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  [] [피터 디아맨디스] 수천억 달러의 사업 기회가 될 기술. 인공지능과 인간 집단지성의 협업이 만들어갈 새로운 세상. 인간은 직관이라는 중요한 이점을 가지고 있으며 인공지능 알고리즘은 이를 규합하여 정확한 결론을 도출할 수 있다. 게시글을 twitter로 보내기 게시글을 facebook으로 보내기
write date : 2019-01-14 11:49:17   
 

[피터 디아맨디스] 수천억 달러의 사업 기회가 될 기술. 인공지능과 인간 집단지성의 협업이 만들어갈 새로운 세상. 인간은 직관이라는 중요한 이점을 가지고 있으며 인공지능 알고리즘은 이를 규합하여 정확한 결론을 도출할 수 있다.

박영숙 세계미래보고서2019저자  
    입력 : 2019.01.14 05:18   트위터 페이스북 구글 네이버블로그

[피터 디아맨디스] 수천억 달러의 사업 기회가 될 기술. 인공지능과 인간 집단지성의 협업이 만들어갈 새로운 세상. 인간은 직관이라는 중요한 이점을 가지고 있으며 인공지능 알고리즘은 이를 규합하여 정확한 결론을 도출할 수 있다.

 

인간이 하는 일 중 인공지능이 모방할 수 없는 것은 어떤 것이 있을까? 인공지능은 지속적으로 산업과 연구 현장에 투입되어 과거에는 재능을 가진 인재들이 해결할 수 있었던 문제들을 해결하고 있다. 이 글은 그 한 예이다. 인공지능은 가장 숙련된 인재만이 능숙하게 될 수 있었던 어떤 문제를 해결하고 있다. 바로 단백질 분자를 형성하는 펩타이드 사슬이 2차 구조를 형성하는 고유의 아미노산 순서를 바탕으로 단백질 접힘을 예측하는 것이다.

 

단백질 접힘

생물학은 단백질에서 시작되며 단백질의 모양은 단백질의 기능을 정의한다. 현대 의학에서 가장 도전적인 문제의 하나는 아미노산 서열을 바탕으로 단백질의 구조를 예측하는 일이다.

 

인간의 신체는 수많은 단백질로 이루어져 있으며 단백질 종류는 수 만개에 이르는 것으로 추산된다. 단백질이 어떠한 3차원 구조로 접히는가 하는 것은 단백질에 함유된 아미노산의 수와 종류에 달려 있다. 단백질의 화학적인 구조는 아미노산의 선형 복합체이다. 하지만, 대부분의 경우 단백질은 단순히 선형의 사슬 구조로 존재하지 않고 개개의 단백질에게 고유한 접힌 형태로 존재한다.

일반적으로 단백질은 가장 에너지 효율이 높은 형태로 형성된다. 그러나 엉키거나 잘못 접히거나 하게 되면 파킨슨병이나 알츠하이머와 같은 질병을 일으킬 수도 있다. 단백질은 각각의 아미노산 사이에서 뒤틀리고 휘어질 수 있기 때문에 수백 개의 아미노산을 가진 단백질은 엄청난 수의 서로 다른 구조를 가지고 있다. 단백질 구조는 1 다음에 0이 300개나 붙는, 우주의 원자 수보다 더 많은 경우의 수를 가질 수 있다.

 

단백질 접힘의 원리를 이해하는 것은 의료 분야나 신약 발견에 도움을 준다. 하지만 10년 전까지만 하더라도 단백질이 어떤 구조를 가지게 될지를 예측하는 것은 최고의 슈퍼컴퓨터만이 할 수 있는 일이었다. 워싱턴 대학교의 한 연구진은 폴드잇(FoldIt)이라고 하는 온라인 게임을 시작했다.

 

폴드잇 : 집단지성에 의한 해결 방법

불가능해 보이는 퍼즐을 풀기 위해 집단 자원을 이용하기로 한 폴드잇은 게임 유저들에게 일련의 아미노산을 제공하며 유저들은 단백질의 3차원 구조를 직접 움직이면서 해법을 찾아낸다. 2008년 5월 워싱턴 대학교의 데이빗 베이커 교수 팀이 제작한 이 게임은 루빅스 큐브에 비견된다는 평가를 받으며 지금까지 10만 명이 넘는 유저들이 참여해왔다.몇 주도 되지 않아 폴드잇은 인간 두뇌의 패턴 인식 능력은 가장 복잡한 컴퓨터 프로그램보다 뛰어나다는 것을 입증했다.

