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인공지능의 비관적 관점들 Jone Ferdinand Macallister


많은 군중 속에서 너와 내가 이야기를 하고 있다가 내 뒤에서 누군가가 내 이야기를 했다면 신기하게도 사람은 바로 고개를 돌려 누가 내 얘기를 하는지, 나에 대해 어떤 얘기를 하는지 들을려고 한다는 것이다. 특히나 너와 내가 이야기를 하고 있다가 누가 내 욕이라도 한다면 바로 알아 듣고 반응을 한다는 것이다.

이것을 구현할 수 없다?

그러한 포커싱의 변환은 해당 자극이 자아의 반응목록에서 얼마나 중요한 위치를 차지하고 있느냐에 따라 달라진다.
인지에 관한 말들, 행동주의 적인 심리학 실험들을 살펴보면 다수와 집단에 밖에 관점을 맞추지 못하는 부분을 발견할 수 있다.
인간의 일반적인 특성은 사실 '정상적'인 특성이 아니라 '평균적'인 특성임을 명심해야 한다.
인공지능 구현하는데에는 그 평균적 특성보다 특수성에 더 초점을 맞추어야 전체적인 정신의 실체를 파악하는데 도움이 되는 것이지, 그렇지 않다면 단지 인간의 무엇을 모방한 프로그램일 뿐이며, 하나의 사물을 두고 무수히 많은 각도와 배경의 정물화를 그리는 행위밖엔 되지 않는다. 진정 해야할 일은 그 사물의 공간적 모델링이란 것이다. 가장 아름다운 각도와 조명의 조건 속에서의 사물이 예술에서는 유일할 뿐일지는 몰라도, '사실'은 전혀 아니다.

이야기의 주제가 잠깐 벗어났는데, 누군가 '나의 이야기'를 한다는 것은 그 '나'라고 불리는 개체의 정신이 자신을 일컫는 소리, 언어 등의 자극에 높은 빈도로 노출되며, 그 자극의 중요성을 높게 평가하는 경향을 가질 때, 그 자극은 자아의 리스트에서 접근이 용이하게 되어 있기 때문이다.
어떤 정보가 들어와서 그것이 중대하게 평가되기 전에 망각된다면 그것은 그 정신에게 영향를 끼치지 못한 것이 되지만 어떠한 정보는 망각되지 이전, 혹은 자극이 들어온 즉시 그것에 반응하게 된다. 아무리 잠을 자고 있어도 볼을 쎄게 후려치면 잠에서 깨는 것과 같은 원리이다.
이렇게 예시를 바꾸어도 여전히 불가능하게 보이는가? 그러한 자극을 받는 부분은 의식이 아니라 자아 중 신체에 더 가까운 부분에 있으며, 그것이 의식의 상황여하에 관계없이 2차 자극을 일으킨다는 말이다.

보통 상상하는 로봇모양의 단순한 '인공지능'이 아닌, 인공의 '지능'을 만들고자 한다면 똑같은 행위만을 유도하고자 하는 생각은 일찌감치 버리고, 행동의 원리를 파악하려 해야 할 것이다.

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