책으로 들여다보는 인공지능과 자연지능


들어가는 글

급속히 발전하고 있는 컴퓨터의 인공지능은 말 그대로 인간이 만들어 기계에게 부여한 인공의 지능이다.
그러나, 정작 인공지능을 만든 우리 자신은 생물학적 세포로 이루어진 뇌를 통해 자연지능을 구현하며 세상에 적응하고 생존한다.

그렇다면 컴퓨터의 인공지능과 뇌의 자연지능은 어떤 공통점과 차이점이 있을까?

이번 온라인 테마 도서 전시 <책으로 들여다보는 인공지능과 자연지능>에서는 기계와 뇌의 학습방식의 차이를 이해하는 데 도움이 될 만한 책을 소개하고자 한다. 이번 전시가 인공지능 기술에 대한 막연한 두려움을 떨치고 뇌의 자연지능의 우수함을 깨닫는 길잡이 역할을 하기를 바란다.

  • 전시제목: 「책으로 들여다보는 인공지능과 자연지능」
  • 개최일자: 24. 6. 14.(금)
  • 참여교수: 이인아 교수(서울대학교 뇌인지과학과)
  • 전시주제: 뇌인지과학으로 이해하는 컴퓨터의 인공지능과 뇌의 자연지능
  • 전시내용: 인공지능과 자연지능에 대한 이해를 돕는 추천 도서 12선, 관련 미디어 자료 등
  • 주최기관: 서울대학교 중앙도서관

도서 추천 교수 소개

이인아 교수

서울대학교 뇌인지과학과

이인아

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연구실
The Lee Lab at BCS SNU

교수님의 한 마디

“뇌인지과학이란 사람을 비롯한 동물의 뇌가 인지와 행동을 어떻게 구현하고 조절하는지 과학적으로 탐구하는 학문 분야이다.”

– 『기억하는 뇌, 망각하는 뇌』(이인아, 2022) 서문 中

학력

서울대 심리학과 졸업

미국 유타대학교 신경과학 박사

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경력

현)

서울대학교 뇌인지과학과 교수

서울대학교 AI연구원 운영위원

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전)

2002-2004 미국 텍사스대학교 의과대학 연구원

2004-2005 미국 보스턴대학교 뇌-기억 센터 연구원

2006-2009 미국 아이오와대학교 심리학과 조교수

2009-2014 서울대학교 WCU 객원교수

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저서

『퍼펙트 게스』(2024)

『기억하는 뇌, 망각하는 뇌』(2022)

『그랜드 퀘스트 2024』(2024)(공저)

『또 다른 지능, 다음 50년의 행복』(2019)(공저) 등

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수상

2022 한국뇌신경과학회 장진학술상 등

도서 소개

책 표지 또는 도서명을 클릭하면 도서관 소장 사항을 확인할 수 있습니다.

국내서 7선

샨텔 프랫
까치 (2024)
나의 뇌는 이 세상에 단 하나뿐인 고유함을 지니며 누구나 “나는 누구인가?”에 답하기 위해 자신의 뇌가 어떻게 작동하는지 알고 싶어 한다. 하지만 대부분의 뇌인지과학자들은 뇌가 일반적으로 어떻게 작동하는지를 설명할 뿐, 나의 뇌가 왜 남과 다른지에 대해서는 이야기하지 않는다. 이 책에서 저자는 마치 어린 시절부터 나와 친했던 친구처럼, 유머스럽고 다정한 말투로 “너의 뇌는 특별해”라는 위로와 격려를 한다. 그리고 뇌인지과학자로서 개개인의 뇌가 특별해질 수밖에 없는 과학적 이유를 들어 기초부터 차근차근 설명한다. 자연지능과 인공지능의 가장 다른 점은 개개인의 자연지능이 모두 고유하고 다르다는 점이라는 것을 생각한다면, 이 책은 이를 이해하는 데 더할 나위 없이 좋은 입문서이다.
두뇌는 여러분의 경험을 자신만의 현실로 만들어낸다. (p. 67)


대니얼 샥터
인물과사상사 (2023)
저자는 인간의 뇌가 변화무쌍한 환경에 적응하는 효율적인 학습을 하는 과정에서 어쩔 수 없이 생기는 부산물이 존재한다고 설명한다. 저자는 우리 뇌의 학습 시스템의 이러한 단점들을 ‘기억의 일곱 가지 원죄’라고 이름붙였다. 이 원죄 혹은 부산물은 소멸(transience), 정신없음(absent-mindedness), 막힘(blocking), 오귀인(misattribution), 피암시성(suggestibility), 편향(bias), 지속성(persistence)이다. 하지만 이러한 기억의 오류는 인공지능에서는 나타나지 않으며, 자연지능을 가진 뇌에서만 볼 수 있다는 점에서 이 오류를 잘 이해할수록 뇌의 자연지능의 속성을 잘 알 수 있게 된다.
기억의 7가지 오류는 인간 정신의 바람직하면서도 적응적이라고 할 수 있는 여러 가지 특징의 부산물이라는 것이 나의 주장이다. (p. 25)


