2019.04.17

이재용 IT+심리학 | 프로이트! 최초의 인공지능 전문가

이재용 | CIO KR
심리학의 눈으로 IT 기술을 바라보다 보면 현재의 IT기술을 심리학이 이끌었다는 생각을 지울 수가 없다. 이번 컬럼에서는 인공지능이 우리의 삶을 변화시키기 시작한 지금의 시점에서 정신분석학의 창시자이자 최초의 인공지능 전문가 프로이트에 대하여 살펴본다.

역학적 심리학의 배경
심리학적 지식이 없는 사람들도 정신분석의 창시자인 지그문트 프로이트(Sigmund Freud)라는 이름은 모두 알 것이다. 최근의 학자들도 여전히 프로이트가 심리학이라는 학문분야가 출발하는데 막대한 영향을 끼쳤다는 점을 모두 인정하는 것 같다. 더욱이 프로이트는 최초의 인공지능 전문가였다. 

대부분의 컴퓨터공학 교육과정에서는 컴퓨터의 출연기인 1950~60년대의 알란 튜링(Alan Mathison Turing)과 존 폰 노이만(John von Neumann)의 사고 모의와 컴퓨터의 기능 설계에 대하여 중요하게 다룬다. 특히, 현대의 인공지능을 설명하면서 튜링의 최초의 컴퓨터 논문인 <계산기계와 지능>이라는 논문에서 실마리를 찾는다. 

하지만 현대의 인공지능의 프로이트의 정신분석에서 아이디어를 얻고 이를 적용하면서 발전하였다는 것을 아는 이는 드물다. 지그문트 프로이트(Sigmund Freud)는 심리학이라는 학문에 출현하는데 막대한 영향을 미쳤음에도 정신분석학(psychoanalysis)은 심리학의 주류에서 멀어져 있다. 프로이트로서는 정말 억울한 일이리라. 칼 포퍼의 반증주의에 기반한 평가에 따라 비과학으로 치부되면서 여러가지 이유로 심리학의 주류에서 밀려나게 되었다. 지능정보화사회로 변화하는 지금의 시점에서 프로이트의 연구 활동을 이해하기 위해 다음의 3가지 관점을 살펴본다.

- 프로이트 시대의 과학적 지식과 칼 포퍼의 반증주의
- 신경과학기반의 인공지능 이론가 프로이트
- 무의식의 구현과 구성주의 인공지능

프로이트 시대의 과학적 지식과 칼 포퍼의 반증주의
프로이트의 생애기간인 1856년~1939년 동안은 과학사에서 창조적인 시대였다. 프로이트가 3살때, <종의 기원>이 출판되었고, 1860년 페흐너가 인간의 심리도 과학으로 측정할 수 있음을 증명하였다. 파스퇴르와 로버트 쿡은 세균학의 기초를 구축하였고, 멘델은 근대 유전학의 기초를 세웠다. 이러한 과학적 조류는 그 당시의 젊은이들에게 많은 영향을 미쳤다. 

그러나 프로이트에게 가장 큰 영향을 미친 학문은 물리학이었다. 헤르만 폰 헬름홀츠는 에너지 불편의 법칙을 밝혀내면서 역학분야에서 하나씩 획기적인 발견을 이끌었다. 에너지와 역학은 모든 실험실에 침투되어 과학자들의 정신속에 영향을 미쳤다. 오늘날의 잣대가 아닌 그 시대의 잣대로 보았을 때 정신분석학은 역학적 심리학이었다. 역학적 심리학이란 인성에 내재한 에너지의 변형과 교류를 연구하는 학문을 의미하는 것이다. 

20세기에 들어서면서 칼 포퍼(K. Popper, 1902~1994)의 반증주의는 귀납적 검증 문제점을 ‘반증 가능성(falsifiability)’을 과학의 특징으로 제시했다. 정신분석학은 아들러의 개인심리학과 함께 칼 포터에 의해 유사과학으로 공격 당하게 된다. 프로이트는 귀납적 방법을 통하여 연구를 진행했으며 결과를 과학적인 증명으로써 설명할 수 없었다. 최초의 인공지능원리를 적용하는 방식으로 연구를 진행했기 때문이었다.

