앞으로 IT 분야 화두는 AI, 인공지능일 것입니다. 단지 프로그램뿐 아니라 클라우드(cloud), 반도체(GOU, NPU, HBM 등), 데이터 등 향후 몇 년간은 계속될 것 같습니다. 그래서 무기체 하드웨어와 전기 신호를 바탕으로 하는 인공지능(AI)과 유기체 하드웨어와 전기, 화학 신호를 바탕으로 한 인간 지능(HI) 차에 대한 생각이 들었습니다.
기억과 인출, 처리
개인적인 생각으로 인공지능(AI)과 인간지능(HI)의 근본적 차이는 기억과 인출, 처리에 있다고 생각합니다.
인공지능(AI)은 막대한 데이터 저장 능력을 바탕으로 한 인간지능(HI)에 비해 압도적 기억 능력을 가지고 있습니다. 이를 동시에 인출하여 처리하기 위해 고대역 메모리가 필요하고 병렬 처리가 필요합니다.
이 때문에 인공지능(AI)에서는 GPU와 HBM이 중요해진 것이라 개인적으로 생각합니다.
이에 비해 인간지능(HI)에서 너무 많은 기억과 반복 처리는 유기체 컴퓨터(뇌/BRAIN)에 무리를 가져오게 됩니다. 그러므로 인간지능(HI)에서는 통합적 처리와 정리, 추론이 중요합니다.
인간지능(HI)의 기억, 인출, 처리
이는 노벨상을 탄 천재들의 패턴, 가깝게는 유튜브에 올라온 야구선후 이대호와 강백호의 대화에서도 나타납니다.
- 노벨상을 탄 천재들의 패턴
아주 오래전에 신문에서 본 내용으로 노벨상을 타는 천재들은 공통점이 있다고 합니다.
아이디어를 10대 또는 20대 초반에 만들고, 20대 후반에서 30대 이론을 완성합니다. 그리고 이 이론이 20년~30년 검증을 받는 기간을 거쳐 50대~60대에 노벨상을 탄다는 내용의 기사였습니다.
이론은 일정 이상 교육을 받은 사람들이 검증을 할 수 있어야 인정을 받습니다. 그런데 천재의 이론을 일반적인 수재들이 검증하는데 20년~30년이 걸리는 것입니다.
이런 현상과 비슷한 일은 과거 수학 올림피아드 순위에 든 천재들과 일반적으로 공부를 잘하는 학생들이 수능 문제를 풀 때 뇌의 활성화를 찍은 실험에서도 나타났습니다.
수학 올림피아드 순위에 든 천재들의 뇌는 수학능력 수학 시험 문제를 풀 때 활성화 되지 않았습니다. 그러나 일반 공부 잘하는 학생의 뇌는 급격히 활성화되었습니다.
- 야구선후 이대호와 강백호의 대화
이대호 유튜브에 나온 이대호가 강백호에게 이정후가 타격은 가르쳐 주냐고 물어보자 강백호는 이정후는 코치는 못할 것 같다고 말합니다.
이유는 물어보면 '공보고 쳐'라고만 한다고 합니다. 변화구 치는 법에 대해 물어보니까 '직구 나가다가 손 놔 그럼 변화구 처'라고 해서 이를 강백호는 가르쳐 주기 싫어서 하는 말이라 생각했다고 합니다. 그런데 이대호는 원래 그렇게 치는 거야라고 합니다.
강백호도 천재 소리 듣는 타자인데 이정후나 이대호의 말이 이해가 되지 않은 것입니다.
그러나 인공지능(AI)은 조금 다릅니다.
인공지능(AI)의 기억, 인출, 처리
인공지능(AI)은 인간지능(HI)에 비교할 수 없는 기억 용량과 인출 능력을 가지고 있습니다. 만약 인간지능(HI)이 이런 기억과 인출을 한다면 유기 컴퓨터인 뇌는 타버릴 것입니다. 단백질 변형으로 뇌가 망가질 것입니다.
이 때문에 인공지능(AI) 막대한 데이터를 저장하고 인출할 클라우드, 컴퓨팅 파워를 요구하는 것입니다.
그리고 이렇게 인출, 처리는 결과는 다시 저장됩니다. 이 저장은 처리 속도를 과거보다 더 빠르게 만들 것입니다.
인간지능(HI)의 경우 이런 저장조차 다른 정보의 저장에 의해 인출 방해를 받을 수 있습니다. 하지만 인공지능(AI) 그렇지 않습니다.
인간지능(HI) 컴퓨터와 저장 장치는 사람의 머리에 있지만, 인공지능(AI) 컴퓨터와 저장 장치는 거대한 빌딩인 데이터 센터에 있습니다. 사람의 뇌와는 크기가 비교되지 않는 것입니다.
그리고 위의 노벨상, 야구 선수의 예처럼 인간지능(HI)의 처리는 압축적이고 순간적으로 일어납니다. 어쩔 때는 상당히 비논리적으로 보이기도 합니다. 그냥 되는 것이기 때문입니다.
이 이유를 저는 개인적으로 전기 신호뿐 아니라 화학 물질의 작용으로 기억, 인출과 처리가 일어나기 때문이라 생각합니다.
이에 반해 인공지능(AI)은 막대한 데이터의 동시, 반복 병렬 처리를 통해 기억, 인출, 저장이 일어납니다.
이는 인간지능(HI)이 인공지능(AI)을 이해할 수 없는 검은 상자 영역이기도 하지만, 반대로 인공지능(AI)이 인간지능(HI)을 이해할 없는 검은 상자 영역이기도 합니다.
인공지능(AI)의 압축적 결과 도출은 과거 데이터 반복 학습에 의한 패턴과 결과를 기억하고 인출한 결과라 할 수 있습니다. 그러기에 기억, 인출 능력이 절대적으로 못 미치는 인간지능(HI)은 결코 인공지능(AI)의 결론이 어떻게 나왔는지를 이해하지 못하는 것이라 생각합니다.
마지막 여담
사람의 사회는 계층 구조를 가지고 권력 작용이 발생합니다. 이는 교육에서도 나타납니다.
국내 교육은 점차 암기와 정보력 싸움으로 바뀌고 있습니다. 이는 권력이 가진 계층이 더 높은 교육적 위치를 점할 수 있기 때문입니다. 그리고 교육, 졸업 대학은 사회적 스펙이 되어 좋은 직장을 얻게 됩니다.
하지만 앞으로 오게 될 인공지능(AI) 세계에서는 결코 인간지능(HI)이 이길 수 없는 영역에 대한 공부를 하는 것이기도 합니다.
10년 후에는 이런 교육을 받은 사람은 쓸모가 없을 것입니다. CHAT GPT 구독료 월 30만 원이면 이런 사람은 수십 명 이상 대체할 수 있기 때문입니다.
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