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인간동물원 발언 로봇은 사실은 안드로이드 딕이다! 이규연의 스포트라이트



이규연의 스포트라이트 4월 3일 방송분 "알파고 쇼크, 인공지능이 온다"편에 흥미로운 동영상이 소개되었다.

로봇과학자로 보이는 한 사람이 한 안드로이드에게 질문을 하고 기계의 답을 듣는 영상이었다.

로봇의 두뇌는 컴퓨터와 직접 연결되어있는 듯 수 많은 전선들로 휘감겨있고 

사람의 말을 인식하고 스피커를 통해 대화를 나누고 있었다.




진행자 : 로봇이 이 세계를 정복할 것이라고 생각하니?


로봇 : 넌 내 친구이고 난 친구를 기억해. 내가 터미네이터로 변한다해도 너에게 잘해줄거야.

"인간동물원"에서 안전하게 잘 보호해줄께!


인간동물원에 넣어두는 것이 잘해주는 거니??

이 섬뜩한 대화를 유투브에서 찾아보았다.


방송분에서는 다따고짜 이 대화내용만이 방송되었다. 

박사는 누구이고 로봇은 왜 이런 말을 하도록 자세한 설명이 없었다.

앞뒤 맥락없이 흥미만을 자극하기 위한 구성이라 로봇에 대한 잘못된 인식을 심어줄 선전도구로 사용되기 충분했다.


그래서 어떤 내용인지 자세히 알아보았다. 이 영상은 2011년쯤 방송된 PBS 노바 사이언스의 영상이었다.

그 내용이 충격적이라 아직까지도 회자되며 이 영상이 여러곳에서 소개되고 있다.

이 로봇을 만든 과학자는 데이빗 핸슨 David Hanson이다.

그는 자신이 존경하는 SF작가 필립 딕 Philip K. Dick가 최대한 비슷하게 자신의 안드로이드 로봇을 제작한다.

방송에서는 한 평범한 미국 아저씨의 모습이라고 설명하였지만

자세히 말하면 필립 K 딕을 닮은 로봇인 것이다.



그의 작품은 굳이 설명할 필요도 없을 것이다. 수많은 영화와 로봇과학자 그리고 사회에 영향을 끼쳐왔다.

브레이드 러너, 토탈 리콜, 마이너리티 리포트, 페이첵 등 지금 모든 SF작품의 원조라고 할만한 인물이다.

로봇의 이름은 "안드로이드 딕"이다.

필립 K 딕의 작품들과 그의 대화들을 안드로이드 소프트웨어에 업로드하여 대화엔진을 구성하였다.

그러므로 마치 필립 K 딕이 할만한 이야기를 하는 로봇인 것이다.


-사람을 인식할 수 있어 대화자와 눈을 마주치기도 하고 회피하기도 한다


- 음성인식 기능이 있어 질문자의 말을 텍스트로 받아들이고 그 의미를 분석한다.


필립 K 딕의 기존 대화록에 있는 질문이면 그대로 말을 하고

미처 접하지 못한 질문이 들어오면

함의분석엔진 latent semantic analysis 사용하여 대답을 한다.


절대 사고를 하고 의식이 있어 어떤 의도를 가지고 이런 말을 하는 것이 아니다.

그러므로 인간동물원 발언도 필립 K 딕이 했던 말 속에 있었거나 

할 만한 이야기라고 소프트웨어가 추론한 것이다.

이것은 방송사가 시청자의 관심을 최대한 집중시키기에 좋은 부분이기에 

편집에 비중을 높여나갔다.


그런데 JTBC의 스포트라이트는 앞뒤 맥락없이 "안드로이드 딕"의 대화가 방송되어 좀 안타까웠다.

우리가 앞으로 인공지능 강국이 되기 위해서라도 사건을 직시하고 본질을 바로 알아야하는데

흥미 끌기에 급급하여 잘못된 선입관을 심어주지 않을까 우려스럽다-_-;



유전적 알고리즘으로 그네 타는 법! 



3월 20일에 방영된 SBS 스페셜 "알파고 쇼크, 인간은 어디로 가는가"에 재미있는 영상이 소개되었다.

성균관대 물리학과 김범준 교수가 알파고가 바둑두는 방법을 스스로 채득하는 방법을 설명해주었다.

알파고의 방법을 설명해주는 동영상을 보여주는 장면이 나온다.


이해하기 너무 쉬운 동영상이라 나도 유투브에서 찾아보았다.

짜자잔~~ 바로 이것이다!! 무니무니교수의 영상이라고 한다.

친절하게 어떤 분이 해석을 해서 영상으로 올려주셨다.


동영상의 제목은 "유전적 알고리즘으로 그네 타는 법을 학습시켰다" 입니다.


인공지능인데 앵~ 유전적 방법?!

바로 그것이었다. 세대와 변이, 그리고 자연선택을 컴퓨터로 구연하는 방법이었다.

이렇게 설명하니까 모든 것이 명확하게 이해되기 시작했다.


요약하면 다음과 같다.


녹색은 보통사람이 타는 일반적인 방법으로 그네를 탄다. 

랜덤으로 타는 핑크색 사람과 비교하기 위한 설정이다.


핑크색은 앉았다 일어서기를 램덤으로 진행한다.



왕복하는 구간을 32곳으로 나누어 앉았다(0) 일어서기(1)를 반복한다.



64라인을 만들고 40초마다 세대교체를 한다.

초기 유전자는 랜덤이다.

가장 진폭이 큰 4명이 살아남는다.

나머지는 살아남은 자들의 유전자로 만들었다. 즉 자식들이다.

이때 교차와 돌연변이를 넣어 다양성을 증대시킨다.



세대를 가속한다! 컴퓨터는 이런 것이 가능하다~

알파고가 하루에 3만판씩 대국을 벌일 수 있다는 것도 이런 방법으로 가능하다.



점점 어느 정도 그네를 타는 모양으로 발전한다.

22세대정도 되니까 유전자의 변화가 거의 없어진다.

이렇게 가장 진폭을 크게 타는 방법은

11111110010011111110001001000000 이다!!


인간은 지금까지도 몰랐다 이러한 방법을...

알파고의 착수가 신묘한 수로 보인 이유이기도 하다!



그네 타는 법이 인간과 상당히 달라보인다.

이로써 알파고가 사람과 상당히 다른 수를 구사하는 것을 어느정도 이해할 수 있게 되었다.

알파고의 딥러닝이란 방법도 유전적 알고리즘이란 방법으로 설명하니

쉽게 이해가 되었다.


다음은 이것을 연구한 무니무니교수의 홈페이지이다.

http://www.nicovideo.jp/mylist/29275111


그 밖에 유전적 알고리즘으로 이족보행을 학습시키는 동영상도 있는데

이족보행이란 것이 얼마나 어려운지를 간접적으로 알 수 있다.

사람이라면 누구나 두 발로 걷는 것이 자연스러운데

이것이 컴퓨터 가속으로도 구연하기 어려운 진화의 산물이라고 생각하니 경이롭기까지 하다.