“지능은 행동으로 완성된다”

 

AI가 눈을 뜨고 손을 뻗고 말을 건네는 순간,

인류 문명은 대변혁을 맞이할 것이다

“차세대 인공지능의 발전 방향을 이해하는 새로운 이론적 틀을 제시한다.”

- 인민망(인민일보의 온라인 채널)

 

“AI의 다음 10년이 될 '체화된 지능'의 개념과 미래를 가장 깊이 있게 탐구한 필독서”

- 리카이푸, 시노베이션벤처스 CEO·전 구글 차이나 사장

 

지금까지 지구 46억 년의 역사가 하루 24시간이라면 인류가 등장해 진화한 기간은 자정 직전 고작 마지막 1초에 불과하다. 그런데 그 1초마저 흔들어 놓은 존재가 있다. 바로 AI다. 인간이 말을 배우는 데 수십만 년이 걸렸다지만, AI는 등장하자마자 순식간에 언어를 익히고, 세상을 뒤흔들었다. 그리고 지금, 그 변화는 또 한 번 가속하고 있다. 말하는 기계를 넘어 걷고, 보고, 춤추며 세상을 체험하는 ‘실리콘 생명’이 태어나고 있기 때문이다. 우리는 이 놀랍고도 무시무시한 진화를 목격할 준비가 되어 있는가.

이 격변의 AI 분야 최전선에 서 있는 인물이 류윈하오 칭화대학교 글로벌혁신대학 학장이다. 그는 ‘ACM Fellow’이자 ‘IEEE Fellow’라는 타이틀로 세계가 인정한 AI 연구자다. 실내 위치 추적의 기준이 된 세계 최초 RFID 기반 시스템 ‘LANDMARC’, 숲과 도시의 상태를 스스로 파악하는 자율 IoT 네트워크 ‘Green Orbs’는 이미 산업 현장에 깊이 스며들었다. 20회가 넘는 국제·국가급 상을 받은 것은 그의 연구가 단순한 기술을 넘어 미래의 방향을 만들어 왔음을 증명한다.

 

그가 30년 연구의 결실로 내놓은 책 『AI 다음 물결』은 지금의 AI 혁명이 왜 새로운 차원에 접어들었는지를 보여 준다. 흔히 AI라 하면 ‘말 잘하는 도구’를 떠올리지만, 저자는 그 프레임이 이미 낡았다고 말한다. AI가 몸을 갖기 시작하는 순간, 지능의 본질이 완전히 달라지기 때문이다.

실제로 변화는 이미 곳곳에서 이뤄지고 있다. 우리는 각종 영상을 통해 스스로 움직이는 로봇들이 고도로 숙련된 작업을 수행하는 장면을 목격하고 있다. 이는 AI가 ‘움직임’을 통해 세상을 이해하는 단계, 즉 ‘피지컬 AI(Physical AI)’ 단계에 본격적으로 진입했음을 알리는 신호다. 알파고가 바둑판이라는 제한된 세계를 지배했다면, 이제 AI는 거리에서 걷고, 물건을 집고, 충돌을 피하며 현실 세계의 규칙을 스스로 학습한다.

저자는 이 변화의 핵심을 다섯 가지 순환 구조-감지, 인지, 결정, 행동, 진화-로 설명한다. 이 과정이 반복될수록 AI는 단순한 계산 기계가 아니라, 경험을 축적하며 성장하는 존재가 된다. 그 끝에는 ‘범용 인공지능’이라는 오래된 질문이 놓여 있다. 과연 AI는 진짜 ‘배우는 생명’으로 진화할 수 있을까. 저자의 분석은 이 물음에 구체적인 과학적 근거를 제시한다.

 

산업 현장에서 혁신을 고민하는 독자라면 이 책은 미래를 읽는 데 필수적인 안내서다. 로봇이 춤을 추는 강화학습 알고리즘, 밀리미터 단위까지 좁혀진 초정밀 위치 추적 기술은 이미 경제·제조·물류·도시 관리의 패러다임을 바꾸고 있다. 저자의 통찰은 단순한 기술 설명에 그치지 않는다. AI를 ‘도구’가 아니라 ‘동반자’로 바라보는 관점의 전환을 요구한다.

그의 말처럼 “깨달음은 행동으로 완성된다.” 이 문장을 읽는 순간, AI를 더 이상 금속과 반도체의 조합으로 보기는 어려워진다. 그것은 우리와 같은 방식으로 세상을 배우기 시작한 새로운 형태의 생명에 가깝다. 이 책을 다 읽고 나면, 당신도 AI를 더 이상 ‘기계’라고 부르지 못할 것이다. 변화는 이미 시작됐고, 이제 남은 질문은 단 하나다. 당신은 이 새로운 생명의 탄생을 어떻게 맞이할 것인가.

[목 차]
  

프롤로그 | 땅에 심은 인형

 

PART 1. 기계는 생각할 수 있을까?

