목표 지향적 행동의 퍼즐

많은 인지 과학자들은 인간이 어떻게 그렇게 많은 것을 그렇게 빨리 배울 수 있는지에 관심을 가져왔으며[1-3], 다른 과학자들은 상대적으로 느린 개념 변화 과정과 인간의 판단이 느리고 편향적이며 오류를 범하는 방식에 주목해 왔습니다[4-6]. 최근의 연구는 제한된 인지적 자원이 주어졌을 때 어떻게 합리적으로 행동할 수 있는지를 고려하면서 이러한 설명들을 연결했습니다[7,8]. 그러나 이러한 접근법 중 어느 것도 옳지도 그르지도 않은 것, 즉 상상에 불과하거나 현실적 가치가 없는 것들에 대해 생각하는 인간의 성향을 설명하지는 못합니다. 우리는 생존이나 번식 성공과 기껏해야 미약한 연관성이 있는 목표(예: 공룡 뼈 발굴, 도미노를 늘어뜨려 쓰러뜨리기)를 추구할 뿐만 아니라, 그러한 목적과 직접적으로 상충되는 목표(스카이다이빙, 순결)를 추구하기도 합니다. 물론 그렇다고 해서 인간이 진화의 압력으로부터 자유롭다는 말은 아닙니다. 오히려 인간의 욕망에 대한 놀라운 수준의 관용은 적어도 인간이 세상에서 생존하고 번성하는 방식과 양립할 수 있으며, 어쩌면 도움이 될 수 있음을 시사합니다.

우리는 인간이 성취나 학습과 관련하여 단기간에 성과를 거둘 것 같지 않은 목표에 몰입하는 이유에 관심이 있습니다. 우리의 주장을 전제로, 모든 목표가 계획과 아이디어의 생성을 지원하는 제약을 제공하지만, 특히 겉보기에 경박해 보이는 목표는 인간 사고의 풍부한 변화와 확산을 지원한다고 제안합니다(그림 1). 목표의 의미를 좀 더 구체적으로 설명한 다음, 인간 목표의 네 가지 특징인 유연성, 생산성, 가치, 문화적 전승 및 적응에 초점을 맞춰 살펴보겠습니다.

목표란 무엇이며 우리는 어떤 종류의 목표에 관심이 있을까요?

목표, 합리적 행동, 정신 상태

진화를 통해 모든 유기체는 생존에 유용한 목적을 달성할 수 있는 방법을 갖추게 되었습니다. 가장 기본적인 의미에서 모든 적응 행동은 목표 지향적입니다. 해바라기는 햇빛을 향해 이동하고 뿌리는 햇빛을 피해 이동하는 것을 목표로 삼는다고 할 수 있습니다. 그러나 이러한 목표는 유연하지 않습니다: 해바라기는 태양이 너무 뜨거워지면 태양을 외면할 수 없고, 뿌리는 너무 추워지면 햇빛을 찾을 수 없습니다. 반면, 이성적이고 지능적인 에이전트는 세계와 그 역학 관계에 대한 내부 모델을 사용하여 행동의 결과를 평가하고, 행동에 따른 예상 보상이 예상 비용보다 클 때 행동을 선택할 수 있습니다. 이러한 의미에서 모든 이성적인 에이전트는 높은 기대 효용을 달성하기 위해 행동하며, 효용 함수의 세부 사항은 에이전트가 추구하는 구체적인 목표를 나타냅니다.

여기서 우리는 특히 인간에게서 볼 수 있는 보다 풍부한 의미의 목표 지향적 행동에 초점을 맞추고 있는데, 여기서 목표는 결과를 달성하려는 의도, 즉 정신 상태입니다. 이러한 의미에서 목표는 인과관계가 있습니다: 계획을 통해 에이전트의 행동을 조직하고 안내합니다. 또한 목표는 하위 목표의 중첩된 시스템으로 계층적으로 구조화되어 있습니다. 추상적인 정신 상태 목표를 가진 동물조차도([9] 참조) 이 계층 구조의 일부 수준에만 명시적으로 접근할 수 있습니다(예: 우리는 펜을 집는다는 목표는 알고 있지만 운동 계획의 세부 하위 목표는 모를 수 있습니다). 우리는 특히 에이전트가 의식적으로 접근할 수 있는 목표에 초점을 맞추고 있으며, 이러한 목표가 인간의 사고와 계획에 중요한 역할을 한다고 믿습니다.

