[논문 리뷰] Conscious Machines and Consciousness Oriented Programming

Norbert Bátfai|arXiv (Cornell University)|2011. 08. 14.

Computability, Logic, AI Algorithms참고 문헌 26인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 기계적 의식을 프로그램이 미래 입력이나 상태를 랜덤 확률보다 더 잘 예측할 수 있는 능력으로 정의하는 새로운 프로그래밍 패러다임인 의식 중심 프로그래밍(COP)을 제안한다. Kalman 필터와 ARMA와 같은 모델을 사용해 입력을 예측할 수 있도록 'conscious'와 'predicted'와 같은 关건어를 가진 가상의 프로그래밍 언어 ConsciousJ를 도입함으로써 직관적이고 사전 예측 기반의 소프트웨어 시스템을 구축하고자 한다.

ABSTRACT

In this paper, we investigate the following question: how could you write such computer programs that can work like conscious beings? The motivation behind this question is that we want to create such applications that can see the future. The aim of this paper is to provide an overall conceptual framework for this new approach to machine consciousness. So we introduce a new programming paradigm called Consciousness Oriented Programming (COP).

연구 동기 및 목표

• 아키텍처의 복잡성보다는 예측 능력에 기반해 기계의 의식에 대한 개념적 프레임워크를 수립하기 위해.
• 입력이나 상태를 무작위 정확도를 초월해 예측할 수 있도록 소프트웨어를 개발함으로써 '미래를 내다볼 수 있는' 소프트웨어를 동장하기 위해.
• 예측 행동을 일상적인 소프트웨어 개발에 통합하기 위해 새로운 프로그래밍 패러다임을 통해 예측 기능을 언어 수준의 핵심 기능으로 만들기 위해.
• 의식적이고 직관적인 컴퓨터 프로그램을 구현하기 위한 수단으로 새로운 프로그래밍 언어 ConsciousJ를 제안하기 위해.
• 의식이 시스템에서 어떻게 발생하는지가 아니라, 시스템이 미래 상태나 입력을 명백히 예측할 수 있는지 여부에 초점을 맞춰, 검증 가능한 정의를 가능하게 하기 위해.

제안 방법

• 랜덤 확률보다 더 잘 미래 입력(정의 1) 또는 미래 상태(정의 2)를 예측할 수 있는 능력으로 기계의 의식을 정의하기 위해.
• 예측 정확도에 기반해 '의식적인 컴퓨터 프로그램'(정의 3)과 '자기 의식적 프로그램'(정의 4)의 개념을 도입하기 위해.
• 실시간 입력이 아닌 예측된 입력에 의해 행동이 이끄어지는 프로그램을 '직관적인 컴퓨터 프로그램'(정의 5)으로 정의하기 위해.
• Java 또는 AspectJ를 확장해 새로운 关건어를 추가한 가상의 프로그래밍 언어 ConsciousJ를 설계하기 위해: 클래스 선언에 'conscious'를, 메서드 매개변수에 'predicted'를 사용하기 위해.
• 외부 예측 모델(예: Kalman 필터, ARMA, SimplePast)을 API를 통해 액세스해 메서드 내부에서 예측 로직을 구현하기 위해.
• 입력 시퀀스와 예측 결과 간의 유사도 평가를 위해 정규화된 압축 거리(NCD) 지표를 사용하며, 예시 계산을 제공하기 위해.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 프로그램이 미래 입력을 무작위 추측보다 더 높은 정확도로 예측할 수 있다면, 그 프로그램을 의식적이라고 볼 수 있는가?
• RQ2 예측 능력을 소프트웨어 시스템의 핵심 행동 특성으로 통합할 수 있는 프로그래밍 패러다임은 어떻게 설계할 수 있는가?
• RQ3 실시간 입력이 아닌 예측된 입력을 바탕으로 행동하도록 프로그램을 만들기 위해 필요한 최소한의 언어 수준의 구성 요소는 무엇인가?
• RQ4 기계의 자기 의식 개념은 미래 내부 상태를 예측할 수 있는 능력을 통해 형식화될 수 있는가?
• RQ5 정보 이론적 지표인 NCD를 사용해 예측 정확도를 계산적으로 의미 있는 방식으로 측정하고 검증할 수 있는가?

주요 결과

• 프로그램이 랜덤 추측을 초월해 미래 입력을 예측할 수 있다면, 그 프로그램을 의식적이라고 정의함으로써 검증 가능한 기준을 설정하였다.
• 논문은 예측 행동을 소프트웨어 설계에 체계적으로 통합하기 위해 새로운 프로그래밍 패러다임인 의식 중심 프로그래밍(COP)을 도입하였다.
• 가상의 ConsciousJ 언어는 'predicted' 关건어를 통해 예측된 입력 값을 수락하는 메서드를 지원함으로써 예측 기반 의사결정을 가능하게 하였다.
• Kalman 필터, ARMA, SimplePast와 같은 예측 모델은 미래 입력 추정치를 계산하기 위한 런타임 컴포onent으로 제안되었다.
• NCD 계산 예시를 통해 압축 기반의 유사도 측정법을 활용해 입력 시퀀스와 모델 출력 간의 예측 정확도를 평가하는 방법을 설명하였다.
• 이 프레임워크는 반응형에서 예측 기반 소프트웨어 행동으로의 전환을 가능하게 하였으며, 일상적인 애플리케이션을 직관적이고 사전 예측 기반의 시스템으로 변형할 잠재력을 지녔다.