[서평] 마음의 탄생 - 레이 커즈와일(요약본)

인공지능 관련 서적의 명작 <특이점이 온다> 이 후 레이 커즈와일이 심혈을 기울였다는 책입니다. 이 책을 보고 래리 페이지가 레이 커즈와일을 구글로 모셔갔다고 하죠. 책이.. 인공지능과 로봇에 관련된 책 같기도, 과학책 같기도, 뇌과학 책 같기도, 철학책 같기도 합니다. 역시 뭔가 하나를 진정으로 설명하려면 한가지 분야로만은 부족한 듯 합니다. 어렵고도 두꺼운 책인데 제가 이걸 잘 이해하기도 어렵고 핵심을 뽑는 것도 어려웠습니다.

다행이 감사하게도 각 장마다 요약이 되어 있어서 요약파트와 본편을 따로 정리하겠습니다.

어디까지가 인간이면 인간인가? 오랜 SF의 질문도 볼 수 있고, 관찰자가 없는 세상은 정말 움직이고 있을까? 같은 내 황당한 망상도 들어있습니다. 인공지능의 최전선에 있는 학자의 명저 요약본 부터 읽어보시죠. 다음부터는 본문의 각장을 나눠 정리해보겠습니다.

들어가는 글: 어쨌든 마음은 뇌의 작용일 뿐

진화는 추상성의 수준을 높이는 과정이다:물리학 -> 화학 -> 생물학 -> 신경학 -> 기술
수확가속법칙(LOAR):진화의 속도는 점점 빨라지고 진화의 산물의 복잡성과 능력이 기하급수적으로 증가한다.
패턴인식 마음이론(PRTM): 기술의 발전은 이제 뇌의 작동 메커니즘을 통제하는 알고리즘을 규명해낼 수 있는 단계에 올라섰다.
수확가속법칙과 패턴인식 마음이론이 결합하면, 지능에 대한 이해가 더욱 빨라질 것이라는 예상을 쉽게 할 수 있다. 더욱 정교하고 강한 인공지능이 곧 탄생할 것이며, 다른 장기처럼 뇌도 쉽게 치료할 수 있게 될 것이다. 인간을 더 깊이 이해할 수 있게 될 것이다.
하지만 우리 뇌는 문제-해결 기능만 수행하는 것이 아니다. 뇌는 마음의 고향이기도 하다. 기계가 인간의 뇌를 시뮬레이션할 수 있다면, 마음도 시뮬레이션할 수 있다는 의미 아닐까?
'마음'이란 구체적으로 의식, 자유의지, 정체성을 의미한다. 마음은 신피질에서 어떻게 만들어지는 것일까? 기계가 마음을 갖게 되는 순간, 우리의 의식, 자유의식, 정체성에 대한 인식은 어떻게 바뀌어야 하는가?

1,생각의 역사: 다윈과 아인슈타인의 생각실험

지질학의 메타포:동물과 식물 종은 셀 수 없이 많고 개채들의 구조 역시 상당히 복잡했다. 그럼에도 과학자들은 자연의 다양성을 체계적으로 통합할 수 있는 이론을 세우고자 시도하지 않았으며, 그러한 통합이론이 존재할 수 있다고 상상하지도 않았다. 이러한 다양성은 만물을 창조한 신의 위대함을 보여주는 증거일 뿐이라고 생각했다.
빛을 타고 여행하기: 젊은 아인슈타인의 눈에는 그토록 뚜렷하게 보이던 결론을 그 어떤 사상가도 상상하지 못했다. 19세기 후반 내내 이 문제를 고민했던 무수한 사람들이 이러한 원리와 현상이 '무엇을 의미하는지' 고민하기보다는 실재가 '어떻게 작동해야 하는가' 하는 기존의 관념에서 한치도 벗어나지 못했기 때문이다.
신피질의 통합모형: 아인슈타인과 다윈의 혁명적 이론은 사실상 머릿속에서 이루어진 생각실험에서 온전히 탄생한 것이라고 해도 과언이 아니다. 그렇다면 우리에게 더욱 친숙한 주제인 우리의 뇌의 작동메터니즘에 대한 생각실험은 우리에게 유용한 통찰을 제공할지도 모른다.

알고리즘

문제를 해결하기 위한 절차나 방법. 어떤 행동을 하기 위해 만든 유한집합. 알고리즘은 다음 조건을 만족해야 한다.

