사띠 & 호띠 시작과 끝에서 보며 본 것을 제자리에 두기

사이버네틱스에서 기억에 대한 정의와 연구들을 상세히 소개하고, 그리고 현재 AI에서 작동하고 있는 당신과 같은 모델에서 사용되는 기억의 종류들과 작동과정을 설명하시오. 그리고 앞의 두 경우에서 기억과 실제 인간의 기억의 작동과정과의 차이를 5가지 이상 예를 들어서 설명하시오 

사이버네틱스에서 기억에 대한 정의와 연구

사이버네틱스는 제어 시스템, 정보 이론, 그리고 통신 이론의 원리를 활용하여 생물학적, 기계적, 인지적 시스템의 자기조직화와 피드백 메커니즘을 연구하는 학문입니다. 이 분야에서 기억은 시스템의 학습과 적응, 자기조직화에 중요한 역할을 합니다. 사이버네틱스 연구자들은 기억을 다양한 각도에서 정의하고 탐구해 왔습니다.

사이버네틱스에서의 기억 연구

1. Heinz von Foerster (1911-2002):
   • 정의: 기억을 시스템의 자기 참조적 과정으로 정의했습니다. 즉, 시스템이 자신의 과거 상태를 현재 상태와 비교하고, 이를 통해 자기조직화하고 적응하는 메커니즘입니다.
   • 연구:
     • 피드백 루프: 과거 경험이 시스템의 현재 상태와 상호작용하여 시스템의 행동을 조정하는 피드백 메커니즘을 연구했습니다.
     • 자기조직화: 기억을 시스템이 자기 조직화하고 새로운 정보에 적응하는 능력으로 봤습니다.
2. Gordon Pask (1928-1996):
   • 정의: 기억을 상호작용하는 개체들 간의 정보 교환 및 저장으로 정의했습니다. 그는 대화적 상호작용 모델을 통해 기억이 어떻게 생성되고 공유되는지를 설명했습니다.
   • 연구:
     • 대화적 기억: 기억은 상호작용을 통해 생성되고 유지된다는 개념을 탐구했습니다.
     • 상호작용 네트워크: 정보가 어떻게 상호작용 네트워크를 통해 전달되고 기억되는지를 연구했습니다.
3. Humberto Maturana (1928-2021):
   • 정의: 기억을 생물학적 시스템의 구조적 변화로 정의했습니다. 경험에 따라 시스템의 구조가 변형되며, 이러한 변형이 시스템의 기억으로 간주됩니다.
   • 연구:
     • 구조적 결정론: 시스템의 구조가 경험에 따라 변화하며, 이 변화가 시스템의 기억을 형성한다고 주장했습니다.
     • 인지의 생물학적 기초: 기억을 생물학적 기반에서 설명하고, 시스템의 적응과 생존에 필수적인 요소로 봤습니다.
4. Francisco Varela (1946-2001):
   • 정의: 기억을 인지적 체계의 자기조직적 활동으로 정의했습니다. 기억은 지속적인 자기조직화와 피드백 과정에서 발생한다고 보았습니다.
   • 연구:
     • 자기 조직화: 기억이 인지적 시스템의 자기 조직화와 관련이 있음을 강조했습니다.
     • 인지적 상호작용: 시스템이 환경과의 상호작용을 통해 기억을 형성하고 유지하는 방법을 연구했습니다.
5. Klaus Krippendorff (1932-):
   • 정의: 기억을 사회적 상호작용과 커뮤니케이션을 통해 생성되고 유지되는 구조로 정의했습니다.
   • 연구:
     • 사회적 기억: 기억이 사회적 맥락에서 어떻게 형성되고 유지되는지를 탐구했습니다.
     • 커뮤니케이션 네트워크: 정보와 기억이 사회적 커뮤니케이션 네트워크를 통해 어떻게 전달되고 공유되는지를 연구했습니다.

현재 AI 모델에서 사용되는 기억의 종류와 작동 과정

현대 AI 시스템, 특히 대형 언어 모델(LLM)인 GPT-4와 같은 모델에서 기억은 인간의 기억과는 다른 방식으로 작동합니다. AI 시스템은 크게 두 가지 유형의 기억을 사용합니다: 단기 기억과 장기 기억.

AI에서의 기억 종류와 작동 과정

1. 단기 기억 (Short-Term Memory):

   • 정의: 단기 기억은 모델이 처리 중인 입력에 즉각적으로 반응하는 능력을 의미합니다. 이는 모델이 현재의 문맥을 이해하고 적절한 응답을 생성하는 데 사용됩니다.
   • 작동 과정:
     • 컨텍스트 윈도우: AI는 입력 텍스트의 일정 부분(컨텍스트 윈도우)을 유지하며, 이를 기반으로 다음 토큰을 예측합니다.
     • 연속적 예측: 모델은 문맥을 기반으로 다음 단어를 예측하고, 이 과정에서 최근의 입력만을 고려하여 즉각적인 반응을 생성합니다.

