모든 기본입자에 질량을 부여하기 때문에 ‘신의 입자’로 불리는 힉스입자에 대해서는 앞선 글에서 어느 정도 설명을 드렸습니다. 오늘은 힉스입자가 어떻게 다른 입자들에게 질량을 부여하는지에 대해 설명 드릴까 합니다. 그 전에 힉스입자의 발견에 대한 글의 말미에 남긴 것을 설명하기 위해 경상대학교 물리교육과 조교수인 이강용이 중앙일보에 기고한 글을 올립니다. 

 

 

한 가지 재미있는 것은, LHC에서 발견된 힉스 보존은 힉스가 예측한 것이 아니라는 점이다. 당시 힉스와 다른 사람들이 해결하려고 한 것은 강한 핵력이었다. 그러나 이번에 발견된 입자는, 미국의 스티븐 와인버그가 1967년에 전자기력과 약한 핵력을 하나의 이론으로 기술하는 표준모형의 방정식을 만들면서 약한 핵력에 힉스 메커니즘을 적용해서 나타나는 힉스 입자다. 게다가 대칭성이 깨질 때 전자와 같은 물질이 질량을 얻는 과정은 힉스 메커니즘과는 상관없이, 와인버그가 만든 표준모형에서 처음 나타나는 것이다. 그러니까 이번에 발견된 힉스 보존의 정확한 모습을 제안한 사람은 사실 와인버그다.

 

 

물리학에서 말하는 “장(field)이란 운동하는 물체들에 영향을 미치는, 공간의 비가시적 성질”을 말합니다. 즉 입자는 존재하는 물질이기에 눈에 보이지만 입자들의 운동으로 만들어지는 장이란 눈에 보이지 않다는 뜻입니다. 우리가 MRI를 찍을 때 기기 내부에서 발생하는 지구 자기장의 1만 배 이상이나 되는 자기장을 볼 수 없는 것도 이 때문입니다. 대신 인 인체 내부 사진은 필름 같은 형태로 나타나기 때문에 우리(주로 의사)는 내부에 어떤 문제가 생겼는지 확인할 수 있습니다. 

 

 

기본적으로 입자들은 아무런 성질도 갖지 않고 특별한 목적도 없이 존재합니다. 기본입자들로 이루어진 원자(전자가 하나인 수소원자는 제외)까지 이런 경향은 동일합니다. 하지만 이런 원자들이 모여 분자를 이루는 화학반응(원자의 최외각을 돌고 있는 전자들이 양자비약을 통해 다른 원자의 궤도로 들어가면 두 원자의 상태가 변해 다른 원자와의 화학적 결합이나 분리를 이루는 것)이 일어나면 비로소 성질을 갖게 됩니다. 이처럼 어떤 현상을 만들어내는 공간적 개념이 물리학에서 말하는 장이라고 보면 됩니다.

 

 

마찬가지로 전류(전자의 흐림) 때문이 아니라 누적된 전하(에너지 준위)에 의해 전기장이 생기듯이 힉스장도 힉스입자와 다른 기본입자 간의 양자역학적 운동과 반응이 일어나는 장입니다. 물리 법칙들을 결정하는 이런 장들은 입자들의 운동과 반응, 숫자와 밀도, 환경에 의해 변화하기 때문에 물리법칙들 역시 변합니다. 특히 가상입자들이 실험을 통해 새로운 기본입자로 발견될 때마다 물리법칙들도 일정 부분 변합니다.

 

 

마찬가지로 서스킨드의 《우주의 풍경》에 나온 것처럼, 다양한 우주가 존재할 수 있습니다. 또한 다양한 우주마다 작용하는 물리법칙들도 다를 것입니다. 이처럼 모든 우주가 동일하지 않다는 것이 ‘인류원리(지금의 내가 살고 있는 우주가 내가 볼 수 있고 경험할 수 있는 물리법칙에 의해 생긴 유일한 행성이라는 원리)’의 근간을 이루고 있습니다. 즉, 우리가 살고 있는 지구는 전체 우주에서 유일하다는 뜻입니다.  






위의 설비가 이만큼 길게 만들어진 것이 입자가속기이다ㅡ구글이미지 인용

                                                                                                    

 

허면 힉스장이라는 개념은 어떻게 해서 나왔을까요? 사실 힉스장을 발견하기 전까지 물리학자들이 만든 표준모형은 수학적으로 정합적인 결과(주어진 조건에서 벗어나지 않는 결과)가 나오지 않습니다. “힉스장이 없는 경우 파인만의 규칙들은 무한대 또는 심지어 음숫값의 확률 같은 무의미한 결과들”이 나옵니다. 즉, 빅뱅시 방출된 기본입자들로는 만들어낼 수 없는 무한대의 우주나 모든 물질이 존재하지 않는 반우주가 나옵니다. 무한대의 우주를 형성할 입자의 수와 에너지의 양이란 존재할 수 없는 것이니까요.

 

 

 

입자들에 질량을 부여하는 힉스장이 없으면, 기본입자들은 (질량이 없는 에너지 덩어리를 방출해 운동의 동력을 만드는)은 광자에 의해 제멋대로 움직이거나, 또 다른 광자를 흡수하지 못하는 한 움직이지도 못할 것입니다. 이럴 경우 우주를 만들어낸 물질, 반물질, 암흑물질도 만들어지지 않았을 것입니다. 물론 정반대의 결과도 이론적으로 가능합니다. 어떤 과학자도 영원히 그 비밀을 풀 수 없겠지만. 

 

 

다시 말하면 힉스장이 없으면 모든 물질을 이루는 기본입자들은 에너지적 성질만을 갖게 되기 때문에 물질의 성질을 절대 가질 수 없습니다. 이럴 경우 존재하는 것은 단 하나도 없는 텅 빈 우주가 됩니다. 양자역학의 핵심 원리인 불확정성의 원리에 따르면 모든 기본입자들은 입자적 성질(위치)과 에너지적 성질(궤도)을 동시에 갖는데 이중에 하나를 선택하면 나머지는 소멸되기 때문입니다.

 

 

이럴 경우 물질의 최소단위인 기본입자는 질량적 성질은 사라진 채 에너지로만 존재하기 때문에 어떤 물질도 만들어내지 못합니다. 이를테면 완벽한 무의 상태로 귀결됩니다. 모든 우주에는 오직 에너지만 존재할 뿐이지 물질적 근거가 되는 입자는 단 하나도 없는 완벽한 무의 상태가 됩니다. 더욱 쉽게 말하면 선풍기로 바람을 만들었는데 선풍기가 없는 것과 같습니다. 현상은 있는데 존재는 없는 시공간, 즉 신조차 존재할 이유가 없는 완벽한 무를 말합니다.

 

 

                                                                      다음이미지에서 인용

                                                                              

 

바로 이런 이유 때문에 물리학자들은 기본입자들에게 질량을 부여할 수 있는 무엇인가가 필요했고 힉스 교수가 힉스입자의 존재를 추론해낼 수 있었습니다. 이로써 파인만이 만든 기본입자들의 표준모형에서 빈 상태로 있는 마지막 공간이 채워지게 됐습니다. 뉴턴역학과 상대성이론으로는 풀 수 없는 우주 탄생의 신비에 다가갈 수 있는 양자역학의 기초공사가 마무리된 것입니다.

 

 

원래 일반 상대성이론을 발견한 아인슈타인은 자신의 발견한 우주상수를 설명하며 아주 미미한 우주에너지(양자요동에 의해 발생하는 극히 미세한 에너지)가 우주에 미치는 영향이 너무나 작기 때문에 아예 무시해버렸습니다. 그는 광자론을 통해 빛의 성질(입자와 에너지)을 밝혔으면서도 그것이 양자역학의 핵심 원리인 불확정성 원리와 같다는 것을 받아들이려 하지 않았습니다.

 

 

아인슈타인이 판단하기에 양자요동이 만들어내는 에너지(우주의 70%를 이루고 있는 에너지로 너무나 작아 어린아이 입김보다 작을 것이다)의 총합이 너무나 미미할 뿐만 아니라, 그 과정이 너무나 불명확해 우주의 법칙을 계산 불가능한 우연에 의존하는 것을 받아들이려 하지 않았습니다. 물론 말년의 그는 양자역학과 일반 상대성이론을 통합해 양자중력(끈이론의 핵심)이란 대통일 이론을 만들기 위해 노력했지만 결과를 내놓지는 못했습니다.

 

 

 

사실 빅뱅이라는 우주의 탄생 원리도 베타원리와 불확정성의 원리만 가지고도 어느 정도 설명이 가능하니 그 우연의 연속을 받아들이기에는 우주의 질서와 아름다움에 대한 아인슈타인의 애정이 너무나 컸을 것입니다. 물리학자들은 곧잘 E=MC2이라는 공식처럼 우주의 법칙을 아름답게 표현하려는 성향을 보이는데 아인슈타인도 이런 면에서는 다르지 않았습니다.

 

 

                                                      

                                                                                     한겨레신문에서 인용

 

 

다시 힉스장으로 돌아와서, 물리학에서는 크게 두 개의 장이 있습니다. 하나는 전기장과 장기장처럼 “그 장들이 공간의 각 점에서 크기뿐만 아니라 방향도 가지고 있는” 벡터장(vector field)합니다. 반면에 크기는 있지만 방향이 없는 양을 나타내는 스칼라장이 있습니다. 힉스장은 자기장과 매우 비슷하지만 기본적으로 스칼라장에 속합니다.

 

 

 

질량이 관성과 같고 힘을 가속도로 나눈 것이 질량이듯이, 기본입자를 이루는 “전자, 쿼크, W와 Z 보손과 같은 입자들의 실제 질량은 힉스입자들의 흐름(힉스장)을 통과할 때 그것들이 어떻게 운동하느냐에 따라 결정”됩니다. 즉 힉스입자들의 흐름은 빛의 속도로 움직이는 기본입자들의 속도에 변화를 줌으로써 입자들마다 개별적인 관성을 부여합니다. 관성은 질량과 같음은 앞에서 말씀드렸고요.

 

 

기본적으로 스칼라장에 속하는 힉스장을 각종 기본입자들이 통과하게 되면 힉스입자들의 흐름에 의해 각각의 관성을 갖게 되는데 이것이 곧 기본입자들에게 질량을 부여하는 것과 같은 것이 됩니다. 빛의 속도에서는 어떤 질량도 갖지 못하는 순수한 에너지적 성질만 갖지만 속도에 변화를 줘 조금이라도 느려지면 입자적 성질인 질량을 갖게 되는 것입니다.

 

 

 

바로 이런 방식으로 힉스입자가 원자를 이루는 기본입자들에 질량을 부여하기 때문에 무에서 유를 창조하는 신의 입자라고 하는 것입니다. 결국 양자역학의 탄생은 아인슈타인의 일반 상대성이론과 광자론이 없었으면 몇십 년은 미뤄졌을 것입니다. 물리학에 대한 전문적인 교육을 받지 않았지만 인류 역사상 최고의 천재로 추앙받는 아인슈타인의 위대함이 여기에 있는 것이지요.

 

 

시간이 되는 대로 파인만의 표준모형과 인류원리에 대한 글을 올리도록 노력하겠습니다, 이 땅의 정치인들이 도와주기만 한다면.  

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  1. 태봉 2014.07.21 13:10 신고

    제가 50프로나 이해할 수 있을까 모르지만 글 너무 재미나게 읽었습니다^^
    마지막 멘트 이 땅의 정치인들이 도와주어서 늙은도령님이 빨리 글을 오려야 그럴 가능성이..^^

  2. 태봉 2014.07.21 13:14 신고

    패스워드를 모르겟네요
    오타 수정 합니다
    ........늙은도령님이 빨리 글을 올리 수 있을텐데 그럴 가능성이...^^

  3. 요셉 2015.06.07 07:07 신고

    "물리학에 대한 전문적인 교육을 받지 않았지만 .... 천재로 추앙받는 아인슈타인의 위대함이 여기에 있는 것이지요"
    좋은 글입니다.
    그러나 아인슈타인은 물리학과 출신으로 학부때부터 남다른 두각이 보이기 시작했었다는 군요.
    고등학교 수준의 물리학 기본만 있으면 누구든지 힉스이론은 이해되지 않겠습니까?

