외계생명 찾을 때 AI 필요한 이유
외계생명 찾을 때 AI 필요한 이유
  • 함예솔
  • 승인 2020.03.27 18:30
  • 조회수 3403
  • 댓글 0
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외계인의 존재 여부는 지구인의 호기심을 끝없이 자극합니다. 저명한 천문학자 칼 세이건이 1985년 쓴 소설 <콘텍트>는 영화화되기도 했는데요. 주인공인 전파천문학자 앨리는 외계의 지적 생명체를 찾는 외계지적생명체탐사(SETI) 프로젝트에서 외계인과의 소통에 성공하고 실제로 이들과 접촉합니다.

영화 '콘텍트'의 한 장면. 출처: 유투브/horrornerdx46
영화 '콘텍트'의 한 장면. 출처: 유투브/contactmovie

SETI 연구소의 천문학자 Jill Tarter는 미국국립과학아카데미에서 열린 회의에서 자신들이 외계 생명체의 '지능'을 찾는 것이 아니라 무선송신처럼 '탐지 가능한 기술'을 찾고 있다고 말했습니다. 그리고 이제 과학자들은 지능을 가진 외계인을 찾는 작업에 인공지능이 도움을 줄 수 있다고 생각합니다.

 

이미 AI는 활용되고 있다

 

이미 과학 분야에서는 AI가 활용되고 있습니다. 책 <좀 이상하지만 재미있는 녀석들>에 따르면 물리학자들은 AI를 이용해 멀리 떨어진 별에서 오는 빛을 관찰합니다. 그 별 주위를 돌고 있는 행성의 신호를 찾기 위해서입니다. <The Astronomical Journal>에 게재된 연구를 보면 기계 학습 알고리즘의 일종 '딥 러닝(Deep Learning)'을 이용해 잠재적으로 행성으로 간주되는 신호를 분류하는 방법이 나옵니다. 연구원들은 주어진 신호가 잠재적인 외계행성인지 아닌지를 예측하기 위해 컨벌루션 신경망(CNN)을 훈련시켰습니다. 그래서 실제로 행성일 가능성이 높은 후보의 순위를 매기는 것이죠.

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AI는 자신을 훈련시킨 물리학자보다는 덜 정확했다고 하는데요. AI가 흥미롭다고 표시한 별의 대부분 주변에 행성이 없는 것으로 확인됐습니다. 그럼에도 주목할만한 점은 AI는 별들의 90% 이상을 '흥미롭지 않다'고 정확히 제거해줌으로써 물리학자들의 시간을 절약해줬다는 겁니다.

통과 관측법(Transit). 출처: NASA
외계행성 관측 법 중 하나인 통과 관측법(Transit). 출처: NASA

천문학 분야는 거대한 규모의 데이터 세트가 많은 분야입니다. 때문에 AI를 학습시키고 활용하기 좋은 분야인데요. 예를 들어 유럽우주국(ESA)의 암흑물질과 암흑에너지를 탐사하는 우주망원경 유클리드 망원경은 수명이 다할 때까지 수백 억개의 은하 이미지를 수집할 것으로 예상되는데요. 2만 개 정도의 은하가 '중력렌즈'라고 하는 현상의 증거를 보여줄 전망입니다.

중력렌즈를 활용해 이렇게 먼 거리의 천체를 본다. 
중력렌즈를 활용해 이렇게 먼 거리의 천체를 본다. 

참고로 중력렌즈 현상이 뭐냐면 말이죠, 질량이 매우 큰 은하가 더 멀리 떨어진 다른 은하에서 오는 빛의 경로를 강한 중력으로 구부러지게 만드는 현상을 가리킵니다. 학자들은 AI 알고리즘을 이용해 이러한 이미지를 검토해 '중력렌즈' 역할을 하는 은하를 찾도록 시켰는데요. 인간보다 속도도 빨랐고 때론 정확성도 더 뛰어났습니다.

 

지능 가진 외계인, 우리와 근본적으로 다를 듯

 

우리가 외계행성 찾는 이유는 무엇일까요? 궁극적으로는 외계 생명체를 찾기 위해서입니다. 사실 외계인은 우리가 상상조차 할 수 없는 방식으로 살고 있을지도 모릅니다. 그들을 찾을 생각조차 할 수 없을 정도의 다른 기술을 사용하고 있을 수 있습니다. 