리사 펠드먼 배럿
더퀘스트 (2021)
이 책의 원제는 뇌에 대한 “7 and 1/2 lessons”으로, 사람들이 뇌에 대해 잘못 알고 있거나 잘 모르고 있는 약 일곱 가지 내용을 풀어서 쉽게 설명하였다. 저자는 서양에서 오랫동안 뇌의 기능을 이성과 감성이라는 상반된 이분법으로 나누어 왔다거나, 인간 뇌의 진화 과정을 파충류의 뇌에 이성이 더해져서 이루어진 것처럼 묘사하는 등의 통념을 신랄하게 비판하며, 우리의 뇌는 우리가 믿고 싶은 것처럼 그렇게 이성적이지 않다는 점을 강조한다. 또한 다양성과 개인차가 뇌의 인지기능 발달과 인류의 진화에 얼마나 중요한지에 대해 이야기하며, 뇌의 인지적 기능을 과학적 지식을 토대로 올바르게 이해할 때 비로소 인류의 진보가 있을 수 있음을 역설한다. 인공지능 대비 자연지능의 특성을 잘 이해할 수 있는 입문서 역할을 할 수 있는 책이다.
뇌의 핵심 임무는 이성이 아니다. 감정도 아니다. 상상도 아니다. 창의성이나 공감도 아니다. 뇌의 가장 중요한 임무는 생존을 위해 에너지가 얼마나 필요할지 예측함으로써 가치 있는 움직임을 효율적으로 해내도록 신체를 제어하는 것이다. (p. 31)


이인아
21세기북스 (2022)
이 책의 목적은 뇌의 학습이 자연계에서의 생존과 직결된다는 것을 독자로 하여금 깨닫게 하는 것이다. 즉, 뇌가 학습하고 기억하는 근본적인 이유와 원리에 대해 뇌인지과학적으로 설명하고, 뇌의 핵심 기능인 기억이 인간성과 사회성에 어떤 영향을 미치는지, 그리고 인공지능과의 차별점은 무엇인지를 뇌인지과학자의 시선으로 분석한다. 특히, 뇌에서 기억을 관장하는 ‘해마’를 통해 여러 기억이 총체적으로 기능하여 생존할 수 있게 되고, 각자 고유한 인간으로 형성되는 과정을 설명한다. 이에 더해 뇌의 핵심 기능인 ‘기억’이란 키워드를 바탕으로, 인간적인 것이란 무엇이며 AI와의 차별점은 무엇인지 뇌인지과학자의 시선으로 분석한다.

모든 것을 기억하고 있는 것은 … 모두 저장하고 보는 슬픈 기계와 같은 것이다. 무엇을 기억해야 하고 무엇은 기억할 필요가 없는지를 아는 것 역시 진화 과정에서 적응적 생존을 위해 터득한 인간 뇌의 특별한 기능이다. (p. 232)


이인아
21세기북스 (2024)
인간의 뇌는 자신의 삶의 경험과 선택을 통해 복잡한 세상에 적응할 수 있고, 생존 가능한 최적의 뇌를 설계할 수 있다. 살아 있는 동안 끊임없이 학습하고 이를 활용하는 뇌의 정보 처리 전 단계를 ‘맥락’이라는 단 하나의 거대한 원칙으로 설명하면서, 때로는 강력하고 때로는 유연하게 변화에 적응하는 뇌의 ‘맥락적 정보처리’의 원리를 설명한다. 이는 인공지능이 현재 넘보지 못하는 영역이기에 중요하다. 즉, 인간 뇌가 다루는 현실세계의 모든 정보는 너무나 애매하고 시시각각 변하기에 해석하기 어렵다. 이 때 이 애매함과 사투를 벌이며 자극의 정체를 가장 완벽에 가깝게 추론하는, 뇌의 “예측하고 행동하라”는 생존 전략 덕분에 우리는 시시각각 변화하는 환경에 적응하며 ‘나’라는 존재로 살아남을 수 있는 것이다. 발달된 수많은 인공지능 기술이 현실세계에서 아직 그다지 널리 활용되지 못하고 있는 이유를, 이 책에서 설명하는 애매함과 불확실성을 자유자재로 다루며 ‘완전한 추론’을 하는 뇌의 특성을 통해 이해할 수 있을 것이다.
경험적 학습을 통해 형성한 뇌의 인지적 모델은 애매한 자극과 상황에 대해 즉각적으로 거의 완벽에 가까운 추론을 할 수 있는 강력한 생존 도구입니다. 그리고 지금의 AI와는 달리 뇌는 이러한 모델을 형성하는 데 그다지 많은 데이터를 필요로 하지 않습니다. (p. 248)


