위키독:모라벡의 역설 - 어려운 것은 쉽고 쉬운 것은 어렵다.

모라벡의 역설

Moravec's Paradox

"지능 검사나 체스에서 어른 수준의 성능을 발휘하는 컴퓨터를 만들기는 상대적으로 쉬운 반면, 지각이나 이동 능력 면에서 한 살짜리 아기만 한 능력을 갖춘 컴퓨터를 만드는 일은 어렵거나 불가능하다." by Hans Moravec.

일라이저 효과, 존 설의 중국어 방 논증과 함께 인공지능분야에서 다뤄지는 유명한 논증 중 하나. 로봇이나 인공지능을 말할 때 흔히 쓰는 표현. 사람에게 쉬운 것은 로봇, 인공지능에게 어렵고, 사람에게 어려운 것은 로봇, 인공지능에게 쉬운 아이러니를 표현하는 말이다.

사람에게 쉬운 것은 로봇 & 인공지능에게 어렵다.

이미지 판독

위의 그림을 봤을 때, 사람은 개와 빵, 또는 개와 사루만을 쉽게 구분하지만 인공지능에게는 그 구분이 쉽지 않다. 이미지를 판별하는 것은 인공지능에게 어려운 대표적인 사례이다. 심지어 인공지능은 개와 고양이를 구분하는 것도 어려워한다. 사람과 인공지능은 그 학습법에 차이가 나기 때문이다.

초창기 인공지능을 개발할 70~80년대에는 20~30년 안에 사람과 같은 지능을 가진 컴퓨터가 나오리라는 낙관론에 물들어 있었다. 강력한 알고리즘이 지능을 흉내낼 수 있을 것이라는 예측이 지배적이었으나 막상 개발을 시작하자 엄청난 문제가 발생했다. 인공지능은 눈 앞에 있는 것이 무엇인지 전혀 몰랐으며 개와 고양이도 구분하지 못하는 멍청이인 것으로 판별났던 것이다. 이러한 문제는 대상의 '정의'를 쉽게 내릴 수 없다는 것에서 시작되었다.

지금 당장 '개'하면 떠오르는 이미지를 어떻게 하나로 합칠 것인가? 위의 사진에 있는 치와와와 시바견, 하운드는 같은 '개'로 분류되지만 그 모습은 많이 다르다. 우리는 저 모든 종의 동물이 개라는 것을 알지만 인공지능은 '개'를 정의할 수 없기 때문에 조금만 비슷하게 보이면 같은 종류의 사진으로 인식한다. 인공지능의 카메라에는 단순히 색이 다른 픽셀만 보일뿐이니까.

만약 개의 정의 중, 네 발로 걸어다닌다라는 것이 포함되어 있다면 사고로 인해 다리 하나가 없는 개는 개가 아니게 되어버린다. 크기도 문제다. 개는 컵에 담길만한 작은 종도 있으며 웬만한 사람보다 큰 개도 있다. 코도 퍼그나 시츄처럼 납작한 종류도 있으며 하운드나 허스키처럼 튀어나와 있는 종도 있다. 그러므로 우리는 이러한 결론에 이르게 된다.

개를 묘사하는 것으로는 절대 개를 정의할 수 없다.

그렇다면 사람은 어떻게 처음보는 종도 개라고 인식할 수 있을까? 사람은 '개'라는 것을 학습할 때 어렸을 때부터 각종 그림이나 실제 개를 보면서 이것이 '개'라고 학습하게 된다. 이것이 수 없이 반복되며 점차 개의 이미지가 머리에 자리잡게 된다. 이러한 학습법엔 '개의 정의' 같은 개념을 끼여들 수가 없다. 우리는 이러한 학습법으로 세상을 보고 있으므로 너무 이질적이게 생긴 개를 보면 '저게 개야?'하고 잠시 의심을 하지만 곧이어 '아 저것도 개구나'하고 개에 대한 이미지를 수정하고 그러한 이질적인 개도 '개'의 범주에 포함시키게 된다.

그러니까 개가 어떤건지 가르치는 방식으로는 인공지능에게 학습을 시킬 수 없다는 결론에 도달한다. 이미지를 자체적으로 판단하는 능력이 없기 때문이다.

인간과 인공지능은 이러한 이유때문에 이미지 판독에 있어서 뚜렷한 차이를 드러내게 되는데 이 이미지 판독의 차이를 이용한 것으로 캡챠라는 것이 있다. 흔히 회원가입할 때 많이 볼 수 있는 것으로,

Captcha

'

Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart

의 약자로써 그 뜻은 '완전 자동화된 사람과 컴퓨터 판별'이다.

컴퓨터에 의한 자동가입 방지를 위해 도입된 것으로 컴퓨터가 글자를 조금만 비틀어 놓아도 알아보지 못한다는 것을 착안하여 만든 것이다.

걸어가는 것

예전의 로봇은 문도 못 여는 멍청이였다. 툭하면 넘어지는 일은 다반사였고 스스로 균형을 잡는 것조차 어려웠었다. 지금은 일본의 아시모에서 시작하여 걸어가는 것은 점점 나아지고 있다. 심지어 막대로 밀어도 균형을 잡고 넘어뜨려도 스스로 일어나는 수준까지 왔다.

