착각하지 마. AI는 그저 바람잡이 일 뿐. 주인공은 퀀텀

 

지난 이야기를 잠깐 되짚고

지난 편에서 우리는 하나의 벽 앞에 멈춰 섰다.

선으로 나눌 수 없는 운동장. 가운데 모여있는 한 그룹, 그 주위를 둘러싼 다른 그룹. 아무리 직선을 그어도, 아무리 구불구불한 선을 그어도 두 그룹은 섞인다. 지금의 AI가 아무리 똑똑해도 이 운동장 앞에서는 속수무책이라는 이야기였다.

그리고 마지막에 힌트 하나를 던졌다.

"아이들을 공중으로 띄워서 3차원으로 바라보면 어떨까?"

오늘은 그 힌트의 정체를 풀어볼 차례다.

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구겨진 지도 이야기

먼저 지도 이야기부터 해보자.

여기 종이 한 장이 있다. 그 위에 빨간 점과 파란 점이 마구 찍혀있다. 빨간 점은 위험한 기계 상태, 파란 점은 정상적인 기계 상태라고 하자.

종이를 펼쳐놓고 보면 빨간 점과 파란 점이 뒤섞여있다. 어디에 선을 그어도 둘이 섞인다. 도저히 나눌 수 없다.

그런데 이때 누군가 그 종이를 집어들고 구기기 시작한다.

종이를 접고, 비틀고, 구겨서 3차원 공 모양으로 만든다. 그러자 신기한 일이 일어난다. 평평할 때는 뒤섞여있던 빨간 점과 파란 점이, 구겨진 3차원 공간에서는 한쪽에는 빨간 점만, 다른 쪽에는 파란 점만 모여있다.

아무것도 움직이지 않았다. 점들의 위치는 그대로다. 달라진 것은 딱 하나, 바라보는 공간의 모양이다.

이것이 퀀텀 커널이 하는 일의 핵심이다.

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그림자 이야기

조금 다른 비유를 들어보자.

공원에 나무 한 그루가 서있다. 이 나무의 그림자를 땅 위에서 바라본다. 그림자는 납작하고, 복잡하게 얽혀있다. 가지와 가지의 그림자가 겹쳐서 어디가 어딘지 알 수 없다.

그런데 나무 옆에 서서 옆면에서 바라보면 어떨까. 아니면 드론을 띄워 위에서 내려다보면 어떨까. 땅 위에서 보던 복잡한 그림자가, 각도를 바꾸는 것만으로 훨씬 단순하고 명확하게 보인다.

나무는 그대로다. 바뀐 건 내가 서있는 위치, 즉 바라보는 차원이다.

지금의 AI는 항상 땅 위에서만 그림자를 본다. 아무리 열심히 봐도 한계가 있다. 퀀텀 커널은 그 나무를 통째로 들어올려 전혀 다른 차원에서 바라보게 만든다.

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냄새를 색깔로 바꾸면

이번엔 조금 더 엉뚱한 상상을 해보자.

눈을 감고, 카페 안에 있다고 상상해보자. 커피 향, 빵 굽는 냄새, 누군가의 향수, 바깥에서 들어오는 빗냄새. 이 냄새들을 맡으면서 이 카페가 좋은 카페인지 나쁜 카페인지 판단해야 한다.

냄새만으로는 애매하다. 좋은 냄새와 나쁜 냄새가 뒤섞여서 딱 잘라 말하기 어렵다.

그런데 만약 냄새를 색깔로 변환할 수 있다면 어떨까. 커피 향은 짙은 갈색, 빵 냄새는 따뜻한 노랑, 향수는 보라색, 빗냄새는 청회색으로. 이제 눈을 뜨면 카페 안이 색깔들로 가득하다.

색깔로 바꾸는 순간, 이전엔 보이지 않던 패턴이 보일 수도 있다. 좋은 카페는 따뜻한 색이 많고, 나쁜 카페는 차가운 색이 많다는 것을. 냄새 상태에서는 절대 보이지 않던 구분선이, 색깔이라는 새로운 표현 방식에서는 선명하게 드러난다.