리사 제노바
웅진지식하우스 (2022)
영화로도 만들어진 소설 ‘스틸 앨리스(Still Alice)’의 저자인 신경과학자 리사 제노바가 쓴 책으로 우리의 뇌가 형성하는 기억이 얼마나 우리의 삶과 마음, 사고를 지배하는지를 잘 설명한 뇌인지과학 입문서이다. 특히 ‘기억’과 ‘망각’이 모두 필요한 인지과정임을 설명해주고 알츠하이머성 치매를 대하는 태도에 대해 자신의 경험 등을 들어 감동적으로 설명한다. 현대사회에서는 인공지능의 발달로 뇌가 매우 완벽한 기억 기계가 되길 원하고 있으나, 저자는 뇌는 그렇게 완벽한 학습과 기억을 위한 기계가 아님을 설명하고자 노력하며, 생물학적 기관으로서의 뇌가 우리 인간의 삶을 어떻게 떠받치고 있는지 이해할 수 있게 여러 사례를 들어 잘 설명하고 있다.
…많이 안다고 잘 사는 것은 아니다. 살면서 쌓인 여러 인생 경험과 지식이 결합할 때 비로소 우리는 현명한 사람이 될 수 있다. 그래서 우리는 정보와 지식뿐만 아니라 여러 가지 사건들도 함께 기억한다. (p. 17)


김대수
브라이트 (2021)
뇌가 구현하는 자연지능의 핵심적인 내용들에 대해 여러 가지 사례를 들어 잘 설명하고 있다. 이 책을 읽고 나면 인류의 역사와 우리의 일상생활에서 일어나는 여러 신변잡기적 사건들이 바로 인간의 지능과 인공지능을 비교할 수 있는 시험대라는 사실을 깨닫게 된다. 특히 책의 말미에는 ‘하나를 가르치면 열을 아는 뇌의 능력’, ‘변장해도 알아볼 수 있는 이유’, ‘인공지능도 생각하고 판단하는 능력이 있을까’ 등 인공지능을 앞서는 뇌의 자연지능의 특성에 대해서도 직접적으로 쉽게 설명하고 있다.
뇌는 정해진 규칙에 적응하기 위해 존재하는 것이 아니라 변하는 규칙에 적응하기 위한 기제다. (p. 236)


국외서 5선

Jeff Hawkins
Basic Books (2021)
뇌과학자이자 컴퓨터 엔지니어인 저자는 “지능은 수많은 작은 기능적 모듈들의 경쟁과 조율을 통해 표출되는 것이며, 이는 마치 민주주의에서의 토론을 통한 의사결정 과정에 비유할 수 있다”고 말한다. 저자는 이러한 정보처리 과정을 통해 나타나는 유연한 지능은 지금의 인공지능과 같은 기계지능이 인간의 지능을 근본적으로 흉내 내기 어려운 이유라고 설명한다. 또한 앞으로 뇌를 닮은 인공지능이 탄생하기 위해서는 어떤 문제들이 해결되어야 하는지에 대해서도 뇌과학적 지식을 바탕으로 논의한다. 이 책은 뇌인지과학의 자연지능과 컴퓨터과학의 인공지능이 갖는 차이점과 공통점이 무엇인지, 나아가 지능이란 무엇인지에 대한 일반적인 궁금증을 해소할 수 있는 책이다.
The difficult part of knowledge is not stating a fact, but representing that fact in a useful way. (p. 141)


제프 호킨스
이데아 (2022)
“Thousand brains : a new theory of intelligence”의 번역본
우리 앞에는 지식의 창조와 확신이 주 원동력인 미래와 유전자의 복제와 확산이 주 원동력인 미래 사이에서 선택할 기회가 놓여 있다. (p. 333)




