지능의 기원 by 맥스 베넷 (Max Bennett)

 

[ 밑줄/연결 ]

 

---> 내가 한창 뇌관련 책을 읽을 때하고 달리 이 분야에 용어가 바뀌었는지, 낯선 용어들이 있어서 헷갈렸다.

---> 겉질(피질), 새겉질(신피질)

 

(들어가며_AI의 눈으로 인류 지능의 역사를 재구성하다)

 

인간의 뇌에는 860억 개의 신경세포와 100조 개 이상의 신경 연결(화학적 또는 전기적 시냅스)이 있다.

 

현재 매클레인의 3중뇌 가설은 신뢰를 잃었다.

 

"칭조할 수 없는 것은 이해할 수도 없다." - 리처드 파인만

 

이런 혁신은 항상 우리 조상들이 극단적인 상황에 내몰렸던 시기 또는 강력한 되먹임괴리(feedback loop)에 갇혔던 시기에 등장했다.

 

 

최초의 지능이 탄생한 순간부터 인간의 지능이 출현하기까지 그리고 인간이 새로운 지능을 만들어지기까지의 과정 전체를 요약하면 딱 다섯 번의 혁신이 누적된 결과라 말할 수 있다. 이것이 《지능의 기원》의 중심 뼈대다.

#1 조종(Steering)고 최초의 좌우대칭동물

 

5억 5,000만 년 전 좌우대칭동물이 출현하며, '조종을 통한 탐색'이 발달

 

환경을 능동적으로 탐색하고 자극에 반응하는 신경구조의 형성을 촉진

 

탐색의 선택지를 단 두가지, 곧 전진과 방향전환으로 줄여주는 좌우대칭 체제

 

진화적으로 새겨진 본능에 따라 자극을 좋은 것과 나쁜 것으로 나누는 감정가의 처리를 위한 신경구조

 

서로 다른 감정가 신경세포들을 통합하여 단일한 조종 관련 결정을 내릴 수 있는 회로(이로써 우리가 뇌라고 부르는 커다른 신경세포 그룹이 생겨났다)

 

기존의 경험을 바탕으로 조종 관련 결정을 바꿀 수 있는 연합학습

 

#2 강화(Reinforcing)와 최초의 척추동물
약 5억 년 전 등장한 물고기처럼 생긴 척추동물은 강화학습이 가능해지면서 미래의 보상과 처벌을 통한 학습이 가능

복잡한 행동 패턴의 습득과 환경 적용을 가속화

예측하고 호기심이 생겼으며 패턴을 인식할 수 있게 됐다.

 

---> 이 책이 굉장히 놀랍게 좋은 점이 이런 지점이다. 새로운 기능이 생겼으면 기존의 개체와 비교하여 어떤 부분이 달라지는지를 비교 설명해 준다. 그래야 혁신이라는 점도 공감이 될 것 같다. 잘 쓰기 위해 연구를 엄청 했으리라 느껴 진다.

 

 

강화학습을 가능하게 했고,

 

행위자-비평가 시스템으로 등장한 바닥핵 덕분에 동물이 미래의 보상을 예측해 도파민 신호를 만들어내고, 이 신호를 이용해서 행동을 강화하고 처벌할 수 있게 했다. 

 

강화학습을 작동시키는 데 필수 요소로 호기심이 등장했다(활용-탐색 딜레마 해결)

 

겉질이 자동연합 신경망으로 등장해 패턴인식이 가능하게 했다.

 

 

초기 포유류는 색다른 시행착오 학습법을 알아냈다. 바로 실행이 아닌 상상을 통해 학습하는 것이다. 

---> 정말 살벌하게 잘 정리하고 썼다. 지금 내용이 기존과 뭐가 달라지는지, 그리고 앞으로 내용은 또 뭐가 달라지는지 디밈돌을 정말 잘 놨다. 

#3 시뮬레이션(Simulating)과 최초의 포유류
초기 포유류에서 새롭게 등장한 뇌 구조는 새겉질이다.

대뇌 새겉질(신피질)이 발달과 함께 시뮬레이션 능력이 진화

미래 상황을 예측하고 다양한 가상의 시나리오를 경험함으로써 생존 전략을 세우는 데 중요한 역할을 했다.

 

그중 감각새겉질이 바깥세상에 대한 시뮬레이션을, 이마엽새겉질이 자기 모델에 대한 시뮬레이션을 만든 결과 초기 포유류는 대리 시행착오, 반사실적 학습, 일화기억 등을 통해 포식자를 따돌리며 시뮬레이션을 무기화해갔다.

