A Computational Implementation of a Goal-Directed Theory of Affect

인간은 버스를 타려는 단순한 욕구부터 경력을 쌓으려는 복잡한 야망에 이르기까지, 끊임없이 목표의 세계를 항해하고 있습니다. 수십 년 동안 과학자들은 이러한 추구를 몰아붙이는 보이지 않는 엔진인 '감정'을 이해하기 위해 노력해 왔습니다. 어펙티브 컴퓨팅(affective computing) 분야에서 연구자들은 인간과 더 자연스럽게 상호작용하는 기계를 만들고자, 감정을 인식하거나 시뮬레이션할 수 있는 컴퓨터 프로그램을 구축합니다. 그러나 이 작업에는 오랜 갈등이 존재해 왔습니다. 기존의 많은 모델은 감정을 상황이 벌어진 후 사후적으로 붙여지는 최종적인 라벨, 즉 편지에 찍는 도장처럼 취급합니다. 다른 모델들은 인간 심리와 깊은 연관성이 결여된 가공되지 않은 데이터 신호에 의존합니다. 그 결과, 컴퓨터가 내부 프로세스로부터 어떻게 그 감정이 실제로 발생했는지에 대한 명확하고 단계적인 설명 없이 감정을 출력해 버리는 '블랙박스' 현상이 자주 발생합니다.

2026년 국제 어펙티브 컴퓨팅 및 지능형 상호작용 컨퍼런스(International Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction)에서 발표된 새로운 연구는 '목표 지향 이론(Goal-Directed Theory)'이라는 특정 심리학적 개념을 기반으로 컴퓨터 모델을 구축함으로써 이를 해결하고자 합니다. 이 이론은 감정이 우리가 생각한 후에 발생하는 별개의 사건이 아니라, 무언가를 달성하려고 노력하는 행위 자체의 기능적 부산물이라고 제안합니다. 이 이론은 우리가 현재 위치와 원하는 위치 사이의 격차를 감지하고, 그 격차를 좁힐 가능성을 저울질함에 따라 감정이 지속적으로 발생한다고 주장합니다. 베른하르트 힐퍼트(Bernhard Hilpert)와 그의 팀이 이끄는 연구진은 이 이론을 고충실도 컴퓨터 시뮬레이션으로 변환했습니다. 그들의 연구는 기대감에 따른 희망의 상승이나 실패로 인한 갑작스러운 하락과 같은 복잡한 감정 패턴이, 이를 생성하기 위한 특별한 전용 모듈 없이도 단순한 기계적 상호작용으로부터 자연스럽게 발생할 수 있음을 입증했습니다.

이 아이디어를 테스트하기 위해 연구팀은 디지털 에이전트를 생성하여 두 가지 단순하고 통제된 환경에 배치했습니다. 첫 번째는 가상 주사위 게임이었습니다. 이 시나리오에서 에이전트에게는 명확한 목표가 있었습니다: 바로 특정 숫자, 즉 6을 던지는 것이었습니다. 연구진은 에이전트가 두 가지 주요 요소를 바탕으로 감정을 계산하도록 프로그래밍했습니다. 첫째, 에이전트는 현재 상태와 목표 사이의 거리를 측정했습니다. 목표에서 멀리 떨어져 있을수록, 에이전트는 그 거리에 비례하여 부정적인 감정을 기록했습니다. 둘째, 에이전트는 자신의 기대를 고려했습니다. 만약 에이전트가 주사위를 던질 기회가 있다는 것을 알고 있다면, 성공 확률을 계산했습니다. 시뮬레이션 결과, 주사위를 던지기도 전에 실행 가능한 행동의 존재만으로도 에이전트의 정서 상태에 미세한 '상승(lift)'이 나타났습니다. 이러한 상승은 결과가 여전히 불확실함에도 불구하고, 에이전트에게 앞으로 나아갈 경로가 존재했기 때문에 발생했습니다. 에이전트가 마침내 주사위를 던졌을 때, 감정은 즉각적으로 변했습니다. 목표를 맞추면 격차가 사라지며 감정은 날카로운 양의 정점으로 치솟았습니다. 목표를 놓치면 감정은 다시 음의 기저 상태로 떨어졌습니다.

