인공신경망과 뇌의 뉴런: 정확한 유추가 필요

전산 전문가들이 펴낸 딥러닝(Deep learning)이나 인공신경망(Artificial Neural Network) 저술을 보면 인공신경망을 인간의 신경세포와 비교해서 설명할 때 다소 혼란스러울 때가 있다. 둘 사이의 유추가 정확하지 않기 때문이다.

artificial neural network에 대한 이미지 검색결과

위 그림은 한 개의 인공 뉴런(artificial neuron)이 작동하는 과정을 간략히 모형화한 것이다. 맨 왼쪽의 상자들은 여러 개의 입력값을 나타낸다. 그것들은 각각 다른 가중치(weight)를 지닌 경로를 통해서 노드(node)에 들어온다. 노드에서는 각 입력값과 가중치의 곱이 합산되고, 활성함수를 통해서 나온 값이 역치(threshold value)를 넘으면 산출값을 내놓는다.

그런데 이러한 과정을 인간 뇌에서 발생하는 뉴런과 시냅스 사이의 신호 전달에 비교하면 아래 그림과 같다.

인공뉴런의 입력값()은 시냅스-전-뉴런의 축삭종말(axon terminal)에서 신경전달물질(neurotransmitter)로 전달되는 신호들의 값(강도)이고, 가중치()는 시냅스 가중치(synaptic weight)에 해당된다. 시냅스를 지난 값()들은 시냅스-후-뉴런의 수상돌기를 통과되는 신호들의 값(세기)를 나타낸다. 그것들이 세포체(cell body)에서 합산되고, 그 총합(sum)이 역치(threshold value)를 넘으면 신호가 다음 뉴런에 전달되도록 활동 전위(action potential) 형태로 축삭(axon)을 향해 발사된다.

강화학습이 일어나는 경우 인공뉴런에서는 역전파(backpropagation)의 방법으로 가중치들이 조정되고 더 정확한 산출값을 내놓게 된다. 인간 뇌에서는 만약 동일한 자극이 반복적으로 전달되거나 보상예측오류(reward prediction error)가 발생할 경우, 동일한 자극에 대해 신경전달물질이 더 많이 분비되거나 수상돌기에 더 많은 수용체가 형성되어  더 효율적으로 신경전달물질을 수용하는 방식으로 시냅스 가중치가 변화된다.

전산 서적들에서 이러한 유추가 보다 정확히 사용되어야 할 것으로 생각된다. (윤영민, 2018-04-23)

SF 영화 속 인공두뇌, 과연 개발될 수 있을까?

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영화 Ex Machina에서 AI인 엑스 마키나의 머리에 들어갈 인공두뇌를 보여주는 장면.

인간의 두뇌가 지구상의 어떤 물체보다도 복잡하다는데 이견을 달 사람은 없을 것이다. 과학자들은 아직 두뇌와 지능을 완전히 이해하지도 못하고 있고, 그것을 인공적으로 구현하는 도전은 더 더욱 낮은 수준에 머물러 있다.

인공 지능(Artificial Intellegence)은 인공신경망(Artificial Neural Network)이나 심층 신경망(Deep Neural Network)처럼 소프트웨어적으로 구현되고 있지만, 수십년 이내에 엑스 마키나처럼 인간에 버금가거나 인간보다 뛰어난 지능을 가진 AI 로봇, 혹은 영화 트랜센던스(Transcendence)에서처럼 인간의 두뇌-지능이 업로드된 슈퍼컴이 출현할 가능성은 별로 높아 보이지 않는다.

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영화 ‘트랜센던스(Transcendence)’에서 과학자 윌(조니 뎁 연)의 뇌가 슈퍼컴에 업로드되는 장면.

인공신경망 같은 소프트웨어가 실제로 구현되는 현재의 폰 노이만 방식의 컴퓨터는 인간 두뇌와는 비교가 우습게 느껴질 정도로 낮은 기술 수준이다. 슈퍼컴이라는 고성능 컴퓨터라고 별로 다르지 않다. 성능이 현저히 떨어지고, 유연성도 없으며, 덩치도 무지하게 크고, 어마어마하게 많은 전기를 사용하며, 작동 과정에서 열도 많이 발생한다. 그 때문에 트랜지스터 집적 기술, 배터리 기술 개발, 신소재 개발 등에 엄청난 재원이 투입되고 있지만 그러한 발전 방향에 대해 회의적인 시각도 만만치 않다.

그래서 대안으로 추구되어온 방향 중 하나가 인공두뇌(artificial brain)의 개발이다. 인공 지능이 계산, 학습, 기억, 의사결정, 예측 등과 같은 두뇌의 기능을 소프트웨어적으로 모방하려는 노력이라면, 인공두뇌는, 최대한 인간 두뇌와 닯은 물체를 제작하여 거기에서 지능이 스스로 발현되게 하려는 시도이다.

인공두뇌 연구자들은 두뇌-지능의 핵심을 뉴런(neuron)과 시냅스(synapse)의 결합으로 본다. 학습, 기억, 종합, 판단, 예측 등과 같은 지능이 뉴런과 시냅스의 결합으로 이루어진다고 믿기 때문이다.  다시 말해 인공두뇌(artificial brain)이란 인공뉴런(artifical neuron)과 인공시냅스(artificial synapse)으로 구성된 물체이다.

스위스의 과학자들이 개발한 인공 뉴런의 모습.

2015년 스위스의 Karolinska Institutet의 과학자들은 인간의 유기적 뉴런과 연결되어 작동할 수 있는 인공 뉴런을 개발했다고 발표했다. 그들의 발표에 따르면 그 인공뉴런에는 바이오센서(amperometric biosensors)와 유기 전자 이온 펌프(organic electronic ion pumps)가 부착되어 있어, 한쪽 끝에서 인간 뉴런으로부터 화학적 신호를 받으면 그것을 전기적 신호로 바꾸어 전달할 수 있으며, 다른 끝에서 그것을 다시 화학물질로 바꾸어 다른 뉴런에게 신호를 보낼 수 있는 기능을 갖추었다고 한다(Simon, et. al., 2015; Wenz, 2015). 문제는 위 사진에서 보다시피 생물체의 뉴런에 비해 아직 크기가 너무 크다는 것이다.

금년(2018년) 1월에는 더욱 획기적인 연구 발표가 있었다. 미국의 국립표준연구소(NIST)의 연구팀은 인간의 뇌처럼 학습을 할 수 있는 인공두뇌를 구현했다고 발표했다(Schneider, et. al., 2018). 그 인공두뇌 속의 시냅스는 인간 두뇌의 시냅스처럼 시냅스 가중치가 바뀔 수 있는 가소성(plasticity)을 갖고 있다.

쉬나이더 박사 연구팀은 조셉슨 접합(Josephson Junction)에 자성을 지닌 나노입자들(magnetic nanoclusters)을 절연체(barrier)로 사용하였다. 아래 그림에서 보듯이 연구팀은, SFQ(Single Flux Quantum) 초전도체(superconduct)로 시냅스 전 뉴런을  만들고,  SQID(Superconducting Quantum Interference Device) 초전도체로 시냅스 후 뉴런을 구성하였다.

출처: Schneider, et. al.(2018)

이 인공뉴런에서 획기적인 점은 절연체(JJ synapse)가 마치 인간 두뇌의 시냅스처럼 작동한다는 사실이다. 첫째, 시냅스 전 뉴런에서 일정한 역치(threshold value) 이상의 전류가 흘러들어오면 전류가 절연체를 통과해서 시냅스 후 뉴런으로 흐르며, 둘째, 절연체에 전류 펄스를 반복해서 가하면 자기장(magnetic field)이 형성되고 그 영향으로 나노입자들이 점차 한 방향으로 정렬되면서 전류의 역치가 낮아진다는 것이다. 인간두뇌에서 뉴런의 수상돌기에 들어오는 자극이 강하면 신호가 다음 뉴런으로 전달되고, 동일한 자극이 수상돌기에 반복적으로 들어오면 시냅스 전 뉴런의 (축삭 종말의) 신경전달물질의 분비량이 늘거나 시냅스 후 뉴런의 (수상돌기에) 이온 수용체의 수효가 늘어서 시냅스 가중치(synaptic weight)가 커지는 현상과 유사한 모습이다.

이 인공두뇌는 초전도체로 구성되어 극저온에서 저항없이 전류가 흐르기 때문에 매우 효율적으로 전기 신호를 전달할 수 있다. 그 인공두뇌는 초당 10억회의 전기신호를 전달할 수 있으며(인간두뇌는 초당 50회 정도를 전달), 그 작동에 아주 소량의 에너지만사용된다.  그리고 그 인공시냅스의 직경은 10 마이크로미터(10만분의 1미터)에 불과하다. 한 마디로 인간의 뇌보다 빠르고 효율적으로 작동하는 인공두뇌의 개발 가능성이 열린 것이다(Reardon, 2018).

