딥마인드: 구글 슈퍼 두뇌의 내부

원문: DeepMind: inside Google's super-brain

본 기사는 WIRED 매거진의 2015년 7월본에 먼저 실렸습니다. WIRED를 정기 구독하여 온라인보다 먼저 출판된 기사를 받아보세요. 그리고 정기 구독자를 위한 WIRED 온라인의 추가 콘텐츠도 즐기세요.

인공지능의 새로운 시대는 스페이스 인베이더와 함께 시작되었다.

처음에는 에일리언의 일방적인 학살극이었습니다. -- 첫 세 판에 에일리언은 레이저 포탑을 겨우 몇 초 안에 파괴하였습니다. 30분이 지나자, 머뭇거리던 플레이어는 게임의 리듬을 느끼며, 언제 쏘고 언제 숨어야 할지 배우기 시작했습니다. 그날 밤을 스페이스 인베이더를 하며 꼴딱 지샌 플레이어는 결국 한발의 총알도 낭비하지 않으며, 에일리언을 모조리 격퇴하는 동시에 보너스 점수를 주는 모함도 놓치지 않고 파괴하였습니다. 전 세계의 그 누구보다도 스페이스 인베이더를 잘하게 된 것입니다.

이미 눈치채셨겠지만 이 플레이어는 사실 인간이 아닙니다. 이 플레이어는 딥마인드라는 회사에서 개발한 GPU로 연산하는 알고리즘입니다. 단순히 점수를 최대한 많이 올리라는 지시와, 초당 30,000개의 픽셀 데이터만을 입력받는 이 알고리즘-- Q-네트워크라고 불립니다. --에게 스페이스 인베이더 다음으로 주어진 과제는 공을 튕겨서 무지갯빛 벽돌을 부수는  벽돌 깨기 게임이었습니다. "30분 동안 했던 100판은 매우 처참했어요. 하지만 알고리즘은 슬슬 막대를 공쪽으로 움직여야 된다는 사실을 배우기 시작했죠." 딥마인드의 공동창업자이자 최고 경영자인 38살의 인공지능 연구자 데미스 하사비스가 말했습니다. "자 이제 1시간이 지났는데요, 정량적으로 나아졌지만, 아직 훌륭하진 않죠. 그리고 2시간이 지나자 아무리 빠른 공도 튀겨낼 정도로 게임에 통달했어요. 그리고 4시간이 지나자, 최적의 전략을 찾아냈는데 -- 바로 초인적인 정확도로 양 끝에 터널을 뚫고, 공을 벽돌 위로 올리는 방법이었습니다. AI를 설계한 개발자도 처음보는 전략이었습니다.

2015년 2월에 데미스 하사비스와 블로디미르 민, Koray Kavukcuoglu, 데이비드 실버를 비롯한 연구팀은 네이처지에 현재 개발 중인 AI에 대한 논문을 발표했습니다. 그 AI는 최소한의 사전 지식만을 가지고, 49개의 아타리2600 게임을 플레이하는 방법을 배웠습니다. 딥 Q-네트워크는 격투기부터 복싱 게임과 3D 레이싱 게임에 이르기까지 모든 게임의 초고수가 되었습니다. 대부분은 전문(인간) 게임 테스터들보다 더 높은 득점을 하면서 말이죠. 하사비스는 "이번엔 그냥 게임을 학습했지만, 주식 시장의 데이터도 학습할 수 있어요, 딥마인드는 두 가지 촉망받는 연구분야를--딥 러닝 신경망과 강화 학습 알고리즘 -- 근본적인 수준에서 결합하고 있어요. 우리는 하나의 영역에서 학습한 지식을 다른 영역까지 확장하여 사용할 수 있는 알고리즘을 개발하고 있어요."

물론 딥마인드는 아직 어떠한 제품도 출시한 적이 없습니다. --혹은 이 게임을 하는 기계학습 알고리즘으로 수익을 창출할 방법도 찾지 못하였습니다. 하지만 그럼에도 불구하고 구글은--엘론 머스크, 피터 틸, 그리고 리자청등의 투자자와 함께-- 런던에 소재한 이 회사를 유럽 기업 인수 역사상 최대 금액인 4억 유로에 사들였습니다.

"기후 변화, 전염병...과 같은 영역에서 AI 가 새로운 과학적 발견의 속도를 가속할 것입니다."

Demis Hassabis, DeepMind

홈페이지에 게시된 딥마인드의 사명을 단순하게 "지능을 규명하기"라고 명시하고 있습니다. 범용 인공지능을 만들기 위해서는 아폴로 계획처럼 수십 년에 걸친 대규모 프로젝트가 필요하다고 하사비스는 이야기합니다. 그는 컴퓨터에게 언어를 익히거나, 얼굴을 인식하거나, 음성 명령을 이해하도록 학습시키는게 아니라 기계학습과 신경망 시스템(systems neuroscience)을 통해 어떤 상황이든 -인간처럼- 판단할 수 있는 인공 신경망을 만들고자 합니다. "AI 개발의 꿈은 기계를 똑똑하게 만드는 것이지요." 그는 150명의 딥마인드 직원이 근무하고 있는 6층짜리 사옥에서 우리에게 설명했습니다. "오늘날의 AI 대부분은 기계의 행동을 프로그램하는 거지만, 우리는 기계가 스스로 배울 수 있는 프로그램을 짜는 것입니다; 유기체가 사용하는 학습능력이 훨씬 더 강력한 도구입니다."

