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▲ 중력 렌즈를 찾아내도록 학습시키기 위한 샘플 데이터. (사진=Enrico Petrillo, University of Groningen)
과거부터 ‘생각하는 기계’에 대한 이야기는 많았지만, 지금처럼 시대의 화두가 된 적은 없었을 것입니다. 하지만 인공지능이 우리에게 가져다 줄 이득보다 일자리 감소를 우려하는 시각이 더 많은 것도 사실입니다. 사실 일부는 현실성 있는 우려이기도 합니다. 예를 들어 자율 주행차나 로봇은 물류 운송 부분에서 상당한 인력을 대체할 수 있습니다. 하지만 다른 한편으로 사람을 돕는 똑똑한 하인 역할을 하는 것도 사실입니다. 인공 지능이 의사의 진료를 도와줄 수도 있고 과학자의 연구를 도와줄 수 있습니다.
최근 괴팅겐 대학, 나폴리 대학, 본 대학의 연구팀은 인공 지능을 이용해서 중력 렌즈를 찾는 연구를 진행했습니다. 중력 렌즈는 아인슈타인이 상대성 이론을 통해서 예측한 현상으로 중력에 의해 빛의 경로가 바뀌면서 멀리 떨어진 천체가 확대되는 현상을 의미합니다. 일종의 천연적인 망원경이라고 할 수 있는데, 실제로 이를 통해 본래는 관측하기 어려울 만큼 멀리 떨어진 은하나 희미한 천체를 확인할 수 있습니다. 이미 과학자들은 수많은 중력 렌즈 현상을 찾아냈지만, 데이터의 양이 급격히 증가하면서 이를 수작업으로 일일이 확인하기가 어려워지고 있습니다.
관측 기술이 발전하고 저장하고 처리할 수 있는 기술이 급격히 발전하면서 이제 천문학자들은 수백 만 장의 천체 사진을 확보할 수 있게 되었습니다. 하지만 이런 대용량 데이터를 분석하고 연구에 활용하는 것이 새로운 과제가 되고 있습니다. 연구팀은 구글이나 페이스북이 이미지 학습에 사용하는 CNN(convolutional neural networks) 방식이 해결책을 제시할 것으로 보고 연구를 진행했습니다. 신경망 학습법을 통해서 중력 렌즈일 가능성이 높은 천체를 인공 지능이 찾아내게 하는 것이죠.
연구팀은 킬로-디그리 서베이(Kilo-Degree Survey) 연구 데이터에서 얻은 수백 만 장의 흑백 이미지에서 인공지능이 찾아낸 중력 렌즈의 후보 761개를 확인했습니다. 이 가운데 이미 알려진 중력 렌즈와 잘못 선택한 이미지를 추려낸 결과 56개의 후보를 선정할 수 있었습니다. 연구팀은 다시 망원경을 이용해서 최종 확인할 계획입니다. 이번 연구는 비록 인공지능이 사람 대신 연구를 할 만큼 똑똑하진 않지만, 과학자를 도와서 연구를 수월하게 할 만큼은 똑똑하다는 점이 입증한 셈입니다.
앞으로도 계속해서 과학 데이터의 양이 증가함에 따라 연구에서 인공지능의 역할도 점점 커질 것으로 보입니다. 하지만 이는 사람 대신 연구를 한다는 의미보다는 사람을 도와주는 조수가 생겼다는 의미로 해석할 수 있습니다. 인공지능과 사람이 서로 상생하면서 발전하는 좋은 사례입니다. 동시에 앞으로 사람이 할 일은 단순 반복작업이 아니라 인공지능이 아직 흉내 내기 어려운 창의적인 생각과 고도의 사고력이라는 점을 시사합니다.
인공지능은 반복적인 학습을 통해 중력렌즈일 가능성이 높은 이미지를 찾아낼 순 있지만, 이것이 어떤 과학적 의미를 지니는지는 알지 못합니다. 이 부분은 적어도 지금 단계에서는 사람만이 할 수 있는 상상력과 추상적인 사고 능력이 필요합니다. 지금 자라나는 세대에게 끊임없는 문제풀이를 통한 단순 주입식 교육이 왜 위험한지 알려주는 좋은 사례라고 생각합니다.
고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com
