최근 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 마지막 3부 내용을 싣는다.
어나더 브레인
자연에서 영감을 얻어 인간에 의해 구동되는 AI 시스템을 개척하는 또 다른 회사는 프랑스에 본사를 둔 어나더 브레인(Another Brain)이다. 이 회사는 인간 두뇌의 인지 과정과 능력을 모방한 유기체 AI인 'Organic AI™'라는 시스템을 개발하고 있다. Organic AI™는 복잡한 데이터를 이해하고 분석하여 지능적인 의사 결정을 내리고, 새로운 상황에 적응하며, 경험을 통해 학습할 수 있는 AI 시스템 구현이 목표이다. 이 AI 시스템은 로봇 공학, 의료, 자연어 처리, 제조, 자율주행차 등 다양한 분야에 적용가능하다. Organic AI™는 기존의 규칙 기반 또는 기호적 AI 접근 방식에서 벗어나 인간과 다른 생명체가 보여주는 자연 지능에 더 가까운 AI 시스템이 되는 것을 목표로 하고 있다.
옵테란
앞의 두 사례와 마찬가지로 영국에 본사를 둔 옵테란(Opteran)도 자연 속 생물(유기체)처럼 생각하고 행동하는 기계와 시스템을 개발하기 위해 노력하고 있다. 옵테란 마인드(Opteran Mind) 기술은 곤충의 뇌 알고리즘을 소프트웨어의 영감으로 사용한다. 이 소프트웨어는 기계의 자율성을 촉진하여 시각 안정화와 함께 실시간으로 동작을 감지할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 기계가 주변 환경을 정확하게 파악(mapping)할 수 있다. 이는 드론, 물류 로봇(AMR), 첨단운전지원시스템/자율주행차(ADAS/AV)에서 다양한 매핑 및 내비게이션 애플리케이션에 활용되고 있다.
이러한 사례는 자연이 어떻게 AI 개발에 영감을 주고 정보를 제공할 수 있는지 보여 주고 있지만, 이러한 접근 방식이 제시하는 고유한 도전과 기회를 인식하는 것이 중요하다.
영국 고등연구발명청(ARIA)
미국 국방고등연구계획국(DARPA)의 기존 연구에서 힌트를 얻은 영국판 모델인 고등연구발명청(ARIA: Advanced Research + Invention Agency)은 자연의 계산 방식을 이해함으로써 훨씬 더 효율적인 컴퓨팅 시스템을 개발할 수 있다고 믿고, 이러한 통찰을 탐구하고 있다. 이들이 탐구하고 있는 질문은 다음과 같다.
☆ 트랜지스터를 줄이지 않고도 컴퓨팅 성능을 획기적으로 향상시킬 수 있는 대체 벡터는 무엇일까?
☆ 물리적 시스템에서 에너지 최소화는 매우 효율적인 계산 메커니즘이다. 이러한 현상을 활용하는 데 왜 그토록 많은 노력이 기울여지지 않았으며, 대규모 확장이 가능한 AI 컴퓨팅을 위한 새로운 플랫폼을 뒷받침할 수 있을까?
☆ AI 알고리즘 연구의 최전선에 있는 과학자들과 그 알고리즘이 실행되는 하드웨어를 구축하는 사람들 사이의 장벽을 허물면 어떤 새로운 아이디어가 나올 수 있을까? 이러한 아이디어가 생물학적 기능에 대해 우리가 알고 있는 것에 어떤 영향을 미칠 수 있을까?
☆ 새로운 방식으로 자연계를 모방하는 컴퓨터를 설계할 때 자연계의 정보 처리 방식을 더 잘 이해할 수 있다면 어떨까?
2023년 12월 현재, 이 프로그램의 수석인 수라즈 브람하바르(Suraj Bramhavar)는 프로그램 논문을 통해 영국 전역의 기존 및 미래 역량을 이해하기 위한 공간을 탐구하고 있다.
AI와 자연은 공생 관계
인공지능과 자연의 관계는 공생 관계이다. 우리는 살아있는 존재처럼 생각하고 행동하는 기계를 만들기 위해 노력하면서 세상을 총체적으로 보는 방법도 배워야 한다. 궁극적인 목표는 더 지능적인 기계를 만들고 인류와 기술, 자연계 사이의 더 깊은 연결을 촉진하는 것이다.
인공지능이 발전함에 따라 자연에 대한 이해를 높이고 자연을 보존하는 데 도움이 되고 있다. 그리고 기후 변화에 대한 방대한 데이터는 머신러닝 알고리즘을 통해 분석되어 과학자들이 기후 변화의 악영향을 예측하고 완화할 수 있게 해주고 있다. 또한, AI 기반 로봇은 미개척 심해와 광활한 우주 공간으로 모험을 떠나 인간의 손이 닿지 않았던 수수께끼를 풀고 있다. 자연은 AI 연구자들에게 지속적인 영감과 도전의 대상이 되고 있으며, 혁신을 촉진하고 AI의 잠재력 한계를 뛰어넘을 수 있는 복잡한 문제를 제시하고 있다.
모방 게임의 미래
AI 시스템의 미래에 대해 생각해 보면, 앞으로는 자연계 시스템이 이러한 시스템의 프레임워크로서 더 중요한 역할을 할 것이라고 예측할 수 있다. 현재 전통적인 AI 시스템의 개발에는 매 혁신 주기마다 기하급수적으로 증가하는 컴퓨팅 성능이 필요하다. 이는 생성형 챗GPT에서 한 사용자의 평균 세션에서 강조되며, 모든 기능을 수행할 때 인간의 뇌가 사용하는 것보다 약 150배 더 많은 전력을 필요로 한다. 이로 인해 새로운 첨단 AI 기술에 대한 혁신 개시 비용이 치솟아 소규모 혁신 그룹이 고립되고 소수의 기업만이 개발에 참여할 수 있게 됐다.
이러한 방식은 지속가능한 방식으로 발전할 수 없다. 우리가 인공지능의 세계로 계속 진출하려면 기하급수적으로 증가하는 컴퓨팅 성능을 완화할 수 있는 새로운 방법을 찾아야 한다.
궁극적인 모방 게임에서의 승자는 가장 진보된 AI를 만드는 사람뿐만 아니라 그 과정에서 자연의 아름다움과 복잡성에 대해 더 잘 이해하는 사람이다. 자연에서 계속 배우고 모방하면서 우리는 기술을 발전시키고 우주와 그 안에서 우리의 위치를 더욱 풍부하게 이해하는 사람이 되어야 한다.
모든 건 자연과 함께 이루어지는 것이다.
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