 

 

 

 

감각새겉질이 진화해서 바깥세상에 대한 시뮬레이션을 만들었다.(세계 모델)

 

aPFC가 등장했다....동물 자신의 운동과 내적상태(자기 모델)에 대한 시뮬레이션을 만들고, 자신의 행동을 설명할 '의도'를 구성했다.

----> PFC의 앞쪽 부위(anterior PFC로, '무과립이마옆앞겉질'이라 번역하고 줄여서 aPFC로 한단고 함. PFC는 전전두피질(prefrontal cortex, PFC)

 

aPFC와 감각새겉질이 함께 작용한 덕분에 초기 포유류가 잠시 멈춰 경험하지 못한 세상의 측면들을 시뮬레이션할 수 있게 됐다. 이것이 모델 기반 강화학습이다. 

#4 정신화(Mentalizing)와 최초의 영장류
초기 영장류에서 정신화 능력이 두드러졌다.

다른 사람의 마음을 이해하고 모방하며 미래의 필요를 예측하는 능력은 사회적 상호 작용과 협력을 초진해 복잡한 사회 구조가 형성될 수 있게 했다.

 

마음이론, 모방학습, 미래의 필요예측이라는 큰 세 가지 축이 등장하면서 성공적으로 과일을 채집하면서도 정치공작을 벌이는 능력을 동시에 촉발시켰다.

 

 

초기 영장류에서 등장한 것으로 보이는 능력은 크게 세가지

ㅇ 마음이론: 상대방의 의도와 지식을 추론하는 능력

ㅇ 모방학습: 관찰을 통해 새로운 기술을 습득하는 능력

ㅇ 미래의 필요 예측: 지금 당장은 필요 없어도 미래의 필요를 충족시키기 위해 지금 행동을 취할 수 있는 능력

 

#5 언어(Language)와 최초의 인류
초기 인류는 아프리카 사바나 숲이 사라지면서 도구를 만들고, 육식을 하는 생태적 지위로 내몰렸다. 이런 생태적 지위에 적응하기 위해서는 세대를 거쳐 도구 사용법을 정확하게 전파할 수 있어야 했다. 그 결과 원시언어가 등장했고, 이를 가능하게 하기 위해 뇌의 오래된 구조물들이 재조정되면서 뒷담화, 이타주의, 처벌의 되먹임고리를 바탕으로 한 퍼펙트 스톰이 야기됐다.

 

 

원시대화와 공동관심이라는 프로그램을 통해 아이들은 자신의 내적 시뮬레이션에 들어 있는 요소에 이름을 붙일 수 있었다. 이런 교육과정을 거치며 훈련받은 새겉질의 오래된 영역들이 언어에 맞게 용도가 변경됐다.

 

 

 

#5 여섯 번째 혁신은 인공초지능의 창조가 될 가능성이 매우 높다.

 

우리 후손이 실리콘의 형태로 다시 등장하면서 우리의 형상을 본뜬 지능이 생물학적 매체에서 디지털 매체로 전환되는 것

 

실리콘 기반의 AI는 자신의 인지용량을 필요한 만큼 무한으로 확장할 수 있고, AI가 자기 자신을 자유롭게 복제하고 재구성할 수 있게 되면서 개체성의 경계가 불분명해질 것

 

짝짓기의 생물학적 메커니즘이 쇠퇴하고, 새로운 지능적 존재를 창조하고 훈련하는 실리콘 기반의 새로운 메커니즘이 등장하면서 부모가 된다는 것에도 새로운 의미가 부여될 것

 

심지어 진화 그 자체도 폐기될지 모른다. 적어도 우리에게 익숙한 진화의 과정은 사라질 것

 

 

[ 자평 ]  정말 놀랍도록 잘 쓴 책이다. 나 같은 뇌관련 비전공자가 한글로 읽을 수 있는, 읽을 가치가 있는 최고의 책이 아닐까 싶다. 

 

원저 제목은 'A Brief History of Intelligence'

저자는 맥스 베넷 (Max Bennett)  알비(AIBy)라는 AI회사 창업자이면서 CEO라고 한다.

아마 저자가 쓴 논문을 기반으로 대중적인 내용으로 풀어 쓴 책이 이 책인 것 같다.

프론티어 | * 이 글은 허핑턴포스트US의 Five Breakthroughs: A First Approximation of Brain Evolution from Early Bilaterians to Human을 번역, 편집한 것입니다.

 

 

모든 페이지에 밑줄은 그어 본 책이 몇 개 없는데, 이 책이 근래 그런 책이 되었다. 

