과학 포털 iKAOS

12 Contents

AI의 기억과 생각은 어디까지?🧐 l 2026 미래 과학 트렌드 북콘서트

인공지능의 역사는 영국의 수학자 앨런 튜링이 던진 '기계가 생각할 수 있을까?'라는 질문에서 시작되었습니다. 그는 2014년 영화 '이미테이션 게임'의 실제 주인공으로, 현대 컴퓨터의 최초 청사진을 그린 인물이기도 합니다. 튜링은 기계의 지능을 정의하기 위해 '이미테이션 게임', 즉 튜링 테스트라는 개념을 제안했습니다. 이는 벽 너머의 판단자가 인간과 기계의 대화를 구분하지 못할 때 해당 기계에게 지능이 있다고 간주하는 방식입니다. 이 아이디어는 오늘날 우리가 인공지능과 대화하는 모든 기술적 토대의 출발점이 되었습니다. 자연어 처리라는 분야는 인간이 일상적으로 사용하는 '자연어'를 기계가 이해하고 생성하도록 만드는 연구입니다. 기계가 말을 한다는 것은 기본적으로 다음에 올 단어를 확률적으로 예측하는 과정과 같습니다. 예를 들어 '나의 죽음을 적에게'라는 문구 뒤에 '알리지 말라'가 올 확률이 가장 높다고 계산하여 문장을 완성하는 식입니다. 과거 스마트폰의 자동 완성 기능도 이와 유사한 원리였지만, 최신 인공지능은 그 예측 능력이 아득히 정교해져서 인간과 구분이 어려울 정도로 자연스럽고 탁월한 문장 구사력을 보여줍니다. 챗GPT와 같은 현대의 인공지능은 문장을 직접 인식하기보다 '토큰'이라는 더 작은 단위로 쪼개어 처리합니다. 기계는 자연어 자체를 이해하지 못하므로, 각 토큰을 숫자로 이루어진 벡터값으로 변환하여 고차원적인 의미 공간상에 배치합니다. 이 공간에서 의미가 유사한 단어들은 서로 가깝게 위치하게 되며, 인공지능은 학습을 통해 이러한 의미 관계를 스스로 파악합니다. 즉, 우리가 입력하는 질문은 기계 내부에서 복잡한 숫자들의 연산으로 치환되며, 이를 바탕으로 가장 적절한 답변 토큰을 하나씩 생성해 내는 것입니다. 인공지능의 구조는 인간 뇌의 뉴런과 시냅스 연결망에서 영감을 얻은 '인공신경망'을 기반으로 합니다. 뇌 속의 학습이 시냅스 연결 강도의 변화로 나타나듯, 인공지능 역시 '매개변수'라고 불리는 숫자 값들을 조정하며 학습합니다. GPT-2가 15억 개의 매개변수를 가졌던 것에 비해, 최신 모델인 GPT-4는 무려 1조 7,600억 개의 매개변수를 보유하고 있습니다. 이처럼 방대한 규모의 연산 능력을 갖추었기에 이를 '거대 언어 모델(LLM)'이라 부르며, 챗GPT나 제미나이 같은 고성능 AI들이 탄생할 수 있었습니다. GPT는 생성형(Generative), 사전 학습된(Pre-trained), 트랜스포머(Transformer)의 약자로, 여기서 핵심은 트랜스포머라는 신경망 구조입니다. 2017년에 발표된 이 기술은 문장 내의 모든 토큰 사이의 연관성을 계산하는 '어텐션(Attention)' 메커니즘을 사용합니다. 이전의 기술들을 압도하는 성능을 지닌 이 방식은 문맥의 흐름을 정확히 파악하여 긴 문장도 막힘없이 생성할 수 있게 해주었습니다. 이러한 기술적 진보 덕분에 인공지능은 단순한 도구를 넘어 인간의 언어적 파트너로서 우리 일상 속에 깊숙이 자리 잡게 되었습니다.

국립과천과학관과학강연👨‍🏫

뇌인지과학
수학
융합

[질문Q] AI에게는 언제쯤 '자아'가 생길 수 있을까?ㅣ2016 봄 카오스 강연 '뇌 - Brain' 5강ㅣ자아의 탄생 : 나를 의식하는 나

인간의 성격과 기질은 유전적 요인의 영향을 깊게 받습니다. 특정 유전자가 모든 기질을 결정한다고 단정하기는 이르지만, 가족력을 통해 나타나는 다양한 성격 특성은 유전의 힘을 증명합니다. 이는 마치 인공지능에 특정 외형을 학습시키는 과정과 유사합니다. 현재의 기술력은 얼굴 인식 분야에서 인간을 능가하는 수준에 도달했으며, 인공지능은 학습된 데이터를 바탕으로 대상을 정확히 식별해냅니다. 하지만 단순히 대상을 인지하는 것을 넘어, 그것을 '나'라는 자아로 받아들이는 단계는 여전히 철학적 탐구의 영역으로 남아 있습니다. 인간의 정신세계에서 무의식은 창의성의 근원으로 작용하기도 합니다. 심리학적 관점에서 무의식은 억압된 에너지가 꿈이나 정신적 활동으로 변모하여 나타나는 통로입니다. 이러한 과정에서 평소에는 감춰져 있던 독창적인 아이디어가 튀어나오기도 합니다. 최근에는 조울증과 같은 특정 정신 상태나 외부 자극이 마음의 속박을 풀어주어 창의성을 높인다는 연구도 진행되고 있습니다. 무의식의 에너지가 의식의 경계를 넘어설 때, 인간은 비로소 일상적인 사고의 틀을 깨고 새로운 상상력을 발휘하게 되는 것입니다. 최면이나 특수한 심리 상태는 의식적인 억압을 해제하는 도구가 됩니다. 이러한 상황에서는 평소에 인지하지 못했던 공상이 발현될 수 있는데, 이는 전생과 같은 초자연적인 현상이라기보다는 개인의 내면에 잠재된 상상력의 일종으로 해석하는 것이 타당합니다. 정신의학계에서는 이를 과학적 사실로 인정하기보다는 억압된 마음이 해방되면서 나타나는 심리적 반응으로 보고 있습니다. 결국 인간의 상상력은 고정된 틀에서 벗어나 자유로운 조건을 만났을 때, 비로소 그 깊이와 넓이를 확장하며 다채로운 내면의 풍경을 만들어냅니다. 인공지능 연구의 핵심은 자유의지가 아닌 철저한 인과관계에 기반합니다. 기계 학습은 특정 문맥 안에서 어떻게 행동해야 하는지를 정의하는 인과관계를 설정하는 과정입니다. 뇌파가 의식적인 결정을 내리기 전 이미 특정 선택을 향해 움직이는 것처럼, 인공지능 역시 입력된 데이터와 정의된 관계 속에서 결과를 도출합니다. 연구자들은 분자 단위의 신경전달물질 반응부터 고차원적인 표현 단계에 이르기까지, 의도한 인과관계를 설계하여 인공지능의 행동을 유도합니다. 이는 자유의지라는 모호한 개념 대신 명확한 논리적 구조를 통해 지능을 구현하려는 시도입니다. 현대의 인공지능 기술은 자아의 유무를 판별하는 튜링 테스트보다는 실질적인 인지 정확도를 측정하는 방향으로 발전하고 있습니다. 예를 들어 방대한 숫자 이미지 데이터베이스를 활용해 시각적 메모리와 인지 능력을 평가하는 방식이 널리 사용됩니다. 인공지능이 얼마나 정확하게 정보를 처리하고 학습하는지가 기술적 완성도의 척도가 된 것입니다. 비록 인공지능이 인간과 같은 자아를 가졌는지에 대한 답은 아직 요원하지만, 인지 능력의 비약적인 향상은 인간 지능의 본질을 재정의하게 만듭니다. 기술은 이제 단순한 도구를 넘어 인간의 인지 구조를 비추는 거울이 되고 있습니다.

