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[김정호의 4차혁명 오딧세이] '변증법적 인공지능' GAN을 아십니까?

기사입력 : 2019년02월04일 13:29

최종수정 : 2019년02월04일 13:29

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역사 발전과 변증법

우리는 매일 생활 속에서 ‘정반합’(正反合)의 과정을 거치면서 살아간다. 서로 다른 생각, 방법, 이념, 정책, 이론, 습관, 관념들이 출동하는 서로 경우가 많다. 이런 때 서로 양보하면서 타협해 새로운 돌파구를 열어가고 그 과정에서 사회가 발전하고 있다. 이 과정을 ‘변증법적’이라고 표현할 수 있겠다.

김정호 카이스트 교수

여기서 변증법은 정과 반이 충돌하고 결합하면서 다음 선의 방향으로 발전한다는 개념이다. 다른 표현으로 정명제(테제, Thesis)와 반명제(안티테제, Antithesis)를 사용하여 이 모순되는 주장들이 합명제(진테제, Synthesis)를 찾거나 최소한 발전하는 방향으로 질적 변화를 일으킨다는 철학이 변증법이라고 요약할 수 있다. 이러한 변증법이 이루어지는 과정 또는 결과물을 일컬어 ‘정반합’이라고 부르며, 이 정반합이라는 단어는 병증법의 동의어로 쓰이기도 한다.

이러한 변증법은 서양 문명에서 최초로 체계를 갖춰 가면서 발전한 논리적 사고 중의 하나라고 한다. 역사적으로 독일의 철학자 게오르크 빌헬름 프리드리히 헤겔(Georg Wilhelm Friedrich Hegel. 1770~1831)이 변증법을 재발견했다. 헤겔은 이성이 인류를 진보로 이끌며 이러한 이성이 진보를 일궈내는 메커니즘이 바로 변증법이라고 보았다.

이제 4차 산업혁명의 핵심인 ‘인공지능’ 시대가 가까이 다가 오면서 앞으로 인류 역사의 발전이 서양의 대표적인 철학인 변증법을 따를 지, 아니면 완전히 인간의 이성과 분리된 새로운 ‘인공지능’ 이 정하는 방향으로 전개될지 우리에게 새로운 숙제가 탄생했다.

역사 발전 원동력으로 변증법을 주장한 독일 철학자 헤겔. [출처=위키백과]

'변증법 인공지능' GAN

그런데 마침내 변증법적인 알고리즘이 인공지능에도 적용되기 시작했다. GAN(Generative Adversarial Networks)이라고 부르는 최신의 인공지능 알고리즘이다. 그대로 번역하면 ‘적대적인 생성 인공지능 네트워크’ 라고 부를 수도 있겠다. 필자는 이 새로운 인공지능 알고리즘을 ‘변증법적 인공지능'으로 부르려 한다.

이러한 GAN 인공지능에서는 컴퓨터가 최적의 해답을 찾기 위해 ‘진짜(Real Data)’와 ‘가짜(Fake Data)’를 같이 공존해 두고 경쟁시키며 둘 다 발전시킨다. 서로 경쟁하면서 배우는 학습(Learning)과정을 사용한다. 그래서 진짜와 가짜가 끊임없이 경쟁하면서 발전한다. 가짜는 이러한 진짜와의 경쟁을 통한 무수한 학습을 통해서 거의 완전체에 가까워 진다. 그래서 진짜와 가짜를 구별할 수 없는 수준까지 학습을 하고 완성한다. 그러면 인공지능 조차도 진위를 가릴 확률이 50% 가 된다. 진정한 복제품이 완성된다.

이렇게 변증법에서 정과 반이 경쟁하면서 합이라는 새로운 결과물을 만들어 내면서 발전하듯이, 인공지능 내부에서 진짜와 가짜와 정반합으로 발전하여 제 3의 창작물을 만들어 내는 인공지능 알고리즘이 GAN 이다. GAN 내부에는 위조 발생기(Generator Network)가 있고, 진위를 판별하는 판별기(Discriminator Network)가 있다. 이러한 발생기와 판별기는 딥러닝 인공지능 네트워크로 구성된다. 이렇게 진짜와 가짜가 정반합을 이루면서 질적 변화를 추구하는 인공지능 네트워크가 GAN 이다.

