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혁신기술이 사용기술로, 새로운 탐색의 방향

인공지능 시대의 문화예술교육을 위한 화두

 

최근 인공지능과 관련해 세 가지 기사를 흥미롭게 읽었다. 하나는 과학학술지 [네이처](Nature)가 2023년 과학계에서 중요한 역할과 영향력을 미친 인물로, 10명의 과학자와 함께 챗GPT를 명단에 올렸다는 기사였다. 작년 초, [네이처]는 챗GPT와 같은 인공지능은 투명한 과학을 위협하기 때문에 연구 논문 저자로 인정하지 않겠다는 의견을 낸 바 있다. 하지만 불과 1년도 안 되어 챗GPT를 영향력 있는 연구자 중 ‘하나’로 인정한 것이다. 두 번째 기사는 일본의 한 권위 있는 문학상을 받은 작가가 수상 직후, 챗GPT의 도움을 받아 글을 썼다고 밝히며 벌어진 여러 논란에 관한 기사였다. 우리에게 익숙한 챗GPT 이전 버전(GPT-3, GPT-3.5)과 함께 글을 쓰고 책으로 출간한 사례는 여럿 있었지만, 문학상 수상까지 영향력이 이어진 사례는 없었기에, 이 일은 인간과 기계 사이의 해묵은 창의성 논란을 확실하게 현실의 문제로 가지고 왔다.

 

마지막으로 이스라엘과 하마스 전쟁에 등장한 인공지능을 적용한 군사 무기에 대한 것이다. 이스라엘군이 사용하고 있는 이 새로운 전쟁용 광학기계 역시 인공지능이 그 핵심적인 역할을 한다. 안면 인식 기술과 총술을 결합해, 표적을 발견하면 총기 자동 발사까지 가능하다. 이 무기는 가자 지구 일대 검문소에서 팔레스타인인의 얼굴을 스캔하고 분류하는 감시 데이터셋(Data-set)과 연동된다. 얼굴을 잘못 인식할 오작동의 위험, 인권과 기술 남용 문제는 전쟁의 살상력 앞에서는 고려되지 않는다. 이처럼 인공지능의 기술 개발 목적과 적용의 스펙트럼은 현실의 자장 안에서 다양하게 경계를 나누며 주체가 되기도, 창작의 보조자가 되기도, 자동화 화기가 되기도 하며, 급발진하듯 우리 앞 현실의 문제로 당도하고 있다.

 

급박한 기술 전개의 이면

 

기사에서의 사례처럼 인공지능과 연결된 기술은 다양한 분야에서 더 이상 ‘혁신기술’이 아닌 ‘사용기술’로 자리 잡고 있다. 사용자로서의 개인 역시 이 기술의 급박한 전개에 자신을 동기화하고 개발하고 있다. 하지만 어떤 의식과 태도로 인공지능 기술을 수용하고 다루어야 할지, 세심한 탐색과 판단을 스스로에게 허용하지는 않는다. 이런 상황에서 인공지능 내부의 작동, 그리고 이 새로운 인지 기술이 그리는 영토는 어떤 모습을 하고 있는지는 더욱더 어려운 질문이 된다. 불투명한 인프라와 기술을 가진 인공지능은 닫혀있는 폐쇄상자, 블랙박스와 같다. 기술 층위의 블랙박스만을 의미하는 것은 아니다. 이 블랙박스를 위해 어떤 자원이 동원되는지, 그리고 어떤 사회적, 경제적 가치가 상수가 되어 우리에게 영향을 미치는 계산, 추론, 예측을 내어놓는 것인지 알기 힘들다.

 

이런 인공지능의 감추어진 시스템을 연구자 블라단 욜러(Vladan Joler)와 케이트 크로포드(Kate Crawford)는 ‘추출주의(Extractivism)’라는 단어로 지도를 그려본다. 그리고 그 지도는 때 묻지 않은 코드로 이루어진 것이 아닌, 인간의 데이터와 노동, 물적 자원의 추출로 작동되고 있음을 매핑한다. 인공지능의 기계학습을 위한 데이터셋은 동의 없이 수집되었고, 인간의 편견을 반영하고 있는 데이터셋을 학습한 인공지능 모델은 부적절하거나 유해한 결과로 윤리적 문제를 초래한다. 문제와 위험에 대한 다양한 공론화에 앞서 인간의 드러나지 않는 이차적 그림자 노동과 피드백으로 오류는 수정되고 ‘개선’되고 있다고 발표된다. 빠르게 상용화된 인공지능에 의해 이루어지는 데이터 추출은 더욱 세밀해지고, 이를 통해 인간의 경험은 다시 인공지능의 ‘개선’에 암묵적으로 기여한다. 질문들은 이 속도에 점점 뒤처진다. 또한 데이터 처리 및 분석, 대규모 컴퓨팅 연산을 위한 광물 채굴과 데이터센터 건립으로 인한 자연 생태계의 위기는 늘 그렇듯 효율에 가려진다. 이처럼 인공지능 기술의 속도와 편의성 뒤에는 윤리와 노동, 생태와 환경 문제가 유기적으로 연결되어 있지만, 이 문제를 직시하거나 규제하는 인간의 경험과 대응 속도는 기술의 가속에 비하면 너무나 느리다. 국가적, 사회적 영향력이 커지고 있는 인공지능에 대한 우려에 비해, 법에 의한 규제(EU AI act)는, 그나마 초안이 나온 것도 최근 일이다.

