체화된 인지와 인공지능의 관계(The relationship between embodied cognition and AI)

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체화된 인지와 인공지능의 관계(The relationship between embodied cognition and AI)
 
체화된 인지(embodied cognition)는 우리의 신체와 세상에서의 경험이 우리가 사물을 생각하고 이해하는 방식을 어떻게 형성하는 지에 대해 생각하는 방식이다. 그것은 우리의 마음이 뇌에만 있는 것이 아니라 신체 및 주변 환경과도 연결되어 있음을 시사한다.
 
인공 지능은 인간처럼 생각하고 학습할 수 있는 기계를 만드는 데 중점을 둔 연구 분야이다. 지능형 기계를 만드는 것에 영감을 얻기 위해, AI 연구자들은 영감을 얻기 위해 체화된 인지를 주시하고 있다. 보다 체화되(embodied)고 상황적(situated)인 기계를 구축함으로써 보다 자연스럽고 직관적인 방식으로 세상과 상호 작용할 수 있는 AI 시스템을 만들고자 한다.
 
체화된 인지가 AI 연구에 영향을 미치는 몇 가지 방식이 있다. 한 가지 접근 방식은 세상을 인식하고 상호 작용하는 능력에서 인간과 더 유사한 로봇을 만드는 것이다. 여기에는 로봇에 센서(sensors)와 액추에이터(actuators)를 장착하여 주변 환경에서 보고, 듣고, 만지고, 이동할 수 있도록 하는 작업이 포함된다. 로봇에게 이러한 기능을 제공함으로써 연구원들은 보다 인간적인 방식으로 작업을 수행할 수 있는 기계를 만들 수 있기를 희망하고 있다.
 
예를 들어 물체를 집도록 설계된 로봇에는 카메라와 집는 메커니즘이 장착되어 있을 수 있다. 카메라는 로봇이 물체를 "보고" 물체의 위치와 크기를 결정할 수 있게 해주며, 쥐는 메커니즘은 물체를 "느끼고" 집을 수 있게 해준다. 이 두 가지 감각을 결합함으로써 로봇은 인간이 하는 것과 같은 방식으로 물체 조작 작업을 수행할 수 있게 된다.
 
체화된 인지가 AI 연구에 영향을 미치는 또 다른 방식은 가상 환경을 사용하는 것이다. 가상 환경은 실제 상황을 시뮬레이션하는 컴퓨터 프로그램으로, 연구원이 보다 자연스러운 맥락에서 AI 시스템을 테스트할 수 있도록 도와준다. 물리적 세계를 시뮬레이션함으로써 연구원들은 실제 상황을 더 잘 이해하고 상호 작용할 수 있는 AI 시스템을 만들기를 바란다.
 
예를 들어, 이미지에서 물체를 인식하도록 설계된 AI 시스템은 다양한 장면과 상황을 시뮬레이션하는 가상 환경을 사용하여 훈련될 수 있다. AI 시스템을 광범위한 시각적 경험에 노출함으로써 연구자들은 현실 세계에서 물체를 더 잘 인식할 수 있는 시스템을 만들 수 있기를 바라고 있다.
 
체화된 인지는 또한 자연어 처리(natural language processing:NLP) 및 컴퓨터 비전의 개발에 영향을 미치고 있다. NLP는 컴퓨터가 어떻게 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있는지 연구하는 반면, 컴퓨터 비전은 컴퓨터가 이미지와 비디오를 분석하고 해석하는 방법을 연구하는 것이다.
 
체화된 인지는 언어와 시각 정보에 대한 우리의 이해가 신체 경험과 행동에 기반을 두고 있음을 암시하기 때문에 이러한 분야와 관련이 있다. 예를 들어, 우리가 무언가를 "잡는다"고 말할 때, 우리는 물건을 집는 우리의 신체적 경험에 근거한 단어를 사용한다. 마찬가지로 우리가 고양이 사진을 인식할 때 우리는 고양이를 보고 상호 작용한 과거의 경험에 의존한다.
 
연구자들은 체화된 경험에 더 많은 기반을 둔 AI 시스템을 구축함으로써 언어 및 시각 정보의 맥락과 의미를 더 잘 이해할 수 있는 시스템을 만들 수 있기를 희망한다. 예를 들어, 자연어를 이해하도록 설계된 AI 시스템은 물리적 작업을 수행하기 위한 지침과 같이 신체 경험에 기반한 언어의 예를 사용하여 훈련될 수 있다. 마찬가지로, 이미지를 분석하도록 설계된 AI 시스템은 신체 활동에 참여하는 사람들의 이미지와 같이 신체 경험과 연결된 이미지를 사용하여 훈련될 수 있다.
 
요약하면 체화된 인지는 우리의 몸과 세계에서의 경험이 우리가 사물을 생각하고 이해하는 방식을 어떻게 형성하는 지에 대해 생각하는 방식이다. AI 연구자들은 보다 자연스럽고 직관적인 방식으로 세상과 상호 작용할 수 있는 보다 체화되고 상황적인 기계를 구축하는 데 있어 영감을 얻기 위해 체화된 인지의 개념에 주시하고 있다. 이로 인해 인간과 더 유사한 로봇의 개발, AI 시스템 테스트 및 교육을 위한 가상 환경의 사용 및 통합으로 이어지고 있다.