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철학과 문화론



Fast, Cheap and Out of Control: 인공곤충에서 인공지능으로


"곤충들은 일반적으로 지능적이라고 간주되지 않는다. 그러나 그들은 대단히 강건한 장치들이다. 그들은 역동적인 세계에서 작동되며 사냥, 식사, 교미, 집짓기, 그리고 유충 기르기 등을 포함하는 여러 복잡한 임무들을 수행한다. 곤충들에게 그들의 목표들을 달성하는 능력들을 손상시키는 , 강한 돌풍, 천적, 불규칙한 음식 공급이 생길 수도 있다. 하지만 통계적으로 곤충들은 성공한다. 인간의 어떤 시스템도 그와 같이 믿음직하지 못하다..."

-AI through Building Robots, 1986, Rodney Brooks-

 
새로운 접근방법

누구나 한번쯤은 방안을 날아다니는 파리를 관찰(?) 보았을 것이다. 여기서 전통적인 인공지능(AI) 접근방법을 배경으로 파리의 입장을 생각해 보는 것은 여러모로 흥미롭다.

과연 파리는 시각적으로 방안의 모든 물체들의 3차원적 표면들을 인식할까? 자신을 잡기 위해서 파리채를 잡고 있는 인간의 의도와 생각들에 대해서 분석을 하고 있을까? 사람들과 각종 집기(의자, 침대, 창문, 그릇 )들의 원형(prototypes)들을 재연할 있을까? 썩은 돼지고기와 다른 음식들 사이에서 어떤 곳에 알을 낳을 것인가를 갖고 고민을 할까? 또는 나름대로 어떻게 벽에 안착할지를 가지고 초보적인 물리이론을 구성해 있을까?

이쯤 되면 파리를 가지고 엉뚱한 질문들을 한다고 말할 것이다. 하지만 이러한 의문들은 실질적으로 인공지능(AI) 로봇학에서 지금까지도 끊임없이 추구되고 있는 것들이다. 웃지 못할 사실은 그러한 고차원적 사유들이 불가능한 곤충들은 역동적인 현실세계에서 놀랍게 생존해 나가는 반면에 그보다 훨씬 지능적이라 여겨지는 실험실들의 로봇들은 실험실 밖을 벗어나지 못하고 있다는 것이다. 파리가 사전에 지시된 행동패턴들과 단순한 비행기술 그리고 거의 결정론적인 기계의 성격을 가지고 앞의 질문들과는 전혀 다른 방식으로 생존해 나간다는 점에서 글은 출발한다.



 전통적 AI 문제점들

과거의 인공지능(AI) 연구에서는 세계를 완전하고 분명하게 재현하는 것이 성공의 지름길로 간주가 되었었다. 현실은 비교적 단조롭고 간단한 의미론(semantics)으로 이루어진 블록의 세계로 묘사되었고 탐색(search) 기능을 통해서 이렇게 이해된 세계를 기획해(planning) 나갔다. 이러한 블록 세계는 심지어 시각 연구와 로봇학에서도 널리 이용되었다. 그러한 맥락에서 움직이는 로봇을 위해 인위적인 환경을 만들어 주는 것은 매우 일반적이었다. 실험실에선 일률적인 특성을 지닌 벽들과 바닥으로 이루어진 방들이 만들어졌고 안의 가구들 역시 특별히 제작되어짐으로써 '자연스러운' 혹은 '실제적인'이라는 이름 아래에 특수한 환경들이 설정되었다. 이러한 방식으로 인해서 안에서 벌어질 있는 모든 인식 방법들과 사건들이 예측 가능할 있었다. 이는 정작 지능의 핵심이자 어려운 부분인 인식의 추상화(예로 수없이 많은 종류와 재질의 의자들을 감지했을 그것을 모두 의자라고 구분할 있는가의 능력) 사람들에 의해서 주어짐으로써 지능의 본질에서 멀어지고 것이다. 더군다나 사람들이나 기타 다른 이상의 대상들이 일정한 시간과 공간을 공유할 때에 환경은 역동적이고 예측 불가능하게 바뀐다. 기본적으로 로봇들은 이러한 역동성을 전제로 제작되었어야 했다. 결국, 단순하게 추상화된 세계에 대한 적용에서 출발해서 점차적으로 복잡하고 역동적인 세계로 발전시킨다는 원래의 취지는 결과적으로 비현실적인 가상의 세계에 갇혀서 헤매는 결과를 낳았다.

