What intelligent machines can learn from a school of fish | Radhika Nagpal

번역: Soojeong Cheon 검토: Soo Jin Lee

In my early days as a graduate student,

제가 대학원생이었을 때

I went on a snorkeling trip off the coast of the Bahamas.

바하마의 한 해변으로 스노클링을 하러 갔습니다.

I'd actually never swum in the ocean before,

한번도 바다에서 수영을 해본 적이 없었기 때문에

so it was a bit terrifying.

약간 겁이 났죠.

What I remember the most is, as I put my head in the water

가장 기억에 남는 것은 제가 물속에 머리를 담그고

and I was trying really hard to breathe through the snorkel,

스노클링 장비로 숨쉬려고 애쓰고 있을 때

this huge group of striped yellow and black fish

노란색과 검은색 줄무늬의 엄청난 물고기 떼가

came straight at me ...

제게 다가오는 것이었습니다.

and I just froze.

저는 꼼짝도 할 수 없었죠.

And then, as if it had suddenly changed its mind,

그런데 갑자기, 물고기 떼가 마음을 바꾸기라도 한 듯이

came towards me and then swerved to the right

저를 향해 다가오다가 오른쪽으로 방향을 바꿔

and went right around me.

저를 비켜 갔습니다.

It was absolutely mesmerizing.

정말 황홀한 광경이었죠.

Maybe many of you have had this experience.

아마 많은 분들이 비슷한 경험을 하셨을 겁니다.

Of course, there's the color and the beauty of it,

물고기들의 색, 그 자체가 가진 아름다움도 물론 황홀했지만

but there was also just the sheer oneness of it,

그들이 보여 준 완벽한 조화에 저는 더욱 매료되었습니다.

as if it wasn't hundreds of fish

수백 마리의 물고기가 아니라

but a single entity with a single collective mind

마치 하나의 집단 정신으로 뭉쳐져 있는 단독 개체처럼

that was making decisions.

의사결정을 하고 있었지요.

When I look back, I think that experience really ended up determining

돌이켜 보면, 그 경험 덕분에

제 경력 대부분을 차지하는 연구과제를 결정하게 되었다는 생각이 듭니다.

what I've worked on for most of my career.

I'm a computer scientist,

저는 컴퓨터 과학자입니다.

and the field that I work in is artificial intelligence.

인공지능 분야를 연구하고 있죠.

And a key theme in AI

인공지능의 핵심 주제는 지능을 다루는 능력인데요.

is being able to understand intelligence by creating our own computational systems

우리가 고안한 컴퓨터시스템은

that display intelligence the way we see it in nature.

자연에서 본 그대로를 재현하는 방식으로 자신의 지능을 발휘합니다.

Now, most popular views of AI, of course, come from science fiction and the movies,

현재 우리는 공상과학 소설과 영화에서 인공지능을 흔하게 접하고 있죠.

and I'm personally a big Star Wars fan.

저 역시 개인적으로 스타워즈의 광팬입니다.

But that tends to be a very human-centric view of intelligence.

하지만 영화는 매우 인간 중심적인 관점으로 지능을 묘사하고 있습니다.

When you think of a fish school,

가령 한 무리의 물고기나

or when I think of a flock of starlings,

한 무리의 찌르레기를 떠올려 볼 때

that feels like a really different kind of intelligence.

그 둘은 완전히 다른 종류의 지능을 가졌다고 볼 수 있죠.

For starters, any one fish is just so tiny

우선, 물고기 한 마리는 매우 작습니다.

compared to the sheer size of the collective,

그 무리의 크기에 비하면 아주 작죠.

so it seems that any one individual

따라서 하나의 개체는 아주 한정되고

would have a really limited and myopic view of what's going on,

근시안적 시각을 가지고 외부 상황을 파악할 것입니다.

and intelligence isn't really about the individual

그런데 사실, 지능은 개체로서가 아니라

but somehow a property of the group itself.

오히려 그 집단 자체가 보유한 능력을 말합니다.

Secondly, and the thing that I still find most remarkable,

또 하나 제가 지금까지도 정말 대단하다고 여기는 것은

is that we know that there are no leaders supervising this fish school.

