Translator’s Tip 2017-03-24T06:37:32+00:00

리버스엔지니어링

Reverse Engineering 또는 역공학逆工學

어떤 기계나 프로그램과 똑같은 기능을 하는 것을 만들고 싶지만, 그것을 만드는 데 필요한 원천적인 정보가 없을 때 이미 완성된 기계나 프로그램을 분해하여 동일한 기능을 하도록 만드는 기술이다. 예컨대 선진국의 무기를 가지고 와서 분해하여 구조를 들여다보고 그것을 흉내 내 비슷한 무기를 개발하는 것, 경쟁기업의 혁신적인 제품을 분해하여 거기서 얻은 지식을 바탕으로 비슷한 제품을 만들어내는 것, 비디오게임이나 웹사이트의 소스코드를 추출하여 그것을 바탕으로 비슷한 결과물을 만들어내는 것이 모두 리버스엔지니어링이다.

하드웨어를 리버스엔지니어링할 때는 엑스레이, 초음파 등 비파괴검사(스캔)를 먼저 실시하여 내부구조를 알아낸 다음, 파괴검사(분해)를 통해 세부적인 구조를 알아낸다.

영화 [페이첵]에서 리버스 엔지니어링하는 모습을 볼 수 있다.

뇌의 구조를 알아내는 대표적인 비파괴검사로 MRI(자기공명영상)가 있다. 이 MRI를 연속적으로 촬영하여 뇌의 움직임을 포착해내는 기술이 바로 fMRI(기능적 자기공명영상)다.

알고리즘

Algorithm

문제를 해결하기 위한 절차나 방법. 어떤 행동을 하기 위해 만들어진 유한집합. 알고리즘은 다음 조건을 만족해야 한다.

  • 반드시 입력이 있어야 한다.
  • 입력에 따라 출력이 반드시 나와야 한다.
  • 입력에서 출력으로 이어지는 각 단계마다 모호함이 존재해서는 안 된다.
  • 유한한 명령을 수행하여 유한한 시간 안에 출력값이 나와야 한다.
  • 모든 연산은 명백하게 실행 가능한 것이어야 한다.

일반적인 관점에서 인간의 일상적인 자연어나 뇌의 작용은 명확함이나 유한성 측면에서 알고리즘에 해당한다고 볼 수 없다. 하지만 커즈와일은 이 책을 통해 인간의 모든 활동이 알고리즘이라고 주장한다. 인간의 사고와 행동에는 모두 입력과 출력이 존재하며, 그 사이에 명확한 인과관계가 존재한다고 간주하는 것이다. 신피질의 알고리즘, 신경망의 알고리즘, 진화의 알고리즘을 규명해내는 것이 이 책이 목표다.

뇌과학이 발전하면서 신피질의 정보처리 알고리즘은 규명될 수 있을지도 모른다. 어쨌든 인공지능이 인간보다 바둑을 잘 두고 퀴즈쇼에 나가 문제를 푸는 것은 신피질의 정보처리과정을 모두 알고리즘으로 환원할 수 있다는 뜻이다. 하지만 인간의 특성 중에는 여전히 알고리즘으로 분석하기 어려워 보이는 것들도 있다. 예컨대 타고난 적성이나 창조성처럼 입력이 존재하지 않는 것처럼 보이는 출력도 있고, 도저히 수학공식으로 만들어낼 수 없을 것 같은 사랑과 같은 감정도 존재하기 때문이다. 이런 것들도 알고리즘으로 풀어낼 수 있을까? 이러한 문제에 대해서는 [6장 싸우거나 도망치거나]에서 논의한다.

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유클리드 알고리즘. 두 자연수의 최대공약수를 구하는 공식

블루브레인 프로젝트

Blue Brain Project

2005년 스위스 EPFL(연방융합기술대학)의 뇌 마음 연구소Brain and Mind Institute(BMI)가 주도하며 유럽연합이 지원함으로써 시작된 다국적 대규모 프로젝트로, 뇌의 신경망을 리버스엔지니어링하여 디지털 가상 공간에 완벽하게 재현하고 시뮬레이션하는 실험이다. 이 프로젝트의 목표는 궁극적으로 인간의 뇌의 구조와 기능을 밝혀내는 것이다.

블루브레인 프로젝트는 단순히 뇌의 기능만 파악하는 것이 아니라 분자단위에서부터 세포, 미세회로, 뇌 영역, 뇌 전체에 이르기까지 계층 별로 뇌의 생물학적 구조를 모두 완벽하게 디지털 공간에 구축하고 시뮬레이션한다. 이처럼 거대하고 복잡한 시뮬레이션을 처리하기 위해 블루진Blue Gene이라는 슈퍼컴퓨터를 활용하는데, 지금까지 이 슈퍼컴퓨터에 사용된 마이크로칩은 2000개가 넘고 이들이 수행하는 초당 연산은 22.8조 개에 달한다고 한다.

