'생체공학부터 인공지능까지' 기술 매니아를 위한 TED 토크 10가지

휴이 허 : 달리고 뛰며 춤출 수 있는 이유, 생체 공학 휴이 허는 MIT의 생체 공학 디자이너로 팔다리의 기능을 모방한 생체 공학의 극한을 탐구한다. 양 다리를 절단한 휴이는 스스로를 위해 바이오M(BiOM)이라는 세계 최초의 생체 공학 발 및 종아리 시스템으로 생체 공학 다리를 설계했다. 영감을 불러 일으키면서 동기를 부여하는 허의 이야기는 뼈와 살처럼 움직이고 기능하는 생체 공학 팔다리를 개발하기 위해 인공 팔다리와 함께 컴퓨터 시스템을 활용할 수 있는 혁신적인 방법에 관한 것이다. 허는 "인간과 외면적인 생체 공학 팔다리 사이의 문제를 해결하고 싶다"고 말했다. 이야기는 2013년 보스톤 마라톤 폭탄 테러로 왼쪽 다리를 잃은 사교 댄서 에이드리언 해슬릿 데이비스가 춤을 추는 장면으로 마무리된다. 데이비스는 허와 그의 동료들이 개발한 생체 공학 다리를 착용한 채 아름다운 춤을 선보인다.

크리스 밀크 : 가상 현실이 궁극의 감정이입을 전달할 수 있는 방법 이 고무적인 강연은 인간에 대한 감성적인 이야기를 전하고 싶어했던 한 뮤직 비디오 감독이 경험주의 예술가로 변신한 후 가상 현실을 통해 그 목적을 달성한 이야기다. 크리스 밀크는 요르단에 살고 있는 시리아 난민의 삶에 대한 1인칭 시점 영상을 통해, UN 직원들이 자신의 행동이 전 세계 사람들의 삶에 어떤 영향을 끼치는지 더욱 잘 이해할 수 있도록 ‘시드라의 구름(Clouds Over Sidra)’ 같은 가상 현실 영화를 제작했다. 밀크는 "가상 현실은 비디오 게임만을 위한 주변 기술이 아니다. 다른 그 어떤 형태의 미디어에서도 보지 못했던 심오한 방식으로 인간과 인간의 교감을 돕는다. 기계이긴 하지만 이 기계를 통해 우리의 연민이 커지고 감정에 더욱 이입하며 공유하여 궁극적으로 더욱 인간다워진다"고 말한다.

토퍼 화이트 : 열대 우림을 지킬 수 있는 방법? 중고 휴대폰 토퍼 화이트는 보존 기술자로 재생 휴대폰을 이용해 실시간으로 먼 우림 지역을 감시하고 보호하는 레인포레스트 커넥션(Rainforest Connection)을 시작했다. 이 강연은 2011년 보르네오 긴팔원숭이 보호 지역을 방문했던 이야기가 중심이다. 화이트는 그 지역에서 불법 벌채가 성행하고 있다는 사실을 발견했지만, 우림의 동물들이 너무 시끄러워 삼림 관리원들이 자연의 불협화음에 묻힌 동력 사슬톱 소리를 들을 수 없었다. 화이트는 값비싼 첨단 솔루션 개발에 반대하면서 일반적인 휴대폰을 보호용 상자에 넣고 태양 전지로 전력을 공급하는 방법으로 관심을 돌렸다. 기기를 나무의 높은 곳에 매달고 동력 사슬톱 소리를 찾아내도록 프로그램하는 것이다. 휴대폰이 사슬톱 소리를 감지하면, 우림 지역의 셀룰러 네트워크를 이용해 삼림 감시원의 휴대폰으로 가까운 위치를 전송하고 불법 벌채를 막을 수 있다. 이 방법을 통해 화이트의 스타트업은 수마트라 섬에서 불법 벌채와 밀렵 활동을 막는데 일조했으며, 이 시스템은 인도네시아, 브라질, 아프리카의 우림 보호 지역으로 확대되고 있다.