 

 

낯설고도 난감한 화두의 등장

 

2022년 11월 챗GPT의 등장 이후 불과 1년여 만에, 문화예술교육의 장도 ‘인공지능 시대의 문화예술교육’이라는 화두로 새로운 전환의 시기를 맞고 있다. 문화예술과 교육 분야는 생성형 인공지능이라는 새로운 환경에 대한 탐색의 필요를 느끼고 있지만 속도를 쫓지 못하는 피로감과 그 속성을 제대로 파악하지 못한 무력감이 계속 누적되고 있다. 이는 아날로그에서 디지털로의 이행기에 겪은 시간에 비하면 너무나 빠르고, 그 속성의 차이에서 기인한다. 이를테면 현실에서 촬영해 얻어낼 수 있는 이미지인 ‘렌즈 기반의 사진’(Lens base photography)과 인공지능이 가중치를 기반으로 합성해 얻어내는 ‘연산 기반 사진’(Computation base photography)의 이행 속에서 이 둘을 가지고 문화예술교육을 한다면 어떤 깊이 있는 재현적, 미적 질문을 할 수 있을까? 그보다는 많은 교육이 그것들을 ‘잘’ 생성해 내기 위한 프롬프트를 사고하는 방식으로 맞추어지기에 십상일 것이다. 혹은 인공지능의 속도와 자동화의 자장 안에서 어떻게 접근하고 어떤 선택을 해야 할지 난감함 속에서 서성거리게 될 것이다.

 

생성형 인공지능을 마주하는 우리의 태도는 긍정과 부정을 오간다. 인공지능 기술에 대한 접근 가능성이 열리면서 학습자에게 맞는 맞춤형 교육, 자기 주도적 학습이 가능한 환경에 대한 기대도 있다. 반면에 이것이 과연 우리의, 사용자의 자율성과 주도성을 얼마나 높일지 의문과 의심이 가득하다. 사물과 세계를 다르게 해석하고, 창의적으로 생각하는 힘을 기르는 문화예술교육과 다르게, 생성형 인공지능의 지적, 창의적 작업의 자동화(자동 위탁)는 우리가 생각하는 것을 ‘표준화’하거나 ‘평균화’할 수 있고, 결과물 역시 마찬가지다. 평균화된 이미지와 텍스트의 범람이 우리의 미적, 인지적작용에 가져올 영향은 심대하다. 합성데이터로 만든 정보와 콘텐츠의 가짜와 진짜를 분별하는 문제도 향후 우려되는 현상이다.

 

 

프롬프트를 다루는 사용자의 경험에 따라 다를 수 있지만, 인공지능과 대화를 이어가다 보면 인공지능 시스템이 더 급진적으로 다르게 인식하거나, 생각을 촉발하는 알레고리가 되기에는 부족하다는 것을 느낄 수 있다. 이런 생성 인공지능의 초기 버전이 가짜 정보를 뱉어내는 ‘환각’으로 문제가 되었다면, 지금은 오히려 사용자의 경향을 맞춰주는 ‘아첨’이 문제가 되는 것도 이와 연결된다. 이처럼 인공지능은 어쩌면 우리를 더욱 에코 체임버(echo chamber)에 가두는 역할을 하게 될지도 모른다. 이런 상황에서 문화예술교육이 가장 실천적이면서 어렵지 않게 할 수 있는 접근은 생성형 인공지능을 통해 어떤 질문에 대한 답이나 창작물을 얻는 것이 아니라 이것들을 하나의 모형(모델링)으로 다루게 하는 접근이다. 기술사에서 모형은 폐쇄상자 같은 거대과학 기술을 사용자 측면에서 이해하고 재구성하게 하는 매개체였다. 이런 모델링 과정은 기술의 보이지 않는 면을 이해하고, 메타적으로 해석하기 좋은 방법론으로 자동화된 인공지능의 결과 생성에서 확장 또는 누락, 생략되는 것을 조정(파인튜닝)할 수 있다. 이 과정은 메타적 질문을 구체적으로 작동하는 모델로 만드는 것이기도 하다.

