지난해부터 인공지능(AI)에 대한 전 세계적인 관심이 뜨겁게 일고 있다. 올해 역시 생성형(generative) AI와 함께 열풍이 휘몰아치는 가운데, 특히 자연을 모방하는 청색기술의 핵심인 AI가 궁극적인 모방게임을 즐기며 발전할 것으로 예상된다.
《청색경제뉴스》에서는 이러한 생물모방 AI, 곧 청색기술 AI에 대해 3부로 나눠 소개하고 있으며, 이번에 2부 내용을 싣는다.
컴퓨터로 표현한 자연의 아름다움
AI와 자연의 융합을 보여주는 놀라운 사례 중 하나는 영국 런던의 공립 종합대학교인 '유니버시티 칼리지 런던(UCL)'의 컴퓨터 과학자 피터 벤틀리(Peter J. Bentley) 박사의 연구다. 디지털 생물학에 관심이 많은 피터 벤틀리의 연구는 계산 시스템이 인간의 지능을 복제하고 자연에서 발견되는 복잡한 패턴과 프로세스를 반영하는 모방 게임의 진정한 정신을 요약한다. 이러한 조화는 자연의 무한한 경이로움을 풀어낼 수 있는 AI의 잠재력과 능력에 대한 우리의 이해를 풍부하게 해주고 있다.
AI의 미래: 동향 파악부터 친구 모델링까지 [동영상=UCL]
피터 벤틀리의 얘기를 들어보자.
"자연계는 현대의 컴퓨터 아키텍처와는 매우 다른 형태의 독특한 계산 사례를 제공합니다. 생물학은 또한 적응, 자기 치유, 자기 조직화와 같은 능력을 보여주며, 이는 우리 기술에 점점 더 요구되고 있습니다. 디지털 생물학이 우리에게 어떤 도움을 줄 수 있을지 생각해 보세요.
디지털 뉴런(신경세포)을 이용해 사기를 감지하거나 부지런한 개미의 일정 문제를 해결하는 방법을 생각해내거나 새로운 디자인을 발전시킬 수 있을지도 모릅니다.
면역 체계를 갖춘 해커를 탐지하거나 디지털 조개의 성장 패턴을 통해 음악을 만들 수도 있습니다. 아마도 컴퓨터가 창의적이고 독창적인 능력을 발휘할 수 있게 될 것입니다."
피터 벤틀리가 이끄는 UCL의 디지털 생물학 연구소의 목표는 생물학의 기초적인 계산을 이해하고 활용하는 것이다. 단백질, 세포, 기관, 유기체부터 사회, 종(種), 생태계에 이르기까지 모든 수준의 생물학적 시스템을 조사한다.
이 연구소는 진화, 발달, 신경, 군집 및 기타 생물학에서 영감을 받은 계산을 포함한 복잡계를 초점으로 연구하고 있다.
응용 분야에는 지속가능성, 디자인, 로봇 제어, 건축, 사기 탐지, 재료 과학, 예술, 경제학, 음악 작곡, 추천 시스템, 생물학자를 위한 모델 등의 연구가 포함된다.
자연과 AI는 공생 관계
AI의 발전으로 우리는 자연을 더 깊이 이해하고 보호할 수 있게 되었다. 신경망과 방대한 양의 데이터를 기반으로 하는 머신러닝(기계학습) 알고리즘은 이제 방대한 기후 변화 데이터 세트를 분석하여 과학자들이 기후 변화의 영향을 예측하고 완화하는 데 도움을 주고 있다. 이러한 지능형 시스템은 이전에는 간과했던 패턴과 추세를 인식할 뿐만 아니라, 다른 방법으로는 설명하기 어려웠던 변수를 고려하여 미래 시나리오를 시뮬레이션한다. 자연에서 영감을 얻는 청색기술 센서와 카메라를 장착한 AI 기반 로봇은 바닷속 깊은 곳과 우주의 먼 곳까지 모험을 떠나 과거에는 접근할 수 없었던 비밀을 밝히고 새로운 지식의 영역을 개척하고 있다.
