1) 구축 방법

 

메타버스를 제작하는 사회 속을 들여다보면, 거기에는 다양한 사람이 ‘메타버스’를 만들기 위해 움직인다.

 

‘메타버스’ 안에 있는 초목이나 꽃, 돌, 구름, 캐릭터, 마을, 건축물, 소품 등 하나하나가 3D 아티스트의 손에 의해 전용 3D 모델링 툴을 통해 만들어진다. 이러한 모델링 툴은 70~80년대까지는 공업 제품을 디자인하기 위해 개발되었지만, 이후 80~90년대부터는 예술 작품을 만드는 도구로 발전해 왔다. 아티스트는 이 툴을 통해 다양한 예술적 오브젝트를 만들고, 메타버스 안에 둔다.

 

<그림1> 메타버스 4가지 유형

 

다음으로 등장하는 것이 2D 아티스트이다. 나무의 표면이나 가상 아이돌의 옷감 등 사물의 표면에는 많은 모양(텍스처)이 적용된다. 그 모양이 없으면 ‘메타버스’ 세계는 맨들맨들하고 번쩍이는 세계가 될 뿐이다. 2D 아티스트가 전용 디자인 툴로 그 모양을 하나하나 공들여 그린다.

 

이로써 보기에도 풍성한 가상 세계가 만들어졌으며, 이제는 엔지니어가 나설 차례이다. 아티스트들이 만든 데이터를 프로그램을 통해 움직이게 만들면, 메타버스 세계는 약동하게 된다(아래 그림 참조).

 

<그림2> 메타버스 제작

 

이때 움직이는 방식은 현실의 물리 법칙과 비슷하다. 예를 들어, 하늘에서 공을 떨어뜨렸을 때, 프로그램에서 지정하지 않으면 이 공은 끝없이 공중에 떠다닌다. 물리 법칙을 적용하게 되면 모든 것이 아래를 향해 가속하게 된다.

 

이때 등장하는 것이 ‘역학’이다. 중력 가속 법칙이 재현되도록 프로그램을 만들기 때문이다.

 

2) 현실과 메타버스의 계층성

 

이 세상의 물질은 원자로 이루어져 있다. 메타버스 세계에서 ‘원자’에 해당되는 것은 ‘정보(데이터)’이다. 현실 세계에서는 원자가 조합하여 다양한 분자가 만들어지고, 분자가 조합하여 다양한 물질이 만들어진다.

 

마찬가지로 메타버스 세계에서는 정보가 조합하여 더 큰 정보가 되고, 이들이 다시 조합하여 정보체가 만들어진다(아래 그림 참조).

 

<그림3> 현실의 계층, 메타버스의 계층

 

현실 세계에서는 물질의 다양한 물리적 상호작용에 의해 현상이 일어나지만, 메타버스 세계에서는 프로그램에 의해 다양한 정보체를 상호 작용시킴으로써 시뮬레이션이 일어난다. 앞서 그래픽의 예를 들자면, 이 정보체는 ‘모델 데이터’라 할 수 있다. 이러한 정보와 정보를 조합하는 기술, 정보와 프로그램을 조합하는 기술을 ‘정보 처리’라고 한다.

 

‘처리’라고 하면 거기서 무언가가 끝나버린다는 느낌이 들 수 있지만, 영어로는 ‘인포메이션 프로세싱’이라 표현하는데, 즉 정보의 운동이 이어져 더 큰 정보의 파도를 만들어내는 것이 ‘정보 처리’의 본질이다.

 

그러므로 얼마나 큰 파도를 만들어내든, 세계의 물리 현상, 경제 현상, 파괴 현상, 군중 현상이든, 어떤 현상이라도 계층적으로 쌓아감에 따라 만들어낼 수 있다.

 

3) 메타버스와 프로그래밍, 정보 처리

 

가상 세계에서 물체가 날아다니거나 튀어 오르거나 흔들리거나, 캐릭터가 걷거나 뛰거나 싸우거나, 구름이 흘러가거나 비가 내리거나. 그것은 모두 시뮬레이션 기술이다.

