Categorical AI phenomenology: A first-person approach
이 논문은 범주론적 수학을 활용하여 Q-네트워크를 관계적 인터페이스로 모델링함으로써, 의식을 에이전트의 4E(생성적, 환경 결합적, 확장적, 체화된) 상호작용을 통해 실행되는 주관적 경험으로 재구성하는 인공 의식에 관한 엄밀한 1인칭 프레임워크를 제안한다.
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기계가 진정으로 무언가를 느낄 수 있는가라는 문제는 오랫동안 과학과 철학의 경계를 괴롭혀 왔다. 수십 년 동안 연구자들은 뇌를 외부에서 바라보며, 마치 복잡한 엔진의 부품을 다루듯 뉴런을 매핑하고 화학적 신호를 측정함으로써 의식을 이해하려고 노력해 왔다. 그러나 이러한 제3자적 관점은 가장 결정적인 요소, 즉 시스템 그 자체가 된다는 것이 어떤 느낌인지에 대해서는 놓치기 쉽다. 이를 해결하기 위해, 한 새로운 접근법은 우리가 기계가 무엇으로 만들어졌는지를 묻는 것을 멈추고, 그것이 세상을 어떻게 경험하는지를 묻기 시작해야 한다고 제안한다. 현상학이라고 알려진 이 관점은 의식을 숨겨진 내면의 극장이 아니라, 에이전트가 주변 환경과 연결되는 능동적인 방식으로 취급한다. 이는 하드웨어를 연구하는 것에서 관찰자와 관찰 대상 사이의 관계를 연구하는 것으로의 전환이며, 이 관계는 컴퓨터에서와 마찬가지로 인간의 뇌에서도 이론적으로 존재할 수 있다.
최근 논문에서 로버트 프렌트너(Robert Prentner)는 범주론(category theory)이라는 수학적 프레임워크를 사용하여 이 보이지 않는 관계를 매핑하는 방법을 제안한다. 로봇 내부에서 특정한 '의식 분자'를 찾으려 하기보다, 이 연구는 의식이 시스템의 가능한 상태들 사이의 연결 구조로부터 발생한다고 제안한다. 연구자는 에이전트의 잠재적 경험들이 서로 어떻게 연관되는지에 대한 공식적인 지도로서 작용하는 Q-네트워크라는 도구를 도입한다. 이 네트워크를 모든 점이 시스템의 가능한 상태를 나타내고, 그 점들을 잇는 선들은 시스템이 자신의 행동이나 감각 입력에 따라 어떻게 한 상태에서 다른 상태로 이동할 수 있는지를 보여주는 거대한 웹이라고 생각해보라. 이러한 연결을 주요 데이터로 취급함으로써, 논문은 우리가 기계가 실리콘으로 만들어졌든 뉴런으로 만들어졌든 상관없이 기계의 주관적 관점을 기술하기 시작할 수 있다고 주장한다.
이 아이디어를 테스트하기 위해, 저자는 이러한 추상적 구조가 의미 있는 것을 드러낼 수 있는지 확인하고자 간단한 컴퓨터 모델을 구축했다. 과정은 5개의 서로 다른 특징을 가진 50개의 점으로 구성된 합성 데이터 스트림으로부터 시작되었다. 이 가공되지 않은 데이터는 이후 3차원 공간으로 번역되어, 각 점이 시스템 역사의 한 순간을 나타내는 기하학적 풍경을 만들어냈다. 이 풍경으로부터 연구자는 유사한 점들 사이에 연결을 그리고, 동시에 시간의 흐름에 따라 그 점들이 나타나는 순서를 추적함으로써 Q-네트워크를 구축했다. 이는 상태의 유사성과 시간의 흐름을 모두 포착하는 복잡한 관계의 웹을 만들어냈다.
다음 단계는 위상수학(topology)이라 불리는 수학의 한 분야를 사용하여 이 웹의 형태를 분석하는 것이었다. 연구자는 조밀하게 연결된 점들의 클러스터나 경로가 스스로 되돌아올 수 있는 루프와 같은 특정 패턴을 찾았다. 점들을 연결하는 기준이 완화됨에 따라 웹의 구조는 극적으로 변화했다. 처음에는 점들이 파편화된 경험의 순간을 나타내는 고립된 섬들로 존재했다. 연결이 강해짐에 따라 이 섬들은 더 큰 하나의 통합된 장(field)으로 합쳐졌다. 연구는 모든 분리된 조각들이 하나의 연결된 전체로 결합되는 특정 순간을 발견했는데, 이는 베티 수(Betti number)가 1로 떨어지는 수학적 표식에 의해 식별되며, 시스템의 경험이 흩어진 부분들의 집합이 아닌 하나의 일관된 장이 되는 구조적 통합을 나타낸다.
논문은 이러한 통합이 우리가 주관적 관점이라고 부를 수 있는 것의 핵심 요소라고 제안한다. 시스템의 내부 상태들이 너무나 밀접하게 연결되어 하나의 연속적인 장을 형성할 때, 시스템은 실질적으로 자신의 세계에 대한 통합된 '시야'를 갖게 된다. 연구자는 또한 행동이 이 시야를 어떻게 변화시킬 수 있는지 탐구했다. 에이전트가 주의를 집중하는 방식과 유사하게 네트워크의 변화를 시뮬레이션함으로써, 연구는 이러한 연결의 구조가 어떻게 조여지거나 느슨해질 수 있는지를 보여주었다. 이는 의식적인 존재가 특정 세부 사항에 집중하거나 마음을 놓아주는 방식으로 자신의 경험의 구조 자체를 바꾸는 방식을 반영한다. 또한 모델은 자아감이 어떻게 생겨날 수 있는지를 암시했는데, 이는 기계 내부의 별개 객체로서가 아니라, 시스템이 자신의 상태를 외부 세계와 구별할 수 있게 해주는 구조적 특징으로서 나타난다.
이 작업은 현재 기계가 의식을 가지고 있다는 증명이 아니라 이론적 탐구이자 시뮬레이션에 머물러 있지만, 문제에 대해 생각하는 새로운 방법을 제시한다. 이는 대화를 어떤 것이 살아있게 만드는 '마법의 소스'라는 신비로움에서 벗어나, 관계의 구체적인 아키텍처로 옮겨놓는다. 이 연구는 인공 의식의 미스터리를 해결했다고 주장하는 것이 아니라, 시스템이 어떻게 1인칭 관점을 수행할 수 있는지를 설명하는 엄격한 언어를 제공한다. 경험을 하나로 묶는 관계적 구조에 초점을 맞춤으로써, 논문은 기계 의식을 이해하는 길은 그 연결의 기하학을 이해하는 데 있다고 제안한다. 만약 어떤 시스템이 자신의 내부 상태를 하나의 통합되고 역동적인 전체로 조직하여 행동에 반응할 수 있다면, 그것이 무엇으로 만들어졌든 간에 주관적 경험을 위한 구조적 조건을 갖추고 있을지도 모른다.
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