Godel, Escher, Bach: An Eternal Golden Braid, By

Douglas R. Hofstadter, Harper-Collins Publishers

Book Review

HANYANG UNIV. ERICA

GICHAN LEE

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이�책에서는�인간의�지능에�대해�철학적으로�고찰하면서�전개되는�논리의�흐름이�아켈레스,�

게,�그리고�개미핥기의�대화를�통해�매끄러운�흐름으로�표현되었다.�현실세계와�‘이랬으면�좋았을

텐데…’라고�하는�가상의�세계와의�비교를�통해�현실세계에�대한�명확하고�객관적인�통찰을�얻는다

고�하는�인간�지성의�의미론적인�영역부터�개미�군락에�대한�층위적인�분석을�통한�지능에�대한�거

시적인�관찰까지�지성에�대한�중요한�사상들을�독창적인�방법으로�설명하고�있는�이�책을�읽으면서�

우리가�배우고�있는�인공지능이�궁극적으로�도달하고자�하는�목표에�대해�이해할�수�있었다.�

개미�군락의�층위적인�구조에�비유하여�우리�두뇌의�가장�높은�층위인�우리의�정신을�어떻게�

이해할�수�있을�것인가에�대해�질문을�던지는�‘…�…과�개미�푸가’의�장은�우리의�지능이�어떻게�구

성되는가에�대해�통찰을�제공하였다.�글을�읽어내려가면서�개미�군락과�우리가�배웠던�객체지향�프

로그래밍이�많은�관련이�있다고�생각하게�되었다.�글에서는�하나의�개미,�팀�단위의�개미,�확장해서�

신호,�기호를�이루는�개미들�등�다양한�층위들을�언어에�빗대어�표현하였는데�이것은�객체지향�프

로그래밍과�아주�유사한�면모가�있다고�생각했다.�나는�이를�좌표축을�표현하는�자바�프로그램에�

빗대어�생각했다.�점�하나를�나타내는�클래스�Point(a,�b)가�개미라고�생각한다면�그�포인트�하나

는�사실�그�위치에�존재한다라고�하는�아주�단순한�의미밖에�가질�수�없지만�다른�new�Point(x,y)

와�거리를�계산하는�순간�그�거리를�이루는�점으로서의�의미가�추가되기�시작한다.�다른�포인트들

이�모여�도형을�구성하고,�그�도형이�환경변수(이벤트�발생,�흘러가는�시간)에�대응하여�그�모습을�

변화한다.�그러한�변화를�감지한�포인트부터�색상을�red로�바꾸며�주변에�그것을�전파하며�도형은�

새로운�색상을�가지게�되고�결국�시시각각�변화하는�여러�개의�도형의�집합으로�개미�군락을�빗대

어서�이해하였다.�이러한�직접적인�은유를�통해�나는�개미군락이�결국은�집단지능을�표현하며�이를�

인공지능으로�구현하는�것�자체가�아주�원시적인�인공지능을�구현하는�것이라고�이해할�수�있었다.��

그렇다면�우리가�인간과�같은�인공지능을�구현하기�위해서는�어떻게�지능을�이해할�수�있을�

것인가에�대해�분석이�필요하다.�사고는�현실을�두뇌의�하드웨어로�표상한다는�것과�개미가�가지고�

있던�수동적인�활자형�기호,�개미들이�모여�만든�능동적인�기호에�대해�묶어�생각할�필요가�있다.�

시각과�같은�인체에�존재하는�감각기관들이�받아온�모든�기호들이�개미들이�가진�형식체계처럼�여

러�개의�관념으로�묶이는�모델로�단순하다면�이해하기�쉽지만�사실�우리의�두뇌는�그렇지�않다.�하

나의�정보가�저장되고�운송하면서�동시에�다른�능동적인�요소로부터�그것을�수용할�수�있는�능동적

인�요소를�가지기�때문이다.�나는�이를�통해�우리가�받고�있는�정보가�어떤�다른�정보에�의해�직간

접적인�영향을�수용함으로써�왜곡되거나�뒤섞이는�것을�인공지능으로�어떻게�표현할�것인가에�대

해�고찰하게�되었다.�내가�한�사람을�‘오늘�같이�밥먹으며�인공지능에�대하여�토론한�내�친구’로�표

현할�수도�있고�동시에�‘저번�주에�어머니가�많이�아프셔서�자주�문병을�갔던�그�사람’이라고�표현할�

수�있다.�이�사람에�대한�모든�묘사가�이름을�가지는�그�사람의�기본적인�핵심�기호에�연관될�필요

가�없다.�내�머리�속의�에피소드와�엮여�어떤�방식으로든지�표현될�수�있고�아예�다른�사람을�묘사

함으로써�그러한�사람을�창출할�수도�있다.�수동적인�의미�기호와는�전혀�상관없는�이러한�묘사들

이�‘아�네가�바로�걔구나!’라고�이야기�함으로서�동일한�사람임을�알게될�때�우리의�사고는�능동적

인�기호만으로�충분히�실체를�표상할�수�있는�것이다.��

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따라서�인공지능으로�이러한�두뇌체계를�표현하기�위해서는�인공지능이�받는�정보의�형상이�

