AI의 한계를 뛰어넘는 기술, 양자 머신러닝이란 무엇일까요? 기존 컴퓨팅과는 어떻게 다른지, 그 핵심을 파헤쳐 봅니다.
양자컴퓨팅의 등장, 기존 AI의 패러다임을 뒤흔들다
지난 수십 년간 인공지능은 놀라운 발전을 이루었습니다. 그러나 데이터센터의 막대한 전력 소비, 학습 속도의 물리적 한계, 그리고 특정 복잡한 문제에서의 계산 능력 부족—이러한 근본적인 한계들은 여전히 우리 앞에 남아 있습니다.
바로 여기서 양자컴퓨팅이 새로운 희망의 빛으로 떠오르고 있습니다. 양자 머신러닝(Quantum Machine Learning, QML)은 현재 양자컴퓨팅 분야에서 가장 주목받는 최신 기술로, 전통적인 AI의 한계를 근본적으로 극복할 수 있는 새로운 계산 패러다임입니다.
양자 머신러닝(QML)의 정의: 양자역학의 힘을 계산에 담다
양자 머신러닝이란 정확히 무엇일까요? 간단히 말해, 패턴 인식, 최적화, 시뮬레이션과 같은 복잡한 연산을 수행할 때 양자컴퓨팅의 원리를 활용하는 기술입니다.
기존의 고전 컴퓨터가 0과 1의 비트(bit) 단위로 순차적으로 계산하는 것과 달리, QML은 양자컴퓨터의 큐비트(qubit)라는 기본 단위를 활용합니다. 여기서 핵심은 양자역학의 두 가지 신비로운 원리입니다.
첫째, 중첩(superposition)입니다. 고전적 비트는 0이거나 1이어야 하지만, 큐비트는 0과 1의 상태를 동시에 가질 수 있습니다. 이는 여러 계산 경로를 동시에 탐색할 수 있다는 의미입니다.
둘째, 얽힘(entanglement)입니다. 여러 큐비트가 서로 얽혀 있으면, 하나의 큐비트 상태 변화가 다른 큐비트에 즉시 영향을 미칩니다. 이러한 상관관계는 고전 컴퓨터에서는 불가능한 강력한 계산 능력을 제공합니다.
기존 컴퓨팅 vs 양자컴퓨팅: 근본적인 차이점
이 두 가지 원리가 어떤 차이를 만드는지 이해하기 위해, 고전 컴퓨터와 양자컴퓨터의 작동 방식을 비교해 봅시다.
고전 컴퓨터의 작동 방식: 비트(0 또는 1)를 기반으로 순차적 계산을 진행합니다. 변수 중 하나가 바뀔 때마다 새로운 계산을 수행해야 하므로, 복잡한 문제를 해결하려면 엄청난 시간이 필요합니다. 예를 들어 100개의 변수를 가진 최적화 문제를 풀려면 2의 100제곱만큼의 경우를 모두 확인해야 할 수도 있습니다.
양자컴퓨터의 작동 방식: 중첩을 통해 여러 경로를 동시에 탐색할 수 있어 기존 컴퓨터보다 훨씬 더 많은 계산을 빠르게 처리할 수 있습니다. 정교하게 설계된 양자 시스템은 기존 컴퓨터가 수년이 걸릴 문제를 단 몇 마이크로초 만에 해결할 수 있습니다.
구체적인 예로 들어, 그로버 알고리즘과 같은 양자 알고리즘은 많은 후보들 중에서 정답을 찾을 때 고전 컴퓨터가 필요한 시간을 대략 후보 수의 제곱근 수준으로 줄여줍니다. 백만 개의 후보 중 정답을 찾는다면, 고전 컴퓨터는 50만 번의 시도가 필요하지만, 양자컴퓨터는 약 1,000번만 필요한 것입니다.
AI 훈련 방식의 완전한 재편: 게임 체인저로 등장하는 양자 머신러닝
양자 머신러닝의 가장 혁신적인 측면은 AI 훈련 방식의 완전한 재편입니다.
현재의 기존 AI 시스템들은 방대한 데이터센터를 통해 실시간으로 데이터를 학습시켜야 합니다. 이는 엄청난 에너지를 소비하고, 계산 속도에 물리적 한계가 있으며, 확장성에서도 제약이 많습니다.
