Category Archives: 세상 읽기

19.10.13

거품이 터질 때 주의할 일

우선 전 세계에서 공유 오피스 비즈니스를 하고 있는 위워크가 논란의 주인공이다. 애덤 뉴먼이 2010년 뉴욕에서 창업한 위워크는 소프트뱅크가 투자하면서 기업 가치가 470억 달러까지 치솟았다. 한국에 오면 시가총액이 SK하이닉스와 맞먹는 엄청난 기업 가치다. 그런데 창업자 애덤 뉴먼의 방만한 경영과 조 단위 적자에 대한 비판이 잇따랐다. 결국 애덤은 최고경영자(CEO) 자리에서 물러나고 위워크는 일단 상장 계획을 철회했다. 위워크의 기업 가치는 3분의1로 떨어졌다. 이미 상장에 성공한 우버나 리프트, 슬랙 같은 유니콘 스타트업들의 주가도 하향곡선을 그리면서 비판에 직면하고 있다.

거기다가 최근 제조업 지수 하락 등 미국 경제의 불황 가능성이 더해지면서 테크 거품 붕괴 가능성이 많은 사람들의 공포심을 자극하고 있다.

전세계 경제는 이미 불씨가 터졌을 때 큰 불이 날 정도로 장작이 쌓여 있는 상태이다. 또 한번 빅 숏이 오는가?

청동기 시대에도 사회적 불평등 존재

필립 슈토크하머(Philipp Stockhammer) LMU 선사고고학 교수는 “부(富)는 생물학적 친족 또는 외지 출신과 상관관계가 있었으며, 핵가족은 여러 세대에 걸쳐 재산과 지위를 물려받았다”고 밝히고, “그러나 모든 농장에서 가난하게 살았던 토착민들이 발견됐다”고 말했다.

이 발견은 당시 가구가 복합적인 사회적 구조로 구성되었음을 시사하며, 이는 고대 그리스와 로마에서도 찾아볼 수 있다. 로마시대 때 노예는 가족 단위의 일부였으나 사회적 지위는 달랐다. 그런데 레흐 계곡에서는 이보다 1500년이나 앞서 이런 관계가 형성돼 있었다.

슈토크하머 교수는 이에 대해 “가족 구조에서 사회적 불평등이 얼마나 오래되었는지를 보여주는 사례”라고 설명했다.

불평등의 문제가 과연 인간 사회만의 문제일까? 불평등은 네트워크 구조 자체에서 기인하는 문제다.

인간의 의식을 데이터로 전환할 수 있을까

즉 의식이란 내재적이고(대상에 대한 경험은 경험의 주인에게만 속해 있는 주관적인 것이다), 구조화 되어 있으며(공원, 벤치, 나뭇잎 등 지각된 정보는 서로 연결돼 있다), 종합적이다(경험은 총체적이기 때문에 정보를 각각 분리해서 의식을 새로 구성할 순 없다). 여기에 또 하나 중요한 지점은 이런 정보들을 인과관계로 연결할 수 있는 메커니즘이 있어야 의식이 된다고 보았다. 이 이론을 ‘정보 통합 이론’(IIT·integrated information theory)이라 한다. (중략)

두 이론 사이 차이는 ‘인간 같이 의식을 지닌 인공지능을 만들 수 있는가’란 질문에 대입해 보면 분명히 나타난다. ‘전역 작업 공간’의 경우 답은 “그렇다”가 될 것이다. 이 이론에서 의식이란 특정 정보나 기능을 전체 시스템에 방송할 때 나타나는 현상일 뿐이다. 따라서 현재 한두 가지 일에만 전문적인(바둑을 잘 두는 알파고처럼) 인공지능이 여러 인지 기능과 기억 등을 갖추어 나가다 보면 언젠가 인간처럼 자기 의식을 갖게 되리라 예상할 수 있다. 반면 ‘정보 통합 이론’에서 답은 “아니다”이다. 이 이론에서 의식은 어떤 기능을 갖춘다고 형성되고 말고의 문제가 아니다. 일어나고 있는 일들을 인과관계로 구성하는 총체적인 경험이 바로 의식이기 때문에 지금의 인공지능은 아무리 연산력이 더 높아지고 다른 기능이 붙는다 해서 이런 의식이 생성되지 않는다는 것이다. 최소한 코흐의 생각은 그렇다.

인간의 뇌 또한 기계적인 –세포이므로 엄밀히 말해 기계는 아니지만– 과정에 기인하고 있기 때문에, 의식을 데이터로 전환하지 못할 것이라고는 생각하지 않는다. 다만 내가 생각하는 것은 현재의 컴퓨터 구조로는 안 될 것이라는 것.

다만 우리 사고 능력이 우리의 뇌가 가진 복잡함을 넘어설 수 없을 것이기 때문에 –3차원 구조로는 2차원까지만 이해할 수 있다– 인간은 인간과 동등한 수준의 사고 능력을 가진 기계를 만들 수 없을지도 모른다. 우리 보다 높은 차원의 사고 능력을 가진 외계인이라면 인간 수준의 사고 능력을 가진 인공 지능은 만들 수 있을 것이다.

19.10.06

인공지능 기술의 숨은 비용

프로비질만 그런 것이 아닙니다. 허가를 받고 널리 사용되는 약들 중에도 그 약이 정확히 우리 몸 속에서 어떻게 작용하는지 우리가 알지 못하는 약들이 많이 있습니다. 이는 그 약들이 시행착오(trial-and-error)를 통해 주로 발견되기 때문입니다. 매년 새로운 약품이 임상시험을 거치고 그 중 가장 효과가 좋은 약이 선택됩니다. 때로는 새로 발견된 약이 새로운 연구분야를 만들어내고 자신의 작용기전이 이를 통해 밝혀지는 경우도 있습니다. 물론 늘 그런 것은 아니지요. 아스피린은 1897년에 발견되었지만, 1995년에야 우리는 아스피린이 어떻게 우리 몸 속에서 작동하는지를 이해하게 되었습니다. 의학에는 이런 예가 많습니다. 뇌심부자극술(DBS)은 전극을 뇌속에 삽입하는 기술로 파킨슨 병처럼 특정한 움직임에 장애가 있는 이들에게 20년 이상 사용되어 왔으며 어떤 이들은 이 시술이 인지능력 강화에도 유용하리라 생각합니다. 하지만 누구도 그 이유는 알지 못합니다.

지식에 대한 이러한 접근법, 곧 답을 먼저 찾고 설명은 나중에 찾는 방식을 나는 지적 부채(intellectual debt)라 부릅니다. 어떤 것이 왜 작동하는지 모르는 상태로 언젠가는 그 원리를 알 수 있을 것이라 생각하며 실제로 이를 사용하는 것도 물론 가능합니다. 때로 우리는 이 지적 부채를 쉽게 갚을 수 있습니다. 하지만 수십년 동안 이 기술에 의존하고 다른 분야에까지 적용하면서도 그 원리를 충분히 알지 못한 상태로 사용하는 경우도 있습니다. (중략)

이미지 인식의 문제를 생각해봅시다. 10년 전, 컴퓨터는 사진 속의 물체를 쉽게 인식하지 못했습니다. 오늘날 우리는 일상에서 매우 뛰어난 기계학습모델 기반의 이미지 검색 엔진을 사용하고 있습니다. 구글의 이미지 검색은 인셉션(Inception)이라 불리는 신경망을 사용합니다. 2017년, MIT 의 학부생과 대학원생으로 이루어진 랩식스 팀은 고양이 사진의 픽셀 몇개를 바꾸어 사람 눈에는 여전히 고양이로 보이지만 인셉션은 99.99 퍼센트의 확률로 과카몰 사진으로 판단하는 사진을 만들었습니다. (그 사진이 브로콜리, 모르타르일 확률도 아주 조금 있었습니다.) 물론 인셉션 신경망은 자신이 어떤 고양이 사진을 왜 고양이 사진으로 판단하는지 말할 수 없으며, 때문에 특정한 조작이 가해진 이미지에 대해 인셉션이 잘못된 판단을 내릴지를 예측하는 것도 불가능합니다. 곧 이런 시스템은 일반적으로 알려진 정확도에 비해 의도적인, 훈련된 공격자에 대해서는 매우 쉽게 뚫리는 단점을 가질 수 밖에 없습니다. 

