람 혹은 동물 간 의 DNA 차이 에 대한 정보 , 특정 상황 에서 의 한 유기물 이나 세포 의 유전자 발현 ( 유전자 정보 가 특정 형질 로 나타나 기 - 역자 ) 의 특이 성 에 대한 정보 등 을 연구 해 온 것 이 다 . 유전학 은 아주 전문 적 인 생물학 분야 이 다 . 그래서 유전학 이 낯설 기 만 한 독자 들 을 위해 여기 서 아주 간단 한 설명 을 하 고자 한다 . 물론 유전학 을 더 많 은 걸 알 고 싶 다면 , 온라인 에 좋 은 자료 가 많 으니 얼마 든지 더 깊이 알아볼 수 있 을 것 이 다 . 벤 고르 첼은 여러분 이 살 아 있 는 유기체 는 세포 로 이루어져 있 으며 , 가장 간단 한 세포 조차 서로 상호 작용 하 는 수천 종류 의 다른 분자 들 로 이루어져 있 다는 사실 정도 는 이미 잘 알 고 있 으리라 믿 는다 . 어떤 세포 들 은 독립 된 게 체로 존재 하 며 , 또 어떤 세포 들 은 집단 속 에서 단일 한 개체 로 움직인다 ( 뇌 속 세포 들 처럼 ) . 세포 들 이 모이 면 조직 이 되 고 , 조직 이 모이 면 단일 유기체 내 의 기관 들 이 되 며 , 기관 들 은 다시 동물 이 되 고 , 동물 들 은 다시 지구 생물 권 을 아우르 는 생태계 를 이룬다 . 이 각 단계 는 다른 단계 에 영향 을 주 게 되 는데 , 생물학 이 그렇 게 복잡 한 것 도 바로 이 때문 이 다 . 그러나 20 세기 들어와 수십 년 에 걸쳐 , 그 복잡 한 생물학 의 많 은 부분 이 DNA ( 디옥시리보 핵산 ) 와 RNA ( 리모 핵산 ) 라는 세포 내 특정 분자 들 형태 로 이해 되 기 시작 한다 . 대부분 의 DNA 는 세포 의 중심 부인 세포핵 안 에 살 지만 , 에너지 생산 을 담당 하 는 세포 들 내 의 별도 구성 요소 인 미토콘드리아 안 에 도 소량 의 DNA 가 있 다 . 그간 미토콘드리아 DNA 에 대해서 는 별 관심 들 을 두 지 않 았 지만 , 우리 가 해온 연구 에 따르 면 그 DNA 는 알츠하이머병 이나 파 킴 슨 병 같 은 노화 관련 질병 들 과 깊 은 관련 이 있 을 수 도 있 다 . 세포 분자 생물학 에서 어정쩡 한 이름 의 ' 센트럴 도그마 ' 라는 것 이 생물학 에서 아주 중요 한 역활 을 한다 . 센트럴 도그마 란 정보 가 암호 화 된 DNA 가 RNA 로 전사 ( DNA 와 상보 적 인 서열 을 갖 는 RNA 를 생산 하 는 과정 - 역자 ) 되 고 , 거기 서 다시 단백질 로 옮겨 지 며 , 그 단백질 은 살 아 있 는 세포 들 의 중요 한 기능 적 요소 및 구조 적 요소 로 이루어져 있 다는 것 이 다 . 센트럴 도그마 는 말 이 도그마 이 지 생각 없이 받아들여 지 는 믿음 이 라는 뜻 을 가진 그런 ' 도그마 ' 가 아니 다 . 도그마 라기 보다 는 많 은 증거 들 로 검증 되 어 온 과학 적 인 가설 이 다 . 어떤 경우 정보 가 다른 쪽 으로 , 그러니까 세포 의 나머지 부분 에서 DNA 로 가 기 도 한다 . 대략 적 으로 말 해 , DNA 분자 는 인 련 의 긴 아미노산 으로 볼 수 도 있 으며 , 거기 에서 관련 된 특정 아미노산 들 이 네 가지 가능 성 즉 , 아데닌 , 구아닌 , 타 이민 , 사이토신 으로부터 온다 . 그래서 DNA 가닥 은 A , C , G , T 라는 네 글자 로 이루어진 끈 으로 나타낸다 . 아미노산 의 화학 작용 때문 에 A 와 T 는 서로 반대편 에 위치 하 고 C 와 G 역시 반대편 에 위치 한다 . RNA 분자 들 은 DNA 분자 들 과 아주 비슷 해 보이 지만 , 티아민 의 자리 에 우라실 이 들어간다 . 그리고 DNA 와 달리 RNA 는 대개 생물학 시스템 안 에서 단일 가닥 으로 존재 한다 . 그 가닥 은 구부러지 는 게 가능 해 그 안쪽 의 상호 보완 적 인 염기 배열 들 이 서로 합쳐질 수 가 있 다 . 유전자 는 대개 메신저 RNA 로 하여금 전이 RNA 와 상호 작용 하 게 함 으로써 몸 에 실질 적 인 영향 을 주 며 , 그 상호 작용 을 통해 단백질 을 만들 어 낸다 . 유전자 에 의해 만들 어 진 단백질 은 A , G , C , T 라는 DNA 가닥 의 염기 배열 과 는 다르 지만 정확히 그 배열 에 따라 결정 되 는 아미노산 염기 배열 을 갖 는다 . 이 처럼 지구 상 에 있 는 모든 생명체 의 기본 이 되 는 DNA 염기 서열 을 밝혀낸 것 은 20 세기 의 과학 이 이룬 가장 위대 한 업적 중 하나 였 다 . DNA 에서 RNA 로 거기 서 다시 단백질 로 이어지 는 센트럴 도그마 는 생물학 시스템 들 이 토대 로 삼 고 있 는 핵심 과정 을 대략 설명 해 주 고 있 지만 , 살 아 있 는 유기체 는 서로 상호 작용 하 는 수십 억 에 달하 는 이 같 은 패턴 의 예 들 로 이루어져 있 다 . 단백질 은 특정 유전자 의 전사 를 도와 주 며 , 특정 유전자 의 단백질 산물 은 환경 으로부터 의 위협 과 기회 의 신호 를 탐지 해 , 그 에 따라 다른 단백질 의 활동 을 바꿔 놓 는다 . 또한 단백질 과 그 단백질 이 통제 하 는 대사 물질 흐름 에 따라 이 처럼 기능 적 인 수많 은 활동 이 행해 지 며 , 그 활동 이 또 복잡 하 면서 도 서로 중복 되 는 피드백 회로 네트워크 내 에서 의 유전자 활동 을 통제 한다 . 이 같 은 네트워크 에 대해 자세히 설명 하 자면 , 세포 가 들 어 있 는 환경 뿐 아니 라 그 네트워크 를 발전 시킨 진화 과정 에 대한 이해 도 있 어야 한다 . 분자 생물학 과 컴퓨터 공학 간 의 유사 성 은 아주 흥미 로우 며 , 그간 많 은 연구가 들 이 그 유자 점 을 찾 기 위해 많 은 노력 을 해 왔 다 . 분자 생물학 의 매 커 니즘 은 자연스레 진화 된 나노 테크놀로지 컴퓨팅 및 엔지니어링 인프라 ( 이 는 우리 가 가까스로 이해 하 고 있 으며 나노 기계 나 나노 컴퓨터 를 만들 수 있 는 우리 의 현재 능력 을 훨씬 상회 하 지만 ) 나 다름없 다 . 이런 식 의 사고 에 영향 을 받 아 몇몇 사람 들 이 컴퓨터 문제 를 해결 하 기 위해 현존 하 는 분자 생물학 기계 를 사용 해 이른바 ' DNA 컴퓨팅 ' 에 대한 연구 에 착수 했 다 . 이 시점 에서 DNA 컴퓨팅 분야 는 아직 실용 적 인 툴 은 못 되 지만 , 아주 빠른 속도 로 발전 되 고 있 는 분야 로 , 적어도 우리 에게 나노 테크놀로지 에 대해 많 은 것 을 가르쳐 줄 것 이 다 . 우리 는 언젠가 DNA 컴퓨터 ( 또는 DNA 컴퓨터 의 영향 을 받 은 나노 컴퓨터 ) 를 이용한 인공지능 프로그램 운영 으로 인간 유전학 데이터 를 분석 하 게 될지 도 모른다 . 바이오 - 인공지능 실험 그럼 벤 고르 첼과 벤 고르 첼의 동료 들 은 그간 어떤 종류 의 유전학 데이터 를 우리 인공지능 시스템 에 집어넣 어 어떤 종류 의 답 을 얻 었 을까 ? 예 를 들 어 , 알츠하이머병 을 않 는 사람 500 명 과 그렇 지 않 은 비슷 한 또래 의 사람 500 명 의 DNA 샘플 을 가지 고 있 다고 치 자 . 각 DNA 샘플 은 각 사람 이 가지 고 있 는 2 만 5 , 000 개 의 유전자 안 의 개체 변이 를 보여 주 는데 , 그 각 변이 는 Single Nucleotide Polymorphism , 즉 ‘ 단일 염기 다 형성 ’ 이 라 불리 고 , 간단히 줄여 SNPs 라 하 며 대개 ‘ 스 닙스 ’ 라고 발음 한다 . 그런 다음 인공지능 을 통해 유전자 속 의 어떤 변이 조합 들 이 유전학 적 으로 사람 들 을 알츠하이머병 에 더 잘 걸리 게 하 는지 를 알아본다 . 아니면 똑같 은 알츠하이머 환자 500 명 의 유전자 발현 데이터 샘플 을 갖 고 있 다고 치 자 . 이 경우 에 는 특정 관찰 시점 에서 연구 대상 한 사람 한 사람 속 의 어떤 유전자 들 이 가장 활동 을 활발히 하 는지 에 대한 정보 를 얻 을 수 있 다 . 이럴 경우 얻 게 되 는 정보 는 다를 것 이 다 . 알츠하이머병 에 걸린 사람 의 몸 속 에서 진행 되 는 생물학 적 과정 들 에 생기 는 작 은 변화 를 알 수 있 는 것 이 다 . 이 경우 답 은 유전 물질 이 몸 의 어떤 조직 에서 끌 어 모아 지 는가 에 따라 달라질 수 도 있 다 . 유전자 발현 과 SNP 양쪽 모두 에서 인공지능 이 하 는 주요 역활 은 방대 한 데이터 를 샅샅이 뒤져 유기체 의 특정 조건 에 적합 한 것 들 의 조합 을 찾아내 는 것 이 다 . 만일 단일 SNP 나 단일 유전자 가 알츠하이머병 에 결정 적 역활 을 한다면 , 생물학자 들 은 인공지능 을 사용 하 지 않 고 도 그걸 찻 아 낼 수 있 을 것 이 다 . 그러나 만일 SNP 나 유전자 의 복잡 한 결합 이 중요 한 역활 을 한다면 , 표준 적 인 통계 툴 을 가지 고 도 방대 한 데이터 로부터 그걸 찾아내 기 가 쉽 지 않 다 . 그러나 인공 일반 지능 에 는 한참 못 미치 겠 지만 , 오늘날 OpenCog 프로젝트 에 쓰이 는 인공지능 툴 같 은 것 들 은 종종 적절 한 패턴 을 찾아내 기 도 한다 . 머리 가 잘 돌아가 는 독자 라면 바로 위 의 나 요는 수학 법칙 은 대폭 단순 화 시킬 수 있 다는 걸 눈치 챌 것 이 다 . 이 예 들 은 2006 년 경 에 오픈 바이오 마인드 소프트웨어 를 이용 해 만든 것 인데 , 그 소프트웨어 는 대수학 을 단순 화 하 는 방법 을 몰랐 기 때문 이 다 . 우리 는 현재 우리 생물 정보 학 연구 에 OpenCog 프로젝트 의 MOSES 소프트웨어 를 사용 하 고 있 는데 , 이 소프트웨어 는 수학 법칙 과 공식 들 을 단순 화 시키 는 걸 할 수 있 다 . MOSES 소프트웨어 로 만들 어 낸 원칙 들 은 대수 적 으로 최소 화 된 형태 에 가깝 게 나타나 기 때문 에 간단 한 편 이 다 . 그래서 인간 이 이해 하 기 도 더 쉽 고 , 그 법칙 들 에 자동 화 된 다른 추론 시스템 들 을 적용 하 고 싶 을 때 도 더 좋 다 . DNA 전사 → RNA 변환 → 단백질 우리 가 거둔 가장 흥미 로운 업적 중 하나 는 어떤 사람 이 파킨슨병 이나 알츠하이머병 에 걸렸 는지 를 알 수 있 는 새로운 진단 테스트 를 만들 어 냈 다는 것 이 다 . 그 작업 은 지금 도 진행 중 이 긴 하 지만 , 우리 의 연구 결과 들 은 또 파킨슨병 과 알츠하이머병 치유 에 이를 수 있 는 가능 성 이 있 는 몇몇 길 을 환히 밝혀 주 었 다 . 우리 의 연구 결과 가 나오 기 전 까지 만 해도 , 미토콘드리아 ( 에너지 를 저장 하 고 있 는 각 세포 의 일부분 ) 내 의 기능 장애 가 파킨슨병 과 알츠하이머병 의 발병 에 중요 한 역활 을 한다고 알려져 있 었 다 . 그러나 미도 콘 드리 아 와 그 두 병 간 에 어떤 인과 간 계 가 있 는지 에 대해서 는 아무 도 아 는 사람 이 없 었 다 . 단지 미토콘드리아 DNA ( 나머지 2 만 5 , 000 여 유전자 가 살 고 있 는 세포핵 안 이 아니 라 세포 의 미토 콘트 리아 안 에 살 고 있 는 몇 안 되 는 중요 한 유전자 들 ) 와 뭔가 관련 이 있 을 거 라는 막연 한 짐작 만 있 었 을 뿐 이 다 . 버지니아 대학교 의 라팔 스미 그 로드 즈 키 와 W 데이비스 파커 교수 가 수집 한 미토콘드리아 DNA 에 대한 데이터 에 적용 된 아주 간단 한 인공지능 기술 ( 맞춤 형 유전자 알고리즘 ) 은 파킨슨병 과 알츠하이머병 에 관여 하 는 미토콘드리아 DNA 의 위치 들 을 정확히 집 어 냈 다 . 똑같 은 데이터 를 가지 고 도 표준 적 인 생물 통계학 툴 로 는 그런 위치 를 집어내 지 못했 는데 , 그것 은 그 툴 이 서로 다른 요소 들 의 조합 ( 이 경우 에 는 미토콘드리아 게놈 내 다른 부분 들 의 조합 ) 이 포함 된 패턴 을 찾아내 는 데 능하 지 못하 기 때문 이 다 . 그러나 이제 우리 는 인공지능 분석 덕 에 미토콘드리아 유전자 들 이 신경 퇴행 성 질환 을 앓 고 있 는 사람 들 의 어떤 부위 를 망쳐 놓 는지 를 안다 . 물론 아직 그 발견 이 그런 질환 들 을 치유 하 지 도 정확 한 원인 을 설명 해 주 지 도 못한다 . 그러나 생물학자 들 로 하여금 면밀히 들여다봐야 할 곳 을 알려 주 고 또 새로운 의문 들 을 던진다 . 왜 그런 미토콘드리아 가 가능 장애 가 생겨 날까 ? 그리고 그 로 인해 다른 어떤 문제 들 이 일어날까 ? 생물학자 들 은 현재 그런 중요 한 의문 들 에 대한 답 을 찾 고 있 는 중 인데 , 이 모든 게 사실상 우리 인공지능 의 덕 인 것 이 다 . 우리 는 또 애틀랜타 소재 질병 통제 예방 센터 의 수잔 버넌 팀 과 손잡 고 만성 피 로 증후군 ( 장기간 피로 를 호소 하 는 복합 적 인 질환 - 역자 ) 의 유전자 정보 에 대한 최초 의 확실 한 증거 를 찻 아 냈 다 . 우리 는 환자 들 의 DNA 를 정상인 들 의 DNA 와 비교 해 보 았 고 , 그 결과 그 두 그룹 의 유전자 사이 에 근본 적 인 차이 가 있 음 을 알 게 됐 다 . 각종 통계 툴 을 갖 고 있 는 연구가 들 도 우리 인공지능 이 그런 결과 들 을 발견 하 면 , 연구가 들 은 연구실 에서 비교 적 쉽 게 그 결과 를 분석 할 수 있 다 . 예 를 들 어 , 먼저 인공지능 이 뇌 속 당 징 코르티코이드 수용체 및 신경 전달 물질 트립토판 과 관련 된 유전자 들 을 찾아낸다 . 