초인공지능 2강 인간의 사고를 기계화하려는 시도들

 

초인공지능 2강 인간의 사고를 기계화하려는 시도들 

 

컴퓨터 소프트웨어인 인공지능으로 인간의 지성을 구현하기 어려운 이유는 인간은 기호를 사용한 논리적 추론뿐만 아니라 직관적인 판단도 인간의 지성을 구성하는 중요한 요소이기 때문이다. 현재 진행되는 AI 연구 주역은 심층학습이다. '심층학습'은 인간 뇌의 신경계 구조를 모방한 '인공신경망'이라는 AI 기술의 한 분야로 컴퓨터가 직관적인 사고를 하도록 하는 기술이다.

초인공지능 1강 AI와 미래 변화, 기술적 특이점은 올 것인가?

초인공지능 2강 인간의 사고를 기계화하려는 시도들

초인공지능 3강 기계학습과 심층학습: 인간의 직관을 갖춘 AI

초인공지능 4강 범용 AI: 전뇌 복사와 전뇌 아키텍쳐

초인공지능 5강 인간의 지성을 뛰어넘는 AI

초인공지능 6강 로봇의 반란

초인공지능 7강 의식을 가진 AI

 

1673년 라이프니츠가 26세 때 이진수 체계를 고안했다. 당시 발표 논문은 '이진법 산술에 관하여’ 제목에 부제는 '0과 1의 기호만을 사용하는 2진법 산술의 해설 및 이 산술의 효용과, 그것이 복희의 고대 중국의 괘상(卦象)에 주는 의미에 관한 고찰’이었다. 이것은 200년 후에 태어날 디지털 컴퓨터의 발명에 영향을 주었다.

찰스 배비지는 '프로그램이 가능한 컴퓨터'를 개념으로 한 최초로 '해석 기관 Analytic Engine'이라는 범용적인 계산 기계를 만들려고 했다. Boolean Logic은 논리와 추론이 가능한 연산 방식을 의미하고, 이 발견은 디지털 컴퓨터가 나오기 위한 필수적인 전 단계였다.

인간의 사고는 논리적 추론인가?

'인공지능'이란 용어는 1956년 컴퓨터 과학자들이 미국의 다트머스 대학에서 개최한 '다트머스 회의' 제안서에서 최초로 사용되었다. 이때를 기점으로 기계에게 추론, 탐색, 지식표현의 새로운 방법이 제기된다. 

기호접지문제(Symbol grounding problem)는 기계가 의미를 이해할 수 있는지에 대한 문제로 프레임 문제와 마찬가지로 원숭이는 원숭이 나름대로의 의미를 갖는 것처럼, 인공지능과 로봇도 어쩌면 그들 나름대로의 사과와 같은 사물과 감정이라는 의미와 의식을 가질 수 있을 것이라고 예상한다.

인간에게 어려운 계산과 추론은 컴퓨터에게는 쉽다. 인간의 사고방식인 직관(직감)에 의한 사고와 무의식적 사고는 컴퓨터에겐 어려운 일이다.

모라벡의 역설: 모라벡의 역설 Moravec's Paradox "지능 검사나 체스에서 어른 수준의 성능을 발휘하는 컴퓨터를 만들기는 상대적으로 쉬운 반면, 지각이나 이동 능력 면에서 한 살짜리 아기만 한 능력을 갖춘 컴퓨터를 만드는 일은 어렵거나 불가능하다."

짧은 시간 동안 개발된 로봇의 능력과 달리 인간의 진화는 수 억년에 걸쳐 일어난 일이며 인간의 추상적 사고는 고작 십만 년밖에 안 되는 비교적 최근에 얻어진 능력이라고 말한다. 그래서 인간은 걷거나 보는 감각적인 일은 아주 잘 해내는 반면, 계산과 같은 추상적 사고는 힘들다는 것.

즉, 인간은 오랫동안 진화해오면서 지각과 운동능력의 특징이 유전자에 축적되어 왔지만 로봇은 이러한 능력이 내부적으로 기록되어 있지 않아 완전 처음부터 다시 시작해야 한다는 것이다. 하지만 인공지능과 로봇 개발의 초창기에 있었던 이 역설은 점차로 깨지고 있다. 

 

암묵적 지식(영어: tacit knowledge) 또는 암묵지(暗默知)는 헝가리 출신의 철학자 마이클 폴라니의 조어이다. 지식의 한 종류로서, 언어 등의 형식을 갖추어 표현될 수 없는, 경험과 학습에 의해 몸에 쌓인 지식이다. 암묵 지식이 명시적으로 알 수 있는 형태로 형식을 갖추어 표현된 것을 명시적 지식(explicit knowledge) 또는 형식 지식이라고 한다. 암묵지는 "지식이라는 것이 있다면 그 배후에는 반드시 암시 차원의 '안다.'라는 차원이 있다."는 것을 보여준 개념이다. 학습과 체험을 통해 개인에게 습득돼 있지만 겉으로 드러나지 않는 상태의 지식을 뜻하며, 내재적 지식으로 개인 및 조직의 행태에 대한 관찰 등 간접적인 방법을 통해 획득될 수 있는 지식을 말한다.

예를 들어 자전거를 타는 경우, 사람은 타는 법을 한 번 기억하면 세월을 거쳐도 타는 법을 잊지 않는다. 자전거를 타는 데는 수많은 어려운 기술이 있는데도 불구하고도 그러하다. 그리고 그것을 타인에게 말로 설명하는 것은 곤란하다. 즉 사람의 신체는 명시적으로 의식화되어 있지 않지만, 암묵적으로 복잡한 제어를 실행하는 과정이 항상 작동하고 있고, 그것이 자전거의 제어를 가능하게 한다.

수많은 얼굴 사진을 보고 자신이 알고 있는 다른 사람의 얼굴을 즉시 알아보는 능력도 마찬가지다.

따라서 지식에서 인간적인 요인을 "자의적"으로 제거하려고 해도, 결코 그러한 조작으로는 환원되지 않는다. 그렇게 되면 "안다"라고 하는 암시 과정도 부정하게 되어, 결국 지식 그 자체를 파괴해버린다. "암묵지"를 단순히 "말로는 얻어지지 않는 지식"과 동일시하지만, 이것은 오해이다.

암묵적 기억(implicit memory)과는 비슷하지만 다르다. 

 

참고

인공물의 모션과 지능-인공지능과 신체성, 프레임 문제, 기호접지문제

암묵적 지식-위키백과

모라벡의 역설 - 어려운 것은 쉽고 쉬운 것은 어렵다. 

일라이자 효과 - 기계가 사람처럼 느껴질 때 

중국어 방 역설 - 대체 누가 중국어를 이해하고 있는가? 

 

알파고가 연산을 하느라고 다음 수를 오랫동안 두지 않으면 '장고에 들어갔다.'라고 말하고 이상한 곳에 돌을 두면 '흔들리고 있다.', '당황하고 있다.'라는 말을 한다. 이해할 수 없는, 또는 인간적인 모습에 그야말로 알파고를 인간처럼 보고 있다는 것을 잘 알려준 사례가 되겠다.