반드시 입력이 있어야 한다.
입력에 따라 출력이 반드시 나와야 한다.
입력에서 출력으로 이어지는 각 단계마다 모호함이 존재해서는 안 된다.
유한한 명령을 수행하여 유한한 시간 안에 출력값이 나와야 한다.
모든 연산은 명백하게 실행 가능한 것이야 한다.

일반적인 관점에서 인간의 일상적인 자연어나 뇌의 작용은 명확함이나 유한성 측면에서 알고리즘에 해당한다고 볼 수 없다. 하지만 커즈와일은 이 책에서 인간의 모든 활동을 알고리즘이라고 말하는데 이는 인간의 사고와 행동에는 모두 입력과 출력이 존재하며, 그 사이에 명확한 인과관계가 존재한다고 간주하는 것이다. 신피질의 알고리즘, 신경망의 알고리즘, 진화의 알고리즘을 규명해내는 것이 이 책의 목표다.

2.어쩌다 마주친 그녀: 우리 뇌가 작동하는 방식

생각실험으로 찾아낸 우리 뇌의 작동 메커니즘

우리 기억은 순차적이며 그 순서는 정해져있다. 입력된 순서대로만 출력할 수 있다. 우리는 기억의 순서를 거꾸로 뒤집지 못한다.
뇌에는 이미지, 비디오, 소리를 기록하고 저장하는 장치가 없다. 모든 기억은 패턴의 나열로 저장될 뿐이다. 자주 접근하지 않는 기억은 시간이 지나면서 희미해진다.
우리 뇌는 패턴을 인지한다. 정보의 일부분만 인지하더라도 또는 정보가 일부분 변형되더라도, 우리 인지능력은 패턴의 변하지 않는 특징을 명확하게 감지해낸다.
우리의 의식적인 인지경험은 그것을 해석하는 방식에 따라 달라진다.
우리는 끊임없이 미래를 예측하고 앞으로 무엇을 경험할지 가정한다. 이러한 기대는 실제로 인지하는 내용에 영향을 미친다.
우리는 대상이나 상황을 인식할 때 길게 나열된 리스트가 아니라, 정교하게 포개어진 계층으로 기억한다.

3.패턴인식 마음이론 : 요약

뇌:이것을 사용해 우리가 생각한다고 생각하는 기관.

앰브로즈 비어스, [악마의 사전]

신피질의 계층구조

우선 신피질은 약 50만 개의 피질기둥으로 이루어져 있다. 피질기둥에는 대략 600개의 패턴인식기가 담겨있고, 패턴인식기에는 각각 100여 개의 뉴런이 담겨있다. 신피질 전체를 따졌을 때 패턴인식기는 총 3억 개, 뉴런은 총 300억 개 존재한다.

신피질은 기본적으로 거대한 패턴인식기다. 말그대로 정보를 패턴으로 인식한다. 논리적 사고에 최적화된 구조가 아니다. 인간은 왜곡되거나 변형된 패턴을 인식하는 데에는 컴퓨터가 따라올 수 없을 만큼 뛰어나지만 논리적 사고를 수행하는 데에는 매우 미숙하다.

패턴인식기의 구조

패턴인식기는 뉴런 100개 정도가 집적되어 있는 신피질의 기본적인 정보처리모듈이다..

정보를 받아들이는 입력부(수상돌기)는 하위레벨에 위치하는 패턴인식기의 축삭(출력부)에 연결된다. 하위레벨의 패턴인식기 밑에는 또다시 무수한 하위레벨의 패턴인식기가 존재한다. 이처럼 모든 패턴인식기는 다른 패턴인식기와 계층적으로 연결되어 있다.

아래에서 올라오는 입력신호들의 세기가 일정한 수준(인식의 문턱)을 넘으면 축삭이 활성화된다.

수상돌기는 기본적으로 모듈 안으로 신호를 받아들이는 기능을 하지만 때로는 신호를 모듈 밖으로도 내보내기도 한다. 수상돌기를 통해 들어온 하위레벨 패턴들이 일정 비율 이상 확인되면, 이 패턴인식기는 거꾸로 아직 확인하지는 못했지만 앞으로 나올 것으로 예상되는 하위레벨 패턴을 처리하는 패턴인식기에 신호를 내려 보내, 그 패턴이 곧 인식될 가능성이 높다는 것을 알려준다. 그러면 신호를 받은 하위레벨의 패턴인식기는 인식의 문턱을 낮춘다.

