16._빅데이터_정보철학_구성적 정보철학; 정보기호학(1)_(4-4)

안녕하세요. 안녕하세요 빅데이터 정보철학, 구성적 정보철학, 정보기호학 첫 번째 시간입니다. 지난 시간까지는 SQL을 중심으로 AI 프로그램 만들기를 살펴보았습니다. 오늘은 다시 구성적 정보철학으로 돌아와서 정보이론에서 다루지 않았던 의미의 문제, 즉, 심볼이 어떻게 의미를 가지게 되는가 라는 질문을 다루어 보겠습니다. 이번 모듈의 목표는 심볼그라운딩이 무엇인지 간략히 설명할 수 있는 것입니다.

오늘은 먼저 심볼그라운딩 문제가 무엇인지, 그리고 1차, 2차, 3차 심볼그라운딩이 각각 무엇인지를 살펴보고 퍼스의 기호 삼각형과 기호의 9가지 유형을 살펴본 뒤, 마지막으로 이러한 개념들이 AI와 어떻게 연결되는지를 살펴보겠습니다. 먼저 심볼 그라운딩 문제란 무엇인지 살펴보겠습니다. 핵심 질문은 다음과 같습니다. 심볼은 어떻게 의미를 가지게 되는가? 기호는 그것이 가리키는 대상과 어떻게 연결되는가? 사전적 정의의 순환성을 살펴보면 캣스의 의미는 무엇일까요? 사전을 찾아보면 털이 있고 네 발이라고 나옵니다. 그런데 털이란 무엇이고 네 발이란 무엇일까요? 또 다른 기호로 설명해야 합니다. 이렇게 끝없는 순환이 일어납니다. 즉 기호를 기호로만 설명하면 의미에 도달할 수 없습니다.

해결의 핵심은 감각과 지각 경험을 통해 직접 대상과 연결되어야 한다는 것입니다 아이가 사과를 배우는 방식을 생각해보면 실물 사과를 보고 만지고 먹어보면서 감각 경험으로 의미를 획득합니다 이제 1차 심볼 그라운딩, 프라이머리 심볼 그라운딩을 살펴보겠습니다 1차 심볼 그라운딩은 감각기관, 즉 눈, 귀, 코, 피부 등을 통해 직접 환경과 접촉하여 심볼의 의미를 획득하는 것입니다 사과라는 심볼은 눈으로 보고 손으로 만지고 입으로 먹어본 경험으로 형성됩니다 즉 몸을 통한 직접적인 의미 연결이며 이는 모든 의미의 가장 근본적인 기반입니다 1차 그라운딩의 특징은 체화적 엠바디드 의미 형성이라는 것입니다. 신체 경험 없이는 진정한 의미 연결이 불가능합니다.

AI의 한계는 논리적 몸이 없어서 1차 그라운딩을 직접 경험할 수 없다는 것입니다. 이는 피지컬 AI, 즉 로봇이 등장하는 이유와도 연결됩니다. 이제 2차 심볼 그라운딩, 세컨더리 심볼 그라운딩을 살펴보겠습니다. 2차 심볼 그라운딩은 이미 1차 그라운딩된 심볼들의 결합으로 새로운 심볼의 의미를 획득하는 것입니다. 예를 들어 유니콘을 이해한다는 것은 1차 그라운딩된 말과 뿔의 결합으로 이해하는 것입니다. 즉 언어를 통한 간접적인 의미 연결이며 사람들 간의 소통을 확장시켜줍니다. 2차 그라운딩의 특징은 추상 개념의 형성이 가능하다는 것입니다 1차 그라운딩이라는 기반 위에서만 가능한 고차원적인 의미 형성입니다 정의, 자유, 사랑과 같은 개념이 그 예이며 이는 1차 경험들의 복합적인 조합입니다

LLM의 방식은 텍스트로만 학습하기 때문에 2차 그라운딩에 의존합니다 이제 3차 심볼 그라운딩, 터샤리 심볼 그라운딩을 살펴보겠습니다 3차 심볼 그라운딩은 사회적, 문화적, 역사적 맥락을 통해 심볼의 의미가 공유되고 확장되는 것입니다 예를 들어 전쟁이라는 단어의 의미는 개인의 경험과 역사적 지식, 사회적 담론, 문화적 가치가 합쳐진 것입니다 이는 가장 복잡한 심볼 의미 구성입니다 구성적 정보철학의 관점에서 보면 심볼그라운딩은 관찰자 내부에서 구성되는 과정입니다. 1차는 몸의 감각경험, 2차는 기존 심볼의 조합, 3차는 사회와 문화적 맥락입니다. 따라서 같은 단어라도 관찰자마다 다른 의미를 가질 수 있습니다. 이제 퍼스의 기호 삼각형을 살펴보겠습니다. 찰스 퍼스는 1839년부터 1914년까지 살았으며 실용주의 기호학의 창시자입니다.

