A: (데미스 하사비스) 저는 취향이나 판단력이라는 이 아이디어가 모방하거나 모델링하기 가장 어려운 것 중 하나가 될 것이라고 생각합니다. 그것이 위대한 과학자와 좋은 과학자를 구분하는 것이죠. 모든 전문 과학자들은 기술적으로는 훌륭합니다. 하지만 올바른 방향, 올바른 실험, 올바른 질문이 무엇인지 감지해내는 취향을 가지고 있는가? 과학에서 가장 어려운 부분은 올바른 질문을 선택하는 것입니다. 올바른 가설을 세우는 것이죠. 오늘날의 시스템들은 분명히 그것을 할 수 없습니다. 저는 종종 정말 좋은 추측을 내놓는 것이 그것을 푸는 것보다 더 어렵다고 말합니다. 우리는 곧 꽤 어려운 추측을 풀 수 있는 시스템을 갖게 될지도 모릅니다. 예를 들어, 작년에 우리 시스템 알파프루프(AlphaProof)가 국제수학올림피아드에서 은메달을 땄습니다. 언젠가는 밀레니엄 문제 같은 것을 풀 수 있을지도 모릅니다. 하지만 테렌스 타오 같은 사람이 "이건 수학이나 수, 또는 물리학의 본질에 대한 정말 깊은 질문이다"라고 할 만한 연구 가치가 있는 추측을 시스템이 내놓을 수 있었을까요? 그것은 훨씬 더 어려운 종류의 창의성이며, 우리는 그 메커니즘이 무엇일지 아직 잘 모릅니다. 아인슈타인이 특수 상대성 이론과 일반 상대성 이론을 생각해냈을 때와 같은 상상력의 도약 같은 것이죠.
Q: 흥미로우면서도 증명 가능한 추측을 내놓는 것이 중요합니다. 너무 어렵거나 쉬운 것은 의미가 없죠.
A: (데미스 하사비스) 맞습니다. 바로 그 지점, 과학을 발전시키고 가설 공간을 이상적으로는 둘로 나누는 바로 그 스위트 스팟에 있어야 합니다. 그것이 참이든 거짓이든, 정말 유용한 것을 배우게 되니까요.
Q: 당신은 실험을 올바르게 설계하면 실패는 없다고 말했습니다. 성공과 실패 모두 가설 공간을 이분화하기 때문에 유용하다는 의미인가요?
A: (데미스 하사비스) 그렇습니다. 정말 기초 연구(blue sky research)를 할 때는, 가설 공간을 의미 있게 나누는 실험과 가설을 선택하는 한 실패란 없습니다. 작동하지 않는 실험에서도 그에 못지않게 가치 있는 것을 배울 수 있습니다. 실험을 잘 설계했고 가설이 흥미롭다면, 그것은 다음에 어디로 가야 할지에 대해 많은 것을 알려줄 것입니다.
생물학적 유기체 시뮬레이션
Q: 세포를 모델링하려는 꿈을 이루기 위해 앞으로 어떤 큰 과제들이 남아있나요?
A: (데미스 하사비스) 저는 항상 거창한 꿈을 꾸고 그것을 관리 가능하고 달성 가능한 중간 단계로 나누려고 노력합니다. '가상 세포(Virtual Cell)'라고 부르는 세포 모델링 프로젝트는 제가 25년 이상 하고 싶었던 아이디어입니다. 생물학 분야의 멘토인 폴 너스(Paul Nurse)와 90년대부터 이 이야기를 나눠왔습니다. 가상 세포에서 실험을 하고 그 예측이 실제 실험실에서의 시간을 크게 절약해줄 수 있다면, 그것이 꿈일 겁니다. 어쩌면 실험 속도를 100배 향상시킬 수 있을 겁니다. 그리고 이제 마침내, 알파폴드와 같은 구성 요소들을 구축하여 궁극적으로 세포의 전체 시뮬레이션을 모델링할 수 있게 될지도 모릅니다. 저는 아마 효모 세포부터 시작할 겁니다. 효모 세포는 완전한 단세포 유기체이기 때문이죠. 알파폴드는 단백질의 3D 구조, 즉 정적인 그림에 대한 해결책입니다. 하지만 생물학의 모든 흥미로운 일은 동역학, 즉 상호작용에서 일어납니다. 그것이 알파폴드 3가 목표하는 첫걸음입니다. 단백질과 단백질, 단백질과 RNA/DNA의 쌍별 상호작용을 모델링하고, 다음 단계는 아마도 암과 관련된 mTOR 경로와 같은 전체 경로를 모델링하는 것이 될 겁니다. 그리고 결국에는 세포 전체를 모델링할 수 있게 될지도 모릅니다.
