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                                                < 사이버네틱스 >


Philosophy of science, logic, and mathematics in the 20th century 에서 9'사이버네틱스'를 번역한 것입니다작성일: 2003/06/05
 
 

 
                                Cybernetics
                                K.M. Sayre 
                               

목차

역사적 배경
바탕 개념들
  피드백
  엔트로피
  정보
  네겐트로피
설명을 위한 원리들, 그리고 방법론
목적 지향 행동에 대한 분석
적응의 형식들
    진화와 자연선택
    배우기
    지각 패턴 만들기
고차 인지 기능들
대안적 패러다임들과 관계

    
                          ~~  역사적 배경  ~~

사이버네틱스는, 확립된 과학들을 그것들이 확립될 즈음부터 방해하기 시작했던 전문화에 반발하여, 명백히 학제간 연구의 한 분야로 1940년대에 개시되었다. 시작부터 관여된 분과들 가운데 주된 분과는 수학(그 운동의 지도급 인사인 N. Wiener), 신경생리학(W. Cannon, A. Rosenbleuth, 이후 W. McCulloch), 그리고 제어공학(J. Bigelow)이었다. 그 그룹의 학제간 기저는 곧이어 수리논리(W.H. Pitts), 오토마톤 이론(J. von Neumann), 심리학(K. Lewin) 그리고 사회경제학(O. Morgenstern)으로 확장되었다. 그 그룹의 활동들은 처음에는 HarvardMIT 근처가 중심이었고 이어 북동부 해안 지역을 따라 위치를 옮기며 여러 모임들이 이어졌다. 이 모임들 가운데 주목할만한 것들로는, 1942Josiah Macy 기금에서 후원하여 New York에서 개최된 목적론과 목적에 관한 회의(1946년 이 재단의 후원의 재개로 여타 회의들이 이어졌다), 그리고 1944Princeton에서 개최된 계산하는 기계 장치의 디자인에 관한 회의였다. 이들 초기 모임의 역할은, 참여자들이 공유하는 문제들에 대해 통찰력을 나누면서 해결의 새로운 수단들을 함께 탐구할 수 있도록 하는 공동체 좌담회 비슷한 것이었다.

    이러한 종류의 좌담회의 필요성이 최초로 제기된 것은, WienerBigelow가 연구하고 있었던 문제들을 사람들이 접하게 되면서 부터였다. 그 문제들이란, 포대의 고속 항공기 포착 제어 메커니즘들을 디자인하는 것에 관한 것이었고, 그것을 Rosenbleuth는 그가 연구해오고 있었던, 환자들한테서 보이는 목표에 맞게 규제되는 행동, 이른바, 목표 지향적 행동에 대한 변덕스런 제어에 관한 문제들과 비슷한 것으로 보았다. 곧이어 그 그룹이 관심의 초점을 두었던 주제인 되먹임 과정들은, 생물학적 제어 시스템들과 인공 제어 시스템들의 비교 연구로부터 그렇게 생겨났다. 효과적인 제어 시스템들을 디자인하는 것에 관한 문제들과 함께 끊임없이 되풀이되는 문제들은, 시스템의 교정 반응들의 바탕이 될 수 있는 데이터가 시스템과 소통/통신하는 바에 대한, 그리고 그 반응들이 적절한 효과를 발하는 메커니즘들과 소통/통신하는 바에 대한 것들이다. 생물 유기체에서 이들 통신 기능들은, 대공 포대의 레이더와 조준 메커니즘들에 각각 대응되는, 구심성 신경 시스템과 원심성 신경 시스템들이 그 역할을 담당하고 있다. 소통/통신과 제어 시스템들을 이렇게 함께 결부해 강조한 것은 새로운 장()을 연 Wiener의 다소 매끈하지 않은 부제를 달고 있는 책 <사이버네틱스, 또는 동물과 기계 속 제어와 소통/통신> ([9.5])을 설명하고 있다.    

    Wiener가 이러한 새로운 연구 영역을 가리키기 위해 고른 이름 사이버네틱스, 조타수 또는 파일럿을 뜻하는 그리스어 kubernétés에서 유래된 것이다. ‘governor(통치자)’가 똑같은 어원에서 (라틴어 gubernare를 거쳐) 유래된 사실을 보건데, 사이버네틱스는, (‘governors(조속기)’라 불렸던) 18세기 말 James Watt의 증기 기관의 회전 속도 조절 장치와 함께, 기술적 또는 전문적 계통에 속하는 단어가 되었다. 정치와 관련된 전력(前歷)Plato까지 거슬러 올라갈 수 있는데, 그는 여러 번 공화국과 정치가에서 잘 돌아가는 정치 질서의 지도자와 선박의 kubernétés를 관련지었다. 또한 거슬러 올라가 알아볼 수 있는 철학적 계통은, Phaedrus(247C7-8)에서 (파이 베타 카파 모토인 Philosophia bion kubernétés - ‘철학은 인생의 안내자로 미리 표현된 바와 같이) 이성을 영혼 또는 넋의 kubernétés로 언급한 Plato를 들 수 있다.

    통신에 대한 기술적 문제들에 보였던 Wiener의 관심은 정보에 대한 통계학적 개념의 창시자들인 H. NyquistR. Hartley가 앞서 보였던 것이었다. WienerC. Shannon을 그의 최초 그룹의 일원으로 끌여들였음에도, Shannon의 후기 논문 통신에 대한 수학적 이론”([9.16])의 출간 후 이 분야의 기고문들은 사이버네틱스보다는 통신 이론’(또는 정보 이론’)이라는 표제로 범주화되는 경향이 있었다. 초기부터 사이버네틱스에 수반되었던, 그러나 곧이어 사이버네틱스라는 이름을 알아볼 수 없는 상실을 겪었던, 또 하나의 창발하는 연구 분야는 계산하는 기계 장치들에 대한 이론이었다. V. Bush (MIT), H. Aiken (Harvard) 그리고 J. von Neumann (Princeton)과 더불어, Wiener는 최초의 디지털 컴퓨터를 고안 구성해내는 회합들을 계획하는 데에 핵심 공헌자였지만, 그는 컴퓨터의 논리적 디자인보다는 그 메커니즘들에 대응될 수 있는 신경학적 메커니즘들에 더 많은 관심을 기울이고 있었다. 뒤이은 디지털 연산 분야의 기고들은, 넓은 의미에서 그 분야의 기원인 사이버네틱스에는 상대적으로 거의 빚지고 있는 것이 없다.

    생물학적 제어 시스템과 기계적 제어 시스템들 사이에 보이는 기능적 유사 대응들에 대한 사이버네틱스의 초기 강조는 곧이어, 산업계에서, 자신을 공장 자동화와, 그리고 로봇 제어의 여타 형식들과 동일시 하게끔 이끌었다. 대조적으로 학계에서, 사이버네틱스는 그 당시에는 몇몇 사람들만 이해한 인공 지능(AI)이란 분야와 연계되었고, 당시 그 분야는, 1950년대 MITLincoln 연구소에서 개발 중에 있던 컴퓨터에 기반한 대규모 방공(防空) 시스템에서 인간이 하는 일을 줄이려는 노력의 일환으로 출발하였다. 이러한 초기 단계에서 AI에 대한 핵심 공헌자들은 모두 MIT에 속한 이들로, Wiener의 초기 그룹의 일원으로 당시 아주 젊었던 O. Selfridge가 있고 또한 M. MinskyS. papert가 있다. 1950년대 MIT과 관련을 맺으며 AI에 연루되었던 철학자들에는, 그 프로젝트에 대체로 비판적이었던  H. Dreyfus와 마음의 철학이 지닌 전통적 문제들에 대한 새로운 접근으로서 AI에서 잠재력을 보았던 K. Sayre를 들 수 있다. 철학과 AI를 결합한 연구를 위한 최초의 제도권 중심 기구는 60년대 초 Notre Dame 대학에서 K. Sayre가 설립했다.

    기술적 발달을 수반한 사이버네틱스의 역사에도 불구하고, Wiener 이후 사이버네틱스의 주요 대변자들은 사이버네틱스가 지닌 더 폭넓은 철학적 함의들에 대해 숨김없이 관심을 표명해 오고 있다. 이어지는 논의는 사이버네틱스의 철학적 전력(前歷)들과 더 진전된 철학적 공헌들에 기여할 사이버네틱스의 잠재력 양자를 다루고 있다. AI와 사이버네틱스 사이 지금 벌어지고 있는 상호작용에 대한 언급들은 마지막 절에서 주어질 것이다.


                                  ~~  바탕 개념들  ~~

Plato 이전 철학은, 관찰 가능한 세계의 두드러진 다양성을 일관되게 통합된 것으로 이해할 수 있게끔 하는 일단의 많지 않은 기본 원리들을 발견하려는 일련의 시도들로 특징지워진다. 사이버네틱스는 다양성 그 자체의 현존에 바탕한 일단의 설명적(1)  개념들을 갖고 이러한 과업에 다시 착수한다. 이들 가운데 가장 중요한 것들로는 피드백, 엔트로피, 그리고 정보라는 개념들이 있다.
  
(역주1)‘설명적설명을 위한’, 다시 말해, ‘설명을 목적으로 기능하는으로 해석된다

                                      피드백

모든 작동 시스템은 입력과 출력이라는 자신의 연결 장치들을 통해 자신과 상호작용하는 가변적 환경 속에서 기능하고 있다. 출력에서 생기는 변화가 그 시스템의 입력에까지 상응하는 변화를 산출하는 방식으로 환경에 영향을 끼칠 때마다, 피드백 즉 되먹임은 일어난다. 사이버네틱스의 일차적 관심은 특히 작동 시스템의 안정 상태에서 일탈과 관련되어 말해지는 두 가지 종류의 피드백에 있다. 안정된 상태에서 일탈이 한발 더 나아간 일탈을 야기하는 출력을 산출할 때, 포지티브 피드백은 일어난다. 다음 세대에서 훨씬 더 많은 개체수를 산출하는 근친 교배 개체군의 수의 증가가 상기의 예다. 이런 종류의 피드백을 포지티브라 이름붙인 것은, 이러한 피드백은 자신이 발하고 있는 시스템의 상태를 안정에서 일탈로 증가시키는 경향 때문이다. 네가티브 피드백은, 반대로, 안정 상태에서 찰나적 일탈이 더 진전될 일탈을 상쇄시키는 입력들을 끌어낼 때, 일어난다. 네가티브 피드백에 대한 일상의 사례로는, 닫힌 공간의 온도를 일정하게 유지시키는 자동온도조절기의 조작들과, 스키를 타고 언덕에서 내려오는 사람이 균형을 유지하려 섬세하게 자세를 조정하는 것을 들 수 있다.