패턴의 특성

우리가 세상에서 경험하는 정보는 최소 2차원 이상의 데이터로 되어 있다. 하지만 이러한 감각 정보들은 신피질의 패턴인식기로 임력되는 과정에서 1차원 데이터로 변환된다. 우리 뇌에 입력된 데이터는 이로써 여러 계층에 걸친 패턴의 나열로 저장된다. 어떤 패턴이든 '리스트' 상에 존재하기 때문에 어떤 기억이 떠올랐다면 그것을 촉발한 또 다른 패턴이 활성화되었다는 뜻이다.

패턴인식기의 계층은 물리적인 계층이 아니라 개념적인 계층이다. 맨 아래에는 감각데이터를 처리하는 패턴인식기들이 있고 맨 위에는 개념적이고 추상적인 패턴을 처리하는 패턴인식기들이 있다. 이것은 언어적 계층적 구조와 같다. 물론 생각이 곧 언어는 아니지만, 언어와 구조와 매우 비슷하다. 우리 생각이 본래 언어로 이루어진 것이 아니지만, 언어 역시 신피질에서 패턴의 계층구조로 존재하기 때문에 언어에 기반하여 생각을 하는 것이 대개의 경우 자연스럽다. (언어가 생각을 통제 하는 이유)

패턴의 계층적인 리스트는 또다른 리스트 속에 하나의 항목으로 들어갈 수도 있는데, 이것을 '순환'이라고 한다. 인간은 이러한 순환과정을 무한하게 반복할 수 있다. 인간만이 추상적인 사고를 할 수 있는 것은 이 때문이다.

어떤 사람의 신피질에 활성화된 패턴을 모조리 탐지할 수 있다고 하더라도, 활성화된 패턴의 위아래 레벨에 있는 패턴을 모두 파악하지 못하면- 다시 말해, 전체 계층구조에 접근하지 못하면 - 활성화된 패턴이 무엇을 의미하는지 알 수 없다. 그 의미를 이해하려면 그 사람의 신피질을 속속들이 꿰고 있어야 한다. 하물며 자신이 무엇을 생각하는지 이해하는 것도 쉽지 않은 일인데, 다른 사람의 생각을 이해하는 것은 얼마나 어렵겠는가?

물론 다른 사람의 신피질에 접근할 수 있는 기술은 아직 존재하지 않는다.

서로 오해하는 상황이 자주 발생하는 것은 당연한 일이다.

신피질의 놀라운 패턴인식능력

인간은 왜곡되어 있는 패턴도 쉽게 인식할 수 있는데, 이는 아직 컴퓨터가 따라잡지 못하는 인간의 능력 중 하나다. 이처럼 뛰어난 패턴인식이 가능한 것은 자동연상과 불변이성이라는 기능이 패턴인식과정에서 작용하기 때문이다.

자동연상:패턴의 일부만 보고도 패턴 전체를 떠올리는 능력으로, 이는 패턴인식과정에서 '가중치'가 작동한다는 것을 보여준다.
불변이성:패턴에 변이가 발생한 경우에도 그것을 일관되게 인식해내는 능력으로, 이는 다음 네 가지 메커니증이 작동한 결과로 여겨진다.

A.데이터 변형 - 감각데이터는 신피질에 입력되는 과정에서 포괄적으로 변형된다.

B.리던던시 - 수많은 변이를 이미 저장하고 있다.

C.다른 리스트의 응용 - 이미 학습한 리스트를 새로운 정보를 해석하는 데 적용한다.

D.크기 파라미터 활용 - 패턴의 가변성을 패턴 자체에 표시한다.

신피질 기능의 열쇠: 학습

학습은 곧 세상을 인식하는 작업이며, 인식한 패턴을 기억으로 저장하는 작업이다. 학습 없이는 신피질은 아무런 기능도 발휘하지 못한다. 인간의 경우, 수정 후 한 달쯤 지나면 파충류의 뇌가 완성되고, 26주가 되었을 때 신피질이 완성된다. 태어나기 전부터 본격적인 학습이 시작되는 것이다.

기억은 새롭게 입력되는 자극을 해석하는 이데아 역할을 한다. 실제 개를 볼 때 이전에 개를 인식하여 학습한 기억은 그것이 개인지 아닌지 판단하는 기준이 된다. 결국 모든 학습은-기억은- 더 정확한 인식을 위해 필요한 것이다.

생각의 방향성

생각은 작동방식 측면에서 두 가지로 크게 나눌 수 있다. 첫 번째는 방향성 없는 생각으로, 논리와 무관한 생각을 촉발하는 것이다. 낙엽을 쓸거나 거리를 걷다가 몇 년 전 기억이 문득 떠오르기도 한다.