퀀텀 커널이 하는 일이 바로 이것이다. 데이터를 다른 언어로 번역하는 것. 원래 공간에서는 뒤섞여 구분 불가능하던 것들이, 새로운 언어로 번역된 공간에서는 선명하게 갈라진다. 잠깐만 이건 AI도 지금 하는것 아닌가? 뭐가 특별하다는 건가? 

비밀은 사이즈다. 코끼리를 서랍에 넣을 수는 없지 않는가? 지금 그 서랍이 AI다. 우리가 해결해야 할 문제를 담기에 터무니 없이 비좁다. 

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마법의 방

좀 더 직접적인 이야기를 해보자.

여기 마법의 방이 하나 있다. 이 방에는 특별한 규칙이 있다. 방 안으로 들어오는 모든 것이 엄청나게 크고 넓은 공간으로 펼쳐진다.

작은 상자 하나를 들고 방에 들어간다. 방 안에서 그 상자를 열면, 갑자기 광활한 우주만큼 넓은 공간이 펼쳐지면서 상자 안의 내용물들이 그 공간 여기저기에 배치된다.

바깥에서는 작은 상자 안에 다닥다닥 붙어있어서 구분할 수 없던 것들이, 이 거대한 공간 안에서는 저마다 충분한 거리를 두고 펼쳐진다. 빨간 것들은 저 북쪽 끝에, 파란 것들은 저 남쪽 끝에, 자연스럽게 분리되어 자리를 잡는다.

이 마법의 방이 바로 퀀텀 커널이 만드는 공간이다. 그리고 그 공간의 이름은 힐베르트 공간이다. 수학자들이 붙인 어려운 이름이지만, 우리에게 중요한 건 이름이 아니다. "데이터를 집어넣으면 상상도 못 할 만큼 거대한 공간에 펼쳐지는 마법의 방" 이라고 기억하면 충분하다. 코끼리를 서랍에 넣을 방법을 찾은 셈이다. 

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얼마나 큰 공간인가

그런데 도대체 얼마나 큰 공간이길래 그렇게 대단한 걸까.

이렇게 상상해보자.

서울 시내에 아파트가 빽빽하게 들어서있다. 모든 아파트가 사람으로 꽉 차있고, 각 가구는 다닥다닥 붙어있어서 누가 누구 집인지 구분하기 어렵다.

그런데 누군가 이 서울을 통째로 들어올려 태양계 크기의 공간에 펼쳐놓는다면 어떨까. 각 아파트 가구가 행성 하나씩의 간격으로 떨어진다. 이제 누가 누구인지 한눈에 보인다. 옆집이었던 것이 사실은 성격이 전혀 다른 사람이었고, 멀리 있던 사람이 사실은 같은 부류였다는 것이 보인다.

퀀텀 커널이 데이터를 던져넣는 공간이 바로 이런 곳이다. 큐비트 50개가 만드는 공간은 우주의 원자 수보다 많은 차원을 가진다. 서울 아파트를 태양계에 펼치는 것과는 비교도 안 되는 광대함이다.

이 공간에서는, 원래 세계에서 도저히 구분할 수 없었던 데이터들이 서로 충분한 거리를 두고 떨어진다. 그리고 그 순간, 분류가 가능해진다.

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탐정 이야기

퀀텀 커널을 탐정에 비유하면 이런 이야기가 된다.

어떤 도시에 용의자 100명이 있다. 이 중에 범인이 숨어있다. 일반 형사는 한 명씩 만나서 심문한다. 시간이 오래 걸리고, 범인이 교묘하게 섞여있으면 찾기 어렵다.

그런데 천재 탐정이 등장한다. 이 탐정은 다른 방법을 쓴다. 100명을 모두 한 방에 모아놓지 않는다. 대신 이들의 과거, 현재, 관계망, 습관, 말투, 걸음걸이까지 모든 정보를 거대한 지도 위에 펼쳐놓는다. 수백 가지 특성이 각각의 축이 된 광대한 공간에 100명을 배치한다.

