Abstract

정확하고 빠르고 강건하게 이동하는 모빌리티 인공지능(MAI) 구현을 위해서 체화된 인공지능(EAI)은 고전적 인공지능의 한계를 극복할 것을 주장하지만, 그 자신의 고유한 난점들에 직면해 있다. 그러한 난점의 주요 원인 중 하나는 EAI를 규정하는 “상황 속에서 환경과의 역동적인 실시간 상호작용”이 지니는 의미가 불명료한 데에도 있다. 이 문제를 고찰하면서 본 논문은 세 가지를 제안하고자 한다. 첫째, ‘상황’을 “과제유관 맥락”으로, ‘환경’을 “과제무관 맥락”으로 구분하여 정의할 것을 제안한다. 둘째, 이러한 구별에 기초하여 EAI가 해결해야할 두 가지 목표(1. ‘상황’에서 정확·신속·강건하게 이동하는 AI 구현 및 2. ‘환경’에 적응하여 학습·발달·진화하는 AI 구현)를 분명히 구분하고, 상황과 환경에 대한 현상학적 분석에 기초하여 목표 2의 달성이 목표 1의 달성의 토대임을 확인할 것을 제안한다. 셋째, 두 목표의 해결 모두 키네스테시스에 기초해야 함을 제안한다.