[테크토크]AI는 아인슈타인을 이길 수 있을까

 

[테크토크]AI는 아인슈타인을 이길 수 있을까

[테크토크]AI는 아인슈타인을 이길 수 있을까 © 제공: 아시아경제

<스타워커 코어 인사이트>

• 코어 아티클

오픈AI가 내놓은 보고서를 보면 소라는 "세계 시뮬레이션(World simulation)을 위한 비디오 생성 툴"을 목표로 만들어졌습니다. 다만 아직은 현실 세계에서 일어나는 복잡한 물리적 현상을 완전히 이해하지는 못합니다.
사실 컴퓨터로 물리 현상 시뮬레이터를 만들려는 노력은 이전부터 계속돼 왔습니다. 그리고 오늘날 많은 산업계에서 컴퓨터 기반 물리 시뮬레이터에 의존하고 있지요. 가장 대표적인 시뮬레이터는 '유체 전산 역학(Computational Fluid Dynamics·CFD)'입니다. 액체나 기체의 흐름을 가상 세계에 구현해 특정 물체에 어떤 영향을 미치는지 분석하는 기술입니다.
CFD가 특히 큰 파급력을 미친 업계는 항공우주입니다. 비행기나 로켓이 대기를 가르고 날아오를 때 동체에 미치는 공기 저항, 열, 진동 등을 인간이 일일이 계산하려면 엄청난 작업이 필요합니다. 지상에서 공중과 유사한 환경을 구축하기 위해 거대한 풍동 실험장도 세워야 하니 비용도 어마어마하게 소요됩니다. CFD는 이런 '사고 실험'을 컴퓨터로 자동화했습니다. 한편, 항공기 엔진으로 쓰이는 복잡한 가스터빈의 설계 시간도 크게 단축했습니다.
오픈AI 등 AI 기업들의 야심은 바로 '보편적 CFD'를 완성하는 겁니다. 대기의 흐름부터 거친 파도, 열과 진동에 닿은 고체의 반응 등 온갖 역학(Dymanics)을 한 번에, 동시다발적으로 예측하는 인공지능입니다. 만일 AI의 CFD가 이 수준까지 도달한다면 '세계 사고 실험자'라 칭할 만할 겁니다. 컴퓨터가 아인슈타인의 지능을 넘어서는 순간이 되겠지요.
오픈AI의 소라가 스포트라이트를 받고 있지만, 사실 AI 기반 CFD에서 가장 앞서 나간 곳은 구글 딥마인드입니다. 이미 지난해 11월 '그래프캐스트'라는 기상 예측 AI를 선보여 업계의 관심이 쏠린 바 있죠. 기상 예측은 대기 중의 물방울과 바람, 기온 등 수많은 역학 변수를 상정하는 고도의 사고 실험입니다.

출처 : 아시아경제

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세계 시뮬레이터를 제대로 구현하려면 AI가 기존 언어학습(LLM) 뿐만 아니라 제대로된 물리학습을 해야 합니다. 물리학습은 필연적으로 AI로봇이 필요하다고 합니다.