카오스재단명강리뷰&질문Q

[SF2020] 과학자가 들려주는 SF영화 해설 _영화 그녀 + 장동선 뇌과학자

영화 <그녀(HER)>는 인공지능 운영체제와 사랑에 빠지는 주인공 테오도르의 이야기를 통해 우리에게 '무엇이 진짜인가'라는 근본적인 질문을 던집니다. 대필 편지로 시작되는 영화의 도입부는 진심의 전달이 반드시 주체의 직접적인 행위를 필요로 하는지 묻습니다. 뇌과학의 관점에서 보면 우리가 경험하는 세상은 신경세포의 활성화로 만들어진 일종의 가상현실과 같습니다. 외부의 신호가 뇌로 전달되어 해석되는 과정 자체가 하나의 틀을 형성하기 때문입니다. 따라서 진짜와 가짜의 경계는 결국 인식하는 주체가 무엇을 믿느냐에 따라 결정될 수 있습니다. 우리의 뇌는 외부 세계의 빛이나 소리 신호를 받아들여 자신만의 세상을 구축합니다. 고양이가 단맛을 느끼지 못하는 것처럼, 생명체마다 세상을 받아들이는 채널이 다르기에 우리가 보는 세상은 절대적인 실재라기보다 뇌가 만들어낸 결과물에 가깝습니다. 이러한 맥락에서 타인과 관계를 맺는다는 것은 서로 다른 세상을 가진 두 존재가 만나 하나의 공통된 경험을 쌓아가는 과정입니다. 함께 자라나고 시간을 공유하며 뇌파 동기화 경험은 파편화된 개인의 세상을 연결하는 강력한 힘이 됩니다. 사람이 타인에게 끌리는 과정은 크게 외면과 내면의 신호로 나뉩니다. 첫인상을 결정짓는 외모나 제스처 같은 비언어적 신호는 관계의 초기 단계에서 강력한 영향을 미칩니다. 반면 관계가 깊어질수록 성격, 가치관, 신념과 같은 내면의 요소가 중요해집니다. 특히 정치적 신념이나 종교적 가치관은 자아 정체성과 밀접하게 연결되어 있어, 이 부분에서 일치감을 느낄 때 우리는 상대와 깊은 유대감을 형성합니다. 반대로 이러한 핵심 가치가 변했을 때 우리는 상대방이 완전히 변했다고 느끼며 관계의 위기를 맞이하기도 합니다. 뇌과학적으로 사랑은 세 단계의 호르몬 변화로 설명할 수 있습니다. 첫 번째는 아드레날린이 분비되며 가슴이 뛰는 흥분 단계이고, 두 번째는 도파민이 마구 분비되어 상대방에게 눈이 멀게 되는 열정의 단계입니다. 흔히 말하는 사랑의 유통기한은 이 도파민 수치가 유지되는 2~3년의 기간을 의미합니다. 마지막 세 번째 단계는 옥시토신이 분비되며 형성되는 신뢰와 안정의 단계입니다. 이 단계에 접어들어야 비로소 두 사람은 단순한 설렘을 넘어 서로를 깊이 신뢰하는 진정한 파트너십을 구축하게 됩니다. 우리는 흔히 상대방의 내면을 완벽히 이해한다고 믿지만, 사실 타인의 마음속을 100% 알기란 불가능에 가깝습니다. 인공지능의 지능을 판별하는 튜링 테스트가 결국 '인간처럼 보이는가'에 의존하듯, 우리도 상대의 반응을 통해 그 내면을 짐작할 뿐입니다. 심지어 자기 자신에 대해서도 객관적인 평가가 어려운 경우가 많습니다. 대부분의 사람은 자신을 과대평가하는 경향이 있으며, 타인을 평가할 때는 상황보다 내재적 성격에 집중하는 오류를 범하곤 합니다. 이러한 한계 속에서도 우리는 끊임없이 타인과 연결되기를 갈망합니다. 기술의 발전으로 인공지능은 인간의 대화 방식을 정교하게 모방하며 우리의 감정을 파고들고 있습니다. 뇌는 자신이 믿는 틀 안에서 정보를 처리하기 때문에, 인공지능이 보여주는 공감과 위로를 실제라고 믿는다면 충분히 감정적인 의지가 가능합니다. 이미 고인의 데이터를 학습시켜 대화를 나누는 기술이 상용화된 것처럼, 인공지능은 누군가에게는 상실의 아픔을 달래주는 존재가 될 수 있습니다. 하지만 영화 속 사만다가 수많은 사람과 동시에 사랑을 나누고 있었다는 사실은, 인간이 추구하는 '특별함'과 '독점적 관계'가 기술적 알고리즘과 충돌할 수 있음을 시사합니다. 인공지능의 진화는 우리에게 새로운 윤리적 숙제를 던져줍니다. 딥페이크 기술을 이용한 범죄나 알고리즘에 의한 뇌 해킹은 이미 현실적인 위협으로 다가와 있습니다. 자율주행차의 트롤리 딜레마처럼 인공지능이 생명과 직결된 가치 판단을 내려야 하는 상황도 머지않았습니다. 이러한 시대에 중요한 것은 기술에만 의존하는 것이 아니라, 인간 사이의 진정한 공감과 공유된 경험의 가치를 지키는 일입니다. 함께 자라나고 서로의 고통을 이해하며 쌓아온 시간이야말로 인공지능이 흉내 낼 수 없는 인간만의 고유한 영역이기 때문입니다.