"우리는 이를 연구 인력의 질적인 측면에서 아폴로 혹은 맨해튼 프로젝트라고 보고 있습니다. -- 40여 개국에서 모여든 100명의 과학자들이 이 꿈같은 일을 최대한 빨리 이루기 위해 노력하고 있어요. 우리는 세계 최고의 인공 신경망 과학자들과 기계학습 전문가를 불러 모았고, 우리가 얼마나 나아갈 수 있는지 가늠할  어마어마한 하드웨어 자원도 가지고 있어요.

인공지능은 대중문화에서 나쁘게 그려지는 경향이 있습니다: '터미네이터'의 사이보그 암살자나, 영화 '그녀'에서 우리를 유혹하는 운영체제 사만다처럼. 그런데 왜 우리에게 범용 인공지능이 필요할까요? "저는 우리 사회의 획기적인 진보를 위해서는 인공 지능의 도움이 필요하다고 생각해요." 하사비스가 말했습니다. "기후 변화, 경제, 질병 --이는 모두 엄청나게 복잡한 상호작용을 하는 시스템일 뿐이에요. 인간이 이 시스템들의 광대한 데이터를 분석해서 이해하기에는 너무나 힘들 뿐 아니라, 어쩌면 인간 전문가가 이해할 수 있는 범위에는 한계가 있다고 솔직히 인정해야 할지도 모릅니다. 하지만 인공지능이 새로운 과학 법칙을 발견하도록 도와줄  거에요."

그럼에도, 범용 인공지능까지는 아직 갈 길이 멀어 보입니다. "우리는 인간의 두뇌를 닳은 포괄적 알고리즘을 개발하고 있어요.  네이처 논문은 범용 인공지능 개발 과정에서의 첫 걸음입니다. 범용 인공지능은 시각 정보를 처리할 수 있어야 하고; 장기 기억을 가져야 하며; 작업 기억을 가지고 있어서 여러 과업을 바꿔가며 처리할 수 있어야 하고... 현재의 기술로도 특정한 과업을 해결하기 위한 맞춤형 인공지능은 개발할 수 있어요. -- 체스를 두거나, 차를 운전하거나 등등. 우리의 시스템도 체스 두는 법을 배울 수 있지만, 딥블루보다 잘 두진 못할 거에요. 딥블루에게 게임의 시작부터 이동, 마무리까지 모든 지식을 심을 순 있지만 딥블루에 지성이 깃들어 있다고 할 수 있나요? 딥블루의 지성은 프로그램에 있는 게 아니라, 그 프로그램을 만든 개발팀에게 있어요. 프로그램 자체는 아무것도 배울 수 없는 멍텅구리지요."

하사비스는 "20년 로드맵"을 토대로 딥마인드를 경영하고 있습니다. "범용 인공지능은 하루아침에 어느 스타트업이 나타나서는 우리가 개발하면 멋지겠지? 하고는 뚝딱 만들어낼 수 있는 게 아닙니다. 저는 컴퓨터 공학과 신경과학을 통해 인간의 뇌가 가진 신경망 시스템을 파악하려 하고 있어요. 뇌가 사용하는 그 알고리즘, 지식을 발현하는 방법과 구조 말이에요. 피질 원주를 연구하는 EU의 인간 두뇌 프로젝트와는 반대 방향이죠. 그건 저희가 다루기에는 너무 로우 레벨이에요."

하사비스의 프로젝트는 앞으로 20년간 우리의 삶에 어떤 영향을 끼칠까요? "의약품 연구나 단백질 접힘(protein folding)처럼 장시간의 탐구가 필요한 과학 분야에서 모두 사용될 거예요. 자동 운전차량도 물론 있겠지만, 그건 좁은 인공지능( narrow AI)일 뿐이에요. 우리는 20년 안에 창조력을 가진 AI를 만들 겁니다. 겉보기엔 엄청나게 복잡해 보이는 것들도 조직 단위로 분해해보면 어떻게 작동하는지 이해할 수 있어요. 전 상상력을 연구했는데, 뇌 스캔을 통해 상상력에 관여하는 뇌 영역을 찾아 상상력이 발현되는 과정을 모델로 만들었어요. 이를 통해 저는 창조력을 포함한 뇌의 작동원리도 이해할 수 있다고 믿게 되었어요."  재밌는 영화를 만드는 AI요? "전 좀 더 기본적인 것, 예를 들어 이질적인 사실들을 탐구해 새로운 가설을 수립하는 일을 생각하고 있어요. 소설이나 영화는 그 후로도 수십 년은 더 필요하겠죠. 하지만 좀 더 좁은 범주에 속한 음악은 이미 가능성을 보이는 쓸만한 작곡 AI 프로젝트들이 있어요."

