딥마인딩은 사이언스인가?

알파고는 바둑을 제패한 후 더 성장해서 알파스타로 개명하고 스타크래프트를 열심히 했지만 인간을 쉽게 이기지 못한다고 한다. 물론 컴퓨터의 능력으로 모든 영역을 보면 쉽게 이기지만 인간과 동일하게 보는 영역이 한정되어있는 경우 패배를 했다고 한다. 이세돌 선수가 알파고에게 패배하면서 전국민이 가졌던 충격은 아마, 엄청났던 것 같다. 한국인이 한국에서 패배했으니 어느나라보다 더 크지 않았을까?

이틀전 연구소에서 딥마인딩을 통한 사이언스를 수행하고 Nature Astronomy에 논문을 발표하신 교수님이 발표를 하셨다. 이전에도 몇번 발표를 보아왔기 때문에 대부분의 내용은 아는 내용이었다. 하지만 보는 내내 마음 한 구석이 무거웠다. 딥 마인딩은 사이언스인가? 내 이해로 딥마인딩은, 현상 분석을 잘 하는 친구가 옆에 있는 것과 같다. 딥마인딩이라는 친구는 이전 만개의 데이터를 보여주면 만 한번째에 어떤 것이 나올지 알려준다. 놀라울 정도로 대부분은 맞다. 하지만 이 친구는 그 이면에 물리 현상이나 어떤 이유인지를 설명해주지 못한다.

우리가 이전에 수행하던 시뮬레이션은 수식을 가지고 그 결과가 어떻게 나올지를 보여준다. 물론 인간의 한계 이면의 계산들이기 때문에, 두뇌로는 따라갈 수 없는 계산들이기 때문에 거시적인 형태만을 보고, 유추할 뿐 아니라 갖가지 우리가 알지 못하는 파라메터들을 적절히 배합해서 사용한다. 가령 태양의 특정 지역 플라즈마의 점성이 얼마인지는 그 누구도 알지 못한다. 그 값을 어떻게 넣느냐에 따라서 태양 폭발과 연관된 자기재연결 현상이 일어나느냐 마느냐, 그 강도가 어떻게 되느냐가 결정된다. 논리적인 점성을 가정하고 그 값을 계산해서 실제 자연현상과 비슷한 현상을 보여주는 것이 수치해석, 시뮬레이션이다.

어 시뮬레이션조차 믿지 못하는 부분이 많고 이해하지 못하는 부분이 많아 “그게 무슨 의미가 있는가?”라고 이야기하는 학자들이 많다. 학회장에서 시뮬레이션을 하는 학자들을 만나면 항상 수식을 사용하는 학자들이기 때문에 관측에 집중하는 학자들보다 대부분 현상에 대한 물리적인 이해가 상당히 뛰어나고 논리적인 설명을 곁들인다. 하지만 시뮬레이션 데이터에 대한 해석은 결국, 좀 더 자세히 볼 수 있는, 물리값을 직접 볼 수 있는 데이터에 대한 해석이다. 그런데 그 데이터는 적절한 가정의 초기값이 조합되어 계산된 결과다.

시뮬레이션 결과들을 보면 분명 인간의 직관과 수학적 사고를 따라 움직이는 결과를 보여주는 경우가 대다수다. 아마, 계산을 계획한 과학자들이 그런 결과만을 끄집어 냈을 것이다. 과학자들은 직관과 차이가 있는, 의도와 다른 결과가 시뮬레이션에서 나왔을 때 대부분의 경우는 초기값을 수정한다. 그 결과는 결국, 인간의 수학적 이해도와 일치하는 결과를 줄 것이다. 그러면 이러한 시뮬레이션과 해석이 실제 우리 이해의 진보에 어떤 도움을 줄까?

여기에서 더 나아가서, 물리적 값조차 주지 못하는 딥마인딩은 실제로 과학의 중심 툴이 될 수 있을까? 내 생각엔 부정적이다. 일부 분야에서는 사용하겠지만 보조적인 역할로밖에 들어올 수 없을 것이다. 보통 과학은 특이성에 기반한 이벤트를 관측함으로써 발전하는데 이러한 특이 상황을 찾아내는데 딥마인딩이 사용 가능할지 모른다. 예보 등에 사용될 수도 있겠다. 하지만 순수과학의 전면에 등장할 수는 없을 것이다. 컴퓨터는 새로운 창조를 할 수는 없을테니까.

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