물리학자의 꿈과 편견 사이, 《스케일》을 읽고

스케일 : 생물.도시.기업의 성장과 죽음에 관한 보편 법칙
제프리 웨스트 지음, 이한음 옮김 / 김영사 / 2018년 7월

카오스 이론과 복잡계 과학

제임스 글릭의 《카오스》는 카오스 이론(Chaos Theory)를 최초로 대중에게 본격적으로 소개한 책으로, 교양과학서 치고는 잘 팔렸는지 ‘20주년 기념판’으로도 재출간된 적이 있다. 내가 어릴적에 읽고도 꽤 감명을 받긴 했으니 대중을 상대로 한 교양과학서 중에는 오래 기억되고 있는 고전 명저라 불러줄 수도 있겠다.

우주의 혼돈과 그 아름다움의 정수,
「카오스 20주년 기념판」을 읽고
황무지에서 발견하는 아름다움의 정수medium.com

그런데 내가 실제 학계에 종사하는 사람들에게 들어본 바로는, 최근엔 물리학자들이 카오스 이론보다는 복잡계 이론이라 불리는 것들을 주로 하고 있다고들 한다. 카오스 이론이 나온지 50년 정도 되었는데, 내 생각에 실제 그 정도 되면 팔 건 다 팠을 것이며, 이제야 뭐 나올 건덕지도 없는 상태일 테다. (물론 난 학계의 사람이 아니니까, 아닐 수도 있다. 만약 반박하는 전공자가 출현한다면, 바로 이 주장은 철회 들어가겠다.) 들어보니 복잡계 이론은 카오스 이론은 또 아닌 다른 분야라고 한다. 주제 자체가 좀 다른데, 카오스 이론의 테마가 비선형성, 나비 효과, 프랙탈 등이라면 복잡계 이론은 자기조직화, 지수적 감쇄, 스케일링 등이다. (그래서 뭐가 다르다는 건지?)

용어가 뭔지 몰라도 상관은 없다. 그냥 테마 별로 좌우를 나누었다고 보면 된다. 사실 시간순서인 것 같기도 한데, 과거에 ‘카오스’로 이름붙인 것들이 약간 촌스럽게 들리던 즈음에, 연구하던 사람들이 약간 다른 주제로 갈아타면서 ‘복잡성’이라는 이름으로 바꾼 것 아닌가 하는 생각도 든다. 그만큼 연구자의 성향도 동일하고, 방법론도 똑같고, 아이디어고 공유되고, 둘 간에 큰 장벽도 없다. 일례로, 자기조직화한 네트워크망(복잡계)의 지수적 감쇄 발생 요인은 공간에 퍼진 망의 프랙탈 구조(카오스) 때문이라고 설명한다.

연구자들은 보통 물리학과 출신으로, 물리학 학부 과정에서 주로 연구하는 입자, 광자, 전자기, 공간, 우주, 파동에 대한 것들을 배운 사람들이다. 그들이 복잡계 연구로 넘어오면서 재미있게도 그들의 연구 주제는 지진, 도시, 언어, 기업, 생물이 되는데 이런 식의 물리학 베이스 연구자의 무차별적인 주제 확장은 카오스 이론 연구 프로젝트에서도 해온 일이다. 내가 만나본 물리학과 박사과정생 한 분은 물리학과 석사 과정까지 끝낸 후에(물리학 석사 과정이라니, 생각만 해도 그 수학과 공식과 양자역학의 이해 안되는 개념들의 압박이 느껴진다), ‘한국인의 이름 분포 통계’에 대한 논문을 준비하고 있다고 하였다.

개인적인 생각으로는 이 ‘물리학-카오스 이론’ 혹은 ‘물리학-복잡계 이론’의 연결 쌍은 ‘텐서 수학-일반상대성 이론’ 혹은 ‘힐베르트 공간에 대한 수학-양자역학’과 같은 쌍으로 취급해야 하지 않나 생각한다. 원래 이론물리학자들이 현상에 대해 이론을 세울 때, 수학자들이 취급하지 않았던 새로운 수학 이론을 많이 만들어 낸다. 그들의 수학은 수학자들이 보기에 엄밀성이 좀 떨어질지라도, 어쨌든 수학은 수학이라 플라톤 세계의 완전성과 추상성을 갖추고 있다. 그 수학이 현상과 연결되면, 추상성이 사라지며 물리학 이론이 된다. 아인슈타인은 (놀랍게도) 원래 수학을 잘 못했는데, 머릿속에 그린 일반상대성의 현상을 이론화하기 위해 수학자의 도움을 받아 텐서 수학에 대한 체계를 만들어 냈다고 한다.

만약 그렇다고 한다면 카오스 이론이나 복잡성 이론이 ‘상대성 이론과 양자역학에 이은 제 3의 혁명’(《카오스》 초판본에서 인용)이라거나, ‘복잡성의 대통일 이론’ (《스케일》에서 인용)같은 건 아니라는 소리다. ‘복잡성의 물리학’이란 진짜 물리학이라기보단 단지 통계적 현상을 설명하기 위한 수학적 모델을 크게 일컬을 뿐이고, 요정도의 수학적 모델링은 통계학, 사회학, 경제학에서도 많이들 하는 일이다. 물론 양자역학의 수학을 연구한 물리학자들이 모델링을 좀 더 엄밀하고 세부적이고 근본적으로 깊이 다룰 수 있다는 것에 대해선 큰 장점일 거고, 그러한 특성 때문에 물리학 출신의 연구자가 ‘복잡성 과학’ 연구 프로젝트를 가동시킬 수 있었을 것이다.

스케일 이론

마크 뷰캐넌의 《우발과 패턴》에서 ‘자기조직화하는 임계 상태’에 대한 복잡계를 주로 다뤘다. ‘자기조직화하는 임계 상태’는 임계 상태에 이르기 때문에 언젠가 무너지거나 파괴된다. 자연계에서는 지진이나 산불, 사회계에서는 전쟁이나 경제가 대표적인 임계 상태이고, 이 ‘자기조직화하는 임계 상태’의 복잡계적 특성 때문에 무너지는 순간을 모델링하거나 예측하기가 힘들다는 주장이 《우발과 패턴》의 내용이었다.

수학에서 역사학까지, 《우발과 패턴》을 읽고
수학과 복잡성 과학medium.com

《스케일》에서도 복잡계에 대해 다루고 있지만, 《우발과 패턴》처럼 한꺼번에 붕괴되거나 무너지지는 않는 시스템들이고, 혹시 붕괴되더라도 어느 정도는 예견할 수 있는 시스템인 ‘생물’을 다루고 있다. 어떤 차이점일까? 임계상태의 지각은 작은 붕괴와 큰 붕괴가 지수 분포를 이루고 있고, 다음번 지진이 큰 붕괴로 일어날지, 작은 붕괴로 일어날지, 혹은 언제 일어날지 확률적 추론 말고는 전혀 예측할 수 없다. 그러나 생물의 죽음은 어느 정도 예측이 가능한데, 80살 사는 사람은 많아도 150살 사는 사람은 전혀 없다고 과감하게 예측할 수 있기 때문이다.

이 책에서 다루는 주로 다루는 주제는 ‘기울기’이다. 지수 분포의 한 축 혹은 두 축을 변환시켜 곡선으로 굽은 함수 자체를 직선으로 만들 수 있다. 축을 변환시키는 방법을 ‘로그 스케일’이라고 하는데, 변환하면 눈금이 1, 2, 3, 4…가 아니라 1, 10, 100, 1000으로 늘어난다. 이렇게 직선으로 변환된 함수는 특유의 기울기를 가지게 되는데, 저자의 주장에 따르면 기울기값 자체가 시스템의 큰 의미를 나타내는 중요한 수치이다.