    시스템이 안정된 조작 모드를 유지하도록 하는 조절 메커니즘들이란 각도에서 고려하면, 네가티브 피드백의 유형들은 한층 더 분화될 수 있다. 항상성은, 피드백의 한 유형으로, 안정 상태에서 일탈이 시스템 자체 내적 조절들로 상쇄되는 것을 가리킨다. 생물학적 유기체 속 항상성 형식들 가운데 친숙한 것으로는 체온을 조절하는, 그리고 혈액의 화학적 조성을 규제하는 메커니즘들이 있다. 또 다른 네가티브 피드백 유형으로, 전술 목표물을 쫓아 방향을 바꾸는 열추적 미사일과 햇빛을 가장 잘 받는 방향으로 꽃을 피우는 데이지 꽃을 들 수 있다. 이러한 뒤에 든 종류의 네가티브 피드백은, 그 역할이 시스템이 작동하는 환경 속 요인들과 시스템의 내적 관계들을 조정하는 데에 있기 때문에, ‘헤테로텔릭(heterotelic)’이라는(2)  이름이 붙여졌다.

(역주2)사건 또는 것(실체)과 관련해서, 그 자체와 분리된 외부에 그 실존의 목적(존재 이유)를 갖는; ‘autotelic’ 자체 내에 그 실존의 목적(존재 이유)를 갖는.

    모든 유기적 시스템과 대다수 기계적 시스템은, 그 시스템이 작동 가능한 상태를 유지하고자 할 경우 제한된 좁은 범위의 값들 내에 머물러야 하는 변수들을 자신의 일부로 포함한다. 포유 동물은, 이를테면 오일 압력이 떨어지면 바로 멈추는 엔진처럼, 혈액 내 산소량이 일정 수준 이하로 떨어지면 곧바로 죽는다. 일반적으로 네가티브 피드백은, 규칙적으로 제어하는 일종의 제한 유형으로, 시스템의 결정 변수들의 수치들이 지속된 조작과 양립할 범위 안에서 유지되도록 하는 것으로서 구상될 수 있다. 따라서, 작동하는 시스템의 섭리 속 네거티브 피드백의 중심적 역할은, Ashby의 진술([9-7], 199)을 풀어 말하면, 지나친 다양성들이 시스템의 보호된 변수들로 전송되는 것을 막기 위한 것이다. 피드백 조절 또는 규제로 나타나는 중요한 결과는, 시스템을 시스템의 작동 환경과 관련하여 낮은 엔트로피 상태로 유지하는 것이다.    

                                      엔트로피

Clausius가 처음 정의한 것처럼, 엔트로피는 고립계 내 전체 에너지 가운데 유용한 일을 하는데 이용될 수 있는 에너지의 비율로 측정된다. 시스템(이를테면, 난방 장치가 있는 방)의 한 쪽이 다른 쪽보다 따뜻한 경우, 따뜻한 쪽에서 차가운 쪽으로 열을 전달하며 일이 행해진다. 그러나, 그 시스템의 모든 곳이 거의 같은 온도가 되면 그 시스템 내 열에너지는 더 이상 유용한 일을 할 수 없게 된다. 열역학 제1법칙에 따르면, 고립계(3)  내 전체 에너지는 시간이 지나도 변함이 없다. 그러나 일하는 데 쓸 수 있는 시스템의 에너지가 비가역적 물리적 과정을 거쳐 소비되면서(이를테면, 증기가 피스톤 내로 뿜어지면서), 추가적 일을 산출할 시스템 용량은 점차 감소한다. 이는, Clausius의 의미로, 그 시스템의 엔트로피는 점차 증가한다는 뜻이다. 열역학 제 2법칙은, 처음에는 닫힌계 내 유용한 일에 쓸 수 있는 에너지가 시간이 지남에 따라 감소하는 경향으로 언명되었고, 그래서 닫힌계 내 엔트로피는 항상 증가하는 경향이 있다는 취지로 간결히 다시 언명되었다.
  
(역주3) 원본은 닫힌계로 되어 있으나 이는 분명한 착오다

    엔트로피 개념은, 물리적 시스템의 미시 수준에서 그 성분들의 특정 배열 양상을 Planck복잡도라 정의내리는 것으로 시작해서, BoltzmannPlanck의 작업을 거쳐 통계적 기반을 마련했다. Boltzmann은 시스템의 구별 가능한 각각의 거시적 상태와 호상간 관계된 그 시스템의 가능한 복잡도의 크기를 양화시키는 기법을 발전시켰다. 그는 어떤 시스템의 복잡도들은 모두 등가의 확률을 갖는다는(4)  가정을 깔고, 주어진 거시 상태가 보이는 선험적 확률을 <주어진 거시 상태와 연관된 복잡도들/그 시스템이 보일 수 있는 복잡도의 총수>와 같은 것으로 설정했다. 이렇게 다룰 때, 주어진 거시상태와 연관된 복잡도들의 비율이 크면 클수록(거시 상태의 확률이 크면 클수록), 그 시스템은 그 거시 상태에 있는 한 더 높은 상태로 조직되지는 않을 것이며, 이에 따라 유용한 일을 산출할 깜냥도 점점 더 적어진다. 이는 엔트로피를 확률이란 각도에서 다시 정의하도록 한다. 주어진 거시 상태가 보이는 시스템의 확률을 P라 하고 Bolzmann 상수를 k라 하면, 그 거시 상태에서 시스템의 엔트로피 S는 방정식 S = k log P로 주어진다. (로그 함수는 엔트로피를 가산적으로 만드는 기능에 쓰인다.)

(역주4) 주사위 2개를 던질 경우 가능한 경우(배열)의 수는 36개이다. 만약, 숫자의 합이 4인 거시 상태를 고려할 경우, 이 상태와 호상간 관계된 미시 상태의 가능한 경우(배열)의 수는 (1,3), (2,2), (3,1)3개다. 거시 상태의 숫자가 5복잡도/혼란도가 더 크다. 이때, 미시 상태의 각각의 배열은 각기 복잡도의 가능한 배열들이기에 동일한 거시 상태의 복잡도들은 모두 같은 확률을 갖는다.

    Boltzmann이 다룬 결과로, 엔트로피의 증가는 유용한 일에 쓰일 에너지의 감소 뿐만 아니라 해당 시스템이 조직되는 정도(구조, 질서)의 감소로도 이해되었다. 그렇지만 오늘날 열역학 제 2법칙에 대한 또 하나의 정식이 타당해졌다: 닫힌계들은 더더욱 있음직한 거시 상태들, 즉 점점 더 무질서를 내보이는 거시 상태들로 바뀌는 경향이 있다. 관행적 용어로 이것이 뜻하는 바는, 집 청소나 야채 밭의 잡초 뽑는 일을 계속해서 하는 이들한테는 익숙한 것이다.

    엔트로피 개념은 통신에 대한 수학적 이론으로 연장되면서 한층 더 발달했다. 이러한 연장의 적절성이 드러나는 것은 다음과 같은 반성과 더불어서다: 주어진 시스템의 특정 미시 구조와 관련한 우리의 정보는 대개 그 시스템의 거시 상태들에 대한 관찰에서 얻어지며, 주어진 거시 상태에 필시 깔려 있을 복잡도들이 크면 클수록 그 시스템의 해당 실제 미시 구조에 관한 우리가 갖는 정보는 더 적어질 것이다. 이러한 상황은 수배자에 대한 대략적인 인상착의만 갖고 있는 형사의 상황과 유추적이다: 그 인상착의에 들어맞는 사람이 많을수록, 실제 용의자에 대한 정보는 더욱 적어지게 된다. 엔트로피가 시스템의 관찰가능한 거시 상태의 근저를 이루고 있을 수 있는 미시 상태들의 다양성에(5)  대한 척도/측도로 취해지는 경우, 엔트로피는, Boltzmnann의 응용에서처럼, 그 시스템의 미시 구조에 관한 우리의 정보 부족의 척도로 제공된다.

(역주5) 일정한 거시 상태에 상응하는 미시 상태가 갖을 수 있는 변이 가능한 또는 다기한 정도(배열들)

                                          정보

통신 이론은, 1920년대 NyquistHartley가 처음 개척하고 1948Shannon이 체계적으로 정식화한, 메시지들의 통신로를 통한 효율적 전송에 대한 연구다. 그 이론의 가장 일반적 형식에서, 통신로는 상징들 (a1, a2, , ar)로 이루어진 앙상블(6)  (A)인 입력과 상징들 (b1, b2, , bs)로 이루어진 앙상블 (B)인 출력으로 구성된다 이 때, 앙상블 (A), (B)는 즉 각각의 출력 bj가 각각의 입력 ai와 연계되어 발생하는 확률로 규정되는 조건부 확률들의 집합 P(bj/ai)로써 통계적으로 서로 연관된다. 정확한 형식으로 기술하기 위해, 앙상블 AB 는 온갖 상징 사건들을 포함하고 있는 것으로 가정된다 그것들 가운데 하나 그리고 단 하나만이 시스템 조작의 중요 순간에 발생한다. 간단한 예는 전신 회로인데, 여기서 AB는 전건(key)과 음향기(sounder)에서 발생하는 사건들로 조성된다 사건들 각각은 전송 매체의 물리적 특성으로 인해 결정되는 조건부 확률 P(bj/ai)를 취한다.

(역주6) 통계학이나 통계 역학에서 관심의 대상이 되는 것이나 시스템과 동등한 것들 또는 시스템들의 묶음을 앙상블이라 한다. 이를테면, 주사위를 6번 던져서 1이 나올 확률을 계산하는 대신, 주사위 6개를 던져서 1이 나올 확률을 구할 경우, 그 때 주사위 6개의 묶음을 앙상블이라 한다. 일단의 시스템들인 앙상블은 터(field)나 장()으로서 주어진다.