인공지능(AI), 머신러닝, 인지과학의 다양한 계산적 접근 방식은 이러한 목표 지향적 행동의 모든 양상을 합리적이고 기능적인 측면에서 특성화하려고 시도해 왔습니다. 이러한 노력은 저희 연구에 영감을 주고 정보를 제공했지만, 아직 설명하고자 하는 인간 목표의 가장 수수께끼 같은 특징에 직면하지는 못했습니다.

인간과 다른 동물의 목표 지향적 행동 구별하기

모든 정신 상태 추론과 마찬가지로, 겉으로 관찰할 수 있는 행동은 근본적인 정신 상태를 결정하지 못합니다. 우리는 무의식적으로, 긴장된 습관으로, 또는 의도적으로 펜을 돌리면서 뚜껑을 열 방법을 찾을 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 우리는 종종 목표 지향적 행동을 다른 행동과 경험적으로 구분할 수 있습니다. 목표 지향적 행동은 목표와 관련하여 효율적(행동 비용 대비 목표 달성 확률을 최대화)이며, 목표 지향적 에이전트는 원래 경로가 막히면 다른 수단을 찾아 목적을 추구한다는 점에서 동등합니다[10-12]. 윌리엄 제임스의 예를 빌리자면, 철제 파일과 로미오는 모두 목표를 향해 움직일 수 있지만 철제 파일이 장벽에 막힐 때 로미오는 이를 우회할 방법을 찾게 됩니다.

인간의 목표는 다른 동물의 목표와 연속선상에 놓여 있습니다. 그러나 인간은 또한 인간 특유의 정교함 뿐만 아니라 인간 인지의 성공에 기여하는 여러 가지 특성을 가지고 있습니다. 이제 이러한 특징과 도전 과제를 살펴보겠습니다.

유연성

인간 인지에 관한 대부분의 연구는 재귀 능력[13,14], 구성 능력[15], 상징적 조작[16], 의사소통[17,18] 등 인간의 표현 체계의 정교함을 강조해 왔습니다. 이러한 능력은 인간이 즐길 수 있는 목표의 기본이며, 상징적 사고 언어[19,20]와 자연어로 목표를 표현하고 다른 사람들과 목표를 공유하는 능력은 인간이 즐길 수 있는 목표의 범위를 확실히 넓혀줍니다. 그러나 우리는 인간 인지의 성공에 기여하는 것은 표현 체계의 상대적 우위뿐만 아니라 동기 부여 체계의 상대적 독립성이라고 제안합니다.

장기적인 목표

많은 동물이 장기적인 목표(이동, 둥지 또는 댐 건설 등)를 추구하지만, 이러한 행동은 비교적 자동적이고 융통성이 없습니다. 비교적 짧은 시간 동안에도 새로운 미래 목표를 향해 계획하는 능력(예: 후속 작업에 사용할 도구나 향후 물물교환을 위한 토큰 선택)은 까마귀와 유인원에게만 기록되어 있습니다[21-23,하지만 24 참조]. 그리고 인간은 달성하는 데 몇 달, 몇 년, 심지어 평생이 걸릴 수도 있는 유연한 목표를 설정할 수 있는 독특한 능력을 가지고 있습니다.

장기적인 계획을 세우려면 목표를 하위 목표로 세분화할 수 있는 능력이 필요합니다. 이러한 하위 목표는 최종 목표와는 거리가 멀 수 있지만, 개인은 여전히 첫 걸음을 내딛을 동기를 부여받아야 합니다. 이러한 종류의 계획은 현재의 강화 학습 모델에 도전 과제를 제기합니다: 보상은 모델의 가정을 위반하는 방식으로 장기적인 결과에 따라 달라지기 때문입니다[25]. 그러나 불확실하고 가능성이 낮은 보상에도 불구하고 인간은 장기적인 계획을 세우며, 이는 내재적 보상을 획득하는 데 놀라울 정도로 유연한 능력을 가지고 있음을 시사합니다. 단기적인 결과와 무관하게 보상을 경험할 수 있는 능력은 인간 동기의 유연성에 기여합니다.