아시다시피 이 물고기 떼를 지휘하는 지도자가 없다는 사실입니다.

Instead, this incredible collective mind behavior

이 대단한 집단 정신이 이루어낸 행위는 오히려

is emerging purely from the interactions of one fish and another.

순전히 물고기들 간의 상호작용에서 일어나고 있습니다.

Somehow, there are these interactions or rules of engagement

이들은 어떤 식이든 상호 작용이나 교전 규칙을

between neighboring fish

주변 물고기들과 공유하면서 이 모든 것들을 해내는 것입니다.

that make it all work out.

So the question for AI then becomes,

따라서 인공지능에서 해결해야 할 과제는

what are those rules of engagement that lead to this kind of intelligence,

집단 지능을 이끌어내는 상호작용 규칙을 알아내고

and of course, can we create our own?

우리만의 형태로 만드는 것입니다.

And that's the primary thing that I work on with my team in my lab.

이것이 바로 저희 팀이 연구실에서 몰두하고 있는 핵심 과제입니다.

We work on it through theory,

우리는 이론적으로 연구하고

looking at abstract rule systems

추상적인 규칙 체계를 살펴보고

and thinking about the mathematics behind it.

바탕이 되는 수학에 대해서도 연구합니다.

We also do it through biology, working closely with experimentalists.

더불어 생물학을 통해서도 연구하고 실험 과학자들과도 긴밀히 협력하지만

But mostly, we do it through robotics,

대부분은 로봇공학에 의존하고 있습니다.

where we try to create our own collective systems

이를 통해 우리만의 집단 시스템을 개발하고 있죠.

that can do the kinds of things that we see in nature,

자연에서 본 그대로를 수행할 능력이 있거나

or at least try to.

최소한 시도라도 가능한 시스템이요.

One of our first robotic quests along this line

이런 계획에 따라 로봇 연구의 첫 번째 과제는

was to create our very own colony of a thousand robots.

수천 개에 달하는 로봇 집단을 만드는 것이었습니다.

So very simple robots,

매우 간단한 로봇이지만

but they could be programmed to exhibit collective intelligence,

집단 지능을 발휘하도록 프로그래밍할 수 있죠.

and that's what we were able to do.

그것이 우리가 실현해 낸 것입니다.

So this is what a single robot looks like.

하나의 로봇은 이렇게 생겼습니다.

It's quite small, about the size of a quarter,

동전 크기 정도로 상당히 작은데요.

and you can program how it moves,

어떤 방식으로 움직일지 프로그래밍할 수 있습니다.

but it can also wirelessly communicate with other robots,

다른 로봇들과 무선 교신도 가능하고

and it can measure distances from them.

서로 간의 거리도 측정할 수도 있습니다.

And so now we can start to program exactly an interaction,

이제 우리는 본격적으로 상호 작용 프로그램을 시작할 수 있습니다.

a rule of engagement between neighbors.

이웃한 개체들간의 관계 규칙을 정하는 것이죠.

And once we have this system,

일단 이런 시스템이 갖춰지면

we can start to program many different kinds of rules of engagement

우리는 다양한 관계 규칙에 대한 프로그램을 만들 수 있게 됩니다.

that you would see in nature.

자연에서 볼 수 있는 것처럼 말이죠.

So for example, spontaneous synchronization,

예를 들자면, 자발적인 동조화 현상이 있습니다.

how audiences are clapping and suddenly start all clapping together,

몇몇 청중들이 박수를 치다가 갑자기 다 같이 박수를 치게 되거나

the fireflies flashing together.

반딧불이들이 동시에 반짝이는 경우죠.

We can program rules for pattern formation,

패턴형성 규칙을 입력할 수도 있습니다.

how cells in a tissue

우리 몸 속 조직의 세포들이 각자 어떤 역할을 담당할지 정하고

determine what role they're going to take on

and set the patterns of our bodies.

우리 몸의 패턴을 설정하는 것이죠.

We can program rules for migration,

이동 규칙을 입력할 수도 있습니다.

and in this way, we're really learning from nature's rules.

