AI 다음 물결 - 시뮬레이션을 넘어 현실로, 피지컬 AI 기반 자율주행·로봇의 미래
류윈하오 지음, 홍민경 옮김, 박종성 감수 / 알토북스 / 2026년 1월
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디지털 월세를 넘어 '체화된 지능'의 시대로: <AI 다음 물결>



피지컬 AI라는 새로운 질문

“왜 글로벌 빅테크가 모두 피지컬 AI에 집중할까?”라는 질문 또는 의문에서 시작하는 책이다. 인공지능의 발전이 너무 빨라서 뉴스를 따라가기도 버거운 지경이다. 그러니 인공지능을 활용하여 네이버 지식인 대신 검색을 하는 수준을 넘어 적극적으로 할 일을 정리하고, 개발하고, 생산하는 일을 하는 사람들은 이미 앞서 나간 사람들이라고 할 수 있겠다.


디지털 월세의 시대

매일같이 GPT, 제미나이, 클로드, 젠스파크 등이 새로운 서비스를 내놓고 더 비싼 요금제를 쓰도록 유도하고 있다. 실제로 4개 이상의 서비스를 유료 구독해서 써 보고 있다. 기존 유료 요금제가 각각 3만 원을 살짝 넘는 수준이라 4개를 구독하면 14만 원 정도 된다. 쓰다 보면 토큰이 금방 소모되어 그 이상의 비싼 요금제를 결제해야 하나 고민되는 순간이 오는데, 다음 요금제는 (서비스마다 다르지만) 최소 17만 원이다. 정말로 디지털 월세다.


체화된 지능: 뇌를 넘어 몸을 가진 AI

AI가 인식하고 판단하고 움직이는 순간, 인류 문명은 어떻게 될까? 이 책에서는 이를 ‘체화된 지능’이라고 표현한다. 단순히 뇌만 가진 소프트웨어가 아니라 물리적 형태를 지니고 현실 세계에서 인간과 상호 작용하는 AI를 말한다. 즉, 피지컬 AI다.


진화를 넘어선 기계의 학습

AI도 진화(?)한다. 앨런 튜링의 튜링 테스트 시절부터 알파고, GPT의 출현, 지금의 AI 서비스 백가쟁명 시대까지. 진화라기보다는 발전해왔다는 표현이 맞겠지만, 저자 류윈하오는 책의 앞부분에서 인간의 진화 이야기를 꺼낸다. “진화의 주된 목적은 특정한 생태적 위치와 생존 전략에 적응하는 것이다.”


인간을 모방하는 기계의 가능성

인간은 논리적 추론, 기호 조작, 추상적 개념 이해 등을 통해 정보를 처리하고 고차원적으로 사고하는 데 최적화되었다. 인간이 인공지능을 처음 생각하게 된 것은, ”기계의 감지 시스템이 인간이나 다른 동물을 완벽하게 모방할 수 있을까?”라는 의문이었다. 동물이나 인간은 현실의 여러 우발적이고 즉흥적인 환경에서 감각하고 신체를 움직일 수 있다. 그런데 기계는 그럴 수 있을까?


저자는 기계가 방대한 인간 의사 결정 데이터를 분석해 특정 상황에서 적절한 선택을 하는 방법을 모방 학습으로 습득할 수 있다고 본다. 또 보상과 처벌을 통한 강화 학습으로 행동을 유도하고 시행착오를 반복하면서 최적의 전략을 학습하도록 할 수 있다고 본다. 가상 공간에서 빠른 속도로 반복 학습을 하고, ‘체화된 지능’이 진화 성과를 빠르게 전달함으로써 동물이나 인간과 같은 생물체가 다음 세대의 탄생을 기다릴 필요도 없다. 즉, 체화된 지능을 탑재한 AI는 ‘진화’ 단계도 필요가 없다.


의식의 계산 가능성

그렇다면 다음 질문은 이렇게 된다. “기계도 의식을 가질 수 있을까?” 저자는 이러한 질문에 대해 이렇게 되물을 것이라고 말하며 책을 끝낸다. “의식을 튜링 머신으로 계산할 수 있습니까?” 이와 관련해서는 1967년 힐러리 퍼트넘의 ‘마음의 계산 이론’, 1975년 그의 제자인 제리 포더의 ‘마음의 언어 가설’이 있었고, 2011년 튜링상 수상자 주디아 펄은 <인과에 관하여>에서 인간의 사고가 사실, 관찰, 행동의 인과 관계 네트워크 안에서 진화했다고 말했다고 한다.



덧)

 1. 이 책은 중국 칭화대 교수 류윈하오가 썼다. 비유를 들 때 중국 문학이나 문화 소재가 종종 등장하는데, 삼국지 일화처럼 한국인에게도 익숙한 내용이 많다. 흄, 스피노자, 칸트 등 철학자들도 등장하므로 AI나 철학 중 한쪽은 익숙해야 읽기 수월할 것이다. <인공지능은 생각하지 않는다>, <모방하는 기계들의 시대>를 먼저 읽기를 추천한다.


2. 저자는 칸트가 손을 ‘인간의 외재된 뇌’라고 말했다고 썼으나, 칸트의 저서에 그런 근거는 없다. 의학계에서 칸트 철학을 해석하며 쓰기 시작한 문구가 와전된 것으로 보인다.





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