프로이트는 정신분석학 중에서 어떤 부분이 공격받게 되면 다른 이론을 차용하여 정신분석 이론의 당위를 설명하는 방식으로 증명해 나가려고 했으며, 이로 인해 정신분석은 유사과학이나 문학으로 취급되기도 했다. 그러나 이렇듯 때로는 유사과학으로 때로는 문학으로 취급받던 프로이트의 연구는 인공지능의 많은 영역에서 활용되고, 인간 무의식의 정보가 하나씩 구현되면서 새롭게 융합학문을 이끄는 주체로써의 역할을 수행하고 있다.

신경학 기반의 인공지능 이론가 프로이트
프로이트는 초기 15년 동안 신경학자의 길을 걸었다. 박사학위 논문도 칠성장어의 신경세포에 관한 연구였다. 개업의사가 되어 환자를 만나면서 히스테리 환자에 관심을 가지게 되면서 점차 심리학자의 길을 걸었지만 여전히 신경학의 연구를 계속했다. 프로이트는 아동의 언어장애와 코카인의 마취 효과에 대하여 깊은 관심을 가지고 있었다. 그후 프로이트는 친구 플라이쉴이 모르핀 중독에 이르자 코카인 치료를 하였고, 비인도적 실험으로 죽음에 이르게 했다는 비난으로 코카인 연구로부터 완전히 손을 떼게 된다. 프로이트의 이론들이 비과학의 영역으로 내몰리게 된 또 다른 숨은 내막이기도 하다. 

프로이트는 1895년 [과학적 심리학 초고]에서 신경전달과정을 통해 인간의 기억과 망각을 설명하고자 한 시도했다. 프로이트는 억압의 방어기제에 대한 신경학적 가설을 추론에 입각하여 간단한 도식으로 표현했다. 신경세포를 간극을 이용한 연결 도식이었다. 시냅스의 간극이 실제로 발견된 것은 2년후인 1897년 신경생리학자인 찰스 셰링턴에 의해서였다. 프로이트의 신경학적 연구는 현대 신경과학의 기초에 근접해 있었던 것이다. 

프로이트가 폐기한 이 원고에서 8세에 성추행 당한 여성이 주변 환경 정보에 따라 다른 시간과 공간에서 뇌가 과거의 경험을 불러온 경험을 분석했다. 프로이트는 기억을 계산가능하고 추적 가능한 실체로 바라보았다. 인공지능 학자 마빈 민스키는 ‘Why Freud Was the First Good AI Theorist’라는 글에서 프로이트의 정신분석학에서 마음을 이드(id), 에고(ego), 슈퍼에고(superego)로 구분한 점에 초점을 맞추었다. 민스키는 어떻게 사람들이 동기가 작동하는지에 대하여 [과학적 심리학 초고]에 깊은 관심을 가졌다.

최근 눈에 띄게 발전하고 있는 신경망 기반의 인공지능의 몇 가지 아이디어는 프로이트로부터 나온 것이다. 그 첫번째는 역전파 알고리즘이다. 믿음의 부여에 대한 역방향 흐름에 대한 프로이트의 개념은 오늘날의 인공지능에 커다란 영향을 미쳤다. 인공지능에 역전파(backpropagation)의 개념을 적용한 폴 워보스(Paul Werbos)는 1974년 박사 논문에서 ANN(artifical Neural Networks)의 training process인 역전파(backpropagation)에 대하여 이렇게 말했다.

“1968년 나는 프로이트의 backwards flow에 대한 개념을 모방하여 뉴런에서 뉴런으로 되돌아가는 흐름을 모방하자고 제안했다. 나는 프로이트가 이전에 정신역학의 이론에서 제안한 것들의 수학으로 번역한 것이지만 직감과 예제와 일반적인 chainrule를 사용하여 역 계산을 설명했다." 

프로이트는 인공지능의 메커니즘으로 인간정신의 기제를 설명하고자 했던 최초의 인공지능전문가였던 것이다. 프로이트는 역전파 알고리즘 방식으로 히스테리환자들을 진료하고 치료하고 연구했다.

콜로라도 대학의 메시모 부쎄마(Massimo Buscema) 교수는 1998년 2월 논문지 물질의 사용과 오용(Substance Use & Misuse)에서 Back Propagation Neural Networks를 설명하면서 그림1와 같이 프로이트의 이론을 차용한 점을 설명했다.