놀라운 현상이 두 가지 있는데, 첫 번째로 그 1에서 시작해 10배씩 늘어나는 축의 특성상 조금만 오른쪽으로 계속 가면 엄청나게 작은 크기의 생물부터 엄청나게 큰 크기의 생물까지 다 포함이 되는데, 이 모든 사이즈의 생물이 같은 기울기로 표현된다는 것이다. 두 번째로 많은 생물체의 특성을 다양하게 조사한 결과, 그 기울기는 1/4의 배수로 표현이 된다는 것이다. 예를 들어, 벼룩부터 고래까지 모든 동물은 심장 박동 수 -1/4, 수명 1/4,성장률의 지수 3/4, 대뇌 백색질과 회색질의 양은 5/4라는 기울기로 표현된다.

‘벼룩부터 고래까지’, 그 이유는 생물체 설계시의 물리적 제약이다. 때문에 이 일을 하기에 물리학과 출신이 적절하다. (비단 수학을 잘하기 때문만은 아닌 것이다.) 생물체는 생물체 내의 공간 구조를 설계할 때 공간을 꽉 채우는 망 구조로 설계하는 경향이 있는데, 이 구조로 몸 내부를 채우다 보면 필연적으로 프랙탈 구조가 만들어진다. 벼룩도 그렇고 고래도 그렇단 소리다.

그렇다면 1/4의 비밀은 무엇일까? 여전히 물리학 출신의 장점이 드러나는데, 저자인 제프리 웨스트는 ‘공간 3차원+프랙털 1차원’의 비밀로 표현한다.

마법의 수 4는 망이 봉사하는 부피라는 통상적인 삼차원이 망의 프랙털 특성에서 비롯되는 추가 차원을 통해 실질적으로 확장됨으로써 출현한다. (중략)이런 의미에서 4라는 보편적인 수는 사실상 3+1이다.

글쎄, 무슨 소린지 대충은 알겠지만 이해 안가는 부분이 아직 있다. 프랙털의 차원은 여분의 소수를 만들어 내지, 정수 1을 만들어 내지 않는다. 노르웨이의 해안선 차원은 2차원이 아니라 1.52 차원이다. 생물의 망 설계가 극강의 프랙털성을 보여서 거의 0.9 가까이를 채운다 할지라고 실험을 통해 측정한다면 ‘미만’이 나와야 한다. 그러나 본문에 삽입된 표에 제시된 측정값들은 ‘미만’도 있지만 ‘초과’도 있다. 좀 더 나은 설명이 있었으면 좋겠다.

물리학자의 영원한 오지랖, 대통일의 꿈

생물을 너머 기업과 도시도 이러한 특별한 기울기 분포를 보인다면 얼마나 놀라울까? 실제로 기업의 흥망성쇄와 도시의 인구분포를 그래프로 그려 보면 생물만큼은 아니지만 정제된 일직선이 나타난다. 그리고 그 기울기는 어디에서나 조사해도 특정한 수로 수렴한다. 여기에서 물리학자의 큰 오지랖이 시작된다. 생물과 기업, 도시, 그밖에 모든 복잡계는 같은 성질을 띠기 때문에 근본이 되는 물리학적 원리가 있을 것이라는 생각이다.

물리학자는 언제나 대통일의 환상에 사로잡혀 있다. 그들은 전기와 자기를 성공적으로 통일해 하나의 식으로 만들어 냈고, (맥스웰 방정식은 네 개지만 하나의 식으로 표현하는 방법도 있다.)통일된 전자기와 발견된 네 가지의 힘을 차례차례 병합해 나가서, 종국에는 중력과 나머지 힘의 통일을 이루어 내려고 하고 있다. 이처럼 생물, 도시, 기업도 ‘단 하나의 방정식’으로 나타낸다면 얼마나 좋을까? 하고 꿈꾼다.

그러나 나는 이 견해에 반대이다. 이렇게 생물학, 도시학, 경영학을 넘나드는 분야에서 하나의 직선으로 그래프를 그릴 수 있다는 것이 놀랍긴 하지만, 이건 단지 통계적 분포일 뿐이다. 일관된 통계적 분포는 물리학적 특성이 아닌 수학적 특성이 비슷하다는 것을 뜻한다. 수학적 특성이란? 물리학과는 상관 없다는 얘기다. 지수 분포 말고 다른 예로 정규분포가 있는데, 정규분포는 인간의 키(생물), 도시의 공간적 인구 분포(도시)에서도 나타난다. 정규분포가 어디서든 툭툭 튀어나온다고 그 누구도 이 다양한 분야의 대통일을 꿈꾸진 않는다. 단지 정규분포는 이항분포의 근사라는 수학적 설명만 붙일 뿐이다.

저자는 특히 물리학에 대한 오만한 자부심을 은연중에 드러내는데, 다음과 같은 인용에서 어느 정도 예상할 수 있다.

비교적 소수의 헌신적인 연구자 외에는 생물학계가 전반적으로 노화와 죽음에 별 관심이 없다는 사실에 자극을 받아서…

글쎄, 생물학계에서 노화와 죽음을 죽도록 파는 데가 있는데, 바로 의학계이다. 의학이라는 분야가 생물학으로부터 분리되어 훨씬 더 많은 자본과 인원이 투입되고 있는 분야라는 점에서, 저자의 관점은 좀 편협하다.

비록 더욱더 기념비적인 성취를 이룬 뉴턴이나 아인슈타인보다 다윈을 어떻게 더 높이 평가할 수 있는지는 여전히 의문이라고 본다는 점은 인정해야겠지만 말이다.

다윈이야말로 생물학 내에서의 대통일 이론을 이룬 사람이다. 균류부터 식물, 동물까지 모두 다윈의 진화 법칙에 따라 만들어졌다. 학제간의 대통일 이론을 만들고 싶다면, 각 분야 내에서의 ‘대통일 이론’을 존중하는 데부터 시작해야 하지 않을까? 이런 관점이 ‘스케일 이론’에 대한, 그 자체만으로도 소중하고 획기적인 가치를 깎아먹는 것 아닌가 우려된다.

다음 목표는 ‘유추하는 인공지능’일까? 「사고의 본질: 유추, 지성의 연료와 불길」을 읽고

사고의 본질 - 유추, 지성의 연료와 불길 ㅣ Philos 시리즈 10
더글러스 호프스태터 & 에마뉘엘 상데 지음, 김태훈 옮김, 최재천 감수 / arte(아르테) / 2017년 11월

이 책은 인공지능을 다룬 「괴델, 에셔, 바흐」라는 책의 저자로 유명한 더글러스 호프스태터의 또 다른, 새로운 번역서이다. 잘 알려지지는 않았던 프랑스 심리학자 ‘에마뉴엘 상데’와 함께 쓴 이 책은, 언뜻 보기엔 그의 주제(인공지능, 괴델과 수학체계, 그의 전공인 물리학…)라고 얘기하기 좀 어려운 ‘유추’에 대한 내용에 대해서 쓴 책이다. ‘유추'하면 우리는 무엇이 떠오르는가? 직유법(내 마음은 호수요), 은유법(~와 같이), 활유법, 의인법 같이 시론이나 문학 이론에서 일컬어지는 여러 ‘법’들, 혹은 유비추리 등의 논리학 같은 것? 우리의 사고가 너무 고등학교 과정에 제한되어 있는 지 모를 일이다만, 이들이 말하는 ‘유추'라 함은, 시론에 관한 것도, 언어학적인 주제도, 고등학교 국어에 나올 만한 주제도 아니다. 이들은 유추가 언어를 넘어 우리 사고와 인지의 중추에 핵심적 역할을 맡고 있음을 주장한다.