지적 부채라는 내용이 흥미로워서 정리. (사실 2편의 알고리즘 간의 상호 작용 문제는 지적 부채와는 관계는 없는 것 같다) 그런데 생각해보면 우리 중에 우리가 사용하는 언어의 기저를 완벽히 이해하고 사용하는 사람이 있는가하고 물어보면 –심지어 언어학자 중에도 완벽히 이해한 사람은 없을 것이다– 그렇지 않음에도 불구하고 우리는 모두 모국어 전문가이다. 

우리가 사용하는 것에 대해 얼마나 이해가 필요한지에 대해서는 사실 생각해 볼만한 내용인 것 같다. 이해하면 더 잘 사용할 수 있는 것은 분명 사실이기 때문.

운전석이 없는 자율주행 트럭을 선보인 스카니아

아예 운전석을 없애면 트럭을 좀더 공기역학적으로 설계할 수 있으며 그 만큼 연비가 좋아집니다. 다만 현재 기술 수준에서 완전히 사람을 배제할 수 있는 경우는 특정 작업 환경으로 제한될 것입니다. 예를 들어 다른 차량이나 사람이 없는 환경이고 노력을 확보하기 힘든 장소가 우선적인 적용대상일 것입니다. 채석장이나 광산 등이 대표적인 장소일 것입니다.

문득 로봇 전투기가 나오면 사람으로는 견딜 수 없는 움직임을 할 수 있기 때문에 로봇 전투기랑 인간 조종사 전투기가 붙으면 인간이 이길 수 없다는 얘기가 기억 떠오른다.

19.09.29

가난, 인간의 뇌를 바꾼다

연구진에 따르면 소득이 높은 사람일수록 돈을 사용하는 데 현명한 결정을 했을 뿐 아니라 논리 테스트와 인지능력 테스트에서도 모두 좋은 성적을 낸 것으로 나타났다. 연소득이 높은 사람과 낮은 사람의 문제 해결력은 2배 가까이 차이 났다. 연구를 이끈 물라이나단 교수는 "쉬운 문제는 소득에 상관없이 실험 참가자 대부분이 높은 점수를 받았지만 문제가 어려워지면 소득이 낮은 사람들의 점수가 현저하게 떨어졌다"며 "이는 뇌의 인지기능이 재정적 문제를 신경 쓰는 데 사용되면서 다른 결정을 내릴 때 잘못된 판단을 하는 것"으로 해석했다. 

가난은 그저 마음가짐이나 생활 수준의 문제가 아니다. 가난은 머리도 나쁘게 하고, 몸도 나쁘게 하고, 마음도 멍들게 한다. 우리가 가장 먼저 해결 해야 할 것은 비만이나 암이 아니라 가난이다.

모두가 부유해질 필요는 없지만, 모두가 가난에서 벗어나게는 해야 한다.
가난에서 벗어나면 사람들은 보다 건강해지고, 보다 관용적이게 되며, 보다 정의로워진다. 대단히 많은 사회 문제를 한 방에 해결할 수 있다는 얘기다.

뇌의 장기 기억 저장, 렘수면이 결정한다

주류 의견은, 뇌가 새로운 기억을 저장하는 데 수면이 도움을 준다는 것이다. 반면 수면 상태에서, 특히 렘수면 단계에선 뇌가 불필요한 정보를 삭제할 거라는 견해도 제기됐다. (중략)

최근의 동물 실험에선, 수면 중인 뇌가 특정한 유형을 가진 학습 관련 뉴런들의 시냅스(신경 연접부) 연결을 선별적으로 잘라낸다는 게 밝혀졌다. 그러나 이번 연구 결과가 나오기 전에는 어떻게 그런 일이 벌어지는지 알지 못했다.

흥미로운 이야기다. 불필요한 기억을 선별적으로 잘라낸다는데, 그 선별은 누가 무엇을 기준으로 하는가?

염소치기 딜레마

그때 마침 습격대는 시르카시아에서 온 떠돌이 상인과 맞닥뜨렸다. 그를 포로로 잡아둘 수도 없고 그냥 보내줄 수도 없는 상황에서(시르카시아인은 대부분 터키 동조자였다) 일부 대원은 당장 죽이라고 외쳐댔다. 결국 찾아낸 절충안은 상인을 발가벗기고 단검으로 발가락을 모조리 자르는 것이었다. 로렌스는 담담하게 기록했다. (중략)

염소치기들을 풀어준 지 한 시간 반쯤 지나 미군 네 명은 AK-47과 휴대용 로켓발사기로 무장한 탈레반 80〜100명에게 포위되었다. 곧 이어 격렬한 총격전이 벌어졌고, 세 명이 목숨을 잃었다. 탈레반 무장 세력은 실 대원을 구출하려던 미군 헬리콤터 한 대까지 격추해, 그곳에 타고 있던 군인 열여섯 명을 모두 죽였다.

전쟁에서 자비를 바라지 마라. 살아 남는 것이 가장 급선무인 곳. 때문에 가장 좋은 것은 전쟁이 안 일어나는 것이지.

19.09.22

‘얼굴 인식’ 인공지능으로 암흑물질 탐색

‘약한 중력 렌즈(weak gravitational lensing)’로 알려진 이 효과는 은하들의 이미지를 매우 미묘하게 왜곡한다. 이는 마치 뜨거운 날 먼 곳에 있는 물체가 흐리게 보이는 것과 같은 이치다. 빛이 온도가 다른 공기층을 통과할 때 왜곡되기 때문이다. (중략)

이들은 논문 제1저자이자 레프리기아 교수실 박사과정생 야니스 플루리(Janis Fluri) 연구원과 함께 심화 인공신경망으로 불리는 기계학습 알고리즘을 사용해 암흑 물질 지도에서 가능한 한 최대치의 정보량을 추출하도록 학습시켰다. (중략)

이 훈련 결과는 매우 고무적이었다. 신경망은 사람이 만든 통계 분석에 기초한 전통적인 방법으로 얻은 값보다 30% 더 정확한 값을 산출했다. 연구자들에게 이는 커다란 개선으로서, 마치 망원경 수를 두 배로 늘리고 비용과 시간을 많이 들여 관측의 정확성을 높이는 것과 같다.

자동차도 증기기관으로 달리는 차가 나오고(1776년), 사람이 탈만한 속도가 나오는 가솔린 차가 벤츠에서 출시되기까지(1886년) 무려 100년이 더 걸렸다. AI도 지금은 이미지 인식 정도지만 수십 년 후에는 누구나 일상적으로 AI –보다 엄밀히 말하면 좀 더 복잡한 영역에 대한 자동화– 의 도움을 받는 시대가 될 것이다.