이런 식으로 우리는 자연의 법칙을 배우고 있습니다.

But we can also take it a step further.

한 단계 더 나아갈 수도 있는데요.

We can actually take these rules that we've learned from nature

우리가 자연을 통해 파악한 법칙들을 적절히 혼합해서

and combine them and create entirely new collective behaviors

우리만의 완전히 새로운 집단행동을 구현하는 것입니다.

of our very own.

So for example,

그래서 예를 들어

imagine that you had two different kinds of rules.

두 가지 다른 종류의 규칙이 있다고 생각해 보세요.

So your first rule is a motion rule

첫 번째는 운동 규칙입니다.

where a moving robot can move around other stationary robots.

움직이는 로봇이 정지된 로봇 사이를 이동하도록 규정하는 것입니다.

And your second rule is a pattern rule

두 번째는 패턴에 대한 규칙으로서

where a robot takes on a color based on its two nearest neighbors.

로봇은 가장 근접한 두 로봇을 기반으로 자신의 색을 결정하게 되지요.

So if I start with a blob of robots in a little pattern seed,

간단한 패턴 조건을 부여한 소수의 로봇 군단으로 작동을 시작하면

it turns out that these two rules are sufficient for the group

이 두 규칙만으로도 충분히

to be able to self-assemble a simple line pattern.

집단 스스로가 단순한 선형 패턴을 구성한다는 것을 알 수 있습니다.

And if I have more complicated pattern rules,

그런데 좀 더 복잡한 규칙을 적용하고

and I design error correction rules,

오류 수정 규칙을 만든다면

we can actually create really, really complicated self assemblies,

우리는 실제로 대단히 복잡한 자기 결합체를 만들 수 있습니다.

and here's what that looks like.

바로 이렇게요.

So here, you're going to see a thousand robots

1000개의 로봇들을 보고 계신데요.

that are working together to self-assemble the letter K.

같이 움직이며 문자 K를 만들어 내고 있습니다.

The K is on its side.

옆으로 누운 K 자에요.

And the important thing is that no one is in charge.

여기서 중요한 사실은 리더가 없다는 것입니다.

So any single robot is only talking to a small number of robots nearby it,

하나의 로봇은 주변의 소수의 로봇들 하고만 의사소통을 하며

and it's using its motion rule to move around the half-built structure

자신의 운동규칙을 이용해 반쯤 지어진 구조물 주변을 돌아다닙니다.

just looking for a place to fit in based on its pattern rules.

자신의 패턴 규칙에 따라 적합한 장소를 찾는 것입니다.

And even though no robot is doing anything perfectly,

로봇 하나가 임무를 완벽히 수행하지 못해도

the rules are such that we can get the collective to do its goal

그 집단은 주어진 목표를 규칙에 따라 달성할 수 있습니다.

robustly together.

함께 끝까지 해내죠.

And the illusion becomes almost so perfect, you know --

이렇게 모호했던 것이 완벽한 형태로 만들어집니다.

you just start to not even notice that they're individual robots at all,

어느 순간, 각각 개별적인 로봇이라는 사실조차 완전히 잊어버리고

and it becomes a single entity,

하나의 개체처럼 보이게 되죠.

kind of like the school of fish.

물고기 떼처럼 말입니다.

So these are robots and rules in two dimensions,

이 로봇들은 2차원 평면에 대한 규칙을 적용했지만

but we can also think about robots and rules in three dimensions.

3차원 공간에 대한 규칙을 적용한 로봇도 생각할 수 있습니다.

So what if we could create robots that could build together?

힘을 합해 뭔가를 건설할 수 있는 로봇을 만든다면 어떨까요?

And here, we can take inspiration from social insects.

우리는 사회적 곤충으로부터 영감을 얻을 수 있습니다.

So if you think about mound-building termites

자, 이제 흰개미나

or you think about army ants,

군대 개미를 생각해 볼까요?

they create incredible, complex nest structures out of mud

그들은 진흙으로 놀랍도록 복잡한 형태의 집을 짓는데

and even out of their own bodies.

