[논문 리뷰] Conceptive Artificial Intelligence: Insights from design theory

Akın Kazakçı|arXiv (Cornell University)|2014. 04. 02.

AI-based Problem Solving and Planning참고 문헌 28인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 브라우어의 직관주의 수학과 디자인 이론을 영감으로 삼은 '개념적 인공지능(conceptive artificial intelligence)'을 소개한다. 이는 에이전트가 새로운 물체 정의와 구축 방법을 생성할 수 있도록 하는 프레임워크이다. 브라우어 기계는 상상력 기반의 구성주의에 기반하여, 설계를 구성적이고 직관주의적인 과정으로 간주함으로써 지속적인 창의성을 가능하게 하며, AI 시스템에서 열린 방향의 혁신을 모델링하는 이론적 기반을 제공한다.

ABSTRACT

The current paper offers a perspective on what we term conceptive intelligence - the capacity of an agent to continuously think of new object definitions (tasks, problems, physical systems, etc.) and to look for methods to realize them. The framework, called a Brouwer machine, is inspired by previous research in design theory and modeling, with its roots in the constructivist mathematics of intuitionism. The dual constructivist perspective we describe offers the possibility to create novelty both in terms of the types of objects and the methods for constructing objects. More generally, the theoretical work on which Brouwer machines are based is called imaginative constructivism. Based on the framework and the theory, we discuss many paradigms and techniques omnipresent in AI research and their merits and shortcomings for modeling aspects of design, as described by imaginative constructivism. To demonstrate and explain the type of creative process expressed by the notion of a Brouwer machine, we compare this concept with a system using genetic algorithms for scientific law discovery.

연구 동기 및 목표

• AI에서 열린 방향의 창의적 문제 제기, 특히 새로운 과제와 물체 정의의 생성에 대한 체계적인 모델링 부족을 해결하기 위해.
• 지속적인 새로운 발상이 가능하도록, 새로운 문제를 정의하고 그 해결 방법을 개발하는 데 기여하는 이론적 프레임워크를 개발하기 위해.
• 이 프레임워크를 구성주의 수학과 디자인 이론에 기반시켜, 상상력 기반의 구성적 지능에 대한 형식적 기초를 제공하기 위해.
• 기존 AI 패러다임을 이 새로운 프레임워크의 관점에서 평가하여, 설계 유사 창의성을 포괄하지 못하는 한계를 밝혀내기 위해.
• 유전적 알고리즘 기반 과학 법칙 탐색 시스템과의 비교를 통해 제안된 모델의 타당성을 입증하기 위해.

제안 방법

• 브라우어의 직관주의 수학에 영감을 받은 계산 모델인 '브라우어 기계'를 제안하며, 고전적 논리보다 구성적 존재를 강조한다.
• 수학적이고 디자인 중심인 이중 구성주의적 시각을 적용하여 새로운 물체 유형과 그 구축 방법의 생성을 가능하게 한다.
• 설계를 지속적인 직관주의적 구성 과정으로 간주하는 이론적 기반으로 '상상력 기반의 구성주의'를 도입한다.
• 사전에 정의된 문제 공간을 피하는 바탕으로, 물체 정의와 방법 생성 간의 역동적 상호작용을 형식적으로 모델링한다.
• 에이전트가 사전에 정의된 과제에 묶이지 않고, 구성적 추론을 통해 새로운 과제를 생성하고 추구할 수 있는 프레임워크를 활용한다.
• 브라우어 기계를 과학적 발견에서 유전적 알고리즘 시스템과 비교하여, 새로운 발상이 어떻게 생성되고 검증되는지의 차이점을 부각시킨다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 인공지능 시스템은 어떻게 사전에 정의된 문제들이 아니라 완전히 새로운 문제 정의와 과제를 생성할 수 있는가?
• RQ2 AI에서 지속적이고 구성적인 새로운 물체와 방법의 창조를 뒷받침하는 형식적 프레임워크는 무엇인가?
• RQ3 기존의 AI 패러다임은 구성주의 이론이 설명하는 설계의 창의적 측면을 어떻게 모델링하지 못하는가?
• RQ4 브라우어 기계의 구성적 추론 접근 방식은 기존의 AI 방법(예: 유전적 알고리즘)과 어떻게 다를 수 있으며, 이를 어떻게 개선하는가?
• RQ5 직관주의 수학과 디자인 이론에 기반한 시스템은 AI에서 열린 방향의 자가 생성 혁신을 달성할 수 있는가?

주요 결과

• 브라우어 기계는 구성적이고 직관주의적인 과정을 통해 에이전트가 새로운 물체 정의와 구축 방법을 생성할 수 있도록 하여 열린 창의성을 지원한다.
• 상상력 기반의 구성주의 프레임워크는 문제 공간을 사전에 정의된 영역을 뒤져서 찾는 것이 아니라, 지속적인 구성적 행위로 간주하는 설계를 모델링하는 데 이론적 기초를 제공한다.
• 유전적 알고리즘 기반 시스템과 비교할 때, 브라우어 기계는 진화적 탐색이 아니라 구성적 추론을 통해 새로운 발상을 생성하므로, 발명의 본질에 대한 더 깊은 통찰을 제공한다.
• 기존의 AI 기법, 예를 들어 진화 계산 기법은 인간의 설계 과정이 내재하는 인지적 및 존재론적 새로운 발상의 본질을 모델링하지 못하는 경우가 많다.
• 이중 구성주의적 시각은 물체의 유형과 그 실현 방법에 동시에 혁신을 일으킬 수 있게 하며, 이는 대부분의 현재 AI 시스템에서 부족한 능력이다.
• 논문은 브라우어 기계의 접근 방식이 기존의 AI 패러다임보다 인간 설계자의 인지 과정과 이론적으로 더 잘 부합됨을 입증한다.