19.09.15

뇌의 백업방식은 뉴런에 ‘중복저장’

이것은 어떤 사람이 길고 복잡한 이야기를 예컨대 5명에게 설명하는 것에 비유할 수 있다. 후에 다섯 명 중 한 사람 이이야기를 잊어버렸을 경우라도, 다른 사람이 기억하고 있을 수 있다. 

곤잘레스 박사는 “그 이야기를 다시 할 때마다 새로운 친구들을 데려오면, 원래의 이야기를 보존하고 기억을 강화하는 데 도움을 준다. 비슷한 방법으로 신경세포도 시간이 지나도 잘 기억할 수 있도록 서로 돕는다.”고 말했다.

나는 뇌란 정보 네트워크의 구현체라고 믿고, 뇌에서 사용하는 방식은 모든 네트워크에 통요오디는 것이라 믿는다. 하나의 정보를 하나의 노드(뉴런)이 아니라 여러 노드(뉴런)이 협력해서 다룬다는게 정보 네트워크의 기본 사양일 것이라 생각 함.

망각이란 무엇인가

지난 10년 동안 밝혀진 사실들은 망각이 수동적으로 잃어나는 현상이 아님을 보여줍니다. 오히려, 망각은 뇌에서 일상적으로 일어나는 능동적인 활동의 결과입니다. 어쩌면 거의 모든 동물은 기본적으로 능동적인 망각 기능을 활성화한 상태일 수 있습니다. (중략)

하지만 이에 비해 뇌가 어떻게 기억을 잊는지에 대해서는 오랜 시간동안 누구도 관심을 가지지 않았습니다. 캠브리지 대학의 인지 뇌과학자인 마이클 앤더슨은 이를 일리있는 지적이라 이야기합니다. “기억 능력이 있는 모든 생명체는 망각 능력 또한 가지고 있습니다. 여기에 어떠한 예외도 없습니다. 아주 작은 유기체라도 마찬가지입니다. 경험에서 교훈을 얻는 생명체는, 그 교훈을 잊을 수 있습니다. 그런 면에서, 나는 뇌과학자들이 망각을 그저 부수적인 현상으로 생각했다는 것이 무척 놀랍습니다.”

“진화는 기억의 미덕과 망각의 미덕 사이에 우아한 균형을 만들었습니다. 이는 영속성과 탄력성 사이의 균형인 동시에 불필요한 것을 제거할 수 있는 능력입니다.” 앤더슨의 말입니다.

놀라운 이야기. 정보는 편평하지 않으며, 정보에서 핵심을 차지하는 부분은 따로 있다. 우리는 그 나머지 불필요한 부분을 굳이 기억해서 에너지를 소모할 필요가 없고, 핵심 부분만을 추려서 일반화하면 보다 올바른 모형을 만들 수 있기 때문에 망각을 능동적으로 하는게 아닐까?

망각이 안 되면 (일반 모형을 만들 수 없기 때문에) 예측이 안 된다.

왜 “큰 언어”의 문법이 덜 복잡할까?

하지만 수많은 언어를 체계적으로 비교한 언어학자들은 이 통념과 반대되는 결론에 이르렀습니다. 이른바 “큰 언어”, 그러니까 넓은 지역에서 많은 사람들이 사용하는 언어가 소수의 고립된 집단이 사용하는 언어보다 단순하다는 것이죠. 이러한 결론이 나온 것은 언어학자들이 어휘보다는 문법에 집중했기 때문이기도 합니다. (중략)

2010년 수천 개의 언어를 대상으로 한 한 연구는 “작은 언어”의 단어에 이처럼 다양한 변화형이 더 많다는 사실을 밝혀내습니다. 반대로 영어나 표준 중국어와 같은 “큰 언어”는 단어의 변화형이 그리 많지 않습니다. 그 이유는 정확히 알 수 없지만, 언어가 넓은 지역에 걸쳐 널리 쓰이기 때문이라는 설이 유력합니다.

재미있는 이야기. 아무래도 널리 쓰여져야 하다보니 배우기가 쉬워야 하고, 덕분에 문법 구조가 단순해진게 아닐까?

말이 빠른 언어는 정보 효율도 좋을까

각 언어의 원어민들이 말하는 속도에서도 큰 차이가 난다. 말이 빠른 이탈리아 사람들은 초당 9음절을 발음한다. 비교적 또박또박 말하는 독일인들의 발음 속도는 초당 5~6 음절 정도라고 한다. 그렇다면 말이 빠른 언어를 쓰는 사람들은 다른 언어를 쓰는 사람들보다 더 빨리 정보를 주고받는 것일까? 그렇지 않다는 연구 결과가 나왔다. 말하는 속도는 언어마다 다르지만, 정보를 전달하는 속도는 거의 똑같다는 것이다.

의문을 풀기 위해 프랑스, 한국 등 4개국 공동연구진은 한국어를 비롯해 영어, 이탈리아어, 일본어, 베트남어 등 9개 언어군 17개 언어로 작성한 문서를 이용해, 말하는 속도와 정보 전달 속도의 관계를 측정했다. 이는 언어의 정보 밀도와 관련이 있다. 앞서 2011년 <랭귀지 매거진>에 발표된 7개 언어(영어 프랑스어 독일어 이탈리아어 일본어 만다린어 스페인어) 비교 연구 결과를 보면, 일본어는 정보 밀도가 가장 낮다. 이는 같은 양의 정보를 전달할 때 다른 언어보다 더 말을 많이 해야 한다는 걸 뜻한다. 영어는 일본어보다 정보 밀도가 두배나 높다. 반면 음절 속도(1초당 발음하는 음절 수)는 일본어가 가장 빠르다. 정보 밀도가 낮은 언어는 좀더 빨리 말하는 경향이 있다는 얘기다.

지난 4일 공개 과학저널 <사이언스 어드밴시스>(Science Advances)에 발표된 논문을 보면, 연구진은 이번 연구에서 각 언어의 정보 밀도를 비트 단위로 계산했다. 언어의 정보성은 보통 음절 단위로 계산하는데, 이를 비트로 표현하는 것. 언어에서의 1비트는 정보의 불확실성을 반으로 줄이는 정보량을 가리키는 개념이다. 예를 들어 한 음절을 입 밖으로 말했다고 치자. 이 음절을 말함으로써 내가 가리킬 수 있는 사물의 범위가 사물 전체에서 그 절반으로 줄었다면, 그 음절은 1비트의 정보를 전달하는 것이 된다.

재미있는 내용. 결론적으로 보면 언어가 가진 정보량이 낮기 때문에 같은 정보를 전달하기 위해 더 많은 말을 했고, 그 결과 말이 빨라졌다는 이야기. 전세계 언어에 대해서는 잘 모르지만 좀 더 미루어 짐작해 보면 정보 밀도가 낮은 언어는 말을 빨리 하기 위해 발음이 좀 더 평탄할까?