David Eagleman
Pantheon Books (2020)
데이비드 이글먼은 이 책에서 뇌의 가소성에 대해 주로 설명한다. 우리 뇌가 환경에 적응하기 위해 얼마나 유연하게 그 구조와 기능을 변화시킬 수 있는지를 이해시키는 것이 이 책의 목적이다. 뇌의 기능이 영역별로 태어날 때부터 정해져 있다는 기존의 일반적인 생각이 얼마나 잘못되어 있는지를 많은 사례를 들어 일깨워 준다. 감각 및 운동 영역부터 고등인지 영역까지, 뇌는 실시간으로 세포끼리 연결을 바꾸며 환경에 적응하고 새로움을 학습한다. 이러한 이해를 통해 우리 각자의 뇌가 얼마나 많은 잠재력을 지니고 있는지 깨닫게 해줌과 동시에 현재의 인공지능이 넘볼 수 없는 개성의 영역이 어떻게 뇌의 자연지능을 통해 구현되는지 알 수 있는 책이다.
In the darkness of the skull, your brain is striving to build an internal model of the outside world. (p. 168)


데이비드 이글먼
알에이치코리아 (2022)
“Livewired : the inside story of the ever-changing brain”의 번역본
DNA가 인생이라는 이야기의 일부를 차지하기는 해도, 그것은 작은 일부일 뿐이다. 이야기의 나머지 부분에는 사람의 경험과 주변 환경에 대한 풍부하고 세세한 정보가 있다. 이 모든 것이 뇌세포와 연결점으로 이루어진 광대한 태피스트리를 만들어낸다. (p. 19)




Anthony Brandt, David Eagleman
Catapult (2017)
인공지능이 인간의 창작영역을 침범할 것이 우려되는 요즘 시대에, 이 책은 인간 뇌의 창의성의 근원을 뇌의 구조와 기능에서 찾는다. 저자들은 뇌가 창작을 하는 근본 원리는 ‘휘기’, ‘쪼개기’, ‘섞기’의 3가지 정보처리라고 주장하며 각각의 원리에 해당하는 풍부한 역사적, 예술적 예시들을 소개한다. 뇌인지과학자인 데이비드 이글먼과 대학에서 음악 이론과 작곡을 가르치는 앤서니 브란트가 서로 의기투합하여 예술적 창작성이 뇌의 기본적인 기능인 인지적 능력에 바탕을 두고 있음을 알기 쉽게 풀어서 설명하는 책이다. 특히 인간의 창조성의 뇌인지과학적 기전을 이해하고자 하는 사람들, 인공지능과 뇌의 자연지능의 차이점을 알고자 하는 사람들에게 훌륭한 입문서 역할을 할 수 있다.
Bending, breaking and blending – the three Bs – are a way of capturing the brain operations that underlie innovative thinking. (p. 49)



데이비드 이글먼, 앤서니 브란트
쌤앤파커스 (2019)
“The runaway species : how human creativity remakes the world by Anthony Brandt and David Eagleman(ⓒ2017)”의 번역본
창의적인 사고방식을 연습하다 보면 자신이 아끼는 것을 부수는 일이 얼마나 중요한지 깨닫는다. 혁신가는 무언가를 반복하는 일에 많은 시간을 쓰지 않는다. (p. 223)




Stanislas Dehaene
Penguin Books (2021)
이 책은 우리 뇌가 학습을 하는 방식과 인공지능 알고리즘이 학습을 하는 방식을 비교하며 둘 사이의 결정적인 몇 가지 차이점을 명료하게 말해준다. 우리가 무언가를 학습한다는 것은 인공지능처럼 단순히 정보나 지식을 습득하는 것 이상의 의미가 있으며 우리 뇌는 학습이라는 과정을 통해 세상에 대한 모델을 뇌에 구축한다고 강조한다. 뇌의 학습에 중요한 주의, 적극적 참여 태도, 피드백 등 인간 뇌의 특성을 고려한 효과적인 학습 지침서 역할도 겸하고 있다. 생성형 AI가 사람처럼 말을 하고 그림을 그리는 인공지능 기술이 꽃을 피우고 있는 이 시기에, 인공지능이 인간의 뇌와 본질적으로 다른 종류의 학습을 하고 있다는 것을 이 책을 통해 잘 알 수 있다.
Learning, in this sense, therefore means managing an internal hierarchy of rules and trying to infer, as soon as possible, the most general ones that summarize a whole series of observations. (p. 36)



스타니슬라스 드앤
로크미디어 (2021)
“How we learn : the new science of education and the brain”의 번역본
(프랑스어로 된 원저작을 영어로 번역하고, 이것을 다시 한글로 번역)
뇌는 끊임없이 확률과 불확실성을 다루면서 배우는 능력을 최적화한다. (p. 26)