그림 1 (출처: 논문 ”Back Propagation Neural Networks”, 물질의 사용과 오용(Substance Use & Misuse) 1998년 2월호
 

프로이트의 법칙(Freud 's Rule :FR)은 각 입력 노드의 팬 아웃 연결이 실제로 노드가 레코드의 실제 시간(t0)을 나타내는 입력 노드에서 멀어 질수록 훨씬 정확하다고 추측한다.

ANN에는 무의식적 장치가 제공되었으므로 시간이 지남에 따라 더 멀리 있는 경험은 최근에 더 가까운 학습보다 더 강하게 학습에 영향을 준다. 간단히 말해서 ANN의 학습은 주로 "상대적인 유년기"를 나타내는 입력에 의해 결정된다 .. (중략)

프로이트의 법칙을 통해 학습 과정은 전통적인 Back Propagation에 따라 발생하는 것보다 훨씬 어렵고 ANN의 입력 벡터는 지형학적으로 학습 자체에 의미가 있는 노드 수준으로 변경된다. 이것은 결과 가중치 행렬에 대한 민감도 분석을 수행함으로써 학습이 끝날 때 입증된다. 실제로 이것은 벡터에서 입력 노드의 위치에 선형적으로 연결되지 않은 출력에서 입력 노드의 특정 분포를 보여준다. 대부분의 "최근"입력 노드는 일반적으로 출력에 대해 더 중요하지 않다.


이와 같이 인공지능의 발전과정에서 프로이트의 사고와 개념을 채용한 것을 곳곳에서 확인할 수 있다. 미빈 민스키 박사가 프로이트가 최초의 인공지능 연구자라고 이야기하는 충분한 이유가 있는 것이다. 더욱이 인간 두뇌 활동의 상당 부분이 무의식적 처리이므로 무의식에 대한 연구와 이해가 인공지능을 학습과 구현에 필수적인 것이다.

무의식의 구현과 구성주의 인공지능
프로이트가 중요하게 생각한 무의식과 인공지능은 매우 깊은 연관이 있는 것을 위에서 살펴봤다. 필자는 무의식의 정보처리에 관한 내용을 최근의 경향을 다음과 같이 소개하였었다.

-> 운과 행복도 측정되고 관리된다 – 심리정보과학
-> 새로운 감각 기관 - 의식기술(Conscious Technology)의 시대
-> 정서심리학에서 인공지능까지


이것들은 그 동안 구현하기 어려웠던 무의식에 대한 것들이 모두 인공지능으로 구현되고 있음을 보이고 있는 것이다. 이것들은 모두 인간의 무의식 자체를 측정하거나 무의식적 정보처리와 관련된 내용을 기계화하는 것에 관한 문제들이다.

현재 인공지능 발전을 이끌고 있는 핵심 아이디어는 기호처리, 신경망, 유전자 알고리즘의 3가지로 요약할 수 있으며, 이러한 연구들은 의식과 무의식이라는 개념과 연계되어 발전하고 있는 것이다. 지금처럼 무의식의 정보처리가 하나씩 구현되어 나가면서 새로운 형태의 인공지능이 계속 출현할 것이다. 이러한 모든 조류들의 궁극적인 문제는 의식의 출현과 관련이 있다. 인간은 생명체로써 자연과 상호작용하며 진화의 과정을 겪어 의식을 가지게 되었다. 그 의식의 대상을 통하여 기호를 만들고 발달한 혀와 입 그리고 길어진 후두가 뇌와의 연합작업으로 언어를 발명하고 글자를 창출해나가는 기호처리 능력을 가지게 되었기 때문이다.

의식이란 “깨어 있어서 대상을 경험하는 상태” 로 본인 외에는 누구도 알 수 없는 의식적 무의식적 경험인 것이다. 앞에서의 인공지능의 핵심 3가지 아이디어들은 중 기호처리적 접근은 스스로 지식을 구성하려면 어떤 이유이든 의식적으로나 무의식적으로 정보를 활용해야 하는 것에 적용된다. 이러한 접근을 심리철학에서는 <구성주의적 인식론>이라고 하며 이러한 구성주의 인식론으로 공학적 인공지능이 가야할 좌표를 마련해 줄 것이다. 