그러나 QML이 도입되면 이러한 구조가 더 이상 필요 없게 됩니다. 양자 머신러닝은 에너지 효율성과 연산 속도 측면에서 게임 체인저가 될 수 있습니다. 예를 들어, 현재 필요한 거대한 데이터센터 대신, 더 작은 규모의 양자 시스템으로 동일하거나 더 나은 성능을 달성할 수 있게 되는 것입니다.
앞으로의 전망: 산업 전반을 뒤흔들 혁신의 물결
양자 머신러닝은 단순한 기술 발전을 넘어 계산 자체의 개념을 완전히 새롭게 정의하는 발명입니다. AI와의 결합을 통해 향후 10년 내 제약, 금융, 에너지, 물류, 소재 개발 등 산업 전반에 혁신적 변화를 가져올 것으로 예상됩니다.
양자 머신러닝의 여명기에 서 있는 지금, 이 기술이 어떻게 우리의 미래를 바꿀지 기대해 봅니다.
섹션 2: QML의 원리: 큐비트가 그리는 새로운 계산 세계
중첩과 얽힘으로 동시에 여러 상태를 처리한다는 큐비트의 비밀, 전통적인 비트와의 차이가 만들어내는 놀라운 계산 속도는 어떻게 가능할까요? 이 질문의 답을 찾기 위해서는 Quantum Computing의 근본 원리를 이해해야 합니다.
비트에서 큐비트로: 계산의 패러다임 전환
우리가 일상적으로 사용하는 고전 컴퓨터의 기초는 극도로 단순합니다. 모든 정보는 0 또는 1의 비트(bit) 단위로 표현되며, 컴퓨터는 이 두 상태 중 하나만 동시에 가질 수 있습니다. 이는 마치 조명 스위치가 켜짐 또는 꺼짐의 두 상태만 갖는 것과 같은 원리입니다.
반면 큐비트(qubit) 는 양자컴퓨팅의 핵심 단위로, 기존의 이진 논리를 완전히 뒤바꿉니다. 큐비트는 0과 1을 동시에 나타낼 수 있는 중첩(superposition) 상태를 유지할 수 있습니다. 이는 조명 스위치 비유로 돌아가면, 켜짐과 꺼짐 사이의 모든 상태를 동시에 존재시킬 수 있다는 뜻입니다.
중첩: 동시에 여러 경로를 탐색하다
큐비트의 중첩 특성이 만드는 가장 극적인 효과를 생각해봅시다. 전통적인 비트로 구성된 고전 컴퓨터가 어떤 문제를 풀 때, 변수 중 하나가 바뀔 때마다 새로운 계산을 처음부터 수행해야 합니다. 마치 미로를 탈출하는 모든 경로를 하나씩 차례대로 시도하는 것처럼요.
하지만 양자컴퓨팅을 기반으로 한 QML 시스템에서는 다릅니다. 중첩을 통해 여러 경로를 동시에 탐색할 수 있습니다. 예를 들어 그로버 알고리즘과 같은 양자 알고리즘을 사용할 때, 많은 후보들 중에서 정답을 찾는 과정에서 고전 컴퓨터가 필요한 시간을 대략 후보 수의 제곱근 수준으로 줄여줄 수 있습니다.
이는 단순한 속도 개선이 아닙니다. 수억 개의 후보가 있는 문제라면, 고전 컴퓨터는 수억 번의 계산을 해야 하지만, 양자컴퓨터는 수천 번의 계산으로 동일한 답을 얻을 수 있다는 뜻입니다.
얽힘: 큐비트들이 만드는 초월적 연결
중첩만으로도 충분히 혁신적이지만, 양자컴퓨팅의 진정한 힘은 얽힘(entanglement) 에서 나옵니다. 얽힘은 두 개 이상의 큐비트가 서로 깊게 연결되어, 하나의 큐비트 상태가 즉시 다른 큐비트에 영향을 미치는 현상입니다.
이 특성 덕분에 n개의 큐비트는 단순히 n배의 정보를 처리하는 것이 아닙니다. 오히려 2의 n제곱에 해당하는 정보 상태를 동시에 표현할 수 있게 됩니다. 예를 들어 단 300개의 큐비트만 있어도 우주의 원자 개수보다 많은 상태를 동시에 처리할 수 있습니다. 이것이 양자컴퓨팅이 특정 문제에서 혁명적 성능을 발휘하는 이유입니다.