종 내 가변성

인간 개개인은 기질과 능력(여러 종의 개체[26]와 마찬가지로)뿐만 아니라 관심사, 즉 하고자 하는 특정한 일에도 차이가 있습니다. 우리 종의 협력, 분업, 협업 능력에 대해 상당한 관심을 기울여 왔지만(예: [27]), 우리는 서로 다른 목적을 추구하는 개인의 동기가 적어도 우리 종의 성공에 있어 근본적인 요소라고 제안합니다. 전문화된 관심사는 초기에 나타나며, 초기 관심사는 가변적이고 지속적입니다.

(예를 들어, 한 연구에 따르면 4~6세 아동의 절반 이상이 버그에서 발레에 이르기까지 특이한 관심사를 보였으며, 응답자의 5분의 1이 2년 동안 그 관심사를 유지한 것으로 나타났습니다[28]). 이러한 관심사의 다양성은 성인기에도 나타나며[29], 문화적으로도 나타납니다[30]. 따라서 우리 각자는 자신의 특정한 경험, 능력, 관심사에 따라 각기 다른 문제를 발명할 가능성이 높으며, 이를 통해 인간은 총체적으로 놀라운 범위의 목표를 추구할 수 있습니다.

어린이와 성인이 함께 즐길 수 있습니다: 재미를 위한 문제 만들기

흥미에 대한 개인차를 넘어, 우리는 새로운 목표 지향적 행동을 발명하고 투자합니다. 일부 연구자들은 놀이와 관련된 무작위성과 가변성 자체가 학습에 중요할 수 있다고 제안할 정도로 가변성은 어린이 놀이의 특징입니다[예: 31]. 그러나 무작위적인 행동이나 단순히 새로운 것을 선호하는 것만으로는 보상이 드문 개방형 상황에서의 학습에 도움이 되지 않을 수 있습니다[32]. 게다가 놀이를 하는 아이들은 단순히 무작위적인 행동을 하는 것이 아니라 새로운 목표와 계획을 세웁니다("고양이 위에서 컵의 균형을 맞춰보자", "바닥에 닿지 않고 방을 건너자", "바위인 척하자", [33]). 이러한 종류의 놀이는 그 다양성, 구조, 가치 면에서 전 생애에 걸쳐 지속되는 인간의 목표 지향적 행동의 측면과 많은 공통점을 가지고 있습니다.

인간 이외의 많은 동물도 놀이를 하며, 그것이 인지적이든 비인지적이든 여러 가지 유용한 목적을 달성할 수 있습니다. 하지만 인간도 중학생 때부터 이러한 결과와는 거리가 멀어 보이는 방식으로 만들어진 문제와 목표에 몰입합니다.

우리는 집안을 뛰어다니는 여섯 살짜리 아이가 자신의 행동에 대해 설명해 달라는 요청을 받자, 자신과 나무늘보 친구가 목성에 불을 끄려고 한다고 설명하는 독특하지만 지극히 평범한 행동을 보고 있습니다. 이는 분명히 의도적이고 목표 지향적인 행동이며, 아이는 외부의 격려 없이도(실제로는 적극적인 만류에도 불구하고) 아침 내내 그 행동을 계속할 수 있습니다. 아이는 자신이 상상한 목표를 향해 나아가는 시뮬레이션과 관련된 보상을 경험할 수 있지만, 목표를 추구하는 것만큼이나 진행이 가로막힐 가능성이 높습니다: 성공 직전에 골대를 옮기거나, 불이 다시 붙게 하거나, 불이 마법에 걸려서 자신의 시도를 막지 못한다는 것을 '깨닫는' 등의 행동을 할 수 있습니다. 아이는 원하는 대로 비용과 보상을 할당하여 문제를 마음대로 변경할 수 있습니다. 더욱이 아이는 몇 시간 후 이 목표 (및 수반되는 혼란)를 포기하고 결코 뒤돌아 보지 않을 수 있습니다. 아이가 목표에 무관심한 것이 아니라(놀고 있는 아이를 방해하려는 어른에게 화가 나겠지만) 목표의 달성, 심지어 목표에 대한 측정 가능한 진전이 아이가 보람을 느끼는 데 필수적인 것 같지 않다는 것입니다.

