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마음-행동-두뇌의 관계는 복잡하고 어렵다...

20세기 중반의 정보 혁명과 사이버네틱스 운동은 물리학뿐만 아니라 인간의 정신과 마음, 두뇌와 신체, 인간 및 동물-사회의 행동에 대한 학문적 접근에 큰 영향을 미쳤다. 이 시기에 정보와 수학적 형식 사이의 관련성이 주목받기 시작하면서, 정보 이론과 통계역학은 중요한 변화를 겪었다. 이러한 운동은 인간 본질과 생명에 대한 형식적인 학문을 구체화하려 했지만, 당시 기술의 한계와 철학적 문제로 인해 20세기 후반에는 심리학, 정신의학, 신경과학, 경제학, 인류학, 인공지능, 로봇공학 등 수많은 분야로 분화되었다.


물리학에서 동역학(Dynamics), 역학(Mechanics), 원리(Principles); 동역학은 현상에 대한 용어와 개념을 다루고(What), 역학은 그들 사이의 규칙과 방정식(How)을, 원리는 그 이유와 근거(Why)를 다룬다. 출처: 과거 "능동추론의 철학" 발표자료

물리학의 역사를 보면, 새로운 현상을 설명하고, 제어하고, 예측할 수 있는 강한 이론을 만들기 위해서는 ‘왜(Why)’, ‘어떻게(How)’, ‘무엇을(What)’에 대한 질문에 해당하는 원리(Principle), 역학(Mechanics), 동역학(Dynamics)의 발전이 필요하다. 현재 마음-두뇌/신체-행동을 부분적으로 설명하는 다양한 동역학과 역학, 원리의 혼란이 존재한다고 볼 수 있다.


자유 에너지 원리(Free Energy Principle)와 능동 추론(Active Inference)을 정리한 칼 프리스턴 교수(Karl Friston). 출처: WIRED

이러한 상황 속에서 다양한 학문의 통합적 프레임워크를 융합하고 환원하려는 규범 이론적 접근이 크게 발달하고 있다. 대표적으로 Karl Friston의 자유 에너지 원리(Free Energy Principle)와 능동 추론(Active Inference), Samuel Gershman의 귀납적 편향 원리(Inductive Bias Principle)와 근사 원리(Approximation Principle)를 들 수 있다. 이 이론들은 생물학적 시스템과 심리적, 행동적 현상을 설명하는 데 중점을 둔다. 그러나 여전히 현대 과학이 설명하지 못하는 의식, 느낌, 최면과 같은 복잡한 현상들이 존재한다. 이러한 현상들은 생물학적 복잡성과 진화론적 성격을 포함하고 있어, 단순한 물리학적, 정보 이론적 접근만으로는 충분히 설명되지 않을 수 있다. 따라서 이들을 이해하기 위해서는 다양한 학문 분야의 통합적이고 다차원적인 접근이 필요하다.


이러한 접근 방식이 ‘왜(Why)’를 찾는 작업에 중점을 두는 한편, 현대 인공지능 연구는 ‘어떻게(How)’; 즉, 공학적 응용에 더 초점을 맞추고 있다. Jurgen Schmidhuber의 자기 지도 학습(Self-supervised Learning) 및 월드 모델(World Model), Geoffrey Hinton의 볼츠만 머신(Boltzmann Machine)과 David Rumelhart의 헬름홀츠 머신(Helmholtz Machine)은 인간 지능을 닮은 인공지능을 개발하는 데 중요한 개념들을 제시했다. 정보 이론이 물리학의 하위 범주에 있지 않고 독특한 지위를 지닌다는 점에서, 환원 불가능한 추가적인 원리의 도입이 필요할 수도 있으며, 다양한 원리의 집합을 구성할 여지도 있다.

현대 인공지능의 언어는 기본적으로 정보 기하학 및 최적 수송(Optimal Transport)과 같은 정보 이론의 토대 위에 있는 다양한 수학적 형식을 사용한다. E. T. Jaynes가 통계역학을 정보 이론의 관점에서 재해석하여 두 분야 간의 통합적 관계를 제시한 것처럼, 정보 이론과 물리학의 교차점에서 새로운 통찰을 얻을 수 있다. 이러한 통합적 접근은 정보 이론과 물리학적 원리들이 상호 보완적으로 작용하여 마음-두뇌-행동 시스템을 설명하는 데 중요한 역할을 한다.

결론적으로, 마음-두뇌-행동 시스템을 이해하기 위해서는 정보 이론과 물리학적 원리를 통합적으로 접근할 필요가 있다. 정보 이론적 원리들은 물리적 시스템이 정보를 어떻게 처리하고, 예측하며, 행동을 조절하는지를 설명하는 데 사용되며, 물리학적 법칙들은 이러한 시스템이 실제로 어떻게 작동하는지에 대한 기초적인 이해를 제공한다. 정보 이론과 물리학의 교차점을 탐구함으로써 새로운 연구와 발견을 촉진할 수 있다. 이 에세이는 마음-두뇌-행동에 대한 통합적인 과학적 시스템을 구축하고자 하는 목표를 달성하는 데 중요한 통찰을 제공하며, 이를 통해 복잡한 생물학적 시스템의 작동 방식을 더 잘 이해할 수 있는 기반을 마련한다.


요약

20세기 중반의 정보 혁명과 사이버네틱스 운동은 인간의 정신과 행동 연구에 큰 영향을 미쳤으며, 정보 이론과 통계역학의 발전을 촉진했다. 이로 인해 다양한 학문 분야로 분화되었다. 물리학의 ‘왜’, ‘어떻게’, ‘무엇을’에 대한 질문을 해결하는 원리, 역학, 동역학의 발전이 필요하다. 다양한 학문 통합을 시도하는 규범 이론적 접근이 발달했으며, Karl Friston의 자유 에너지 원리와 Samuel Gershman의 귀납적 편향 원리 등이 이를 대표한다. 그러나 의식, 느낌 등 복잡한 현상들은 단순한 물리학적 접근만으로는 충분히 설명되지 않아 다차원적인 접근이 필요하다. 현대 인공지능 연구는 ‘어떻게’에 초점을 맞추며, Jurgen Schmidhuber와 Geoffrey Hinton 등의 연구가 중요한 개념들을 제시했다. 정보 이론은 물리학과의 교차점에서 새로운 통찰을 제공하며, 마음-두뇌-행동 시스템을 이해하는 데 중요한 역할을 한다. 정보 이론과 물리학적 원리를 통합적으로 접근함으로써 복잡한 생물학적 시스템을 더 잘 이해할 수 있는 기반을 마련한다.

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