    입력 쪽 상징 사건들의 다양성 때문에, 주어진 조작 순간에 어떤 사건(E)이 그 곳에서 실제 일어날 것인지에 관한 (1보다 작은 선험적 확률) 앞선 불확실성이 있다. 이러한 불확실성은 E가 실제 발생하면 (경험된 확률 1을 취하며) 제거된다. 이러한 불확실성의 제거가 바로 표시된 또는 가리켜진 정보. 정보는 E의 발생으로 결과된 불확실성의 제거된 정도을 취한 정식 I(E) = log 1/P(E)에 따라 그 양을 달리한다. (열역학적 엔트로피 S정의하는 방정식에서 처럼, 로그들은 여기서도 가산성을 얻고자 채택된 것이다. 통상 밑수 2를 갖는 로그들은 쓰이는 것은 디지털 컴퓨터에 응용하기 편리해서다.) 만약, E가 선험적 확률, 이를테면, 50%(공정한 동전 던지기를 생각하라)를 갖을 경우, 그때 사건의 발발로 제공된 정보는 log 1/0.5( = log 2, 이는 1bit(binary unit)의 정보량에 해당된다)로 측정된다. 일반적으로, 주어진 사건의 발발로 제공된 정보의 양은, 해당 사건의 선험적 확률이 위와 같은 식으로 되풀이 계산되어져야 하고 바로 그때의 숫자(이를테면, 30%의 있음직한 사건의 경우 1.74)와 동일하다.

    A에서 이용 가능한 평균 정보량 H(A)A에 속하는 각각의 사건들에 의해 제공된 정보량들 각각에 해당 사건의 발발 확률들을 곱한 것들의 합이다. H(A)A에서 발하는 독립 사건들의 수에 비례하며 아울러 이들 사건들이 무작위에, 즉 등가 확률에 접근함에 따라 증가한다는 것은, 수학적으로 분명히 나타난 것들이다.(7)  이러한 까닭에(7) (그리고 H(A)의 수학적 정의가 열역학적 엔트로피 S의 그것과 유사하기 때문에), 수량 H(A)A엔트로피라 자주 불린다. 관계된 또 하나의 척도는, B에 관한 (, B를 지시하는) A애매도(equivocation)’ H(A/B)이것은 출력 B에서 입력 A와 연계된 사건들의 발발 (, 受信) 후 입력 A에서 발생하고 있는 사건들과 관련해 남아 있는 (, 發信) 불확실성의 평균량이다. 이러한 양은, 주어진 사건 bj 각각에 대한 사건 ai 각각의 조건부 확률들 각각에 이것들 각각의 역수에 로그를 취해 곱한 것들의 합으로 주어진다. 이러한 양은, B에서 발하는 사건들이 A에서 발하는 사건들의 지시자로서 신뢰도가 증가함에 따라, 0에 접근한다 이는 정보 운반자로서 통로의 신뢰도와 관련해 H(A/B)를 마이너스로 표시하도록 한다. 정보 운반을 위한 통로 전체의 용량은, 통로의 입력 지점에서 이용될 수 있는 정보에 정비례하고 그 통로의 애매도에 반비례한다. 이를 고려한 통로 용량은 그 통로의 호상간 정보’ (I(A;B))로서 간주되며 따라서 수량 H(A) H(A/B)로 측정된다.

(역주7) H(P(ai))=시그마 i=1에서 r까지 P(ai)LOG(1/P(ai))    


    통신 이론가들은 전형적으로 기술적 응용을 위해 통신로들의 디자인에 관심을 갖지만, 통신로들은 이뿐만 아니라 허다한 자연 과정들에서도 두드러진 역할을 하고 있다. 자연적 상태에서 정보의 통신은 케스케이드들(8)  알려진 복잡한 종류의 통로들을 수반한다. 통로들의 케스케이드는 첫째 통로의 출력이 둘째 통로의 입력으로, 이렇게 seriatim 계속해서 기능하도록 그렇게 배열된 개별 통로들의 계열로 이루어진다. 명쾌한 예는, 각막에서 시작해서 이어 렌즈, 망막의 여러 층, 그리고 교차 시신경을 차례로 지나, 최종적으로 시각 피질에 이르는 케스케이드다. 그 길을 따라 이어지는 개별 통로 하나하나는 시 지각을 조성하는 정보처리과정에서 필수 불가결한 역할을 하는 부분들이다.

(역주8) ‘cascade’ 통상 계단 모양의 폭포 또는 그와 닮은 것을 가리킨다

    Shannon과 통신/소통 이론의 그밖에 개척자들이 강조한, 그러나 어휘 정보처리과정을 채택한 인지 이론가들이 너무도 자주 무시하는 사실은, 이러한 기술적(technical) 기능을 갖고 말해지는 정보(이하 정보(t))는 뜻이나 인지적 내용과는 조금도 관계가 없다는 점이다. 통신 이론이 다루는 상징 사건들은 인간 사용자의 해석에 입각해 뜻을 수용하지만 그것들 자체로는 그 어떤 의미론적 특징도 갖고 있지 않다. 사이버네틱스의 주요한 도전 목표들 가운데 하나는, 정보(t)가 신경계 내 과정을 거쳐 어떻게 인지적 의미를 갖는 정보(이하 정보(s))즉 지식이나 지능의 의미에 속하는 정보 로 전환될 수 있는가에 대한 통찰력을 얻는 것이다. 정보(s)는 중추 신경계의 입력 쪽에 이미만들어진채로 현상 또는 나타나고 있다는, 오늘날 인지 이론에서 통용되고 있는, 당연시는 명료한 이해에 전혀 도움이 되지 못한다.  

                                      네겐트로피

엔트로피가 정보(t)의 상대적 결여의 척도인 것처럼, 그렇게 정보(t)도 엔트로피의 부족과 상응한다. 표현 네거티브 엔트로피Wiener([9.5], 64)가 정보(t)를 엔트로피의 부재로 기술하면서 사용했고, 그 후 Brilluoin네겐트로피로 줄였다. 네겐트로피의 그밖에 형식들로는 구조(시스템 성분들의 무질서한 배열에서 벗어난 발전)와 생산적 에너지(유용한 일을 할 시스템 내부 용량)가 있다. 이들 네겐트로피의 세 형식들은 서로 전환될 수 있다.

    에너지는, 이를테면 물이 높은 곳의 저수지로 퍼올려지면, 구조로 전환된다. 그리고 구조는, 반대로, 물이 떨어지며 발전기의 터빈을 돌리면, 에너지로 전환된다. 에너지는 변조된 무선 전파에서 신호를 검출하면서 정보(t)로 전환된다. 구조는 코드화된 펀치 카드를 쓰는 컴퓨터 조작으로 위와 같은 정보(t)로 전환될 수 있다. 정보(t)가 근본적으로 통계적 양인 만큼, 그것의 구조와 에너지로 전환은 설명하기가 더 어렵다: 그러나 ‘Maxwell의 도깨비(9)  알려진 사고 실험으로 직관적 의미 하나가 얻어진다. 문제시된 이 도깨비는 2개의 기체 상자를 연결하는 통로 안을 어슬렁거리며 다니며 어느 방의 개별 분자가 되었든 접근을 제어하는 덫문을 조작하고 있다. 이러한 (닫힌) 시스템은, 최초에는 혼란도(엔트로피)가 최대인 상태로, 기체 분자들이 순간순간 무작위적으로 분포된 상태다. 도깨비, 한편, 빠르게 움직이는 분자들과 느리게 움직이는 분자들을 구별할 수 있는, 즉 정보(t)를 수신할 수 있는 깜냥을 갖고, 또한 한 쪽 방으로는 빠른 것들만을 다른 쪽 방으로는 느린 것들만을 들여보내는 깜냥을 갖는다. 덫문을 조작한 결과 그 시스템이 최종적으로 도달하는 상태란, 구조(운동 속도로 분자들을 격리하는 것)가 최대인 상태, 그리고 쓸 수 있는 에너지(분자간 충돌에 기인한 방들 사이의 온도 차이)가 최대인 상태, 도깨비한테 운동 속도를 구별하게끔 해준 정보(t)가 이 양자를 취득한 상태다. 네겐트로피의 형식들 가운데 이러한 종류의 실제 변형들은 일반적으로 쓸 수 있는 에너지의 상당한 손실을 수반한다는, 열역학 제 2법칙에 부합하는, 관찰 상황에 엔트로피를 다시 개입시키고 있다.

(역주9) ‘Maxwell's demon’ :  1871James Clerk Maxwell이 열역학 제2법칙이 위배될 수도 있음을 예시하기 위해 고안한 상상적 존재. 같은 온도의 기체를 담고 작은 구멍으로 연결된 2개의 상자를 상상하고, 도깨비라 부르는 이 가상적 존재가 A상자에서 B상자로는 빠르게 운동하는 분자만 통과시키고 B상자에서 A상자로는 느리게 운동하는 분자만 통과를 시키면 분자의 운동 에너지가 A에서 B로 이동할 수 있다. 이 때 B상자의 잉여 에너지는 유용한 일을 할 수 있어 이 시스템이 영구기관이 될 수 있다. 그러나 1950년대 프랑스 물리학자인 Léon Brillouin, 속도가 빠른 분자와 느린 분자를 골라내면서 증가하는 엔트로피가 이 도깨비의 이러한 행위로 감소하는 엔트로피보다 더 크다는 것을 증명해 보임으로써 이 도깨비를 쫓아버렸다.

    통신/소통 이론의 중요한 원리 하나(Shannon10번째 정리)가 진술하는 바, 시스템은 자신의 입력 쪽에 있는 임의적인 조그만 단편적 오류들을, 자신의 애매도 H(A/B)가 자신의 정정 통로인 호상간 정보 I(A;B)보다 아주 크지만 않다면, 거의 모두 정정할 수 있다. 등가의 또 하나의 정식은, 필수적 다양성에 대한 Ashby의 법칙으로, (불안정성을 산출하는 변이들을 막아내기 위한) 규제자로서 기능하는 장치 용량은 (정보(t)의 통신을 위해 변이들을 결집시키는) 통신로로서 자신의 용량을 초과할 수 없다는 취지의 정식이다.


                    ~~ 설명을 위한 원리들, 그리고 방법론 ~~
  
시작부터, 사이버네틱스는 아주 전문화된 과학들의 경계들을 가로질러 연결하는 통합 분과로 착상되었다([9.5], 2). 사이버네틱스가 다른 분과들의 설명적 자산들을 자유롭게 끌어다 쓰면서도 항상 관심에 두었던 것은 그 자산들을 그것들이 처음 채택되었던 경계들 너머까지 응용하는 것이었다. 이를테면, 항상성이라는 생물학 개념을 Ashby([9.17])가 적응 잠재력을 갖춘 기계들의 디자인(Design for a Brain)에 연장시켰던 것처럼, Schrödinger([9.14])의 작업으로 엔트로피라는 물리학 개념은 생물학으로 연장되었다. 모든 자연 과정들은 그 주변 전체에 걸쳐 엔트로피를 증가시키고 있다는 관찰로, 생명을 Schrödinger는 유기체가 자신의 환경에서 지속적으로 정돈된 것들을 빨아들임으로써 구조 손실이라는 형식으로 진행되는 엔트로피에 저항하는 능력으로 특징지웠다(Ibid., 79). ‘대사과정에서 핵심, 그의 표명으로, ‘유기체가 사는 동안 산출하지 않을 수 없는 엔트로피의 속박에서 벗어나는 데 성공하는 것이다유기체가 이를 성취하는 방식은 자신의 활동 장소에 엔트로피를 증가시키는 대가로 얻은 네겐트로피를 상식(常食)하는 것이다. 이렇게 특징짓는 것은, 차가운 빵조각으로 토스터를 덥히는 효과와 비교할 수 있는 것으로, 생명 유기체가 그들보다 더 낮은 에너지 수준에 있는 음식물에서 에너지를 받아들이는 그들의 진귀한 재능을 강조하고 있다. 이것은, Wiener 말로, ‘엔트로피를 증가시키는 일반적 조류 가운데 국부적으로 고립된 섬(local enclave)과 같은’([9.6], 95) 생명 시스템이 자신을 유지하는 방식으로 자연의 그밖에 에너지의 흐름들을 역전시키는 방식이다.

