Miracle AI Lab

인공지능은 왜 인간처럼 묻지 못하는가- AI 시대, 질문의 본질을 다시 생각하다 ChatGPT가 등장하면서, 우리는 인공지능이 놀라운 답변 능력을 보유했다는 사실에 익숙해졌다. 복잡한 수학 문제부터 창작 활동까지, AI는 인간을 능가하는 성능을 보여주고 있다. 그런데 한 가지 흥미로운 현상이 있다. AI는 뛰어난 답변자이지만, 정작 인간처럼 깊이 있는 질문을 던지지는 못한다는 점이다. 왜 그럴까? 이 문제를 들여다보면 질문의 본질과 인간 지성의 특별함을 새롭게 이해할 수 있다. 호기심이라는 원동력인간의 질문은 무엇보다 진정한 호기심에서 시작된다. 3세 아이가 "왜 하늘은 파랄까?"라고 묻는 순간, 그 아이의 뇌에서는 실제로 불확실성에 대한 불편함과 알고 싶다는 강렬한 욕구가 작동한다. 이는 생존과 직결된..

About AI 2025. 8. 19. 10:34

인간과 인공지능의 기억과 추론에 있어 근본적 차이점은? 기억 저장과 보존 방식의 대조인간과 인공지능의 기억 시스템은 근본적으로 다른 원리로 작동한다. 인간의 기억은 신경망의 시냅스 연결을 통해 형성되며, 이는 본질적으로 불완전하고 가변적이다. 우리가 기억을 떠올릴 때마다 그 기억은 미묘하게 변화하고, 새로운 정보나 감정과 결합되어 재구성된다. 예를 들어, 10년 전 친구와의 대화를 기억할 때, 그 내용은 현재의 관점과 중간에 일어난 사건들의 영향을 받아 원래와는 다른 모습으로 재현된다. 반대로 인공지능의 기억은 디지털 매체에 정확한 형태로 저장되어 변하지 않는다. AI가 한 번 학습한 정보는 수천 번 접근해도 동일한 형태를 유지하며, 시간의 경과나 새로운 경험에 의해 왜곡되지 않는다. 이는 정보의 정확성..

About AI 2025. 8. 1. 10:30

인공지능 구현에서 메타인지의 중요성 메타인지가 인공지능에 필수적인 이유인공지능 구현에서 메타인지가 중요한 이유는 단순히 인간의 인지 능력을 모방하기 위함이 아니라, 진정으로 지능적이고 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 구축하기 위한 핵심 요소이기 때문이다. 메타인지는 자신의 사고 과정을 인식하고 조절하는 능력으로, 이는 AI가 단순한 패턴 매칭이나 데이터 처리 도구를 넘어서 복잡하고 예측 불가능한 현실 세계에서 효과적으로 작동할 수 있게 하는 근본적 토대가 된다. 현재의 많은 AI 시스템들이 특정 영역에서 인간을 능가하는 성능을 보이지만, 여전히 근본적인 한계를 갖고 있다. 이들은 훈련된 데이터와 유사한 상황에서는 뛰어난 성과를 보이지만, 예상치 못한 상황이나 도메인이 변화하는 환경에서는 급격히 성능이 저하..

About AI 2025. 7. 30. 13:03

인공지능이 인간의 메타인지를 흉내낼 수 없는 이유 메타인지(metacognition)는 '생각에 대한 생각', 즉 자신의 인지 과정을 인식하고 조절하는 능력을 의미한다. 이는 인간 고유의 특성으로 여겨져 왔으며, 학습, 문제해결, 의사결정 등 모든 고차원적 사고 활동의 핵심이다. 현대 인공지능 기술의 급속한 발전에도 불구하고, AI가 인간의 메타인지를 완전히 흉내내는 것은 다음과 같은 점에서 근본적인 한계가 있다. 1. 의식과 자각의 본질적 차이인간의 메타인지는 의식적 자각(conscious awareness)에 기반한다. 우리는 자신이 무엇을 알고 모르는지, 어떤 전략이 효과적인지, 언제 접근 방법을 바꿔야 하는지를 주관적으로 경험한다. 이러한 자각은 단순한 정보 처리를 넘어선 현상적 의식(pheno..