외계인 찾는데 AI가 ?! 출처: AdobeStock
어디있니. 출처: AdobeStock

뉴펀들랜드메모리얼대학교 인류학자 Michael P. Oman-Reagan이 <The Conversation>에 게재한 글에 따르면 우리가 지능을 가진 외계인을 생각할 때 인간이 지구상의 유일한 지적 생명체가 아니란 사실을 기억하는 게 도움이 될 것이라고 말하는데요. 예를 들어 침팬지는 도구를 다룰 수 있고 문화도 가지고 있습니다. 거미는 거미줄로 정보를 처리하고 고래는 그들 만의 사투리를 구사합니다. 이미 지구에도 인간이 아니면서도 지능과 언어, 문화, 기술을 가진 생명체가 존재한다는 설명입니다.

 

지능을 가진 외계 생명체는 문어, 개미, 돌고래 혹은 기계처럼 생겼을 수도 있고 지구 생명체와 근본적으로 다를 수 있습니다. 이 때 AI의 진보된 사고가 중요한 역할을 할지도 모르겠습니다.

 

인간과 다르게 생각하는 AI로 차이점 찾는다 

 

현재 SETI 연구소, NASA, Intel, IBM과 다른 파트너사들은 '프론티어 개발 연구실(Frontier Development Lab)'이라고 불리는 AI 연구 개발 프로그램을 우주 과학문제에 적용하고 있습니다. 우주생물학 분야의 석좌인 Lucianne Walkowicz은 2017년 우주에서의 생명체와 우주탐사를 위한 새로운 아이디어에 초점을 맞춘 연례 학술회의인 'Breakthrough Discuss'에서 AI 기반의 한 가지 방법을 언급했는데요. 

 

Walkowicz은 기계학습방법을 이용해 미리 정해진 카테고리 없이 모든 데이터 집합을 관찰하고 대신 이 데이터를 '자연적 범주(natural categories)'에 범주화되도록 하는 방안을 제시합니다. 소프트웨어는 우리의 눈에 띄는 유의미한 것이 무엇인지 알려줄 겁니다. 그러면 이 특이한 지점을 연구자들이 추가 조사 대상에 포함시키는 것이죠.

AI의 열린 사고 필요해. 출처: AdobeStock
AI의 열린 사고 필요해. 출처: AdobeStock

SETI 연구원들은 기계학습이 '차이'를 발견하는 데 능숙하다고 생각합니다. 그래서 AI가 그들의 연구에 도움이 될 수 있다고 인정하는 분위기입니다. 다만, 그 성공은 우리가, 그리고 우리가 만들 AI가 어떻게 그 차이를 어떻게 그 차이에 대한 아이디어를 개념화하는 데 달렸습니다.

 

우리는 아직 외계생명체와 지능에 대한 한계를 모릅니다. 때문에 모든 가능성을 열어둬야 합니다. 가령, 지적 생명체는 외계행성의 대기에서 나타날 수도 있고 지구의 과학자들이 자연의 일부에 불과하다고 치부해버린 것들이 사실은 생명체였던 것으로 밝혀질 수 있습니다. 인간이 놓칠 법한 지점을 AI가 보완할 수 있을 거라는 판단입니다. 물론 과학자들이 고민해야 할 부분은 바로 이러한 아이디어를 AI에 어떻게 인코딩하고 그 결과물을 어떻게 사용해야 할지 여부입니다.

 

인공지능의 엉뚱한 모습들

책 '좀 이상하지만 재미있는 녀석들'. 클릭하시면 구매 링크로 연결됩니다.
책 '좀 이상하지만 재미있는 녀석들'

책 <좀 이상하지만 재밌는 녀석들>은 천문학자들이 외계행성을 탐구하는 데 AI를 어떻게 사용하는지 외에도 인공지능에 대한 흥미로운 에피소드들이 담겼습니다. 특히 인공지능에 이성을 유혹하는 법을 가르쳤을 때 어떤 멘트들이 등장하는지, 케이크 조리법을 주고 새로운 요리법을 만들어보라고 하면 어떤 결과물을 내놓는지와 같은 식입니다. 그 결과물은 과학자들을 당황시키고 폭소하게 만든다고 하는데요. 똑똑한 줄만 알았던 AI의 조금은 엉뚱하고, 바보같은 면모를 알고 싶은 분들에게 안성맞춤입니다.

 



##참고자료##

 

  • 저넬 셰인, 좀 이상하지만 재미있는 녀석들, RHK(2020)
  • Michael P. Oman-Reagan, Can Artificial Intelligence help find alien intelligence?, The Conversation
  • Cabrol, Nathalie A. "Alien mindscapes—a perspective on the Search for Extraterrestrial Intelligence." (2016): 661-676.
  • Shallue, Christopher J., and Andrew Vanderburg. "Identifying exoplanets with deep learning: A five-planet resonant chain around kepler-80 and an eighth planet around kepler-90." The Astronomical Journal 155.2 (2018): 94.
  • Metcalf, R. Benton, et al. "The strong gravitational lens finding challenge." Astronomy & Astrophysics 625 (2019): A119.


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