2018.06.08

"사람은 로봇의 감독관이 돼야 한다" HPE의 SGI 담당 CTO

Byron Connolly | CIO Australia
학자들은 인공지능(AI) 및 로봇 같은 기술이 제공하는 자동화 덕분에 업무의 절반이 곧 사라질 것으로 예측한다.



HPE의 SGI CTO 겸 부사장인 응 림 고 박사는 “궁극적으로 어떤 업무가 대체될지는 아직 논의 중이지만 AI 세계에서 우리는 올바른 결정과 올바른 결정을 구별해야 하는 단계에 도달할 것이다"고 전망했다.

지난주 호주 멜버른의 루터대학(Luther College)에서 고 박사는 AI가 사회에 미치는 영향에 대한 프레젠테이션을 마친 후 Q&A 세션에서 역사적인 데이터를 사용하여 기계가 최적화되고 올바른 결정을 내릴 것이라고 말했다.

"(하지만) 우리는 도덕적으로 옳은 결정을 전달해야 한다. 어떤 정확한 의사결정은 사회적으로 옳은 것은 아니기 때문이다. 우리는 계속 자라면서 다른 아이들과 놀이터에서 놀고, 공부하고, 학교에 가고, 와인 파티에 가고, 관계를 맺어야 한다”고 고 박사는 밝혔다.

이어서 고 박사는 "[이 시간에] 우리는 인간 가치 체계를 관찰하고 이해하기 시작한다. 결국 우리는 로봇을 만든 인간이기 때문이다. 과거의 산업혁명 당시 [했던] 것처럼, 우리는 도덕적으로 옳은 것과 객관적으로 정확한 것을 구분하면서 로봇의 감독관이 돼야 한다. 객관적으로 정확한 결정 대부분은 도덕적으로 옳은 결정이다. 하지만 그들 중 어떤 것은 그렇지 않을 수 있다”고 청중들에게 이야기했다.

이런 이유로 고 박사는 과학을 공부하는 것 외에도 인문학은 앞으로도 계속 중요하게 될 것이라고 강조했다.

"경제학, 사회과학, 역사 등 이 모든 것들은 궁극적으로 인류를 로봇과 차별화해 줄 수 있기 때문에 계속 중요할 것"이라고 고 박사는 덧붙였다.
 

기계 스스로 인지하도록 만들기
향후 10년 이내에 감각적이고 자기 인지적인 인공지능 시스템을 만들려면 '일반 지능(general intelligence)'을 획득해야 한다.

"[문제는] 오늘날 당신이 구축하고 있는 것이 모두 개별적이고 구체적인 정보시스템일 때 일반지능을 어떻게 획득하느냐다. 그 시스템은 체스를 잘 둘 수는 있지만 자동차 운전에 대해서는 전혀 모른다. 이미지를 정말 잘 분류하지만 음성인식에 대해서는 아무것도 모른다"고 고 박사는 설명했다.

고 박사에 따르면, 1만 개의 특정 인텔리전스 시스템을 결합하고 신경망을 연결한 후에 새로운 것이 등장할 수 있다.
 
"왜 나는 이것이 가능하다고 믿느냐? 이는 프린스턴대학교의 노벨상 수상자가 한 설명 때문이다. 물리학은 화학의 모든 부분을 설명하지 못한다. 아니, 할 수 없다. 화학의 모든 부분은 생물학을 설명할 수 없다. 생물학은 생리학을 설명할 수 없고, 생리학은 심리학을 설명할 수 없다. 그것이 바로 여러분이 학위 하나를 받는 이유다.”

이어서 그는 "그 노벨상 수상자는 이 새로운 것을 '차발성 특징(emergent property)'이라고 부르며 그 격차를 설명하려고 했다. 위에서 더 복잡한 것이 있다면, 아래에 있는 모든 것은 복잡성으로 인해 설명될 수 없다"고 말했다.