인공지능 이 일단 그런 유전자 들 을 찾아내 면 , 그 다음 생물학자 들 이 자신 들 의 인간 지능 을 이용 해 다양 한 실험 을 하 고 , 인공지능 의 있 으므로 , 그걸 적절히 만 활용 한다면 실험 결과 에서 얻 은 데이터 를 분석 해 볼 수 있 고 , 그 결과 얻 은 관련 유전자 나 생물학 과정 등 을 토대 로 다음 단계 의 실험 을 준비 할 수 있 게 된다 . 수명 연장 분야 에서 벤 고르 첼이 해온 가장 매력 적 인 프로젝트 중 하나 는 수명 을 늘린 초파리 에 관한 것 이 었 다 . 간단히 말 하 자면 이런 것 이 다 . 우리 에겐 보통 파리 보다 4 배 나 오래 사 는 그 초파리 들 이 있 는데 , 30 년 넘 는 번식 을 통해 수명 연장 을 해온 결과 이 다 . 그런데 왜 그리고 어떻게 파리 들 의 수명 이 그렇게 연장 됐 는지 는 알 수 가 없 다 . 벤 고르 첼의 경우 2009 년 부터 2011 년 사이 에 이 프로젝트 에 적극 참여 했 다 . 그 이후 진행 속도 가 다소 느려 졌으나 , 여전히 점진 적 으로 진행 되 고는 있 다 . 이 프로젝트 는 진 션트 라는 또 다른 회사 와 손잡고 진행 되 고 있 는데 , 진 션트 사 는 캘리포니아 대학교 어바인 캠퍼스 에서 처음 파리 번식 작업 을 시작 한 마이클 로즈 교수 가 공동 설립 한 회사 로 , 초파리 들 은 그 회사 소유 이 다 . 장수 하 는 초파리 들 의 경우 보통 파리 들 과 는 다른 유전자 가 수천 개 나 됐 지만 , 우리 는 인공지능 기술 을 이용 해 그 수 를 가장 중요 해 보이 는 몇 십 개 로 줄였 다 . 그리고 벤 고르 첼이 보 기 에 우리 는 지금 그 초파리 들 의 장수 와 관련 된 중요 한 과정 중 일부 를 파악 한 것 같 다 . 예 를 들 면 우선 많 은 뇌 발달 관련 유전자 를 비롯 한 발달 유전자 와 신경 유전자 에 많 은 차이 가 있 다 . 노화 이야기 는 처음 에 는 도움 이 되 다가 일단 뇌 가 노화 되 면 파괴 를 시작 하 는 뇌 발달 과정 과 일부 관련 있 는 걸로 보인다 . 진 션트 의 생물학자 들 은 지금 인공지능 데이터 분석 결과 를 이용 해 노화 방지 에 도움 이 되 는 새로운 약 과 영양제 를 만들 어 내 고 있 다 . 이런 종류 의 데이터 에 대한 인공지능 분석 으로 치료법 개발 에 도움 을 주 는 방법 의 일례 로 , 소프트웨어 가 세 가지 유전자 를 발견 했 다고 가정 해 보 자 . 이 경우 인공지능 이 그 유전자 들 내 의 SNP 를 관찰 할 경우 , 어떤 파리 가 ' 므두셀라 ' 인지 아니 면 ' 컨트롤 ' 인지 , 즉 오래 사 는 파리 인지 아니 면 보통 파리 인지 를 알 수 있 다 . 자 , 그럼 이제 인공지능 이 다음 과 같 은 3 가지 유전자 를 발견 했 다고 하 자 . 유전자 조합 은 인간 의 치료법 을 개발 하 려는 목적 으로 쓰여야 가치 가 있 기 때문 에 , 이 유전자 들 이 사람 의 경우 와 파리 의 경우 서로 충분히 비슷 하 게 기능 하 는지 다양 한 생물학 데이터베이스 를 통해 확인 해야 한다 . 여기 서 이런 의문 들 이 생기 게 된다 . 우리 는 이 세 종류 의 유전자 를 유전자 조합 치료 에 효과 적 으로 쓸 수 있 을까 ? 우리 는 그 활성 성분 들 이 이 세 가지 유전자 에 의해 유익 하 게 암호 화 된 단백질 에 작용 할 약 이나 약초 들 의 조합 을 찾아낼 수 있 을까 ? 유전학 분석 을 통한 치료법 개발 에 는 한 가지 문제 가 있 는데 , 그것 은 현재 시점 에서 인공지능 소프트웨어 가 몸 의 어떤 단백질 들 을 대상 으로 치료 를 해야 하 는지 를 제시 해 줄 뿐 별다른 도움 을 주 지 못한다는 것 이 다 . 이 책 을 쓰 고 있 는 지금 , 진 션트 사 는 내 인공지능 분석 결과 를 이용 해 Stem Cell 100 보충 제 등 , 약초 를 이용 한 많 은 노화 관련 질병 치료 벌 을 개발 중 이 다 . 또한 그 회사 는 같 은 인공지능 분석 결과 를 토대 로 알츠하이머병 과 기타 다른 질병 에 대한 약물 치료법 의 가능 성 들 을 확인 중 이 다 . 벤 고르 첼은 최근 수명 과 관련 된 또 다른 흥미 있 는 데이터 , 그러니까 앞서 언급 한 바 있 는 캘리포니아 주 소재 스크립스 연구소 의 웰 덜 리 데이터 도 연구 해 오 고 있 다 . 이 데이터 는 80 세 가 넘 는 수백 명 의 건강 한 장수 노인 과 그 비슷 한 숫자 의 덜 건강 한 장수 노인 들 에 대한 데이터 이 다 . 이 경우 에 도 우리 는 인공지능 을 이용 해 많 은 유전학 적 차이 들 을 찾아내 고 있 다 . 또 우리 는 장수 하 는 초파리 에서 얻 은 데이터 를 장수 하 는 건강 한 노인 들 한테서 얻 은 이번 데이터 와 비교 해 보 고 있 다 . 만일 초파리 와 사람 들 양쪽 모두 에서 특정 유전자 나 경로 가 장수 에 중요 한 역활 을 한다면 , 그런 비교 가 아주 중요 할 수 도 있 겠 다는 생각 에서 이 다 . 우리 는 인간 과 파리 양쪽 모두 의 수명 에 중요 한 역활 을 하 는 유전자 들 을 많이 찾아내 지 는 못했 다 . 그러나 공통 된 경로 들 은 많이 찾아냈 다 . 그러니까 인간 과 파리 라는 아주 다른 두 유기체 모두 의 노화 에 중심 역활 을 하 는 많 은 공통 의 생물학 적 네트워크 와 과정 을 찾아낸 것 이 다 . 진 션트 사 에 근무 하 는 벤 고르 첼의 동료 들 은 현재 연구실 에서 그 경로 들 을 면밀히 분석 하 고 있 으며 , 그 를 통해 수명 을 연장 하 고 노화 관련 질병 을 퇴치 하 는 치료법 을 개발 하 려 애쓰 고 있 다 . 이 모든 일 들 은 중요 하 고 또 흥미진진 하 다 . 그러나 우리 가 지금 인공지능 을 생물학 에 응용 하 는 방법 은 아주 제한 되 어 있 다는 걸 명심 할 필요 가 있 다 . 기본 적 으로 우리 는 지금 한 데이터베이스 또는 소수 의 데이터 베이스 에 데이터 를 입력 한 뒤 , 인공지능 이 찾아내 는 걸 보 고 있 는 수준 을 넘 지 못하 고 있 다 . 고도 로 발전 된 일반 지능 을 가진 인공 일반 지능 이 있 다면 , 더 잘 해낼 수 있 을 텐데 말 이 다 . 그럴 경우 지구 상 에 있 는 모든 데이터 를 집어넣 어도 될 것 이 다 . 그리고 설사 발전 된 인공 일반 지능 이 없 다 하 더라도 , 특화 인공지능 기술 역시 건강 한 삶 을 연상 시켜 줄 큰 잠재력 을 갖 고 있 다 . 벤 고르 첼과 벤 고르 첼의 동료 들 은 한 번 에 하루 씩 차근차근 인공지능 을 생물학 적 데이터 에 응용 해 오 고 있 다 . 그것 이 제한 된 자원 을 가지 고 우리 가 할 수 있 는 최선 이 다 . 이런 종류 의 일 을 하 는 데 필요 한 자원 이 더 풍족 하 다면 , 우리 는 이용 가능 한 모든 생물학 적 데이터 를 거대 한 한 전체 론 적 지식 데이터베이스 에 집어넣 은 뒤 , 우리 의 인공지능 알고리즘 을 작동 시킬 수 있 을 것 이 다 . 더 많 은 새로운 정보 들 을 발견 해 내 고 , 그 결과 훨씬 더 많 은 데이터 를 끌 어 모을 수 있 는 실험 들 을 해낼 수 있 을 거 라고 확신 한다 . 그리고 물론 그 새로운 실험 가운데 상당수 는 로봇 화 된 연구실 의 장비 를 이용 해 완전히 자동 화 시킬 수 도 있 다 . 지금 우리 에겐 모든 생물학 적 데이터 를 거대 한 하나 의 인공지능 시스템 속 에 저장 할 수 있 는 기술 이 있 다 . 그러므로 그 시스템 을 활용 해 로봇 화 된 연구실 장비 로 새로운 실험 을 계획 해 실행 할 수 있 고 , 몇 번 이 고 그 과정 을 반복 함 으로써 생물학 분야 에 긍정 적 인 영향 을 줄 훨씬 더 많 은 유용 한 결과 를 이끌 어 낼 수 있 다 . 우리 를 가로막 는 장애물 은 단 하나 , 돈 이 다 . 장담 컨대 충분 한 자금 지원 만 따른다면 , 우리 는 앞 으로 10 년 내지 20 년 이내 에 노화 문제 를 해결 할 수 있 다 . 지금 중년 쯤 되 는 사람 들 은 사고 를 당하 거나 희귀 한 질병 에 걸리 지 않 는 한 죽음 을 두려워할 필요 가 없 게 될 것 이 다 . SENS , 인간 수명 연장 에 도전 하 다 인공지능 을 토대 로 한 접근 방법 은 전망 은 좋 지만 노화 문제 를 해결 하 기 위해 현재 취해 지 고 있 는 유일 한 접근 방법 은 아니 다 . 바이오 의학 계 의 주류 는 아직 획기 적 인 수명 연장 문제 에 별 관심 이 없 지만 , 일부 창의 적 인 연구가 들 은 그렇 지 않 다 . 그리고 구글 의 칼리 코 와 크레이그 벤터 의 인간 수명 회사 등 , 보다 많 은 테크놀로지 및 바이오 약제 업계 주류 기업 들 역시 수명 연장 문제 에 큰 관심 을 보이 고 있 다 . 물론 그 들 이 어떤 전략 을 취할 것 인지 또 그 효과 가 어떨 것 인지 는 아직 분명 치 않 다 . 현재 수명 연장 연구 분야 에서 가장 큰 영향력 을 발휘 하 고 있 는 인물 은 오브리 드 그레이 로 , 그 가 이끄 는 일명 ' SENS ( 노화 를 무시 해도 좋 은 수준 으로 떨어뜨리 는 전략 들 ) 연구 단체 ' 는 지금 자신 들 의 캘리포니아 연구소 에서 수명 문제 와 관련 된 놀라운 연구 를 진행 중 에 있 으며 , 전 세계 의 여러 대학 에서 진행 중 인 많 은 프로젝트 에 자금 지원 도 하 고 있 다 . 인간 의 수명 을 획기적으로 늘리 기 위한 오브리 드 그레이 의 접근 방법 은 ' 엔지니어링 ' 지향 적 이 다 . 아니면 거의 ' 자동차 메카 닉스 ' 지향 적 이 라 생각 해도 좋 을 것 이 다 . 그 는 노화 된 몸 을 낡 은 자동차 처럼 취급 하 려 했 다 . 문제 가 무엇 인지 찻 아 내 고 치 는 것 말 이 다 . 그 는 생물학자 들 은 인간 의 몸 이 노화 될 때 생기 는 대표 적 인 문제 7 가지 에 주목 해야 한다고 주장 한다 . 그리고 또 다음 과 같이 각 문제 를 해결 해 줄 해결책 을 제안 하 기 도 했 다 . 오브리 드 그레이 가 말 하 는 SENS 의 요점 은 우리 가 추구 하 는 목표 는 단순히 노화 를 늦추 는 것 이 아니 라 노화 를 무시 해도 좋 은 수준 으로 줄이 자는 것 인데 , 그 목표 를 무슨 부두교 신앙 같 은 걸로 달성 하 자는 게 아니 라 엔지니어링 을 통해 달성 하 자는 것 이 다 . 나노 - 엔지니어링 도 가능 할 수 는 있 지만 , 주로 생물학 엔지니어링 을 통해서 말 이 다 . SENS 를 연구 하 는 생물학 연구 단체 에 활력 을 불어넣 기 위한 노력 의 일환 으로 , 오브리 드 그레이 는 여러 해 전 부터 ' 므두셀라 쥐 상 ' 이 란 이름 의 콘테스트 를 시작 했 다 . 가장 오래 사 는 생쥐 를 만들 어 내 는 연구가 에게 돈 으로 상금 을 주 는 콘테스트 이 다 . 사실 이 콘테스트 에 는 두 가지 상 이 주어지 는데 , 그 하나 는 장수 상 이 고 , 다른 하나 는 어느 정도 노화 가 된 쥐 에 적용 되 는 가장 뛰어난 수명 연장 요법 에 주어지 는 ' 회춘 ' 상 이 다 . 이 콘테스트 의 상 은 다소 복잡 한 구조 를 띄 고 있 어 , 가장 오래 산 쥐 를 만들 어 낸 연구 가 나 회춘 요법 으로 쥐 의 수명 을 가장 많이 늘린 연구가 는 그 기록 이 깨 지기 전 까지 매주 소정 의 돈 을 받 게 되 어 있 다 . 오브리 드 그레이 는 연구 집단 이 그 분야 에 모든 걸 집중 한다면 , 향후 10 년 내지 20 년 이내 에 쥐 의 노화 를 막 는 일 에 아주 가까이 다가가 는 게 가능 할 거 라 믿 고 있 다 . 그러 고 나 면 쥐 한테서 얻 은 연구 결과 들 을 인간 에게 적용 하 기 까지 는 그리 오래 걸리 지 않 을 것 이 다 . ( 생물학 분야 에서 는 대개 쥐 한테서 얻 은 연구 결과 들 을 인간 에게 적용 하 는데 , 그것 은 그 연구 결과 들 이 인간 에게 100 % 그대로 적용 될 수 는 없 겠 지만 믿기 지 않 을 만큼 작 적용 되 기 때문 이 다 . ) 물론 어떤 기술 은 다른 기술 에 비해 보다 쉽 게 인간 에게 적용 되 겠 지만 , 때론 예기 치 못한 어려움 도 있 을 것 이 다 . 그러나 우리 가 노화 문제 를 일부 연결 해 인간 의 수명 을 30 년 내지 40 년 늘릴 수 있 다면 , 30 년 내지 40 년 이 라는 시간 이 더 주어지 므로 생물학자 들 이 다른 문제 들 을 해결 하 는 데 에 도 도움 이 될 것 이 다 . 오브리 드 그레이 는 당신 이 만일 그때 까지 살 아 있 다면 생물 의학 의 지속 적 인 발달 덕 에 원치 않 는 죽음 에서 완전히 해방 될 가능 성 이 높 은 때 인 일명 ' 므두셀러러티 ' 얘기 를 많이 한다 . 노화 의 원인 에 대한 생각 은 다르 지만 , 노화 가 복잡 한 현상 이 라는 점 에서 오브리 드 그레이 는 벤 고르 첼과 의견 이 같 다 . 그 는 노화 는 어떤 한 가지 큰 원인 때문 에 일어난 다기 보다 는 잘못 되 어 가 고 있 는 여러 가지 일 들 이 복합 적 으로 어울려 일어난다고 믿 는다 . 그러나 그 는 모든 문제 를 해결 하 기 위해 인공 일반 지능 이 필요 하 다고 는 생각 지 않 는다 . 인간 이 갖 고 있 는 독창 적 인 능력 이 면 충분 하 다고 생각 하 는 것 이 다 . 벤 고르 첼 역시 그 가 옳 기 를 바란다 . 그러 면서 도 벤 고르 첼은 또 문제 를 해결 하 기 위해 가능 한 모든 관점 에서 접근 하 는 것 도 괜찮 다고 생각 한다 . 오브 드 그레이 팀 과 다른 팀 들 이 혁신 적 인 생물학 방법 들 을 통해 장수 문제 에 매달리 고 있 는 것 도 좋 지만 , 어쨌든 벤 고르 첼은 틈나 는 대로 시간 을 벤 고르 첼의 특화 인공지능 의 도움 을 받 아 현재 의 생물학 데이터 들 을 파고드 는 중 이 다 . 