간략한 요약
이 강연은 양자 컴퓨팅과 인공지능의 융합, 즉 양자 머신러닝이 가져올 미래에 대한 통찰을 제공합니다. 양자 머신러닝은 기존의 고전적인 머신러닝으로는 풀기 어려웠던 문제들을 해결하고, 새로운 데이터 패턴을 발견할 가능성을 제시합니다.
- 양자 데이터 임베딩을 통해 고전 데이터를 양자 컴퓨터가 이해할 수 있도록 변환하는 방법
- 양자 컴퓨터의 불안정성 문제를 인공지능으로 보정하여 결과값의 신뢰도를 높이는 연구
- 양자 컴퓨팅 연구가 실패하더라도 자연 법칙에 대한 새로운 이해를 얻을 수 있다는 점
소개
연세대학교에서 양자 인공지능을 연구하는 박경덕 강사는 인공지능이 양자 역학을 만났을 때 펼쳐질 세상에 대한 질문을 던집니다. 그는 과학 기술과 문명의 발전 흐름 속에서 양자 정보 기술과 인공지능의 만남은 예고된 것이었으며, 이 만남이 세상을 이해하고 바꿔가는 방식 자체를 되돌아보게 한다고 설명합니다.
기술 발전의 순환
강사는 인류가 자연 현상을 관측하고 이해하며, 이를 바탕으로 기술을 개발하는 순환 과정을 설명합니다. 이 과정에서 서로 다른 두 순환이 겹치는 순간 세상은 한 번 더 도약하며, 현재 우리가 양자 정보 기술과 인공지능이라는 두 분야가 만나는 지점에 있다고 강조합니다. 이 만남은 단순한 계산 속도 향상을 넘어, 기계가 배울 수 있는 것과 없는 것 사이의 경계, 자연이 인공지능에게 허락한 물리적 한계에 대한 근본적인 질문을 던지게 합니다.
양자 머신러닝의 등장
20세기 초 양자 역학과 정보 기술이라는 두 혁신이 등장했으며, 정보 기술의 한계는 물리 법칙에 의해 결정됩니다. 강사는 기계가 사람처럼 배우고 생각할 수 있을지에 대한 질문이 오래전부터 제기되어 왔으며, 다양한 학문 분야의 협력을 통해 현재의 인공지능이 탄생했다고 설명합니다. 양자 역학은 자연을 설명하는 가장 정확한 언어이며, 머신러닝은 데이터를 통해 패턴을 발견하는 강력한 도구입니다. 이 두 가지가 만나면 우리는 지금껏 놓쳤던 패턴이나 새로운 질서를 찾아낼 가능성이 열립니다.
양자 머신러닝의 현실적인 문제
양자 머신러닝은 데이터가 양자 역학적 성질을 가질 경우 기존 머신러닝보다 더 빠르고 똑똑하게 학습할 수 있다는 이론적 장점이 있습니다. 하지만 양자 머신러닝은 고전 컴퓨터로는 풀기 어려운 양자 문제를 해결하기 위해 사용되므로, 학습에 필요한 데이터 자체가 존재하지 않는 경우가 많습니다. 또한 양자 데이터를 머신러닝에 적합한 형태로 수집하는 것도 매우 어렵습니다.
고전 데이터를 활용한 양자 머신러닝
강사의 연구팀은 고전 데이터로도 양자 머신러닝의 장점을 살릴 수 있는 방법을 고민했습니다. 양자 데이터 임베딩은 고전 데이터를 양자 컴퓨터가 이해할 수 있게 변환해 주는 기술입니다. 이를 통해 기존에 보이지 않던 데이터 구조를 파악하고, 고차원적인 양자 상태 공간에서 새로운 패턴을 발견할 수 있습니다. 연구팀은 머신러닝을 통해 양자 상태로 변환하는 최적의 방식을 찾고, 열역학 이론을 접목하여 양자 머신러닝 성능의 한계를 극대화하는 연구를 진행하고 있습니다.
양자 컴퓨터의 불안정성 문제 해결
양자 컴퓨터는 양자 정보의 민감성으로 인해 오류가 자주 발생하며, 이는 양자 컴퓨팅 기술 완성의 큰 장애물입니다. 강사는 인공지능이 양자 컴퓨터의 오류 패턴을 학습하여 보정하는 연구를 통해 양자 컴퓨터 결과값의 신뢰도를 높이는 방법을 모색하고 있습니다.
양자 컴퓨팅 연구의 가치
강사는 양자 컴퓨팅 연구가 실패하더라도 자연 법칙에 대한 새로운 이해를 얻을 수 있으며, 이는 새로운 이론의 출발점이 될 수 있다고 강조합니다. 리처드 파인만 교수의 "What I cannot create, I do not understand"라는 문구를 인용하며, 무언가를 만들기 위해 노력하는 과정 자체가 진정한 이해로 이어진다고 설명합니다.
결론
강사는 2022년과 2024년 노벨 물리학상이 양자 정보 과학과 인공지능 기초 연구에 수여된 점을 언급하며, 새로운 문명은 끝까지 질문을 놓지 않는 이들의 손에서 시작된다고 말합니다. 양자 기술은 다양한 분야가 서로 연결되고 겹치는 지점에서 시작되며, 융합적 사고가 자연에 대한 이해의 경계를 넓히고 새로운 질문을 던질 수 있는 문명을 만들게 됩니다.
