부모가 어린 아이에게 세계와 관련하여 가르칠 때, 연관성과 패턴의 식별을 통해 가르칩니다. 예를 들어, S라는 글자를 보여주면, 부모는 아이에게 충분한 예를 보여주고, 얼마 지나지 않아, 아이는 다른 예를 식별할 수 있게 됩니다. 이러한 예는 학교, 책, 빌보드와 같은 상황에서 나타날 수 있습니다.

인공지능(AI) 기술의 대부분은 이러한 방식으로 가르쳐졌습니다. 연구자들은 시스템에 올바른 예를 제공하여 인공지능이 인식할 수 있도록 하였고, 어린 아이와 마찬가지로, 인공지능은 패턴을 인식하고 이전에 경험하지 못한 상황에서 지식을 외삽하여 자신의 “신경 네트워크”를 형성했습니다. 그러나 인간의 지능과 마찬가지로, 전문가들은 인공지능의 의사 결정에 영향을 미친 입력을 추적하지 못했습니다.

인공지능의 “블랙 박스 문제“는 우리가 인공지능 시스템이 어떻게 연결고리를 만들고, 변수가 의사 결정에 미치는 영향을 완전히 이해하지 못한다는 사실입니다. 이 문제는 특히 시스템의 신뢰성과 안전성을 개선하고 인공지능의 채택을 결정하는 데 중요합니다.

인공지능을 탑재한 차량이 제동하지 못하고 보행자를傷害하는 경우, 인공지능을 사용하는 의료 기기들이 의사들이 환자를 진단하는 것을 도와주는 경우, 그리고 인공지능을 사용한 채용 과정에서 편향이 나타나는 경우와 같은 복잡성은 인공지능의 신비를 이해하기 위한 새로운 연구 분야의 등장으로 이어졌습니다.

이제, 새로운 독립 연구 그룹이 물리학, 심리학, 철학, 신경과학을 결합한 인공지능의 신비를 탐구하여 이러한 문제를 해결할 것입니다.

NTT는 인공지능의 신뢰성과 안전성을 제안합니다

새로 발표된 인공지능 물리학 그룹은 NTT Research의 물리학 및 정보학(PHI) 연구소의 분기입니다. 이는 지난 주 샌프란시스코에서 열린 NTT의 Upgrade 2025 컨퍼런스에서 공개되었습니다. 이 그룹은 지난 5년 동안 팀이 조사해 온 인공지능을 이해하는 물리학적 접근 방식을 계속 발전시킬 것입니다.

하버드 대학교에서 응용 물리학 및 컴퓨터 과학 공학 박사 학위를 취득한 타나카 히데노리 박사님이 새로운 연구 그룹을 이끌 것입니다. 그는 이전에 NTT의 지능형 시스템 그룹과 하버드 대학교의 물리학 및 정보학 연구소에서 인공지능 연구 프로그램에서 경험을 쌓았습니다.

“물리학자로서, 나는 지능의 주제에 대해 흥미를 느끼고 있습니다. 수학적으로, 창의성의 개념을 어떻게 생각할 수 있을까요? 친절함의 개념을 어떻게 생각할 수 있을까요? 이러한 개념은 추상적인 개념으로 남아 있었을 것입니다. 그러나 인공지능 덕분에 이러한 개념을 실제로 적용할 수 있게 되었습니다. 친절함의 정의를 말하는 것은 쉽지만, 수학적으로 의미 있는 것은 아닙니다. 그러나 인공지능을 친절하게 만들고 싶다면, 친절함이 무엇인지 수학적으로 정의해야 합니다.” 타나카 박사님은 지난 주 Upgrade 컨퍼런스에서 저자와의 대화에서 이렇게 말했습니다.

연구 초기에, PHI 연구소는 인공지능과 기계 학습의 “블랙 박스” 특성을 이해하는 것이 새로운 시스템의 에너지 효율성을 개선하는 데 중요하다는 것을認識했습니다. 그러나 지난 5년 동안 인공지능의 발전은 안전성과 신뢰성에 대한 중요성을 더욱 강조했습니다. 이는 산업 적용과 인공지능의 채택을 결정하는 데 중요한 요소입니다.

新的 연구 그룹을 통해, NTT Research는 생물학적 지능과 인공지능의 유사성을 연구하여 인공지능 메커니즘의 복잡성을 이해하고, 인간과 인공지능의 협력을 더 조화롭게 만들 것입니다.

이 접근 방식은 새로운 것은 아닙니다. 물리학자들은 기술과 인간의 관계를 세세하게 이해하기 위해 수세기 동안 노력해 왔습니다. 갈릴레오 갈릴레이의 물체 운동 연구와 기계학에 대한 그의 기여, 그리고 산업 혁명 시대의 증기 기관이 열역학을 이해하는 데 어떻게 기여했는지와 같은 예가 있습니다. 21세기에는 과학자들이 인공지능이 어떻게 작동하는지, 어떻게 훈련되고, 어떻게 의사 결정을 내리는지 이해하기 위해 노력하고 있습니다. 이를 통해 미래에는 더 일관성 있고, 안전하고, 신뢰할 수 있는 인공지능 기술을 설계할 수 있을 것입니다.

“인공지능은 신경 네트워크입니다. 구조는 인간의 뇌와 매우 유사합니다. 신경 세포와 시냅스가 연결되어 있으며, 이는 컴퓨터 내에서 숫자로 표현됩니다. 여기서 물리학이 적용됩니다. 물리학은 우주의 모든 것을 수학적으로 이해하고, 가설을 설정하여 테스트하는 것입니다.” 타나카 박사님은 이렇게 말했습니다.

新的 연구 그룹은 하버드 대학교의 뇌과학 센터(CBS)와 계속 협력할 예정이며, 스탠퍼드 대학교의 수야 강ули 교수와 협력할 계획입니다. 타나카 박사님은 이미 수야 강ули 교수와 함께 여러 논문을 공동 저술했습니다.

그러나 타나카 박사님은 자연 과학적이고 산업을 초월한 접근 방식이 중요하다고 강조합니다. 2017년, 하버드 대학교에서 박사 과정 학생이었던 그는 전통적인 물리학을 넘어서서 갈릴레오, 뉴턴, 아인슈타인과 같은 선구자들의 발자취를 따라 새로운 물리학적 개념 세계를 열어가는 것을 목표로 합니다.

“현재, 인공지능은 모두가 관심을 가지고 있는 주제입니다. 연구자로서, 이는 매우 좋은 기회입니다. 모두가 인공지능에 대해 이야기하고 싶어 하기 때문입니다. 그리고 저도 모든 대화에서 배울 수 있습니다. 사람들이 인공지능을 어떻게 보는지, 어떻게 사용하는지 알 수 있습니다. 이는 학술적인 맥락을 넘어서도 적용됩니다. NTT의 사명은 이러한 대화를 촉발하는 것입니다. 우리는 모든 상호 작용에서 배울 수 있습니다.” 타나카 박사님은 이렇게 말했습니다.