QML에서의 응용: 복잡한 패턴을 한눈에 인식하다
이러한 원리들이 머신러닝과 결합되면 어떤 일이 벌어질까요? 기존 AI는 방대한 데이터를 반복해서 학습시키고, 수많은 파라미터를 조정하는 과정을 거쳐야 합니다. 하지만 QML에서는 중첩과 얽힘의 특성으로 인해 패턴 인식, 최적화, 시뮬레이션 같은 복잡한 연산을 기하급수적으로 빠르게 처리할 수 있습니다.
정교하게 설계된 양자 머신러닝 시스템은 기존 컴퓨터가 수년이 걸릴 문제를 단 몇 마이크로초 만에 해결할 수 있으며, 이는 단순한 속도 향상을 넘어 완전히 새로운 종류의 문제 해결을 가능하게 합니다.
포획 이온 방식: 큐비트를 안정적으로 제어하다
Quantum Computing의 실현을 위해서는 큐비트를 물리적으로 구현하고 제어해야 합니다. 포획 이온(Trapped Ion) 방식은 이러한 구현 방법 중 하나로, 진공 상태의 공간에 자기장으로 덫을 만들어 이온을 붙잡고, 레이저로 전자 스핀을 제어하여 컴퓨팅을 수행합니다. 이 방식은 높은 정확도를 제공하지만, 현재 안정성과 확장성을 계속 개선하고 있는 단계입니다.
이처럼 양자 머신러닝은 단순한 기술 발전을 넘어 계산 자체의 개념을 완전히 새롭게 정의하는 발명입니다. 중첩과 얽힘이라는 양자역학의 신비로운 특성이 AI와 만날 때, 우리는 인류가 한 번도 경험해보지 못한 수준의 계산 능력에 도달하게 될 것입니다.
산업 혁신의 중심에 선 QML: 제약부터 AI 훈련까지
신약 개발부터 에너지 효율적인 AI 훈련까지, 양자 머신러닝(QML)이 바꾸는 산업 현장의 생생한 변화는 이미 시작되었습니다. Quantum Computing의 혁신적 성능이 실제 비즈니스 영역에서 어떻게 구현되고 있는지 살펴보겠습니다.
제약·바이오 분야: 신약 개발의 혁신적 가속화
제약 및 바이오 산업은 양자컴퓨팅 도입의 가장 활발한 선도자입니다. 기존의 신약 개발 과정은 수년에 걸친 막대한 투자와 복잡한 임상 시험을 요구해왔지만, QML의 등장으로 이 지형이 급속도로 변하고 있습니다.
신약 초기 R&D 단계에서 양자컴퓨팅은 혁신적 역할을 수행합니다. 복잡한 생물학적 경로를 시뮬레이션으로 정확하게 재현함으로써 신규 타깃 발견 확률을 획기적으로 높일 수 있기 때문입니다. 특히 단백질 구조 분석이 필요한 영역에서 극도로 복잡한 분자 시뮬레이션을 기존 컴퓨터가 수개월 걸릴 작업을 단 몇 시간 내에 완료할 수 있습니다.
이러한 효율성 향상은 신약 개발 프로세스 전반으로 확대됩니다. 약품 제조 단계에서의 최적화, 공급망 관리의 정밀화, 그리고 시장 진입 전략까지 모든 단계에서 양자컴퓨팅이 활용될 수 있어, 결국 신약 개발 기간을 대폭 단축하고 개발 비용을 절감하는 효과를 가져옵니다.
AI 훈련 구조의 완전한 재편: 데이터센터 의존성의 해방
QML이 가져올 가장 혁신적인 변화는 AI 훈련 방식 자체의 완전한 재구조화입니다. 현재의 AI 시스템은 방대한 데이터센터를 통해 실시간으로 막대한 데이터를 학습시켜야 하는 구조입니다. 이는 엄청난 전력 소비와 함께 높은 운영 비용을 초래합니다.
양자 머신러닝이 도입되면 이러한 종속적 구조가 더 이상 필요 없게 됩니다. Quantum Computing의 중첩(superposition)과 얽힘(entanglement) 특성을 활용하면, 기존 방식보다 훨씬 적은 연산량으로 더 효율적인 학습이 가능해지기 때문입니다.