한 마디로 말하자면 인지과학에서 다룰 법한 관점으로 ‘유추’라는 사고 과정을 들여다 보는 것이다. 자, 수능에 단골로 출제되었던 은유와 직유의 차이점(‘~와 같이’가 붙느냐 마느냐 따위의 시시콜콜한 것들) 같은 것은 잊어 버리자. 모든 언어적 유추는 본질적으로 다르지 않을 뿐더러, 심지어 비언어적인 유추도 존재하고, 그 또한 언어적 유추와 다르지 않다. 심지어 수학과 과학 이론도 유추로 인해 이루어지며, 아예 우리 사고 과정 자체가 ‘유추’라는 기제가 없었으면 성립되지 않을 정도로 핵심에 자리잡고 있다. 우리는 유추 없인 생각하지 못하는 생물에 불과할 것이다.

단어

길거리에서 마주친 참새를 ‘새’라고 말하는 데 어디에 유추가 있는가? 참새는 분명히 새이고, 이것은 유추라기보단 그냥 범주화일 뿐이다. 참새는 비둘기, 오리, 닭 등과 같이 ‘새’라는 범주에 속해 있다. 그러나 과연 그럴까? 유명한 심리학 실험이 있다. 사람들은 ‘참새’같은 것보다 ‘펭귄’같은 동물을 새라고 생각하는 데 좀 늦은 반응을 보였다. 펭귄은 왜 새인가? 어느 누구도 펭귄을 새라고 생각하지 못하는 것은 아니다. 다만, 참새보다 뭔가 ‘새-같음’이 좀 떨어질 뿐이다.

이 범주화의 경계가 칼로 자르듯이 딱 떨어지는 게 아니라는 것이 저자들의 이야기이다. 사람들이 대개 ‘펭귄’은 떨어지는 칼날의 ‘새 맞음’ 쪽에 가까스로 들어갔다고 생각하는 관점과는 완전히 다른 것이다. 그 경계는 뿌연 쪽에 가깝다. 갈매기 동상은 어떤가? 익룡은? 독수리의 그림자는? 만화에 나오는 카나리아? 달걀 안의 병아리는? 죽은 지 50년 후에 녹음기에서 재생되는 나이팅게일의 노래? 이런 범위를 확장하다 보면 인공물인 비행기 또한 칼날의 ‘새 아님’ 부분 쪽으로 들어갔다는 명확한 사실 조차 의심스럽다는 생각이 든다.

개념

단어는 확장된다. 이들의 진정한 목표는 언어를 탈출하는 것이기 때문에, 그 다음이 개념이라는 생각은 자연스럽다. 개념은 정해진 게 없으며, 어떤 특별한 상황에 닥쳤을 때 완벽히 동일한 문장으로 표현되지 않는다. 단지 비슷한 상황들을 묶어서 비슷한 단어들로 대체되어 표현된다. 그러나 완전히 동일한 단어나 문장으로 표현되지 않는다 해서 그 능력이 희석되어서는 안 된다. 우리는 비슷한 상황 상황들을 ‘다리를 만들어’ 묶는 무의식적 능력이 있다는 것이다.

‘-holic’이라는 단어는 원래 ‘Alcohol’이라는 전문 용어가 술을 일컫는 용어로 범주 확장이 일어난 후에, ‘술 중독자’라는 개념을 표현하기 위해서 ‘-ic’을 붙인 ‘Alcoholic’이라는 단어에서 나왔다. 그러나 그 조어법 따위 우리는 상관하지 않았다. ‘hol-ic’은 동시에 움직이기 시작했다. 우리는 어떤 개념이든 공통적인 것만 있으면 연관을 시키는 버릇이 있다. 사람들은 무엇에 중독된 사람을 그냥 XX-holic으로 부르기 시작했다. 알코올 중독자처럼 행동하지만 그 목표가 술이 아닌 일일때, 그 사람을 workaholic이라고 불렀다. 동일한 조어법은 계속되어, shopaholic, chocoholic, sugarholic, sexaholic이 생겼다. 이것이 저자들이 ‘유추의 다리’라고 부르는 현상이다.

‘개인적’ 유추

굳이 유추가 모든 사람이 합의해야 하는 ‘언중의 영역’에서 이루어져야 할까? 그렇지 않다. 개인이 자신만의 유추를 가질 수 있으며, 이로써 개인적 유추는 언어로조차 말하기 굉장히 힘들어지는 순수한 개념의 영역으로 들어선다. 어떤 채식주의자가 어린 아이에게 왜 이미 죽은 고기일 뿐인 햄버거를 먹으면 안 되는지를 설명하기 위해, 그는 슈퍼마켓 선반에 있는 음료수 캔을 꺼내면 바깥에서부터 차례차례 미끄러져 내려오는 비유를 들었다. 물론 이를 ‘컨베이어 벨트식 축산업’ 따위의 용어로 표현할 수는 있지만, 애초에 슈퍼마켓 캔과 ‘컨베이어 벨트식 축산업’의 유추의 다리를 건설한 사람은 그 혼자 혹은 그와 그러한 얘기를 나눠본 몇몇에 지나지 않다. 이 유추를 용어로 표현하자는 어떠한 언중의 합의도 이루어지지 않았기 때문에, 이 유추는 비언어적 개념에 속한 개인적 유추이다.

유추는 어떤 의미를 지니는가

이러한 자동적이고 무의식적인 유추 행위에 큰 의미를 부여하고, 무의식에 대한 고찰을 시도한 자가 바로 ‘지그문트 프로이트’라는 생각이 든다. 그러나 저자는 이러한 생각에 반대한다. 유추는 너무나 자동적이라, 큰 의미를 지니지 않는다. 우리가 출근길에 멍하니 ‘저 사람은 누구와 닮았네’, ‘어제 영화는 마치 안드로메다 같았어’, 아니면 언어적으로조차 표현되지 않는 수많은 망상은 그냥 이루어지는 일일 뿐이며, 그 안에 복잡하게 구조화된 무의식 영역이나 기억이 있는 것이 아니다. 우리가 주목해야 할 것은 왜 에너지를 소비하면서까지 유추를 자동적으로 끊임 없이 생산해 내고 있는지에 대한 진화심리학적 이유와, 그 신경적 작동 원리이다. 아마 딥러닝과 같은 Neural Network 구조에 그 해답이 있지 않나 하는 생각이 살짝 든다. 왜냐하면, 충분히 훈련된 NN은 어떠한 사진을 보여주면 오히려 초코칩 쿠키를 치와와로 착각하거나, 과하게 개의 이미지를 인식하여 초현실주의적인 그림을 만들어 내기 때문이다.

Deep Learning이 아직도 구분하기 힘든 것. 그러나 이것은 컴퓨터의 실패가 아니며 인간의 우위도 아니다. 컴퓨터가 유추의 능력에 진입하였다는 의미이다.

Deep Learning으로 개의 이미지를 과하게 적용시켜 그린 그림. 우리도 가끔 물체에서 얼굴을 본다.

유추하는 컴퓨터

그렇다면, 인공지능의 다음 목표는 당연히 유추하는 컴퓨터가 아닌가 하는 생각이 든다. 컴퓨터가 유추를 할 수 있게 된다면, 어떤 시대가 또 다시 열릴까? 시를 짓거나 그림을 그리는 컴퓨터는 이미 나와 있다. 유추가 가능한 컴퓨터란, 시를 지은 후에 그 시에 대한 자신의 의도를 설명하거나, 자신이 그린 그림에 대한 감상을 작성하는 놈일지 모른다.