그러 면서 벤 고르 첼은 또 인간 보다 뛰어난 인공지능 을 만들 어 내 면 , 그 인공지능 이 인간 의 마음 으로 는 생각 해낼 수 없 는 방식 들 로 이용 가능 한 모든 데이터 를 통합 분석 해 인간 은 절대 생각 해낼 수 없 는 새로운 실험 과 치료법 들 을 찾아낼 수 있 을 거 라고 믿 는다 . 인공 일반 지능 생물 의학 연구가 의 탄생 을 향해 이 장 의 초고 작업 을 하 고 있 던 어느 날 벤 고르 첼은 캘리포니아 에 사 는 한 친구 로부터 전화 를 받 았 다 . OpenCog 인공 일반 지능 과 다른 인공지능 툴 을 이용 해 노화 문제 를 해결 하 고 획기 적 으로 수명 을 늘릴 수 있 는 제안서 를 하나 만들 어 볼 생각 이 없 냐는 전화 였 다 . 그 친구 는 그 제안서 를 엄청나 게 부유 한 한 사업가 에게 제시 할 생각 이 었 는데 , 그러 려면 벤 고르 첼은 OpenCog 인공 일반 지능 을 활용 해 획기 적 인 수명 연장 방법 을 찾아내 는 연구 를 하 고 그 과정 에서 유용 한 제품 들 을 만들 어 낼 수 도 있 어야 했 다 . 그런 종류 의 일 은 대개 실패 로 끝나 거나 아니 면 적어도 뭔가 결과 를 내 기 까지 오랜 시간 이 걸리 지만 , 벤 고르 첼은 그 일 이 아주 흥미 로운 도전 이 라고 생각 했 다 . 벤 고르 첼의 제안 은 인공 일반 지능 생물 의학 연구가 를 만들 어 내 되 , 이 장기 목표 를 향해 가 기 에 앞서 먼저 다음 과 같 은 두 단계 를 거치 자는 것 이 었 다 . 첫째 , 우리 가 안 고 있 는 의학 관련 문제 들 에 대해 함께 의견 교환 을 할 수 있 는 인공 일반 지능 . 둘째 , 생물 의학 데이터베이스 에서 얻 은 지식 을 토대 로 , 또 통계 툴 및 특화 인공지능 툴 들 을 이용 해 생물학 데이터 를 분석 해 과학자 에게 도움 을 줄 수 있 는 인공 일반 지능 생물 의학 연구 조수 . 인간 수준 의 인공 일반 지능 으로 가 는 길 이 인공지능 을 지닌 가상 에이전트 ( 실제 사람 처럼 행동 하 고 고객 의 질문 에 답 도 하 는 가상 대표 - 역자 ) 나 로봇 공학 으로 가 는 길 만큼 순탄 하 지 야 않 겠 지만 , 벤 고르 첼은 그런 가상 에이전트 나 로봇 공학 과 인공 일반 지능 을 동시 에 추구 하 면 놀라운 시너지 효과 를 얻 을 수 있 다고 생각 한다 . 생물 의학 인공 일반 지능 연구가 라는 꿈 을 실현 하 는 데 필요 한 요소 들 중 상당수 는 이미 존재 하 는데 , 다음 이 그 대표 적 인 요소 들 이 다 . 방대 한 생물학 데이터베이스 생물학 데이터 를 분석 하 고 생물학 연구 논문 등 에서 정보 를 수집 할 특회인공지능 툴 들 생물 의학 지식 으로부터 각종 결론 을 도출 해낼 인공지능 추론 시스템 인공지능 시스템 들 이 인간 의 개입 없이 스스로 실험 을 할 수 있 게 도와 줄 로봇 화 된 연구실 장비 그러나 이 요소 들 은 뿔뿔이 흩어져 있 다 . 그 누구 도 이 요소 들 을 한 번 에 이용 하 지 못하 고 있 는 것 이 다 . 이 요소 들 을 다 결합 해 인관 성 있 고 강력 한 생물 의학 적 인공 일반 지능 을 만들 면 어떨까 ? 그야말로 더없이 멋진 프로젝트 가 되 지 않 겠 는가 ! 벤 고르 첼 친구 의 요청 에 따른 제안서 를 만들 려면 한 가지 난제 가 있 었 다 . 이 모든 요소 를 통합 하 고 다시 그 통합 된 시스템 을 강력 한 생물 의학 인공 일반 지능 으로 진화 시키 려면 , 개발 초기 단계 에서 인간 적 · 경제 적 가치 를 모두 갖춘 실용 적 인 응용 프로그램 을 개발 하 고 , 그 다음 지속 적 인 개발 로 그 인공 일반 지능 의 지능 이 더 좋 아 지 면 그 가치 도 늘려 나갈 수 있 어야 했 다 . 한 가지 적절 한 응용 이 대화 시스템 , 그러니까 일반 적 인 영어 를 사용 해 사람 들 과 의학 및 생물학 문제 들 에 대한 얘기 를 나눈 수 있 는 소프트웨어 시스템 이 었 다 . 생물 의학 대화 시스템 버전 1 은 아주 단순 한 것 이 어도 됐 다 . 사람 들 에게 증세 를 진단 해 주 고 복잡 한 온라인 생물 의학 문헌 들 을 뒤져 적절 한 정보 를 찾 아 두 는 디지털 진단 가 겸 자문 정도 면 되 니까 . 현재 의 의료 서비스 가 무 질서 하 게 흩어져 있 는 걸 감안 하 면 , 이 는 아주 큰 공공 서비스 가 될 것 이 다 . 그리고 또 다양 한 관련 업계 입장 에서 볼 때 도 아주 괞찮은 수입원 이 될 것 이 다 . 연구 작업 말미 에서 디지털 진단 가 겸 자문 은 과학자 들 의 연구 를 도울 수 있 는 인공 일반 지능 생물 의학 조수 로 진화 할 수 도 있 다 . 그렇게 되 면 인간 들 이 혼자 힘 으로 찾아내 려면 아주 오랜 시간 이 걸릴 생물 의학 적 진실 들 을 아주 빨리 찾아낸 수 있 게 될 것 이 다 . 또한 예 를 들 어 인공 일반 지능 시스템 과 인간 과학자 들 이 힘 을 합쳐 각종 질병 에 대한 새로운 치료법 과 진단 법 을 찾아내 는 인공지능 / 생물 약제 기업 이 생겨나 는 등 생물 의학 업계 의 발전 도 촉진 시킬 것 이 다 . 마지막 으로 , 보다 많 은 시간 과 노력 을 쏟 는다면 , 생물 의학 인공 일반 지능 연구 조수 는 다음 단계 로 진화 되 어 인공 일반 지능 생물 의학 과학자 가 될 수 도 있 다 . 그 과학자 는 인간 의 도움 없이 자력 으로 중요 한 의학 적 발견 들 을 할 수 있 고 , 또 독자 적 으로 과학 적 발명 에서 발견 , 검증 , 기술 이전 에 이르 는 모든 과정 을 해낼 수 도 있 을 것 이 다 . 이때 부터 우리 는 죽음 과 모든 형태 의 질병 을 퇴치 할 수 있 는 획기 적 이 고 영향 력 있 는 치료법 을 기대 해도 좋 을 것 이 다 . 노화 는 어떻게 일어나 고 어떻게 치유 될 수 있 는가 노화 가 이 떻 게 일어나 게 되 고 또 어떻게 완전히 치유 할 수 있 는지 를 제대로 이해 하 려면 아마 인공 일반 지능 의 도움 이 필요 할 것 이 다 . 그러나 그렇 다고 해서 지금 노화 과정 에서 어떤 일 이 일어나 는지 를 이해 하 기 위해 우리 가 할 수 있 는 최선 을 다 하 지 않 아도 된다는 건 아니 다 . 벤 고르 첼 자신 의 노화 이론 들 은 더 많 은 데이터 를 분석 하 고 더 많 은 연구가 들 과 얘기 를 나누 는 과정 에서 계속 진화 됐 고 , 그래서 여러분 이 이 책 을 읽 고 있 을 즈음 에 는 아마 내 관점 도 이미 조금 변해 있 을 지도 모른다 . 그러나 지금 여기 서 는 몇 페이지 를 할애 해 노화 에 대한 현재 의 벤 고르 첼의 관점 을 말 하 도록 하 겠 다 . 벤 고르 첼이 현재 세워 놓 고 있 는 가설 을 간단히 요약 하 자면 이렇 다 . 손상 의 누적 과 발달 관련 적대 적 다형 질 발현 . 이 두 가지 가 각기 몸 에 해 를 끼치 고 미토콘드리아 및 기타 다른 생물 에너지 관련 계통 의 소진 에 도 일조 한다 . 그 로 인해 에너지 복구 매 커 니즘 에 필요 한 에너지 를 쓸 수 없 게 되 면서 노화 가 가속 화 된다 . 또한 알 츠 하이버 병 과 암 처럼 노화 와 관련 된 질병 들 은 대개 미토콘드리아 와 관련 에너지 를 만드 는 과정 들 에 문제 가 생기 면서 나타나 는 경우 가 많 으며 , 그것 이 생물 에너지 관련 고장 의 가속 화 의 원인 이 되 고 , 그것 이 또 노화 의 핵심 적 인 이유 가 된다 . 그간 벤 고르 첼이 연구 하 고 읽 어 온 모든 것 을 토대 로 이 를 좀 더 자세히 정리 할 경우 , 보다 가능 성 높 은 노화 의 일반 적 인 원인 세 가지 는 다음 과 같 다 . 손상 의 누적 : 오브리 드 그레이 의 SENS 프로젝트 에서 도 나온 노화 의 원인 으로 , 그래서 그 의 연구 는 이 손상 을 제거 하 는 데 역점 을 두 고 있 다 . 발달 표류 또는 발달 관련 적대 적 다형 질 발현 : 성장 과 발달 에 쓰이 는 유전자 네트워크 가 오히려 생명체 의 말년 의 삶 을 파괴 하 게 된다는 복잡 한 역학 ( 스튜어트 킴 과 조아 오 페드로 드 마갈 하 에스 같 은 이 들 이 주장 ) 발달 관련 적대 적 다형 질 발현 이외 의 다른 적대 적 다형 질 발 형 물론 생물학 시스템 은 서로 뒤얽힌 많 은 원인 들 로 아주 복잡 하 며 , 그 많 은 원인 들 이 다 제 나름 대로 노화 에 한 몫 을 하 는 게 아닌가 믿 어 지 기 도 한다 . 그러나 벤 고르 첼은 위 에서 말 한 세 가지 원인 이 노화 의 주요 원인 이 라고 생각 한다 . 그러니까 벤 고르 첼이 보 기 에 는 손상 의 누적 과 발달 관련 적대 적 다형 질 발현 이 서로 시너지 효과 를 발휘 해 미토콘드리아 및 관련 에너지 생산 기능 의 퇴화 를 가속 화 시키 는 것 이 다 . 이 세 가지 원인 과 관련 해 벤 고르 첼이 생각 하 고 있 는 이야기 를 세 가지 국면 으로 나눠 좀 더 자세히 살펴보 도록 하 겠 다 . 국면 1 : 몸 전반 에 걸친 손상 이 에너지 생산 에 추가 부담 을 안겨 주 고 , 에너지 관련 계통 의 손상 은 곧바로 노화 에 큰 영향 을 준다 . 손상 누적 이 노화 에 하 는 역할 은 인간 이나 쥐 의 경우 아직 확실 하 게 알려져 있 지 않 지만 , 박테리아 의 경우 에 는 아주 확실 하 게 알려져 있 다 . 세포 노화 연구 의 창시자 레너드 헤이플릭 의 다음 말 을 들 어 보 자 박 제리아 를 이용 한 최근 연구 들 은 앞서 말 한 그 가설 , 그러니까 ‘ 단백질 손상 ’ 이 노화 의 원인 이 라는 가설 을 뒷받침 해 주 는 듯 하 다 . 대장균 같 은 박테리아 가 세포 분열 로 분리 되 면 , 둘 중 하나 는 손상 이 심하 고 , 다른 하나 는 손상 이 덜하 다 . 전자 는 배양 이 불 가능 하 거나 유전학 적 으로 죽 은 것 이 고 , 후자 는 생식 이 가능 하 다 . 박테리아 카우 로바 쿠타 쿠 레센 타스 의 경우 에 도 세포 노화 가 관측 되 는데 , 이 는 45 년 도 더 이전 에 우리 가 정상 적 인 인간 세포 에서 처음 발견 해 지적 했 던 현상 이 다 . 이런 현상 은 대장균 은 물론 효모균 경우 에 도 보 고 되 고 있 다 . 손상 이 몸 의 여러 계통 내 에서 여러 단계 로 누적 돼 발생 되 면 , 몸 은 기본 적 인 기능 들 을 유지 하 기 위해 점점 더 많 은 에너지 를 소모 하 게 된다 ( 손상 의 결과 로 온몸 에서 에너지 효율 성 이 떨어지 기 때문 에 ) . 또한 에너지 관련 계통 들 이 몸 의 요구 에 맞춰 계속 더 죽 어라 일 하 다 보 면 그만큼 자꾸 소모 되 어 원래 의 기능 을 효과 적 으로 하 지 못하 게 된다는 가설 도 충분히 가능 해 보인다 . 그렇게 되 면 , 예 를 들 어 ATP / ADP 수치 가 줄어든다 든가 하 는 여러 가지 다른 결과 를 낳 게 될 것 이 다 . ( 그런 다음 엔 ADP 가 AMP 로 변환 되 면서 에너지 전달 을 효과 적 으로 하 지 못하 게 된다 . ) 만성 피 로 증후군 에서 이런 유형 의 역학 이 나타난다는 흥미 로운 증거 도 있 다 . 예 를 들 어 일부 창의 적 인 만성 피 로 증후군 연구가 들 은 이런 주장 을 펴 기 도 한다 . 만성 피 로 증후군 의 기본 적 인 병리학 적 현상 은 ATP 에서 ADP 로 거기 서 다시 ATP 로 천천히 재순환 된다는 것 이 다 . 그러 다 환자 가 계속 자신 은 더 몰아붙여 더 많 은 에너지 를 쓰 게 되 면 , ADP 가 AMP 로 변환 된 뒤 다시 재순환 되 지 못하 고 , 그것 이 만성 적 인 피 로 형태 로 나타나 는 것 이 다 . 사람 의 몸 이 새로운 요소 들 로 새로운 ATP 를 만들 어 내 는 데 여러 날 이 걸리 는 이유 도 바로 이 때문 이 다 . 환자 가 너무 과 로 해 벽 에 부딪히 게 될 경우 , 그래서 제 기능 을 할 ATP 나 ADP 가 전혀 없 게 되 는 것 이 다 . 그리고 보다 직접 적 인 영향 을 말 하 자면 , ATP 고갈 이 근육 내 세포 의 죽음 으로 이어지 며 , 미토콘드리아 에너지 신진대사 의 결함 에서 오 는 ATP 결핍 이 균류 의 노화 에서 가장 중요 한 인자 라는 증거 도 있 다 . 몸 전반 에 걸친 손상 의 누적 이 생물 에너지 기능 에 간접 적 인 영향 을 주 기 도 하 지만 , 미토콘드리아 DNA 및 핵 DNA 에 대한 직접 적 인 손상 이 누적 되 어 생물 에너지 기능 을 저하 시킬 수 도 있 다는 증거 도 있 다 . 이 는 가끔 ‘ 노화 의 시계 ’ 라 불리 기 도 하 는데 , 그것 은 손상 이 점점 누적 되 면서 미토콘드리아 의 능력 을 점점 더 저하 시키 기 때문 이 다 . 그리고 이 는 다시 다음 과 같 은 국면 으로 이어진다 . 국면 2 : 유용 한 단계 를 넘 어서 까지 계속 되 는 발달 과정 들 이 몸 의 에너지 를 소모 하 면서 스트레스 를 유발 한다 . 어떤 경우 발달 과정 자체 가 직접 손상 을 일으킬 수 도 있 다 . 이 는 발달 관련 적대 적 다형 질 발현 의 대표 적 인 예 이 지만 , 그 밖 에 다른 중요 한 예 들 도 존재 하 며 그것 들 이 노화 에 한 역할 을 하 는 듯 하 다 . 손상 이 단 하나 의 중요 한 노화 원인 은 아닌 듯 하 다 . 망가져 버린 우리 몸 의 성장 역학 역시 많 은 해 를 입히 는 것 으로 보인다 . 유용 한 단계 를 넘 어서 까지 계속 되 는 발달 과정 들 은 우리 몸 에 많 은 영향 을 끼치 는데 , 그 중 하나 가 신체 보존 보다 는 성장 쪽 으로 내모 는 방식 으로 내분비 계통 의 활동 을 시뮬레이션 하 는 것 이 다 . 