그러나 리어돈(Reardon, 2018)이 지적하듯이, 복잡한 컴퓨팅을 위해서는 수백만 개의 인공시냅스가 필요할턴데, 과연 인공두뇌의 규모가 그렇게까지 확대될 수 있을 지 아직 미지수이고,  그 인공시냅스들이 절대 영도(섭씨 – 273.15도)에 가까운 극저온에서 작동하기 때문에 액체 헬륨을 사용해서 냉각되어야 하는데, 그럴려면 스마트폰처럼 소형으로 구현되기 어렵다는 문제를 안고 있기도 하다.

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이 두 가지의 획기적인 연구만 보더라도 인간의 뇌에 비견될 수 있는 인공 두뇌가 개발되기까지는 많은 장애가 극복되어야 할 것임이 분명하다. 그리고 앞으로 얼마나 더 많은 시간이 소요될 지 누구도 알 수 없다.

1980년대 후반 절대 영도보다 상당히 높은 온도에서 초전도체가 되는 물질들이 속속 발견되면서 조셉슨 효과를 이용한 ‘초전도체 컴퓨터’가 10년 이내 발명되지 않을까 하는 기대가 있었다(김두희, 1988). 그러나 그 후 30여 년이 흘렀지만 아직 초전도체 컴퓨터가 출현했다는 소식은 없다. 위에서 소개한 미 국립표준연구소 연구팀의 발견이 초전도체 기반의 신경컴퓨터–즉, 인공두뇌–의 등장을 크게 앞당길 지도 모르겠다.

그러나 인공두뇌을 보기 위해서는 최소한 또 한 세대는 기다려야 하지 않을까. SF 영화에서 보는 로봇에 장착될만한 인공두뇌가 제작되려면 과학자들은 이미 지나온 길보다 앞으로 훨씬 더 먼 길을 가야할 것이기 때문이다. (윤영민 2018-04-22)

뉴런-시냅스에서의 정보 전달

인체의 신경계(neural system)는 시각, 후각, 청각, 촉각 등 감각기관을 통해서 감지된 신호(자극, 정보)가 두뇌에 전달되고 두뇌의 대응 지시가 다시 감각기관에 전달되어 우리의 신체가 내외부에서 받는 신호에 대해 신속하고 적절하게 반응할 수 있게 해주는 신체 내의 체계이다. 신경계의 신호전달을 담당하는 세포가 뉴런(neuron, 신경세포)이다. 뉴런이 다른 뉴런에게 신호를 전달하는 과정을 간략히 정리하면 다음과 같다.

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뉴런의 세포체(cell body)는 두 가지의 연장체(extension)를 지니고 있다. 다른 뉴런으로부터 신호를 받아들이는 수상돌기(dendrite)와 다른 뉴런에게 신호를 내보내는 축삭(axon)이 그것이다. 수상돌기는 통상 짧지만 축삭은 긴 경우 1 m 이상이나 된다.

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수상돌기에는 이온 수용체들(ion receptors)이 달려 있다. 시냅스 전 뉴런(presynaptic neuron)의 축삭 종말에 활성 전위(action potential)가 이 도달하면 거기에서 글루타민산염(Glutamate)이 방출되고 그것은 시냅스 후 뉴런(postsynaptic neuron)에 해당 신호를 받아들일 수 있는 이온 수용체가 열리도록 작용한다. 만약 시냅스 전 뉴런이 흥분 뉴런(excitory neuron)이면 나트륨을 받아들이는 이온 수용체가 열려서 나트륨()을 받아들이며, 그렇게 되면 수상돌기 끝에서 막탈분극화(membrane depolarization)가 일어난다.

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정지상태(resting state)에 있던 수상돌기 멤브래인(membrane)의 전극은 세포 안쪽이 음극(-), 세포 바깥쪽이 양극(+)으로 되어 있는데, 이온 채널(pump)이 열려서 양극의 나트륨 이온이 경계막 안쪽으로 흘러들어오면 막탈분극화가 일어난다. 점점 양쪽의 전극이 약화되고 종래에 경계막 안쪽은 양극(+)으로, 경계막 바깥쪽은 음극(-)으로 바뀐다. 그러면 옆쪽 부분의 전극이 아직 음극(-)이므로 전위차가 발생하고 신호 이동이 일어난다. 그런 다음 옆쪽 이온 채널이 열리면 그곳에도 나트륨 이온이 경계막 안으로 흘러들어오고 그곳에서도 막탈분극화가 일어난다.

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그러는 동안에 신호 전달을 마친 부분에서는 이온 채널을 통해서 칼륨() 이온이 경계막 바깥으로 배출되며 경계막 내부가 다시 원상태인 음극으로 되돌아가는 막재분극화(membrane repolarization)가 일어난다.  [만약 시냅스 전 뉴런이 억제 뉴런(inhibitory neuron)이면 염화이온(chloride ion, )이 배출되며 시냅스 후 뉴런에서는 그것을 받아들이는 이온 수용체가 열려서 수상돌기 끝에서 막분극화를 강화하여 막탈분극화가 일어날 가능성이 작아진다. 즉, 신호가 전달될 가능성이 작아진다.]

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이러한 과정이 반복되면서 수상돌기에서 세포체로 신호가 전달되며, 신호가 충분히 강하면 세포막에서 축삭으로 신호가 전달되면서[여러 수상돌기로부터 온 신호가 합쳐져서 충분히 강하면 축삭소구(hillrock)에서 활성 전위(action potential)가 발사된다] 막탈분극화-막재분극화가 반복되고 종국에 활성 전위(신호)가 축삭 종말(axon terminal)에 도달한다. 축삭 종말에서 신호가 전달되면 주머니에 쌓여 있는 신경전달물질(neurotransmitter)이 시냅스 틈(synapse cleft)으로 분비되며, 그것이 다음 뉴런의 수상돌기에 있는 수용체(receptors)를 통해서 흘러들어간다. 그리고 위에서와 같은 과정이 반복되면서 뉴런에서 다른 뉴런으로 그리고 거기서 또다른 뉴런으로 신호가 전달된다.

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(윤영민, 2018-04-13)

지능이라는 이름의 게임(8): ‘창조주’가 되고 싶은 인간

인간에게 마지막 남은 미지의 영역은 아마도 생명일 것이다. 생존의 관점에서두뇌-지능은 생명과 가장 근접해 있는 영역이다. 두뇌-지능을 해독하면 인간(인간 대신 A.I.일지도 모른다)은 결국 생명이라는 수수께끼마저 완벽하게 풀어버릴 지도 모른다. 그것이 언제쯤일 지는 누구도 정확히 예측할 수 없겠지만 말이다. 아직 초보적인 수준이지만 인류는 이미 지능적인 기계(intelligent machines) 만들기 경쟁을 시작했다. 연구소와 기업들이 기계학습(machine learning) 혹은 인공지능(A.I.)을 응용한 상품 개발에 질주하고 있다. 스마트폰, 자동차, 스피커, 세탁기, 청소기, 가사 로봇 등등. 아마도 원하던 그렇지 않던 그 경주의 종착역은 ‘창조주(creator)’ 게임이 되지 않을까 생각된다. 지능, 두뇌, 생명의 창조 말이다.

최근에 발표된 Tie-Jun Huang 북경대 교수의 논문, “Imitating the Brain with Neurocomputer”(Internation Journal of Automation and Computing, 2017/10)는 정확히 그 지점을 건드리고 있다. 이 논문을 참고하면서 인공지능(artificial intelligence), 인공두뇌(artificial brain), 그리고 인공 생명(artificial life)에 대해 생각해 보자.

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출전: http://news.mit.edu/2009/ai-overview-1207

Huang 교수는 컴퓨터과학이 자율적(autonomous)이며 범용인(general) 인공지능–그의 표현으로 Artificial General Intelligence, AGI–을 추구한다고 전제한다. 그의 주장이, A.I.에게 결코 자율성을 부여해서는 안된다는 이대열 교수의 주장과 출발부터 충돌하는 것이다. 그리고 AGI를 구현하기 위해서는 지능(intelligence)의 모사가 아니라 두뇌(brain)의 모사에 연구를 집중해야 한다고 역설한다.

그의 주장에 따르면, 현재 득세하고 있는 기계학습(machine learning), 인공신경망(artificial neural network), 그리고 인공 지능(artificial intelligence)은 70여 년 전부터 지금까지 컴퓨터과학의 대세가 되어온 폰노이만(Von Neumann) 컴퓨터라는 패러다임 내에 있다.

1945년 존 폰노이만(John von Neuman)은 “First Draft of a Report on the EDVAC”이라는 논문 초고를 몇몇 지인들에게 돌렸다. 그 글에는 그 후 70년 이상 컴퓨터의 구조를 규정하는 설계가 제시되어 있었다. 폰 노이만이 논란의 여지없는 천재이기는 하지만 아마도 그 저술이 세상에 가장 커다란 영향을 미친 초고 논문이 될 것이라고는 꿈에도 상상하지 못했으리라.

