[사이언스 포럼]Neoneocortex 개발과 또 다른 나

정두석 한국과학기술연구원 선임연구원

구글 딥마인드의 인공지능 알파고와 이세돌 9단의 대국이 끝났다. 인공지능이란 광풍이 전 한국사회를 휩쓸고 지나갔다. 인공지능 선진기업의 기술력을 새삼 깨달을 수 있었으며 한국의 인공지능 기술 경쟁력을 냉정히 판단해 볼 수 있는 기회였다.

현재의 인공지능 기술은 딥뉴트럴네트워크(Deep neural network)와 딥러닝(deep learning) 방법에 기반한다. 인공지능이란 비생물학적 기구가 스스로 추론, 판단을 할 수 있는 기능을 의미하며 좋은 추론, 판단을 위하여 양질의 학습 데이터가 필요하다. 알파고의 경우 바둑이라는 경기에 최적화한 학습 방법론과 바둑 기보 데이터를 학습하였다. 학습의 결과로 결과적으로 이세돌 9단을 능가하는 바둑실력을 지니게 되었으며 국민들에게 기대와 우려를 동시에 불러일으켰다. 대국 내내 경기 해설진 및 일반 시청자는 알파고의 바둑특성을 이해하려고 노력했고 이는 알파고의 바둑에 관한 성격을 발견하려는 노력이었다. 알파고는 차가웠다. 필자는 대국을 시청하며 당연한 이야기지만 알파고의 냉정함을 느낄 수 있었고 비록 바둑이 차가운 논리에 근거한 경기이긴 하지만 결국 논리 외적인 심리적 요인이 크게 작용하는 경기임을 깨달을 수 있었다. 알파고의 경이로운 바둑실력에 놀라면서도 감정적인 괴리감을 피할 수는 없었다.

부모와 자식 간의 사랑, 친구들 간의 우정, 연인들 간의 사랑의 기반은 공감이라고 생각한다. 공감의 전제조건은 경험의 공유라고 과감히 말하고 싶다. 알파고를 보면서 필자가 느낀 괴리감은 공감의 부족이 클 것이라 생각한다. 그러면 경험의 공유에서 비롯된 공감이 가능한 따뜻한 인공지능의 개발을 생각해 볼 필요가 있다. 나와 같은 공간에서 같은 것을 보며 같은 소리를 듣는 것으로 많은 인공지능과 나 사이에 많은 공통 경험을 축적할 수 있을 것으로 예상하며 이를 위해 개인 소유의 이동형 인공지능의 개발이 필요할 것으로 본다. 알파고가 정적인 바둑판의 이미지를 학습하였다면 나와 공감이 가능한 인공지능은 동적인 시청각 정보를 학습할 필요가 있으며 이를 근거로 새로운 상황에서 나와 비슷한 방법으로 추론을 할 필요가 있다. 따라서 나와 내 개인 이동형 인공지능 단말기 사이에 경험의 공유가 가능하며 결국엔 공감이 가능할 것으로 예상한다.

개인 이동형 인공지능을 구현하기 위한 전제조건은 새로운 계산구조에 입각한 초저전력 구동이 가능한 계산체계의 개발이며 그 답은 우리의 뇌에서 얻을 수 있다. 우리의 뇌는 하루 평균 대략 20W의 전력만을 소모하며 엄청난 창조성을 발휘한다. 알파고는 이세돌 9단의 바둑 패턴을 이해하기 위해 무수히 많은 시간 동안 엄청난 양의 전력을 소모하며 외부 지도학습 및 자가학습을 하였다. 하지만 이세돌 9단은 알파고와 첫 3경기 이후 알파고의 바둑 패턴을 이해하였다. 단순히 승패에 집중할 것이 아니라 인간 두뇌의 학습 효율성으로 관점을 돌려보면 인간 두뇌의 우수함을 알 수 있다. 따라서 우리 뇌의 동작을 모사하는 새로운 계산체계의 개발이야 말로 인공지능의 진일보를 의미하며 사람과 공감이 가능한 인공지능일 것으로 예상한다.

우리 두뇌 내 대부분의 신경세포는 신피질(Neocortex)로 불리는 회색질에 분포되어 있다. 신피질은 인지, 자각, 기억 등의 매우 중요한 기능을 수행한다. 특히 시각, 청각, 촉각 등 우리의 눈, 귀, 피부로 받아들이는 외부 정보를 학습하며 인지한다. 신피질의 기능을 모사할 수 있는 개인 이동형 인공지능은 우리 오감을 통한 경험의 공유가 가능하며 공감이 가능할 것이다. 개인 이동형 인공지능의 개발은 우리 두뇌 신피질의 확장과 일맥상통한다. 이동형 인공지능에 구현될 신피질을 새로운 신피질, 즉 (Neoneocortex)로 명명하고 싶다.

"나는 나의 커넥톰 (connectome)이다."

신경과학 권위자인 승현준 미국 프린스턴대 교수가 강연에서 한 이야기다. 이를 인공지능으로 확장하여 필자는 말하고 싶다.