다른 요소 들 과 함께 이 처럼 잘못 된 성장 지향 시뮬레이션 은 많 은 단백질 합성 을 유발 하 며 , 그 결과 또 많 은 에너지 를 사용 하 게 된다 . ( 성장 과 신체 보존 간 에 이루어지 는 에너지 균형 이 단백질 합성 에 소모 되 는 에너지 에 주로 의존 한다는 주장 들 도 있 었 다 . ) 그러나 몸 에 대한 손상 이 계속 되 면 신체 보존 활동 또한 점점 더 필요 해 지 게 되 며 , 그래서 에너지 관련 계통 들 이 동시 에 성장 과 보존 에 에너지 를 공급 하 면서 탈진 하 기 시작 한다 . 에너지 관련 기능 들 과 내분비 계통 조절 간 에 는 아주 미묘 한 상호 작용 이 일어나 고 있 어 , 예 를 들 어 미토콘드리아 의 기능 은 인슐린 분비 를 촉진 하 는 걸로 알려져 있 다 . 췌장 의 내분비 기능 의 일부 로 , B 임파구 는 인슐린 분비 량 을 조절 함 으로써 혈중 포 도달 농도 의 변동 에 빠른 속도 로 대응 한다 . 인슐린 엑소 사이토 시스 와 관련 된 포도당 감지 기능 은 분비 장치 에 의해 인식 되 는 세포 내 신호 전달 물질 들 로 신진대사 신호 가 전달 되 는 것 에 의존 한다 . 이 과정 에서 미토콘드리아 는 포도당 신진 포도당 신진대사 를 인슐린 분비 와 연결 함 으로써 중추 적 인 역할 을 한다 . 미토콘드리아 활동 은 주로 신진대사 유동 에 의해 조절 되 며 , Ca 2 + 농도 에 의해서 도 조절 된다 . 손상 누적 을 불러올 만 한 잠재력 이 있 는 또 다른 원인 은 줄기세포 수 의 변화 이 다 . 각종 세포 조직 속 의 줄기세포 수 는 복잡 한 역학 에 따라 달라지 며 , 살 아 있 는 동안 계속 잘 조절 되 는 것 은 아니 다 . 이 는 조절 체계 들 이 삶 의 발달 단계 에 맞춰 조절 되 는 걸로 보이 는 또 다른 경우 로 , 말년 의 삶 에 가장 좋 은 것 은 못 된다 . 예 를 들 어 특정 세포 조직 내 에 너무 적 거나 너무 많 은 줄기세포 가 들 어 있 으면 , 그 세포 조직 은 퇴화 하 게 되 며 , 에너지 관련 과정 에 부담 을 주 어 또 다른 문제 들 까지 야기 한다 . 미토콘드리아 를 중심 으로 한 수명 연구 의 선구자 인 라팔 스미 그 로드 즈 키는 이런 말 을 했 다 . " 사실 상 발달 은 하 지 못하 지만 여전히 다양 한 단기 스트레스 와 장기 스트레스 간 의 균형 과 관련 된 유형 의 적대 적 다형 질 발현 들 이 있 다 . 이 균형 은 우리 의 조절 네트워크 안 에 굳어져 , 돌연변이 된 mtDNA 와 nDNA 에 의해 만들 어 지 는 손상 신호 에 제대로 반응 하 지 못한다 . 자 그러면 이제 마지막 결정 적 인 국면 이 다 . 국면 3 : 국면 1 과 국면 2 가 손상 을 입히 는 동안 , 특히 에너지 관련 과정 들 이 에너지 를 전달 하 기 위해 죽 어라 일 을 하 면서 제 기능 을 제대로 못 하 게 된다 . 벤 고르 첼이 현재 이해 하 는 바로 이것 은 정말 뜻밖 의 결말 이 다 . 지칠 대로 지친 에너지 관련 계통 들 이 제 자신 이 손상 되 는 걸 제대로 막 지 못해 , 스스로 손상 을 입 게 되 고 , 손상 을 조절 하 는 매 커 니즘 까지 손상 을 입 어 , 결국 끝 없 는 악순환 이 시작 되 는 것 이 다 . 이런 맥락 에서 , 뇌 에너지 가 회복 되 면 유해 산소 로 인한 손상 도 덜 입 고 노화 현상 도 완화 된다는 증거 가 있 다 . 여기 에서 다양 한 인체 계통 의 세포 들 은 복잡 한 방식 으로 자신 들 끼리 미토콘드리아 DNA 를 주고받 는 것 으로 보인다 . 이 같 은 미토콘드리아 DNA 정보 전달 은 mtDNA 안 의 특정 마커 들 에 따라 달라지 며 , 그래서 mtDNA 돌연변이 는 그 행동 에 영향 을 미칠 수 도 있 다 . 그 결과 mtDNA 돌연변이 가 서로 다른 세포 들 간 에 그리고 심지어 서로 다른 인체 기관 들 간 에 오가 는 에너지 생상 관련 메세지 들 을 교란 시켜 복잡 한 방식 으로 에너지 생산 에 영향 을 줄 수 도 있 다는 것 이 다 . 그래서 이렇게 mtDNA 의 메세지 전송 을 조절 하 는 메커니즘 이 퇴화 될 경우 , 인체 내 모든 계통 에 부정 적 인 돌연변이 가 퍼지 게 되 고 , 그 결과 면역 기능 이 떨어지 고 암 발병률 이 높 아 지 는 등 , 간접 적 으로 온갖 종류 의 후유증 이 생기 게 되 는 것 이 다 . 그래서 요약 을 하 자면 , 손상 누적 과 발달 관련 적대 적 다형 질 발현 은 둘 다 나름 대로 몸 에 악영향 을 끼치 며 , 또 미토콘드리아 와 생물 에너지 계통 의 다른 부분 들 까지 탈진 되게 만든 다 . 결국 회복 메커니즘 에 필요 한 에너지 는 쓸 수 없 게 되 고 노화 현상 은 가속 화 되 게 된다 . 벤 고르 첼이 어떻게 이런 잠정 적 결론 에 도달 하 게 됐 을까 ? 물론 순전히 짐작 에 의존 한 건 아니 다 . 이런 결론 에 도달 하 기 위해 벤 고르 첼은 앞서 간단히 언급 한 생물 - 인공지능 방법 들 도 동원 햇 고 … … 머신 러닝 및 통계 툴 들 을 수명 관련 데이터 하나하나 에 적용 하 면서 , 벤 고르 첼의 인간 두뇌 를 통해 그 결과 와 의미 를 곰곰이 생각 한 것 이 다 . 2005 년 에 벤 고르 첼의 팀 은 노화 된 인간 의 뇌 들 에서 얻 은 유전자 발현 데이터 를 분석 했었 는데 , 그 결과 우리 는 산소 운반 과 관련 된 많 은 유전자 들 의 발현 에 작 은 변화 가 있 다는 사실 을 알 게 됐 다 . 스크립스 연구소 에서 수집 한 웰 덜리 SNP 데이터 를 분석 한 결과 에 따르 면 , 신경 계통 의 기능 및 발달 에 관련 된 놀랄 만큼 많 은 유전자 들 이 서로 다른 유전자 명단 의 상위 를 차지 하 고 있 었 다 . 진 션트 사 의 므두셀라 파리 들 로 부 터 얻 은 SNP 데이터 와 유전자 발현 데이터 의 분석 결과 에서 도 흥미 로운 사실 이 드러났 다 . 므두셀라 파리 SNP 데이터 분석 결과 , 므두셀라 파리 들 의 경우 신경 계통 기능 및 발달 기능 은 물론 면역 과정 및 기본 적 인 신진대사 과정 과 관련 해서 도 많 은 유전 변이 가 생겼 다 . 므두셀라 파리 의 유전자 발현 데이터 분석 결과 에 따르 면 , 키토 콘 드리 아 기능 및 다른 에너지 관련 역학 과 관련 된 많 은 유전자 들 에 도 변화 가 생겼 고 , 다른 많 은 과정 들 과 관련 된 유전자 발현 에 도 변화 가 생겼 다 . 추가 정보 를 얻 기 위해 , 우리 는 현재 러신 러닝 툴 들 을 이용 해 110 세 이상 의 노인 들 에 대한 SNP 데이터 를 분석 중 이 며 , 곧 그 결과 를 볼 수 있 을 걸로 기대 하 고 있 다 . 어떤 그림 이 추가 될지 정말 궁금 하 다 . 노화 대 노화 관련 질병 다 은 사람 들 도 그렇 지만 특히 수명 연구 의 선구자 레너드 헤이플릭 의 경우 , 노화 관련 질병 을 연구 하 거나 심지어 치료 하 는 것 조차 노화 를 이해 하 는 데 큰 도움 은 되 지 않 을 것 이 라면서 이런 말 을 했 다 . 기본 적 으로 노화 과정 은 질병 이 아니 지만 질병 에 걸릴 가능 성 을 높인다 . 그러나 대개 는 그 중요 한 차이 는 인정 하 지 않 는 채 , 노화 관련 질병 들 만 해결 하 면 근본 적 인 노화 과정 에 대한 이해도 도 높 아 질 거 라고 믿 는다 . 그러나 그렇 지 않 다 . 이 는 마치 소아마비 나 빌 름스 종양 , 철 결핍 성 빈혈 같 은 아이 들 의 질병 들 을 해결 하 면 , 아이 들 의 발달 에 대한 이해 도 역시 높 아 질 거 라고 믿 는 거 나 비슷 하 다 . 그러나 실제로 는 그렇 지 않 다 . 한편 어떤 사람 들 은 또 일반 적 현상 으로서 의 노화 는 존재 하 지 않 으며 , 실제로 존재 하 는 것 은 노화 관련 질병 들 뿐 이 라고 주장 해 왔 다 . 이 관점 에서 보 자면 , 일단 노화 관련 질병 을 싹 제거 하 면 , 노화 자체 도 제거 할 수 있 다는 얘기 가 된다 . 실제로 그렇 다면 , 노화 에 대한 잠정 적 이 고 이론 적 인 벤 고르 첼의 지식 에 따르 면 어찌 되 는 걸까 ? 벤 고르 첼의 관점 에서 볼 때 이럴 가능 성 이 높 다 . 생물 에너지 계통 들 이 지칠 대로 지쳐 특정 질병 들 에 걸릴 위험 이 높 아 지 는데 , 그 중 하나 가 노화 관련 질병 들 이 다 . 인체 의 각 계통 이 손상 될 때 그렇 듯 , 질병 들 역시 생물 에너지 계통 들 을 지치 게 만든 다 . 벤 고르 첼의 연구 팀 은 2004 년 과 2005 년 에 이 형 적 미도 콘 드리 아 돌연변이 와 파킨슨병 또는 알 츠 하 이 며 병 간 의 관계 를 연구 했었 는데 , 그 과정 에서 위 의 가설 들 을 입증 해 줄 명백 해줄 명맥 한 증거 가 나왔 다 . 그러니까 당시 우리 는 미토콘드리아 DNA 가 특정 부위 들 에서 돌연변이 를 일으키 는지 여부 를 관찰 함 으로써 , 어떤 사람 이 파킨슨병 등 에 걸렸 는지 를 거의 100 % 정확히 예측 할 수 있 다는 사실 을 발견 한 것 이 다 . 게다가 데이비드 파커 는 파킨슨병 을 가진 뉴런 에서 미토콘드리아 를 빼내 건강 한 뉴런 에 집어넣 을 경우 , 건강 한 그 뉴런 이 마치 파킨슨병 을 가진 뉴런 처럼 움직이 게 된다는 사실 을 발견 했 다 . 그 연구 는 어떤 사람 들 의 미토콘드리아 가 왜 그 특정 부위 들 에 거 돌연변이 를 일으키 는가 하 는 의문 은 해결 하 질 못했 다 . 그러나 적어도 그 연구 를 통해 우리 는 파킨슨병 같 은 노화 관련 신 경변 성 질병 들 과 생물 에너지 기능 장애 간 에 밀접 한 관련 이 있 다는 사실 은 알 게 됐 다 . 기본 적 인 문제 의 일부 는 알츠하이머병 이나 파킨슨병 에 걸린 뇌 안 에서 는 미토콘드리아 가 ATP 를 효과 적 으로 만들 어 내 는 능력 을 상실 하 게 되 는 것 같 다는 것 이 다 . 알츠하이머병 의 경우 , 이 는 세포 들 의 포도당 생성 을 차단 하 는 보호 매 커 니즘 촉발 로 이어진다 . 이런 역학 때문 에 어떤 연구가 들 은 알츠하이머병 을 ' 제 3 형 당뇨병 ' 이 라 부르 기 도 한다 . 일부 가설 들 에 따르 면 암 역시 이 와 비슷 한 방식 으로 이해 될 수 있 다 . 그러니까 미토콘드리아 와 핵 DNA 내 의 돌연변이 와 관련 된 일종 의 신진대사 장애 로 말 이 다 . 사이프리드 등 은 이런 말 을 했 다 . 암 은 호흡 과 발효 작용 을 통해 에너지 생산 이 교란 되 는 일종 의 대사 이상 질변 이 라는 증거 들 이 속속 등장 하 고 있 다 . 종양 세포 와 확인 된 다른 모든 암 의 특징 들 에서 관찰 되 는 유전자 불안정성 은 세포 의 에너지 신진대사 초기 교란 의 부수 현상 으로 여겨진다 . 종양 세포 에너지 신진대사 의 교란 은 미토콘드리아 의 구주 및 기능 상 의 이상 과 관련 이 있 을 수 도 있 다 . 위 의 설명 에 따르 면 알츠하이머 세포 속 의 미도 콘 드리 아 와 마찬가지 로 암 세포 속 의 미토콘드리아 는 충분 한 ATP 를 만들 지 못하 지만 , 포도당 분해 는 억압 되 기 보 다 오히려 강화 된다 . 과도 한 포도당 분해 는 과도 한 피 루 빈산 누적 으로 이어지 며 , 거기 서 다시 발효 로 이어진다 . 만일 그 미토콘드리아 가 가 제대로 가능 한다면 , 비루 빈산 은 아세틸 보조 효소 A 로 변환 되 고 , 그 결과 ATP 는 정상 적 으로 생산 되 게 된다 . 그러나 결함 이 있 는 미토콘드리아 는 암세포 들 로 하여금 산소 가 있 는 상태 임 에 도 불구 하 고 발효 가 되게 만든 다 . 이 모든 발효 는 산 성 혈증 이나 다른 문제 들 로 이어지 고 , 그 결과 다시 암세포 의 전이 로 이어지 게 된다 . 신경 변성 질환 과 암 에 대한 이런 관점 들 이 정확 한 게 아닐 수 는 있 지만 , 어쨌든 우리 는 노화 관련 질변 들 이 결국 노화 의 기본 적 인 역 확 과 그리 다르 지 않 을 거 라고 본다 . 노화 가 주로 생물 에너지 관련 계통 , 특히 미토콘드리아 의 소실 과 관련 이 있 다면 , 노화 관련 질병 들 역시 미토콘드리아 가 특히 중요 한 역활 을 하 는 복잡 한 과정 들 의 네트워크 에 의해 발생 한다 . 또한 노화 와 노화 관련 질병 모두 점차 줄 어 가 는 생물 에너지 관련 효율 성 과 관련 된 복잡 한 악순환 의 네트워크 의 일부 이 다 . 엔트로피 , 에너지 그리고 노화 벤 고르 첼의 경우 철학 쪽 에 관심 이 많 다 보 니 , 보다 넓 은 관점 에서 바라본 이런 가설 들 에 도 눈 을 돌리 지 않 을 수 없 다 . 여기 에서 본 에너지 학 의 핵심 역활 은 개념 상 워낙 흥미 로워 눈 을 뗄 수 가 없 다 . 에너지 를 효율 적 으로 사용 하 려 애쓰 는 것 은 생명 의 기원 과 진화 의 핵심 이 며 자연 선택 환경 에 개체 가 자연 적 으로 선택 되 어 살아남 고 그 형질 이 후대 에 유전 된다는 가설 - 역자 ) 보다 훨씬 더 근본 적 인 일 이 다 . 그러나 이것 이 과장 된 말 이 며 또 엔트로피 생성 을 극대 화 하 는 것 이 에너지 효율 성 을 극대 화 하 는 것 보다 나을 수 도 있 다는 걸 믿 을 만 한 근거 가 있 다 . 벤 고르 첼 은 1990 년 대 초 에 ' 사회주의자 학자 들 컨퍼런스 ' 에서 우연히 생물학 시스템 이론 학자 스탠 살 테 를 만난 이후 그 의 저서 들 을 즐겨 읽 고 있 는데 , 그 는 이런 주장 을 하 고 있 다 . " 동물 들 의 경우 , 에너지 효율 의 극대 화 하 는 기초 대사율 하 에서 만 볼 수 있 을 법 한 디폴트 위치 인 것 같 다 . " 그러 면서 그 는 이렇게 말 했 다 . 