또한, 우리가 살고 있는 실제의 세계에서는 인식을 통한 추상화와 추론 사이의 명확한 구분이 불가능하다. 현재 AI 다른 약점은 그러한 사실을 외면하고 있다는 있다. 기본적으로 현재에 이루어지고 있는 대부분의 프로그래밍에서도 추상화의 과정이 포함되기 때문에 블록의 색과 형질이 조금 다를 AI 여전히 블록의 세계에 머물러 있다고 하겠다. 물론 AI 프로그래밍 상에서 이루어지는 이러한 추상화는 다른 모든 과학분야에서 일어나는 환원주의(reductionism) 일환이라고 반박할 수도 있을 것이다. 추상화가 받아들이는 정보의 양을 걸러서 인간과 비슷한 인식세계를 형성한다는 주장도 만만치 않다. 하지만 Rodney Brooks Uexküll 등의 주장을 빌어 다른 종의 동물들은(로봇은 말할 것도 없이) 인간의 것과는 다른 고유한 인식세계를 형성할 것이라고 말하면서 그러한 주장들을 일축한다. 게다가 우리가 프로그램에 부여한 인식세계는 우리의 내적 성찰에 근거를 두고 있지만 그것이 실제적으로 일어나고 있는 인식과정과는 차이가 있는 '커뮤니케이션을 위한 인식 결과' 수도 있다는 점을 심각하게 생각해보지 않을 없다. (대부분의 사람들은 자신들의 시각에 커다란 맹점(문자 그대로) 있음을 인식하지 못한다. 또한 색채, , 고통의 감각도 실제로 존재하는 것이 아니라 감각기관들이 만들어낸 것이다.) 결과적으로 이는 실제의 감지장치들과 인식 과정이 인간이 가정한 인식세계의 논리들과 일치하지 않을 수도 있다는 문제점과 심지어 인간의 오감에 의한 인식조차도 실제의 인식세계와 다를 있다는 점을 제기하면서 새로운 방법의 모색을 요구한다.



 행동(Behavior) 기반으로 지능으로의 이동

진정한 지능은 방대한 종류의 부수적 능력과 경험, 지식들을 요구한다. 그와 같은 시스템은 단순한 과정을 통해서 만들어질 없고 기본적으로 여러 요소들과 시간을 필요로 한다. 인공지능(AI) 역시 마찬가지이다. 하지만 진정한 지능은 너무도 복잡한 현상이기 때문에 부분들을 따로 만들어 이를 조합해서 작동하기를 기대하기는 무리이다. 게다가 아직도 지능에 대한 연구가 초보적인 단계를 벗어나지 못하고 있기 때문에 제대로 기능별로 분해하기조차 어렵다. 그렇기 때문에 대안으로써 점차적으로 지능을 쌓아 나가는 생물학적인 접근 방법이 설득력을 갖게 된다. 이를 위해서는 단순한 시스템들을 실제 세계에서 오류 없이 작동시켜야 한다. 여기서 중요하게 제기되는 것은 그러한 점진적인 지능으로 가는 분해 방법을 발견하는 것이다.

기본적으로 기존의 인공지능(AI)에서 분해의 기준으로 정보처리기능이 기초를 이루었다. 이러한 기준의 가장 문제점은 조정의 중앙집중현상이 발생한다는 것이다. 이는 미세한 문제들조차도 중앙시스템의 기획을 거쳐야 하기 때문에 자연히 속도가 떨어지고 추상화와 단순화가 불가피해진다. 이에 반해서 Brooks 주장하는 것은 단순한 행동(behavior)들의 연합으로 지능을 분해해 나가는 방법이다. 결국 보다 단순한 행동들을 수행하는 시스템들을 개발하고 그들을 쌓아 나가면서 보다 복잡한 시스템을 만들어 가는 것이다. 방법이 가지는 장점은 시스템 전반에 걸쳐서 조정이 분산될 있다는 것이며 이는 가장 약한 부분에 의해서 좌우되던 기존의 방식과 차이를 보인다. 또한 전체적으로 병렬적(parallel) 시스템에 의해 나타나는 여분(redundancy) 강건함(robustness)으로 인해 어떤 상황에 대처하는데 하나 이상의 대응들이 도출될 있다는 장점을 지닌다.



