[요약] Churchland, P. M. and Churchland, P. S. (1990), “Could a Machine Think?”

Churchland, P. M. and Churchland, P. S. (1990), “Could a Machine Think?”, Scientific American 262(1), pp. 32-37. 

설에 대한 반론 부분만 요약.

▶ 설의 주장

▷ 설의 주장에 대한 반론

중국어 방 논증은 고전적 AI 연구 프로그램에 대한 적절한 반론인가?

▶ 설: 중국어 방 논증 [처칠랜드 부부의 정식화]

(전제 1) 컴퓨터 프로그램은 형식적(구문론적)이다.

(전제 2) 인간의 마음은 심적 내용(의미론)을 가지고 있다.

(전제 3) 구문론 그 자체는 의미론을 구성하지도 않고 의미론을 발생시키기에 충분하지도 않다.

(결론) 따라서, 프로그램은 마음을 구성하지도 않고 마음에 충분하지도 아니다.

 

▷ 처칠랜드 부부: 설의 주장대로 중국어 방은 중국어를 이해하지 못한다. 하지만 그 이유는 중국어 방의 계산 속도가 매우 느리기 때문이지, 위의 논증이 옳기 때문이 아니다. 설은 위의 논증에서 (전제 3)을 뒷받침하지 않았는데, 이는 선결 문제 요구의 오류를 저지른 것이다. 규칙에 따르는 기호 조작이 의미론적 현상을 만들어낼 수 있는지의 여부는 고전적 AI 연구 프로그램에서 밝혀내려고 하는 것인데, (전제 3)은 그것이 불가능하다고 근거 없이 단정짓고 있다. 또한, (결론)의 내용 대부분이 (전제 3)에 이미 포함되어 있다는 점도 이 논증이 선결 문제 요구의 오류를 범하고 있다는 점을 보여준다.

직관적 설득력도 (전제 3)을 뒷받침해주지는 못한다. 다음과 같은 사례들도 모두 직관적으로 설득력 있지만 거짓이다.

- 공기의 압축파는 객관적인 소리를 구성하지도 않고 소리를 발생시키기에 충분하지도 않다.

- 작은 입자들 그 자체는 객관적인 빛 현상을 구성하지도 않고 빛 현상을 발생시키기에 충분하지도 않다.

- 물질 그 자체는 생명을 구성하지도 않고 생명 현상을 발생시키기에 충분하지도 않다.

- 전기력과 자기력은 밝음(luminance)을 구성하지도 않고 밝음을 발생시키기에 충분하지도 않다.

 

고전적 AI가 의식적 지능을 가질 수 있는가?

 ▷ 처칠랜드 부부: 고전적 AI 연구 프로그램이 의식적 지능을 가진 기계를 만들어낼 수 없다는 점에서 설의 결론은 옳다. 하지만 그 이유는 설이 생각하는 것과 다르다. 그 이유는 다음과 같다.

- 고전적 AI는 뇌가 쉽게 수행하는 많은 인지적 작업들을 제대로 수행하지 못한다. 이는 고전적 기호 조작 기계의 기능적 구조가 실제 뇌의 기능적 구조와 다르다는 점을 시사한다.

- 뇌에서 일어나는 인지 과정은 병렬 분산 구조로 되어 있을 가능성이 높다.

 

▶ 설: 마음을 실현시킬 수 있는 모든 시스템은 뇌와 동등한(equivalent) 인과력(causal powers)을 가져야 한다. 그리고 생화학적 층위를 포함한 모든 층위가 해당 시스템에 표상되어야 한다.

 

▷ 처칠랜드 부부: 의식적 지능에 반드시 생화학 물질이 필요하지는 않다. 다른 물질로도 의식적 지능을 구현할 수 있을 것이다. e. g. 인공 망막과 인공 달팽이관을 만든 연구. 이 인공 기관들은 동물의 해부학적, 생리학적 사항들을 반영해 만들어졌는데, 그 산출값은 동물 기관들의 산출값과 매우 유사했다. 즉, 동물의 기관이 포함하는 복잡한 정보 처리 네트워크는 생화학 물질이 아니더라도 구현할 수 있다.

 

설은 연결주의를 적절히 반박했는가?

 ▶ 설: 병렬 분산 네트워크도 진정한 의미론적 내용을 처리할 수 없다. - 중국어 체육관 논증

넓은 체육관에서 병렬 분산 네트워크를 만들도록 사람들이 조직화되어 있다. 사람들은 각자 초록 토큰과 빨강 토큰을 가지고 있어서, 자신에게 들어오는 입력값에 따라 자신과 연결되어 있는 사람에게 초록 토큰을 건네주거나(excitatory connection) 빨간 토큰을 건네줄 수 있으며(inhibitory connection), 건네주는 토큰의 수도 각자 다르다(weight). 이 네트워크는 중국어 입력값이 들어오면 중국어 산출값을 내놓는다. 그런데 이 네트워크의 어떤 사람도 중국어를 이해하고 있지 못한다.

 

▷ 처칠랜드 부부 1: 그 시스템의 단위(네트워크를 이루는 개개인)가 중국어를 이해하지 못한다고 해서, 시스템 전체가 중국어를 이해하지 못한다는 보장은 없다. e. g. 내 뉴런 하나하나는 영어를 이해하지 못하지만, 나는 영어를 이해한다.

 

▷ 처칠랜드 부부 2: 설은 병렬 분산 네트워크를 만들 때 엄청나게 많은 사람이 필요할 것이라는 점을 간과했다. 인간 뇌는 1011개의 뉴런을 가지고 있고 각 뉴런은 평균적으로 103개의 연결을 가지고 있다. 따라서 인간 뇌와 같은 패러렐 네트워크를 만드려면, 중국어 체육관에 대략 1014명 정도의 사람이 필요할 것이다. 만약 이런 거대한 시스템이 구현된다면, 중국어 체육관은 기능을 할 수도 있다. 물론 연결주의 이론이 뇌의 실제 인지적 과정에 대해 옳다는 보장이 없기 때문에 확실치는 않지만, 적어도 중국어 체육관이 중국어를 이해하지 못한다는 점을 선험적으로 알 수는 없다.