Mitchell M. (2021). Why AI is Harder Than We Think. arXiv 2104.12871v2.
인공지능의 발전 속도가 아주 빠른 것은 사실이나, 사람들이 기대한 만큼은 아니다. 우리는 아직 완전 자율주행차를 가지지 못 했고, 각종 집안일을 대신 해줄 수 있는 로봇도 없다. 인공지능 비서 역시 아직은 믿을만 하지 않다. 대신 우리에게 있는 것은 반자율주행차, 로봇청소기, 식기세척기 등이다. 그리고 가끔 이상한 소리를 해대는 인공지능 스피커가 있다. 언제쯤 각종 허드렛일을 대신해줄 수 있는 인공지능 로봇이 나올 것인가? 이 논문을 쓴 미첼은 그것이 생각보다 어려운 일임을 말하면서, 인공지능 연구자들이 간과하고 있는 네가지 요소(fallacy)를 지적한다.
- 지능은 연속적인가?
- 모라벡의 역설
- 그럴듯한 두문자어(mnemonics)
- 지능은 뇌 안에만 있는가?
순서대로 살펴볼 예정이다. 이번 글에서는 첫번째 문제를 다룬다.
- 지능은 연속적인가?
몇 년 전, 사람들에게 공포를 안겨주었던 초인공지능과 특이점이라는 개념이 있다. 이 개념은 여전히 활발히 쓰이고 있다. 이 개념의 전제 조건은 지능의 발달이 연속적이라는 것이다. 1950년대 태동한 인공지능의 발전속도가 현재 기하급수적인 것으로 보이므로, 조만간 인간의 지능을 뛰어 넘을 것이라는 예측을 하게 한다. 그러나 미첼의 주장에 의하면 지능의 발달은 연속적이지 않다.
흥미로운 인용문이 있다. 인공지능이 조만간 인간을 뛰어넘을 것이라는 말은 “원숭이가 나무에 올랐으니, 조만간 달탐사도 할 것이다.”라는 말과 같다는 것이다(이 말은 철학자 허버트 드레이퍼스의 형제인 스튜어트 드레이퍼스가 했다고 한다.). 여기서 지능은 불연속적일 것이라는 가정이 등장한다. 영장류(또 다른 생물들)와 인간 사이에는 지능이라는 측면에서 아주 큰 간극이 있다. 이 간극은 영장류나 다른 똑똑한 동물을 아주 가르치고, 훈육시킨다고 해도 좁힐 수 있다.
인간의 지식 발전의 역사에도 비슷한 반복을 볼 수 있다. 쿤의 패러다임 이론을 활용해서 과학 발전의 역사를 바라 본다면 말이다. 생물 진화 역시 단속적으로 이루어 졌다. 이런 개념은 인공지능의 발전이 앞으로 지속된다고 해도, 현재의 인공지능 형태가 아닌 전혀 다른 기술이 개발되어 퀀텀점프로 발전할 것이라고 예측할 수 있다. 이는 과거 image net경연에서 딥러닝이 갑자기 등장한 것을 봐도 알 수 있다. 과연 SVM같은 전통적 알고리듬이 연속적으로 발전해서 인공지능 개발을 이끌었을까? 이를 교훈 삼아 감히 미래를 예측한다면, 과거 전통적 알고리듬이 한계에 봉착했듯, 딥러닝을 비롯한 현재 기술들도 어느 한계에 봉착할 것이고, 우리가 예상하지 못한 방식으로 새로운 형태의 인공지능이 등장할 수 있다는 생각을 할 수 있다.
어쨌든 현재까지의 기술 발전 역사를 비추어 보더라도 인공지능 발전은 연속적인 패턴을 띄고 있지 않으며, 지금까지의 추세를 바탕으로 미래를 예측하는 것은 무리다.(이것은 기술 분야 뿐만 아니라, 주식시장 같은 경제분야에서도 마찬가지이다.)