    • 늙은도령 2015.06.07 20:18 신고

      그럴 수도 있습니다.
      힉스 이론은 힉스장과 기본모형에 대한 이해가 있으면 충분히 이해할 수 있습니다.
      물론 베타원리와 불확정성의 원리도 함께 알아야 하겠지요.

  4. 어니 화이트 2015.06.07 20:04 신고

    저 또한 관심있는 내용이었습니다
    어렵지만 지식의 즐거움은 느낄수 있었습니다

    • 늙은도령 2015.06.07 20:19 신고

      조금이라도 쉽게 표현하기 위해 노력했는데 쉽지 않습니다.
      물리학에 대해 추가로 얻은 정보를 글로 옮겨야 하는데 시간이 부족하네요.

  5. 백순주 2015.08.14 06:33 신고

    김용택 선생님께서 제 블로그를 만들어 주시면서 선생님 블로그를 링크해 두셨는데... 그 이유를 여기와서 알게 되었습니다.
    이제사 운영에 요령이 생겨 허덕임에서 빠져나와 마실도 다녀요~^^
    여기서 계속 머물러 빠져 나갈 수가 없네요. 참 매력 넘치는 분이십니다.
    방문록을 찾을 수 없어 여기에 글 남깁니다.
    저도 자연과학도입니다.

    • 늙은도령 2015.08.14 16:58 신고

      반갑습니다.
      저는 자연과하도는 아니고 기본적으로 세상을 이해하려면 물리학과 화학, 분자생물학, 진화론, 뇌과학, 생명공학 등은 어느 정도 알고 있어야 판단했기 때문에 취미로 공부한 것입니다.
      목표는 대학원생 수준에서 박사 사이입니다.
      독학으로 하려니 힘드네요ㅎㅎㅎ



이번 글에서는 진화론에 나오는 최적화와 최대화 개념에 대해 다루어보겠습니다. 또한 시간이 나는 대로 이 두 개의 개념과 뗄래야 뗄 수 없는 애덤 스미스와 리카도의 노동가치설과 마르크스의 노동가치설의 차이에 대해서도 다루어보겠습니다. 이번 글에선 진화론를 이해하는데 주요한 단서를 제공하는 최적화와 최대화 개념에 대해서 다룰까 합니다.

 

 

 

보통 우리는 최적화와 최대화를 동일한 개념으로 알고 있는데 사실은 둘의 개념은 정반대입니다. 이는 리처드 도킨스의 《이기적인 유전자》가 공전의 히트를 치면서 책의 제목에서 주는 선입관이 상당한 영향을 끼친 것으로 보입니다. 《자발전 진화》라는 책을 보면 리처드 도킨스와 다윈을 비판하는 내용이 나오는데 비교해서 보시면 좋을 것 같습니다.


 

 

 

▲ 적자생존이란 의미에서의 최적화

 

진화론의 핵심 논리이자 거의 전부인 것처럼 알려진 최적화에 대해 살펴보겠습니다. 다윈의 『종의 기원』을 요약하면 “유전적인 변이를 수반한 계획적인 번식은, 축적될 시간적 여유가 있다면 광범위한 결과를 가져올 수 있다”는 것입니다. 보통 유전적인 변이란 대부분의 진화를 추동하는 돌연변이를 말하는데, 수만~수십만 분의 1의 확률로 일어나기 때문에 가우스 종형곡선의 꼬리 부분(롱테일)에 해당한다고 보면 됩니다.

 

 

보통 돌연변이가 일어나면 거의 대부분은 채택되지 않습니다. 방사선에 피폭되면 일어나는 돌연변이가 인간의 목숨을 위협하는 것처럼 대부분의 돌연변이는 다음 세대로 유전되지 못합니다. 이를 나쁜 돌연변이라 한다면 다음 세대로 유전되는 돌연변이도 있는데 이것이 진화를 추동하는 좋은 돌연변이라 할 수 있습니다.  

 

 

물론 돌연변이에 나쁘고 좋음은 없지만, 돌연변이가 인간은 물론 자연과 환경에 적합하지 못하면 당대에서 도태되고 반대의 경우에는 유전돼 진화를 이어갑니다. 이런 방식으로 살아남은 돌연변이 유전자는 진화의 기억을 담아두는 유전자풀에 안착함과 동시에 다른 유전자들과의 상호 작용 속에서 모든 생명체를 최적화된 형태로 이끌어갑니다. 

 

 

이렇게 장기간에 걸쳐 일어나는 진화를 누적적 자연선택이라고 하며 만일 하나의 생명체가 자신의 진화를 계획할 수 있을 만큼 오래 살면 어떤 결과도 초래할 수 있다는 것이 다윈과 도킨스의 공통된 견해입니다. 도킨스의 《눈먼 시계공》을 보면 “유전적인 변이를 수반한 계획적인 번식은, 축적될 시간적 여유가 있다면 광범위한 결과를 가져올 수 있다”는 개념에 대해 보다 정확히 알 수 있습니다.

  

 

                                               리처드 도킨스의 최고 걸작



▲ 적자생존이 승자의 진화를 말하는가?

 

허버트 스펜서가 정립한 적자생존이란 개념은 다윈의 진화론을 왜곡해서 나온 것으로, 주어진 자연환경(인류에 적용하면 사회가 된다)에서 살아남은 승자가 진화의 과정을 통해 후대로 전승된다는 것이 핵심입니다. 유전자 차원에서 말하면 모든 유전자에 대한 모든 유전자의 투쟁에서 승리한 것들이 후대의 진화를 이어간다는 뜻입니다.   

 

 

하지만 다윈의 『종의 기원』에서 "지구상에 살아남은 종은 가장 강하거나 가장 지적인 종이 아니라 변화에 가장 잘 적응한 종"라고 말했습니다. 또한 "힘 세고 포악한 종은 멸종하고, 착하고 배려하는 종은 생존한다"고도 말했습니다. 허버트 스펜서의 적자생존과 약육강식이란 개념은 『종의 기원』에는 나오지 않습니다.  

 

 

적자생존의 본래의 뜻을 왜곡해서 ‘적자가 곧 승자’라는 의미로 사용한 허버트 스펜서의 사회진화론은 다윈의 진화론을 홉스의 ‘만인에 대한 만인의 투쟁’과 병치시켜 무한경쟁과 적자생존 및 약육강식의 정글을 탄생시켰습니다. 스펜서의 사회진화론은 제국주의 시대의 팽창주의(식민지 확대 경쟁)를 정당화한 강자의 논리에 불과합니다.

 

 

이 때문에 국가와 자본의 결탁이 자연의 법칙인양 호도됐습니다. 한나 아렌트가 《전체주의의 기원》에서 ‘신은 언제나 승자와 함께 한다’는 적자생존의 논리를 비판한 것도 동일한 맥락입니다. 스펜스의 사회진화론이 우파의 전체주의인 히틀러의 나치와 히데키의 군국주의로 이어졌고, 좌파에서는 스탈린의 전체주의로 이어져 인류에게 치유할 수 없는 최악의 범죄를 저지르게 된 것입니다.   

 

 

 

월가의 현인인 탈레브가 《블랙 스완》에서 말한 것처럼 모험을 두려워하지 않는 영웅이나 전사의 후예보다 적당한 타협을 한 평범한 사람들의 후예들이 더 많이 살아남았습니다. 적자생존은 승자에게 진화의 기회를 주는 것이 아니라 멸종의 기회를 주었습니다. 실제로 생태계의 서열구조를 보면 승자만이 살아남은 것이 아니라 각자의 환경에서 적정한 환경에 적응한 종들이 살아남았음을 보여주고 있습니다.

 

 

일대일로 싸워서는 이길 수 없지만 연대를 하면 어떤 강자도 물리칠 수 있는 것처럼 말입니다. 필자가 어느 영화평론가가 말했던 Little, Low, Lean, 즉 작고 낮은 사람들이 서로 기대는 것만큼 아름다운 것이 없다는 말을 가장 좋아하는 것도 약육강식이나 적자생존은 자연의 법칙에 어긋나기 때문입니다.   


 

     

                                                            


▲ 이기적인 유전자로서의 최대화

 

리처드 도킨스에 따르면 유전자들은 수없이 많은 다른 유전자와의 경쟁에서 승리하기 위해 자신의 능력을 최대화하는 경향이 있다고 했습니다. 누적적 자연선택과 돌연변이로 만들어진 유전자들이 유전자풀에 입성해 다른 유전자들과 경쟁하거나 협력해서 다음 세대에 전해지려면 최대한 이기적인 행태를 통해 살아남아야 합니다.

 

 

자살유전자 같은 경우에는 자신이 후대에 전해지기 위해 생명을 단축시키는 행위까지 서슴지 않습니다. 예를 들면 인간의 수명이 길어질수록 자살유전자는 힘을 잃게 돼 유전자 풀에서 쫓겨나 진화의 역사에서 사라질 수도 있습니다. 오직 생존해 다음 세대에 전해지는 것이 유일한 목적인 유전자의 입장에서는 진화의 결정체인 종의 생명마저 단축시키기 위해 자신의 능력을 최대화하려 합니다.

 

 

바로 이런 특성 때문에 리처드 도킨스는 진화라는 과정이 유전자 차원에서 보면 지극히 이기적이라고 말한 것입니다. 개별 유전자는 필요하다면 다른 유전자의 기능을 최소화시키고, 자신의 힘을 최대화시키기 위해 또 다른 유전자와 담합해서 자신의 특성과 반대되는 유전자를 퇴출시키기도 합니다. 이것이 자기보존의 차원에서만 행위하는 이기적인 유전자로서의 최대화를 의미합니다.


 


                                                  


  

▲ 인간이란 종의 이타적 특성

 

유전자가 이기적이라 표현했던 리처드 도킨스의 영향을 논외로 한다고 해도 유전자의 이기적인 면은 진화론의 시조인 다윈조차 고민했던 부분입니다. 다윈은 『종의 기원』에서 진화의 핵심이 적자생존(유전자 차원과 종으로서의 차원 모두에서)으로 오독되기 쉬워, 그것만으로는 인간의 도덕성과 이타적 본성을 설명할 방법이 없었습니다.

 

 

그래서 다윈은 『인간의 유래』에서 인간의 사회적이고 도덕적인 기질이 인류의 성공적인 진화를 가능하게 했다는 견해를 밝힙니다. 그는 특히 “공동선을 위해 자신을 희생하는” 많은 부족들의 ‘충성심, 애향심, 복종, 용기, 동정심’을 인류 진화의 성공 요인으로 지목했습니다. 이타적인 유전자의 특성이 인간이란 종이 만물의 영장의 자리에 오르도록 만든 일등공신이란 것이란 뜻이지요.

 

 

칼 세이건은 이미 고전의 반열에 오른 《코스모스》에서 다음과 같이 말합니다. “생명의 본질은 우리를 만들고 있는 원자들이나 단순한 분자들에 있는 게 아니라 이 물질들이 결합되는 방식에 있다.” 즉 그가 말하고자 하는 것은 원자로 이루어진 유전자도 이기적인 행태가 아닌 진화를 위해 서로 협력하는 이타적인 방식에 의해 지금의 인류를 창조했다고 것입니다.

 

 

서로 협력하여 복잡하고 거대한 생명들을 만들어내는 유전자의 이타성이 진화의 본질이라는 뜻이고 이것은 리처드 도킨스의 주장과 일치합니다. 물론 브르스 립튼의 《자발적 진화》는 정반대로 말하고 있지만, 유전자 차원에서 이루어지는 것이 종의 차원에서도 똑같이 이루어지는 것은 아닙니다. 양자역학이 고전물리학(뉴턴역학과 상대성이론이 대표적이다)의 도움이 없이는 우주의 법칙을 모두 다 설명할 수 없는 것처럼 말입니다. 



