[물질×생명×인간] 『지능의 탄생』 (1) 1~5장.

D-29
"2장. 뇌와 지능" 내용 중 핵심적이라고 생각되는 부분을 정리해보았습니다. 너무 디테일하거나 어려운 부분은 생략했으니 책에서 확인하시면 되겠습니다. 아직 2장까지 못 가셨다면 아래 내용을 훑어보신 후 책으로 가셔도 좋을 것 같고, 관심 가는 부분을 먼저 읽는 방법도 사용해보시면 어떨까 싶습니다. 책을 처음부터 순서대로 끝까지 볼 수도 있지만, 관심 가는 부분을 먼저 읽고 그 다음 관심가는 파트로 점프하는 방법도 책을 읽는 좋은 방법이라고 생각합니다. :) ------------------------- * 지능과 의사결정 저자는 뇌를 가진 생명체의 핵심 능력을 융통성 있는 행동 선택, 즉 의사결정으로 보고, 이 과정 전체를 '지능'으로 정의합니다. 따라서 지능을 이해하는 것은 곧 의사결정에서 뇌가 하는 역할을 이해하는 것과 같다고 봅니다. 그러나 의사결정 과정을 과학적으로 분석하기란 쉽지 않습니다. 지능의 복잡도와 성능을 평가하려면 해당 생명체의 환경과 연관 지어야 하는데, 환경 자체를 비교하는 것부터 난관입니다.   * 예: 먹이를 구해 귀소하는 개미 vs. 장을 보고 돌아오는 인간 — 어느 쪽이 더 복잡한지 단언하기 어렵습니다. 의사결정의 복잡성을 수량화하는 것 역시 간단한 문제가 아닙니다. * 효용 이론 이 문제를 해결하기 위해 신경과학자들은 경제학의 효용 이론을 빌려왔습니다. 효용(utility)이란 선택 가능한 행동의 가치값을 가리키며, 경제학에서는 두 종류로 구분합니다.
 - 서수적 효용 : 선호의 순서(어느 것이 더 선호되는가)
 - 기수적 효용 : 선호도의 크기를 실수로 표현 효용 이론이 의사결정 연구에서 중요한 이유는 두 가지입니다.
 - 첫째, 모든 행동의 효용값을 알면 선택 문제가 원리적으로 해결된다.
 - 둘째, 의사결정에 항상 따르는 불확실성과 시간 지연의 문제를 효용값을 통해 비교적 손쉽게 다룰 수 있다. * 효용 이론의 한계와 '마치 이론'(as-if theory) 효용이 의사결정에서 중요한 역할을 하는 것은 사실이지만, 인간이나 동물이 매번 효용값을 계산해서 선택한다는 보장은 없습니다. 실제로 경제학자들은 '효용이 정말 존재하는가'라는 질문에 대한 답을 사실상 포기했습니다. 그럼에도 효용 이론은 경제학 이론 전반의 토대이기 때문에 완전히 배척할 수 없었습니다. 대신 경제학자들은 실용적 입장을 취합니다. 즉, 뇌가 실제로 효용을 계산하든 아니든, 이론이 관찰 가능한 현상을 잘 설명한다면 그것으로 충분하다는 것입니다. 이처럼 실제로 존재하지 않더라도 존재하는 것처럼 가정하여 현상을 설명하는 이론을 '마치 이론(as-if theory)'이라고 부릅니다. * 신경경제학의 등장 지난 수십 년간 신경과학이 발전하면서, 의사결정 중 뇌에서 효용과 관련된 신호를 직접 측정하는 것이 가능해졌습니다. 이를 기반으로 의사결정과 뇌 기능을 연구하는 신경경제학이라는 분야가 새롭게 부상했습니다. 신경경제학은 두 가지를 가능하게 했습니다. 하나는 뇌 활동 측정을 통해 개인의 선택을 예측하는 것이고, 다른 하나는 효용이 실제로 존재하는지를 실험적으로 검증하여 기존 효용 이론을 보완하는 것입니다.  * 뇌를 직접 들여다보는 방법 혈류 변화(BOLD 신호*)를 통해 측정하는 fMRI보다 더 직접적으로 뇌를 들여다보는 방법은 신경세포의 활동전압을 직접 측정하는 것입니다. 활동전압은 신경세포 간에 신호를 주고 받을 때 발생하는 전위차입니다. (*BOLD : Blood Oxygen Level-Dependent. 혈액 내 산소 농도에 의존하여 변화를 나타내는 신호. 산소를 가진 헤모글로빈과 그렇지 않은 헤모글로빈이 자기장에 반응하는 성질이 다른 것을 이용.) 이 연구의 토대를 마련한 사람은 영국의 생리학자 에드거 에이드리언입니다. 그는 무려 1920년대에 당시 최첨단 기술에 해당하는 진공관으로 만들어진 증폭기와 전위계를 이용해서 개구리의 좌골신경에서 발생하는 활동전압을 관찰했습니다. 에이드리언은 신경세포 간에 일어나는 활동전압의 빈도 변화를 통해 정보가 전달된다는 것을 규명했고, 그 공로를 인정받아 1932년 노벨 생리의학상을 수상했습니다. * 효용의 결정 요인과 행복 효용은 인간의 선택뿐 아니라 행복에도 관여합니다. 행복에는 '설정점(set point)' 개념이 있는데, 좋거나 나쁜 일이 생겨도 일정 시간이 지나면 행복감이 기저 수준으로 돌아온다는 것입니다. 그렇다면 효용 자체는 어떻게 결정되는 걸까요? 저자는 유전자뿐 아니라 환경 역시 효용값 결정에 큰 영향을 미친다고 보며, 이 문제는 책 후반부에서 더 깊이 다룹니다.
