프롤로그_1
Chapter 01 들어가며
1. 몇 가지 마음 능력으로 이루어진 내 안의 정신세계 11
2. 인간 지성의 세 가지 준칙 14
3. 사람은 무엇을 알 수 있느냐 15
4. 사람은 무엇을 해야 하느냐 16
5. 어떻게 아름다움을 느낄 수 있느냐 18
6. 사람의 생각 과정과 컴퓨터 계산의 닮음 19
7. 규칙 기반 vs 기계학습 프로그래밍 21
8. 칸트의 인식모델 ≒ 컴퓨터 프로그래밍 22
9. AI가 어디까지 사람의 지능을 따라올 수 있는지 24
Chapter 02 사변적 인식과 AI
01 칸트의 인식모델과 튜링기계의 닮음 29
1. 칸트가 그린 사람 인식의 설계도 29
2. 컴퓨터를 탄생시킨 튜링기계 42
3. 튜링기계 도식과 칸트의 설계도 사이 닮음 50
02 기계학습으로 풀어보는 상상력과 판단력의 수수께끼 55
1. 규칙 기반 프로그래밍 vs 기계학습 55
2. 간단한 원리로 만들어진 ‘퍼셉트론’ 기계학습 알고리즘 57
3. 감성과 지성을 일치시키는 상상력과 판단력 60
4. 기계학습으로 객관화되는 상상력과 판단력의 수수께끼 67
5. 상상력으로 변화에 유연하게 대응하는 창조적 판단 73
03 칸트의 인식모델과 에코리즘 79
1. 밸리언트의 에코리즘 79
2. 칸트의 인식모델과 에코리즘, 튼튼논리 81
04 기계학습, 딥러닝, 생성형 AI 86
1. 개요 86
2. 기계학습의 분류와 훈련 모델 87
3. 딥러닝 91
4. 생성적 적대 신경망(GAN 97
Chapter 03 칸트의 실천철학과 AI
01 칸트의 실천철학 103
1. 이성의 세 가지 관심사 103
2. 나는 무엇을 알 수 있느냐 106
3. 나는 무엇을 해야 할 것인가 110
4. 나는 무엇을 희망해도 좋은가 117
5. 초월적 자유와 인격성 119
02 AI에서 AGI로 가는 여정 121
1. AI와 AGI의 개념 정의 기준 121
2. 너비와 깊이로 세분되는 AI와 AGI 123
03 AGI의
저자는 철학이나 컴퓨터를 전공한 사람이 아니다. 그런데도 칸트의 비판철학과 AI의 만남을 시도하는 이 글을 쓰게 된 사연을 밝히는 것이 좋겠다. 저자가 칸트철학에 재미를 느끼고 틈틈이 공부하던 중에, 기계학습 연구자인 레슬리 밸리언트(Leslie Valiant 교수의 ‘기계학습을 다시 묻다(Probably Approximately Correct’라는 책을 읽게 되었다. 밸리언트는 이 책에서 ‘사람의 지능은 환경에 적응하는 과정에서 생성된 진화와 학습의 결과물이고, 이 학습 과정이 기계학습으로 설명될 수 있다’는 이론을 펼쳤다.
사람의 지능이 어떻게 생성되는지, 사람은 살면서 세계의 사물을 어떻게 인식하는지, 그 인식의 한계는 어디인지를 밝히는 것은 칸트철학의 출발점이기도 하다. 칸트가 구상한 사람의 인식모델은 밸리언트의 “사람의 지능은 환경에 적응하는 과정에서 생성된 진화와 학습의 결과물이다.”라는 것과 큰 차이가 없다. 그래선지 밸리언트의 책을 읽으면서 컴퓨터 기계학습의 작동원리가 칸트의 인식모델의 작동원리와 상통하는 데가 많다는 것을 발견했다. 칸트의 인식모델을 기계학습으로 구현되는 인공지능(Artificial Intelligence, AI에 대응해 보면 어떤 결과가 나올지? 그 결과가 궁금해지기 시작했다.
이 호기심의 발동으로 AI 쪽은 튜링기계, 기계학습, 딥러닝, 생성형 AI의 작동원리가 무엇인지를 살펴봤다. 칸트철학 쪽은 3대 비판서인 ‘순수이성비판’, ‘실천이성비판’, ‘판단력비판’을 읽었는데, 내용이 너무 어렵고 방대해서 칸트철학의 핵심을 응축하는 것이 필요했다. 프랑스의 철학자인 들뢰즈(Gilles Deleuze가 쓴 ‘칸트의 비판철학’과 독일의 철학자인 회페(Otfried Hoffe가 쓴 ‘임마누엘 칸트’가 칸트의 3대 비판서를 읽고 요약하는 데 큰 도움이 되었다. 그다음 AI 모델들과 비교하면서 유사점과 차이점을 찾았는데, 이 과정에서 칸트철학과 AI가 더 잘 이해되고 정리되는 것을 느꼈다.
칸트철학을 통하면 사람의 지능과 AI의 작동
