챗지피티는 천억개가 넘는 퍼셉트론을 연결해 대규모 심층신경망을 구성하고, 엄청난 규모의 언어와 지식 정보를 학습시키면, 사람처럼 대화가 가능한 인공 지능이 만들어지는 것을 확인시켜줬습니다. 그 다음 단계는 어떤 가능성으로 연결될까요? 🔽 자세히 읽어보기
인공지능- ① 튜링기계는 전자 꿈을 꾸는가 인공지능에 대해 쏟아지는 폭발적인 관심에는 기대와 우려의 목소리가 혼재돼 있다. 픽사베이 이전 칼럼까지는 연결이라는 화두를 생태계 관점에서 다루고 있었다. 하지만 이는 잠시 미뤄두고 이번 칼럼부터는 두뇌와 인공지능 관점을 다룰 것이다. 뜬금없는 도약으로 느껴지겠지만, 원래 커넥션 시리즈의 후반에서 두뇌를 모방한 인공 지능과 그 한계를 다룰 예정이었다. 우리 두뇌는 100조 단위의 신경세포가 신호를 주고받는 연결 그 자체이기 때문이다. 커넥션 시리즈가 추구하는 목적은 과학과 인문학의 연결이다. 인간의 생각과 행동을 다루는 인문학을 과학으로 연결하려면 두뇌에 대한 이해가 필요하다. 그리고 두뇌의 구조와 작동 방식을 이해하려면 두뇌의 진화 과정을 알아야 한다. 그리고 두뇌 진화를 이해하기 위해서는 생태계에서 일어나는 진화의 원리를 알아야 한다. 이런 논리 흐름을 따라 가장 기초가 되는 생태계에서부터 칼럼을 시작했다.
간단한 기본 기능 단위의 연결 구조가 더 복잡한 고등 기능을 가진다는 복잡계가 실제 확인된 것이다. 그리고 1943년 뉴런의 작동 원리를 전기 신호 동작으로 개념화한 퍼셉트론 논문이 등장한다. 이는 1946년 최초의 컴퓨터로 ‘알려진’ 애니악의 등장과 함께 인공지능에 대한 기대를 불러일으킨다. 하지만 두뇌의 시냅스 망처럼 많은 퍼셉트론을 연결해 인공지능을 구현할 수 있다는 기대는 산산조각 난다. 실체가 있는 뉴런으로 구성되는 두뇌의 시냅스 망과 달리, 추상적 개념인 퍼셉트론 신경망을 구현하기 위해서는 프로그램이 돌아가는 컴퓨터 하드웨어가 뒷받침되어야 한다. 하지만 당시 컴퓨터는 교실 만한 덩치에도 불구하고, 지금 스마트폰 속의 손톱보다 작은 칩에도 한참이나 못 미치는 형편없는 성능을 가지고 있었기 때문이다. 사람이나 인공지능이나 학습을 해야 실력이 는다. 픽사베이 인공지능이 똑똑해진 비결은? 더 큰 문제는 심층신경망을 학습시키는 방법을 알 수 없었다는 것이다.
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