우리는 로봇 과학자의 시대로 접어들고 있다 We are entering the era of the robot scientist
We are entering the era of the robot scientist
https://english.elpais.com/technology/2023-12-26/we-are-entering-the-era-of-the-robot-scientist.html
소니의 최고 기술 책임자 히로아키 키타노
소니의 최고 기술 책임자인 히로아키 키타노가 제안한 로봇들은 인공지능 시스템에 의해 생성된 상상할 수 있는 모든 가설들을 시험하고 잘못된 가설들을 폐기할 수 있다
과학은 우리가 살고 있는 현실을 바꾸어 놓았지만, 생각해 보면 과학은 정의하기가 거의 불가능하다. 일반적으로, 과학자들은 측정될 수 있는 (비록 항상 그렇지는 않지만) 현실의 측면들을 연구하고 그 측면들 사이에 다소 논리적인 관계를 만들려고 노력한다. 그리고 나서 이것은 우리가 흥미롭거나 유용하다고 생각하는 사건들, 예를 들어, 일식의 정확한 날짜, 내일의 일기 예보, 또는 약의 효과를 예측하도록 허용한다. 과학자들의 많은 원형들이 있다: 물리학자-이론학자, 생화학자, 지질학자, 신경과학자… 각각은 다른 기술과 패러다임을 사용하여 현실의 특정 측면들을 연구하거나 조명한다. 나에게, 유일하게 가능한 정의는 "과학은 과학자들이 하는 것이다"라는 것이다
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예를 들어 물리학자들은 직관을 사용하고, 수학은 계산과 실험 등을 사용한다. 사전 지식, 협업, 경쟁, 우연, 무차별적인 힘, 그리고 때로는 주변 사람들이 모두 무의미하다고 생각하는 아이디어를 포기하지 않는 고집 등이 뒤섞여 발견이 일어나는 과정이다. 물론 과학은 소위 과학적 방법을 충실히 따르지 않는데, 이 방법은 우리의 지저분한 활동을 알고리즘적 과정으로 이상화하고, 여기서 모델은 나중에 검증되거나 변조된 가설을 실제 데이터와 비교하여 공식화된다.
발견은 혼란스럽게 일어난다: 가설은 버려지고, 즉석에서 수정되고, 아이디어는 특히 열심히 일하고 인내하는 것에 대한 보상으로서 예상치 못한 장소에서 발견된다. 사실, 질서 있는 과정으로서의 과학적 방법에 대한 이러한 내러티브들은 과학의 가장 어려운 부분을 수행하는 사람들, 즉 불안정한 근무 조건을 가진 박사과정 학생들, 동료들과 포스트닥들을 위한 착취를 위한 길을 닦는다. 작업의 복잡성과 어려움은 과학적 방법의 합리성에 대한 내러티브들로 덮인다.
어떤 것이 존경할 만한 과학인지 결정하는 것은 훨씬 더 복잡한 과정이다: 과학자들, 사회, 정치와 역사 사이의 대화는 어떤 것이 과학으로 인정받을 자격이 있는지 아닌지를 결정한다. 과학은 보수적이고, 받아들여지는 것의 좁은 틀을 벗어나는 새로운 아이디어를 제안하는 것은 보통 매우 힘든 싸움이다: 과학 저널 네이처는 최근에 오늘날, 파괴적인 과학자가 되는 것이 그 어느 때보다 더 어렵다는 것을 확인하는 연구를 출판했다. 만일 당신이 과학자로서 잘하기를 원한다면, 당신은 남자가 될 필요가 있고, 중산층이 될 필요가 있고, 무엇보다도, 당신의 분야의 대부분의 과학자들이 하고 있는 것을 따를 필요가 있다.
과학에 대해 말할 수 있는 것은 우리가 이성과 논리를 중심에 두고 있다는 것이다. 과학을 실천하는 것은 논리가 어느 정도까지 현실을 기술하는지를 묻는 확립된 방식이다. 이 중 매우 중요한 두 가지 예는 쿠르트 괴델의 산술 논리의 한계에 대한 유명한 불완전성 정리(1931년 증명)와 과학자들이 알고리즘 계산의 한계를 이해하도록 도와주고 디지털 컴퓨터의 도래로 이끈 유명한 튜링 기계(1936)이다.