“아, 제가 몇 년 전 초코칩 쿠키를 치와와로 잘못 본 적이 있습니다. 재미있는 경험이었죠. 그 때문에 생각해 낸 줄거리로, 계기판에 달린 스위치를 과자로 착각해 실수로 눌러 버린 미국 대통령의 이야기입니다. 그 스위치란 바로 핵 미사일 발사 스위치였던 것이죠.”

저자의 책에선 이러한 인지적 매커니즘이나 인공지능 이야기는 삼가고 있지만, 분명 생각하고 있을 것이라 본다. 「괴델, 에셔, 바흐」의 더글러스 호프스태터 아닌다. 유추하는 컴퓨터에 대한 다음 저작을 기다린다.

괴델, 튜링, 알파고, 그 전진하는 황금 노끈, 「괴델, 에셔, 바흐」를 읽고

http://blog.aladin.co.kr/mustahil/9835407

괴델, 튜링, 알파고, 그 전진하는 황금 노끈, 「괴델, 에셔, 바흐」를 읽고

괴델, 에셔, 바흐 - 영원한 황금 노끈, 개역판
더글러스 호프스태터 지음, 박여성.안병서 옮김 / 까치 / 2017년 7월

그 난이도 때문인지 아니면 애초에 그 주제 자체가 가진 성질 때문인지는 몰라도, 이 책은 신비로움으로 둘러싸여 일반적인 독자에게는 접근하기 어려운 아우라를 담고 있다. 이 책은 누구나 읽을 수 있을까? 가볍게 부산 가는 기차에 머리 식힐 겸 사서 읽을 수 있을 정도로? 전혀 아니다. 그렇다면 1980년 뉴욕 타임즈 베스트셀러에 오르게 이 책을 구매한 사람들은 도대체 누구란 말인가? 나도 잘 모르겠다. 2010년대의 한국 30~40대 일반적인 직장인에 둘러싸여 있는 나로서는 1980년대 뉴욕의 도서 구매층이 잘 이해되는 편은 아니다. 난 이 책을 지하철에서 읽기 위해 들고 다니면서, 직장동료들에게 “당신은 항상 두꺼운 책을 들고 다니시는군요. 나도 책을 읽어야 하는데…”라는 식의 이야기를 적어도 다섯 명의 다른 화자에게 들었다. 물론 나는 얇은 책도 읽는다. 얇은 책과 두꺼운 책을 읽는 비율은 정확히 정규분포를 따르고 있지만 (그렇다는 것은 내가 특별히 두꺼운 책을 ‘취향적으로' 선택하는 것은 아니라는 소리이며, 단지 책의 두께에 대한 요소는 랜덤적으로 골라지는 것이라는 소리다.) 두꺼운 책을 읽는 데 오랜 시간이 걸리기 때문에 ‘대부분’ 두꺼운 책을 읽는 것처럼 보이는 것이다.

물론 나도 이 책을 완전히 이해하는 데 세 번의 완독(그리고 더 많은 횟수에 걸친 시도), 15년 정도의 세월이 필요했다. 첫 번째의 리딩은 20% 정도만이 머릿속 안에 들어왔고, 나머지 80%는 글자를 읽는 수준에 불과했다. 그래도 큰 틀은 그릴 수 있었다. 물론 번역의 질에 대한 논란이 끊이지 않던 초판 번역본 때문이라고 말할 수도 있었으나, 그렇게 핑계대고 싶진 않았다. 몇년 후, 전공 관련으로 또 다시 읽어 보았는데 (사실 대학원 전공을 학부와 다르게 바꾼 이유가 이 책 때문이기도 했다), ‘적어도 20%는 이해했다’ 나의 생각은 착각이었음을 깨달았다. 무엇보다도 에피메데니스 역설과 괴델의 정리간의 차이에 대해서 전혀 다르게 이해하고 있었음을 알게 되었다.

그리고 개정 번역판이 출판되었다. 기회삼아 이번 세 번째 리딩은 특별히 개역판을 읽어보았다. 다행히 새로운 번역자를 끼고 다시 작업한 개역판은 번역의 질에 대한 논란은 줄어드는 듯 하다. 내가 굳이 초판 번역판과 개역판을 한줄 한줄 비교해 가면서 따질만한 깜냥도 시간도 없겠거니와, 그 논의는 책의 본질에 대한 논의에 하등 도움이 안 되는 작업일 것이다. 역시나 이해량은 번역이 아닌 나의 역량의 문제로 따져야 하겠다. 이번 독해는 거의 모든 글자가 의미로 이해될 정도였으니, 적어도 이번 리딩은 꽤나 수준높은 이해에 도달하였다고 자부할 수 있다. 물론 네 번째 리딩에서는 또 다시 나의 무지를 ‘선불교’적으로 깨달을 수도 있을 것이다. 그 때가 되면 세 번째의 나에 대해 한없이 부끄러워질 수도 있겠으나, 일단 세 번째 나에 대한 자신감을 가지고 글을 진행해 보자.

알파고와 ‘딥 뉴럴 네트워크’

대중들에게 받아들여지는 인공지능의 이미지는 알파고 사태 이후로 급격히 변화했으니, 2017년 기술 트렌드를 좇는 기획자에게 인공지능이란 ‘대화하는 스피커’라거나, 적어도 음성인식 되는 자연어 처리 VPA(Virtual Personal Assistant)일 것이다. 인공지능이라는 트렌드는 사실 그 역사가 오래되기도 오래된지라, 심지어 ‘퍼지 이론’이라는 한물 간 이론을 적용한 세탁기조차 ‘인공지능 컴퓨터 세탁기’라는 이름으로 팔린 지가 30년이 지났다. “인공지능은 아직 실현되지 못한 무언가이다”라는 말도 있다. 딥러닝 알고리즘 역시 여전히 무엇인가 부족하며, ‘바둑으로 사람을 이기는 컴퓨터’, ‘예술적인 그림을 그리는 컴퓨터’, ‘일상적인 대화를 하는 컴퓨터’까지는 만들어낼 수 있을지 몰라도 우리가 진정 인격체로서의 인공지능을 달성하기 위해서는 ‘심리적으로 사람을 속여서 이겨먹는 컴퓨터’, ‘예술을 이해하고 새로운 그림을 그려 그 화법을 후대에 가르쳐 주는 컴퓨터’, ‘심도깊은 대화를 통해 우정을 나누는 컴퓨터’, ‘유추하는 컴퓨터’까지 가기 위해서는 한 시대가 더 필요할 지도 모른다.

어쨌든 이 난리바닥을 일으킨 불꽃은 30년간 시들어가는 ‘뉴럴 네트워크’ 한우물만 파던 제프리 힌튼 교수, 앤드류 응 교수 등의 ‘Deep Neural Network(DNN)’ 알고리즘의 발표 때문임이 거의 확실하다. 그렇다. 인공지능 마케팅 뿐 아니라 인공지능 알고리즘 연구 자체도 수없는 부침을 겪었다. 사이버네틱스, 퍼지 이론, 고전적 신경망, 전문가 이론, 머신 러닝, 나이브 베이즈, 제네틱 알고리즘 등등…다른 방법론과 달리 인간의 뇌를 시뮬레이션 하자는 Neural Network 방법론은 성과가 나오지 않아 벌써 80년대에 한물 간 이론이었다. 그런데 결국 돌고 돌아 본질적으로 Neural Network와 다르지 않은, 인간의 뇌를 시뮬레이션하는 이론인 DNN이 극적으로 살아났다는 사실 자체가, ‘정답은 결국 뇌 따라하기’라는 사실을 극명하게 드러내 주는 것임이 아닐까?

