컴퓨터가 왜 그렇게 빠르고 정확할까, 인간의 뇌는 왜 그렇게 복잡하고 유연할까 궁금해한 적이 있나요? 특히 인공지능의 등장으로 이 두 시스템이 자주 비교됩니다. 그러나 실제로는 두 시스템의 구조가 근본적으로 다릅니다. 생물학적 신비로움의 대상인 인간의 뇌는 감각적 경험, 병렬 처리, 맥락적 학습에 의존하는 반면, 컴퓨터는 논리 기반 작업, 직렬 처리, 계산적 정확성에 뛰어납니다. 이러한 차이점을 살펴보면 컴퓨터가 인간의 지능과 창의성을 모방하는 데 어려움을 겪는 이유를 이해할 수 있습니다.
컴퓨터와 인간의 뇌가 근본적으로 다른 점
미국의 로봇공학자 한스 모라벡은 인간과 기계의 차이를 역설적으로 표현했습니다. 인간에게는 어려운 것이 기계에는 쉽고, 인간에게는 쉬운 것이 기계에는 어렵다. 예를 들어, 인간은 공을 쉽게 잡거나 계단을 오르거나 문을 열 수 있지만, 이런 것들은 로봇에게는 쉽지 않습니다.
인간 관점에서 무엇이 쉽고 무엇이 어려운지 판단하는 것은 혼란스러울 수 있습니다. 걷기, 사물 인식, 음성 이해 등 인간에게 쉬운 것을 기계가 모방하기는 정말 어렵습니다. 결국 사람들은 인간 기준에 따라 컴퓨터를 판단하는 방식이 오랫동안 잘못되어 왔다는 결론에 도달했습니다. 우리는 무엇이 쉽고 무엇이 어려운지를 재정의해야 했습니다.
기계는 간단한 문제는 더 빨리 해결할 수 있지만, 문제가 복잡해질수록 문제 자체를 표현하는 단계가 모호해집니다. 이 시점부터 아무리 빠르더라도 기계는 극복할 수 없는 큰 벽에 부딪히게 됩니다. 그러나 인간은 알고리즘으로 쉽게 표현할 수 있는 간단한 문제를 처음에는 천천히 해결합니다. 간단한 문제를 천천히 해결하면 어려운 문제는 해결할 수 없다고 생각하기 쉽지만, 알고리즘으로 표현할 수 없을 정도로 복잡하고 애매모호한 문제가 되어도 인간은 결국 문제를 해결합니다. 컴퓨터와 인간의 뇌의 차이점은 무엇일까요?
인간의 뇌가 정보를 처리하는 방법
뇌가 정보를 습득하는 방식은 컴퓨터와 완전히 다릅니다. 컴퓨터는 정보를 더하거나 빼지 않고, 중간 과정 없이 있는 그대로 정보를 받습니다. 반면, 뇌는 중간 과정 없이 현실 세계에서 일어나는 일을 이해할 수 없습니다. 뇌는 세상을 직접적으로 인식할 수 없기 때문입니다. 뇌는 눈, 코, 귀, 입, 피부 등 오감을 통해 정보를 받아들이는 매개체가 필요합니다. 뇌는 이 감각 기관을 통해 들어오는 정보를 저장하고 해석합니다. 뇌는 지능적이라고 하지만, 감각 기관이 없다면 아무것도 할 수 없습니다.
인공지능이 인간의 두뇌를 모방하기 위해서는 먼저 우리 자신의 두뇌를 자세히 살펴봐야 합니다. 우리 두뇌에는 엄청난 수의 신경세포가 있습니다. 이 신경세포를 뉴런이라고도 합니다. 두 개의 신경세포가 만나는 곳을 시냅스라고 합니다. 오감을 통해 수집된 정보는 신경세포로 들어가며, 신호는 시냅스를 통해 전달됩니다. 시냅스는 일종의 스위치 역할을 합니다.
공원을 걷다가 자전거가 다가오면, 뇌는 위험을 감지하고 스위치를 켜서 자전거에 부딪히지 않도록 옆으로 방향을 틀게 됩니다. 과학자들은 뇌의 이러한 신호 처리 과정을 연구한 결과, 인공 신경망이라는 개념을 생각해 냈습니다. 그들은 컴퓨터의 전자 부품을 뉴런과 같은 방식으로 연결하면 인간의 뇌와 같은 방식으로 작동하는 컴퓨터를 만들 수 있을 것이라고 생각했습니다.
정보를 수신하는 과정에서 그들은 세포 자체보다는 각 세포를 연결하는 연결망에 초점을 맞추었습니다. 컴퓨터에서 시냅스에 해당하는 것을 트랜지스터라고 합니다. 그들은 많은 트랜지스터를 연결하여 복잡한 인공 신경망을 만들 수 있다면 뇌와 같은 일을 할 수 있을 것이라고 생각했습니다. 그리고 이 아이디어는 성공적이었습니다. 트랜지스터가 많을수록 컴퓨터의 성능이 더 좋아졌습니다.