연구진은 그다음 더 복잡한 도전 과제인 가상 복도(virtual corridor)를 도입했습니다. 여기서 에이전트는 복도 끝을 향해 한 걸음씩 걸어가야 합니다. 가는 길에는 매 걸음마다 함정에 빠질 작은 가능성이 존재했습니다. 이 설정은 에이전트가 목표에 가까워짐에 따라 감정이 시간에 따라 어떻게 진화하는지를 보여주기 위함이었습니다. 연구진은 다양한 유형의 에이전트로 시뮬레이션을 실행했습니다. 어떤 에이전트들은 '무지한(oblivious)' 상태였는데, 이는 함정이 있다는 사실을 인지하지 못하고 반드시 끝에 도달할 것이라고 가정하는 상태를 의미합니다. 반면 다른 에이전트들은 '정확한(accurate)' 상태였는데, 이는 각 단계에서 함정에 빠질 정확한 확률을 알고 있는 상태를 의미합니다. 결과는 진전과 기대 사이의 매혹적인 상호작 작용을 드러냈습니다. 정확한 에이전트가 앞으로 나아감에 따라, 그 정서적 희망이 커진 이유는 단순히 물리적으로 결승선에 가까워졌기 때문만이 아니라, 안전하게 한 걸음씩 내디딜 때마다 함정에 빠질 누적 위험이 감소했기 때문이었습니다. 이는 비선형적인 양의 감정 상승을 만들어냈으며, 성공에 가까워질수록 이 '상승'은 더욱 강해졌습니다.

대조적으로, 위험의 변화를 인지하지 못한 무지한 에이전트는 마지막 순간까지 평탄한 감정선을 보였습니다. 이는 연구의 핵심 발견을 강조합니다. 즉, 감정 경험의 구체적인 형태는 에이전트가 자신의 환경과 성공 가능성을 어떻게 처리하느냐에 전적으로 달려 있다는 것입니다. 시뮬레이션은 또한 실패의 메커니즘을 포착했습니다. 정확한 에이전트가 마침내 함정에 빠졌을 때, 에이전트는 '추락(crash)'을 경험했습니다. 이것은 단순히 음의 상태로 돌아가는 것이 아니었습니다. 이는 두 가지 일이 동시에 발생함에 따라 일어나는 갑작스럽고 날카로운 하락이었습니다. 에이전트의 목표를 향한 진전이 사라졌고, 미래의 성공에 대한 기대치가 즉시 제로로 떨어졌습니다. 에이전트가 중간 단계 없이 성공하거나 실패하는 단순한 이분법적 과업의 버전에서는 실패의 감정이 덜 극적이었지만, 남아있는 모든 희망의 완전한 상실에 의해 유발된다는 점은 여전히 뚜렷했습니다.

이 연구의 의의는 투명성에 있습니다. 복잡하고 숨겨진 규칙을 사용하여 에이전트가 언제 행복하거나 슬퍼할지를 결정하는 기존 모델들과 달리, 이 새로운 프레임워크는 전적으로 목표 추구의 가시적인 메커니즘에 기반하여 구축되었습니다. 시뮬레이션의 모든 감정 출력은 현실과 원하는 결과 사이의 격차, 그리고 그 격차를 메울 확률의 결합에 대한 직접적인 계산입니다. 연구진은 '희망'이나 '두려움'을 위한 별도의 모듈을 프로그래밍할 필요가 없다는 것을 발견했습니다. 대신, 이러한 복잡한 감정 프로필은 불일치와 기대라는 기본적인 수학적 원리로부터 자동으로 발생했습니다. 이는 기대감이라는 감정이 인간 행동의 신비로운 부가물이 아니라, 목표와 그것을 달성하기 위한 계획을 가진 것의 자연스러운 결과임을 시사합니다.

이 연구는 현재 컴퓨터 시뮬레이션에 국한되어 있으며 아직 인간 참여자를 포함하지는 않지만, 이 분야를 위한 강력한 새로운 도구를 확립했습니다. 저자들은 자신들의 모델을 다양한 심리학적 이론을 테스트하고 정교화할 수 있는 '계산 실험실(computational laboratory)'이라고 설명합니다. 연구진은 컴퓨터 코드의 모든 부분이 인간 심리학의 개념과 직접 매핑되도록 함으로써, 완전히 검사 가능한 시스템을 만들었습니다. 이를 통해 과학자들은 실제 사람을 대상으로 테스트하기 전에 에이전트가 특정 상황에서 어떻게 느낄지를 예측할 수 있습니다. 이 연구는 감정을 블랙박스 형태의 휴리스틱으로 취급하던 방식에서 벗어나, 감정을 세상 속에서 행동하는 과정의 필수적인 부분으로 보는 세밀하고 기계적인 이해로 분야를 이동시키고 있습니다. 이는 기계가 단순히 인간의 감정을 흉내 내는 것을 넘어, 인간의 행동을 이끄는 것과 동일한 근본적인 과정을 통해 감정을 생성하도록 만드는 명확한 경로를 제시합니다.