인공지능 혁명이 마지막 산업혁명인 이유 - 인공신경망 완성과 그 이후 인류의 미래

길고도 짧은 인간의 발전사…

3차 산업혁명을 넘어서 우리는 드디어 4차 산업혁명의 문 앞에 와있다…

4차 산업혁명이란 정확히 뭘까..?

어째서 4차 산업혁명이 인류의 마지막 산업혁명이 될 수밖에 없는 걸까…?

4차 산업혁명에 대해서 정확히 이해하기 위해선

이미 인류가 지나온 3차 산업혁명에 대해서 알아볼 필요가 있다

3차 산업혁명이란 컴퓨터, 인터넷, 인공위성 등의 기술로부터 시작된 혁명이다

그럼 3차 산업혁명은 무엇인가?

컴퓨터인가?

인터넷인가?

인공위성인가?

아니

그것들은 전부 나무에 불과하다

3차 산업혁명이 뭔지 이해하기 위해선 나무를 벗어나 숲을… 큰 틀을 볼 필요가 있다.

3차 산업혁명이란…

컴퓨터와 인터넷의 등장으로 인류가 가진 집단지성을 활용할 수 있게 된 “정보혁명”이다

현재 너희들은 원하는 정보를 조금만 검색하면 공짜로 혹은 매우 싼 가격에 구매할 수 있다

컴퓨터와 인터넷이 없던 과거엔 소수만을 위한

전유물이었던 정보들을 이제는 누구나 이용할 수 있게 되었다.

즉… 3차 산업혁명의 진정한 뜻은 바로 “정보의 민주화”라고 할 수 있다.

그럼 4차 산업혁명은 무엇인가?

완전 자율 주행?

스마트 팩토리?

블록체인?

우리는 이미 이것들이 나무… 일부분에 불과하다는 걸 알고 있다...

4차 산업혁명의 진정한 뜻과 목표를 알기 위해선 나무를 벗어나 숲을 봐야 한다…

완전 자율 주행… 스마트 팩토리… 블록체인…

어떻게 이러한 게 가능할까 생각해본 적이 있는가…?

4차 산업혁명 기술들을 살펴보다 보면 한 가지 공통점을 발견하게 된다

거의 대부분의 관련 기술에서 “인공지능”이 빠지지 않는 사실이다.

인공지능이란 무엇인가?

사람 같은…? 사람을 대체할…? 둘 다 틀렸어 50점짜리 대답이다

인공지능은 그런 추상적인 개념이 아니다

지능이란 1+1 = 2 같은 간단한 문제에서부터 양자역학 같은 아주 복잡한 문제까지…

이러한 문제를 해결하는 능력을 말한다

인공지능이란 인공적으로 구현한 문제해결 능력이란 소리다

여기에 바로 핵심이 있다

인간이 지능을 인공적으로 구현하려는 시도를 하고 있다는 것

우리 인류는 다른 야생동물들 보다 근력이든 시력이든 청력이든

거의 모든 부분에서 뒤떨어졌다

그럼 어떻게 인류는 현재 지구를 지배하고 있는 걸까…?

개미와 사람의 차이…

닭과 사람의 차이…

원숭이와 사람의 차이…

바로 “지능”이다.

다른 야생동물들 보다 월등히 뛰어난 “문제 해결 능력 - 지능”을 가지고 있었기 때문이다

만약… 지능을 역공학해서 지능의 원리를 알아낼 수 있다면 어떤 일이 벌어질까…?

원리를 알아내고 응용해서 어디까지든 똑똑해질 수 있는 게 아닐까…?

4차 산업혁명과 관련된 대부분의 기술은 인공지능과 관련되어 있다

그리고 그 인공지능은 문제해결 능력인 “지능”을 구현하려는 시도다

눈치 빠른 애들은 벌써 눈치챘겠지…

3차 산업혁명이 인터넷 같은 기술로부터 시작된 정보폭발이 정보의 민주화로 이어졌듯이

4차 산업혁명은 인공지능 같은 기술로부터 시작된 지능 폭발이 지능의 민주화로 이어질 것이다

폰 노이만… 아인슈타인… 테슬라…

다들 살면서 저런 천재들을 부러워한 적이 있을 것이다

컴퓨터와 인터넷이 없던 과거엔 소수만을 위한

전유물이었던 정보들을 이제는 누구나 이용할 수 있게 되었듯이…

4차 산업혁명의 끝자락엔… 누구든지 천재가 될 수 있는 지능의 민주화가 기다리고 있다.