정말 쉽게 잘썼고, 소름끼치게도 잘 썼다. 뇌 관련 대중서적 중 현존 최고라는 나 만은 근거는 크게 세 가지 있다. 

 

첫째, 읽는 매 장표 장표의 내용에서 이해가 안되는 내용이 없을 정도로 쉽게 잘 썼다. 

얼마나 자신이 많이 아는가를 보여 주는 것이 아니라, 얼마나 독자가 알게 쉽게 해줄 것인가를 단어 마다, 문장마다, 페이지 마다, 장마다 고민한 것이 느껴진다.

 

둘째, 매 페이지 페이가 모여 500P가 되는 내용이 깊이가 넓이가 일정하도록 조정을 잘 했다.

항목별 주제별로 연구 주제들이 깊이와 수준이 매우 다를텐데, 그 깊이를 대중서적에 맞게 잘 맞추었다.

어떤 주제는 깊게, 어떤 주제는 얕게 가면 깊이가 울퉁불퉁할텐데 일정한 깊이로 매끄럽게 흘러가게 잘 맞췄다.

다만 언어에 대한 부분, 6번째 혁신에 대한 부분은 연구의 산출물들의 한계, 이제 목적에 비추어 살짝 튼 느낌이 드는데 어쩔 수 없을 듯 한다.

 

셋째, 이러 저런 사실을 콘텐츠의 강에 같은 깊이로 퍼 넣어 버린 것이 아니라 일관된 흐름으로 스토리를 보게 해줬다.

바로 이 점이 나는 초급 작가와 고급 작가를 가르는 점 중 하나라고 본다. 초급 작가들은 자기가 이런 것도 안다는 자랑질을 하고 싶어 한다. 그래서 수백, 수천 가지의 안다는 자랑질을 나열한 도떼기 시장같은 책이 완성되는 것이다.

내가 읽은 뇌과학 책중에 대중용도로 쓴 책 중 가장 상세한 것은 박문호박사의 책이다. 

거의 이런 식의 이미지와 간략한 설명이 잔뜩 있는데, 물론 그림으로 상세하게 보여줘서 좋긴 한데 그래서 뭐가 어떻게 되는지 낱알만 세다 온 느낌이다. 뭔가 안 것 같지만 결국 뭔가 안 보이는데....물론 박문호박사처럼 몇 십년을 연구하면 모르겠지만..

 

결국 이 책의 저자처럼 내용을 어떻게 압축하고 단순화하고, 특히 추상화하여 스토리로 엮어 내는가가 핵심인 듯하다.

이런 점에서 저런 글 잘쓰는 천재들이 있는 과학분야에 넓은 작가 층이 부럽다.

 

킹스 칼리지 런던(King's College London)의 박사 과정 연구원인 아루나브 다스(Arunav Das)로, 지식 표현, 추론 및 검색(KRR)에 중점을 두고 연구하고 있다고 하는데 이 책이 자기의 연구 분야인 KRR의 뇌 측면, 그리고 인공지능 측면을 모두 언급해 주고 있다고 한다. 내가 요즘 정리하고 있는 주제가 아루나브 다스와 같다. 

지능 진화의 5가지 돌파구 | 에 의해서 Arunav Das | KCL 지식 그래프 랩 | 보통

The Five Breakthroughs in Intelligence Evolution

 

 

 

생물 지능의 진화

1. 조종: 가장 원시적인 형태의 지능은 환경 자극에 대한 기본적인 인식과 반응으로 시작되어 유기체가 유익한 자극을 향해 이동하고 유해한 자극에서 멀어질 수 있도록 합니다.

 

2. 강화: 생명체는 시행착오를 통해 학습하는 능력을 개발했으며, 쾌락-고통 메커니즘과 도파민 신호를 통해 유익한 행동을 강화했습니다.

 

3. 시뮬레이션: 유기체는 행동을 취하기 전에 정신적으로 잠재적인 결과를 시뮬레이션하는 "대리 시행착오"를 수행하도록 진화했습니다.

 

4. 정신화: 사회적 인지와 마음 이론의 출현으로 다른 사람의 의도와 정신 상태를 이해할 수 있게 되었습니다.

 

5. 말하기: 언어 발달은 생물학적 지능의 정점을 찍었으며 추상적 사고와 지식 공유를 가능하게 했습니다.

 

기계 지능의 진화

이와 동시에 인공 지능은 해당 단계를 통해 진화해 왔습니다.