하사비스는 가까운 미래에 --아마 5년쯤--  딥마인드가 사용되리라 보고 있습니다. "매일 사용하는 도구들을 환경에 적응하는 똑똑한 도구로 만들 겁니다." 맥락과 의도를 더 잘 파악하는 진화된 검색은 모호한 지시를 받아도 당신이 무엇을 하고 싶은지 한발 앞서 파악할 것입니다. 지금의 스마트폰 비서는 미리 프로그램 되어있는 한정된 과업만 수행할 수 있는데, 만약 그들이 배우고 상황과 환경에 적응한다면 멋지지 않겠어요? 당신이 '신박학 유럽 여행을 떠나고 싶으니 호텔이랑 식당이랑 비행기 예약 좀 해줘.' 라고 말하면 유적지를 찾아주거나, 당신이 와인을 좋아한다면 와인농장을 경유하도록 하는 거죠. 혹은 '새 도시로 이사할 예정인데 아이들을 좋은 학교에 보내려면 어느 지역을 알아봐야 할까?' 이런 것들이 제가 앞으로 5년간 다방면에 도입될 것이라 기대하는 기술입니다. 강화 학습은 지금의 딥 러닝만큼이나 중요한 자리를 차지할 것입니다. --활용 가능성은 무궁무진해요. 의사결정이 순차적으로 이루어지는 영역에서는 어디든지 사용할 수 있어요. 지금은 기상정보 기업과 그들이 수집하는 데이터에 대해 논의를 나누고 있는데, 데이터를 학습해 기후 모델링을 위한 패턴을 파악하려 시도하고 있어요. 이 같은 예측 분석의 수요는 어마어마하게 클 것입니다.-- 앞으로 수많은 상품과 서비스에 학습하고 적응하는 인공지능이 적용될 거예요."

그리고 그다음은요? "알고리즘은 방사선 기사만큼이나 엑스레이 사진을 능숙하게 판독할 수 있을 것이고, 엑스레이를 판독 능력은 AI에 의해서 더 향상될 거예요. 그리고 10년 후에는 AI 과학자들이 등장할 것이고, 네이처에는 AI가 저자인 논문들이 실릴지도 모릅니다. 그렇게 되면 정말 대단하겠죠."

런던 소재의 딥마인드 본사  Maciek Jasik

데미스 하사비스는 4살때 아빠와 삼촌이 하는 모습을 보고 체스를 배우게 되었습니다. 그리스 키프로스 출신의 싱어송라이터였던 아버지는 런던 핀칠리 센트럴에서 싱가포르 중국계 아내와 함께 장난감 가게를 운영했습니다. 재밌다고 생각한 아버지가 하사비스가 체스를 하도록 해주었고, 2주 만에 하사비스는 어른들을 이겼습니다. 5살이 되자 그는 국가대항전에 출전했고, 6살에 8살 이하 영국 체스 챔피언이 되었습니다. 9살에는 영국 11살 이하 어린이 체스 팀 주장이 되었고,  이때 영국은 소련에 이은 세계 체스 2위 국가였습니다. "저는 생각이 깊고 호기심 많은 어린이였어요. 언제나 무언가 원리를 밝혀내려 했지요. 그렇게 계속 질문하다 보면 최종적으로 내가 어떻게 이 움직임을 생각해낸 걸까? 하고는 생각에 대해 생각하게 되죠."

하사비스는 8살에 체스 경기에서 미국인 알렉스 창을 3:1로 이겨서 받은 200파운드의 상금으로 ZX 스펙트럼이라는 컴퓨터를 구입합니다. "요새 컴퓨터의 놀라운 점은 전원만 켜면 곧바로 프로그래밍을 시작할 수 있다는 점이에요. 그 당시에 저는 아빠랑 같이 서점의 컴퓨터 서적 코너에 앉아서 게임에 무한 생명 치트를 쓰는 법을 연구했어요. 전 그때 컴퓨터가 창조력을 마음껏 발산할 수 있는 마법의 장치라는 사실을 직감했습니다."

하사비스의 아버지는 어머니가 백화점에서 일하는 동안 집에서 아들을 가르치기 시작했고. 11살이되자 핀칠리 예수대의 영재 교육원에 입학했습니다.(local comprehensive, Christ's College Finchley)하사비스는 코모도어 아미가를 구입해서 게임을 개발하다가 AI를 생각해냈습니다. "체스는 컴퓨터로 만들기에는 너무 복잡해서 전 오델로 AI를 만들었고, 제 동생을 그 AI로 이겼어요."

13살이 되자 그는 헝가리 그랜드 마스터 유디트 폴가의 뒤를 이어 세계 2위의 체스 선수가 됩니다. 하지만 결국 그는 체스보다 컴퓨터에 훨씬 더 큰 관심을 기울이게 됩니다. 그는 14살에 중학교 과정을 끝내고, 15살에 수학 A과정을 배우고, 16살에는 수학, 물리학, 화학을 공부합니다. 그리고 다큐멘터리 '이중 나선을 찾기 위한 경쟁(The Race for the Double Helix)'을 보고 나서 케임브리지에 지원합니다. "전 그 영화가 실제로 케임브리지에서 일어나는 일인 줄 알았어요. 케임브리지에 가면 술집에서 DNA를 발견한다고? 우와."

