인공지능과 뇌는 닮아간다

인공지능과 뇌는 어떻게 생각하는가 - 지극히 주관적인, 그래서 객관적인 생각의 탄생
이상완 지음 / 솔출판사 / 2022년 9월

인공지능(Artificial Inteligence) 이야기이다. 어느덧 식상한 주제가 되어버린 것 같다.

서점 IT 코너를 가면 가장 많이 볼 수 있는 책이 인공지능 관련 책이 아닐까 싶다. 머신러닝/딥러닝이 어쩌고 하는 책들이나 텐서플로 저쩌고 하는 책들말이다.

머신러닝 어쩌고 하는 많은 AI 서적들은 주로 컴퓨터 위에서 어떻게 AI를 구현을 하고, 어떤 알고리즘을 쓰고, 어떤 수식과 api를 사용하는 지에 대한 활용에 중점을 둔 컴퓨터 공학 서적들이다.

하지만 이 책은 다르다.

훌륭한 매커니즘을 가진 사람의 뇌를 흉내내고 닮아가는 인공지능,

우리 뇌는 어떻게 동작하며, 인공지능은 어떻게 우리의 뇌를 흉내내고 발전해 나가는지를 , 그리고 우리 뇌와 인공지능은 어디가 다른 지를 고찰해 보는 책이다.

어떤 내용들을 담고 있는지 살펴보면

1. 무한한 세상을 유한한 공간에 담다

2. 현재의 성공이 미래의 실패가 되다

3. 민감한 만큼 둔감해지니 전체가 보인다

4. 지극히 주관적이다, 그래서 더 객관적이다

5. 과거를 예측하고 미래를 회상하다

6. 생각이 시간과 공간을 넘나드는 마법을 부리다

7. 미래를 내다보며 과거를 바꾼다

위의 내용들로 구성되어 있다.

과일 사과를 인간의 뇌와 인공지능이 어떻게 '인식'하는지를 비교 설명하는 것으로 시작한다.

사실 책에 설명을 할 필요가 없을 정도로 단순한 문제 아닌가? 사과는 딱 보면 그냥 사과니까...

그런데 이 간단한 문제가 인공지능에겐 아주 어려운 문제고, 인간의 뇌처럼 사과를 인식하는 것이 인공지능 과학자들의 평생의 숙제인 것이다.

사람의 뇌는 위 그림처럼 눈, 코, 촉감을 통해 특징을 파악하고 사과라고 0.02초 안에 '인식 Recognition' 한다.

우리가 인식하는 이 사과는 씨가 땅에 뿌려져 싹이 트고, 나무가 자라 열매를 맺은 결과물로 볼 수 있다.

인식의 과정은 이 최종 결과물을 우리의 감각기관으로 관찰하여 그 본질을 역으로 찾아간다는 뜻에서 '역문제 Inverse problem'의 일종으로 볼 수 있다고 한다.

그럼 인공지능은 사과를 어떻게 인식할 수 있을까.

인공지능은 다양한 특성들은 잠시 뒤로하고, 눈앞에 놓인 특징들을 묶어가면서 추상화를 해 나가야 한다.

단순한 시스템인 얕은 인공 지능망 Shallow network 에게 이 일을 맡겨보자.

사과를 인식하는 문제를 풀기 위해, 다양한 특성을 과감히 버리고 필요한 특징들만 연관짓는 것을 통해 개념을 압축해야 한다. 이 연관짓기 문제는 위 그림과 같이 생각종이 접기 문제에 비유할 수 있다.

사과의 색깔과 크기, 2가지의 특성만을 가지고 관찰하는 물체에 따라 가까운 부분에 점을 찍은 뒤, 생각종이를 접어서 사과를 인식하는 것이다. 이렇게 생각종이가 접히는 방향이 바로 인공 신경망이 특징들을 연관짓는 방식이라고 한다.

위 그림과 같이 두개의 생각종이를 겹쳐서 (XOR) 신경망의 첫번째 층을 이루고, 이 두가지 생각종이의 특성을 바탕으로 한 세번째 생각종이가 신경망의 두번째 층(은닉층이라고도 하는)에 놓이게 된다.

종이를 접어 사과를 인식하게 된다는 설명도 쉽게 와닿지는 않지만, 인공지능이 뇌를 배우는 방식과 지향점이 어디인지 이해할 수 있다.

인공지능과 뇌과학은 이제 서로서로에게 배우고, 영향을 주며 상호 발전하고 있다.

3장에서는 그렇게 서로의 분야에 연구의 실마리를 풀어주며 서로를 이끄는 에피소드가 실려있다.

인공지능이 뇌의 작동방식을 어떻게 배워나가고 있는지를 설명해주는 이 책은 복잡한 수식이나 딥러닝 코드로 뒤덮여 있지는 않아도 꽤 어렵다.

하지만 인공지능을 공학/과학 관점보다도 뇌과학과 인문학적 시각으로까지 바라보고 있어 너무 반가운 책이다.

딥러닝 알고리즘이 아닌, 뇌와 인공지능이 어디가 닮았는지, 그리고 어디가 다른지, 어떻게 상호 영향을 주는 지에 대해 알고 싶은 독자들에게 추천하는 책이다.