인공지능에 정답이 있다는 말인가? 나이브 베이즈나 제네틱 알고리즘이 영원히 이룰 수 없고 오직 DNN만 도달할 수 있는 인간 수준의 인공지능이란 말은, 결국 ‘뇌만이 정답’이란 이야기일까? 나는 정녕 ‘존 설(John Searle)’의 생물학적 본질으로서의 의식을 이야기하고 있는 것인가? 존 설의 생물학적 자연주의는, 생물학적 구조 같은 것이 의식에 있어 절대적이기 때문에, 오직 ‘뇌’만이 의식을 유발할 수 있다는 주장이다. 딥 뉴럴 네트워크는 존 설이 말하는 ‘오직 뇌’에 속하는 카테고리일까? 존 설에게 물어보고 싶긴 하다. 당신의 생물학적 자연주의 가설이 이루어진 것입니까? 여전히 나는 존 설에 대해 부정적인데, 그 이유는 딥 뉴럴 네트워크가 실제 탄소 뉴런이나, 물리적으로 복제된 ‘규소 뉴런’이 아닌, 규소 반도체 ‘내부에서’ 소프트웨어적으로 시뮬레이션된 뉴런으로 작동하기 때문이다.

이는 층위에 대한 이야기로 넘어간다. 규소 반도체 ‘내부’는 어떤 내부를 말하는 것일까? 내 이야기를 듣고 반도체를 쪼개어 내부를 들여다 보는 사람은 없을 것이다. 여기서의 ‘내부’라는 말은 같은 물리 층위 내에 구조화된 물리적 실체가 아닌, 물리적 층위에서 연산되어 ‘만들어지는’ 소프트웨어적인 가상 세계를 일컫는다. 그 층위는 물리적 실체가 없지만, 내적으로 물리적 오브젝트로 ‘간주되는’ 것들을 얼마든지 만들어낼 수 있다. 그러나 그 만들어진 가상(2차)-물리적 오브젝트들은, 우리가 실제로 상호작용하는 1차-물리적 실체와 절대로 상호작용할 수 없다.

앨런 튜링과 ‘알고리즘’

PC 내부에는 그래픽 카드라는 부품이 있다. 우리가 실제로 1차-물리적 실체에서 가상(2차)-물리적 실체를 구현해 내기 위해서는, 수학 계산 같은 것이 필요하다. 그 수학 계산을 실제로 수행하는 것이 그래픽 카드라는 것이다. 이 그래픽 카드는 — 당연하게도 —  1차-물리적 실체이다. 우리는 그것을 돈을 지불하고 구매하여, 택배로 받아본 다음, 포장을 까서 덩어리진 물체를 역시나 덩어리진 물체인 메인보드라는 곳에 꼽는다.

그렇다면, 1차-물리적 실체의 상호작용 수학 계산을 하게 해 주는 0차-그래픽 카드 같은 것이 있는가? 물론 1차-세계의 주민인 나는 그것이 없다고 확실하게 말할 수 있다. (1차-)물리학은 그것이 없다고 말한다. 우리의 우주를 돌리는 그래픽 카드는 없으며, 그 기능을 수행하는 수학 계산은 시공간의 틈 사이에서, 그리고 소립자와 원자, 분자들이 스스로 수행하고 있다. 그러나 누가 아는가? 2차-세계에 살고 있는 주민들도 우리와 똑같이 생각할 것임을.

왜 물리적 상호작용을 구현하는데 수학 연산이 필요한지, 그리고 그것을 수행하게 하는 데에 상위 차원의 물리적 실체가 필요한지를 최초로 깨달은 1차-존재가 바로 앨런 튜링이다. 놀라운 생각의 전환이다. 왜냐면 우리의 세계는 물리적 상호작용이 상위 차원의 물리적 실체 없이 이루어지고 있기 때문이다. 앨런 튜링이 수학 연산을 실제로 수행하는 무엇인가를 구상할 때, 명확한 물리적 실체인 테이프와 움직이는 헤드를 제일 먼저 떠올렸다. 튜링이 떠올린 가상의 그것은 1차-물리학의 지배를 받아 작동되며, 우리와 같은 시공간상에서 움직인다.

튜링 머신이 온전히 구현하는 것은 무엇이라 불러야 하는가? 그것을 지칭하는 단어는 바로 ‘알고리즘’이다. 아랍어로부터 출발하여 영어 단어처럼 들리지도 않는 이 단어의 올바른 개념은, 내가 앞서 ‘수학 계산’이라고 부르던 것과 정확히 동일하다. 즉, 튜링 머신은 수학 계산을 하는 알고리즘 구현 기계이다.

그런데, 사실 그가 만든 것은 완전히 새로운 창조물이 아니었다. 튜링 기계보다도 훨씬 더 놀라운 성능을 발휘하는 ‘뇌’라는 기계가 있었으니까. 어찌 보면 튜링 머신은 뇌의 ‘불완전한’ 복제판이다. 음…그런데 불완전하다고? 튜링 머신은 아직 그 가능성을 점치기엔 너무나 새롭게 만들어진 기계였다. 앞으로 인간은 몇십 년동안 튜링 머신의 가능성에 대해 계속적으로 탐구해 나갈 것이었다. 아직 튜링 머신이 뇌에 비해 알고리즘적으로 ‘불완전’한지, 아니면 완전하거나 더 뛰어넘는지 조차 몰랐다. 새로운 질문이 생겼다. 튜링 머신이 구현한다는 ‘알고리즘’의 한계는 어디까지인가? 알고리즘으로 ‘뇌’의 2차 가상 물리체를 만들 수 있을까?

물론 우리는 뇌가 잘 하고 컴퓨터(튜링 머신)가 잘 못하는 것의 리스트를 잘 안다. 그 리스트는 계속해서 줄어들고 있지만, 그래도 아직도 몇백, 몇천 페이지가 더 있다. 튜링 머신이 알고리즘의 더도 말고 덜도 말고의 완전한 구현체라면, 뇌는 알고리즘을 넘어서는 초-알고리즘의 구현체인가? 만약 그렇다면, 우리는 (인간의 뇌 만큼 작동하는) 인공지능을 컴퓨터로 만들 수 없다. DNN 또한 알고리즘 구현체이다. 왜냐하면, 현대의 모든 컴퓨터는 튜링 머신이기 때문이다. DNN으로도, 지금까지 개발된 어떤 인공지능 알고리즘으로도 진정한, 사람만큼 뛰어난 인공지능은 만들 수 없다. 우리 시대의 모든 컴퓨터 아키텍처는 알고리즘적으로 튜링 머신과 ‘동등’하게 완전하기 때문이다.

괴델과 ‘수학’

칸토어 (또는 칸토르)라는 수학자는 유리수라는 무한집합보다 ‘더 큰’ 무한집합이 있다고 증명했다(그것은 무리수라는 무한집합이다). 어떤 무한집합보다 어떤 무한집합이 더 크다니, 범인으로서는 이해할 수 없는 세계관이다. 어쨌든 그 즐거운 상상 후에, 칸토어와 그 후예들은 더욱 더 즐겁게 상상력을 발휘해 더 이상하고 증명되거나 증명되지 않은 질문들을 만들어 냈다.

