특이점이 온다 - 기술이 인간을 초월하는 순간

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  • Post last modified:February 8, 2020

특이점이 온다

요약

  • 수십 년만 더 버티면 영원히 살 수 있을지도 모른다. 기계 지능의 등장으로 새로운 문명이 탄생한다.

  • 저자의 폭넓은 지식을 자랑하는 책이다. 최신 이론과 기술 동향을 접할 수 있다. 만만치 않은 내공이 필요하지만, 그렇다고 어려워서 도저히 못 읽을 수준은 아니다.

본론

특이점이 온다는 본문이 700여 쪽, 참고문헌만 100여 쪽에 달하는 방대한 서적이다. 그렇지만 순식간에 읽어내려 갔다.

레이 커즈와일은 근 미래에 인류가 완전히 다른 진화의 단계로 들어서게 될 거라 주장한다. 죽음을 극복하게 될 것이고 (철학자들은 삶과 죽음을 다시 정의해야겠지만), 에너지 문제를 해결하게 될 것이다. 더 나아가 인간을 능가하는 인공지능이 등장할거라 한다. 인류 자신도 기계의 도움을 빌어 비약적인 진화를 경험하게 되며, 생물학적 육체의 한계도 넘어설 날이 멀지 않았다. S.F 소설이나 영화에서나 등장했던 모든 것이 현실이 된다. 그것도 우리 세대가 자연사하기 전에 이 모든 게 이뤄진다. 꿈같은 이야기다. 하지만 절대 허무맹랑한 소리가 아니다.

레이 커즈와일의 미래 예측은 수확 가속의 법칙에 기반을 둔다. 무어의 법칙을 더 넓게 해석한 것이다. 반도체 뿐만 아니라 대부분의 정보 관련 기술이 기하급수적으로 증가한다. 트랜지스터, 전화 통화량, 휴대폰 가입자 등의 사례가 그 증거다.

연산의 기하급수적 증가

출처: Singularity.com

레이 커즈와일은 우리가 진화 곡선이 폭발적으로 증가하는 시점에 올라서 있다고 한다. 현재의 정보 기술 발전 속도라면 2020말에는 튜링 테스트를 통과하는 인공 지능이 등장할 테고, 컴퓨터 지능과 생물학적 지능이 결합되어 인류는 이전과는 다른 세상에 살게 될 것이다.

특이점이 온다의 핵심은 인공 지능의 도래이다. 인류를 능가하는 지능이 등장하거나 기계의 도움을 받아 인류의 지능을 비약적으로 향상시키는 것이 특이점의 전제 조건이다. 그래서 이 책의 90%는 인공 지능을 다루고 있다. 프랙탈, 정보 이론 (p.115 울프램과 프레드킨의 세포 자동자에 관한 소고), 뇌 역분석, 나노 기술 등의 최신 이론을 총동원하여 근거를 제시한다. 저자의 전문 지식이 상당한 수준이라, 책을 두 번 읽어야 했고, 그래도 여전히 완전히 이해하지 못한 부분이 많을 정도이다.

첫 번째 초인간 지능이 창조되어 그 지능이 재귀적인 자기 개선을 시작하면 근원적인 단절이 발생할 것인데, 그와 같은 것은 예측하기조차 어렵다.

– 마이클 아니시모프

이 책의 미래상에 감동할 수도 있고, 허튼 소리로 치부해버릴 수도 있다. 어느 쪽이든 격렬한 반응을 불러일으킬 것이 틀림없다. 만약 특이점이 온다를 읽기도 전에 흔해 빠진 반대 논리를 떠올렸다면, 잠시 판단을 유보하시라. 반대편에 서 있는 사람에게 저자가 보내는 반론만 80여 쪽에 이른다. 믿을 수 없다는 비판, 믿을 수 없다는 비판, 맬서스주의자들의 비판, 소프트웨어에 관한 비판 등 10여가지 항목에 걸쳐 비판에 대한 반론을 펼친다.

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17 years ago

TDD와 자동 프로그래밍

“특이점이 온다” 이 책이었군요..
몇년 전 이 책 소개하는 신문기사를 읽고
인생관을 바꾼 기억이 납니다..

그래.. 가늘고 길게 가는거야.. ^^;
지금 가늘게 살고 나중에 굵게 살면 되지..
안죽을 수 있을 지도 모르니까.. ^^;;

그리고 한가지 더 생각이 들었는데요..

최재훈
17 years ago

Re ASP.NET: 트랙백이 깨졌길래 수작업으로 고쳤습니다. ^^

특이점이 온다에서 제안하는 인공지능은 기존과 달리 자기조직적인 방식으로 구성됩니다. DNA가 단백질이 되고, 단백질이 조직으로 발달하는 것과 마찬가지로 패턴에 따라 정보가 구성되는 겁니다. 그래서 여기에 제안된 인공지능이 인간의 지능에 맞먹기 전에 TDD에 적용되긴 함들 것 같습니다. 특정 상황에 최적화된 해결책을 찾는 게 아니라 말 그대로 지능을 형성하는 게 목표이기 때문에, 인간의 지능을 갖기 전에 프로그래밍과 같은 고도의 지적활동은 하기 힘들지 않을까라는 게 제 생각입니다.

하지만 특정 문제에 대한 최적화된 해결책을 찾는 게 (현 시점에서) AI 연구의 대세이니, 확실히 테스트를 지능적으로 도와줄 소프트웨어가 개발될 날이 멀지 않았을지도 모르겠습니다.

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