지능이란 무엇인가: 제임스에서 서튼까지, AI 본질 탐구 여정
인공지능(AI) 발전 속, '우리는 무엇을 만들고 있는가'라는 본질적 질문. 지능은 고정되지 않고 시대와 학자 관점에 따라 진화하는 개념입니다. 과거에는 인간 모방 능력이 척도였으나, 이제는 낯선 환경에서 스스로 배우고 적응하는 '에이전트'로서의 능력이 본질입니다.
1. 윌리엄 제임스: 변하지 않는 목적과 변화하는 수단
1890년, 근대 심리학 창시자 윌리엄 제임스는 지능적 '마음'의 핵심 특징을 제시했습니다. 그는 지능을 복잡한 행동이 아닌, '일관된 목적' 달성을 위한 '가변적 수단' 선택 태도로 정의했습니다.
- 일관된 목적 환경 변화에도 유지되는 최종 지향점.
- 가변적 수단 예기치 못한 장애물 발생 시, 행동을 수정하여 대처하는 유연성.
2. 앨런 튜링: 흉내 낼 수 있다면 지능이다
1950년, 앨런 튜링은 지능의 내부 원리 대신 '사람처럼 행동하는가'라는 외부 결과에 집중하는 튜링 테스트(모방 게임)를 제안했습니다. 결과 vs 메커니즘의 대결에서 튜링은 지능을 '인간 유사 행동'이라는 결과값으로 보았습니다.
3. 존 매카시: 목표 달성을 위한 계산 능력
AI 용어를 창시한 존 매카시는 지능을 '목표 달성 능력 중 계산적인 부분'으로 정의하며 공학적 관점을 구체화했습니다. 하드웨어가 아닌 소프트웨어(알고리즘)를 지능의 실체로 규정했습니다.
능력
숙련도의 문제이자 다양한 수준의 존재
목표 달성
제임스의 목적성을 계승한 존재 이유
계산적 부분
정신적 과정으로서의 알고리즘
4. 리처드 서튼: 경험을 통한 행동의 적응
현대 강화학습의 대부 리처드 서튼은 지능의 핵심을 '경험'에서 찾습니다. 그는 지능을 환경과의 상호작용을 통해 행동을 적응시키는 능력으로 정의합니다.
| 구분 | 인간 데이터 기반 (LLM) | 경험 기반 (서튼) |
|---|---|---|
| 비유 | 백과사전을 외운 학생 | 화학 실험을 수행하는 학생 |
| 학습 원천 | 과거 데이터 (정적) | 환경과의 실시간 상호작용 (동적) |
| 진실 기준 | 인간 글 요약 능력 | 행동 보상 획득 |
| 상태 | 학습 후 고정 | 지속적 성장 (생동) |
5. 지능 개념 비교 및 총괄 분석
가변적 수단: 마음을 통한 일관된 목적 달성
모방 메커니즘: 외부 행동을 통한 인간과의 유사성
계산 알고리즘: 정보 처리를 통한 논리적 목표 달성
학습 적응: 상호작용과 보상을 통한 목표 달성
3줄 핵심 요약
- 01 지능은 고정된 수단이 아닌, 목표를 위한 유연한 수단 변경 능력입니다.
- 02 과거 AI가 인간 모방에 집중했다면, 현대 AI는 스스로의 문제 해결 능력에 집중합니다.
- 03 진정한 지능은 멈춰있는 지식이 아닌, 관찰-행동-보상 순환을 통한 지속적 자기 수정입니다.
6. 결론: AI의 본질을 향한 여정
지능의 정의는 '인간 모방'에서 '스스로 환경에 적응하며 목표를 향하는 동적인 주체성'으로 진화하고 있습니다. 리처드 서튼은 이러한 흐름이 기술적 진보를 넘어 '설계의 시대'라는 우주적 단계에 이르렀음을 설명합니다.
"우리가 만드는 AI는 단순한 인간 도구가 아닌, '스스로 설계할 수 있는 존재를 설계하는 것'이자 인류의 우주적 사명 완수 과정입니다."
AI는 이제 인간 지식 복제 단계를 넘어, 스스로 진리를 찾는 존재가 되어가고 있습니다. 우리는 AI를 두려움의 대상이 아닌, 인류 지능을 무한히 확장할 위대한 모험의 동반자로 바라볼 필요가 있습니다.