같은 경험을 해도 남녀 기억은 왜 다를까

이와 관련해 지금까지 발표된 많은 심리학 연구들이 대체로 여성의 기억력이 남성보다 높다는 발견을 보고해왔다. 그렇다고 모든 종류의 기억력이 여성에게서 높게 나타나는 것은 아니다. 여성은 ‘언어 기억’(verbal memory)이 남성에 비해 뛰어나다고 한다. 언어 처리 능력이 언어와 의미부여와 관련한 기억에 큰 영향을 끼치기 때문에, 과거의 사건과 사물 등을 여성이 더 잘 기억할 수 있다는 것이다. (중략)

일부 과학자들은 남녀가 같은 정보를 서로 다르게 받아들이고 처리하는 이유를 서로 다른 뇌 연결망의 특성에서 찾기도 한다. 2014년 미국 펜실베이니아대학 라기니 베르마(Ragini Verma) 교수 연구팀은 여성 뇌에서는 좌뇌와 우뇌의 상호 연결이 발달한 데 반해 남성 뇌에서는 좌뇌와 우뇌 각각의 내부 연결이 발달하는 특징이 나타난다고 보고했다. 이는 여성은 언어와 같은 특정 정보를 양쪽 뇌를 모두 써서 처리하며 남성은 한쪽 뇌를 주로 사용하는 경향이 있음을 의미한다. 이런 뇌 연결성의 특성 차이 때문에 여성은 뛰어난 언어 능력과 의미부여 능력을 지니고 이를 기억 과정에 적극 활용할 수 있다는 얘기다. (중략)

다른 한편으로, 예전부터 여성이 우월한 기억력을 갖고 있다는 연구 결과가 이어진 것은 그동안 연구자들 사이에서 비교적 쉽고 정확하게 측정할 수 있는 연구 대상으로 ‘언어와 의미화에 의존하는 기억들’이 주목받아왔기 때문일 수도 있다. 측정 방법이 확립되지 않은 다른 종류의 정보 또한 인간의 기억 형성에 중요하게 작용할 수 있으며, 이를 밝힌다면 남녀의 기억 차이에 대한 새로운 시각을 얻을지도 모른다.

흥미로운 내용이 많아서 정리. 남녀의 신체적 차이가 분명한 만큼 남녀 뇌의 구조나 기능이 다른 것은 매우 자연스러운 일이다. 그것을 부정하는 것은 오히려 현실을 부정하는 것. 

남녀의 분업 –남자는 사냥을 나가고, 여자는 채집하면서 공동체와 육아를 담당– 의 차이로 남녀의 두뇌가 그 분업된 환경에 맞게 적응된 것이 올바른 설명이겠지. 역할이 다른데 차이가 없다는게 더 이상하잖아? 차이가 없으면 남자도 임신할 수 있어야지.

‘휴면 상태’ 뇌 줄기세포도 되살릴 수 있다

한때 의학계의 논란거리였던 적도 있지만, 인간의 뇌에도 줄기세포가 생겨나 새로운 신경세포(뉴런)를 계속해서 만들어낸다는 게 현재의 정설이다.

그러나 이런 줄기세포는, 줄기세포의 재생과 분화를 신호로 제어하는 뇌의 특정 영역에만 존재한다. 게다가 나이가 들면 뇌 줄기세포의 활동성이 점차 떨어지다가 결국 ‘휴지 상태’에 들어가는데 지금까지 그 이유는 밝혀지지 않았다.

스위스 바젤대 의대의 페르돈 타일로어 줄기세포 생물학 교수팀이 뇌 줄기세포의 분열을 제어하는 신경 신호 경로를 발견해 저널 ‘셀(Cell)’에 연구 보고서를 발표했다. (중략)

뇌가 노화하면 노치2-Id4 신호전달 경로가 ‘활동 항진(hyperactivity)’ 상태로 바뀌어, 줄기세포 활동과 뉴런 생성을 강력히 억제하는 ‘분자 브레이크(molecular brake)’처럼 작용했다.

반대로 이 경로가 비활성 상태로 전환하면 분자 브레이크가 풀려, 늙은 생쥐의 뇌에도 새로운 뉴런이 생성됐다.

이런 결과는, 포유류 뇌의 줄기세포가 ‘휴지 상태’로 전환해도, 노치2-Id4 신호전달 경로를 제어하면 ‘활동 상태’로 되돌릴 수 있다는 걸 시사한다. 똑같이 이 경로를 조작하면 새로운 뉴런의 생성도 자극할 수 있을 것으로 연구팀은 기대한다.

신기한 내용이라 정리. 근데 왜 노화가 되면 뉴런 생성을 억제할까? 노화가 되면 에너지 소모를 아끼기 위해 마치 멍게가 그러하듯 뇌에 들어가는 에너지를 줄이기 위해 뉴런 생성을 억제 하는 것일까?

동성애 결정하는 ‘단일 유전자’는 없다

연구팀은 동성애 성향과 연관성이 강한 5개 변이유전자를 새로 찾아냈다.

이 변이유전자들은 오로지 동성과만 성관계를 갖는다고 대답한 사람과 대부분 이성과 성관계를 갖지만, 동성과 성관계를 가질 때도 있다고 대답한 사람들이 공통적으로 가지고 있었다.

이 밖에 지금까지 발견된 것을 포함해 수천 개의 동성애 관련 변이유전자들이 환경적 요인과 상호작용을 통해 동성애 성향을 유도하는 것으로 보이지만 누가 동성애자가 될 것인지를 예측할 수 있는 결정적 변이유전자는 없었다고 연구팀은 밝혔다.

유전자로 개개인의 성적 성향을 예측한다는 것은 사실상 불가능하지만, 유전자가 동성애에 상당히 중요한 역할을 하는 것만은 사실이라고 닐 박사는 설명했다.

키도 유전적으로 결정되지만, 키를 결정하는 단일 유전자는 없다. 나는 이것이 비단 지능, 키, 동성애 뿐만 아니라 대단히 많은 성향이 공통적일 것이라 생각하며, 이것은 네트워크 구조를 갖는 모든 것들이 같은 원리를 갖고 있으리라 생각한다. 다만 아직 아무도 그 ‘원리’가 무엇인지 모를 뿐.

온라인 통한 결혼이 이혼율 더 낮아

이 연구에서는 온라인에서 배우자를 만난 커플들이 헤어지는 비율이 오프라인에서 만난 커플들보다 25% 낮은 것으로 조사됐다. 연구진은 온라인 데이트앱이 오프라인에 비해 훨씬 많은 잠재적 배우자 후보군을 제안해 더 많은 가능성과 선택권을 제공하기 때문일 것이라고 설명했다. (중략)

드렉슬러 박사는 온라인 데이트 사이트 이용자를 5년간 연구해온 사회학자 제스 카비노의 발견도 소개했다. 카비노는 “온라인 데이트를 하는 사람들은 오프라인 관계에 비해 훨씬 바람 피는 경향이 많다는 것을 발견했다. 배우자 아닌 다른 사람도 쉽게 만날 수 있다는 점 때문”이라며 “온라인 데이트는 정착된 게 아니라 여전히 ‘학습중’”이라고 말했다.

신기하군 하고 읽어보니 마지막 연구 내용은 전혀 이상한데? 상호 합의 하에 바람을 피는 것도 아니고, 바람 피는데 이혼율은 낮다니?

19.09.01

한국에서 기회평등은 오히려 개선되었다

구조적 요인은 경제발전으로 인하여 평균 소득이 높아지고 직업 구조가 고도화되면 설사 부모 세대 내에서의 "상대적" 지위(=등수)와 자녀 세대 내에서의 상대적 지위에 차이가 없더라고, 자녀 세대의 사회이동이 높아지는 현상을 나타냄.