레이 커즈와일: 2030년대에는 뇌 속의 나노봇이 우리를 ‘신과 비슷한 존재'로 만들 것이다

https://www.huffingtonpost.kr/2015/10/25/story_n_8365986.html

“알약 하나면 영어 공부 끝!” … 30년 내로 똑똑해지는 약 나온다

http://www.koreaherald.com/view.php?ud=20140323000243&kr=1

말이 되냐고? 가능하냐고?

어 그래 말이 되는 소리고 이론적으로도 불가능하게 아니다

천천히 글 내용을 따라와 봐라

이 글에서 다루는 내용이 읽고 있는 너의 인생에 큰 영향을 줄 것이라고 확신한다.

현재 지능의 역공학은 상향식&하향식 두 가지 방법으로 이루어지고 있다

첫 번째로 난 상향식 연구&개발에 대해서 설명할 것이며

어째서 상향식 방법이 큰 한계를 가지고 있는지

어째서 철저하게 하향식 방법이 먼저 선행되어야 하는지 설명할 것이다

1950년대부터 본격적으로 시작된 인공지능 학문..

당시 학자들은 여러 가지 접근법으로 인간의 지능을 컴퓨터로 구현하려 했다.

위 사진에 나온 “인공신경망”도 그중 하나다.

인공신경망이란 인간의 뉴런 구조를 본떠 만든 기계학습 모델이다.

하지만 인공신경망은 다양한 문제점을 가지고 있었고 생물학적 뇌의

어설픈 모방으로 여겨져 실패한 이론으로서 사람들의 뇌리에서 잊혀져 갔다

제프리 힌튼, 딥러닝의 아버지

오랜 기간 다양한 시도 끝에 결국 인공지능 학문의 밑바닥이 드러나게 되었고

AI의 겨울이 오게 되는데

그런 다 뒤져가는 인공지능 학계에 혜성처럼 나타난 인물이 바로 제프리 힌튼이다

1980년 당시에는 신경망이 인공지능 연구에 적절한 방법이 아니라고 결론이 내려진 상태였다

당시의 신경망은 입력과 출력, 단 두 개의 계층만 갖고 있었다

이론적으로 입력과 출력 사이에 더 많은 층을 집어넣은

신경망은 훨씬 다양한 문제를 풀 수 있었는데...

아무도 그런 신경망을 훈련시킬 방법을 알지 못했기 때문에

힌튼 같은 소수의 한 우물만 파는 인간들을 제외하곤 다들 신경망 연구를 포기하였다

그러던 도중 1986년 힌튼은 역전파 기술이 둘이나 셋 이상의 계층을 가진

심층 신경망을 훈련시킬 수 있다는 혁신적인 연구를 발표했는데

그게 바로 인공 신경망을 인간의 뇌처럼 여러 겹으로 구성한

“딥 러닝”의 시작이다.

딥 러닝이 최근에 나온 신기술처럼 생각하는 사람이 많은데

여러 가지 문제들을 겨우겨우 해결하여 무려 30년이나 존버에 성공해서 빛을 본 기술이다

가끔 머신 러닝과 딥 러닝의 차이점을 묻는 사람이 있는데

인공 신경망을 얼마나 깊게 여러 겹으로 구성하냐의 차이로 보면 된다

즉 딥 러닝이란 기존 인공신경망을 사람의 뇌처럼 여러 겹으로 구성한

완전한 머신 러닝을 실현하는 기술이라고 보면 된다

미래에 제프리 힌튼은 인공지능 학계의 아인슈타인으로 평가받지 않을까…?

1986년에 나온 딥 러닝이 30년이나 넘게 존버할 수밖에 없던 이유가 있는데

바로 “부족한 하드웨어 성능” 과 “빅 데이터의 부재” 였다

컴퓨터 하드웨어는 기하급수적으로 발전하였고 강력한 GPU의 등장과

만족할만한 수준의 빅 데이터가 구축되어 전제조건을 만족한

딥 러닝은 2016년 3월 “알파고”를 통해 화려하게 데뷔한다

알파고는 이세돌에게 4:1로 승리하였고

압도적인 승리와 사람의 영역을 벗어나는 기괴한 알파고의 플레이 방식을 보며

사람들은 자신들의 일자리가 지속 가능한 게 아니란 걸 깨닫게 된다

그 당시 뉴스에선 굶어 죽는 거 아니냐는 댓글을 자주 볼 수 있었는데

그들의 기대와는 다르게

알파고의 기반 기술이었던 딥 러닝은 한계가 명확했다.