그러자 놀라운 일이 일어난다. 평범한 시민들은 지도의 한쪽에 모이고, 범인은 홀로 전혀 다른 구석에 덩그러니 떨어져있다. 아무리 범인이 평범한 척 섞여있으려 해도, 수백 가지 특성을 동시에 고려한 거대한 공간에서는 숨을 곳이 없다.

퀀텀 커널이 데이터를 다루는 방식이 바로 이것이다. 하나의 기준으로 나누는 게 아니라, 데이터가 가진 모든 특성을 동시에 고려한 거대한 공간에 펼쳐놓는다. 그 공간에서는 뒤섞여 보이던 것들이 본래의 자리를 찾아간다.

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왜 지금까지 이걸 못 했을까

여기서 당연한 의문이 생긴다. 그렇게 좋은 방법이라면, 왜 진작에 하지 않았을까.

이유는 단순하다. 공간이 너무 커서 클래식 컴퓨터로는 만들 수가 없었다.

서울 아파트를 태양계에 펼치는 작업을 손으로 하려고 한다고 상상해보자. 아파트 하나하나를 들어서 태양계 어딘가에 배치하는 것. 사람이 백만 명이 달라붙어도 우주의 나이가 지나도록 끝나지 않는다.

클래식 컴퓨터가 이 거대한 공간을 만들려면 그것과 비슷한 상황이 펼쳐진다. 지구상의 모든 슈퍼컴퓨터를 동원해도 수억 년이 걸리는 작업이다.

퀀텀 컴퓨터는 다르다. 큐비트의 중첩과 얽힘 덕분에, 이 광대한 공간을 만들고 데이터를 배치하는 작업을 순식간에 해낸다. 클래식 컴퓨터가 계단을 하나씩 오르는 동안, 퀀텀은 엘리베이터를 타고 꼭대기 층에 도달한다.

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공장으로 돌아와서

지난 편에서 이야기한 공장으로 다시 돌아가보자.

온도, 진동, 전류, 소음. 네 가지 데이터가 복잡하게 얽혀서 기계의 상태를 만들어낸다. 클래식 AI는 이 네 가지를 평평한 운동장에 펼쳐놓고 선을 그으려 했다. 뒤섞여있어서 어디에 그어도 틀렸다.

퀀텀 커널은 다른 선택을 한다. 이 네 가지 데이터를 마법의 방으로 가져간다. 방 안에서 네 가지 데이터는 수천, 수만 가지의 새로운 특성으로 펼쳐진다. 온도와 진동의 관계, 전류와 소음이 함께 변하는 패턴, 네 가지가 동시에 특정 방향으로 움직일 때의 의미까지. 평평한 운동장에서는 보이지 않던 이 모든 것이 거대한 공간에서 드러난다.

그리고 그 공간에서는 "곧 고장날 기계"와 "아직 괜찮은 기계"가 전혀 다른 구역에 자리를 잡는다. 선명하게 분리된다. 클래식 AI가 끝내 찾지 못했던 경계선이, 이 공간에서는 뚜렷하게 모습을 드러낸다.

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결국 핵심은 하나

오늘 이야기를 한 문장으로 압축하면 이렇다.

풀리지 않는 문제를 만났을 때, 더 열심히 하는 것보다 더 높은 곳에서 바라보는 것이 답일 때가 있다.

구겨진 지도, 드론으로 본 나무 그림자, 마법의 방, 태양계에 펼쳐진 서울. 이 모든 비유가 말하는 것은 하나다. 같은 문제도 바라보는 공간이 달라지면 답이 보인다.

퀀텀 커널은 바로 그 공간을 만드는 기술이다. 데이터를 다른 차원으로 번역해서, 원래 세계에서는 보이지 않던 패턴을 드러낸다. 지금의 AI가 평생 찾지 못했던 그 패턴을.

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다음 편에서는 이 모든 이야기가 하나로 모인다. 퀀텀 AI가 실제로 세상을 어떻게 바꿀 것인지, 그리고 지금 이 기술의 새벽에 우리가 무엇을 준비해야 하는지 이야기한다.