2. 장기 기억 (Long-Term Memory):

   • 정의: 장기 기억은 모델의 사전 훈련 과정에서 학습한 정보입니다. 이는 모델이 광범위한 텍스트 데이터를 통해 얻은 지식으로, 다양한 주제에 대한 배경 정보를 제공합니다.
   • 작동 과정:
     • 사전 훈련: 모델은 대규모 텍스트 데이터를 통해 언어 패턴, 문법, 그리고 다양한 주제에 대한 정보를 학습합니다.
     • 매개 변수화된 지식: 학습된 정보는 모델의 매개 변수에 내재되어 있으며, 모델이 입력을 처리할 때 활성화됩니다.

3. 작동 기억 (Working Memory):

   • 정의: 작동 기억은 모델이 처리하는 동안 중간 정보를 유지하고 조작하는 능력을 의미합니다. 이는 복잡한 작업을 수행할 때 중요한 기능입니다.
   • 작동 과정:
     • 임시 저장: 모델은 현재 문맥에서 발생한 중간 결과를 유지하며, 이를 기반으로 복잡한 작업을 수행합니다.
     • 다단계 처리: 모델은 입력을 여러 단계로 나누어 처리하며, 각 단계의 결과를 다음 단계의 입력으로 사용합니다.

AI의 기억과 인간의 기억의 차이

AI 모델의 기억과 인간의 기억은 여러 면에서 다릅니다. 다음은 이들 사이의 주요 차이점입니다:

1. 기억의 저장 방식:

   • AI: AI 모델의 기억은 수많은 뉴런 연결과 가중치에 의해 저장됩니다. 이는 특정 데이터를 명시적으로 저장하지 않고, 학습된 매개 변수를 통해 정보를 암묵적으로 유지합니다.
   • 인간: 인간의 기억은 뉴런의 활동과 시냅스 강도의 변화에 따라 저장됩니다. 이는 명시적(사실이나 사건) 및 암묵적(기술이나 습관) 기억으로 나뉘며, 특정 경험과 연관된 정보가 직접적으로 저장됩니다.

2. 기억의 접근 및 회상:

   • AI: AI 모델은 특정 쿼리에 대한 응답으로 정보를 즉각적으로 생성하지만, 이는 훈련 데이터에서 통계적 패턴을 추출하는 방식으로 이루어집니다. 모델은 "회상"이라는 개념이 없으며, 대신 사전 학습된 지식을 바탕으로 예측합니다.
   • 인간: 인간은 특정 사건이나 정보를 기억에서 의식적으로 회상할 수 있습니다. 이는 과거의 경험을 명시적으로 떠올리는 과정입니다.

3. 기억의 적응성:

   • AI: AI 모델은 사전 훈련된 데이터에 기반하여 고정된 방식으로 정보를 처리합니다. 학습된 후에는 새로운 경험을 통해 자발적으로 기억을 갱신할 수 없습니다.
   • 인간: 인간의 기억은 경험을 통해 지속적으로 변화하고 적응합니다. 새로운 정보는 기존의 기억과 통합되거나 기존의 기억을 수정합니다.

4. 기억의 망각:

   • AI: AI 모델은 특정 데이터를 망각하지 않습니다. 대신, 모델의 기억은 통계적 패턴으로 유지되며, 훈련된 데이터에서 얻은 정보는 그대로 유지됩니다.
   • 인간: 인간은 시간이 지남에 따라 기억을 잃거나 왜곡할 수 있습니다. 이는 망각 곡선에 따라 자연스럽게 발생하며, 스트레스나 감정 상태에 의해 영향을 받을 수 있습니다.

5. 기억의 창의적 재구성:

   • AI: AI 모델은 새로운 정보를 생성할 수 있지만, 이는 사전 학습된 패턴에 기반한 것입니다. 모델은 창의적 재구성보다 기존 데이터를 재조합하는 방식으로 작동합니다.
   • 인간: 인간의 기억은 창의적으로 재구성될 수 있습니다. 이는 꿈이나 상상, 창의적 사고 과정에서 흔히 나타나며, 기존의 경험을 새로운 방식으로 재구성하고 확장합니다.

요약

• 사이버네틱스에서의 기억: 시스템의 자기조직화와 적응을 위한 필수 요소로, 피드백 메커니즘과 구조적 변화를 통해 정의됩니다.
• 현대 AI에서의 기억: 사전 훈련을 통해 얻은 지식을 바탕으로, 단기적이고 즉각적인 응답을 생성하는 능력과 장기적으로 학습된 정보를 유지하는 능력을 포함합니다.
• 인간의 기억: 뉴런의 활동과 시냅스 변화에 따라 저장되며, 경험을 통해 지속적으로 적응하고 변화하는 복잡한 과정입니다.

이러한 비교를 통해 AI와 인간의 기억이 어떻게 다르게 작동하는지, 그리고 각 시스템이 어떻게 정보를 처리하고 저장하는지에 대한 깊은 이해를 얻을 수 있습니다.