컴퓨터가 정보를 처리하는 방법
컴퓨터는 크게 입력 장치, 중앙처리장치, 주 기억장치, 출력 장치로 나눌 수 있습니다. 키보드를 입력 장치로 사용하여 정보를 입력하면 중앙처리장치가 이를 계산하고, 모니터가 결과를 출력합니다. 컴퓨터의 중앙처리장치를 CPU라고 하며, 이는 인간의 뇌와 같은 역할을 합니다. 계산과 해석을 담당하는 장치입니다. 컴퓨터의 주 기억장치는 인간의 뇌의 기억과 같은 역할을 합니다.
우리가 주목해야 할 것은 계산 영역인 CPU와 기억 영역인 메모리가 분리되어 있다는 점입니다. 이 점에서 인간의 뇌는 계산과 기억을 위한 별도의 공간이 있다는 점에서 컴퓨터와 크게 다릅니다. 덕분에 인간의 뇌는 컴퓨터와 달리 계산과 기억을 동시에 수행할 수 있습니다.
또한, 컴퓨터는 어렵고 복잡한 계산 문제를 잘 풀 수 있지만, 인간에게는 단순한 물체 인식에 컴퓨터는 어려움을 겪습니다. 그 차이는 뇌의 신경망 구조에 있습니다.
미국의 수학자 존 폰 노이만은 컴퓨터를 설계할 때 뇌를 모방한다고 생각했지만, 실제로는 근본적인 차이가 있었습니다. 컴퓨터와 인간의 뇌는 그렇게 달랐습니다. 폰 노이만은 컴퓨터는 논리의 깊이를 가지고 있지만 인간의 뇌는 그렇지 않다는 것을 깨달았습니다. 컴퓨터는 한 줄의 코드를 계산하여 논리적 해답을 얻은 다음, 그 논리를 다음 줄로 전달함으로써 수천 또는 수만 줄의 코드를 계속 계산할 수 있기 때문에 빠르고 정확합니다.
이를 논리의 깊이라고 합니다. 반면에 인간의 뇌는 컴퓨터에 비해 매우 느립니다. 게다가 계산의 정확도는 계산할 때마다 감소하고, 수백 번의 계산을 거치면 계산의 정확도가 상당히 떨어집니다.
따라서 폰 노이만은 두뇌의 계산 방식이 컴퓨터와 다르다고 생각했습니다. 그는 인간의 뇌가 컴퓨터처럼 논리의 깊이를 사용하는 것이 아니라 광범위한 논리를 사용한다고 생각했습니다. 이를 두뇌의 병렬 계산이라고 합니다. 병렬 계산은 어떤 정보가 들어올 때, 전체 뇌가 동시에 그것을 처리하기 위해 함께 작동한다는 것을 의미합니다. 그것은 정보를 하나씩 처리하는 것이 아니라, 광범위한 정보를 한 번에 처리한다는 것을 의미합니다.
예를 들어, 아이가 고양이를 여러 번 본 다음 나중에 그 기억을 떠올리고 고양이라고 인식할 수 있습니다. 앞서 설명했듯이, 이것은 뇌가 기억과 계산을 동시에 수행할 수 있기 때문에 가능합니다.
인간의 뇌와 달리, 컴퓨터는 직렬 계산을 수행하기 때문에, 순서대로 한 번에 하나씩만 명령을 처리할 수 있습니다. 직렬 계산은 한 부분이 막히면 앞으로 나아갈 수 없는 구조로 되어 있습니다. 병렬 구조를 가진 인간의 뇌는 한 부분이 막혀도 다른 방법으로 문제를 해결할 수 있지만, 컴퓨터는 그렇지 않습니다.
인공지능을 연구하는 사람들은 아무리 노력해도 컴퓨터는 설명을 통해 세상을 인식할 수 없다고 말합니다. 반면에 인간은 할 수 있습니다. 그렇다면 인간은 어떻게 개와 고양이를 구분하는 법을 배웠을까? 라는 생각을 하게 되었습니다. 즉, 컴퓨터와 인간의 차이를 인식하고 인간이 학습하는 방식을 더 깊이 연구하게 되었습니다.
일상생활에서 우리는 방대한 양의 데이터를 축적합니다. 이런 식으로 인간이 세상을 인식하는 능력은 설명을 통해서 생기는 것이 아니라, 축적된 경험과 학습을 통해 생겨납니다. 우리가 아이에게 개와 고양이의 차이를 설명한 적이 없더라도, 어느 순간 뇌의 비밀을 풀고 그것이 어떻게 작동하는지에 대한 수수께끼를 풀 수 있다면, 기계도 인간과 같은 방식으로 생각할 수 있을까요? 그래서 인공지능 분야의 연구자들은 우리 뇌가 세상을 인식하는 과정을 연구해 왔습니다. 그리고 20세기 초부터 그 방법을 조금씩 밝혀 왔습니다.