2장을 읽으면서 들었던 질문들을 몇 가지 정리해보았습니다. 답이 있는 질문이 아니니, 함께 생각해보면 좋겠습니다. 읽으시면서 들었던 궁금증이나 이상한 점, 함께 이야기해보면 좋을 소감과 단상을 올려주시면 책을 읽어나가는 데 동기부여가 될 것 같습니다. ^^ (1) 뇌과학·신경과학의 의사결정 경로와 경제학의 효용 이론이 정말 동일한 대상을 다루고 있는가? (2) 효용값을 아는 것과 결정 과정을 아는 것은 별개의 문제 아닌가? 효용값을 '안다'는 것과 실제로 '선택한다'는 것 사이에는 어떤 간극이 있는가? 앎이 곧 행동으로 이어지지 않는 경우(알면서도 나쁜 선택을 하는 경우)를 효용 이론은 어떻게 설명하는가? (3) 뇌 내부의 의사결정 문제와 외부 환경의 불확실성 문제를 뒤섞고 있는 것은 아닌가? (4) fMRI나 활동전압으로 뇌 활동을 측정할 때, 우리는 상관관계를 보는 것인가, 인과관계를 보는 것인가? 측정 자체가 의사결정 과정에 영향을 미치지는 않는가? (5) 마치 이론(as-if theory)'은 예측력은 있지만 설명력은 부족할 수 있다. 신경경제학은 현상을 해명하는 것이 목적인가, 아니면 행동을 예측하는 것 자체가 목적인가? (6) 그러나 측정 불가능한 다른 요인이 있다면, 그것의 존재 여부는 어떻게 확인할 수 있을까?
안녕하세요! 『지능의 탄생-RNA에서 인공지능까지』 읽기 모임 2주차가 시작되었습니다. • 3월 16일 (월) ~ 3월 22일 (일) : 3장. 인공 지능 / 4장. 지능과 자기 복제 기계 2주차에는 ‘1부 지능이란 무엇인가’의 마지막 장인 ‘3장. 인공지능’과, ‘2부 지능의 진화’의 첫 장인 ‘4장. 지능과 자기 복제 기계’를 읽습니다. ‘3장. 인공지능’에서는 기계와 인간의 지능을 비교함으로써 지능과 생명체의 관계에 대해 알아봅니다. 인간의 뇌와 컴퓨터는 어떤 점에서 다른가, 과학이 계속 발달하면 결국 인간의 뇌를 능가하게 되는가, 생명체와 비생명체의 의사결정 과정은 어디에서 차이가 나는가? 이런 것들을 알아보기 위해 화성 탐사 로봇의 사례를 통해 살펴봅니다. 여기서도 앞에서 말했던 ‘효용’이론을 사용합니다. 3장 서두에서는 이미 결론을 힌트로 제시하고 있는데, 지능은 오직 생명체만 가진다는 것입니다. ‘4장 지능과 자기 복제 기계’에서는 생명의 긴 역사를 통해서 ‘자기 복제 기계’가 어떻게 등장했고 어떻게 자기 복제 기능을 개선시켜왔는지 알아봅니다. 뇌와 유전자는 이 과정에서 등장한 가장 놀라운 자기 복제 발명 장치라고 설명하며, RNA, DNA, 세포 그리고 뇌까지 생명 진화의 역사의 핵심을 짚어냅니다. 3, 4장의 내용을 따라가면서 생각해볼 수 있는 질문 혹은 주제 몇 가지를 생각해보았습니다. 던지고 싶은 질문, 단상과 소감, 주제, 키워드 등을 자유롭게 공유해주세요. - '효용' 이론이 인간의 지능을 설명하는 데 적절한 틀이라고 생각하시나요? 어떤 점에서 한계가 있을 수 있을까요? - 지능의 개념 정의에 위배되는 행동, 예를 들어 자기 복제에 도움이 되지 않은 이타적인 행동 혹은 자기를 파괴하는 행동 등은 어떻게 이해해야 할까요? - 인간의 뇌와 컴퓨터를 비교할 때, 그 비교 기준이 무엇인지 그리고 적절한지 유념해서 따라가 봅시다. - 뇌와 유전자를 '자기 복제 기계'로 보는 관점에 동의하시나요? 이 틀로 설명되지 않는 것은 무엇일까요?