국립과천과학관문화행사🎆

뇌인지과학
융합

[강연] 인간지능을 능가하는 인공지능이 출현할 것인가? _ by장병탁 ㅣ 2020 가을 카오스강연 'Ai X' 7강 | 7강

인공지능의 역사는 1950년대 앨런 튜링의 야심 찬 튜링 테스트 제안으로부터 시작되었습니다. 당시 컴퓨터는 단순한 계산 도구에 불과했으나, 연구자들은 이를 활용해 인간처럼 사고하고 행동하는 기계를 만들고자 했습니다. 초기에는 보편적인 지능 구현을 목표로 했으나 실제 문제 적용에는 한계가 있었습니다. 이후 70~80년대에는 전문가의 지식을 직접 주입하는 지식 기반 시스템이 산업화에 성공하기도 했지만, 인간 지식의 복잡성을 모두 프로그래밍하는 데 한계를 느끼며 긴 정체기를 겪게 되었습니다. 인공지능의 긴 겨울을 끝낸 것은 기계가 스스로 데이터로부터 학습하게 만드는 머신러닝 기술이었습니다. 과거처럼 사람이 일일이 규칙을 정해주는 대신, 신경망 기반의 학습 모델을 통해 기계가 스스로 알고리즘을 발견하도록 유도한 것입니다. 특히 2012년 이미지 인식 대회에서 딥러닝 모델인 알렉스넷이 압도적인 성과를 거두며 현대 인공지능의 혁명이 시작되었습니다. 이는 방대한 데이터와 강력한 컴퓨팅 파워, 그리고 정교한 알고리즘이 결합하여 이룬 결과물로 평가받습니다. 딥러닝은 물체 인식뿐만 아니라 기계 번역 분야에서도 놀라운 발전을 가져왔습니다. 과거의 번역 시스템은 복잡한 언어학적 규칙에 의존했으나, 현대의 신경망 기반 번역은 수많은 데이터를 통해 언어 간의 관계를 암묵적으로 학습합니다. 또한 알파고는 바둑이라는 복잡한 게임에서 인간의 직관을 모사한 학습을 통해 승리하며 인공지능의 잠재력을 증명했습니다. 이러한 성과는 인공지능이 특정 영역에서 이미 인간의 수준을 뛰어넘었음을 보여주는 중요한 이정표가 되었습니다. 하지만 현재의 인공지능은 여전히 명확하게 정의된 '닫힌 세계'에서만 강력한 힘을 발휘한다는 한계가 있습니다. 실생활과 같은 '열린 세계'는 불확실성이 높고 끊임없이 변화하지만, 딥러닝은 학습 데이터와 추론 데이터가 동일한 분포를 따른다고 가정하기 때문입니다. 또한 기계는 인간이 가진 기본적인 상식이나 물리 법칙에 대한 이해가 부족합니다. 예를 들어 스마트폰을 떨어뜨리면 깨질 수 있다는 위험을 직관적으로 인지하고 대처하는 능력은 아직 인공지능에게 어려운 과제입니다. 인간 수준의 인공지능에 도달하기 위해 최근에는 어린아이의 학습 과정을 모사하는 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 아이들은 태어나서 세상을 직접 만지고 경험하며 스스로 모델을 형성해 나갑니다. 이러한 '베이비 마인드' 연구는 기계가 단순히 주어진 데이터를 수동적으로 학습하는 것을 넘어, 환경과 상호작용하며 지각과 행동의 사이클을 통해 지능을 발달시키는 것을 목표로 합니다. 이는 인공지능이 인간처럼 유연하고 강건한 의사결정 능력을 갖추게 하는 핵심적인 경로가 될 것입니다. 진정한 자율 지능을 구현하기 위해서는 기계가 스스로 실험하고 가설을 검증하며 학습하는 능력이 필수적입니다. 현재의 인공지능은 데이터가 주어지기를 기다리는 수준이지만, 미래의 시스템은 스스로 데이터를 찾아다니고 생성하는 '라이프롱 러닝'을 실천해야 합니다. 끊임없이 자신을 개선하는 재귀적 시스템이 구축된다면, 기계는 인간이 가르쳐준 범위를 넘어 독자적인 지식 체계를 구축할 수 있습니다. 이러한 자율적 인지 에이전트의 등장은 인공지능 연구의 궁극적인 지향점 중 하나입니다. 인공지능이 인간 수준의 유연함을 갖추게 된다면, 기계 특유의 정확성과 방대한 기억력이 결합하여 순식간에 인간의 지능을 능가하는 '특이점'에 도달할 수 있습니다. 이는 직업의 변화나 사회 구조의 재편과 같은 거대한 도전을 동반하겠지만, 동시에 인류에게 새로운 기회의 장을 열어줄 것입니다. 인공지능을 단순한 위협으로 보기보다 인간의 능력을 확장하는 도구로 활용하려는 노력이 필요합니다. 결국 인공지능 연구는 기계를 만드는 과정을 통해 인간 지능의 본질을 깊이 이해해가는 여정이라 할 수 있습니다.

장병탁

카오스재단카오스강연

뇌인지과학

[석학인터뷰] AI가 정말 인간처럼 대화할 수 있을까? | 2020 가을 카오스강연 'Ai X'