                                             다윈 진화론을 박반하는 후생진화론의 핵심

 


▲ 현대의 차원에서 보 유전자의 최적화와 최대화

 

다윈의 진화론을 입증하려면 생명체를 이룰 수 있는 원소들로 최초의 복제자가 탄생하던 순간을 재현할 수 있어야 합니다. 현대물리학과 유기화학 및 무기화학, 분자생물학 등이 발전함에 따라 우주의 탄생부터 계산이 불가능한 확률이 겹치고 겹치면서 지구라는 행성이 최초의 유기체가 탄생해서 살아갈 수 있는 환경으로 진화를 해왔음이 밝혀졌습니다. 높은 온도와 방사능, 유해가스들이 생명체가 살 수 있는 수준까지 안정화된 것입니다.    

 

 

하지만 현대과학은 최초의 유기체인 첫 번째 복제가 탄생할 수 있는 환경인 ‘원시 스프’의 재현에 성공하지 못했습니다. 가장 진화된 유인원에서 현재의 인류 사이에 어떤 진화의 비밀이 있었는지도 밝혀내지 못했습니다. 이 두 가지 이유 때문에 신의 창조론은 여전히 유효한 상태입니다. 어쩌면 ‘원시 스프’의 재현에 성공하고, 유인원에서 인류로 비약했던 진화의 비밀을 푼다고 해도 신의 존재는 사라지지 않을 것입니다.

 

 

이번 글의 주제가 창조론과 진화론을 비교하며 무엇이 진실인지 가리는 것이 아니라 이에 관한 글은 시간이 되면 별도로 다루겠습니다. 하지만 어떤 것을 믿던 간에 중요한 것은 인간이라는 종이 가진 이타적 본성에 있습니다. 인류학에서 밝혀진 것들을 참조하면, 인간은 자연 상태에서도 ‘만인에 대한 만인의 투쟁’을 하지 않았다는 것은 분명합니다.

 

 

유전자의 최적화와 최대화는 개별 유전자들이 이기적인 성질과 이타적인 성질을 동시에 지녔다는 점에서 둘 다 사실입니다. 이 두 가지 상반된 성질 때문에 인간은 보다 지적인 생명체로 진화할 수 있었고, 처한 환경에 따라 적자생존의 원리를 실현할 수 있었습니다. 인간이 종으로서 이기적인 것에 치중하면 세상은 위험에 빠져들고 반대로 이타적인 것에 열중하면 세상은 행복해집니다. 삶의 필요와 욕구, 공존과 연대가 탐욕과 욕망, 독점과 무한경쟁으로 대체되면 최악의 세상인 신자유주의가 됩니다.

 

 

필자가 분장생물학이나 진화생물학의 전문가는 아니지만 진화와 관련된 수십 권의 책을 읽으면서 내린 결론은 유전자 차원에서는 이기적인 성질이 중요하지만, 종이란 차원으로 넘어오면 이타적인 성질(새누리당 빼고)이 더욱 중요해진다는 사실입니다. 우리 몸만 해도 천조 개에 이르는 세포가 서로 협력하고 있기 때문에, 지적이며 영적인 활동까지 할 수 있는 것입니다. 유전자의 이타성도 우리가 잊어서는 안 되는 소중한 진화의 결과입니다.

 

 

물론 대한민국을 말아먹고 있는 극좌와 극우들은 제외됨을 밝혀둡니다. 그들은 진화도 가끔은 역방향으로 일어날 수 있음을 증명하는 살아 있는 증거이기 때문입니다. 최근의 대한민국에서는 무한경쟁과 승자독식을 떠받드는 보수의 DNA가 최대화 경향을 보이고 있지만, 사회경제적 평등에 기반한 다양한 자유를 지향하는 진보의 DNA는 최적화도 이루지 못하고 있습니다.

 

 

미셀 푸코에 따르면 국가란 개인화와 전체화의 두 가지 경향이 서로 충돌하고 반응하고 교차하는 곳입니다. 이 둘을 자유방임 시장경제 하에 통합시킨 신자유주의 통치가 일반화된 이후로는 모든 사회 환경이 사적 독점을 중심으로 움직이는 보수우파(박근혜 정부 뒤에 자리한 시장자유주의 세력)에게 유리하게 작용하고 있는데, 이는 자연의 법칙과 신의 섭리에서도 벗어난 탐욕의 결과에 불과할 뿐입니다.



                                                                                                    사진 출처 : 구글이미지








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교양과학서로서 가장 많이 팔린  칼 세이건의 《코스모스》는 이오니아의 자연과학에서 현대물리학까지 인류의 과학이 어떤 과정을 거쳐 발전해왔는지 보여주는 최고의 고전 중 하나이다. 멋진 문장으로 인류의 과학사를 풀어낸 《코스모스》는 그리 어렵지 않은 내용으로 이루어져 있어, 누구라도 도전할 수 있는 최고의 교양과학서다. 이 책을 정독하게 되면 과학 얘기가 나왔을 때 고개를 끄덕이며 아는 척을 할 수 있다. 

 

 

                                        

 

 

 

패러다임 이론을 정립한 토마스 쿤의 《과학혁명의 구조》와 리처드 도킨스의 《눈먼 시계공》, 스티븐 호킹의 《시간의 역사》, 빌 브라이슨의 《거의 모든 것의 역사》, 조금 지루하지만 제임스 베니거의 《통제혁명》 등을 추가로 읽으면 전문가들 사이에서도 많이 꿀리지 않고 과학사에 대해서 토론을 이어갈 수 있다. 물론 여기서 더 깊이 들어가고 싶다면 리처드 파인만의 《물리학강의》 시리즈 3권에 도전해 보라. 

 

 

이 책들을 다 읽으면 과학사에 대해 강의할 수 있는 수준에 이를 수 있다. 이보다 더 큰 이득은 인문학과 사회학을 이해하는데 상당한 도움을 준다는 데 있다. 우리는 과학이 인문학과 사회학과 별개의 것인양 생각하기 일쑤지만 모든 학문의 기초를 이루는 것이 물리학과 화학, 생물학이기 때문에 인문학과 사회학에도 이 세 개의 학문적 지식이 밑바탕에 깔려 있다. 

 

 

이번 글에서는 칼 세이건의 《코스모스》에 나오는 진화의 예를 옮겨놓을까 한다. 이 내용이 재미있다는 생각이 들면 《코스모스》를 구입해서 읽어보기 바란다. 그러면 교양과학사도 이렇게 재미있을 수 있구나 하는 생각이 들 것이다.

          

 

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1185년 왜국의 천황은 안토쿠(安德)라는 이름의 일곱 살 소년이었다. 그는 헤이케(平家) 사무라이 일파의 명목상 지도자였다. 당시 헤이케 파는 숙적 겐지(原氏) 파와 오랫동안 피비린내 나는 전쟁을 치러 오던 중이었다. 이 두 파의 사무라이들은 서로 자신들의 조상이 더 위대하므로 천황의 자리는 자기네가 차지해야 한다고 주장하며 싸웠다. 둘의 자웅을 겨룰 운명의 해전이 1185년 4월 24일 일본의 내해 단노우라에서 벌어졌다. 이때 안토쿠 천황도 전함에 타고 있었다.

 

 

헤이케 파는 수적으로 열세였고 전략 면에서도 겐지 파에 비해 처지는 편이었다. 이 해전에서 헤이케 파 병사들이 수없이 전사했다. 전투에서 간신히 살아남은 병사들도 나중에 바다에 몸을 던져 집단 자살했다. 천황의 할머니 니이(二位尼)는 천황과 자신이 적에게 포로로 잡혀 갈 수는 없다고 결심했다.

 

 

그 해 황제는 일곱 살이었는데 나이에 비해 무척 조숙했다. 그는 매우 예쁘게 생겨서 얼굴에서부터 밝은 광채가 발하는 듯했다. 검은 머리카락을 등 뒤로 길게 늘어뜨린 어린 천황은 겁에 질려 한껏 불안한 표정으로 할머니 니이에게 물었다. “저를 어디로 데리고 가시나요?”

 

 

그녀는 눈물을 흘리며 어린 천황을 그의 긴 머리카락으로 묶어 줬다. 눈물로 범벅이 된 어린 천황은 작고 예쁘장한 두 손을 한데 모았다. 먼저 동쪽에 있는 이세신궁(伊勢神宮)에 작별을 고하고 서쪽으로 돌아서서 나무아미타불을 반복해서 읊었다. 니이는 “우리의 황도는 바다 저 깊은 곳에 있습니다”라고 말한 뒤 두 팔로 어린 천황을 꼭 껴안은 채 출렁이는 파도 밑으로 가라앉았다.

 

 

헤이케 함대는 전멸 당했다. 살아남은 사람이라곤 여자 42명뿐이었다. 이들은 원래 궁중의 시녀였는데, 그 후 전쟁터 근처에 살던 어부들에게 몸을 팔면서 살아야 했다. 그러는 동안 헤이케 파는 역사에서 완전히 사라졌다. 그러나 시녀와 어촌 사람들 사이에서 태어난 후손들은 단노우라 해전을 기념하는 축제를 열기 시작했다. 이 축제는 오늘날에도 매년 4월 24일에 거행된다.

 

 

축제일이 되면 자신을 헤이케 사무라이의 후손이라 생각하는 어민들은 대마로 만든 옷을 입고, 검은 머리덮개를 쓰고 물에 빠져 죽은 천황의 영정이 모셔져 있는 아카마(赤間) 신궁으로 행진한다. 그곳에서 그들은 단노우라 해전 이후에 일어났던 일들을 재연하는 연극을 관람하기도 한다. 몇 세기가 지난 후에도 사람들은 사무라이 유령들이 바닷물을 퍼내느라 헛수고하는 모습이 보인다고 했다. 그들은 지금도 바다에서 피와 패배와 굴욕을 씻어 내려고 그런다는 것이다.

 

 

어부들 사이에 구전되는 전설에 따르면 헤이케의 사무라이들은 게가 되어 지금도 왜국 내해 단노우라의 바닥을 헤매고 있다고 한다. 그런데 이곳에서 발견되는 게의 등딱지에는 기이한 무늬가 잡혀 있는데 그 무늬는 섬뜩하리만큼 사무라이의 얼굴을 빼어 닮았다. 어부들은 이런 게가 잡히면 단노우라 해전의 비극을 기리는 뜻에서 먹지 않고 다시 바다로 놓아 준다고 한다.

 

 

이 전설은 우리에게 재미있는 문제를 하나 제공한다. 어떻게 무사의 얼굴이 게의 등딱지에 새겨질 수 있었을까? 답은 아마도 “인간이 게의 등딱지에 그 얼굴을 새겨 놓았다”일 것이다. 게의 등딱지 형태는 유전된다. 그러나 인간처럼 게들에게도 여러 유전 계통이 있게 마련이다. 우연하게 이 게의 먼 조상 가운데 아주 희미하지만 인간의 얼굴과 유사한 형태의 등딱지를 가진 것이 나타났다고 가정해 보자.

 

 

어부들은 단노우라 해전 이후에도, 그렇게 생긴 게를 먹는다는 생각을 그리 달갑게 여기지는 않았을 것이다. 그들은 이 게들을 다시 바다로 돌려보냄으로써 자신도 모르는 사이에 진화의 바퀴를 특정 방향으로 돌렸던 것이다. 평범한 모양의 등딱지를 가진 게는 사람들에게 속속 잡혀 먹혀서 후손을 남기기 어려웠다. 그러나 등딱지가 조금이라도 사람의 얼굴을 닮은 게는 사람들이 다시 바다로 던져 넣은 덕분에 많은 후손을 남길 수 있었다. 게 등딱지의 모양이 그들의 운명을 갈라놓은 셈이다. 생존 확률이 점점 높아졌다.