Q: 세포 내의 현상들은 서로 다른 시간 척도에서 일어납니다. 이것이 모델링에 어려움을 주지 않을까요? 또한, 양자 역학적 측면을 시뮬레이션하지 않고도 필요한 동역학을 포착할 수 있을까요?
A: (데미스 하사비스) 네, 어려울 겁니다. 아마도 이러한 다른 시간적 동역학에서 상호작용할 수 있는 여러 시뮬레이션 시스템이 필요하거나, 적어도 계층적 시스템처럼 되어 다른 시간 단계 사이를 오갈 수 있어야 할 겁니다. 그리고 어떤 자연 시스템을 모델링할 때, 어느 정도의 세분화 수준까지 모델링할 것인지 결정해야 합니다. 그래야 관심 있는 동역학을 포착할 수 있습니다. 세포의 경우, 아마도 단백질 수준에서 충분하고 원자 수준까지 내려갈 필요는 없기를 바랍니다.
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생명의 기원
Q: 생명의 기원을 시뮬레이션하고 모델링할 수 있게 될까요? 즉, 무생물에서 생명체가 탄생하는 과정을 시뮬레이션하는 것입니다.
A: (데미스 하사비스) 저는 그것이 물론 가장 깊고 매혹적인 질문 중 하나라고 생각합니다. 저는 그 생물학 분야를 사랑합니다. 닉 레인(Nick Lane)의 책처럼요. 저는 AI가 그것을 돕지 못할 이유가 없다고 봅니다. 그것 역시 조합적 공간을 통한 탐색 과정입니다. 여기 원시 수프가 있고, 초기 조건이 주어집니다. 세포처럼 보이는 것을 생성할 수 있을까요? 아마도 그것이 가상 세포 프로젝트 이후의 다음 단계가 될 것입니다.
Q: 생명의 기원에 대한 '신의 한 수'(Move 37) 같은 발견이 있었으면 좋겠습니다. 무생물과 생물 사이에 경계가 없으며, 빅뱅부터 오늘날까지 동일한 과정이 이어져 왔다는 것을 엄밀하게 증명할 수 있다면 굉장할 것입니다.
A: (데미스 하사비스) 그것이 바로 제가 평생 AGI와 AI에 매달려온 이유입니다. AGI가 이런 종류의 질문에 답하는 데 도움이 되는 궁극적인 도구가 될 수 있다고 생각하기 때문입니다. 그리고 저는 왜 보통 사람들이 이런 것들에 대해 더 걱정하지 않는지 잘 이해하지 못합니다. 우리가 생명과 무생물에 대한 좋은 정의도 없고, 시간의 본질은 물론 의식과 중력 같은 것들도 모르고 있다는 사실이 말입니다. 양자역학의 기묘함도 그렇죠. 제게는 이 모든 것이 항상 얼굴 앞에서 소리치는 것 같았고, 그 소리는 점점 더 커지고 있습니다. 도대체 여기서 무슨 일이 일어나고 있는 걸까요? 가장 깊은 의미에서, 현실의 본질이라는 궁극적인 질문 말입니다. 우리가 서로를 쳐다보고, 모든 생명체를 현미경으로 검사하고 거의 원자 수준까지 분해할 수 있으면서도, '생명'을 어떻게 정의하는가라는 질문에 여전히 명확하고 간단하게 답할 수 없다는 것은 놀라운 일입니다.
Q: 날씨는 인류 역사상 가장 중요한 문제 중 하나였고, 모델링하기 매우 어려운 시스템입니다. 구글 딥마인드는 이 분야에서도 진전을 이루었죠.
A: (데미스 하사비스) 네, 우리는 세계 최고의 기상 예측 시스템을 만들었고, 이는 대규모 슈퍼컴퓨터에서 계산되는 전통적인 유체 역학 시스템보다 뛰어납니다. 우리 WeatherNext 시스템으로 신경망을 이용해 날씨 동역학의 많은 부분을 모델링했습니다. 흥미로운 점은, 이러한 종류의 동역학이 매우 복잡하고 거의 혼돈에 가까운 시스템임에도 불구하고 모델링이 가능하다는 것입니다. 허리케인 경로 예측과 같은 것들도 포함해서요.