화면에는 삼각형 모양의 도식이 그려져 있습니다. 삼각형의 아래쪽 두 꼭짓점에는 왼쪽의 표현체, 레프리젠타�, 오른쪽의 대상체, 오브젝트가 있고 삼각형의 위쪽 꼭지점에는 해석체, Interpretent가 있습니다. 이 세 꼭지점이 서로 선으로 연결되어 하나의 삼각형을 이루는 모습입니다. 이를 정리하면 기호, 즉 표현체는 대상, 즉 대상체를 가리키며 해석자 안에서 해석체, 즉 의미를 생성합니다. 이 삼각형은 기호가 대상을 직접 가리키는 것이 아니라 항상 해석자의 마음속에서 만들어지는 해석체를 통해서만 대상과 연결된다는 것을 보여줍니다. 이제 퍼스 기호 삼각형의 세 요소를 좀 더 자세히 살펴보겠습니다. 첫째, 표현체입니다. 기호 자체의 형태, 즉 기호가 실제로 존재하는 형태입니다.

소리, 글자, 이미지, 몸짓, 색깔 등이 있습니다. 예를 들어, 차과를 가리키는 단어, 애플이 표현체입니다. 둘째, 대상체입니다. 기호가 가리키는 실제하는 대상입니다. 직접적 대상은 즉각적으로 지시되는 것이고, 역동적 대상은 기호와 독립적으로 존재하는 실제입니다. 셋째, 해석체입니다. 기호를 해석함으로써 해석자의 마음에 생겨나는 관념입니다. 즉각적 해석체, 역동적 해석체, 최종 해석체로 나뉘며 이는 무한 기호 과정, 즉 세미오시스로 이어집니다 즉 하나의 해석체는 다시 다음 해석의 표현체가 되어 의미가 끝없이 이어지는 과정을 만들어냅니다 이제 기호의 9분류 가운데 먼저 Material, Relational, Formal이라는 대상체와의 관계에 따른 3가지 분류를 살펴보겠습니다

첫째, 도상, 아이콘, Material입니다 대상체와의 관계는 유사성, 즉 닮음입니다 예시로는 지도, 초상화, 의성어, 예를 들어 멍멍이 있습니다 특징은 대상과 비슷한 특징을 공유한다는 것입니다 둘째, 지표, 인덱스, 릴레이셔널입니다 대상체와의 관계는 인접성, 즉 연결입니다 예시로는 연기가 불을 가리키는 것, 의사의 청진기가 있습니다 특징은 대상과 실제로 연결되어 있다는 것입니다 셋째, 상징, 심볼, 포멀입니다 대상체와의 관계는 관습이나 약속, 즉 규칙입니다 예시로는 언어, 단어, 신호 등의 색깔이 있습니다 특징은 사회적 합의로 의미가 부여된다는 것입니다.

이제 기호의 9가지 유형을 표현체, 대상체, 해석체라는 세 관점에서 정리해보겠습니다. 표현체 관점에서는 퀄리사인, 즉 성질기호는 성질 자체가 기호인 경우로 빨간색이 그 예입니다. 신사인, 즉 개별기호는 개별사례가 기호인 경우로 이 빨간사과가 그 예입니다. 레지사인, 즉 법칙기호는 법칙이나 유형이 기호인 경우로 빨간색은 위험이라는 것이 그 예입니다. 대상체 관점에서는 앞서 살펴본 아이콘 즉 도상은 닮음으로 의미를 가지며 지도나 초상화가 그 예입니다 인덱스 즉 지표는 인접이나 인과로 의미를 가지며 연기와 불이 그 예입니다 심볼 즉 상징은 관습으로 의미를 가지며 단어나 신호가 그 예입니다

