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[김정호의 4차혁명 오딧세이] 인공지능은 타임머신을 탈 수 있다

기사입력 : 2019년03월18일 08:00

최종수정 : 2019년03월18일 08:00

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마이클 제이 폭스와 타임 머신

필자가 미국 유학을 시작한 해가 서울올림픽이 열리던 1988년이다. 그때 학교에서 퇴근하면 가족과 함께 저녁식사를 먹으면서 즐겨 보던 텔레비전 드라마가 ‘패밀리 타이즈(Family Ties)’라는 미국 시트콤이다.

    김정호 교수

화목한 가정을 중심으로 가족간에 펼쳐지는 재미있고, 즐거운 이야기이다. 지금 그 드라마를 유튜브로 다시 봐도 재미있다.

특히 그 드라마에서 남자 배우로 마이클 제이 폭스(Michael J. Fox)가 개구장이 남동생으로 나오고, 그의 마음씨 좋은 누나로 배우 저스틴 베이트맨(Justine Tanya Bateman)이 나온다.

맬러리로 나오는 저스틴은 성격 좋은 누나로 남동생 마이클의 장난을 항상 모두 받아주곤 했다.

그 배역들이 모두 호감이 가는 성격들이었다. 마이클 제이 폭스는 나중에 그 드라마에 나오는 다른 여배우와 결혼하게 된다.

1982년부터 1989년까지 미국 NBC에서 방송된 시트콤 ‘패밀리 타이즈(Family Ties)’ 의 출연진. 맨 왼쪽이 배우 ‘마이클 제이 폭스’이고 그 다음이 배우 ‘저스틴 베이트맨’이다. [출처= Biography.com]

그 마이클 제이 폭스를 다시 만난 것은 영화 ‘백 투 더 퓨처(Back to The Future)’ 에서다. 이 영화는 ‘타임 머신’을 타고 과거로 돌아가서 일어나는 이야기를 다루고 있다. 영화 '백 투 더 퓨처'는 1985년부터 시작된 영화로 로버트 저메키스 감독, 스티븐 스필버그 제작, 마이클 제이 폭스 주연의 전설적인 SF 3부작 영화이면서 코미디, 드라마, 액션 요소도 모두 들어가 있다.

시간여행과 그에 따른 타임 패러독스를 다룬 영화이다. 1980년대를 상징하는 고전 어드벤쳐 작품이다. 특히 이 영화의 주된 타임머신 기체인 ‘드로리안’은 영화 사상 가장 유명한 타임머신이다. 그 다재 다능하고 유쾌한 배우 마이클 제이 폭스가 현재 파킨슨 병으로 수십 년간 고생하고 있다. 파킨슨 병이 아니라면 아마 더 많은 시트콤과 드라마, 그리고 영화를 찍을 수 있었을 것으로 생각한다. 

이 영화에서 타임머신 기계인 ‘드로리안’이 등장한다. 물리학에서 입장에서 본다면 영화처럼 타임머신을 타고 과거로 돌아가기 위해서는 빛의 속도로 과거의 정보로 거슬러 올라가야 한다. 그러려면 본인이 타고 있는 타임머신이 빛의 속도 이상으로 달려서 과거의 시대로 돌아가야 한다. 과거의 정보는 과거의 빛에 실려 있기 때문이다. 그래서 타임머신은 빛보다 빨리 날아가야 한다. 그러려면 무한대의 에너지가 필요하고 아인쉬타인의 상대성 이론에 위배된다.

이처럼 타임머신을 타고 과거의 데이터를 수집하고 그를 바탕으로 인공지능을 학습할 수 있다면 지금의 세계는 더 개선된 모습을 보일 지 않을까 상상해 본다. 그런데 이렇게 과거로 돌아가는 타임머신이 인공지능 안에도 있다.

1985년부터 발표된 3 부작 어드벤쳐 영화 ‘백투더 퓨처’의 포스터 사진, [출처=Academy Center of the Arts]

인공지능도 과거로 돌아간다

인공지능 구현 방법 중에서 기계나 컴퓨터가 학습을 통해서 스스로 지능을 만들어 가는 방식을 머신러닝(Machine Learning)이라고 한다. 이 머신러닝의 대표적 알고리즘이 딥러닝(Deep Learning) 혹은 딥뉴럴네트워크(DNN, Deep Neural Network)이다.

이 딥러닝의 학습 방법은 입력 데이터를 이용해 학습하는 지도학습(Supervised Learning)과 입력 데이터 없이 스스로 학습하는 비지도 학습(Unsupervised Learning)으로 나뉘어 진다. 바로 이 지도학습에서 중요한 것은 입력데이터를 주고 출력을 비교하여 정답을 알도록 끊임 없이 알려 주어야 한다. 이 과정을 학습(Learning)이라고 하고 딥러닝 인공지능의 핵심 과정이 된다. 그래서 학습 없는 인공지능은 없다.