부모가 그 세대 내에서 하위 40%고, 자녀도 그 세대 내에서 하위 40%일지라도 부모 세대는 농사꾼이었지만, 자녀 세대는 화이트칼라 회사원이 됨. 이 경우 계급의 상대적 지위는 부모와 자녀 세대에 전혀 변하지 않았지만, 마치 계급이동이 활발한 것처럼 느껴짐. (중략)

이렇게 순수 사회이동의 확률이 높아졌음에도 불구하고 사회이동이 줄었다고 느끼는 것은 고도성장 시기를 지나서 저성장 시대로 접어들었기에 구조적 이동이 줄어든 것. 개천에서 용이 안나는 듯이 느끼지만, 사실은 개천이 줄어서 그런 것. 옛날에는 개천 밖에 없었기에 용이 났다하면 다 개천에서 나지만, 지금은 개천이 별로 없어서 용이 개천에서 안나는 것. (중략)

순수 사회이동 확률이 높다는 것은 개천에서 용이 나는 확률이 높다는 것 뿐만 아니라 부자가 망해서 개천으로 떨어질 확률도 높다는 것. 한국에서 순수 사회이동 확률이 높기 때문에 중상층 이상에서 자신의 지위 유지를 위한 노력도 높아질 수 밖에 없음. 떨어지면 바닥이고, 다른 사회보다 떨어질 확률이 높으니, 기를 쓰고 지위 유지를 할려고 하는 것.

놀라운 이야기. 실제 기회는 평등해졌지만, 사회 전체의 성장률이 낮아지면서 구조적 이동이 줄어들었기 때문에 기회의 불평등이 심화되었다고 느껴진다는 것. 이는 밀물이 들어오면 모든 배가 떠오르는 것과 같다. 실제 우리는 그 최종곱 –사회 전체의 변화와 개인의 변화– 을 보기 때문에 그렇게 느껴지는 듯.

역동적인 사회는 바닥으로 떨어지는 사람이 존재한다는 것도 새겨 둘만한 내용. 자리는 한정되어 있고, 누군가 윗자리로 올라왔다는 것은 그 윗자리를 차지하고 있는또 다른 누군가는 그 자리를 내어줘야 한다.

항해사 없이 이동하는 ‘자율운항선박’

자율운항선박이 기술적으로 자동차나 드론 등에 비해 개발이 더 쉽다고 보기는 어렵다. 다른 자율이동체 로봇과 마찬가지로 사물인터넷(IoT), 빅데이터, 인공지능(AI) 등의 기술을 총체적으로 융합할 필요가 있는 데다 바다라는 특수 상황을 고려해 별도로 개발해야 할 기술 역시 많다.

그러나 사고 위험에 대한 부담은 상대적으로 적다고 볼 수 있다. 선박의 경우 일단 바다로 나아가면 주변에 장애물이 거의 없다. 또 자동차나 항공기처럼 빠르게 움직이지 않으므로 연산장치의 부담이 걸릴 우려도 적으며, 주위를 파악해야 하는 센서의 성능 등에서도 여유가 있다.

시기의 문제일 뿐 결국 자율주행으로 갈 것이다. AI가 일반지능을 대체한다는 것은 사실 먼 미래일 뿐만 아니라 실제적으로 큰 의미도 없다. –사람마다 차이는 있겠지만 인간은 기본적으로 지배욕구를 갖고 있기 때문에, 어느 누구도 기계가 자신을 대신해 중요한 문제에 대한 결정 권한을 갖기를 원하지는 않는다. 자기가 하기 귀찮은 일을 대신해주길 바랄 뿐

현실의 기계 장치 중에 사람만큼 일반 운동 능력을 가진 기계 장치는 존재하지도 않으며 있어도 큰 효용이 없다. 흙을 대량으로 퍼 올릴 수 있는 굴삭기가 필요한 것이지 사람 대신 삽질을 해주는 기계가 필요한 것이 아니다. 특정 영역에 대해 사람을 대신해 줄 수 있으면 된다. 고로 AI 분야의 Next는 자율주행.

미숙아 수준 ‘미니 뇌’ 만들었다

지난 10여 년 간 과학자들은 사람의 신장, 간, 피부, 소화기관 등을 모방한 유사 생체 장기 ‘오가노이드(organoids)를 만들어왔다.

‘미니 장기’, 혹은 ‘유사 장기’ 등으로 번역되는데 이 인공 장기는 인체에서 채취한 줄기세포를 3차원적으로 배양하거나 재조합해 만든 작은 장기 유사체로 신약개발과 질병 치료, 인공장기 개발 등에 활용이 가능하다.

오가노이드를 처음 만든 사람은 영국 케임브리지대 매들린 랭커스터(Madeline Lancaster) 박사다. 그는 2013년 신경줄기세포로 뇌 오가노이드를 제작했다. 이후 미국과 일본 등에서 심장, 위, 간, 신장, 췌장, 갑상선 등 10여 개의 오가노이드가 탄생했다. (중략)

그동안 과학자들은 줄기세포를 키워 유사 뇌를 만들었지만 실제 신경세포의 활동을 모방할 수는 없었다. 그러나 미숙하지만 뇌 기능을 수행할 수 있는 ‘미니 뇌’를 제작함으로써 뇌전증, 뇌일혈, 조현병 등 정신질환을 치료하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대하고 있다.

정말 놀라운 세상.

 

19.08.11

‘빅데이터 없는 인공지능’ 기술이 온다

지난 수십 년의 인공지능 발전 역사를 돌아보면 접근법이 크게 둘로 나뉜다. 하나는 지능의 원리를 분명한 코드로 짜야 한다는 ‘전문가 시스템’파이고, 다른 하나는 지금의 열풍을 가져온 컴퓨터가 스스로 익히도록 하는 ‘기계학습’파이다. 그런데 신경-상징 개념 학습자는 둘을 결합한 ‘하이브리드’ 인공지능이라는 게 특징이다.

이 인공지능은 우선 일부 데이터로부터 학습을 통해 대상의 특징을 뽑아낸다. 그리고 나선 이를 저장해두고 전통의 전문가 시스템 기법을 결합해 문제 해결에 활용하는 것이다. 둘의 결합을 통해 훨씬 적은 수의 데이터만으로도 비슷한 문제 해결 능력을 발휘할 수 있다는 게 연구진의 설명이다.

외국어를 배울 때 그 언어의 문법을 이해하지 못하면, 어마어마한 수준의 데이터가 필요하다. 물론 몇몇 큰 기업들은 그런 데이터 확보가 가능하겠지만, 많은 경우에 현실적이지 않음. 주어진 맥락(context)에서 특징(feature) 을 추출하는 방식으로 가는게 결국 방향일 것 같다. 

사진 찍듯이 통째로 외우는 기억력, 부럽긴 하지만

시각 정보와 공간 학습이 초인적 기억술과 관련이 있는 걸까? 뛰어난 기억술을 지닌 이들은 주로 ‘장소 기억법’(method of loci)이라는 고전적인 기억 증강 방법을 사용하는 것으로 알려졌다. 이 방법은 2500여년 전 고대 그리스의 시모니데스(기원전 556~468)라는 시인이 자신이 강연하던 연회장의 청중을 그들이 앉아 있던 장소와 연계해 모두 기억해낼 수 있었다는 전설 같은 이야기에서 비롯했다고 한다. 이 기억법은 기억하고자 하는 정보들을 자신이 익숙한 가상의 ‘장소’에 배치하고 그 장소의 이미지와 결합함으로써, 빠르고 효과적으로 그 정보들을 떠올리는 방법이다. 그러므로 장소 기억법을 사용하면 시각 이미지와 공간 기억을 처리하는 뇌 부위의 활성이 일반인보다 높게 측정되는 게 당연할 것이다.