 생물적 진화의 교훈

우리에겐 이미 지능적 존재의 가능성에 대한 명백한 증거가 있다. 거울을 바라보면 대표적인 예가 보일 것이다. 결국 진화는 많은 종류의 원형(prototypes)들을 만들어 냈다. 그들은 46 년의 세월을 거치면서 형성된 것이다. 시간을 대충 짚어보는 것은 의미가 있다. 대충 35 전에 단세포 개체가 원시수프 사이에서 탄생된 것으로 추정된다. 그후 일억 후에 광합성 식물이 등장했고 5.5 전에 물고기와 척추동물에 이르렀으며 4.5 전에 곤충들이 등장했다. 그로부터 속도가 붙기 시작한다. 파충류가 3.7 전에 출현하고 공룡이 뒤이어 3.3 전에 그리고 포유류가 2.5 전에 나타났다. 원시인이 1.2 전에 등장했고 현생인류가 대충 250 전에 출현했다. 인류는 19,000 전에 농경을 시작했고 5000 전쯤에 글자를 사용하기 시작했다.

이러한 사실들이 암시하는 것은 지능이 여러 점진적인 단계를 거쳐서 인류에 이르렀고 생존의 핵심요소들이 발생한 다음에는 빠른 속도로 발전되었다는 사실이다. 결국 곤충 단계에 이르기까지가 힘들었던 것이다. 인공지능도 마찬가지이다. 만약에 인공곤충을 만들 있다면 인공원숭이는 상대적으로 얼마 안되어 다다를 있을 것이다.

한편으로 여기서 또한 주의 깊게 봐야 사실은 인간 정도의 지능의 진화는 아주 우연적인 사건이라는 주장이다[Lovelock 81]. 진화론적으로 복잡한 신경계통의 성장을 위해서는 오랜 시간의 유아기를 겪어야 하는 두뇌의 발전은 결코 생존 경쟁에 유리하지 못했다. 결국 인간의 두뇌의 여러 특성들은 지능을 개발하기 위해서 처음부터 발전된 것이 아니었다. 원시인이 직립을 하면서 구강구조의 변화를 초래하였고 이에 따라 언어를 사용할 있는 능력을 가지게 됨에 따라 두뇌가 보다 고단위의 표상 처리 시스템에 이르게 되었던 것이다. 이는 Brooks 보다 단위의 생존능력(곤충 정도) 중점적으로 개발하고 이를 바탕으로 지능을 더해 나가려는 의도의 좋은 예이다. 여기서 그는 비교적 단순화된 세계에 복잡한 창조물(creature) 만들고 점차적으로 세계의 복잡성을 증가시키기보다는 가장 역동적인 현실세계에 단순한 창조물(creature) 만든 점차적으로 창조물의 복잡성을 증가시키는 전술을 사용하고 있다. 이는 어떤 것들이 작동될 그것을 바탕으로 위에 다음 단계를 쌓아 가는 일반화된 생물학적 원리를 보여주는 것이다. 결국 결함이 없이 작동되는 기존의 시스템 위에 개선이 덧붙여지는 것이며 기존의 시스템 층은 위에 더해진 층에 상관없이 거의 무의식적으로 작동된다. 이는 우리가 다른 사람들에게 길을 안내할 걷는 방법이나 운전하는 방법부터 다시 가르쳐 주지 않고 그것들을 거의 무의식적으로 하는 행동으로 전제하고 방향만을 가리켜 주는 것과도 같다. 그리고 일단 새로 덧붙여진 단계로 올라감으로써 단계의 행동을 억제할 필요가 있을 때에 하위의 단계는 지워지거나 바뀌는 것이 아니라 상위 단계에 의해 단순히 무시되거나 포함되어지는 것이다.



 포용 구조(Subsumption Architecture)

포용 구조(Subsumption Architecture) 로봇학에서 감지장치를 작동장치에 직접 연결하는 병렬적이고 분산된 계산 형식을 말한다[Brooks 1986]. 이는 덧붙여진 기계들의 네트워크로 이루어진 층들을 상술하면서 만들어진다. 구조의 주요한 특징은 지능제어 프로그램들을 만드는데 있어 층화(layering) 방법을 부과하는 있으며 네트워크 안에서 일정 기능의 기계들이 층에 일정한 구조와 상태 저장의 장소를 제공한다.