심지어 자신의 몸을 활용하기도 합니다.

And like the system I showed you before,

조금 전에 보여드렸던 구조처럼

these insects actually also have pattern rules

실제로 이 곤충들은 패턴 규칙을 갖고 있어서

that help them determine what to build,

무엇을 지어야 하는지 알고 있습니다.

but the pattern can be made out of other insects,

패턴은 다른 곤충들을 이용하거나

or it could be made out of mud.

진흙을 이용해서도 형성될 수 있습니다.

And we can use that same idea to create rules for robots.

우리는 이같은 아이디어를 적용해서 로봇에게 규칙을 부여할 수 있습니다.

So here, you're going to see some simulated robots.

이제 여러분은 그것을 모사하는 로봇을 보시게 될 텐데요.

So the simulated robot has a motion rule,

이 시뮬레이션 로봇에 부여한 운동 규칙으로

which is how it traverses through the structure,

구조물 사이를 이동하며 물건을 내려놓을 장소를 찾습니다.

looking for a place to fit in,

and it has pattern rules where it looks at groups of blocks

그리고 로봇이 가진 패턴규칙으로 이미 놓여있는 블록들을 파악하고

to decide whether to place a block.

블럭을 어디에 배치할지 결정합니다.

And with the right motion rules and the right pattern rules,

적절한 운동 규칙과 패턴 규칙을 로봇에 적용한다면

we can actually get the robots to build whatever we want.

우리가 원하는 형태는 무엇이든 건설해주는 로봇도 가능합니다.

And of course, everybody wants their own tower.

물론, 누구나 고층 빌딩을 원하겠죠.

(Laughter)

(웃음)

So once we have these rules,

그런 규칙을 알아내고 나면

we can start to create the robot bodies that go with these rules.

그 규칙을 부여한 로봇 군단을 만들 수 있습니다.

So here, you see a robot that can climb over blocks,

여기, 블럭을 넘어가는 로봇이 보이시지요?

but it can also lift and move these blocks

그런데 이 로봇은 블럭을 들어서 옮길 수도 있고

and it can start to edit the very structure that it's on.

자기 위치의 구조물을 수정할 수도 있습니다.

But with these rules,

이런 규칙들이 있지만

this is really only one kind of robot body that you could imagine.

이것은 여러분이 상상할 수 있는 로봇 중 단지 한 종류에 불과합니다.

You could imagine many different kinds of robot bodies.

우리는 다양한 로봇 본체들을 상상할 수 있습니다.

So if you think about robots that maybe could move sandbags

로봇들이 모래주머니를 옮기면서

and could help build levees,

제방 쌓는 것을 도울 수도 있고요.

or we could think of robots that built out of soft materials

혹은 부드러운 소재로 만들어진 로봇들이

and worked together to shore up a collapsed building --

무너진 건물을 지탱하기 위해 협동하는 것도 생각해 볼 수 있습니다.

so just the same kind of rules in different kinds of bodies.

같은 종류의 규칙이 다른 형태의 로봇 본체에 적용된 것이죠.

Or if, like my group, you are completely obsessed with army ants,

우리 연구진처럼 군대개미에 매료된 분이라면

then maybe one day we can make robots that can climb over literally anything

무엇이든 기어오를 수 있는 로봇을 언젠가는 만들지도 모르죠.

including other members of their tribe,

자기가 속한 무리의 다른 로봇까지 포함해서 말이죠.

and self-assemble things out of their own bodies.

자기 몸에서 빠져나와 스스로 조립되는 로봇도 가능합니다.

Once you understand the rules,

일단 규칙을 파악하게 되면

just many different kinds of robot visions become possible.

다양한 로봇에 대한 기대가 현실로 이루어집니다.

And coming back to the snorkeling trip,

다시 스노클링 여행으로 돌아가서요.

we actually understand a great deal about the rules that fish schools use.

우리는 실제로 물고기 떼가 사용하는 규칙들을 알아냈습니다.

