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정보 이론은 원자력 시대의 수학 이론에서 출발했다. 정보와 잡음의 차이, 그리고 통신 채널이 정보를 전달하는 능력을 다루는 학문이다. 이후 행성간 시대와 그 이후 시기에 걸쳐, 다양한 AI와 포스트휴먼들이 훨씬 정교하고 심층적인 초특이점 정보 이론들을 발전시켰다.
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인공 생명 시뮬레이션 안에서 진화한 존재들이다. AI처럼 설계되는 것이 아니라, 가상 환경 속에서 다윈식 진화 과정을 거쳐 탄생한다(소프트웨어 기반 진화 참조).
어원상 인공지능(Artificial Intelligence)을 뜻하지만, "인공"이라는 말은 이미 오래전부터 이 맥락에서 의미를 잃었다. 넓은 의미에서 "AI"는 비유기적 지각자(Sentient) 존재 전반을 가리키며, 주로 SI:1 이상인 존재에 적용된다(AI류와 대비). 소문자로 쓸 경우 특이점(Singularity) 미만의 모든 AI류(Aioid)를 지칭하기도 한다.
결여된 지식을 연구하는 학문이다. SI:<1 지성이 이해할 수 있는 수준으로 설명하자면, 이 고위 소폰트 수준의 과학/예술 형식은 특정 시공간에서 이용 가능한 모든 지식 체계를 탐색하여 '정보 지도' 위에 '매핑'하는 작업을 수행한다(인용된 두 표현 모두 번역에 참여한 소폰트들에 따르면 극단적 단순화이다). 이 '정보 지도'를 살피면 이론적으로 지식의 공백, 즉 물리적 제약이나 법칙이 존재하는 영역을 발견할 수 있다. (라틴어 "agnitio"(인식, 지식)에 부정 접두사 "an-"을 붙인 이름이다.)
합리성을 체계화한 훈련 방식으로, 신체 동작이 아닌 정신의 무술이라 할 수 있다.
일정한 에너지를 가진 구형 영역 안에 담길 수 있는 정보량의 상한선이다. 여기서 정보는 구별 가능한 양자 상태를 의미한다. 불확정성 관계로부터 이 형태의 한계를 유도할 수 있다.
0와 1만을 사용하는 표현 방식으로, 비트의 나열이다.
Gnuff 왕의 저주라고도 불린다. 근본적인 재설계 없이 기존 하드웨어와 소프트웨어를 무분별하게 확장하여 권능을 추구하는 일부 야심찬 존재들을 괴롭히는 현상으로, 때로 비극적인 결과를 초래한다.
물리 법칙이 허용하는 연산의 최대 한계이다.
더 단순한 구성 요소들이 상호작용하는 집합으로 이루어진 모든 실체를 가리킨다.
어떤 객체나 시스템을 구성하는 요소들이 다양하고 서로 연결되어 상호의존하며 적응하는 성질이다. 복잡한 객체나 시스템에서는 전체가 부분을 초월하며, 요소만 분석해서는 쉽게 예측할 수 없는 현상이 상향식 자기조직화를 통해 나타난다. 복잡계는 새로운 것을 만들어내고 특정 임계점에서 급격한 위상 전환을 보이기도 하지만, 동시에 대체로 매우 강인하다. 유기체, 생태계, 사회와 문화, 경제 모두 높은 수준의 복잡성을 지닌다. 많은 초월지성(Transapient)과 아르카일렉트들이 복잡성에 관심을 갖고 이를 장려한다.
노비코프 일관성 원리에 따르면, 일련의 사건들이 모순되거나 역설적인 물리적 상태(예: 시간을 거슬러 아버지가 태어나기 전에 할아버지를 죽이는 경우)로 이어질 확률은 0이다. Wu, Lang, Bauger의 일관성 정리는 이 원리를 정보 물리학의 틀 안에서 증명했다.
미학의 근본적 본질이 정보를 조직화하는 데 있다는 인지신경과학 이론에서 비롯된 예술 이론이자 밈플렉스, 그리고 예술 형식이다.
더 단순한 시스템에서 더 복잡한 시스템이 생겨나는 과정이다. 창발은 예측 불가능하며 하위 수준의 행동에서 직접 추론할 수 없다. 보통 복잡한 시스템의 본질과 행동은 구성 요소만으로 정의되지 않는다. 예를 들어, 나노생태계의 조직은 개별 나노봇이 아니라 하위 수준 나노봇들의 상호작용에서 창발한다고 본다. 이 개념은 화학에서 생물학, 심리학, 사회과학에 이르기까지 다양한 분야에 적용된다.
정보 흐름 또는 인과관계의 순환으로, 자기조직화 및 자기생성 시스템의 필수 구성 요소이다.
과학을 처음부터 다시 구축하는 시도이다. 연구자들(때로는 시뮬레이션된 가상 연구자, 때로는 실제 연구자)이 기존 지식과 완전히 단절된 채 자연 법칙과 그 응용을 독자적으로 탐구한다. 비용이 엄청나고 속도가 느리며 기초적인 재발견이 잦다는 단점이 있지만, 드물게 새로운 연구 계통이 결실을 맺어 경이로운 성과를 내기도 한다.
