우리는 3차원 공간 속에 존재합니다.
이 공간 내에서 우리는 단지 2차원 이미지에 불과한 시각 정보에 기반하여 3차원 공간을 인식합니다.
이는 우리 마음속에 3차원 공간의 이미지를 가지고 있으며, 2차원 시각 정보를 이 3차원 이미지에 역매핑한다는 것을 의미합니다.
저는 이 원리를 적용하면 인간이 잠재적으로 4차원 공간을 인식할 수도 있다고 예측합니다. 실제 물리 공간에서 4차원 공간이나 4차원 물체를 만들 수는 없지만,
컴퓨터를 이용하면 4차원 공간과 물체를 시뮬레이션하는 것이 가능합니다. 이렇게 시뮬레이션된 4차원 공간을 2차원 평면에 매핑하면 인간이 정보를 시각적으로 파악할 수 있습니다.
그 후, 인간이 이러한 4차원 공간과 물체의 행동 및 시점을 학습하면, 결국 마음속에 4차원 공간을 만들어낼 수 있을 것입니다.
하지만 이는 단지 가능성에 불과하며, 그러한 훈련에는 상당한 시간이 소요될 것으로 예상됩니다.
더욱이, 4차원 공간을 인식하는 능력을 얻더라도 이 능력을 적용할 수 있는 상황은 거의 없을 것입니다.
AI의 4차원 인식
반면, AI로도 같은 것을 구현할 수 있습니다. 더욱이 AI는 이러한 4차원 공간 인식 능력을 활용할 수도 있을 것입니다.
예를 들어, 4차원 공간 인식 능력이 있다면, AI는 4차원 그래프를 그리고 이해할 수 있습니다.
인간은 2차원 평면의 시각 정보만을 한눈에 파악할 수 있습니다. 따라서 3차원 그래프를 역매핑을 통해 인식하더라도, 여전히 숨겨져 보이지 않는 부분이 발생합니다.
3차원 그래프에서도 상당 부분이 보이지 않게 되는데, 4차원 그래프가 되면 훨씬 더 많은 데이터가 감춰집니다.
그래프를 회전시켜 숨겨진 부분을 볼 수도 있지만, 이는 데이터를 한눈에 직관적으로 파악하기 쉽게 한다는 목표와는 거리가 멀어집니다.
반대로 AI는 2차원 평면적 시각 정보에 얽매일 필요가 없습니다. AI에 3차원 또는 4차원 공간 시각을 가상으로 부여하고 훈련하는 것이 가능합니다.
이렇게 하면 AI는 데이터가 숨겨지거나 회전할 필요 없이, 3차원 및 4차원 그래프를 차원 고유 방식으로 전체적으로 파악할 수 있습니다.
더 나아가, 이는 4차원에만 국한된 이야기가 아닙니다. 논리적으로 5차원, 10차원, 20차원 등 무한히 차원을 늘릴 수 있습니다.
다차원 그래프 이해
그래프를 전체적으로 파악하는 능력은 예를 들어 여러 차원에 걸친 추세 분석을 가능하게 합니다. 크기 비교와 비율 파악 또한 직관적으로 수행할 수 있습니다.
또한 유사 데이터나 상사 데이터와 같은 데이터 패턴 분석도 가능합니다. 나아가 규칙성과 법칙을 발견하는 데도 도움이 될 수 있습니다.
이는 기존 AI가 탁월하게 수행하는 단순한 다차원 데이터 패턴 매칭을 넘어, 데이터에 대한 더 깊은 이해를 가능하게 합니다.
예를 들어, 완전히 다른 차원의 조합 내에 동일한 패턴이 존재하더라도, 단순한 다차원 패턴 매칭으로는 이를 찾기 어려울 것입니다.
그러나 다차원 시각을 통해 데이터를 본다면, 모양이 비슷하다면 다른 차원의 조합이라 할지라도 즉시 인식할 수 있을 것입니다.
더 나아가, 입력 데이터에 동반되는 차원 축을 단순히 활용하는 것을 넘어, 특정 축을 확장하거나 축소하고, 로그 변환하거나, 여러 축을 차원 축소 없이 동일한 수의 다른 축으로 매핑함으로써 데이터를 더 쉽게 이해할 수 있는 차원 구조를 탐색하는 것도 가능합니다.
따라서 다차원 시각 능력을 훈련하면, 인간과 기존 AI 모두에게 어려웠던 데이터 구조의 전면적인 파악이 가능해지고, 이를 통해 새로운 통찰과 법칙을 발견할 잠재력이 열리게 됩니다.
패러다임 혁신 가속화
고차원 데이터를 저차원으로 매핑하지 않고 고유 차원 그대로 파악하는 능력은 중요한 잠재력을 시사합니다.
예를 들어, 천문 관측 데이터를 쉽게 이해할 수 있는 수학 공식에 맞추기 위해 지동설이 발명되었습니다. 태양이 지구 주위를 돈다는 천동설적 이해로는 관측 데이터를 이해 가능한 공식에 매핑할 수 없었기에 지동설이 발명된 것입니다.
그러나 천문 관측 데이터를 차원 축소 없이 고유 차원 그대로 파악할 수 있었다면, 지동설과 같은 법칙이 훨씬 더 빨리 발견되었을 가능성이 있습니다.
마찬가지로 상대성 이론이나 양자 역학 같은 과학적 발명도, 다차원 데이터를 고유 차원에서 전면적으로 파악할 수 있었다면 훨씬 더 일찍 실현되었을 수 있습니다.
이는 인류에게 아직 알려지지 않은 다양한 이론과 법칙의 발견으로 이어지는 패러다임 혁신이 차원 고유 AI에 의해 가속화될 수 있음을 의미합니다.
결론
다차원 공간에 고유하도록 훈련된 AI는 인간의 모방을 넘어서는 다차원 공간 인지 능력을 활용하여 과학 및 학문의 패러다임 범위를 빠르게 확장할 수 있습니다.
패러다임은 단순히 전환되기보다는 증가하는 경향이 있습니다. 새로운 패러다임이 발명되더라도 우리가 반드시 그 속도를 따라잡아야 하는 것은 아닙니다.
물론 AI는 복잡한 차원에서 발견된 패러다임을 우리가 이해하기 쉬운 저차원으로 매핑하여 능숙하게 설명해 줄 것입니다.
그럼에도 불구하고 지나치게 높은 차원의 패러다임은 인간의 이해를 넘어설 수 있습니다. 또한, 방대하게 확장된 모든 패러다임을 이해하는 것은 불가능할 것입니다.
이러한 시나리오에서는 우리는 그 근본 원리를 완전히 이해하지 못하더라도 효과적으로 기능하는 제품과 시스템에 둘러싸여 살게 될 수도 있습니다.
엔지니어로서 저는 그러한 상황을 상상하고 싶지 않지만, 많은 사람들에게는 오늘날의 상황과 크게 다르지 않을 수도 있습니다.