폰 노이만 구조는 중앙처리장치(CPU), 저장장치(memory), 연결 통로(bus), 입출력 장치(I/O)로 구성된다. CPU는 데이터와 명령(instructions, 곧 소프트웨어)를 메모리로부터 불러내어 연산을 수행한다. 데이터와 소프트웨어는 동일한 메모리에 저장되고 동일한 버스로 이동한다.그 글에서 폰 노이만은 자신이 고등동물 두뇌의 작동 원리를 모방하여 컴퓨터의 구조를 설계하고 있음을 분명히 밝히고 있다. 특히 신경세포와 시냅스의 작동 원리를 단순화하여 진공관을 이용한 디지털 컴퓨터 설계에 적용하고 있음을 논문 곳곳에서 서술하고 있다(초고의 원문을 보려면 다음을 클릭: edvac.pdf).

폰 노이만은 복잡하고 지루한 수학 연산을 인간 대신 수행해 줄 기계를 구상했다. 폰 노이만의 설계에 따라 탄생한 디지털 컴퓨터는 지난 70여 년 동안 CPU와 메모리 칩이 진공관에서 트랜지스터 집적으로 바뀌고 데이터와 소프트웨어의 버스가 구분되었으며, 엄청난 컴퓨팅 파워와 처리 속도를 구가하게 되었고, 다양한 소프트웨어의 발달로 수학 연산을 넘어 문자, 이미지, 심지어 동영상까지 처리하고, 소형화를 거듭하고 있으며, 유무선 통신네트워크를 통해 컴퓨터는 물론이고 스마트폰을 비롯한 온갖 정보기기들이 연결되면서 놀라운 변신을 해왔다. 그러나 그럼에도 불구하고 놀랍게도 그것들에는 아직 기본적으로 폰 노이만의 설계가 유지되고 있다.

폰 노이만은 스스로 그렇게 표현하기도 했지만 생물의 신경세포 시스템을 유추(analogy)적으로 사용해서 컴퓨터를 만들었다. 즉, 그는 신경세포 시스템을 추상화시켜 도출한 몇 가지 원리를 가져다 사용했을 뿐 신경세포 시스템을 물리적으로 모사하려고 생각하지는 않았다. 사실 당시로서는 인간 두뇌에 대한 지식도 짧았고, 그것을 구현해 줄 기술도 거의 존재하지 않았기 때문에 놀라운 일이 아니다.

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출전: https://www.tutorialspoint.com/artificial_intelligence/artificial_intelligence_neural_networks.htm

그런데 Huang 교수는 물론이고 인공 두뇌(인공 지능과 혼동하지 말 것)를 연구하는 학자와 전문가들은, 폰 노이만과 앨런 튜링(Alan Turing)에서 출발한 컴퓨터와 인공지능에 대한 연구가 잘못된 방향을 걷고 있다고 생각한다. 그들이 제기하는 비판의 근거는 무엇보다 그들이 인간 두뇌가 어떻게 지능을 생산하는 지를 완전히 이해하지 못하고 있다는 것이다. 만약 그런 방식으로 AGI(그것은 strong AI라고 부르기도 함)를 발명하려면 인간 두뇌와 지능을 완전히 해독해야 하는데, 그것은 1백년 내 실현되기 어려울 것이라는 주장이다. “지능을 만들기(making intelligence)” 위해 먼저 “지능을 이해하기(understanding intelligence)”는 크게 잘못된 접근이라는 것이다. 전자가 후자보다 더 쉬운 작업인데, 후자를 먼저해야 한다면, 그것은 어려운 작업을 먼저 해결한 다음 쉬운 작업을 해결하겠다는 논리적 오류에 빠지는 일이라는 비판이다. 그는 심지어 그러한 접근이 말 앞에 수레를 연결하는 것만큼이나 잘못되었다고 지적한다.

대안으로 그는 모방주의(imitationalism)를 주창한다. 리버스 엔지니어링(reverse engineering)을 통해서 인간 두뇌의 물리적 구조를 밝히고 그것을 모방한 기계를 만들어 가자는 주장이다. 그것은 현실적으로 가능할 뿐 아니라 궁극적으로 인간 두뇌-지능을 이해하는 지름길이기도 하다고 역설한다.

그는 인간 두뇌의 생물학적 신경세포 시스템과 동일한, 혹은 그것과 최대한으로 유사한 물리적 구조를 지닌 컴퓨터를 개발하는 것이 모방주의 접근의 핵심 과업이라고 주장한다.  그 물리적 모방 엔지니어링(physical imitation engineering)의 목표는 신경세포와 시냅스의 기능을 모사할 수 있는 초소형 기기를 개발하여, 궁극적으로 아주 소규모의 물리적 공간과 적은 전력 소모라는 조건 아래에서 인간 두뇌급의 신경망 시스템을 구축하는 것이다. 그것은 신경 컴퓨터(neuromorphic computer, 간략히 neurocomputer)라고 불리는데, 그것에 대한 연구와 개발이 이미 상당히 진척되었다고 한다.

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출전: https://www.slideshare.net/SamMbc/ibm-truenorth

그에 의하면, 2008년 미국의 DARPA(Defence Advanced Research Projects Agency)는, 1kW의 전력만을 사용하면서(인간 두뇌는 약 30 와트의 전기를 사용함) 인간 두뇌의 신경세포와 같은 수준의 능력을 지닌 전자 기기를 개발하도록 IBM과 몇 개의 대학에 1억달러의 연구기금을 제공하였고, 2013년 유럽은 1억 유로 이상을 투입하여 정보기술과 생명과학을 결합하는 인간두뇌 프로그램을 시작하였으며, 같은 해에 미국의 오바마 대통령은 12년 내에 인간 두뇌의 역동적 지도를 그리겠다는 BRAIN Initiative에 45억 달러가 투입될 것이라고 발표했었다.

실제적인 성과도 가시화되어서, 2014년 8월 Science 지에, IBM은 1백만개의 (인공) 신경세포와 2억5천6백만개의 (인공) 시냅스로 구성된 트루노스(TrueNorth)라는 신경칩(neuromorphic chip)의 개발에 성공했다고 발표했다. 또한 2015년 독일의 하이델베르크 대학은 20만개의 신경세포와 5천만개의 시냅스를 8인치 웨이퍼에 집적하는데 성공했다. 신경컴퓨터는 300억개 이상의 신경세포와 3조개 이상의 시냅스로 구성된 인간 두뇌에 비하면 아직 유아적 수준에도 미치지 못하지만 신경컴퓨터 연구자와 개발자들은 인공신경망이나 인공지능에 비해 신경컴퓨터가 훨씬 빨리 AGI를 구현하게 될 것이라고 믿는다.

출전: http://www.scinexx.de/diaschau-117.html

신경컴퓨터 연구자들의 대전제는 기능(function)이 구조(structure)에서 나온다는 명제이다. 그것은 인간 두뇌의 신경세포와 시냅스와 최대한으로 유사한 물리적 구조를 지닌 지능적 기기–즉, 신경컴퓨터–를 개발하면 인간 두뇌급의 지능이 그것으로부터 창발되고(emerging) 성장할 수 있으리라는 믿음이다.

인공생명(artificial life, A-life)은 인공지능이나 인공두뇌와는 크게 다른 수준의 게임이다. 그것은 신경세포(neuron)가 아니라 신경세포의 세포핵(nucleus) 내부에 존재하는 RNA, DNA, 그리고 단백질을 스스로 창조하는 RNA를 인공적으로 만드는 도전이다. 그것은 생명을 모방하는 객체를 만드는 일일 수도 있고, 진짜 생명체를 창조하는 일일 수도 있다. 인공생명 연구의 아버지라고 불리는 존 폰 노이만–컴퓨터의 구조를 창안한 바로 그 폰 노이만–은 인공생명 연구에도 관심을 가졌다. 그가 일찍 세상을 떠나지 않았다면 인공생명에 대한 연구가 더 일찍 발달했을 지도 모르겠다.

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출전: http://www.maxxtexx.de/dna-dient-als-erfahrungs-speicher-fuer-nachkommen/

폰 노이만은 생명의 핵심이 자기복제(self-reproduction)에 있다고 이해했다. 그의 정의에 따르면 오늘날 자기복제가 가능한 컴퓨터 바이러스는 하나의 인공생명이라고 말할 수 있을 것이다. 그러나 엄밀히 말하자면 그것은 진짜 생명이 아니라 생명의 흉내내기에 지나지 않는다. 물론 그것만으로도 인류를 위협할 정도이지만 인공적으로 창조된 생명체와는 거리가 아주 멀다. RNA, DNA, 단백질 등으로 구성된 세포핵을 지닌 생명체인 인간이 세상을 인식하고, 자신을 의식하며, 성장하고 진화하고, 자신을 재생산하는 위대한 모습을 생각해 보라.