그것은 아무 관련성 없이 떠오른 것이 아니다. 모든 패턴은 언제나 순서대로 촉발되며, 기억 역시 그러한 과정을 거쳐 떠오른다. 따라서 과거의 어떤 장면이 눈앞에 갑자기 떠올랐다고 해도, 그 기억을 떠올리기 전부터 그 기억을 암시하는 어떤 '힌트'로부터 출발하여 그 장면이 떠오를 때까지 우리 마음속에는 무수한 패턴의 촉발이 일어난 것이다.

장면을 떠올리기 위해서는 연상되는 여러 기억을 종합하여 좀더 생생한 이미지를 만들어내야 한다. 뇌는 그림이나 소리를 그대로 저장하지 않기 때문이다.

두 번째는 방향성이 있는 생각으로, 문제를 해결하거나 체계적인 반응을 형성하고자 할 때 우리가 의도적으로 촉발하는 것이다.

이러한 생각을 곰곰이 분석해보면, 우리가 원래부터 그러한 과업을 계층적인 구조로 쪼개어 생각한다는 것을 알 수 있다. 예를 들어 책을 쓰는 것은 장을 쓰는 것으로 이루어지고, 장은 단락으로 이루어지고, 단락은 문단으로 이루어지고, 문단은 문장으로 이루어지고, 문장은 아이디어로 이루어진다. 아이디어는 여러 요소의 결합으로 이루어지며, 요소와 요소들의 관계가 명확하게 표현되어야 아이디어는 성립한다.

동시에 신피질은 그러한 과업을 수행하면서 따라야 하는 규칙을 학습한다.

방향성 있는 생각을 할 때는 신피질 안에 존재하는 리스트를 하나씩 거쳐야 하는데, 그 리스트에는 제각각 고려사항마다 하위리스트가 달려 있어 복잡한 계층구조로 확장된다. 더욱이 신피질 패턴에 있는 리스트에는 조건문이 포함될 수 있다. 따라서 다음에 나타날 생각과 행동은 처리과정에서 형성되는 평가에 따라 달라질 수 있다.

더 나아가, 방향성 있는 생각은 제각각 방향성 없는 생각의 계층구조를 촉발한다.

패턴인식 마음이론에 기반에 인공지능 모형 설계

1980년대와 90년대 나는 인간의 음성을 인식하고 자연어 문장을 이해하기 위한 HHMM기법을 개발한 팀을 이끌었다. 이 기법은 오늘날 보편화된 말소리를 인식하고 이해하는 음성인식시스템의 기반이 된 기술이다.

호키스의 HTM과 내가 구축한 HHMM 사이에는 중요한 차이가 있다. 모형의 이름에서도 알 수 있듯이, 호킨스는 구성리스트의 시간적 속성을 강조한다. 다시 말해, 이 모형에서 리스트는 언제나 시간 순으로 배열된다.

물론 우리 눈이 매우 빠르게 움직이는 것은 분명하지만, 'A'라는 글자를 인식하는 사건이 언제나 시간 순으로 발생하는 것은 아니다.

HHMM 과 HTM 모형의 가장 중요한 차이는 패턴인식모듈에 들어가는 입력마다 포함되는 파라미터, 특히 크기와 크기 가변성 파라미터다. 실제로 처음에는 이러한 파라미터를 코딩하지 않고 인간의 음성을 인식하려고 했다.

예컨대 'steeep'이라는 단어는 각 음소의 지속시간을 전혀 표시하지 않고 [s],[t],[E],[p] 로만 표시했다.

하지만 이러한 접근방식을 토대로 구축한 시스템은 어느 정도까지 작동했다. 인식해야 할 어휘수가 많아질수록, 발화자가 많아질수록 인식률은 계속 떨어졌다.

하지만 HHMM 기법을 적용하여 입력마다 좀더 미세한 변수를 코딩해 넣을 수 있도록 하자, 시스템의 성능은 대폭 향상되었다.

