불가능한 것을 무시하는 건전한 도전 정신
당신은 미래를 여행하고 싶은가? 구글의 연구와 개발 프로 젝트는 우리가 앞으로의 일을 엿볼 수 있도록 해준다. 만약 당신이 자율 주행 차와 날 수 있는 자동차들로 가득 찬 세 상, 또는 당신의 옷까지도 인터넷에 연결되어 있는 세상을 알고 싶지 않다면 책을 그만 읽어라. 당장 이 책을 내려놔 라.
래리와 세르게이는 미래를 상상하며 많은 시간을 보낸다. 그들에게 이러한 상상 은 백일몽이 아니다. 대신에 래리의 미래지향적인 관심은 다음과 같은 하나의 심각 한 질문으로 귀결된다. ‘미래는 정말로 어떻게 될 것이며 우리는 미래를 어떻게 창 조할 것인가?’
1961년 5월 25일 존 F. 케네디(John F. Kennedy)는 미국 의회 앞에 섰다. 그 당시, 인 간의 발은 오직 하나의 천체, 즉 지구 위에만 서 있었다. 한 연설에서, 케네디는 달에 사 람을 보내는 도전을 받아들였다. 그는 시민, 지도자, 과학자, 수학자, 그리고 대 사상가들 에게 인간을 달에 착륙시키는 데 필요한 기술과 아이디어를 개발하라고 요구했다. 그리고 그의 도전은 9년 안에 성공해야만 했다. 이 연설은 당신이 가진 모든 것을 가지고 불가능 한 것에 도달을 나타내는 '문샷(Moonshot)'이라는 용어의 사용을 대중화시켰다. 연설이 있은 지 8년 후, 미국 우주비행사 닐 암스트롱은 달에 첫발을 내디뎠다.
달 위의 닐 암스트롱(나사 제공)
그것이 바로 구글 알파벳이 문샷에 헌신하는 이유이다. 구글 X라고 알려진 이 프로젝트는 불가능한 꿈, 고상한 목표, 그리고 성취할 수 없을 것 같은 생각과 함 께 매일 작업 중이다. 그들은 많은 사람들에게 영향을 미치는 거대한 문제들에 초 점을 맞춤으로써 자신들을 문샷 공장이라고 부른다. 그러고 나서, 문제를 해결하기 위한 기술이 존재하지 않는다면, 구글 X는 필요한 기술을 발명하기 위해 노력한 다.
세르게이는 X 실험실이 운용되는 방법을 설명했다. “우리는 바이트가 아닌 원자에 초점 을 맞춥니다. 우리가 하는 일은 많은 소프트웨어를 포함하고 있지만 그 일은 자동차, 풍 선과 같은 핵심 비 소프트웨어 구성요소도 가지고 있습니다. 우리는 날 수 있는 풍력 터 빈을 가지고 있어요. 그리고 이 모든 것들은 상당히 물리적인 것이고, 다 계획에 의한 것 입니다.”
X는 ‘만약’이라는 땅이다. 연구자, 엔지니어, 기업가, 과학자, 심지어 인턴들도 기후 변화, 세계 인터넷 접속, 그리고 (피자부터 배터리까지) 제품 전달과 같은 문 제를 어떻게 해결할지에 대한 상상초월의 아이디어를 생각해낸다. 그것들을 해결하
지만, 과학이라는 단어에 중점을 두고 있다. 그 문제를 해결하기 위해 과학이 어떻 게 적용되거나 개발될 수 있을까? 구글은 어떤 연구가 필요할까? 회사의 다른 부 분들도 도울 수 있을까?
X 연구실은 이와같은 큰 도박을 하는 곳이다. 그리고 직원들은 실패에 대해 걱 정하지 않는다. 사실, 그들은 실패를 받아들인다. 왜냐하면 세르게이와 래리는 당 신이 결코 완전히 실패할 수 없다고 믿기 때문이다.
당신이 자전거 타는 법을 배웠을 때를 생각해 보라. 훈련용 바퀴 없이 처음 페 달을 밟았을 때, 멀리가지 않아 곧 넘어졌을 것이다. 그러나 당신이 넘어진다고 완 전한 실패는 아니다. 당신의 몸은 페달을 밀고 균형을 잡는 법을 알아가고 있다.