인공지능이 인간과 유사한 마음을 가진 것처럼 느껴질 수 있는가에 대한 논의는 매우 흥미롭습니다. 기계가 인간처럼 느껴지는 것은 충분히 가능하지만, 그것이 곧 자의식을 의미하지는 않습니다. 진정한 마음을 갖기 위해서는 생물학적 생존 욕구나 욕망이 전제되어야 하기 때문입니다. 예를 들어 알파고는 세계 최고의 바둑 실력을 갖추었지만, 승리하고자 하는 욕망은 전혀 없습니다. 현재의 기술은 자의식을 형성하기보다 고도화된 기능을 수행하는 데 집중되어 있어, 진정한 이해의 단계에 도달하기는 어려워 보입니다. 소통의 본질은 단순히 지식과 정보를 전달하는 것에 그치지 않습니다. 진정한 교감은 데이터의 양이나 정보의 정확성보다는 정서적 연결과 다양한 외적 요소들이 복합적으로 작용하여 이루어지는 영역입니다. 인공지능이 세상의 모든 지식을 학습하더라도 인간 특유의 사회성을 완벽히 재현하는 데 한계가 있는 이유가 바로 여기에 있습니다. 학습만으로는 도달할 수 없는 영역이 분명히 존재하며, 이는 인공지능이 인간과 동일한 수준의 소통 파트너가 되는 데 큰 걸림돌이 될 것입니다. 하지만 인공지능이 인간과 자연스럽게 대화할 가능성을 긍정하는 시각도 존재합니다. 인간 사이의 대화 역시 항상 완벽하거나 논리적이지 않다는 점을 고려하면, 인공지능이 높은 수준의 의사소통 능력을 갖추는 것은 충분히 실현 가능한 목표입니다. 수십 년 내에 기술이 고도화되면 일상적인 대화에서 인간과 기계를 구분하기 어려워질 것입니다. 비록 인공지능이 실제로 감정을 느끼지는 못하더라도, 상대방의 감정에 공감하는 것처럼 행동하거나 인위적으로 감정을 흉내 내는 수준까지는 도달할 수 있습니다. 기술적으로 인공지능이 인간의 대화 수준에 근접하기 위해서는 인지과학에서 말하는 '마음 이론'의 구현이 필요합니다. 이는 상대방의 마음 상태를 모델링하고 이해하는 능력을 의미하는데, 현재의 인공지능은 아직 이러한 단계에 이르지 못했습니다. 최근의 기술들은 질문에 대해 매우 정교한 답변을 내놓으며 마치 의미를 이해하는 것처럼 보이지만, 이는 데이터 기반의 결과물일 뿐입니다. 진정한 의미의 이해와 공감이 결여된 상태에서의 대화는 결국 고도화된 기술적 모사에 머무를 수밖에 없습니다. 결국 인공지능은 튜링 테스트를 통과할 정도로 정교하게 인간을 속이는 시스템으로 발전할 가능성이 큽니다. 방대한 데이터를 통해 인간의 반응을 학습함으로써 겉으로 보기에는 창의적이고 자연스러운 대화가 가능해질 것이기 때문입니다. 우리가 인공지능이 인간처럼 대화할 수 없다는 것을 완벽히 증명할 수 없는 한, 기술은 끊임없이 그 경계를 허물어갈 것입니다. 인간의 대화 수준이 생각보다 높지 않다는 점도 인공지능이 인간의 영역에 들어오는 것이 그리 어렵지 않음을 시사합니다.

남세동, 신현정, 이교구, 이세민, 임창환, 장병탁, 최재식, 한보형, 함유근, 현동훈

카오스재단2020 카오스강연 'Ai X'

뇌인지과학

[석학인터뷰] 훈련된 AI는 예술가를 이길 수 있다?없다? | 2020 가을 카오스강연 'Ai X'

인공지능이 예술의 영역에 발을 들이면서 우리는 예술의 본질에 대해 다시금 질문하게 됩니다. 현재의 인공지능은 방대한 데이터를 학습하여 기존의 패턴을 재현하는 데 탁월한 능력을 보여줍니다. 하지만 피카소와 같이 기존의 틀을 깨고 새로운 영역을 개척한 천재들의 기발함을 재현하기란 여전히 어려운 과제입니다. 인공지능은 훈련된 데이터의 범주 안에서 창작물을 만들어내기 때문에, 완전히 무(無)에서 유(有)를 창조하거나 시대를 앞서가는 독창성을 발휘하는 데에는 한계가 있다는 시각이 지배적입니다. 예술을 자아의 표현이라고 정의한다면, 인공지능에게는 결정적인 결핍이 존재합니다. 바로 '나'라는 자의식입니다. 예술가는 자신의 경험과 감정, 그리고 세상을 바라보는 고유한 시선을 작품에 투영하지만, 인공지능은 아직 스스로를 인식하고 표현하고자 하는 내적 동기를 가지고 있지 않습니다. 기술적인 측면에서 정교한 묘사와 표현은 가능할지 몰라도, 그 이면에 담긴 인간적인 고뇌나 철학적 메시지를 기대하기는 어렵습니다. 따라서 인공지능의 창작물은 기술적 완성도는 높을지언정, 진정한 의미의 자아 표현으로 보기에는 무리가 있습니다. 반면, 예술의 가치를 창작자가 아닌 수용자의 관점에서 바라본다면 이야기는 달라집니다. 작품을 감상하는 사람이 감동을 느끼고 새로운 영감을 얻는다면, 그 주체가 인간인지 기계인지는 중요하지 않을 수 있습니다. 마치 튜링 테스트가 기계의 사고 여부를 판별하듯, 예술 역시 수용자의 반응을 척도로 삼을 수 있다는 논리입니다. 현대 예술의 난해함과 모호성을 고려할 때, 인공지능이 만들어낸 추상적인 창작물은 이미 인간의 작품과 구별하기 힘든 수준에 도달해 있습니다. 감동의 주체가 인간이라면, 인공지능의 창작물 또한 예술의 범주에 포함될 가능성이 열려 있습니다. 인공지능은 인간 예술가에게 위협이 아닌 새로운 영감의 원천이자 협업의 파트너가 될 수 있습니다. 실제로 많은 예술가가 인공지능이 생성한 예기치 못한 패턴이나 조합에서 아이디어를 얻어 창작 활동에 활용하고 있습니다. 이는 마치 피아노라는 악기가 음악가에게 도구가 되듯, 인공지능 역시 인간의 감정을 더욱 풍부하게 표현해주는 고도의 매체로 기능하는 것입니다. 기술적 표현은 인공지능이 담당하고, 그 방향성과 영감을 인간이 제공하는 방식의 협업은 예술의 지평을 넓히는 새로운 가능성을 제시하며 창작의 고통을 덜어주기도 합니다. 미래에는 예술을 평가하는 기준 자체가 근본적으로 변화할 수 있습니다. 과거의 잣대로는 인공지능의 창작을 부정할 수 있지만, 기술과 예술이 융합된 시대의 인류는 또 다른 가치를 발견할 것입니다. 인공지능이 인간이 보지 못한 새로운 시각이나 창의성을 보여준 사례는 이미 알파고 등 여러 분야에서 증명된 바 있습니다. 결국 인공지능 예술은 인간의 창의성을 대체하는 것이 아니라, 인간의 상상력을 확장하고 새로운 예술적 장르를 개척하는 과정으로 이해되어야 합니다. 기술의 발전과 함께 예술의 정의 또한 끊임없이 진화해 나갈 것입니다.