• 유리수 무한집합보다 작으면서 그냥 유한집합보다 큰 (최소의) 무한집합은 있는가? (없다고 밝혀짐)

• 유리수 무한집합보다 더 크고, 무리수 무한집합보다 더 작은 무한집합이 있는가? (유명한 연속체 가설)

• 무리수 무한집합보다 더 큰 무한집합은 있는가? (증명되었는지 안되었는지 내가 모름)

• 무한집합의 크기는 연속적인가? 이산적인가? (이런 질문이 의미있는지조차 내가 모름)

‘알고리즘’이란 개념도 이렇게 접근하면 어떤가? 가장 작은 1-알고리즘은 튜링 머신으로 완전히 구현되는 알고리즘이다. 그러나 그 알고리즘으로도 계산하지 못하는 연산이 있으며, 2-알고리즘만이 그 계산을 가능하게 한다. 우리의 뇌는 2.53-알고리즘으로 밝혀졌으며, 존 설의 말대로 튜링 머신이 기반인 현대의 컴퓨터 아키텍처로는 뇌를 완벽하게 구현할 수 없다. 수학자들은 4-알고리즘까지 증명했고 조심스레 2³-알고리즘까지는 가능하지 않겠냐고 내다보고 있다. 컴퓨터공학자들은 인간의 뇌를 조금이나마 뛰어넘는 3-알고리즘에 대한 코딩을 시도하고 있다…

수학적으로 완전히 증명된 튜링-처치 테제는 그런 초-알고리즘이란 없다고 분명히 못박고 있다. 알고리즘은 하나 뿐이다. 그렇다면, 당연히 뇌도 알고리즘적이어야 한다. 딥 뉴럴 네트워크, 디퍼 뉴럴 네트워크, 그도 아니면 디피스트 뉴럴 네트워크(물론 모두 초-알고리즘이 아닌 일반 알고리즘으로 코딩된)가 궁극적으로 인간의 의식까지 코딩할 수 있어야 함을 어쩔 수 없이 믿어야 하는 이유이다.

그렇다. 이 모든 것은 괴델의 정리로부터 시작되었다. 수학 체계란 ‘완전한’ 것과 ‘불완전한’ 것밖에 없으며, 2차-완전이라던가 더 상위적으로 완전한 수학 체계란 존재하지 않는다. 불가피하게도, 완전한 수학 체계란 필연적으로 내적 모순을 가지고 있다. (괴델의 ‘G’ 증명) 이것이 괴델의 불완전성의 정리이다. 왜 인공지능과 인간 지능에 대한 연구가 수학으로부터 시작되어야 하는지에 대한 당연한 사실이다.

책에 대하여

신비롭고 아름다운, 대칭적인 상징과 언어 유희로 가득한 책 「괴델, 에셔, 바흐」는 사실상 상징과 언어 유희를 뛰어넘는 수학적 모순의 우주적 아름다움을 예찬하는 책이다. 교양 과학 수준에서 이 모순적 대칭의 미학을 온전히 이해시킬 수 있는 책은 더도 말고 덜도 말고 이 책 뿐임이 확실하다. 곁다리의 언어적 표현들은 있어도 그만 없어도 그만이련만, 어쨌든 있음으로 해서 더욱 더 읽을 가치가 있는 고전이 완성되었다. 게다가 인공지능에 대한 논의는, 순식간에 유행이 지나고 이론이 뒤쳐져 버리는 그 분야에서, 몇십 년이 지나도 그 가치가 흐려지지 않을 정수만을 논하고 있다.

아마 그만이 해낼 수 있는 일이리라.

5/5

다음 목표는 ‘유추하는 인공지능’일까? 「사고의 본질: 유추, 지성의 연료와 불길」을 읽고

http://blog.aladin.co.kr/mustahil/9911036

유전자, 성격, 그리고 통계, 「개성의 탄생」을 읽고

개성의 탄생 - 나는 왜 다른 사람과 다른 유일한 나인가
주디스 리치 해리스 지음, 곽미경 옮김 / 동녘사이언스 / 2007년 6월

우리는 아직도 잘못된 가설 속에 살고 있는가, 「The Nurture Assumption」을 읽고

이 책은 놀라울 정도로 충격적이지만 또 이상할 정도로 반향이 없는 책 「양육 가설」(Nurture Assumption)의 저자 ‘주디스 리치 해리스’의 또 한 권의 책이자, 유일한 한국어 번역본이다. 개인적으로는 「양육 가설」의 정식 번역본이 발매되었으면 하고 바라지만, 이 책에 ‘양육 가설’에 대한 내용이 다 포함되어 있으므로 이 책 한 권만으로도 주디스 리치 해리스의 정수를 맛보기에 충분할 것이다. 이 책의 또 다른 장점으로는 그녀의 짧지만 다사다난한 인생 스토리와, 학계에서의 논쟁에 대한 (깨끗하지만은 않은) 비하인드 스토리, 그리고 통계를 심리학에서 어떻게 다루는지에 대한 아주 깔끔한 설명들이 포함되어 있다는 것이다.

인생 스토리부터 들어 보자. 그녀는 심리학 석사 졸업 후에 박사 진급을 포기하고 교과서를 집필하는 소일거리를 하다가, 쌓여진 데이터를 토대로 발달심리학의 핵심 가설에 큰 의문을 제기하는 메타분석 논문을 「Psychological Science」라는 저널에 게재한다. 논문 리뷰가 어떻게 진행되었는지는 모르겠지만, 석사 졸업생이 지도교수 없이 유명 저널에 논문을 내는 것은 흔치 않은 일이다. 게재 후에도 그 충격에 비해 학계의 반응은 그저 그랬고, 실제로 그녀가 유명해지게 된 건 대중을 상대로 하는 책 (바로 그 「양육 가설」)을 출판하고 난 후였다. 그 뒤로 미국의 조용한 시골에서 조용히 요양하며 글을 쓰던 병약한 아줌마는, 발달심리학과 진화심리학의 유명 연구자들의 뚝배기를 깨부시고 다니는 여전사로 거듭났다.

말 해놓고 미안하지만, 여전사 운운은 내가 한 표현이고 실제로 ‘뚝배기를 깨부실 만큼’ 그녀가 논쟁의 우위에 있었는지는 객관적인 자료가 있어야 할 것 같다. 왜냐하면 그녀가 유명한 논문의 저자들의 참고자료의 허위사실을 밝혀 내고 끈질기게 그들의 실체 없는 실험을 계속해서 추궁했다는 사실은 그녀의 책에 나온 사실일 뿐이기 때문이다. 어쨌든 그녀의 책을 참고삼아 말하자면 그녀에게 당한 심리학계의 유명한 학자들이 꽤 다수이고, 그것도 그들의 연구의 논리적 오류라던가 실험의 잘못된 편향이라던가 하는 게 아니라, 그녀가 밝혀 낸 것은 없던 실험을 만들어 내거나, 없는 사실을 참고자료를 써 넣거나 하는 윤리적이지 못한 과정들이었다. (그 중에는 「타고난 반항아」의 저자 프랭크 설로웨이도 있었다. 나는 해리스의 이 모험담을 읽고 난 후 그 두꺼운 설로웨이의 책을 중고서점에 팔아 버렸다.)

이러한 얘기들은 사실 부수적이고 일화적인 곁다리일 뿐이다. 이제부터 책의 정수에 대해 얘기해 보자. 이 책은 왜 ‘유전’과 ‘환경’이 모두 같은 쌍둥이의 성격이 다른가에 대해서 밝히는 책이다. 물론, 일란성 쌍둥이의 성격이 다르다면 유전적으로 50%의 차이가 있는 형제자매 — 이란성 쌍둥이 포함 — 는 그보다 더 다르다. 그러므로 적절히 제기될 진짜 의문점은, 형제자매를 다르게 하는, 유전이나 환경이 아닌, 제 3의 요인이 있느냐는 것이다.