    사이버네틱스에서 폭넓게 쓰이는 또 다른 생물학 개념은 적응 개념이다. 항상성도 그밖에 다른 네가티브 피드백 형식들처럼 적응 과정이다. 더 나아가, 가변적 환경에서 잘 살아가는 유기체들한테는, 환경에 만연한 변화에 응하여 그들의 피드백 잠재력들을 조절하는 경향이 있다 그것은 적응 역량들을 적응시키는 것에 다름 아니다. 적외선 복사를 증가시키기 위해 수분 보존 절차들을 조절하는 침엽수 잎 구조들의 발달에서처럼, 종의 진화는 이보다 더 높은 적응 수준의 사례를 보여준다. 그러한 조절에 대한 진화론적 생물학자들의 관심이 바닥에 깔린 유전 메커니즘들에 쏠려 있는 반면, 사이버네틱스 관점에서는 그 메커니즘들이 유기체와 환경 사이 네겐트로피 교환에 미치는 영향에 더 많은 관심이 두어졌다. 그러한 적응 과정들의 최우선적 역할은, 사이버네틱스 관점에서, 유기체가 생명 유지 과정들에 필요한 네겐트로피를 얻을 수 있도록 유기체와 환경 간에 효율적 결합을 유지하는 것이다. Schrödinger가 특징지웠던 바를 확장하면, 다음과 같이 말할 수 있다: 생명 유기체는 인접 환경에서 네겐트로피를 받아들일 수 있으며, 뿐만 아니라 이러한 역량을 그에 수반된 피드백 메커니즘들을 적응적으로 변화시킴으로써 그 무리의 자격 조건으로 유지코자 하는 번식 집단에 속하기도 한다.

    사이버네틱스는 자신의 설명적 원리들 가운데 몇몇을 다른 분과들에 의존하고 있지만, 또한 전문화된 과학들에는 잘 들어맞지 않는 자기 고유의 설명적 자산들을 발전시켜 왔다. 그 가운데 하나가, 위에서 거의 Brillouin의 것으로 인용되었던, 정보, 구조, 에너지 사이 호상간 전환 가능성의 원리다. 또 다른 하나는, 앞서 언급한 필수적 다양성의 법칙으로, 통신 이론에 대한 Shannon의 열 번째 정리를 Ashby가 생명 유기체들의 피드백 용량들과 직접적으로 연관된 용어들로 재정식화한 것이다. 이 법칙에 따르면, 유기체가 적응할 수 있는 환경 변이의 범위는 유기체의 정보(t) 처리 시스템 용량에 따라 제한된다. 이러한 귀결로,인간 존재와 같은 고도의 적응 수준을 갖춘 유기체가 받아들인 대부분의 네겐트로피는 정보(t)의 형식을 띠어야 한다는 점, 그리고 그러한 유기체 생리 구조의 대부분은 이러한 정보를 처리하는 데 쓰여져야 한다는 점이 이어진다. 이러한 결과는 인간 마음의 용량들에 대한 사이버네틱스 분석에서는 기본적인 것이다.

    이러한 숙고들로, 사이버네틱스를 통합시키는 분과로 말하는 바에 20세기 초 논리 실증주의가 꾀한 과학의 통합과 공통점이라곤 거의 없다는 것은 명백해졌다. 후자가 물리학으로 환원하는 방식으로 성취되었던 것인 반면, 사이버네틱스 이론가들은 처음부터 물리 과학들에 제 1의 지위를 부여하는 것을 명확히 부정했다([9.6], 21; [9.7], 1). 사이버네틱스가 기대고 있는 생물학 원리들은, 사이버네틱스의 물리학 원리들이 생물학으로 환원될 수 없듯이, 물리학으로 환원될 수 없다; 그 어떤 과학도 정보(t)를 네겐트로피의 형식으로 다룰 수 없다. 사이버네틱스가 제공한 통합 방식은, 그와는 반대로, 다기한 분과들에 근거해 비교할 수 있는 현상들을, 관련된 분과들의 일부라도 그 자율성이 손상됨이 없이, 공통된 용어들로 연구할 수 있는 하나의 맥락을 구성하는 방식이다.

    사이버네틱스를, 그것의 본래 학제간 특성 때문에, 관련된 탐구 분야들과 구별할 수 있는 방법은 단 하나도 없으며, 일련의 방법들로도 가능하지 않다. 신경 생리학과 제어 공학의 실험 기법들은, 사이버네틱스가 시작될 때, 수학적 논리, 미적분과 컴퓨터 계산 이론과 같은 더 형식적 방법들과 함께, 사이버네틱스에 중요한 것들이었다. 최근, 사이버네틱스 연구에는 시스템 분석 기법들, 게다가 조직론과 컴퓨터 모델링 기법들까지 채택되었다. 이것으로, 혹자가 이들 탐구 기법들을 채택하는 ipso facto 그 자체로 사이버네틱스를 업으로 삼고 있다고 말할 수 없으며, 사이버네틱스를 일로 삼고자 할 때 이들 기법들 가운데 하나 혹은 그 이상을 채택할 필요가 있다고 또한 말할 수도 없다. 단지 말할 수 있는 것은 누구든 사이버네틱스에 속하는 탐문에 이들 방법들 가운데 어떤 것을 채택할 수 있다는 점이다.

    사이버네틱스를 방법론적 독특하게 구별하는 점은 오히려 그 방식에 있다 사이버네틱스는 연구 협력 분야들의 다기한 자산들을 호상간에 적절하게 관련짓는 일을 한다. 하나로 결합하는 분과로서 사이버네틱스에는 과학보다는 철학이 차지하는 비중이 더 크다. Wiener, 이 분과가 어떻게 출현했는지에 대한 거의 자서전적 설명에서, Leibniz를 되풀이해서 인용하고 있으며(한 대목에서 그를 이 분야의 수호 성인이라 칭하고 있다([9.5], 12)), 또한 앞선 선생들로 RoyceRussel의 영향을 언급하고 있다. 맘에 맞는 언급된 또 다른 철학자들로는 Pascal, Locke, Hume그리고 Bergson이 있다. 이들 사상가들한테 여러 방면으로 빚이 있음을 인정하며, Wiener는 특히 초과학적 쟁점들에 대한 그들의 관심과 철학이 과학의 토대에 어떻게 스며들어 있는가에 대한 그들의 통찰에 공감한 것 같다. Wiener가 추구한 사이버네틱스 방식은 수세기에 걸쳐 철학의 주요한 대표자들이 추구했던 철학적 방식과 다르지 않다. 사이버네틱스의 행하는 방식은, 가장 일반적 용어로 말하면, 몇몇 기본 개념들과 해명의 원리들을 채택한 다음, 이것들에 입각해서 세계에 대한 대체로 일관된 그림을 정교하게 다듬는 것이다. Wiener한테, 기본 개념은 시스템 또는 조직이라는 개념이었고, 해명의 원리는 피드백과 통신이라는 원리들이었다. 그러나, 아마도 그의 초기 그룹의 다른 구성원들한테 지배적이었던 과학적 지향 때문에 이러한 방법론적 조망이 여러 분과들에 상세하게 퍼지도록 작업할 동기는 거의 부여할 수 없었던 것으로 보인다.

    사이버네틱스의 더 최근의 발달 가운데 이에 공헌할만한 것으로 입증된 특정한 탐문 양식은, 익숙한 철학적 분석 방법을 본떠서 만들어졌다. 사이버네틱스의 대표적인 철학적 적용에서, 그 방법은 개념 또는 분석되고 있는 종류의 두드러진 필수 점에서 시작해서, 문제시된 것의 모든 또는 최적의 사례들을 특징짓는 어떤 결합이 찾아질 때까지, 그밖에 두드러진 점들을 추가시켜 나가는 식으로 계속된다. 성공적으로 끝나면, 그 절차는 분석되고 있는 것을 유일하게 특징짓는 바를, 그 필요충분 조건들에 입각해서, 산출한다. 그 절차를 명확한 사이버네틱스 방식으로 적용하면, 그 절차는 대신 복잡한 시스템들과 그것들의 행동 양식과 관련되고, 분석 기법들은 개념적일 뿐만 아니라 (기계적 또는 컴퓨터 시뮬레이션에서 처럼) 실험적일 수도 있다; 그러나 그 절차의 그밖에 측면들은 비슷하다. 그 절차는, 탐구하고 있는 복잡한 구조의 어떤 성분에서 시작해서, 문제시된 구조가 부분들의 결합된 결과로 (기계적 또는 개념적으로) 모습을 드러낼 때까지 어떤 적절한 순서에 따라 그밖에 성분들을 결합해 나가는 식으로 진행된다.(10)  그 절차를 사이버네틱스 고유의 방식으로 특징짓는 것은, 그 절차가 다루는 성분들의 특성이자 (특히 생물학 시스템에 적용할 때에는) 이들 성분들이 적절히 결합되고 있는 순서다. 그 성분들은 전형적으로 시스템이 규제되는 상태와 관계될 것이며, 정보(t) 그리고 그밖에 네겐트로피의 형식들을 시스템이 운영할 때 관계될 것이다. 그 결합 순서는, 생물학적 적용에서, 그리고 더 나아가, 연구되고 있는 구조들이 덜 복잡한 하부구조들에서 진화되었다는 표시들을 보여주는 다른 어떤 곳에서, 있을법한 진화적 발달의 선들을 따라야 한다.(11)  

(역주10) “Anything goes, if it works”란 경구는 여기에 해당되는 말로 보인다.
(역주11) 필자는 진화론적 인식론을 염두에 두고 기술한 것으로 보인다. 그렇지만, 10에 입각할 때 이 구절이 불필요한 것이란 점은 두말할 필요가 없다.

