“AI의 눈으로 인류 지능의 역사를 재구성하다” ― 『지능의 기원』 들어가며
☐ 맥스 베넷의 『지능의 기원』을 읽기 시작했습니다.
- 책의 들어가며에 위와 같은 문장이 적혀 있습니다.
- 아직 초반부밖에 넘기지 못했지만,
- 지능이라는 것이 대체 어떻게 세상에 태어났고 또 어떻게 발전해 왔는지를 따라가다 보니,
- 예쁜꼬마선충 같은 단순한 생명체 하나에서도 로봇청소기를 어떻게 만들 수 있을지에 대한 힌트를 얻게 되더군요.
생물학자가 아닌 사람이 쓴 지능의 역사
☐ 흥미로운 점은, 저자 맥스 베넷이 생물학을 전공한 사람이 아니라는 사실입니다.
- 그는 경제학과 수학을 공부한 AI 기업가입니다.
- 그럼에도 전문가들의 논문과 견해를 최대한 그러모아 이 두꺼운 책을 써냈고,
- 비전문가도 충분히 따라올 수 있는 교양서로 완성해 냈습니다.
☐ 저는 그 동기가 어렴풋이 짐작됩니다.
- AI 시대에 AI를 더 잘 다루기 위해서라도,
- 결국 지능이라는 것 자체를 파고들 수밖에 없지 않았을까요.
- 지능이 어떤 순서로 쌓여 왔는지를 알면,
- 우리가 지금 만들고 있는 인공지능이 어디쯤 와 있는지도 더 선명하게 보일 테니까요.
45억 년과 500년
☐ 이 책이 특히 흥미로운 지점은, “AI는 어떻게 만들어질 수 있는가”라는 관점에서
- 지구의 역사를 다시 읽어 나간다는 데 있습니다.
- 지구는 45억 년 동안 자연선택이라는 거대한 실험을
- 단 한 번도 멈추지 않고 돌려 왔습니다.
- 그 오랜 시간을 견디고 지금까지 살아남은 생명체들에는,
- 우리가 미처 짐작하지 못하는 노하우가 켜켜이 쌓여 있습니다.
☐ 반면 인간의 과학기술은 르네상스 이후 본격화되었다고 쳐도 이제 겨우 500년 남짓입니다.
- 45억 년과 500년. 이 아득한 격차 앞에서 인간이 자연을 단숨에 따라잡기란
- 애초에 쉬운 일이 아닙니다.
- 그만큼 지구에는 우리가 아직 다 꺼내 쓰지 못한 답이 잔뜩 남아 있는 셈입니다.
우리는 창조하기보다 발견해서 씁니다
☐ 그래서일까요. 지금도 우리는 무언가를 완전히 새로 창조한다기보다,
- 자연이 이미 만들어 둔 것을 발견해서 가져다 쓰는 경우가 많습니다. 대표적인 예가 벌집 구조입니다.
- 벌이 최소한의 재료로 최대한 튼튼한 집을 짓기 위해 택한 육각형 구조는,
- 오늘날 항공기 동체나 F1 경주차의 차체에 그대로 응용되고 있습니다.
- F1 차체는 탄소섬유판 사이에 이 벌집 구조를 샌드위치처럼 끼워 넣어,
- 사고가 나도 운전자를 지켜 냅니다.
- 적은 재료로 가장 큰 강도를 내는 방법을, 인간이 발명한 게 아니라 벌에게서 배운 셈입니다.
☐ 일을 하고 무언가를 만들어 가는 사람의 입장에서도,
- 자연을 들여다보는 일은 꽤 쓸모가 있다고 생각합니다.
- 지금 붙들고 있는 문제를 푸는 방식에 대한 영감을,
- 45억 년어치 시행착오가 쌓인 자연이 이미 품고 있을지도 모르니까요.
초보자의 눈높이에서
☐ 이 글은 『지능의 기원』을 제 나름대로 요약하고 풀어 보려는 시도입니다.
- 전문가의 해설이 아니라, 초보자의 눈높이에서 제가 이해한 만큼만 설명해 보려 합니다.
- 더 깊이 들어가고 싶은 분은 책을 직접 사서 읽으시길 권합니다.
☐ 사실 이렇게 글로 정리하는 동안에도 자꾸 새로운 생각이 떠오릅니다.
- 쓴다는 것이 참 좋은 이유가, 아마 바로 여기에 있는 것 같습니다.
<다음편>