[논문 리뷰] Morphognosis: the shape of knowledge in space and time

Thomas E. Portegys|ArXiv.org|2017. 01. 05.

Embodied and Extended Cognition참고 문헌 2인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 공간적 및 시간적 정보를 인코딩하는 사건 기록의 피라미드로 구성된 지식 표현의 계산 모델인 Morphognosis를 제안한다. 이 모델은 생물체가 먼 과거와 미래의 사건을 시뮬레이션할 수 있도록 하여 고도의 지능이 어떻게 유도되는지를 설명한다. 세포 자동기계를 사용하여 시뮬레이션된 에이전트가 공간-시간 지식을 내재화함으로써 사냥, 둥지 건축, 펜고 게임을 하는 것을 학습하는 것을 보여주며, 더 큰 공간-시간 단위를 처리하는 능력이 고도의 지능을 만들어내는 데 기여함을 시사한다.

ABSTRACT

Artificial intelligence research to a great degree focuses on the brain and behaviors that the brain generates. But the brain, an extremely complex structure resulting from millions of years of evolution, can be viewed as a solution to problems posed by an environment existing in space and time. The environment generates signals that produce sensory events within an organism. Building an internal spatial and temporal model of the environment allows an organism to navigate and manipulate the environment. Higher intelligence might be the ability to process information coming from a larger extent of space-time. In keeping with nature's penchant for extending rather than replacing, the purpose of the mammalian neocortex might then be to record events from distant reaches of space and time and render them, as though yet near and present, to the older, deeper brain whose instinctual roles have changed little over eons. Here this notion is embodied in a model called morphognosis (morpho = shape and gnosis = knowledge). Its basic structure is a pyramid of event recordings called a morphognostic. At the apex of the pyramid are the most recent and nearby events. Receding from the apex are less recent and possibly more distant events. A morphognostic can thus be viewed as a structure of progressively larger chunks of space-time knowledge. A set of morphognostics forms long-term memories that are learned by exposure to the environment. A cellular automaton is used as the platform to investigate the morphognosis model, using a simulated organism that learns to forage in its world for food, build a nest, and play the game of Pong.

연구 동기 및 목표

• 확장된 공간적 및 시간적 척도에서 정보를 처리함으로써 고도의 지능이 어떻게 유도될 수 있는지 탐구하기.
• 생물학적 기억 통합을 모방하기 위해 신경피질을 먼 사건을 현재 있는 것처럼 기록하고 재현하는 시스템으로 모델링하기.
• 사건 기록의 계층적 구조가 사냥, 둥지 만들기, 게임 플레이와 같은 복잡한 행동을 지원할 수 있는지 조사하기.
• 지능은 단지 신호를 처리하는 데서 비롯되는 것이 아니라 공간-시간의 내부 모델을 구성하는 데서 비롯된다는 가설을 테스트하기.
• 세포 자동기계가 구조화된 공간-시간 사건 인코딩을 통해 학습과 기억 형성을 지원할 수 있음을 보여주기.

제안 방법

• Morphognosis 모델은 정점에 최근의 가까운 사건을, 깊이가 깊어질수록 오래되고 더 먼 사건을 저장하는 피라미드 구조를 가진 '모르포그노스틱'이라고 불리는 구조를 사용한다.
• 피라미드의 각 수준은 공간-시간 지식의 점차 커지는 단위로 사건 데이터를 집계한다.
• 세포 자동기계는 계산 기반으로 작동하며, 동적인 환경과 상호작용하는 에이전트를 시뮬레이션한다.
• 에이전트는 환경 자극에 노출됨으로써 감각 사건을 모르포그노스틱 구조에 인코딩한다.
• 시스템은 시간에 따라 감각 입력을 통합하여 과거와 미래 상태를 마치 현재 있는 것처럼 시뮬레이션할 수 있도록 한다.
• 세 가지 작업을 통해 시스템을 테스트한다: 음식을 사냥하기, 둥지 건축하기, 펜고 게임 플레이하기.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 사건 기록의 계층적 구조가 뇌가 먼 과거와 미래의 사건을 마치 현재 있는 것처럼 표현하는 능력을 시뮬레이션할 수 있는가?
• RQ2 점차 커지는 공간-시간 단위를 처리함으로써 인공 에이전트의 지능적 행동에 어떤 기여를 하는가?
• RQ3 세포 자동기계 플랫폼이 모르포그노스틱 기억을 통해 복잡한 목표 지향적 행동의 학습을 지원할 수 있는가?
• RQ4 모르포그노시스 모델이 기억 통합과 계획 수립에서 신경피질의 功能을 어느 정도 재현하는가?
• RQ5 피라미드 구조는 어떻게 즉각적인 감각 입력을 초월한 사건의 시뮬레이션을 가능하게 하는가?

주요 결과

• 모르포그노스틱 구조는 다양한 공간적 및 시간적 척도에서 사건의 순서를 성공적으로 인코딩하여 에이전트가 과거와 미래 상태를 시뮬레이션할 수 있게 하였다.
• 에이전트는 저장된 공간-시간 지식을 검색하고 활용함으로써 사냥과 둥지 만들기 작업에서 적응적인 행동을 보였다.
• 에이전트는 내재화된 사건 순서를 사용하여 공의 궤적을 예측함으로써 펜고 게임에서 성공적인 플레이를 달성하였다.
• 모델은 고차원의 지능이 확장된 공간-시간 영역에서 정보를 처리하고 통합할 수 있는 능력에서 기인할 수 있음을 보여주었다.
• 세포 자동기계 구현은 모르포그노시스가 명시적인 신경 구조 없이도 학습과 기억 형성을 지원할 수 있음을 확인하였다.