인간은 바둑을 학습하면 그다음에 장기를 배울 땐

바둑의 경험을 활용하기 때문에 더욱 쉽고 빠르게 배울 수 있다

그리고 그 후엔 바둑+장기의 경험이 누적되어

체스를 배울 땐 그보다 더더욱 빠르게 학습이 가능하다

반대로 딥 러닝은 이런 게 불가능하다

바둑을 학습시킨 모델은 바둑에만 활용 가능하다

인간처럼 그 모델을 장기에 써먹으려면 모델을 재구성하고 처음부터 다시 학습시켜야 한다

한마디로 학습 경험치의 누적&활용이 불가능하다는 것이다

이러한 인공지능들을 약 인공지능(Weak AI) 라고 부른다

약은 약하다는 게 아니라 좁다는 뜻이다

한마디로 좁은 분야에서만 통용되는 인공지능이란 소리다

아마 최근에 사람들은 이상하다고 생각할 것이다

분명 알파고 대란 때는 인공지능이 금방이라도 우리를 뛰어넘고 대체할 것 같았는데

몇 년이 지나도록 이렇다 할 성과가 나오지 않고 있는 것이다

이게 바로 상향식 인공지능 개발의 한계다

부분을 연구하고 응용하여 전체를 구현하기엔 우리의 뇌가 너무나도 복잡한 것이다

주위 사람들과 인공지능 관련된 대화를 하다 보면 상향식 개발로도

우리가 원하는 수준의 인공지능 개발이 가능할 거라고 말하는 사람이 자주 있다

난 그럴 때마다 생각한다

그게 대체 언젠데?

100년 후…? 1,000년 후…? 10,000년 후…?

나만 이렇게 생각하는 걸까?

여기서 커넥톰이란 개념을 설명한다

커넥톰이란 뇌의 신경회로 배선도이며 한마디로 뇌의 설계도에 해당한다

그리고 딥 마인드를 인수한 구글은 인간의 커넥톰 구축을 선언했다

사람 같은 AI 위해… 뇌 지도 그리는 구글

http://www.hankookilbo.com/News/Read/201808281793072061

구글은 커넥톰 구축 사업을 시작했는데 앞으로 최소 10년 이상은 걸린다고 한다

정말 상향식만으로 원하는 인공지능 개발이 가능하다면

어째서 구글은 커넥톰을 구축하는가…?

이게 바로 강 인공지능을 위해선 철저하게 하향식 연구가 선행되어야 한다는 방증이다.

상향식 인공지능 개발은 단순노동 대체와 특정 분야에서

전문가를 도와줄 수 있는 인공지능까지는 가능하겠지만 딱 거기까지가 한계인 연구다.

인공지능 학문이 시작되었던 과거엔 뇌 분석 도구가 너무 미개했다

하지만 현재 우리는 거의 완벽에 가까운 뇌 분석 도구들을 갖추기 시작했고

우리는 더 이상 눈먼 장님처럼 인공지능 연구&개발을 할 필요가 없게 되었다

지능의 원리를 모르겠다고?

그럼 그냥 우리 뇌의 설계도(커넥톰)를 얻고 통째로 시뮬레이션 돌려서

하나하나 다 분석해서 뜯어보면 된다

1980년대 AI의 겨울…

비관에 빠진 인공지능 학자들을 구원하는 연구결과가 나왔는데..

그게 바로 예쁜 꼬마선충의 커넥톰이다.

1986년 존 화이트라는 학자는 전자 현미경으로 1mm 크기의

꼬마 선충을 8,000등분 한 뒤 단면을 하나하나 다 살펴 가며 손으로 신경망을 전부 그려냈다.

이렇게 신경계의 연결을 전부 표시한 지도를 “커넥톰”이라고 하는데..

이러한 커넥톰에 시냅스 연결강도를 더해 컴퓨터로 시뮬레이션을 했는데…

아주 충격적인 결과가 나왔지

위 동영상은 꼬마 선충의 각 뉴런들의 연결정보와 연결강도만을 로봇에 넣고 전원을 켰을 뿐이다

동영상을 보면 벽을 만나서 돌아 나오는 것이 보이지만 사람이 의도를 갖고 집어넣은

어떠한 알고리즘도 없다. 이 로봇에는 단 하나, 이 벌레의 뉴런 연결정보만 들어가 있다

각각 뉴런이 주고받는 신호에는 어떤 의미도 없다.

