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문제 정의
- 뇌인지 시스템의 기반이 되는 뇌의 특성을 구조적, 조직적, 기능적인 측면에서 살펴보자. 구조적 측면에서 뇌는 계층적, 초병렬적, 조립적, 복합적, 희소 구조를 갖는다(HiMACS, 그림 2).
- 이는 과거의 인공지능이 책벌레형 지능(book smarts)을 추구하였다면 이에 반해서 일상생활형 지능(street smarts)을추구한다. 닫혀 있는 가상세계에서 생각만 하는 인공지능이 아니라, 실세계에서 센서를 통해서 환경과 상호작용하며 인간과 교감하며 자율적으로 행동하는 인공지능체 (Embodied AI)를 연구하는 것이다.
- 그러나 이 글의 3절과 4절에서도 살펴본 바와 같이 인지주의 인공지능은 완전히 새로운 주장이라기 보다는 이 미 오래 전부터 여 러 다른 학문 분야에서 서로 다른 이름으로 연구되어오고 있었다. 본고에서는 이들을 종합하여 하나의 새로운 패러다임으로 체계화함으로써 차세대 인공지능이 나아가야 할 연구 방향을 제시하였다는 점에서 그 의의가 있다. 이 패러다임을 지칭하는데 있어서 ''인지주의''라는 용어를 사용한 것에 대해서는 여기서 약간의 부연 설명이 필요하다.
- 이 접근 방법의 한가지 어려운 점은 우리가 아직 뇌를 완전히 이해하지 못하고 있다는 것이다. 여기서는 이문제를 피해가면서 인지주의적 인공지능을 연구하는 방법을 제시한다. 기본적 인 전략은 가설적 인 뇌인 지구 조에 기반한 인공지능 시스템을 만들어서 이를 역공학적으로분석(reverse-engineering)흐]■는 것이다.
- 역공학적 방법을 사용한 인지주의 인공지능 연구의 사례를 살펴보자. 아래에서는 먼저 만화영화 비디오 데이터를 실세계 센싱 데이터의 대체 데이터로 사용한 인지시스템 모델링 연구를 살펴볼 것이다.
- 지능의 선험적인 요소를 강조하여 사람이 가지고 있는 지식을 기계에게 주입하려는 시도를 하였다. 이를 위해서 지식을 기호로 형식화해서 기계에 표현하고 이를 넣어 주는 방법들을 개발하는데 역점을 두었다. 논리와 규칙 기반의 지식 표현 방법과 추론 방법이 이러한 연구의 결과로 등장하였으며 이는 전문가 시스템으로 활용되었다.
- 아래에서는 먼저 만화영화 비디오 데이터를 실세계 센싱 데이터의 대체 데이터로 사용한 인지시스템 모델링 연구를 살펴볼 것이다. 이어서 구글 글래스를 착용한 사람이 일상 생활을 하면서 수집한 센서 데이터를 이용하여 그 사람의 행동과 판단을 모델링 하는 인지시스템 모델링 연구를 살펴본다. 마지막으로, 센서와 모터를 갖춘 완전히 체화된 인지 시스템인 휴머노이드 로봇이 환경에서 이동하며 학습함으로써 인지시스템 모델링을 한 실험을 소개한다.
- 인지주의 인공지능이 만들어 내고자 하는 뇌인 지시스템의 구조를 파악하기 위해서 뇌에 관해서 밝혀진 특성들을 좀 더 살펴보자. 뇌를 컴퓨터의 일종으로 본다면, 뇌는 현재의 디지털 컴퓨터와는 상당히 다르다.
- 1982; Charniak, 1985). 지능의 선험적인 요소를 강조하여 사람이 가지고 있는 지식을 기계에게 주입하려는 시도를 하였다. 이를 위해서 지식을 기호로 형식화해서 기계에 표현하고 이를 넣어 주는 방법들을 개발하는데 역점을 두었다.
- 사실 이러한 방향의 연구는 완전히 새로운 것이 아니며 다양한 학문 분야에서 이미 오래전부터 관련 연구가 산발적으로 진행되어 왔음을 보여줄 것이다. 특히 철학, 심리학, 언어학, 신경과학, 로보틱스 연구에서의 관련 연구 동향을 살펴볼 것이며, 이들이 인지주의 인공지능연구에 어떻게 기여할 수 있는지를 논할 것이다. 제4 절에서는 새로운 패러다임이 추구하는 뇌인 지시스템에 기반한 구성주의적 자율지능 시스템을 개발하기 위한 방법론을 논의한다.
가설 설정
- 컴퓨터처럼 명령에 의하기 보다는 ⑴ 뇌는 환경에서 가르쳐진다. 컴퓨터가 계산에 의해서 물체를 잘 인식하고 분석한다면 iii) 뇌는 생성하고 합성하는 일을 잘 한다. 또한 컴퓨터는 계산을 잘 수행하지만 iv) 뇌는 구성하는 일을 잘 한다.
- 컴퓨터가 계산에 의해서 물체를 잘 인식하고 분석한다면 iii) 뇌는 생성하고 합성하는 일을 잘 한다. 또한 컴퓨터는 계산을 잘 수행하지만 iv) 뇌는 구성하는 일을 잘 한다. 전체적으로 보자면 뇌라는 컴퓨터는 평생 학습하는 시스템이고, 성장하는 기계이며, 미래를 예측하는 시스템이고, 상상력을 발휘하는 기계이며, 의도를 가진 시스템이다.
- 기호주의 인공지능의 장점은 존재하는 지식을 주입함으로써 동작하는 시스템을 빠르게 제작할 수 있다는 것이다. 가정은 주입할 지식이 존재하고 이를 기호화 하는 것이 가능하다는 것이다. 그러나 많은 문제의 경우 문제 해결 지식을 알기 어렵고 또한 문제의 복잡도가 커지면 넣어주는 지식 간에 상호 간섭에 의해서 오동작이 발생하고 이를 교정하는 것이 어렵다.
- 뇌를 컴퓨터의 일종으로 본다면, 뇌는 현재의 디지털 컴퓨터와는 상당히 다르다. 먼저 i) 뇌는 프로그래밍 방식에 의해서 만들어지기 보다는 조직화됨으로써 구조화된다. 컴퓨터처럼 명령에 의하기 보다는 ⑴ 뇌는 환경에서 가르쳐진다.
- 이 실험에서는 3명이 2주 동안 매일 일상생활을 촬영하였으며 이 데이터를 학습하는 인지시스템의 구조를 역공학적으로 분석하는 연구를 수행하였다(그림 11). 여기서는 하이퍼넷 구조와 딥컨볼루션넷 구조를 갖는 두 층의 신경망 구조를 적층한 듀얼 메모리망 구조 (DMA)를 뇌인지 시스템의 가설 구조로 설정하였다 (Lee et al., Neural Networks, 2017).
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