인간의 symbolic 능력을 AI에게 키울 방법
20250206
사람의 사고는 유추다.
우리는 사고가 논리적으로 전개된다고 생각하지만,
실은, 사례를 경험하며 학습한 내용이 범주화(개념화, 일반화) 되어가는 것이다.
호프스태터와 상데는 '사고의 본질'을 통해서 이를 설명하고 있다.
https://brunch.co.kr/@greenful/106
이는 Deep Learning과 기본적으로 같다.
인간은 인간의 센서를 통해 입력되는 정보를 사례 사례마다 학습하고,
효율적으로 활용하기 위해 범주화하여 저장하며 사용한다.
그런데 인간은 Model 대비 symbolic 한 사고, logical 한 사고를 한다고 생각되는 이유는 무엇일까.
Model 은 귀납적이고, 인간은 연역적이라고 느껴지는 이유는 무엇일까.
그 이유는,
인간은 서로 소통을 원하기 때문이 아닐까.
symbol과 연역이 필요한 이유는 서로 다른 인식을 가진 존재 사이에 서로의 의도를 제대로 전달하기 위한 프로토콜이 필요했기 때문인 것이지.
인간은 소통을 위해 약속을 했다. 문자도 약속이고 수학 공식도 약속이다.
이는 프로토콜을 정의하지 않으면 서로 제대로 된 소통을 할 수 없기 때문이다.
'습기 찬 공간의 미세한 물방울에 적당한 빛이 비쳐서 빛이 굴절되고 분산되면서 나오는 다양한 색'의 표현이 '빨주노초파남보', 혹은 '무지개색'이 되면서 데이터는 잃지만,
대신 symbol 이 형성되고, 연역적으로 사고할 수 있는 서로 약속된 개념은 얻을 수 있게 되는 것이다.
그렇다면,
Model에게 데이터를 부어 넣어 훈련시키는 것 다음 스텝으로,
서로 다른 모델끼리 특정한 목적을 달성하기 위해 프로토콜을 맞춰가는 훈련을 한다면,
모델에 symbolic 한 개념과 연역적 추론 능력이 개선된다고 생각해 볼 수 있지 않겠나!
:)