이는 단순한 기술적 개선을 넘어 산업 생태계 자체의 변화를 의미합니다:
- 에너지 효율성 극대화: 동일한 수준의 AI 학습을 위해 필요한 전력 소비를 획기적으로 감소
- 연산 속도의 혁신적 향상: 기존 AI가 수개월 걸릴 학습 작업을 수 주 혹은 수 일 내에 완료 가능
- 인프라 구축 비용 절감: 대규모 데이터센터 건설 및 유지 투자의 상당 부분 절감
- 분산형 AI 시스템의 확대: 더 작은 규모의 조직도 고성능 AI 시스템 구축 가능
기술적 차이가 만드는 경제적 임팩트
고전 컴퓨터와 양자컴퓨터의 근본적 차이는 경제적으로 막대한 영향을 미칩니다. 기존 컴퓨터는 비트 단위의 순차적 계산을 수행하기 때문에 변수 하나가 바뀔 때마다 전체 계산을 다시 수행해야 합니다. 반면 Quantum Computing의 중첩 특성을 활용하면 여러 경로를 동시에 탐색할 수 있어, 복잡한 최적화 문제 해결에서 기하급수적 성능 향상을 실현할 수 있습니다.
예를 들어, 그로버 알고리즘과 같은 양자 알고리즘은 수백만 개의 후보 중에서 정답을 찾을 때 고전 컴퓨터가 필요한 시간을 대략 후보 수의 제곱근 수준으로 단축시킵니다. 이는 금융권의 포트폴리오 최적화, 물류 회사의 배송 경로 최적화, 에너지 회사의 그리드 관리 등 실제 비즈니스 문제 해결에 즉시 적용 가능한 성능 향상입니다.
다가오는 산업 혁신의 시대
양자 머신러닝은 더 이상 실험실의 이론이 아닙니다. 제약·바이오 분야에서의 신약 개발 가속화와 AI 훈련 구조의 근본적 변화는 향후 10년 내 산업 전반에 혁신적 충격파를 가져올 것으로 예상됩니다. QML이 계산 자체의 개념을 완전히 새롭게 정의하면서, 우리가 문제를 해결하고 가치를 창출하는 방식 자체가 변모하는 시대가 도래하고 있습니다.
4. 기술적 도전과 진화: Quantum Computing의 현재와 미래
강력하지만 아직은 불안정한 양자컴퓨팅 기술, 포획 이온 큐비트 등 주요 기술과 해결해야 할 과제들은 무엇인지 살펴봅니다.
양자컴퓨팅의 기술적 기초와 현재의 한계
Quantum Computing은 기존 컴퓨터가 도달하지 못했던 계산 능력을 약속하지만, 현실은 생각보다 복잡합니다. 양자컴퓨팅 기술이 마주한 가장 큰 도전은 큐비트의 안정성과 일관성 문제입니다. 큐비트는 중첩과 얽힘의 양자역학 원리를 활용해 동시에 여러 상태로 존재할 수 있지만, 이러한 특성은 극히 미세한 환경 변화에도 쉽게 붕괴됩니다. 이를 ‘디코히어런스(decoherence)’라고 부르는데, 온도 변화, 전자기 간섭, 진동 등 외부 노이즈가 양자 상태를 순식간에 무너뜨리는 현상입니다.
포획 이온 큐비트: 정밀함과 안정성의 추구
여러 양자컴퓨팅 기술 중 포획 이온(Trapped Ion) 큐비트는 가장 주목할 만한 접근법 중 하나입니다. 포획 이온 방식은 진공 상태의 공간에 자기장으로 정교하게 설계된 덫을 만들어 이온을 붙잡고, 레이저로 전자 스핀을 제어하여 컴퓨팅을 수행합니다. 이 기술은 높은 정밀도와 우수한 일관성을 자랑하며, 현재 개발 중인 여러 양자컴퓨터 플랫폼 중에서도 상대적으로 안정적인 성능을 보이고 있습니다.
포획 이온 기술의 장점은 다음과 같습니다:
- 높은 정확도: 레이저를 통한 정밀한 제어로 계산 오류를 최소화할 수 있습니다.
- 장시간 일관성: 다른 큐비트 방식에 비해 양자 정보를 더 오래 유지할 수 있습니다.
- 유연한 상호작용: 모든 이온이 모든 다른 이온과 상호작용할 수 있어 유연한 게이트 구성이 가능합니다.
