뇌과학계의 숙제: 인간 수준의 '조합적 사고'를 가진 인공지능은 아직 요원하다

본 논문은 메타러닝을 통해 인공지능의 조합성을 향상시키려는 시도에도 불구하고, 인간 수준의 체계적인 조합 능력을 갖춘 인공지능은 아직 개발되지 않았다는 점을 강조합니다. Fodor와 Pylyshyn의 주장을 재검토하고, 현존하는 메타러닝 시스템의 한계를 비판적으로 분석하여 향후 연구 방향을 제시합니다.

최근 Tim Woydt 등 연구진이 발표한 논문 "Fodor and Pylyshyn's Legacy -- Still No Human-like Systematic Compositionality in Neural Networks"은 인공지능 분야의 핵심적인 질문에 도전장을 던집니다. 바로 인간처럼 복잡한 정보를 체계적으로 조합하고 이해하는 능력, 즉 **'조합성(compositionality)'**입니다.

논문은 메타러닝이라는 강력한 학습 방식이 등장하면서 인공지능의 조합성 문제에 대한 기대감이 높아졌지만, 현실은 그 기대에 미치지 못한다고 지적합니다. Fodor와 Pylyshyn은 과거 신경망이 이러한 조합적 사고 능력을 본질적으로 갖추지 못했다고 주장했는데, 이 논문은 최신 메타러닝 연구를 분석하여 그들의 주장이 여전히 유효함을 보여줍니다.

연구진은 현존하는 메타러닝 시스템은 매우 제한적인 환경에서만 조합성 작업을 수행할 수 있으며, 인간의 조합적 사고 능력과는 거리가 멀다고 결론짓습니다. 이는 마치 레고 블록으로 자유자재로 건물을 짓는 아이와, 특정한 설명서 없이는 단순한 구조물밖에 만들지 못하는 로봇의 차이와 같다고 비유할 수 있습니다.

즉, 인간 수준의 지능을 가진 인공지능을 개발하려면, 단순한 패턴 인식을 넘어, 복잡한 정보를 체계적으로 조합하고 새로운 상황에 유연하게 적응하는 능력을 갖추도록 해야 합니다. 이는 앞으로 인공지능 연구 분야에서 극복해야 할 중요한 과제이며, 이 논문은 그 과제의 난이도와 중요성을 다시 한번 일깨워줍니다.

하지만 낙담할 필요는 없습니다. 이 논문은 문제점을 명확히 제시함으로써, 향후 연구 방향을 제시하는 중요한 이정표가 될 것입니다. 인간의 인지 능력에 대한 깊이 있는 이해와 혁신적인 기술 개발을 통해, 진정한 의미의 인간 수준 인공지능 개발에 한 걸음 더 다가갈 수 있을 것입니다. 이 연구는 인공지능의 발전 방향을 재고하고, 보다 근본적인 문제 해결에 집중해야 함을 강조합니다. 앞으로 더욱 심도 있는 연구와 끊임없는 노력을 통해 인간 수준의 인공지능 개발이라는 목표에 도달할 수 있기를 기대해 봅니다.