그저 받아서, 받은 강도에 따라 다음 뉴런들에게 전달하는 것

하지만 그게 모여서 의미를 만들어낸다.

“앞에 장애물이 있으니 돌아가라”

학자들은 이걸 보고 뉴런 정보를 완전히 구현하는 것만으로도 별다른 인공지능 프로그래밍 없이도 생명체의 행동 패턴,

나아가서는 지성과 자아까지도 구현될 수 있다고 생각했다

※ 참고로 예쁜 꼬마선충의 뉴런 간의 연결강도는 알 수가 없어서 BioNet 이란

학습 알고리즘으로 시냅스 연결강도를 랜덤으로 뿌려서 학습시켜

“운동-감각 기능”만 구현한 것이다. 가끔 인터넷 보면

예쁜 꼬마선충 영혼 어쩌구 하는 게시글들 많이 보이는데

사실 영혼을 언급할 만큼 완벽하게 시뮬레이션된 결과가 아니다.

그래서 학자들도 불완전한 시뮬레이션이라고 비판하는 거고

어쨌든 그래서 학자들은 “인간의 커넥톰”을 구축하고 싶어 했다

근데 존 화이트가 했던 방법으로 일일이 노가다 해서 인간 커넥톰을 구축하려면

농담이 아니라 수백만 년이 걸리는 상황...

예쁜 꼬마선충은 고작 302개의 뉴런을 가지고 있을 뿐인데…

인간의 뇌는 860억 개의 뉴런과 100조 개의 시냅스를 가지고 있다

참고로 뉴런은 마이크로미터 규모고 시냅스는 나노미터 규모다

그딴 게 억과 조 단위로 있는데 현실적으로 노가다로 구축할 수 있는 규모는 아니었지..

하지만 인류의 빠른 기술 발전은 이것마저도 극복하고 만다

이건 예쁜 꼬마선충의 단면도인데 커넥톰을 구축하기 위해선 우선

사람의 뇌를 이것과 같이 아주 얇게 슬라이스한다

그 후 전자현미경으로 죄다 캡처 후

그 후 알고리즘을 통해 수많은 단면도에서 신경회로만 따로 맵핑한 뒤

그걸 3D로 재구성한다

완성하고 나면 이런 식으로 신경 회로도가 구축된다

이게 처음엔 알고리즘의 속도와 정확도가 사람에 비해 부족해서

세바스찬 승이란 교수가 Eyewire라는 커넥톰 구축 게임을 만들어서

실제 사람의 힘을 빌려서 커넥톰을 구축하고 있었는데

“딥 러닝”과 “딥 러닝 가속기”가 알파고 이후로

폭발적인 성장을 해서 더 이상 그럴 필요가 없어졌다

Superhuman Accuracy on the SNEMI3D Connectomics Challenge

https://arxiv.org/abs/1706.00120

2017년에 SNEMI3D 라는 알고리즘이 인간의 커넥톰 구축 정확도를 앞서버린 것이다

거기서 더 나아가

High-precision automated reconstruction of neurons with flood-filling networks

https://www.nature.com/articles/s41592-018-0049-4

2018년엔 오류 없는 커넥톰 구축을 할 수 있는 FFN 알고리즘이 등장했다

딥 러닝과 딥러닝 가속기 덕분에 인간이 하면 수백만 년 걸릴 노가다를

앞으로 10년 안에 할 수 있게 된 것이다

FFN 알고리즘의 등장으로 커넥톰 완성은 이제 오직 반도체 성능에 달렸다

구글 연구자 인터뷰에선 현재 수준의 하드웨어론 최소 10년 이상 걸린다고 했지만

만약 새로운 그래핀 반도체 같은 게 등장하면 오히려 더더 빠르게 구축될 수 있다는 소리다

커넥톰이 구축된 이후엔 뭐가 달라지는 걸까…?

