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인공지능과 데이터에 대해 - AI 정의(defining)와 존재론적 접근

2017.11.20, 20:12 작성, 2020.5.20일 업데이트

2017.11.15일 르 메르디앙 서울 호텔에서 있었던 ❮제12회 SAC 2017 : 인공지능과 데이터, 그 진실을 말하다 / 세계적 리더들이 말하는 인공지능 기술과 사업의 실체❯ 컨퍼런스 참여 노트이다.




컨퍼런스 시작 전 : 실체와 진실

몇 천년 실체를 찾았다고도 했고, 또는 찾으려고도 했던 철학도 (현대로 오면서) 포기한, 적어도 변화와 생성말고 불변의 실체가 없다고 말하는 (사람이 많아지는) “실체”, 이 낱말을 이곳에서 볼 줄이야 .... 실체를 밝히고 진실이 나오기를 기대한다.


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컨퍼런스 중에 ...

우리나라 “4차 산업혁명”을 많은 나라에서는 “Digital Transformation”이라고 한다. form은 (철학에서) 형상이다. 형상을 실체라고도 한다. transformation은 실체(form)가 변환(trans-)되는 작용/운동(-ation)이다. 

세계는 끊임없이 변하고 우리가 그것과 상호작용하면 의미(meaning)을 부여한다. 의미는 시간 속에 변하기 마련이다. (그리고 이 의미의 영역은 자연과학이 아닌 인문학의 영역이다.)

in’form’ation 때문에 form이 바뀌는 것일까! 몰랐던 것을 발견하는 것일까! 진실은 변화와 세계의 무한성, 그리고 (조금 더 늘어날 수 있는 그것에 대한 인간의 이해) 가능성이라고 해두자.

(세계의 변화 속에서) 정말 form이 바뀔 때, 기계/AI가 새로운 개념을 발견할 수 있을까? 기계가 스스로 새로운 지식(개념)의 발견/발명이 가능한지가 ‘기계가 인간처럼 생각할 수 있을까’에 대한 질문의 철학적 번역이 될 수 있겠다. 

인간의 프로그램 없이 어느 순간 기계 스스로 그런, 개념 창조의 의지가 있을까, 생겨날까. 철학자라는 직업을 기계가 대체할 수 있을까. program은 미리(pro-) 정해놓은 것(-gram)이다. program의 뭉치로 이루어진 기계가 정해져 있지 않은 상태로, 예상못한 우연의 세계로 뛰어들 수 있을까? 물질/에너지의 운동 결과로 인간이 만들어진(진화된) 것이 맞다면 불가능하다고 이야기하기는 어려운 것 같다.


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컨퍼런스 말미에 ...

digital transformation은 크게 두가지 방향이란다. 첫번째, 기존 사업을 기술을 이용해 다른 사업 도메인으로 바꾸는 것. 카카오 메시징앱에서 은행으로.

두번째, 데이터를 활용해 일하는 방식을, 기존 작업 프로세스를 바꾸는 것. 그 사이에서 사람이 해직되고, 새로 채용된다. 이렇게 해서 회사가 formation(형성) 된다.

디지털 트랜스포메이션이 크게 두가지 방향이라고 위에서 이야기 했다. 아래 정리한 표를 보면 왜 그렇게 이야기를 했는지를 이해할 수 있다. 하나는 새로운 비즈니스 모델에 대한 이야기이고, 다른 하나는 사람과 데이터, 프로세스, 즉 활동을 바꾸는 것이다.




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마지막으로 ...

artificial intelligence(AI)라고 하는 것보다 지금은 artificial function(s) 정도가 맞는 것 같다. 현재는 기능/서비스 단위로 알고리듬이 만들어지고 이런 것들의 (무한한) 다발이 AI가 될 것이기 때문이다.

