간략한 요약
이 비디오는 뇌 과학자 정재승 교수가 인공지능의 발전과 그로 인한 사회 변화에 대해 강연하는 내용을 담고 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.
- 인공지능의 역사와 발전 과정, 특히 딥러닝의 원리와 알파고의 등장 배경 설명
- 인공지능이 가져올 미래 사회의 변화와 일자리 감소에 대한 우려, 그리고 이에 대한 대응 방안 제시
- 미래 사회에 필요한 인재상과 교육의 방향에 대한 제언: 좌뇌와 우뇌를 모두 활용하고, 창의적인 문제 해결 능력을 키우는 교육 강조
소개
뇌를 연구하는 물리학자 정재승 교수는 인간의 선택과 의사결정 과정에 대한 뇌 과학적 연구를 소개하며, 정신 질환 환자의 의사결정 문제와 인공지능 로봇 개발에 대한 연구를 설명합니다. 그는 인공지능 분야가 여러 학문 분야의 융합을 요구하며, 알파고와 이세돌의 대결을 통해 인공지능에 대한 관심이 높아진 배경을 설명합니다. 강연에서는 인공지능의 발전 과정, 인공지능이 사회에 미치는 영향, 그리고 미래 사회에 대한 준비에 대한 이야기를 나눕니다.
인공지능의 역사
알렌 튜링은 최초로 컴퓨터 개념을 제시하며, 이는 기존의 기능 중심 물건과는 달리 임의의 데이터를 수행할 수 있는 기계를 의미했습니다. 1956년 존 매카시는 '인공지능(AI)'이라는 용어를 만들었고, 인간의 뇌와 유사하게 지능적으로 목적을 수행하는 기계를 연구하는 분야로 정의했습니다. 20세기에는 다양한 연구가 진행되었지만, 초기 인공지능은 인간과 다른 방식으로 작동하여 성능이 좋지 않았습니다. 딥블루가 체스 챔피언 게리 카스파로프를 이긴 사건은 인공지능의 가능성을 보여주었지만, 사람들은 여전히 인공지능을 '헛똑똑이'로 여기며 큰 관심을 두지 않았습니다.
인공지능의 겨울
사람들은 미적분과 같은 어려운 계산은 컴퓨터가 잘하지만, 개와 고양이를 구별하거나 감정을 이해하는 것과 같은 쉬운 일은 인공지능이 어려워하는 현상을 '모라벡의 패러독스'라고 불렀습니다. 뇌와 유사한 방식으로 인공지능을 만들려는 시도가 있었지만, 70년대에는 좋은 결과를 얻지 못했습니다. 대중의 관심이 줄고 정부와 기업의 투자가 끊기면서 '인공지능의 겨울'이 찾아왔습니다.
딥러닝의 등장과 알파고
21세기에 들어서면서 딥러닝 기술이 발전하여 인공지능 분야에 새로운 가능성을 열었습니다. 딥러닝은 여러 레이어를 통해 데이터를 처리하고, 데이터 간의 관계와 의미를 추상화하는 방식으로 작동합니다. 알파고는 딥러닝과 강화 학습을 통해 바둑 규칙을 모르더라도 이기는 방법만 학습하여 이세돌을 이겼습니다. 알파고는 과거의 기보 데이터를 통해 승리 패턴을 학습하고, 강화 학습을 통해 스스로 집수를 늘리는 방향으로 학습했습니다.
알파고 이전의 딥마인드
알파고를 만든 딥마인드는 그 이전에도 벽돌 깨기 게임을 통해 인공지능의 놀라운 학습 능력을 보여주었습니다. 딥마인드의 인공지능은 벽돌 깨기 규칙을 모르는 상태에서 시작했지만, 시행착오를 거듭하며 스스로 전략을 터득하여 인간 이상의 실력을 발휘했습니다. 이는 인공지능이 단순히 인간의 행동을 흉내 내는 것이 아니라, 스스로 학습하고 전략을 창조할 수 있음을 보여주는 사례입니다.
인공지능 시대의 위협과 기회
알파고가 특별히 두려운 이유는 다른 기계와 달리 통제가 어렵고 스스로 판단하고 의사결정을 내리기 때문입니다. 닥터 왓슨과 같은 의료 인공지능은 높은 정확도로 질병을 진단하고 치료법을 제시하지만, 의료 사고 발생 시 책임 소재가 불분명하고 시스템 수정이 어렵다는 문제가 있습니다. 프레이와 오스본의 연구에 따르면, 많은 직업들이 인공지능으로 대체될 가능성이 있으며, 특히 단순 반복적인 업무가 사라질 위기에 처해 있습니다. 하지만 기계로 대체 가능하다는 이유만으로 모든 직업이 사라지는 것은 아니며, 경제적 타당성과 사회적 수용성이 중요합니다.
미래 사회를 위한 교육
현재 한국의 교육 시스템은 좌뇌 영역, 즉 언어 및 수리 능력을 지나치게 강조하며, 이는 인공지능이 인간보다 뛰어난 유일한 영역입니다. 미래 사회에서는 뇌 전체를 골고루 사용하는 인재, 즉 과학적이고 공학적인 지식뿐만 아니라 인문학적, 사회적, 예술적 감각을 갖춘 융합형 인재가 필요합니다. 미래 교육은 학생들이 세상에 존재하지 않지만 필요한 것을 상상하고, 그것을 실제로 만들어보는 경험을 통해 창의력과 문제 해결 능력을 키우는 방향으로 나아가야 합니다.
인공지능 시대의 인간
인공지능 시대에는 인공지능이 얼마나 발전할지를 고민하기보다는, 자신이 인공지능과 어떻게 다르게 살고 있는지를 성찰해야 합니다. 숫자를 계산하고 언어로 표현하는 능력은 인공지능이 더 잘하는 영역이므로, 인간은 인공지능이 할 수 없는 일, 즉 창의적인 사고와 공감 능력, 그리고 새로운 가치를 창출하는 일에 집중해야 합니다. 알파고와 이세돌의 대결은 우리 사회에 좋은 경험이 되었으며, 이를 통해 우리는 자신의 삶을 되돌아보고 미래를 준비해야 합니다.
로봇 페퍼 소개
소프트뱅크에서 만든 로봇 페퍼는 인간의 감정을 인식하고 소통할 수 있는 휴머노이드 로봇입니다. 페퍼는 양로원에서 노인들의 말동무가 되어주고, 레크리에이션을 진행하며 정서적 안정을 돕는 역할을 합니다. 페퍼는 아직 우리말을 충분히 알아듣지 못하는 한계가 있지만, 감정 인식 능력을 통해 인간과 교감하려는 시도는 긍정적으로 평가됩니다.
강연 마무리 및 질의응답
정재승 교수는 자신의 10대 시절 경험을 이야기하며, 호기심을 해결하는 능력과 호기심 자체가 중요하다고 강조합니다. 그는 학생들이 세상이 시키는 공부보다 자신이 정말 알고 싶은 것을 공부하며, 평생 공부하고 싶은 마음을 갖도록 격려합니다. 또한, 인공지능 때문에 사라지는 직업만큼 새로운 직업이 생겨날 것이며, 인공지능 시스템을 업그레이드하고 인간과 인공지능 사이의 소통을 돕는 직업이 중요해질 것이라고 전망합니다. 그는 학생들이 지도에 기호를 배우는 것만큼, 세상을 탐험하며 자신만의 지도를 그려나가는 것을 두려워하지 않기를 당부하며 강연을 마무리합니다.