 

2008년에 폴드잇이 출시된 이래 수만 명의 온라인 게이머들은 경쟁을 위해 플드잇에 가입했다. 참여한 게이머들은 개인적으로 퍼즐을 즐기는 사람들, 야심찬 과학자들로 구성된 팀까지 노소를 가리지 않는다. 흔들기, 구부리기, 다시 만들기 등의 기능을 이용하여 단백질의 3차원 구조를 더욱 효율적인 형태로 바꾸는 것이 게임의 목표로, 접힘 현상의 효율이 좋아질수록 높은 점수를 받는다. 게이머들은 소프트웨어보다 더 큰 그림을 보고 공간적 추론을 이용하고 옳지 않은 것이 무엇인지를 바탕으로 하는 직관을 따라 알츠하이머와 암 연구활동에 지대한 기여를 했다.

 

2011년 폴드잇 커뮤니티는 HIV/AIDS와의 싸움에서 중요한 승리를 거두었다. 지난 10년 동안 연구원들은 원숭이에 에이즈를 일으키며 HIV 바이러스 복제에 중요한 효소인 메이슨-화이저 원숭이바이러스(Mason-Pfizer monkey virus)의 레트로바이러스 단백질 분해효소 구조를 결정하기 위해 수많은 방법을 동원해왔다. 그러나 최고의 과학자들도 단백질의 결정구조를 푸는데 실패했다. 해당 바이러스의 단백질 구조는 종류만 10만 개가 넘었기에 이들이 컴퓨터 계산으로 해독하기도 힘들었다.

 

한 폴란드 과학자는 마지막 수단으로 게이머 집단을 문제를 해결하는데 동원했다. 불과 열흘 만에 3개 대륙에 흩어져 있는 온라인 게이머 팀은 바이러스의 단백질 구조를 풀어냈다. 시민과학이 10년 동안 풀지 못했던 난제를 해결한 것이다. 최근까지 폴드잇은 단백질 접힘을 예측하는 가장 좋은 방법으로 남아있다.

 

알파폴드(AlphaFold) 시대

체스와 바둑에서 인간을 능가하는 실적을 나타낸 구글 딥마인드는 최근 건강관리 분야로 신경망 연구를 확충했다. 2018년 딥마인드는 신약 발견을 돕기 위해 단백질 접힘을 예측하는 알파폴드라는 새로운 딥러닝 도구를 발표했다.

 

소프트웨어의 발전을 모니터하기 위해 2년마다 단백질구조예측학술대회(CASP, Critical Assessment of Techniques for Protein Structure Prediction)라는 단백질 접힘 대회가 창설되었다. 규칙은 간단하다. 팀마다 아미노산 배열이 주어지고 가장 정확한 구조 예측을 제출하는 팀이 승리한다. 알파포드는 최근 열린 이번 대회에 처음 참가하여 43개 단백질 중 25개의 정확한 구조를 예측하여 98개 참가팀 중에서 가장 높은 성적을 올렸다. 2위 팀은 43개 단백질 중 불과 3개를 예측하는 데 그쳤다.

 

알파폴드는 초기에는 단백질 구조를 예측하는데 몇 주가 걸렸지만 현재는 몇 시간 안에 예측 모델을 만들어낸다. 알파폴드는 인공지능이 질병치료의 의료 분야의 획기적 발견 과정에 실질적 영향을 미치는 시작점에 불과하다. 딥마인드의 승리는 집단에서 순수한 인공지능으로 진화하는 단계를 의미한다. 인공지능은 그동안 집단 지성이 해왔던 매우 복잡한 문제를 넘겨받고 있다. 만약 집단지성과 기계의 연산 능력을 결합시킬 수 있다면 어떻게 될까?

