[테크토크]AI는 아인슈타인을 이길 수 있을까

이론 과학의 중추 '사고 실험'
AI 시뮬레이터 통해 재현 시도

인류의 과학과 철학은 '사고 실험'을 통해 발전했습니다. 가상의 시나리오를 통해 사물이나 현상의 실체를 추론하는 방법이지요. 사고 실험의 대가로 가장 유명한 사람은 단연 알베르트 아인슈타인입니다. '빛과 똑같은 속도로 달리는 사람이 손거울로 자기 얼굴을 비출 수 있을까'라는 가정으로 상대성 이론을 도출해냈습니다.

일반/특수 상대성 이론을 정립한 이론 물리학의 대가 아인슈타인 [이미지출처=Rarehistorialphoto 아카이브]

사고 실험은 여전히 모든 이론과학의 중추이지만, 이제 과학자들은 컴퓨터를 동원합니다. 과거와 달리 우주와 물질의 실체를 분석하는 과정이 기하급수적으로 복잡해졌기 때문입니다. 하지만 컴퓨터가 단순 '계산기'를 넘어 직접 사고 실험을 할 순 없을까요? 최근 인공지능(AI)의 발전은 '사고 실험하는 기계'의 첫 이정표를 세웠습니다.

비디오 생성 AI '소라'…세계 시뮬레이터 노린다

비디오 생성 AI가 정말로 현실과 동일한 파도 흐름을 예상할 수 있다면? [이미지출처=오픈AI]

최근 AI 기업 '오픈AI'는 텍스트를 60초짜리 동영상으로 전환하는 생성 AI 소라(SORA)를 공개했습니다. 동영상 생성 AI 기술 자체는 전혀 새로운 것 없지만, 소라는 이전보다 훨씬 안정적인 품질로 긴 동영상을 생성한다는 점에서 주목받았습니다.

하지만 소라의 진짜 가치는 단순한 동영상 생성에 있지 않습니다. 사실, 오픈AI가 내놓은 보고서를 보면 소라는 "세계 시뮬레이션(World simulation)을 위한 비디오 생성 툴"을 목표로 만들어졌습니다. 다만 아직은 현실 세계에서 일어나는 복잡한 물리적 현상을 완전히 이해하지는 못합니다.

우리가 사는 세계는 수많은 힘의 작용을 통해 돌아갑니다. 미시 세계의 중력, 핵력부터 거시적인 관점에선 대기나 물의 흐름도 포함합니다. 오픈AI가 소라를 진정한 '세계 시뮬레이터'로 구현하려면, AI는 이 모든 힘의 작용을 이해하고 '예견'할 수 있어야 합니다.

세계 시뮬레이션의 핵심, 전산 유체 역학(CFD)

전산 유체 역학(CFD)은 공기, 액체, 열이 사물에 미치는 영향을 시뮬레이션할 수 있다. 이에 따라 현대 정밀 기계 공학에선 필수적인 기술이다. 사진은 스페이스X 로켓의 CFD 시뮬레이션. [이미지출처=유튜브]

사실 컴퓨터로 물리 현상 시뮬레이터를 만들려는 노력은 이전부터 계속돼 왔습니다. 그리고 오늘날 많은 산업계에서 컴퓨터 기반 물리 시뮬레이터에 의존하고 있지요. 가장 대표적인 시뮬레이터는 '유체 전산 역학(Computational Fluid Dynamics·CFD)'입니다. 액체나 기체의 흐름을 가상 세계에 구현해 특정 물체에 어떤 영향을 미치는지 분석하는 기술입니다.

CFD가 특히 큰 파급력을 미친 업계는 항공우주입니다. 비행기나 로켓이 대기를 가르고 날아오를 때 동체에 미치는 공기 저항, 열, 진동 등을 인간이 일일이 계산하려면 엄청난 작업이 필요합니다. 지상에서 공중과 유사한 환경을 구축하기 위해 거대한 풍동 실험장도 세워야 하니 비용도 어마어마하게 소요됩니다. CFD는 이런 '사고 실험'을 컴퓨터로 자동화했습니다. 한편, 항공기 엔진으로 쓰이는 복잡한 가스터빈의 설계 시간도 크게 단축했습니다.

세계 3대 항공기 엔진 제조사 '롤스로이스'의 엔진 풍동 실험장. [이미지출처=롤스로이스]

그러나 현재의 CFD는 지극히 제한적이며 파편화돼 있습니다. 여전히 '현실 공간 테스트'를 완전히 대체하지 못한 상황이며, 한 번에 시뮬레이션할 수 있는 유체의 종류도 한정됐지요.

AI의 천재급 사고 실험, 아직은 먼 길

오픈AI 등 AI 기업들의 야심은 바로 '보편적 CFD'를 완성하는 겁니다. 대기의 흐름부터 거친 파도, 열과 진동에 닿은 고체의 반응 등 온갖 역학(Dymanics)을 한 번에, 동시다발적으로 예측하는 인공지능입니다. 만일 AI의 CFD가 이 수준까지 도달한다면 '세계 사고 실험자'라 칭할 만할 겁니다. 컴퓨터가 아인슈타인의 지능을 넘어서는 순간이 되겠지요.

오픈AI의 소라가 스포트라이트를 받고 있지만, 사실 AI 기반 CFD에서 가장 앞서 나간 곳은 구글 딥마인드입니다. 이미 지난해 11월 '그래프캐스트'라는 기상 예측 AI를 선보여 업계의 관심이 쏠린 바 있죠. 기상 예측은 대기 중의 물방울과 바람, 기온 등 수많은 역학 변수를 상정하는 고도의 사고 실험입니다.

딥마인드가 지난해 공개한 기상 예측 프로그램 '그래프캐스트'도 CFD와 AI를 접목한 '세계 시뮬레이터'의 사례다. [이미지출처=딥마인드]

딥마인드는 그래프뉴럴네트워크(GNN)라 불리는 모델을 이용해 그래프캐스트를 만들어냈습니다. GNN은 분산된 여러 데이터가 어떻게 서로 연관돼 있는지 유추하는데 특화된 데이터 구조로, 무수히 많은 데이터 포인트에서 흐름을 포착해야 하는 사고 실험에 적합합니다. 실제로 그래프캐스트는 어지간한 기상청 날씨 예측 알고리즘보다 훨씬 높은 정확도를 보였다고 합니다.

그러나 일부 성과에도 불구하고, AI는 아직 진짜로 세계를 재현할 수는 없습니다. 오픈AI조차 소라의 주요 약점을 "복잡한 장면의 정확한 물리 구현을 하는데 힘들어하며, 특정한 물리적 현상의 원인과 효과를 이해하지 못하"는 것에 있다고 시인했습니다.

언젠가는 정말로 정교한 시뮬레이션을 하는 AI가 등장해 인간 대신 물질과 우주의 비밀을 풀어나갈 날이 올 수 있을지도 모르지만, 아직 사고 실험은 인간의 고유한 재능으로 남아 있습니다.

임주형 기자 skepped@asiae.co.kr