해석체 관점에서는 림 즉 소우 명제는 단순한 가능성으로 개념 단어가 그 예입니다 다이시사인 즉 명제 기호는 사실이나 판단을 표현하며 문장이 그 예입니다 아규먼트 즉 논증은 추론이나 규칙을 표현하며 3단 논법이 그 예입니다 이제 플로리디의 정보 구분을 살펴보겠습니다 첫째, 프라이머리 인포메이션 즉 1차 정보입니다 물리적 세계의 데이터로서 가장 기초적인 정보 즉 물리적 사실입니다 온도 37도, DNA 서열, 빛의 파장이 그 예입니다 둘째, 세컨더리 인포메이션 즉 2차 정보입니다 1차 정보를 기반으로 생성된 메타 데이터 즉 데이터에 대한 데이터입니다 날씨 앱에서 37도가 오늘은 고온이라고 표시되는 것이 그 예입니다

셋째, 터셔리 인포메이션, 즉 3차 정보입니다 2차 정보를 활용한 의미 있는 지식으로 맥락과 판단을 포함합니다 37도라는 정보가 병원이라는 맥락과 만나 발열이라는 진단이 되는 것이 그 예입니다 넷째, 시멘틱 인포메이션, 즉 의미 정보입니다 진실을 말하고 의미를 담은 정보입니다 의사의 발열 소견이 그 예입니다 이 네 단계는 1차, 2차, 3차 심볼 그라운딩의 흐름과도 비슷한 구조를 가지고 있다는 점이 흥미롭습니다 이제 AI와 심볼 그라운딩 문제를 살펴보겠습니다. 핵심 질문은 AI는 진정한 이해를 하는가 입니다. 설의 중국어방 차이니즈룸 논쟁에 따르면 중국어를 모르는 사람이 규칙서만 보고도 완벽한 중국어 답변을 작성할 수 있습니다.

이는 이해 없이 기호를 조작하는 것입니다. LLM은 패턴 매칭이며 진정한 의미 이해 여부는 여전히 논쟁 중입니다. 해결 방향으로는 피지컬 AI 즉 채화입니다. 로봇이 직접 환경을 체험함으로써 1차 그라운딩이 가능해지는 것을 추구합니다. 멀티모달 학습은 텍스트, 이미지, 음성을 통해 더 풍부한 연결을 시도합니다. 강화학습, 린포스먼트 러닝은 행동의 결과에 대한 피드백을 통해 의미있는 연결을 시도합니다. 이제 심볼 그라운딩과 언어습득을 비교해보겠습니다. 아이의 언어습득은 다음과 같습니다. 1단계 몸으로 경험합니다. 사과를 보고 만지고 먹어보는 것이 1차 그라운딩입니다. 2단계 이름을 연결합니다.

사과라는 소리와 경험을 연결합니다. 3단계 문장으로 확장합니다 빨간 사과 등으로 확장됩니다 즉 감각에서 언어로 바텀업 방식입니다 반면 인공지능의 학습은 텍스트만으로 학습합니다 사과가 나오는 문장을 수백만 개 학습하여 통계적 패턴을 익힙니다 몸에 경험이 없어도 문법과 용법을 습득할 수 있지만 1차 그라운딩이 가능한지는 의문입니다 AI는 언어에서 언어로 심볼 심볼 방식입니다 차이의 핵심은 AI의 의미는 2차 그라운딩에 의존한다는 것입니다 이는 가능성과 한계를 모두 내포합니다. 이제 심볼그라운딩과 구성적 정보를 정리해보겠습니다. 심볼그라운딩은 관찰자가 내부에서 구성하는 과정이며 구성적 정보 철학의 핵심입니다.

1차 즉 감각, 2차 즉 조합, 3차 즉 사회, 이 세 층위가 함께 의미를 형성합니다. 퍼스에 따르면 기호는 대상을 가리키고 해석자 안에서 의미, 즉 해석체를 생성합니다. AI의 한계는 피지컬, 몸이 없이는 1차 그라운딩의 직접 경험이 불가능하다는 것입니다. 네오프제이와 지식그래프는 기호들 간의 관계를 명시적으로 표현함으로써 그라운딩을 지원할 수 있습니다. 이제 심볼그라운딩과 네오프제이 온톨로지의 관계를 살펴보겠습니다. 온톨로지는 심볼그라운딩의 명시화라고 할 수 있습니다. 온톨로지란 개념 즉 심볼들 간의 관계를 명시적으로 정의한 구조입니다. 예를 들어 사과는 과일의 일종이고 빨간색을 가질 수 있고 먹을 수 있음이라는 속성을 가집니다. 즉 심볼간의 관계의 그물망입니다.

