과정보다 빛나는 순간, 실패가 만든 양자 도전의 진짜 의미!
양자 인공지능, 미래를 열다!
안녕하세요! 저는 연세대학교에서 양자 인공지능을 연구하는 박경덕이라고 해요.
혹시 ChatGPT 써본 사람? 많죠? ChatGPT가 처음 나왔을 때 "양자 컴퓨팅을 쉽게 설명해줘"라는 질문이 예시로 나왔던 거 기억나요? 저는 그때 정말 놀랐어요. 인공지능이 이렇게 어려운 양자 컴퓨팅까지 쉽게 설명할 수 있다니! 그리고 동시에 많은 사람들이 양자 컴퓨터에 대해 궁금해하기 시작했다는 걸 느꼈죠.
양자 역학과 인공지능, 왜 만났을까?
인공지능과 양자 역학이 만나면 어떤 세상이 펼쳐질까요? 어렵게 느껴질 수도 있지만, 사실 이건 예고된 만남이에요. 과학 기술은 항상 발전해왔고, 그 과정에서 서로 다른 분야가 겹쳐질 때마다 새로운 도약을 이뤘거든요.
- 인류 문명의 발전 패턴: 우리는 항상 자연을 관찰하고, 이해하고, 그걸 바탕으로 기술을 만들었어요. 이 기술은 다시 자연을 더 잘 관찰하게 해주고, 새로운 이해로 이어지죠. 이런 사이클이 반복되면서 문명은 발전해왔어요.
- 두 거대한 흐름의 만남: 지금 우리는 양자 정보 기술과 인공지능이라는 두 거대한 흐름이 만나는 지점에 서 있어요. 이 둘이 만나면 단순히 계산이 빨라지는 것 이상으로, "기계가 어디까지 배울 수 있을까?" 같은 근본적인 질문에 답할 수 있게 될 거예요.
양자 머신러닝: 새로운 도전
이런 질문에서 양자 머신러닝이라는 새로운 도전이 시작되었어요.
- 양자 역학의 힘: 20세기 초, 과학자들은 양자 역학을 통해 세상을 보는 새로운 눈을 갖게 되었어요. 양자 역학은 자연을 가장 정확하게 설명하는 언어죠.
- 정보 기술의 발전: 동시에 정보 기술도 엄청나게 발전했죠. 우리가 쓰는 컴퓨터는 고전 역학을 기반으로 하지만, 정보 처리의 한계는 결국 물리 법칙에 의해 결정돼요. 그래서 양자 역학의 법칙을 따르는 시스템으로 정보를 처리하는 건 자연스러운 흐름이에요.
- 기계 학습의 시작: 기계가 사람처럼 배우고 생각하게 하려는 시도는 오래전부터 있었어요. 1950년대의 퍼셉트론은 지금의 딥러닝의 시작점이 되었죠. 신경과학, 수학, 물리학, 컴퓨터 과학 등 다양한 학문이 합쳐져 지금의 인공지능을 만들었어요.
양자 머신러닝, 무엇이 다를까?
양자 정보 기술과 인공지능이 만나면 양자 머신러닝이 탄생해요.
- 놓쳤던 패턴 발견: 양자 역학은 자연을 설명하고, 머신러닝은 데이터에서 패턴을 찾아요. 이 둘이 만나면 우리가 놓쳤던 패턴이나 새로운 질서를 발견할 수 있어요.
- 더 빠르고 똑똑한 학습: 데이터가 양자 역학적인 성질을 가질 때, 양자 컴퓨터는 기존 컴퓨터보다 훨씬 빠르고 똑똑하게 학습할 수 있어요.
- 고전 데이터의 활용: 그런데 진짜 문제는, 우리가 가진 데이터 대부분은 고전 데이터라는 거예요. 양자 컴퓨터는 양자 데이터를 더 잘 다루는데, 우리는 양자 데이터를 거의 접하지 못하죠.
고전 데이터를 양자 세계로!
그래서 저희 연구팀은 "지금 가진 고전 데이터로도 양자 머신러닝의 장점을 살릴 수 없을까?"를 고민했어요.