물론 핸들은 엉망으로 잡고 있지만, 적어도 다음 시도 동안 무엇을 고쳐야 할 지 알고 있다. 혹은 그 충돌로 인해 여러분에게 이런 문제들을 해결할 로봇을 만들게 끔 영감을 주었을 수도 있다. 만약에 말이다. 만약 해결책을 위한 아이디어가 당신 의 마음에 의해서만 제한되고, 그것조차도 제한되지 않는다면 어떻게 될까? 이것 이 바로 문제에 대한 X의 사고방식이다.
래리는 한 인터뷰에서 “여러분들은 조금 어리석게 보이더라도 목표는 크게 세우 세요..”고 설명했다. “‘불가능을 무시하는 건전한 도전정신’라는 말이 있죠. 정말 좋은 말이에요. 당신은 대부분의 사람들이 하지 않을 일을 하도록 시도해야 합니 다.”
브레인
래리가 어릴 때 그의 부모님은 여행하길 좋아했다. 운 좋게도, 형과 래리는 부모 님을 종종 따라다녔다. 꽤 평범하게 들리는가? 딱히 그렇지도 않다. 1981년, 페이 지 가족은 차를 타고, 평범하지 않은 어디론 가로 향하고 있었다. 그들은 해변이나 숲이 아닌 인공 지능에 관한 국제 합동 회의에 참가하기 위해 캐나다 밴쿠버로 갔 다.
그들이 전시장으로 향할 때, 래리는 로봇으로 가득 찬 홀에 들어가고 싶어 안달 이 났었다. 전시장으로 들어가기 바로 한 발짝을 남겨두고 페이지 가족은 래리는 들어갈 수 없다고 설명하는 보안요원을 맞닥뜨렸다. 보안요원은 16세 미만의 청소 년은 들어갈 수 없다고 말했다. 그 먼 길을 달려와 엄청난 기대에 부푼 소년에게 겨우 규칙 때문에 들어 갈 수 없다니?
래리의 아버지는 전통적인 사고에 도전하도록 가르치곤 했다. 이 상황은 부모님 이 래리에게 보여줄 수 있는 좋은 사례였다. 인공 지능 전문가였던 아버지는 전통 적인 사고를 가지고 있지 않았다. 래리는 그의 아버지가 경비원에게 소리 지르며 거절을 거절하는 모습을 생생히 기억한다. 말할 필요도 없이, 래리는 로봇을 보러 들어 갈 수 있었다.
장거리 자동차 여행 알람! 이 회의는 여전히 열리고 있다. 매년 회의는 스웨덴 스톡홀름 과 태국 방콕 그리고 중국 베이징과 같은 전 세계의 흥미로운 도시에서 열린다.
그 회의의 연구자들 사이의 논쟁을 상상해보자. 만약 기계가 인간의 뇌처럼 작동 할 수 있다면 어떨까? 만약 기계가 인간의 뇌와 같은 방식으로 학습할 수 있다면 어떨까?
만약 당신이 컴퓨터와 사람에게 같은 질문을 했다면, 당신은 어떤 대답이 컴퓨터에서 나 왔는지 인간에게서 나왔는지 알 수 있을까? 컴퓨터 대 사람에 의해 생성된 답을 결정하 는 과정을 튜링 테스트라고 한다. 1950년에 이 개념을 개발한 최초의 사람은 AI 연구원 앨런 튜링인데, 이 사람의 이름을 딴 것이다.
내 말은, 사실을 터 넣고 말하자면 당신은 걷는 법을 배웠을 때도 방법을 알아 내는 데는 많은 시행착오가 필요했다. 먼저, 몇 번이나 얼굴이 바닥으로 떨어지며 굴러 넘어지다 소파 같은 것을 붙들고 걷는다. 당신은 고양이가 걷는 것을 배우는 데 큰 도움이 안 된다는 걸 배울 것이다. 그리고 당신은 넘어지고, 넘어지고, 울고, 다시 시도하면서 결국엔 해낸다.