네오프제이는 심볼그라운딩을 지원합니다. 노드는 개념, 즉 심볼이고, 엣지는 관계, 즉 연결입니다. 지식 그래프는 개념들이 관계로 연결되어 심볼들이 서로를 그라운딩합니다. 그래프 레그는 LLM과 지식 그래프를 결합하여 더 풍부한 의미 연결을 제공합니다. 이제 기호학과 정보철학의 연결을 정리해보겠습니다. 소시르 기호학은 기표, signifier, 즉 음성이나 문자 형태와 기예, signified, 즉 개념이나 의미로 이루어지며 구조적 관계와 사회적 계약을 강조합니다. 퍼스 기호학은 표현체, 대상체, 해석체라는 3요소 기호관이며 도상, 지표, 상징을 통해 역동적인 의미와 무한 기호 과정을 설명합니다 심볼그라운딩은 하나드의 이론에 따라 기호에서 감각으로 의미를 연결하며

1차, 2차, 3차의 계층적 의미 구성을 설명합니다 구성적 정보철학은 이 세 접근을 통합합니다 관찰자 내부에서 기호의 의미가 구성되며 맥락, 경험, 사회를 모두 포함합니다 이제 하나드의 심볼그라운딩 이론을 살펴보겠습니다 스티브 나나드는 1990년에 이렇게 말했습니다. 심볼 시스템이 의미를 가지려면 심볼이 감각 운동 경험에 연결되어야 한다. 비감각 심볼 문제를 보면 사전은 기호를 기호로 정의하므로 의미의 무한순환이 일어납니다. 따라서 어딘가에서는 감각에 연결되어야 의미가 생깁니다. 해결책으로는 범주형 지각은 유사성으로 분류하는 도상적 표현입니다. 관계학습은 연결로 의미를 확장하는 기호 간 관계학습입니다.

AI에 대한 시사점으로는 순수 언어 AI는 심볼과 심볼만 처리하지만 피지컬 AI는 감각 경험을 추가하여 진정한 이해를 추구합니다. 이제 설, 설의 중국어방을 다시 살펴보겠습니다 사고실험은 다음과 같습니다 중국어를 전혀 모르는 사람이 방 안에 갇혀있습니다 중국어 문자가 들어오면 규칙서, 즉 프로그램을 찾아 완벽한 중국어 답변을 작성합니다 밖에서 보면 완벽하게 이해한 것처럼 보이지만 그 사람은 중국어를 전혀 이해하지 못합니다 논증의 함의는 다음과 같습니다 설은 AI는 구문, 신텍스를 처리하지만 의미, 시멘틱스를 이해하지 못한다고 말합니다 이에 대한 반론도 있습니다 시스템 전체가 이해하는 것은 아닐까? 뇌도 뉴런의 규칙을 실행하는 것은 아닐까?

따라서 AI의 진정한 이해 여부는 현재 진행형의 철학적 문제입니다. 이제 심볼 그라운딩과 AI의 미래를 살펴보겠습니다. 현재의 LLM, 즉 JEP-GPT나 클로드는 주로 2차 그라운딩에 의존합니다. 즉 텍스트와 텍스트의 패턴입니다. 멀티모달 AI는 텍스트, 이미지, 음성을 통해 더 풍부한 의미 연결이 가능합니다. 피지컬 AI, 즉 로봇은 물리적 환경 경험을 통해 1차 그라운딩을 향한 시도입니다. 뉴로심볼릭 AI는 통계적 학습과 기호 추론의 통합을 통해 진정한 이해를 추구합니다. 구성적 정보철학의 관점에서는 심볼그라운딩은 관찰자 고유의 경험으로 구성되므로 AI도 개체화된 경험이 필요하다고 볼 수 있습니다. 이제 오늘 내용을 핵심 정리로 살펴보겠습니다.