So if we can invent the bodies to go with that,

그래서 그 규칙을 적용하기에 적합한 로봇을 만들 수만 있다면

then maybe there is a future

아마도 미래에는

where I and my group will get to snorkel with a fish school of our own creation.

우리가 직접 만든 물고기 떼와 스노클링을 할 수 있을지도 모르죠.

Each of these systems that I showed you

보여드린 각각의 시스템을 통해

brings us closer to having the mathematical and the conceptual tools

우리는 수학적이고 개념적인 도구를 얻게 되었고

to create our own versions of collective power,

우리만의 집단 동력을 개발할 수 있었습니다.

and this can enable many different kinds of future applications,

이것은 미래에 다양하게 활용될 수 있습니다.

whether you think about robots that build flood barriers

상상해 보자면, 홍수 방벽을 쌓는 로봇이나

or you think about robotic bee colonies that could pollinate crops

작물의 수분을 돕는 로봇 벌 군단이나

or underwater schools of robots that monitor coral reefs,

산호초를 관리하는 로봇 물고기 군단이나

or if we reach for the stars and we thinking about programming

혹시 우리가 별까지 닿을 수 있다면 위성 별자리의 프로그래밍도 가능하죠.

constellations of satellites.

In each of these systems,

이런 각각의 시스템에서

being able to understand how to design the rules of engagement

어떻게 상호관계의 규칙을 설계할지 이해하고

and being able to create good collective behavior

적절한 집단행동을 개발할 수 있는지가

becomes a key to realizing these visions.

이러한 목표를 실현할 열쇠가 됩니다.

So, so far I've talked about rules for insects and for fish

지금까지 물고기, 곤충, 로봇을 위한 규칙들에 대해 말씀드렸는데요.

and for robots,

but what about the rules that apply to our own human collective?

그런데 우리 인간 집단에 맞는 규칙들은 무엇일까요?

And the last thought that I'd like to leave you with

끝으로 드리고 싶은 말씀이 있는데요.

is that science is of course itself

과학은 그 자체로서 당연히

an incredible manifestation of collective intelligence,

집단 지성의 놀라운 결과물입니다.

but unlike the beautiful fish schools that I study,

하지만 제가 연구하고 있는 아름다운 물고기 떼와는 달리

I feel we still have a much longer evolutionary path to walk.

우리는 아직 더 먼 진화의 길을 걸어야 한다는 느낌이 듭니다.

So in addition to working on improving the science of robot collectives,

저는 로봇 집단에 적용되는 과학수준을 높이는 데 그치지 않고

I also work on creating robots and thinking about rules

로봇을 만드는 일은 물론이고

어떤 규칙이 우리 과학 공동체 발전에 도움을 줄지에 대해 연구합니다.

that will improve our own scientific collective.

There's this saying that I love:

제가 좋아하는 격언이 하나 있습니다.

who does science determines what science gets done.

"누가 과학을 하는지에 따라 과학이 무엇을 이룰 것인지 결정된다."

Imagine a society

이런 사회의 모습은 어떨까요?

where we had rules of engagement

모든 아이들이 관계 맺음의 규칙을 존중하고

where every child grew up believing that they could stand here

이런 자리에 선 자신의 모습과 미래의 과학자를 꿈꾸며 성장하는 곳.

and be a technologist of the future,

or where every adult

혹은 모든 어른들이

believed that they had the ability not just to understand but to change

과학과 기술이 일상에 영향을 미치는 방식을 이해하는 데에 그치지 않고

how science and technology impacts their everyday lives.

우리 스스로 그 방식을 개선할 수 있다고 믿는 곳.

What would that society look like?

그런 사회는 어떤 모습일까요?

I believe that we can do that.

우리가 해낼 수 있다고 믿습니다.

I believe that we can choose our rules,

우리 스스로가 규칙을 선별할 수 있다고 믿어요.

and we engineer not just robots

로봇뿐만 아니라 우리 ‘인간 집단’도 프로그래밍할 수 있을 것입니다.

but we can engineer our own human collective,

and if we do and when we do, it will be beautiful.

그렇게만 된다면 정말 굉장하지 않을까요?

Thank you.

감사합니다.

(Applause)

(박수)