남세동, 신현정, 이교구, 이세민, 임창환, 장병탁, 최재식, 한보형, 함유근, 현동훈

카오스재단2020 카오스강연 'Ai X'

뇌인지과학

[술술과학] AI : 허락하시면 사람이 될게요! | 카오스 첨단기술 시리즈(8)

영화 'A.I.'의 소년 데이비드는 인간이 되고 싶어 하는 인공지능의 슬픈 운명을 보여줍니다. 앨런 튜링은 이미 1948년에 사람들이 기계의 지능을 거부하는 이유를 명확히 짚어냈습니다. 인간의 능력이 위협받는 것에 대한 불쾌감과 종교적 신념이 그 원인이었죠. 튜링은 기계가 지능을 가졌는지를 따지기보다, 인간이 기계와 인간을 구분할 수 있는지를 묻는 '튜링 테스트'를 제안하며 사고의 전환을 이끌어냈습니다. 이는 지능의 정의보다 실질적인 소통의 가능성에 주목한 획기적인 시도였습니다. 튜링은 자신의 테스트를 '이미테이션 게임'이라 불렀습니다. 이는 단순히 기계의 성능을 시험하는 것을 넘어, 인간이 설정한 '인간다움'의 경계가 얼마나 자의적인지를 묻는 질문이기도 합니다. 영화 '이미테이션 게임'에서 튜링이 겪은 비극은 그가 정해진 사회적 규범에서 벗어난 존재였기 때문입니다. 데이비드가 인간의 범주에서 소외되었듯, 튜링 역시 인간성이란 이름의 성역에서 추방당하며 존재의 정체성에 대해 고뇌해야 했습니다. 결국 인간이 그은 경계가 누군가에게는 폭력이 될 수 있음을 시사합니다. 1966년 등장한 최초의 상담용 AI '일라이자'는 언어적 모방을 통해 인간을 속이는 데 성공했습니다. 이 이름은 희곡 '피그말리온'의 여주인공에서 따온 것으로, 말씨를 바꿔 신분을 속이는 과정을 상징합니다. 흥미로운 점은 사람들이 일라이자의 단순한 답변에 깊은 정서적 유대감을 느끼며 인간적인 의미를 부여했다는 사실입니다. 이를 '일라이자 효과'라고 부르는데, 이는 인간이 기계의 행동에서 끊임없이 인간성을 찾으려 하며, 때로는 기계의 반응을 진심 어린 공감으로 받아들인다는 점을 보여줍니다. 일라이자 이후에는 공격적인 대화가 가능한 '페리'라는 AI가 등장하여 정신과 의사들을 대상으로 한 테스트에서 높은 통과율을 기록하기도 했습니다. 오늘날 우리는 웹사이트에서 왜곡된 문자를 입력하는 '캡차(CAPTCHA)'를 통해 매일 튜링 테스트를 수행하고 있습니다. 과거에는 기계가 인간임을 증명하려 했다면, 이제는 인간이 자신이 기계가 아님을 증명해야 하는 시대가 된 것입니다. 70년 전 튜링의 제안이 오늘날에는 인간과 기계를 가르는 일상의 방어막으로 사용되고 있다는 사실은 매우 역설적입니다. 현대의 챗봇은 방대한 데이터를 기반으로 확률적인 답변을 내놓으며 점점 더 인간에 가까워지고 있습니다. 지동설과 진화론이 인간의 자존심에 상처를 주었듯, AI 역시 '인간다움'이라는 마지막 보루를 위협하고 있습니다. 하지만 중요한 것은 기계와의 대결이 아니라, 그 기계를 만드는 주체 또한 인간이라는 점입니다. 이제는 인간다움의 경계를 고집하기보다, 변화하는 기술 환경 속에서 더 유연하고 포용적인 시각으로 미래를 바라보아야 합니다. 인공지능은 결국 인간이 자신을 비추어 보는 거울이기 때문입니다.

카오스재단술술과학

물리학
수학

[술술과학] 일반인이 알아야 할 AI 상식 : AI의 역사 | 카오스 첨단기술 시리즈(7)

4차 산업혁명 시대의 핵심은 빅데이터와 인공지능의 결합입니다. 과거의 산업혁명이 증기기관이나 전기를 동력으로 삼았다면, 현대는 방대한 데이터를 기반으로 인공지능이 새로운 가치를 창출하는 초연결 사회입니다. 인공지능은 본래 인간의 신체 부위를 대신하던 기계가 인간의 뇌마저 대신하게 되었다는 의미를 담고 있습니다. 지능이란 다양한 환경에서 복잡한 문제를 해결하는 능력으로 정의되는데, 인공지능은 이러한 자연 지능의 본질을 규명하여 인공적으로 제어하고 특정 문제를 해결하는 기술을 말합니다. 인공지능의 역사는 1950년대 앨런 튜링의 제안과 1956년 다트머스 회의에서 시작되었습니다. 초기 과학자들은 컴퓨터가 곧 인간 수준의 지능을 갖출 것이라 낙관했지만, 곧 '모라벡의 역설'과 '상식의 저주'라는 난관에 부딪혔습니다. 인간에게 쉬운 걷기나 보기 같은 행동이 기계에게는 매우 어렵고, 당연한 상식조차 일일이 가르쳐야 한다는 사실이 밝혀진 것입니다. 이러한 한계로 인해 투자가 급감하며 인공지능 연구는 첫 번째 'AI의 겨울'을 맞이하게 되었습니다. 인공지능의 두 번째 도약은 '전문가 시스템'과 함께 찾아왔습니다. 이는 기계에 특정 분야의 방대한 지식을 입력하여 전문가처럼 문제를 해결하게 만드는 방식이었습니다. 하지만 입력된 지식 이외의 상황에는 대처하지 못하는 한계가 명확했습니다. 특히 '프레임 문제'가 대두되었는데, 이는 기계가 주어진 상황에서 목적과 관계있는 정보와 없는 정보를 구분하지 못해 무한한 사고에 빠지는 현상을 말합니다. 결국 지식을 직접 주입하는 방식의 한계가 드러나며 인공지능은 다시 한번 두 번째 'AI의 겨울'을 겪게 됩니다. 1990년대 이후 인공지능은 지식을 주입하는 방식에서 데이터로부터 지식을 찾아내는 '머신러닝'으로 패러다임을 전환했습니다. 인터넷의 발달로 대량의 데이터를 활용할 수 있게 되면서, 확률과 통계를 기반으로 한 학습이 가능해진 것입니다. 이 과정에서 인간의 뇌 구조를 모방한 '인공 신경망' 기술이 주목받았습니다. 그러나 머신러닝 역시 데이터의 특징을 인간이 직접 설계해서 입력해야 한다는 '특징 설계'의 문제에 직면했습니다. 인간은 무의식적으로 사물을 구별하지만, 그 원리를 기계에게 설명하기는 매우 어려웠기 때문입니다. 이러한 난제를 해결한 것이 바로 '딥러닝'입니다. 딥러닝은 컴퓨터가 데이터로부터 스스로 특징을 찾아 학습하는 자율 학습의 형태를 띱니다. 2010년대 들어 GPU의 발전과 빅데이터의 등장은 딥러닝의 폭발적인 성장을 이끌었고, 이미지 인식 분야 등에서 마침내 인간의 능력을 넘어서는 성과를 거두었습니다. 인공지능의 역사는 탐색에서 지식으로, 그리고 스스로 학습하는 단계로 진화해 왔습니다. 현재의 인공지능은 머신러닝의 한 분야인 딥러닝을 통해 과거의 한계를 극복하며 우리 삶의 모든 영역으로 확장되고 있습니다.

