인공지능 시대의 한국인의 정체성 - 2

[솔롱고]

인공지능 시대의 한국인의 정체성 - 2 

인간의 선험의식

칸트(1,724~1,804년)는 인간의 선험의식을 '순수 이성'이라고 불렀으며, 이는 인간이 태어날 때부터 가지고 있는 지식 또는 인식 능력을 의미합니다. 칸트는 인간의 인식이 경험과 선험적 요소의 조합으로 이루어진다고 주장하며, 인식은 사물 자체가 아니라 인간 인식 구조를 통해 가능하다고 보았습니다. 이러한 선험적 인식론은 인간의 인식을 근본적으로 정의하고, 인식의 한계를 명확히 하며, 철학이 다루어야 할 영역을 새롭게 설정하는 데 기여했습니다.

하지만, 한국인들의 선헙적 의식은 1만 2천여년 이전부터 있어온 부도지의 짐세라는 용어로부터 인간의 선험의식에 가까운 용어가 등장하는데, 이 말의 표현은 비록 선천 이전 짐세라는 시대가 있었고, 이 짐세란 먼저 우주가 열리어 물질을 획득하고 구체적인 형상을 가지고 돌아가는 현상계를 뜻하며,

후에 마고가 스스로 생겨난 자로 자라매김 하고, 천하를 다스리는 천왕이나 천자들이 자신을 '짐' 이라 1인칭으로 부른데서, 스스로인 자기 지시어로 쓰여, 일찍부터 인간의 선험적 존재임을 나타내었습니다.

그러므로 동양의 철학들은 인간의 선험적 의식을 전제로 전개된 것이라고 볼 수 있습니다.

인간보다 성숙한 동물들의 선험의식

인간을 제외한 동식물들은 태어나면서부터 선험의식이 발현되어, 짧은 시간안에 기본 생명력을 나타내어 종족을 보존하는 능력이 우수합니다.

생명의 비밀

그 중심에는 바로 DNA가 있습니다. 우리가 숨 쉬고, 걷고, 생각하는 모든 것은 DNA에 담긴 유전 정보에 의해 가능하며, 인공지능과는 다르게 학습하지 않아도 DNA라는 유전인자 속인 무의식 깊숙히 있어 어느순간 어떠한 계기로 인해 발현되어, 천재성이 종종 드러나는걸 보게됩니다.

대부분의 사람들은 그러한 현상에 대하여 자기 자신도 모른채 살아가고 있는데, 어떠한 분야에서든 쉽고 우수하게 잘 되어지는데 배운바가 없다면, 그것의 비밀은 자신의 부모세대로부터 이어온 유전적인 무의식의 발현이라고 보아도 무방할 것이라 봅니다. 

감정은 뇌와 불가분의 관계

'감정의 관문' 편도체

감정은 자극에서 시작합니다. 가령 귀신이 나오는 공포물을 보았다고 치면, 먼저 눈의 망막에 귀신이라는 자극체가 포착되고, 뇌의 시각피질이 귀신의 존재를 파악하고, 감정과 연관된 뇌의 여러 영역이 자극 반응을 일으키면서, 마지막으로 공포감을 느끼게 됩니다.

사람의 감정 변화에 반응하는 뇌 부위는 대뇌 변연계(limbic system) 깊숙한 곳에 위치한 편도체(amygdala)입니다.

변연계는 하나의 덩어리가 아니라 기쁨과 슬픔, 분노와 행복 등 다양한 감정을 관장하는 신경망이 고리처럼 연결돼 있으며, 그 중 편도체는 '감정의 관문'에 해당하며, 크기는 작지만 각 부분이 각기 다른 감정을 관장하는 복잡한 구조를 이루고 있는 구조로, 적절한 자극에 자물쇠가  열리듯 반응하고 감정의 여러 반응을 이끌어냅니다.

감정 반응의 마지막 단계는 호르몬 작용으로, 기분을 좌지우지하는 도파민, 행복, 즐거움 등 긍정적 정서를 느끼게 만드는 신경전달물질인  세로토닌 등 호르몬 분비가 시작되면서 얼굴 근육이 변화하는데, 웃거나 찌푸리는 등 표정이 바뀌고 손사래를 치거나 도망가는 등 특정 행동이 취해집니다.

한편 전전두피질(prefrontal cortex)의 일부 영역도 감정을 유발하는데, 전전두피질은 보다 복잡한 감정 자극인 동정심이나 죄의식 등 사회적 감성에 관여하며, 개인적 경험으로 기억된 감정 자극도 전전두피질이 작용합니다.

전전두피질은 자기를 인식하고, 행동을 계획하고, 불필요한 행동을 억제하고, 문제해결을 위한 전략을 수립하고, 의사결정을 하는 등 인간이 동물과 구별되는 능력에 관여하며, 감정을 관장하는 변연계 도파민 시스템과도 직결되어 있습니다.