피할 수 도 없 는 변화무쌍 한 일 들 로 가득 차 있 고 모든 것 이 타인 지향 적 인 세상 에서 , 조금 씩 소멸 되 어 살 아 가 는 생명 은 끊임없이 외부 의 영향 을 받 고 문제 가 생길 수 밖 에 없 으며 , 그래서 살아남 기 위해 고군분투 해야 하 는 경우 가 많 다 . 그리고 그러 다 보 면 힘 을 극대 화 된 힘 을 발휘 하 는 것 보다 더 큰 에너지 소모 가 따른다 . 예 를 들 어 , 동물 의 경우 에 는 도망 을 간다거나 싸운다 거나 짝짓 기 를 한다거나 자원 을 놓 고 경쟁 한다거나 상처 와 감염 을 치유 한다거나 이주 한다거나 내내 뇌 를 써야 하 는 등 , 단순히 기본 적 인 항상성 이상 의 모든 일 을 해야 한다 . 또 식물 의 경우 에 는 경쟁 하 는 식물 보다 더 잘 자라 야 하 고 독소 나 타감 작용 물질 을 뿜어내 거나 스스로 상처 도 치유 해야 한다 . 나이 가 들 면 분명 높 은 에너지 효율 성 을 가지 고 기본 적 인 항상성 을 유지 할 수 있 는 능력 이 손상 된다 . 높 은 엔트로피 를 일으키 는 손상 때문 에 지속 적 인 성장 을 위해 애쓰 지만 그러 지 못하 는 발달 과정 때문 에 항상성 유지 능력 이 손상 되 는 것 이 다 . 온 몸 에서 의 엔트로피 생산 극대 화 역시 비 효율 성 때문 에 손상 되 는데 , 엔트로피 는 에너지 관련 계통 에서 발생 해 , 에너지 가 몸 의 다른 계통 들 로 효과 적 으로 전달 되 어 엔트로피 가 보다 효과 적 으로 생산 되 게 하 는 걸 방해 한다 . 여기 에서 주어진 가설 에 따르 자면 , 노화 상태 에서 나타나 는 일 들 을 설명 하 는 한 가지 방법 은 이렇 다 . 여러 가지 요소 들 로 인해 분자 결합 에서 에너지 가 방출 돼 몸 이 너무 비 효율 적 으로 움직이 게 되 면 , 엔트로피 생산 을 극대 화 하 려는 전략 이 온 몸 의 질서 를 유지 하 는 쪽 에서 몸 의 손상 이 누적 되 어 세포 들 이 제대로 기능 하 지 못하 게 되 는 쪽 으로 바뀌 게 된다는 것 이 다 . 그래서 노화 현상 은 물리 적 우주 의 아주 근본 적 인 역학 의 결과 로 일어난다고 볼 수 도 있 다 . 그러나 생명 이 열역학 제 2 법칙 과 반대 되 는 방향 으로 가 고 있 기 때문 에 , 우리 는 첨단 기술 을 이용 해 우리 몸 의 퇴화 를 중단 시키 거나 역전 시킴 으로써 그 열역학 제 2 의 법칙 에서 훨씬 더 멀 어 질 수 있 다 . 생물학 , 물리학 , 화학 등 모든 분야 의 지식 을 총동원 하 고 , 우리 가 발견 한 것 들 을 토대 로 적절 한 엔지니어링 을 행하 면 되 는 것 이 다 . 노화 의 역학 은 아직 완전히 이해 되 지 못하 고 있 지만 , 해 가 거듭 될수록 분명 지 고 있 으며 , 지금 도 벤 고르 첼이 몇 십 년 전 처음 그 분야 에 발 을 디뎠 을 때 에 비하 면 훨씬 분명 해졌 다 . 인공 일반 지능 이 있 다면 , 노화 에 대한 모든 것 을 우리 가 할 수 있 는 것 보다 훨씬 더 잘 볼 수 있 게 되 겠 지만 , 현재 로선 한계 가 있 는 우리 두뇌 만 으로 도 한 발 한 발 앞 으로 나아갈 수 있 다 . 플랜 B , 인체 냉동 보존 좋 다 . 이래서 죽음 은 해결 가능 한 문제 이 며 , 인류 는 아마 ‘ 꽤 빨리 ’ 그 문제 를 해결 할 것 이 다 . 적어도 인류 역사 의 긴 시간 에서 봤 을 때 ‘ 꽤 빨리 ’ 말 이 다 . 그러나 죽음 의 문제 가 해결 된다 해도 , 정말 당신 이나 벤 고르 첼이 그 혜택 을 볼 수 있 을 만큼 빨리 해결 될 수 있 을까 ? 우리 는 OpenCog 나 다른 플랫 폼 들 을 토대 로 인공 일반 지능 생물 의학 과학자 팀 과 함께 노화 문제 해결 시기 를 앞당길 수 도 있 다 . 아니면 오브리 드 그레이 의 SENS 프로젝트 같 은 다른 접근 방법 들 에 자금 지원 을 할 수 도 있 을 것 이 다 . SENS 와 인공 일반 지능 생물 의학 연구가 를 동시 에 확보 하 는 것 도 좋 은 방법 일 것 이 다 . 만일 인류 가 , 아니면 지구 에서 가장 부유 한 개인 들 중 어느 누군가 가 생명 연장 문제 를 진지 하 게 생각 하 게 된다면 , 이런 프로젝트 들 에 막대 한 자금 을 지원 할 수 도 있 을 것 이 다 . 그러나 우리 는 모두 혁신 적 인 기술 프로젝트 들 에 자금 을 끌어들인다는 게 얼마나 힘든 일 인지 를 잘 안다 . 그래서 비관 적 인 가능 성 을 생각 해 보 지 않 을 수 없 을 것 이 다 . 노화 문제 가 당신 이나 벤 고르 첼이 살 아 있 는 동안 해결 되 지 않 는다면 어떻게 해야 할까 ? 어쨌든 이 책 을 쓰 고 있 는 2013 년 현재 벤 고르 첼 은 46 세 이 고 , 따라서 레이 커즈와일 의 특이점 에 도달 하 는 시기 로 예측 한 2045 년 이 면 벤 고르 첼은 적어도 지금 기준 으로 볼 때 는 꽤 늙 은 노인 이 될 것 이 다 . 다른 은하 계 로 찾아가 외계인 들 이 마시 는 불멸 의 묘약 을 마시 는 거 외 에 , 그리고 거꾸 라 져 죽 는 거 외 에 , 뭔가 괜찮 은 플랜 B 같 은 건 없 을까 ? 성공 가능 성 이 있 을 것 같 은 괜찮 은 플랜 B 가 하나 있 는데 , 그게 바로 인체 냉동 보존 이 다 . 우리 에겐 시신 을 액체 질소 속 에 냉동 보존 하 는 기술 이 있 다 . 특수 저온 보호 물질 을 이용 해 냉동 보존 기간 중 의 시신 손상 을 막 는 기술 로 , 이 기술 을 이용 할 경우 뇌 와 몸 의 모든 주요 조직 들 이 무사히 보존 될 수 있 다고 믿 는다 . 현재 우리 는 이 냉동 된 시신 들 을 어떻게 손상 없이 해동 할 수 있 는지 는 알 지 못한다 . 그러나 특이점 도달 이후 의 초 인간 적 인 인공지능 과 사이보그 들 은 분명 그 방법 을 알아낼 수 있 을 것 이 다 . 따라서 현재 의 플랜 B 는 죽 은 이후 당신 몸 을 액체 질소 속 에 냉동 보존 했 다가 … … 기술 이 충분히 발달 된 이후 다시 해동 하 는 것 이 다 . 물론 잘못 될 수 있 는 여지 도 많 아 , 이것 이 100 % 확실 한 방법 이 라고 보장 할 순 없 다 . 그러나 이런 말 은 하 고 싶 다 . 썩 게 내버려 두 는 것 보다 는 냉동 시키 는 것 이 낫 다 . 현재 많 은 단체 들 이 이런 형태 의 인체 냉동 보존 서비스 를 제공 하 고 있 으며 , 벤 고르 첼도 그 단체 들 중 한 곳 인 미국 애리조 나 주 소재 의 알 고 르 와 계약 을 맺 은 상태 이 다 . 벤 고르 첼이 죽 게 되 면 , 벤 고르 첼의 몸 은 애리조 나 주로 운송 되 어 액체 질소 속 에 보존 될 것 이 다 … … 운 이 좋 다면 벤 고르 첼의 후손 들 이 벤 고르 첼을 해동 시킬 것 이 고 , 그런 다음 벤 고르 첼 에게 새로운 몸 ( 아마 로봇 의 몸 ) 을 줄 것 이 다 . 애리조나 에 는 이미 100 명 정도 가 냉동 보존 된 채 , 과학 기술 이 자신 들 을 되살릴 수 있 는 수준 에 도달 될 때 를 기다리 고 있 다 . 그러나 물론 이건 어디 까지 나 플랜 B 일 뿐 이 다 . 썩 는 것 보다 야 냉동 되 는 게 낫 지만 , 냉동 되 는 것 보다 는 살 아 있 는 게 더 낫 다 . 수명 연장 에 대한 관심 이 필요 하 다 어린 시절 처음 죽음 이 라는 걸 알 게 됐 을 때 , 벤 고르 첼은 벤 고르 첼의 주변 어른 들 이 인간 존재 의 비극 적 인 결말 에 별로 동요 하 지 않 는 걸 보 고 아주 당혹 스러웠 었 다 . 물론 지금 은 사람 들 의 그런 모습 에 훨씬 익숙 해졌 지만 , 그래도 여전히 당혹 스럽 긴 마찬가지 이 다 . 늙 어 죽 는 것 은 아주 나쁜 일 인데 , 아무 도 그 문제 를 해결 할 생각 을 안 하 는 것 같 으니 말 이 다 . 우리 는 사람 들 을 날려 버릴 폭탄 을 개발 하 거나 암 이나 에이즈 같 은 질병 을 치유 하 는 데 많 은 돈 을 거의 쓰 지 않 는다 . 그러나 노화 자체 를 없애 는 아주 근본 적 인 문제 에 는 돈 을 거의 쓰 지 않 는다 . 또 우리 는 비디오 게임 용 컴퓨터 프로그램 개발 에 많 은 돈 을 쓴다 . 웹 검색 과 공급 망 관리 에 도 많 은 돈 을 쓰 지만 , 노화 나 장수 같 은 복잡 한 문제 를 해결 할 수 있 게 해 줄 똑똑 한 인공지능 개발 에 는 돈 을 거의 쓰 지 않 는다 . 개인 적 으로 우리 는 우리 친구 나 가족 들 이 나이 들 어 죽 는 걸 아주 싫 어 하 지만 , 사회 전체 로 는 그런 문제 에 별 관심 이 없 는 듯 한 것 이 다 . 벤 고르 첼 은 특히 돈 많 은 개인 들 이 수명 연구 에 관심 을 주 지 않 는 것 이 이해 가 잘 안 된다 . 지금 지구 상 에 는 순 자산 이 10 억 달러 가 넘 는 사람 이 1 , 000 명 이 넘 고 1 억 달러 가 넘 는 사람 은 만 명 도 더 된다 . 왜 그 들 중 좀 더 많 은 사람 이 자기 재산 의 10 % 20 % 를 투자 해 수명 연장 약 을 개발 하 지 않 는 것 일까 ? 그런 약 이 개발 된다면 , 수명 이 연장 된 만큼 더 오래 자신 의 부 를 즐길 수 있 을 텐데 말 이 다 . 벤 고르 첼은 그건 그 들 이 수명 연장 이 불 가능 한 일 이 라 믿 기 때문 이 라고 생각 한다 . 그 들 은 수명 연장 노력 을 결실 을 거두 지 못할 거 라고 믿 는 것 이 다 . 그러나 그건 잘못 된 생각 이 다 . 인류 역사 상 최초 로 우리 는 지금 죽음 이 더 이상 피할 수 없 는 일 이 일어날 가능 성 이 아주 높 다 . 잘 하 면 당신 과 벤 고르 첼이 살 아 있 는 동안 일어날 수 도 있 다 . 최근 몇 년 간 은 노화 문제 를 해결 할 날 이 점점 가까워 지 고 있 다는 희망 찬 조짐 들 로 보인다 . 구글 은 칼리 코 라는 이름 의 수명 연장 프로젝트 에 착수 했 다 . 테크노 업계 의 여러 억만장자 들 이 설립 한 크레이그 센터 는 다양 한 연령 대 의 사람 들 의 게놈 을 해독 하 고 그 차이 를 분석 하 는 인간 장수 사라 는 새로운 기업 을 세웠 다 . 노화 문제 를 해결 할 바람직 한 조짐 들 이 라 하 지 않 을 수 없 다 . 당신 이 만일 죽음 은 끔찍 한 일 이 라는 벤 고르 첼의 말 에 동의 한다면 , 당신 또한 이 싸움 에 동참 하 는 걸 생각 해 봐야 할 것 이 다 . 그러니까 노화 문제 와 싸우 고 있 는 단체 들 에 기부 를 할 수 도 있 고 아니 면 당신 이 직접 노화 문제 연구 에 기여 할 수 도 있 을 것 이 다 . 더 좋 은 건 인공 일반 지능 에 기여 하 는 것 이 다 . 인공 일반 지능 의 경우 , 충분 한 자금 지원 과 관심 만 주어진다면 곧 우리 인간 들 보다 더 잘 인간 의 노화 문제 를 해결 해낼 수 있 을 것 이 다 . 로바 마 시스템 한국 에서 실행 방법 및 순서 실행 목록 한국 에 맞 는 사회 정치 적 의사 결정 을 지원 하 는 맞춤 형 OpenCog AI 를 설계 하 는 프로젝트 는 , 불 완전 하 지만 다음 과 같이 여러 하위 작업 들 로 나누 어 수행 할 수 있 다 . NLP 시스템 을 한글 로 맞춘다 . NL 정보 는 사회 정치 적 사안 관련 글 을 추출 하 도록 설정 한다 . 사회 정치 적 사안 관련 구조 화 된 관 게 와 정량 적 지식 을 불러들이 기 명령어 설정 한다 . 사회 경제 적 사안 추론 컨트롤 을 설정 한다 . 인공지능 추론 과정 을 인간 이 이해 할 수 있 는 수준 으로 단순 화 시키 는 코드 를 만든 다 . 진화 하 는 학습 과 개념 융합 을 통한 새로운 창의 적 인 아이디어 를 만들 어 내 도록 설정 한다 . AI 의사 결정 역량 을 평가 하 고 학습 할 수 있 도록 과거 사례 를 평가 한다 . 간편 하 게 상호 작용 하 고 이용 할 수 있 도록 만든 사용 자 인터페이스 디자인 ( 대화 상자 와 다이어그램 활용 ) . 저장 한 템플 릿 방식 에 따라서 기술 보 고서 , 인포 그래픽 , 정책 브리프 를 출력 할 수 있 게 만드 는 문서 생성 코드 를 설정 한다 . 사용자 지정 DebateGraph 와 통합 하 거나 사용 자 지정 DebateGraph 유형 의 툴 을 만든다 . OpenCog 컴퓨터 시스템 확장 성 을 늘린다 . 로드맵 상기 작업 은 다음 과 같 은 대략 적 인 로드맵 으로 구성 될 수 있 다 . 이 로드맵 은 사회 · 정치 적 결정 에 관련 된 모든 데이터 를 소화 할 수 있 는 사회 · 정치 적 지원 시스템 을 만드 는 최종 목적 으로 4 년 프로젝트 를 계획 하 고 , 전술 한 바 와 같이 정책 제안 및 정책 평가 기능 을 수행 한다 . Q 1 프로젝트 의 구성 , 팀원 구성 및 훈련 Q 2 - Q 5 NLP 시스템 을 한글 로 맞춘다 . 관련 데이터 와 정량 적 데이터 를 입력 한다 . 분야 에 맞 게 학습 과 추론 을 하 도록 설정 한다 . 사례 평가 시스템 구축 한다 . 사용자 인터페이스 디자인 하 고 초기 버전 을 만든 다 . 