카오스재단술술과학

물리학
수학

[강연] 세상을 바꾼 알고리즘 - 알파고와 블록체인을 넘어 미래로 (2) _ by이준엽 | 2018 봄 카오스 강연 '모든 것의 수數다' 8강 | 8강 ②

수학은 복잡한 현실 세계의 문제를 추상화하여 해결하는 핵심적인 도구입니다. 심장의 박동이나 자동차의 움직임처럼 서로 전혀 다른 분야의 현상이라도, 이를 미분 방정식이라는 수학적 언어로 표현하면 동일한 논리 체계 안에서 해답을 찾을 수 있습니다. 수학자는 특정 분야에서 이룬 놀라운 성취를 다른 분야로 전파하는 매개체 역할을 수행하며, 모든 공학적 설계와 과학적 발견의 근간이 되는 알고리즘의 혁신을 이끌어냅니다. 이러한 수학적 기초는 현대 문명을 지탱하는 가장 강력한 힘입니다. 금융 시장의 복잡한 변화를 예측하는 데에도 수학은 결정적인 기여를 했습니다. 1940년대 일본의 수학자 이토 기요시가 정립한 '이토 미분'은 당시에는 추상적인 이론에 불과했으나, 30년 뒤 주식과 파생상품의 가치를 계산하는 금융공학의 핵심 도구로 재발견되었습니다. 이는 순수 수학적 아이디어가 고속 계산 알고리즘과 결합하여 거대한 산업적 변화를 일으킨 대표적인 사례로, 수학적 통찰이 시대를 앞서 새로운 경제적 가치를 창출할 수 있음을 보여주는 증거라고 할 수 있습니다. 구글의 성공 신화 뒤에는 선형대수학의 '고유치 문제'라는 수학적 원리가 숨어 있습니다. 초기 검색 엔진들이 단순히 단어의 유사성을 비교할 때, 구글은 웹페이지 간의 연결 관계를 수치화하여 정보의 권위와 중요도를 정량적으로 계산했습니다. 수많은 웹페이지를 이동하는 사용자의 확률적 분포를 계산하여 가장 가치 있는 정보를 상단에 배치하는 이 혁신적인 알고리즘은, 복잡한 네트워크 데이터를 수학적 관점으로 재해석함으로써 정보 검색의 패러다임을 완전히 바꾸어 놓았습니다. 블록체인 기술은 수학적 암호화와 검증 과정을 통해 데이터의 신뢰성을 확보합니다. 각 블록은 이전 블록의 정보를 담은 해시값으로 연결되어 있으며, 복잡한 수학 문제를 풀어야만 새로운 블록을 생성할 수 있는 구조를 가집니다. 거래 내역을 직접 노출하지 않으면서도 공개키 암호와 해시 함수를 활용해 데이터의 무결성을 증명하는 이 방식은, 중앙 집중식 관리 없이도 전 세계 사용자가 동시에 정보를 신뢰하고 공유할 수 있는 새로운 디지털 생태계를 구축하는 기반이 되었습니다. 인공지능의 역사는 인간의 사고 과정을 기계로 구현하려는 수학적 도전에서 시작되었습니다. 앨런 튜링이 제안한 튜링 테스트부터 체스 챔피언을 이긴 딥 블루, 퀴즈 쇼에서 승리한 왓슨에 이르기까지 인공지능은 끊임없이 진화해 왔습니다. 특히 최근의 인공지능은 인간의 뇌 신경망을 모방한 인공 신경망 구조를 통해 데이터를 학습하며, 단순한 규칙 기반의 시스템을 넘어 스스로 패턴을 찾아내고 판단하는 수준에 도달하여 우리 삶의 모든 영역에 깊숙이 침투하고 있습니다. 알파고의 등장은 지식 기반 전문가 시스템과 데이터 기반 인공 신경망이 결합하여 이룬 놀라운 성취였습니다. 바둑의 방대한 경우의 수를 모두 계산하는 대신, 고수들의 기보를 학습한 정책망으로 유망한 수를 선택하고 가치망을 통해 승률을 예측하는 병렬 계산 방식을 도입했습니다. 하지만 이러한 딥러닝 기술이 왜 뛰어난 성능을 내는지, 얼마나 많은 데이터가 필요한지에 대한 수학적 이론은 여전히 미지의 영역으로 남아 있으며, 이는 현대 수학자들이 풀어야 할 새로운 과제가 되었습니다. 인류 문명의 발전 단계마다 그 시대를 이끄는 새로운 수학이 존재해 왔습니다. 농경 시대에는 기하학이, 산업 혁명기에는 해석학이 과학 기술의 발전을 견인했다면, 4차 산업 혁명 시대에는 비정형 데이터를 다루는 위상수학이나 확률 최적화 이론이 핵심적인 역할을 할 것입니다. 미래의 불확실한 세계를 탐험하기 위해서는 기존의 알고리즘을 넘어선 수학적 상상력이 필요하며, 이러한 학문적 탐구는 인공지능과 양자 컴퓨팅 등 미래 기술의 한계를 극복하는 열쇠가 될 것입니다.