이 GAN을 처음 제안한 과학자가 이안 굿펠로우(Ian Goodfellow)이다. 그는 머신 러닝의 연구자로 지금은 구글 브레인에서 연구자로 근무하고 있다. 미 스탠포드 대학에서 학사와 석사를 마치고 박사 학위는 인공지능이 메카인 캐나다 몬트리올 대학에서 받았다. 지도 교수는 인공지능 4대 대가인 요슈아 벤지오 (Yoshua Bengio)교수이다. 그는 GAN을 경찰과 위조 지폐범 사이의 게임에 비유했다. 위조 지폐범(Generator)은 최대한 진짜(Real Data)같은 가짜 화폐(Fake Data)를 만들어 경찰(Discriminator)을 속이기 위해 노력하고, 경찰은 진짜 화폐와 가짜 화폐를 완벽히 판별하여 위조 지폐범을 검거하는 것을 목표로 한다. 이러한 경쟁적인 학습이 지속되다 보면 어느 순간 위조 지폐범은 진짜와 다를 바 없는 위조지폐를 만들 수 있게 된다.

이처럼 변증법적으로 인공지능이 학습하고 진화해 가서 최고의 단계로 진화해 가는 방법이 GAN 알고리즘 인공지능이다.

발생기 네트워크, 구분기 네트워크로 구성된 GAN 인공지능의 원리. [출처=Towards Data Science]

 

GAN 인공지능에 의해서 생성된 창작 예술 그림. [출처=Deep Hunt]

인공지능 창조에 철학적 접근 필요

그런데 GAN 을 이용하면 한편으로 최고의 가짜 복제품을 만들어 낼 수 있다는 역설이 존재한다. 최종으로 궁극적인 정반합의 상태는 진짜와 가짜의 구분 확률이 50%가 되는 지점이다. 그러면 구분이 되지 않는다는 말이다. 이렇게 GAN 을 이용하면 진짜 같은 가짜가 인공지능에 의해서 생성된다. 위조 지폐뿐만 아니라 그림, 디자인, 소설 등 모든 창작품에 진정한 모조품이 등장한다. 피카소의 그림인지 인공지능 모조품인지 구분이 불가능하다. 더 나아가 진짜와 구별이 되지 않는 가짜 뉴스도 얼마든지 생성 가능하다.

이렇게 되면 GAN 은 창작 기계이면서 동시에 모조품 제작 기기가 된다. 양면성을 갖는다. 그런데 인간 역사의 변증법적 진화는 수십 년 수백 년이 걸린다. 그런데 인공지능의 변증법적 진화는 ‘초’ 단위로 진화한다.

이처럼 인공지능도 ‘철학적’이다. 인공지능 알고리즘의 발전에서도 새로운 상상력의 원천이 철학, 역사, 종교, 예술이고 그에 기반해서 새로운 창조가 가능하다. 그 대표적인 변증법적 인공지능 알고리즘인 GAN 이다. 앞으로 한국에서 독창적인 인공지능 알고리즘을 찾고 싶다면 동양 철학을 공부해 보면 좋겠다. 불교, 도교, 유교 등 동양 철학이 다시 보인다. 인공지능 창조에도 인문학이 필요하다.

GAN 인공지능에 의해서 생성된 인공적인 가상 얼굴 사진. [출처=Torch]

 

GAN 인공지능에 의해서 생성된 가상 만화 캐릭터. [출처=Medium]

 

joungho@kaist.ac.kr 


[김정호 카이스트 전기 및 전자공학과 교수

 

 