놀이는 어린이에게만 국한된 것이 아니며, 임의의 목표에 몰두하는 성향도 우리가 놀이라고 부르는 노력에만 국한되지 않습니다. 어른들이 보람을 느끼는 것의 대부분은 우리가 경험하지 못하는 문제에 참여하는 것과도 관련이 있습니다. 위에서는 가상 놀이의 예를 들었지만, 목표는 가상이 아니어도 '구성'할 수 있습니다. 눈에 띄는 한 가지 예로 충분할 수 있습니다. 최근 영국 브롬리에 있는 세인즈버리 식료품점의 211개 주차 공간에 모두 주차하는 데 성공한 가레스 와일드라는 신사가 화제가 되었습니다[34]. 이 프로젝트에는 6년이 걸렸습니다. 이 프로젝트는 놀랍게도 한순간의 영광을 가져다주었지만, 그가 그런 기대를 염두에 두고 목표를 추구한 것은 이성적이지 못했을 것입니다: 식료품점의 주차 공간에 집착하는 것은 사회적 지위 향상이나 새로운 지식과 기술 습득으로 이어질 가능성이 희박합니다. 아마도 목표의 가치는 와일드 씨가 그것에 가치를 부여했다는 것일 것입니다. 즉, 임의의 문제를 발명하고 참여하는 능력은 어린이와 성인 모두의 특징이며 인간이 재미로 하는 일이라는 점에서 충분한 보람을 느낄 수 있습니다.

인간이 임의의 목표를 설정하고 이를 해결하기 위해 노력하는 것만큼 보람을 느끼는 일은 거의 없다고 생각한다는 점에서 이는 인간 인지를 설명하는 데 있어 매우 중요한 문제입니다. 현대 서구 문화는 놀이에 대해 특히 관대한 시각을 가지고 있지만, 놀이는 문화 간 보편적인 것입니다. 앞서 언급했듯이 연구자들은 인간과 다른 동물에게 놀이가 가져올 수 있는 많은 가치 있는 결과를 제시했습니다. 하지만, 특히 나이가 많은 어린이와 성인에게 나타나는 일부 본질적 동기 부여 행동의 두드러진 측면은 그 행동을 통해 무엇을 배우거나 성취할 수 있느냐가 아니라, 그 활동을 통해 보람을 느끼기 위해 굳이 하지 않아도 될 수도 있다는 가능성입니다. 나중에 인간이 그러한 추구에서 가치를 느끼는 것의 본질에 대해 다시 살펴보겠습니다. 여기서는 인간이 목표 지향적인 활동에 열정적으로 몰입하는 동시에 그 기능적 결과에 대해서는 상대적으로 무관심할 수 있다는 역설을 강조하고 싶습니다.

목표와 문제의 구조가 새로운 계획과 아이디어를 부트스트랩할 수 있게 해주기 때문에 단기적인 결과에 얽매이지 않는 목표 지향적 행동에 참여하는 능력이 인지에 도움이 된다고 생각합니다(생산성에 관한 섹션 참조). 추측하건대, 인간이 조율하는 내재적 보상 신호에는 목표를 향한 진척도, 불확실성 감소율 또는 학습 진도[35]뿐만 아니라 참여도 또는 사고 속도(개인에 대한 가치 섹션 참조)도 포함될 수 있습니다. 마지막으로, 처음에는 그 자체로 매력적이어서 채택된 목표도 궁극적으로는 학습과 성취에 있어 폭넓은 가치를 지닌 결과로 이어질 수 있는 과정에 대해 논의합니다(세대 간 전승 및 적응 섹션 참조).