해양 생물이나 천체 항법사와 같은 유기체의 놀라운 능력을 모방한 이 로봇은 탐험의 경계를 넓혀 필수 데이터를 수집하고 모든 생명체의 상호 연결성에 대한 이해를 넓힐 수 있게 해준다. 그러나 AI가 계속 진화하고 자연으로부터 학습함에 따라 우리는 환경의 복잡성이 수수께끼와 퍼즐처럼 여러 가지 색실로 그림을 짜 넣은 공예품과 같은 풍부한 태피스트리(tapestry)를 제공한다는 사실을 깨닫고, AI 연구자들은 자연의 복잡성을 진정으로 이해하고 이에 대응할 수 있는 새로운 알고리즘과 프레임워크를 개발해야 하는 과제를 안게 되었다.
꿀벌 군집의 복잡한 통신 네트워크를 해독하는 것부터 생물모방 물질의 비밀을 밝히는 것까지, 자연의 적응 전략은 AI 혁신을 위한 끝없는 영감의 원천을 제공한다. 이러한 공생 관계 속에서 AI는 자연을 보호하고 보존하려는 우리의 노력에 도움을 줄 뿐만 아니라 우리를 지탱하는 생태계의 아름다움과 회복탄력성에 대한 우리의 인식을 향상시킬 것이다.
AI 거장으로부터 배우기
자연에서 영감을 얻는 혁신(생물모방ㆍ청색기술)은 과학자와 엔지니어가 자연계에 널리 퍼져 있는 전략과 디자인을 모방하기 위해 노력하는 AI 연구의 흥미로운 영역이다. 하늘 나는 새는 드론 설계에 지혜를 주고, 개미 군집의 행동은 물류 알고리즘을 형성하며, 문어의 위장 능력은 적응형 메타물질에 대한 아이디어를 자극한다.
AI 연구자들은 이러한 자연 현상을 연구함으로써 더 효율적이고 적응력이 뛰어난 기술을 개발할 뿐만 아니라 자연의 경이로움에 대한 깊은 경외심을 갖게 된다. 따라서 기술의 발전에도 불구하고 우리 주변 세계에는 여전히 배울 점이 많다는 사실을 겸허하게 깨닫게 된다.
수많은 조직이 자연계의 고유한 지혜를 활용하여 자연의 지능을 시스템과 제품에 통합하고 있으며, 현재도 이를 수용하고 있다. 이에 대한 몇 가지 AI 분야의 거장격인 회사들의 활동을 알아보려고 한다.
구글 딥마인드
영국에 본사를 둔 AI 연구회사인 구글 딥마인드(Google DeepMind)는 머신러닝과 시스템 신경과학 기술을 활용하여 자연계를 AI 시스템에 통합하고 있다. 자연계와 AI 시스템 두 분야의 모범 사례를 결합하여 일반 지능을 갖춘 AI 시스템을 구축하는 것을 목표로 하고 있다.
이러한 통합의 한 가지 예는 '알파폴드(AlphaFold)'에 대한 작업에서 볼 수 있다. 알파폴드는 구글 딥마인드에서 개발한 AI 시스템으로, 딥러닝과 고급 알고리즘을 사용하여 단백질의 3D 구조를 예측한다. 이 접근 방식은 자연계가 단백질의 주름(fold) 방식에서 영감을 얻었으며 구조 생물학 분야에 혁명을 일으킬 수 있는 잠재력을 가지고 있다.
기억하다시피 이러한 통합의 또 다른 예로는 바둑 게임에서 획기적인 성공을 거둔 딥마인드에서 만든 AI시스템인 '알파고(AlphaGo)'가 있다. 알파고는 심층 신경망과 강화학습 기법을 활용하여 게임 플레이를 학습하고 개선했다. 이 시스템의 아키텍처는 뉴런의 구조와 기능을 모방한 신경망을 통해 인간의 두뇌가 정보를 처리하는 방식에서 영감을 얻었다.
《3부에서 계속됩니다》
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