루리야가 보고한 ‘에스’도 기억술을 배우지 않았다고 말했지만, 그의 두뇌는 비슷한 전략을 사용한 것으로 보인다. ‘에스’는 기억하고자 하는 정보들을 시각화하는 것을 선호했으며, 어떠한 가상의 ‘길’을 만들고 그 길의 여러곳에 기억할 정보들을 배치하고서, 나중에는 그 길을 걸어가듯이 기억된 정보들을 떠올리곤 했다. 그의 또 다른 능력은 감각기관을 통해 받아들인 정보들을 공감각적으로 해석하는 능력이었다. 예를 들어 어떤 음악 소리를 들으면 음악에서 얻어지는 청각 정보뿐만 아니라 시각, 촉각, 미각적 이미지를 함께 느끼면서, 특정 음악을 ‘말랑하고 노란색의 달콤한 노래’라는 식의 정보로 기억해 나중에 그 음악을 쉽게 연상한다는 것이다. 이처럼 기억 능력이 뛰어난 사람들은 기억하고자 하는 것을 자신에게 이미 익숙한 정보들과 연합해 머리에 저장하고 이를 이용해 쉽게 끄집어내는 듯하다. (중략)

그렇다면 장기 강화 현상을 인위적으로 증강하면 기억력도 높아지지 않을까? 1999년 당시 미국 프린스턴대에 있던 조 첸 박사 연구팀은 장기 강화에 필수인 특정 단백질이 신경세포들에 더 많이 발현하도록 유전자 변형 생쥐를 만들어 그런 실험을 했다. 놀랍게도 기억력을 측정할 수 있는 거의 모든 종류의 행동 시험에서 이 동물들의 기억력이 증강되었음을 확인할 수 있었다. 또한 2005년 로스앤젤레스 캘리포니아대의 알시노 실바 박사 연구팀은 세포 성장을 촉진하는 특정 단백질(Ras)이 과도하게 활성화되도록 유전자를 변형한 생쥐한테서도 높은 기억력과 신경세포 간의 연결성을 관찰할 수 있었다고 보고했다.

하지만 이야기는 여기서 끝나지 않았다. 실험동물의 인위적 기억력 증강에는 종종 예상치 못한 부작용이 뒤따랐다. 유전자 조작으로 기억이 증가한 생쥐들은 정상 생쥐들보다 고통을 더 잘 느꼈으며(하필 기억 저장과 만성 통증은 그 생물학적 메커니즘이 비슷한데, 통증을 느낄 때도 뇌에서 장기 강화 현상이 벌어진다고 알려져 있다), 세포 성장이 과도하게 증가하는 바람에 암 발생률이 높아질 수도 있었다. 현재까지 동물실험을 한 과학자들이 얻은 교훈은 기억만을 증가시키고 다른 생리적 현상은 정상으로 유지할 수 있는 방법은 아직 존재하지 않는다는 것이다.

실제로 초인적인 기억력을 가진 사람들도 모든 것을 기억하는 데 뛰어난 것은 아니었으며, 오히려 뛰어난 기억력에 따른 부작용으로 고생하기도 했다. 앞서 소개한 ‘에이제이’는 자신의 일생을 마치 영화를 보는 것같이 뚜렷하게 기억했지만, 의외로 자신이 갖고 다니는 여러 열쇠가 각각 어느 용도인지 잘 몰랐고, 심지어 최근에 자신을 인터뷰한 사람의 옷차림도 잘 떠올리지 못했다고 한다.

망각도 기억의 일부. 잊지 말아야 할 정보는 어딘가에 기록을 해두면 그만이다. 기억술에 대한 내용도 흥미로워서 추가. 시각화가 얼마나 중요한지 이해할 수 있다.

19.08.04

세계는 더 많은 천연가스를 원한다

하지만 수치를 보면, 진정한 혁명은 천연가스에서 일어나고 있으며, 신재생 에너지의 영향력은 언론이 보도하고 있는 것보다 훨씬 더 작다는 사실을 알 수 있다.

지난해 전 세계 에너지 사용량 증가분 중 43%를 천연가스가 담당한 반면, 신재생 에너지의 비중은 18%에 불과했다. 미국의 경우, 신재생 에너지의 시장 점유율은 3.9%에서 4.2%로 증가했지만, 천연가스 소비량은 7배나 증가해, 시장 점유율이 29.2%에서 31%로 높아졌다. 원유, 석탄, 원자력 및 수력 발전은 모두 완만한 하락세를 보였다.

내가 보기에 차세대 에너지는 여러 면에서 봤을 때 천연가스다. 셰일가스라는 엄청난 공급처가 있을 뿐더러 친환경적이기까지 한데, 다른 신재생 에너지는 여전히 갈길이 멀다. 

내 생각에 차세대 자동차 에너지원도 전기나 수소가 아니라 천연가스가 되지 않을까 싶음.

칼로리를 제한하면 장수하는 이유는?

이들은 돌연변이 초파리의 대사율을 50%까지 낮추자, 많은 돌연변이에서 예상됐던 해로운 영향들이 전혀 발현되지 않았다고 밝혔다. 다른 여러 유전적 돌연변이를 가진 초파리에 대해서도 유사한 실험을 했으나 매번 같은 결과가 나왔다는 것이다. (중략)

카듀와 아마랄 교수는 이제 그 해답이 피드백 제어(feedback control)에 있다고 믿고 있다. 생물학과 공학, 경제학 및 다른 많은 분야에 공통적으로 사용되는 이 피드백 제어는 원하는 응답을 얻기 위해 복잡한 시스템의 가동 성능을 조정할 수 있도록 하는 것이다.

수년 동안에 걸쳐 수백 번의 실험을 완료한 뒤 연구팀은 대사가 느려지면 동물들의 신체 시스템에 오류를 수정할 수 있는 시간을 벌어준다고 믿게 되었다. (중략)

아마랄 교수는 “그러나 당신이 천천히 성장하고 있다면 이런 복잡한 시스템이 필요치 않을 수도 있는데, 그 이유는 이런 실수들을 조정하고 변화에 반응할 수 있는 더 많은 시간을 가질 수 있기 때문”이라고 밝혔다.

시간이라는 자원의 위대함. 타이밍이란 정말 얼마나 중요한 것인가 심지어 손자도 전쟁에서 가장 중요한 것으로 ‘도(道)’를 말하고 그 다음으로 ‘시간(하늘)’을 이야기 했지. –그 다음은 ‘공간(땅)’ 이고 그 다음이 ‘리더(장수)’ 그 다음이 ‘체계(법)’

19.07.28

인공지능이 인류 난제를 해결?

지난 2013년 일부 사회과학자들을 통해 10년 내 미국의 일자리 47%가 자동화돼 실업난을 불러일으킬 것으로 전망했지만 지금 미국은 사상 최저의 실업률을 기록하고 있다고 말했다.

인공지능이 생산성 향상으로 이어진다는 공식 역시 들어맞지 않고 있다고 주장했다. 실제로 AI를 대거 도입한 구글, 페이스북, 아마존 등 주요 기업들의 생산성이 높아지지 않았으며, 세계 경제 역시 생산성이 감소하는 현상을 보이고 있다고 말했다.

‘Phys.org’는 인공지능과 관련해 이런 모순된 결과가 나타나고 있는 원인을 실제 산업 현장을 도외시한 그릇된 분석 방식 때문이라고 지적했다.