 

끝없는 질문과 마찰을 일으켜야

 

앞으로 인공지능은 소프트웨어, 하드웨어, 서비스 및 새로운 운영 체제가 되어 우리 일상과 사회 시스템에 계속 이식될 것이다. 이에 따라 일상생활부터 사회 시스템을 구축하던 많은 관행과 지식, 교육과 창작의 체계까지 영향을 받고, 재구성될 것이다. 생성형 인공지능이 피할 수 없는 기류라면, 우리는 단순한 소비자를 넘어 적극적 사용자이자 개입자로 인공지능의 잠재공간을 탐색하며 끊임없는 질문을 통해 마찰을 만들어 가야 한다. 기술은 사회적 차원에서, 사용자 측면에서 계속 재구성되고 변형될 수 있기 때문이다. 따라서 문화예술교육에서 생성형 인공지능의 사용은 관련 툴(tool)을 가르치고 배우기를 앞세우기보다는 사회적, 문화적, 생태적, 경제적 맥락에서 지도를 그려내고, 그 사용법을 스스로 모형화(모델링) 해내야 한다. 이런 과정을 통한다면 생성형 인공지능과 결부된 진부한 창의성 논란을 피하고 학습자가 스스로 탐구하고 발견하며 새로운 인식과 감각을 촉발하는 하나의 지식 탐색 시스템으로 다룰 수 있을 것이다.

 

송수연언메이크랩(unmake lab). 작가. 기술을 다루는 과정이 창의적이고 비판적 접근이자 사회를 매개하는 생각과 실천으로 확장되는 것에 관심을 가지고 연구 및 교육 활동을 하고 있다.
songsooyon@gmail.com

 

 

< 출처 : 아르테 365 >

:
Posted by sukji

 

 

 

산업부터 의료·법률까지…정부, 7000억 들여 ‘AI 일상화’ 추진

 

민·관 거버넌스 ‘AI전략최고위협의회’ 발족

‘3대 강국’ 목표 기술 확보·인재 양성 등 총력

 

과학기술정보통신부 ‘AI 일상화’ 추진계획

 

정부가 올해 7000억원 이상을 들여 ‘인공지능(AI) 일상화’를 추진하겠다는 계획을 밝혔다. 국가 AI 경쟁력을 강화하기 위한 혁신 성장 전략도 본격 추진한다.

 

과학기술정보통신부는 4일 서울 여의도 전경련회관에서 민·관 AI 최고위 거버넌스인 ‘AI전략최고위협의회’를 발족하는 첫 회의를 열고 올해 69개 AI 일상화 과제에 7102억원을 투입하겠다고 밝혔다.

 

추진계획은 국민 일상 AI 확산, 일터 현장 AI 융합·접목, 공공행정 AI 내재화, 국민의 AI 역량 제고·AI 윤리 확보 분야로 나뉘어있다.

 

9종의 소아희귀질환을 진단·치료·관리하기 위한 AI 소프트웨어와 12개 중증질환의 진단 보조 AI 의료 소프트웨어를 개발한다. 자폐 스펙트럼 조기 예측과 관리를 위한 AI 기반 디지털의료기기 개발도 지원한다. 장애인을 위한 정보통신 보조기기 보급과 독거노인을 비롯한 취약계층 건강관리 서비스, 복지 사각지대 가구 지원 등에도 AI를 활용할 계획이다.

 

모든 산업 분야에 AI를 접목하는 차원에서 법률, 의료, 심리상담을 위한 분야별 초거대 AI 서비스를 각각 개발하기로 했다. 신약 개발과 항체 설계에 AI를 활용하는 바이오산업은 물론 제조·물류·철강·농업에서도 AI를 통해 효율을 높이고 신규 서비스를 만들어낼 것으로 기대된다. 공공 분야에서는 AI 기술로 화재나 홍수 등 재난과 감염병 대응 역량을 높인다.

 

이를 통해 국민의 AI 서비스 경험률을 지난해 51%에서 올해 60%로, 기업들의 AI 도입률을 28%에서 40%로, 공공 부문 AI 도입률을 55%에서 80%로 각각 높이겠다는 구상이다.