하사비스가 다니던 학교에서는 지난 수년간 아무도 옥스브리지에 진학시키지 못 하였었습니다. 15살의 하사비스는 준비도 하지 않았던 퀸스 대학교 입학 면접을 보게 되었습니다. "아주 추운 날이었어요. 면접관인 교수님은 컴퓨터 공학과 관련된 질문을 하였는데요, 30개의 대학을 모두 방문하려면 경우의 수가 몇 개나 되지?라는 질문이었어요. 제가 30팩토리얼이라고 대답하자 '그래서 그게 얼마?'라고 그가 되물었어요. 속으로는 뭐라고? 30 팩토리얼을 어떻게 계산하라는 거지?라고 생각했지만 곧바로 정답에 거의 근접한 10의 25승이라고 답했어요. 그러자 그 교수는 깜짝 놀랐죠. 제가 '아주 큰 숫자요'라고 답할 것이라 예상했었을 테니까요.. 그분한테 어떻게 계산했는지 알려주지는 않았지만, 30 팩토리얼이 얼마인지 알게 된 건 수학 A과정 수업시간이 지겨워서 공학용 계산기를 먹통으로 만들 수 있는 가장 짧은 수를 찾곤 했었거든요. 그게 60팩토리얼이었고, 30팩토리얼은 그 값으로부터 역산한 것이었어요.

"구글의 초대는 거절할 수 있는 게 아니였어요."

Demis Hassabis, DeepMind

그는 컴퓨터 공학과에 합격했습니다.를  그러나 케임브리지는 16살을 대학생으로 받아주지 않았습니다. 그래서 하사비스는 아미가 파워 매거진의 게임 개발대회에서 준우승을 하여 피터 몰리뉴의 회사 불프로그에 취직하게 되었습니다. 17살의 하사비스는 불프로그에서 1년을 일하며 수백만 장이 넘게 팔린 히트작 테마파크를 개발했고, 그렇게 번 돈으로 대학에 들어갔습니다. "테마파크를 통해 전 AI가 엄청나게 발전할 것이라는 제 믿음은 더 굳건해졌어요." 대학을 졸업한 하사비스는 피터 몰리뉴의 새로운 회사인 라이온헤드 스튜디오에 합류해서 블랙&화이트의 리드 AI 프로그래머로 일했습니다. 그리고 1년 후 엘릭서라는 이름으로 자신의 회사를 창업한 하사비스는 60여 명의 직원을 채용하여 새로운 게임 개발을 시작했습니다. "정치 시뮬레이션을 만들고 싶었어요. 그래서 나온 게임이 다양한 방법으로 독재자를 끌어내리는 리퍼블릭이라는 게임이었어요. 우리는 하나의 국가와 백만명의 시민을 통째로 시뮬레이션했고, 그 바람에 개발 기간이 5년이나 걸렸죠. 너무 시대를 앞서나갔던 거에요."

하사비스는 인지 신경과학 박사과정을 밟기로 결심하고 UCL(University College London)에 입학해서 기억과 상상력을 자신의 연구과제로 선택했습니다. "컴퓨터가 일화적 기억을 제대로 다루지 못 하기 때문에 기억과 상상력을 연구 주제로 선택했어요. 제 연구는 상상력이 발생하는 과정을 조사하는 것이었습니다.-- 우리는 미래를 어떻게 시각화하는 것일까요?" 그는 해마 손상으로 기억상실증을 앓는 환자들의 상상을 관찰하여 기억상실증 환자들의 시각적 묘사가 빈약하다는 사실을 발견했습니다. 2007년에 해마와 시각화 기능의 연관관계에 대한 논문을 투고했고, 사이언스에서 그해의 획기적 논문 10선에 선정되었습니다. 그 후 하사비스는 UCL 개츠비 컴퓨터 신경망 학과로(Computational Neuroscience Unit) 자리를 옮기고, MIT와 하버드에 방문교수로도 근무했습니다. 게다가 그 와중에 마인드 스포츠 올림피아드에서 5번이나 우승하였습니다.

딥마인드는 2011년에 설립하였습니다. 그는 페이스북의 최초 투자자였던 피터 틸에게 투자받으려 했지만, 어떻게 해야 피터 틸을 만날 수 있는지는 몰랐습니다. "1년이 지나서야 피터틸이 후원하는 AI 콘퍼런스에서 발표하면, 1분정도 그와 대화할 기회가 생길 것이라는 것을 알았어요." 피터 틸을 만나기 전 사전조사를 통해 하사비스는 피터도 체스를 좋아한다는 사실을 파악했습니다. "투자를 바라는 흔한 벤처 기업가보다, 체스를 주제로 대화를 꺼내면 그의 관심을 끌 거라 생각했어요. 그래서 어색하게 옆에 다가가서는 왜 체스가 그렇게 성공적인 게임이 되었을까?라는 주제로 대화를 나눴어요. 피터는 대화에 관심을 기울였고 저는 그 이유가 비숍과 나이트가 완벽하게 밸런스 되어 있기 때문에 비대칭의 창조적인 긴장감이 형성된다고 답했어요. 그러자 그는 '내일 다시 와서 제대로 이야기 나누어 보는 게 어때요?'라고 말했어요."