블루브레인 프로젝트을 이끄는 헨리 마크램은 2009년 1만 개의 신경세포와 3000만 개의 시냅스를 구축했다고 발표했다. 곧 쥐의 뇌 세포 전체를 시뮬레이션하는 데 성공할 것으로 예상되며 이 프로젝트를 통해 우리 뇌에서 발생하는 다양한 차원의 복합적인 상호작용을 구체적으로 파악할 수 있을 것으로 기대된다. 뇌의 전기-자기-화학적 패턴을 시뮬레이션하고 분석함으로써 감각정보가 들어왔을 때 어떤 연산을 통해 정보를 처리하는지 밝혀낼 수 있을 뿐만 아니라, 유전적 기질이나 의식의 본질과도 같은 문제의 해답을 찾는 데에도 상당한 기여를 할 것이라고 한다.

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블루브레인 프로젝트에서 가상공간에 재현해낸 신피질의 신경망의 한 단면. 정보를 처리하는 과정에서 무수한 뉴런에 불이 켜져있는 것을 볼 수 있다.

데이터 압축

Data Compression

데이터를 좀더 작게 만들고 빠르게 전송하기 위해서 데이터용량을 줄이는 작업.

특히 이미지, 비디오, 오디오와 같은 데이터는 인간이 지각하기 힘든 데이터를 빼버림으로써 압축할 수 있는데, 이것을 ‘손실압축loss compression’이라고 한다. 예컨대 오디오 파일의 경우 사람이 들을 수 없다고 여겨지는 고주파나 저주파 영역을 삭제하여 데이터를 압축한다. (물론 이러한 손실압축 음원과 원래 음원의 차이를 인지하는 사람도 간혹 있다고 한다.) MP3(음악)과 JPG(이미지)가 대표적인 손실압축 포맷이다.

이에 비해 데이터를 전혀 변형하지 않고 압축하는 방법도 있는데, 이것은 ‘무손실압축lossless compression’이라고 한다. 무손실압축은 데이터 안에 같은 패턴이 여러 번 반복되는 지점에 그러한 반복(리던던시)가 존재한다는 것만 표시하는 방식으로 용량을 줄인다. 따라서 무손실압축은 원래의 데이터를 그대로 보존하는 장점이 있지만 손실압축에 비해 압축률이 떨어진다. 디지털카메라에서 사용하는 RAW포맷이 대표적인 무손실압축 포맷이다.

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JPG의 압축률과 화질 비교. 오른쪽에서 왼쪽으로 갈수록 압축률이 높은 대신 화질 손실이 높다.

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PCM 원본

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MP3 128K. 원본에서 고주파부분을 삭제한 것을 볼 수 있다.

하지만 일반적으로 인간은 고주파를 삭제하더라도 음질이 256kbps 이상만 되면 원본과 구분하지 못한다고 한다.

사이냅스 프로젝트

SyNapse Project: SYstem of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electonics

오늘날 우리가 일반적으로 사용하는 컴퓨터는 모두 폰노이만 기계다. 폰노이만기계는 메모리(기억장치)와 프로세서(CPU)가 분리되어 있으며 이 둘이 버스BUS를 통해 데이터를 주고 받으며 직렬연산하는 구조로 되어 있다. 하지만 프로세서의 처리속도가 빨라지고 메모리 용량도 커지면서, 버스가 그에 걸맞게 데이터를 빠르게 전송하지 못하는 현상이 발생한다. 이것을 폰노이만 병목현상이라고 한다.

반면, 우리 뇌의 정보처리속도는 컴퓨터에 비하면 매우 느리다. 오늘날 프로세서는 초당 10억 번을 연산하지만 인간의 뇌는 초당 10번밖에 연산하지 못한다. 그럼에도 인간의 뇌가 컴퓨터 못지 않게 빠르게 정보를 처리할 수 있는 것은 메모리와 프로세서가 분리되어 있지 않으며 수상돌기와 축삭으로 연결된 무수한 신경세포들이 한꺼번에 병렬연산을 수행하기 때문이다. 따라서 인간의 뇌에는 폰노이만 병목현상이 발생하지 않는다.

2008년 미국 국방성 DARPA는 폰노이먼 구조에 맞게 설계된 기존의 컴퓨터칩이 아닌, 인간의 신경세포를 그대로 모방한 컴퓨터칩을 만드는 작업에 착수했다. 오늘날 컴퓨터는 수학연산, 직렬프로세싱, 논리성, 정확성 등에서는 인간을 압도하는 반면, 감각, 인지, 상호작용 능력과 같은 측면에서는 인간을 따라잡지 못한다. 하지만 사이냅스 프로젝트에서 개발하는 ‘인지컴퓨터’는 감각, 인지, 상호작용 측면에서 상당한 성과를 보여줄 것으로 기대된다.

