지능이란 무엇인가? (2024)

• 인간과 인공지능의 ‘지능(intelligence)’ 개념을 철학적·기술적으로 탐구하며, 그 정의와 본질을 재검토
• 지능을 단순한 계산 능력이 아닌 환경에 대한 적응과 문제 해결의 일반화 능력으로 규정함
• 생물학적 지능과 인공 지능의 차이를 비교하며, 맥락 이해와 목표 지향성이 핵심 요소로 제시됨
• 인공지능의 발전이 인간 지능의 본질을 더 깊이 이해하게 만드는 거울 역할을 한다고 설명함
• 이러한 논의는 AI 연구 방향과 인간 중심 설계 철학을 재정립하는 데 중요한 시사점을 제공함

지능의 정의와 본질

• 글은 지능을 단순히 정보 처리나 계산 능력으로 보지 않고, 환경에 적응하고 목표를 달성하는 일반화된 능력으로 정의함
  • 지능은 특정 문제를 푸는 기술이 아니라, 새로운 문제를 학습하고 해결하는 능력의 유연성을 의미함
  • 따라서 지능은 정적인 속성이 아니라, 상황과 맥락에 따라 변화하는 동적 과정으로 설명됨
• 인간 지능은 의식, 감정, 사회적 상호작용과 깊이 연결되어 있으며, 이는 단순한 알고리듬적 계산으로 환원될 수 없다고 주장함
  • 인간의 사고는 목표 설정, 가치 판단, 경험 기반의 추론을 포함함
  • 이러한 요소는 현재의 인공지능 시스템이 모방하기 어려운 영역으로 지적됨

인공지능과 생물학적 지능의 비교

• 인공지능은 데이터 기반의 패턴 학습을 통해 특정 과제를 수행하지만, 인간은 맥락적 이해와 의미 해석을 통해 문제를 해결함
  • AI는 통계적 상관관계를 학습하지만, 인간은 인과 관계와 목적성을 인식함
  • 이 차이는 ‘지능’의 본질이 단순한 정보 처리 속도보다 의미 구성 능력에 있음을 보여줌
• 생물학적 지능은 진화적 압력과 생존 목적 속에서 형성된 반면, 인공지능은 인간이 설계한 목표 함수에 의해 작동함
  • 따라서 AI의 ‘지능’은 외부 목적에 종속된 인공적 형태로 규정됨
  • 인간 지능은 자기 보존과 사회적 협력 등 내재적 동기 구조를 포함함

지능의 구성 요소와 측정 문제

• 글은 지능을 구성하는 주요 요소로 학습, 추론, 기억, 계획, 창의성을 제시함
  • 이 요소들은 상호작용하며, 특정 환경에서 적응적 행동을 만들어냄
  • 예를 들어, 창의성은 기존 지식을 재조합해 새로운 해결책을 제시하는 지능의 고차원적 표현으로 설명됨
• 지능 측정의 어려움도 지적됨
  • IQ나 벤치마크 테스트는 특정 유형의 문제 해결 능력만 측정하며, 실제 지능의 복합적 특성을 반영하지 못함
  • 따라서 지능을 평가하려면 맥락적 적응성과 일반화 능력을 함께 고려해야 함

인공지능 발전이 제기하는 철학적 질문

• 인공지능의 급속한 발전은 ‘지능의 본질이 무엇인가’ 라는 근본적 질문을 다시 제기함
  • AI가 인간의 언어, 창작, 판단을 모방할수록, 인간 고유의 지능이 어디에 있는지 탐구할 필요가 커짐
  • 이는 단순한 기술적 문제가 아니라 존재론적·윤리적 문제로 확장됨
• 글은 AI가 인간 지능의 거울 역할을 한다고 설명함
  • AI의 한계와 오류를 통해 인간 사고의 구조와 강점을 더 명확히 이해할 수 있음
  • 따라서 AI 연구는 인간 이해의 확장 과정으로 해석됨

지능 연구의 미래 방향

• 향후 지능 연구는 인간 중심적 설계와 윤리적 고려를 포함해야 한다고 강조함
  • 기술적 성취뿐 아니라, 지능이 사회와 인간 삶에 미치는 영향을 함께 평가해야 함
  • 이는 AI 시스템이 인간의 가치와 목적을 반영하도록 설계하는 ‘가치 정렬(value alignment)’ 문제와 연결됨
• 지능의 정의를 재정립하는 일은 AI 개발의 철학적 기반을 강화하는 과정으로 제시됨
  • 기술 발전이 인간 지능의 이해를 심화시키고, 지능의 의미를 재구성하는 계기가 될 수 있음
  • 궁극적으로 지능 연구는 인간과 기계의 공진화(co-evolution) 를 탐구하는 방향으로 나아가야 함