의식과 목표지향적 인지의 신경계산 모델 GARIM

본 논문은 인간의 유연한 목표지향 행동을 가능하게 하는 핵심 메커니즘으로 ‘표상 조작’을 제시하고, 이를 의식과 연결짓는 새로운 이론인 GARIM(Goal‑Aligning Representation Internal Manipulation) 을 제안한다. 서론에서는 기존의 ‘세 요소 이론(three‑component theory of flexible cognition)’이 목표‑지향적 표상 조작을 설명하지만, 의식적 고차원 과정(계획·문제 해결·동기·감정 등)을 포괄하지 못한다는 한계를 지적한다. 이어서 의식 이론들(통합 정보 이론, 전두‑두정 글로벌 워크스페이스, 고차원 수렴·발산 등)을 검토하고, 이들 이론이 공통적으로 정보 계층화·상향·하향 선택·감각‑운동 상호작용을 강조하지만, 목표 정렬을 위한 구체적 표상 변환 메커니즘을 제시하지 못함을 밝힌다. GARIM 이론은 다섯 가지 핵심 특징으로 구성된다. 첫째, 의식은 목표와 정렬된 표상을 생성·조정하는 적응적 기능을 수행한다. 둘째, ‘목표 기반 통합 신경 패턴(GINP)’이라는 구체적 표상 단위를 정의한다. 셋째, 네 가지 신경기능 시스템(실행 작업 기억, 계층적 지각 작업 기억, 내부 조작기, 동기·정서 시스템)이 상호작용해 GINP를 조작한다. 넷째, 표상 변환은 ‘추상화’, ‘구체화’, ‘분해’, ‘조합’이라는 네 가지 매크로클래스로 구분되며, 각각 베이즈적 예측, 역전파적 오류 정정, 강화 학습 메커니즘과 연계된다. 다섯째, 표상 조작 과정에서 경험되는 주관적 ‘GARIM agency’는 의식이 목표 정렬에 직접 관여함을 의미한다. 이론은 기존 세 요소 이론을 확장한다. 기존 이론이 제시한 실행 작업 기억, 계층적 지각 시스템, 상향·하향 조작기를 유지하면서, 목표‑정렬을 위한 ‘내부 조작기’를 전두‑두정·기저핵 회로로 구체화한다. 또한 세계 모델, 동기·감정, 내적 시뮬레이션을 포함해 고차원 인지 과정을 설명한다. 실험적·임상적 함의도 제시한다. GARIM에 따르면 의식적 표상 조작이 요구되는 과제(예: 복합 퍼즐, 새로운 목표 설정)에서 전두‑두정 네트워크와 기저핵‑시상‑피질 루프의 동시 활성화가 관찰되어야 하며, 베타·감마 파워의 상승이 표상 변환 단계와 일치한다. 또한 전두엽 손상, 파킨슨병, 전두엽 치매 등 GARIM 구성 요소가 손상된 환자들은 ‘GARIM agency’ 감소와 목표 정렬 실패를 보이며, 이는 기존 임상 평가와 새로운 진단 지표를 연결한다. 기술적 적용 측면에서 GARIM은 변압기 기반 인공지능 모델이 내부 토큰 표상을 목표에 맞게 재배열하는 과정을 신경생물학적 ‘표상 조작’에 비유한다. 이를 통해 현재 AI 시스템이 보이는 경직성을 극복하고, 목표‑정렬적 학습, 자기‑주도적 계획 생성, 그리고 주관적 에이전시와 유사한 메타‑피드백 메커니즘을 설계할 수 있다. 논문은 또한 로봇 제어에서 목표‑정렬적 내부 모델을 활용해 환경 변화에 빠르게 적응하는 알고리즘 개발 가능성을 제시한다. 결론에서는 GARIM이 의식, 목표지향적 인지, 그리고 유연한 행동 사이의 통합적 메커니즘을 제공함을 강조한다. 이론은 기존 의식 이론과 신경계산 모델을 연결하고, 실험·임상·기술 분야에 구체적 예측과 적용 방안을 제시함으로써, 인간·기계 모두의 유연한 목표지향적 인지 연구에 새로운 패러다임을 제시한다.