11. 반론 2017-03-23T10:36:04+00:00

11. 반론

불신과 비관적 전망을 넘어서

많은 이들이 다양한 이유에서 나의 주장을 비판한다. 하지만 그러한 비판과 반론은 대개 기술에 대한 오해에서 비롯하거나 기계가 인간을 넘어설 수 없다는—인간을 넘어서서는 안 된다는—잘못된 신념에서 비롯한 것이다. 결국 기술발전만이 진실을 일깨워 줄 것이다.

Key Point

  • 불신에서 비롯하는 비판: 내 주장에 대한 반론 중 대부분이 내 책을 제대로 읽지도 않고 비판하는 것들이다. 하드웨어는 물론 소프트웨어도 기하급수적으로 발전한다는 근거를 제시한다.
  • 과학자의 염세주의: 과학자들은 당면한 연구과제를 푸는 데 매진하다보니 앞으로의 기술발전 전망에 대해 회의적인 태도를 보이는 경우가 많다.
  • 중국어 방: 컴퓨터가 정보를 처리하기는 해도 그것을 이해하지 못한다는 주장은 인간에게도 그대로 적용할 수 있다.
  • 마음의 아이들: 기계에 비해 자연의 신성함과 탁월함을 주장하고자 하는 노력은 논리적으로 성립할 수 없다. 인간은 오히려 인공지능의 도움을 받아 더욱 영리해질 것이다.

주석

1. “그건 네 생각일 뿐이고.”

From Raymond Smullyan, 5000 B.C. and Other Philosophical Fantasies (New York: St. Martin’s Press, 1983).

2. “특이점은 멀었다.”

Paul G. Allen and Mark Greaves, “Paul Allen: The Singularity Isn’t Near,” Technology Review, October 12, 2011.

3. 2020년대 초반 7나노미터 크기의 반도체가 생산될 것

ITRS, “International Technology Roadmap for Semiconductors,”

4. 인간의 뇌보다 1조 배 강력한 100만 원대 컴퓨터 출시

[특이점이 온다: 기술이 인간을 초월하는 순간] 2장

5. 인간의 뇌의 기능적 시뮬레이션의 필요성

앨런과 그리브스가 쓴 “특이점은 아직 멀었다”의 주석2는 다음과 같다.

이제 우리는 이러한 종류의 상당한 규모의 뇌 시뮬레이션을 뒷받침하는 데 필요한 다양한 컴퓨터파워를 갖기 시작했다. 왓슨시스템에 사용된 IBM의 BlueGene/P와 같은 페타플롭급 컴퓨터는 이제 상용화되었다. 엑사플롭급 컴퓨터는 현재 개발 중이다. 이러한 시스템은 뇌의 모든 뉴런을 활성화하는 패턴을 시뮬레이션 하는 데 필요한 기본적인 컴퓨터성능을 제공할 수 있을 것으로 예상된다. 그럼에도 현재로서는 컴퓨터가 실제 뇌보다 몇 배 훨씬 느리게 작동한다.

6. 소프트웨어 역시 기하급수적으로 성장한다.

[특이점이 온다: 기술이 인간을 초월하는 순간] 9장의 “소프트웨어에 관한 비판” 참조

7. 알고리즘의 개선 사례

[특이점이 온다: 기술이 인간을 초월하는 순간] 9장

8. 게놈에 들어있는 뇌설계정보의 양

반복되는 염기쌍으로 인해 게놈에 담긴 정보콘텐츠를 정확하게 판단하는 것은 불가능하지만 압축하지 않은 전체 데이터보다 훨씬 적은 것은 분명하다. 여기 게놈의 압축된 정보콘텐츠를 추산하는 두 가지 방법이 있다. 두 방법 모두 보수적으로 따졌을 때 3,000만에서 1억 바이트 정도라는 것을 보여준다.

첫 번째 추산방법

무압축데이터의 측면에서 인간의 유전자코드에서 30억 개의 DNA 가로살이 있다. 이들 가로살은 각각 2비트의 코드를 담고 있다(DNA 염기쌍마다 네 개의 가능성이 있기 때문이다). 따라서 인간게놈은 압축을 하지 않았을 때 8억 바이트 정도 된다. 코딩이 되어있지 않은 DNA는 흔히 ‘쓰레기DNA junk DNA’라고 불리는데, 지금은 이것이 유전자 표현에서 중요한 역할을 한다는 것이 밝혀졌다. 어쨌든 코딩방식은 매우 효율적이지 못하다. 그 이유 중 하나만 들자면, 상당한 리던던시가 존재한다는 것이다(예컨대 ‘ALU’라고 하는 염기서열은 수십만 번 반복된다). 이 때문에 압축알고리즘이 효과를 발휘하는 것이다.

유전자데이터은행이 최근 폭발적으로 증가하면서, 유전자데이터 압축에 대한 관심이 더욱 높아지고 있다. 유전자데이터에 표준적인 데이터압축 알고리즘을 적용한 최근 연구는 (비트퍼펙트bit perfect 압축으로) 90퍼센트까지 데이터를 줄일 수 있는 것으로 나타났다. Hisahiko Sato et al., “DNA Data Compression in the Post Genome Era,” Genome Informatics 12 (2001): 512― 14.