로봇에게 걷는다는 것은 매우 어려운 축에 속한다. 아시모가 처음 걸어다녔을 때 세계의 여러 언론이 주목한 이유가 있다. 너무 당연한 것 같지만 걷는 것은 생각해보면 정말 복잡한 과정이다.

걷는 것도 힘든 판국에 뛰어다니는 아시모.

먼저 서있는 것조차 힘들다. 균형을 잡고 서있으려면 몸이 기울어지는 방향을 계속해서 수정해주어야 한다. 이는 귓속의 전정기관에서 기울임의 정도를 감지하는 것으로 시작한다. 이곳에서 시작한 신호는 뇌로 가게 되며 운동을 담당하는 소뇌에서 얼마나 기울어졌는지 파악하고 수정된 정보를 몸으로 보낸다. 이때 균형을 잡는데 필요한 모든 근육에 신호를 보내게 되고 이러한 계산을 우리가 서있는 동안 계속해서 반복하게 된다. 우리는 예전부터 이것을 반복해왔기 때문에 의식할 새도 없이 자동적으로 균형을 잡고 서있게 된다.

아기를 생각해보자. 얘네들도 걷는건 고사하고 서있는 것조차 힘들다. 하지만 아기는 끊임없는 시행착오를 겪은 끝에 마침내 서있을 수 있게 된다. 그리고 수없이 걸음마 연습을 한 끝에 몇 발자국 떼게 되는데 이걸 처음 성공하면 부모는 매우 기뻐한다. 그만큼 어렵다는 것을 알고 있기 때문이다.

로봇의 경우에는 걷는 행위는 사람하고 비슷하다. 먼저 자신의 상태를 파악한 뒤 그 신호를 처리하고 뒤이어 다리에 신호를 보내게 된다. 문제는 이 계산이 끔찍하게 복잡하며 조금만 틀려도 바로 넘어지게 된다는 것. 사실 우리가 걸을 때 뇌는 수없이 많은 미분방정식을 풀어내는 것이나 다름없다. 딥 러닝이라는 기술이 개발되기 전이라서 이 모든 계산을 프로그래머들이 해내는 수밖에 없었고 이들 또한 수많은 시행착오를 겪고나서야 걸어다니는 로봇을 개발하게 되었다.

사람에게 어려운 것은 로봇 & 인공지능에게 쉽다.

계산

기계에게 계산을 시키겠다는 발상은 2차대전 당시 독일의 v2로켓을 운용하면서였다.1 이 최초의 대륙간 탄도탄의 궤도를 계산하는데에 빠르고 정확한 계산기가 필요했던 것이다. 이때에는 아날로그방식의 컴퓨터를 사용했다. 디지털 컴퓨터의 아이디어가 처음 제시된 것은 유명한 폰 노이만 때 였다. 처음에 computer라는 말은 '계산하는 사람'을 뜻하는 말이었고 기계가 이 일을 대신하게 되면서 computer라는 이름이 붙게 된 것이다. 수학적인 계산은 이미지 판독과 다르게 '정의'를 명확히 내릴 수 있었고 기계는 이것을 빠르게 받아들여 감히 사람이 따라올 수 없는 속도로 계산을 하기 시작했다. 그리고 컴퓨터는 점차 발전을 거듭하여 이제는 체스는 물론 바둑부문에서도 사람을 이기는 단계까지 와버렸다.

모라벡의 역설

Hans Moravec, (1948.11.30 ~ )

모라벡의 역설의 창시자. 현재 카네기 멜론 대학의 로봇공학자로 일하고 있다.

이 역설의 창시자인 한스 모라벡은 자신의 역설이 진화에 기반한다고 설명한다. 짧은 시간동안 개발된 로봇의 능력과 달리 인간의 진화는 수 억년에 걸쳐 일어난 일이며 인간의 추상적 사고는 고작 십만년밖에 안 되는 비교적 최근에 얻어진 능력이라고 말한다. 그래서 인간은 걷거나 보는 감각적인 일은 아주 잘 해내는 반면, 계산과 같은 추상적 사고는 힘들다는 것.

그러니까 인간은 오랫동안 진화해오면서 지각과 운동능력의 특징이 유전자에 축적되어 왔지만 로봇은 이러한 능력이 내부적으로 기록되어 있지 않아 완전 처음부터 다시 시작해야 한다는 것이다. 하지만 인공지능과 로봇개발의 초창기에 있었던 이 역설은 점차로 깨지고 있다.

이제 로봇은 균형을 잡으며 걸어다니기 시작했다. 이는 기술이 점차 발전하므로 어찌보면 당연한 수순.

이미지 판독 문제도 빅데이터와 딥 러닝 방식으로 점차로 해결되고 있다. 딥 러닝 방식이란 간단히 말해서 로봇 스스로 학습하게 만드는 것이다. 즉, 인간의 아기가 배우는 방식으로 수십만장의 개를 보여주어 '개'라는 이미지를 학습시키는 것. 물론 이 속도는 사람이 배우는 속도와는 비교도 되지 않는다.

구글의 이미지 판독이 점차 정확해지고 있으며 자율주행 자동차의 실시간 이미지 판독 능력이 점점 좋아지고 있으므로 모라벡의 역설은 인공지능 개발 초창기에 있었던 역설로 기억되게 될 가능성이 높아졌다

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