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보통인 책
출간일
2019.2.1
페이지
288쪽
상세 정보
알파고를 비롯한 인공지능(AI) 탑재 슈퍼컴퓨터는 체스에서도 바둑에서도 인간을 이길 수 있다. 하지만 아직도 창의성의 영역에서는 인간을 능가할 수 없다. 뇌의식이 없기 때문이다. 과연 뇌의식이란 무엇이며, 우리 뇌 속에서 어떻게 생겨날까? 서구 뇌의학계의 대표 과학자들인 마시미니와 토노니가 컴퓨터 공학자도 모방할 수조차 없는 뇌의식을 재미나게 파헤친다.
정보통합 이론의 기본 명제를 "어느 시스템이 정보를 통합하는 능력이 있으면 그것에는 의식이 있다"는 과감한 전제 위에 의식의 두 가지 기본적 특징을 '정보의 풍부함'과 '정보의 통합'으로 설명하고 있다. 정보 이론의 아버지라고 불리는 클로드 새넌이 이야기한 정보의 정의는 '불확실성을 줄이는 것'이며, 정보량을 연구하는 과학자들은 "어떤 사건이나 현상이 일어났을 때 그것을 대신해서 일어날 수 있었는데도 일어나지 않았던 것의 총수가 클수록 정보량이 많다"고 설명한 이론의 틀에 따라 "의식 결정은 풍부한 정보량으로 유지된다"라는 설명을 내놓는 등 자신들만의 독특한 이론을 전개하고 있다.
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상세정보
알파고를 비롯한 인공지능(AI) 탑재 슈퍼컴퓨터는 체스에서도 바둑에서도 인간을 이길 수 있다. 하지만 아직도 창의성의 영역에서는 인간을 능가할 수 없다. 뇌의식이 없기 때문이다. 과연 뇌의식이란 무엇이며, 우리 뇌 속에서 어떻게 생겨날까? 서구 뇌의학계의 대표 과학자들인 마시미니와 토노니가 컴퓨터 공학자도 모방할 수조차 없는 뇌의식을 재미나게 파헤친다.
정보통합 이론의 기본 명제를 "어느 시스템이 정보를 통합하는 능력이 있으면 그것에는 의식이 있다"는 과감한 전제 위에 의식의 두 가지 기본적 특징을 '정보의 풍부함'과 '정보의 통합'으로 설명하고 있다. 정보 이론의 아버지라고 불리는 클로드 새넌이 이야기한 정보의 정의는 '불확실성을 줄이는 것'이며, 정보량을 연구하는 과학자들은 "어떤 사건이나 현상이 일어났을 때 그것을 대신해서 일어날 수 있었는데도 일어나지 않았던 것의 총수가 클수록 정보량이 많다"고 설명한 이론의 틀에 따라 "의식 결정은 풍부한 정보량으로 유지된다"라는 설명을 내놓는 등 자신들만의 독특한 이론을 전개하고 있다.
출판사 책 소개
뇌의 신비를 밝혀가는 정보통합 이론
왜 알파고는 사람처럼 꿈을 꾸지 못할까?
알파고를 비롯한 인공지능(AI) 탑재 슈퍼컴퓨터는 체스에서도 바둑에서도 인간을 이길 수 있다. 하지만 아직도 창의성의 영역에서는 인간을 능가할 수 없다. 뇌의식이 없기 때문이다.
과연 뇌의식이란 무엇이며, 우리 뇌 속에서 어떻게 생겨날까? 서구 뇌의학계의 대표 과학자들인 마시미니와 토노니가 컴퓨터 공학자도 모방할 수조차 없는 뇌의식을 재미나게 파헤친다.