포용 구조의 저변은 기본적으로 분산적이다. 계산요소들 사이에 공유되는 기억장소가 없는 것이다. 어떤 교신 통로도 연결선을 물리적으로 명확하게 규정함으로써 중앙 집중적인 가상세계 모델의 존재를 부정하고 현실세계 자체를 모델로 사용한다. 이는 필요한 경우에 언제나 즉각적으로 관련된 사실들을 감지함으로써 현실반영에 뒤떨어질 염려가 없고, 가상 모델과는 달리 변화를 확인하기 위해 해야하는 방대한 계산을 피할 있는 장점을 자동적으로 부여해 준다. 실제로 여기서 나아가 현실세계를 포용 프로그램 상에서 분산된 부분들끼리의 교신 수단으로 사용하기도 한다. (layer) 무엇이 다른 층에 생길 지에 대해 전달받기보다는 직접 현실세계에서 실제로 생긴 일을 감지한다.

가상세계 모델이 없음으로 해서 감지장치의 결합(fusion) 또한 불필요해진다. 현실 세계에 대한 묘사들을 (전체를 제어하고 실행하는) 중앙시스템에 전달하는 '인식체계' 없는 대신에 포용 구조에서는 각기 다른 감지장치들로부터의 개별적인 인식정보가 개별적인 층들로 직접 전달됨으로써 실행명령들이 행해진다. 그리고 사전에 연결된 우선권에 대한 기획들에 의해 이들 분산된 명령들 사이의 충돌을 해결한다.



 적용 1-태양계에 진출하는 로봇군

태양계의 다른 행성들을 탐사하는 데는 복잡한 시스템들과 임무들로 인해 수년간의 기획과 엄청난 발사경비를 요구해 왔다. 기획에 시간이 들면 들수록 경비는 따라서 증가하고 그로 인해 실패에 대한 불안도 더욱 가중된다. 이에 대한 해결책은 언제나 신중하고 여분을 두면서 기획하고 여러 차례의 실험과 고도의 기술을 사용하는 것이었다. 여기서 Brooks 하나의 공룡 같은(?) 로봇을 통해 탐사하기보다는 대량생산이 가능한 수만의 단순한 로봇들을 통해 값싸고 빠른 임무를 있음을 역설하고 있다. 이는 임무 구상부터 실행까지 드는 시간이 급격히 줄어들고 발사 무게와 부피가 작아지고 지상에서 제어되는 로봇보다 훨씬 믿음직한 자동제어 로봇을 통해 태양계의 행성들을 정복해 나가는 것이다.

그런데 과연 그런 작은 로봇들이 화성이나 기타 다른 거친 환경 속을 제대로 움직이며 탐사할 있을까 하는 의구심이 생길 있다. 하지만 지구상에서 개미는 인간이나 기계들에 비해 훨씬 광범위하고 다양한 환경 속에서 움직이고 있다는 것은 좋은 대답이 있을 것이다. 사실 커다란 로봇을 걷게 하는 것보다 작은 로봇을 다루는 것이 훨씬 간단하다. 또한 다리가 일시적으로 틈에 끼였을 때의 경우도 작은 로봇이 훨씬 쉽게 빠져 나올 있고 어떤 이유로 미끄러져 떨어질 때에도 작은 로봇은 가속도로 인한 피해가 거의 없는 단순함이 주는 강건함은 미지의 환경에서의 생존에 커다란 장점이 된다.

가장 급진적인 시나리오는 작은 로봇들을 탐사할 행성의 표면위로 고루 분산시키는 것이다. 모든 로봇들이 같은 종류일 필요도 없이 각기 필요한 장치들을 가지고 임무를 수행할 것이다. 로봇들은 서로간뿐만 아니라 지구와도 교신 없이 활동하는 자율성을 지닐 것이다. 그리고 단순한 탐색작업을 넘어서서 이들 로봇들은 개미군락과 같이 행동하며 땅을 파고 흙을 쌓기도 하면서 뒤이어 다음 단계를 위한 기초작업을 완료할 있도록 기획될 있다.

