지능의 탄생 - RNA에서 인공지능까지

머신 러닝과 딥러닝으로 시작한 인공지능에 대한 관심과 실험실에서 neuroscience 및 neuroimaging 관련 프로젝트를 진행하면서 가진 관심이 찾은 책이 이 지능의 탄생이다.

페이스북에서 자극을 많이 주는 페이지인 싸이그래머에서 많이 활동하신 분이 괜찮은 책이라고 추천을 올린 글을 보기도 했고 책을 읽고 쓴 후기 및 글도 읽어보면 좋겠다는 느낌을 주었다.

이 책의 부제는 RNA에서 인공지능까지인데 이 부제가 이 책의 내용을 잘 설명하고 있다.

생명이라는 관점에서 시작해서 생명에서의 뇌, 그리고 이 뇌가 무엇인지 그리고 역할을 무엇이고 왜 이렇게 동작하는지 등등에 대한 설명을 잘 풀어 주었다.

내용의 사이사이에 사람의 뇌와 지금의 인공 지능을 비교하는데 마지막 책의 정리 부분에서 인공 지능의 큰 틀을 설명하며 책을 끝 맺는다.

위에서 말한 책의 순서대로 기억에 남는 부분을 간략히 정리해보았다.

처음에는 지능 자체에 이야기를 하며 우리의 뇌, 신경과 다른 동물들의 뇌, 신경을 비교한다. 여기서 뇌와 반사라는 것을 구분한다. 

뇌는 생명이 살아가는데 미지의 문제를 해결하기 위한 것이고 반사는 살아가는데 필수적으로 반응하는 것이다. 

여기서부터 생명이 각 역할을 구분하여 두었다는 것을 알 수 있다.

살아가면서 발생하는 미지의 문제를 해결하기 위해 뇌의 지능이 있다면 인공 지능도 이러한 느낌으로 이해할 수 있을 것이다. 

좀 더 예시를 들어 설명하자면 화성의 로봇을 생각할 수 있다. 화성의 로봇은 화성에 있는 토양 조사 및 여러 사진들을 찍어서 전송한다. 

이 때 여러가지 문제가 발생할 수 있다. 데이터를 전송하기 위한 전력의 문제나 어느 것이 중요할 것인지 등을 일일이 사람이 알려 줄 수 없기 때문이다. 

이때 인공 지능을 통해서 미지의 여러 문제점들을 해결할 수 있게 하는 것이 인간 뇌의 지능을 바탕으로 한 인공 지능의 예시라고 할 수 있다.

두번째 장에서는 RNA로부터 시작한 생명이 어떻게 뇌를 구성하고 그 뇌의 역할이 지능을 발휘하는 것인지 설명한다.

RNA는 생명을 유지하기 위해서 자기를 복제하는 것이 사명이다. 

생명의 진화 과정으로 살펴볼 때, 이 RNA로는 불안정한 구조이므로 DNA를 만들었고 이 DNA의 활동 및 안정성을 위해서 세포를 구성하였다. 

이 세포를 무한정 크게 만들면 비효율적이기 때문에 다세포 구성을 이루었고 다양한 환경 변화에 반응하기 위해 각 세포 군이 역할을 가지게 되었는데 그 중 하나가 뇌이다. 

이 뇌의 역할을 위에서 말한 것처럼 수많은 환경에서 발생하는 미지의 문제들을 해결하는 것이다. 

즉, RNA가 특정 역할을 뇌에게 위임한 것이다. 

문제는 환경과 발생하는 문제들이 복잡해짐에 따라 RNA의 목표인 생명 복제에 맞지 않는 일을 뇌가 행하게 된다는 것이다. 

예를 들어 (극단적이지만) ‘결혼을 하지 않고 혼자 독신으로 자기 계발에 몰두하며 살아가겠어!’라는 생각들이 있을 것이다. 

RNA 관점에서는 위임으로 인해 자신을 목적을 이루지 못하는 상황이 된 것이다.

마지막 장에서는 뇌가 여러 문제를 해결하기 위해 지능을 사용하는데 이 지능이 학습하는 방법들에 대해 이야기를 풀어간다. 

먼저 생명과 생존에 관련되어 있는 학습인 고전적 조건화가 있고, 다양한 행동들 중 선택했을 때 좋은 결과를 가져오면 그 행동을 학습하는 기구적 조건화가 있다. 

파블로프의 개라는 유명한 실험은 고전적 조건화의 예시라고 할 수 있다. 생존과 관련된 먹는 것에 대해 학습된 것이다. 

기구적 조건화의 예시로는 A, B, C라는 기구가 있는 박스에서 고양이가 B 기구를 사용했을 때 먹을 것이 나왔다면, 배고플 때 B 기구를 사용할 확률이 높을 것이다. 

여기서 고전적 조건화로 인해 만들어지는 것이 실망이고, 기구적 조건화에 의해 나타나는 것이 후회이다. 

종소리가 났는데 먹을 것이 안 오면 기분 나쁜 것이 실망이고 A를 할 수도 있었는데 B를 하여 얻는 나쁜 결과에 대해서는 후회라고 풀어서 설명할 수도 있겠다. 

이 방법뿐만 아니라 이전에 보거나 경험한 것을 기억하고 나중에 필요할 때 그 행동을 하는 잠재적 학습, 장소 학습도 있다.

이런 학습방법들은 자신만 고려할 때와 다른 누군가 및 나 자신에 대해 생각할 때 딜레마와 또 다른 학습을 하게 된다. 

이게 지능의 사회성, 이타성, 자아성이다. 이런 지능의 특성은 굉장히 고등한 특성이다.

맺음말에서는 지금의 인공 지능은 여러 문제를 해결하는 수준의 지능이지만, 복제의 목적이나 사회성 및 자아성을 가지는 경우 정말 인공 지능을 넘어선 생명의 지능과 같아질 것이라고 말한다.

사람이 할 수 있는 문제해결을 대신하거나 더 잘하는 것으로 인공 지능을 알고 있었지만, 이 책을 읽은 이후 좀 더 인공 지능을 넓게 생각할 수 있게 된 것 같다. 

또한 현재 배우고 있는 머신 러닝, 딥러닝을 생각할 때 사람을 모델링하여 생각할 수 있을 것 같은 자신감이 생겼다.