그러나 포획 이온 방식도 극복해야 할 과제들이 있습니다. 확장성 문제가 대표적입니다. 현재 포획 이온 시스템은 수십에서 수백 개의 이온을 제어할 수 있지만, 실용적 수준의 양자컴퓨팅 성능을 위해서는 수백만 개 이상의 큐비트가 필요합니다. 이는 제어 시스템의 복잡성을 지수함수적으로 증가시킵니다.
양자컴퓨팅이 직면한 주요 기술적 과제들
1. 오류 정정과 안정성
양자 상태의 불안정성은 계산 오류로 직결됩니다. 현재의 ‘NISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum)’ 시대에는 양자 게이트 작동 중 오류율이 0.1~1% 정도로 여전히 높습니다. 실용적 양자컴퓨팅을 위해서는 오류율을 1000배 이상 낮춰야 한다는 전문가 의견이 지배적입니다. 이를 위해 양자 오류 정정 코드 개발이 진행 중이지만, 이는 추가적인 물리적 큐비트 수를 대폭 증가시킵니다.
2. 확장성의 벽
현재 양자컴퓨팅 시스템들은 수십에서 수백 개의 큐비트를 보유하고 있지만, 실제 산업 문제 해결에 필요한 규모는 수천에서 수백만 개입니다. 이러한 대규모 확장 과정에서 큐비트 간 간섭, 제어 신호의 정확도 저하, 냉각 효율성 저하 등 새로운 문제들이 발생합니다.
3. 냉각과 환경 관리
대부분의 양자컴퓨터는 절대영도에 가까운 극저온(밀리켈빈 수준)에서만 작동합니다. 이는 막대한 에너지를 소비하고, 유지보수 비용을 증가시킵니다. 포획 이온 방식도 예외가 아니어서, 극저온 환경의 유지와 관리는 여전히 중대한 과제입니다.
양자컴퓨팅의 진화 방향과 미래 전망
이러한 도전들에도 불구하고 Quantum Computing은 빠르게 진화하고 있습니다. 업계와 학계에서는 다음과 같은 방향으로 기술 개발을 추진하고 있습니다:
하이브리드 접근법의 확산
고전 컴퓨터와 양자컴퓨터의 강점을 결합하는 하이브리드 알고리즘이 점점 더 실용적으로 개발되고 있습니다. 양자컴퓨터가 특정 부분 연산만 담당하고 나머지는 고전 컴퓨터에서 처리함으로써, 현재의 기술 제약 속에서도 의미 있는 결과를 도출할 수 있습니다.
다양한 큐비트 기술의 병렬 개발
포획 이온 외에도 초전도 큐비트, 광학 큐비트, 중성 원자 기반 큐비트 등 다양한 기술이 동시에 개발되고 있습니다. 이러한 다각화 전략은 각 기술의 단점을 보완하고, 최적의 해결책 발견을 가속화합니다.
소프트웨어와 알고리즘의 혁신
현재의 양자하드웨어 한계 속에서도 효율적인 알고리즘 개발이 진행 중입니다. 더 적은 큐비트와 오류로도 의미 있는 결과를 도출할 수 있는 스마트한 알고리즘들이 속속 등장하고 있습니다.
결론: 완성도 높은 기술로의 여정
양자컴퓨팅은 아직 발발 단계에 있지만, 그 발전 속도는 놀랍습니다. 포획 이온과 같은 유망한 기술들의 지속적인 개선, 오류 정정 기술의 발전, 새로운 알고리즘의 창안을 통해 Quantum Computing은 점차 실용적이고 안정적인 기술로 진화하고 있습니다.
현재의 기술적 도전들은 단순한 장애물이 아니라, 혁신적 솔루션을 만들어낼 기회입니다. 향후 5~10년 내 양자컴퓨팅이 특정 분야에서 고전 컴퓨터를 능가하는 ‘양자 우월성(quantum supremacy)’을 실질적으로 입증할 것으로 업계 전문가들은 예측하고 있습니다. 이는 단순히 기술의 진화를 의미하는 것이 아니라, 인류가 풀 수 있는 문제의 범위를 근본적으로 확대하는 변곡점이 될 것입니다.