페이페이 리 : 컴퓨터가 사진을 이해하도록 가르치는 방법 스탠포드대학교 컴퓨터 공학 부교수 페이페이 리는 인간의 두뇌가 정보 알고리즘을 보고 생각하는 방식을 이용해 스탠포드의 AILVL(Artificial Intelligence Lab and Vision Lab)을 책임지고 있다. AILVL에서는 컴퓨터와 로봇이 보고 생각할 수 있는 방법을 연구 중이다. 리는 컴퓨터에게 알고리즘을 통해 사진을 분석, 인식, 꼬리표 작성법 등을 가르치기 위해 인터넷에서 수십 억 장의 이미지를 다운로드, 꼬리표 작성, 분류하는 서비스인 이미지넷(ImageNet)을 시작하게 된 과정을 밝힌다. 그리 대단해 보이지 않을 수 있지만 인간과 마찬가지로 사물을 보고 인식하며, 내적인 관계, 감정, 행동, 의도를 한 번에 이해할 수 있는 진정한 지능형 기계를 개발하기 위해서는 필수적인 과정이다.

피아 만치니 : 인터넷 시대를 위한 민주주의의 업그레이드 방법 아르헨티나의 민주주의 활동가 피아 만치니는 소프트웨어를 이용해 유권자들에게 정보를 제공하고 공공 토론을 위한 플랫폼을 제공하며 정부의 결정에 대해 국민들에게 뜻을 전달할 수 있기를 바란다. 만치니는 국민들에게 입법 과정에 대한 즉각적인 정보를 제공하기 위해 개발된 데모크라시OS(DemocracyOS)라는 오픈 소스 모바일 플랫폼 작업에 참여했다. 만치니는 자신의 이야기에서 18세기 민주주의 구호인 "대표가 없으면 조세도 없다"가 현대 시대에는 "대화가 없으면 조세도 없다"로 바뀌어야 한다고 제안했다. 또, "인터넷이 새로운 인쇄기라면 인터넷 시대의 민주주의는 무엇일까?"라는 질문을 던진다. 수고가 따르기는 했지만 만치니는 아르헨티나 의회가 데모크라시OS를 통해 국민들과 3가지 입법 과정에 대해 논의하기로 동의했다고 밝혔으며, 이를 통해 국민들의 정부 참여가 이전보다 더욱 강화될 것이다.

케네스 큐키어 : 빅데이터는 더 나은 데이터다 이코노미스트 지의 현 데이터 편집자이자 ‘빅데이터: 우리가 살고 일하고 생각하는 방식을 바꾸게 될 혁명(Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think)’의 공동 저자인 케네스 큐키어는 빅데이터와 기계 학습 그리고 이 둘이 사회에 끼치는 영향을 수 년 동안 연구했다. 큐키어는 "데이터가 많다고 해서 더 많이 볼 수 있는 것은 아니다. 데이터가 많으면 새로운 것을 볼 수 있다. 이를 통해 더욱 잘 볼 수 있게 된다. 지금까지와는 다르게 볼 수 있다"고 주장한다. 큐키어의 이야기의 핵심은 음식 인식과 자기 운전 차량부터 가장 일반적인 유방암의 징조 포착까지 모두 엄청난 양의 데이터로 가능했던 기계 학습 알고리즘이다. 그는 빅데이터와 지능형 머신에 대한 열정을 보이면서도 "빅데이터 시대의 문제는 자유 의지, 도덕적인 선택, 인간의 자유 의지, 인력을 보호하는 것이다"라고 경고했다. 또한, 빅데이터가 불 같은 강력한 도구이기 때문에 주의하지 않으면 도리어 화를 입을 수 있다고도 말한다.