- 양자 데이터 임베딩: 이걸 가능하게 하는 게 바로 양자 데이터 임베딩이에요. 마치 외국어를 번역해주는 것처럼, 고전 데이터를 양자 컴퓨터가 이해할 수 있는 양자 상태로 바꿔주는 거죠.
- 숨겨진 구조 발견: 양자 상태 공간은 고전적인 공간보다 훨씬 많은 정보를 담을 수 있어요. 그래서 양자 임베딩을 하면 기존 머신러닝으로는 발견하기 어려웠던 패턴을 볼 수 있게 돼요. 마치 평면 지도로는 안 보이는 도시의 입체적인 모습을 3D 지도로 보면 볼 수 있는 것처럼요!
- 최적의 변환 방식 찾기: 데이터를 양자 상태로 바꾸는 방법은 정말 많아요. 어떤 방식으로 바꾸는 게 머신러닝 성능을 가장 높일 수 있을까요? 저희는 이걸 머신러닝으로 최적화해요. 고전 컴퓨터는 데이터를 어떻게 바꾸면 좋을지 배우고, 양자 컴퓨터는 그 방식이 실제로 효과 있는지 알려주죠.
양자 컴퓨터의 불안정성, 인공지능으로 해결!
양자 컴퓨터는 아주 작은 변화에도 민감해서 오류가 자주 발생해요. 이건 양자 컴퓨팅 기술의 큰 과제죠.
- 인공지능의 도움: 여기서도 인공지능이 등장해요! 인공지능이 양자 컴퓨터의 오류 패턴을 학습해서 오류를 보정하는 방법을 알려주는 거죠. 덕분에 양자 컴퓨터 결과값의 신뢰도를 높일 수 있어요.
No Risk, High Return?
양자 컴퓨팅 연구는 흔히 high risk, high return이라고 하지만, 저는 no risk, high return이라고 생각해요.
- 자연의 허락: 자연의 법칙상 양자 컴퓨터를 만드는 게 불가능하지 않아요. 즉, 자연은 우리에게 양자 컴퓨터를 만들 수 있도록 허락해 준 거예요. 문제는 언제 되느냐죠.
- 실패해도 괜찮아: 만약 양자 컴퓨터를 만드는 데 실패한다면? 어쩌면 우리가 자연의 법칙을 잘못 이해하고 있었던 걸 수도 있어요. 하지만 그 순간이야말로 세상을 더 제대로 이해하기 위한 새로운 이론의 시작이 될 수 있죠. 그리고 다시 새로운 기술로 이어지는 사이클이 시작될 거예요.
- 도전은 가치 있다: 양자 컴퓨팅 연구는 전혀 손해 볼 게 없는 도전이에요. 리처드 파인만 교수님은 "내가 만들 수 없는 것은 이해하지 못한다"고 했어요. 무언가를 만들려고 노력하는 과정 자체가 진정한 이해로 이어진다는 뜻이죠. 양자 인공지능도 마찬가지예요. 기술을 만들고 실험하는 여정은 자연과 우리 자신을 더 깊이 이해하는 과정이에요.
새로운 문명은 질문에서 시작된다
2022년 노벨 물리학상은 양자 정보 과학, 2024년 노벨 물리학상은 인공지능의 기초 연구에 수여되었어요. 이 두 분야 모두, 처음에는 많은 사람들이 의심하고 외면했지만, 몇몇 연구자들이 포기하지 않고 질문을 던졌기에 가능했어요.
양자 기술은 특정 분야 사람들의 전유물이 아니에요. 다양한 분야가 서로 연결되고 겹치는 지점에서 새로운 문명이 시작돼요. 융합적 사고는 자연에 대한 이해의 경계를 넓히고, 그 경계를 넘어서는 순간 우리는 단순히 기술을 만드는 것을 넘어 새로운 질문을 던질 수 있는 문명을 만들게 되는 거예요.
앞으로가 더 기대되고 흥미로운 이유죠!