▸ 우리는 철학적 유비(Allegory?)를 해볼 수 있다. 스피노자는 인식을 감각지-오성지-이성지로 나누어 분석한다. 감각은 sence-data이고, 오성은 그 데이터에 대한 분석(인과적 인식)이라면, 이성은 그런 오성의 분석 결과들 간의 연관 관계에 대한 '총체적' 앎이다. 그러면 감각/IoT 등을 이용한 data의 집적, 오성/AI - 위에서 말한 artificial function(s), 마지막 이성/function에서 function으로의 넘어감(이어짐)과 그런 과정에서 발생하는 총체적 앎이라고 생각해 볼 수 있다. AI에 대한 우리의 질문은 function이 아닌, 이런 총체성에 대한 것일 것이다. 이런 이성지가 가능한가? function들의 집적만으로 '인간적인 무엇'이 될 수 있는가? 등등 (2019.7.17일 추가)

2020.5.20일 update 

그래서 AI의 정의는 좀 더 축소되어야 한다. 라이프니츠의 최적화 문제(미분방정식) 아래에는 (존재론적인) 무한소 개념이 들어가 있다. 인지될 수 없는, 하지만 인지의 기반이 되는 무한소-미세지각의 영역이 있다면 그곳까지 도달해야 '인간과 같은 무엇=기계인간"을 제작할 수 있을 것이다. 또 하나의 문제는 하나의 기능(함수=function)에서 다른 기능으로 어떻게 넘기느냐, 그 기능 변환 함수를 만들어야 한다. 

'디지털 미학'에서 나온 언캐니 밸리(Uncanny Valley)를 이런 무한소 개념과 연결지어 생각 볼 수 있을 것 같다. 존재하지만 존재하지 않는 것, 여기서 존재하지 않는 것이 말 그대로 비존재는 아닌다. 왜 그런지 개념화할 수 없는, 하지만 느껴지는 '을시년스러움'이다. 기능에서 기능으로 넘어갈 때마다 우리의 감각은 (한동안, 익숙해지기 전까지) 그 비틀거림을 느낄 것이다. 또 우리의 육체/정신이 먼저 변화/적응할 것 같다.

이 함수는 스피노자의 인게니움(ingenium), "고유한 본성을 지닌 복합체로서 개체가 다른 개체들과의 관계 속에서 변용되어 갖게 되는 고유함"의 함수일 것이다. 육체와 정신이 평행하게 연결되어 작동하는 무엇을 의미하고, 그 인게니움은 개체들(사람들)의 타고난 기질과 주변 환경(분위기) 등에 따라 '고유하게 - 모두 다르게, 모두 차이를 생성시키면서 나타난다.

이런 철학적, 존재론적 이야기가 유발하는 '황당함'을 느낀다면 아직 기술수준이 그곳에까지 도달하지 못한 것이라 생각된다. 따라서 우리는 상당 기간 동안은 AI의 문제를 특정 기능의 최적화 문제로 축소해서 생각하는 것이 현실적이고, 또 방법론적으로 맞을 것같다. 인간의 능력이 확장(변화)한다면 아래 인용에서 말하는 principal도 확장(변화) 될 것이다. 그리고 합리성이란 의미는 자연과학적인 법칙성만을 의미하진 않는다. 

Defining AI

“Artificial intelligence is that activity devoted to making machines intelligent, and intelligence is that quality that enables an entity to function appropriately and with foresight in its environment.”

Computational rationality: A converging paradigm for intelligence in brains, minds, and machines

AI focuses on optimizing the behaviors of an agent under the conditions and goals given by its principal. Intelligent agents fundamentally seek to form beliefs and plan actions in support of maximizing expected utility

3 Mythologies of 21c Robotics and Automation (Mindell 2015)

  1. Myth of Linear Progress: “Technology evolves from direct human involvement to remote presence and then to fully autonomous robots”
  2. Myth of Replacement: “Machines take over human jobs, one for one”
  3. Myth of Full Autonomy: “The utopian idea that robots, today or in the future, can operate entirely on their own”

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2020.5.20일
필기하면서 메모한 자료(pdf 파일이 첨부되어 있었는데 해커가 블로그 data 전체를 암호해버려 복원할 방법이 없다. 해당 메모는 없어져버렸다. 스캔후 메모지를 찢어버린게 잘못이라면 잘못이다.



http://www.dckorea.co.kr/tc/archive/201711#entry_282

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