현대의 인공지능을 진정한 지능이라고 여기지 않은 이유는 그 재료가 인간의 뇌와 다르기 때문이 아니다. 그것은 인공지능이 해결해야 하는 문제가 그 자신의 문제가 아니라 인간이 제시한 문제이기 때문이다. … 만일 인공지능이 진정한 지능이라면 스스로의 목표를 갖고 자신의 문제를 해결해야 한다.
지능의 탄생 - RNA에서 인공지능까지, 개정증보판 p.90-91, 이대열 지음
그렇다면 소설이나 영화에 자주 등장하는 폭주하는 인공지능(『2002 스페이스 오디세이』의 HAL이나, 『아이, 로봇』의 써니, 비키 같은)처럼 스스로 결정하고 자신의 목표를 가지고 있는 기계들이라면 ‘지능’이라고 부를 수 있는 걸까요?
흔히들 인간의 뇌를 컴퓨터에 비유하곤 한다. … 17세기에 데카르트가 인간의 뇌를 파리 교외의 생제르맹앙레에 설치되어 있던 수압으로 작동하는 자동 기계에 비유했던 것이나, 19세기에 프로이트가 뇌를 증기기관에 비유했던 것과 마찬가지로, 오늘날 우리들은 뇌를 우리가 가진 가장 복잡하고 정밀한 기계인 컴퓨터에 비유하는 것이다.
지능의 탄생 - RNA에서 인공지능까지, 개정증보판 p.92, 이대열 지음
우리가 지금 AI를 두고 얘기하는 것에 비유해보면, 시계며 증기기관을 두고 했던 논쟁이 조금 이해가 되기도 하네요.
앞으로 수십 년 안에 인간을 능가하는 인공지능이 등장하리라는 예측은 컴퓨터와 뇌의 기본적 구성 요소인 트랜지스터와 시냅스가 기능적으로 등가적인 역할을 한다는 가정에 기초한다. 하지만 아래에서 살펴볼 내용처럼 시냅스의 구조는 트랜지스터의 구조보다 훨씬 더 복잡하다. 트랜지스터는 이진법적으로 작동하는 스위치에 지나지 않지만, 시냅스는 그보다 더 많은 기능을 가지고 있다.
지능의 탄생 - RNA에서 인공지능까지, 개정증보판 p.98, 이대열 지음
첨부한 이미지는 최초의 트랜지스터입니다. 1947년 벨 연구소에서 발명 후 50주년을 기념하기 위해 만든 복제품이라고 합니다. 출처 : https://en.wikipedia.org/wiki/History_of_the_transistor 트랜지스터에 대해서 잘 몰라서 조금 찾아보았습니다. 트랜지스터는 현대 전자기기의 핵심 부품으로, 크게 두 가지 역할을 합니다. (1) 스위치 : 전류를 켜고 끄는 역할을 합니다. 컴퓨터의 CPU 안에는 수십억 개의 트랜지스터가 0과 1을 표현하며 모든 연산을 처리합니다. (2) 증폭기 : 작은 신호를 큰 신호로 키우는 역할을 합니다. 마이크로 들어온 작은 전기 신호를 스피커가 울릴 만큼 크게 만드는 것이 그 예입니다. 1947년 벨 연구소에서 처음 발명된 이후, 트랜지스터는 크기가 점점 작아져 지금은 수 나노미터(nm) 수준입니다. 손톱만 한 칩 안에 수백억 개가 들어가며, 스마트폰·컴퓨터·자동차 등 모든 전자기기의 기반이 되고 있습니다.
