인공지능 연구자이자 뇌과학자 카이스트 김대식 교수가 전하는
인공지능에 대한 명쾌한 강의

“지배할 것인가, 지배당할 것인가!”

인공지능, 딥러닝, 빅데이터 등 미래산업 전반에 대한 인문학적 통찰

인간이 인공지능을 만들었지만
인공지능은 우리의 예상보다 훨씬 강력했다
2016년 3월 9일. 구글 딥마인드(DeepMind)에서 만든 DQN(Deep Q-network) 기계 알파고(AlphaGo)와 프로 기사 이세돌 9단의 대국이 있던 날이다. 대국이 있기 전 이세돌 기사의 예전 어록들까지 회자되며 이세돌 9단의 압승을 속단하고 있었다. 하지만 딥마인드 개발자들의 속내는 달랐다. 50:50. 3:2 아니면 2:3을 예상하며 알파고의 대반전을 기대하고 있었다. 그리고 첫 대국, 두 번째, 세 번째 대국까지. 이세돌 기사는 무너졌고, 우리는 알파고의 진짜 능력에 등골이 서늘해졌다.
인류는 증기기관이 이끈 1차 산업혁명, 컴퓨터와 인터넷이 불러일으킨 2, 3차 산업혁명을 거친 후, 이제 인공지능이 선도하는 4차 산업혁명 초입에 서 있다. 인공지능으로 인한 4차 산업혁명은 이전의 산업혁명과는 완전히 다를 것이다. 인류는 여러 분야의 지식 산업은 인공지능에게 그 자리를 내어줘야 한다. 지금까지 지구에서 알파동물은 언제나 인간이었다. 하지만 인공지능의 등장은 인류보다 지능적으로 더 완벽한 존재의 등장이다. 인간만의 전유물이었던 지적 활동은 더 이상 우리만의 특권이 아니다.
정부에서는 인공지능개발을 위해 지금보다 몇백 배 빠른 컴퓨터를 개발하겠다고 공언했다. 하지만 인류는 지난 50년간 아주 빠른 컴퓨터가 개발된다면 인공지능이 저절로 생겨날 것이라 믿었고, 그 전통적인 인공지능은 이미 실패했다. 무어의 법칙(Moore's law)은 이미 한계점에 도달했다. 그런데 그 한계점 끝에 어떤 특이점이 생겼다. 풀리지 않았던 숙제들이 3~4년 전부터 한 번에 풀리기 시작했다. 50년 동안 풀리지 않은 숙제가 지난 3~4년 사이에 풀리게 된 이유가 무엇일까.
100년은 더 걸릴 것 같았던 인공지능 개발이 딥러닝(Deeplearning)과 빅데이터(Big Data)로 이제 10년 앞으로 다가왔다. 앞으로 10년 후, 인공지능은 산업 전반을 점령할 것이다. 이미 미국에서는 간단한 비즈니스 기사를 인공지능이 작성한다. 인공지능의 능력을 온전히 이해하지 않고는 앞으로 인류의 생존 방향을 정할 수 없다. 인공지능을 제대로 알고, 그 허점을 파고들어야만 살아남을 수 있다. 인공지능은 앞으로의 미래를 어떻게 바꿔놓을 것인가.
인공지능이 어디까지 진화했는지 아무도 모른다. 이미 인간이 생각할 수 있는 깊이보다 훨씬 더 깊은 폭의 사고를 하고 있다. 인류는 지구에서 언제까지 알파동물로 남아 있을 수 있을까.

인간의 뇌와 기계의 뇌, 모두에 정통한
김대식 교수만이 이야기할 수 있는 인공지능 강의
카이스트 김대식 교수는 전작 『김대식의 빅퀘스천』을 통해 그만의 철학적 깊이와 인문학적 시선들을 드러낸 바 있다. <김대식의 북스토리>, <김대식의 브레인 스토리>등을 연재하며 과학을 대하는 인문학적 성찰의 중요성을 전하는 인물이기도 하다. <장영실쇼>, <창의 인재 프로젝트 생각의 집>등 각종 매체.방송.저서로 전 연령층의 독자에게 친숙하고 대중적인 저자다. 그의 강연은 쉽고, 위트 있으며, 흥미롭고 재미있다. 막연했던 과학적 궁금증을 콕 집어 긁어주면서도 개인과 사회가 고민해야 할 화제를 던져준다.
김대식 교수는 막스-플랑크 뇌과학 연구소에서 뇌과학 박사학위를 받고 MIT에서 뇌인지과학을 공부했다. 그리고 현재 카이스트에서 인공지능을 연구하고 있다. 알파고의 충격에서 허우적거리던 2016년 3월 17일, 청와대는 지능정보사회 민관 합동 간담회를 열었고 인공지능 연구자 대표로 김대식 교수가 초청되었다. 즉, 대한민국 인공지능 분야 최전방에 있는 인물이다.
전통적인 인공지능과 현재의 인공지능, 두 인공지능의 거의 유일한 공통점은 인간의 지능을 모방했다는 점이다. 전통적인 인공지능은 인간이 이해한 지능을 기계에게 구현하려 했으며, 현재의 인공지능은 인간의 학습방법과 인간의 신경세포층의 구성을 모방하여 기계에 구현하고 있다. 결국 인간의 뇌를 이해하는 것이야말로 인공지능을 이해하게 되는 시작점이다.
김대식 교수는 인간의 뇌와 기계의 뇌 두 가지를 깊이 탐구한 유일무이한 사람이다. 따라서 김대식 교수만이 할 수 있는 인공지능에 대한 이야기가 있다. 인간의 지능을 이해하는 것은 인공지능의 능력과 인공지능의 발달을 예측하는 데 필수적이다. 김대식 교수의 뇌과학 강연이 곁들여진 인공지능 강의는 여타 다른 이야기보다 이해하기 쉽고 명료하면서도 명쾌하다.