About AI 2025. 7. 25. 15:09

인공지능이 자기 인식 및 감정 이해를 흉내내지 못하는 이유 인공지능은 수많은 데이터를 학습하고 분석하여 인간이 수행할 수 있는 여러 작업을 수행할 정도로 발전하였다. 하지만 인공지능이 인간과 근본적으로 다른 점은 자아 인식과 감정을 진정으로 이해하지 못한다는 것이다. 그렇다면 인공지능이 인간의 자아 인식과 감정을 이해하지 못하는 이유는 무엇일까? 먼저, 인공지능의 작동 원리를 살펴보면 그 이유를 명확히 이해할 수 있다. 인공지능은 본질적으로 데이터를 기반으로 통계적 확률을 계산하여 가장 적합한 결과를 도출하는 시스템이다. 이 과정에서 인공지능은 오로지 학습된 패턴과 알고리즘에 따라 반응할 뿐, 스스로의 존재나 상태에 대해 반성적 사고를 할 수 있는 능력은 없다. 인간의 자아 인식은 자기 자신을 객체로 삼..

About AI 2025. 7. 23. 09:29

뉴로모픽 컴퓨팅: 뇌처럼 생각하는 컴퓨터의 가능성과 도전 뉴로모픽 컴퓨팅의 등장디지털 컴퓨터는 오랫동안 폰 노이만 구조에 기반해 작동해 왔다. 이는 컴퓨터의 메모리와 프로세서가 분리되어 서로 데이터를 주고받으며 작업을 처리하는 방식이다. 이 방식은 점점 더 복잡한 연산을 처리할 때 속도 저하와 전력 소모라는 문제를 일으킨다는 치명적인 단점이 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 등장한 기술이 바로 뉴로모픽 컴퓨팅이다. 뉴로모픽 컴퓨팅은 뇌처럼 생각하는 컴퓨터를 만들기 위한 혁신적인 기술이다. 이 기술은 뇌의 신경망을 모방하여, 전기 신호를 통해 계산을 수행하는 방식이다. 기존의 컴퓨터는 모든 데이터를 한 번에 처리하는 반면, 뉴로모픽 컴퓨터는 필요한 정보만을 처리하고, 그 과정에서 전력 소모를 대폭 줄이는효..

About AI 2025. 7. 18. 10:35

뉴로모픽 컴퓨팅은 인간의 본능을 구현할 수 있을까? 인간의 본능(instinct)이란, 태어날 때부터 가지고 있는 선천적이고 자동적인 행동과 반응을 말한다. 배고픔을 느끼고 음식을 찾는 것, 위험을 느낄 때 회피하거나 방어하는 것, 아기가 태어나자마자 엄마를 찾는 행위 등은 모두 본능이다. 본능은 학습이나 경험이 없어도 자연스럽게 나타나며, 인간의 생존과 직접적으로 연결된 행동이다. 본능은 보통 의식적인 사고를 거치지 않고, 뇌의 특정 영역에서 자동적이고 즉각적으로 반응하는 방식으로 이루어진다. 이는 뇌의 원시적인 구조(특히 편도체, 시상하부와 같은 부위)가 담당하는 역할이다. 이러한 인간의 뇌와 신경망을 본떠 만든 컴퓨터 기술이 뉴로모픽 컴퓨팅(Neuromorphic Computing)입니다. 기존의 ..

About AI 2025. 7. 16. 14:58

뉴로모픽 컴퓨팅: 구현을 위한 도전과 해결해야 할 문제 우리가 일상적으로 사용하는 컴퓨터와 스마트폰은 대부분 폰 노이만 구조에 기반한 시스템을 따른다. 이 시스템은 프로세서와 메모리를 분리하여, 두 요소가 서로 데이터를 주고받으며 작업을 처리하는 방식이다. 하지만 이 방식은 점점 더 복잡한 계산을 수행할수록 속도 저하와 전력 소모라는 문제를 일으킨다는 단점이 있다. 이에 대한 해결책으로 등장한 기술이 바로 뉴로모픽 컴퓨팅이다. 뉴로모픽 컴퓨팅은 인간의 뇌처럼 정보를 처리하는 컴퓨터 시스템을 목표로 한다. 뇌처럼 작동하는 컴퓨터는 데이터 저장과 계산이 하나로 결합되어 전력 효율적이고, 실시간으로 데이터를 처리할 수 있는 장점을 가진다. 뇌의 신경망을 모방하여, 컴퓨터가 필요한 순간에만 계산을 하게 만들며,..

About AI 2025. 7. 15. 11:42