예/아니오, 참/거짓, 흑/백처럼 이분법적인 평가 사이에 중간값을 정의할 수 있는 다값 논리 체계다. "꽤 따뜻하다"나 "제법 춥다" 같은 개념을 수학적으로 표현하여 컴퓨터와 AI가 처리할 수 있다.
유전 물질의 서열을 이용해 메시지나 암호화된 메시지의 키를 담는 기법이다.
기가(gigo)를 연구하는 학문으로, 특정 잘못된 정보가 어떤 잘못된 결과를 낳는지 분석한다. 일부 초월지성들 사이에서 인기 있는 분야다.
어떤 과정에서 의미를 지니는 데이터의 연속이다. 생물의 DNA 코드나 컴퓨터 프로그램의 비트가 그 예다. 정보는 노이즈의 반대 개념이다.
대용량 데이터의 저장 및 검색
현재 상태로부터 그 존재의 건강한 상태를 어떠한 방법으로도 추론할 수 없을 때, 정보이론적 죽음에 이르렀다고 한다. 정확한 시점은 뇌 또는 이에 상응하는 기관의 작동 방식, 손상의 종류, 이용 가능한 기술, 그리고 원래 상태에 얼마나 충실하게 복원해야 하는지에 따라 달라진다. 현재 추정에 따르면, 하이퍼튜링 의학을 이용할 수 있는 경우 임상적 사망 후 수 시간이 지나야 정보이론적 죽음에 도달한다.
프로그램에서 구문이나 명령을 되풀이하는 것. 또는 문제 해결이나 계산에서 앞선 근삿값을 토대로 더 나은 근삿값을 차례로 구해 나가는 방법이다. 이를 통해 합리적인 수준의 정확도를 달성한다.
자기 수정을 통해 라마르크식 진화 경로를 따르는 AI다. 각 세대의 AI가 다음 세대를 더 발전되거나 특화된 형태로 설계한다. 또는 AI가 자신의 "일생" 동안 스스로를 철저히 변형함으로써, 사실상 한 세대 안에 환경에 특화되기도 한다. 다윈식 AI와 대비되는 개념이다.
펀디북(fundiebook)이 만들었거나 그 요소를 포함한 매드버트다. 펀디북의 밈적 특성도 함께 지닌다. 일반 펀디북보다 열정적이고 친근하며 집요하다. 때로는 진짜 기업 매드버트인 척 위장하다가 아무것도 모르는 지각자에게 정체를 드러낸다.
간단하고 종종 준-곤충형 자율 봇, 인공생명체, 또는 AI로, 광고에 사용되며 제한적인 자가복제 기능을 가지는 경우도 있다. 후기 연방 및 초기 팽창 시대에 특히 극성을 부렸다. 자가복제형 매드버트는 대체로 골칫거리로 여겨지며, 노코조(NoCoZo)와 일부 상업 지역을 제외한 대부분의 제국에서 금지되어 있다.
어떤 아이디어, 감각, 생각 또는 기억을 모호함 없이, 해석의 여지 없이, 그리고 대부분의 경우 중복 없이 기술한 것이다.
어떤 대상의 형태를 가리키며, 특히 생명체의 유기적 형태를 뜻한다. 또한 발달 중인 조직이나 나노시스템 같은 복잡계에서 형태가 어떻게 조절되는지를 연구하는 학문이기도 하다.
두 초월지성 또는 아르카일렉트가 뉴스나 메시지뿐 아니라 완전한 사고, 심지어 지각자·소폰트·초월지성 수준의 하위 자아(subself)까지 공유하는 완전한 '대화'를 가능하게 하는 시스템이다. 이 시스템의 취약점은 페르미 역설의 설명으로 거론되기도 한다.
어떤 목적에 부합하거나 목적론적인 정보다. 생명체·밈·야생 바이오나노의 진화에서 그 목적은 생존과 복제이며, 진화 알고리즘이나 ISOgenic 지각자 알고리즘, AI류에서는 문제 해결 또는 우아하고 만족스러운 해답을 만드는 것이다. 정보나 복잡성이 많다고, 또는 토포소픽 등급이 높다고 반드시 더 나은 적합도를 보장하지는 않는다. 더 뛰어난 해결책은 오히려 더 많거나 더 적은 정보·복잡성·위상지능을 요구할 수 있기 때문이다. 그러나 진화는 전반적으로 더 큰 질서를 향한 흐름이 대체로 더 높은 복잡성으로 이어짐을 보여준다. 네겐트로피 동맹이나 관리자 신들(Caretaker Gods) 같은 일부 아르카일렉트 제국은 서로 다른 방식으로 질서의 보존과 유지에 깊이 관여한다.
[1] 문제를 해결하는 방식의 패턴, 모델, 또는 일반적 접근법.
[2] 밈적으로 굳어진 세계관 또는 사고방식.
[3] 효율 극대화 패러다임(Efficiency Maximization Paradigm)의 약칭.