편도체가 감정을 관장한다면 전전두피질은 이런 감정들을 조절하면서 상호작용합니다.

예를 들어 우리가 불안이나 분노, 우울과 같은 불쾌한 감정을 느낄 때, 편도체와 오른쪽 전전두피질이 활성을 나타내며, 반대로 낙천적이고 열정에 차 있고 기력이 넘치는 긍정적 감정 상태에 있을 때는 편도체와 왼쪽 전전두피질이 활기를 뜁니다.

즉 오른쪽 전전두피질이 활발해지면 불행과 고민이 많아지고, 왼쪽 전전두피질이 활발해지면 행복감과 열정이 넘치게 됙며, 극단적으로 오른쪽 전전두피질 쪽만 활성화되면, 우울증이나 불안장애가 나타날 수 있으며, 간혹 우울증･조울증 환자에게 자살 충동이 생기는 이유가 바로 전전두피질과 편도체의 연결망이 빈약해지면서 두 기관의 상호작용에 오류가 나타나기 때문입니다.

느끼고 아는 존재 인간의 마음은 어떻게 진화했을까

느낌이 마음을, 풍성해진 마음이 의식을 만든다

신경과학자 안토니오 다마지오(77)는 '비록 뇌가 의식을 만들어내는 데 핵심적인 부분을 차지하긴 하지만, 오직 뇌만이 의식을 만들어낸다는 증거는 없으므로'.  그는 뇌가 아닌 유기체의 ‘몸’과 그 속에 박혀 있는 비신경 조직에 주목하며, 몸과 신경계의 상호작용으로 만들어지는 느낌(feeling)이야말로 생명 유지를 위한 원초적인 작용이며, ‘의식이 있는 마음’을 만들어내는 데에도 핵심적인 기여를 한다는 것을 주장하였습니다.

그는 생명의 역사에는 존재(being), 느낌(feeling), 앎(knowing)이란 세 단계가 있다고 보며,

모든 생명은 '살아 있는 유기체가 최적의 기능을 하면서 생존할 수 있는 생리학적 범위 안에 유기체를 유지시키는 과정', 곧 항상성(homeostasis)의 명령에 따른다.

존재의 차원에서, 생명은 항상성의 명령에 따르기 위해 ‘비명시적 지능’(non-explicit competence)에 의존하는데. 박테리아 같은 단세포생물이 외부의 자극을 느끼고 피하듯. 주변 환경과 다른 생명체를 지각이 아닌 감각으로 이에 대해 자동적이고 효율적인 화학 작용을 일으키는 것을 그 사례로 들 수 있으며,

긴 진화 과정을 겪고 신경계가 형성된 다세포생물의 경우엔 이런 비명시적 지능뿐 아니라 ‘명시적 지능’에도 의존하게 됐는데, 그는 그 핵심이 바로 '느낌'이라고 봅니다.

느낌은 '유기체에서 다양한 항상성 상태들 다음에 발생하거나 그와 동시에 발생하는 마음속 경험'으로, 유기체 내부에서 자동적으로 일어나는 화학적 활동뿐 아니라, 그런 활동이 신경계 뉴런들의 생물전기적 활동과 상호작용을 하는 데에서 태동했습니다.

느낌은 우리 유기체의 부분 또는 전체가 순간순간 어떻게 작동하고 있는지에 대한 정보를 이미지로서 전달하며, 그것은 어떤 ‘질과 강도’의 표현을 통해 생명 조절 과정의 성공과 실패를 평가하는 척도로서 기능하는데,

중요한 것은 '느낌은 신경계가 우리 내부와 직접적인 접촉을 하기 때문에 존재할 수 있다는 점'입니다.

느낌은 몸에서 신경계로의 신호 전송을 담당하는 내수용감각인 시스템에서 별도의 매개 물질 없이 직접적으로 상호작용하는 데에서 일어나는데, 느낌의 이 같은 작용은 유기체 내부의 일관성과 응집도를 유지하도록 할 뿐 아니라,  더 나아가 우리의 행동에 어떤 동기와 목적을 부여하게 만듭니다.

느낌이 제공하는 끊임없는 이미지는 유기체가 자신의 내부에서 사물과 행동을 공간적으로 지도화할 수 있는 장을 여는데, 그것이 마음입니다.

그는 '마음이 풍성해진 상태가 의식'이라고 말하는데, 마음이 ‘의식 있는 마음’으로 나아가는 데에는 느낌이 제공하는 정보에 대한 특정한 시각 또는 관점이 핵심 구실을 합니다.

'의식은 우리가 마음이라고 부르는 마음속 이미지들의 흐름에 마음의 소유주가 실제라고 느끼게 만드는 추가적인 마음속 이미지들이 첨가돼 구축됩니다.'

의식은 특정한 유기체와 마음을 확실하게 연결시키는 것으로, 말하자면 ‘내가 안다는 것’을 알게 되는 과정입니다.