이것이 바로 인간이 무언가를 배우는 방법이다. 세심한 연구와 시행착오가 뒤섞 여있다(그리고 더 많은 시행착오가 있다). 기계가 이런 방법으로 배울 수 있을까?
초인적인 지능이 어떻게 유용할까?
80년대에는 누구도 이런 생각을 하지 못했다. 그것을 시도할 수 있는 컴퓨팅 능 력 또한 존재하지 않았다. 그러나 약 30년 후, X 연구소의 비밀 부서에서, 컴퓨터 과학자들이 이 문제를 해결하려고 시도하고 있었다. 그들의 프로젝트는 구글 브레 인이라고 불렸다. 그들은 세르게이와 종이 클립을 맞출 만큼 너무 가까이 앉았다.
물론 그들은 실제로 클립을 던지지는 않았다.
구글 브레인의 원래 이름은 인공지능 선구자 마빈 민스키(Marvin Minsky)의 이름을 딴 프로젝트 마빈이었다.
세르게이는 2017년 다보스 세계경제포럼(WEF)에서 “솔직하게 말하자면 저는 이 프로젝트에 별로 흥미가 없었습니다.”고 설명했다. 그는 “1990년대에 컴퓨터 과학 자로 교육을 받은 모든 사람들은 인공지능이 효과가 없다는 것을 알고 있었죠. 사 람들은 신경망을 이용하여 시도 해보았지만 어느 누구도 성공하지 못했죠.”
신경망? 세르게이는 신경망을 언급하고 있었다. 아이디어의 전반적인 내용은 인 간의 뇌 구조를 흉내를 내는 것이다. 우리의 뇌는 수십억 개의 뉴런으로 이루어진 전기 시스템이다. 신경세포는 다른 세포에 정보를 전달하는 중요한 일을 한다. 신
경세포는 전기와 화학 신호를 통해 정보를 전달한다. 또한 신경망이라 불리는 그들 만의 네트워크를 가지고 있다.
인간 두뇌의 설계에 영감을 받아 프로젝트 팀은 디지털 신경망을 실험하기 시작 했다.
구글 번역은 10년 동안 기술자들이 언어를 번역하는 데 필요한 코드를 쓴 결과였다. 하지 만 2016년 구글 번역기가 인공지능-기반 프로그램으로 전환되면서 그 진전은 순식간에 일어났다. 그렇게 갑자기 10년간 일했던 엔지니어들의 성취는 하룻밤 사이에 추월당했다.
사용자들은 이제 더 빠르고 더 원어민 같이 정확하게 말할 수 있다.
세르게이는 다음에 무슨 일이 일어났는지 말하며 미소를 지었다. “우리의 최고 컴퓨터 과학자 중 한 명인 제프 딘(Jeff Dean)은 주기적으로 나를 찾아와 ‘보세요, 컴퓨터가 고양이 사진을 만들었어요.’라고 말하곤 했어요. 그리고 저는 ‘그래 좋네, 좋아, 제프. 이제 가서 일이나 해라. 제발.’라고 말했었죠. 그리고 몇 년 전부터 지 금까지 브레인은 아마도 검색부터 사진, 광고, 우리가 하는 모든 것에 이르기까지 우리의 모든 주요 프로젝트들을 다루게 될 것입니다.”
오늘날 그 분야에서 가장 재능 있는 졸업생을 뽑기 위한 대회가 진행되고 있다. 구글은 캐나다에서 강력한 인공지능 연구 프로그램인 새로운 알랍스(AL labs)에 자금을 지원하고 있다. 알랍스는 대학과도 협력을 하고 있다.
래리 반응은 어땠을까? “이런 인공지능이 당신의 스케줄을 관리한다고 생각해보 세요.”라며 말했다. “우리는 단지 시작단계에 와 있을 뿐이고 그게 바로 제가 흥분 되는 부분입니다.”
그래, 나도! 지리와 탄소 발자국, 비용을 고려한 효율적인 스케줄을 짜고 싶다!
아, 그리고 인공지능이 나의 건강을 체크할 수 있을까? 내가 잊어버린 게 있었나?
저녁식사는? 잠깐 내가 뭐 잊은 게 있었나? 브레인, 말해줄래?