David Eagleman
Pantheon Books (2011)
‘인코그니토’는 익명이라는 뜻으로, 존재를 알 수 없지만 백그라운드에서 무언가를 좌지우지하는 존재를 의미한다. 우리는 뇌의 인지적 작용이나 마음의 작동 원리를 파악하고 있다고 믿고 있다. 하지만 이 책을 읽고 우리 뇌의 작동 원리를 이해한다면 대부분의 뇌의 정보처리는 우리의 의식의 접근을 허용하지 않은 채 이루어지고 있다는 다소 충격적인 사실을 알게 된다. 이는 인공지능과 닮은 면이자 차별점을 보이는 지점으로 저자는 뇌인지과학자의 독특한 시선으로 우리 사회의 많은 현상을 설명하고 있다.
You are not perceiving what’s out there. You’re perceiving whatever your brain tells you. (p. 33)



데이비드 이글먼
쌤앤파커스 (2011)
“Incognito : the secret lives of the brain”의 번역본
우리는 이처럼 실제 존재하는 것을 보지 못한다. 뇌가 말해주는 대로 볼 뿐이다. (p. 51)




참고자료

영상

서울대학교의 모두를 위한 AI 강연

ⓒ서울대학교의 모두를 위한 AI 강연 | 네이버TV

뇌를 닮은 인공지능(Brain-like Artificial Intelligence)

Brain-like AI를 위해 풀어야 할 숙제에 대해 알아본다.

ⓒ서울대학교의 모두를 위한 AI 강연 | 네이버TV

뇌의 학습(Learning of the Brain)

AI의 학습을 이해하기 위한 뇌의 학습 원리에 대해 알아본다.

[서울대 AI 콜로퀴움] 뇌인지과학은 AI의 발전에 무엇을 기여할 수 있는가?

ⓒ서울대학교AI연구원 유튜브 채널

“본 콜로퀴움에서는 이처럼 평행선이 유지되는 이유를 살펴보고 몇 가지 근본적인 물음들에 대해 생각해 보는 시간을 갖고자 한다. 즉, AI는 뇌의 작동원리를 닮을 필요가 있는가? 뇌의 작동원리들 인공적으로 구현하는 것은 어려운가? 뇌인지과학의 발전이 AI의 발전을 위해서 해줄 수 있는 것과 해줄 수 없는 것은 무엇인가? 그리고, 이러한 담론은 미래 대학의 교육과 연구에 어떤 시사점을 갖는지 등을 논의해 보고자 한다.”

[제7회 미래전략포럼] 인공지능 시대, 뇌의 변화와 인지의 변화

ⓒ포스텍 박태준미래전략연구소 유튜브 채널

“인공지능을 논하기 전에 우리는 인간에 대한 인지를 이해해야 하며, 인간과 기계의 차이를 알 필요가 있다. 인공지능 시대를 살아가고 있는 우리는 다양한 추천을 받고 있는 상황이다. … 또 다른 지능, 다음 50년, 인공지능은 얼마나 인간의 뇌인지 기능을 구현해 낼 수 있을까? 인공지능과 인간의 구별이 모호해지는 시대에 인간과 인공지능의 역할은 어떻게 구별될 수 있을까?”

기사

[특별기획] “저명한 교수 3인에게 AI가 나아가야 할 미래를 묻다” (2023. 6. 30.)

[Interview 1] 서울대학교 뇌인지과학과 이인아 교수

“뇌는 어떤 판단을 내리거나 정보를 찾을 때 과거의 기억 모두를 뒤져보지 않는다. 뇌는 대부분 직관에 의존한다. … 에너지 효용성으로 따지자면 뇌가 쓰는 에너지는 백열전구 하나를 켤 정도에 불과하니, 챗GPT 같은 것들에 비할 바가 아니다. 겨우 그 정도의 에너지로도 뇌는 우리가 살아오면서 축적한 모든 정보들 속에서 직관적으로 올바른 정답을 찾아낼 수 있다.”

이인아 교수(서울대학교 뇌인지과학과)

+) 더 알아보기: ‘학습’을 잘 하기 위해서는?

[샤로잡다] 뇌를 알면 공부를 잘 할 수 있다? 뇌인지과학자가 말하는 학습의 열쇠

ⓒ서울대학교 샤로잡다 유튜브 채널
00:00 오프닝

00:28 공부를 뛰어넘는 학습의 본질적 의미

01:28 어떻게 하면 학습을 잘 할 수 있을까?

04:01 학교에서의 학습은 쓸모가 없다?

05:30 뇌를 훈련하면 더 똑똑해질 수 있을까?

09:09 학습에 관심이 있는 사람들에게 전하는 말

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