생산성

어떤 목적을 달성해야 한다는 강박관념에서 벗어난 유연성은 본질적으로 비생산적으로 보일 수 있습니다. 실제로 이러한 비생산성이 바로 우리가 주장하는 바처럼 보일 수도 있습니다. 반대로, 우리는 인간이 재미나 흥미를 위해 스스로 설정하는 다양한 장단기 목표가 외적 보상, 사회적 보상, 목표 달성, 심지어 개인의 학습을 위해서도 매우 생산적이라고 믿습니다. 우리는 목표가 아무리 터무니없거나 허구적인 것이라도 사고와 계획에 중요한 제약을 가하는 구조화된 정보를 포함하고 있다는 사실에 놀라움을 금할 수 없습니다. 이는 두 가지 측면에서 중요합니다.

조건부 합리성

첫째, 사람들은 임의적이고 심지어 달성할 수 없는 보상을 위해 불필요한 비용을 기꺼이 감수하지만, 그럼에도 불구하고 목표와 관련해서는 합리적으로 행동합니다. 가상의 불과 싸우는 아이는 표면적인 비합리성(즉, 존재하지 않는 목표를 향해 에너지를 소모하는 것)을 무시하고 효율적인 행동 계획을 세워 불길로 추정되는 최단 경로(도중에 자신에게만 보이는 장애물을 간신히 피해)를 택할 수 있습니다. 최근 연구에서는 이 현상을 실험적으로 조사했습니다[36]. 아이들은 놀이에서 합리적 행동의 원칙을 위반하지만(고의적으로 불필요한 비용을 들여 고정된 보상을 추구), 이러한 목표에 대해서는 스스로 부과한 제약 조건에 부합하는 가장 직접적인 경로를 택하여 합리적으로 행동합니다(그림 2a 참조). 즉, 어린이가 가상의 상황에 현실 세계의 경계를 설정하는 방식에 대한 풍부한 연구 결과(예: 차를 흘린 정확한 위치에 걸레질하기, 진흙탕에 빠진 돼지 대신 우리에 남아 있던 돼지를 씻기기[37-39])에 따르면 어린이 놀이는 조건부 합리적이며, 즉 자신이 설정한 목표, 문제, 제약에 관해서는 합리적이라고 할 수 있습니다. 따라서 임의의 목표라도 사고와 계획을 지원합니다.

구조화된 문제 공간과 '원칙에 입각한' 솔루션

둘째, 목표는 구조화된 문제 공간을 설정하여 목표를 달성하는 방법에 대한 정보를 제공합니다. 예를 들어 나무늘보가 전봇대 아래로 미끄러지는 것을 두려워한다고 아이가 말했다고 가정해 봅시다. 여러 가지 측면에서 볼 때 이것은 전혀 문제가 되지 않는 불용성 문제입니다: 나무늘보도 없고 장대도 없으니까요. 그럼에도 불구하고 사람들은 나무늘보에게 캔디바를 뇌물로 주거나 올해의 가장 용감한 동물상을 주겠다고 말하는 등의 후보 해결책을 만들어낼 수 있습니다. 목표와 마찬가지로 이러한 솔루션은 말도 안 되는 동시에 합리적입니다: 목표에 의해 부과된 추상적인 제약을 충족시키기 때문입니다(행동하지 않으려는 에이전트에게 행동을 해야 할 이유를 제공). 반면 나무늘보에 대한 많은 실제 사실(시력이 나쁘고 고개를 270도 돌릴 수 있다는 사실)은 그렇지 않습니다. 아이와 나무늘보에 대해 사실인 것은 인간이 일반적으로 설정하는 임의의 목표에 대해서도 사실입니다. 어른과 아이 모두 다른 증거가 없더라도 문제에 대한 "원칙적으로" 해결책을 제시하는 확실치 않은 추측을 지지하며, 전자는 문제의 제약을 충족하고 후자는 그렇지 않은 경우 검증 가능한 사실보다 가능성이 희박한 추측도 선호합니다(그림 2b; [40]). 즉, 우리는 아이디어를 개연성뿐만 아니라 그 아이디어가 목표(즉, 문제가 부과한 설명 또는 기타 제약 조건[41,42])를 얼마나 잘 충족시키는지, 즉 유용성과 관련하여 평가합니다. 따라서 우리는 어떤 아이디어를 테스트하기 전뿐만 아니라 때로는 그것이 거짓이라는 것을 알면서도 "좋은 생각이다"라고 말할 수 있습니다(예: 남자 아기는 아빠의 배에서, 여자 아기는 엄마의 배에서 자란다는 아이의 추측의 논리에 감탄할 때처럼).

