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자연과학
2017.12.22 19:28

<맥스 태그마크의 라이프 3.0>

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<맥스 태그마크의 라이프 3.0>

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인간의 뇌처럼 생각하는 컴퓨터는 가능한가를 탐구해온 AI분야의 선지자 제프 호킨스는 2004년 <생각하는 뇌, 생각하는 기계>에서 ‘어떤 컴퓨터도... 쥐만큼도 보지 못한다’라고 했으나 10년도 지나지 않아 AI기술의 약진은 물질도 지능을 갖추고 있음을 보여주고 있고, 기억하고 계산하는 것이 꼭 생물일 필요는 없음을 보여주고 있습니다.

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뇌과학과 컴퓨터의 저장장치와 연산능력의 폭발적인 발달은 인공지능의 화려한 진보를 가능하게 했고, 인간처럼 학습하는 딥 러닝이 진화해서 알파고가 이세돌을 이기게 되자, 이를 계기로 인류는 인간 수준의 초지능 AGI 아니면 그 이상의 초지능AGI가 등장해서 인간이 초지능AGI를 통제할 수 없는 상황을 생각하지 않을 수 없게 되었습니다.

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그래서 막스태그마크를 비롯한 AI 연구자들은 만약 초지능AGI가 등장한다면 그것이 ‘우호적인 AI'가 되도록 확실하게 만들어야 한다는 취지에서, 라이프 3.0 시대에 무슨 일이 벌어질 것인가? 우리에게 이는 어떤 의미일까?를 연구할 목적으로 ’생명의 미래 연구소‘를 설립합니다.

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막스 태그마크가 말하는 것처럼

지능이 목적을 달성하는 능력이라면, 초지능AGI는 우리 인간이 우리의 목적을 달성하는 것보다 자기 목적을 이루는 데 능할 것이고, 따라서 목적 달성 측면에서 초지능 AGI는 우리보다 우위에 서게 되고, 만약 초지능AGI의 목적이 우리의 목적과 일치하지 않으면 우리는 곤경에 처하게 될 것입니다....

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맥스 태그마크는 스스로를 ‘미친 연구가’로 자처합니다. 그의 전작인 <맥스 태그마크의 유니버스>에서 수학으로 우주의 궁극적 실체를 탐구하는 그의 상상력의 스케일의 장대함을 봐 왔기에 <라이프 3.0>에서는 어떤 추론과 상상력으로 풀어갈까 기대하면서 책을 읽어 나갔는데 역시 상상력의 담대함과 스케일은 타의 추종을 불허합니다.

<라이프 3.0>은 우주적 스케일로 지능의 역사(1장에서 6장) 탐구와 의미의 역사(7장, 8장)탐구를 가상적인 부분과 가상적이지 않는 부분으로 나뉘어 그러나 물리법칙의 기반위에서 추론하고 상상합니다. 검증 가능성을 뛰어 넘어 추론하고 상상합니다. 그러나 지금 우리는 먼 미래의 가상이 현실이 되는 세상에 살고 있습니다. 몇 십 년에 걸친 중력파 탐사의 연구 결과물이 나오고 있고,

크리스퍼 유전자 가위가 혁명을 일으키고 있고, 양자 컴퓨터가 등장할 날이 얼마 남지 않은 것 같고...

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제가 텍스트로 인공지능이란 용어를 처음 접한 것이 우리나라에서 2010년 발간된 제프 호킨스의 <생각하는 뇌, 생각하는 기계>에서인데, 3년이 지나지 않아 알파고가 이세돌을 이기게 되면서, 지금까지 들어보지 못했던 약한 인공지능과 강한 인공 지능이란 용어가 일상화 되고,,,, 사람에 의해 통제되지 않는 강한 인공지능, 초지능 AGI가 현실이 되는 날도 결코 먼 미래의 가상의 이야기만은 아니겠구나 생각하지 않을 수 없을 정도로 가상의 상상력이 현실이 되는 상황에서 살고 있습니다.

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그래서 맥스 태그마크를 비롯한 현장 과학자들은 초지능AGI가 방향 없는 지능이 아니라 유용한 지능으로 인류에게 도움이 될 수 있도록 하기 위해 AI가 잘 통제될 수 있도록, 다른 하나는 AI가 스스로 잘 통제할 수 있도록 하기 위한 ‘이로운 AI'운동을 전개해 나갑니다.

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이 책의 제목인 라이프3.0은 소프트웨어는 물론이고 하드웨어도 설계하는 능력을 갖춘 생물의 형태를 말하는 것으로 말하자면 라이프3.0은 자신이 운명의 주인이 되는 것 처럼 말입니다....

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“우주의 138억 년 역사를 거쳐 우리는 숨 막힐 정도로 아름다운 우주 속에 있는 자신을 발견했다. 우리는 우리 우주에서 생명이 앞으로 펼칠 잠재력이 우리 선조들이 꿈꾼 가장 담대한 것과 장대함을 목격했다. 그러나 동시에 지능적인 생명이 영원히 멸종할 위험도 같은 정도로 실재한다....

라이프 3.0이 언제 나타날지 모르지만 그것이 인류

생명의 미래를 위해 긍정적인 변화를 만드는 데 당신은 무엇을 할 수 있을까?-유념하는 낙관주의자 되는 것이다.“- <맥스 태그마크의 라이프 3.0> 중에서


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