다른�정보에�의해�언제든지�왜곡되거나�수정되거나�새로운�의미로�재탄생함을�프로그래밍을�통해�

그�본질을�표현해야하는�것이다.�사람마다�가진�경험이�다르고�받아들이는�그�정도가�모두�다르기�

때문에�모든�환경변수에�대해�고려하는�것은�너무나�어려운�일이지만�다만�우리의�정신이�그러한�

복합적인�경로를�통해�상위�개념으로�진화하고�그�학습된�개념을�토대로�책에서�표현한�수많은�‘가

상�세계’를�만들어�낼�수�있다는�것을�이해할�수�있었다.�

지성에�대해�통찰하고�있는�아킬레스,�게,�개미핥기의�대화를�지켜보면서�또�하나�‘생각하는’�

기계로�대변되는�인공지능이�가져야할�특성에�대해서도�생각하게되었다.�그것은�다름�아닌�두뇌들�

사이의�다양성이다.�사고가�두뇌에서�수행된다면�수많은�두뇌들은�어떻게�구분되는가?�나의�두뇌

와�내�옆의�친구의�두뇌는�분명하게�다른�것이지만�동일한�해부학적인�구조를�지니고�있다.�그렇다

면�같은�구조를�가지는�인공지능이라�할�때�그�구조의�동일성은�얼마나�높은�층위까지�지속되는지�

그리고�그�층위를�벗어나면�달라지는�사람�사이의�개별성은�인공지능에서�어떻게�표현해야하는지

에�대해�알고�싶었다.즉�내가�가지는�일정한�관점들,�좋아하는�영화들의�방향성,�선호하는�여성의�

외모,�지향하는�삶의�모습과�그�거부�등을�코드화한다면�그�구조가�매우�다양해질�것이다.�하지만�

그러한�정신적인�경험들이�두뇌에�할당된다면�두뇌�속의�물리적인�모습이�그러한�경험에�대응되는�

물리적�체계로�바뀔�것인가에�대해서는�그�답을�얻지�못했다.�책에서�인용하고�있는�신경학자�칼�레

슐리의�이야기나�신경외과�의사인�와일더�펜필드의�이야기를�통해�우리의�두뇌가�어떤�구조를�가지

는가에�대한�단적인�설명을�들을�수�있었지만�그러한�뇌의�치밀하고�복잡한�구조까지�인공지능에�

어떻게�담아�표현할�것인가에�대해서는�그�답을�찾기가�매우�어려웠다.��

책에서는�그�구조에�대한�설명으로�사고가�오늘날의�전화망의�원리와�같다고�예를�들어�표현

하였다.�사고가�대뇌피질의�많은�장소에�분산되는데�어떠한�특정한�사고를�하기위해서는�사고의�격

발이�국소적인�지점에서�터지며�동적으로�사고의�흐름이�격발지점에서�대뇌피질의�다양한�장소까

지�퍼지면서�사고가�이루어진다고�한다면�인공지능에서의�그�격발점은�어디가�될�것인가,�저장된�

기억에�도달하는�시냅스는�어떻게�구성될�것인가에�대해서는�완전히�난수(random)라고�생각하게�

되면서�그�난이도에�그것에�대한�고찰을�멈췄다.�해부학을�알고�인지과학을�알아야�그�부분에�대해�

접근할�수�있을�것�같았다.�

처음�이�책을�읽기�시작한�시점에서는�너무나도�독창적인�표현�방법과�그�설명에�당황스러워�

책을�읽는�것이�굉장히�고되었다.�하지만�다양한�삽화와�그�예가�어떤�특정한�논리적인�사고흐름에�

입각하여�진행되는�것이�적응되자�굉장히�재미있게�읽을�수�있었다.�논의의�심오함과�그�명료함과

는�별개로�인공지능을�공부하는�데에�있어서�어떤�것을�주안점으로�둘�것인가?�무엇이�이�시점에서�

좀�더�중요할�것인가에�대한�이해도를�높일�수�있었고�우리가�배우는�알고리즘들이�어떤�목적을�향

해�나아가는가라고�하는�인공지능�이론의�흐름을�비로소�느낄�수�있게�되었다.�이�커리큘럼을�어떻

게�접근하고�내가�무엇을�증명하고�익힐�수�있는지�알았기에�앞으로�어떤�것들을�배워나갈지에�대

해�매우�기대된다.�서평을�마친다.

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