끈적한 손과 뇌의 끈적거리는 적응력
집안일을 등등 잘 안 하는데, 최근 반 a년 정도 손 상태가 심해서 병원에서 처방받은 연고를 바르는 날이 계속되고 있다.
손荒약을 바른 끈적한 손가락만 가볍게 피하면서 키보드 쪽으로 다가간다. 기름 때문에 키를 끈적거리게 더럽히고 싶지 않은 한마디로 손가락을 가리우다 보니, 타이핑 자세는 순식간에 흐트러져 어찌나 못생기고 찌그러진 ‘엉뚱한 터치’가 되버린다.
그러나 인간이란 것은 묘한데, 그 불편한 체제에도 수분이나 지나면 손가락이 익숙해지기 시작한다. 보호해야 할 손가락을 능숙하게 피하는 독특한 움직임을 학습하고, 의외로 부드럽게 글자가 입력되는 것을 이루어 나간다. 약이 서서히 피부에 스며들고, 이제 괜찮을 것 같다고 키를 두드리는 강도를 되돌려 훈련하는 동안, 나의 손은 그 일시적인 제한 속에서 필사적으로 “새로운 재주”를 획득하려 애쓴다.
이동기의 이중 손가락과 “재능 있는 손”의 벽
최근 류미쓰 히로시의 “기억의 숲”을 읽었습니다. 류미쓰 씨는 뇌과학자로서 기억의 작동 방식에 대한 깊이 있는 연구를 하고 있습니다. 특히, 그는 ‘기억의 숲’이라는 개념을 제시하며 인간의 기억이 마치 숲처럼 복잡하게 연결되어 있다는 것을 설명합니다.
류미쓰 씨의 책을 읽으면서 뇌과학에 대한 흥미를 갖게 되었고, 기억과 관련된 다양한 연구들을 찾아보게 되었습니다. 그러던 중 ‘기억의 숲’이라는 개념이 꽤나 오래된 연구라는 것을 알게 되었습니다. 1990년대 초반부터 시작된 연구인데, 뇌의 특정 영역이 기억을 저장하는 공간이라는 아이디어를 뒷받침하는 증거들을 모아온 것이라고 합니다.
류미쓰 씨는 ‘기억의 숲’ 연구를 통해 기억이 단순히 정보를 저장하는 것이 아니라 감정과 경험이 얽혀 있는 복잡한 네트워크라는 것을 강조합니다. 그는 또한 기억이 우리의 현재를 형성하는 데 중요한 역할을 한다는 점을 지적합니다.
류미쓰 씨의 책을 읽으면서 기억의 중요성에 대해 다시 한번 생각해 보게 되었고, 기억은 우리의 삶을 더욱 풍요롭게 만들어주는 소중한 자산이라는 것을 깨달았습니다.
한편 최근 ‘기억의 숲’에 대한 연구를 다룬 책을 읽었습니다. 그 책에서는 ‘기억의 숲’ 연구가 뇌과학 분야에 미친 영향과 현재까지의 연구 결과들을 자세하게 설명하고 있습니다.
앞으로도 ‘기억의 숲’에 대한 연구를 꾸준히 관심을 가지고 기억과 관련된 다양한 연구들을 찾아보면서 인간의 기억에 대한 이해를 높여나가고 싶습니다.
특히 류미쓰 히로시의 “기억의 숲”을 다시 한번 읽어보고 싶습니다. 그 책은 기억과 뇌과학에 대한 흥미로운 통찰력을 제공해 주었기 때문입니다.
하지만, 굳이 엇갈림을 신경 쓰지 않고 최대한 손을 쓸 수 있는 상태로 돌아가면, 상황은 순식간에 완전히 달라진다. 글자 타이핑 속도는 현저하게 빨라지고, 며칠 전까지 필사적으로 학습했던 ‘세상에 하나밖에 없는 기묘한 터치 기술’은 전혀 활용되지 않고 순식간에 사라져 버린다.
그토록 많은 노력을 기울여 익혔던 기술도, 원래의 움직임으로 돌아간 순간에는 전혀 도움이 되지 않았다. 역시 둔한 손은 능숙한 손을 넘어서는 것은 없는 것이다. 그런 당연한 사실을 마주하게 되자, 붉은 기가 감도는 내 손을 잠시 후회스럽게 바라보게 된다.
그러고 보면 사무실에서 오랫동안 사랑받던 워프로 전용 기기에서, PC 상의 문서 작성 앱으로 현장들이 급격히 이동하기 시작할 무렵, 두 손가락으로만 놀라울 정도로 빠르게 키보드를 두드리는 사람이 한 명 있었다. 내가 인생에서 만난 유일한 상사이자, 마쓰시타 전기의 시대에 기술 과장이었던 분이셨다.