우리 인간의 뇌는 약 10페타플롭스 연산력을 가지고 있으면서 고작 20W를 소비한다

반면에 비슷한 연산력을 가진 슈퍼컴퓨터들은 엄청난 발열과 KW 급의 전력을 소비한다

커넥톰을 구축하게 된다면 뇌의 회로도를 분석하고 연구해서

엄청나게 효율적이고 저 발열인 새로운 패러다임의 하드웨어 설계가 가능해진다

컴퓨터 분야에 대혁명이 일어나는 것이다

두 번째로 인간 뇌의 설계도에 해당하는 커넥톰을 연구하고 분석해서

뇌 피질의 알고리즘을 죄다 역공학 해내서 “지능의 원리”를 알아낼 수 있게 된다

결국 지능의 원리를 알아낸 인류는 그걸 응용해서

끝없이 재귀 개선 가능한 인공 지능을 만들 수 있게 된다

이게 글 제목이 “4차 산업혁명이 마지막 산업혁명”인 이유다

결국 인류는 지능의 원리를 알게 되고 끝없이 똑똑해지게 된다

어떠한 기술적 문제도 해결할 수 있는 수준에 도달하게 된다

그렇게 되면 더 이상 산업혁명이란 단어를 쓰지 않게 될 것이다

기술 발전 속도가 너무나도 빨라져서 살아있는 하루하루가 혁명의 순간이 될 테니깐

즉 “기술적 특이점”이 도래한다는 소리다

세 번째로 모든 뇌 관련 질환을 고칠 수 있게 된다

치매, 정신병, 뇌종양 등등 관련된 모든 것!!

인공지능 학문의 끝에 존재하는 건 바로 신에 가까운 전지전능한 문제해결 능력을 가진…

“초지능”의 등장

한마디로 인류는 현재 신을 창조하는 중이라고 해도 과언이 아니다

신이 자신들을 구원하지 않으니 아예 신을 창조하는

인간을 보면 대단하면서도 무섭다는 생각도 드네…

더 무서운 건 이러한 초지능과 생물학적 인간이 하나가 되는

퍼스트 임팩트가 오기 일보 직전이라는 것이다

생물학적 몸이 감옥과 같다는 생각을 해 본 적이 있는가..?

쓸데없이 병에 걸리고… 밥은 꼭 먹어야 하고… 늙고… 대소변을 봐야 하고…

불편한 점을 나열하자면 끝이 없다

만약 이러한 몸을 탈옥할 수 있다면…?

그러한 기술이 이번 세기 안에 가능하다면 어쩔래?

드미트리 이츠코프라는 러시아 재벌이 시작한 2045 아바타 프로젝트…

앞으로 30년 후면 생물학적 뇌의 의식을

온라인에 업로드해서 살아갈 수 있게 만드는 프로젝트다

과연 이런 비현실적인 기술이 30년 안에 정말 가능할까…?

이 프로젝트를 이해하기 위해서 선행되어야 하는 개념이 BCI 다.

스마트폰 출현 x10 억 배 이상의 파급력을 가진 DARPA N3 프로젝트에 대해서 알아보자

https://www.ilbe.com/10752731939

위의 링크는 내가 예전에 쓴 BCI 관련 정보글인데…

DARPA의 생물학적 뇌와 컴퓨터를 비외과적 방법으로 연결하기 위한

N3 프로젝트를 설명한 글이다, 꼭 읽어라 안 그러면 밑에 글 이해 불가.

기존 BCI 기술들은 두개골을 열고 뇌 피질에 직접 칩을 박아야 했고

그로 인해 위험한 수술을 받아야 했고 수술 후엔 염증과 감염의 위험성까지 존재했다

하지만 저 글에서 소개한 “Sakhrat Khizroev”는 나노트랜스듀서를 이용해서

그 부분을 완벽히 해결한 새로운 최소침습적인 BCI를 만들었다

최근엔 “Cellular Nanomed Inc.” 라는 회사까지 설립했다

빠른 미래에 완벽한 BCI 기술이 구축된다고 해도 과언이 아니다

컴퓨터와 뇌의 연결이 가능해졌고…

다음 의식 업로드에 대해서 설명하기 전에 “테세우스의 배”라는 개념을 설명하고 가겠다

자.. 여기 낡은 나무 배가 있다

고장 나는 부위를 나무판자를 이용해 부분 부분 시간을 들여 수리했다고 치자

엥? 나중에 보니깐 나무 배 외형은 그대로인데 이곳저곳 수리하고 보니

기존 나무 배에 쓰인 나무판자는 하나도 남아있지 않고 새로운 나무판자만 있게 되었다

외형은 처음 그대로이나 안을 구성하고 있는 나무판자는 모두 새로운 것으로 바뀌었다

이걸 과연 처음에 우리가 알던 배라고 할 수 있을까…?