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출전: https://hubpages.com/education/inspiringpeople

인공생명의 연구와 개발은 아직 인공지능은 말할 것도 없고 인공 두뇌의 연구에 비할 바가 아닐 정도로 낮은 수준이다. 그러나 향후 20~30년 후 기술적 특이점(singularity)–기계의 두뇌가 인간의 두뇌를 넘어서는 시점–을 지나고 나면 인공지능, 인공 두뇌 그리고 인공생명에 대한 연구는 인간 자신이 아니라 A.I.나 인공두뇌에 맡겨질 지도 모른다. 그렇게 되면 인공 생명, 나아가 생명의 창조의 시기가 크게 앞당겨질 지도 모를 일이다. 바로 그 시점이, 인간이 진정한 창조주로 등극하는 순간이다!

그런데, 그런데…. 과연 그것이 인류에게 축복일까 저주일까? 페이크 뉴스(fake news) 정도로 크게 흔들리는 인간 문명이 과연 인공지능, 인공두뇌, 그리고 인공생명을 사회적으로 감당할 수 있을까? 다음에는 이 문제를 생각해 보자. (윤영민, 2018-02-26)

<참고 문헌>

Huang,  Tie-Jun. 2017. “Imitating the Brain with Neurocomputer”, Internation Journal of Automation and Computing 14(5). Pp.520-531.

von Neumann, John (ed. by Michael D. Godfrey). 1945. “First Draft of a Report on the EDVAC.”  http://history-computer.com/Library/edvac.pdf

지능이라는 이름의 게임(7): 지능기계 설계자의 해석

앞 포스팅에서 소개한 이대열 교수의 저서가 진화생물학과 행동심리학의 관점에서 지능에 접근한 사례이라면, 이 포스팅에서 소개할 제프 호킨스(Jeff Hawkins)의 저서 <On Intelligence>(2004)는 컴퓨터과학 배경의 소프트웨어-하드웨어 개발자가 두뇌와 지능 연구자들에게 던지는 대담한 도전장이다.

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Hawkins가 지능과 두뇌에 관심을 갖기 시작할 때 던졌던 질문은 아주 명쾌하다. 지능(intelligence)이 무엇인가 이다. 이 의문은 인간의 두뇌가 근본적으로 어떤 점에서 지능적인가라는 질문과 바로 이어진다. 인간의 두뇌는 지상에서 가장 진화된 지능을 지니고 있기 때문이다. 그는 진정으로 지능적인 기계를 만들려면 먼저 인간의 두뇌를 제대로 이해해야 한다고 믿었다. 그는 기존의 연구들에서 자신의 의문에 대한 시원한 답을 찾을 수 없었고, 그래서 스스로 답을 제시하게 되었다. <On Intelligence>에는 Hawkins의 해답이 담겨 있다.

지능을 탐구하면서 그는 지금까지의 컴퓨터과학이 인간 지능(human intelligence)을 모사하는데 실패한 이유가 인간의 지능과 두뇌를 이해하지 못했기 때문이라는 결론에 도달했다. 그에 의하면, 인간의 두뇌는, 투입(input)이 들어가면 산출(ouput)을 내놓는 논리 기계나 정보처리 시스템이 아니며, 지능은, 튜링 테스트(Turing test)처럼 행동(behavior)을 측정하는 방식으로는 결코 이해될 수 없다. 지능이 무엇인지는, 간접적이거나 우회적인 방식이 아니라 두뇌의 내부 작용을 가지고 직접 규정해야 한다는 것이다.

Hawkins에 의하면, 인간 두뇌는 몇 가지 점에서 컴퓨터와 크게 다르다. 첫째, 두뇌는  S/WH/W의 구분이 없다. 지능을 주로 담당하는 대뇌 신피질은 신경세포와 시냅스로 구성된 네트워크인데, 그것은 전기-화학적 신호에 의해 작동하는 구조이지 그것들을 제어하는 별도의 S/W(혹은 그것과 유사한 무엇)가 존재하지 않는다. 

둘째, 컴퓨터와 달리 두뇌는 유전적 영향을 받기도 하지만 태생 후 성인이 될 때까지 발달하고  성인이 된 후에도 외부 자극과 경험에 의해 변화된다. 발달 단계로 보면 인간의 두뇌는 두 살 무렵에 뉴런-시냅스 조합이 폭발적으로 늘어나고, 그 다음 몇 년 동안 불필요한 뉴런-시냅스 조합은 점차 제거되며, 청소년기에 다시 한번 뉴런-시냅스 조합이 폭발적으로 증가한 후 성인이 될 때까지 불필요한 뉴런-시냅스 조합의 제거가 이루어지고 25-6세경 안정 단계에 도달한다. 그러나 성인이 된 후에도 뉴런-시냅스 조합은 계속 변화된다. 두뇌의 구조가 변하는 현상을 신경(혹은 두뇌) 가소성(neuroplasticity)이라고 부른다. Hawkins는 이러한 인식을 수용한다. 

셋째, 컴퓨터와 달리 두뇌는 대단히 유연하다. 두뇌의 특정 영역이 특정 기능만을 담당하지 않는다. 때문에 만약 어떤 부위가 손상을 받으면 그 부위가 맡던 기능을 다른 부위가 대신 수행하곤 한다. 이는 컴퓨터에서 상상하기 어려운 현상이다.  

이러한 차이를 인정하면서 Hawkins는 지능과 두뇌의 관계에 대해 기억예측 모형(memory-prediction model)이라는 가설을 제시한다. 그 모형을 요약하면 다음과 같다.

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지능은 인간의 두뇌에서 일어나는 정신적인 작용이다. 외부로부터 감각기관을 통해서 경험하는 자극(감각 정보)이 두뇌에 전달되면 신피질에서 그것은 전기-화학 신호로 전환되고 뉴런과 시냅스가 연결된 조합이 생성된다. 신피질에는 그렇게 해서 생성된 수많은 조합이 존재하며, 그것이 기억(memory)이다

가장 추상적인 수준에서 기억은 공간적시간적 패턴(spatial-temporal patterns)인데, 그것은 입력되는 감각 정보의 유형과 관계없이 항상 범주(category)와 순서(sequence)라는 요소로만 구성되어 있기 때문에 Hawkins는 그것을 불변표상(invariant representations)이라고 부른다(아래 그림 참조).

그에 의하면인간 두뇌는 ‘논리 기계라기보다는 ‘기억 기계이다두뇌는 끊임없이 분류하여 기억하고기억을 복원해서 예측/확인하고비교/판단한다신피질은 여섯 층(layers)의 구조를 지니고 있는데자주 반복적으로 입력되는 정보의 불변표상은 낮은 층으로 내려보내 외부 자극에 신속하게 반응하게 하고낯선 정보들은 상부 층으로 보내서 불변표상을 생성하며최 상위 층(Layer I)에서도 파악되지 않은 정보는 해마(hippocampus)로 보내 기억한다. 층2나 층3도 부분적으로 그렇지만 층1은 여러 영역으로부터 받은 정보를 결합(association)하는 역할을 수행한다(아래 그림 참조). 

Hawkins는, 신피질이 계층적 구조를 지닌 이유는 바로 현실세계가 그러한 계층적 구조를 지니고 있기 때문이라고 지적한다. 예컨대 문어(written language)를 보면, 글자가 모여서 음절이 되고, 음절이 모여 단어가 되며, 단어가 모여서 문장이 된다. 또한 세상의 모든 객체(object)는 작은 객체들의 집합이며, 대부분의 객체들은 보다 큰 객체들의 일부이다. 신피질의 계층 구조는 이러한 현실세계의 계층구조에 조응하고 있다는 것이다.

일단 기억들이 생성된 후에는, 감각 기관을 통해서 자극이 전달되면 그에 관련된다고 추정되는 불변표상이 호출되고, 그것을 이용해서 시간적으로 뒤따라 오는 정보를 예상한다(아래 그림 참조). 만약 새로 들어온 감각 정보가 불변표상을 가지고 예측한 모습과 일치하면 기존 뉴런시냅스의 조합이 유지되고, 만약 불일치하는 부분이 나타나면 그에 대해 새로운 판단이 내릴 수 있도록 조치한다. 만약 그러한 불일치가 반복되면 기존의 뉴런시냅스 조합이 갱신된다. 그러한 분류, 패턴 생성, 기억, 예측, 강화, 갱신 등의 과정이 바로 학습이며, 과거(기억)에 대한 유추를 통하여 미래를 예측하는 두뇌의 능력이 바로 지능이다.

진화적으로 보면, 신피질이 확대되고, 언어를 사용함으로써 인간의 지능은 다른 포유동물에 비해 획기적으로 향상되었으며, 고도의 상상, 창조, 논리적 추론 등이 가능해졌다. Hawkins에 의하면, 그럼에도 불구하고 인간 지능은 기억-예측 모형을 벗어나지 않는다. 