그는 어느 실용화 기술 분야에서 세계적으로도 손꼽히는 탑 엔지니어였다. 그런 뛰어난 지능과 전문성을 가진 사람이 최신 PC 애플리케이션을 사용하며, 정통적인 타이핑과는 멀리 떨어진 어설픈 형태의 방식으로 엄청난 속도로 타이핑을 하고 있었다. 전환기의 혼란 속에서 발산된 그의 놀랍고 어설픈 면의 괴리가 너무나 강렬하여, 지금도 깊이 기억에 남아 있다.
물리 AI가 충돌하는 “현실의 점착성”
제약 속에서 최적화하고, 가능한 것을 늘려가는 끈기 있는 능력. 그것 또한 하나의 진화의 형태다. 하지만 이 “제한 하에서의 끈기 있는 적응”과 “そもそ事なきに器用な手”라는 대조는 현재 AI의 최전선에서 일어나고 있는 벽, 특히 “물리적 AI(실체를 가진 AI 로봇)”의 세계에도 그대로 적용된다.
지금 세상에는 방대한 데이터를 학습하여 초고성능을 자랑하는 ‘거대한 지능’인 기반 모델이 존재한다. 하지만 그 똑똑한 지능을 로봇에 탑재하여 현실 사회에 구현하려 할 때, 상상 이상으로 어려움에 직면하게 된다.
왜 그런가. 그것은 현실의 물리 세계에는 통신 지연, 조명의 미세한 변화, 예상치 못한 장애물, 그리고 물리적인 마찰과 같은 ‘손의 끈적거림’과 같은 노이즈가 무수히 존재하기 때문이다. 아무리 클라우드상의 지능이 뛰어나더라도 현장의 갑작스러운 환경 변화나 사소한 왜곡을 사전에 모두 학습하는 것은 불가능하다. 실험실의 정돈된 환경을 벗어난 순간, 로봇은 마치 ‘약을 발라 움직임을 제한된 어색한 손’처럼 어색해진다.
기반 모델로 숙달을 하고, 현장 학습으로 익숙해지기를.
이 구현의 어려움을 극복하는 핵심은 “현장 학습형 에지 AI”이다. 현장의 불확실한 제약에 대해 클라우드로부터 완벽한 지시를 기다리는 대신, 최종 기기가 현지에서 즉시 학습하고 그 환경에 최적화된 움직임을 만들어낸다. 그것은 바로 기술과장님이 최신 앱의 작동에 두 손가락으로 즉시 적응하며 놀라운 속도를 낸 것처럼 “현장에서의 끈기 있는 적응력”이다.
하지만 제 손이 증명했듯이, 아무리 두 손가락 기술을 극한까지 연마해도 자유롭게 움직이는 열 손가락의 속도에는 역부족이다. 진정으로 가장 강한 것은 “본래부터 재능 있는 손으로 배우는 것”이다.
다르게 표현하자면, 기반 모델에서 압도적인 기본 성능을 익히고, 현장 학습으로 끈기 있게 다듬는 것을 의미한다.
압도적인 성능을 가진 거대 언어 모델, 즉 “압도적으로 유능한 디지털 손”을 가지고 있음에도 불구하고, 현장의 미묘한 잡음이나 촉감에 대해서는 에지 AI가 즉석에서 적응해 나간다. “가르치기보다는 익히라” – 이러한 고전적인 신체 감각이 구현된 “현장 학습형 AI 로봇 핸드”가 바로 물리적 AI가 현실 세계에서 빛을 발하기 위한 결정적인 계기가 될 것이다.
미래를 함께 그려나갈 미래를 기준으로 역방향으로 추론하는 ‘백캐스트형 사고’의 매력
우리는 지금 AI가 사회에 어떻게 구현되어 나갈지, 미래부터 역방향으로 그려나가야 할 단계에 있다. 현재의 연장선상에 있는 기술의 한계에 얽매이는 것이 아니라, “모든 제약이 없었다면 어떤 풍경을 보고 싶을까?”라는 이상에서 출발점을 설정하는 것이다. 이것이 바로 백캐스팅(backcasting) 사고의 진정한 매력이다.
단순히 스마트한 클라우드 머신만을 이상으로 삼는 것이 아닙니다. 끈기와 실무적인 경험을 바탕으로, 흙냄새 나는 현장에서 유연하게 배우고 성장하는 AI의 모습을 더 이상으로 삼고 있습니다.
약이 마르자, 풀옵션으로 가볍게 키보드를 두드리는 손끝을 느끼며, 베이스 모델과 현장 학습이 교차하는 그 너머에 펼쳐질 설레는 미래의 풍경을 상상하고 있다.
출처: note 원문
번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 12청크
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