인지자동화 이후의 산업은
어떻게 변할 것인가
약한 인공지능, 즉 인지자동화는 이미 시작되었다. 인지자동화는 인간의 지적인 생산 활동이 가졌던 경쟁력에게 사망선고를 내리는 것이나 다름없다. 반도체 설계, 코딩, 심지어 드라마 대본의 영역까지. 기계는 인간보다 훨씬 빠르고, 정확하고, 효율적이고, 대량의 결과물을 생산해낼 것이다.
대량생산은 곧 부의 불균형적 분배를 낳는다. 인류는 지금까지 겪어보지 못한 빈부격차를 겪게 될 것이다. 빅데이터와 DQN 알고리즘을 가진 극소수의 기업은 각 분야의 DQN 기계를 만들 것이고, 그것을 보유하지 못한 대부분의 화이트칼라 직업군들은 ?직업?이 사라지는 순간을 맞이할 것이다.
그중에서도 구글이 앞장서 개발하고 있는 무인자동차는 지금까지의 자동차 산업을 완전히 바꿔놓을지도 모른다. 구글이 가진 빅데이터를 바탕으로 우리는 각자의 소비성향을 분석당하게 될 것이고, 그 분석은 무인자동차가 해당 소비처로 데려다주는 새로운 형태의 서비스가 등장할 수도 있다. 이를 달리 생각하면 데이터가 있는 기업은 살아남을 것이고, 그렇지 않으면 살아남지 못한다고 점쳐볼 수 있다. 앞으로의 삶은 마치 옛 로마의 삶처럼 국가 혹은 초대형 기업이 최소한의 영위만 보장하면서 콜로세움으로 시선을 돌렸던 것처럼, 우리의 삶도 엔터테인먼트에 현혹되어 무생산적 동물로 남겨질 수도 있다.
벤츠사의 CEO 디터 체셰는 지난 2015년 프랑크푸르트 모터쇼에서 “벤츠는 절대로 애플의 폭스콘이 되지 않겠다.”라고 말했다. 이 말은 곧 무인자동차 산업 이후 자동차 산업의 주도권은 데이터를 보유한 기업들이 잡을 것이라고 해석할 수 있다. 자동차를 양산하고 생산하는 기업들은 위기를 겪을 것이고, 자동차 산업의 형태는 우리가 아는 그것과 완전히 다른 모습으로 바뀔 것이다. 대한민국의 자동차 산업은 어떠한가, 대한민국의 데이터 산업은 어떠한가. 위기가 눈앞에 닥쳤다.

강한 인공지능은
과연 SF같은 이야기일까?
강한 인공지능은 아직 SF 같은 이야기이다. 일어난다는 확언도 없고, 일어나지 않을 거란 확신도 없다. 스티븐 호킹은 인공지능의 등장은 인류멸망으로 이어질 것이라고 말한다. 엘론 머스크(테슬라 모터스 CEO)는 핵폭탄보다 더 위협적이라고 이야기했다. 강한 인공지능의 등장은 인간이 이전에 만나보지 못했던 가장 강력한 적을 만나게 되는 것이다. 강한 인공지능은 "지구 - 인간" vs "지구 + 인간"중 어느 것이 더 좋은가를 따져볼지도 모른다. 그리고 그 판단의 근거는 인류가 여태까지 지구의 알파동물로 살았던 흔적들이다. 인류는 스스로 "인간은 만물의 척도다"라고 이야기하며 지구의 모든 에너지와 공간을 소유하고, 동식물을 정복했다. 또 욕심과 욕망으로 수없이 많은 전쟁을 치렀고 인간이 말한 "인간의 존엄성"을 스스로 해쳤다. 지구에서 인간이 알파동물이 아니게 된 그때, 인류는 "지구에 인간이 필요한가?"라는 질문을 받게 될 것이다.
인류는 스스로 계몽해야 할 진짜 데드라인이 생겼다. 스스로 세워놓은 기준과 다르게 살았던 삶을 반성하고 기계가 학습한 그 인간다움의 기준대로 살아야 하는 이유가 생겼다. 이전까지 인간과 인간의 약속이었으니 그냥 덮고 넘어갔던 요소들이 인간과 기계의 약속으로 확장될 것이고, 가치판단의 주도권은 강한 인공지능이 쥐게될 것이다.
김대식 교수는 "우리는 기계와 다르다"로 책을 맺는다. 저자가 고민하고, 우리가 숙고해야 할 인간다움이란 무엇인가에 대한 화점(花點)이 놓여졌다. 각자의 바둑판에서 각자의 대국을 승리로 이끌어 가야 할 때이다.

- 프롤로그 어려운 천국과 쉬운 지옥 1장 인공지능의 시대, 기계에 지능을 부여하라 2장 지능을 획득한다는 것은 인식한다는 것 3장 인간의 논리를 알고리즘으로 구현하다 4장 인간의 논리를 기계에 심다 5장 인간이 만든 기계의 뇌가 인간답지 않음을 깨닫다 6장 언어와 논리를 넘어 빅데이터로 학습하다 7장 인간처럼 학습하는 알고리즘, 딥러닝의 등장 8장 딥러닝의 진화 9장 20160309 이세돌 vs 알파고 10장 인지자동화 산업의 등장 11장 인간 vs 기계 12장 인류는 또 이겨낼 수 있을까 13장 강한 인공지능