피터 틸은 투자했습니다. 이어서 엘런 머스크와 스카이프의 공동 창업자인 얀 탈린과 호라이즌 벤쳐의 리자청, 센티언트의 Antoine Blondeau도 투자하여 총 투자금이 1억 4천3백만 달러에 달하였습니다. 호라이즌은 이렇게 큰 자금을 조달한 딥마인드의 정체를 더 상세히 조사해보았습니다. "그들은 레이저같은 집중력으로 복잡한 과학적 난제를 날렵하고 실용적으로 해결했어요. 구성원들의 자질도 인상적이었어요." 래리 페이지에게 범용 인공지능을 개발하는 회사가 있다고 알려준 건 엘론 머스크였습니다. 몇 개월이 지난 후 구글의 수석 지식 부사장인(senior VP of knowledge) Alan Eustace가 이메일로 래리 페이지와 만나 달라고 초대장을 보냈습니다."그런 종류의 초대는 거절할 수 있는 게 아니죠" 하사비스가 말했습니다. "협상에는 1년이 걸렸는데요 구글을 선택한 이유는 우리가 문화적으로 잘 맞았기 때문입니다. 또한 AI가 레리 페이지가 열성적으로 관심을 두고 있는 분야이기도 했고요."

어쩌다 딥마인드를 매각하게 된 걸까요? "처음부터 그럴 계획은 아니었어요. 하지만 3년이 흐르면서 전 자금 조달에 매진하느라 정작 연구개발에는 제시간의 10% 정도밖에 못 쓰고 있었어요. 그래서 전 하나의 인생에서 AI를 만드는 일과 구글 크기의 회사를 키우는 일은 동시에 할 수 없다는 사실을 깨달았어요. 인생의 말년에 되돌아본다면 수십억 달러 짜리 기업을 설립한 것과 AI를 만드는데 기여한 것 중 어떤 것이 날 더 행복하게 만들까? 하고 스스로에게 질문했어습니다. 답은 간단했죠. 그리고 곁에서는 래리가 저에게 '제가 구글을 키우는데에는 15년이 걸렸습니다. 당신은 그러지 말고 우리가 만든 구글을 이용하세요.` 저에게 래리의 제안보다 더 좋은 해답은 없었어요."

빨리 팔고 빠져나가는 런던의 스타트업 기업 중 하나가 되는 것 아닌가? 하는 의문을 투자자들을 포함해 여러 사람들이 품었습니다. 하사비스는 그런 의혹을 가볍게 흘려 넘겼습니다. "사람들은 어디서 진짜 일이 이루어지는가에 관심을 두어야 해요. 딥마인드는 무슨 일을 할지 완전한 결정권이 있고, 구글은 영국에 투자하고 있는거예요. 영국 과학계에게는 좋은 일이죠. 우리도, 구글도 딥마인드를 마음대로 어떻게 하진 않습니다. 딥마인드는 연구개발 회사입니다."

"전 저희 방식이 과학 연구를 하는 더 좋은 방법이라는 사실을 보여주고 싶었어요. 벨 연구소, 제록스 펠로알토 연구소, 마이크로소프트 리서치가 있었지만 그들은 모두 대학 연구기관과 비슷하게 운영됐어요. 딥마인드는 하이브리드입니다. 위대한 진보는 두 세계가 합쳐질때 이루어집니다. 신경과학과 기계 학습, 혹은 학술적 사고방식과 스타트업의 사고방식이 거대한 기업내에서 결합한겁니다."

협상의 여지없이 딥마인드는 런던에 머무르기로 했습니다. 부분적으로는 런던이 재능 있는 직원을 모으기 쉽기 때문이었습니다. "케임브리지에서 박사 학위를 취득한 사람이 세상을 바꿀 기술을 개발하고 싶다면, 선택의 여지가 별로 없습니다. 반면에 실리콘 밸리에는 수천 개 의 선택지가 있죠. 장기 목표를 추구한다면 실리콘 밸리의 거품이 독이 될 수 있어요. 5분마다 다음 스냅챗을 만들려는 사람들 틈바귀에서 좋은 사람을 찾기 힘들겁니다."