 

과기정통부는 회의에서 AI 3대 강국(G3)으로 도약하기 위한 ‘AI·디지털 혁신성장전략’도 보고했다. 글로벌 시장을 선도할 AI 기술혁신, 전 산업의 AI 대전환, 국민 일상에 선도적 AI 도입, 디지털 권리장전을 바탕으로 한 디지털 신질서 정립을 추진하겠다고 밝혔다.

 

특히 생성형 AI의 등장 이후 미국과의 기술력 격차가 다시 벌어지면서 AI 선도국 도약을 위한 골든타임이 앞으로 1∼2년밖에 남지 않았다는 판단에 따라 AI 반도체 등을 중심으로 기술력 확보와 고급인재 양성에 공을 들일 계획이다.

 

이날 출범한 AI전략최고위협의회는 공동위원장인 이종호 과기정통부 장관과 염재호 태재대 총장, AI 각 분야를 대표하는 민간 전문가 23명, 주요 정부 부처 실장급 7명 등 모두 32명으로 구성됐다. 민간 위원으로는 네이버, 카카오, SK텔레콤, KT, 아모레퍼시픽 등 주요 기업 대표와 학계 전문가들이 참여한다.

 

국가 전체 AI 혁신의 방향을 이끌 이 협의회는 산하 6개 분과를 운영하고, 국내 AI 기업과 스타트업으로 구성된 ‘초거대AI추진협의회’를 외부 민간 자문단으로 둔다.

 

과기정통부는 이날 컨설팅업체 베인앤드컴퍼니와 공동 연구한 보고서를 통해 제조·의료·금융 등 전 분야에 생성형 AI가 적용됨으로써 창출되는 경제 효과가 2026년 기준 310조원에 달할 것으로 추산된다고 밝혔다.

 

AI 도입에 따른 매출 증대가 국내총생산(GDP)으로 연결될 경우 향후 3년간 연평균 1.8%포인트의 추가 경제성장을 견인할 수 있을 것으로 분석됐다. AI를 통해 성장 둔화와 저출산·고령화에 직면한 한국의 구조적 한계를 극복하고 경제 재도약을 이뤄낼 수 있을 것으로 정부는 보고 있다.

 

과학기술정보통신부 제공

 

과학기술정보통신부 제공

 

 

 

< 출처 : 경향신문 >

:
Posted by sukji

 

 

 

뉴럴 링크 : 21세기를 이끄는 거대한 연결, 뇌-컴퓨터 인터페이스 / 임창환

612.82 임811ㄴ  자연과학열람실(4층)

 

 

책 소개

 

구글, 테슬라, 메타, 아마존, 마이크로소프트가 주목하는
스마트폰 이후 최대의 기술 혁명!

“2023년 5월, 미국 FDA 칩 이식 수술 임상시험 승인”

“일론 머스크의 허황된 꿈인가,
이미 시작된 레이스인가?”

2023년 1월, 뇌공학 기업 싱크론은 중증 마비 환자들의 뇌에 ‘스텐트로드’라는 칩을 이식한 지난 2021년 수술이 성공적이었다고 발표했다. 같은 해 5월에는 테슬라의 일론 머스크가 설립한 뉴럴링크에서 미국 식품의약품안전처(FDA)로부터 임상시험을 승인받았음을 공개하며 2024년부터 ‘링크(Link)’ 이식 수술에 착수할 것이라고 발표했고, 10월에는 메타(구 페이스북)에서 사람의 뇌가 인식하고 처리하는 내용을 이미지로 재현해 내는 데 성공했다고 밝혔다. 싱크론이 최근 아마존의 창업자 제프 베이조스와 마이크로소프트의 빌 게이츠로부터 지원을 받아 약 7,500만 달러의 투자금을 유치한 것을 넘어서, 커넬은 인간의 인지능력을 증강시키는 ‘해마 칩’의 연구개발을 목표로 이미 2억 3,000만 달러에 달하는 투자금을 유지했다고 발표했다. 하지만 이러한 파격적인 움직임과 급격한 변화의 중심에 뇌와 컴퓨터를 연결하는 뇌-컴퓨터 인터페이스(brain-computer interface, BCI) 기술이 놓여 있음에도, 이 기술을 둘러싼 오해와 과장, 비난과 폄하가 한데 뒤섞여 있어서 비전문가가 그 실상을 파악하기란 쉽지 않다.
국내 최초로 뇌-컴퓨터 인터페이스를 연구하기 시작해 저명한 국제 학술지에만 200편 이상의 논문을 발표해 온 저자는, 이러한 몰이해를 걷어내기 위해 뇌-컴퓨터 인터페이스의 기본 원리부터 최신 현황, 가까운 미래 시나리오들을 제시한다. 뇌-컴퓨터 인터페이스는 왜 침습형 BCI와 비침습형 BCI라는 두 가지 트랙으로 기술 개발이 이루어지는 것이며, 각각의 장점과 단점은 무엇일까? 또한 이미 상용화된 뇌파 기기들은 무엇이고, 스텐트로드처럼 상용화를 앞두고 있는 기술들은 무엇일까? 의사소통이 어렵거나 거동이 불편한 환자들을 위해 쓰이는 것에 그치지 않고, 교육, 게임, 스포츠, 문화 산업에는 과연 어떤 형태로 침투하게 될까? 최고의 뇌공학자들과 미래학자들은 BCI 기술이 어떤 미래를 가져다줄 것으로 예측하고 있을까? 뇌-컴퓨터 인터페이스 분야의 최전선에서 15여 년간 연구해 온 저자는 가상 비서부터 인공 두개골, 뉴로피드백, 전자두뇌, 심부뇌자극 기계, 뇌-뇌 인터페이스에 이르기까지 거의 모든 주제를 망라하며 균형 잡힌 관점에서 이 모든 질문에 답한다.