    이러한 절차는 시종일관 종합을 쓰는 분석 형식의 하나로, 또는 최근 마음에 대한 철학에서 (‘하향식’(12)과 대조적인) ‘상향식(bottom-up)’ 분석이라 불리었던 것으로 특징지워질 수 있다. 그 방법의 종합적 또는 통합적 태도는, 성격상 철학적이며, 복잡한 구조를 그것의 기능적 성분들에 입각해서 이해하는 쪽으로 지향하고 있다. 그 성분들도, 위에서 지적한 것처럼, 전문화된 과학들의 설명적 자산들에 따라 이해되고 있다. 사이버네틱스의 방법론은 따라서 철학적이자 과학적이며, 그래서 실험실에서 뿐만 아니라 어떤 연구 분야에서든 추구될 것이다.

(역주12) top-down: 구조적 계층을 위에서 아래로 구성해 가는 방식

          
                      ~~  목표 지향(13)  행동에 대한 분석  ~~

(역주13) goal-directed: 통상 목표-지향적이라 옮겨지나, 다른 해석의 여지를 없애고자 할 경우 목표로 규제된/되는으로 옮기며, 여기서는 기존의 씀씀이를 고려해 목표 지향으로 옮긴다

Rosenblueth, Wiener, Bigelow1943년 공동으로 발행한 논문 ‘Behavior, Purpose, and Teleology’는 네가티브 피드백 개념에 대한 학제간, 그리고 더 광범위한 철학적 함의들을 가장 먼저 지적한 논문들 가운데 하나다. Wiener의 평가로([9.5], 8), 이 논문에는 새로운 장을 연 관념이 있다: 중추신경계는 감관에서 입력을 받아 근육 시스템으로 출력을 발생시키는 자체 기관으로서 기능하고 있는 것이 아니라, 결과 산출자로서 근육들에서 환경을 거쳐 밖으로 그리고 다시 감각 시스템으로 돌아오는 순환하는 네가티브 피드백 루프의 일부로서 작용하는 특징을 갖는다. 이러한 통찰력은 신경계에 관한 연구에서 얻어졌으며, 그 연구 내용은 연필을 줍는 행동과 같은 목표 지향 행동에 관한 것이었고, 저자들은 전쟁을 위해 벌이고 있는 노력의 일환으로 개발된 전술목표추적 미사일로 네가티브 피드백을 설명하는 것이 적절하다고 보았다. 이런 종류의 무기는 타격 대상과 맺는 소통 고리(음향 반사, 자석, 온도 등)를 매개로 안내되며, 오류 수정 메커니즘은 그 고리를 통해서 그 미사일이 목표물을 타격할 수 있는 코스에서 벗어나지 않도록 작동한다. 인간 피드백 조작들과 노골적인 기계 피드백 조작들 사이에 고려된 이러한 유추에 대한 저자들의 초기 열렬한 관심으로,  그들은 이러한 목표 추적 행동을 목표 지향 (목적에 들어맞는, 자연에 디자인된 목적) 행동 일반의 모델로 제안했다.

    이후 비판에서 제기된 이 모델의 현저한 장애는, 이러한 종류의 목표물 추적에는 의도된 물리적 목표의 현존이 필요한 반면, 인간의 목적 행동(이를테면, 잃어버린 목걸이 찾기)에는 자주 현존치 않는 목표들 쪽에서 행해지는 경우가 있다는 것이다. 도토리에서 떡갈나무가 자라나는 것처럼 생물학적 과정에서 보이는 자연 속 목적 활동으로 여겨졌던 활동은, 성숙한 나무의 형태처럼 현존하는 목표 상태, 드물지만 그 과정에서 단지 늦게 드러나는 상태, 쪽으로 가해지고 있는 것으로 보인다. 목표 지향 행동에 대한 <이렇게 다양한 사례들에 더 잘 들어맞는> 모델은, 평형 또는 안정이라는 개념을 바탕으로, (밖에 있는) 목표물 그 자체보다는 관리, 감독, 제어의 방식을 강조한다. 미사일은 그 실제 움직임과 그 타격 궤도 사이에 안정된 교신을 유지토록 디자인된 피드백 메커니즘들에 따라 목표물로 안내된다; (시스템 디자이너의 관점이 아니라) 유도 시스템의 관점에서, 결과되는 충돌은 우연적인 것이다. 귀걸이 분실로 아침 몸단장이 엉망이 되어버릴 때, 찾기 행동 계속하기를 안내하는 것은 그 사람의 옷입는 평상시 절차들을 동원해 평형을 회복시키는 쪽으로 규제된 피드백 절차들(탐색 패턴들)이다. 도토리가 싹을 틔우고 뿌리를 내리기 시작할 때, 뒤이은 성장을 안내하는 것은 잎이 무성한 나무가 자신의 생활 환경에서 자신의 안정된 항상성을 유지토록 하는 유전적으로 확립된 피드백 과정들이다. 각각의 경우에서, 목표 지향 행동을 통제하고 있는 것은 네가티브 피드백이고, 그 행동이 노리고 있는 것은 평형 상태에서 작동하는 시스템의 일정한 양상 또는 국면을 확립시키거나 유지하는 일이다.

    목표 지향 행동의 이러한 일반적 형태를 함께 사용한다고 해서, 사람들이 갖는 목적 또는 생물학적 목적이 유도 미사일의 기계적 수준으로 격하되는 것은 아니다. 대표적으로 유도 미사일과 같은 인공물들은 일정한 조건들에서 적절히 기능하여 미리 결정된 조작들을 수행하도록, 그 조건들에서 그 조작들의 수행 실패는 시스템 기능 장애를 지시하도록, 설계 제작된 것들이다. 그렇지만, 고의로 행해진 인간 행위들은 어느 정도는 각자의 재량권을 벗어난 것들이다. 여기서 각자의 재량권을 벗어난, 다른 무엇보다도, <조건들이 보증되고 있을 때 수행 실패는 수반된 피드백 시스템들의 고장을 지시하는 것이 아니다>라는 뜻을 갖는다. 이런 의미에서 인간이 취하는 목적은 결정적이지 않고, 그렇기에 대체적 자연 과정에 대한 결정론적 설명들과는 반대되는 사이버네틱스의 방식으로 짜여진 구조에서 설정된 일반적 제한과 일치한다 (아래를 보시오). 자연 목적에 걸맞는 성장은, 표적으로 유도된 행동과는 구별되며, 이어서, 현존치 않는 목표를 지향하고 있는 바로써 뿐만 아니라 수반된 목표 지향 활동이 벡터 운동으로서 변화 형식이라기보다는 (유기체의) 구조나 형태가 변하는 형식을 취한다는 점에서 구별된다. 구조 또는 형태 발달의 모든 단계에서 유기체는 생존에 필요한 네겐트로피를 얻기 위해 충분한 안정성을 지닌 자신의 근접 환경과 관계하지 않을 수 없다. 오로지 상대적으로 높은 성장 단계에 이르러서야 유기체는, 이제까지와는 다르게, 더 진전된 구조나 형태 변화 (잎 구조의 박리, 치아의 성장, 등등) 없이도 생존을 유지할 수 있는 형식에서 항상성을 획득할 수 있다. 생물학적 성장이 자연 속 목적을 취한다는 의미는, 그 성장이 말 그대로 오로지 성장 그 자체 과정의 마지막 단계에 다다르는 목표 상태, 말인즉, 생활 환경 내에서 안정된 항상성을 유지하는 상태를 지향하고 있다는 것이다. 그렇지만, 그와 같은 성장이 유기체의 유전적 구조로 인해 자리잡힌 피드백 메커니즘에 따라 안내되고 있다는 관점에서는, 생물학에서 설정된 자연 목적을 원인에는 결과가 따른다는 인과 과정으로 해석할 필요가 전혀 없다. 자연 목적에 대한 생물학적 기초와 그것의 인과적 구조는 [9.9]에서 더 충분히 검토되고 있다.  
                    
  
                          ~~  적응의 형식들  ~~                            

구조나 형태 발달은 주로 개별 유기체의 유전적 메커니즘에 따라 안내된다. 유기체가 복종하는 변화의 또 다른 형식은 적응으로서, 이것은 주로 환경의 변이들에 대한 반응으로 일어난다. 사이버네틱스의 출현 이전 체계적으로 연구되었던 적응 양식들 가운데는 진화와 생물학적 종들 속 자연선택, 그리고 개별 유기체들의 행동 조건짓기가 있다. 적응의 이들 양식들이 공유하고 있는 피드백 특징들에 대한 사이버네틱스의 분석은, 우리의 인지 과정 이해에 있어 매우 중요한 것으로 보이는, 지각 패턴들의 형성 과정에 속하는 또 다른 양식의 발견으로 이어졌다.

                                    진화와 자연선택

생물학적 종이란 연이은 세대들에게 유전적으로 전해지는 특질들을 갖는 근친 교배하는 한 무리의 개체들을 가리킨다. 먹이 공급, 포식, 등등의 변화에 반응하며 더 많은 또는 더 적은 수가 성숙할 때까지 사는 것처럼, 주어진 종의 지역적 하위 무리(deme:지역 개체군)의 수는 그 지역의 조건들의 변화들과 함께 수시로 변한다. 이러한 종류의 단기 환경 변이들에 대한 조절은 그 무리의 유전자 풀의 중대한 변경 없이, 그래서 그 성원들이 전형적으로 공유하는 특질들이 변하지 않고도, 일어난다. 다른 한편, 지구 물리학적 격변이나 기후 변천과 같은 더욱 폭넓은 환경 변화에 대한 조절은, 무리 성원들이 새로운 먹이 출처들에 대해 또는 새로운 방어 수단들에 대해 이득을 취할 수 있도록 하기 위해, (이를테면, 씨앗 껍질을 부수기 위한 더 두꺼운 부리들 또는 눈 덮인 서식지에 걸맞게 더 밝은 보호색을 띠는 것과 같이) 그 무리의 특정 특질들의 변경을 필요로 할 수도 있다. 이러한 종류의 장기 적응은 문제된 점들에 이미 접근하고 있는 그 무리 내 개체들한테로 재생산 우세가 이동하는 것으로 시작될 수 있다; 그리고 이어 그 점들은 연이은 세대들의 성원들 사이에 만연하게 된다. 최종 결과는 새로운 종을 조성하도록 충분히 변경된 유전자 풀에 바탕을 둔 번식 가능한 무리의 출현일 것이다. 따라서, 종 진화는 번식하는 무리들이 환경 여건이 변하는 가운데서도 안정성을 유지할 수 있게끔 해주는 항상성 과정의 산물로 볼 수도 있다. 이러한 조절 메커니즘이란, 그 무리의 인접 환경에서 그 무리의 살클수(viability)에 영향을 끼치는 유전적으로 제어된 특질들을 변경하는 것이다.  