 

인공지능과 집단지성의 협업

오늘날 우리는 인공지능이 인간 집단지성의 천재성을 촉진하고 강화할 수 있는 흥미로운 시대에 살고 있다. 2016년에 구글 회장 에릭 슈미트(Eric Schmidt)는 차세대 구글은 크라우드소싱 인공지능 회사가 될 것이라고 말했다. 슈미트는 ‘이 모델에 의하면 정보를 크라우드소스로 학습하고 판매하는 것이다. 내 생각에는 이 모델이 차세대 1,000억 달러 기업이 될 수 있는 유력한 후보이다. 내가 회사를 창업한다면 이 전제 하에 시작할 것이다. 이러한 확장상의 개념을 통해 사용자들이 내게 가르쳐 주고 나는 사용자와 다른 사람들에게 더 나은 지식을 판매하는 서비스를 제공하게 되면 모두에게 이익이 된다.’

 

인공지능과 집단지성의 보완적인 힘은 서로 다른 이점을 가지고 있다. 인간의 집단지성은 직관이라는 중요한 이점을 가지고 있다. 인간은 어떤 도구를 사용해야 하는지, 언제 숫자를 세야하는지를 알고 있으며 복잡한 문제를 새로운 관점에서 재정의할 수 있다. 인공지능 시스템과는 달리 인간은 결정과 선택의 이면에 있는 추리와 결론을 이끌어내는 논리를 설명할 수 있다. 이러한 인간의 강점이 집단의 예측과 결합되면 그 결과는 개별적 추정을 넘어서는 매우 정확한 결론을 내릴 수 있다. 하지만 수천 명의 전문성과 아이디어를 종합하는 일은 자체의 한계와 부정확성을 내포하고 있다. 그래서 인공지능의 지원을 받는 집단 지성이 필요한 것이다.

 

MIT 집단지성센터(Center for Collective Intelligence)는 이미 생산성과 집단지성, 기업의 이익의 최적화하기 위해 집단지성과 기계 시스템을 결합하는 시도를 하고 있다. 만약 두 개의 두뇌가 하나의 두뇌보다 낫다면 100개, 1,000개, 80억 개의 두뇌를 이용할 수도 있지 않을까? 그리고 이러한 연구를 하는 곳은 MIT만이 아니다. 유내니머스A.I.(Unanimous A.I.)라는 회사는 사람과 집단적 전문성을 가지고 실시간으로 크라우드소스에 의한 해답을 제공하는 스웜 인공지능 기반의 소프트웨어 솔루션을 개발했다. 유내니머스A.I.는 스웜 인공지능과 집단의 예측을 바탕으로 스포츠 도박에서 오스카상 수상자에 이르는 분야에서 최고의 전문가들의 예측과 순수한 인공지능에 의한 예측을 능가하고 있다.

 

스웜 인공지능 프로젝트는 질문이 주어지면 여러 가지 가능성 있는 대답을 스크린에 제시하고 각각의 플레이어들이 선호하는 대답을 향해 가상 버블을 당기는 확신의 정도를 측정하게 된다. 유내니머스의 알고리즘은 이러한 방식으로 집단 확신을 집합하여 해답을 도출하여 모든 기존의 투표 시스템을 능가하고 있다.

 

이러한 시스템이 이용될 수 있는 크라우드소싱 의료 진단, 금융예측, 심지어 기술의 지원을 받는 민주주의와 도덕적 가치판단에 이르는 갖가지 분야를 생각해보라. 이미 스웜 인공지능이 조정하고 있는 집단예측은 방사선 평가 분야를 엄청나게 향상시키고 있다. 스탠포드 대학교의 방사선 전문의에 의한 50개의 흉부 엑스레이에 폐렴의 증후를 나타내는지에 대한 진단과 비교하여 유내니머스의 소프트웨어는 개인 전문의의 진단 결과보다 33% 더 정확한 진단결과를 나타냈다.

 

결론

인공지능 시스템을 훈련시키기 위해 크라우드소싱을 이용한다는 개념은 향후 10년간 가장 성장할 수 있고 엄청난 규모의 산업이 된다. 인공지능이 21세기의 전기라면 집단지성은 가장 가치 있는 연료이다. 인간의 마음과 기계의 결합 방법에 지속적으로 다가가게 되면 인류가 당면한 어려운 문제에 대해 전례 없는 새로운 해결방법을 함께 만들어내는 세상이 된다.

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