“대부분의 뇌공학자들은 뇌-컴퓨터 인터페이스 기술을 ‘인류의 미래를 바꿀 혁신’이라고 말하는 데 일말의 주저함도 없다. 가깝게는 고령화 시대의 가장 큰 숙제인 치매를 비롯한 각종 뇌 질환을 치료하기 위한 수단으로서, 멀게는 인류의 본능인 인위적인 진화를 달성하기 위한 수단으로서 뇌-컴퓨터 인터페이스 기술이 지닌 엄청난 잠재력을 알기 때문이다. 인류 역사에서 스마트폰이나 인공지능의 등장만큼이나 엄청난 파급력을 끼칠 뇌-컴퓨터 인터페이스의 세계로 여러분을 초대한다.”

 

소비자의 뇌를 유혹하는, 뉴로마케팅
자기 뇌를 수정하는 기술, 뉴로피드백
기억을 지우고 지능을 높이는, 전자두뇌
나도 모르는 내 마음을 읽는, 수동형 BCI
버튼 하나로 쾌락을 생산하는, 심부뇌자극 기계
인지능력과 신체 능력을 향상시키는, 인공 두개골 …

뇌-컴퓨터, 뇌-인공지능, 뇌-뇌 연결 기술의
기본 원리와 최신 현황, 미래 예측 시나리오!

2019년 7월, 2017년에 설립된 뉴럴링크의 홈페이지에는 뉴럴링크가 지난 2년간 연구한 결과를 소개하는 발표회를 개최한다는 공지와 함께 유튜브 라이브 방송 링크가 하나 달렸다. 대대적인 언론의 홍보가 없었음에도, 라이브 스트리밍 방송에는 무려 20만 명이 넘는 시청자가 동시 접속해 뉴럴링크가 선보이는 새로운 신경신호 측정 시스템을 숨죽이며 지켜보았다. 그로부터 고작 1년 뒤인 2020년 8월에도 몇십 만 명에 달하는 시청자가 동시 접속했는데 이번에는 돼지의 뇌에 전극을 이식하고 이를 컴퓨터와 연결하는 기술이 성공적으로 시연되었다. 같은 달 뉴럴링크는 또 한번 ‘링크 v0.9’라는 이름의 삽입형 무선 인터페이스 시스템을 발표했다. 그리고 그로부터 다시 4년에 가까운 시간이 흘렀다.
1부 ‘뇌, 세상과 통하다’에서는 뇌파를 통해 완전감금증후군 환자들과 의사소통하는 것도 이제는 가능하다는 이야기로 시작해, 예쁜꼬마선충의 신경 네트워크를 컴퓨터에 저장하는 ‘마인드 업로딩’ 기술과 그것의 응용, 시각 정보 처리 과정을 기반으로 꿈이나 상상 속의 이미지를 복원하는 ‘드림 레코딩’ 기술의 최신 성과와 활용 가능성을 짚어본다. 2부 ‘뇌로 움직이는 세상’에서는 BCI를 이용해 인터넷을 서핑하거나 자동차를 운전하고, 게임을 하거나 드론을 움직이며, 생각만으로 로봇 팔을 움직이는 것을 넘어서 로봇 팔을 통해 감각을 느끼는 마음 타자기, 스텐트로드, 인공 두개골 등의 혁신 기술들을 소개한다. 3부 ‘나보다 나를 더 잘 아는 기계’에서는 정신 질환을 예방하고 취향을 바꾸는 등 자신의 뇌를 수정하는 뉴로피드백 기술뿐만 아니라, 우리의 감정에 반응하는 가상 비서와 관련된 수동형 뇌-컴퓨터 인터페이스 기술이 이전과 달리 얼마나 급속도로 발전하고 있는지를 살핀다. 또한 ‘뮤즈’ 시리즈와 같은 수면과 명상을 유도하는 웨어러블 기기들의 상용화를 시작으로 이러한 기술들을 교육이나 마케팅 분야에까지 확장하고 응용하려는 움직임들에 주목한다.