우선 시냅스가 작동하는 방식을 간단히 살펴보자. 시냅스란 시냅스 전 신경세포와 시냅스 후 신경세포라고 불리는 두 개의 신경세포 사이에 존재하는 작은 틈인데, 이곳에서는 두 개의 신경세포가 신호를 주고 받는 일이 일어난다. 그런데 시냅스를 통해서 하나의 신경세포에서 다른 신경세포로 신호가 전달되기 위해서는, 시냅스 전 신경세포라고 불리는 첫 번째 신경세포의 축삭종말에 활동전압이 도착해야 한다. 그러면 시냅스 전 신경세포의 세포막을 통해 칼슘이온들이 세포 안으로 이동하게 되고, 그 결과로 시냅스 소포(synaptic vesicle)들이 세포막과 결합하여 그 안에 들어 있던 신경전달물질을 시냅스 간극(synaptic cleft)이라고 부르는 20나노 미터의 작은 틈으로 분비하게 된다. 이렇게 분비된 신경전달물질이 시냅스 간극의 맞은 편에 있는 시냅스 후 신경세포의 세포막에 있는 수용체(receptor)와 결합하게 되면 시냅스 후 신경세포의 막 전극이 변화한다.
지능의 탄생 - RNA에서 인공지능까지, 개정증보판 p.98, 이대열 지음
시냅스는 트랜지스터 여러 개를 합해놓은 것과 비슷하다고 하는군요. 신호 전달을 위해서 여러 단계를 거치고 신경전달물질이 많이 분비될수록, 그리고 수용체가 많을수록 시냅스 후 신경세포의 막 전위에 더 큰 변화가 발생하게 되는데, 이것이 시냅스의 가변성을 만들고 학습에 따라 상황별 적절한 반응법을 찾는데 유리하다고 합니다. 이런 설명을 보면 뇌가 결국 물리화학적 반응의 집합이 아닐까 하는 생각이 들면서, 언젠가 그것을 완전히 재현한 기계가 만들어질 수도 있을까 두렵네요. 그런데 설령 그런 존재가 만들어진다 해도, 그 기계가 과연 무언가를 '느끼는지’, ‘자아’라고 할 수 있는 것이 있는지는 여전히 알 수 없는 문제가 아닐까 의문이 듭니다. 첨부한 그림은 시냅스에서 신호가 전달되는 과정입니다. 책 p.99 ‘그림 3 시냅스의 구조’와 함께 보시면 좋을 것 같습니다. (출처 : 포스텍 https://tinyl.co/4QeC)
참여가 늦어져 죄송합니다! 내일 도서관에 책이 도착할 것 같아요. 느리지만 열심히 따라가겠습니다.
반갑습니다~ ^^ 책모임 함께 하게 되어 기쁘고 감사합니다! :)
(1) 지능이 살아가는 데 많은 영향을 미치는 거 같아 관심이 많아 관련 책을 읽어 보고 싶었습니다. ^^ (2) 지능이란 무엇인가?에 대한 답 (3) 인간지능에만 관심이 있어서...ㅎㅎ 이것도 종차별인가요?
ㅎㅎ 답해주셔서 감사합니다! 지금 우리에게 가장 뜨거운 이슈가 '인공지능'이고, 인간지능을 알아야 인공지능을 알 수 있다고 책에서 말하고 있어요. 그러고보면, 이 책의 진짜 목적은 인간지능이 아니라 인공지능이 아닌가 싶기도 합니다. ^^;
아~정말 알고 싶지 않은 인공지능이에요. 하지만 같이 살아가야 하니 느리지만 천천히 알아가려고요.^^ 방 열어주셔서 감사해요. 낼부터 본격적으로 읽겠습니다!
요지는 겉으로 드러난 결과가 동일해 보이는 행동이라도 그것을 만들어낸 목적이나 작동 방식은 상이할 수 있으니 동물의 행동을 분석할 때는 이와 같은 변수들을 제어하기 위해 주의를 기울여야 한다는 점이다.
지능의 탄생 - RNA에서 인공지능까지, 개정증보판 57p, 이대열 지음
서로 다른 종의 동물이나 여러 사람이 경험하는 환경 중 어떤 것이 더 복잡하고 단순한지 분명하게 판단내리긴 어렵다. 현실 세계에서 인간이나 동물이 경험하는 환경은 잘 설계된 심리학 실험과는 달리 매우 불규칙하게 변화하기 때문에 더더욱 어려움을 가중시킨다.
지능의 탄생 - RNA에서 인공지능까지, 개정증보판 60p, 이대열 지음
개미가 집으로 가는 길과 사람이 장을 보고 집으로 가는 길 비교는 정말 와닿는 사례였어요!
다시 말해 지능은 단순히 수학적인 또는 논리적인 문제를 푸는 능력이 아니라 지능을 가진 주체에게 가장 이로운 결과를 가져올 수 있는 여러 행동 중 하나를 선택하는 능력, 즉 의사결정의 능력이다. 결국 지능이란 다양한 환경에서 복잡한 의사결정의 문제를 해결하는 능력이라고 정의할 수 있다.
지능의 탄생 - RNA에서 인공지능까지, 개정증보판 이대열 지음
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