생각하는 로봇

개요

생각하는 로봇은 아직 까지 현실화되지 않은 부분 중에 하나입니다. 기계장치로 구성된 로봇이 인간의 영역인 생각을 할 수 있다는 것은 작가의 작품이나 영화 속의 생각하는 기계나 인조인간이 전부였습니다. 오래전 영화 2001년도에 개봉된 스티븐 스필버그 감독의 A.I라는 영화에서 보면 어린아이에서부터 성인 애인용 로봇까지 로봇 제작소에서 맞춤 제작하여 가정에 배달해서 사용한다는 영화이 시나리오를 볼 수 있습니다. 더욱이 로봇 폐기장에서는 로봇이 스스로 찾아가 자기 몸에 적합한 부품을 스스로 결합하는 장면도 볼 수 있습니다. 20여 년 전의 한 인간의 상상력으로 만들어진 영화는 이제 그 실현을 목전에 두고 있는 듯합니다. 이렇게 인간이 만든 로봇이 스스로 생각하고 또 행복한다는 것은 많이 장점이 있기도 하지만 상당한 위험성도 함께 공존하는 부분이라고 할 수 있습니다.

로봇 이미지

내용

위의 사진 일부에서 처럼 인간과 흡사한 모형의 로봇은 일본 미국 중국등에서 2024년 현재는 공개된 것과 공개되지 않은 것 그리고 개발진행 중인 제품등이 있는 것으로 알려져 있습니다. 미래의 로봇 자화상 일부 과학자들은 기계에 지능을 구현한다는 것이 애초부터 불가능한 신기루에 지나지 않는다고 주장하기도 하였지만 2024년 현재는 AI와 연계된 로봇들의 기술 발전이 급속하게 진전하고 있습니다. 2차 대전 당시 영국의 천재적인 암호해독자이면서 수학자인 앨런 메디슨 튜링(Alan Turing)이 지능적인 기계의 문제를 제시한 이후, 많은 철학자와 수학자들의 관심사가 되었습니다. 인공지능은 현재는 로봇 기계에서는 개념적 도구가 없기 때문에 지능을 가진다는 것은 불가능하다고 볼 수 있지만, 기계 지능의 가능성을 부인하기도 어려운 것이 AI의 기술 발전입니다. 물리학에서는 고전역학, 전자기 이론, 상대성 이론, 양자역학 등 개념적인 도구가 존재하지만, 생명체의 지능법칙은 여전히 미스터리다. 최근 자동음성 안내나 웹상의 기계번역 등이 널리 이용되고 있지만, 컴퓨터가 외국어를 이해하며 번역하는 것은 아니다. 컴퓨터나 로봇도 한 언어를 문법(Syntax)적으로 이해할 수 있으나 의미(Semantics)적으로는 전혀 이해하지 못한다는 것이다. 그러나 생각하는 기계의 미래를 낙관하는 과학자들이나 공학자들도 많이 있다. 인간이라는 존재는 자체가 하나의 기계적인 요소라 할 수 있습니다. 때문에 기계도 생각할 수 있으며, 기계는 하드웨어로 이뤄진데 비해 인간은 웨트웨어(Wetware)로 이뤄져 있을 뿐이라는 견해다. 그러나 로봇은 여전히 상식을 이해하지 못하며 특히 형태인식(Pattern Recognition) 이 어려운 것이 현실이다. 로봇 지능 1969년 스탠퍼드 연구소에서 이동 로봇 셰이키(SHAKEY)를 개발해 카메라 영상 분석을 통해 방안의 장애물을 피해 가며 주행하는 모습은 로봇계에 큰 반향을 불러일으켰다. 그러나 이러한 인공지능만으로는 단순한 모양의 장애물을 피하는 것조차 몇 시간이 소요됐다. 인간은 방안에 들어서자마자 곧바로 바닥, 의자, 책상 등을 무의식적으로 인식한다. 그러나 로봇의 두뇌에 해당하는 컴퓨터는 이 모든 것을 점(Pixel)의 집합으로 인식하기 시작해 직선, 곡선과 같은 기하학적인 특징을 찾아내려고 노력한다. 엄청난 연산을 통해 앞에 있는 물체가 책상임을 인식하지만 로봇이 책상을 바라보는 자세가 바뀌면 그 많은 연산을 처음부터 다시 해야 한다. 이런 이유 때문에 로봇이 간단하게 장애물을 피해 가며 이동하거나 손으로 쓴 필기체를 인식하거나 자동차를 능수능란하게 운전하거나 하는 것은 여전히 어려운 것이 현실입니다. 반도체 기술과 지능형 카메라 기술이 눈부시게 발전한 2023년도 현재에도 이동 로봇에서의 자율 주행 성능은 3차원 공간을 활보하는 바퀴벌레만도 못한 것이 사실이며 이러한 기술은 점진 적을 진보할 것으로 충분히 예상할 수 있스비다. 1997년에 IBM사의 컴퓨터 Deep Blue가 체스 분야의 세계 챔피언인 게리 카스파로프(Garry Kasparov)를 이겼고 바둑에서도 컴퓨터가 인간을 이겼다고 할 때 이것은 수많은 네트워크 컴퓨터와의 조합으로 이루어진 연산의 결과이지 지능이라고 할 수는 없습니다. 수많은 경우의 수를 미리 계산해 대처하는 인공지능 가능성에 모두들 놀라면서도 아직은 인간의 능력에는 한참 멀었다는 것이 현실입니다. 로봇 지능의 두 번째 장애는 상식(Com monsense)이 부족하다는 것입니다. 인간은 오랜 학습과정을 통해 수식으로 표시되지 않는 상식을 알고 있고 이를 판단하고 정보화하며 그 정보는 가공하고 사용합니다. 그렇지만 로봇은 사전에 프로그램된 내용만을 알고 있는데 비해 인간은 체험을 통해 상식의 데이터베이스를 확장해나가고 있으며 그동안 인간의 지능을 수많은 상식으로 요약하려는 시도가 있습니다, 현재로서는 로봇이 갖춰야 할 개념, 사실, 기능을 모순 없이 담는 변수등에 대한 기술 수준은 초보 수준이라고 할 수 있습니다. 위와 같이 로봇에게 지능을 심어주는 방식을 형식주의 또는 하향식 접근법이라고 부를 수 있습니다. 그러나 하향식 접근법의 한계에 실망해 어린아이가 세상을 배워나가는 방법을 연상시키는 상향식 접근법이 지능 구현의 정답이라고 주장하는 전문가들도 있습니다..

