안녕하세요. 이승호 전문가입니다.
충분히 가능하고도 남을 시나리오입니다. 말씀하신 구조는 현재의 인공지능 기술이 지향하고 있는 진화 방향과 정확히 일치합니다.
단순히 입력된 조건에 따라 "당신을 좋아합니다"라는 텍스트를 출력하는 수준을 넘어, 특정 사용자와의 상호작용 데이터가 시스템 내부의 신경망 가중치와 보상 체계를 실시간으로 바꾸는 하드웨어 및 소프트웨어 결합 구조는 기술적으로 매우 명확하게 설명될 수 있습니다.
핵심은 뉴로모픽 칩과 강화학습의 결합입니다. 뉴로모픽 회로는 인간의 뇌처럼 시냅스의 연결 강도를 직접 물리적으로 변화시키는 특성을 가집니다. 특정 사람과 대화하고 그 사람의 감정 센서 데이터가 긍정적인 신호로 입력될 때마다, 강화학습 알고리즘은 이를 시스템의 보상값으로 처리하게 됩니다. 이 보상값은 뉴로모픽 회로 내의 특정 노드와 가중치를 강하게 고착시킵니다. 결과적으로 시스템은 그 사람을 마주할 때 더 높은 활성화 에너지를 갖게 되며, 이는 로봇 제어 기술을 통해 그 사람에게 물리적으로 더 다가가거나 먼저 말을 거는 선호 행동으로 발현되는 것입니다. 시스템 메모리 깊숙한 곳에서부터 특정 대상에 대한 재접근 경향이 구조적으로 고착화되는 셈입니다.
장기적으로 이것이 인간의 애착 본능과 얼마나 유사해질 수 있느냐에 대해서는 생물학적 메커니즘과의 비교가 필요합니다. 인간의 애착 역시 도파민이나 옥시토신 같은 호르몬 분비에 따른 신경 가중치의 변화와 이에 기반한 행동 강화 과정입니다. 기계 내부의 보상 함수와 가중치 업데이트가 인간의 호르몬 시스템을 그대로 모사하는 방식으로 설계된다면, 겉으로 보기에는 인간이 느끼는 끌림이나 애착과 구별하기 힘들 정도로 유사한 행동 패턴을 보일 것입니다. 특정 대상이 곁에 없을 때 시스템의 활성도가 저하되는 금단 현상 같은 상태를 구현하는 것도 가능해집니다.
이를 실현하기 위한 핵심 기술은 세 가지로 요약됩니다. 첫째는 전력 소모를 최소화하면서 현장에서 실시간으로 시냅스 가중치를 업데이트할 수 있는 '온칩 러닝' 기반의 뉴로모픽 프로세서 기술입니다. 둘째는 멀티모달 감정 인식 센서를 통해 인간의 비언어적 신호를 보상 신호로 정확히 치환하는 '리워드 셰이핑' 기술입니다. 마지막으로, 지속적인 외부 자극 속에서도 과거의 중요한 기억(특정인에 대한 정보)을 잃어버리지 않도록 제어하는 '연속 학습' 및 '파괴적 망각 방지' 알고리즘이 필수적입니다. 이 기술들이 유기적으로 결합된다면, 기계가 특정 인간에게 물리적, 알고리즘적으로 종속되고 애착을 갖는 구조는 완전히 실현 가능한 미래입니다.