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광복군, 일본군 무장해제 "항복사실 모르느냐? 변상문의 '화랑담배'는 6·25전쟁 이야기이다. 6·25전쟁 때 희생된 모든 분에게 감사드리고, 그 위대한 희생을 기리기 위해 제목을 '화랑담배'로 정했다. 우리는 그들에게 전의(戰意)가 없는 것을 보이기 위해 기관단총을 모두 어깨에 걸쳤다. 그러고도 만일을 위해서 각각 산개하면서 뛰어내리기 시작했다. 드디어 내 차례가 왔다. 몸을 날렸다. 아. 그때 그 바람 냄새, 그 공기의 열기, 아른대는 포플러의 아지랑이, 그리고는 아무것도 순간적이었지만 보이지 아니했다. 그러나 어쩐 일인가? 우리 주변엔 돌격 태세에 착검한 일본군이 포위하고 있었다. 워커 구두 밑의 여의도 모래가 발을 구르게 했다. 코끼리 콧대 같은 고무관을 제독총에 연결한 험상궂은 방독면을 뒤집어쓴 일본군이 차차 비행기를 중심으로 원거리 포위망을 좁혀오고 있었다. 너무나도 위험한 상황이었다. 이것이 그리던 조국 땅을 밟고 처음 맞은 분위기였다. 동지들은 눈빛을 무섭게 빛내면서 사주경계를 했다. 그러나 아직 기관단총을 거머쥐지는 아니했다. 여의도의 공기가 움직이지 않는 고체처럼 조여들어 왔다. 뿐만 아니었다. 타고 온 C46형 수송기로부터 한 50여m 떨어진 곳의 격납고 앞에는 실히 1개 중대나 되는 군인들이 일본도를 뽑아 든 한 장교에게 인솔되어 정렬해 있었다. 그 앞에는 고급장교인 듯한 자들이 한 줄 또 섰고, 장군 몇 명도 있는 듯했다. 그러나 무엇보다도 8월 18일 한낮의 그 뜨거운 여의도 열기가 우리를 더욱 긴장시켰다. 격납고 뒤에까지 무장한 군인이 대기하고 있었다. 중형전차의 기관포도 이쪽을 향하고 있었다. 환호하는 광복군. [사진= 국사편찬위원회] 비행장 아스팔트 위엔 한여름의 복사열이 그 위기의 긴장처럼 이글대고 있었다. 어느새 우리는 땀에 젖어 있었다. 기막힌 침묵이 십여 분이나 지났다. 그러나 그들은 어떤 행동도 취해 오지 않았다. 마침내 우리가 발걸음을 옮겼다. 우리는 일본군 고급 장교들이 늘어선 쪽으로 한걸음 씩 움직였다. 각자 산개, 조심하라! 누군가가 이렇게 나직하게 말했다. 서해 연안으로 비행기가 고도를 낮출 때 누군가가 유서를 쓰던 일이 이 순간 내 머릿속에서 상기되었다. 일본군 병사들은 우리가 다가서자 의외로 포위망을 풀 듯이 비켜섰다. 우리는 아직 기관단총을 어깨에 멘 그대로였다. 일본군이 길을 열어주자, 그들도 일본군 육군 중장을 선두로 한 장교단이 우리 쪽으로 오기 시작했다. 그가 바로 조선주차군사령관 죠오쯔끼(上月良夫)였다. 쬬오쯔기는 그의 참모장 이하라 소장과 나남 사단장과 참모들을 뒤로 거느렸다. 우리도 좌우로 벌려 섰다. 쬬오쯔기가 「나니시니 이라시따노?(무슨 일로 왔소?)」말문을 열었다. 퍽 야무지게 보였다. 우리는 말 대신 영등포 상공에서 뿌리다 남긴 선전 전단을 내밀어 주었다. 우리의 임무가 일본어와 우리말로 적힌 전단이었다. 거긴 또 우리가 이렇게 들어오게 된 사연도 적혀있었다. 우리는 한 장씩 그 전단을 다른 일본군 장교들에게 나누어 주었다. 쬬오쯔끼는 이를 받아 읽고, "일본은 정전만 한 상태이니 일단 돌아갔다가 휴전 조약이 체결된 다음에 재입국하라"라고 말했다. 그러면서 은근히 위협했다. 자기네 병사들이 꽤 흥분되어 있으니, 만약 돌아가지 않으면 그 신변 보호에 안전책임을 지기가 어렵다는 분위기라고 했다. 이에 이범석 장군이 "네 놈들의 천황이 이미 연합국에 무조건 항복한 사실을 모르느냐? 