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Hawkins는 단순히 두뇌-지능을 연구만 할 뿐 아니라 직접 Numenta 라는 기업을 창업해서 연구와 기술 개발을 결합하고 있으며, 실제로 HTM (Hierarchical Temporal Memory)이라는 테크놀로지를 개발하였다(위 그림 참조). 그는 HTM을 이용하여 아직 상업화하지는 않았지만 여러 분야의 이상 탐지(anomaly detection)에 활용될 수 있는 애플리케이션들을 내놓고 있다.  (윤영민, 2018-02-25)

지능이라는 이름의 게임(6): 두뇌-지능의 수수께끼를 풀어라!

세계 신경과학회(Society for Neuroscience)에는 3만8천명 이상의 회원이 가입되어 있으며 2017년 11월 미국 워싱턴 D.C.에서 개최된 신경과학 연례 컨퍼런스에는 3만명 이상의 학자와 전문가들이 참석하였다. 그 중에는 뇌와 신경 분야의 질병과 치료를 전공하는 의사들도 포함되어 있지만 참가자 대부분이 두뇌를 연구하는 학자들이라고 보면 될 것이다. 다시 말해  전세계적으로 수만 명의 학자와 전문가들이 인간 두뇌에 관심을 갖고 있다는 말이다. 덕분에 두뇌-지능(brain-intelligence)에 관해서 필자와 같은 비전공자가 따라잡기 불가능할 정도로 깊이 있고 다양한 연구가 발표되고 있다.

신경과학 연구의 핵심은 인간의 행동(혹은 의식)과 두뇌 구조 사이의 관계이다. 하지만 연구자에 따라 연구의 관점과 촛점이 크게 다르다. 어떤 연구자는 진화생물학적인 관점에서 접근하고, 어떤 연구자는 행동심리학적 관점에서 접근하며, 어떤 연구자는 두뇌의 기능적 측면에 관심이 있고, 어떤 연구자는 두뇌의 구조적 측면에 관심이 많다. 그런데 연구 성과들이 거의 대부분 뇌의 특정 영역이나 특정 기능을 다루고 있어, 필자와 같은 외부자들이 이해하기 쉽고, 두뇌-지능을 전체적으로 바라보게 해주며, 나아가 독창적인 이론적 관점을 담고 있는 논문이나 저서가 흔치 않다.

다행히 그런 저작 몇 편을 찾았다. 함께 그것들을 리뷰하면서 지능-두뇌를 이해해 보자. 먼저 예일대 신경과학과에 재직 중인 이대열 교수의 최근 저서, <지능의 탄생>(2017, 바다출판사)이다.

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이 교수는 지능을 생존을 위한 의사결정(decision making)으로 본다. 생물체의 진화는 지능(intelligence)의 진화를 수반한다. 생명의 핵심은 유전자의 자기복제인데, 유전자는 RNA에서 시작하여 DNA와 단백질로 분화하고, 단세포 생물체에서 다세포 생물체로, 식물에서 동물로, 곤충에서 파충류, 그리고 인간이 속한 포유동물에까지 진화한다. 각 생물체는 자신의 생존에 적합한 지능을 갖고 있다. 단순한 생명체는 낮은 지능만을 갖고 고등 동물은 높은 수준의 지능을 갖는다. 특히 날쌔게 움직여야 살아남을 수 있는 동물들에게는 신경세포가 모인 두뇌(brain)가 발생하였고, 예측과 판단을 위한 대뇌 신피질(cerebral neocortex)이 발생하였다. 특히 복잡한 사회생활을 해야하는 인간은 다른 동물에 비해 크고 복잡한 구조의 신피질을 갖게 되었다.

그런데 인간의 신피질은 세상에 태어나는 순간에 완성체로 출현하는 것이 아니라 성장 하면서 발달하고 살아가면서 변화된다. 의사결정에는 기억, 분류, 개념화, 비교, 예측, 그리고 학습이 필요하다. 감각기관을 통해서 외부의 자극을 받으면 신피질, 해마, 기저 핵 등에 신경세포-시냅스 네트워크가 형성되고, 일종의 학습 과정을 통해서 기억은 강화되거나 약화되고 혹은 소실된다.

지능은 기억을 가지고 하는 생존 게임이다. 유전자는 효과적인 생존을 위해 두뇌에게 자율성을 부여한다. 그래서 두뇌는 스스로 판단에 의해 생존–유전자의 자기복제–에 가장 유리한 행동을 선택해야 한다. 경험을 통해서 환경에 관한 정보를 인지하고 분류해서 저장해두고(기억), 특정 상황에서 취한 행동과 그것의 결과(보상, reward) 사이의 관계를 기억한다. 그리고는 새로운 자극이 들어오면 관련된 기억을 활성화하여 여러 가지 행동 옵션을 비교하여 선택한다.

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출전: http://www.sashasheng.com/blog/2018-1-6-reinforcement-learning-taxonomy

경쟁하는 욕구들 혹은 가능한 행동들 사이에서 의사결정을 하려면, 다양한 옵션들의 예상 효과를 공통의 보상 척도로 측정할 수 있어야 하며, 각 옵션이 가져오는 당장의 영향 뿐 아니라 미래의 영향에 대해서도 그 값을 추정할 수 있어야 한다. 그 값들을 비교하여 두뇌–보다 구체적으로 대뇌 신피질–는, 항상 성공적인 결과가 보장되지는 않지만, 신속한 의사결정을 내린다.

이러한 과정이 학습(learning)이고 지능 작용인데, 거기에서 중요한 요소가 오류(error)와 가치(혹은 효용)이다. 두뇌는 저장된 과거 기억을 활용해서 행동이 가져올 가치(value)를 예견하고 행동을 명령한다. 행동한 이후에 생성된 가치가 예견된 가치보다 작거나 크면 보상 예측 오류(reward prediction errors)가 발생한다. 보상예측오류는 학습이 필요하다는 시그널이다. 두뇌가 행동의 가치값을 변화시킨다는 것이다. 그것이 학습이다.

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출전: https://www.dialogues-cns.org/contents-18-1/dialoguesclinneurosci-18-23/

도파민(dopamine)은 보상예측오류를 반영하는 신경화학물질이다. 예상보다 결과가 좋으면 도파민 분비가 증가되어 다음 번에는 예측값을 높이도록 유도하고, 반대로 예상보다 결과가 좋지 않으면 도파민 분비가 감소되어 다음 번에는 예측값을 낮추도록 유도한다.

두뇌의 보상 예측 오류는 안도(relief)/후회(regret), 득의(elation)/실망과 같은 정서적 상태를 수반한다. 그러한 정서 상태는 두뇌가 기억을 강화할 것인지 갱신할 것인지를 결정하는 필요한 요소인지도 모른다. 이는 후회나 실망과 같은 부정적인 정서도 지능과정에 긍정적 역할을 수행함을 함축한다.

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출전: www.planbox.com. https://www.planbox.com/2017/07/07/innovation-evolution-ai/

끝으로 생존을 위한 의사결정이라는 관점에서 보면 최고의 지능은 무엇보다 자율성을 지녀야 한다. 스스로 복제(reproduction)를 추구할 수 있어야 하고, 자기 복제(self-reproduction)를 위해 미래에 대비하거나 효과적인 의사결정을 내릴 수 있어야 한다. 인공지능(artificial intelligence)도 자기 복제 능력을 가질 수 있을까? 혹은 인공지능에게 자기 복제 능력을 허용해야 할 것인가? 이 교수는 언젠가 인공지능이 자기 복제 능력을 가질 정도로 테크놀로지가 발전하겠지만, 인공지능에게 자율성을 허용해서는 안 될 것이라고 주장한다. 인간과 인공지능 사이에 본인-대리인 문제(principal-agent problem)가 필연적으로 발생할 것이기 때문이다. 인간(본인)의 생존과 번영을 위해 존재해야 하는 인공지능(대리인)이 인간의 이익보다 자신의 이익을 우선시할 가능성이 있고, 그럴 경우 인공지능에 의해 인간의 생존이 위협받는 결과가 초래될 수도 있다는 것이다. (윤영민, 2018-02-25).

지능이라는 이름의 게임(5): 두뇌의 구조

필자가 지능과 두뇌에 대해 관심을 갖는 것은 지금 그것들을 중심으로 경천동지할 변화가 일어날 조짐을 보이고 있기 때문이다. 오래 전 두뇌에 대뇌와 대뇌 신피질(cerebral neocortex)을 지닌 생물체가 출현하면서 생물체의 지능이 획기적으로 향상되었듯이, 앞으로 일어날 인간 두뇌의 급진적 변화–이미 그 변화가 시작되었다–로 인해 지금까지와는 완전히 다른 지능을 지닌 존재가 출현할 것으로 예상된다. 머신 러닝과 A.I.의 발전에서 그 조짐이 확인된다.

