'인지' 란 무엇일까?(인지 심리학: 지각 2)

다시 돌아온 인지심리학을 공부하는 시간입니다.

startagainbornagain.tistory.com/74

'인지' 란 무엇일까?(인지 심리학: 지각 1)

저번글 읽어 와 주시고요 

 

장면 지각하기

출처 https://m.blog.naver.com/nydelphie/221530921354

만약 저희가 위에 있는 사진처럼 뉴욕을 보고 있다고 가정해봅시다. 저희는 지금 보이는 간판들을 하나하나 쉽게 구별이 가능합니다. 간판이 크거나 혹은 작거나 상관 없이 우리는 하나하나 구분 하는데 어려움이 없습니다.

 

하지만 만약 '추론과정'의 근거를 찾는 것은 왠지 모르게 어려웠을 것입니다. 예를 들어 횡단 보도 앞에 있는 사람들이 간판을 보는지 혹은 건널려고 하는지 생각해보면 알기 어려울 것 입니다.

이 '보여주기'의 중요한 시사점 중에 하나는 '보이는 것'이 무엇인지 판단할 때에는 단순히 광수용기로 구성된 눈의 뒷면, 즉 망막에 맻히는 명암 형태보다는 그 이상의 것을 고려해야 한다는 것 입니다. 가장 성능 좋은 컴퓨터를 사용하더라도 인간에겐 너무 쉬운 지각과정을 재현하는 것이 어렵다는 점을 상기해 보면 '그 이상의 것'을 고려하는 것이 지각하는 데 있어서 매우 중요하다는 것을 이해할 수 있습니다.

출처 ; https://news.hmgjournal.com/Tech/reissue-autonomous-recognition

움직이는 장애물이 존재하는 환경에서 무인자동차가 길을 찾는 것은 매우 인상적으로 다가옵니다.

로봇 자동차(무인 혹은 자율주행)의 지속적인 개발은 구글의 무인자동차의 80만km 주행기록 돌파로 그 결실을 맺었습니다. 그리고 이 무인 자동차는 현재 유인 자동차의 대안으로 개발되고 있습니다.

하지만 무인 자동차가 피해야 하는 사물과 보행자, 다른 자동차와 같은 사물들을 인식할 수 있지만 아직까지는 인간처럼 쉽게 사물들을 무궁무진하게 지각하는 수준으로 설계되지는 못하였습니다. '저건 고양이네', '저 친구는 맹구야', '여긴 내가 사는 집이야'라고 구분할 정도는 안 되고 있습니다.

동식물의 종에 대한 판단과 같이 정밀한 판단을 내릴 수 있는 컴퓨터 시각 시스템이 현재 활발히 개발 중이지만, 그 수행 수준은 인간의 평균 수준에 미치지 못하고 있습니다.

 

지각하는 기계를 설계하는 것이 왜 어려운가?

지금부터는 '지각하는 기계'를 설계하는 것이 왜 어려운지 논의해 보고자 합니다. 여기서 논의될 문제들은 컴퓨터에겐 버겁지만 인간에게는 매우 풀기 쉬운 문제라는 것을 기억해주세요.

 

수용기가 받아들이는 자극은 모호하다

우리 망막에 투사되는 종이 한 장의 윤곽은 꽤나 모호합니다. 이 말은 매우 이상하게 들릴 수 있습니다.

그 이유는

1.  종이의 직사각형의 형태는 어떻게 보아도 명확합니다.
2. 우리가 종이 모양이라는 것을 지각하는 것은 종이의 모서리부터 눈까지 연장선을 그려서 풀 수 있는 단순한 도형 문제일 뿐이기 때문입니다.

망막에 상을 투사한 사물이 무엇인지를 판단하는 과제를 역투사 문제(inverse projection problem)라고 합니다. 왜냐하면 이 과제는 망막에 투사된 상에서 시작해서 그 상을 생성한 저 바깥의 사물로 이어지는 연장선을 잇는 과정을 포함하고 있기 때문입니다.

 

사물은 은폐되거나 흐리게 보일 수 있다.

간혹 사물이 은폐되거나 흐리게 보일 수 있습니다. '은폐된 사물의 문제'는 한 사물이 다른 사물의 일부분을 가릴 때 항상 발생하는 문제 입니다. 이러만 문제는 자주 발생하지만 인간은 가려진 부분 뒤로 사물이 계속 존재한다는 것을 이해하며, 심지어는 주변 환경에 대한 지식을 활용하여 가려진 부분 뒤에 무엇이 있는지 판단 할 수도 있습니다.

 

사물은 관점에 따라 다르게 보인다

지각하는 기계를 만들기 어려운 또 다른 이유는 여러 각도에서 사물을 보기 때문입니다.

다양한 관점에서 사물을 보고 인식하는 능력을 관점 불변(viewpoint invariance)라고 합니다.

 

오늘은 여기까지고요 다음은 인간의 지각활동을 위한 정보 유형과 사물 지각의 이해를 하도록 하겠습니다.

감사합니다.