[논문 리뷰] Symbol Emergence in Cognitive Developmental Systems: a Survey

Tadahiro Taniguchi, Emre Uğur외 9명|arXiv (Cornell University)|2018. 01. 26.

Language and cultural evolution참고 문헌 117인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 인간 사회에서 상징이 사전에 정의된 것이 아니라 사회적 상호작용을 통해 동적으로 진화하기 때문에, 인지 발달 시스템에서 상징의 탄생을 핵심 과제로 제안한다. 상징 이론, 발달 로봇공학, 인지과학의 통찰을 융합하여, 내부 표현과 사회적 역학을 모두 포함하는 다면적 문제로 상징의 탄생을 프레임화하며, 공유 경험과 상호 신념을 통해 상징을 학습하는 시스템의 필요성을 주장한다.

ABSTRACT

Humans use signs, e.g., sentences in a spoken language, for communication and thought. Hence, symbol systems like language are crucial for our communication with other agents and adaptation to our real-world environment. The symbol systems we use in our human society adaptively and dynamically change over time. In the context of artificial intelligence (AI) and cognitive systems, the symbol grounding problem has been regarded as one of the central problems related to {\it symbols}. However, the symbol grounding problem was originally posed to connect symbolic AI and sensorimotor information and did not consider many interdisciplinary phenomena in human communication and dynamic symbol systems in our society, which semiotics considered. In this paper, we focus on the symbol emergence problem, addressing not only cognitive dynamics but also the dynamics of symbol systems in society, rather than the symbol grounding problem. We first introduce the notion of a symbol in semiotics from the humanities, to leave the very narrow idea of symbols in symbolic AI. Furthermore, over the years, it became more and more clear that symbol emergence has to be regarded as a multifaceted problem. Therefore, secondly, we review the history of the symbol emergence problem in different fields, including both biological and artificial systems, showing their mutual relations. We summarize the discussion and provide an integrative viewpoint and comprehensive overview of symbol emergence in cognitive systems. Additionally, we describe the challenges facing the creation of cognitive systems that can be part of symbol emergence systems.

연구 동기 및 목표

• 상징 기반 문제를 고정된 기계적 상징 체계가 아닌, 사회적으로 공유되는 상징 체계로 동적으로 형성되는 상징의 탄생으로 재정의함으로써, 인공지능의 상징적 시스템에 대한 정적 상징 기반 모델을 초월한다.
• 사전에 정의된 상징과 고정된 언어 지식에 의존하는 현재의 인공지능 시스템의 한계를 해결함으로써 자연스러운 인간-로봇 상호작용을 가능하게 하려는 목적을 가진다.
• 상징 이론, 발달 심리학, 신경과학, 기계 학습의 통찰을 융합하여 생물학적 및 인공 인지 시스템에서 상징이 어떻게 탄생하는지 이해하고자 한다.
• 상호작용, 공유 경험, 상호 신념 형성 과정을 통해 상징을 학습하고 공동 창출할 수 있는 인지 시스템을 구축하는 데 있어 핵심 과제를 규명하고자 한다.
• 인공지능 인지 시스템의 발전과 인간-로봇 협업을 위한 핵심 과제로 상징의 탄생을 주장하며, 보조적 과제가 아닌 중심 과제로 삼아야 한다.

제안 방법

• 상징의 정의를 상징적 인공지능을 초월하기 위해 상징 이론(예: 페어스의 기호 이론)과 같은 상징 이론의 이론적 프레임워크를 통합한다.
• 생물학, 인지과학, 로봇공학, 인공지능 분야에서 상징의 탄생에 대한 역사적이고 다학문적 발전을 검토하며, 분야 간 유사성과 연결 고리를 강조한다.
• 이중적 시각을 제안한다: 상징의 탄생은 내적 인지 발달과 사회적 상호작용을 통한 사회 수준의 진화라는 두 가지 측면을 모두 포함한다.
• 다중 모odal 센서모터 데이터 융합과 계층적 추상화의 역할을 강조하여 상징을 현실 세계 경험에 기반하게 한다.
• 공유된 신념 체계를 상징적 의사소통의 기초로 도입하며, 언어적 및 비언어적 신념이 함께 진화함을 강조한다.
• 사전에 프로그래밍된 상징 집합에 의존하는 것이 아니라, 상호작용을 통해 자율적으로 상징을 생성하고 개선할 수 있는 기계 학습 방법의 필요성을 주장한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 인공 인지 시스템의 상징 체계는 사전에 정의된 것이 아니라 발달 과정을 통해 어떻게 탄생할 수 있는가?
• RQ2 공유된 신념과 상호 이해는 인간과 로봇 간의 상징적 의사소통을 가능하게 하는 데 어떤 역할을 하는가?
• RQ3 인지 시스템은 인간의 언어와 사회적 기호의 동적이고 적응적인 성격을 반영하여 상징을 어떻게 표현하고 사용할 수 있는가?
• RQ4 센서모터 경험과 다중 모달 데이터 융합은 어떻게 구체적이고 추상적인 상징의 탄생에 기여하는가?
• RQ5 인공 시스템은 상징 기반 의사소통 과정에서 인간의 신념을 유추하고 조율할 수 있는 이론적 마음(Theory of Mind)에 유사한 메커니즘을 어떻게 개발할 수 있는가?

주요 결과

• 상징의 탄생은 단지 인지적 경험에 기반한 상징의 기반을 다지는 문제를 넘어서, 사회적 상호작용을 통해 동적으로 공유되는 상징 체계의 진화를 포함한다.
• 현재의 인공지능 및 로봇 시스템은 공유된 경험이나 신념 형성 없이 고정된 개발자 정의 상징 체계에 의존하기 때문에 자연스러운 인간-로봇 상호작용을 지원하지 못한다.
• 상징 이론과 인지 발달 시스템의 융합은 상징이 정적인 것이 아니라 반복적이고 맥락에 민감한 상호작용을 통해 탄생함을 드러낸다.
• 언어적 및 비언어적 지식을 포함하는 공유된 신념 체계는 현실 환경에서의 모호성 해결과 효과적인 의사소통을 가능하게 하기 위해 필수적이다.
• 상징의 탄생을 가능하게 하는 인지 시스템은 센서모터 데이터의 계층적 추상화와 함께, 신념 추론 및 상호 이해를 위한 메커니즘을 통합해야 한다.
• 상징의 탄생은 보조적 과제가 아니라, 인간과 유사하게 학습하고 함께 진화할 수 있는 진정으로 인지적인 인공 시스템을 개발하기 위한 핵심 과제이다.