1. 퍼셉트론(Perceptron): 간단한 패턴 인식 및 분류가 가능한 기본 신경망으로, 원시적인 스티어링 메커니즘( steering mechanisms)을 미러링합니다.

 

2. 역전파(Backpropagation): 생물학적 강화 학습(biological reinforcement learning)과 유사한 경사하강법(gradient descent) 및 손실(loss) 함수를 통해 학습하는 신경망.

 

3. Convolutional Neural Networks(CNN): 생물학적 시뮬레이션 기능과 같은 복잡한 패턴 인식 및 계층적 학습을 가능하게 합니다.

 

4. 순환 신경망/장단기 기억(RNN)/LSTM): 기억과 시간 추론을 도입하여 생물학적 지능의 정신화 능력에 접근합니다.

 

5. 트랜스포머: attention mechanisms(주의 메커니즘)을 통해 인간의 언어 능력과 유사한 정교한 언어 처리를 달성했습니다.

 

역시나 안타까운 것은 감수자의 역할이다.

감수가 정확히 무슨 일을 하는지, 비용을 받는지 잘 모르지만  뇌과학 책마다 감수를 하고, 추천을 하시는 분이 있다.

역시나 이 책도? 했다니 역사나 였다.

 

늘 뇌과학 책을 이 분이 감수(감수라는 것이 원저나 번역에 문제가 있나 뭐 이런 걸 봐주는 것인지 모르겠지만)해야 하나, 이 분이 추천해야 하나....또 이 분이 그 많은 책을 감수하고 읽고 추천할 충분히 시간이 있나 등등을 모르겠지만 안타까운 지점이 있다. 

 

이 책으로 저자  Max Bennet는 1984년 생으로 우리 나이로 2025년 현재 기준 41세다. 감수자는 우리 나이로 약 53세다.

저자는 사업자이고, 감수자는 뇌과학자로 나온다. 

 

감사자 이름에서 또 보게 되니 늘 감사자나 추천자에서 볼 때 가끔 생각이 들었는데, 또 생각이 난다.

대중에게 이름을 알리는 데 노력하기 보다, 대중에게 이름이 알려질 수준을 높이는데 좀 더 노력했으면 싶다.

인간의 역량을 크게 뛰어난 것 같지만, 또 어떤 측면에서그렇게 뛰어난 사람은 매우 드룰다.

 

뇌과학자, 연구자라면 뇌과학자/연구자가 볼 만한 연구실적/논문으로 말하든지, 

대중을 위한 뇌과학 커뮤니케이터라면 그 부분에 탁월한 저서를 남기든지.....

 

연구자를 위한 연구성과/논문도, 대중과학 서적도 부실해 지는 것 같은데, 왜 그리 감수/서평에 자기 이름을 올리는 것을 놓치 못해 보이는 지...(물론 사실이 아닐지도 모르지만 내가 보는 책에서 그렇게 느껴진다)

 

이렇게 생각하는 근거는....

 

저자는 AI연구하다가 돈 버는 사람이다. 그렇다면 저자의 연구를 위해 수십, 수백가지의 논문/저술/기사 등을 검색했다고 하는데 그런 논문/저술 등을 감수자가 뇌과학자로서 써 낸 것이 있나 싶었는데, 그런 연구성과는 없었다. 

저자도 이 책을 쓰기 위해 그렇게 많은 논문/저서를 참고했다고 뒤에 달아 놨는데, 그 리스트에 뇌과학 전문가라는 감수자의 자료는 하나도 없다. 물론 영어와 한국어 연구 문화권이라는 한계는 있겠지만.....

그렇다면 우선적으로 연구자라면 이런 전문가들이 충분히 읽을 가치가 있는 논문을 써 내는 것이 이런 추천/감수하는 것보다 우선이 아닌가 싶다.

https://www.abriefhistoryofintelligence.com/

Max Bennett

 

둘째, 감수자는 과학 커뮤니케이터로서 강연이나 저술도 많이 하는 것 같다. 그렇다면 이렇게 이런 책들에 감수/추천하는 것을 넘어 이런 책을 뛰어 넘는 한글로 된 자기 전문분야의 책을 내줬으면 싶다. 하지만 감수자 만큼 살아 온 나도 1990년 부터 대중과학서적은 그래도 꾸준히 읽어 왔지만, 감수자의 저술 기준으로 봤을 때  <2014년>에 나온 아래 책이 가장 최근에 읽은 책인 것 같다.  처음 부터 다 읽은 책은 2000년 초반에 나온, 감수자를 스타로 만들어 준 그 책 밖에 없는 듯 하다.