 

그렇다면 이러한 시뮬레이션 기술을 만들려면, ‘프로그램의 기초’와 ‘과학적ㆍ수학적 원리’가 요구된다.

 

프로그램의 기초는, 처음 배울 때에는 느낌이 잘 오지 않을 수 있다. ‘숫자의 순서를 바꾸거나 복잡한 수치를 계산하거나, 대체 이런 일들이 어떻게 영향을 미치는 거지?’ ‘게임이 프로그램을 통해 만들어진다는데, 이러한 것들을 통해 게임이 만들어진다는 실감이 나지 않아’라고 생각하여 도중에 포기하고 싶어질 수도 있다.

 

그런데 어느 정도 프로그램에 힘이 생기면, 자신이 만들고 싶은 시뮬레이션 기술을 만들기 위한 수학적인 지식을 프로그램하고, 컴퓨터에서 자신의 손으로 다양한 현상을 재현할 수 있다(아래 그림 참조).

 

<그림4> 메타버스 프로그래밍

 

4) 메타버스와 AI(인공지능)

 

지능 또한 현상이다. 지능을 가진 캐릭터를, 인간을 모방하여 재현하는 것도 메타버스에는 필요한 일이다. 메타버스는 사람과 사람이 만나는 것뿐 아니라, 사람과 인공지능이 만나는 곳이기도 하다.

 

지능은 인간의 몸이나 뇌 속에서 일어나는 현상이다. 이러한 지적 현상을 컴퓨터 안에서 재현하는 것, 즉 지능의 시뮬레이션이 ‘인공지능’이다(아래 그림 참조).

 

<그림5> 인공지능의 콘셉트

 

그렇다면 사람이나 동물의 지능은 어떤 현상일까? 사실 그것은 정확히 알 수 없다. 그러므로 사실 ‘인공지능’ 영역은 늘 혼란스럽다. 알지 못하면 재현할 수 없지만, 부분적으로는 알고 있는 것도 있다.

 

예를 들어, 사람은 언어를 사용한다. 언어를 사용하는 것을 지능이라고 한다면, 그것은 ‘자연언어 처리’라는 분야가 된다. ‘아니, 지능은 개념을 취급하는 것이다. 정의나 정치, 꿈이나 희망 같은 것이다’라고 생각할 수도 있다. 이러한 개념을 다루는 지능을 ‘온솔로지’라고 한다.

 

또 다른 개념으로는, 지능은 뇌이므로 뇌의 신경회로를 재현하면 된다고 생각하는 ‘뉴럴 네트워크’이다.

 

이처럼 지능이라는 현상은 다면적이며 정확히 알 수 없기 때문에 실로 다양한 인공지능이 난입해 있는 상황이다. 하지만 인공지능은 어쨌든 만들어 보면서 동시에 지능의 본질을 알아가고자 하는 학문이다. 시뮬레이션을 통해 반대로 지능의 움직임을 찾아낼 수도 있다. 그것이 인공지능의 묘미이기도 하다.

 

시뮬레이션 기술의 흥미로운 점은 따라 하는 것만으로 끝나지 않는다는 점이다. 현실을 따라 함으로써 현실 자체를 탐구하게 되는 역전 현상이 일어난다. 즉 따라 하려다가 그 현상의 원리를 해명하게 될 수 있다.

 

예를 들어 경제학에서는 다양한 데이터를 취급한다. 주식이나 인구 증가율, GDP 등의 변동 곡선을 시뮬레이션하여 재현하려 함으로써, 그 시뮬레이션의 옳고 그림이 검증된다.

 

물리학에서도 마찬가지이다. 복잡한 현상을 해명하고자 하는 경우에는 먼저 데이터를 취득하고, 그 데이터를 재현하는 시뮬레이션을 구축함으로써, 특정한 모델의 옳고 그름이 검증되는 경우가 있다.

 

사실 인공지능도 마찬가지이다. 인간이나 생물과 똑 닮은 인공지능을 만들려고 노력함으로써, 인간의 지능의 본질을 알게 될 수 있다.