 

 

출판사 서평

 

★★★★★ KAIST 뇌과학자 김대식 교수 추천
★★★★★ 한국공학한림원 선정 도서
★★★★★ 미래 100대 기술 주역 선정

뇌를 수정하고 강화하는 세상,
이미 시작된 유토피아/디스토피아
“당신의 뇌를 업그레이드하시겠습니까?”

2011년, 서던캘리포니아대학교의 시어도어 버거 교수는 쥐들에게 MK801이라는 약물을 주입했다. 약물을 주입받은 쥐들은 ‘지연 표본 불일치’라는 간단한 기억 측정 과제조차도 제대로 수행하지 못했는데, 버거 교수가 쥐들의 해마에 작은 칩을 이식하자 쥐들은 이전처럼 과제를 잘 수행해 냈다. 이른바 ‘해마 칩’이 탄생한 순간이었다. 하지만 버거 교수는 여기서 멈추지 않고 후속 연구를 진행했는데, 이번에는 약물을 주입하지 않은 일반적인 쥐를 대상으로 하는 실험이었다. 해마 칩을 삽입한 쥐들은 그렇지 않은 쥐들에 비해 지연 표본 불일치 과제를 잘, 그것도 훨씬 더 잘 수행해 냈다. 해마 칩을 인간에게 이식하면 어떤 일이 일어날까? 알츠하이머로 인해 기억력이 저하된 환자들뿐만 아니라, 기억 능력에 문제가 없는 일반인도 더 뛰어난 기억력을 가지게 될 것이라는 예상이 가능하다. 실제로 버거 교수 연구팀은 커넬을 통해 사람의 뇌에 이식 가능한 해마 칩을 개발하는 프로젝트를 착수했고, 커넬은 이로써 우리 돈으로 3,000억 원에 달하는 규모의 투자금을 유치했다고 알려져 있다.
이렇게 브레인 칩이나 뇌파를 통해 지능을 높이는 뇌공학 기술들은 현재 급격하게 발전하고 있다. 놀랍게도, 베르니케 영역이나 배측전전두피질 같은 뇌 영역들을 활성화시킴으로써 집중력이나 암기력, 언어 이해 능력을 크게 향상시키는 기술은 이미 수년 내에 우리에게 적용할 수 있을 정도로 성숙한 상태다. 또한 신경과학자들이 논문을 통해 “행복이라는 것이 버튼을 한 번 누르는 것만으로도 쉽게 얻어진다면 이는 과연 윤리적으로 아무런 문제가 없을까?”라는 질문을 던질 정도로, 전기 자극 하나로 괴로운 기억을 지우거나 우울감을 줄이고, 더 나아가 쾌락마저 생산해 내는 심부뇌자극 기계 역시 이미 상당한 수준에 이르렀다. 4부 ‘비욘드 뇌-컴퓨터 인터페이스’에서는 이러한 인지능력 증강, 감정 완화/증폭 기술뿐만 아니라, 인공지능과 뇌를 연결하고, 뇌와 뇌를 연결하는 뇌 오노가이드, 뇌-뇌 인터페이스 기술들에 주목한다.
하루가 멀게 무서운 속도로 발달하는 인공지능과 뇌과학은 공학을 통해 과연 우리에게 어떤 미래를 가져다줄까? 책의 후반부에서는 최고의 뇌공학자들이나 뇌과학자들, 미래학자들의 입을 빌려, 장밋빛 전망만큼이나 어두운 앞날을 상기시키는 뇌-컴퓨터 인터페이스의 미래, 그리고 그에 따른 노동시장과 사회구조의 변화, 새로운 산업의 출현에 대한 네 가지 미래 시나리오들을 소개한다.

