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인공지능과 애착이론

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작성자 최고관리자 작성일18-04-19 07:40 조회520회 댓글0건

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인공지능과 애착이론

 

현대 인지심리학과 뇌 과학은 컴퓨터 공학과의 제휴를 통해 인공지능이라는 새로운 분야를 열어가고 있다. 최근 애착이론 분야에서도 인공지능 분야와 다양한 접목을 시도하고 있다(Petters & Beaudoin, 2017; Petters & Waters, 2010; Petters, 2004). 보울비의 애착이론은 행동과 인지체계가 어떻게 상호작용하고 있는지 다루고 있기 때문에 인공지능 분야에 절대적으로 필요한 구성요건을 잘 갖추고 있다. 특히 보울비(1969)가 설명했던 애착행동에 관한 이론적 배경이 시스템 제어 이론(control systems theory)’에 근거하고 있다는 것은 인공지능 분야와의 접목과 제휴가 매우 이상적으로 이루어질 수 있다는 것을 시사한다.

여기서 시스템 제어 이론이란 동적인 기계 시스템(dynamical systems)이 최적화된 상태에서 제어 과정을 통해 안정적으로 원하는 출력을 얻을 수 있도록 하는 기계공학적 조절 기전에 관한 이론을 말한다. 다시 말하면 기계가 하나의 시스템으로 작동하는데 어떠한 구간에서든 지체 현상이나 정해진 시간보다 빠르게 작동하는 현상이 일어나지 않고 정확한 시간에 목표한 결과를 안정적으로 이끌어 내도록 내·외부적 방해 요인을 통제하는 기술을 다루는 이론이다.

예를 들어, 자동차의 크루즈 컨트롤은 외부 환경의 다양한 변수를 통제하고 일정한 속도를 유지하도록 만드는 제어장치이다. 일정한 속도 출력을 방해하는 오르막길이나 내리막길과 같은 환경 변수가 입력되면 그에 맞는 제어과정을 통해 속도의 변화를 통제하고 일정한 출력을 내도록 조절한다. 외부 환경의 온도변화를 통제하여 목표된 온도를 유지하는 에어컨이나 온풍기도 마찬가지다. 설정된 온도가 일정하게 유지될 수 있도록 환경의 변수를 제어하는 기술이 적용되어 있다. 이와 같이 일상의 많은 기계들이 시스템 제어이론에 의해 고안된 제어장치를 통해 기계시스템이 안정적으로 구동하고 목표된 결과를 출력하도록 설계되어 있다.

애착이론에서 설명하는 애착행동은 사실 시스템 제어이론과 많은 부분을 공유한다. 보울비는 본능적으로 생존을 위해 엄마와 가까이 하려는 아기의 애착 행동이 유전적으로 설정된 제어시스템(control system)에 의해 일어난다고 설명한다(Bolwby, 1969). , 모든 인간은 유전정보에 의해 본능적으로 설정된 프로그램에 따라 뇌의 회로가 제어기(regulator)의 역할을 할 수 있도록 다양한 호르몬이 기능하며 환경의 역할이 그 과정에서 복합적으로 작용한다. 그리고 아기의 제어시스템이 작동하는 조건에는 물리적 거리와 감정이라는 도구가 사용된다. 보울비는 엄마와 아기 사이에는 서로 근접애착을 유지하려는 역동적인 균형의 힘(dynamic equilibrium)이 존재하여서 아기가 엄마와의 거리가 멀어지면 불안하게 되어 근접행동(proximity behavior)을 일으키고, 반대로 거리가 가까워지면 엄마로부터 안정감을 얻고 주변 탐험을 위해 다시 거리가 멀어지는 행동을 한다고 설명한다. 그리고 이러한 상호작용이 반복되면서 환경에서 최적의 상태를 유지할 수 있는 개인적 설정을 정하여 개인의 애착 행동체계를 만들어 간다.

이러한 시스템 제어이론과 애착이론의 행동체계는 인공지능의 측면에서도 찾아 볼 수 있다. 물론 유기체와 기계 사이의 근원적인 차이는 뛰어넘을 수 없다. 예를 들어, 인공지능의 경우출력을 위한 목표설정이 인간의 코딩작업에 의해 이루어지지만 인간의 애착행동 설정은 유전자에 의해 스스로 조절 할뿐만 아니라 양육자와의 관계를 통해 최적의 설정을 만들어 갈 수 있다는데 두 분야의 제어시스템의 근원적 차이가 있다. 하지만 현재 인공지능 분야에서 화제가 되고 있는 딥 러닝(Deep Learning) 알고리즘에 의한 목표설정이나 제어의 경우 주어진 빅 데이터 내에서 스스로 학습하고 비교하여 제어하는 것이 가능하여 인간의 정신기능을 모방하고 있는 추세다. 결국 애착이론이 말하고 있는 제어시스템과 최적의 설정을 통한 시스템의 안정화가 같은 맥락에서 이루어지고 있다. 이러한 측면에서 애착이론은 앞으로의 인공지능의 발달에 많은 아이디어를 제공할 수 있으며 특히 애착이론의 신경생물학적인 연구결과들은 딥 러닝의 인공신경망 체계에 기반한 다양한 적용에도 많은 영향을 미칠 수 있다.