나무늘보의 예에서 우리는 문제와 해결책을 언어로 표현했는데, 실제로 언어는 잘 구조화된 가설 공간을 통해 우리에게 많은 것을 제공합니다 [43]. 예를 들어, 우리는 질문에 답하기 훨씬 전에 어떤 종류의 응답이 답변으로 간주될지 알 수 있습니다('누가' 질문은 소셜 네트워크를, '어디'는 공간 지도를, '언제' 질문은 타임라인을, '무엇'은 범주 구조를, '어느'은 벤 다이어그램을, '어떻게'는 회로를, '왜'는 인과 네트워크를 참조). 그러나 언어적 질문뿐만 아니라 모든 목표는 그 해결책에 구조적 제한을 부과합니다. 나무늘보를 전봇대에서 내려오게 하려는 목표는 나무늘보를 전봇대 위로 올라가게 하려는 목표와는 다른 제약을 부과합니다. 목표가 생산적이기 위해서는 해결책의 가능성을 구분할 수 있는 충분한 정보가 포함되어 있어야 합니다.

반대로 목표의 형태를 취하는 모든 문법적 문장이 유익한 제약 조건을 제공하는 것은 아닙니다. "상상의 나무늘보를 상상의 장대 아래로 내려오게 하기"는 생산적인 목표이지만 "상상의 나무늘보를 상상의 모든 물건 아래로 내려오게 하기"는 그렇지 않습니다. 문제는 어느 쪽이 달성 가능한 정도가 아니라(둘 다 가능하지 않습니다), 전자는 시작과 끝 상태가 명확한 문제 공간이 정의되어 있고 후자는 그렇지 않다는 것입니다[44]. 마찬가지로 '(가상의) 나무늘보가 사탕을 너무 많이 먹지 않도록 하기'는 생산적인 목표이지만 '(실제) 나무늘보가 사탕을 많이 먹는 이유를 설명하기'는 생산적인 목표가 아닙니다. 우리는 가상의 문제 공간에서 계획을 세울 수 있지만, 그 문제 공간이 현실이나 상상에 존재하지 않는다면 전혀 생각할 수 없습니다. 사람들은 어떤 방식으로든 의심스러운 목표를 세울 수 있지만, 해결책을 찾는 데 제약이 될 정도로 엉뚱한 목표는 거의 고려하지 않는 것이 좋습니다.

목표가 사고와 계획에 생산적이고 유익하다는 생각과 목표를 유연하게 설정하는 능력을 결합하면, 그 결과 아이디어가 확인되지 않은 채 쏟아져 나올 수 있는 프로세스가 만들어집니다. '확인되지 않은' 부분이 핵심입니다: 이 과정에서 어떤 특정 아이디어가 현재 또는 미래에 도움이 될 것이라는 보장은 없습니다. 그럼에도 불구하고 인간의 목표가 유연하고 생산적이라는 점에서, 우리가 해결하려고 했던 (어쩌면 터무니없고 해결할 수 없는) 문제를 해결하려고 하지 않았다면 생각지도 못했을 계획을 생각할 수 있게 해줍니다. 임의의 문제를 설정할 수 있는 능력과 문제가 그 자체로 해결책에 제약을 제공한다는 사실은 인간 사고의 생성성을 상당 부분 설명할 수 있습니다.