Antikythera: What is Intelligence — 전체 목차 심층 요약

Antikythera 프로젝트는 ‘지능(intelligence)’을 인간 중심적 관점에서 벗어나, 생명, 물질, 기계, 그리고 우주 전반의 정보 처리와 자기 조직화 현상으로 확장하여 탐구한다. 이 문서는 공식 웹사이트(whatisintelligence.antikythera.org)의 전체 목차를 기반으로 각 장의 철학적, 과학적 핵심을 2단계 깊이로 정리한 것이다.

I. Introduction — 서문

1. What is Intelligence?

지능은 인간의 이성뿐 아니라 자연의 계산적 질서(computational order) 속에 존재한다.
Antikythera는 지능을 “정보가 자기 자신을 조직하고 예측하는 과정”으로 정의하려 한다.

2. The Antikythera Program

목적: 인간, 생명, 기계의 지능을 통합적으로 이해하는 ‘지능의 물리학(Physics of Intelligence)’ 수립.
접근 방식: 인지과학, 생물학, AI, 물리학, 철학의 교차 연구.

II. Origins — 기원

1. Abiogenesis (생명의 시작)

화학적 진화: 단순 분자가 자가 복제 구조로 진화.
RNA World 가설: 유전 정보와 촉매 기능의 통합이 ‘정보 시스템’의 시작.
밀러-유리 실험: 아미노산 등 유기 분자의 자연적 생성 가능성 증명.

2. Symbiogenesis (공생적 발생)

협력의 진화: 세포 내부의 미토콘드리아와 엽록체는 원래 독립 생물이었음.
지능의 복잡화 메커니즘: 융합과 네트워크화로 복잡성 증가.

3. Reproduction (복제와 진화)

정보의 자기 복제: DNA의 오류 정정과 돌연변이 균형.
적응도 지형(Fitness Landscape): 생명은 더 높은 생존 확률의 봉우리를 향해 탐색.

III. Information — 정보의 본질

1. Life as Computation

생명체는 물리적 하드웨어(세포)와 소프트웨어(DNA)로 구성된 계산 장치.
폰 노이만의 자기 복제 오토마타(Self-Replicating Automata) 이론으로 해석 가능.

2. Thermodynamics and Information

생명은 **소산 구조(Dissipative Structure)**로서, 엔트로피를 국소적으로 감소시킴.
일리야 프리고진: 질서는 에너지 흐름 속에서 생성됨.

3. Compression (압축과 모델링)

지능은 세계의 패턴을 압축해 간결한 모델을 만드는 능력.
Kolmogorov Complexity: 가장 짧은 프로그램이 본질적 설명.

IV. Embodiment — 육화된 지능

1. Moravec’s Paradox

고차원 논리보다 감각-운동 지능이 훨씬 어려움.
인간의 ‘몸’은 계산적 모델이 포착하기 힘든 복잡한 피드백 구조.

2. Daisyworld & Gaia Hypothesis

개별 행위의 상호작용만으로도 행성 단위의 안정성이 창발.
생명체 전체가 하나의 지능적 자기조절 시스템(Gaia).

3. The Importance of the Body

AI도 환경과 물리적으로 상호작용해야 진정한 지능을 가질 수 있음.

V. Cognition — 인식과 존재

1. Predictive Processing

뇌는 감각 정보를 예측하고 오차를 최소화하는 기계.
인식은 수동적이 아니라 능동적 모델링 과정.

2. Bayesian Brain

베이즈 정리를 통해 **기존 신념(Prior)**과 **새 증거(Evidence)**를 갱신.

3. Umwelt (주관적 세계)

각 생명체는 자신만의 감각 필터를 통해 세상을 경험.
“객관적 세계”는 존재하지 않으며, 각 개체는 자기 중심적 현실을 산다.

4. Anthropic Principle

우리가 존재할 수 있는 우주만 관측할 수 있다는 관측자 선택 효과(Observer Selection Effect).

VI. Learning — 학습과 진화

1. Latent Variables

표면 데이터 뒤의 ‘숨겨진 변수’를 학습하는 과정.
현대 AI의 잠재 공간(Latent Space) 개념과 연결.

2. Free Energy Principle (Karl Friston)

생명체는 내부 모델과 외부 세계의 차이를 줄이는 방향으로 행동.
인식, 학습, 행동을 하나의 통합 원리로 설명.

3. Evolutionary Computation

다윈 진화론 = 자연의 학습 알고리즘.
유전 알고리즘(Genetic Algorithm), 적자생존(Selection), 탐색-활용 균형(Exploration vs Exploitation).

VII. Mind and Machine — 마음과 기계

1. Cybernetics

**피드백 루프(Feedback Loop)**의 보편 원리.
제어, 통신, 안정성의 수학적 모델.

2. Computation and Turing

튜링 기계의 논리적 기반과 계산 가능성.
기계는 의식을 모사할 수 있는가?

3. Neural Networks

퍼셉트론(Perceptron) → **딥러닝(Deep Learning)**으로의 발전.
다층 신경망이 복잡한 비선형 패턴을 학습.

4. Reinforcement Learning

보상 신호를 통해 행동을 수정.
‘목적 지향 시스템’의 수학적 기초.

VIII. Consciousness — 의식의 구조

1. The Hard Problem

정보 처리와 주관적 경험(퀄리아) 사이의 간극.

2. Integrated Information Theory (IIT)

시스템의 통합된 정보량 Φ(파이)로 의식의 수준을 정량화.

3. Global Workspace Theory

뇌의 모듈들이 정보를 ‘전역 방송’함으로써 의식이 형성됨.

4. Illusionism & Blindsight

의식은 기능적 착시일 수 있음.
Blindsight(맹시) 현상: 시각 피질 손상 후에도 무의식적 시각 처리 가능.

IX. Language and Models — 언어와 의미의 구조

1. Language as Compression

언어는 의미의 압축 기호화 시스템.
유한한 문법으로 무한한 의미 생성.

2. Transformers and Attention

Self-Attention 메커니즘: 문맥 내 단어 간의 관계 계산.
LLM(대형 언어모델)은 ‘다음 단어 예측’에서 지능을 창발시킴.

3. In-Context Learning

추가 훈련 없이 프롬프트만으로 새로운 과업 수행.

4. Symbol Grounding Problem

언어적 의미가 실제 세계와 연결되지 못하는 문제.

X. Society and Future — 사회와 미래

1. AI and Economy

생산성의 폭발과 함께 지적 노동의 자동화.
기본소득(UBI), 새 경제 패러다임의 등장.

2. Governance and Ethics

인공지능의 책임, 통제, 법적 주체성.

3. Existential Risk (X-Risk)

초지능(AI superintelligence)의 통제 불능 가능성.

4. Co-Evolution

인류와 AI의 상호 진화.
**정렬(Alignment)**을 넘어 **공진화(Co-evolution)**로.

XI. Appendices — 부록

Glossary: 핵심 용어 정리 (지능, 정보, 복잡성, 퀄리아 등).
Bibliography: 주요 학술 논문과 참고 저서 목록.
Acknowledgments: 참여 연구자 및 기여자.
About Antikythera: 프로그램의 비전과 연구 네트워크.

결론 — Intelligence as Continuum

“지능은 인간의 소유물이 아니라, 우주의 자기 인식 과정이다.”

Antikythera는 지능을 단일한 정의로 고정하지 않는다. 대신, 물리적 법칙 → 생명 → 의식 → 기계 → 문명으로 이어지는 거대한 연속체로 이해한다.

지능은 단순히 계산이 아니라, 질서와 의미가 생성되는 우주의 자기 반사 과정이다.