인공지능(AI)  

인간의 뇌는 알면 알수록 놀랍다. 뇌에는 수백억 개의 뉴런이 있다. 현재 우리가 추정하는 뉴런의 수는 약 860억 개이다. 그리고 거의 같은 수의 비뉴런 세포가 있다. 세포의 종류도 3000개나 된다. 그리고 뉴런이 화학적/전기적 신호를 통해 통신하는 상호연결(시냅스)의 수는 약 125조 개로 추정된다. 그런데도 평균 성인 뇌의 무게는 1360그램에 불과하고 뇌의 크기는 $140~mm \times 167~mm \times 93~mm$밖에 되지 않는다. 하지만 인간의 뇌는 하나의 온전한 우주에 비유된다.

인간의 뇌를 흉내내기 위한 연구, 특히 인공신경망(artificial neural network)을 구성하는 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 인공지능(artificial intelligence) 그리고 기계학습(machine learning), 심층학습(deep learning) 등과 같은 용어가 다양한 분야에서 빈번히 등장하고 있다.

하지만 인공지능과 관련된 인공신경망에 대한 학습을 하고 그 과정을 이해하면, 아직은 인공지능의 적용분야는 매우 제한적임을 알 수 있다. 인간의 기본 인지 능력과 관련한 부분이 대부분 효과적이다. 하지만 인간이 오랜시간에 걸쳐서 학습하고 만들어낸 과정을 인공지능이 학습하고 새로운 과정을 만들어 내기에는 그 벽이 너무 높다. 따라서 인공지능을 어떤 분야에 도입하기 이전에 인공지능이 각 분야에서 할 수 있는 역할에 대해서 깊이 생각해야 한다. .

어떤 현상을 규명하기 위해서 인간이 만들어온 수학이라는 형이상학적 언어와 이를 이용하여 규명한 많은 현상과 이를 통하여 이루어낸 수학 자체의 발전을 과연 인공지능이 만들어 낼 수 있을까? 의문이 생긴다.

공학분야에서도 수십년에 걸쳐서 이루어낸 해석과 설계 시스템을 과학적 추론없이 학습만으로 바꿀 수 있을까? 답은 기존 시스템을 지속적으로 운영하면서 일부 인공지능을 이용한 새로운 방식을 도입하고 기존의 방식으로 확인하는 상황으로 전개해야할 것으로 본다. 안전이 담보되는 공학분야에서 인간의 개입없이 인공지능에 의존하는 시스템이 자리잡기 위해서는 아주 긴 시간이 필요하며 이는 자율주행차 연구분야가 처한 상황을 보면 알 수 있다.

새로운 것을 만들어내는 것은 여전히 인간의 몫이고, 고도의 인공지능이 만들어져도 여전히 전문가는 필요하며, 세상이 급변해도 인간성(humanity)이 여전히 존재하는 세상이라면 인공지능이 세상의 기준이 되기는 어렵다.

세개의 뉴런과 은장층(hidden layer)을 사용하여 인공신경망을 구성하고 학습을 시키면서, 문득 860억개의 뉴런을 가진 인간의 뇌가 집단으로 수십년에 걸쳐 만들어낸 시스템을 인공지능으로 대체하는 것이 그리고 이를 더 앞당기기 위해서 빅데이터를 이용하는 것이 또 양질의 데이터를 빅(big)하게 만들어내야 한다는 것이 단숨에 이루어지기는 힘들 것 같다. 최소한 건축공학분야에서 설계와 관련된 부분은 당분간 인공지능이 설계최적화기법을 앞지르기 힘들 것 같다. 아니면 설계최적화기법도 인공지능의 일부라고 누군가는 우길 것 같다. 인간이 멸종하는 시대가 오지 않는한 인간의 뇌를 효율적으로 사용하는 방법을 찾는 것이 더 빠르지 않을까?

-전기차가 친환경적이라고 말하는데 아무도 전기차에 사용하는 전기를 만드는데 어떤 일이 벌어지는지 대놓고 말을 하지 않는다.