하사비스의 동생의 소꿉친구인 무스타파 슐레이만은 11살에 도매상에서 7,5파운드에 사들인 Irn Bru바와 음료수를 퀸 엘리자베스 학교에서 25파운드에 팔았습니다. 사업은 순조로웠지만 결국 선생님들에 의해서 문을 닫게 되었습니다. 그 후 슐레이만은 병원 휠체어를 빌려 장애인들을 위한 런던 투어를 운영하여 어린 기업가상을 받았습니다. 그가 딥마인드에 합류한 건 사업적 가능성보다는 사회적으로 끼칠 영향력에 더 끌렸기 때문입니다. "데미스와 저는 세상을 어떻게 영향을 끼칠지 이야기를 나누었어요. 그러자 하사비스는 언젠가 복잡한 금융 시스템을 해석하고, 우리 사회가 직면한 가장 큰 난제들을 모델로 만들 수 있는 거대한 시뮬레이션을 개발해야 한다고 주장했어요. 전 눈앞의 현실 세계를 직접  마주해야 한다고 주장했고요."

영국인 간호사와 시리아 출신 택시기사 아버지의 아들로 태어난 슐레이만은 옥스포드의 신학철학과에 입학하지만 2학년에 중퇴하고 무슬림 청년 지원 전화(Muslim Youth Helpline)의 설립에 참여합니다. 22살에 켄 리빙스턴 런던 시장의 인권 정책 자문 위원으로 일하지만, 곧 정부기관에서는 혁신적인 체계 변화를 이끌 수 없다는 사실을 깨닫습니다. 그는 집에서 언제나 달변가로 통해서 아버지의 엉성한 영어를 보조하는 역할을 했었습니다. 30살에 딥마인드의 공동창업자이자 응용 AI 본부장으로써 그의 역할은 딥마인드의 기술을 구글 제품들에 적용하는 한편, 기술자들 사이에 원활한 소통이 이루어지도록 지원하는 것입니다.

그래서 딥마인드의 연구 성과가 구글에 어떻게 적용되고 있나요? "유튜브, 검색, 의료, 자연어 처리와 일부 구글 X 프로젝트를 담당하는 5개의 팀이 있어요." 슐레이만이 답했습니다. "우선은 아타리 게임을 플레이하는 코어 엔진을 구글 서비스 전체에 적용하는 중인데, 그중 하나가 유튜브의 개인별 추천 기능이에요. 우리는 수많은 사용자들이 어떤 종류의 동영상들을 보는지 등의 정보를 학습하고, 이를 통해 정확히 필요한 순간에 그들이 더 좋아하는 동영상을 제시할 수 있도록 하고있어요. 또한 검색엔진이 있는데요: 검색을 다음과 같이 생각해보세요. 검색 엔진에 검색어를 입력하고, 검색 결과로 나온 링크들을 돌아다니다가, 검색어를 조금씩 수정해서 다시 검색을 반복하는 과정인데요. 이런 사용자의 행동을 학습하면 더 나은 검색 결과를 제시할 수 있습니다."

구글은 딥마인드에게 광고 수익을 높일 방안을 찾으라고 어떤 종류의 압박도 가하지 않습니다. "처음부터 딥마인드가 광고 수익을 높일 수 있을 것이라는 기대는 전혀 없었어요. 왜냐하면 우리가 하는 일은 초장기적인 연구 과제니까요. 딥러닝이 범용 인공지능을 제작하기까지 나아가는 첫 발이라고 생각해보세요. 만약 우리가 오늘날 사용 중 이거나 상상할 수 있는 제품의 개선책을 찾는다면, 우리 자신의 상상력을 현재 수준으로 제한하는 꼴이 되지요."

딥마인드는 최근 옥스퍼드 대학 벤쳐인 다크블루랩과 비젼 팩토리를 인수하여 자연어 이해를 비롯한 일부 프로젝트의 진행을 더욱 가속시킬 수 있었습니다. "우리는 신경망을(neural methods) 이용해 대규모의 문자 해독 기계를 직접적인 프로그래밍 없이 만들 수 있는지 시험하고 있습니다."

슐레이만은 또한 의료분야에도 관심을 기울이고 있습니다. "제가 가장 기대하는 부분은 예방 의약품(Preventative medicine) 분야입니다. 우리의 기술을 사용하면 의료 데이터를 이해하는데 큰 도움이 될 수 있습니다." 슐레이만은 마지막 책임은 딥마인드의 "윤리와 안전"을 감시하는 일입니다.

딥마인드의 응용 AI 본부장 무스타파 술레이만  Maciek Jasik

2014년 11월에 엘론 머스크는 Edge.org에 (이후 삭제했지만) 다음과 같은 댓글을 달았습니다. "인공 지능이 발전하는 속도는(기존의 좁은 인공 지능이 아니라) 엄청나게 빠릅니다. 딥마인드같은 조직과 직접적인 접점이 없다면 얼마나 빠른지 알 수 없을 겁니다. 거의 기하급수적으로 발전하고 있기 때문에 5년, 혹은 길어야 10년 안에 심각한 사고가 발생할 것입니다. 제가 잘 알지도 못하면서 양치기 소년처럼 외치고 있는 것이 아닙니다. AI를 조심해야 한다고 혼자만 주장하고 있는 게 아닙니다. AI 연구의 선두에 있는 기업들도 안전을 확보하기 위해 많은 수단을 강구하고 있습니다. 그들도 위험을 인식하고는 있지만, 슈퍼 인공지능이 인터넷으로 탈출하여 날뛰지 못 하도록 조절하고 통제할 수 있다고 믿고 있습니다. 정말 그런지는 봐야 알겠지요..."