논리를 좀 더 객관적으로 연구하고 적용할 수 있게 해준 것은 정확히 20세기 중반 디지털 컴퓨터의 등장으로, 현실의 측면을 해석하는 능력을 이해하고, 심지어 기계를 사용하여 자동화된 방식으로 수정하려고 시도할 수 있게 되었다. 따라서 1960년대 이후 인공 지능 연구에서 과학적 발견이 중요한 주제가 된 것은 놀라운 일이 아니다. 이 아이디어는 지난 10년 동안 인공 지능의 중요한 발전과 함께 주목을 받기 시작했다.
몇 주 전, 현재 소니사의 최고 기술 책임자인 로봇공학의 선구자 키타노 히로아키가 우리에게 노벨상을 수상할 수 있는 로봇을 만드는 계획에 대한 세미나를 하기 위해 옥스포드 물리학과에서 우리를 방문했다. 그것은 그가 노벨 튜링 챌린지라고 부르는 계획이다. 키타노의 주요 논문은 만약 실험실의 수동적이고 반복적인 작업을 자동화할 수 있다면, 과학적인 로봇이 상상할 수 있는 모든 가설들을 테스트하고 잘못된 가설들을 버릴 수 있다는 것이다. 키타노는 이러한 로봇들이 연구에 있어서 직관과 우연성의 필요를 없앨 것이라고 제안한다. 키타노의 로봇들은 인공지능 시스템이 만들어낼 수 있는 모든 가능성들을 테스트할 수 있는, 단순한 힘에 기초한 과학적인 방법을 수행할 것이다.
그것은 흥미로운 철학적인 제안이다: 그것은 그러한 가설들이 유한한 시간 안에 탐구될 수 있다는 것을 암시하지만, 아마도 대부분의 과학계가 진보에 극도로 저항한다는 사실을 과소평가한다. 아마도 이것 때문에, 그 제안은 일본에서뿐만 아니라 실험될 것이다. 11월 1일, 미국 국방부의 고등연구계획국 (DARPA)은 인공지능 요원이 어떻게 프리랜서 과학자가 될 수 있는지 탐구하고, 개발하고, 보여주는 것을 목표로 하는 "과학적 발견을 위한 기초 모델"이라고 불리는 새로운 프로그램을 발표했다. 우리는 로봇 과학자의 시대로 접어들고 있다.
기타노의 강연을 들으면서 다니자키 준이치로의 1933년 수필인 '그림자의 찬미'가 계속 떠올랐다. 그 찬란한 작품에서 다니자키는 일본이 근대적이고 산업화된 나라가 되어 빛을 발했던 시대의 미학을 되짚는다. 다니자키는 서구가 진보의 빛으로 어떻게 "아주 작은 그림자도 근절하기 위해" 고통을 아끼지 않는지를 탐구하고, 일본인들도 어떻게 "그림자의 마법"을 잊어버리기 시작했는지를 관찰한다
다니자키는 우리에게 "그림자의 세계"에서 모든 것을 밝히려고 노력하고 포기하는 것이 말이 되는지 질문하도록 유도한다. 나는 AI에 관한 한, 우리는 다니자키와 비슷한 위치에 있다고 믿는다. 전등이 있건 없건, 로봇이 있건 없건, 현실과 우리의 깊은 관계는 이성을 가진 물체를 조명하는 것뿐만 아니라, 그 강렬함 속에서 우리에게 어둠 속에 숨어 있는 이성적인 보물들을 계속해서 찾을 수 있는 무한한 가능성을 제공하는 신비한 어둠 속으로 들어가는 것에 기반을 두고 있다. 곧 우리는 로봇 과학자들과 함께 이 보물들을 찾을 수 있을 것으로 보인다.
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