알파고 신드롬을 전후하여 인터넷상에서도 많이 언급되는 *융합*이나 *통섭*의 중심에는 뇌과학이 있다. 뇌과학은 의학뿐만 아니라 철학, 음악, 종교, 법학, 윤리학, 최근에는 로봇과 인공지능(AI)까지 광범위한 영역들을 융합하고 있다. 최근에 발전한 인공지능 분야도 뇌과학의 발전에 힘입어 인공신경회로망(Artificial neural network)이나 뉴로모픽칩(Neuromorphic chip) 등을 개발하고, 이를 기반으로 4차 산업혁명의 강력한 추진동력을 마련하고 있다. 그런 와중에 이 책에서처럼 의식의 비밀을 정보통합 이론으로 파악한다면 융합과 통섭의 좋은 사례를 발견하면서 인류 문명의 새로운 도약에 중추적인 역할을 할 것을 찾으리라 생각한다.
이 책은 정보통합 이론의 기본 명제를 *어느 시스템이 정보를 통합하는 능력이 있으면 그것에는 의식이 있다*는 과감한 전제 위에 의식의 두 가지 기본적 특징을 *정보의 풍부함*과 *정보의 통합*으로 설명하고 있다.
정보 이론의 아버지라고 불리는 클로드 새넌이 이야기한 정보의 정의는 *불확실성을 줄이는 것*이며, 정보량을 연구하는 과학자들은 *어떤 사건이나 현상이 일어났을 때 그것을 대신해서 일어날 수 있었는데도 일어나지 않았던 것의 총수가 클수록 정보량이 많다*고 설명한 이론의 틀에 따라 *의식 결정은 풍부한 정보량으로 유지된다*라는 설명을 내놓는 등 자신들만의 독특한 이론을 전개하고 있다.
또한 임상경험과 더불어 TMS(경두개經頭蓋 자기 자극법, transcranial magnetic stimulation)와 뇌파 측정 방법 등을 동원하여 객관적이고 신뢰할 수 있는 의식 측정 방법을 개발하기 위해 노력을 경주하는 등 지난 10여 년간의 치열한 연구 결과를 기반으로 이러한 주장들을 펼치고 있다. 그래서 요즘과 같은 뇌과학 기반의 인공지능과 로봇의 발전이 속도를 내는 시점에서는 이 책은 매우 유용하다고 생각한다.
그러나 한편으로 의식을 가진 관찰자인 우리가 연구 대상인 우리 자신과 끊어질 수 없다는 점에 대한 어려움을 호소하는 저자들을 보면서 현재 과학의 첨단 분야인 양자역학에서의 *관찰자 문제*나 수학에서의 *괴델의 불완전성의 원리*처럼 의식의 생성 과정은 우리 자신과 끊을래야 끊을 수 없는 관계라는 점을 들면서 아직도 우리 앞에 놓인 의식의 문제가 만만치 않은 과제임을 이 책은 피력한다.
아울러 최근 인공지능 연구에서도 대두되는 빅데이터처럼 저자들은 정보통합 이론을 들어 *뇌가 구분하는 상태의 목록이 늘어나면서 의식도 성장한다*라는 의미심장한 결론을 제시하면서 이 책을 마무리하고 있다.
고대 그리스의 여러 아테네 학당들 중 리케움(Lyceum)은 아리스토텔레스가 세운 학교다. 아리스토텔레스가 시작한 귀납법과 연역법은 *우리가 어떻게 새로운 과학 법칙을 얻을 수 있는가?*의 답을 찾기 위한 좋은 툴이 되었다. 어찌 보면 많은 경험들을 분류하는 능력을 획득하는 것이 학습의 근본이듯이, 인공지능에 필요한 빅데이터도 앞으로 이들의 능력을 가속화할 좋은 수단임을 생각한다면 우리는 이 책의 저자들 같은 이들에게 이미 추월당하고 있지 않을까 하 는 우려를 해야 한다. 그리고 이렇듯 우리 스스로에게 던지는 의식의 본질과 같은 숙제를 푸는 것만이 이러한 강력한 인공지능의 등장을 앞에 둔 뇌과학자들의 숙제가 아닌가 생각해본다.
인간의 의식이 무엇인지에 대해 왕성한 호기심을 가지고 있는 독자들이라면 ― 인공지능과 빅데이터가 중요해진 바로 이 4차 산업혁명의 여명기에 ― 정보통합 이론이라는 새로운 관점에서 인간 의식을 들여다본 이 책에 지대한 관심을 보일 것이다.
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