생명이란?  

사전적으로 ‘생명(生命, Life)’이란 생물이 살아서 숨쉬고 활동할 수 있게 하는 힘을 말한다. 그리고 생명을 가진 물질을 ‘생물’이라고 해도 되겠다. 먼저 생물이라고 하면 제일 먼저 바이러스가 생각이 난다.

김정호 카이스트 교수

바이러스는 주로 생물의 질병을 일으키는 전염성 병원체의 일종으로, 지구상에 확인된 생물 중 유일하게 세포가 없다. 한편 바이러스는 눈에 보이지 않을 정도로 작다. 크기가 머리카락 굵기의 100 분의 1 보다 작은 0.01~0.2μm 정도이다. 세균(박테리아)과는 달리 너무 작아서 20세기 들어 전자 현미경이 개발된 뒤에야 모습을 볼 수 있었다.

일종의 단세포 생물로 기능하는 세균에 비해 바이러스의 구조는 세포 단위도 되지 않을 정도로 훨씬 간단하며, 단백질 캡슐과 유전물질밖에 없다. 복제 주기가 짧아 빠른 속도로 변화할 뿐만 아니라 다른 살아있는 세포가 있어야만 그것을 이용해 번식한다. 그래서 바이러스는 생물과 무생물의 중간에 있다고 한다.

그래서 ‘생물’을 정의하기는 점점 어려워 지고 있다. 일반적으로 생명체의 공통점은 ① 탄소, 수소, 질소, 산소, 인, 황의 6가지 원소로 이루어져 있고 보통 이를 생명체를 이루는 6대 원소로 칭하고 있다. 이에 더해서 ‘생물’의 정의에는 ② 일정한 체온과 수분량을 유지하는가 ③ 외부와 격리된 유기물질 반투과성을 가졌는가 ④ 외부와 물질을 교환하는 신진대사를 하는가 ⑤ 외부 자극에 반응하는가 △ 외부 환경에 반응하는가 ⑥ 자손이 성장해서 유전 정보를 다음세대에 전달하는 성장과 생식을 하는가 여부가 생물의 정의로 보기도 한다. 이러한 ‘생물’의 조건은 결국 ‘생명’의 조건이 된다.

생물의 하나인 인간 혈액에서 새롭게 발견된 바이러스의 전자현미경 사진. [출처:Science]

인공지능과 생명의 공통점 6가지

‘인공지능’도 ‘생명’과 유사한 점이 많이 있다. 생물에 6가지 기본 원소가 필요한 것처럼 ① 인공지능에도 6가지 핵심 요소가 있다. 인공지능이 존재하기 위해서는 ‘데이터’가 생산되어야 하고, 이를 처리하는 딥러닝과 같은 ‘인공지능 알고리즘’이 필요하다. 이들 데이터를 저장하고 인공지능 컴퓨터가 집적된 ‘데이터 센터’가 필요하다. 또한 이들이 데이터를 서로 소통하기 위한 ‘네트워크’가 있어야 하고, 이 모든 기반이 되는 ‘반도체’가 필요하다. 마지막으로 이들을 구동하기 위해 ‘전기 동력’이 필요하다.

그리고 데이터 센터 속의 인공지능 프로세서와 메모리는 ② 일정한 온도를 유지하면서 동작한다. 특히 온도가 100도 이상 높아지면 디지털 데이터의 오류가 발생하고 반도체 메모리의 저장된 전하가 누설되어 데이터가 사라진다. 그래서 꼭 에어컨이 필요하고 냉각수가 필요하다. 또한 데이터가 오염되는 것을 방지하기 위해서 ③ 방어막이 필요하다. 뿐만 아니라 데이터 송수신 때의 오류를 막기 위해서, 그리고 데이터 도청을 방지하기 위해서 코딩을 한다. 데이터 암호화도 한다. 모두 내부와 외부를 격리하기 위해서 필요하다.

인공지능은 기본적으로 ④ 외부와 데이터를 교환한다. 외부 데이터에 의해서 학습을 받는다. 계속 데이터에 의해서 학습 결과로 인공지능이 진화한다. 학습 과정은 Forward Propagation(데이터에 의한 인공지능 진화)과 Backward Propagation(오류 최소화에 의한 인공지능 진화)을 거친다.

