천개의뇌을 읽었다. 저자인 제프 호킨스는 특이한 사람이다. 전기공학을 전공하고 인텔에 취직했지만, 책을 읽고 뇌가 어떻게 기능하는지 알아내고자 대학원에 진학하고자 했다. 그런데 어떤 대학원에서도 그의 혁신적인 생각을 수용하지 못했다. 보통 대학원생은 교수가 하고 있는 연구와 관련된 것을 도우면서 논문을 쓰게 되는데 비슷한 것을 하는 교수가 없었고 새롭게 시작하는 것도 교수가 종신재직권을 얻는데 위험이 컸기 때문에 불가능했다. 결국 2년간 뇌에 관련된 중요한 논문을 읽고 업계에 돌아와 팜 파일롯 등의 핸드헬드 컴퓨터를 개발하고 그 돈으로 연구소를 세워 뇌를 연구하기 시작했다. 33
"유레카"는 그리스어로 "찾았다!"라는 뜻으로, 주로 중요한 발견이나 아이디어를 찾았을 때 쓰이는 표현이다. 고대 그리스의 수학자 아르키메데스가 목욕을 하던 중 부력을 발견하고 외쳤다는 전설에서 유래했는데 저자도 뇌에 대해 비슷한 경험을 했다. 그래서 급히 뇌가 기준틀을 가지고 그 차이를 통해 세상을 인식한다는 생각을 토의하기위해 6미터떨어진 동료를 찾아 뛰던중 그녀와 부딪히고 이를 사과하는 일이 벌어지기도 했다. 어쪄면 백사가 이야기했던 첫날밤 신부가 옷벗는 소리보다 더 아름다운 것일지도 모르겠다. 90
인공지능은 여러번 여름과 겨울을 보냈다. 지금까지 일반인공지능에 주력해왔는데 이는 모두 겨울을 맞았고 지금 맞는 여름은 특정인공지능으로 바둑이나 자율주행 등 한분야만을 인간보다 잘하게 만드는 것이다. 이에 비해 일반인공지능은 5세 아동의 수준의 유연성을 뛰어넘지 못해 계속 실망만을 가져왔다. 이에 성공하기위해서는 지금과 같이 통계와 많은 데이터를 바탕으로한 제시가 아닌 뇌의 기능과 비슷한 형태로 해야 성공가능성이 있다는 것이 저자의 생각이다. 178
지능을 저자는 4개의 특성이 있어야 한다고 생각한다. 학습능력, 움직임을 통한 학습, 많은 모형, 그리고 기준틀을 사용한 지식저장. 우리는 매순간 배우면서 산다. 세계는 끊임없이 변하기 때문에 생존을 위해서는 필수적인 진화의 결과다. 현 인공지능은 이런 기능이 없다. 오랬동안 훈련하고 현장에 투입되면 더 이상 배우지 않는다. 예를 들어 챗3.5의 경우 2021년이후 자료가 없다. 우리 뇌는 신경세포에서 새로운 패턴이 발생하면 새로운 시냅스가 생긴다. 새로운 것을 배워도 기존의 시냅스를 유지하면서 추가되는 것이다.
우리는 움직이면서 배운다. 세계속의 모든 것을 동시에 감지할 수없기에 학습에는 움직임이 필요하다. 모든 방을 둘러봐야 집의 모형을 할 수있고 상호작용을 해야 스마트폰의 새로운 기능을 알 수있다. 우리 뇌는 움직임이 일어날 때마다 피질 기둥은 다음 입력이 무엇일지 예측하고 자신의 모형을 검증하거나 수정한다. 우리 뇌는 많은 모형을 약 15만개의 피질 기둥을 통해 배운다. 많은 피질 기둥은 각자 시각이나 촉각 등을 통해 얻은 정보로 투표하여 현재 위치를 파악하게 해준다.
뇌에서 지식은 기준틀에 저장된다. 기준틀은 예측하고 계획하고 움직임을 실행하는데 사용되며 각각의 피질 기둥이 격자세포와 장소세포에 상응하는 세포들을 사용해 기준틀을 만든다. 인공지능은 단순히 하나의 레이블로 여러 정보를 분류하여 저장하기에 비슷하다는 것은 알지만 움직이고 있는 대상을 인식하는데 한계가 있다. 체스인공지능은 체스판이라는 기준틀이 있지만 이를 다른 기능에 사용할 수없기에 유연성이 없다. 191 어떤 철학자는 인공지능의 플러그를 뽑는 것이 살인과도 같다고 하지만 인공지능은 두려움이 없기에 플러그를 뽑는데 대해 감정이 없다.