기타

그러나 인간의 두뇌가 1200억여 개가 넘는 뉴런으로 이뤄진데 비하여 신경망 로봇은 수십에서 수천여 개의 뉴런을 이용한다고 할 때 그 두뇌는 인간의 뇌에 접근하기는 아직 이르다고 할 수 있습니다. 또한 인간의 뉴런은 다양한 변화가 가능합니다. 신경망의 연결은 뉴런 사이의 연결이 정적입니다. 그렇지만 인간은 뉴런 간의 결합 강도가 수시로 바뀌고 피드백 작용도 가능하며 응용 능력 역시 뛰어납니다. 예를 들어 인간의 뇌는 눈으로 보면서 동시에 시각화와 감성을 더할 수 있으며 저장과 응용 상상이 가능하며 그것은 수초 이내에 일어나는 작용입니다. 일부 과학자들은 하향식과 상향식 접근법이 결국은 통합돼 로봇에 지능을 구현하는 것이 가능할 것이라고 믿고 있다. 그래서 궁극적인 인공지능이란 것은 카메라로 사물을 인지하며 동시에 그 사물의 특징과 색상 과거 기억과의 대비등에서 하향식과 상향식 접근법이 모두 동시에 작용하고 있습니다. 이와 같이 로봇을 이용하여 사물을 시각화하고 정보화할 수 있는 인공 지능의 기술로 발전하고 있습니다. 인간과 로봇의 감정 영역 보통 로봇 같은 인간이라면 무감정한 존재를 떠올리지만 지능과 감정 사이에는 깊은 연관성이 있다는 것이 알려지고 있습니다. 인간은 정해진 논리로만 판단하는 것이 아니라, 감정에 의해 논리의 방향과 깊이를 결정하기도 합니다. 예를 들어, 쇼핑할 때 사람은 그 물건의 가격과 성능만을 기계적으로 비교하지는 않는다. 개인의 취향과 기호에 따라 감정적으로 결정하는 경우가 많다. 로봇이 인간과의 교감을 중시하는 방향으로 발전하면 할수록 감정 구현 기술은 점점 중요해질 것이다. 감정은 인간과 로봇 사이에 생기게 될 관계성과 사회성을 위해서도 중요하지만, 인간에게 유지보수, 전원 공급 등 많은 것을 의존해야 하는 로봇에게는 생존이 걸린 문제라는 견해도 있다. 예를 들어, 로봇은 감정을 표현함으로써 인간의 관심을 유지하고 제 기능을 다할 기회를 얻을 수 있다. 한편, 기계가 의식을 가질 수 있을까 하는 논의도 최근 로봇 학회에서 서서히 논의되고 있다. 이제까지 의식은 철학의 영역에서 다뤄져 왔지만, 인공지능의 창시자로 불리는 MIT의 마빈 민스키의 말처럼 의식은 마음의 집단(Society of Minds)에 불과하며 인공적으로 만들어낼 수 있다고 생각하는 과학자들도 있다. 위에서 잠시 언급한 바와 같이, 로봇이 인간의 고유 영역처럼 여겨져 오던 지능, 감정, 의식을 갖추게 된다면 호모사피엔스에 비교되는 로보 어드바이저 또는 로보사피엔스로 발전하고 있습니다, 진정한 의미에서 인간과 다양한 용도의 AI 로봇 기계의 통합 그리고 인간과 그와 유사한 인조 실리콘체의 통합이 이뤄질 것으로 예측할 수 있다. 그때에는 인간성이나 기계성의 구분이 모호해질 것이며 지능적인 로봇을 전제로 해 인류의 삶도 철학도 큰 변혁을 겪을 것이다.