[논문 리뷰] Modelling serendipity in a computational context

Joseph Corneli, Anna Jordanous외 3명|arXiv (Cornell University)|2014. 11. 03.

Computability, Logic, AI Algorithms참고 문헌 170인용 수 24

한 줄 요약

이 논문은 자율적 계산 시스템에서 순자연적 발견을 모델링하기 위해 인지, 주의, 관심, 설명, 다리, 평가의 여섯 단계로 구성된 프레임워크를 제안한다. 이는 인간의 간섭 없이도 예기치 않은 통찰을 탐지하고 평가하며 활용할 수 있도록 한다. 모델은 시스템 아키텍처를 통해 순자연적 발견 잠재력을 설계할 수 있음을 보여주며, 기존 시스템을 대상으로 한 검증을 통해 계산 창의성과 인공지능 분야에서의 실용적 유용성을 입증한다.

ABSTRACT

The term serendipity describes a creative process that develops, in context, with the active participation of a creative agent, but not entirely within that agent's control. While a system cannot be made to perform serendipitously on demand, we argue that its $\mathit{serendipity\ potential}$ can be increased by means of a suitable system architecture and other design choices. We distil a unified description of serendipitous occurrences from historical theorisations of serendipity and creativity. This takes the form of a framework with six phases: $\mathit{perception}$, $\mathit{attention}$, $\mathit{interest}$, $\mathit{explanation}$, $\mathit{bridge}$, and $\mathit{valuation}$. We then use this framework to organise a survey of literature in cognitive science, philosophy, and computing, which yields practical definitions of the six phases, along with heuristics for implementation. We use the resulting model to evaluate the serendipity potential of four existing systems developed by others, and two systems previously developed by two of the authors. Most existing research that considers serendipity in a computing context deals with serendipity as a service; here we relate theories of serendipity to the development of autonomous systems and computational creativity practice. We argue that serendipity is not teleologically blind, and outline representative directions for future applications of our model. We conclude that it is feasible to equip computational systems with the potential for serendipity, and that this could be beneficial in varied computational creativity/AI applications, particularly those designed to operate responsively in real-world contexts.

연구 동기 및 목표

• 자율적 시스템이 순자연적 사건을 경험하고 대응할 수 있도록 하여 '순자연적 발견을 서비스로 제공하는 것'에서 '시스템 내 순자연적 발견'으로의 초점을 이동시키기.
• 철학, 인지과학, 계산학 분야의 역사적이고 다학문적 자료에서 통합된, 이론에 기반한 순자연적 발견 모델을 도출하기.
• 특히 인공지능과 계산 창의성 응용 분야에서 순자연적 발견 잠재력을 구현하기 위한 실용적 히ュ리스틱 제공하기.
• 제안된 프레임워크를 사용하여 기존 시스템의 순자연적 발견 잠재력을 평가함으로써 그 적용 가능성과 진단 능력을 입증하기.
• 순자연적 발견은 순수하게 무작위적이거나 목적론적으로 무지한 것이 아니며, 시스템 설계를 통해 실생활 환경에서의 적응성과 혁신성을 향상시킬 수 있음을 주장하기.

제안 방법

• 저자들은 철학, 인지과학, 계산학 분야의 역사적 및 이론적 기록을 종합하여 인지, 주의, 관심, 설명, 다리, 평가의 여섯 단계로 구성된 프레임워크를 개발한다.
• 각 단계는 인지과학, 철학, 계산 시스템 분야에서 유래한 실용적 히ュ리스틱을 활용하여 구현 가능하도록 정의된다.
• 프레임워크는 외부에서 개발된 네 개의 시스템과 저자들이 자체적으로 개발한 두 개의 시스템에 적용되어 순자연적 발견 잠재력을 평가한다.
• 시스템은 학습, 맥락 인식, 적응형 주의를 통합하여 예기치 않은 입력에 대응하는 동적 추론과 믿음의 재검토를 지원한다.
• 비결정론적이고 맥락에 민감한 처리를 지원하도록 시스템 아키텍처가 설계되어 놀라움 기반 탐색과 전환적 통찰을 가능하게 한다.
• 메타레벨 문제 식별과 다중 도메인 유사성 분석을 통해 의사순자연적 발견(표면적 신선함)과 진정한 순자연적 발견(의미 있고 전환적인 통찰)을 모두 지원한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 인간의 간섭 없이도 계산 시스템이 순자연적 사건을 자율적으로 탐지하고 반응할 수 있도록 설계할 수 있는가?
• RQ2 철학, 인지과학, 계산학 분야의 다학문적 자료에서 통합된, 이론에 기반한 순자연적 발견 모델을 어떻게 구성할 수 있는가?
• RQ3 어떤 시스템 수준의 설계 선택이 자율적 AI 시스템의 순자연적 발견 잠재력을 향상시키는가?
• RQ4 제안된 프레임워크는 계산 시스템에서 의사순자연적 발견과 진정한 순자연적 통찰을 어떻게 구분할 수 있는가?
• RQ5 어떻게 순자연적 발견을 계산 창의성과 인공지능 응용 분야에 통합하여 실생활 환경에서의 반응성과 혁신성을 향상시킬 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 여섯 단계 프레임워크는 순자연적 발견의 인지적 및 체계적 역학을 효과적으로 포괄하며, 계산 시스템 내 순자연적 처리를 모델링하고 평가하기 위한 체계적인 기반을 제공한다.
• 모델은 순자연적 발견 잠재력이 특히 적응형 주의, 맥락 민감 학습, 다중 도메인 추론을 지원하는 시스템 아키텍처를 통해 향상될 수 있음을 입증한다.
• 기존 시스템에 프레임워크를 적용한 평가 결과, 대부분의 시스템이 '순자연적 발견을 서비스로 제공하는' 방식에 국한되어 있으며, 내재된 순자연적 발견 능력은 거의 구현되어 있지 않다.
• 프레임워크는 의사순자연적 발견과 진정한 순자연적 통찰을 성공적으로 구분하며, 후자는 전환적 통찰과 메타레벨 문제 식별을 필요로 한다.
• 모델에서 유도된 히ュ리스틱은 인간 간섭 없이도 예상치 못한 가치 있는 통찰을 탐지하고 활용할 수 있는 시스템 설계를 위한 실질적 지침을 제공한다.
• 연구는 계산 시스템에 순자연적 발견 잠재력을 공학적으로 구현하는 것이 가능하며, 특히 예측 불가능한 환경에서 적응성과 혁신성이 요구되는 응용 분야에서 그러한 가능성이 있음을 결론 내린다.