 

Chapter 1. 기호주의의 야망

기계론의 관점에서 출발하기

‘논리 이론가’의 탄생

‘천재’와 ‘노력파’

탄생과 동시에 찬란하게 빛나는

 

Chapter 2. 연결주의: 모방에서 초월까지

대뇌 모방으로부터 출발

핵심은 ‘상식’이다

‘영웅은 출신을 따지지 않는다’

출발점은 대뇌가 아니었다

기호주의 학파와 연결주의 학파의 회고

 

Chapter 3. 행동주의의 세계는 넓다

P형 인간의 특징을 가진 행동주의 학파

목적 지향적 행동과 피드백 메커니즘

기계의 급부상

3대 학파 회고

 

Chapter 4. 대규모 모델: 하나의 중심 원칙과 다양한 응용 방식

바둑에서의 승리와 진화의 시작

왜 대규모 모델인가?

‘스스로 천재가 되어 가는’ GPT

대규모 모델의 딜레마

 

Chapter 5. 세상과 조화를 이루는 체화된 지능으로의 도약

기계의 지능은 어디에서 오는가?

체화된 지능은 반드시 ‘인간의 모습’이어야 할까?

 

PART 2. 모방 게임

 

Chapter 6. 감지

감각기관의 진화

센서의 탄생

감지 기술의 혁명

‘다중 모달 감지’라는 과제

감지에 필요한 체화된 경험

 

Chapter 7. 인지

외부 세계 인지하기

어포던스로 사물 이해하기

기계의 ‘세계관’ 구축

기계를 통한 인지 확장

 

Chapter 8. 결정

기계는 어떻게 결정을 내릴까?

모방에서 시작되는 학습

새로운 진전

모든 행동은 흔적을 남긴다

강화 학습과 외부 행동 피드백

궤적과 변환, 격자 미로의 사례

정확성 vs. 혼돈

벨만 방정식

실전: 다이어트 계획 세우기

세상에 공짜는 없다

계산력이 승부를 가른다

 

Chapter 9. 행동

어떻게 ‘해낼 수’ 있을까?

왜 로봇은 ‘팝핀 댄스’를 출까?

라마르크주의와 vs. 다윈주의

상호 작용의 기술적 난제

깨달음은 행동 능력을 높인다

지능화 엔트로피 증가와 체화 내비게이션

대규모 모델은 어떻게 현실 세계와 접목될까?

 

Chapter 10. 진화

트루먼 쇼

가상 세계의 원주민

체화된 진화의 시작

AI 에이전트, 실습에 들어가다

심투리얼

모방 게임일까? 아니면 진화 게임일까?

 

에필로그 | 기계 지능의 진화는 현실 속 '판도라의 상자'를 열게 될까?

참고문헌

[본 문]
  

*** 얼음이 끓어오르고 있었다. 멀고도 낯선 어느 오후, 아우렐리아노 대령이 생애 처음으로 얼음을 만졌을 때처럼 인류는 이제 또 다른 얼음을 마주하고 있다. 수십 년이 지난 후 인류가 정보의 시대를 지나 인공지능 시대로 접어든 지금, AI 또한 뜨거운 열광과 서늘한 공포를 동시에 안겨 준다. 사람들은 AI가 앞으로 해낼 놀라운 일들을 기대하며 열광하면서도, 다른 한편으로는 통제할 수 없을지도 모를 미래를 두려워한다.

 

*** “새로운 인형이 자라나게 하려고요.” 물론 새로운 목각 인형이 자라날 리는 없지만, 그 순간 튜링의 마음속에 생각의 씨앗이 심어졌다. 바로 훗날 그가 컴퓨터과학과 인공지능 연구에서 ‘생각하는 기계’라는 개념을 탐구하도록 이끈 씨앗 말이다. 튜링은 컴퓨터 이론 및 인공지능 이론에서 역사적인 공헌을 한 덕

에 훗날 ‘컴퓨터 과학의 아버지’이자 ‘인공지능의 아버지’로 불리게 되었다.

 

*** ‘슈뢰딩거의 고양이(Schrödinger’s cat)’가 생사조차 알 수 없는 존재라면, ‘라플라스의 악마(Laplace’ Demon)’는 모르는 게 없는 뛰어난 예언가이다. 이 작고 매력적인 악마는 수학자 라플라스의 상상에서 비롯된 가상의 존재로, 우주에 있는 모든 원자의 위치와 운동량을 정확히 파악하고, 뉴턴의 법칙을 이용해 미래의 모든 사건을 예측할 수 있다. 다시 말해, 세상의 모든 것이 인과 관계의 사슬로 얽혀 있으므로, 각 원자의 초기 상태만 알면 우주 전체의 운명을 얼마든지 확정 지을 수 있다는 가정을 바탕으로 한다.