무엇이 일어나는지를 의식하지 못하면 무의식이고, 인간의 인지는 90% 이상이 무의식적 정보처리 과정에서 일어난다. 따라서 인간은 자신의 인지를 대부분 인지(?)할 수 없는 세포간 정보처리를 하는 자동기계로 정의하는 것이 구성주의(Constructivism) 심리철학인 것이다. 이것이 공학적 인공지능 만으로는 결코 지금의 인공지능의 개발 과정을 쫓아갈 수 없는 이유이다. 구성주의 심리철학은 넓은 의미의 인공지능을 이해하고 구현하는데 청사진을 보여줄 수 있을 뿐만 아니라 지능에 대한 이해를 돕는다. 이러한 관점에서 동기, 감정, 자아, 의지, 욕망, 의식, 마음 등에 개념에 대한 새로운 관점을 가질 수 있고 이것이 다른 모든 분야와의 통섭의 기본 구조가 될 수 있을 것이다. 

다행히, 고려대학교에서 문과와 이공학을 넘나드는 심리학부와 인공지능 대학원대학교의 구성에 이어 한양대학교에서도 미래 산업학부를 독립학부로 설치하여 데이터사이언스학과와 심리뇌과학과 2개 학과로 구성하여 심리학+IT 통섭을 시도한다니 지지부진했던 지능정보화사회에 대비한 노력이 부족한 우리나라의 실정을 생각할 때 그나마 위안이 된다. 

* 한서대학교에 근무하는 이재용 교수는 ICT 목표 카운셀러로서 프로그래밍심리학을 활용한 교육, 상담을 통하여 IT기술자들을 돕고, IT리더들과 CIO들이 IT팀을 이끄는 과정에서의 기업의 어려움을 해결하도록 돕고 있다. 또 인공지능 원리교육을 통하여 비전공자에게도 인공지능 프로그래밍을 가르치는 심리정보과학자이다. 심리정보과학(Psychological Informatics)을 통하여 특정 프로젝트나 제품, 연구가 4차 산업혁명의 지향점 중 어떤 위치에 해당하는지를 확인해 볼 수 있는 <특이점 지도>를 만들기 위해 노력하고 있다. ciokr@idg.co.kr



2019.04.17

이재용 IT+심리학 | 프로이트! 최초의 인공지능 전문가

이재용 | CIO KR
심리학의 눈으로 IT 기술을 바라보다 보면 현재의 IT기술을 심리학이 이끌었다는 생각을 지울 수가 없다. 이번 컬럼에서는 인공지능이 우리의 삶을 변화시키기 시작한 지금의 시점에서 정신분석학의 창시자이자 최초의 인공지능 전문가 프로이트에 대하여 살펴본다.

역학적 심리학의 배경
심리학적 지식이 없는 사람들도 정신분석의 창시자인 지그문트 프로이트(Sigmund Freud)라는 이름은 모두 알 것이다. 최근의 학자들도 여전히 프로이트가 심리학이라는 학문분야가 출발하는데 막대한 영향을 끼쳤다는 점을 모두 인정하는 것 같다. 더욱이 프로이트는 최초의 인공지능 전문가였다. 

대부분의 컴퓨터공학 교육과정에서는 컴퓨터의 출연기인 1950~60년대의 알란 튜링(Alan Mathison Turing)과 존 폰 노이만(John von Neumann)의 사고 모의와 컴퓨터의 기능 설계에 대하여 중요하게 다룬다. 특히, 현대의 인공지능을 설명하면서 튜링의 최초의 컴퓨터 논문인 <계산기계와 지능>이라는 논문에서 실마리를 찾는다. 

하지만 현대의 인공지능의 프로이트의 정신분석에서 아이디어를 얻고 이를 적용하면서 발전하였다는 것을 아는 이는 드물다. 지그문트 프로이트(Sigmund Freud)는 심리학이라는 학문에 출현하는데 막대한 영향을 미쳤음에도 정신분석학(psychoanalysis)은 심리학의 주류에서 멀어져 있다. 프로이트로서는 정말 억울한 일이리라. 칼 포퍼의 반증주의에 기반한 평가에 따라 비과학으로 치부되면서 여러가지 이유로 심리학의 주류에서 밀려나게 되었다. 지능정보화사회로 변화하는 지금의 시점에서 프로이트의 연구 활동을 이해하기 위해 다음의 3가지 관점을 살펴본다.