머스크는 전에도 AI가 "잠재적으로 핵보다 더 위험할 수 있다.", "악마가 될지도 모른다."라고 경고한 바 있습니다. 그는 또한 딥마인드에 대한 투자가 돈을 벌기 위한 것이 아니라 "인공지능의 발전을 감시할 목적" 이라고 설명했습니다.

지난 5월에 스티븐 호킹 또한 영화 트랜센던스를 언급하며 고도의 인공지능을 단순히 과학소설의 이야기라 무시해선 안된다고 경고하였습니다. 스티븐 호킹은 "인류 역사상 가장 크나큰 실수로 기록될 가능성이 있습니다. 그런 기술이 금융시장을 정복하고, 인간 연구자보다 더 앞서나간 발명을 하고, 인간의 지도자들을 조종하고 우리의 이해를 아득히 벗어나는 무기를 개발한다고 상상해보세요."라고 말했습니다. 애플의 스티브 워즈니악도 최근에 비슷한 우려를 표명했습니다.

딥마인드의 초기 투자자이자 스카이프의 창업자인 얀 탈린은 독자적인 윤리 위원회 설립의 중책이었습니다. "전 전략적으로 딥마인드에 투자를 결정하였습니다. 제 역힐은 AI 연구와 AI의 안전에 대한 경각심을 일깨우는 것이었습니다. 구글과 딥마인드는 인수 조건으로 안전/윤리 이사회를 세우는 데에 동의하였습니다. 올해 초 열린 중요한 콘퍼런스에서 AI가 장기적으로 끼칠 영향에 대해 놀라울 정도로 일치한 공감대가 형성되었습니다. 엘론 머스크가 1천만 달러를 기부한 미래 생명 연구소에 AI의 장기적 영향을 연구과제로 채택해달라는 청원서를 엘론머스크와 스티븐 호킹, 그리고 딥마인드의 창업자들이 서명하여 제출하였습니다.

슐레이만은 "실존 주의적 위험이라는 논란에 발목 잡힐"것을 우려합니다. 그는 한정된 영역에서만 응용 가능한 인공지능을 개발하고 있는 딥마인드가 위험하다는 의견은 근거 없는 추측에 불과하다고 말합니다. "AI는 과학소설에서 출발한 개념이고, 그때문에 AI라는 이름이 도움이 되지 않습니다." 우리는 인간과 동등하게 될 AI를 개발 하는 게 아닙니다. --우리가 개발하는 기술은 일상 언어로 말해도 구글 검색엔진이 올바른 검색 결과를 제시하도록 도와주는 기술입니다. 우리는 전쟁터를 자율적으로 돌아다니며 사람을 죽이는 도구를 만드는 일에는 당연히 반대할 것입니다. 그게 우리가 이 주제로 대화를 시작한 이유이지요. 딥마인드의 적용 범위를 제한하는 것은 매우 중요한 일입니다."

하사비스는 좀 더 직접적으로 대답하였습니다. "AI가 아닌 다른 분야의 전문가들이 근거 없이 과장된 주장을 하는 경우가 많은데요. 엘론은 종종 성급하게 말하는 경향이 있습니다. 이 같은 과민반응은 건전한 토론에 도움이 되진 않습니다. --불필요한 공포를 조장하게 되지요." 하사비스는 호킹과 워즈니악에 대해서는 다음과 같이 말했습니다. "이분들은 무언가를 직접적으로 만드는 사람들이 아니라서, 철학적 성찰이나 과학소설에 기반한 걱정거리를 이야기하는 것뿐입니다. AI 기술로 진짜 할 수 있는 일이 무엇인지는 거의 전혀 모르는 상태에서요."

그럼 자율적으로 도덕적 판단을 내릴 수 있는 AI가 등장할 가능성은 없는 건가요? "물론 우리가 멈출 수 있조. – 우리는 그런 요소도 설계에 포함하고 있습니다." 하사비스는 긴 한숨을 쉬었습니다. "당연히 우리도 그런 일들이 생기길 원하지 않아요. 우리는 우리 기술이 어떠한 형태로도 군대나 정보기관에서 사용되지 않도록 배제하였습니다. 그 외에 저희가 뭘 할 수 있을까요? AI 개발 완전 중단 선언? 지적이며, 사려 깊은 사람들이 진심으로 좋은 의도로 더 나은 세상을 만드는데 크게 일조할 무언가를 만들고 있다고 말하는 것 이외에 제가 무얼 할 수 있을까요? 당신이 제게 말하는 내용은 AI 산업에서 일하지도 않고, AI가 무엇인지도 이해하지 못하는 사람들의 생각일 뿐이잖아요. 전 스티븐 호킹에게 블랙홀에 대한 제 가설을 주장하지 않습니다. --저도 인터스텔라를 보았지만 흑체복사에 대해 제 생각을 내세울 만큼 잘 알지 못 합니다."