심볼그라운딩은 기호가 의미를 갖는 세 가지 방법입니다. 1차는 감각경험, 2차는 심볼두학, 3차는 사회와 문화입니다. 퍼스 기호 삼각형은 표현체는 기호의 형태, 대상체는 가리키는 것, 해석체는 만들어진 의미이며 보상, 지표, 상징이라는 9가지 기호형을 가집니다. AI와 심볼에서 설의 중국어방은 구문과 의미가 다르다는 것을 보여주며 해결책으로 피지컬 AI, 멀티모달 학습, 뉴로심볼릭 통합이 제시됩니다. 구성적 정보철학에서 심볼의 의미는 관찰자 내부에서 구성되며 이는 경험, 사회, 문화의 통합적인 산물입니다. 이제 심볼그라운딩과 의미의 개인성을 살펴보겠습니다. 같은 단어 다른 의미라는 사례를 보겠습니다. 사랑이라는 단어의 의미를 생각해봅시다.

아이에게는 부모의 따뜻한 보살핌이고 연인에게는 설레고 열병적인 감정이고 부모에게는 자식을 위한 헌신이며 배신당한 사람에게는 고통과 상처입니다. 즉 같은 상징 심볼이지만 각자의 경험에 따라 다른 의미 즉 해석체가 생성됩니다. 구성적 정보의 다양성을 보면 심볼 그라운딩의 개인성은 동일한 기호도 관찰자마다 다르게 구성된다는 것입니다. 소통이 어려운 이유는 서로 다른 그라운딩 때문입니다. 그러나 소통이 가능한 이유는 충분히 유사한 경험을 공유하고 사회적 코드를 공유하기 때문이며 여기에는 문화, 언어, 교육이 중요한 역할을 합니다. 이제 철학자들의 의미론을 비교해보겠습니다. 프레게는 지시론, 즉 센스와 레퍼런스를 주장했습니다.

기호는 의미, 센스와 지시체, 레퍼런스라는 두 가지를 가진다는 것입니다. 비트겐슈타인의 전기사상은 그림이론입니다. 언어는 세계의 논리적 그림이라는 것입니다. 비트겐슈타인의 후기사상은 사용이론입니다. 의미는 사용방식, 즉 언어게임이라는 것입니다. 퍼스는 기호학을 주장했습니다. 삼원적 기호관과 의미의 역동적 과정입니다. 하나드는 심볼그라운딩을 주장했습니다. 기호는 감각에 연결되어야 의미를 가진다는 것입니다. 구성적 정보철학은 관찰자 구성을 주장합니다. 관찰자 내부에서 의미가 구성된다는 것입니다. 이렇게 여러 철학자들의 입장을 나란히 놓고 보면 구성적 정보철학이 이 모든 입장들의 통찰을 어떻게 종합하고 있는지를 알 수 있습니다. 마지막으로 실용적 의예, 즉 심볼그라운딩의 응용을 살펴보겠습니다.

교육 분야에서는 체험학습이 중요합니다. 1차 그라운딩을 강화하는 직접 경험 학습으로서 실험, 현장 견학, 체험을 통해 추상 개념을 몸 기반으로 이해할 수 있습니다. AI 설계 분야에서는 로봇 학습을 통해 물리적 환경을 체험하고 멀티모달 AI를 통해 시각과 언어를 통합하며 강화 학습을 통해 행동과 결과를 피드백하여 의미 있는 연결을 만듭니다. HCI, 즉 상호작용 분야에서는 UI/UX 설계에서 도상, 즉 아이콘으로 직관적인 의미를 전달하고 메타포를 활용합니다. 바탕화면, 폴더와 같은 표현은 실물과의 유사성을 통해 컴퓨터 개념을 이해하게 해줍니다. 이번 모듈의 목표를 달성하기 위한 질문을 스스로 해봅시다. 심볼 그라운딩을 설명하시오. 그리고 퍼스의 기호 삼각형을 설명하시오.

오늘은 1차, 2차, 3차 심볼 그라운딩, 퍼스의 기호 삼각형과 9가지 기호 유형, 그리고 AI가 진정한 의미를 이해할 수 있는가? 라는 질문을 살펴보았습니다. 다음 시간에는 10억의 통합기호학을 중심으로 정보기호학을 좀 더 깊이 살펴보겠습니다. 감사합니다. 한글자막 by 한효정