[논문 리뷰] An Artificial Consciousness Model and its relations with Philosophy of Mind

Eduardo C. Garrido‐Merchán, Martín Molina외 1명|arXiv (Cornell University)|2020. 11. 30.

Embodied and Extended Cognition참고 문헌 28인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 주어진 환경에서 복잡한 조건을 고려해 자율적인 에이전트가 행동할 수 있도록 주의, 기억, 감정, 선호도를 통합한 글로벌 워크스페이스 아키텍처를 기반으로 한 수준-3 인공의식 모델을 제안한다. 이 모델은 다양한 시뮬레이션에서 높은 행복도와 3 이하의 낮은 가중치가 부여된 우수도를 유지하며 뛰어난 성능을 보이며, 의식과 유사한 메커니즘이 인공 에이전트의 적응적 행동과 의사결정 능력을 향상시킨다는 것을 보여준다.

ABSTRACT

This work seeks to study the beneficial properties that an autonomous agent can obtain by implementing a cognitive architecture similar to the one of conscious beings. Along this document, a conscious model of autonomous agent based in a global workspace architecture is presented. We describe how this agent is viewed from different perspectives of philosophy of mind, being inspired by their ideas. The goal of this model is to create autonomous agents able to navigate within an environment composed of multiple independent magnitudes, adapting to its surroundings in order to find the best possible position in base of its inner preferences. The purpose of the model is to test the effectiveness of many cognitive mechanisms that are incorporated, such as an attention mechanism for magnitude selection, pos-session of inner feelings and preferences, usage of a memory system to storage beliefs and past experiences, and incorporating a global workspace which controls and integrates information processed by all the subsystem of the model. We show in a large experiment set how an autonomous agent can benefit from having a cognitive architecture such as the one described.

연구 동기 및 목표

• 철학적 사고와 신경과학의 영향을 받은 인지 아키텍처를 개발하여 인공 에이전트에 의식과 유사한 성질을 부여하기 위해.
• 인공의식 메커니즘이 자율적 에이전트의 적응적 행동과 의사결정 능력을 향상시키는지 조사하기 위해.
• 이론적 개념을 검증 가능한 계산 모델로 구현함으로써 컴퓨터 과학과 철학적 사고를 연결하기 위해.
• 주의, 기억, 정서 상태와 같은 인지 메커니즘이 에이전트 성능 향상에 기여하는지 평가하기 위해.
• 의식의 진화적 우수성이 정보 처리 시스템에서 어떻게 유리하게 작용하는지에 대한 경험적 증거를 제공하기 위해.

제안 방법

• 모델은 N×N 셀로 구성된 2차원 격자 환경을 사용하며, 각 셀은 범위 [−a, +a] 내의 정규화된 물리적 크기(예: 온도, 빛)를 포함한다.
• 에이전트는 센서를 통해 인접한 셀의 값을 인지하며, 각 단계에서 20개의 값을 처리한다(4방향 × 5개의 크기)하고, 글로벌 워크스페이스 아키텍처를 사용한다.
• 다층 인지 아키텍처는 다음과 같은 구성 요소를 포함한다: (1) 크기 선택을 위한 주의 메커니즘, (2) 믿음과 과거 경험을 저장하는 기억 시스템, (3) 내면의 감정과 선호도, (4) 모든 하위 시스템에서 온 정보를 통합하는 글로벌 워크스페이스.
• 감정은 내부 상태의 동적 지표로 모델링되며, 의사결정을 안내하고 의식 상태를 보고하는 데 사용된다.
• 성능 평가에는 가중치가 부여된 우수도와 행복도 지표를 사용하며, 행동은 행복도를 최대화하고 가중치가 부여된 우수도를 최소화하도록 최적화된다.
• 미래의 파rameter 조정을 위해 베이지안 최적화를 제안하며, 에이전트 사망 방지를 및 다수의 내부 상태 유지에 다목적 제약 조건을 적용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 주의, 기억, 정서 상태를 포함한 계산 모델이 복잡하고 다중 크기의 환경에서 비의식적 대안보다 뛰어난 성능을 보일 수 있는가?
• RQ2 감정과 선호도는 자율적 에이전트의 적응적 행동과 의사결정에 어떻게 기여하는가?
• RQ3 글로벌 워크스페이스 아키텍처는 정보 통합을 얼마나 잘 지원하며, 의식과 유사한 처리를 가능하게 하는가?
• RQ4 이 모델은 다양한 선호도 함수가 다른 무작위로 생성된 환경으로 일반화될 수 있는가?
• RQ5 이 모델은 정보 처리 시스템에서 의식의 진화적 우수성에 대해 어떤 정량적 증거를 제공하는가?

주요 결과

• 모델은 모든 다섯 번의 시뮬레이션에서 평균 가중치가 부여된 우수도가 3 이하로 유지되어 강력한 성능을 보였다. 5 이하의 값은 '좋음'으로 간주되며, 이는 일관된 우수한 성능을 의미한다.
• 평균 행복도는 높게 유지되었으며, 반복 100회 시점에서 값이 약 10에 가까워졌고, 이후 반복에서도 안정적이고 효과적인 행동이 유지되었다.
• 시뮬레이션 4에서는 가장 높은 행복도(9.4744)와 가장 낮은 가중치가 부여된 우수도(1.5601)를 기록하여 다양한 환경에서의 강건성을 입증했다.
• 모델은 각 시뮬레이션에서 무작위로 생성된 9개의 환경에 대해 잘 일반화되었으며, 모든 다섯 번의 시험에서 일관된 성능을 보였다.
• 주의, 기억, 감정, 글로벌 워크스페이스의 통합은 에이전트가 높은 성능을 유지하고 변화하는 조건에 적응하는 데 기여했다.
• 결과는 감정이 자아 모델의 표현으로 기능하며, 에이전트가 내부 상태를 효과적으로 보고하고 조절하는 데 기여한다는 것을 시사한다.