또 다른 AI 관계자도 토론의 방향이 잘못되었다고 이야기합니다. 구글의 첫 딥러닝팀을 이끌다가 지금은 바이두에서 연구하고 있는 앤드류 응은 AI를 "초지능"이라 말하는게 정작 중요한 논의를 하는데에 방해가 된다고 보고있습니다. "AI 기술이 실업률을 높일 실질적인 위험이 있습니다. 하지만 '지능'과 '자아'에는 커다란 차이가 있어요. 우리가 만드는 프로그램이 점점 더 높은 지능을 가지겠지만, 그렇다고 그들이 저절로 자아를 가지게 되는것은 아닙니다. 대부분의 AI 연구자들은 현실적으로 가까운 시일내에 기계가 자아를 가지는 것은 불가능하다고 보고 있습니다."

딥마인드의 공동창업자이자 최고 기술자인 셰인 레그  Maciek Jasik

뉴질랜드의 로터루아라는 작은 도시에 살던 셰인 레그는 9살 때 딕스미스 VZ-200 컴퓨터로 프로그래밍을 시작했지만, 학교 수업에서 낙제하는 바람에 담임 선생님은 진급을 1년 미룰 것을 부모님에게 권고했습니다. 셰인 레그는 읽기 쓰기를 거의 하지 못하였습니다. 걱정된 부모님은 큰 도시의 교육 심리학자에게 아들을 데려갔습니다. "지능 테스트가 끝났을 때쯤 의사선생님이 상당히 신경질 내던걸 기억해요. 어머니에게 '이게 뭐 하는 거죠? 완전 시간 낭비했잖아요.'

"의사 선생님이 깊게 숨을 들이마쉬고는 이야기했어요. '이 아이는 지능이 떨어지지 않습니다. 반대로 이 아이의 지능은 측정 범위 밖에 있어서 측정이 불가능합니다.' 전 그 말을 듣고 놀랐어요. 전 제 자신이 바보인 줄 알았거든요."

레그는 난독증으로 진단받고 키보드 사용하는 방법을 배웠습니다; 얼마 지나지 않아 레그의 성적은 학교 최상위 1%가 되었습니다. "시 도서관에 있는 브리태니커 백과사전에서 알파-베타 가지치기 알고리즘을 읽고, 그걸 사용하면 친구들을 이길 체스 게임을 만들 수 있다고 생각했어요. 그래서 독학으로 게임을 개발했죠."

레그는 뉴질랜드 대학에서 복잡계 이론을 공부하고, 스위스의 ISDIA에서 기계 지능 측정 방법론을 연구주제로 박사학위를 취득했습니다. 그리고 신경과학에 관심이 생겨 UCL의 개츠비 컴퓨터 신경망과로 가게됩니다. 하사비스와 알고 지내게 된 레그는 2011년 어느 날 점심에 이제 때가 되었다고 판단하고 회사를 세우게 됩니다. 레그는 딥마인드의 최고 기술자(chief scientist)가 됩니다.

"콘퍼런스에 참가해서 AI를 개발하려는 작은 회사라고 말하면 대부분의 사람이 피식 웃습니다. 그러나 10명 중 1명 정도는 '그거 정말 멋있네요.'라고 말하죠. 그렇게 최고의 과학자들이 하나씩 합류하면서 우리의 신뢰도도 같이 함께 올라갔어요."

킹스 크로스 기차역 뒤편에는 딥마인드가 각각 앨런 튜링과 레오나르도 다빈치, 니콜라 테슬라의 이름을 붙은 사무실에서 조용하게 20년 로드맵을 한발한발 내딛고 있습니다. 20년 후의 세상은 어떻게 되어있을까요? 주인공이 시리 같은 운영체제와 사랑에 빠지는 영화 '그녀'같은 세상? "그건 소설일 뿐입니다." 41살의 레그가 대답했습니다. "저도 언젠가는 그 수준에 이르기를 바라지만, 대부분의 AI는 인간과는 거리가 멀 겁니다. 언어는 매우 정교한 기능입니다. 우리가 벌레를 만든다고 상상하는 게 이해하기 쉬울 겁니다. 수년이 지나면 어쩌면 쥐 정도를 만들 수 있을 것입니다. 우리의 프로그램은 스페이스 인베이더도 잘하고, 벽돌깨기도 잘 하지만 팩맨은 잘하지 못해요. 지금 기술로부터 시작해서 철학적 대화를 나눌 수 있는 AI에 이르기까지는 거대한 간극이 있습니다."

하사비스도 동의합니다. "우리가 인간에 근접한 범용 인공 지능을 개발하기까지는 아직 수십 년은 뒤처져 있어요. 하지만 우리는 5년에서 10년 사이에 유용하게 사용할 수 있는 시스템을 완성할 것입니다. 우리는 이제 겨우 계단에 첫발을 올렸어요. 하지만 이 계단은 과연 얼마나 긴 계단일까요? 인간 수준의 인공지능을 만들려면 앞으로 10번, 혹은 20번 이상의 획기적 발견이 필요할 겁니다."