중간 결과물 : 정책 평가 자료 조회 에 맞 게 기술 보고서 를 생성 하 고 간단 한 대화 가 가능 한 시스템 . Q 6 - Q 9 한국어 NLP 시스템 에 잘 맞 게 조율 사례 평가 에 대한 추론 실험 평가 단 대상 사용 자 인터페이스 테스트 하 기 중간 결과물 : 정책 평가 조회 에 맞 게 정책 브리프 와 인포 그래픽 을 생성 할 수 있 고 대용량 데이터 와 다수 의 사용 자 를 수용 할 수 있 는 시스템 확장 성 을 갖춘 시스템 Q 10 - Q 12 정교 한 의사 결정 지원 가능 한지 테스트 실시간 처리 가능 한 시스템 확장 성 갖추 기 다양 한 평 가단 에게 선보이 기 중간 결과물 : 복잡 한 정책 평가 와 간단 한 새로운 정책 입안 을 시행 할 수 있 는 시스템 Q 13 - Q 16 체계 적 인 사용자 테스트 추론 통제 , 추론 커뮤니케이션 방식 개선 실제 사례 와 역사 적 사례 를 두 고 체계 적 으로 평가 최종 결과물 : 좀 더 복잡 한 정책 을 입안 할 수 있 고 복잡 한 설명 을 정리 해 이해 할 수 있 는 용어 로 전달 할 수 있 는 시스템 5 년 차 : 일반 공개 글로벌 브레인 개별 적 자아 차원 을 넘어설 수 있 는 한 가지 방법 은 여럿 이 힘 을 합쳐 일 하 는 것 이 다 . 이 가능 성 은 TV 프로그램 에서 개인 들 을 강제 로 통합 하 는 무자비 한 방식 의 확장 으로 탄생 한 보그 콜렉 티 브라 는 무서운 집단 마음 형태 로 희화 하 되 기 도 했 다 . “ 항복 하 든가 아니 면 흡수 되 라 ! ” 보그 콜렉 티 브 는 집단 지성 이 일종 의 터미네이터 형태 로 나타난 것 이 다 . 그러나 사실 어떤 유형 의 집단 지성 의 출현 은 보그 콜렉 티 브 식 의 두려움 을 안겨 주 진 않 는다 . 개인 마음 을 집단 마음 에 통합 하 는 일 은 개인 의 입장 에서 꼭 강요 의 문제 가 아니 라 기쁨 과 성장 과 선택 의 문제 일 수 도 있 다 . 게다가 집단 마음 의 존재 가 꼭 각 개인 마음 의 입장 에서 기회 나 개성 의 즉각 적인 ( 또는 영원 한 ) 상실 을 의미 하 지 도 않 는다 . 집단 마음 이 라는 아이디어 에 대한 보다 긍정 적 인 관점 은 글로벌 브레인 이 라는 개념 으로 제공 된다 . 그러니까 이미 한 몸 이나 다름없 는 컴퓨터 와 통신 기술 이 모든 형태 의 장비 를 통해 점차 인류 와 긴밀히 연결 되 고 , 또 네트워크 화 된 인간 과 기계 의 공동체 를 형성 해 보다 높 은 수준 의 지능 을 만들 어 낼 거 라는 것 이 다 . 벤 고르 첼은 웹 이 막 생겨나 기 시작 한 1990 년 대 말 에 이런 생각 을 많이 했 다 . 이 책 을 처음 쓰 기 시작 한 무렵 의 일 을 돌이켜 보 면 , 당시 벤 고르 첼이 공동 설립 한 기업 웹 마인드 의 목표 는 인공 일반 지능 을 만들 어 그걸 강력 한 글로벌 브레인 을 만드 는 데 활용 하 자는 것 이 었 다 . 그 목표 가 웹 마인드 소프트웨어 를 통해 이루어지 진 못했 지만 , 글로벌 브레인 은 여전히 미래 의 많 은 측면 들 을 개념 화 하 는 데 더없이 적절 한 패러다임 으로 보인다 . 지구 상 의 모든 사람 과 네트워크 화 된 기계 들 은 각종 트렌드 , 특히 네트워크 상 에서 퍼지 는 아이디어 패턴 들 을 통해 생각 하 는 이 집단 적 인 뇌 속 의 뇌 세포 뉴런 과 비슷 하 다 . 설사 글로벌 브레인 안 에 통합 된다 하 더라도 , 각 개인 은 아마 뉴런 이 우리 마음 속 에서 문득 문득 떠오르 는 생각 들 을 이해 하 는 것 만큼 그 생각 들 을 잘 감지 해 내 진 못할 것 이 다 . 또한 글로벌 브레인 은 로봇 지배자 들 이나 무심 한 펨토 테크 슈퍼 마인드 들 과 는 다른 방식 으로 인간 의 자유 를 위협 하 는 것 처럼 보일 수 도 있 지만 , 꼭 그렇 지 는 않 다 . 예 를 들 어 뉴런 은 어디 까지 나 뉴런 이 다 . 원할 때 활활 타오르 고 , 완전히 자연 스럽 게 뉴런 다운 삶 을 산다 . 그럼에도 불구 하 고 또 다른 관점 에서 보 면 , 뉴런 은 인간 뇌 의 일관 성 있 는 상호 연관 된 행동 의 일부 이 기 도 하 다 . 마찬가지 로 우리 역시 우리 에게 자연 스러워 보이 는 방식 으로 인간 다운 삶 을 살 것 이 며 , 소위 우리 의 자유의지 에 따라 살 것 이 다 . 그러나 또 다른 측면 에서 보 면 , 우린 보다 높 은 질서 속 의 통합 된 지능 의 일부 인 것 이 다 . 일반인 들 에게 는 인공 일반 지능 로봇 만큼 잘 알려져 있 진 않 지만 , 글로벌 브레인 이 라는 개념 은 최근 들 어 좀 더 많 은 관심 을 끌 고 있 다 . 유럽 브뤼셀 자유 대학교 교수 인 벤 고르 첼의 친구 프랜시스 헤이 라이언 은 글로벌 브레인 이 라는 개념 을 알리 는 데 그 누구 보다 앞장서 왔 다 . 한창 인공 일반 지능 을 이용 한 글로벌 브레인 구축 에 몰두 해 있 던 2001 년 에 벤 고르 첼은 그 에게 브뤼셀 자유 대학교 에서 글로벌 브레인 컨퍼런스 를 시작 해 보 라는 제안 을 했 고 , 고맙 게 도 그 는 그 제안 을 그대로 받아들였 다 . 우리 는 그 컨퍼런스 를 글로벌 브레인 0 이 라 불렀 고 , 그 글로벌 브레인 0 은 아주 흥미 롭 게 진행 됐 다 . 보다 최근 인 2012 년 초 에 프랜시스 헤이 라이언 은 은퇴 한 한 인터넷 사업가 로부터 자금 지원 을 받 아 브뤼셀 자유 대학교 안 에 글로벌 브레인 연구소 를 설립 했 다 . 글로벌 브레인 0 기간 중 에 벤 고르 첼이 깨달 은 사실 중 하나 는 컨퍼런스 참석자 들 이 글로벌 브레인 에 대해 아주 자양 한 관점 을 갖 고 있 다는 것 이 었 다 . 그 들 의 관점 은 다음 과 같이 크 게 3 가지 로 나눌 수 있 다 . 글로벌 브레인 은 이미 존재 한다 한 그룹 은 글로벌 브레인 이 이미 존재 한다고 믿 었 다 . 우리 가 완전히 알아채 거나 이해 하 지 못할지 몰라도 , 글로벌 브레인 은 이미 존재 한다는 것 이 다 . 그 들 은 인터넷 은 우리 인간 과 는 다른 지능 을 가진 마음 으로 , 어떤 점 에서 는 우리 보다 더 똑똑 하 고 어떤 점 에서 는 그렇 지 않 다고 믿 는다 . 글로벌 브레인 은 자연스레 자연스레 나타날 것 이 다 또 다른 그룹 은 글로벌 브레인 은 아직 완전 한 형태 로 존재 하 지 않 으며 상당히 지능 이 뛰어나 고 조직 적 인 형태 로 ( 우리 도움 없이 자연스레 나타나 겠 지만 ) 발전 되 기 전 까지 는 존재 할 수 도 없 다고 믿 었 다 . 글로벌 브레인 은 컴퓨터 와 통신 기술 그리고 인간 문화 가 발전 하 면서 저절로 나타나 게 된다는 것 이 다 . 글로벌 브레인 은 누군가 그걸 만들 면서 나타날 것 이 다 . 세 번 째 그룹 은 ( 벤 고르 첼도 여기 에 속하 지만 ) 글로벌 브레인 은 앞 으로 나타나 지만 , 저절로 나타나 는 게 아니 라 의도 적 인 글로벌 브레인 엔지니어링 의 결과 로 ( 또한 다른 이유 들 로 나타나 는 통신 시스템 과 문화 의 새로운 역학 의 결과 로 ) 나타난다고 믿 었 다 . 좀 더 구체 적 으로 말 하 자면 , 만일 모든 걸 파괴 할 세계 대전 이나 인공 일반 지능 로봇 슈퍼 마인드 같 은 다른 무엇인가 가 먼저 일어나 지 않 는다면 , 우리 가 인터넷 상 에 상당히 발전 된 독립 적 인 또는 반독립 적 인 인공 일반 지능 들 을 풀어놓 는 이후 에 강력 한 글로벌 브레인 이 나타날 것 이 다 . 사람 들 과 상호 작용 하 고 , 교류 를 중재 하 고 , 정보 를 흡수 한 뒤 그걸 보다 이해 하 기 쉽 게 요약 하 고 설명 하 며 , 마지막 으로 사람 과 다른 인공 지능 들 을 위해 새로운 정보 를 인터넷 에 올리 는 인공 일반 지능 이 인터넷 에 풀린다고 상상 해 보 라 . 그런 인공 일반 지능 들 을 네트워크 가 글로벌 브레인 의 핵 인 대뇌 피질 역활 을 하 고 , 인간 들 과 다른 소프트웨어 시스템 들 ( 다양 한 특화 인공지능 을 포함 한 ) 은 보조 적 인 역활 을 할 수 있 을 것 이 다 . 이것 이 벤 고르 첼 이 2001 년 에 내놓 은 책 > 에서 얘기 했 던 글로벌 브레인 의 비전 인데 , 벤 고르 첼은 지금 도 이것 이 실형 가능 한 미래 의 시나리오 라고 생각 한다 . 때 가 되 면 , 일부 인공 일반 지능 들 은 인간 들 이 중요 한 역활 을 할 수 있 는 그 어떤 글로벌 브레인 도 뛰어넘 게 될 것 이 며 , 인간 이 이해 할 수 없 을 정도 로 높 은 수준 의 지능 을 갖 게 될 것 이 다 . 그러나 인공 일반 지능 이 그렇게 인간 을 초월 한 뒤 에 도 , 이 지구 는 여전히 그 인공 일반 지능 들 과 인간 들 이 공유 하 는 일종 의 집단 글로벌 브레인 의식 에 의해 지배 될지 도 모른다 . 이렇게 초 인간 적 인 인공 일반 지능 들 은 아마 자기 자신 만 의 관심사 들 을 추구 하 기 시작 할 것 이 며 , 그래서 반드시 초라 한 우리 인간 중심 의 글로벌 브레인 과 경쟁 하 는 관계 가 되 지 는 않 을 수 도 있 다 . 오늘날 의 일부 기술 들 이 어떤 식 으로 분명히 그런 방향 으로 우리 를 몰아가 고 있 는지 를 보 는 건 어려운 일 이 아니 다 . 예 를 들 어 , 소셜 미디어 그러니까 디그 , 레딧 , 슬래시닷 같 은 시스템 들 ( 또는 여러분 이 이 책 을 읽 는 순간 그 와 유사 한 어떤 새로운 첨단 시스템 이 나와 있 든 ) 안 에서 는 많 은 사람 들 이 서로 협력 해 뉴스 를 요약 하 고 이야기 들 을 리스트 상단 에 올리 고 편집자 겸 기자 로 일 을 하 고 있 다 . 가끔 바보 같 은 짓 들 을 화기 도 하 지만 , 트위터 같 은 소셜 네트 워킹 시스템 들 역시 집단 지성 의 양상 들 을 보인다 . 트위터 에서 는 수많 은 리 트윗 을 통해 관련 정보 들 이 쏟아져 나오 고 , 결국 에 는 그게 그 어떤 일 개인 의 원래 의도 와 는 무관 한 이유 들 로 하나 의 트렌드 가 되 기 도 한다 . 아마존 같 은 사이트 들 에 대한 소비자 리뷰 들 역시 집단 지성 의 모습 을 보인다 . 개인 이나 판매자 , 제품 등 이 다른 사람 들 의 평가 를 토대 로 좋 은 명성 을 쌓 을 수 있 고 , 단순 한 몇몇 특화 인공지능 장치 들 로 활발 한 공동 필터링 시스템 을 구축 할 수 도 있 기 때문 이 다 . 그 시스템 은 또 방문자 들 에게 다른 데 선 읽 을 수 없 을 정보 를 제공 하 며 , 그 를 통해 그 들 에게 새로운 물건 들 에 대해 생각 하 거나 구매 하 게 하 며 , 또 이런 저런 트렌드 들 을 강화 시킨다 . 오픈 - 소스 소프트웨어 프로젝트 들 역시 집단 지성 의 또 다른 흥미 로운 사례 이 다 . 각 프로젝트 는 일련 의 소프트웨어 들 로 시작 되 며 , 그것 이 시간 이 지나 면서 많 은 사람 들 이 새로운 것 들 을 추가 하 며 마치 살 아 있 는 생명체 처럼 점점 자라나 고 진화 한다 . 오리지널 코드 는 대개 소수 의 사람 들 에 의해 쓰여 지 지만 , 마치 생명체 의 공생 발생 ( 서로 다른 생물 들 이 융합 해 생존 가능 한 별개 의 생물 을 만드 는 것 역자 ) 과 출현 과정 에서 와 비슷 하 게 , 그 코드 는 곧 그 들 의 의도 를 넘 어 빠른 속도 로 성장 하 고 여러 프로젝트 로 나뉘 기 도 하 고 이전 에 개발 된 아이디어 나 새로운 아이디어 들 과 통합 되 기 도 한다 . 그 결과 생겨나 는 것 은 전혀 새로운 아이디어 들 과 통합 되 기 도 한다 . 그 결과 생겨나 는 것 은 전혀 새로운 차원 의 생명체 이 다 . 벤 고르 첼은 그 비슷 한 예 들 을 벤 고르 첼이 관여 하 고 있 는 오픈 - 소스 인공 일반 지능 프로젝트 OpenCog 에서 봐왔 다 . 그래서 글로벌 브레인 관련 기술 이 이미 인터넷 상 에서 활발히 사용 되 고 있 다는 걸 감안 할 때 , 만일 인공 일반 지능 이 그걸 그대로 넘겨 받 아 그 인프라 를 자신 의 생각 을 나타내 는 데 사용 되 면 어찌 될까 ? 만일 인공 일반 지능 이 책 을 읽 고 그걸 사람 들 에게 추천 하 고 서로 모르 는 사람 들 사이 에 새로운 연결 고리 를 만들 어 내 기 시작 한다면 어찌 될까 ? 만일 어떤 인공 일반 지능 이 오픈 - 소스 소프트웨어 프로젝트 들 에 참여 한다 거나 아니 면 직접 그런 프로젝트 를 시작 해 새로운 개발자 들 까지 모집 한다면 또 어찌 될까 ? 아마 이런 일 들 이 일어날 것 이 다 . 인간 과 컴퓨터 소프트웨어 들 사이 에 전혀 새로운 종류 의 집단 지성 이 생겨날 것 이 다 . 그 집단 지성 은 아마 철저히 무 에서부터 만들 어 져 자기 구조 화 된 건 아니 지만 , 자기 자신 의 목표 를 향해 움직이 는 인공 일반 지능 들 에 의해 조정 될 것 이 다 . 운 이 좋 다면 , 그 인공 일반 지능 들 의 목표 는 우리 의 목표 와 어느 정도 중복 될 것 이 다 . 그 들 은 우리 의 집단 지성 이 나타나 고 자라 고 번창 하 는 걸 돕 게끔 훈련 될 테 니 말 이 다 . 아마 이 인공 일반 지능 들 가운데 일부 는 인간 들 이 도저히 따라갈 수 없 는 높 은 수준 을 향해 나아갈 것 이 고 , 또 일부 는 비교 적 안정 된 지능 수준 에 머물 며 인간 과 의 교감 을 지속 할 것 이 다 . 글로벌 브레인 은 발전 된 인공 일반 지능 의 잠재 적 인 위험 들 을 피해갈 길 을 제공 해 줄까 ? 꼭 그렇 지 는 않 다 . 그러나 독특 한 관점 을 제공 해 주 며 , 일반 적 으로 무시 되 고 있 는 길 들 도 부각 시켜 준다 . 만일 인공 일반 지능 이 글로벌 브레인 과 의 맥락 속 에서 커 간다면 , 그 인공 일반 지능 은 인류 와 아주 긴밀 한 교감 속 에 성장 할 것 이 다 . 물론 현재 로선 정확히 어떤 영향 을 줄지 정확히 말 하 기 어렵 지만 , 이 는 분명 인공 일반 지능 이 인간 의 지능 을 초월 하 게 될 때 그 마음가짐 에 영향 을 줄 것 이 다 . 