병렬 처리와 직렬 처리의 주요 차이점
뇌의 병렬 계산은 어떤 정보가 들어올 때, 전체 뇌가 동시에 그것을 처리하기 위해 함께 작동한다는 것을 의미합니다. 그것은 정보를 하나씩 처리하는 것이 아니라, 광범위한 정보를 한 번에 처리한다는 것을 의미합니다. 예를 들어, 아이가 고양이를 여러 번 본 다음 나중에 그 기억을 떠올리고 고양이라고 인식할 수 있습니다. 앞서 설명했듯이, 이것은 뇌가 기억과 계산을 동시에 수행할 수 있기 때문에 가능합니다.
컴퓨터는 직렬 계산을 수행하기 때문에, 순서대로 한 번에 하나씩만 명령을 처리할 수 있습니다. 직렬 계산은 한 부분이 막히면 앞으로 나아갈 수 없는 구조로 되어 있습니다. 병렬 구조를 가진 인간의 뇌는 한 부분이 막혀도 다른 방법으로 문제를 해결할 수 있지만, 컴퓨터는 그렇지 않습니다.
경험을 통한 학습과 설명을 통한 학습
인간은 경험과 맥락을 통해 학습합니다. 아이는 개와 고양이의 차이점에 대해 자세히 설명할 필요가 없습니다. 이 동물들을 보는 것만으로도 뇌가 차이를 구분할 수 있습니다. 이러한 경험적 학습을 통해 인간은 엄격한 프로그래밍 없이 복잡한 개념을 이해하고 적응할 수 있습니다.
반면에, 컴퓨터는 규칙을 파악하기 위해 자세한 설명과 데이터가 필요합니다. 인공지능은 대규모 데이터 세트에 대한 기계 학습을 통해 인간의 학습 방식을 모방하려고 시도합니다. 그러나, 아무리 진보된 신경망이 있다고 하더라도, 컴퓨터는 인간에게서 자연스럽게 발생하는 아주 미묘한 차이를 이해할 수 없습니다.
폰 노이만의 관찰
컴퓨터 과학의 선구자인 폰 노이만은 컴퓨터가 뇌의 특정 부분을 모방할 수는 있지만, 그 근본적인 구조는 매우 다르다는 것을 인식했습니다. 컴퓨터는 논리의 깊이에 의존하고, 컴퓨터는 정확한 결과를 얻기 위해 여러 논리 단계의 조합을 사용합니다.
인공지능의 발전에도 불구하고, 컴퓨터는 여전히 인간이 간단하다고 생각하는 문제, 예를 들어 다양한 맥락에서 사물을 인식하는 문제와 같은 작업에 어려움을 겪고 있습니다. 예를 들어, 다양한 조명 조건과 자세에서 고양이를 식별하는 것은 컴퓨터가 가지고 있지 않은 직관적인 처리 수준을 필요로 합니다.
인간은 더 넓은 맥락에서 정보를 처리합니다. 누군가 나는 우울하다라고 말할 때, 인간은 그들이 신체적 색깔이 아니라 감정 상태를 의미한다고 직관적으로 이해합니다. 그러나 컴퓨터는 이러한 의미를 해석하기 위해 특정 프로그래밍이 필요합니다.
인공지능에 미치는 영향
인간의 지능을 모방하는 인공지능을 만들기 위해 연구자들은 뇌가 정보를 처리하는 방식을 연구하고 있습니다. 그들은 병렬 처리와 맥락적 학습을 복제하기 위해 뇌의 뉴런-시냅스 구조에서 영감을 받은 인공 신경망을 구축하고 있습니다. 그러나 그 격차는 여전히 큽니다.
인공지능 기술이 발전함에 따라, 인공지능은 인간의 지능을 대체하는 것이 아니라 보완할 가능성이 커지고 있습니다. 연구자들은 뇌의 고유한 강점을 이해함으로써 인간과 함께 작동하는 인공지능 시스템을 설계할 수 있으며, 인간의 지능을 완전히 복제하려고 시도하지 않고도 인간의 역량을 향상할 수 있습니다.
상호 보완적인 강점
컴퓨터는 빠르고 정확한 데이터 처리에 능하지만, 인간의 두뇌는 적응력, 직관력, 창의력 면에서 타의 추종을 불허합니다. 이러한 차이점을 인식함으로써 우리는 두 시스템의 장점을 활용하여 혁신과 발전을 이룰 수 있습니다.
마무리
비록 종종 비교되기는 하지만, 인간의 두뇌와 컴퓨터는 정보를 획득하고 처리하고 해석하는 방식에서 근본적으로 다릅니다. 두뇌가 감각적 경험, 병렬 처리, 맥락 기반 학습에 의존한다는 사실은 컴퓨터의 직렬 논리 기반 작업과 구별되는 특징입니다. 우리가 계속해서 인공지능을 개발해 나감에 따라, 이러한 차이점을 인식하는 것이 인간의 지능을 복제하는 것이 아니라 향상하는 시스템을 만드는 데 핵심이 될 것입니다.
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