인간의 성격을 형성하는 요인이 유전과 환경만 있는가? 어느 정도는 그렇다. 왜냐하면 인간(을 포함한 모든 생물)은 환경에 의해 발현되거나 발현되지 않는 유전자라는 설계도로 만들어지기 때문이다. 개중에는 환경에 영향받지 않는 표현형이 있다. (대표적인 예시로, 눈색깔) 이것은 순수한 유전의 요인이다. 순수한 환경 요인이란, 유전자가 같을 때 다른 환경에 따라 달라지는 표현형 효과이다. (예를 들자면, 다른 문화권으로 입양된 쌍둥이의 모국어) 사실 환경의 요인이라 해서 유전자가 상관하지 않는 것은 아니다. 설계도 없이 인간은 만들어지지도 않을 테니까. 그러므로 ‘순수한 환경의 효과’란 다분히 통계학적인 뜻이다. ‘차이’에 대한 얘기라는 소리다. 같은 유전자에 다른 환경이므로, 통계적인 차이가 난다. 인간은 이 둘에 의해 만들어지고, 이 둘의 영향을 제외한다면 남는 것은 거의 없을 지경이다. 다시 한 번, 이 둘 말고 다른 요인이 있는가?

해리스에 따르면, 있다. ‘유전과 환경의 상호작용’, ‘가족 내 환경 차이’, 그리고 ‘유전과 환경의 상관관계’이다. 여기서부터는 훨씬 통계학스러운 이야기로 빠지는데, 인간을 통계와 데이터로 분석할 수 있다는 믿음을 지닌 사람은 꽤 재미있는 파트가 될 것이고, ‘통계는 거짓말’ 류의 믿음을 가진 사람은 책을 덮고 치유의 인문학 서적이나 보며 될 것이다. 상호작용과 상관관계란 워낙에 통계학에서 정의된 뜻이라, 일상의 의미로 받아들이면 안될 것이다. 뭐 어쨌든간에, 결론은 둘 다 아니다.

마지막으로 가족 내 환경 차이인데, 여기서도 우리가 생각했던 통속심리학(Folk psychology) 스러운 믿음을 여지없이 박살내 버리는 해리스의 논리가 드러난다. 가족의 출생순서 (형-아우, 누나-동생)은 성격에 영향을 미치지 않고, 그것은 쌍둥이의 경우도 마찬가지이다. 왜냐고? 행동유전학 데이터가 말해주기 때문이다. 프랭크 설로웨이의 이론에 뚝배기가 깨지는 지점이 바로 여기이므로 즐겁게 읽어 보자.

그럼 범인은 어디에 있는가? 환경과 유전, 그리고 이 둘의 통계학적 배리에이션은 모두 살펴 보았지만 여전히 답은 나오지 않았다. 사실 이 책의 유일한 단점으로 내가 지적하고 싶은 부분이 여기다. (이론은 흠잡을 바 없다. 다만 책의 재미에 있어서 그렇다.) 우리는 전체집합이 유전과 환경, 그리고 그 둘의 배리에이션 뿐인줄 알았다. 해리스는 범인을 여기서 찾아내지 않고 새로운 체계를 구축한다. 약간은 맥빠지는 경험이긴 하다.

해리스의 새로운 체계는 ‘관계 체계’, ‘사회화 체계’, ‘지위 체계’이다. 그리고 이 셋의 상호작용, 특히 지위 체계의 주도적인 역할에 의해 (일란성 쌍둥이를 포함한) 형제자매의 성격이 조금 달라진다. 관계 체계란 인간 한명 한명을 식별(Identification)하고 우호적 관계를 정리하는 진화적 체계, 즉 뇌의 모듈을 뜻한다. 사회화 체계는 개체를 뭉뚱그려서 사회에 소속시키고, 그 사회 자체를 범주화(categorization)하는 진화적 체계, 즉 뇌의 모듈을 뜻한다. 지위 체계는 관계 체계에 의해 식별된 개체와 나와의 관계를 따져보아 손익을 계산하고 배타적 이득을 취하기 위해 경쟁자를 앞지르려는 진화적 체계(즉 뇌의 모듈)을 뜻한다.

결론은 이렇다. 쌍둥이를 다르게 만드는 범인은 이 체계들 셋이다. 관계 체계는 쌍둥이 둘 다를 아는 사람들이 쌍둥이의 개개인을 식별하고 그 둘을 구분할 수 있게 만들며, 심지어 관계 내에서도 각기 다른 역할을 하도록 만든다.(2학년 3반이면서 데스메탈을 즐겨 듣는 구철이, 2학년 9반이면서 하드코어를 즐겨 듣는 상철이) 쌍둥이 개개의 유일무이성은 칼날처럼 뾰족하기 때문에 가끔 상철이가 구철이로 착각되는 경우는 있어도 가끔 상철이가 구철이‘인’ 경우는 절대 발생하지 않는다. 구철이가 열받는 짓을 한다고 상철이를 패진 않는다는 것이다. (적어도, 패더라도 “구철이 때문에 대신 네가 맞았다”는 메시지 정도는 보낼 것이다.) 지위 체계는 이를 확고하게 해 준다. 나와 상철이의 지위 관계는 구철이의 지위 관계와 구분될 필요성이 있다. 그리고 마지막으로, 이 모든 것은 사회화 체계 내에 있다.

자, 이제 책에서 말하지 않았던, 나만의 결론을 내 보자. 그렇다면, 이 세 체계는 본능인가, 환경인가, 아니면 둘 다인가? 분명 세 체계에 대한 이론은 진화심리학의 영향을 받아서 만들어졌다. 사회화 체계가 아예 없는 아이도 없고, 관계 체계를 양육을 통해 제거할 수도 없는 노릇이며, 교육을 통해 지위 체계를 만들어 내는 것도 아니다. 이들은 자연스럽게 형성된다. 그러므로 진화적으로 유전자에 각인된 본능이라고 보는 것이 합당하다. 그러나 쌍둥이를 구분하는 또래 집단 사회 내의 관계 정립과 지위 싸움은 분명 환경의 영향이다. (양육 환경은 아니다. 해리스의 이론에 따르면 양육보다는 또래 집단 환경의 영향이 지대하다.) 그러나 쌍둥이의 경우 같은 유전자에서 다른 표현형을 발현하기 때문에, 쌍둥이의 성격을 다르게 하는 것은 본능과 환경의 상호작용이 아닌 그냥 또래 집단 환경의 영향이라고 보는 것이 맞지 않나 한다.

그렇다면 왜 해리스는 초반에 환경을 범인이 아니라고 했는가? 책을 재미있게 쓰기 위해 무리수를 쓴 것인지도 모르고, 세 체계의 영향이 본능도 환경도 아닌, 제 3의 영향이라고 생각했을 수도 있다. (아니면 내가 뭔가 놓치고 있는 것일 수도 있다.) 해리스와 내가 합의할 수 있는 가장 좋은 지점은 해리스가 책의 초반에 잠시 언급했던 ‘임의성’이다. 임의성이란, 측정할 수 없는 환경의 요인에 의해 같은 유전자가 다르게 발현하는 효과다. 측정할 수 없기 때문에 통계적으로 측정하지 못한다. 우리는 새 체계에 대해 가설을 세웠으므로, 이제 실험을 통해 기존에 측정하지 못했던 임의성에 대한 변수를 측정할 수 있는 이론적 기초를 세웠다. 책의 말미에 해리스는 “새로운 이론을 창안한 사람과 이를 테스트하는 사람이 같아서는 안 된다”고 했다. 역시 편향을 컨트롤할 줄 아는 심리학자의 자세다. 물론 학계를 벗어난 나도 테스트할 수 있는 여건은 안 된다. 학계에서 좋은 연구자들이 훌륭한 실험을 설계하여 열심히 테스트하고 있길 빈다.