더 이상 지능과 두뇌를 신경과학자, 심리학자, 생물학자, 컴퓨터 과학자, 혹은 인류학자들의 손에만 맡겨둘 수 없다는 판단이다. 이미 꽤 오래 전부터 참여를 시작한 경영학자나 경제학자는 물론이고, 정치학자, 사회학자, 미래학자, 법학자, 또는 행정학자들도 지능과 두뇌에 관한 담론에 적극 참여해야 한다. 지능과 두뇌에 관한 오늘날의 발전은 100여 전 우생학과는 비교할 수 없는 규모와 방식으로–훨씬 근본적이며 광범위하게–개인과 사회에 영향을 미칠 것이기 때문이다.

지능의 관점에서 두뇌를 잠시 살펴보자. 우선 두뇌를 전체적으로 놓고 보면, 지능과 관련된 부위는 뇌의 최상부–대뇌(cerebrum)–를 약 90% 정도 덮고 있는 신피질(neocortex)–‘새겉질’이라고도 불림–로 알려져 있다. 신피질은 식탁용 냅킨 정도의 크기, 그리고 명함 여섯장을 합쳐놓은 두께(약 2mm)이며, 약 300억개(1천억개라고 추정하는 학자도 있음)의 신경세포(neurons)로 이루어져 있다(Hawkins, 2004).

인간의 뇌는 놀랍도록 조밀하게 연결된 신경세포 네트워크일 뿐 아니라 유연성이 큰 신경세포 집합이기 때문에 뇌의 특정 부위가 특정 기능을 수행한다고 단정하는 것은 원칙적으로 바람직하게 생각되지 않는다. 이 원칙은 여기서 논의하는 지능에도 해당된다.

예컨대 지능의 구현에서 중요한 기억(memory) 기능은 신피질 뿐 아니라 해마(hippocampus)에 의해서도 수행한다[Hawkins(2004)는, 해마가 신피질에서 해석되지 못한, 새로운 자극을 저장하는 것으로 추정한다]. 이대열(2017)은, 해마에는 서술적 기억(declarative memory: 다른 사람에게 언어를 이용해서 설명해 줄 수 있는 기억)이 형성되고, 절차적 기억(procedural memory: 동작 순서에 대한 기억)은 기저핵(basal ganglia)에 형성되는 것으로 추정한다. 시상(thalamus)의 경우도 마찬가지이다. Eagleman(2015)에 의하면, 시상에는 수많은 시각  피질(visual cortex)이 연결되어 있으며, 외부에서 들어온 시각 정보와 대뇌에 있는 내부 모형(internal model)을 비교하여 발견되는 차이를 대뇌에 알리는 기능을 담당한다고 지적한다.


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신피질의 지능 작용–분류, 기억, 예측, 비교, 이해, 상상 등–은 신경세포 네트워크(neural networks)를 통해서 이루어진다. 신경세포(neurons)는 전기-화학적(electro-chemical) 반응을 통해서 정보를 전달, 저장, 복원, 혹은 업데이트한다.  자극을 받으면 신경세포는 시냅스(synapse)를 통해서 다른 신경세포들과 연결되어 하나의 네트워크 구조를 형성한다. 신경세포 하나가 할 수 있는 일은 거의 없다.

신경세포는 세포체(soma)와 세포핵(nucleus), 세포체에 붙은 나뭇가지 모양의 수상돌기(dendrite), 축삭(axon)이라는 신경 섬유, 그리고 축삭종말(axon terminal)로 이루어져 있다. 이 중 세포핵은 다른 세포의 세포핵처럼 RNA의 생성과 같은 세포의 생명유지 기능을 담당한다. 수상돌기는 신경세포의 일종의 정보 접수 창구이다. 수상돌기는 이웃 신경세포로부터 화학적 신호를 받거나 감각기관으로부터 물리적 자극을 받으면, 세포체와 함께 활동 전압(action potential)을 생성한다. 이 전기적 신호는 축삭을 통해서 축삭 종말에 전달된다. 축삭 종말은 신경전달물질(neurotransmitter)을 분비해서 그 전기적 신호를 화학적 신호로 바꾼다. 그 신경전달물질은 축삭종말과 인접 신경세포의  수상돌기 사이에 존재하는 시냅스를 통해서 전달된다. 이 시냅스 연결이 강화되거나 약화되면서 하나의 신경세포 네트워크로서의 새로운 기억이 형성되고, 기존의 기억이 재구성되거나 소실된다.

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Hawkins에 의하면, 대뇌 신피질의 각 영역(region)은 계층(layer)과 기둥(column)으로 이루어져 있다. 대부분의 신경세포들은 여섯 개의 층(layers)으로 이루어져 있으며, 각 계층은 서로 다른 역할을 맡고 있다(아래 그림 참조).

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출전: thebrain.mcgill.ca. 항목 The Retina.
Cerebral cortex layers microanatomy
신경과학에서 Afferent는 들어오는 신경, efferent는 나가는 신경을 말함. 출전: 표는 Epomedicine.com에서 가져왔음.

위 표에서 보듯이 계층 1의 경우 자체의 신경세포는 소수에 불과하고 하위 계층의 신경세포의 수상돌기들로 채워져 있다. 이는 계층 1이 여러가지 정보를 결합하는 기능을 하고 있음을 추정하게 한다. 계층 4는 시상(thalamus)으로부터 정보를 받아서 다른 계층들이나 기둥들에게 전달하는 역할을 하고, 계층 6는 뇌간으로부터 정보를 받거나 시상으로 정보를 내보낸다. 계층2은 신피질의 다른 영역으로부터 정보를 받으며, 계층3은 외부로부터 정보를 받거나 내보내고, 계층5는 동작 운동(motor movements)을 일으키는데 관여하는 것으로 알려졌다. 기둥들이 하는 역할에 관해서는 잘 밝혀져 있지 않다. 다만 Hawkins는, 기둥 구조가 인식 대상의 정보가 여러 계층 사이를 효율적으로 전달되게 하며, 특히 여러 개의 기둥들이 병렬로 작동하여 대상에 대한 신속한 인식과 판단을 가능하게 해주지 않나 추정한다(Hawkins, Ahmad, and Cui, 2017).

두뇌 구조에 관한 소개는 이 정도로 마치고 이제 다음 네 편의 저술에 제시된 해석을 따라 가면서 지능과 두뇌의 관계에 대해 보다 깊이 생각해 보겠다.

  1. <지능의 탄생>(이대열. 2017): 진화생물학 및 행동심리학적 접근
  2. <On Intelligence>(Hawkins, 2004): 지능 기계(intelligence machine) 설계자의 관점
  3. <The Brain>(Eaglman, 2015): 인지 신경과학(cognitive neuroscience)(심리학+신경과학)적 접근
  4. “Imitating the Brain with Neurocomputer”(Huang, 2017): 신경컴퓨터(neurocomputer) 연구자의 관점

<참고 문헌>

이대열. 2017. <지능의 탄생>. 바다출판사.

Eagleman, David. 2015. The Brain. Pantheon Books.

Hawkins, Jeff. 2004. On Intelligence. Times Books.

Hawkins, Jeff, Subutai Ahmad, and Yuwie Cui. 2017. “Why Does the Neocortex Have Columns, A Theory of Learning the Structure of the World.”

 https://www.biorxiv.org/content/biorxiv/early/2017/09/28/162263.full.pdf

(윤영민, 2018-02-24)

지능이라는 이름의 게임(4): 구별-분류-예측-판단-행동

지능(intelligence)을 환경으로부터의 도전 속에서 개체(entity)가 살아남는 능력이라고 규정한다면, 지능이 작동하는 과정은 아래 그림으로 표시될 수 있을 것이다.

개체는 환경(혹은 대상)을 인지하고(인지, cognition) 거기에 반응한다(행동, action). 예컨대 호랑이(대상)를 발견한(인지) 사슴(개체)은 전력을 다해 달아날 것(행동)이다.

개체는 환경(혹은 환경의 변화)에서 발생되는 신호(signals)를 감지하고 그것을 분류하고 판단하며, 거기에 대해 특정한 반응(행동)을 한다. 개체의 두뇌(혹은 기능적으로 두뇌의 역할을 하는 부분)는  감지된 대상이 위험한가 안전한가 혹은 적군인가 아군인가를 판별하고 그에 따라서 어떻게 반응할 것인지를 결정한다. 여기까지를 인지 과정이라고 할 수 있다.

앞 글에서 논의했듯이 20세기에는 인지 과정 혹은 인지 과정의 일부만을 지능으로 간주하는 것이 대세였지만, 결과주의적 경향이 강한 21세기에는 행동까지를 지능에  포함시키고 있다. 지능은 환경 혹은 환경의 변화 속에서 살아남는 능력을 가리키기 때문이다.