우리뇌는 이성적인 생각과 학습을 하면서 발전하는 신피질과 그 아래 출생시 부터 보유한 변연계가 있다. 모든 생명체가 죽음을 두려워하고 생명을 유지하는 기본 기능은 변연계에 있다. 행동도 신피질이 필요하다고 판단하면 변연계를 통해 근육이 작동한다. 생명에 위기가 있다고 변연계가 감지하면 두려움 감각을 호르몬을 통해 만들어낸다. 우리가 인공지능에 필요한 것은 학습능력이지 두려움에 대한 감정이 아니다. 208 또한 거의 동일한 기능을 하는 많은 피질기둥으로 이루어진 신피질에 비해 변연계는 편도제나 시상하부 처럼 많은 다른 기능을 하는 기관을 가져 훨씬 더 복잡하기에 재현하기도 어렵다.
지능기계를 설계하는 방법은 체화, 변연계, 그리고 신피질로 나눌 수있다. 체화는 움직임을 통해 배우는 것인데 이는 감각기능과 이를 움직이는 능력으로 구성된다. 현재 인공지능의 대부분은 체화가 없다. 즉 이동성 센서가 없고 그 센서들이 어디에 있는지 알 수 있는 기준틀도 없어 배울 수 있는 것에 한계가 있다. 사람은 주로 시각과 촉각, 그리고 청각을 통해 감각한다. 새로운 연장을 배우려면 손에 쥐고 돌려도 보고 손과 눈으로 각 부분을 살피면서 주의를 기울인다. 214
변연체중 몇 가지는 인공지능에도 필요하다. 우선 기본적인 움직임이 가능해야 한다. 신피질은 이미 감지기가 있고 행동을 제어하는 것에 붙어있어야 한다. 신피질은 완전히 새로운 행동을 만들어 내는 것이 아니고 기존의 행동들을 묶어 새롭고 유용한 방법으로 펼치는 법을 배운다. 어떤 것이 최선인지 학습하고 생각하느 기능은 필요하지만 기본 행동은 내장되있고 이를 응용하는 방식이어야 한다. 아이작 아시모프는 로봇공학 3원칙을 주장했다. 1원칙으로 로봇은 작위 혹은 부작위로 인간에 해를 끼치지 말아야 하고, 2원칙으로 인간의 명령에 1원칙에 위배되지않는 한 따라야 하며, 마지막 원칙으로 자신의 존재를 상위원칙에 어긋나지 않는한 보호해야 한다. 219
마지막으로 인공지능의 핵심인 신피질 등가물이 필요하다. 학습에 필수적인 기능이다. 속도는 인간의 신경세포가 어떤 일을 위해 적어도 5밀리초가 필요하지만 트랜지스터는 100만배가 빠르다. 인공지능은 빠르고 정확하며 쉴 필요도 없지만 다른 병목현상이 있기에 실제 속도는 몇배정도 향상될 것이다. 223 용량면에서 무제한 복제가 가능하기에 훨씬 깊은 이해가 가능하다. 신피질을 보면 피질 기둥의 숫자가 많은 사람이 더 상세한 기능을 하는 것을 볼 수있는데 인공지능이 사람에 비해 더 많은 용량을 가지면 그 학습의 깊이와 범위도 그만큼 커질 가능성이 크다.
인간은 배선 과잉상태로 태어나고 에너지절약을 위해 학습을 통해 사용하지 않는 것들을 처음 몇 년간 정리한다. 그래서 어린 시절에 여러 언어에 노출되지않으면 다국어 구사능력이 상실된다. 인공지능은 이런 측면에서 인간의 뇌보다 유연성이 크다. 228 우리가 지각하는 빛과 소리는 우주에 존재하는 전체중 일부에 불과하다. 즉 감각기관이 달라져서 초단파 등을 지각하게 되면 우주가 다르게 보일 것이다. 부언하면 뇌가 파악하는 것은 실제 세계의 부분집합에 불과하고 우리가 지각하는 것은 세계가 아닌 우리가 만든 세계모형이라는 것이다. 254 팔다리가 잘린 사람이 그 팔다리가 여전히 붙어있다고 지각하고 때로는 통증이나 가려움까지 느끼기도 한다. 반대로 없는 여러개의 팔다리가 있다고 느끼기도 한다. 256
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서문 뇌 속에서 민주주의가 작동한다고?_리처드 도킨스·5
1부 뇌에 대해 새로 알게 된 것들
1장 오래된 뇌와 새로운 뇌·34
2장 버넌 마운트캐슬의 굉장한 개념·47
3장 우리 머릿속의 세계 모형·58
4장 자신의 비밀을 드러내는 뇌·72
5장 뇌 속의 지도·95
6장 개념, 언어, 고차원 사고·111
7장 지능에 관한 천 개의 뇌 이론·138
2부 기계 지능
8장 AI에는 왜 ‘나’가 없는가?·175
9장 기계가 의식을 가질 때·197
10장 기계 지능의 미래·211
11장 기계 지능의 실존적 위험·232
3부 인간 지능
12장 틀린 신념·252
13장 인간 지능의 실존적 위험·269
14장 뇌와 기계의 결합·288
15장 인류를 위한 상속 계획·302
16장 유전자 대 지식·322
마지막 생각 지능과 지식의 운명은 어떻게 될까?·348
더 읽어볼 만한 자료·355
감사의 말·365
일러스트레이션 저작권·369
찾아보기·370