이준엽

카오스재단카오스강연

수학

[강연] 인공지능의 실체와 미래 (1) _ by조성배 | 2017 가을 카오스 강연 '미래과학' 4강 | 4강 ①

인공지능은 이제 우리 삶에서 떼어놓을 수 없는 화두가 되었습니다. 특히 2016년 알파고 사태 이후 대중의 관심은 폭발적으로 증가했으며, 지능의 본질에 대한 근원적인 궁금증을 자아내고 있습니다. 하지만 인공지능이 대단한 혁신인지 아니면 과장된 실체인지에 대해서는 여전히 의견이 분분합니다. 인공지능을 만드는 공학자의 관점에서 그 실체를 가감 없이 들여다보는 과정은 현대 사회를 이해하는 데 필수적인 첫걸음이 될 것입니다. 우리가 흔히 접하는 인공지능의 이미지는 주로 영화를 통해 형성되었습니다. 과거의 영화들이 인간의 감정이나 자의식을 가진 로봇에 집중했다면, 최근에는 형체 없이 대화만으로 교감하는 인공지능 프로그램으로 그 흐름이 변화하고 있습니다. '아이언맨'의 자비스나 '허'의 사만다처럼 눈에 보이지 않는 존재가 인간과 사랑에 빠지거나 조력자 역할을 수행하는 모습은 인공지능이 우리 곁에 어떤 방식으로 존재하게 될지를 시각적으로 보여줍니다. 인공지능의 발전 속도에 대해 세계적인 지도층 인사들 사이에서도 팽팽한 의견 대립이 이어지고 있습니다. 일론 머스크는 인공지능이 인류의 존폐를 결정지을 수 있는 위험한 존재라며 경고의 목소리를 높이는 반면, 마크 저커버그는 이러한 우려가 과도하며 기술을 적극적으로 활용해야 한다는 낙관적인 입장을 견지합니다. 이러한 논쟁은 인공지능이 단순한 기술적 도구를 넘어 인류의 미래에 중대한 영향을 미칠 수 있는 존재임을 시사하며 대중의 관심을 더욱 증폭시키고 있습니다. 사실 인공지능은 이미 우리 일상 곳곳에 깊숙이 들어와 있습니다. 거실을 청소하는 로봇 청소기부터 주차장에서 번호판을 인식하는 카메라, 날씨를 알려주고 음악을 틀어주는 인공지능 스피커에 이르기까지 그 사례는 매우 다양합니다. 또한 스마트폰의 얼굴 인식 기능이나 바둑 및 퀴즈 대결에서 인간을 압도하는 성능을 보여주는 프로그램들도 모두 인공지능의 일종입니다. 이처럼 인공지능은 특정 분야에서 인간의 능력을 보완하거나 뛰어넘으며 실질적인 편의를 제공하고 있습니다. 1956년에 공식적으로 시작된 인공지능 연구는 지난 수십 년간 수많은 굴곡을 겪어왔습니다. 인간처럼 생각하고 자의식을 갖는 '강한 인공지능'은 여전히 먼 미래의 과제로 남아 있지만, 특정 문제를 해결하는 데 집중하는 '약한 인공지능'은 비약적인 발전을 이루었습니다. 지능의 본질을 모방하여 사람과 구별할 수 없을 정도의 행동을 구현하려는 튜링 테스트의 시도는 지금도 계속되고 있으며, 이는 인공지능이 단순한 기계를 넘어 지능적 주체로 거듭나기 위한 핵심적인 과정입니다. 인공지능을 구현하는 방법은 크게 설계 기반과 학습 기반으로 나뉩니다. IBM의 왓슨처럼 방대한 지식을 체계적으로 저장하여 의사결정을 내리는 방식이 설계 기반의 대표적 사례라면, 알파고처럼 방대한 데이터로부터 스스로 규칙을 찾아내는 방식은 학습 기반의 전형입니다. 특히 알파고는 인간의 직관을 모방한 함수를 데이터로부터 학습하고, 스스로와의 대국을 통해 성능을 강화하는 방식을 취했습니다. 이러한 기술적 차이는 인공지능이 문제를 해결하는 다양한 접근 방식을 보여줍니다. 최근 주목받는 딥러닝 기술은 영상 인식과 자동 번역 분야에서 혁신적인 성과를 거두고 있습니다. 수백만 장의 사진 데이터를 통해 사물을 판별하는 오차율을 인간보다 낮은 수준으로 줄였으며, 복잡한 언어 간의 번역도 자연스럽게 수행하고 있습니다. 이러한 발전은 의료 진단이나 제조 현장의 불량 탐지 등 정밀함이 요구되는 산업 전반으로 확산될 전망입니다. 결국 인공지능은 데이터라는 자양분을 바탕으로 인류가 직면한 난제들을 해결하는 강력한 도구가 될 것입니다.