 

목차

 

1부 뇌, 세상과 통하다

1장 육체에 갇힌 영혼과 소통하기
2장 뇌를 컴퓨터에 업로드한다면
3장 꿈을 저장하는 기계
4장 뇌와 컴퓨터의 역사적인 만남

2부 뇌로 움직이는 세상
5장 생각으로 날아다니는 로봇들
6장 마음을 읽고 옮기는 기계
7장 잃어버린 몸을 찾아서
8장 무엇이 ‘진짜’ 팔과 다리일까

3부 나보다 나를 더 잘 아는 기계
9장 우리 뇌의 주인은 누구일까
10장 인간적인, 너무나 인간적인
11장 마음을 해부하는 알고리즘
12장 당신의 뇌를 바꾸시겠습니까

4부 비욘드 뇌-컴퓨터 인터페이스
13장 실험실에서 배양되는 인간의 뇌
14장 연결되는 뇌들, 뇌-뇌 인터페이스
15장 기억을 지우고 지능을 높이는, 전자두뇌
16장 BCI, 네 가지 미래 예측 시나리오

에필로그
참고 문헌

 

< 내용 출처 : 교보문고 > 

:
Posted by sukji

 

 

 

 

괄호로 만든 세계 : 옥스퍼드대 교수가 집약한 의식기계의 차가운 미래  / 마이클 울드리지

006.3 W913rKㄱ     자연과학열람실(4층)

 

 

책 소개

 

“사회적 통념이 무너진 새로운 세상이 온다”

 

인공지능은 최근 10년간 급속한 발전을 이루며 우리 사회 전반의 화두가 되었으나, 하루아침에 부상한 신사업은 아니다. 1935년 앨런 튜링의 발견에서부터 그 시작을 놓고 보면 세월을 거듭하며 성공과 실패의 기록이 축적되어 수억 원에서 수십조 원이 몰리는, 그야말로 황금기를 맞이한 분야다. 광고에 쓰인 이미지의 진위부터 수학 및 과학적 발견에 이바지한 시스템을 소개하는 내용에 이르기까지 연일 쏟아지는 관련 기사만 봐도 이젠 친숙할 법한데 인공지능은 여전히 대중들에게 복잡하고 다가가기 어려운 주제다. 이는 대부분의 사회과학 관련 전문가들이 각종 매체를 통해 인공지능이 가까운 미래에 인간의 도구적 역할에서 벗어나 그 지위와 역할을 대체할 것이란 부정적 예측을 담아 인류의 각성을 촉구해 반감에 가세했으리라 본다. 또한 「터미네이터」 「블레이드 러너」 「엑스 마키나」 등 블록버스터 영화에서 소비된 세계관 속 인공지능은 자주 인간 형상을 한 ‘로봇’ 이미지로써 오인되어 인간을 위협하는 잘못된 신화를 구축하는 방향으로 흘러가는 데 일조했다. 인공지능이 인간의 자율성을 침해하고, 생각의 깊이마저 개입할 정도의 위협이 목전에 온 현실에 말미암아, 인공지능에 관한 분명한 안내가 더욱 시급해졌다.

2023년 크리스마스 강연 과학 부문 연사로 영국 왕립연구소 연단에 오르는 인공지능 전문가 마이클 울드리지는 컴퓨팅 기술 특히 인공지능이 실패해온 기록을 제대로 살펴보기만 해도 인공지능의 존재에 대한 의문을 씻어낼 수 있으리라 믿었다. 이렇게 탄생한 이 책 『괄호로 만든 세계』에서 의식기계(conscious machine)를 완성하기 위해 인류가 도전해 온 궤적을 따라 컴퓨터 관련 업계 및 사회 전반에 어떠한 이해충돌이 발생했으며, 이렇게 등장한 시스템의 탄생 배경과 그 기술적 한계를 객관적으로 소개한다. 컴퓨팅 기술에 대한 배경지식이 없는 독자들도 인공지능의 역사를 공학자의 관점을 따라 톺아보면서 과연 인공지능이 무엇인지 그 본질과 의의에 한층 더 가까이 다가갈 수 있다.

 출판사 서평

 

A에서 I의 영역에 도전하는 인류,
GPT-4의 등장은 서막에 불과하다!