신피질의 계층구조: 신피질은 기본적으로 거대한 패턴인식기다. 말 그대로 정보를 패턴으로 인식한다. 약 50만 개의 피질기둥으로 이루어져 있다. 피질기둥에는 대략 600개의 패턴인식기가 담겨있고, 패턴인식기에는 각각 100여 개의 뉴런이 담겨있다. 신피질 전체를 따졌을 때 패턴인식기는 총 3억 개, 뉴런은 총 300억 개로 존재한다.
패턴인식기의 구조: 패턴인식기의 입력부(수상돌기)는 하위레벨에 위치하는 패턴인식기의 축삭(출력부)에 연결된다. 하위레벨의 패턴인식기 밑에는 또 다시 무수한 하위레벨의 패턴인식기가 존재한다. 이처럼 모든 패턴인식기는 다른 패턴인식기와 계층적으로 연결되어 있다.
패턴의 특성: 우리가 세상에서 경험하는 정보는 최소 2차원 이상의 데이터로 되어 있다. 하지만 이러한 감각정보들은 신피질의 패턴인식기로 입력되는 과정에서 1차원 데이터로 변환된다. 패턴인식기는 개념적인 계층으로 나열되어 있다. 맨 아래는 감각데이터를 처리하는 패턴인식기들이 있고 맨 위에는 개념적이고 추상적인 패턴을 처리하는 패턴인식기들이 있다.
신피질의 놀라운 패턴인식능력: 인간은 왜곡되어 있는 패턴도 쉽게 인식할 수 있는데, 이는 아직 컴퓨터가 따라잡지 못하는 인간의 능력 중 하나다. 이처럼 뛰어난 패턴인식이 가능한 것은 자동연상과 불변이성이라는 기능이 패턴인식과정에서 작용하기 때문이다.
신피질 기능의 열쇠-학습: 학습은 곧 세상을 인식하는 작업이며, 인식한 패턴을 기억으로 저장하는 작업이다. 학습 없이는 신피질은 아무런 기능도 발휘하지 못한다. 모든 학습은 - 기억은- 더 정확한 인식을 위해 필요한 것이다.
생각의 방향성: 생각은 작동방식 측면에서 방향성 없는 생각과 방향성 있는 생각으로 구분할 수 있다. 방향성 없는 생각 역시 갑자기 떠오른 것처럼 여겨질 수 있지만, 패턴은 모두 리스트로 나열된 순서대로 촉발되기 때문에 그 기억을 촉발한 패턴이 기억에 남아있지 않은 것 뿐이다.
패턴인식 마음이론에 기반한 인공지능 모형의 탄생: 계층적 은닉마르코프모형

4.생각하는 기계 분해하기: 뇌과학이 밝혀낸 사실들

신피질의 진화는 생존에 매우 유용한 것으로 판명되었으며, 신피질의 확장은 진화의 목표가 되었다.
서로 영향을 미치는 뉴런은 연결된다: 서로 활성화되도록 반복적으로 영향을 미치는 뉴런은 연결된다. - 도널드 헵
뉴런으로 만든 레고블럭: 학습의 기본단위가 뉴런 하나가 아니라 여러 개로 구성된 모듈이다 - 헨리 마크램
맨해튼과 같은 규칙적인 연결망: 신피질의 연결망을 잘 구획된 도시처럼 격자구조로 이루어져 있다. - 밴 웨딘
정보처리 메커니즘의 보편성 : 뇌의 놀라운 가소성
모든 패턴처리과정의 계층구조는 어떤 신피질영역에서나 동일하다 -대니얼 펠레먼
시각피질의 정보처리방식이 다른 영역에서도 똑같이 나타난다 - 유리 해슨
맹인들은 시각피질에서 언어처리 기능을 수행한다 - 마리나 베드니