하지만 직렬연산을 하지 않는 인지컴퓨터는 폰노이만 컴퓨터처럼 직접 코딩을 하는 방식으로 프로그래밍을 하기 어렵다. 인간과 마찬가지로 다양한 자극을 통한 학습으로 프로그래밍을 할 수 있을 것으로 전망된다.

사이냅스 프로젝트는 궁극적으로 100억 개의 뉴런과 100조 개의 시냅스를 가진 컴퓨터 개발하는 것을 목표로 하고 있다. 이는 인간의 신피질을 뛰어넘는 수준이다.

DARPA_SyNAPSE_16_Chip_Board
2014년 발표된 사이냅스칩 16개로 이루어진 보드. 칩 하나당 100만 전자뉴론이 담겨있으며, 2억5600만 전자 시냅스가 구축되어 있다. 칩 하나에 프로세서, 메모리, 버스가 모두 담겨 있다.

자유의지는 존재하는가?

브레인게이트 신경인터페이스 시스템

BrainGate Neural Interface System

USC(서던캘리포니아대학)의 시어도어 버거 Therodore Burger 박사 연구팀은 쥐의 해마를 파괴한 뒤 프로그래밍이 가능한 컴퓨터칩을 해마부위에 이식하는 실험을 했다. 해마가 파괴되면 단기기억능력이 사라져 학습을 하지 못한다. 하지만 컴퓨터칩을 이식한 쥐는 기억력을 다시 회복했고 새로운 학습을 할 수 있다는 것이 입증되었다.

이러한 뇌임플란트 실험은 인간을 대상으로도 다양하게 실시되고 있는데, 그중 대표적인 것이 바로 브라운대학의 브레인게이트 신경인터페이스 시스템이다. 2000년부터 국방성 DAPRA 지원으로 브라운대학은 100개의 센서 바늘이 달린 작은 알약크기의 칩을 개발했다. 뇌의 특정부위에 이 칩을 꽂으면 신경세포의 전기신호를 감지하여 컴퓨터로 전송하고 이를 처리한다.

실제로 뇌에 문제가 발생하여 마비증세를 겪는 환자의 운동중추의 이 칩을 꽂는 수술을 실시했는데, 그 결과 생각만으로 컴퓨터 커서를 조작하고 로봇을 조종하는 놀라운 결과를 얻었다.

이러한 뇌 임플란트 기술은 척수신경마비, 뇌경색, 루게릭 등 신경질환 환자에게 상당한 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

미국 식약청은 뇌에 칩을 심는 임상연구는 물론 제품 상용화까지 허용한 상태다.

레이 커즈와일이 예측하는 기술발전 시나리오

커즈와일은 또한 미래의 기술발전을 정확하게 예측하는 것으로 유명한 미래학자다. 그가 지금까지 내놓은 기술발전 예측은 80% 이상 적중했다고 직접 작성한 보고서를 통해 밝히고 있다. 보고서 다운로드

그가 제시하는 앞으로 실현될 기술발전 예측은 다음과 같다.

2010년대 말
  • 망막에 이미지를 직접 조사하는 안경 형태의 디스플레이가 상용화된다.
  • 인간의 뇌 용량과 거의 비슷한 10테라바이트 컴퓨터가 100만 원대에 출시된다.
2020년
  • 혈관 속에 투여하여 24시간 인간의 몸 속 변화를 감시하는 나노봇이 상용화된다. 인간의 거의 모든 질병을 조기에 발견하고 예방할 수 있다.
  • 튜링테스트를 통과하는 컴퓨터가 나오기 시작한다.
  • 자동차는 거의 모두 자율주행차로 바뀐다. 고속도로는 자율주행차 이외에는 통행이 금지된다.
2030년
  • 가상현실 구현 기술이 발전하여 실제 현실과 구분할 수 없게 된다.
  • 2030년대 말에는 우리의 마음/의식을 컴퓨터에 업로드하여 백업(저장)할 수 있다.
2040년
  • 인공지능이 인간의 지능보다 10억 배 뛰어난 성능을 발휘한다.
  • 분자 단위로 물질을 조립할 수 있는 기술이 개발되어, 어떤 물질이든 쉽게 만들어낼 수 있다. 예컨대 허공에서 음식도 만들어낼 수도 있다.
2045년
  • 인간의 뇌와 클라우드 인공지능을 무선으로 연결할 수 있게 되며, 이로써 인간의 지능은 10억 배 증가한다.

출처 http://singularityhub.com/2015/01/26/ray-kurzweils-mind-boggling-predictions-for-the-next-25-years/