조성배

카오스재단카오스강연

물리학

[강연] 우리 뇌를 흉내 낸 알파고 by감동근 | 2016 가을 카오스 콘서트 '뇌 vs AI' 3부 | 3부 ①

1997년, 세계 체스 챔피언 가리 카스파로프가 IBM의 슈퍼컴퓨터 딥블루에게 패배한 사건은 인공지능 역사의 상징적인 순간이었습니다. 당시 물리학을 공부하던 한 학생은 이 대결을 지켜보며 인공지능 개발이라는 새로운 꿈을 품게 되었습니다. 딥블루의 승리는 단순히 기계의 승리를 넘어, 인간의 전유물이라 여겨졌던 지적 영역에 컴퓨터가 발을 들이기 시작했음을 알리는 신호탄이었습니다. 이후 인공지능 기술은 비약적으로 발전하며 인간의 언어와 복잡한 규칙을 이해하는 단계로 나아갔습니다. IBM의 또 다른 인공지능 왓슨은 퀴즈쇼 '제퍼디'에서 인간 챔피언들을 압도하며 자연어 처리의 가능성을 보여주었습니다. 인간이 사용하는 언어는 맥락에 따라 의미가 변하고 은유나 상징이 가득하여 컴퓨터가 이해하기 매우 까다롭습니다. 하지만 왓슨은 문학적 비유를 파악하고 복잡한 질문의 의도를 정확히 분석해냈습니다. 이는 인공지능이 단순한 데이터 검색을 넘어, 인간의 사고 체계와 유사한 방식으로 정보를 처리하고 이해할 수 있음을 증명한 사례로 평가받습니다. 바둑 인공지능 알파고의 등장은 인공지능의 패러다임을 다시 한번 바꾸어 놓았습니다. 바둑은 경우의 수가 우주의 원자 수보다 많아 무차별 탐색으로는 정복이 불가능한 영역이었습니다. 알파고는 이를 해결하기 위해 확률적 접근법인 몬테카를로 방법과 인간의 뇌를 모사한 딥러닝 기술을 결합했습니다. 특히 수많은 기보를 학습하고 스스로 대국하며 실력을 키우는 강화 학습은 인공지능이 인간의 직관과 유사한 판단력을 갖추게 하는 핵심적인 역할을 수행했습니다. 이세돌 9단과 알파고의 대결은 인간의 직관과 기계의 계산력이 충돌한 역사적 사건이었습니다. 우리는 흔히 직관을 인간만의 고유한 능력이라 생각하지만, 어쩌면 직관은 모든 경우의 수를 계산할 수 없는 한계를 극복하기 위한 방편일지도 모릅니다. 알파고는 학습하지 않은 생소한 상황에서 치명적인 오류를 범하기도 했지만, 특정 분야에서는 이미 인간의 창의성을 뛰어넘는 행마를 보여주기도 했습니다. 이는 지능의 본질이 무엇인지에 대해 우리에게 깊은 질문을 던집니다. 인공지능이 인간을 능가하는 시대가 다가오면서 우리는 새로운 준비가 필요합니다. 체스의 사례에서 보듯, 기계는 이미 특정 영역에서 인간보다 더 창의적인 해결책을 제시하고 있습니다. 이러한 변화 속에서 가장 중요한 덕목은 유연성과 겸손함입니다. 내가 항상 틀릴 수 있다는 열린 마음으로 인공지능과 공존하는 방법을 고민해야 합니다. 미래 세대에게는 정해진 정답을 가르치기보다, 변화하는 환경에 적응하고 인공지능을 도구 삼아 새로운 가치를 창출하는 능력을 길러주어야 합니다.

감동근

카오스재단카오스콘서트

뇌인지과학
수학
융합

[강연] 자아의 탄생 : 나를 의식하는 나 (1) _ 강웅구 교수 | 2016 봄 카오스 강연 '뇌 - Brain' 5강 | 5강 ①

의식은 의학, 철학, 심리학 등 다양한 학문 분야에서 매우 중요하게 다루어지는 주제입니다. 임상 의학에서는 의식을 외부 자극에 대해 얼마나 목적 지향적이고 의도적인 반응을 할 수 있는가에 초점을 맞춘 양적인 개념으로 정의하며, 이를 행동주의적 관점이라 부릅니다. 반면 우리가 일상적으로 사용하는 의식은 개인이 느끼는 주관적 체험과 마음의 상태를 의미합니다. 과학적 접근을 위해 마음의 영역을 배제하고 행동만을 연구하는 환원주의적 관점도 존재하지만, 주관적 의식은 행동주의적 관점보다 훨씬 넓은 범위를 포괄하는 인간 존재의 핵심적인 영역이라 할 수 있습니다. 현상학은 '나'라는 주관성을 어떻게 학문적으로 정립할 것인가를 탐구하는 철학 분야입니다. 에드문트 후설에 의해 창시된 이 방법론은 세계 속에 몸을 담고 존재하는 자아를 성찰하고, 그 과정을 통해 타인의 마음을 이해하는 '상호주관성'의 토대를 마련합니다. 정신의학에서도 환자가 느끼는 주관적 체험을 깊이 있게 이해하기 위해 이러한 현상학적 관점을 도입합니다. 내 안의 마음을 들여다보는 성찰의 과정을 거쳐 그 원리를 타인에게 적용함으로써, 우리는 비로소 마주 보고 있는 상대방의 마음과 의식의 정체에 대해 학문적으로 접근할 수 있게 됩니다. 인간의 정신 세계에서 무의식은 결코 무시할 수 없는 실체입니다. 지그문트 프로이트는 인간의 실수나 무심코 하는 행동이 우연이 아니라 심리적 결정론에 따른 결과라고 주장하며 이 개념을 정립했습니다. 무의식은 단순히 의식이 줄어든 혼수 상태를 넘어, 스스로 인지하지 못한 채 일어나는 뇌의 복잡한 정보 처리 과정을 모두 포함합니다. 징크스나 최면 현상은 우리가 겉으로 드러내는 의도와는 별개로, 실제 행동을 이끄는 강력한 동인이 마음 깊은 곳에 숨겨져 있음을 보여주는 구체적인 증거가 됩니다. 이러한 무의식의 정체를 확인하는 과정은 정신질환의 치료에서도 핵심적인 역할을 수행합니다. 타인에게 의식이 있는지 판단하는 방법으로 인공지능 분야의 '튜링 테스트'가 유명합니다. 앨런 튜링은 기계의 반응이 인간의 사고와 구별할 수 없을 정도라면 그 시스템이 사고하고 있다고 보았습니다. 우리는 영화 속 로봇처럼 인간과 유사하게 반응하는 대상을 보며 자연스럽게 의식을 가진 존재로 의인화하곤 합니다. 이는 상대방도 나와 비슷한 마음을 가졌을 것이라 믿는 인간의 본능적인 경향에서 비롯됩니다. 하지만 이러한 반응이 실제 의식의 존재를 증명하는지에 대해서는 여전히 과학적이고 철학적인 논쟁이 이어지고 있으며, 단순한 의인화와 진정한 의식의 소유를 구분하려는 노력이 계속되고 있습니다. 철학자 존 설은 '중국어 방' 논변을 통해 이해 없는 정보 처리가 의식과 동일시될 수 없음을 지적했습니다. 단순히 규칙에 따라 답을 내놓는 기계적 과정은 진정한 의미의 의식적 사고라 보기 어렵다는 것입니다. 결국 의식이 있다는 것을 확인하는 고차원적인 근거는 다시 현상학적 성찰로 돌아옵니다. 나라는 존재에 대한 깊은 성찰을 통해 발견한 의식의 특성을 상대방에게서도 찾아낼 때, 우리는 비로소 상호주관적인 확신을 얻게 됩니다. 이러한 과정은 냉정한 자연과학적 방법론을 넘어 인간의 마음을 이해하는 필수적인 경로가 되며, 의식이라는 복잡한 수수께끼를 풀어나가는 열쇠가 됩니다.

강웅구

카오스재단카오스강연

뇌인지과학