5.싸우거나 도망치거나: 생존과 번식을 위한 원초적인 욕망

감각의 경로: 패턴인식 마음이론에서 설명했듯이 모든 감각정보 - 시각,청각,후각,촉각 등- 는 신피질로 전달되는 과정에서 1차원적인 전기신호로 변환되어야 한다. 모든 감각정보는 뇌간과 중뇌를 거쳐 시상으로 올라간다.
시상: 시장은 우리 몸에 들어온 감각정보를 최종적으로 1차원적인 데이터로 변환해 신피질로 넘겨주는 종합관제센터와 같은 역할을 한다(후각은 다른 경롤로 신피질에 입력된다) 시상은 신피질의 맨 아래 있는 6층에 속한 뉴런들과 끝없이 정보를 주고받는다. 시상이 손상되면 신피질이 정상이라고 해도 의식불명상태에 빠진다.
해마:신피질은, 시상에서 올라온 정보 중에 한번도 경험하지 못한 새로운 정보라고 판단되는 것을 해마로 내려보낸다. 해마는 계층적으로 정보를 처리하지 못하며, 정보를 잠깐 동안만 저장할 수 있다. 하지만 새로운 정보가 반복적으로 입력되면 해마는 그 정보를 다시 신피질에 전달한다(이로서 계층적인 장기 기억으로 전환된다). 해마가 손상되면 새로운 기억을 만들어내지 못한다.
소뇌: 야구공만한 크기로 인간의 운동기능을 관장한다. 이동,움직임,동작의 결과를 선형적인 관점에서 계산하고 예측한다. 소뇌는 신피질이 진화하기 전 인간의 움직임을 온전히 통제했지만, 지금은 그 기능을 상당부분 신피질에게 넘겨주었다.
쾌감과 공포: 원시적인 뇌는 생존욕구가 충족되었을 때 쾌감으로 보상하고, 생존욕구가 위협받을 때 공포를 느껴 즉각 반응을 하도록 유도하는 시스템을 만들어냈다. 생존욕구를 위급하게 느낄 필요가 없는 오늘날까지도 이러한 반응시스템은 신피질의 기능을 압도하는 위력을 곧잘 발휘한다. 하지만 오랜 진화 과정을 거치면서 신피질은 이러한 본능적인 반응까지도 어느 정도 통제할 수 있는 수준에 올라섰다.

6.사랑의 세레나데: 적성과 창조성과 사랑의 진화

인간의 뇌에서 가장 큰 뉴런인 방추뉴런은 기초적인 지각능력에서 고차원적인 감정까지 하나로 이어주는 역할을 한다. 방추뉴런 덕분에 우리는 이성적인 판단과 감정을 완벽하게 구분하기 힘들다.
적성: 적성은 타고나는 것이라고 하지만 이 역시 특정한 패턴인식에 최적화된 타고난 조건과 더불어 후천적인 학습(교육)이 결합한 결과라고 볼 수 있다.
창조성: 인간의 위대함이라 일컬어지는 창조성은 사실 '은유'의 결과라 할 수 있다. 다시 말해 기존에 학습한 패턴을 다른 분야에 적용하는 것이다. 인간의 언어는 그 자체로 은유라고 할 수 있으며, 신피질은 탁월한 은유 생산 기계다. - 겹쳐지는 호라이즌. 그 안에서 생겨나는 창조성. 하나만 아는 사람은 그 하나도 제대로 못함.
사랑: 동물을 보면 사랑이라는 감정 없이도 번식을 하고 종을 유지하는 데 아무 문제가 없다는 것을 알 수 있다. 결국 '사랑'이라는 감정은 신피질의 요구에 의해 생겨난 것이다. 새로 탄생한 아이의 신피질이 구축되는 시기에 안정적인 양육환경을 만들어내는 데, 사랑이라는 감정이 크게 기여하기 때문이다.