    종 진화가 재생산 가능한 무리 수준에서 작동하는 적응과정인 반면, 자연선택은 생물상(biota) 또는 생태계 수준에서 작동하는 적응과정이다. 생물상이란 종들이 공유된 환경 내에서 함께하는 종들과 안정된 관계들을 유지할 수 있는 독특한 역할 또는 생태적 지위를 차지하고 상호작용하며 조성하는 시스템이다. 적소 또는 생태적 지위(niche)(, 초지, 등등과 같은) 생활 공간 그리고 이것들이 제공하는 (씨앗들, 곤충들, 등등과 같은) 먹이 출처와 같은 종류와는 구별된다. 생물상의 정상 상태란, 필요로 된 모든 적소들이 마련되어 그 생태 공동체가 균형을 유지하며, 동시에 그 실제 적소들을 그 활동 지역의 네겐트로피 자산이 부양할 수 있을 만큼 많은 개체들로 꽉 채우고 있는 상태다. 어떤 주어진 적소 내 개체수의 일시적 감소는 그 적소를 차지하고 있는 일부 종들의 번식의 증가로 또는 인접 활동 지역들에서 살던 경쟁 종들의 이주로 상쇄될 수 있다. 다른 한편, 개체수가 과도하게 증가하는 경우, 아마도 하나 또는 다른 경쟁 무리의 절멸(또는 심각한 감소)의 형식을 띠면서, 번식이 줄어드는 것으로 이어질 것이다. 한 적소의 제한된 자산을 놓고 벌이는 경쟁으로 새로이 출현한 종이 위험에 직면할 때, 그 최종 결과로 그 적소는 더 경쟁적 종이 새로운 종을 방출되게 하든지 그 새로운 종을 잘 균형잡힌 생태계의 일부로서 확립하든지 할 것이다. 따라서, 자연선택은 변하고 있는 환경에서 생태계가 자신을 조성하는 종들 사이 관계를 변화시킴으로써 조화와 통일성을 지속시키는 항상성 유지의 한 과정으로 보일 수 있다.  

                                        배우기        

새로이 출현한 종이 자신이 생겨났던 생물상에서 당한 실패가 이주한 다른 활동 지역에서 성공을 배제하는 것은 아니다. 따라서, 다양한 활동 지역들에서 한 무리를 경쟁에 적극적으로 참여케 하는 특성들(이것들 가운데 일부를 네겐트로피 유연성이라 부른다)은 성공을 위한 다층적 기회들을 제공하며 그 무리의 유전적 자질의 일부가 되는 것 같다. 이런 류의 주된 비축 또는 대비는, 개별 유기체들이 그들의 행동을 인접 환경의 지역적 변화들에 적응할 수 있는 능력과 함께, 종 진화의 과정에서 나타났다. 박테리아와 원생동물과 같은 원시 생명-형태들의 적응이 그 종 일반에 영향을 끼치는 유전자 돌연변이에 의존하기에 여러 세대를 거치는 것이 필요한 반면, 당면한 우발성들에 대처하는 개체 행동의 적응은 한 유기체의 생애 동안 반복해서 일어날 수 있다. 이러한 능력을 행동 과학에서는 조건짓기또는 배우기라고 일컬어지고 있다.

    작동하는 시스템이라면 어떤 것이든 어느 정도의 입력들을 조건으로 출력들을 산출한다. 어떤 시스템이 이러한 입력과 출력 사이 조건부 연계를 자신의 이득에 맞게 조정할 수 있을 때 그 시스템은 배울 수 있는 깜냥이 있다. 완전히 고정 불변의 환경에 놓인 생물학적 시스템은 그와 같은 조정으로 아무런 득도 얻을 수 없겠지만, 변하는 환경에 놓인 복합 유기체는 일반적으로 어떤 행동 패턴들로부터는 이득을 얻고 다른 패턴들로는 해를 입을 것이다. 배우기 깜냥을 지닌 유기체들은 유전적으로 (아픈 또는 형벌을 주는’) 적대적 자극은 피하며, (즐겁고 또는 강화 격려하는’) 우호적인 것으로 그들이 알고 있는 자극들을 구하려는 경향이 있다. 자연선택이 유리한 여건에서 힘을 얻고 해로운 여건에서는 고통을 받는 구성원들로 이루어진 종한테 은혜를 베풀고 있다고 하는 한(14) , 이러한 경향이 그 여건들을 견뎌내고 있는 종에 끼치는 효과는 그 경향이 작동하고 있는 개체들의 생존을 지속시키는 것이다. 그때, 배우기란 유기체들이 그들의 당면 환경에서 널리 동의될 수 있는 자극들을 끌어내고 적대적 자극들의 발생을 최소화시키는, 장기간에 걸쳐 해당 종의 생존 가능성을 높이는, 자신들의 행동을 형성하는 과정이 된다.

(역주14) 엄밀한 의미에서 개념 자연선택에는 눈이 없다. 여기 기술은 대다수 살아남은 종들이 갖고 있는 공통된 특징들로 보아 자연선택이 그러한 종들을 선호했으리라, 그리고 선호하리란 뜻으로 쓰고 있다. 살아남은 모든 유기체들은 자연선택의 체를 그저 통과했을 뿐이다.

    양호한 상태의(15)  유기체들에게 있어, 해로운 (주변) 여건을 지시하는 자극들은 회피 행동을 유발시키려는 경향이 있는 반면, 유리한 여건을 지시하는 자극들은 그러한 이득들을 확보할 만한 행동을 유발시키려는 경향이 있다. 그러나, 적대적 자극들이 이전 유리한 여건과 연계되어 있음을 (이를테면, 이전의 맑은 냇가가 오염 신호들을 보이는 것을) 유기체가 알아채기 시작할 때  또는 그 반대일 때, 그 유기체는 그러한 여건들의 현존 신호(입력들)를 조건으로 유기체의 행동(출력들)이 나타날 확률들에서 중대한 변화들을 경험할 것이다. 지금까지는 그 유기체가 해당 여건에서 이득을 취하도록 하고 있는 입력들은 이제 그 대신에 회피 행동을 유발시키는 경향을 띨 것이며, 필시 그 어떤 독특한 행동을 유발시켰던 그 입력들이 지녔던 권능을 완전히 잃어버릴 것이다. 역으로, 이제까지 회피 행동을 유발시켰던 입력들에 대해서도 마찬가지다. 유기체는, 감각 입력들과 행동 출력 사이 자신의 조건부 확률을 변하는 강화의 우발성들’(Skinner한테서 온 용어([9.23]))에 대응하여 조정함으로써, 자신의 행동을 변하는 환경에 적응시킨다. 이에 대해 사이버네틱스로 기술되는 가장 일반적인 것으로, 배우기란 유기체 행동이 환경에 가하는 효과는 유기체의 감각 수용기를 통해 되돌아오는 통로를 갖고 현재 환경 여건들에서 그 유기체의 이득에 도움이 되는 패턴들로 행동하는 틀에 익숙해진다.

(역주15) Favourably conditioned: 유리하게 조건지워진, 다시 말해, 살아남을 수 있을 정도로 배우기가 진행된

                                    지각 패턴 만들기

Ashby의 필수 다양성 법칙에 따르면, 유기체가 자신의 행동을 적응시킬 수 있는 환경 변이의 범위는 정보(t)를 처리하는 자신의 시스템 용량에 따라 제한된다. 그 직접적 귀결로서, 수시로 변하는 환경에 대해 유기체가 할 수 있는 적응 반응의 다양성은 그 유기체의 구심성 신경계에서 구별될 수 있는 여건들의 다양성에 따라 제한된다. 사이버네틱스로 고무된 1950년대 MIT의 실험들이 지적했던 바로, 개구리들은, 이를테면, 그들의 시각 환경에서 단지 다섯 또는 여섯 개의 흥분 패턴들만을 구별할 수 있을 뿐이다: 개구리 눈 앞에서 그 혀 길이 정도 떨어져서 날으는 파리의 크기가 하나의 점이 되는 것이 그 하나다. 개구리의 생태 적소에서 그 행동은 이러한 구별 패턴들(그리고 그밖에 1차 감각형식에 속하는 이것들과 비슷한 몇몇 패턴들)에 대한 반응들로 제한된다: 그 패턴들 각각은 해당 패턴에 일정하게 할당된 일단의 신경 섬유들을 통해 통신을 행하고 있다. 메시지 통로와 메시지 유형 사이 일대일 대응을 필요로 하는 이러한 정보(t) 처리하기 방법과 함께, 그 동물의 구심성 시스템으로 분별될 수 있는 많은 패턴들 가운데 어떤 패턴이 전적으로 연장되기 위해서는 개구리의 기동성을 약화시킬 수 있는 추가된 더 큰 물체를 필요로 할 것이다. 이러한 종류의 지각 패턴 만들기는 보다 고차적인 시각 시스템 양식에 대한 적응이라기보다는 하드웨어로 이미 배선된것이라고 말할 수 있다.

    유기체들의 적응 능력에 있서 괄목할 진전은, 진화에 따른 자신들의 구심성 신경계들의 크기의 증가와 무관하게 자신들의 식별 가능한 여건들의 범위를 극단적으로 연장할 수 있는 진화와 더불어 왔다. 이것을 가능하게 하는 정보(t) 처리 방식은, 상이한 환경 여건들에 반응하며 형성된, 하나로 통합된 구심성 통신로들의 그물망으로 걸러지는, 상이한 흥분 패턴들을 허용하고 있다. 적응 패턴이 형성되는 이러한 편의주의적인 방식은, 피드백 특징들에 있어는, 진화와 자연선택(종 수준의 적응) 그리고 행동 조건짓기(개별 유기체 수준의 적응) 양자와 비슷하며, 대안적 방식으로서는, 구심성 신경 구조들이 아주 급속하게 진화하는 한 과정으로서, 또는 감각 시스템의 훨씬 가속화된 배우기 과정의 하나로서 착상될 수 있다.