이제부터는 동경의 지시가 필요 없다는 것을 알아야 한다"라고 맞섰다. 그러나 쉽사리 양보하지 않았다. 옥신각신 말이 몇 번 건너 왔다 갔다. 갑자기 쬬오쯔끼는 한 일본군 대령에게 일을 처리하라고 지시했다. 그러면서 그는 동경서 손님이 오기로 되어 있어 마중을 나와 있던 참이란 말을 하고는 물러가 버렸다" 이범석 장군은 일본군 측에 "조선 총독을 만나 담판 짓겠다'라고 요구했으나 거절당했다. 일본군 무장해제 임무를 띠고 국내로 들어 온 '광복군 국내정진군'은 아무런 소득도 올리지 못한 채 다음 날 8월 19일 14:30분 여의도 기지를 이륙하여 중국으로 돌아갔다. 광복군은 미군정이 시작되고 나서 한참이나 지난 다음에 개인 자격으로 귀국할 수밖에 없었다. 조짐이 좋지 않았다. / 변상문 국방국악문화진흥회 이사장   2025-09-29 08:00
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중국 전기차 주행거리 두배 증가 배터리 개발 [베이징=뉴스핌] 조용성 특파원 = 중국이 에너지 밀도를 두 배 증가시킬 수 있는 전고체 배터리를 개발해 낸 것으로 나타났다. 중국 칭화(淸華)대학 화학공학과의 연구팀은 '음이온이 풍부한 용매화 구조 설계'를 개발해 냈으며, 이를 기반으로 불소 함유 폴리에테르 전해질을 성공적으로 만들어냈다고 중국 관찰자망이 30일 전했다. 해당 연구 성과는 논문 형식으로 국제 학술지인 네이처에 등재되었다. 연구진이 만들어낸 폴리에테르 전해질은 고체이며, 연구팀은 해당 전해질을 사용하여 전고체 배터리를 제작했다. 제작된 전고체 배터리는 604Wh/kg의 에너지 밀도를 기록했다. 이는 현재 리튬 이온 배터리의 에너지 밀도가 150~320Wh/kg인 점을 감안하면 에너지 밀도가 두 배 이상 높아진 것이다. 동일한 무게의 배터리이지만 해당 전해질을 사용한 전고체 배터리는 두 배 이상의 전력을 충전할 수 있는 셈이다. 이론적으로 전기차의 1회 충전 주행 거리가 두 배 증가할 수 있게 된다. 현재 500km가량을 주행할 수 있는 전기차가 1000km를 주행할 수 있게 된다. 해당 전고체 배터리는 안전성 테스트도 통과하였다. 못을 박아도 화재와 폭발이 일어나지 않았다. 또한 120도의 높은 온도의 박스 안에 6시간 동안 방치되었지만, 연소나 폭발이 일어나지 않았다. 또한 500회 이상 충방전을 거치면서도 에너지 저장 용량은 안정적으로 유지되었다. 연구진이 만들어낸 전고체 배터리가 상용화된다면 많은 분야에서 활용이 가능해진다. 전기차의 주행 거리는 두 배 증가하며, 드론의 비행 거리도 두 배 증가하게 된다. ESS(에너지저장장치) 역시 부피당 저장 용량을 크게 끌어올리게 되며 ESS 소형화가 가능해진다. 칭화대 연구진이 개발한 전고체 전해질의 도식도 [사진=네이처 캡처] ys1744@newspim.com 2025-09-30 10:35
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긍정 영향 종목

  • Lockheed Martin Corp. Industrials
    우크라이나 안보 지원 강화 기대감으로 방산 수요 증가 직접적. 미·러 긴장 완화 불확실성 속에서도 방위산업 매출 안정성 강화 예상됨.

부정 영향 종목

  • Caterpillar Inc. Industrials
    우크라이나 전쟁 장기화 시 건설 및 중장비 수요 불확실성 직접적. 글로벌 인프라 투자 지연으로 매출 성장 둔화 가능성 있음.
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