그런데 인지 과정과 행동 과정을 좌우하는 요인들이 다르다. 인지 과정에는 정보, 지식, 경험 등의 기억(memory), 기억의 선별적 복원(retrieval), 조합, 구분, 비교, 그리고 선택에 관련된 요인들이 관여된다. 행동 과정에는 공감, 의지, 용기, 반응 속도, 에너지, 선택과 집중, 결단 등이 관여될 것이다. 지능을 결정하는 데 있어 인지 능력이 단연 중요하기는 하지만 행동 능력의 중요성도 작지 않다. 예컨대 설령 사슴이 호랑이를 발견했다고 하더라도 공포에 사로 잡혀 움직이지 못한다면 그 사슴은 살아남지 못할 것이다.

여기서는 행동 능력에 대한 논의는 뒤로 미루고 먼저 인지 능력에 관해 살펴보자.  최근 심리학, 생물학, 그리고 신경과학이 크게 발전하였지만 아직 인지과정에 대한 이해가 높은 수준이라고 말하기는 곤란하다. 인간이나 동물의 인지가 두뇌에서 어떻게 일어나는지가 완전히 밝혀지려면 한참 더 많은 학술적 진전이 있어야 할 것이다. 아직 어떤 학문도 뛰어난 작곡, 페인팅, 작시, 작문, 학문적 추론 혹은 초인적인 상상이나 예견이 어떻게 가능한가를 설명하지 못한다. 그러나 인지 과정에 관해 현재까지 밝혀진 것만 해도 대단하기 때문에 그 정도 수준에서라도 논의할만한 가치가 충분하다.

옥스포드 영어사전에 따르면, 인지(cognition)란 사고(), 경험, 감각을 통해서 지식과 이해를 획득하는 정신적 과정을 총체적으로 가리키는 전문 용어이다. 그런데 지식과 이해를 얻는다는 말이 무슨 의미일까?

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인지를 더 이상 해체할 수 없을 때까지 분해하면 마지막에 도달하는 작용은 아마도 구별(혹은 식별, distinguish)일 것이다. 구별이란 차이를 알아차리는 것이다. 차이(difference)를 알아차리려면 어떤 기준(criterion)을 가지고 대상들을 비교해 판단해야 한다. 대상들을 구별하면 그것들은 구분(혹은 분류, classify)된다. 분류(구별과 혼동되기 쉬운 구분이라는 말 대신 이 용어를 쓰겠다)란 어떤 기준을 가지고 대상들을 범주화하는 정신 작용이다. 대체로 범주(categories)의 수는 대상(objects)의 수보다 작다. 덕분에 우리는 대상들을 효율적으로 인식할 수 있다.

우리는 끊임없이 세상을 구별하고 분류한다. 그것은 생존을 위해서 필수적이다. 우리는 생물과 무생물, 동물과 식물, 여자와 남자, 덥다와 춥다, 뜨겁다와 차다, 적과 동료, 낮과 밤, 봄/여름/가을/겨울, 아름답다와 추하다, 좋아하는 것과 싫어하는 것, 죽은 것과 산 것, 선과 악, 진실과 거짓 등등, 구체적일 수도 있고 추상적일 수도 있는 대상들을 구별하여 분류한다. 구별-분류가 중단되는 순간 우리는 생존을 위협받게 될 것이다.

인지 능력이 발달한다는 말은 근본적으로 분류하는 능력이 강력해짐을 의미한다고 해도 과언이 아니다. 곤충보다는 포유동물이, 포유동물 중에서도 개나 고양이보다는 사람이, 아이보다는 어른이,  교육을 받지 않은 사람보다는 교육을 많이 받은 사람이 대상을 더욱 정교하게 혹은 더욱 복잡하게 분류할 수 있다.

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인간은 언어를 사용하기 때문에 분류된 대상을 추상적인 개념(concept)으로 규정할 수 있다. 개념화(conceptualization)란 어떤 대상이 다른 존재들과 구분되어 인식될 수 있도록 일종의 이름을 부여하는 정신 활동이다.

정신적으로 성장한다는 것 혹은 교육을 받는다는 것은 무엇보다 분류 능력과 개념 작용(conception)의 향상을 의미한다.  지적으로 성장하면 이전에는 보지 못했던 대상이 눈에 들어오기도 하고 대상들 사이의 미세한 차이를 감지할 수 있으며, 나아가 그것을 정확하고 정교하게 표현할 수 있게 된다.

학문의 발달도 분류와 함께한다. 흔히 분류체계(taxanomy)와 함께 학문이 시작하고, 학문이 발달하면 분류체계도 정교해진다. 식물의 분류, 동물의 분류, 질병의 분류, 병원균의 분류, 집단의 분류, 사회의 분류, 인종의 분류, 직업의 분류, 문헌의 분류 등등 분류에 관해서는 끝을 찾기 어려울 정도로 긴 목록이 존재한다.

Journal of Classification

그런데, 분류는 어떻게 가능한 것일까? 그리고 왜 분류를 하는 것일까?

아마도 분류를 가능하게 해주는 것은 무엇보다도 기억(memory)일 것이다. 우리의 두뇌에는 살아오면서 학습된 개념, 이미지, 경험, 이론 등이 내장되어 있다. 그리고 그 때 그 때 일부 기억들이 복원(retrieve)되면서 대상들을 비교하고 판단하는 기준이 된다. 만약 우리가 기억할 수 없고, 혹은 기억을 적절히 복원할 수 없다면, 우리는 인식을 위한 비교 대상, 판단 기준을 가질 수 없고, 따라서 인지가 불가능하게 된다.

분류 자체가 목적일 수는 없을 것이다. 분류는 궁극적으로는 당연히 유전자의 자기복제, 즉, 생존을 위한 것이겠지만, 좀 더 직접적으로 우리는 무엇을 위해서 끊임없이 분류하는 것일까? 분류가 무엇을 가능하게 하여 생존에 기여하는 것일까?

분류는 예측(predictions), 판단(judgement),  또는 행동(action)을 위한 것이 아닐까 생각된다. 분류와 예측은 동어반복일 수도 있다. 분류는 예측의 한 형태이기도 하고, 예측은 분류의 한 형태일 수도 있기 때문이다. 일단 두 가지를 별개의 정신 과정으로 본다면, 분류는 예측을 가능하게 해주는 요건이라고 말할 수 있다. 예컨대 앞에 서 있는 사람이 위험 인물로 분류되면, 그가 육체적으로 공격하거나 속임수를 쓰지 않을까 우려된다(예측). 만약 그럴 것이라고 판단되면(판단) 그 사람을 피하거나 마음의 준비를 단단히 할 것이다(행동). 혹은 지금 걷고 있는 길이 막다른 골목이라고 간주되면(분류), 더 이상 갈 수 없게 될 것이라 예상하고(예측), 되돌아가기로 결정하며(판단), 실제로 발길을 돌릴 것이다(행동).

인지를 담당한 신체 부위는 두뇌(brain)이다. 인간의 신체 중 가장 중요한 부위는 두뇌이다. 법적으로도 두뇌가 사람의 정체(성)을 결정짓는다고 본다. 어떤 사람이 뇌사 판정이 나야 사망으로 간주된다. 최근에 두뇌 이식이 시도되고 있는데, 정확히 말하자면 두뇌 이식이 아니라 신체 이식이다. 두뇌에 다른 사람의 신체를 갖다 붙이는 것이다.

그런데 두뇌에서 인지 작용은 어떻게 진행되는 것일까?(윤영민, 2018-02-13).

지능이라는 이름의 게임(3): 새 패러다임

지난 20여년 사이에 집단지성(collective intelligence)은 수 억명의 인터넷 사용자들에게 일상의 일부가 되었고, 아주 최근까지도 겨우 영화적 상상 속에서나 존재감을 보여주던 인공지능(artificial intelligence, A.I.)은 단기간에 대중을 기대와 우려의 혼돈 속에 밀어넣고 있다. (집단지성보다는 집단지능이 collective intelligence의 더 적합한 역어이다.) 예컨대 아마존 닷컴, 옥션, G-마켓 등 온라인 상점에서 고객은 별점 정보와 댓글을 확인하며 판매자의 신뢰와 상품의 품질에 대해 판단하고, 거래가 끝나면 별점을 매기고 댓글을 올려서 판매자와 상품을 평가한다. 아마도 전세계적에서 매일 수천 만  혹은 수억 건의 온라인 거래가 그런 방식으로 이루어지고 있을 것이다. 그것은 다름 아닌 집단지능이 일상화된 예이다. SNS의 맞춤형 친구 추천, 검색 사이트의 개인화 서비스. 인터넷 쇼핑몰이나 인터넷 서점의 맞춤형 상품 추천 , 스마트폰의 음성 어시스턴트, A.I. 스피커의 음성 제어, 자율주행 자동차, 자동화 공장, 드론 등 인공지능의 목록은 이미 끝을 알 수 없을 정도이다.