2030 인공지능 이 불러올 변화 인공지능 은 제 4 차 산업 혁명 의 주체 다 . 인공지능 은 기계 가 인간 처럼 생각 하 고 판단 한다 . 기존 의 기계 는 프로그램 된 대로 움직였 지만 , 인공지능 은 상황 변화 까지 알 아서 대응 하 며 능력 이 모자라 면 스스로 새로운 자료 를 찾 아 분석 하 고 배워 능력 을 키운다 . 안드로이드 개발자 앤디 루빈 이나 GE 의 제프 이멜트 회장 등 전문가 들 은 인공지능 이 증기 기관 , 전자 기기 와 컴퓨터 에 이어 제 4 차 산업 혁명 을 이끈다고 말 한다 . 인공지능 을 공부 하 면 미래 가 밝 다 . 인공지능 도 이제 는 그렇게 어려운 분야 가 아니 다 . 수학 이나 과학 도 점점 더 쉬워 지 는 미래 다 . 빨간 단추 누르 고 파란 단추 누르 고 몇 가지 주문 만 써 넣 으면 쉬운 프로그램 이나 애플리케이션 이 만들 어 지 듯이 인공지능 공부 도 점점 쉬워진다 . 앞 으로 최대 일자리 창출 이 되 는 이 AI 는 누구 나 다 배우 는 기술 이 될 것 이 다 . 인공지능 개발 에 대한 찬사 만큼 그 에 대한 우려 도 만만 치 않 다 . 영국 의 우주 물리학자 스티븐 호킹 박사 가 처음 으로 우려 를 표명 했 고 뒤 를 이어 많 은 경고 가 나왔 다 . 테슬라 자동차 의 CEO 일 론 머스크 도 인공지능 은 인류 에게 핵무기 보다 더 큰 위협 이 될 수 있 으므로 , 인류 를 구하 는 이로운 방향 으로 발전 시키 는 기술 만 개발 하 라고 인공지능 연구 기금 을 내놓 았 다 . 세계 유명 인사 들 이 인공지능 에 대한 경고 를 쏟 아 내 던 2014 년 가을 , ' 인공지능 100 년 연구 ' 라는 연 구단 이 출범 했 다 . 100 년 에 걸쳐 인공지능 기술 이 어떻게 발전 하 고 인간 사회 에 어떤 영향 을 끼칠지 지속 적 으로 살펴보 자는 프로젝트 다 . 목표 는 인공지능 을 안 전하 고 , 공평 하 고 , 이로운 방향 으로 발전 시키 는 데 안내자 역활 을 하 는 것 이 다 . 이 프로젝트 는 미 스탠퍼드 대가 마이크 로 소프트 의 레드몬드 랩 을 이끌 고 있 는 에릭 호비츠 이사 의 기부금 을 받 아 시작 하 몄다 . 연구 팀 수장 은 텍사스 대 오스틴 캠퍼스 의 컴퓨터 과학자 피터 스톤 이 다 . 찬사 와 자탄 이 극명 하 게 갈리 지만 인공지능 의 가져올 사회 의 변화 상 30 가지 를 그려본다 . 인공지능 관련 기술 의 발전 1 . 초 지능 시대 가 도래 한다 . 인공지능 은 ' 생각 하 는 기계 ' 이 다 . 2029 년 인간 지능 수준 으로 변하 며 2045 에 는 인간 을 추월 하 여 인간 과 구분 할 수 없 을 정도 가 되 는 테크니컬 싱 귤 래리티 , 즉 초 지능 시대 가 온다고 레이 커즈와일 박사 는 주장 한다 . 2 . 인간 의 언어 를 인지 하 고 이해 하 는 인공지능 이 출현 한다 . 인간 을 이해 하 기 위해서 는 언어 를 가장 먼저 배워야 한다 . 인간 의 언어 를 인지 하 고 사고 하 는 IBM 왓슨 은 지난 2011 년 , 미국 의 운명 퀴즈쇼 재퍼 디 에 출현 하 여 결국 인간 을 제쳤 다 . 왓슨 은 퀴즈 문제 제출 자 가 하 는 말 을 실시간 으로 분석 하 고 질문 내용 을 파악 한 뒤 , 거기 에 대한 답 을 저장 장치 에서 찾 는다 . 만약 왓슨 이 인터넷 에 연결 되 면 저장 된 데이터 이외 의 지식 ' 을 무한대 로 확장 하 는 것 도 가능 하 다 . 3 . 요리 하 는 인공지능 쉐프 왓슨 이 나왔 다 . 미국 의 요리 잡 지 본 아 페티 와 IBM 이 지난 2015 년 협력 해 만든 ' 쉐프 왓슨 ' 은 사전 에 학습 한 1 만 가지 레시피 를 바탕 으로 사용 자 에게 다양 한 재료 와 조리 방법 을 추천 해 준다 . 닭고기 , 당근 등 의 재료 를 선택 하 면 쉐프 왓슨 은 이 와 함께 사용 할 수 있 는 다양 한 재료 를 선별 하 고 , 각 재료 의 향 이나 맛 이 얼마나 조화 로 울 지 예상 결과 를 보여준다 . 4 . 진단 전문 인공지능 IBM 왓슨 헬스 가 등장 한다 . 진단 의사 의 소멸 이 다가오 고 있 다 . 왓슨 은 ' 정답 ' 이 아닌 ' 신뢰도 ' 를 바탕 으로 가능 성 있 는 여러 가지 결과 를 모두 보여준다 . 이 를 토대 로 인간 은 정확 한 판단 을 한다 . 5 . 인공 신경망 을 적용 한 딥 러닝 연구 가 활성 화 된다 . 머신 러닝 이 란 기계 ( 컴퓨터 , 알고리즘 등 ) 가 현실 세계 에 있 는 수많 은 정보 를 학습 하 고 , 이러 한 정보 를 종합 해 결과 를 예측 하 는 기술 이 다 . 이 머신 러닝 기술 에 사람 의 뇌 와 구조 가 유사 한 프로그램 , ' 인공 신경망 ' 을 적용 한 것 이 딥 러닝 이 다 . 인공 신경망 은 인간 의 뇌 를 형성 화 해 만든 프로그램 이 다 . 구글 의 딥 러닝 연구 는 번역 에서부터 자율 주행 자동차 까지 다양 한 서비스 에 적용 중 이 다 . 6 . 2025 년 자율 주행 차 가 보편 화 된다 . 인공지능 의 신뢰 성 과 안전성 여부 를 가장 먼저 접하 게 될 분야 가 바로 자율 주행 차 다 . 자율 주행 차 가 보편 화 되 년 그동안 운전 에 쏟 아 부 었 던 시간 을 온전히 자기 시간 으로 만들 수 있 다 . 국가 와 국경 7 . 입법 · 행정 · 사법 즉 삼 권 분립 이 라는 정부 나 국가 의 기본 제도 가 바뀐다 . 인공지능 이 의회 나 정치인 을 대체 하 고 신뢰 받 는 입법 행위 를 한다 . 정부 고위 관리 의 복잡 한 의사 결정 을 대체 하 며 , 가장 효율 적 이 며 편견 없 고 김영란 법 이 필요 없 는 사법 행정 을 한다 . 인공지능 은 이미 판사 를 대체 하 고 있 다 . 최적 , 최상 의 법률 을 가장 효율 적 으로 만드 는 인공지능 도 나왔 다 . 8 . 국경 이 없 는 공유 경제 , 공유 사회 , 공존 시대 가 온다 . 이미 사람 들 은 구글 에 접속 해 정보 를 검색 하 고 페이스북 , 트위터 , 인 스타 그램 을 통해 국경 을 초월 한 관계 망 을 형성 했 다 . 현재 페이스북 을 이용 하 는 인구 는 전 세계 15 억 명 이 다 . 구글 등 거대 IT 공룡 들 이 공식 적 으로 지리 적 경계 나 국경 의 종언 을 말 한다 . 가상 공간 의 세계 화 는 결국 모든 세계 를 하나 의 ' 메인스트림 ' 문화 로 만들 고 , 국가 는 비트 네이션 이나 백 피드 등 가상현실 국가 로 귀국 될 수 있 다 . 의료 산업 9 . 수술 의사 들 은 대부분 로봇 을 운행 하 는 기술자 로 변한다 . 정확도 가 높 고 의료 사고 등 의 위 헙이 없 다 . 개인 건강 체크 기기 와 모바일 앱 , 병원 의 전자 의료 기록 , 수술 로봇 과 병원 운영 을 돕 는 서비스 로봇 이 등장 한다 . 인공지능 기계 가 간 변인 을 대신 하 고 , 시각 및 청각 보조 기기 가 죌 수 있 다 . 10 . 로봇 이 새로운 치료법 을 찾아낸다 . 도쿄대 의 과학 연구소 는 2 천만 건 의 암 연구 논문 을 학습 시킨 인공지능 을 활용 하 여 암 을 진단 했 다 . 인공지능 이 학습 한 방대 한 데이터 를 기반 으로 환자 의 1500 여 개 의 유전자 데이터 를 분석 했 다 . 10 분 후 ' STAG 2 ' 라는 유전자 의 변화 가 근본 원인 을 만들 어 내 고 있 다는 결과 를 확인 했 다 . 병원 은 다른 치료제 로 바꾸 는 등 치료 방침 을 변경 했 고 그 결과 환자 는 회복 되 어 퇴원 했 다 . 11 . 인공지능 IBM 왓슨 헬스 프로그램 으로 병 을 진단 한다 . 가천 대학교 길 병원 은 IBM 의 인공지능 ' 왓슨 포 온콜 로지 ' 를 오 는 10 월 부터 암 환 다 진료 에 활용 한다고 발표 했 다 . 왓슨 은 메모리얼 슬론 케터링 암 센터 에서 300 개 이상 의 의학 학술지 와 200 개 이상 의 의학 교과서 를 포함 해 1 , 500 만 페이지 에 달하 는 의료 정보 를 학습 했 다 . 2014 년 미국 종양 학회 에서 메모리얼 슬론 케 터 린 암 센터 연구 팀 의 발표 에 따르 면 왓슨 과 전문의 간 의 진단 일치 율 은 암 의 종류 에 따라 91 % 에서 100 % 사이 였 다 . 길 병원 과 IBM 의 설명 대로 왓슨 이 방대 한 정보 를 활용 해 단시간 에 가장 정확 한 진단 과 최적 의 치료 방법 을 찾아낼 수 있 다면 삶 의 질 개선 과 생존 율 향상 에 기여 하 게 된다 . 법률 산업 12 . 범용 인공지능 변호사 시스템 이 2017 년 에 출시 된다 . 인공지능 을 이용 한 각종 법률 서비스 가 개발 해 이미 사용 되 고 있 다 . 미국 의 대형 로펌 베 이터 앤 호 스테틀러 는 IBM 이 개발 한 왓슨 을 기반 으로 제작 된 ' 로스 ' 를 판례 수집 과 분석 업무 에 투입 했 다 . 프론 테 오 로 이름 을 바꾼 일본 의 인공지능 데이터 분석 전문 기업 유빅 은 이디스 커 버리 컴 설 팅 을 제공 하 고 있 다 . 이디스 커 버리 는 각종 법 적 분쟁 에서 증거 로 제출 된 방대 한 분량 한 분량 의 메일 이나 문서 등 에서 증거 를 찾아내 는 기술 로 이 를 활용 하 면 증거 수집 에 들어가 는 시간 을 크 게 줄일 수 있 다 . 임영 익 변호사 가 이끄 는 인텔리 콘 메타 연구소 는 지난 2011 년 부터 ' 지능 형 법률 정보 시스템 ' 아이리스 를 개발 , 상용 화 가 시작 된다 . 아 이리스 는 판례 와 법률 정보 검색 과 질 의 응답 의 기본 기능 을 갖 고 있 다 . 판례 등 법률 데이터 가 많 아 질수록 성능 은 더 좋 아 진다 . 13 . 보안 영역 이 인공지능 발전 으로 범죄 가 감소 한다 . 사생활 보호 논란 보다 범죄 예방 이 더 중시 되 어 CCTV 를 더 많이 런던 시민 들 처럼 지구촌 은 인공지능 보안 으로 뒤 덮인다 . 일자리 14 . 인공지능 이 수많 은 일 을 대체 한다 . 특히 자율 주행 차 등 으로 택시 와 트럭 운전기사 가 사라진다 . 일자리 가 아닌 일 을 대체 하 며 오히려 더 많 은 일자리 를 만들 어 낼 수 도 있 다 . 인공 지은 인력 이 바로 그것 이 다 . 15 . 인공지능 으로 생산 단가 나 노동력 무료 화 가 일어나 서 제품 이나 서비스 가격 이 저렴 해진다 . 이 로 인해 생활 수준 이 높 아 지 고 사회 안전망 이 라고 할 수 있 는 기본소득 제도 가 도래 한다 . 핀란드 는 전 국가 기본소득 제도 를 2017 년 에 시작 하 여 1 인 당 80 만 원 을 지불 한다 . 부분 적 으로 기본소득 제도 를 시작 한 나라 는 10 여 개 국가 이 다 . 금융 산업 16 . 금융 서비스 가 인공지능 으로 대체 된다 . 재무 관련 서비스 의 개혁 이 일어난다 . 인간 보다 계산 을 빨리 하 는 인공지능 이 주식 관리 를 하 듯이 , 대부분 의 금융 투자 서비스 , 브로커 나 다양 한 보험 설계 등 에서 도 인간 보다 훨씬 능률 이 높 은 인공지능 으로 대체 된다 . 삼성그룹 은 최근 신입 사원 인 적 검사 시험 에서 인공지능 과 관련 해 온라인 투자 자문 서비스 인 ' 로 보 어 드 바이저 ' 를 활용 하 는 문제 를 출제 했 다 . 17 . 신용카드 사기 범죄 추 척이 가능 해진다 . 신용카드 는 바이오컴퓨터 나 칩 을 통해 몸 속 에 들어갈 수 있 으며 , 신용카드 사기 같 은 화이트칼라 범죄 추적 은 금융 사기 추적 알고리즘 , 예측 에 기반 한 치안 유지 활동 등 에 활용 된다 . 스포츠 산업 18 . 스포츠 서비스업 , 스포츠 시설 업 , 스포츠 용품 업 등 스포츠 산업 에서 큰 변화 가 일어난다 . 인공지능 에 의해 분석 된 수많 은 데이터 가 제공 되 면서 실전 에서 과학 적 인 정보 를 본격 활용 하 여 ' 알파 고 감독 ', ' 알파 고 선수 ' 의 탄생 이 온다 . 수많 은 정보 의 활용 으로 선수 들 의 몸 상태 를 정 홧히 파악 하 고 효율 적 인 전략 과 개인 적 기량 을 구사 , 최고 의 경기력 을 생산 하 게 되 며 , 훈련 과정 에서 도 여러 가지 인공 지능 을 활용 한다 . 19 . 생동감 있 는 콘텐츠 를 이용 하 기 위한 사물 인터넷 , VR ( 가상현실 ) 등 과 같 은 기술 과 함께 , 다양 한 정보 를 담 은 센서 하나 로 경기장 주차 문제 , 티켓 판매 , 화장실 이용 등 고객 중심 적 으로 편리 한 서비스 제공 이 가능 해진다 . 경기장 건설 에 도 인공지능 은 건설 비용 을 절약 할 수 있 으며 , 실내 온도 와 습도 조절 등 을 통해 에너지 소모 를 줄이 고 태양광 등 신 재생 에너지 활용 이 가능 해진다 . 교육 20 . 교사 가 사라진다 . 구글 의 한 연구소 에서 로봇 이 로봇 을 가르쳐온 사실 이 드러났 다 . 알 파고 처럼 혼자 학습 하 는 수준 을 넘 어 , 기계 끼리 서로 가르치 며 빠른 속도 로 인간 세상 을 학습 해 나가 고 있 는 것 이 다 . 유럽 에서 는 무인 트럭 10 여 대 가 자신 들 끼리 서로 정보 를 주고받 으며 무리지 어 유럽 대륙 을 횡단 하 는 데 성공 했 다 . 무인 트럭 이 세상 에 선보인 지 불과 2 년 도 되 지 않 아 , 인류 는 운전자 의 도움 없이 도로 위 를 무리지 어 달리 는 무인 트럭 들 을 목격 하 게 됐 다 . 21 . 인공지능 괴외 교사 가격 이 저렴 해져 24 시간 로봇 교사 가 보편 화 된다 . 인공지능 은 개인 화 가 가능 하 여 쌍방향 인공지능 과외 교사 는 학생 과 1 대 1 로 짝 이 된다 . 무크 같 은 온라인 교육 이 초등 학교 에서 대학 에 이르 는 모든 교육 과정 의 일부 가 되 면서 , 인공지능 이 학생 들 을 가르친다 . 