인공지능이 불러일으킨 뜨거운 논쟁
지난 9월 21일 미국의 대표 과학상으로 손꼽히는 래스커상 2023년 수상자로 구글 딥마인드 CEO인 데미스 허사비스와 존 점퍼 박사가 선정되었다는 소식이 알려지며 세간의 주목을 받았다. 굴지의 IT 기업 수장이 이뤄낸 놀라운 업적에 대한 공로를 인정받은 결과가 아니다. 사실상 인공지능이 수행한 머신러닝의 결과물을 개발자가 대리 수상한 것으로, 딥마인드가 개발한 알파폴드(Alphaford)는 무려 2억 개의 인체 단백질 구조를 밝혀내는 데 이어 36만여 개의 스리디(3D) 구조를 구현해냈다. 덕분에 의학계는 난치성 질환의 실마리가 곧 풀릴 수 있을 거라 낙관하고 있다.
이제 인간의 업적에 따라 학문의 기여도를 평가하던 학계의 정석에서 완전히 벗어나, 컴퓨팅 시스템도 그 공로를 인정받을 수 있다는 초유의 사태가 우리 목전에 와 있다. 이처럼 각종 매체를 통해 인공지능이 산출해 낸 놀라운 성과를 매일 접하며 인류는 희망과 불안감을 동시에 느끼고 있다. 일각에선 지금도 인공지능의 실체와 그 유효성은 여전히 불투명한데, 인공지능 관련 종사자들은 인간의 의식 분야에 침투해 도달하겠다는 야심 찬 계획을 잇달아 발표하고 있다. 그렇다면 곧 공상과학(SF) 영화에서 기계가 인간처럼 생각하고 의지를 드러내며 의사소통하는 장면이 현실에서도 이뤄질 날이 올까? 미 의회 및 실리콘밸리의 CEO들은 이와 관련된 윤리적, 기술적 문제를 놓고 첨예한 갈등을 겪고 있어 아주 허무맹랑한 예측이 아님을 방증한다.

컴퓨터공학적 관점으로 인공지능을 집약한 안내서
옥스퍼드에서 25년간 컴퓨터 관련 연구를 이끌어온 마이클 울드리지 교수 역시 생각하는 기계(의식기계)를 만드는 것 자체는 불가능한 이야기가 아니라고 한다. 다만 기계가 갖는 자의식의 수준이 인간의 미세한 수준에까진 미치지 못하므로 그 한계가 분명하고, 이러한 위협적 예측은 그저 시기마다 부상하는 학계의 이념에 따라 기술 개발의 방향성이 달라지면서 파생된 가설에 불가하다는 것이 그의 주장이다. 이를 뒷받침하기 위해 앨런 튜링의 발견에서부터 컴퓨터공학적 관점으로 인공지능의 발전사를 살펴보면서 로봇의 현재 그리고 신경망 이론, 마음 이론 등 다양한 학문적 근거를 제시한다. 책은 인공지능 기술이 어디까지 왔는지 그 범위와 한계를 드러내고 인공지능 연구의 현주소를 재확인하며 포문을 연다. 이어 2장에서는 인공지능 발전 초기에 만들어진 시스템, 특히 탐색 기법의 초석이 된 계산복잡도가 인공지능을 설명하는데 어떻게 쓰였는지 밝히고 있다. 3장에서는 인공지능 연구자들이 전문가 시스템을 구축하기 위해 수학적 논리를 활용한 예시가 등장한다. 4장에서는 에이전트 기반 인공지능을 통해 인공지능의 성숙기가 도래했음을 이야기한다. 특히 머신러닝, 신경망 아이디어, 오차역전파 알고리즘 등 최근까지 들어봤을 법한 기법들이 등장하며 마침내 21세기 최고의 화젯거리였던 딥러닝에 관한 일화들도 상세히 언급된다. 책의 메시지는 6장에 들어와 한층 명확해진다. 인공지능이 건강관리나 자율주행 관련 기술과 접목되었을 때 이점과 유의할 점, 나아가 인공지능이 인류의 일과 삶에 미칠 영향에 이르기까지 두려워할 점과 두려워하지 않아도 될 점을 9장에 걸쳐 각종 지표와 연구 결과를 토대로 낱낱이 밝혀나간다.

 

이 책을 통해 컴퓨팅 기술에 대한 인식을 재정립할 수 있다. 나아가 그동안 인간이 자의식을 가진 기계를 만들기 위해 얼마나 빈번히 고군분투해왔고 때로는 전 세계적으로 외면받았으며, 이러한 실패의 기록이 모여 인간의 지능적 행동을 모방하는 데 궁극적으로 어떠한 영향을 끼쳤는지 상세히 파악할 수 있다.

 

 

목차

 

서론


1부 지금 우리 위치는

1장 튜링의 전자두뇌

2부 우리는 어떻게 여기까지 왔는가

2장 인공지능의 황금시대
3장 지식의 힘
4장 로봇과 합리성
5장 ‘딥’ 돌파구

3부 우리는 어디로 가고 있는가

6장 오늘날의 인공지능
7장 인공지능의 공포
8장 현실이 된 공포
9장 의식기계?

용어 사전
부록 A: 규칙 이해하기
부록 B: 프롤로그 이해하기
부록 C: 베이즈의 정리 이해하기
부록 D: 신경망 이해하기
읽을거리
참고문헌

 

 

< 내용 출처 : 교보문고 > 

 

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Posted by sukji