[김도현 신부의 과학으로 하느님 알기 Ⅱ] AI와 교회 (2) AI의 탄생

인간의 ‘학습’과 ‘이해력’ 모사하는 기계 만들고자 연구 시작

- 1956년 미국 다트머스 학회에 참석했던 AI 분야 창시자들. 출처 Academy of Achievement

지난번에 말씀드린 바와 같이, AI는 인간의 ‘학습 능력’ 및 이로부터 파생되는 추론 능력, 지각 능력, 판단 능력 등의 여러 ‘이성적 능력’(intelligence·이해력)을 인공적으로(artificially) 구현한 컴퓨터 소프트웨어 프로그램 또는 이 소프트웨어 프로그램과 하드웨어를 결합한 컴퓨터 시스템 전체를 의미합니다.

AI의 탄생은 인간의 두뇌를 구성하는 뉴런(neuron·신경 세포) 및 시냅스(synapse·한 뉴런에서 다른 뉴런으로 신호를 전달하는 연결 지점)를 모사하여 만든 ‘인공 신경 네트워크’(ANN·artificial neural networks)의 탄생과 함께 시작된 것으로 흔히 여겨집니다. 미국의 워런 매컬록(Warren S. McCulloch·1898~1969)과 월터 피츠(Walter Pitts·1923~1969)는 1943년 인간의 두뇌와 유사한 ANN을 최초로 분석하고 그것이 어떻게 논리적 기능을 하는지를 보여주었습니다. 이를 위해 그들이 제시한 가설은 다음과 같습니다.

① 뉴런의 활성화는 ‘all-or-none’ 프로세스이다. 곧 인간 두뇌의 각 뉴런은 흥분/활성화되거나(excited/activated) 혹은 흥분/활성화되지 않은(non-excited/non-activated) 2가지 상태를 가진다.

② 한 뉴런을 어느 때든 흥분시키기 위해서는 고정된 수의 시냅스가 일정한 시간 내에 흥분되어야 한다. 이 고정된 수는 뉴런의 위치나 이전의 활성과는 무관하다.

③ 신경계 내에서 유일하게 의미 있는 시간 지연(delay)은 시냅스에서의 지연(synaptic delay)이다.

④ 어떤 억제적인(inhibitory) 시냅스의 활성은 그 시각에 뉴런이 흥분되는 것을 절대적으로 막는다.

⑤ 신경 네트워크의 구조는 시간에 따라 변하지 않는다.

- 1943년 인공 신경 네트워크를 분석해 이론을 증명한 워런 매컬록(오른쪽)과 월터 피츠. 김도현 신부 제공

매컬록과 피츠는 이러한 단순한 가정을 통해 마치 전기 스위치처럼 on-off 하는 기본적인 기능이 있는 인공 신경을 네트워크로 연결하면 그것이 인간 두뇌 안의 신경계에서 작동하는 아주 간단한 기능을 충분히 흉내낼 수 있다는 것을 이론적으로 증명했습니다. 그 후 캐나다의 심리학자인 도널드 헵(Donald O. Hebb·1904~1985)은 1949년 뉴런 사이의 연결 강도를 수정하기 위한 간단한 업데이트 규칙을 제시했습니다.

그 후 현재까지 수많은 학자들에 의해 제시된 ANN 모델들은 대부분 ‘기존의 매컬록-피츠 모델에 헵의 규칙(Hebbian rule)을 추가한 모델’에 바탕을 둔 것입니다. ANN의 여러 모델은 그 후 인간의 기억력을 단순하게 모사하는 것을 넘어서서 왜곡이나 삭제가 없는 기억 방식을 개발하는 방향으로 지속적으로 발전하게 됩니다.

그 후 1951년 미국 프린스턴 대학교의 수학 박사과정 학생인 마빈 민스키(Marvin Lee Minsky·1927~2016)는 인공 신경 네트워크에 기반한 역사상 최초의 컴퓨터 하드웨어인 SNARC(Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator)를 개발하는 데 성공합니다. SNARC는 3000개 진공관으로 구성된 약 40개 시냅스들이 무작위로 연결된 네트워크로 이루어져 있으며, ‘역사상 최초의 학습하는 기계’라는 의의가 있습니다.

그 후 민스키를 중심으로 AI라는 새로운 연구 분야가 탄생하게 됩니다. 1956년 여름 미국 다트머스 대학에서 열린 역사적인 ‘다트머스 학회’(Dartmouth Conference)에 민스키와 당시 다트머스 대학 수학과 교수였던 존 맥카시(John McCarthy·1927~2011), 벨 연구소의 수학자 클로드 섀넌(Claude Elwood Shannon·1916~2001) 등 총 10명이 참여했으며, 이들이 이 학회에서 처음으로 ‘Artificial Intelligence’라는 용어를 창안했습니다. 이 학회의 제안서에는 다음과 같은 문구가 포함되어 있습니다.

“우리는 1956년 여름 동안 뉴햄프셔주 하노버에 있는 다트머스 대학에서 ‘Artificial Intelligence’에 대해 두 달간, 10명이 연구를 수행할 것을 제안한다. 이 연구는 학습의 모든 측면이나 이해력의 다른 어떤 특징도 원리적으로 아주 정확하게 기술되어서 그것을 모사할 수 있는 기계(Machine)를 만들 수 있다는 추정에 근거하여 진행된다. 기계가 언어를 사용하게 하는 방법, 기계가 추상화와 개념, 현재 인간에게 남겨진 여러 가지 문제들을 구성하는 방법, 그리고 기계가 스스로를 개선하는 방법을 찾기 위한 시도가 이뤄질 것이다. 우리는 엄선된 과학자 집단이 여름 동안 함께 연구한다면 이러한 문제들 가운데 하나 또는 그 이상에서 상당한 진전이 있을 것이라고 생각한다.”

위의 인용문에 따르면, AI라는 용어와 개념을 만든 10명의 창시자들이 생각한 AI는 바로 인간이 지닌 ‘학습’과 ‘이해력’이라는 두 가지 특징을 특별히 염두에 둔 것임을 알 수 있습니다. 또한 이 두 가지 특징을 모사하는 기계(Machine·소프트웨어와 하드웨어의 결합물)를 만드는 것이 바로 AI 연구의 주된 목적임을 알 수 있습니다.

그럼에도 불구하고 국내외 수많은 학자 및 기업체들이 ‘학습’과 ‘이해력’이라는 두 가지 필수적인 요소를 제대로 고려하지 않은 채 컴퓨터 공학/전자 공학 등에서 기존에 활용되어 오던 기술을 AI라고 명명하는 비상식적인 일이 실제로 비일비재하게 벌어지고 있습니다. 그들의 이러한 시도는 AI 창시자들의 본래 의도와 맞지 않는 일종의 지적 사기로서 간주되어야 할 것으로 보입니다.

그 후 10명으로 시작된 이 학회는 현재 AAAI(Association for the Advancement of Artificial Intelligence)라는 학회로 크게 성장했습니다. AI 분야도 수십 년간의 연구를 통해 비약적으로 발전하여 현재에 이르게 되었습니다.

[가톨릭신문, 2023년 9월 3일, 김도현 바오로 신부(대구가톨릭대학교 교수)]