22 . 지식 암기 로 능력 을 평가 하 는 교육 과정 은 소멸 한다 . 지식 폭발 시대 를 맞 아 창의 적 이 고 혁신 적 인 무엇 을 배우 거나 사고 해야 한다 . 23 . 지식 폭발 시대 , 인공지능 없이 는 살 수 없 는 시대 가 온다 . 10 년 만 에 스마트폰 없이 는 살 수 없 는 시대 가 왔 다 . 100 여 년 전 에 는 소수 의 성직자 나 학자 를 통해서 만 지식 을 접할 수 있 었 다면 지금 은 아프리카 에서 도 스마트폰 을 이용 해 고급 정보 를 얼마 든지 접할 수 있 다 . 온라인 백과사전 위키피디아 , 오픈 액세스 학술지 , 온라인 대학 강의 가 무료 다 . 지식 재 창출 도 엄청난 속도 로 빨라진다 . 전 세계 에서 출판 되 는 논문 의 수 는 1940 년 부터 2000 년 까지 20 년 마다 2 배 씩 증가 해 왔 지만 , 2000 년 이후 에 는 10 년 에 2 배 씩 증가 하 고 있 다 . 신 산업 24 . 참여 적 이 고 개인 화 된 쌍방향 미디어 가 꽃피운다 . 컨텐츠 제작 도구 와 소셜 네트워크 , 인공지능 의 결합 을 통해 새로운 형태 의 엔터 테 인 먼 트 들 이 등장 한다 . 더욱 손쉽 게 고품질 의 음악 이나 댄스 등 의 콘텐츠 를 만들 게 해 주 며 아바타 , 홀로 그램 등 으로 시공간 의 차이 가 없 어 진다 . 25 . 미국 기술 과 영어 의 지배 가 심화 된다 . 3 천 여 개 언어 가 소멸 하 였 지만 영어 의 지배 가 더 강화 되 는 이유 가 인공지능 언어 는 모두 영어 이 기 때문 이 다 . 기계 끼리 의 소통 은 통신선 의 연결 등 통상 적 인 기술 로 가능 하 지만 인간 과 소통 하 게 하 려면 문서 를 읽 거나 인간 의 말 을 알아들어야 한다 . 인공지능 을 지난 60 년 간 미국 의 몇몇 거대 IT 기업 들 외 에 는 투자 에 엄두 를 내 지 못했 다 . 인공지능 은 도입 한 그대로 쓰 게 되 어 미국 기술 과 영어 의 지배 가 심화 된다 . 26 . 인간 은 인류 에게 이로운 AI 형태 를 개발 하 며 , 공생 관계 법칙 ( 상리 공생 관계 ) 을 이용 한다 . 상리 공생 관계 란 서로 다른 두 종 모두 이익 을 얻 는 관계 이 다 . 상리 공생 의 예 는 흰동가리 와 말미잘 사이 에서 찾아볼 수 있 다 . 상리 공생 관계 형태 를 갖춘다면 AI 도 인류 와 화목 하 게 지낼 수 있 다 . 상리 공생 관계 가 되 려면 ' AI 도 인류 가 없 으면 생존 이 불 가능 한 상황 ' 이 되 어야 한다 . 27 . 2025 년 엔 가정 용 로봇 이 나온다 . 홈서비스 , 가사 도우미 등 칩 과 센서 , 클라우드 기반 의 원격 제 어 , 인성 인식 기술 의 로봇 의 서비스 가 고령 인구 와 의 대인 소통 능력 을 높여준다 . 28 . 짐 을 배달 하 고 사무실 을 청소 하 고 보안 을 담당 하 는 전문 로봇 도 보편 화 된다 . 안전 한 로봇 팔 , 로봇 다리 등 장애 인용 다양 한 인공지능 기술 이 개발 된다 . 고령 인구 , 고령 부모 부양 도 인공지능 이 맡 는다 . 29 . 인공지능 이 작가 , 시인 , 소설가 , 기자 를 대체 한다 . 이미 스포츠 토너먼트 기사 , 주식 시장 기사 나 기술 보고서 등 은 인공지능 이 쓰 고 있 다 . 베스트셀러 전기 작가 가 탄생 했으며 , 인공지능 이 쓰 는 소설 등 단 시상 프로그램 이 많이 나와 있 다 . 30 . 인공지능 이 개인 적 취향 을 알 아서 가장 쾌적 한 상황 과 분위기 를 만들 어 준다 . 개개인 의 기분 을 파악 하 고 무드 를 검색 하 고 환경 설정 에 따라 홈 네트워크 를 조절 하 거나 등 의 색 을 바꿔 주 거나 , 집안 의 분위기 변경 , 선호 하 는 영화 와 TV 쇼 를 선택 해 준다 . 퇴근 하 여 집 으로 들어오 면 더 이상 의사 결정 을 할 필요 가 없 다 . 수면 이나 건강 에 쾌적 한 환경 적 요소 를 제공 해 준다 . 가정 이나 사무실 , 연구소 나 다양 한 장소 에서 온도 , 열 , 빛 , 소리 , 산소 수준 , 냄새 , 위치 등 인간 의 건강 이나 수면 에 최적 화 된 환경 을 만들 어 준다 . 2030 기회 와 도전 " 어떤 사람 들 은 인간 의 결정 권 이 바로 권력 이 라고 한다 . 하지만 수많 은 사소 한 결정 을 인공지능 에게 맡기 면 일상 의 선택 이 효율 적 으로 빨리 처리 되 어 , 오히려 인간 이 가장 하 고 싶 어 하 는 일 , 가장 즐기 는 일 을 할 수 있 는 시간 을 벌 수 있 다 . 여유 로움 속 에서 인간 은 가장 중요 한 결정 에 초점 을 맞출 수 있 다 . 그것 은 바로 행복 찾 기 , 혹은 창의 성 계발 이 될 것 이 다 . " 제 4 의 물결 과 미래 사회 " 이젠 그 누가 첨단 인공지능 및 로봇 과학 의 발전 을 중단 시키 고 싶 어 한다 해도 그럴 수 가 없 다 . 우리 는 이제 지구 상 에서 의 지능 진화 의 다음 단계 에 직전 에 와 있 다 . 이제 그걸 받아들이 고 즐겨야 하 며 , 가능 한 한 가장 긍정 적 인 방향 으로 발전 시키 도록 해야 한다 . " 인공 일반 지능 에 대한 Q & A 벤 고르 첼은 크 고 작 은 각종 뉴스 매체 로부터 인터뷰 요청 을 많이 받 는데 , 질문 을 받 다 보 면 다른 질문 들 에 비해 좀 더 예리 한 질문 들 이 있 다 . 몇 년 전 에 는 한 공상 과학 관련 블로그 사이트 를 위해 제이슨 페플리라는 작가 와 인터뷰 를 한 적 이 있 는데 , 그 의 질문 들 은 인공 일반 지능 및 특이점 과 관련 해 누구 나 던질 만 한 가장 기본 적 인 질문 들 이 라는 느낌 을 받 았었 다 . 그래서 당시 그 와 나눈 얘기 를 간단히 편집 해 여기 소개 하 기 로 한다 . 제이슨 : 이제 인공지능 분야 에 몸담 으신 지 꽤 되 셨 는데요 , 인공지능 연구 에 투신 하 겠 다는 것 은 평소 의 꿈 이 었 나요 , 아니면 특별 한 계기 가 있 었 나요 ? 벤 : 나 는 공상 과학 소설 을 읽 으면서 자랐 고 , 그래서 평생 그 공상 과학 소설 에 나오 는 것 들 을 현실 화 하 는 일 을 하 면서 살 고 싶 었 습니다 . 처음 에 는 내 가 인공지능 분야 와 타임 머신 , 양자 중력 컴퓨터 , 항성 간 우주선 , 유전자 공학 , 프시 파워 ( 투시 , 텔레파시 , 염력 같 은 초 자연 적 인 힘 - 역자 주 ) 분야 중 에 어떤 분야 에 전념 하 게 될지 확신 못 했 습니다 . 그런데 결국 인공지능 분야 를 선택 했 죠 . 십 대 후반 에 시작 해 그 이후 , 정확히 말 하 자면 20 대 후반 부터 본격 적 으로 파고들 게 됐 는데 , 인공지능 분야 가 그래도 실행 하 기 가장 쉬워 보였 거든요 . 내 얘기 가 맞 다면 , 그 어떤 특수 한 하드웨어 도 필요 없 고 , 그냥 정확 한 컴퓨터 코드 , 그리고 컴퓨터 들 을 모아 놓 은 서버 팜 ( 컴퓨터 서버 와 운영 시설 을 한 곳 에 모아 놓 은 곳 - 역자 ) 만 있 으면 되 니까요 . 문제 에 대해 깊이 생각 하 면 할수록 , 어떻게 하 면 되 는지 감 이 떠올랐 어요 . 제이슨 : 만 일 열 살 짜리 아이 들 과 얘기 하 신다면 , 기술 적 특이점 을 어떻게 그 애 들 이 이해 하 기 쉽 게 간단히 설명 하 시 겠 습니까 ? 벤 : 우리 는 몇 십 년 안 에 모든 면 에서 인간 보다 더 똑똑 한 컴퓨터 와 로봇 들 을 갖 게 될 겁니다 . 그것 들 은 끊임없이 새로운 것 들 을 발명 해 내 고 단순 한 인간 들 은 상상 조차 할 수 없 는 방식 으로 세상 을 뒤바꿔 놓 을 겁니다 . 희망 사항 이 지만 그렇게 되 면 우리 는 우리 뇌 를 업그레이드 시키 고 우리 자신 을 로봇 처럼 변화 시켜 , 인간 을 뛰어넘 는 수준 으로 똑똑 하 고 강력 한 존재 가 될 겁니다 . 우리 에겐 아직 그런 기술 이 없 지만 곧 그렇게 될 겁니다 . 점점 더 빠른 속도 로 계속 새로운 발명 들 이 나오 고 있 으니까요 . 더 많 은 걸 발명 하 면 할수록 , 그만큼 더 빨리 새로운 걸 발명 할 수 있 게 되 죠 . 이전 발명 들 이 새로운 발명 을 하 는데 필요 한 도구 로 쓰이 게 되 니까요 . 제이슨 : 당신 이 자리 에서 벌떡 일어나 " 내 가 드디어 해 낸 거 야 ? " 하 고 외치 게 되 려면 , 인공지능 로봇 이나 프로그램 이 무얼 할 수 있 어야 하 나요 ? 신발 끈 을 묶 는 법 을 가르칠 수 있 으면 되 나요 ? 드라이클리닝 을 할 수 있 으면 되 나요 ? 당신 애 들 을 학교 에서 데려올 수 있 으면 되 나요 ? 아니면 핵융합로 를 만들 면서 당신 에게 끈 이론 ( 만물 의 최소 단위 가 점 입자 가 아니 라 ' 진동 하 는 끈 ' 이 라는 물리 이론 - 역자 ) 를 가르칠 수 있 으면 되 나요 ? 벤 : 세계 평화 죠 . 원 하 는 사람 누구 에게 나 불멸 을 주 는 것 , 생존 을 위한 노동 에서 모든 사람 을 해방 시키 는 것 , 우주선 들 이 은하계 를 가로질러 날 고 , 초 인간 인공지능 이 되 고 싶 어 하 는 누구 에게 나 뇌 이식 을 해 주 고 로봇 의 몸 을 주 는 것 , 사실 내 생각 으로 는 일단 우리 가 일반 적 인 과학 교수 만큼 똑똑 한 최초 의 인공지능 을 만들 어 내 개 된다면 , 그 모든 일 들 이 20 년 이내 에 일어나 게 될 가능 성 이 높 습니다 . 내 가 보 기 엔 그 정도 에서 시작 하 면 그리 큰 도약 도 아닙니다 . 정말 큰 도약 은 현재 상태 에서 갓 낫 아기 정도 수준 의 지능 을 가진 인공지능 에 도달 하 는 거 죠 . 누군가 이미 그런 정도 수준 의 인공지능 을 만들 었 다면 , 난 엄청나 게 흥분 할 것 이 고 , 또 약간 두려움 도 느낄 겁니다 . 제이슨 : 우리 생전 에 R 2 D 2 나 C 3 P 0 같 은 첨단 로봇 을 볼 수 있 을까요 ? 벤 : 그럼 요 . 훨씬 더 뛰어난 로봇 을 볼 수 있 을 겁니다 . 하지만 600 만 가지 형태 의 커뮤니케이션 이 가능 하 다는 C 3 P 0 의 능력 에 대해선 장담 하 기 어렵 네요 . 우리 주변 에 그렇게 많 은 유익 한 외계 인종 은 없 을 테 니 말 이 죠 . 또한 실제 R 2 D 2 가 직접 악기 전문점 을 찾아가 음성 합성 장치 를 살 수 도 있 을 겁니다 . 예 , 물론 개념 상 입니다만 , 그렇게 까지 될 수 있 습니다 . 제이슨 : 특이점 101 회 의 때 했 던 한 인터뷰 에서 1 , 000 억 달러 가 있 다면 어떻게 쓸 건지 대해 많 은 생각 을 해 봤 다고 하 셨 는데요 . 개인 섬 을 사 는 건 제외 하 고 , 그 돈 을 어떻게 쓰 시 겠 습니까 ? 벤 : 내게 만일 1 , 000 억 달러 가 있 다면 유익 한 첨단 기술 을 발전 시키 는 일 을 하 는 준 개인 도시 를 만들 겠 습니다 . 앞서 말 한 기술 발전 을 위한 열정 도 있 고 자격 도 있 는 사람 들 에게 자택 도 제공 하 고 말 이 죠 . 아니면 인공 일반 지능 이나 수명 연장 , 나노 기술 , 펨토 기술 , 정신 이전 등 의 연구 에 필요 한 대 규모 연구 자금 지원 프로젝트 를 시작 할 겁니다 . 만일 이 들 분야 가 암 연구 나 반도체 제조 정도 의 관심 을 받 을 수 있 다면 , 그 분야 의 발전 이 훨씬 앞당겨질 겁니다 . 제이슨 : 자금 문제 외 에 현재 인공지능 분야 에서 가장 큰 걸림돌 은 뭔가요 ? 벤 : 프로그래밍 에 아주 능하 면서 인지 과학 과 인공 일반 지능 이론 을 제대로 이해 하 고 있 는 사람 들 을 찾 는 게 늘 큰 어려움 입니다 . 개념 상 으로 추상 적 인 인지 알고리즘 과 감각 단계 의 지각 행동 알고리즘 을 통합 하 는 게 인공지능 분야 가 직면 한 가장 좋 은 접근 방식 들 이 있 지만 , 그 모든 걸 한데 통합 할 수 있 는 사람 이 없 습니다 . OpenCog 가 그 문제 를 해결 해 줄 거 라 믿 습니다 만 , 아직 은 그걸 확실히 입증 할 수 가 없 습니다 . 그러나 어쨌든 우리 는 지금 모든 걸 잘 해내 가 고 있 습니다 . 제이슨 : 이런 인공 일반 지능 시스템 이 스카 이 넷 로봇 군단 같 은 괴물 들 로 변할 수 도 있 다고 믿 는 사람 들 에게 어떤 말 을 해 주 고 싶 나요 ? 벤 : 시간 을 거슬러 과거 로 돌아가 는 벌거벗 은 사내 들 얘기 는 어떨지 몰라도 , 첨단 인공지능 로봇 들 이 미쳐 날뛰 며 모든 사람 을 죽이 는 일 은 충분히 있 을 수 있 는 일 이 라고 생각 합니다 . 그런 가능 성 을 완전히 배제 할 순 없 겠 죠 . 하지만 그런 일 이 일어날 가능 성 을 최소 화 하 기 위해 우리 가 할 수 있 는 일 들 이 있 다고 봅니다 . 그러니까 인공 일반 지능 시스템 을 만들 때 합리 적 인 생각 과 선행 지향 의 목표 시스템 을 집어넣 고 , 아직 어린 인공 일반 지능 시스템 에게 따뜻 한 마음 을 심 어 주 고 교육 을 잘 시키 는 거 죠 . 다른 첨단 기술 의 경우 와 마찬가지 로 , 인공지능 의 경우 도 잠재 적 인 이점 도 많 지만 위험 부담 도 많 습니다 . 하지만 우리 인류 는 오랜 세월 그런 상황 들 을 잘 극복 해 왔 습니다 . 어쨌든 이젠 그 누가 첨단 인공지능 및 로봇 과학 의 발전 을 중단 시키 고 싶 어 한다 해도 그럴 수 가 없 습니다 . 우리 는 이제 지구 상 에서 의 지능 진화 의 다음 단계 직전 에 와 있 습니다 . 그러나 이제 그걸 받아들이 고 즐겨야 하 며 , 가능 한 한 가장 긍정 적 인 방향 으로 발전 시키 도록 해야 할 겁니다 . 공유 하 기 글 요소