뇌는 우리 몸에서 가장 중요한 역할을 하는 동시에 가장 복잡한 곳입니다. 수많은 신경회로 간 작용으로 우리는 말을 하고 생각을 하며 상대방과 교감까지 해요. 오래전부터 인간은 뇌를 연구하고 따라 하기 위해 노력했어요. 뇌에 대한 베일이 모두 벗겨지면 인간 뇌를 개발할 수 있다는 믿음 때문이죠.
최근 인공지능(AI)이 화두입니다. 인간이 저장하고 처리하지 못할 만큼의 대용량 데이터를 빠른 시간에 학습해 해답을 제시하는 시스템이에요. 인간과 퀴즈 대결을 펼쳤던 IBM 왓슨부터 이세돌 9단과 세기의 바둑 대결을 했던알파고가 대표적이죠.
세계 연구자는 해답만 제시하는 딱딱한 AI에서 인간이 느끼는 감정과 인간이 바라보는 시각으로 사물을 이해하고 사고하는 수준까지 끌어올리려는 시도를 해요. 사고를 담당했던 것에서 감정을 인식하는 뇌 영역까지 따라 하겠다는 거예요.
융합적 의미에서 뇌과학과 AI 연구 만남이라는 의미가 있어요. 영화 '그녀(Her)'는 사람과 컴퓨터가 사랑에 빠지는 내용이에요. 컴퓨터가 인간 감성을 이해하고 교감한다는 가정 하에 이야기가 흘러가요.
AI가 인간 뇌처럼 감정을 느끼기 위해 필요한 것은 무엇일까요. 한국전자통신연구원 '뇌과학 인공지능 융합 미래 기술발전 방향 예측' 보고서에 따르면, 인간 뇌 스냅스 네트워크처럼 작동하는 전자회로가 필요해요. 뇌는 약 1000억개 신경세포로 이뤄진 복잡한 회로라고 생각하면 돼요.
1개 뉴런이 1만개 다른 뉴런과 연결돼 신경 신호로 주고받아요. 복잡한 연결망 구조 때문에 기계가 구현하기 어려운 뛰어난 능력을 발휘해요. 뇌의 복잡한 연결망을 분석해 뇌지도를 그리고, 작동방식을 공학적으로 구축할 수 없는 한 컴퓨터가 인간처럼 사고하기는 불가능해요.
다만 언어, 시각, 지각, 행동, 기억, 학습, 의사결정 등 인간의 인지 기능을 모방해 해동과 환경인식, 연상, 추론 등을 구현하는 '융합적 AI' 연구가 진행되고 있어요.
<NI 활용 분야(자료: 뇌과학 인공지능 융합 미래 기술발전 방향 예측 보고서)>
자연지능(Natural Intelligence)은 기존 AI를 뛰어넘는 융합적 AI 대표 사례입니다. NI는 생물이나 인간의 자연적 지능을 모방하는 게 특징이죠. 영화 '아이 로봇'에서 감정과 자기 스스로 의사결정을 하는 로봇이 NI가 적용된 사례로 볼 수 있어요. 이 기술은 신경망 모델, 컴퓨터 비전 모델 등을 활용해 수학적 모델로 풀 수 없는 뇌의 불확실성과 확률성을 구현합니다. 아직까지는 인간 뉴런과 시냅스 연결 방식을 따라 하는데 시간이 필요하다는 평가예요.
사물을 바라보고 인지하는 생물학적 시각 처리 기술도 융합적 AI에 해당해요. 시각을 담당하는 중추신경계는 가시광선을 받아 반사된 빛 정보로 환경 이미지를 형성해요. 빛의 감지, 2차원 형상의 지각, 단일 영상 형성 등 복잡한 기능이 요구됩니다. 기존 AI를 활용한 시각화는 생물학적 시각 기능을 하나하나 수학 모델로 만들었어요.
가령 컴퓨터가 꽃을 인지하기 위한 조건을 숫자와 디지털 기호로 하나하나 모델링했다는 의미예요. 하지만 날씨, 장소 등 다른 외부 조건이 너무나 많은데다 일반화가 어렵다는 단점이 생겼어요. 이를 해결하기 위한 생물학적 시각처리 기술은 즉각적이고 유연한 시각 인지 기능 구현을 목표로 해요. 사람 제스처나 얼굴을 인간 시각 처리 모방으로 구현하거나 뇌 시각 정보처리 장점을 인공시각 기술에 도입해 객체 인식에 사용하는 방법 등이 대표적이에요.
<생물학적 인공시각 활용 분야(자료:뇌과학 인공지능 융합 미래 기술발전 방향 예측 보고서)>
인간의 수고를 덜어줄 지능형 에이전트는 융합 AI 영역 중에서도 가장 주목 받는 것 중 하나예요. 영화 '아이언맨'에 나오는 '자비스'는 주인공이 요구사항을 실시간으로 반영하는 비서이자 악당을 물리치는 데 훌륭한 무기 역할까지 해요. 지능형 에이전트는 특정한 목적을 위해 사용자를 대신해 작업을 수행하는 자율형 프로세스예요. 가상공간에 위치해 특수한 응용 프로그램을 다루는 사용자를 돕는 게 목적이죠.
기존 지능형 에이전트는 예상하지 못한 상황이 닥치면 제 기능을 발휘하지 못했어요. 모든 것을 예측 가능한 상황과 맞춤형 시나리오대로 수행하게 설계됐죠. 문제 해결을 위해 인지, 분석, 학습을 기반으로 하는 인지컴퓨팅 적용이 요구됩니다. 사용자 상황정보를 분석해 필요한 서비스를 자동으로 구동해 주거나 자녀 현재 위치, 시간, 예상 이동 동선 등을 분석해 이상 상황을 부모에게 알려주는 서비스 등이 적용 분야가 될 거예요. 산업 현장에서 노동자 실수를 미리 예측하거나 교통 흐름을 실시간으로 파악해 신호를 제어하는 스마트 신호등도 지능형 에이전트 미래 모습이에요.
AI를 포함해 미래 기술은 대부분 '인간'을 향해요. 인간중심 기술 진화 방향은 인간모방, 인간신뢰, 인간이해, 인간지원 등이 구성요소예요. 단순히 데이터 분석에서 벗어나 인간 뇌의 매커니즘과 사회현상을 이해한 융합적 AI 연구가 미래 혁신 창출 열쇠가 될 거예요.
AI 업계 관계자는 “현재까지는 AI에 대한 기술적 탐구와 알고리즘 이해였다면, 이제는 각 산업 영역에 접목할 방법론을 제시한다”면서 “전자기계적 역량과 함께 뇌공학, 사회공학적 이해가 결합돼야 융합AI로써 가치가 있을 것”이라고 말했습니다.
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