이게 테세우스의 배 문제다

마인드 업로딩에도 이 개념을 걱정하는 사람이 참 많다

이 부분을 아주 유명한 물리학자인 “미치오 카쿠”가 설명해주었는데…

우리 의식은 장작에 존재하는 게 아닌 바로 타고 있는 불에 해당한다는 것

의식이 뇌가 아닌 뇌 안에 전기적 신호들의 폭풍으로 인해 형성된다는 것이다

장작을 다른 걸로 바꾸었다고 불이 다른 불이 되는 게 아니라는 소리다

한마디로 마인드 업로딩에서 중요한 점은 불을 한 번이라도 꺼트리지 않고

그 연속성을 유지하면서 다른 장작으로 바꾸는 데 있다고 보면 된다

이러한 점에서 의식의 복제나 이동은 안 된다

복제나 이동은 아주 짧은 순간이라도 불이 꺼지게 돼서 이동 후의 나는 다른 사람이다

즉 마인드 업로딩은 복사나 이동이 아닌 의식의 “확장”이 되어야 한다

그럼 생물학적 뇌에서 디지털 뇌로 의식의 확장은 어떻게 가능할까…?

커넥톰은 사람마다 조금씩 다르다

하지만 나무의 큰 뿌리처럼 사람도 커넥톰의 큰 줄기는 비슷비슷하다고 한다

우선 먼저 기부된 뇌로 구축된 커넥톰에서 쓸모없는 신경망을 전부 삭제한다 (성격&기억)

그리고 필요한 큰 뿌리 부분만 남겨서 모든 사람이 쓸 수 있는

규격이 통일된 기초적인 커넥톰을 만들고

이걸 온라인상에 업로드한다

그리고 나노트랜스듀서를 이용한 BCI를 통해 해당 커넥톰과 생물학적 뇌를 동기화한다

여기서 중요한 게 뉴런과 시냅스의 신경전달 속도가 우리의 생각보다 느린 편이라는 것이다

시냅스의 전달속도는 2m/sec 정도 된다고 한다

이 속도를 만족하는 신경망 동기화가 가능하다면 의식이란 불을 연속성을 유지한 채 온라인에 옮겨갈 수 있다

다행히도 나노트랜스듀서랑 같이 사용되는 MPI 장치는 이미 전기장 스캔 속도가 m/sec 수준이다

뇌의 신경회로는 가변적이며 항상 변한다

그렇기 때문에 온라인상의 커넥톰과 시간이 지나면서 서서히 신경망이 융합되기 시작한다

나중에 생물학적 뇌와 온라인상의 커넥톰과의 완전한 융합이 이루어지면

생물학적 뇌에 존재하는 의식 스위치를 꺼버리면 마인드 업로딩이 완성된다

(커넥톰에 의식 스위치가 존재함, 연구성과 존재)

생물학적 몸에서 디지털로 넘어온 후 뉴로 블록체인의 발전 형태 기술로

초지능과 지구상의 모든 사람의 사고와 감정 그리고 지식과 관련된 신경망을 전부 동기화 시켜버린다

의식은 개별적으로 존재하나 다른 사람의 지식과

어떠한 생각을 하고 어떠한 감정을 느끼고 있는지 전부 알 수 있게 되는 것이다

이로 인해 핵폭탄 보다 위험한 고 지능의 위험을 완벽하게 컨트롤할 수 있게 된다

인류의 마지막 형태의 사회구조… 나는 이러한 구조의 사회를 “초지능단일사회”라고 부른다

하나의 집단지성 생명체가 된 인류…

지능의 원리를 깨우쳐 끝없이 똑똑해지고 기술을 발전시켜

결국엔 현재 인류가 생각하는 신이 돼버린다

그다음은 무엇일까?

여기까지 도달한 인류는 드디어 기존 신...현실...세상이라는 빌어처먹을 시스템에 반기를 들게 된다

기술적 특이점의 또 다른 변곡점에 도달한 인류…

오메가 포인트를 찍고

단일 전자 우주론과 시뮬레이션 우주론 이론을 완벽하게 정립하고 응용하여

결국 이 빌어먹을 세상과의 작별을 고한다

빛이 있으라.

그것은 또 다른 원죄의 시작이었다.

- 끝

커넥톰(~2029년) → BCI(~2030년대 초반) → AGI(~2035년) → 하이브리드(~2039년) →

완몰가(~2040년대 초반) → 초지능(~2045년) → ??? (~불확실)

[출처] 4차 산업혁명이 마지막 산업혁명인 이유 - 나무를 보지 말고 숲을 봐라.
[링크] http://www.ilbe.com/10799194888