 

*** 1948년 위너는 『사이버네틱스: 또는 동물과 기계의 제어와 통신의 과학(Cybernetics: or Control and Communication in the Animal and the Machine)』을 출간했다. 이 책은 현대 사이버네틱스의 탄생을 알리는 상징적 의미도 있다. 사이버네틱스는 그리스어에서 유래된 단어로 ‘항로를 이끌다’라는 뜻이 있으며, 기술 혹은 시스템을 지도하거나 인도하는 원칙을 설명하는 데 사용된다. 이 책에서 위너는 ‘피드백’으로 불리는 핵심 개념을 제시하고, 시스템이 피드백 메커니즘을 통해 어떻게 자체 조절과 제어를 하는지 설명했다.

 

*** 대규모 언어 모델의 성공은 곧바로 다른 모달리티(modality)로 확장되었다. 2022년 구글은 텍스트 설명을 바탕으로 고품질의 이미지를 생성할 수 있는 ‘파티(Parti)’ 모델을 발표했다. 오픈AI의 ‘달리 2(DALL-E 2)’도 비슷한 성능을 선보였다. 같은 해 스터빌리티 AI(Stability AI)는 ‘스테이블 디퓨전 (Stable Diffusion)’ 모델을 오픈 소스로 공개해 인공지능 그림 생성의 열풍을 불러일으켰다. 구글의 ‘오디오 LM(Audio LM)’은 텍스트를 음성 파일로 변환시켰다. 대규모 멀티 모달 모델은 대규모 언어 모델의

자연스러운 연장이었다.

 

*** 1997년 캘리포니아대학교 버클리 캠퍼스는 미국 국방부와 함께 ‘스마트 더스트(Smart Dust)’ 프로젝트를 시작했다. 크리스 피스터(Kris Pister) 교수가 이끌었던 이 프로젝트의 목표는 신출귀물하게 움직이는 적국의 저격수를 잡기 위한 방안의 하나로, 소형·자율형·저전력 센서 노드를 개발하는 것이었다. 이러한 노드들은 환경 감지, 데이터 처리와 무선 통신이 가능하고 센서, 프로세서와 통신 모듈을 초소형 장치에 집적해 무선 네트워크를 통해 협업을 진행할 수 있다.

 

*** 바티칸 시스티나 성당 천장에 그려진 미켈란젤로의 대작 〈천지창조〉를 보면, 신이 손가락을 뻗어 아담을 가리키고 있다. 이 모습은 마치 전기가 통한 것처럼 영혼이 아담에게 깃드는 과정처럼 보인다. 이는 결국 인체의 감각을 이해하는 어려움을 깨달아야, 비로소 체화된 지능에 대한 진정한 논의가 시작될 수 있음을 시사한다. 이 과정에서 기계가 공부해야 할 것은 세상과의 ‘접촉’뿐 아니라, 그 접촉이 가져오는 무한한 변화와 가능성이다. 그래야만 지능의 영역으로 들어서서, 감각과 지각을 통해 세상과 더 심층적인 차원의 상호 작용을 전개해 나갈 수 있다.

 

*** 예를 들어 자율주행 차량의 세계 모델은 도로, 교통 표지, 보행자 등 교통 요소의 표징 및 교통 규칙 같은 필수적인 사전 지식을 포함한다. 그것은 자동차의 뇌 속 지도처럼 주위 환경을 감지하고 일어날 일을 예측하도록 돕는다. ‘시스템 다이내믹스(System Dynamics)의 아버지’로 불리는 제이 포레스터(Jay

Forrester)의 말을 빌리자면 “우리의 뇌 속에 그려진 세계는 단지 하나의 모델일 뿐이다. 국가나 정부처럼 거대한 실체가 아니라, 뇌가 스스로 만들어낸 개념이며, 이 개념을 통해 우리는 세계를 이해하게 된다.”

 

*** 이제 우리는 ‘트루먼’의 시선에서 바라보려 한다. 인간이 발을 들여놓기 전, 가상 세계에는 원주민이 존재했다. 바로 AI 에이전트들이다. 이들의 초기 지능은 가상 시뮬레이션의 환경 속에서 만들어졌다. 그들은 디지털 공간의 실험실에서 환경과의 상호 작용을 통해 감지, 행동, 적응 방법을 배우고 세상에 대한 이해와 반응 능력을 점차 키워나갔다.

인민망(인민일보의 온라인 채널)

세대 인공지능의 발전 방향을 이해하는 새로운 이론적 틀을 제시한다.

 

리 카이푸 (시노베이션벤처스 CEO, 전 구글 차이나 사장)

AI의 다음 10년이 될 '피지컬 AI'의 개념과 미래를 가장 깊이 있게 탐구한 필독서.

 

신랑커지

흥미로운 서술 방식을 통해 독자들을 AI 최전선으로 안내하며, '진정한 지능이란 무엇인가'에 대한 근본적인 질문을 던진다.

 

IT즈자(IT Home)

AI 분야의 중대한 변화와 추세를 이해하는 데 필수적인 관점을 제시한다.