[논문 리뷰] Subjective Reality and Strong Artificial Intelligence

Alexander Serov|arXiv (Cornell University)|2013. 01. 27.

Computability, Logic, AI Algorithms참고 문헌 29인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 강력한 인공지능(Strong Artificial Intelligence, SAI)을 발전시키기 위해 주관적 현실 개념에 기반한 인지 모델을 제안한다. 주관적 현실을 통해 인식 세계의 상대성에 대한 형식화를 통해, 지능 시스템이 개인화되고 맥락에 따라 달라지는 프레임워크를 통해 환경을 해석할 수 있도록 하여, 인간과 유사한 인지적 추론과 적응 행동을 갖춘 SAI 시스템을 개발하기 위한 기초적 방법론을 제공한다.

ABSTRACT

The main prospective aim of modern research related to Artificial Intelligence is the creation of technical systems that implement the idea of Strong Intelligence. According our point of view the path to the development of such systems comes through the research in the field related to perceptions. Here we formulate the model of the perception of external world which may be used for the description of perceptual activity of intelligent beings. We consider a number of issues related to the development of the set of patterns which will be used by the intelligent system when interacting with environment. The key idea of the presented perception model is the idea of subjective reality. The principle of the relativity of perceived world is formulated. It is shown that this principle is the immediate consequence of the idea of subjective reality. In this paper we show how the methodology of subjective reality may be used for the creation of different types of Strong AI systems.

연구 동기 및 목표

• 지각을 核심 메커니즘으로 삼음으로써 강력한 인공지능을 창출하는 데 도전하는 것.
• 지능 생명체가 환경과 상호작용할 때의 주관적 성격을 포괄하는 지각의 형식적 모델을 개발하는 것.
• 지각하는 자가 관찰자에 따라 다르게 인식되는 현실이라는 이론적 프레임워크를 수립함으로써 더 적응력 있고 맥락 인식 능력을 갖춘 AI 시스템을 가능하게 하는 것.
• 주관적 경험에 기반해 내부적으로 세계의 표현을 생성하고 업데이트할 수 있는 지능 시스템 설계를 위한 방법론을 제공하는 것.
• 주관적 현실을 AI 아키텍처에 통합함으로써 인공지능의 인지와 인간과 유사한 의식 간 격차를 메우는 것.

제안 방법

• 개별적 내부 프레임워크를 통해 세계를 인식하는 방식을 기반으로 한 지각 모델을 제안한다.
• 지각 세계의 상대성 원리를 도입하여, 지각이 관찰자의 내부 상태와 인지적 구조에 따라 본질적으로 상대적임을 주장한다.
• 지능 시스템이 맥락에 민감하게 환경 자극을 해석하고 반응할 수 있도록 할 수 있는 지각 패턴의 집합을 정의한다.
• 주관적 현실 개념을 활용해 환경의 내부 표현을 체계화함으로써 경험에 기반한 동적 적응을 가능하게 한다.
• 다양한 유형의 강력한 인공지능 시스템에 이 모델을 적용하여, 복잡한 지각 행동을 모델링하는 데서의 유연성을 입증한다.
• 지각을 수동적 수신이 아니라 내부 인지 모델과 과거 경험에 의해 형성되는 능동적이고 구성적인 과정으로 프레임워크화한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 주관적 현실을 인공 시스템 내에서 지능적 지각을 모델링하는 기초로 형식화할 수 있는가?
• RQ2 지능 시스템이 일관성 있고 적응 가능한 외부 세계의 주관적 표현을 구성할 수 있도록 하는 메커니즘은 무엇인가?
• RQ3 지각 세계의 상대성은 강력한 인공지능 시스템의 설계와 행동에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ4 주관적 현실 프레임워크 내에서 지각 패턴을 체계적으로 생성하고 업데이트할 수 있는 방법은 무엇인가?
• RQ5 제안된 모델이 인공 시스템 내에서 인간과 유사한 의식과 추론의 기원을 지원할 수 있는가?

주요 결과

• 지각 세계의 상대성 원리는 주관적 현실 개념의 직접적인 결과로 엄밀히 도출되며, 지능 시스템 내에서 지각의 다양성에 대한 이론적 기반을 제공한다.
• 모델은 경험에 기반해 동적으로 업데이트되는 맥락에 따라 달라지는 환경의 내부 표현을 구성할 수 있도록 한다.
• 주관적 현실은 모호성, 불확실성, 맥락 특화된 해석을 처리할 수 있는 실현 가능한 프레임워크를 제공한다.
• 이 방법론은 일반화 가능하며 다양한 유형의 강력한 인공지능 시스템에 적용 가능하므로, 다양한 AI 아키텍처에 광범위하게 적용 가능함을 시사한다.
• 모델은 인간 인지와 유사한 자기조직화적, 적응형 지각 과정을 갖춘 AI 시스템 개발을 지원한다.
• 주관적 현실의 관점에서 현상학적 의식의 측면과 기술적 AI 설계 사이의 개념적 다리를 놓는 데 기여한다.