    여기서 말하는 지각 패턴, 외부 사건들을 지시하는 어떤 특정 형상 또는 배열에 반응하며 발생하는 (그리고 서로 작용하는) 일단의 어떤 특정 신경 사건들을 의미한다(16). 외적 형상과 신경 패턴 사이에는 캐스케이드 모양으로 (이를테면, 외부 대상에서 각막으로, 렌즈, 망막, 시신경, 등등으로) 정보(t)-통신로들이 뻗어 있을 것이다: 각각의 통신로들은 적절한 정보(t)를 구심성 시스템의 상위 구역으로 나르는 역할과 그 길을 따라 결과되는 패턴의 점들을 벼리는 것을 돕는 역할을 한다. 전체 캐스케이드의 핵심 기능은 신경 사건들로 특정 형상 또는 배열을 만드는 것이다: 만들어진 형상 또는 배열은 더 높은 호상간 정보로 관계를 맺으며(위를 보라) 외부 환경에 속한 그 형상과 한 자리에 머문다(17) . 외부 형상과 막 조성된 형상 사이 호상간 정보가 충분히 고차적이라면(다시 말해, 정보(t) 구조에 있어서 충분히 유사하다면), 그때 후자는 전자를 기준으로 그 유기체가 떠맡는 행동의 유효한 지침으로 이용될 것이다. 이러한 측면에서, 후자는 전자에 상응하는 재현(再現)’이다 (18).  

(역주16) 지각 패턴이 특정 형상 또는 배열에 반응하며 발생한 신경 사건들이 서로 상호작용하며 착각 또는 기이한 지각 결과를 야기하는 사례는 에셔(Escher)의 작품들에서 흔히 볼 수 있다

(역주17) 이 지점 또는 시점에서 지각의 동화 또는 조정이 일어난다. cf. 이 시점에서 언급한 것들을 비교하기깜냥은 처리한다. 이 비교하기의 대상들은 지각하기 주체가 조성한 형상 또는 배열과 떠올린 이전 기억이다. 여기서 그 기억이란 외부 환경 속 형상이다. 그 형상은 개체의 심리적 상태에서는 그 실재성 여부를 떠나 명백히 기억이다.

(역주18) ‘representation’재현’(혹은 표상)으로 통상 옮겨지나, 이는 우리 말로는 다시 떠오른 것으로 옮겨져야 한다. 여기서 (어떤 것에 대한) 다시 떠오르는 것이 항상 같은 것(representation)’인가 다를 수 있는 것(re-presentation)’인가는 다른 문제이다. 일부 텍스트들에서는 이 단어를 표상(presentation)’을 대신해서 쓰기도 한다.

    위에서 인용된 Ashby 법칙의 따름정리 하나: 적응 행동의 다양성을 증가시키는 선택적 압력을 받고 있는 유기체들은 또한 자신들의 정보(t) 처리 통신로들을 가능한 효율적으로 사용하도록 하는 압력을 받을 것이다. 효율성은 통신 공학자들이 잘 연구한, 해당 캐스케이드의 여러 단계들에서(이를테면, 망막이나 시신경에서) 수행되는, ‘잡음 축소’, ‘경계 긋기’, 그밖에 다양한 정보(t) 처리 기법들로 인해 촉진될 수 있다. 그에 따른 결과는 대체로 ‘scheme’(19)  특성을 갖는, 캐스케이드의 앞 단계들에서보다는 세부 항목들이 덜 결합되는, 신경 재현이다. 재현에 필요한 행위를 성공적으로 안내하기 위해서 보다 세부적인 것이 필요하거나 상이한 재현들에는 또 다른 행위 프로젝트들에 따른 안내가 필요할 경우, 패턴 산출에 적합한 점으로서 정보(t)들을 갖는 구심성 체계의 보다 상위 수준들에서 그 패턴들을 산출하기 위해서는 캐스케이드 전체에 걸쳐 조절 또는 조정들이 행해진다.

(역주19) schematic은 단어 ‘scheme’와 단어 ‘schema’ 둘 모두의 형용사 형태다. 전자가 목적을 포함하는 일정한 닫힌 회로(지각, (목적에 빚댄) 비교 판단, 행위)를 지시하는 반면 후자는 목적이 없는 말 그대로 하나의 도식을 뜻한다. 여기서는, 지각 회로(막 조성된 배열, 환경 속 형상과 비교하기, 동화 또는 조정)를 지시하는 전자에 가까운 의미로 쓰고 있다고 여겨진다.
    
    이러한 일반적 종류의 패턴 형성 절차들에는 <유기체가 행하고 있는 행동에 대해 지각 지침을 제공하는 일련의 구심성 패턴들을 정상 상태로 갖는> 항상성 체계를 조성하려는 행위하기 유기체의 원심성 깜냥들이 함께 결합된다. 정상에서 일탈을 지시하는 것은 지각 제어에 대한 초기 손실이며, 그 시스템은 이러한 행동을 현재 안내하고 있는 재현들을 다시 구조화시킴으로써 안정을 되찾는다. 최근의 이론적 분석은, 이러한 종류의 지각 패턴 형성이 특히 인간 유기체의 전형적 인지 과정들에 대한 바탕을 제공하고 있다고 주장하고 있다.


                                ~~  고차 인지 기능들  ~~

자연선택, 배우기, 그리고 지각 패턴 만들기의 과정들에서 보이는 피드백 특징 유사성들은 사이버네틱스 문헌들에서 철저하게 연구되었다. 자연선택과 배우기의 유사점들은 Wiener가 지적했으며([9.5], 181), Skinner가 더 발전시켰다([9.23]). 위에서 약술한 지각 패턴 만들기에 대한 설명을 위한 경험적 기저는 Sayre가 제안한 바 있다([9.9]). 이러한 분석을 언어 사용, 이성과 같은 더 고차의 인지 기능들로 연장시키는 데에는 더 많은 추정들이 포함된다. 이어지는 간략한 논의는 실제 성취된 것들이라기보다는 성취될 가능성이 있는 것에 대한 것이다.

    규칙적으로 재발하는 자극 형상들을 제공하는 지각 환경에서, 지각 수준에서 적응하는 유기체의 구심성 시스템은 지각 안내 프로젝트들을 따르는 가운데 채택된 형상들을 반복해서 알아보는 표준 재현들을 발달시킬 수 있다. ‘지각물이라 명명될 수도 있는 그와 같은 재현들은 보통은 외부 감각 기관들의 자극에 따라 활성화되며, 이런 의미에서 외부 환경의 제어를 받는다. 해당 유기체가 이용할 수 있는 지각물들에는 전형적으로 익숙한 식물, 동물들, 등등의 재현들이 포함될 수 있다. 언어를 쓸 수 있는 종의 개체들은 또한 그들 언어 공동체의 다른 성원들이 발생시킨 상징 형상들에 상응하는 지각물들을 형성할 것이다. 자기 공동체의 언어를 배운다는 것은, <익숙한 대상들을 재현하는> 지각물들을 <그 언어의 표준 상징들을 재현하는> 그밖에 지각물들에 (처음에는 음성 지각물들을, 나중에는 문자 지각물들을, 등등) 연계시키는 바를, 전자의 지각물들이 후자로 인해 활성화되는 관례를 얻는 방식으로, 배우는 것이다. 언어적 상징들, 그리고 이것들이 표준적으로 재현하고 있는 대상들의 제어를 받는 가운데 그런 관례에 따라 끌려나온 지각물들을 의미들이라고 부를 수도 있다.

    이런 뜻에서 말해지는 의미들은, 추상적인 것들이 아니라, 언어에 능숙한 유기체들의 실제 정보(t) 처리 활동들에서 기능할 수 있는 질이 잘 든 신경 패턴들이다. 주어진 의미 구조의 없어선 안될 점이 자신이 재현하는 대상과 서로 정보를 주고받는 관계이기에, 그리고 물리적으로 상이한 구조들이 주어진 하나의 대상과 맺는 관계에 끼어들 수 있기에, 같은  의미들이 서로 다른 유기체들한테 떠오를 수 있다. 언어 공동체들은, 수많은 개체들이 같은(20) 상징 형상이 떠오르는 것에 대해 같은 의미를 활성화시키는 것을, 그리고 그러한 상징들을 그들이 공유하는 환경 속 같은 대상들과 연계시키는 것을 배움에 따라, 창발한다.

(역주20) ‘same’같다이지 완전히 같다(identical)’라는 뜻으로 쓰고 있지 않음에 유의하라. 우리 말 똑같다는 일상에서는 이와 같은 구분을 이미 상실한 것 같고, 이를 엄격히 구별지어 쓰는 경우는 드문 것으로 보인다.

    의미 B로 재현된 세계의 모든 점들이 또한 의미 A로도 재현되고 있다면, 의미B는 의미A에 대해 과잉 또는 여분 상태에 있다고 말할 수 있다. 의미 익은이 포도 열매에 적용될 때, 의미 노란은 과잉 상태를 표현하고 있다. 역으로, 주어진 포도 열매에 노란을 정확하게 적용하기 위해서는 익은이 필요하다. 전자 익은은 이러한 연결에서 정확한 적용 여건들을 제한함으로써 후자 노란을 제어한다. 개념들은, (언어 상징들 또는 객관적 여건들 같은) 지각 형상들에 대한 배타적 제어가 제거된, 그밖에 의미들을 이런 방식으로 제어하는 가운데 끌어낸 의미들로서 구상될 수 있다. 지각물 노란이 노란 대상들로써만 활성화되고 있는 동안, 그리고 의미 노란은 대상들 또는 그것들을 표현하는 언어적 상징들로써 활성화되고 있는 동안, 개념 노란은 그 대상들과 상징들로써는 활성화될 수 없지만, 일정한 적용에서 의미 익은으로써 활성화될 수 있다. 이러한 방식으로 이해된 지각물, 의미, 개념들은 모두, 그들 제어 방법에서는 구별되는, 신경 활동의 안정된 구조들이다.      