그러면 얼마만큼 이들 로봇들이 작아질 있을까? 앞으로는 하나의 안에 전체 로봇을 구성하는 것이 가능해질 것이다. 이것의 장점은 너무도 명백하다. 수천 수만의 로봇을 칩을 찍어내듯이 값싸게 만들어낼 있는 것이다. 이러한 로봇들은 로봇학에 가지 새로운 개념들을 가져온다. 하나는 대량의 병렬성(parallelism)이다. 이는 현재에 컴퓨터 분야에서 하나의 거대한 프로세서를 보다 단순한 프로세서들의 병렬로 대치하려는 연구분야와 맥락을 같이하는 것으로 제대로 활용할 있는 프로그램을 개발한다면 속도와 가격에 있어서 커다란 혁신이 예상된다. 다른 하나는 값싸고 지능의 로봇을 건전지와 같이 사용 버릴 있다는 개념이다. 지금까지 우주탐사에서 장애로 떠올랐던 하나는 고도의 기술로 만들어낸 고가의 로봇을 정작 가장 흥미로울 그러나 험난한 환경 속으로 보내는 위험을 감수할 없었을 아니라(이는 외계에서 지구의 사막으로 로봇을 보내는 것에 비유할 있다. 표면이 부드럽고 장애물이 많지 않아서 안전한 지대이지만 그곳을 탐사하는 것으로 지구를 판단하는 것은 오판의 가능성을 증가시킨다.) 임무가 끝난 후에도 다시 지구로 가지고 오려는 수많은 비용과 노력을 소비해야 했다. 새로운 로봇들은 그러한 면에서 새로운 가능성들을 열어준다.



 적용 2-지능 공간(Intelligent Room) 구성

Brooks 유기적인 생명들을 인공생명으로 만들기보다는 가능한 많은 인공생명을 실세계에 적용하려고 노력한다. 그는 값싸고, 조그맣고, 어디에나 존재하는 -지능의 존재들로 세상이 가득 것을 예상한다. 예로 드는 것은 영리한 (smart door)이다. 현재의 문들에 조그만 칩을 장착함으로써 사람이 드나드는 것을 인식하고 다른 영리한 문이나 기타 다른 장치들(전등 )과도 연계되어 있음으로 해서 동선의 흐름도 조절하고 스스로 전등을 제어하는 특별히 눈에 띄지 않으면서 사람들의 편의를 도모할 있다. 이런 대부분의 창조물들(creatures) 우리의 감각기관에 노출되지 않고 지금까지 말했던 곤충의 방식으로 문제들에 접근할 것이다. 그들의 숫자는 실제 곤충들이 그러하듯 우리를 능가할 것이고 수없이 많은 작은 일들을 처리함으로써 종국적으로는 필수 불가결한 존재들이 것이다. (건축가들에게 재료와 공간을 순수한 추상화와 은유의 대상으로만 묶어두기 힘든 날이 조만간 찾아올 같다.)

'The Intelligent Room Project'
중의 하나이다. 현재의 컴퓨터 인터페이스는 인간을 컴퓨터의 세계에 집어넣는 인식체계를 바탕으로 이루어져 있다. 우리가 사용하는 모니터 윈도우, 마우스, 아이콘, 포인터, 그리고 나아가 VR 바탕을 인터페이스에서 이러한 사실은 드러난다. 경우에 사람들은 인터페이스에서 2차원의(혹은 VR 3차원) 가상세계로 들어가 거기에서 필요한 것들을 한다. 컴퓨터 자체는 사람들에 대한 인식이 없고 나아가 사람들이 무엇을 하고 있는지에 대한 인식도 없다. 작업은 그러한 관계를 뒤집어 보는 것이다. 지능 공간(Intelligent Room)에서는 사람들이 컴퓨터의 존재를 인식하지 않고 작업들을 나간다. 공간에는 자판기도, 마우스도, 모니터도 VR 헤드폰도 없다. 대신에 컴퓨터가 사람들이 있는 현실세계로 나와서 그곳에서 작동되도록 하는 것이다. 컴퓨터는 사람들이 어떤 말을 하는지, 무엇을 가리키는지, 어떻게 움직이는지, 무엇을 하고 있는지에 대해 판단하고 도움이 있도록 노력해야 한다. 지능 공간에서는 사람들이 주체가 되는 것이다. 이러한 접근은 앞에서 열거했었던 여러 로봇학의 기술들의 결정으로 가능해질 것이다.


가상공간의 중요성이 부각되는 현실에서 몸의(body) 중요성을 강조하는 이러한 접근들은 많은 생각의 여지를 남긴다. 몸은 마음과 생명의 닻인 것이다.

http://www.archforum.com/main/korea/academy/DIKim/text/Robotic01-DK-SF.htm copyright ⓒ김대익

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