 

 

마침내 보통 사람이나 보통 왜국 사람의 얼굴이 아니라 무섭게 찌푸린 사무라이의 용모가 게의 등딱지에 새겨지게 된 것이다. 이것은 결코 게들이 원해서 이루어진 결과가 아니며, 게의 의도와는 전혀 무관한 일이다. 도태 혹은 선택은 밖으로부터 오는 것이다. 사무라이와 더 많이 닮을수록 생존의 확률은 그만큼 더 높아졌다. 마침내 단노우라에는 엄청나게 많은 사무라이 게들이 살게 됐다.

 

 

이 과정을 우리는 인위 도태 혹은 인위 선택이라 부른다. 헤에케게의 경우 게들이 진지하게 생각하고 스스로 그 길을 택해서 그런 등딱지 모양을 만든 것이 아니었다. 그것은 어부들이 자신들도 모르는 사이에 자연 선택에 간섭한 결과인 것이다.

 

 

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우리가 흔히 알고 있듯이 컴퓨터는 0과 1이라는 단 두 개의 비트를 이용해 인공지능이라는 추론과 사고의 영역까지 넘볼 수 있게 되었다. 컴퓨터의 최종 목표인 인공지능에 대한 초기 연구는 1940년대 현대적인 디지털 컴퓨터가 개발되면서 시작됐다. 당시의 연구가들은 인간의 두뇌처럼 연상과 추론이라는 생각하는 과정을 자동화하는 인공지능의 개발이 가능하다고 믿었다. 



초기 연구가들은 인간의 능력보다 수만 수십만 배 빠른 계산의 끝에는 인간의 두뇌가 하는 역할을 할 수 있는 인공지능에 이를 수 있다고 생각했다. 이들은 '논리적 추론, 의미의 발견, 일반화, 과거의 경험으로부터의 학습 등과 같은 주로 인간의 고도의 지적 처리 특성과 관계된 일을 수행할 수 있는 능력'을 보유한 인공지능을 개발하기 위해, 많은 논리학자들과 수학자들에 의해 수년에 걸쳐 진행되는 정리증명(theorem proving)이나, 서양의 바둑인 체스 게임을 알고리즘의 모델로 채택했다.



                                                                       


이를 테면 0과 1의 비트에 논리적 연산과정의 흐름을 계속할 수 있는 yes와, 다시 처음이나 전 단계로 가는 no를 부여해 숱한 시행착오를 반복한 끝에 가장 좋은 답이나 확률적으로 가장 높은 해답에 이를 때까지 주어진 질문을 발전적으로 해결하는 방식을 취한다. 주어진 조건(인간의 경우 기억을 구성하는 언어가 핵심이다)에서 다음 단계에서 발생할 수 있는 모든 경우의 수를 빛의 속도로 검토한 뒤 최적의 해답을 찾아가는 알고리즘이 인공지능의 바탕을 이룬다. 



우리들이 사용하고 있는 디지털 컴퓨터는 주어진 문제를 해결하기 위해 직렬방식이나 주어진 순서대로 계산한다. 별개의 입력회로가 데이터를 각각의 기억장치에 저장한 후, 한 번에 하나씩 중앙처리장치로 전달된 정보를 처리하면, 그 결과가 외부 출력장치에 의해 출력된다. 이런 직렬방식의 계산은 주어진 조건에 따라 계산을 해나기 때문에 인간보다 빠른 계산은 가능하나, 인간의 감정처럼 수시로 변할 수 있는 것들은 처리할 수 없다.



인간의 사고능력은 과거의 기억(주로 의식에 해당하며 보통 단어와 문장의 형태, 즉 언어로 상상한다. 우리가 침대를 떠올릴 때 침대라는 명사가 없이 침대를 떠올릴 수 없는 것과 같다. 우리가 상상하는 모든 것에는 이름이 붙어 있기 때문에 기억이라는 것은 장면을 떠올린다 해도 그것이 무엇인지 알려면 개개의 것들에 이름이 부여돼야 한다)을 기반으로 수많은 연상과 추론과정을 통한 일반화와 의미의 추론을 동시에 처리하는 인간의 사고능력을 재현할 수 없다.



이래서 나온 것이 모든 경우의 수를 빛의 속도로 계산할 수 있는 병렬처리방식이다. 대당 수백억에 달하는 슈퍼컴퓨터들은 주어진 문제를 여러 개의 CPU로 발생 가능한 경우의 수를 동시에 처리·종합해 최적의 해답을 찾아가는 병렬처리방식을 채택했다. CERN에서 근무할 당시 w입자(보손)를 처음 발견한 한스 그라스만의 《모든 이들을 위한 물리학》을 보면 병렬처리방식의 알고리즘이 자세히 나와 있는데, 이를 옮길 수 없어 위키백과에 나온 내용으로 대신하고자 한다. 핵심은 컴퓨터 가격을 천정부지로 올리는 병렬처리방식을 도입하면 일반용 디지털 컴퓨터보다 엄청나게 빠른 계산이 가능하다는 것이다. 



마이크로 전자공학 분야, 그중에서도 초고밀도 집적회로(VLSI) 분야에서와 프로그래밍 분야에서의 큰 진전으로 특히 일본과 미국에서의 인공지능 연구에 대한 노력이 증대되었다. 많은 연구가들은 고밀도 집적회로 기술이 진정한 의미의 지능형 기계를 만드는 데 필요한 하드웨어 기반을 제공할 수 있을 것이라고 믿고 있다. 그들은 그런 지능형 컴퓨터는 오직 병렬처리를 할 수 있는 내부구조를 통해서만 가능하다고 믿고 있는데, 여기서 병렬처리란 수백만 개의 중앙처리장치(CPU)·기억장치·입출력장치가 1개의 작은 실리콘 칩 안에 들어가 있는 집적회로를 여러 개 사용하여 기억·논리·제어 등과 같은 몇 개의 독립된 것을 말한다. 



기상변화를 예측하고 핵발전을 제어하는데 사용되는 슈퍼컴퓨터들이 이런 병렬처리방식을 채택하고 있다. 우리가 사용하고 있는 개인용 컴퓨터는 중앙처리장치와 기억장치, 입출력장치의 한계용량(가격을 결정한다) 때문에 병렬처리방식을 채택할 수 없다. 물론 한스 그라시만의 책을 보면 소니의 플레이테이션3의 알고리즘을 다운받으면 개인용 컴퓨터도 슈퍼컴퓨터가 될 수 있다고 한다. 



2012년에 캐나다에서 이미 만들었다고 주장하는 양자컴퓨터(대당 120억원 정도)가 개발돼 보편화되면 모든 컴퓨터가 슈퍼컴이 될 수도 있다. 여기서 말하는 보편화란 대당 가격이 200~300만원 이하를 뜻한다고 보면 된다. 엄청난 양의 데이터를 저장하는 구글의 경우 클라우딩 시스템(수많은 컴퓨터를 연동해 하나의 데이터 저장장치처럼 사용하는 시스템으로, CERN에서 일반인 컴퓨터의 여유 용량을 묶어 천체관측에 활용하기도 한다)을 사용한다. 



중고 컴퓨터로 가득 찬 구글의 데이터센터라는 것이 이를 말하며 애플이나 삼성전자, 이통사들도 비슷한 시스템을 구축해 서비스를 하고 있다. 이런 식으로 서버 비용을 획기적으로 줄이면서 인공지능의 연구가 비약적인 발전을 이루었고 다음과 같은 결과물을 내놓을 수 있었다. 수만에서 수십만에 이르는 좀비PC를 이용하는 디도스 공격이 클라우딩 시스템을 이용해 데이터센터(서버)를 마비시키는 것이라고 보면 된다.  



(1980년부터 본격화된) 디지털 컴퓨터나 컴퓨터가 제어하는 로봇 장치가 논리적 추론, 의미의 발견, 일반화, 과거의 경험으로부터의 학습 등과 같은 주로 인간의 고도의 지적 처리 특성과 관계된 일을 수행할 수 있는 능력을 지닌 컴퓨터 알고리즘인 인공지능에 관한 연구는 실제로 유용한 몇 개의 업적을 남겼는데 그것은 의사결정·언어이해·형상인식 등과 관련된 분야이다.

필자가 인공지능의 세계적인 대가와 잠시 동안 사업을 할 때 삼성물산에서 200억원을 투입해 의사결정시스템을 개발하는 사업을 수주할 뻔했는데, 당시의 프로그래머가 설명해준 의사결정시스템의 알고리즘은 흔히 수백 개 또는 수천 개의 '조건-시행문'(if-then)의 형태로 구성된 논리적 규칙들로 이루어진다. 삼성물산이 개발하려고 했던 의사결정시스템은 원자재 구입부터 시작해 최종 결정자의 선택까지 하나의 연산과정으로 묶는 것이었다. 


현재 세계적으로 널리 알려진 의사결정시스템은 카네기멜론대의 인공지능 이론의 세계적인 대가인 싱 교수가 개발한 미 국방부의 무기구입시스템이다. 중요한 사실은 어느 시스템이나 할 것 없이 수없이 많은 단계로 이루어진 결정과정을 자동화하는 것이므로, 해고가 늘어나고 신규 고용 창출이 줄어들게 된다. 매 단계의 의사결정에 개입하게 마련인 인간의 경험과 지식이 자동화되니 고위임직원들도 버터낼 방법이 없다. 


이런 인공지능 알고리즘을 채택한 최초의 게임이 한국에서 대박을 터뜨린 스타크래프트이다. 필자는 단 한 번도 스타크래프트를 해본 적이 없지만 게임이 돌아가는 기본 알고리즘에 대한 이해는 얼마든지 가능했다. 


                                                         

인공지능의 대표적인 알고리즘으로 매 단계마다 주어지는 '조건-시행문'(if-then)이란 논리적 규칙들은 프로그래머의 능력에 따라 수천 줄로 이루어진 소프트웨어가 될 수도 있고, 수만 줄로 이루어진 소프트웨어가 될 수도 있다. 뛰어난 프로그래머일수록 논리학의 언어인 수학에 탁월한 재능을 가지고 있어 최적의 해답을 찾아가는 '조건-시행문(if-then)'을 최소한으로 사용해서 소프트웨어를 작성한다. 


흔히 컴퓨터 프로그래머들이 특정 소프트웨어에 대해 무겁다거나 가볍다고 말하는 것이 이것을 뜻한다. 즉 무거운 소프트웨어일수록 프로그램의 크기 커서 이를 수용할 컴퓨터의 CPU가 무한대로 커지며, 주어진 문제가 CPU의 동시 처리 용량을 넘어설 때 나타나는 각종 버그나 오류가 수시로 발생한다. 스마트폰 메이커들이 수시로 프로그램을 업그레이드하는 것이 '조건-시행문(if-then)'을 최적화해가는 과정이라고 보면 된다. 


결국 적은 '조건-시행문(if-then)'으로 짜진 가벼운 소프트웨어는 정반대의 결과를 가져온다. 우리가 프로그래머의 등급을 나눌 때 기준이 되는 것이 똑같은 기능을 하는 소프트웨어를 최소한의 '조건-시행문(if-then)'의 형태의 논리적 규칙들을 사용해 만들 수 있는 능력이다. 세계적인 프로그래머들이 수학과 논리학, 언어학에서 뛰어난 재능을 보여주는 공통점이 있는데, 이들 사이에서도 수학과 논리학, 언어학 중에서 전문 분야가 있기 마련이다. 


인류가 개발한 모든 사유방식이 '조건-시행문(if-then)'의 형태의 논리적 규칙들을 이루는데 대표적인 것이 하나의 주어진 사실에서 결론(진리)을 추론해가는 과정인 연역법과 결론(진리)에서 거꾸로 추론해 하나의 사실에 이르는 귀납법 등이다. 변증법적 사고와 변증법적 유물론도 사용될지도 모른다. 인공지능 알고리즘을 짜는 프로그래머의 능력이 높을수록 최종 결과는 인간의 사고능력에 근접할 수 있다. 