"그래서 만일 당신이 1만 개의 다른 정보시스템을 가져와서 그들을 연결한다면, 창발성 특징을 갖게 될까? 나는 모르겠다. 그럴 수 있으며 사람들은 그렇게 생각하고 있다"고 그는 전했다. ciokr@idg.co.kr



2018.06.08

"사람은 로봇의 감독관이 돼야 한다" HPE의 SGI 담당 CTO

Byron Connolly | CIO Australia
학자들은 인공지능(AI) 및 로봇 같은 기술이 제공하는 자동화 덕분에 업무의 절반이 곧 사라질 것으로 예측한다.



HPE의 SGI CTO 겸 부사장인 응 림 고 박사는 “궁극적으로 어떤 업무가 대체될지는 아직 논의 중이지만 AI 세계에서 우리는 올바른 결정과 올바른 결정을 구별해야 하는 단계에 도달할 것이다"고 전망했다.

지난주 호주 멜버른의 루터대학(Luther College)에서 고 박사는 AI가 사회에 미치는 영향에 대한 프레젠테이션을 마친 후 Q&A 세션에서 역사적인 데이터를 사용하여 기계가 최적화되고 올바른 결정을 내릴 것이라고 말했다.

"(하지만) 우리는 도덕적으로 옳은 결정을 전달해야 한다. 어떤 정확한 의사결정은 사회적으로 옳은 것은 아니기 때문이다. 우리는 계속 자라면서 다른 아이들과 놀이터에서 놀고, 공부하고, 학교에 가고, 와인 파티에 가고, 관계를 맺어야 한다”고 고 박사는 밝혔다.

이어서 고 박사는 "[이 시간에] 우리는 인간 가치 체계를 관찰하고 이해하기 시작한다. 결국 우리는 로봇을 만든 인간이기 때문이다. 과거의 산업혁명 당시 [했던] 것처럼, 우리는 도덕적으로 옳은 것과 객관적으로 정확한 것을 구분하면서 로봇의 감독관이 돼야 한다. 객관적으로 정확한 결정 대부분은 도덕적으로 옳은 결정이다. 하지만 그들 중 어떤 것은 그렇지 않을 수 있다”고 청중들에게 이야기했다.

이런 이유로 고 박사는 과학을 공부하는 것 외에도 인문학은 앞으로도 계속 중요하게 될 것이라고 강조했다.

"경제학, 사회과학, 역사 등 이 모든 것들은 궁극적으로 인류를 로봇과 차별화해 줄 수 있기 때문에 계속 중요할 것"이라고 고 박사는 덧붙였다.
 

기계 스스로 인지하도록 만들기
향후 10년 이내에 감각적이고 자기 인지적인 인공지능 시스템을 만들려면 '일반 지능(general intelligence)'을 획득해야 한다.

"[문제는] 오늘날 당신이 구축하고 있는 것이 모두 개별적이고 구체적인 정보시스템일 때 일반지능을 어떻게 획득하느냐다. 그 시스템은 체스를 잘 둘 수는 있지만 자동차 운전에 대해서는 전혀 모른다. 이미지를 정말 잘 분류하지만 음성인식에 대해서는 아무것도 모른다"고 고 박사는 설명했다.

고 박사에 따르면, 1만 개의 특정 인텔리전스 시스템을 결합하고 신경망을 연결한 후에 새로운 것이 등장할 수 있다.
 
"왜 나는 이것이 가능하다고 믿느냐? 이는 프린스턴대학교의 노벨상 수상자가 한 설명 때문이다. 물리학은 화학의 모든 부분을 설명하지 못한다. 아니, 할 수 없다. 화학의 모든 부분은 생물학을 설명할 수 없다. 생물학은 생리학을 설명할 수 없고, 생리학은 심리학을 설명할 수 없다. 그것이 바로 여러분이 학위 하나를 받는 이유다.”

이어서 그는 "그 노벨상 수상자는 이 새로운 것을 '차발성 특징(emergent property)'이라고 부르며 그 격차를 설명하려고 했다. 위에서 더 복잡한 것이 있다면, 아래에 있는 모든 것은 복잡성으로 인해 설명될 수 없다"고 말했다.

"그래서 만일 당신이 1만 개의 다른 정보시스템을 가져와서 그들을 연결한다면, 창발성 특징을 갖게 될까? 나는 모르겠다. 그럴 수 있으며 사람들은 그렇게 생각하고 있다"고 그는 전했다. ciokr@idg.co.kr

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