실제 산업 현장에서 사용하고 있는 AI는 많은 양의 데이터 처리에 집중되고 있으며, 사람이 수행하고 있는 일을 대신할 수 있을 정도의 충분한 인지 능력을 지니고 있지 않고 있다고 말했다. 현장에 적용한다 하더라도 많은 시간이 걸린다는 것.

내가 하고 있는 일로 생각해 보자면, 누구나 인정 하듯이 ‘일반 지능’은 아직 먼 얘기고, 특정한 분야에 대한 지식도 아직은 시간이 더 필요해 보인다. 무턱대고 딥러닝을 한다고 답이 나오는게 아니라 해당 도메인을 이해하고 업무의 단계별로 적용해 줘야 하는데, 인공지능 하는 사람들은 도메인에 대해 모르고, 반면 업계 사람은 인공지능을 모르기 때문.

실제로 아직은 뭔가 ‘지능’ 이라는 표현을 하기는 애매한 상태가 아닐까 싶다. 결국 행동 전략은 사람이 생각해 줘야 하고, 인공지능이라 불리는 것은 결국 반복 업무의 자동화를 하는 것 뿐이니까.

뇌영상 보면 당신의 기억과 마음 읽어낼 수 있다?

이런 결과는 기억의 ‘내용’을 읽어낸 것은 아니었지만, 기억을 검색하고 확인하는 과정을 담당하는 뇌 영역의 반응을 살펴보면 그 기억이 직접 경험한 것인지 진위를 알 수 있음을 보여준다. (중략)

완전히 불가능한 일은 아니다. 이와 관련한 초기 연구들은 얼굴이나 장소 등 특정한 범주의 정보에 선택적으로 반응하는 뇌 영역들이 따로 있다는 점에 주목했다. 예를 들어 얼굴에 대한 반응은 ‘방추상 얼굴 영역’이라는 뇌 부위에서, 건물이나 풍경 등은 ‘해마곁 공간 영역’으로 불리는 부위에서 강한 신경 반응이 나타난다. 이를 거꾸로 추적해 매사추세츠공과대학의 낸시 캔위셔 교수는 단순히 각 뇌 영역이 언제 얼마나 활성화되었는지만 봐도 사람들이 얼굴을 봤는지 건물을 봤는지를 85% 이상 예측할 수 있음을 2000년에 일찌감치 보여주었다.

재밌게도 사람들이 아무것도 보지 않고 얼굴이나 건물을 상상만 했을 때에도 ‘방추상 얼굴 영역’이나 ‘해마곁 공간 영역’에서 높은 신경 반응이 나타났다. 실제로 얼굴이나 건물을 볼 때 반응하는 영역과 상상했을 때 반응하는 영역은 90% 가까이 겹쳤다. 즉, 무엇인가를 봤을 때의 뇌 반응 패턴을 미리 알면 사람들이 무엇을 생각했는지도 어느 정도 예측할 수 있다는 것이다.

결국 내용은 모르지만 범위는 예측이 어느 정도는 된다는 얘기. 내 예상으로는 내용을 예측하는 것은 근본적으로 불가능하지 않을까 싶다. CPU 상의 전자의 흐름을 보고 지금 컴퓨터에서 어떤 프로그램이 돌아가는지는 알 수 없다는 것. 그래도 범위라도 알면 의미는 있겠지?

나이 들면 뉴런의 노폐물 청소도 잘 안 된다

흔히 ‘오토파지’라고도 하는 자가포식(autophage)은 세포 내의 유해한 노폐물을 치우는 일종의 쓰레기 재활용 시스템이다.

다시 말해, 세포질의 노폐물, 접힘에 이상이 생긴 퇴행성 단백질, 기능이 저하된 세포소기관 등이 자가포식에 의해 제거된다. 자가포식이 일부라도 제대로 작동하지 않으면 쌓이는 쓰레기에 치여 결국 세포가 죽게 된다. (중략)

나이 든 생쥐의 경우 뉴런의 자가포식소체 구조에 현격한 결함이 발생하면, 새로 생성되는 자가포식소체의 개체 수도 급감하는 것으로 관찰됐다. 이렇게 자가포식소체에 결함이 생기면, 뉴런 시냅스(연결 부위)에 노폐물이 쌓이는 것으로 추정됐다. (중략)

연구팀은 또한 나이 든 생쥐에서 WIPI2B 단백질을 활성화하면 뇌의 자가포식소체가 다시 생성되고, 자가포식에 의한 노폐물 정화 시스템도 복원된다는 걸 확인했다. 반대로 어린 생쥐에서 WIPI2B를 제거하자 자가포식소체의 형성은 중단됐다.

스타보에 연구원은 “단백질 하나를 조작해 오토파지를 놀랄 만큼 완전하게 되살릴 수 있다는 건, 노화와 연관된 퇴행성 신경질환의 새로운 치료 표적을 제시한 것”이라고 평가했다.

나이들면 기능 떨어지는 것은 당연하지만, 단백질 조작으로 놀라울 정도로 복구할 수 있다는 이야기. 평균 수명은 늘지만 한계 수명은 늘지 않는다고 하는데, 그래도 건강 수명이 느는 것은 의미 있겠지. 

19.07.21

한국 경제 1%대 성장 시대 도달

결국 한국은행의 금리 인하에도 불구하고 대외 불확실성 리스크가 완화되지 못하고 오히려 확대될 경우 하반기 수출 및 설비투자의 동반 부진이 지속되면서 국내 성장률이 1%대를 기록할 것으로 전망된다.

현세대는 격차가 벌어지는 세대고, 이는 전세계적인 차원의 문제이기 때문에, 미국과 같은 패권국가는 성장이 계속될지라도 그렇지 않은 나라들은 앞으로도 계속 어려워질 수 밖에 없음.

좋게 보자면 옥석이 가려지는 시기라고 할 수 있을까? 하지만 바다에 물고기가 많아야 고래도 살아갈 수 있듯이, 시장 환경이 좋아지지 않으면 선도 하는 기업도 어려워질 수 밖에 없지. 다들 살아남기 바쁜 시기다.

한국에 드리워진 인구 고령화 물결

유감스럽게도, 출산율을 실질적으로 높일 수 있는 정책은 없다. 이코노미스트 라이먼 스톤이 발표한 것처럼, 출산에 경제적 인센티브를 제공하고, 무료 육아 서비스를 제공하는 방식은 그다지 효과가 없다. (중략)

이민을 받아들이는 전략에 근본적인 문제가 있다. 전 세계적으로는 불가능하다는 점이다. 대부분의 국가에서 출산율이 떨어지고 있다. 한국에서 이민들 받아들일 수 있는 중국의 경우에도 매년 노동 연령 인구가 수백만 명씩 줄어들고 있다. 인도도 그렇게 될 것이다. 다음 세대 세계 인구 증가의 대부분을 담당할 것으로 예상되는 아프리카에서조차 저 출산율로 전환되고 있다.

놀랍게도 아프리카 조차 출산율이 낮아지는 추세라니. 일단 개발이 되는 국가는 예외없이 출산율이 떨어지고, 이것은 복지로 해결이 불가능하다.