                                                인공지능이 탑재된 원숭이로봇

 

언어이해(자연언어처리)는 음성인식과 거의 동일한 알고리즘을 말한다. 인간의 음성을 인식해 이해한 뒤 컴퓨터 고유의 연산작용을 가동하는 것을 말한다. 빅데이터가 가장 필요한 부분이 언어이해인데, 인간의 기억과 감정 등이 결국은 언어에 대한 이해이기 때문이다. 비트켄슈타인이나 촘스키, 딜뢰즈, 데리다 등이 언어학과 기호학 및 논리학의 대가였는데 이들의 연구가 상당한 영향을 미친 분야가 인공지능이 수행하는 언어이해이다.  


형상인식(컴퓨터 시각)은 가장 널리 알려진 것이 상상하는 모든 것을 구현해내는 CG가 대표적이다. 무인우주탐사선과 3D영상장비, 3차원 홀로그램, 로봇공학 등에도 사용된다. 이밖에도 여러 가지 자동처리 기능을 지닌 전자기기에도 인공지능이 사용되지만, 앞의 글에서 밝혀듯이 인간의 두뇌처럼 고도의 추론과 연산작용을 할 수 있는 획기적인 인공지능 이론이 나오지는 않았다. 


그래서 구글의 꿈은 탁월한 프로그래머만이 꿈꿀 수 있는 일종의 유토피아라 할 수 있다. 천재들의 집단연구라 해도 21세기 안에 인간을 대체할 인공지능의 출현은 불가능할 것으로 보인다. 뉴턴이나 아인슈타인 같은 불세출의 천재가 나오지 않는 이상. 이제 남은 것은 감시사회의 도래를 의미하는 빅브라더의 출현이다. 이는 다음 글에서 다루도록 하겠다. 지금 감시사회에 대한 책들을 읽고 있으니 다음 글이 조금 오래 걸릴 수도 있다.


참고로 인공지능 컴퓨터의 기준인 튜링테스트(인공지능이 인간처럼 생각하는 능력을 갖고 있는지 판별하는 기준으로 통한다. 인간과 대화 중인 AI를 제3자인 인간이 가려낼 수 없다면, 그 AI를 '인간처럼 생각할 수 있는' 것으로 본다는 게 핵심이다)을 통과한 컴퓨터가 나왔다. 지난 6월 7일 런던 왕립학회가 주최한 '튜링테스트2014' 현장에서 '유진 구스트만'이란 이름의 슈퍼컴퓨터가 처음으로 65년 된 튜링테스트를 통과했다.


극단적인 진화론자이자 《이기적인 유전자》의 저자인 리처드 도킨스는 그의 진정한 대표작인 《눈먼 시계공》에서 인류 다음에 올 진화의 승자가 인공지능 컴퓨터가 될 수 있다고 했으며, 그것이 진화의 법칙에서 전혀 이상하지 않다고 말했다. 브루스 립튼의 《자발적 진화》를 보면 리처드 도킨스의 오류를 지적하는 내용이 나오는데, 진화론과 분자생물학에 관심이 있는 독자라면 리처드 도킨스의 주장에 너무 경도되는 것은 위험할 수도 있다. 



하지만 오늘 구글의 인공지능인 알파고가 세계 최강자 중의 한 명인 이세돌 9단을 꺾었다. 바둑이란 특수한 종목이기에 인공지능인 알파고가 이세돌을 꺾을 수 있었다. 수천만 건의 기보를 저장한 상태에서, 빠른 연산이 가능하도록 프로그램된 인공지능이라면 이세돌과의 한 수 한 수마다 최상의 수를 찾는 것이 불가능하지는 않다. 초반의 포석부터 국지전투, 대마사냥이나 전세를 파악해 집으로 가는 전략까지 저장된 수천만 건의 기보를 활용하기 때문에 최상의 수를 계속해서 둘 수 있다.


이세돌을 비롯해 많은 바둑고수들이 알파고도 실수가 있었으며, 패착이 될 수 있는 수들이 있었다고 했지만 나중에 가서 보니 이세돌이 져있었다는 말을 제일 많이 했다. 마치 이창호가 최강의 자리에 있을 때 기리에 어긋나는 수를 둔 것이 나중에 보니 반집이라도 남기는 심원한 수였다고 것이 복기과정에서 밝혀진 것과 비슷하다. 알파고의 승리는 역사적 사건으로 기록되겠지만, 그렇다고 인간의 창조적인 일을 대체할 정도에 이르지는 않았다.  


바둑은 경우의 수를 찾아가는 것이기에, 저장된 기보가 늘고, 그것을 가지고 수없이 많은 판을 두다 보면 최상의 수를 찾는 것이 가능하다. 이런 방식으로 인공지능의 기력이 늘어나면 현 세계최강인 커제도 꺾을 수 있다. 특히 인공지능은 고수와의 바둑을 두는 매판이 기력향상으로 이어지기 때문에 초일류강장와의 대국이 늘어날수록 더욱 기력이 세질 것이다. 


이런 과정을 통해 기사들이 말하는 기세나 감각까지 파악할 수 있는 수준에 이르면 무적이 된다. 이런 식으로 다양한 분야에서 빅데이터가 구축되고 그것에 따른 인공지능이 구축되면 언젠가는 인간처럼 사랑하고 슬퍼하는 것까지 가능해질 수밖에 없다. 아직은 그 단계로 넘어가기 위한 획기적인 연구가 나오지 않은 상태라 빅데이터를 활용하는 것에서만 비약적인 발전을 이룰 수 있다. 


바로 이 때문에 경제뉴스나 증권뉴스 등은 인공지능이 대신할 수 있다. 구글이 현재 진행 중인 거의 모든 책들의 스캔이 끝나면 소설이나 에세이 등에 나오는 온갖 종류의 사랑에도 눈을 뜰 터, 그럴 경우 인간이 보기에는 분명한 감정으로 보이는 것을 인공지능이 보여줄 수 있다. 여기에 이르면 인류 다음의 지구의 지배자는 무조건 인공지능이다. 허면, 약점과 허점이 수두룩한 인간은 어떻게 될까? 오늘의 이세돌의 패배가 미래의 모습을 보여주는 전조가 아닐까? 아무튼 인간보다 못한 자들이 나라를 다스리는 나라에서 인공지능이 최고의 기사마저 이겨버렸다.


이제 인류는 고민을 해야 할 때다. 기술발전이 인간의 일자리를 없애고 빈곤을 양산한다면 그런 기술의 사용범위를 정해야 한다. 과학기술의 발전이 언제나 선만은 아니다. 우리는 인간으로서 발전하는 것이 아니라 과학기술의 결과물을 가지고 가장 편안한 삶을 위한 퇴화의 길을 가고 있다. 과학기술에 철학적이고 도덕적이며 윤리적인 잣대를 영원히 면제해줄 수는 없는 것이 아닌가 판단된다.  


  

                                                                                               사진 출처 : 구글이미지 


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과학과 기술의 비약적인 발전이 만들어낸 총화이자 정수인, 스크린(TV, PC, 노트북, 스마트폰, 테블릿PC)을 보거나 접할 수 없을 정도로 어린 나이란 없다. 스크린 하나 없이 살아야 할 만큼 열악한 가난과 절대적 빈곤도 없다. 스크린의 누적적이고 지속적인 메시지에 길들여지지 않는 생각이나 인식도 없다. 스크린이 담지 못하는 사실이나 사건, 현상과 환상도 없다. 스크린에 올리지 못할 사소한 일상이란 없고 업데이트 돼 수정되지 않는 지식과 이상도 없다. 스크린에 영향 받지 않는 단절된 시간이나 조각나지 않는 공간이란 없다. 스크린에 의해 변형되어 왜곡되지 않는 역사나 문화도 없다.


 

우리는 스크린을 통해 타인의 삶을 들여다보고 평가하며 상상하고 집착한다. 각자의 감정을 저장하고 반응을 공유하며, 개개의 경험을 링크하고 비슷한 생각을 검색하며, 편집된 주장을 전송하거나 수신 받는다. 우리는 세상이 더 과학적이 될수록 생각은 더 편협해지고 반응은 더 기계적으로 변하고 있다. 추상적 사고가 무의식적 반응과 행위에 갇혀 있는 동안 끊임없이 마음을 사로잡는 디지털 유혹만을 유령처럼 찾아다닌다. 거실과 식탁에서도, 길을 걷거나 운전하면서도, 버스와 지하철, 고속전철과 비행기 안에서도, 일을 하거나 대화하면서도, 신에게 죄를 고백하거나 사랑을 나누면서도 우리는 스크린에 앞에서 점점 벗어나지 못하고 있다.




 

인류 역사의 모든 것을 담겠다는 디지털 스크린은 거대한 쌍방향의 네트워크이자 만능의 검색엔진으로 무장한 광고의 제국이다. 모든 감각과 환상, 접촉이 배제된 디지털 사정과 오르가슴의 경연장이자 소프트 파워에 대한 승자독식의 유토피아다. 스크린이 전달하는 일체의 메시지(문자, 사진, 소리, 음향, 영상)가 사실이며 실재이고 믿음이니, 이는 곧 21세기의 복음이자 전체주의의 창시자 플라톤의 환생이다. 따라서 스크린 자체가 모든 변화를 부정하면서도 끊임없이 움직이는 국가이며 사회이고 가족이며 나 자신이다. 우리는 단지 기쁨과 슬픔, 분노와 열정, 사랑과 이별, 탄생과 죽음을 업로드 하거나 다운로드 하기만 하면 된다. 스크린 안에서의 존재란 욕망의 투영이며 상징이고, 실존이란 배설의 터치이며 감각의 클릭이다.



스크린에 종속된 오감은 욕구를 충족할수록 예민해지고, 신경은 정보를 전달할수록 날카로워지며, 근육과 관절은 명령을 실행할수록 경직되어간다. 예민해진 감각은 신경을 건너 띠려 하고, 날카로워진 신경은 근육과 관절에서 자유로워지려 하며, 경직된 근육과 관절은 감각과 신경을 행위의 원천에서 배제하려 한다. 이런 과정을 통해 수십억 년에 걸친 누적적 자연선택이 이룩한 진화의 정수인 뇌의 기능마저 저하돼 서서히 스크린에 의해 정복돼 개개인의 생각과 감정, 기억과 인격마저 디지털 정보의 누적적 결정체인 인공지능으로 대체될 것이다.


 

스크린 세계의 첫 세대에서 그 다음 세대로 전해진 이기적 유전자가 스크린 안에서 일어나는 타인의 경험과 생각에 연결된 각자의 경험과 생각이 실제 환경과 혼동을 일으키면, 이는 기억의 혼돈으로 이어져 뇌의 퇴행을 초래한다. 이런 기억 작업에 의해 끊임없이 변화하는 뇌의 가소성에 의해서 기억이 장기적 기억으로 강화될 때마다 이 강화돼 해부학적 변화에 이르게 되면 이는 곧 관련 유전자에 기록된다. 이렇게 변형된 유전자가 복사돼 후대에 전달되고 각 세대의 스크린 경험이 축적되면 인간의 뇌는 지금까지의 진화의 과정에서 벗어난 새로운 형태를 띠게 될 것이다.


 

신경회로를 형성해 다양한 사고와 개인적 경험에 의한 기억을 저장하는 유전자마저 즉각적이고 표피적인 작업 기억만 강화시키게 되면 마침내 인간은 사물과 현상을 이해하는 그 지겨운 사고의 수고에서 해방되리라. 인간 진화의 정수이며 미래의 개척자인 뇌도 신경세포인 뉴런과 시냅스 사이에서 발생하는 전기ㆍ화학적 반응의 복잡한 과정에 드는 수많은 에너지와 꾸준한 노력이 필요한 통합적 인지과정에서 벗어나 궁극적으로는 말초적 자극에만 반응하리라.