- 프로이트 시대의 과학적 지식과 칼 포퍼의 반증주의
- 신경과학기반의 인공지능 이론가 프로이트
- 무의식의 구현과 구성주의 인공지능

프로이트 시대의 과학적 지식과 칼 포퍼의 반증주의
프로이트의 생애기간인 1856년~1939년 동안은 과학사에서 창조적인 시대였다. 프로이트가 3살때, <종의 기원>이 출판되었고, 1860년 페흐너가 인간의 심리도 과학으로 측정할 수 있음을 증명하였다. 파스퇴르와 로버트 쿡은 세균학의 기초를 구축하였고, 멘델은 근대 유전학의 기초를 세웠다. 이러한 과학적 조류는 그 당시의 젊은이들에게 많은 영향을 미쳤다. 

그러나 프로이트에게 가장 큰 영향을 미친 학문은 물리학이었다. 헤르만 폰 헬름홀츠는 에너지 불편의 법칙을 밝혀내면서 역학분야에서 하나씩 획기적인 발견을 이끌었다. 에너지와 역학은 모든 실험실에 침투되어 과학자들의 정신속에 영향을 미쳤다. 오늘날의 잣대가 아닌 그 시대의 잣대로 보았을 때 정신분석학은 역학적 심리학이었다. 역학적 심리학이란 인성에 내재한 에너지의 변형과 교류를 연구하는 학문을 의미하는 것이다. 

20세기에 들어서면서 칼 포퍼(K. Popper, 1902~1994)의 반증주의는 귀납적 검증 문제점을 ‘반증 가능성(falsifiability)’을 과학의 특징으로 제시했다. 정신분석학은 아들러의 개인심리학과 함께 칼 포터에 의해 유사과학으로 공격 당하게 된다. 프로이트는 귀납적 방법을 통하여 연구를 진행했으며 결과를 과학적인 증명으로써 설명할 수 없었다. 최초의 인공지능원리를 적용하는 방식으로 연구를 진행했기 때문이었다.

프로이트는 정신분석학 중에서 어떤 부분이 공격받게 되면 다른 이론을 차용하여 정신분석 이론의 당위를 설명하는 방식으로 증명해 나가려고 했으며, 이로 인해 정신분석은 유사과학이나 문학으로 취급되기도 했다. 그러나 이렇듯 때로는 유사과학으로 때로는 문학으로 취급받던 프로이트의 연구는 인공지능의 많은 영역에서 활용되고, 인간 무의식의 정보가 하나씩 구현되면서 새롭게 융합학문을 이끄는 주체로써의 역할을 수행하고 있다.

신경학 기반의 인공지능 이론가 프로이트
프로이트는 초기 15년 동안 신경학자의 길을 걸었다. 박사학위 논문도 칠성장어의 신경세포에 관한 연구였다. 개업의사가 되어 환자를 만나면서 히스테리 환자에 관심을 가지게 되면서 점차 심리학자의 길을 걸었지만 여전히 신경학의 연구를 계속했다. 프로이트는 아동의 언어장애와 코카인의 마취 효과에 대하여 깊은 관심을 가지고 있었다. 그후 프로이트는 친구 플라이쉴이 모르핀 중독에 이르자 코카인 치료를 하였고, 비인도적 실험으로 죽음에 이르게 했다는 비난으로 코카인 연구로부터 완전히 손을 떼게 된다. 프로이트의 이론들이 비과학의 영역으로 내몰리게 된 또 다른 숨은 내막이기도 하다. 

프로이트는 1895년 [과학적 심리학 초고]에서 신경전달과정을 통해 인간의 기억과 망각을 설명하고자 한 시도했다. 프로이트는 억압의 방어기제에 대한 신경학적 가설을 추론에 입각하여 간단한 도식으로 표현했다. 신경세포를 간극을 이용한 연결 도식이었다. 시냅스의 간극이 실제로 발견된 것은 2년후인 1897년 신경생리학자인 찰스 셰링턴에 의해서였다. 프로이트의 신경학적 연구는 현대 신경과학의 기초에 근접해 있었던 것이다. 

