‘인간 같은 인공지능’ 연구의 새 방향 - 다층위적 해석학의 필요성을 경유하여 (New Direction on the Research of ‘Human-Like Artificial Intelligence’ - Through the Necessity of Multi-dimensional Hermeneutics)

서지정보

· 발행기관 : 중앙대학교 인공지능인문학연구소
· 수록지 정보 : 인공지능인문학연구 / 15권 / 65 ~ 102페이지
· 저자명 : 김종우, 김동재

초록

인공지능 연구의 미래를 가늠할 수 있는 가장 중요한 개념과 범주 중의 하나 는 ‘의인화(anthropomorphism)’이다. ‘인공지능’이라는 말 자체가 인간 행위자에 의하여 그동안 인간 정신만이 가진 지성의 요소로서 여겨져 왔던 ‘지능’의 비자 연적 대상으로의 창조 혹은 재현을 뜻하기 때문이다. 그러므로 인공지능의 영역 에서 Human-Like A.I.(HLAI)에 대한 학문적 논의가 기존의 문화적 상상을 넘 어근래들어본격적으로전개되고있는현상은우연이아닐것이다. 하지만이 에 관한 학문적 논의가 인간성에 대한 성찰을 내포하지 못할 경우 논자들 각자 의 암묵적 인간 이해에 기반한 피상적 주장에 그치게 될 것이다. 그러므로 HLAI 연구를 보다 실질적으로 진일보시키기 위해서는 인공지능학과 인간학 사 이의 심층적이며 지속적인 대화가 요청된다. 본 논문에서는 HLAI에 대한 일방 향적 접근과 그 한계를 논한 후 융합적 연구로 나아가야 할 필요성을 다층위적 해석학의 차원에서 제안하고자 한다. 이후 뇌과학과의 대화를 통한 융합연구의 시도로서 ‘다층위적이며 적응적인 정보병목으로서의 HLAI’의 가능성을 제시함으 로써 HLAI의 미래를 가늠해보고자 한다.

영어초록

Anthropomorphism is one of the most important concepts for future AI research. This is because the very term ‘Artificial intelligence (AI)’ implies the creation or reconstruction by human agents as a non-natural object of ‘intelligence,’ which has been considered as an element of the mind that only human being possess. Therefore, it is no coincidence that the academic discussion of ‘Human-Like AI’(HLAI) in the field of artificial intelligence has been developing in earnest in recent years beyond the current cultural imagination. However, if academic discussions on HLAI do not include reflections on humanity, they will be limited to superficial arguments based on researchers’ implicit understanding of humanity. Therefore, a deeper and more sustained dialogue between AI and human studies is required to advance HLAI research. In this paper, we discuss the limitations of a one-directional approach to HLAI and propose the need to move towards interdisciplinary research in terms of multi-dimensional hermeneutics. As an attempt at interdisciplinary research through dialogue with neuroscience, we explored the future of HLAI by suggesting the possibility of HLAI as a multi-dimensional and adaptive information bottleneck.

참고자료

· 없음