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KCI등재 학술저널

인공생명과 계산력의 창발: 인간과 인공지능 간 경계선 붕괴의 위기

Artificial Life and Emergence of Computational Power: Crisis of Boundary Collapse between Human and AI

DOI : 10.23291/jcp.2024..40.273
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심신인과에서 창발 모델의 필요조건은 인과력(causal power)이다. 더 구체적으로 말하면, 한 시스템이 주변 환경으로부터 영향을 받아 시스템 자신의 미래 이득을 위하여 환경에 인과적 영향력을 미치는 계산력이 있을 때 우리는 창발적 속성이 있다고 할 수 있다. 인공생명(Artificial Life)은 주변 환경으로부터 지각한 정보를 바탕으로 행동을 통해 환경에 인과적 영향력을 미치는 것이 가능하다. 본 소고에서는 케이건(Kagan) 등의 연구팀이 수행한 접시 뇌세포를 예로 든다. 실험에서는 쥐 접시뇌세포와 인간 접시뇌세포, 인공지능 등을 시험한다. 연구 결과, 특정 시뮬레이션 게임을 학습하는 데에 인공지능은 90분이 넘게 걸린 반면 접시에서 배양한 인간 접시뇌세포는 5분이 걸리지 않았다. 한편, 쥐 접시뇌세포는 자극이 주어지지 않을 때에 인간 접시뇌세포보다 더 짧은 시간 안에 시뮬레이션 환경에 적응하는 모습을 보였다. 인간 접시뇌세포는 자극과 피드백이 없을 때에는 거의 학습을 하지 못했다. 하지만 자극과 피드백이 주어졌을 때, 인간 접시뇌세포는 쥐 접시뇌세포에 비해 월등한 차이로 학습의 진전을 보였다. 본 소고는 계산력과 계산 능력을 구분하는 반면, 인과력과 인과적 영향력은 크게 구분하지 않는다. 접시뇌 실험을 통해 볼 때에, 인과적 영향력과 인과력의 구분은 실험적 증거에 반한다. 본 소고에서는 인과력의 구체적인 예로 계산력을 든다. 계산력과 계산능력의 차별은 인간 뇌(세포)의 계산력과 인공지능의 계산능력을 구분하기 위함이다. 괴델의 불완전성 정리에 기초한 펜로즈의 논변은 인공지능의 계산불가능성을 말한다. 계산불가능성은 계산능력은 있지만 계산력은 없음을 뜻한다. 접시뇌 실험은 인공생명, 특히 인간뇌세포와 기계가 합성된 형태의 사이보그가 괴델문장을 가짐으로써 계산성이 있음을 보일 수 있는 가능성을 보여준다. 또한 살아 있는 인간도 알고리즘을 통해 프로그래밍 가능할 수도 있음을 보여준다. 실험이 갖는 한계점은 주변 시뮬레이션 환경과 뇌세포 자체가 내재적으로 갖는 메커니즘에 전적인 의존성을 보이는 인간 접시뇌세포가 환경이나 내재적 메커니즘에 반하는 충분히 높은 자율성을 전혀 보여줄 수 있을 것 같지 않다는 점이다. 접시 뇌세포 실험은 계산력이라는 창발의 필요조건은 보여주었지만, 자율성이라는 충분조건은 아직 보여주지 못했기에, 마음이나 의식 또는 영혼을 갖는다고 아직 단언할 수 없다.

In mind-body causation, the necessary condition of emergent model(or theory) is causal power. To be more specific, we could say that there is emergent property if there is causally affecting computational power to the environment for its(or his/her) own future benefit when one individual system that is influenced by the surroundings. It is possible for Artificial Life to activate and affect causally to the environment on the basis of information that it perceived from the circumstances. For an example, in this paper, human brain dish cells that Kagan and others, Australian research team, did is suggested. In the experiments, rat’s and human dish cells and AI are tested. According to the results of the experiments, to learn a specific simulation game it took only 5 minutes for human brain dish while it took more than 90 minutes for an AI. In the mean while, if there is no stimulus rat’s brain dish cells were quicker to adapt to the environment than human’s. Human brain dish cells learned scarcely when there was no stimulus or feedback at all. They, however, learned much better when there were stimuli and feedbacks. This paper distinguishes computational power from computational capacity while it does not differentiate causal power from causal efficacy. Judging by the brain dish cells experiments, distinguishing those two are against the experimental results. In this paper, causal power is given as an example for computational power. Distinguishing computational power from computational capacity is that to differentiate human’s from AI’s. Penrose’s argument on the basis of Gödel’s incompleteness theorem says incomputationability of AI. Incomputationability means it has computational capacity while it has no computational power. Brain dish cells experiments show possibility that artificial life, especially a cyborg form of human brain dish cells combined with machine, can have true Gödel sentence. And they also show us that humans alive can be programmed by deep-learning algorithm. The limit of the experiments is that it does not seem like it would show highly enough autonomy since dish brain cells, by their own innate mechanism, are dependent on the simulation environment. Brain dish cells show us necessary condition for emergence that is computational power, but they do not show us autonomy that is sufficient condition to be considered to have a mind, consciousness, or soul.

Ⅰ. 들머리

Ⅱ. 창발 모델의 필요조건으로서 계산력

Ⅲ. 인공지능의 계산불가능성: 펜로즈의 논변

Ⅳ. 인공생명의 계산가능성: 인간 접시뇌세포

Ⅴ. 마무리

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