인간지능과 인공지능

인간의 두뇌 연구는 컴퓨터 개발과 더불어 컴퓨터를 통한 문제 해결에 대한 큰 관심을 집중시키고 있으며, 이를 바탕으로 인간과 유사한 지능적 능력을 갖춘 인공지능 개발을 목표로 하고 있다. 이러한 목표를 달성하기 위한 연구는 인간 두뇌의 구조와 기능을 깊이 이해하는 데 초점을 맞추게 되며, 인간 두뇌는 수많은 뉴런들이 복잡하게 연결된 네트워크 모델로 형성되어 있다는 사실이 점차 확립되고 있다. 20세기 중반부터 두뇌의 기본적인 구성 요소인 뉴런에 대한 연구가 시작되었고, 이후 신경세포 및 생체 전기 현상에 관한 다양한 연구가 진행되었으며 이들의 연구 결과는 대부분 노벨상을 수상한 바 있다. 영국의 호지킨과 헉슬리는 뉴런의 동작 원리에 관한 이론을 제시하고 이를 실험을 통해 입증함으로써 뉴런의 작동이 어떻게 이루어지는지를 설명하였다. 

인간의 두뇌는 약 140억 개의 뉴런으로 구성되어 있으며, 이 뉴런의 작동 원리는 현재로서는 구체적으로 이해하기 어려운 상황이다. 지금까지 규명된 것 중에서 가장 확실한 것은 뉴런의 구조에 대한 정보뿐이며 성인의 두뇌와 신생아의 두뇌의 뉴런 개수는 동일하다는 사실이다. 이는 뉴런이 태어난 이후에는 수가 늘어나지 않으며, 한 번 손실된 뉴런은 재생이 불가능하다는 점에서 더욱 주목할 필요가 있다. 인간은 20세 이후 매일 수만 개의 뉴런이 죽어가는 과정을 겪으며, 뇌를 많이 사용할수록 후천적으로 두뇌가 발달하는 경향이 있다. 이러한 연구를 바탕으로 인간 두뇌의 기능을 구현하는 것이 신경망이나 인공지능 연구의 목표가 된다. 

인간 두뇌 연구에서 특정 부분에서의 작용들은 상당 부분 판명되었으며, 이러한 두뇌 작용은 뉴런들의 호르몬이나 전기적인 작용으로 추정된다. 앞으로 연구가 계속 진전되면 인간의 감정이나 의식과 같은 복잡한 연구도 가능해질 것으로 기대된다. 인간의 두뇌는 좌뇌와 우뇌로 구분되며, 좌뇌는 규칙이나 논리의 순차적 정보처리에 중점을 두고 있어 규칙 기반 인공지능과 많은 연관성을 지니고 있다. 좌뇌는 합리적이고 분석적이며, 또한 계산 능력과 논리적 추리를 담당하는 특징이 있다. 반면, 우뇌는 예술적이고 추상적 사고 등과 같은 병렬 정보 처리에 주로 관여하며, 패턴 인식을 포함한 기하학적인 정보 처리와 관련이 많아 학습에 적합한 신경망과 자주 연관된다. 좌뇌와 우뇌의 정보는 ‘뇌량’이라는 부분을 통해 종합적으로 판단된다. 

좌뇌의 특성으로는 언어적 학습이 유리하고, 말과 계산 등 논리적인 기능, 이름 기억 및 단어 사용과 같은 요소를 포함한다. 또한, 이성적이고 사실적이며 현실적인 것을 선호하고, 귀납적, 논리적, 분석적, 추상적, 상징적, 남성적, 공격적, 능동적인 성향이 있다. 우뇌의 특성으로는 음악과 그림과 같은 이미지를 떠올리는 기능과 얼굴 기억 경험 등 비언어적 학습에 유리한 요소가 포함된다. 이는 직관적 판단을 통해 문제를 해결하고 감정적이며 창조적인 성향이 강한 것과 관련이 깊고, 새로운 것을 선호하며 기하학적 학습이나 공간적 시각적 과정을 통한 학습에 유리하다. 

또한, 인간의 지능은 다양한 능력들을 종합적으로 평가할 수 있으며, 지능 평가 기준으로는 지능지수(Intelligence Quotient; IQ)가 사용된다. IQ는 정신 연령을 실제 생활 연령으로 나누어 100을 곱한 값으로 산출된다. IQ의 공식은 다음과 같다: IQ = 정신연령/ 생활연령 X 100. 일반적으로 IQ는 평균 100을 기준으로 정규 분포를 따르지만, 지능지수와 학업 성적이 반드시 비례하는 것은 아니다. 이는 지능지수가 높다고 해서 학업 성적이 반드시 높은 것은 아니라는 것을 의미한다.

이러한 지능지수(IQ)의 측정은 많은 심리학적 연구와 교육적 평가에서 중요한 역할을 하며, 개인의 인지 능력이나 학습 잠재력을 평가하는 데 활용된다. 그러나 IQ가 지능의 모든 측면을 포괄하지는 않으며, 특히 창의성이나 사회적 지능과 같은 다른 중요한 지적 능력들은 별도의 평가가 필요하다. 예를 들어, 어떤 개인이 높은 IQ를 가질지라도 초동적 사회적 상황에서의 대처 능력, 감정 인식 및 조절 능력에서는 제한적일 수 있다. 이는 인간의 지능이 단순히 계산적이고 논리적인 측면에서만 구성되지 않음을 보여준다.

지능에 관한 연구들은 인공지능의 발전에도 많은 영향을 미친다. 인공지능이 인간의 두뇌 기능을 모방하게 되면, 인간의 사고 과정과 의사 결정 메커니즘을 이해하고 구현하려는 노력이 증가한다. 이러한 맥락에서 규칙 기반 시스템이나 기계 학습 모델들은 인간의 인지적 프로세스를 시뮬레이션하는 방식으로 발전하게 되며, 이는 인공지능 애플리케이션에서 사용되게 된다. 

인공지능 기술이 발전함에 따라, 우리는 인간의 사고를 모방하는 기계적 시스템의 수많은 잠재력을 탐색하게 되었다. 그중에서도 인공지능의 창의력은 특정한 기준을 가지고 평가 받을 수 있는 여지가 있다. 일부 연구자들은 인공지능 모델이 다소간의 작가적 영감이나 창의성을 갖추기 위해 개발되어야 한다고 주장하며, 이러한 점에서 창의적인 프로세스는 아직도 인간 특유의 영역으로 여겨진다. 

따라서, 인공지능과 인간 두뇌 기능 간에는 여전히 차이가 존재하여, 인간의 상상력, 직관력, 이해력, 공간 능력 그리고 연상 능력 등은 기계가 쉽게 reproducing하지 못하는 부분이다. 이러한 차이는 인간의 지능이 독창성과 복합성을 통해 더욱 다양하게 표현될 수 있음을 의미하며, 이는 인공지능이 도달하지 못한 복잡한 영역으로 남아있다.

결론적으로, 인간 두뇌의 구조와 기능을 이해하는 것은 인공지능 기술 개발에서 필수적인 요소이며, 이 두 가지가 상호작용하는 방식을 이해함으로써 우리는 더 나은 인공지능 시스템을 구축할 수 있는 기초를 마련하게 된다. 인공지능이 자신만의 지능적 능력을 설정하고 확장하면서도, 인간의 사고 메커니즘과 감정을 완전히 이해하고 구현하기 위해서는 여전히 많은 연구와 발견이 필요할 것이다. 이러한 이해는 결국 인공지능이 실제 인간과 협력할 수 있는 유의미한 체계를 구축하는 데 기여할 것으로 기대된다.