레이나 엘 칼리오비 : 사람의 표정으로 감정을 알아채는 앱의 가능성 기술로 인해 밀레니엄 세대들 사이의 사회 및 감성적 유대감이 떨어졌다고는 하지만, 만일 기술이 감정을 느낄 수 있다면 어떻게 될까? 컴퓨터 공학자 레이나 엘 칼리오비는 어펙티바(Affectiva)의 공동 창업자 겸 수석 전략 및 과학 담당자로 사람들의 얼굴을 인식하고 금정적인 감정과 부정적인 감정을 읽어낼 수 있는 휴대폰, 태블릿, 컴퓨터용 애플리케이션 알고리즘 개발에 대해 이야기한다. 엘 칼리오비는 그 장점에 대해 몇 가지 예를 제시했다. 감정 인식 소프트웨어가 탑재된 웨어러블 안경은 자폐아들 또는 시각 장애들이 타인의 특정 감정을 이해하는데 도움을 수 있다. 또, 학습 앱은 학습자가 혼란스럽거나 지루하다는 사실을 감지하고 이에 따라 속도를 낮추거나 높일 수 있다. 자동차는 운전자의 피로를 감지하고 경보를 보낼 수 있다. 엘 칼리오비는 "기술을 인간화함으로써 우리가 기계와 소통하는 방식을 방식을 바꾸어 우리가 인간으로써 다른 사람들과 소통하는 방식을 바꿀 수 있는 황금 같은 기회를 얻게 되었다"고 결론을 짓는다.

크리스 엄슨 : 무인 자동차가 도로를 인식하는 방식 이 이야기에서 로봇 공학자 크리스 엄슨은 궂은 날씨∙휴대폰 통화∙문자 메시지∙GPS 설정 등의 방해 요소, 문제가 있는 부주의한 운전자 등 운전자들이 직면하고 있는 위험과 함께 매일 교통 흐름에 막혀 운전자들이 낭비하고 있는 엄청난 시간에 대해 이야기한다. 해법은 무엇일까? 2009년부터 구글의 무인 자동차 프로젝트를 진두 지휘한 엄슨은 무인 자동차가 그 해법이라고 말했다. 엄슨은 무인 자동차가 도로와 교차로의 레이아웃, 다른 차량, 보행자, 자전거, 표지판과 신호등, 구조적 장애물, 경찰과 스쿨버스 등의 특수 객체 등 주변 환경을 보고 이해하며 광범위한 행동 모델을 기초로 어떤 조치를 취할지 결정하는 방법에 대해 설명한다. 자동차의 눈으로 보는 세상은 정말 매혹적이다.

제레미 하워드 : 학습이 가능한 컴퓨터가 의미하는 것 제레미 하워드는 컴퓨터 공학자이자 고급 컴퓨터 학습 기업 엔리틱(Enlitic)의 CEO이며 싱귤래리티 대학교의 데이터 공학 교수로 고급 기계 학습이 우리의 삶을 개선할 수 있는 방법을 설명한다. 컴퓨터가 설정된 알고리즘을 통해 스스로 새로운 정보를 학습할 수 있는 접근방식인 심화 학습에 대한 이 강연은 다소 길기는 해도 흥미롭다. 하워드의 강연은 컴퓨터가 스스로 보기, 듣기, 읽기를 통해 학습할 수 있는 다양한 방법을 제시한다.

닉 보스트롬 : 컴퓨터가 인간보다 똑똑해지면 무슨 일이 생길까? 물리학, 컴퓨터 신경 과학, 수리 논리학, 철학을 공부한 닉 보스트롬은 옥스포드대학교의 철학 교수이자 ‘초지능: 경로, 위험, 전략(Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies)’의 저자다. 또 인간 상태 및 미래를 연구하는 수학자, 철학자, 공학자들이 일하는 종합 연구소 FHI(Future of Humanity Institute)의 설립 이사이기도 하다. 대학 철학 강의를 연상시키는 이 형이상학적인 논의는 코드로 프로그램한 기존의 인공지능이 어떻게 능동적인 기계 학습으로 발전했는지를 연구하고 있다. 보스트롬은 "지식의 표현과 특징을 직접 만드는 대신, 가공되지 않은 지각 데이터를 통해 스스로 학습하는 알고리즘을 개발하고 있다"고 말했다. 다시 말해 기계가 아이들과 같은 방식으로 학습할 수 있는 것이다. 보스트롬은 인농지능이 인간성으로 가능한 마지막 발명이라는 이론을 제시했으며, 결국 기계는 인간보다 더 나은 발명을 이룩할 것이고, 이로 인해 기계의 다음 발명이 무엇인지 결정됨에 따라 우리의 운명이 결정될 수도 있다. 인공지능을 통제하는 해결책이 그 자체만을 위하지 않고 인간의 가치를 공유하도록 하는 것이다.