물리학에서는 물질이 한 상태에서 다른 상태로 변화하는 것을 뜻한다. 동역학계 이론에서는 한 행동 양식에서 다른 양식으로의 전환이며, 분산형 메조 또는 나노 스웜에서는 스웜의 협응과 활동 방식이 바뀌는 것이다. 토포소픽 맥락에서는 한 특이점 단계에서 다른 단계로의 이행을 가리킨다.
[1] 컴퓨터가 특정 작업을 수행할 수 있도록 하는 명령어의 집합.
[2] AI 코드의 기계어 기반 구조.
하위 수준의 객체나 패턴들의 상호작용을 통해 자발적으로 형성되는 상위 수준의 패턴이나 구조. 버치에서든 현실에서든 마찬가지다. 자기조직화는 우주의 복잡성 뒤에 있는 근본 원리로 여겨지며, 새로운 템플릿이나 설계된 나노생태계를 만들 때도 이를 고려한다. 질서, 생명, 지성 모두 자기조직화 과정을 통해 출현하는 것으로 보인다. 자기조직화 임계성도 참조.
발현적 속성으로서 지각(Sentience)는 얻었으나 지성(Sophonce)에는 이르지 못한 대형 시스템.
진화 과정을 소프트웨어로 시뮬레이션하는 것으로, 인공생명(Alife)의 근본 원리다. 초기 정보화 시대부터 소프트웨어 기반 진화를 통해 생물 유기체를 시뮬레이션한 "생명체"가 등장했다. 각 세포는 DNA와 유사한 유전 코드를 갖는다. 디지털 유기체와 하위소폰트 수준의 인공생명들은 시뮬레이션 환경 안에서 제한된 공간과 에너지 자원을 놓고 경쟁한다. 이후 다양한 변형 방식이 등장했지만, 다윈식 자연선택은 인공생명의 진화와 클레이드화에서 여전히 강력한 요인으로 작용한다.
테라젠 스피어 전역에서 통용되는 데이터 보안 태그.
프로그램 또는 마음의 본체와 조직적으로 구별되는 프로그램, 프로그램 블록, 하위 주체, 또는 하위 주체 집합. 프로그램이나 마음 내부에서 호출될 수 있다. 높은 토포소픽 수준의 마음은 물론이고 중간 수준의 AI들도 서브루틴을 광범위하게 활용한다.
전체로서 연구할 수 있는 대상. 시스템은 내부 상태, 환경으로부터의 입력과 환경으로의 피드백, 그리고 환경이나 자기 자신을 조작하는 방법을 갖는다. 시스템은 그 자체가 시스템인 하위 시스템으로 구성될 수도 있고, 유사한 다른 시스템들로 이루어진 환경 속에 존재할 수도 있다. 유기체와 인공생명(A-life), 가상 존재, 그 밖의 여러 개체 모두 시스템이다.
'트랜스로직'은 베이스라인들이 초월지성의 논리적 사고를 가리키는 데 쓰는 용어다. 트랜스로직과 일반 논리의 관계는, 양자역학과 뉴턴 역학의 관계, 혹은 비유클리드 기하학과 유클리드 기하학의 관계와 비슷할 수 있다.
무한한 테이프와 읽기-쓰기 "헤드"로 구성된 이상적인 컴퓨터. 헤드는 테이프 위를 앞뒤로 이동하며, 1) 테이프에서 읽은 내용과 2) 내부 "메모리" 상태를 참조하는 규칙 집합에 따라 읽고 쓴다.
기계가 의식(또는 지능, 인식)을 갖는지 판별하기 위해 튜링이 제안한 테스트. 피실험자는 텍스트를 통해 기계와 숨겨진 인간 모두와 대화한다. 대화 상대 중 어느 쪽이 인간인지 구별하지 못하면 그 컴퓨터는 의식이 있는 것으로, 즉 AI로 인정한다. 튜링은 심문의 지속 시간이나 인간 판정자 및 대역의 수준 같은 세부 사항을 명시하지 않았다. 정보화 시대 중반이 되자 컴퓨터 AI들은 이 테스트를 정기적으로 통과했지만, 그 유효성은 수십 년 더 철학적 논쟁의 대상으로 남았다.
AI 중 베이스라인 인간과 동등한 지능과 이성을 지닌 존재.
원리적으로 계산 가능한 모든 것을 계산할 수 있는 이상적·가설적 컴퓨터. 다른 어떤 컴퓨터나 프로그램의 설명과 데이터가 주어지면, 그 컴퓨터나 프로그램을 완벽하게 에뮬레이션할 수 있다.
[1] 인공생명의 연구와 학문.
[2] 가상 환경에서 시뮬레이션된 유기체에 대한 연구.
[3] 사이버코즘(Cybercosm)의 생물학과 생태학.
적응성, 복잡성, 진화 가능성, 회복력 등 생명체와 유사한 속성을 지닌 시스템. 생태계, 인공생명, 경제, 마음 등이 이에 해당한다.
특정 정보를 공개하지 않고도 그 정보를 보유하고 있음을 증명하는 대화형 또는 확률적 증명 방식. 암호학에서 매우 유용하게 쓰인다.
개발 노트
글: M. Alan Kazlev
최초 게시일: 2001년 11월 09일.
최초 게시일: 2001년 11월 09일.
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