 

따라서 스크린에 연결되지 않는 자, 최후의 타인으로 남아 소외되고 잊혀 저 스스로 소멸되리라. 보는 것이 곧 믿는 것이니, 스크린을 통해 맛과 냄새와 은밀한 촉감까지 전달되는 날에 인류는 디지털 세계에서 완전한 통일을 이루리라. 그 질긴 인류의 염원이 실현되는 그날을 위해 우리는 리모트컨트롤이 만들어내는 분열되고 단절된 환상의 감옥에서 한껏 자유로우며, 정보의 바다를 마음껏 유영하고, 빛의 속도로 이어지는 디지털 네트워크의 이곳저곳에 분산된 나의 일부를 배설물처럼 남기면 된다. 타인과의 깊은 접촉은 그 자체로 범죄이니 공기처럼 자유롭고 물처럼 흘러서는 전자처럼 쾌속 질주할 일이니, 우리는 자아를 분열하고 해체하면서 전체의 조각으로써 통합된 하나의 그림으로 합쳐질 것이다. 삶의 모든 것이 메시지와 이미지의 홍수와 휩쓸려 파편화되고 종교와 정치, 사회적 가치마저 상징화되면 삶과 메시지와 이미지는 삼위일체의 성역으로 들어선다.


 

이런 신화 창조를 앞당기기 위해 우리는 언제나 온라인을 유지하고 각종 알림 기능과 노출과 관음적 본능, 폭력적 성향에 충실할 일이다. 서로 교감하는 자에겐 무한의 쾌락이 주어질 것이니, 모든 메시지와 이미지에 부착된 링크를 따라 이동하고 가상의 버튼과 아이콘을 누르고 광고를 클릭하라. 세상 곳곳에서 벌어지고 있는 일들을 실시간으로 전해주리니, 광고의 노출과 팝업의 습격에 진심으로 감사해야 할 일이다. 약간의 피로와 산만함에 따르는 에너지 손실은 최소의 생각으로 최대의 쾌락을 얻는 기회비용이니, 이는 자유주의적 자본주의가 추구하는 상업적 정신의 정화이자 영원불멸의 진리이다. 무료로 주어지는 것에 복종과 권력이 교차하니, 최첨단 디지털 영상과 무한대의 하이퍼텍스트와 멀티태스킹의 영광은 지속 가능한 유일한 영역에 들리라.


 

이제 단순하여 즐겁지 아니한 것은 생존하지 못하게 될 것이다. 깊은 사유와 차가운 성찰이 떠난 자리에 표피적 재미와 선정적이고 폭력적인 오락이 들어서리니, 인류의 모든 유산이 한낱 재밋거리로 전락하리라. 상식과 이성이란 먼지 가득한 박물관 창고나 공동묘지에 묻힐 것이며, 파편적 재미가 만물의 척도에 오르리니, 오직 개념 있고 쿨 한 것들만 번성하리라. 그리하여 세상 자체가 오락이 되는 날, 스크린 앞에 새로운 것도 영원한 것도 존재하지 못하리라. 오직 스크린만이 비선형적 진화의 끝에 이를 것이며, 디지털 통로와 소프트웨어 알고리즘을 천사와 악마처럼 좌우에 거느린 채, 불멸의 권좌에 오를 것이다. 그렇게 다음 세대, 그 다음 세대들을 지배하여 영속하리라.


 

생각하는 자, 지워질 것이다.

의심하는 자, 삭제될 것이다.

판단하는 자, 차단될 것이다.

분노하는 자, 퇴출될 것이다.

거부하는 자, 폐쇄될 것이다.

도전하는 자, 해체될 것이다.

투쟁하는 자, 폐기될 것이다.

 


비약하라, 생각의 연쇄와 사고의 비선형적 통합에서 나오는 성찰을.

벗어나라, 삶의 다양한 기억과 경험의 차이가 주는 번뇌와 소외에서.

생략하라, 이성과 경험을 통해 싹을 틔워 성찰과 창의에 의해 꽃을 피우는 과정의 수고를.

만끽하라, 우연이나 기회의 차별이 가져다 준 달콤한 결실과 비교 우위의 카타르시스를.

반복하라, 위의 4가지 정언 명령이 요구하는 것들이 나와 세상을 대체하는 그날까지.

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  1. 앨리스 2015.08.05 15:09 신고

    최고이십니다!
    존경을 보냅니다.



양성자가 충돌할 때 10의 25승 분의 1초 정도 존재했다가 사라지는 ‘힉스입자’가 우주를 이루고 있는 최후의 입자다. 우주의 모든 것을 창조한 입자들을 모아놓은 파인만의 표준모형의 마지막 빈자리가 이로써 채워진 것이다. ‘힉스입자’가 조물주의 원료인 ‘신의 입자’로 불리는 이유는 힉스입자가 다른 기본입자에게 질량을 부여하는 역할을 하기 때문인데, 이런 역할 때문에 무에서 유를 창조했던 신의 입자라고 불린다

 

 

 

 

전자의 질량이 거의 제로(몇 십억의 분의 1g도 안 된다)인 것에 비하면, '힉스입자'는 질량이 제로이면서도 물질의 성격을 띠는 유일한 기본입자다. 마치 입자(질량)와 파동(에너지)의 성격을 동시에 띠고 있는 빛과 어떤 면에서는 동일하다고 할 수 있다. 기본입자는 우주를 구성하고 있는 물질, 반물질, 암흑물질(우주의 23%를 차지)을 이루는 가장 적은 단위의 물질을 말한다(우리가 보는 우주는 전체 우주의 4%에 불과하다).

 

 

이에 비해 원자보다 작은 입자들이 계속해서 발견됨에 따라 가상입자라는 것이 생겼는데, 이는 기본입자 중에서 아직 존재의 유무가 밝혀지지 않았지만 양자역학인 계산이 성립하려면 반드시 존재햐애 하는 기본입자를 말한다. 즉, 각각의 입자들이 반응해서 일어나는 현상이 무수히 많기 때문에 확률적으로 이런저런 성질을 지닌 가상의 입자가 있어야 설명이 가능한 현상들이 있다. 현대물리학이 아직 밝혀내지 못한 곳에 가상입자가 자리하고 있다는 뜻이다.

 

 

허면 질량이 제로인 힉스입자가 빅뱅의 과정(수십조 분의 1보다 짧다)에 만들어진 기본입자들에 어떻게 질량을 부여할 수 있을까? 힉스입자들이 모여 새로운 기본입자를 만들었다면, 0에다 0을 더하는 것이기 때문에 질량이 있는 입자들이 탄생할 수 없다. 실제로 태초의 탄생한 기본입자들은 질량을 갖고 있지 않다는 것이 현대물리학의 주장이다. 그렇지 않으면 특이점이라는 곳에 현재의 우주가 들어있을 수 없기 때문이다.    

 

 

 

 

이래서 나온 것이 힉스장이다. 아인슈타인이 양자역학의 서막을 열었지만 우주의 질서정연함을 부정하는 자신의 발견을 받아들일 수 없었던 것도 '필드(장)'라는 개념에서 나온다. 장이란 자석 주변에 금속가루를 뿌리면 일정한 형태의 모양으로 모여 있는 것을 볼 수 있는데, 이것은 자석에서 나와 금속가루에 영향을 미치는 자기장 때문이다. 아인슈타인은 우주가 이런 거대한 장에 의해 질서정연하게 이루어져 있다고 믿었다. 

 

 

마찬가지로 힉스장(게이지장의 역으로 볼 수도 있다)도 힉스입자가 다른 기본입자들과 서로 부딪치고 교차하고 상호 영향을 주고받으며 물리적 반응(쿼크와 글루온 사이의 강한 상호 작용도 이렇게 탄생했다)을 일으키도록 만든다. 이런 과정에서 질량이 없는 기본입자들에 또 다른 입자들을 만들 수 있는 질량이 주어진다. 그 결과 원자를 이루는 양성자, 중성자, 전자가 탄생했다. 이런 원자들이 모여 분자를 이루면 비로소 물질으로서의 성질을 지니는 원소(주기율표에 등록된 것)들이 탄생한다.

 

 

원자를 이루는 양성자와 중성자, 전자 등은 여섯 가지 성질을 지닌 쿼크와 보손(기본적인 물리적 힘을 전달하는 것으로 생각되는 원자 구성입자의 한 분류에 속하는 입자군으로 중력자(重力子), 광자(光子), 글루온(gluon), 중간벡터보손 또는 약자(弱子:W와 Z 입자 등이 있다) 같은 기본입자에 의해 만들어진다. 이중에서 중력자와 광자, 글루온 등은 기본입자의 움직임(에너지 덩어리인 광자의 분출에 의해 일어난다)과 결합을 유지하는 힘(양성자와 중성자를 묶어두는 힘을 말하는데 우주에 가장 강력한 힘으로 강한 핵력이라 하며, 이름은 글루온이다)을 지닐 뿐 질량은 없다.

 

 

이런 힉스장(이것은 또 어떻게 생겼을까? 에너지 준위와는 무엇이 다를까?)의 역할 때문에 힉스입자가 무에서 유를 창조했다는 소리를 듣는 것이며, 신의 입자라고 불리는 이유이다. CERN이 지하에 설치한 대형 검출기의 기본입자 충돌실험(심층 비탄성 산란이 일어난다)을 통해 힉스입자의 존재를 입증했기 때문에 고령의 힉스 교수가 노벨물리학상 수상할 수 있었다. 참고로 노벨상은 죽은 사람에게는 주어지지 않는다. 

 

 

 

 

힉스입자의 존재가 밝혀졌다고 해서 신의 창조론이 사라지는 것은 아니다. 다윈의 진화론도 오류들이 밝혀지고 있는 마당에 신의 창조론도 과학적 발견에서 홀로 고고하게 자유로울 수 없다. 하지만 한국의 대형교회와 구원파들이 보여주듯이 신의 영향력은 여전히 막강하다. 8월에 한국을 방문하는 프란치스코 교황(20~21세기를 통틀어서 최고의 교황이다)도 중세시대에 비하면 그 영향력이 형편없이 줄어들었다.

 

 

이론물리학은 대단히 철학적이어서 수학공식을 몰라도 얼마든지 도전할 수 있다. 특히 파인만이 정립한 표준모형(중성미자, 중력, 암흑물질 등은 설명하지 못하지만)에 대한 이해만 확실하면 누구든지 이론물리학의 준전문가가 될 수 있다. 각각의 장, 즉 에너지 준위에 사용되는 스핀(양자역학적 물리량으로 전자와 광자의 값을 나타낸다) 같은 개념도 몇 번만 읽고 상상해보면 이해할 수 있다. 뉴턴역학과 상대성이론도 이론물리학적으로 접근하면 그리 어려운 개념도 아니다. 

 

 

필자가 추천하는 다음의 책들 정도면 이론물리학을 강의(비전문가를 상대로 한 낮은 수준의 강의)해도 될 만큼 충분한 지식을 가질 수 있다(그 이상을 원하면 《파인만의 물리학강의》 시리즈를 탐독하면 되는데 만만치 않다). 어려울 것이라 지레 겁먹을 필요는 없다. 막상 도전하고 보면 '겨우 이 정도였어'라는 말이 저절로 튀어날 테니. 단, 힉스 입자의 발견에 따른 노벨물리학상이 힉스 교수에 주어지는 것에는 약간의 문제가 있다. 이번에 발견된 힉스입자는 대칭성이 깨지는 메커니즘을 발견한 것이지, 엄밀히 말하면 힉스 교수가 말한 힉스입자(힉스보존이 맞는 개념이다)는 아니다. 이에 대해서는 별도의 글로 올릴 생각이지만, 조금 시간이 걸릴 듯하다.

