룬드대, AI로 진화 시뮬레이션: 가상 생물이 백지에서 시각 기관 진화시켜

눈이 전혀 없는 가상 생명체를 시뮬레이션에 던져두고 생존 과제만 주면 어떤 일이 벌어질까요?

컴퓨터 속 생명체들이 아무런 지침 없이 스스로 완전한 시각 시스템을 진화시켜 냈습니다.

스웨덴 룬드 대학교 연구진은 AI 기반 인공 진화 기술을 활용해 가상 동물이 시각을 바닥부터 발달시키는 실험을 진행했습니다. 연구진은 코드 속 합성 환경에 가상 동물을 풀어놓고 이동, 장애물 회피, 먹이 탐색이라는 기본 규칙만 부여했습니다. 시각이나 눈에 관한 사전 알고리즘은 전혀 주지 않았습니다.

시각 코드 한 줄 없이 스스로 생겨난 세 가지 눈

처음에 이 생물들은 앞을 전혀 보지 못했습니다. 하지만 세대를 거듭하며 무작위 변이가 일어났고, 환경에 더 잘 적응한 개체들의 특성이 다음 세대로 이어졌습니다. 자연의 적자생존이 컴퓨터 안에서 엄청난 속도로 되풀이된 것입니다.

시간이 흐르자 놀라운 일이 벌어졌습니다. 가상 동물들은 단순한 빛 감지 반응을 보이기 시작하더니, 점차 정보를 해석하는 원시적인 뇌와 연결된 정교한 감광 구조를 만들어 냈습니다. 결국 사물을 뚜렷하게 분별하는 완전한 눈으로 진화했습니다.

더 놀라운 대목은 그 형태였습니다. 지구상에 존재하는 대표적인 눈의 형태인 분산형 광수용체, 인간과 같은 카메라형 눈, 곤충의 겹눈 등 세 가지 유형이 시뮬레이션 안에서 모두 자연 발생했습니다.

연구를 이끈 단-에릭 닐슨 교수는 극도로 단순화된 환경이었음에도 디지털 진화가 실제 자연이 걸어간 길을 그대로 답습하듯 익숙하게 작동했다고 밝혔습니다.

왜 중요한가

이 결과는 향후 로봇 공학과 자율 시스템 설계 방식에 새로운 시각을 제공합니다.

지금까지 엔지니어들은 카메라나 라이다 센서를 직접 골라 로봇에 장착하고 소프트웨어를 짰습니다. 하지만 시뮬레이션 안에서 로봇 에이전트가 특정 환경과 임무에 최적화된 감각 시스템을 스스로 진화시키도록 유도한다면, 인간의 상식으로는 설계하기 힘든 훨씬 유연하고 강력한 감각 구조를 얻어낼 수 있습니다.

진화생물학 분야에서도 획기적인 전환점입니다. 눈과 같은 연조직은 화석으로 잘 남지 않아 초기 발달 과정을 역추적하기 어려웠습니다. AI 시뮬레이션을 통하면 진화 역사를 되감기하거나 빠르게 감아보며 자연이 왜 특정 구조를 선택했는지, 심지어 자연이 미처 가보지 못한 또 다른 진화 경로까지 미리 탐색해 볼 수 있습니다.

우리는 이 연구가 AI를 단순한 데이터 학습 도구를 넘어 복잡계 탐구용 샌드박스로 아주 영리하게 활용했다고 봅니다. 다만 현재 구현된 디지털 세계는 현실 물리학에 비해 매우 단순화되어 있습니다. 가상 공간에서 진화한 시각 구조가 노이즈와 하드웨어 제약이 가득한 실제 물리 로봇에서도 온전히 작동할 수 있을지는 앞으로 지켜봐야 할 과제입니다.