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‘초지능’ 터미네이터가 정말 두려우세요?

[기타] | 발행시간: 2015.06.26일 10:15

[동아일보]

영화 ‘터미네이터 5’로 보는 인공지능 현주소

인간이 만든 군사방어 인공지능이 핵전쟁을 일으킨다. 인류가 잿더미 속에 묻히고 남은 인간들은 인공지능의 지배를 받는다. 이때 뛰어난 인간 사령관이 등장하자 인공지능은 그의 탄생을 막기 위해 ‘터미네이터’를 과거로 보낸다. 1984년 세계적인 인기를 모은 영화 ‘터미네이터’의 줄거리다.

다음 주 터미네이터 5편에 해당하는 ‘터미네이터: 제니시스’가 개봉한다. 액체금속 터미네이터 T-1000과 신기술 나노 입자로 만들어졌다는 터미네이터 T-3000 등 더욱 강력한 인공지능이 인간을 위협한다. 인공지능이 인간을 위협한다는 설정은 과학적으로 어디까지 사실일까.


다음 주 개봉하는 영화 ‘터미네이터: 제니시스’에 등장하는 터미네이터 T-1000. 인간보다 뛰어난 초지능을 보유하고 인간을 위협한다. 터미네이터는 1984년 1편 개봉 이후 인공지능의 대명사로 자리 잡았다. 롯데엔터테인먼트 제공

○ 현실에서 기계의 자의식은 우연의 산물

인공지능은 크게 ‘약한(weak)’ 인공지능과 ‘강한(strong)’ 인공지능으로 나뉜다. 약한 인공지능은 애플의 음성 인식 기능인 ‘시리’처럼 특정 분야에서 임무를 수행하는 경우를 일컫는다. 반면 작가가 컴퓨터 속 인공지능과 사랑에 빠지는 스토리를 그린 2013년 영화 ‘그녀(Her)’처럼, 인간과 똑같은 인공지능은 강한 인공지능에 해당한다. 터미네이터는 여기서 한발 더 나아가 인간 지능을 훌쩍 뛰어넘는 ‘초(超)지능’이다.

초지능이나 강한 인공지능은 자의식을 갖고 있다는 점에서 약한 인공지능과 구별된다. 터미네이터도 복잡하게 연결된 인터넷 네트워크가 갑자기 자의식을 가지면서 모든 사건이 시작된다. 이를 컴퓨터공학에서는 지능 창발이라고 부른다. 실제로 진화 연산 분야에서는 지능 창발이 가능하다는 연구 결과가 있다.

하지만 과학자들은 이 때문에 인공지능에 막연한 두려움을 가질 필요는 없다고 말한다. 장병탁 서울대 컴퓨터공학부 교수는 “지금까지 알려진 지능 창발은 대부분 기계가 우연히 내놓은 결과”라며 “이를 지능이 생겼다고 해석했을 뿐”이라고 말했다.

○ 인간의 뇌 2.5PB 용량 저장

지능 창발의 기본이 되는 물리계는 인간의 뇌다. 하지만 인간은 여전히 뇌에 대해 아는 게 거의 없다. 약 1000억∼1조 개의 뉴런(뇌 신경세포)으로 이뤄진 뇌를 해독하기까지 얼마나 시간이 걸릴지 예상하는 일조차 쉽지 않다.

이성환 고려대 뇌공학과 교수는 “인간이 뇌를 연구한 지 100년이 넘었지만 뇌 전체 기능을 밝히는 연구는 아직도 걸음마 수준”이라며 “뇌의 개인차도 커 한 사람의 뇌 지도를 만든다고 해도 이를 인공지능 연구에 보편적으로 활용하기는 어렵다”고 말했다.

뇌를 모방할 만한 컴퓨터 칩도 개발이 요원하다. 인간의 뇌는 2.5PB(페타바이트·1015바이트)의 정보를 저장한다. 1PB는 1TB(테라바이트)짜리 외장하드 1000개에 해당하는 용량이다. 지난해 전 세계 슈퍼컴퓨터 4위에 랭크된 일본의 ‘K 컴퓨터’로 인간이 1초간 처리하는 정보를 계산시키자 40분이 걸렸다. 세계 최고 성능의 슈퍼컴퓨터도 인간의 뇌를 모방하기에는 아직 턱없이 부족하다는 뜻이다.

인공지능 연구는 1950년대 시작된 이후 전문가 시스템의 거품 등이 꺼지면서 두 번의 ‘암흑기’를 맞았다. 이 과정에서 인간의 지능을 구현하려는 강한 인공지능 연구는 거의 맥이 끊겼다. 최근엔 인공지능 연구의 초점이 실용적인 목적으로 옮겨가면서 음성 인식, 영상 인식, 스마트 검색 등 작은 주제로 쪼개졌다.

현재 인공지능 연구에서 가장 활발한 분야는 인간의 뇌를 모방한 심층인공신경망에 빅데이터를 결합해 영상이나 음악, 글자 등 패턴을 학습하는 ‘딥러닝’이다. 구글은 사용자가 올린 사진을 학습해 자동으로 분류하는 인공지능을 개발했고, 전자통신연구원은 음성 데이터와 기계 번역 결과를 학습해 외국인과 언어 장벽 없이 대화할 수 있게 해주는 통역 앱을 개발했다.

이상욱 한양대 철학과 교수는 “20∼30년 내 인간을 뛰어넘는 초지능이 나온다고 생각하는 학자가 많아졌지만, 어디까지나 기술 발전 속도가 지금처럼 유지된다는 전제가 깔려 있다”면서 “현재로서는 불확실성이 너무 크다”고 말했다.

우아영 동아사이언스 기자 wooyoo@donga.com

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