    개념들이 그밖에 개념들에 서로서로 적용되고 있다면, 필시 같은 고리짓기로 그밖에 개념들에 적용되고 있다면, 개념들은 공유된 고리짓기에 참여하고 있다고 말할 수 있다. 그래서, 개념들, ‘익은’, ‘노란’, 그리고 말랑말랑한, 맛있는 포도 열매에 대한 어떤 언어 그룹의 경험을 거쳐 발견된 색깔과 촉감들의 일치를 반영하는 개념 포도 열매와 함께 고리지어진다. 그렇지만, 맛에 있어서 더 믿을 수 있는 신호로 판명되었던 노랑 이외의 색깔(이를테면, 분홍)을 띤 다양한 포도 열매를 만날 경우, 이 열매를 먹어치울 개체들의 관련된 개념 고리들은 곧이어 이러한 일단의 전혀 새로운 여건들에 적응할 것이다. 이들 개념들이 유래되고 있는 언어의 공공성으로 인해, 그밖에 개체들은 적절히 수정된 자신들의 개념 고리들을 형성하는 똑같은 경험들을 겪을 필요는 없을 것이다. 개념들은 그 개체들이 최초로 영향받았던 대화를 통해서 수정될 수 있다. 개념 고리들은, 따라서, 언어 공동체 내 하위 그룹들의 경험들을 거치며 항상성을 유지하는 조절과 논증을 전제로, 정보 저장 시설로서 기능한다. 실상, 그와 같은 고리들은, 공유된 생활 환경과 계속 부딪히며 적응하고 있다는 바를 전제로, 규칙적으로 연계된 객관적(21)  여건들이 신경계로 사상된 함수들에 다름 아니다. 이들 함수들을 예기된 행동의 추이를 그리는 데에 사용함으로써, 합리적 에이젼트들은 자신들이 행위들을 저지르기 전에 대안들을 탐색할 수 있다.

(역주21) 용어 객관성은 아주 조심스럽게 쓰여지지 않으면 안되는 단어가 되었다. 왜냐하면, 객관성에는 절대 진리, 또는 적어도 그 상황에서는 타자들을 압도하는 하나의 진리 또는 사실을 언급하고 있기 때문이다. 또한 이 단어는 책임감 폐기하기 또는 내던지기에도 유용한 단어다. 그래서 이 단어는 상호주관성을 모호하게 품고 쓰는 단어로 변했다. 세계관이 완전히 변한 사람도, 다른 이들이 이 단어를 모호하게 쓰고 있는 한, 쓸 수밖에 없는 때가 많다.


                ~~  대안적 패러다임들과 관계  ~~

사이버네틱스는, 출발부터, 인간 정신의 광범위한 기능들이 기계적으로 모사될 수 있다는 확신을 따라 안내되었다. 1940년대 Wiener의 초기 동료들 가운데 이후 AI에 공헌한 것으로 알려진 몇몇(예를 들어, O. G. Selfridge, W. H. Pitts, W. S. McCulloch)이 있었다. 1970년대 후반까지 사이버네틱스의 대변인 역할을 했던 이들(예를 들어, F. H. George, K. Gunderson, K. M. Sayre)AI를 변함없이 그 분과의 불가결한 부분으로 간주했다. 한편, 사이버네틱스와 AI 사이를 잇는 독창성들은1980년대 동안, 기계 지능의 초기 공헌자들이 (예를 들어, W. R. Ashby, D. M. Mackay, F. H. George, Wiener 마저) 후자의 유포된 역사들에서 좀처럼 인용되지 않게 될 때까지는, 효과적으로 발휘되었다. 이러한 결별은 대체로 계산 형식을 취하는 패러다임으로서 AI의 최근 지배권 인수에서, 그리고 AI의 지지자들이 저지른 유물론 쪽으로 흐른 이데올로기적 편향에서 기인된 것으로 보인다.

    유물론이란, 그 불가결한 핵심을 노골적으로 표현하면, 우주의 모든 것들은 물리학으로 이해될 수 있다는 교설이다. 이러한 점에서 물리학의 지고의 권위는 Wiener의 최초 선언에서 도전받았고([9.5], ch. I; 또는 [9.6], 21을 보라), Ashby한테는 명확히 거부당했다. Wiener의 부인(否認), 어느 정도는, 고전 물리학에 함축된 결정론이 생물학적 과정들에 고유한 다양성과는 양립할 수 없다는 깨달음에 기초하고 있다. 자연 세계의 결정론을 거부하는 이론적 기저는, 일반적으로, 모든 비가역적 과정들은 네겐트로피 상실을 <이것은 원인 또는 불씨들이 일반적으로 그것들로 야기된 결과들보다는 (다양성을 덜 수반하는) 더 높은 수준의 구조를 갖추는 경향이 있음을 함의한다> 수반하는 경향이 있다는 (열역학 제 2법칙의 변형) 원리에 있다. 그 귀결은, Wiener가 말한 대로, ‘현재와 과거에 대한 데이터들을 아주 완벽히 수집한다 하더라도 통계적인 수준 이상으로 미래를 예측하기에는 충분치 않다’([9.5], 37)는 것이다. Ashby의 유물론에 대한 배격은 더 노골적이다. 그는 사이버네틱스로 연구된 시스템들은 물질성과는 전혀 관련이 없음을 지적하고 있다([9.7], 1). (이를테면, 컴퓨터와 같은) 몇몇 조직된 시스템들은 엄밀한 의미에서 물리적인 반면, (이를테면, 언어 공동체들과 같은) 그밖에 시스템들은 거의가 그렇지 않은 것들이다; 양자의 시스템들이 비교될 수 있는 피드백과 정보(t) 처리 기능들을 수행할 수 있다는 사실을 들어 그것들이 존재론적으로 같은 지위를 공유하고 있다고 말할 수는 없다. 동시에, 또 한편으로, 몇몇 사이버네틱스로 연구된 시스템들이 갖는 십중팔구 비물리학적 지위는 자동적으로 이원론에 대한 증거로 전화되지 않는다는 점 또한 지적되어야 한다. 유물론과 이원론만이 인지 한계 내에서 유일한 선택이라는, 몇몇 지역 또는 영역에서 통용되는, 도그마와는 달리, 사이버네틱스 관점에서 더 그럴싸한 대안은 (Spinoza 또는 초기 Russell에게서 처럼) 불편부당한 일원론이 변형된 어떤 것이다. Sayre, 그가 명확히 말하고자 한 일원론에서, 수학적 (통계적) 구조들을 존재론적인 측면에서 마음이나 물질보다 더 근본적인 것으로 간주하면서, 인지 활동의 정보(t) 기능들이 심적 점들로 또는 물질의 양자 수준에서 확률적 기능들이 물리적 점들로 더는 환원될 수 없음을 지적하고 있다[9.9].

    최근의 AI와 인지 과학에서 계산 형식을 취한 패러다임은, 인지 과정들이란 재현을 수행한 연산들이라는 (여기서 연산이란 표준 이진 컴퓨터로 예시된 종류에 속한다) 정리에 기초를 두고 있다. 무차별적인 요소들이 임의적으로 도입되는 것을 금함으로써, 적절히 작동하는 이진 컴퓨터로 수행된 연산들은 출력에서 결정론적이다: 이는 똑같은 입력은 변함없이 똑같은 출력을 산출한다는 뜻이다. 그 기계가 확률들을 계산할 때조차도, 그것의 연산 절차들은 이러한 면에서 결정론적이다. 이는 기계적 연산이 비결정론적 자연 과정 일반에 대해서는, 특히 인간 유기체의 고도의 집약적 네겐트로피 (엔트로피를 산출하는) 인지 기능들에 대해서는, 적절한 모델이 아님을 말하는 것이다. 계산주의자들이 심적 재현들의 의미론적 속성들에 대한 설명을 시도하면서 마주쳤던 유명한 개념적 문제들([9.22]; [9.21], 등등 여러 곳에서 논했다)과 결합된 이러한 곤란함은, 사이버네틱스의 골격에서, 계산주의 모델을 냉대하는 쪽으로 인지에 접근토록 할 수밖에 없었다.

    1980년대 후반에 출현한 연결주의 패러다임에 더 호의적인 평판이 주어질 수 있다. 이 패러다임은 인지 활동의 다양한 형식들을 서로 연결된 노드들로 이루어진, 비중과 흥분 수준들이 변하고 있는, 네트워크 내에서 이루어지는 정보 교환들로 묘사하고 있다. 이들 네트워크에 대한 기술은 조건부 확률들이란 말로 자주 표현되며, 그래서 통신 이론의 기술적 용어로 왜곡없이 고쳐 쓸 수 있다. 연결주의 관점의 연구자들은 이미 그러한 시스템들이 갖고 있는 일정한 피드백 특징들을, 그것들이 근육 운동 제어에서 기능할 수도 있을 방식들과 함께, 연구하기 시작했다([9.19], 84). 또한 관심이 이들 네트워크들이 인지적으로 자극적인 환경의 변화들에 반응하며 항상성을 유지하고자 조절할 수 있는 방법 쪽에 두어질 경우, 연결주의는 우리 인지 능력들이 사이버네틱스의 방식으로 작용하고 있을 수 있다는 중요한 통찰력을 산출할 수도 있다.



                              ~~  참고 도서 목록  ~~

                                      일반 입문서

9.1        Crosson, F. J. and Sayre, K. M. (eds) Philosophical and Cybernetics, Notre Dame University of Notre Dame
        Press, 1967.
9.2  Gunderson, K. ‘Cybernetics’, in P. Edwards (ed.) Encyclopedia of Philosophy, New York, Macmillan, 1967
9.3  Slukin, W. Minds and Machines, Baltimore, Penguin Books, 1954.
9.4  von Neumann, J. The Computer and The Brain, New Haven, Yale University Press, 1958.
9.5        Wiener, N. Cybernetics, or Control and communication in the Animal and the Machin, Cambridge, MIT
        Press, 1948 (2nd edn 1961)
9.6        -----  The Human Use of Human Beings: Cybernetics and Society, Garden City, Doubleday, 1954. (An  
        earlier edition was published by Hougton Mifflin in 1950.)


                                      전문적 입문서
    
9.7  Ashby, W. R. An Introduction to Cybernetics, London, Chapman and Hall, 1956.
9.8  George, F. H. The Foundation of Cybernetics, London, Gordon and Breach 1977.
9.9  Sayre, K. M. Cybernetics and the Philosophy of Mind, London, Routledge and Kegan Paul, 1976


                              특정 문제 영역들에 관한 문헌들

9.10  Brillouin, L. Science and Information Theory, New York, Academic Press, 1962.
9.11        Mackay, D. M. ‘Mindlike Behaviour in Artefacts’, British Journal for the Philosophy of Science 2
            (1951-2):
9.12  Rosenbleuth, A. Wiener, N. and Bigelow, J. ‘Behavior, Purpose, and Teleology’, Philosophy of science 10
            (1943): 18-24
9.13  Sayre, K. M. Conciousness: A Philosophic Study of Minds ans Machines, New York, Random House,
          1969
9.14  Schrödinger, E. What is Lif?, Cambridge University Press, 1967.
9.15  Shannon C. E. and McCarthy J. (eds) Automata Studies, Princeton, Princeton University Press, 1956
9.16        Shannon C. E. and Weaver, W. The mathematical Theory of Communication, Urbana, University of Illinois
          Press, 1949. (Shannon’s original paper, with comments by Weaver.)


                                  밀접하게 연관된 문헌들



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