신경과학의 비결정론적 측면에서 살펴 본 중국어 방 논변과 인공 마음

Chinese room argument and artificial minds viewed from the non-deterministic aspects of neuroscience

본 연구에서는 존 설(John Searle)의 중국어 방 논변(Chinese room argument)에 대하여 그 계산주 의적 관점과 그에 따른 인과적 결정론으로서의 한계를 고찰하고 중국어 방과 딥러닝(Deep Learning) 시스템, 그리고 인공지능 구현 연구의 최종 목표인 인간의 뇌를 비교, 분석한다. 이를 통해 결정론적 인 고전논리학의 인과적 필연성의 틀 속에서 칸트적 인식론을 답습하고 있는 중국어 방 논변으로는 인공지능의 가능성을 부정할 수 없음을 살펴본다. 이는 뉴런 세포집합들의 계층구조 사이에서 선택적 순환고리와 positive feedback이 형성되는 인간 뇌의 비결정론적 작동 방식이나 이를 모방한 딥러닝 시스템과는 달리, 존 설이 생각한 인공지능이 고전적 계산주의의 결정론적 한계에 종속되어 있음을 의미한다. 따라서 딥러닝과 같은 비선형 시스템이나 양자 물리적으로 설계된 인공지능이 고전논리학 의 영역을 넘어서는 비결정론적 속성을 포함하게 된다면 인간의 의식이나 마음을 인공적으로 구현할 가능성이 배제되지 않는다.

In this paper, we investigate the Chinese room argument by John Searle from the viewpoint of computationalism and its limit as an causal determinism, and compare it to deep learning systems and the human brain, which is the final goal of artificial intelligence research. As a result, it appears that the possibility of artificial intelligence can not be denied by the Chinese room argument, which follows the Kant’s epistemology in the framework of the deterministic causal necessity of classical logic. This means that the artificial intelligence thought by John Searle is subordinate to the deterministic limitations of classical computationalism, unlike the non-deterministic behavior of the human brain in which the selective loops and positive feedbacks are formed between hierarchies of neuron cell assemblies or deep learning as its imitation. Therefore, if the artificial intelligence, which is designed as a nonlinear system such as deep learning or a quantum system, includes the indeterministic attributes beyond classical logic, the possibility of realizing human consciousness or mind artificially is not excluded.