프로이트가 폐기한 이 원고에서 8세에 성추행 당한 여성이 주변 환경 정보에 따라 다른 시간과 공간에서 뇌가 과거의 경험을 불러온 경험을 분석했다. 프로이트는 기억을 계산가능하고 추적 가능한 실체로 바라보았다. 인공지능 학자 마빈 민스키는 ‘Why Freud Was the First Good AI Theorist’라는 글에서 프로이트의 정신분석학에서 마음을 이드(id), 에고(ego), 슈퍼에고(superego)로 구분한 점에 초점을 맞추었다. 민스키는 어떻게 사람들이 동기가 작동하는지에 대하여 [과학적 심리학 초고]에 깊은 관심을 가졌다.

최근 눈에 띄게 발전하고 있는 신경망 기반의 인공지능의 몇 가지 아이디어는 프로이트로부터 나온 것이다. 그 첫번째는 역전파 알고리즘이다. 믿음의 부여에 대한 역방향 흐름에 대한 프로이트의 개념은 오늘날의 인공지능에 커다란 영향을 미쳤다. 인공지능에 역전파(backpropagation)의 개념을 적용한 폴 워보스(Paul Werbos)는 1974년 박사 논문에서 ANN(artifical Neural Networks)의 training process인 역전파(backpropagation)에 대하여 이렇게 말했다.

“1968년 나는 프로이트의 backwards flow에 대한 개념을 모방하여 뉴런에서 뉴런으로 되돌아가는 흐름을 모방하자고 제안했다. 나는 프로이트가 이전에 정신역학의 이론에서 제안한 것들의 수학으로 번역한 것이지만 직감과 예제와 일반적인 chainrule를 사용하여 역 계산을 설명했다." 

프로이트는 인공지능의 메커니즘으로 인간정신의 기제를 설명하고자 했던 최초의 인공지능전문가였던 것이다. 프로이트는 역전파 알고리즘 방식으로 히스테리환자들을 진료하고 치료하고 연구했다.

콜로라도 대학의 메시모 부쎄마(Massimo Buscema) 교수는 1998년 2월 논문지 물질의 사용과 오용(Substance Use & Misuse)에서 Back Propagation Neural Networks를 설명하면서 그림1와 같이 프로이트의 이론을 차용한 점을 설명했다.


그림 1 (출처: 논문 ”Back Propagation Neural Networks”, 물질의 사용과 오용(Substance Use & Misuse) 1998년 2월호
 

프로이트의 법칙(Freud 's Rule :FR)은 각 입력 노드의 팬 아웃 연결이 실제로 노드가 레코드의 실제 시간(t0)을 나타내는 입력 노드에서 멀어 질수록 훨씬 정확하다고 추측한다.

ANN에는 무의식적 장치가 제공되었으므로 시간이 지남에 따라 더 멀리 있는 경험은 최근에 더 가까운 학습보다 더 강하게 학습에 영향을 준다. 간단히 말해서 ANN의 학습은 주로 "상대적인 유년기"를 나타내는 입력에 의해 결정된다 .. (중략)

프로이트의 법칙을 통해 학습 과정은 전통적인 Back Propagation에 따라 발생하는 것보다 훨씬 어렵고 ANN의 입력 벡터는 지형학적으로 학습 자체에 의미가 있는 노드 수준으로 변경된다. 이것은 결과 가중치 행렬에 대한 민감도 분석을 수행함으로써 학습이 끝날 때 입증된다. 실제로 이것은 벡터에서 입력 노드의 위치에 선형적으로 연결되지 않은 출력에서 입력 노드의 특정 분포를 보여준다. 대부분의 "최근"입력 노드는 일반적으로 출력에 대해 더 중요하지 않다.


이와 같이 인공지능의 발전과정에서 프로이트의 사고와 개념을 채용한 것을 곳곳에서 확인할 수 있다. 미빈 민스키 박사가 프로이트가 최초의 인공지능 연구자라고 이야기하는 충분한 이유가 있는 것이다. 더욱이 인간 두뇌 활동의 상당 부분이 무의식적 처리이므로 무의식에 대한 연구와 이해가 인공지능을 학습과 구현에 필수적인 것이다.

무의식의 구현과 구성주의 인공지능
프로이트가 중요하게 생각한 무의식과 인공지능은 매우 깊은 연관이 있는 것을 위에서 살펴봤다. 필자는 무의식의 정보처리에 관한 내용을 최근의 경향을 다음과 같이 소개하였었다.