따라서 우리는 게놈을 정보손실없이 8,000만 바이트 정도까지 압축할 수 있다. (다시 말해, 원래의 8억 바이트 게놈을 고스란히 완벽하게 재현해낼 수 있다는 뜻이다.)

이제 98퍼센트 이상의 게놈이 단백질에 대한 코딩을 담고 있지 않다는 것에 대해 생각해보자. 표준데이터압축(리던던시를 없애고 공통된 서열에 대해선 사전찾기를 적용하는 기법) 이후에도 코딩이 되지 않은 영역에 담긴 알고리즘 콘텐츠는 많지 않은 것으로 보인다. 다시 말해 적은 비트만으로 똑같은 기능을 수행할 수 있는 알고리즘을 코딩할 수도 있다는 뜻이다. 하지만 게놈을 리버스엔지니어링하는 작업은 여전히 초기단계에 있기 때문에 기능적으로 동등한 알고리즘을 수행하기 위해 어느 정도 압축될 수 있는지 정확하게는 아직 추정할 수 없다. 따라서 나는 게놈의 압축된 정보가 3,000만에서 1억 바이트 범위가 될 것이라고 추정한다. 여기서 최대치인 1억 바이트는 데이터만 압축하고 알고리즘은 전혀 단순화하지 않은 상태를 의미한다.

이 정보에서 일부만이 (물론 다수를 차지하지만) 뇌의 설계정보를 담고 있다.

두 번째 추산방법

또 다른 추론은 다음과 같다. 인간게놈이 약 30억 개의 염기를 가지고 있지만, 위에서 이야기했듯이 적은 비율만이 단백질 코딩정보를 담고 있다. 현재 단백질 코딩정보를 담은 유전자는 2만 6,000개 정도로 추정된다. 이러한 유전자가 유용한 데이터를 가진 평균 염기를 평균적으로 3,000개씩 가지고 있다고 가정하면 대략 7,800만 염기가 된다. DNA의 하나의 염기는 겨우 2비트에 불과하기 때문에 이는 2,000만 바이트 정도에 해당하는 것으로 볼 수 있다(7,800만÷4).

유전자의 단백질코딩 서열에서 세 DNA 염기의 ‘단어’(코돈)는 하나의 아미노산으로 번역된다. 따라서 43(64)개의 가능한 코돈코드가 있으며 이들은 제각각 세 개의 DNA염기로 구성된다. 하지만 64개 코돈 중에서 아미노산은 20개에 불과하며 나머지는 종결코돈(비어있는 아미노산)으로 이루어져있다. 21개만이 유용한 코드를 담고 있고 나머지 43개는 이들의 반복으로 되어있는 것이다. 64가지 가능한 조합을 코딩하기 위해서는 6비트가 필요하지만, 21가지 가능한 조합을 코딩하기 위해서는 4.4(log2 21)비트만 있으면 된다. 이는 6비트 중에서 1.6비트(약 27퍼센트)를 절약할 수 있는 것으로 결국 데이터는 1,500만 바이트까지 줄어든다.

여기서 또한 표준압축을 할 수 있다. DNA의 단백질코딩 부분에서는 압축이 거의 불가능하지만 상당한 리던던시가 존재하는 소위 쓰레기 DNA로 인한 반복되는 서열이 존재하기 때문이다. 결국 데이터는 1,200만 바이트 미만으로 떨어진다. 하지만 여기에 유전자표현을 제어하는 DNA의 코딩되어있지 않은 부분이 얼마나 되는지 정보를 추가해야 한다. 게놈에서 DNA의 이 부분은 정보콘텐츠는 매우 적게 담고 있는 반면 상당한 리던던시로 인해 많은 부분을 차지한다. 단백질코딩 DNA는 대략 1,200만 바이트 정도 된다고 추정할 때, 리던던시 정보를 추가할 경우 대략 2,400만 바이트가 된다고 볼 수 있다. 이러한 관점에서 보수적으로 높게 추정할 때 게놈의 압축된 정보는 3,000만에서 1억 바이트가 된다.

9. 인간의 뇌의 균질한 구조

Dharmendra S. Modha et al., “Cognitive Computing,” Communications of the ACM 54, no. 8 (2011): 62― 71, 

10. 존설의 ‘중국어 방’ 생각실험

[특이점이 온다: 기술이 인간을 초월하는 순간] 9장의 “유신론 입장의 비판” 참조

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11. “자기조직화, 자기참조, 자기복제, 상호혜택, 자기형성, 유기적 전체”

Michael Denton, “Organism and Machine: The Flawed Analogy,” in Are We Spiritual Machines? Ray Kurzweil vs. the Critics of Strong AI (Seattle: Discovery Institute, 2002).

12. 마음의 아이들

Hans Moravec, Mind Children (Cambridge, MA: Harvard University Press, 1988). 한국어판