1950년대 후반에 인공지능 분야가 탄생하였다. 그 이후, 지능을 컴퓨터에 구현하고 그를 통하여 인간의 마음이, 인지가 어떻게 작동하는가를 모의 실험하여 탐구하려던 인지과학적 인공지능 연구의 흐름은 ‘위에서 아래로 일방향적으로’ 식의 연구였다.
인공지능 전문가의 개인적 판단에 의하여 도출된 각종 상황에 대한 지식기반과 처방적 알고리즘들을 조직화하여 미리 컴퓨터 시스템에 넣어 놓고, 인공지능 시스템은 그에 따라 여러 행동을 집행하여 인간의 지능을 흉내내는 형태였다. 중앙집행기의 지식기반, 결정, 처방적 알고리즘에 따라 지능시스템이 움직이는 형국이었다.
인공지능 연구의 초기에는 이러한 체제가 인간 지능을 모사한 것만으로도 큰 성과로 여겨지고, 특정한 좁은 영역의 간단한 문제를 알고리즘적으로 해결해 주는 것만으로도 높이 평가되었다. 그러나 특정 지식 데이터베이스와 알고리즘을 미리 결정하여 넣은 ‘위에서 아래로’ 체제는 여러 다양한 상황에 융통성 있게 적응할 수 없다는 문제가 점차 드러났다. 시스템에 대한 강한 회의가 인지과학자들에 의하여 제기되었고 새로운 형식의 시스템의 가능성을 모색하기 시작하였다.
그러한 의문을 가진 연구자들이 찾아낸 새 시스템이 ‘아래에서 위로 풀뿌리’ 시스템인 신경망 체계이다. 신연결주의라고도 불리는 새 틀에는 ‘위에서 아래로, 일방적’으로 미리 결정되어 입력된 지식기반이 없다. 가장 단순한 가동 메커니즘만 지니고 서로 서로 연결되어 반응하는 수많은 낱개의 신경세포 풀뿌리 단위가 있을 뿐이다.
처방적 알고리즘이나 지식기반적 권력이 없는 풀뿌리 단위 하나하나가 각기 가동되어 서로 강화하거나 억제하면서 연결되어 집단적으로 작동하는 메커니즘에 의하여 인간의 시각적, 청각적 대상인식이건 각종 문제 해결적 사고건 복잡한 지능적 과제를 이루어 낸다. 사령탑이 없는 이러한 시스템이 다양한 심적, 인지적 기능을 충분히 모사해낼 수 있을 것처럼 보였다.
1980년대 중반에 비롯된 이런 틀은 10여년 간 인공지능, 인지과학계의 연구를 휩쓸었다. 그러나 풀뿌리 민주적 시스템의 한계가 점차 드러나기 시작하였다. 단순한 감각, 지각과제나 특정 부류의 언어구문 이해, 특정 문제 해결적 사고를 수행하는 데에는 이보다 더 좋은 시스템이 없지만, 복잡한 언어 의미의 해석, 복잡한 사고 등의 다른 과제의 해결에는 효율적이지 않거나 문제를 해결하지 못할 수 있음이 인식되기 시작하였다.
이를 해결하기 위하여 도출된 것이 혼합(하이브리드) 시스템이다. 위에서 아래로 체계와 아래에서 위로의 체계를 적절히 혼합한 것이다. 사전에 입력된 지식기반, 처방적 알고리즘을 일부는 지니되 기본적으로는 풀뿌리 단위들의 연결적 활성화에 의하여 작동되는 시스템이다. 이러한 혼합시스템이 더 효율적이며 인간 지능에 더 가깝다고 인식되고 있다. 요즘은 생체적 몸의 특성을 추가 연결하여 인간의 지능과 마음 작동 방식에 보다 가까운 인공인지시스템을 만들려는 것이 연구의 주요 흐름이 되고 있다.
위에서 아래로, 아래에서 위로의 격동을 겪는 국내 상황에서 이제는 혼합적 인지시스템의 작동방식에 대한 연구가 주는 시사를 음미하여 볼 즈음인 것 같다.
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