7.소프트웨어 뇌 만들기: 뇌의 알고리즘을 디지털 공간에 시뮬레이션하는 법

동물이나 식물이 선천적으로 타고나는 것처럼 보이는 지식은 수천 세대에 걸쳐 학습된 것이다. 신피질은 이러한 학습을 단 몇 개월, 또는 며칠 만에 가능하게 하고, 더 나아가 그렇게 습득한 지식을 단시간 안에 전파할 수 있도록 한다는 점에서 진화의 최종적인 목표가 되었다. 이제 신피질은 자연의 한계를 넘어 더욱 강력한 지능을 확보하기 위해 진화하는 단계에 들어섰다. 바로 인공신피질을 만들어내는 생물학적 한계를 넘어서는 것이다.
뇌 시뮬레이션: 인공신피질을 만드는 한 가지 방법은 뇌의 구조를 정밀하게 가상의 공간에 구축하는 것이다. 블루브레인프로젝트나 휴먼커넥톰프로젝트 등 현재 진행되고 있는 시뮬레이션 연구를 소개하고 이러한 연구가 결실을 맺기 위해서 앞으로 어떤 기술이 필요한지 살펴본다.
신경망: 패턴을 처리하는 알고리즘의 진화과정에서 나타나는 문제를 간략하게 살펴본다.
희소코딩-벡터양자화: 2차원 이상의 방대한 감각데이터를 효과적으로 필터링하여 신피질이 처리할 수 있는 1차원 데이터로 환원하는 기법을 설명한다.
은닉마르코프모형: 필터링을 거쳐 만들어진 1차원 데이터를 가장 효율적으로 인식(학습)하는 기법으로 은닉마르코프모형을 살펴본다. 이는 우리 뇌에서 작동하는 패턴인식 마음이론의 작동메커니즘과 거의 일치한다.
유전알고리즘: 우리 뇌가 선천적으로 타고나는 기본적인 정보나 정보처리방식은 직접 프로그래밍할 수도 있지만, 수백 세대를 거치는 진화를 시뮬레이션함으로써 인공지능 스스로 터득하게 할 수 있다. 이러한 진화 시뮬레이션을 거치면 패턴에 변이가 발생하더라도 인공신피질은 일정 수준 이상의 인식률을 보인다.
LISP: 초기의 개발자들은 인공지능의 정보처리방식을 인간이 모두 직접 코딩을 넣었다. 하지만 이러한 접근방식은 머지않아 한계에 부딪혔다. 결국 생물학적 신피질과 맟나가지로 인공지능 스스로 학습하고 연결망을 스스로 바꿀 수 있도록 설계해야 한다는 사실을 발견했다.
계층적 기억시스템: 신피질의 가장 핵심적인 특징이 바로 계층적으로 사고한다는 것이다. 오늘날 계층구조 인공지능 알고리즘은 상업적인 소프트웨어에 적용되어 상당한 성과를 내고 있다.
전진하는 AI의 전선: 능력의 사다리 오르지: 인공지능은 이미 우리 삶 곳곳에서 활용되고 있다. 통신만, 자율주행 자동차, 스마트폰, 의학, 번역 등 인공지능에는 어떤 것들이 있는지 살펴본다.
머랭허랭-왓슨의 말장난: [재퍼디!] 에서 최고의 인간 우승자들을 이긴 IBM의 왓슨이 학습을 하고 문제를 푸는 메커니즘

8.하드웨어 뇌 만들기: 컴퓨터 아키텍처 발전의 역사

불완전한 채널로 정보 전송하기: 크롤드 섀넌은 불안정한 채널을 활용하더라도 정확한 통신을 수행할 수 있다는 것을 입증했다.
기계가 풀지 못하는 문제는 존재하지 않는다: 앨런 튜링은 인간 뇌의 정보처리능력이 기계의 능력을 넘어설 수 없다고 주장했다.
현대 컴퓨터의 아키텍처를 설계하다: 존 폰노이먼은 컴퓨테이션에 최적화된 컴퓨터의 구조를 설계해냈다.
컴퓨터로 인간의 뇌를 구현할 수 있다: 존 폰노이먼은 컴퓨터를 통해 인간의 뇌에서 일어나는 프로세스를 완벽하게 시뮬레이션할 수 있다고 예측했다.
컴퓨터와 인간의 대결: 컴퓨터는 하드웨어 성능 한계 내에서 어떤 알고리즘이든 작동시킬 수 있다. 인간의 뇌역시 놀라운 가소성에 비하면 보잘 것 없다. 더욱이 인간의 뇌는 '비판적 사고' 라고 하는 생각기술을 처리하는 데 매우 취약한 데 반해, 컴퓨터는 생각의 비일관성을 필터링하는 데 최적화된 구조를 가지고 있다.