 

 

   



                                                                                                    사진 출처 : 구글이미지




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  1. 태봉 2014.07.21 12:50 신고

    좋은 책 소개해주셔서 감사합니다
    이 책들 모두 읽을 시간이 있을까나요?^^
    노력해 봐야겠네요 그리고 전 블로그 하지 않아요 할만한 실력도 없고..^^

  2. 소피스트 지니 2014.08.25 08:52 신고

    좋은 글이네요. 평소 입자물리학에 관심을 가지고 있는데. 오랜만에 웹문서에서 좋은 글을 본 것 같습니다.

    • 늙은도령 2014.08.25 15:21 신고

      입자물리학은 재미있는 분야입니다.
      특히 철학적 사고를 키워줍니다.
      과학과 철학이 함께 가야 하는데 요즘은 그게 안 됩니다.
      돈이 중간에 끼면서....

  3. 소피스트 지니 2014.08.25 15:32 신고

    맞습니다. 양자물리학으로 넘어오면서 과학과 철학의 경계가 모호해지게 됩니다.
    일반적인 사고로는 이해할 수준을 넘어서게 되지요.
    그래서 재밌습니다. 난해하지만.
    저도 한 10년 가까이 접한 분야이지만 그 놈의 돈이 우선이라.. ㅎㅎ
    철학적 사유를 힘들게 하죠.



이 회사의 창업자들이 불안한 이유는 그들이 창조주보다 한발 더 나아가 사고할 수 있는 놀랍도록 멋진 기계를 창조하려는 소년 같은 열망을 가졌기 때문이 아니다. 그것은 이 같은 열망을 가지도록 한 그들의 인간 사고에 대한 이해 수준이 형편없기 때문이다.

 

                                                                   ㅡ 니콜라스 카의 《생각하지 않는 사람들》 중에서



 

 

인공지능에 대한 이해를 하려면 빅데이터에 대한 이해가 선행돼야 합니다. 이를 위해 첫 번째 글에서 빅데이터에 대해 다루었는데, 이것으로 부족한 감이 있어 오늘은 빅데이터와 인공지능의 절대강자라 할 수 있는 구글이 유튜브를 사들인 이유부터 다루어보고자 합니다. 구글어스와 스트리트 뷰(필자가 정보통신사업을 할 때 스텐포드 출신의 벤처사장이 이에 대한 한국 독점권을 가지고 있었다)도 빅데이터의 구축을 통해 인공지능의 완성도를 높이기 위함입니다.                                             

                                                               

                                                               

 

구글은 2009년 11월에 벤처캐피탈로부터 400만 달러를 투자받아 2010년 9월에 동영상 공유서비스 사업을 시작한지 10개월밖에 되지 않은 유투브를 18억 5천만 달러라는 어마어마한 금액에 사들였습니다. 유투브가 10개월 동안 한 일이란 온갖 종류의 영상들(드라마의 클립 영상, 각종 TV쇼, 가수의 뮤직비디오와 공연 영상, 포르노 등)을 올릴 수 있는 사이버공간을 제공하는 것이었습니다. 

 

 

유투브는 창기 몇 달 동안에는 포르노(지금은 차단된다)와 각종 폭력물, 타인의 은밀한 사생활을 몰래 찍은 도촬 영상까지 탈법적이고 관음적인 동영상들이 무차별적으로 올라오는 것을 모른 척 했습니다. 그들은 개인이 자발적으로 자신의 시간과 노동, 아이디어와 촬영 장비를 이용해 직접 찍은 짧은 동영상(UCC)들을 자유롭게 올리고 무차별적으로 다운받고, 끼리끼리 주고받고 때로는 은밀하게 공유할 수 있도록 방치했습니다.

 

 

디지털 관음증과 노출증을 깨놓고 드러낼 수 있는 사이버 공간의 등장은 디지털 세대에게는 혁명과도 같은 것이었습니다. 유투브 이용자들은 기하급수적으로 늘었고, 무한대의 영상물이 매초마다 수백 개씩 올라왔습니다. 그에 따라 이용자의 수도 폭발적으로 늘었습니다. 이는 유투브 창업자들도 전혀 예상하지 못했던 일이라 특별한 수익구조가 없는 상태에서 영상을 담아둘 서버를 늘리기도 벅찰 정도였습니다. 



다만 유투브 서버에는 누가 어떤 영상을 올렸고, 전 세계의 이용자들이 어떤 내용의 영상을 주로 클릭했고, 한 번 들어오면 얼마를 머물렀고, 일주일에 몇 번 들어왔고, 얼마나 많은 동영상을 퍼다 나르고 댓글을 달았으며, 얼마나 자주 재접속을 하는지 유투브에 접속한 이용자들의 모든 행태와 성향, 기호와 중독성의 흔적들을 낱낱이 축적되고 있었습니다. 이것을 이용해 수익구조를 만들기만 하면 대박도 가능할 것이었습니다.

 

 

헌데 수억에서 수십억 명에 이르는 이용자 정보를 가지고 수익구조를 찾는 일이 생각보다 쉬운 일이 아니었습니다. 이용자 정보를 팔 수도 있는 것이 아니고, 그것의 가치를 정확히 평가할 방법도 없었습니다. 2008년이 금융붕괴 이후 벤처기업에 대한 평가도 박해진 상태였습니다. 많은 기업들이 유투브를 삼키고 싶었지만 이용자 정보를 가지고 수익구조를 창출하는 일이 만만한 것이 아니었습니다.    

 

                                

                                                      유투브 창업자 스티브 첸  

          

 

이때 빅데이터를 구축해 인간보다 뛰어난 인공지능을 만들어내는 것이 최종 목표인 구글이 18억 5천만 달러라는 상상을 불허하는 금액에 유투브를 인수했습니다. 구글이 다른 기업들은 생각도 해보지 않은 천문학적인 금액을 배탱한 것은 유투브의 서버에 축적되어 있는 전 세계 이용자들의 데이터였습니다.  연간 수십억에서 수백억 명에 이르는 네티즌들의 빅데이터는 구글에게는 마르지 않는 샘물과 같은 것이었습니다.

 

 

개인정보의 수집과 데이터 마이닝의 중요성을 누구보다도 잘 이해하고 있는 구글은 유투브 이용자들의 데이터를 수집·축적·가공해 그들의 기호와 성향, 행태를 파악함으로써, 그들의 머릿속까지 훤히 들여다볼 수 있는 인공지능을 개발하면 유투브 인수에 들어간 자금을 얼마든지 회수할 수 있다고 판단한 것입니다. 그때까지 구글은 개인정보의 무차별적인 수집을 절대 멈추지 않을 것이며, 그들의 최종 목표인 인간보다 똑똑한 인공지능을 만들 수도 있습니다.  

 

 

사실 지금까지의 인공지능 프로그램은 확률에 의존하는 것입니다. 정보통신의 최강자인 카네기멜론대의 싱(정확한 이름은 기억나지 않는다) 교수는 특정한 미로에 갇힌 쥐가 그곳에서 빠져나올 확률을 계산해내는 이론으로 인공지능의 대가에 올랐습니다. 그녀는 쥐가 탈출하기까지 나올 수 있는 모든 경우의 수를 계산해낼 수 있는 공식을 만들어냈고, 그것을 통해 쥐의 행태를 예측할 수 있었던 것입니다.    

 

 

필자와 잠시 동안 함께 일했던 인공지능의 세계적인 대가에 따르면 그녀의 이론에 십만 분의 1의 오차가 있다고 했지만, 인공지능의 기본 원리는 예측가능한 모든 경우의 수를 계산해 최적의 수를 제시하는 것입니다. 어떤 사람이 특정한 것(어떤 것이라도 상관없다)을 얻기 위해 자신의 자산을 투자하려고 할 때 그의 결정을 미리 예측할 수 있다면 그것보다 더 좋은 마케팅은 없을 것입니다.   

 

  

비록 추론하고 상상할 수 있는 인공지능의 개발을 위해 획기적인 이론이 나오지 않았지만, 구글 정도의 빅데이터가 쌓이면 인간처럼 추론하고 상상할 수 있는 인공지능의 전 단계까지는 갈 수 있습니다. 구글이 미국의 가장 큰 도서관에 소장돼 있는 모든 책을 스케닝하려고 했던 것도 그 속에 담겨 있는 정보뿐만 아니라, 무한대의 단어와 문장, 감정과 상황에 따른 다양한 반응 등을 분석해 인공지능의 개발에 이용하려 했기 때문입니다.   


 

                                         

 

 

헌데 말입니다, 창업 10개월 만에 잭팟을 터뜨린 유투브의 창업자와 임직원들이 한 일이란 사이버 영상놀이터를 만들어 보자는 아이디어를 빼면 아무것도 한 일이 없다는 것입니다. 그들의 기술이라는 것이 인터넷이 평등의 공간이기 때문에 모든 코드가 공개되어야 한다고 믿었던 위대한 선각자들, (그러나 그 기술들이 악용되는 것을 그저 지켜볼 뿐 아무 것도 할 수 없는) 오픈 소스주의자들의 기술에 전적으로 의존했다는 사실입니다.

 

 

즉 특별한 원천기술이 있는 것도 아닌 그들은 다른 기업에서 만든 동영상 압축·전송 기술, 아마추어가 촬영한 동영상을 쉽게 편집할 수 있도록 만들어진 개인용 영상장비, 특정 국가와 기업들이 깔아놓은 인터넷 광대역망이라는 기반시설의 도움을 받아 잭팟을 터뜨린 것입니다. 최근에는 유투브를 이용해 돈을 버는 사람과 기업들이 늘어나고 있지만 그 확률이라는 것이 수십억 분의 1도 안됩니다.

 

 

가벼운 경제가 고용없는 성장으로 귀착되기 쉬운 것도 이 때문입니다. 구글의 야심대로 추론하고 상상할 수 있는 인공지능이 나오면 고용없는 성장은 최고에 이를 것입니다. 여기에 개인용 컴퓨터가 슈퍼컴퓨터와 별반 다르지 않게 만들며, 해킹이 원천적으로 차단되는 양자컴퓨터까지 개발되면 만물의 영장 자리는 인간이 아닌 인공지능이 될 수도 있습니다. 세계 최고의 과학자들이 인공지능의 개발을 경계하는 이유도 여기에 있습니다. 

 

 

이 정도가 되면 인간이 컴퓨터와 인터넷을 이용해 진화하고 있는 것인지, 아니면 컴퓨터와 인터넷이 인간을 이용해 진화하고 있는 것인지, 인간이 프로그래밍 한 컴퓨터와 인터넷이 이제는 인간을 프로그래밍하고 통제하는 것은 아닌지 헷갈릴 판입니다. 어쩌면 우리는 빅브라더의 세상에 접어들었는지도 모릅니다. 위험사회를 넘어 감시사회에 이른 것이지요. 



이세돌과 알파고의 대결은 또 다른 차원의 열릴 수 있다는 것을 말해줍니다. 인간이 하던 일의 대부분이, 그것도 창조적이고 깊은 성찰이 필요로 하는 일들까지 인공지능에 넘겨줘야 할지도 모릅니다. 인간은 월급을 줘야 하지만 인공지능은 데이터만 늘려주면 되기 때문에 인건비도 필요없습니다. 바둑은 무한대에 이르는 경우의 수가 나오기 때문에 이세돌 정도의 강자를 이기려면 상당한 시간이 걸릴 것으로 보였는데, 그것마저 몇 년이나 단축했으니 이세돌의 패배를 과대포장할 없지만, 단순한 1패로 볼 수 있는 일은 아닙니다.   





