철학적 인간학 - 드라이푸스의 컴퓨터철학
분야
hwp드라이푸스의
컴퓨터철학
서론
지금 시대는 컴퓨터가 인간생활의 99%를 지배하고 있다고 해도 과언이 아닐 정도로 컴퓨터는 생활 곳곳에 분포되어 있다. 여기서 말하는 컴퓨터란 단지 노트북이나 데스크탑 컴퓨터만을 이야기 하는 것이 아니라 세탁기나 냉장고 등에 들어가는 인공지능 시스템도 컴퓨터라고 말하는 것이다. 인공지능이라는 말은 일반적으로 인간에게만 있는 고도의 지적 과정 즉 추론하고, 의미를 발견하고, 일반화하고, 과거경험으로부터 학습하는 등의 과정을 요구하는 과제를 수행하는 컴퓨터의 능력을 가리키거나 그러한 능력이 부여된 컴퓨터 시스템을 개발하는 컴퓨터과학의 한 분야를 가리킨다. 철학자로서는 보기 드물게 인공지능연구가로 명성을 얻은 드라이푸스(Hubert L. Dreyfus 1929∼ )는 인공지능에 대한 대표적인 회의론자로서 주로 첫째 물음 즉 인공지능연구가 가지는 이론적 한계와 관련하여 인공지능을 비판하고 있다. 그렇다면 드라이푸스가 인공지능 비판과 관련하여 어떻게 컴퓨터 철학을 전개하고 있는지 알아보자.
본론
드라이푸스가 주장하는 컴퓨터철학이란 한마디로 말해서 컴퓨터의 인공지능은 인간의 능력을 따라올 수 없으므로 컴퓨터는 인간적으로 사용해야한다는 것이다. 이것은 설명하기 위한 여러 가지 근거를 드라이푸스는 들고 있다.
우선 인간은 두 가지의 지식을 가지고 있는데 하나는 방법적 지식(know-how)이며 다른 하나는 사실적 지식(know-that)이다. 방법적 지식이란 경험으로 획득할 수 있는 지식이며 다른 하나는 어떠한 이론과 진리에 바탕하는 지식이다. 하지만 우리는 때때로 방법적 지식까지 사실적 지식으로 바꾸어 이해하는 경우가 많다. 예를 들어 호프집에서 생맥주를 거품없이 잘 따르는 방법은 수많은 경험과 반복적인 행위로 터득되는 방법적 지식인데 이것을 사실적 지식으로 인식하는 경우가 있다는 것이다. ‘피쳐통을 45도로 기울여 속도조절 레버는 30도정도 기울여 따르다가 반쯤 차면 45도로 더 기울여 따른다’라고 해서 맥주를 잘 따를 수는 없다는 것이다. 사실적 지식의 영역은 일반적으로 관련된 요소들이 유한하고, 그러한 요소들이 고정적이며 확실한 이른바 "구조화된"(structured) 영역인 반면, 방법적 지식의 영역은 일반적으로 관련된 요소들이 무한하고 비고정적이며 불확실한 이른바 "비구조화된"(unstructured) 영역이다. 사실적 지식의 영역은 컴퓨터의 인공지능을 비판하기에 적합한 근거가 되지 못한다. 문제는 방법적 지식의 영역인 것이다. 드라이푸스가 말하는 방법적 지식의 획득 과정을 알아보자.
드라이푸스는 방법적 지식을 획득하기 위한 단계로 5단계를 말하는데 초보자, 면초보자, 능력자, 숙달자, 전문가로 나눌 수 있다. 각 단계의 특징을 살펴보면 초보자는 새로운 기능과 관련된 여러 가지 사실들과 특징들을 배우고, 이러한 것들에 근거하여 어떤 행동을 결정할 원칙을 배운다. 물론 이렇게 방법적 지식을 사실적 지식으로 환원시키는 것은 결코 완전할 수 없다. 우리가 익히 알고 있듯이 그런 것들을 안다고 그것을 할 수 있는 것은 아니다. “상황적”(situational)인 요소들을 겪게 되면서 경험과 지혜를 쌓는다. 가령 초보자 때 배웠던 사실들과 특징에서 발견하지 못한 새로운 상황이 발생했을 때 자신만의 대처방법을 찾아가면서 경험을 쌓는다는 것이다. 이렇게 경험과 지혜가 쌓이면 초보자를 면하게 되고 이 단계를 면초보자라고 한다. 나아가 여러 가지 상황과 사태에 대해 우선순위를 부여할 수 있는 자신만의 고유한 위계적 안목(a hierarchical perspective)을 기르게 되면 능력자의 단계에 도착하게 되는 것이다. 능력자는 결과에 대하여 자신이 책임을 져야 한다고 생각하며 따라서 규칙지향적이라기보다는 목표지향적이다. 숙달자는 더 많은 경험으로부터 목표가 의식적인 결정 없이도 자동적으로 떠오른다. 다시 말해 분석적으로 목표가 선택된다기보다는 직관적으로 목표가 제시된다. 전문가는 상황을 더욱 세심하게 구분할 수 있을 정도의 경험을 쌓음으로써 목표는 물론이고 그 목표를 달성하는 방식까지도 선택할 필요가 없다. 이러한 전문가의 원칙은 능력자의 원칙이 합리적(rational)이듯이 그렇게 합리적이지는 않다. 전문가들은 어떠한 상황이 닥쳤을 때 진리와 이론에 근거해서 판단하는 것이 아니라 오랜 경험의 축적으로 판단하는 것이기 때문이다. 그러나 그렇다고 반합리적(iational)이라고 말하기도 어렵다. 그러므로 우리는 전문가의 원칙을 합리적이지도 반합리적이지도 않아 합리성과 상관없는 것 즉 비합리적이라고 말할 수밖에 없다.
드라이푸스에 따르면, 컴퓨터는 잘 해야 셋째 단계에 이를 수 있을 뿐 결코 넷째 단계로 넘어갈 수 없는데 비해, 인간은 방해받지 않는 한 넷째 단계를 넘어 전문가 단계에 이를 수 있다. 이것의 차이는 분석적으로(analytically) 목표를 설정하는가 아니면 직관적으로(intuitively) 목표를 설정하는지에 따른 차이때문이다. 좀 더 세부적으로 설명하면 이러한 결론의 결정적 이유는 컴퓨터가 인간과 달리 신체를 가지고 있지 않기 때문이라고 말할 수 있다. 드라이푸스는 "아무리 정교하게 구성된 기계들이라도 그것이 인간들과 다를 수밖에 없는 것은, 데카르트(Rene Descartes)가 이야기했듯이 분리된 보편적이고 비물질적인 영혼 때문이 아니라, 분리되지 않은 상황적이고 물질적인 신체 때문이다."라고 말한다. 운전을 배우고, 춤을 배우고, 외국어를 배울 때 처음에 우리는 아주 느리게 그리고 의식적으로 규칙을 따른다. 그러나 마침내는 자동적으로 그렇게 할 수 있는 순간이 다가온다. 이 때 우리는 예전의 엄격한 규칙(rigid rules)들을 단순히 무의식에 넘겨버리는 것으로 보이지 않는다. 오히려 우리는 우리의 행동에 새로운 융통성과 유연성을 주는 근육적인 게슈탈트(muscular gestalt)를 얻게 되는 것으로 보인다. 인공지능과 전문가 시스템은 바로 이러한 게슈탈트적인 지식을 컴퓨터에게 부여하는 데 결정적인 어려움을 겪을 수밖에 없다.
