1. 학습 정리
1.1. 기억의 분류와 특성
기억은 단기기억/장기기억/작업기억으로 나뉜다. 단기기억은 의식수준에서 포착되는 정보로 용량이 크지만 지속시간이 짧고, 장기기억은 이를 넘어 몇 분 이상 지속되는 기억을 뜻한다. 작업기억은 기억의 정보처리 과정 자체로, 작업기억력이 좋을수록 동시에 처리 가능한 정보량이 많다.
장기기억은 외현기억과 암묵기억으로 구분된다. 외현기억은 자각 가능한 기억으로 일화기억(시공간 맥락이 함께 저장된 기억)과 의미기억(학습 시점과 무관하게 인출되는 지식)으로 나뉜다. 반면 암묵기억은 자전거 타기처럼 자각하지 못해도 수행에 영향을 미치는 무의식적 기억으로, 시간이 지나도 망각이 거의 없으며 장기기억의 상당 부분을 차지한다. (헨리 몰래슨의 거울보고 그리기 실험)
1.2. 기억의 생성과 인출
기억 연구는 과거의 저장소식 모델에서 현대의 신경망 모델로 발전했다. fMRI 연구는 기억이 특정 저장소에 고정되지 않고 감각 입력이 신경세포 간 연결망(시냅스망)을 형성하면서 저장된다는 사실을 밝혀냈으며, 동일한 일화기억도 인출 맥락에 따라 다른 시냅스망이 발화한다. 이는 기존 모델보다 기억을 더 효율적으로 설명한다.
또한 부호화 특수성의 원리에 따라 기억이 생성될 때(뉴런이 연결될 때)의 맥락과 회상 맥락이 일치할수록 잘 기억되며(다이빙 클럽 학생들의 기억 연구/1975), 정서 상태도 영향을 준다(상태 의존적 기억). 장기기억과 망각은 기억이 소멸하기보다는 인출이 어려워지는 것이며, 반복된 회상이 기억의 확신을 강화하지만 이것은 정확도와는 무관하다는 점도 배웠다(제니퍼 톰슨 예/1984, 챌린저호 기억 실험/1986). 따라서 기억의 디테일보다 그 기억이 미치는 작용과 원인에 집중할 필요가 있다.
1.3. 신경계와 뇌
신경계와 뇌의 구조와 기능도 중요하다. 신경계는 정보전달이 가능한 신경세포로 구성되어 내/외적 환경을 파악하고 각성 수준을 조절하며 행동을 수행한다. 뇌는 신체에서 신경세포가 가장 조밀한 기관으로, 복잡한 네트워크를 통해 정보를 수집/판단하고 행동을 지시한다. 특정 신경세포가 특정 기능에 더 기여할 수 있으나 하나의 기능만 담당하지는 않으며, 감각 입력과 반복된 정보전달이 특정 시냅스망을 형성하는데 이 과정이 곧 학습이며 형성된 시냅스망이 기억이다. (신경가소성, 시각장애와 시각피질/촉각피질의 전환 사례)
뉴런은 수상돌기, 축삭, 말단, 종말단추, 소낭, 수용기 등으로 이루어지며, 전기/화학적 신호를 통해 정보를 전달한다. 어떤 신경전달물질이 얼마나 자주 전달되는가에 따라 기억의 강도와 각성 조절이 달라진다. 마지막으로 대뇌피질의 정보는 점차 압축/요약되어 전두엽에서 가장 일반화된 형태로 개념을 형성하고, 타인의 명명이 결합될 때 언어적 개념으로 발전한다. 또한 신체감각(Sensation), 내적심상(Image), 행동충동(Behavior), 정동(Affect), 의미(Meaning)라는 SIBAM 요소(Levine, 2010)를 통합적으로 이해하면 상황의 의미를 추상적으로 다룰 수 있다.
2. 적용점
2.1. 인간 기억과 인공지능
이번 강의를 통해 인간 기억의 인출과 부호화, 그리고 그 맥락성이 AI의 재현성과 얼마나 닮아 있는지를 보게 되었다. 특히 부호화 특수성과 맥락 의존성을 프롬프트 엔지니어링 연구 분야에 사용할 수 있겠다는 생각이 들었다.
2.2. 할루시네이션
인간의 기억은 신경망 속에서 재구성되기 때문에 때때로 실제와 다른 내용이 덧붙여지거나 왜곡될 수 있다. 이러한 기억의 할루시네이션 현상은 인공지능이 잘못된 답을 만들어내는 AI 할루시네이션과 유사하다. 두 현상 모두 연결망 기반의 정보처리와 맥락 의존적 인출/재구성 과정에서 비롯된다는 점에서 비슷하며, 이를 이해함으로써 인간과 AI의 한계와 가능성을 동시에 성찰할 수 있다.
2.3. 기억의 누적과 연결
기억이 신경망 속에서 누적되고 연결망으로 분산되어 있다는 점은 나의 지식 관리 방식과도 관련이 있었다. Obsidian과 같은 도구를 통해 생각을 물리적으로 기록하고 연결함으로써, 인간 기억의 불완전성을 보완할 수 있다. 단순한 메모를 넘어서 기록과 연결을 통해 나만의 시냅스망을 만들자.
2.4. 신경가소성과 나의 환경
그동안 컴퓨터공학에서만 신경망을 접했는데, 이번 강의로 인간 뇌의 신경망과 가소성 원리를 알게 되면서 더 입체적으로 이해하게 되었다. 특히 가소성이 활성화되는 시기와 환경이 학습과 성장을 좌우한다는 점이 흥미로웠다. 앞으로 나 자신을 어떤 자극과 환경에 노출시켜 신경가소성을 활용하고 싶다.
2.5. 개념의 형성과 표현
전두엽에서 감각과 경험이 압축/요약되어 언어적 개념으로 형성된다는 내용은, 철학에서 말하는 ‘포착’의 개념과 예술적 승화가 일어나는 이유를 이해하는 데 큰 도움이 되었다. 언어적 개념과 연결된 시냅스망을 역으로 불러와 새로운 아이디어를 형성한다는 것이 특히 흥미로웠다.
2.6. 신경가소성과 AI 기술
신경가소성은 인공지능의 핵심 원리에도 반영되어 있다. 딥러닝의 역전파는 시냅스 강도 조절을 수학적으로 구현한 것에 가깝고, 강화학습은 보상 기반으로 연결을 강화/약화하는 원리를 모방한다.