애착이론이 인공지능 분야와 함께 발전할 수 있는 또 다른 이유는 인지개념에 대한 공유이다. 제어이론이 애착이론과 맥락을 같이 할 수 있었던 이유는 외부 환경의 영향을 개체 내에서 조율하여 환경과의 조화를 이끌어 낸다는 개념을 공유하기 때문이다. 그런데 환경과의 조화는 제어이론뿐만 아니라 인지이론에서도 함께 공유하고 있다. 바로 ‘4e 인지(4e cognition: embodied, embedded, extended, & enacted)’에 대한 이슈이다(Menary, 2010).

‘4e 인지개념은 사람의 마음에서 일어나는 인지가 신체와 환경의 맥락 속에서 상호작용을 통해 발생한다고 설명한다. 다시 말해서, 인지한다는 것은 끊임없이 들어오는 외부 자극과 에너지에 의해 방해를 받는 현재의 마음상태를 다루는 과정을 말한다. , 유기체와 환경 사이의 상호작용 또는 유기체의 환경에 대한 관리가 곧 인지라고 할 수 있다. 그러므로 마음에서 일어나는 인지는 뇌와 감각기관이라는 육체적 조건과 환경의 자극이라는 조건이 없이는 생성될 수 없다(Bourgine & Stewart, 2004).

보울비는 유전에 의한 영향만 강조하지 않았다. 그가 프로이드와 결별하고 함께 할 수 없었던 이유 중 하나는 정신분석의 결정론적인 세계관 때문이었다. 보울비는 인간을 유전적 영향뿐만 아니라 환경적인 변수에 끊임없이 노출되면서도 제어를 통해 환경과 조화를 이루고 자기를 형성해 가는 존재로 보았다. 그런 의미에서 특히 인간의 인지와 관련하여 환경의 다양한 변수를 제어하는 과정을 다음과 같은 애착이론 개념들을 통해 적용해 볼 수 있다.

 

애착제어시스템(attachment control system) 출생 전부터 만들어지는 행동체계로 출생 즉시 활성화되어 생존을 위해 엄마를 찾는 행동으로 나타날 수 있다. 하지만 보울비가 제시한 애착제어시스템은 프로이드가 제시한 무의식적 본능으로 작동한다기보다는 목적을 가진 동기에 무게를 두어 환경에 적극적으로 반응하는 인지행동체계로서 작용한다.

내적작동모델(internal working model) - 엄마(주 양육자)와의 상호관계와 환경의 경험을 통해 구조화되는 인지체계로서 애착제어시스템에 의해 반복적으로 경험된 애착의 기억들은 관계에 대한 규칙으로 작용하여 대상과 환경에 대한 예측을 가능하게 한다. 인공지능의 딥 러닝 알고리즘(반복된 다양한 이미지의 학습을 통해 규칙을 만들어 대상을 인식하는 방식)이 제시하는 접근방식은 내적작동모델과 매우 유사하다는 것을 알 수 있다.

애착전략(attachment strategy) - 엄마(주 양육자)와의 상호관계에서 아기가 엄마의 행동을 이해하고 최적의 마음상태를 유지하기 위해 선택하는 전략으로 애착유형에 따라 두 가지 전략으로 구분되어 있으며 인지체계와 깊이 연관되어 있다. 엄마와의 친밀한 상호관계를 반복적으로 경험하면 내적작동모델을 통해 아기는 엄마라는 대상을 안전기지로 인지하여 일차적 애착전략(primary attachment strategy)을 사용하지만 엄마의 돌봄이 불안정하면 아기는 엄마의 불안정한 행동에 반응하는 이차적 애착전략(secondary attachment strategy)을 사용한다. 즉 아기와 엄마와의 상호관계에서 발생한 체현된 인지(cognition embodied)에 따라 아기는 최적의 상태를 유지하기 위해 전략의 방향을 정하게 된다. 하지만 경험의 질()이 바뀌게 되면 인지의 방향, 전략의 방향도 바뀔 수 있다. 유기체가 가진 인지의 자가생산(autopoiesis)적 특징 때문이다. 인공지능의 자율학습(unsupervised learning)은 인지의 자가생산 기능이 적용된 예라고 할 수 있다.

 

결과적으로 애착이론을 구성하는 다양한 개념들은 인공지능에서 나타나는 현재의 현상들을 뒷받침해 주고 있을 뿐만 아니라 미래를 위한 새로운 적용점을 위한 단서이기도 하다. 인공지능이 다양한 산업분야에서 적용되고 있는 만큼 인공지능의 여파는 앞으로의 사회변화에 적지 않은 영향을 미칠 것이다. 하지만 분명한 것은 인공지능의 기술은 사람에 대한 이해를 기반으로 한 모방과 연습을 통해 구체화된다는 사실이다. 애착이론이 인간의 내면세계가 어떻게 구조화되어 자기를 형성해 가는지 사람에 대한 이해를 설명한다는 것은 인공지능 분야에 대한 학제적 연구가 보다 활성화될 수 있으며 보다 긴밀한 상호작용이 필요하다는 것을 의미한다.

한국애착연구소 유중근 박사​

 

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