대비할 만한 가치가 있는 것이란, 「슈퍼인텔리전스: 경로, 위험, 전략」을 읽고

슈퍼 인텔리전스 - 경로, 위험, 전략
닉 보스트롬 지음, 조성진 옮김 / 까치 / 2017년 4월

‘닉 보스트롬’이라는 철학자에 대해서 알게 된 것은 「우리는 매트릭스 안에 살고 있나」라는 책의 참여한 마지막 챕터의 공저자로 쓴 글을 읽으면서였다. 당시 「매트릭스」라는 영화가 너무나 센세이셔널했기 때문에, 그 영화적인 면에서뿐만 아니라 철학적인 면에서까지 분석을 시도한 책들이 두 권 출판되었으며 그 책 중 하나였다. 닉 보스트롬의 글은 두 권의 책에 있는 모든 글들 중에서 나에게 가장 인상적인 글로 꼽을 만했다. 지금까지 그 논점을 잘 기억하고 있을 정도였으니까. 내용은 뭐냐 하면, 인간이(든 뭐든 간에) 현실을 모방하는 시뮬레이션을 만들 능력이 있고 또 그것을 꾸준히 구동시킬 의지만 있다면, 우리 세계가 거의 확실히 현실 세계가 아닌 시뮬레이션이라는 주장이다. 왜냐고? 시뮬레이션은 현실의 모방이기 때문에, 그 안의 인간이 또 시뮬레이션을 만들 것이다. 그럼 그 2차 시뮬레이션 인간도 3차 시뮬레이션을 만들고… 또한 하나의 시뮬레이션 내의 자식 시뮬레이션이 한두 개도 아닐 것이라, 결국 무한 개의 자식 시뮬레이션과 하나의 ‘조상’ 현실만이 존재할 것인데, 우리의 세계가 ‘일 대 무한’에서 ‘일’에 해당된다는 것이 가당키냐 하냐는 것이었다.

또라이 같고 재미있지 않은가? 이 정도 상상력이면 SF 소설을 써도 먹힐 것 같은데 굳이 철학이라는 타이틀을 달고 글을 쓰는 대범함이 돋보인다. 여튼 그런 사람이 책을 썼다니 읽어보지 않을 수 없다. 제목은 ‘슈퍼인텔리전스’, 초지능이 온다면 필시 ‘평범한 지능’의 소유자인 우리를 잡아먹든 지배하든 할 터인데, 그 때 우리는 어떤 대비를 해야 할 것인가에 대한 이야기이다. 역시 또라이 같고 재미있는 내용이라 하지 않을 수 없다.

책 내용은 자못 심각하다. 정말로 인류가 초지능을 개발하고 초지능이 인류를 위협할 가능성에 대해 이야기한다. 그 가능성을 MECE한(Mutually Exclusive Collectively Exhaustive, 즉빠지지 않고 겹치지 않게) 카테고리로 다루기 때문에 반박할 여지도 없고 반대할 거리도 없다.

요약해 보자.

1. 지능은 지수적으로 증가하고 있다. 물론 레이 커즈와일의 ‘특이점’에 대한 이야기이다. 그러므로 지능의 폭발적인 성장은 ‘초지능(Superintelligence)’의 도래를 분명히 불러올 것이다.

2. 초지능은 인간 수준의 지능을 넘어서, 인구 전체 지능의 합보다 초월한 수준에 이를 것이다. 초지능은 스스로 지능을 늘릴 수단을 반드시 찾아낼 것이기 때문에 초지능의 개발은 레이 커즈와일의 특이점보다도 더 거대한 폭발을 불러일으킬 것이다. 초지능이 개발되고 인간 사회가 어떠한 대비 없이 맞닥뜨린다면 엄청난 사회적 재난에 함몰될 것이다. 예를 들어 인간의 멸종 같은.

3. 초지능을 만드는 방법은 인공지능, 전뇌 에뮬레이션, 생물학적 인식, BCI , 네트워크 등이 있고 그 형태는 속도 초지능, 집합 초지능, 질적 초지능이 있으며 슈퍼인텔리전스의 지배형태는 하나의 지배 혹은 다수의 지배가 있다. 초지능의 지배 전략은 인간에 의한 개발→자기 스스로 발전→은밀하게 탈출 계획 세우기→드러내서 지배하기의 단계를 거칠 것이다.

4. 초지능의 목표는 지능과 상관없다 (직교성 명제: 지능과 최종 목표는 서로 직교한다.) 초지능의 동기를 알아내는 방법은 설계자(프로그래머)를 토대로 예측하기, 형판이 된 인간을 통해 예측하기, 그리고 최종 목표를 달성하기 위한 도구적 합리성을 고려해 예측하는 방식이 있다. 도구적 합리성이란 최종 목표를 달성하는 데 거치는 도구적 목표를 추구하는 것을 말하며, 그 종류에는 자기 보호, 최종 목표에 변화가 생기는 것을 막으려는 목표, 인지능력을 향상시키려는 목표, 기술적인 향상, 자원 획득 등이 있다.

5. 등등등…

위의 요약은 책이 어떤 구성을 취하고 있는지를 ‘간단히’ 소개하기 위해 이야기한 것 뿐이므로, 더 이상 요약을 절절히 늘어놓는 것은 큰 의미가 없을 것 같다. 책의 후반부에도 계속해서 저런 식으로 초지능이 취하는 경로, 초지능의 위험, 그리고 그에 대항해야 할 우리의 전략이 ‘빠지지 않고 겹치지 않게’ 나열한다. 취향에 따라 다를 수도 있지만, 개인적으로는 큰 재미를 느낄 수 없는 구성이긴 했다.

물론 책의 내용대로 한다면 우리는 초지능의 그 파멸적인 재앙으로부터 대비해야 한다. 그러나, 이 대비가 홍수로부터, 경제불황으로부터, 북한의 핵 위협으로부터의 ‘대비’와 같은 의미이기는 한 것일까? 우리는 언젠가 태양이 지구궤도까지 삼켜버릴 정도로 팽창할 것이란 사실을 알고 또 그 사건이 미래에 반드시 도래할 것이라고 99% 확실하게 말할 수 있다. 하지만 우리는 그 사건에 대비하지 않는다. 왜일까? 우리는 한때 ‘외계인의 침략’에 대해 막연히 공포감을 느끼면서 그에 대한 경로와 위험과 전략을 (SF라는 상상력의 틀 내에서) 고민하기도 했지만, 솔직히 이제 와서 외계인의 침공에 대해 이론적으로(이 책 정도의 레벨로) 연구하는 학자도 없을 것이고 또 그렇기 때문에 우리 모두 외계인의 지구 침공에 대비하지 않는다. 초지능의 위험은 이 두 유형이 섞여 있는 듯하다. 올 수도 있고 안올 수도 있다. 만약 온다면 10년 후에 올 수도 있고 1000년 후에 올 수도 있다. 모든 것이 불확실하다. 이게 대비할 만한 성질의 사건인지 난 알 수 없다. 여전히 재미있는 상상력이지만, 백 년 후, 천 년 후, 혹은 만 년 후에 고대 워싱턴 DC의 유적에서 발견되어 연구되고 초지능의 침공을 막는 데 유용하게 쓰일 실용서로 이름을 날리게 된다면 모를까, 우리는 십 년 후 닥칠 4차산업혁명이나 대비해야 쓰겠다.