그러므로 만약 의식이 있는 기계를 만들고 싶다면, 로봇에게 인공지능이 아니라 항상성 명령에 따른 조절이 가능한 몸을 주는 것이 더 적절할 것입니다.

그는 의식을 어떤 새로운 기능이나 독립적인 실체로 파악해왔던 기존의 접근법들을 비판하며, 의식은 결국 생명의 항상성 명령이 진화와 함께 변화되어온 결과일 뿐이라는 것입니다.

그 명시적인 지능의 출현에 강력한 설계도를 제공한 것은 기존에 있던 비명시적인 지능으로, 느낌이 존재하고 주체가 식별되면 비로소 마음에 의식이 존재하게 된다는 것입니다.

이때 '명시적'이란 용어는 어떤 내용이나 의미가 분명히 드러나고 명확하게 표현된 상태를 의미합니다. 즉, 암시적이거나 모호한 부분이 없이 명확하게 전달된 정보를 나타냅니다. 문맥에 따라 문서, 규정, 지침 등에서 결정된 사항이나 의도가 명확하게 기재되어 있을 때 '명시적'이라고 할 수 있습니다. 이러한 특정성은 이해를 돕고 해석의 여지를 줄이는 데 중요한 역할을 합니다.

'인간의 의식 있는 마음과 이를 바탕으로 만들어낸 수많은 것들은 경탄의 대상이고도 남는다. (…) 하지만 우리는 인간이 어떻게 현재에 이르렀는지에 대한 설명과 우리가 우리 유기체 안에서 만들어내는 데 성공한 기본적인 장치들이 인간이 아닌 다른 생명체들이 개체와 집단의 생존을 위해 오랫동안 사용해온 장치들이 변형되고 업그레이드 되어 만들어진 것이라는 사실 사이에서 균형감각을 유지해야 합니다.'

또 '항상성 요구를 따르는 생명 상태의 우선순위를 인정하고, 상호의존성을 인식하면, 인간이 지구와 지구상의 생명체들에 가하는 피해를 줄일 수 있을 것'이라고 말합니다.

인공지능이 구현되는 방식

인공지능을 구현하기 위해서는 기본 개념 이해, 프로그래밍 언어(주로 Python) 사용, 적절한 라이브러리 활용, 그리고 실전 프로젝트 경험이 필요합니다.

1. 기본 개념 이해

인공지능(AI)은 인간의 지능을 모방하여 문제를 해결하는 시스템을 의미합니다. AI의 주요 분야로는 기계 학습, 딥러닝, 자연어 처리 등이 있으며, 각 분야는 특정한 알고리즘과 기술을 사용합니다. 딥러닝은 인공 신경망을 기반으로 하여 데이터를 학습하고 패턴을 인식하는 기술로, 최근 많은 주목을 받고 있습니다. 

2. 프로그래밍 언어 선택

인공지능 개발에 가장 많이 사용되는 언어는 Python입니다.

Python은 간결한 문법과 풍부한 라이브러리 덕분에 AI 개발에 적합합니다.

기본적인 Python 문법을 익힌 후, 머신러닝 및 딥러닝에 대한 기초를 배웁니다.

3. 필수 라이브러리

인공지능 구현을 위해 다음과 같은 라이브러리를 활용할 수 있습니다:

NumPy       :  수치 계산을 위한 라이브러리

Pandas       :  데이터 처리 및 분석을 위한 라이브러리

Matplotlib  :  데이터 시각화를 위한 라이브러리

TensorFlow 및 Keras  :  딥러닝 모델 구축을 위한 프레임워크

PyTorch  :  또 다른 인기 있는 딥러닝 프레임워크. 

4. 구현 절차

인공지능 프로젝트는 일반적으로 다음 단계로 진행됩니다:

데이터 수집    : Kaggle, UCI Machine Learning Repository 등에서 공개 데이터셋을 활용하거나 웹 스크래핑                         을 통해 데이터를 수집합니다

데이터 전처리 : 수집된 데이터를 정제하고 필요한 변환 작업을 수행합니다.

모델 구축       : 선택한 알고리즘과 라이브러리를 사용하여 AI 모델을 구축합니다.

모델 평가       : 테스트 데이터셋을 사용하여 모델의 성능을 평가합니다.

배포              : 최종 모델을 실제 환경에 배포하여 사용합니다. 

5. 실전 프로젝트 경험

실제 프로젝트를 진행하면서 AI 코딩 실력을 쌓는 것이 중요합니다. 다양한 예제와 튜토리얼을 통해 실습하고, GitHub와 같은 플랫폼에서 다른 개발자들의 코드를 참고하는 것도 좋은 방법입니다.

이러한 단계를 통해 인공지능을 구현할 수 있으며, 지속적인 학습과 실습이 필요히며, AI 분야는 빠르게 발전하고 있으므로 최신 기술과 트렌드를 따라가는 것이 중요합니다.

끝.