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이러한 현상을 지능(intelligence)의 관점에서 파악하려다 보면, 우리는 중대한 결정을 내려야 한다. 지능에 대한 20세기적 패러다임, 즉, IQ 패러다임을 포기하던지 아니면, 그러한 현상을 지능이 아니라 다른 개념으로 표현해야 한다. 지능 개념의 현실 부적합 정도가 심각하다는 의미이다. 아무 일도 없었던 것처럼 지능이라는 용어를 그대로 쓸 수는 없다. 필자는 지능에 관해 새로운 패러다임이 요구된다고 본다. 집단 지능이나 인공지능을 굳이 지능이 아닌 다른 용어로 표현할 필요가 없다는 말이다.

1) 그렇다면 지능을 어떻게 규정해야 할까? 앞 글에서 지적한 IQ 패러다임의 다섯 가지 특성을 재고하면서 논의해 보자. 지능은 정신적인 능력(mental capability)인가? 지능이 추론, 문제 풀이, 추상적 사고, 이해, 학습, 기억 등을 포괄하는 정신적 능력인가? 정신적인 능력으로만 지능을 정의하면 우리는 두 가지 문제에 봉착하게 된다. 첫째, 지능이 어디서 나왔는지, 그리고 왜 출현하였는지에 대해 설명할 수 없게 된다. 둘째, 정신(mind)이 없으면 지능이 없다는 함정에 빠지게 된다. 정신은 두뇌(brain)를 가진 존재만이 갖게 되는데, 두뇌가 없으면 지능이 없는 것으로 간주하게 된다. 예컨대 두뇌가 없는 식물이나 사물은 지능을 가질 수 없게 된다.

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지능에 대한 좀 포괄적인 정의를 보자. 신경과학자 이대열(2017: 26)은, 지능을 “다양한 환경에서 복잡한 의사결정의 문제를 해결하는 능력”이라고 정의한다. 환경에서 생존과 번영–그것을 이 교수는 유전자의 자기복제라고 한다–에 관련된 문제를 발견하고 그것을 해결하는 능력이라는 의미이다. 행동과 결과에 촛점을 맞춘 이 정의는 앞의 두 가지 문제를 피해갈 수 있게 해준다. 지능을 진화론적, 발생론적으로 접근할 수 있고 지능을 정신 혹은 두뇌와 분리해서 생각할 수 있다는 말이다.

2)  지능은 개인적인 능력인가? 만약 지능이 정신 능력이 아니라 생존을 위한 문제 해결 능력이라면, 더 이상 지능은 개인적인 속성으로만 간주될 수는 없다. 환경이나 주위로부터 도전은 개인적인 차원을 넘어서 집단적으로 접근해야 더 잘 대처할 수도 있기 때문이다. 적지 않은 생물학자들이 지적하듯이 개체들 사이의 경쟁이 아니라 개체들 간의 협력(collaboration)이 유전자의 자기복제, 즉, 생존과 번영에 효과적으로 도움이 될 수 있다(크로포트킨, 2005; 벤클러 2015;  이대열, 2017).

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1990년대 인터넷이 대중적으로 보급되면서 인터넷을 통해서 나타나는 새로운 유형의 지능 현상에 주목하는 사회과학 저술이 등장하였다. 그것은 집단지능(collective intelligence: 레비, 1994/2002; 셔키, 2008; 리드비터, 2009)이라고 불리기도 하고, 군중의 지혜(wisdom of crowds: 서로위키, 2004)라고 불리기도 했으며, 군집지능(swarm intelligence: Gloor, 2006)이라고 불리기도 했지만, 모두 동일한 방향을 가리키고 있었다. 그것은, 인터넷 상에서는 중앙의 조정 없이도 많은 사람들이 생존에 관련해서 높은 수준의 지능, 즉, 상황 대처 능력, 문제해결 능력을 가질 수 있다는 사실이었다. 가장 최근에 등장한 블록체인(blockchain)도 집단지능의 일종이다. 그것은 P2P 기술을 이용하여 사람들의 협력을 유도하고 그것을 기반으로 교환(거래)에 요구되는 신뢰와 인증 문제를 해결하고 있다(Norman, 2017).

3) 지능은 선천적인 능력인가? 집단지능을 지능 혹은 지능 현상으로 인정하면, 지능이 선천적인 것이냐 양육될 수 있는 것이냐는 하는 논의는 무의미해진다.  집단 구성원의 상호작용, 특히, 협력을 통해서 창출되는 지능은 정의상 천부적일 수 없기 때문이다.

더구나 아직 충분히 실현되었다고는 말할 수 없지만, 화학적, 물리적 혹은 의학적 처치로 지능을 일시적으로 강화시키거나 무생물에게마저 인위적으로  지능을 부여할 수 있는 시대가 된다면, 지능은 더 이상 자연적인라고도, 양육을 통해서 얻어질 수 있는 것이라고도 말할 수 없는 하나의 기능(function)이 된다. 이미 신경 향상(neuro-enhansment) 기술의 초기 버전이라고 할 수 있는 모다피닐(Modafinil)은 기면증 치료제로 개발되었음에도, 대학생, 컨설턴트,  심지어 군인들이 집중력을 높이기 위한 두뇌 강화제로 사용하고 있으며(Battleday et. al., 2015), 인공지능-로봇은 안내, 문서처리, 회계 등과 같은 정부 업무를 수행하기 시작했다(Baart, 2016).

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4) 지능은 IQ 테스트와 같이 동일한 척도로 측정되고 비교될 수 있을까? 알파고처럼 바둑을 두는 A.I., 전자제품을 자율적으로 제어하는 A.I., 전투를 수행하는 A.I. 로봇, 화성을 탐험하는 A.I.로봇, 자율주행차, 산업스파이용 A.I. 드론, IBM Watson 같은 암진단 전용 A.I.,  그리고 가사용 A.I. 로봇처럼 특정한 분야에서 특정한 기능을 수행하는 A.I.가 빠르게 증가하고 있는데, 그러한 A.I.들의 지능 수준이 어떻게 측정되고 상호 비교될 것인가. 또 서로 다른 분야, 서로 다른 기능을 수행하는 A.I.의 지능이 설령 비교될 수 있다고 하더라도 그것이 무슨 의미를 갖겠는가.

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5) 지구상에서 인간이 가장 높은 지능을 지니고 있을까?  인간은 생물 중 가장 복잡한 문제들에 관해 의사결정을 할 수 있는 존재이다. 이대열 교수(2017)는, A.I.가 스스로 자신을 복제하고, 그 복제를 위해 두뇌를 사용할 수 없는 한 A.I.의 지능이 높은 수준이라고 말할 수 없다고 주장한다. 그는 먼훗날 A.I.가 그렇게까지 진화할 수 있을지도 모르겠지만 가까운 시일 내에 그럴 가능성은 없다고 본다. 그리고 아무리 바둑을 잘 두고 암 진단을 잘 한다고 할 지라도 자율성이 없는 A.I.는 결코 인간의 지능을 넘어설 수 없다는 말이다.

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그러나 위에서도 지적했지만, 누가 누구보다 더 지능이 높다는 판단이 무슨 의미가 있을까? 지구상에서 인간이 가장 복잡하고 발전된 문명을 이룩했지만, 만약 바로 그 문명 때문에 핵전쟁이 일어나고 지구가 죽음의 행성으로 변해버린다면 과연 인간은 아메바나 식물보다 더 지능이 높다고 말할 수 있을까? 그렇게 되면 인간은 유전자의 자기 복제에 완전히 실패한 것이 될텐데.

이제 지능이라는 개념을 20세기적 IQ 패러다임에서 풀어주자. 그럴 때가 되었다. (윤영민, 2017-02-05).

참고문헌

레비, 피에르(권수경 역). 1994/2002. <집단지성: 사이버공간의 인류학을 위하여>. 문학과지성사.

리드비터, 찰스(이순희 역). 2009. <집단지성이란 무엇인가>. 21세기북스.

벤클러, 요차이(이현주 역). 2013. <펭귄과 리바이어던>. 반비 출판.

서로위키, 제임스(홍대운/이창근 역). 2004. <대중의 지혜: 시장과 사회를 움직이는 힘>. 랜덤하우스.

서키, 클레이(송연석 역). 2008. <끌리고쏠리고들끓다>. 갤리온.

이대열. 2017. <지능의 탄생>. 바다출판사.

크로포트킨, P. A.(김영범 역). <만물은 서로 돕는다>. 르네상스.

Baart, Ruben. 2016/09/07. “Robots Taking Government Jobs”. NNN. 

Gloor, Peter. 2006. Swarm Creativity. Oxford University Press.

Norman, Alan T. 2017. Block Chain Explained. Alan T. Norman. Kindle book.