-> 운과 행복도 측정되고 관리된다 – 심리정보과학
-> 새로운 감각 기관 - 의식기술(Conscious Technology)의 시대
-> 정서심리학에서 인공지능까지


이것들은 그 동안 구현하기 어려웠던 무의식에 대한 것들이 모두 인공지능으로 구현되고 있음을 보이고 있는 것이다. 이것들은 모두 인간의 무의식 자체를 측정하거나 무의식적 정보처리와 관련된 내용을 기계화하는 것에 관한 문제들이다.

현재 인공지능 발전을 이끌고 있는 핵심 아이디어는 기호처리, 신경망, 유전자 알고리즘의 3가지로 요약할 수 있으며, 이러한 연구들은 의식과 무의식이라는 개념과 연계되어 발전하고 있는 것이다. 지금처럼 무의식의 정보처리가 하나씩 구현되어 나가면서 새로운 형태의 인공지능이 계속 출현할 것이다. 이러한 모든 조류들의 궁극적인 문제는 의식의 출현과 관련이 있다. 인간은 생명체로써 자연과 상호작용하며 진화의 과정을 겪어 의식을 가지게 되었다. 그 의식의 대상을 통하여 기호를 만들고 발달한 혀와 입 그리고 길어진 후두가 뇌와의 연합작업으로 언어를 발명하고 글자를 창출해나가는 기호처리 능력을 가지게 되었기 때문이다.

의식이란 “깨어 있어서 대상을 경험하는 상태” 로 본인 외에는 누구도 알 수 없는 의식적 무의식적 경험인 것이다. 앞에서의 인공지능의 핵심 3가지 아이디어들은 중 기호처리적 접근은 스스로 지식을 구성하려면 어떤 이유이든 의식적으로나 무의식적으로 정보를 활용해야 하는 것에 적용된다. 이러한 접근을 심리철학에서는 <구성주의적 인식론>이라고 하며 이러한 구성주의 인식론으로 공학적 인공지능이 가야할 좌표를 마련해 줄 것이다. 

무엇이 일어나는지를 의식하지 못하면 무의식이고, 인간의 인지는 90% 이상이 무의식적 정보처리 과정에서 일어난다. 따라서 인간은 자신의 인지를 대부분 인지(?)할 수 없는 세포간 정보처리를 하는 자동기계로 정의하는 것이 구성주의(Constructivism) 심리철학인 것이다. 이것이 공학적 인공지능 만으로는 결코 지금의 인공지능의 개발 과정을 쫓아갈 수 없는 이유이다. 구성주의 심리철학은 넓은 의미의 인공지능을 이해하고 구현하는데 청사진을 보여줄 수 있을 뿐만 아니라 지능에 대한 이해를 돕는다. 이러한 관점에서 동기, 감정, 자아, 의지, 욕망, 의식, 마음 등에 개념에 대한 새로운 관점을 가질 수 있고 이것이 다른 모든 분야와의 통섭의 기본 구조가 될 수 있을 것이다. 

다행히, 고려대학교에서 문과와 이공학을 넘나드는 심리학부와 인공지능 대학원대학교의 구성에 이어 한양대학교에서도 미래 산업학부를 독립학부로 설치하여 데이터사이언스학과와 심리뇌과학과 2개 학과로 구성하여 심리학+IT 통섭을 시도한다니 지지부진했던 지능정보화사회에 대비한 노력이 부족한 우리나라의 실정을 생각할 때 그나마 위안이 된다. 

* 한서대학교에 근무하는 이재용 교수는 ICT 목표 카운셀러로서 프로그래밍심리학을 활용한 교육, 상담을 통하여 IT기술자들을 돕고, IT리더들과 CIO들이 IT팀을 이끄는 과정에서의 기업의 어려움을 해결하도록 돕고 있다. 또 인공지능 원리교육을 통하여 비전공자에게도 인공지능 프로그래밍을 가르치는 심리정보과학자이다. 심리정보과학(Psychological Informatics)을 통하여 특정 프로젝트나 제품, 연구가 4차 산업혁명의 지향점 중 어떤 위치에 해당하는지를 확인해 볼 수 있는 <특이점 지도>를 만들기 위해 노력하고 있다. ciokr@idg.co.kr

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