딥러닝 인공지능 알고리즘에서 입력 데이터를 주고 여러 층의 신경망을 따라 쭉 신호를 전파하면서 최종 출력을 만들어 가는 과정을 순방향 전파(Forward Propagation)이라고 한다. 그리고 이렇게 만들어진 출력이 지도학습을 위한 미리 준비한 정답과 다를 때, 신경망 내의 가중치를 개선해 나아가야 한다.

거꾸로 지능을 개선하는 작업이다. 그러기 위해서는 출력 오차를 확인하고, 그 결과에 따라 역 방향으로 가중치를 고쳐 나아가야 한다. 이처럼 가중치를 꺼꾸로 고치면서 반대방향으로 교정해 가는 과정을 역전파(Back Propagation)이라고 한다. 따라서 역전파 학습 없는 머신러닝 인공지능은 없다.

딥러닝 알고리즘 속의 역전파(Back Propagation) 학습의 개념, [출처=KAIST]

그러니 역사의 진행 결과를 보고 잘못된 것을 깨닫고, 역사를 거슬러 역사를 고쳐가는 과정이 인공지능에서 바로 역전파 학습이다. 그래서 잘못을 깨닫고 과거로 돌아가 자신을 바꾸는 과정이 바로 딥러닝 알고리즘의 핵심 학습과정이다. 시대를 거꾸로 가는 셈이다.

인간 세계에는 물리적으로 불가능하지만 컴퓨터 알고리즘에서는 가능하다. 그래서 컴퓨터 알고리즘은 위대하고 혁신적이다. 다르게 보면 역전파 학습은 타임머신을 타고 과거로 돌아가는 작업과 같다. 그래서 인공지능도 타임머신을 탄다고 얘기해도 되겠다.

마이클 제이 폭스는 영화 백투더 퓨쳐에서 ‘드로리안’ 타임머신을 타고 과거로 돌아 갔다. 딥러닝 인공지능에서는 출력과 정답차이의 오차, 활성화 함수의 미분 기울기, 그리고 기존의 가중치를 타고 과거로 돌아간다. 특히 활성화 함수의 미분이 과거로 돌아가는 속도를 결정한다. 인공지능에서는 이처럼 순방향 학습과 역방향 학습을 수만 번, 수천만 번 빅데이터 만큼 시행한다. 학습량을 늘리고 지능의 정확성을 높이기 위해서는 데이터가 더 많이 필요하다. 그래서 모든 사물과 사람을 연결해서 데이터를 모은다. 그걸 보통 ‘사물인터넷’이라 부른다.

딥러닝 알고리즘 속의 역전파(Back Propagation) 학습에 필요한 비용함수와 그 학습화 과정을 보여주는 강의노트, [출처=KAIST]

인공지능도 과거 역사에서 배운다

가끔 역사 책을 읽거나, 텔레비전 역사 프로그램을 보거나, 유튜브를 보면서 역사 공부를 다시금 하게 되는 기회가 종종 있다. 점점 유튜브로 역사 공부하는 시간이 길어진다. 그럴 때 마다 역사 공부가 참 재미있고 흥미진진하다. 사건의 역사적 배경과 인물, 결과의 의미를 다시 살펴보게 된다.

최근에는 3.1 운동 의미를 다시 알게 되었다. 3.1 운동의 의미가 우리나라가 ‘대한제국’에서 ‘대한민국’으로 전환하는 큰 계기라는 사실을 처음으로 알게 되었다. 그러고 보면 중고등학교 때 역사 공부는 참으로 재미없게 했다. 수동적으로 받아 적고 외우고 시험 보는 공부가 아니라 스스로 찾고, 발표하고, 토론하는 수업이었다면 훨씬 재미있고 기억에 많이 남았을 것 같은 아쉬움이 남는다. 그러는 과정에서 책도 더 많이 읽을 수 있었을 것이다. 역사는 그 자체가 재미있고, 배울 점이 많다.

인공지능이 똑똑한 것은 데이터로부터 스스로 학습하기 때문이다. 특히 오류가 발생했을 때 과거로 되돌아가 지난 과거를 고친다. 그리고 다시 출발한다. 인간 사회와 다른 점이라 볼 수 있다. 인공지능이 인간보다 똑똑한 이유이기도 하다. 미래에는 인공지능도 우리처럼 역사의 재미를 알게 될까 궁금하다.