9.마음을 지닌 기계의 탄생: 의식,자유의지,정체성의 재발견

철학적 좀비와 만남: 의식이 있느냐 없느냐 하는 것을 판단하는 것은 쉬운 문제가 아니다. 몇몇 철학자들은 주관적인 감각경험을 의미하는 '퀄리아'라는 개념으로 의식의 유무를 판단할 수 있다고 하지만, 데이비드 차머스는 '철학적 좀비'라는 생각실험을 통해 이러한 개념으로 의식이 있는 존재와 의식이 없는 존재를 구분할 수 없다는 것을 보여준다. 또한 미세소관에서 의식의 기원을 찾으려는 시도 역시 결국은 한계에 부딪히고 만다.
믿음의 도약: 의식이 있느냐 없느냐 하는 문제는 해결하기 어렵지만, 그럼에도 우리는 의식의 유무를 기준으로 현실적인 가치판단을 한다. 결국 우리는 누구나 의식과 관련하여 '믿음의 도약'을 할 수 밖에 없다. 그런 측면에서 인간은 어떤 존재가 의식이 있느냐 없느냐 하는 판단을 할 때 겸손의 미덕을 발휘해야 한다.
눈 감고 운전하기: 우리는 실제로 우리가 일상적으로 하는 행동도 인식하지 못하고 기억하지 못하는 경우가 많다.
영적인 기계의 탄생: 의식이 먼저일까? 물질이 먼저일까? 결국 모든 존재는 물질을 기반으로 의식을 갖기 위해 진화한다. 기계 머지않아 인간과 구별할 수 없는 수준의 의식을 갖게 될 것이고, 결국 인간과 기계의 구분은 무의미해질 것이다.
자유의지: 여러 신경과학의 실험을 통해 우리 몸의 행동이 의식적인 판단보다 뒤늦게 나타난다는 것이 밝혀지고 있다. 또한 우리 뇌는 자신도 모르게 한 행동을 자신의 판단에 기인한 것이라고 설명하는 '작화증상'을 일관되게 보여준다. 더 나아가 우주의 모든 일이 이미 결정되어 있을 가능성을 증명하는 세포자동자라는 수학적 개념도 존재한다. 다만 우리는 '우리에게 자유의지가 있다'고 믿을 뿐이다.
정체성: 신피질에 저장되어 있는 패턴과 우리 몸의 다양한 정보를 그대로 복제한 새로운 기계가 탄생한다면 그것은 나와 같은 존재일까? 아닐까? 또는 우리 뇌를 인공적인 장기로 바꾼다면 그 사람은 여전히 나와 같은 존재일까? 아닐까? 머지않은 미래에 다가올 정체성의 혼란을 미리 경험한다. - 공각기동대

10.특이점이 온다: 우리 눈 앞에서 펼쳐지는 인공지능 혁명

어떤 기술이 정보기술 형태로 전환되는 순간, 가격/시간/자원 대비 성능/ 용량은 기하급수적인 궤도를 따라 발전한다. 이것이 바로 수확가속법칙이다.
많은 사람들이 기하급수적인 흐름을 낯설어 하는 것은 우리 인간의 뇌는 선형적으로 사고하는 것에만 익숙하기 때문이다.
뇌과학의 중요한 수단이 되는 뇌스캐닝 기술의 해상도 역시 기하급수적인 궤도를 따라 발전하고 있다. 이러한 기술을 바탕으로 뇌에 대한 이해는 더욱 높아질 것이며 인공지능의 발전속도도 더 빨라질 것이다.

레이 커즈와일이 예측하는 기술발전 시나리오

2010년대 말

망막에 이미지를 직접 조사하는 안경 형태의 디스플레이가 상용화된다.
인간의 뇌 용량과 거의 비슷한 10테라바이트 컴퓨터가 100만 원대에 출시된다.

2020년대

혈관 속에 투여하여 24시간 인간의 몸 속 변화를 감시하는 나노봇이 상용화된다. 인간의 거의 모든 질병을 조기에 발견하고 예방할 수 있다.
튜링테스트를 통과하는 컴퓨터가 나오기 시작한다.
자동차는 거의 모든 자율주행차로 바뀐다. 고속도로는 자율주행차 이외에는 통행이 금지된다.

2030년대

가상현실 구현 기술이 발전하여 실제 현실과 구분할 수 없게 된다.
2030년대 말에는 우리의 마음/의식을 컴퓨터에 업로드 하여 백업할 수 있다.

2040년대

인공지능이 인간의 지능보다 10억 배 뛰어난 성능을 발휘한다.
분자 단위로 물질을 조립할 수 있는 기술이 개발되어, 어떤 물질이든 쉽게 만들어 낼 수 있다.

2045년

인간의 뇌와 클라우드 인공지능이 무선으로 연결할 수 있게 되며, 이로써 인간의 지능은 10억 배 증가한다.

11.반론: 술신과 비관적 전망을 넘어서

불신에서 비롯하는 비판: 내 주장에 대한 반론 중 대부분이 내 책을 제대로 읽지도 않고 비판하는 것들이다. 하드웨어는 물론 소프트웨어도 기하급수적으로 발전한다는 근거를 제시한다.
과학자의 염세주의: 과학자들은 당면한 연구과제를 푸는 데 매진하다보니 앞으로의 기술 발전 전망에 대해 회의적인 태도를 보이는 경우가 많다.
중국어 방: 컴퓨터가 정보를 처리하기는 해도 그것을 이해하지 못한다는 주장은 인간에게도 그대로 적용할 수 있다.
마음의 아이들: 기계에 비해 자연의 신성함과 탁월함을 주장하고자 하는 노력은 논리적으로 성립할 수 없다. 인간은 오히려 인공지능의 도움을 받아 더욱 영리해질 것이다.

에필로그: 인간의 마지막 발명품