섹션 5. 다가오는 미래: QML이 열어갈 10년 후의 세상
단순한 기술 진화를 넘어 계산 개념 자체를 재정의하는 QML, AI와 융합하여 산업 전반에 가져올 혁신은 과연 어떤 모습일까요? 이 질문에 대한 답을 찾기 위해 우리는 Quantum Computing 기술이 만들어낼 미래의 풍경을 그려볼 필요가 있습니다.
Quantum Computing이 바꿀 산업 생태계
향후 10년은 양자 머신러닝이 단순한 실험실 기술을 벗어나 실제 산업 현장으로 본격 진입하는 시기가 될 것입니다. 현재 제약과 바이오 분야에서 보이는 초기 성과들이 다른 산업으로 빠르게 확산될 것으로 예상됩니다. 신약 개발 과정에서 복잡한 생물학적 경로를 시뮬레이션으로 재현하던 방식이, 금융 리스크 분석, 교통 최적화, 에너지 관리 등 다양한 분야로 확장될 것이기 때문입니다.
특히 Quantum Computing의 동시 다중 경로 탐색 능력은 현재의 데이터센터 기반 AI 구조를 근본적으로 변화시킬 것입니다. 방대한 서버 팜을 유지하는 대신, 더욱 효율적이고 지속 가능한 연산 체계로의 전환이 가능해질 것입니다.
AI 훈련 구조의 완전한 재편
가장 획기적인 변화는 AI 학습 방식 자체의 혁신입니다. 현재 AI 시스템은 지속적으로 새로운 데이터를 학습하기 위해 막대한 에너지와 자원을 소비합니다. 그러나 양자 머신러닝이 주류 기술이 되면, 한 번에 수많은 가능성을 동시에 처리할 수 있게 되어 훈련 시간은 획기적으로 단축될 것입니다.
이는 단순히 속도 개선이 아닙니다. 이는 AI 개발의 민주화를 의미합니다. 대규모 자본을 보유한 대기업만이 아니라 중소 기업과 스타트업도 고성능 AI 모델을 개발할 수 있는 환경이 조성될 것이기 때문입니다.
실생활로의 확산 시나리오
10년 후의 세상을 구체적으로 그려본다면:
의료 분야에서는 개인맞춤형 치료법이 표준이 될 것입니다. QML 기반의 의료 AI는 환자의 유전체 정보와 의료 기록을 분석해 최적의 치료 전략을 수 시간 내에 제시할 수 있게 됩니다.
금융 부문에서는 시장 예측과 포트폴리오 최적화가 실시간으로 이루어집니다. 양자 머신러닝의 복잡한 연산 능력은 과거에는 불가능했던 수준의 리스크 관리를 가능하게 할 것입니다.
에너지 및 환경 분야에서는 신재생 에너지의 효율적 배분과 전력망 최적화가 이뤄져 탄소 중립 달성에 크게 기여할 수 있습니다.
남겨진 과제와 현실적 전망
물론 이러한 미래가 자동으로 다가오는 것은 아닙니다. 포획 이온 방식 같은 다양한 큐비트 기술들은 여전히 안정성과 확장성 개선이 필요한 상태입니다. 양자 오류 정정, 환경 노이즈 극복, 큐비트 수의 획기적 증대 등 극복해야 할 기술적 난제들이 많이 남아있습니다.
그러나 현재의 진전 속도를 고려하면, 이러한 도전들이 10년이라는 시간 내에 충분히 해결될 가능성이 높습니다. 이미 IBM, Google, Microsoft 등 글로벌 기술 거대 기업들이 막대한 자본을 투자하고 있으며, 정부 차원의 지원도 전 세계적으로 이루어지고 있기 때문입니다.
우리가 준비해야 할 것
양자 머신러닝이 가져올 미래는 기술적 혁신을 넘어 사회 전반의 구조 변화를 의미합니다. 이는 새로운 인재 양성, 규제 체계 정비, 윤리 기준 수립 등 다각도의 준비가 필요합니다.
결국 QML과 Quantum Computing의 결합이 만들어갈 10년 후의 세상은, 단순히 더 빠른 컴퓨터가 아닌 완전히 다른 방식의 사고와 계산을 가능하게 하는 세상이 될 것입니다. 이는 인류의 문제 해결 능력을 근본적으로 확장시켜, AI와 인간이 함께 만들어갈 새로운 시대로의 진입을 의미합니다.