애초에 물리적으로 여성의 사회진출이 활발해지면 출산율이 떨어질 수 밖에 없음. 가계 입장에서 여성이 아이를 낳는게 유리한 구조에서는 출산율이 높지만 가계 입장에서 여성이 사회진출을 하는게 유리한 경우에는 출산율이 낮을 수 밖에 없다. –이래서 선진국의 이민자 가족이 출산율이 높다. 현실적으로 이민자 여성은 사회 진출이 쉽지 않은 반면 자식을 낳아 그 중에 사회에서 성공을 거두는 자식이 나오면 그 가계에는 큰 보상이 돌아오니까– 가계의 최적점과 국가의 최적점이 다르기 때문에 발생하는 문제.

그렇다고 사회가 이렇게 변했는데 국가가 출산율을 높이기 위해 여성의 사회 진출을 막는 것은 시계를 거꾸로 돌리는 일이고 앞으로 나아갈 수 있는 유일한 방법은 국가가 직접 아이를 낳아서 기르는 것 뿐이다.  <멋진 신세계> 같은 사회가 되는거지. 아이의 부모는 개인이 아니라 국가가 되는 것.

미 하원이 ‘리브라’를 걱정하는 이유

브래드 셔먼 의원 또한 리브라가 대중들을 위한 혁신 대신 범죄자들에게 자유를 주는 도구로 전락할 수도 있다는 염려를 나타냈습니다. 셔먼 의원은 “혁신이 좋은 것이라 다들 이야기한다. 그러나 오사마 빈 라덴은 혁신적인 비행기를 이용해 테러를 일으켰다”라고 지적하며, 비트코인 또한 마약 구매에 사용되는 등 범죄자들이 즐겨 이용했던 수단이었음을 지적했습니다. 더불어 “대외적으로 리브라라고 불리고 있지만, 리브라는 ‘저커버그의 버킷(Zuckerberg Bucket)’이 될 것”이라며 리브라가 미국에 위협을 가할 것이라 주장했습니다. 그리고 리브라 백서에는 사용자의 실제 신원과 연결되지 않는다는 부분이 있는데, 사용자가 여러 계정을 개설해 악용하면 어떡할 것이냐 지적하기도 했습니다.

기술만 아는 사람들은 사회나 경제에 대해 모르기 때문에 리브라와 같은 화폐를 긍정적으로 볼 수 있지만, 사회는 사람들의 신용과 신뢰에 의해 돌아가는 시스템이기 때문에 기술만 갖고는 사회를 바꿀 수가 없다. 기존의 신뢰 체계를 대체할 수 있는 새로운 체계를 만들어 내야 함.

일단 리브라는 비트코인과 같은 상품에 가까운 것이 아니라 가치를 달러에 연동시켜서 진짜 화폐에 가까운데, 민간 기업이 화폐라는 공공의 성격을 갖는 물건을 컨트롤 할 수 있는 상태 –물론 페이스북은 그렇게 주장하지 않겠지만– 를 받아들일 수 없을 것이며, 특히나 달러 패권에 도전하는 것을 절대 용납하지 않는 미국이 –사실 누구라도 달러와 같은 막강한 힘을 갖고 있으면 그에 대한 도전을 용납하지 않을 것이다. 정작 리브라가 달러의 위치에 올라오게 되면 저커버그도 마찬가지로 행동할 걸– 그것을 허용할 리가 없음.

뇌-컴퓨터 연결? 실체 드러낸 머스크 비밀병기

뉴럴링크는 기자회견에서 쥐와 원숭이의 뇌에 미세한 전자칩을 이식해 컴퓨터와 연결하는 데 성공했다고 밝히며, 실험내용과 함께 관련 기술과 장비를 공개했다. (중략)

두개골을 뚫고 뇌에 전극을 넣는 행위는 공포스러워 보이지만, 이미 이런 시술을 한 사람이 14만명 이상이다. 미국 식품의약품국 승인을 받은 뇌심부 자극장치는 뇌에 심는 바늘모양 전극인데 전류를 흘려보내면 파킨슨병이나 수전증 환자의 떨림을 개선하고 우울증도 완화해준다. 한양대 임창환 교수가 펴낸 <바이오닉맨>에 따르면, 2004년 미국 브라운대 존 도너휴 교수는 사지마비 환자의 대뇌에 96개의 전극이 달린 마이크로칩을 이식해, 생각만으로 두뇌 외부와 연결된 컴퓨터 마우스를 움직이는 실험에 성공한 바 있다.

뇌-컴퓨터 연결의 목표는 신체 마비나 척추 손상, 시각장애 등을 극복할 수 있는 기술적 플랫폼을 만드는 것이다. 뉴럴링크의 최종 목표는 사람 두뇌를 컴퓨터와 연결시켜 디지털 정보를 뇌에 업로드하거나 사람의 생각을 컴퓨터로 다운로드하는 공상과학속 현실이다. 머스크는 강한 인공지능의 위협에 대처하기 위해서는 뇌를 컴퓨터에 연결해 “생물학적 지능을 디지털 지능과 결합할 필요가 있다”고 주장해왔는데, 실제 이를 구현할 기업을 설립한 것이다.

아직은 더 두고 봐야겠지만 흥미로운 내용이라 정리

인텔의 뉴로모픽 컴퓨터 시스템 Pohoiki Beach

인텔은 64개의 로이히 칩으로 구성된 포호이키 비치 (Pohoiki Beach) 뉴로모픽 시스템을 공개했는데 대략 800백만 개의 뉴런으로 구성되어 있습니다. 인텔에 의하면 포호이키 비치 시스템은 통상적인 컴퓨팅 작업에서는 특별히 빠르지 않지만, 특정 작업(sparse coding, graph search and constraint-satisfaction problems)에서 기존의 CPU 보다 1000배 빠르며 1만배 더 효율적입니다.

뉴로모픽 시스템은 기존의 CPU나 GPU와 달리 수학적 연산으로 뉴런을 흉내내는 방법이 아니라 하드웨어적으로 뉴런을 모방하는 방식입니다. 그런 만큼 기존의 머신러닝/딥러닝 방법으로는 어려운 모방이 가능하다는 장점이 있습니다. 하지만 아직 개발 초기 단계인 기술이라 정확히 평가하기는 어려운 부분이 있습니다.

아직은 더 두고 봐야겠지만 흥미로운 내용이라 정리 2

오토데스크, “AI 기반 디자인으로 제조 혁신 이끌겠다”

제너레이티브 디자인에 대해 김 대표는 “기존에는 개념 설계를 한 다음 이 개념이 공학적으로 가능한 그림인지 검증하고 제작하는 데 어느 정도 비용이 들지 고민한 후 적합하면 생산으로 넘어가지만, 공학적으로 문제가 있거나 생산 비용 제약이 있으면 다시 개념 설계로 돌아가는 반복적 구조의 설계를 지금까지 해왔다”라며 “제너레이티브 디자인은 이 두 가지를 한꺼번에 자동화해서 하는 방식으로 목적식과 제약식을 주면 개념 설계와 공학적, 비용적 고려를 한꺼번에 해서 AI 기반 솔루션 디자인을 여러 개 만들어주는 자동화 방식이다”라고 설명했다.

디자인 자체가 아니라 디자인을 검증하는데 사용한다는 이야기. 굳이 비유하자면 자동 테스트 같은 것이려나. 여튼 인공지능 비즈니스의 핵심은 사람의 반복적인 업무를 줄여주는데 있다. 예전에는 정말로 논리적인 것만 가능했던 반면 요즘은 이미지 같은 비논리적인 것도 처리가 가능해진 것. 물론 그 반복적인 업무를 없애면서 사람의 직접적인 일자리와 전문성을 없애는 어두운 면이 따라 오고 있긴 하지만.