 

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위키백과는 거의 모든 미래의 먹거리와 연결되는 빅데이터와 그것이 사용된 예를 다음과 같이 들고 있습니다. 필자가 정보통신사업을 할 때 꿈꿨던 것이 빅데이터를 이용한 맞춤형 서비스와 행동예측시스템을 구축하는 것이었습니다. 빅데이터를 이용한 인공지능이 발전해도 그것을 각각의 소비자에게 전달할 수 있는 방법은 메일과 문자서비스(MMS와 영상을 보내는 것도 동일한 방식이다)일 것이기 때문에 이런 꿈을 꿀 수 있었습니다. 

 

 

빅데이터는 통상적으로 사용되는 데이터 수집 및 관리, 처리 소프트웨어의 수용 한계를 넘어서는 크기의 데이터를 말한다. 2008년 미국 대통령 선거에서 오바마 캠프는 '다양한 형태의 유권자 데이터베이스를 확보해 이를 분석함으로써 '유권자 맞춤형 선거 전략'을 펼칠 수 있었다. 그 결과 오바마는 최초의 흑인 대통령에 오를 수 있었다. 

 

 

이 덕분에 미국은 부시 행정부의 막가파식 국제 경영에 반발해 폭발 직전에 이른 반미감정을 누그려뜨릴 수 있었습니다. 비록 부시 행정부 시절 국가 업무의 무차별적인 민영화와 외주화 때문에 껍데기만 남은 연방정부를 물려받았고, 아프카니스탄과 이라크에서 벌어진 양대 전쟁비용 때문에 연방정부 재정이 고갈된 상태라 오바마는 할 수 있는 일이 거의 없었지만, 부시 행정부의 노선을 일부 수정함에 따라 노벨 평화상은 탈 수 있었습니다.

 

 

《검은 피부, 하얀 가면》의 저자 프랑츠 파농 식으로 말하면 '오바마는 백인이 지배하는 워싱턴 정가에서 그들이 정해놓은 방식대로 성공한 검은 피부의 백인 대통령'에 불과합니다. 오바마가 대통령에 오른 이후 한 일이라곤 누더기 전락한 '오바마케어'를 통과시킨 것과 2008년 금융위기를 극복하기 위해 무차별적인 양적완화로서 주식시장을 원상태로 회복시킨 것이었습니다(나오미 클라인이 《No Logo》와 지그문트 바우만의 《고독을 잃어버린 시간》을 참조할 것).

 

 

아무튼 오바마는 빅데이터를 활용한 방법에는 탁월했지만 그 다음의 통치에서는 평균 정도에 그친 것 같습니다. 위키백과는 오바마 캠프가 빅데이터를 활용해 대통령 선거에서 승리한 방법에 대해 다음과 같이 설명을 이어갔습니다.

   


당시 오바마 캠프는 유권자를 '인종, 종교, 나이, 가구형태, 소비수준과 같은 기본 인적 사항으로 유권자를 분류하는 것을 넘어서서 과거 투표 여부, 구독하는 잡지와 신문, 마시는 음료 등 유권자 성향까지 전화나 개별 방문을 또는 소셜 미디어를 통해 유권자 정보를 수집했습니다. 이렇게 수집된 데이터를 온라인으로 통합관리하는 데이터베이스인 바터필드 시스템에 저장했습니다. 이후 데이터 분석을 통해 유권자 성향 분석, 미결정 유권자 선별, 유권자에 대한 예측을 할 수 있었고, 이를 바탕으로 '유권자 지도'를 작성한 뒤 '유권자 맞춤형 선거 전략'을 전개할 수 있었습니다(위키백과에서 인용) 

                                                              

 


사실 빅데이터는 모든 분야의 마케팅 담당자들이 가장 원했던 것입니다. 보험회사가 각종 통계자료를 축적해서 보험상품에 대한 가격과 수익율을 계산했듯이, 새로운 제품과 서비스를 출시하는 기업들은 타겟 마케팅을 할 수 있는 소비자들에 대한 정보가 절실히 필요합니다. TV광고는 단가도 높지만 불특정 다수를 대상으로 하는 관계로 광고 대비 매출을 정확히 파악할 수 없었습니다. 

 

 

하지만 컴퓨터의 성능을 결정하는 반도체의 비약적인 발전으로 기업이 원하는 빅데이터 구축이 가능해지자, 기업가들은 광고 효과를 극대화할 수 있는 방법에 다가갈 수 있었고, 마침내 구글이라는 기업도 출현이 가능해졌습니다. 필자가 이통사들과 함께 수많은 프랜차이즈 고객들을 상대로 빅데이터를 구축해 각각의 업체마다 최적의 맞춤형 서비스를 할 수 있도록 시도한 것도 이 때문입니다. 

 

 

이런 방식은 교회와 학원, 병원 등에도 적용이 가능하고, 스타들의 팬관리에도 적용이 가능했습니다. 보험사와 카드사 은행과 증권사 등도 확대적용이 가능할 것이었습니다. 운송업체와 대리운전 전문업체, 유통업체 등에도 적용이 가능하며, 최종적으로는 여론회사와 리서치 회사들을 대체할 수 있을 것이라 생각했습니다. 필자가 망한 후에 실제로 이런 일들이 일사천리로 진행됐습니다.






비슷한 방식으로 빅데이터는 인공지능의 발전에도 절대적으로 필요합니다. 아직까지 생각하는 컴퓨터가 가능하도록 만드는 획기적인 이론이 나오지 않았지만, 데이터의 양이 쌓이고 축적될수록 인간의 뇌에 근접한 인공지능이 나올 수 있습니다. 정보의 축적이 무한대로 늘어나면, 그러면서도 경제성이 있다면 인간의 뇌에 근접한 인공지능의 출현도 불가능한 것만은 아닐 수도 있습니다(리처드 도킨스의 《눈먼 시계공》을 참조할 것). 

 

 

예를 들면 제가 정보통신사업을 할 때 유행했던 음성인식기술을 들 수 있습니다. 말로써 모든 전자제품을 사용할 수 있는 꿈의 시대로 접어들려면 음성인식기술이 상용화돼야 하는데 이것에도 빅데이터는 필수적입니다. 보통 음성인식율을 높이려면 일상생활에서 쓰는 단어들을 선정(많을수록 좋다)해서 수많은 사람들로 하여금 읽도록 만듭니다. 발음이 좋은 사람부터 알아듣기 힘들 만큼 발음이 나쁜 사람까지 똑 같은 단어를 읽게 만들어 그것들을 서버에 축적한 다음에 수없이 되풀이해서 똑 같은 단어를 발성한 다종다양한 음성과 해당 단어의 매치율을 최대화합니다. 



이런 과정을 많이 하면 할수록 데이터 마이닝된 단어들이 늘어나 음성인식율이 계속해서 올라갑니다. 아직도 노이즈 제거라는 핵심사항이 남아 있지만 음성인식율이 높아지면 노이즈 문제도 어느 정도 극복할 수 있습니다. 이런 방식이 빅데이트를 활용하는 방식 중 하나에 속합니다. 구글이 이용자의 수많은 검색기록과 서핑기록, 사용기록 등을 축적해 빅데이터를 구축하는 이유도 사용자의 행태를 확률적 계산에 따라 유추해내기 위해서입니다. 





물론 음성인식에 있어 가장 힘든 일이 사용자의 음성과 섞이기 마련인 노이즈 제거이기 때문에, 잡음이 없는 조용한 공간에서 사용하면 인식율은 높아집니다. 문제는 이 정도 수준의 인식율이면 개발비와 투자비를 회수할 방법이 없습니다. 한 때 음성으로 전화를 거는 휴대폰이 유행이었던 적이 있었지만, 인식율이 떨어져 곧바로 사라졌습니다. 1980년대 미국에서 선풍적인 인기를 끌었다가 곧바로 시들어버린 것과 동일한 과정을 밟은 것이지요. 

 

 

특히 한글의 경우에는 구조적인 문제 때문에 영어에 비해 인식율이 많이 떨어집니다. 보통 음성인식이 제품으로서의 경쟁력을 지니려면 인식율이 98~99%에 이르러야 합니다. 고도의 정확성이 요구되는 원자력 같은 경우에는 99.99%의 인식율도 턱없이 부족합니다. 필자가 사업하던 당시에는 한글의 인식율이 50% 수준에서 나아지지 않았습니다. 심지어 음성인식의 최하의 단계인 TTS(텍스트를 음성으로 전환하는 것)도 상용화되기에는 인식율이 많이 떨어졌습니다.


 


대부분의 빅 데이터 분석 기술과 방법들은 기존 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝기계 학습자연 언어 처리패턴 인식 등이 해당된다. 특히 최근 소셜 미디어등 비정형 데이터의 증가로 인해 분석기법들 중에서 텍스트 마이닝, 오피니언 마이닝, 소셜네트워크 분석, 군집분석 등이 주목을 받고 있다.

                                                                       

텍스트 마이닝: 비/반정형 텍스트 데이터에서 자연 언어 처리 기술에 기반하여 유용한 정보를 추출, 가공

오피니언 마이닝: 소셜미디어 등의 정형/비정형 텍스트의 긍정, 부정, 중립의 선호도를 판별

소셜 네트워크 분석: 소셜 네트워크의 연결 구조 및 강도 등을 바탕으로 사용자의 명성 및 영향력을 측정

군집 분석: 비슷한 특성을 가진 개체를 합쳐가면서 최종적으로 유사 특성의 군집을 발굴

                                                    


오랜 기간 동안 쌓인 데이터를 마이닝하고 분석한 결과, A라는 사람이 매월 3주차의 비 오는 수요일 오후 8시 경에 홈쇼핑에 접속해 특정 제품군을 많이 사는 경향이 있다면, 같은 조건이 날이 돌아오면 오후 8시 직전에 A의 휴대폰에 특별할인쿠폰을 발행해서 구입 확률을 높일 수 있습니다. 이런 과정이 되풀이되면 소비자가 구입 확률이 가장 높은 때가 언제인지 파악할 수 있습니다.  

 

  

이처럼 빅데이터가 맞춤형 광고나 서비스가 가능하게 만들어 주지만, 인간의 행동을 유도할 수 있어 점에서 무서운 기술이기도 합니다. 그렇다면 인공지능의 성능은 어떻게 올릴 수 있을까요? 특히 인간처럼 생각하고 추론하는 수준에 이를 수 있게 하려면 어떻게 해야 할까요? 인공지능의 알고리즘을 어떻게 구성하면 이것이 가능해질까요? 구글도 자신의 알고리즘에 대해서는 철저히 함구하는 까닭에 최상의 알고리즘을 추측할 수 없지만 빅데이터의 양이 커지면 커질수록 인간보다 똑똑한 인공지능의 출현도 불가능한 것만은 아닐 것입니다.

 

 

물론 지금까지 나온 인공지능에 관한 이론은 이 정도 수준에 이르지 못합니다. 세계적인 물리학자와 수학자들이 인공지능이 인류를 공멸로 이끌 최악의 위험이라고 했지만, 구글 등이 이를 인정할 리 없습니다. 현재의 포털이라는 것도 인공지능형 검색에서 출발한 것입니다. 주어진 키워드에 가장 적합한 것부터 최대한도로 순식간에 끌어오는 검색엔진이 인공지능의 알고리즘을 가지고 있기 때문입니다.

 

 

이로써 빅데이터에 대한 아주 조그만 인식이 생겼으니 다음 글에서는 구글이 가장 앞선 상태인 인공지능의 메커니즘에 대해 다루겠습니다. 그 다음에는 빅데이터가 왜 감시사회라는 빅브라더의 출현으로 이어지는지 구체적으로 다루어 보겠습니다. 세계 최정상의 이세돌 9단이 구글의 인공지능인 알파고와의 1국에서 졌기 때문에 인공지능의 메커니즘에 대한 최소한의 이해라도 생길 수 있을 것입니다.   




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  1. 2014.07.11 08:27

    비밀댓글입니다

  2. 솔숲향기 2014.07.19 07:49 신고

    인공지능 컴퓨터가 나오면 지배 하는자 지배 당하는자,
    이런 사회가 더 뚜렷해질 것 같네요.

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