양자 인공지능: 고전 데이터와 양자 기술의 융합 (Quantum AI: Fusion of Classical Data and Quantum Technology)
본 영상은 연세대학교의 박경덕 연구원과의 인터뷰를 통해 양자 컴퓨팅과 인공지능(AI)이라는 두 거대한 과학 기술 흐름이 교차하는 지점, 즉 양자 머신러닝(Quantum Machine Learning, QML)의 현재와 미래 전망을 다루고 있습니다. [0:36]
1. 과학 기술 발전의 사이클과 문명의 도약 [2:12]
문명은 자연 현상 관측 → 이해 → 예측/제어 → 기술 개발 → 정밀 관측 도구의 순환 사이클을 따르며 발전해 왔습니다. [2:46]
- 문명 도약의 순간: 서로 다른 두 발전 사이클이 겹치는 지점에서 세상은 한 단계 도약합니다.
- 현재의 도약 지점: 현재 우리는 양자 정보 기술과 인공지능이라는 두 거대한 흐름이 교차하는 지점에 있으며, 이는 QML이라는 새로운 도전을 시작하게 했습니다. [3:18]
- 근본적인 질문: QML은 단순히 계산 속도 향상을 넘어, "기계가 배울 수 있는 것과 없는 것의 경계는 무엇인가?"라는 근본적인 질문을 던집니다. [3:51]
2. 양자 역학과 정보 기술의 필연적 만남 [4:23]
양자 역학(가장 정확한 자연의 언어)과 정보 기술(물리 법칙에 의해 결정됨)은 밀접하게 연결되어 있습니다.
- 정보 처리의 기반: 현재 대부분의 정보 처리는 고전 역학 기반의 디지털 컴퓨터로 이루어지지만, 양자 역학 법칙을 따르는 시스템으로 정보를 처리하는 것은 필연적인 흐름입니다. [4:55]
- AI의 태동: 1950년대 퍼셉트론에서 시작된 기계 학습의 시도는 신경과학, 수학, 물리학 등의 협력을 통해 딥러닝으로 발전했으며, 이제 양자 정보 기술과 만나 QML을 형성하고 있습니다. [5:59]
3. 양자 머신러닝의 잠재력과 현실적 난관 [7:03]
QML은 데이터가 양자 역학적 성질을 가질 경우, 고전 ML보다 더 빠르고 똑똑하게 학습할 수 있는 잠재력을 가집니다. [7:18]
3.1. 가장 큰 모순: 데이터의 부재 [8:11]
QML이 가장 잘 작동할 수 있는 환경은 양자 데이터를 활용하는 것이지만, 현실에는 다음과 같은 문제가 있습니다.
- 정답 데이터의 부족: QML은 고전 컴퓨터로 풀기 어려운 양자 문제를 해결하는 데 사용되는데, 이는 우리가 아직 정답(라벨)을 모르는 경우가 많아 학습 데이터 자체가 존재하지 않습니다. [8:38]
- 특수 환경 요구: 양자 데이터를 ML에 적합하게 수집하는 것은 매우 특수한 실험 환경에서만 가능합니다. [9:03]
3.2. 고전 데이터 활용을 위한 연구: 양자 데이터 임베딩 [9:43]
연구팀은 현재 가지고 있는 고전 데이터(0과 1)로 QML의 장점을 살리기 위한 해법으로 양자 데이터 임베딩(Quantum Data Embedding)을 제시합니다.
- 역할: 외국어 통역사처럼 고전 데이터를 양자 상태로 변환하는 작업입니다. [10:11]
- 장점: 양자 상태 공간은 고전 공간보다 훨씬 많은 정보를 담을 수 있어, 기존 ML로는 포착하기 어려웠던 고차원적 패턴을 발견할 수 있게 합니다 (입체 지도 비유). [11:14]
- 최적화: 어떤 임베딩 방식이 최적의 학습 및 일반화 성능을 내는지 고전 컴퓨터가 학습하고, 양자 컴퓨터가 그 효과를 검증하는 방식으로 최적화 연구를 진행 중입니다. [11:57]
4. QML의 활용 분야 및 오류 보정 [12:21]
- 활용 분야: 신약 개발, 재료 과학, 금융, 에너지, 환경 등 실생활의 복잡한 문제 해결에 활용 가능성을 탐구하고 있습니다. [12:49]
- 양자 오류 보정: 양자 컴퓨터의 불안정성으로 인한 오류는 필수적인 해결 과제입니다. AI가 양자 컴퓨터의 오류 패턴을 학습하여 보정하는 연구도 수행하고 있습니다. [13:20]
5. 결론 및 핵심 메시지 [14:08]
양자 컴퓨팅 연구는 High Risk가 아닌 No Risk, High Return 분야로 간주됩니다. 자연의 법칙상 양자 컴퓨터 제작이 불가능하지 않기 때문입니다. [14:26]
- 실패의 의미: 만약 양자 컴퓨팅에 실패한다면, 그것은 우리가 자연의 법칙을 근본적으로 잘못 이해했다는 의미이며, 이는 새로운 이론의 출발점이 될 수 있습니다. [14:57]
- 창조를 통한 이해: 리처드 파인만의 말을 인용하며, 무언가를 만들려는 시도하는 과정 자체가 진정한 이해로 이어진다고 강조합니다. [16:04]
- 융합적 사고의 중요성: 새로운 문명은 다양한 분야(물리, 수학, 공학 등)가 연결되고 겹치는 지점에서 시작되며, 융합적 사고가 자연 이해의 경계를 넓혀 새로운 질문을 던지는 문명을 창조하게 될 것입니다. [17:18]
Key Takeaways (핵심 시사점)
- QML은 고전 데이터의 활용 가능성을 탐구 중: 현재 우리가 가진 디지털 데이터(고전 데이터)를 양자 컴퓨터가 이해하도록 변환하는 양자 데이터 임베딩 기술이 핵심 연구 분야입니다. [9:43]
- 차원적 변환의 가치: 양자 임베딩은 데이터를 고차원 양자 공간에 매핑하여, 고전적 시각으로는 불가능했던 숨겨진 패턴과 구조를 발견하게 합니다. [11:14]
- AI는 두 분야 모두에 필수: AI는 QML 성능을 최적화할 뿐만 아니라, 불안정한 양자 컴퓨터의 오류를 보정하는 데도 핵심적인 역할을 수행합니다. [12:49, 13:20]
- 도전 그 자체가 가치: 양자 컴퓨팅 연구는 실패하더라도 새로운 과학적 이해를 가져올 것이므로 전혀 손해 볼 것이 없는 도전입니다. [14:26, 15:17]