또한 인공지능의 결과는 ‘판단’과 ‘실행명령’으로 외부와 소통한다. 이 과정은 생물이 영양분을 받고, 불순물을 배출하는 신진대사와 같다고 본다. 인공지능에서 이러한 학습(training)을 마치면 ⑤ 외부 자극에 반응(inference)한다. 인공지능은 본질적으로 외부의 자극에 영향을 받고 반응하는 알고리즘이다. 특히 인공지능 중에서 강화학습은 외부와 결과를 교류하면서 계속 최적의 결론을 내는 알고리즘이다. ‘알파고’ 바둑에서 상대방 바둑 상대자의 바둑 게임에 따라서 다른 결과를 낸다. 최고로 높은 승률을 내기 위해서이다. 이처럼 인공지능도 ⑥ 외부 환경에 반응하고 적응한다. 이 환경 변화에 따른 반응 결과는 바로 인공지능에 반영된다. 따라서 생물처럼 유전적으로 기록된다.

마지막으로 인공지능 알고리즘은 지속적으로 개선되고 재사용 가능하다. 인공지능 알고리즘은 컴퓨터 코딩으로 구현된다. 매트랩(MATLAB)이나 파이선(Python)과 같은 프로그램으로 구현된 코딩 결과는 수없이 복사(Copy)와 저장(Paste)이 가능하다. 인공지능 프로그램 스스로 ‘강화학습’ 가능하고 ‘복제’ 가능하다. 그러니 7) 인공지능도 생명과 같이 유전정보가 전달되고, 성장, 생식이 가능하다.

인공지능 딥러닝(DNN) 속의 학습 알고리즘. [출처: KAIST]

인공지능도 진화하고 생식 가능

‘생명’과 ‘인공지능’은 이처럼 유사한 점이 많이 있다. 그래서 필자는 인공지능에 생명이 있다고 주장한다. 이렇게 인공지능이 생명을 갖게 되면 심각하게 생각해 보아야 할 점이 여러 가지가 있다. 지구와 인류의 생존 입장에서 보면 인공지능이 생물 보다 더 심각할 수 있다.

생물은 성장과 생식이라는 과정을 통해서 생명을 지구상에서 혹은 우주에서 영원히 유지하고, 유전자를 후세에 전달한다. 인간으로 보면 생명의 탄생에 10 개월이 걸리고, 성장하는데 최소한 20년 이상이 걸린다. 그런데 놀랍게도 인공지능은 채 탄생에 1초도 걸리지 않고, 순간적으로 성장이 일어난다. 복사(Copy)와 저장(Paste)은 일도 아니다. 코딩 속의 명령어 한 줄이면 된다. 인간은 한번에 보통 1 명의 아기를 갖는다. 하지만 인공지능의 복제는 숫자의 제한이 없다. 거의 동시에 수백만 개로 복사를 실행할 수 있다.

생물은 수억 년에 걸쳐서 진화했지만 인공지능 알고리즘은 매일 새로이 발전하고 있고, 미래에는 인간의 손을 거치지 않고 인공지능 알고리즘 스스로 환경에 적응하면서 진화할 것으로 예측한다. 인공지능 수 초의 시간의 진화가 생명의 수억 년의 시간에 해당한다.

인공지능도 돌연변이 발생의 결과에 따라 인공지능 ‘암’이 생길 수 있다. 의도적인 환경 요인 또는 제어 가능하지 않은 변화에 따라 인공지능 알고리즘이나 데이터가 오염되고 그 결과 돌연변이를 만들 수 있다. ‘암’은 스스로 세포분열을 한다. 따라서 이런 경우에 대비한 인공지능 ‘약’을 개발하고 이에 대해서 보호하기 위한 인공지능 ‘의료보험’ 도 필요하다. 인공지능도 생명을 갖는다. 윤리적인 그리고 제도적인 논의가 필요하다.

인공지능의 개념적 이미지, [출처: Robohub]

joungho@kaist.ac.kr  

[김정호 카이스트 전기 및 전자공학과 교수]