25년 기준, 우리가 인공지능을 이길 수 있는 방법
인공지능의 뇌와 인간의 뇌를 구분짓는 기준은 뭘까요?
인간은 세상이 어떻게 될지를 먼저 예측하고 그에 맞게 학습하고 재시도하는 등의 루프를 만들어서 행동합니다.
뇌는 정답을 만드는 방향보단 오답을 줄이는 방향으로 작동한다고 합니다.
단순히 받아들이는게 아닌 예측을 하고 빗나가면 수정하는게 인간의 뇌입니다.
물론 인공지능도 예측하고 수정하는 등의 작업을 거칩니다.
하지만, 배운 것만 하게 되고, 오감이 없기에 세상을 계속 먼저 앞서서 느끼기엔 한계가 있을 수 밖에 없죠.
그래서 인간은 많은 시도를 하면서 예측하고 수정하는 행동을 많이 해야 해당 영역에 능통하게 됩니다.
근데 여기서 반문을 할 수 있습니다.
당연한거 아니야?
당연하다고 느낄 수는 있습니다. 하지만, 여기서 중요한 포인트는 세상이 어떻게 될지 먼저 예측한다는 점입니다. 이걸 능동적인 추론이라고 하겠습니다.
대부분의 바쁜 생활속에서 회사를 다닌다거나 의지가 없거나 흥미가 없으면 수동적으로만 받아들이는 행동을 자주 하게 됩니다.
그리고 나이가 들면서 의지를 끌어올리는 힘도 같이 줄어들게 되구요.
수동적인 추론은 내가 일하면서 보게 된 문서나, 현상에 대해 단순히 받아들이고 거기서 추론하는 겁니다.
아래와 같은 표로 차이를 한번 봐보겠습니다.
| 구분 | 능동 추론 (Active Inference) | 수동 추론 (Passive Inference) |
| 핵심 아이디어 | 환경을 예측하고 조작하여 불확실성을 줄임 | 주어진 정보를 관찰하고 분석하여 결론을 도출 |
| 행위 주체 | 스스로 환경에 개입 (행동 포함) | 외부 입력을 그대로 받아들임 |
| 목표 | 예측 오류를 최소화하며 원하는 상태에 도달 | 정확한 설명이나 인과관계 이해 |
| 예시 | “왜 이런 결과가 나왔을까?” → 직접 실험하거나 질문 | “이 현상의 원인은 무엇일까?” → 자료를 보고 분석 |
그래서 인공지능은 수동 추론을 하면, 능동 추론을 위한 접목을 이제 연구에 들어갔다고 합니다.
하지만 인간은 태생적으로 능동 추론이 가능했고, 어떠한 직업군에서 능동 추론이 필요한 작업에 전문성을 가지게 된다면 인공지능의 자리를 밀쳐낼 수 있는 경쟁력이 생기지 않을까 하는 생각입니다.
이전에 그런 고민을 한 적이 있습니다.
완벽주의가 내 인생을 갉아먹는 것 같다.
완벽해야만 해서 시도횟수가 줄어들고, 시도 횟수가 줄어드니 당연히 다양한 경험을 못하게 되고, 그에 따른 학습의 깊이와 너비가 동시에 줄어드는 현상을 경험해왔습니다.
그래서 나름 지었던 법칙이 있었습니다.
원 사이클(One-Cycle) 법칙
우선 한 사이클을 돌리고, 당연히 불완전할 것이고, 그 사이클이 진행된 걸 보면서 수정해나가면서 완벽하게 만들자! 이런 법칙이었습니다. 처음부터 완벽해지려고 해서 계획하고 설계하다가 진이 빠져서 포기할바엔 개요를 짜고 바로 들어가서 일련의 과정을 겪어보고 그걸 수정해나가는게 낫겠다는 생각을 했습니다.
이 생각을 하고 근 7개월이 지난 시점인 지금 아래 뇌과학 유튜브에 '능동 추론' 이라는 영역을 보고 내 생각이 틀린게 아니었구나! 하는 생각이 들어 블로그 글로 남깁니다.
개인적인 견해로 너무 좋은 주제이고, 한 분야에 능통해지고 싶은 욕구가 있기에 아래 출처 남기면서 글을 마칩니다.