대표적인 역사 기록물인 조선왕조실록은 역사 기록의 빅데이터이다. [출처=tistory]

 

joungho@kaist.ac.kr  

  

[김정호 카이스트 전기 및 전자공학과 교수]

 

 

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메타, AI 데이터센터 구축 270억달러 조달 [서울=뉴스핌] 최원진 기자= 미국 메타플랫폼스(NASDAQ: META)가 루이지애나주 리치랜드 패리시에 건설 중인 초대형 데이터센터 '하이페리온(Hyperion)' 프로젝트를 위해 사모펀드 블루아울캐피털(Blue Owl Capital)과 손잡고 270억달러(약 38조 7000억 원) 규모의 자금 조달 계약을 체결했다고 로이터 통신이 21일(현지시간) 보도했다. 이번 거래는 민간 기업의 단일 자금조달 규모로는 역대 최대 규모다. 메타는 프로젝트의 약 20% 지분을 보유하고, 나머지 대다수 지분은 블루아울이 운용하는 펀드가 보유한다. 블루아울은 약 70억달러 현금을 투입했으며, 메타는 그 대가로 약 30억달러의 일회성 현금 배당을 받았다. 하이페리온 데이터센터는 2기가와트(GW) 이상의 연산 용량을 갖춰 대규모 언어모델(LLM) 학습 등 차세대 인공지능(AI) 연산 인프라를 지원할 예정이다. 메타는 현지에 500명 이상을 고용할 계획이며, 시설 임대계약은 4년 기한에 연장 옵션이 포함된 형태다. 월스트리트저널(WSJ)에 따르면 이번 프로젝트에는 블랙록과 핌코 등 글로벌 자산운용사들이 대규모로 참여했다. 블랙록은 전체적으로 약 30억달러 규모의 채권을 인수했으며, 일부는 액티브 하이일드 ETF 등에 편입됐다. 핌코는 약 180억달러어치를 사들이며 최대 투자자로 참여했다. 업계는 이번 메타의 270억달러 조달을 AI 연산력 확보 경쟁의 신호탄으로 보고 있다. 대형 기술기업들이 전 세계적으로 데이터센터와 전력망 확충에 수백억 달러를 쏟아붓는 가운데, 모건스탠리는 메타·구글·아마존·마이크로소프트 등이 올해만 약 4천억달러를 AI 인프라에 투입할 것으로 내다봤다. 오픈AI 역시 26GW 규모의 연산 능력 확보를 위해 1조달러 이상을 투입할 가능성이 제기된다. 메타의 기업 로고 [사진=블룸버그] wonjc6@newspim.com     2025-10-22 09:32
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北, 동북방향으로 단거리 탄도미사일 발사 [서울=뉴스핌] 오동룡 군사방산전문기자 = 북한이 22일 오전 8시10분 경 동북 방향으로 단거리 탄도미사일을 발사했다고 합동참모본부가 밝혔다. 북한의 탄도미사일 도발은 이재명 정부 출범 이후 처음이다. 합참에 따르면, 우리 군은 22일 오전 8시10분경 북한 황북 중화 일대에서 동북 방향으로 발사된 단거리 탄도미사일 수 발을 포착했다. 포착된 북한의 미사일은 약 350km 비행했고, 정확한 제원에 대해서는 한미 정보 당국이 정밀분석 중에 있다고 밝혔다. 북한이 22일 오전 8시10분 경 동북 방향으로 단거리 탄도미사일을 발사했다고 합동참모본부가 밝혔다. 사진은 북한의 단거리 탄도미사일 발사 장면, [사진=조선중앙통신] 2025.10.22 gomsi@newspim.com 합참 관계자는 "한미 정보당국은 북한의 미사일 발사 준비 동향을 사전에 포착해 감시해 왔으며, 발사 즉시 탐지 후 추적하였다"면서 "또한, 미·일 측과 관련 정보를 긴밀하게 공유했다"고 했다. 그러면서 "우리 군은 굳건한 한미 연합방위태세 하에 북한의 다양한 동향에 대해 예의주시하면서, 어떠한 도발에도 압도적으로 대응할 수 있는 능력과 태세를 유지하고 있다"고 밝혔다. 한편, 북한의 단거리 탄도미사일 발사와 관련, 국가안보실은 안보실 및 국방부·합참 관계자 등이 참석한 가운데 '긴급 안보 상황 점검회의'를 개최했다. 국가안보실 관계자는 "북한의 탄도미사일 발사 상황을 실시간으로 파악하고, 관련 상황을 대통령께 보고하면서 상황을 주시해 왔다"면서 "특히 '긴급 안보 상황 점검회의'를 통해 안보실과 국방부 및 군의 대응 상황을 점검하고 한반도 상황에 미칠 영향을 평가했다"고 했다. gomsi@newspim.com 2025-10-22 11:12
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  • 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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