안토니오 리에토(Antonio Lieto, 1983년 12월 18일 출생)는 살레르노 대학교와 이탈리아 국립 연구 위원회의 고성능 컴퓨팅 연구소에 소속된 이탈리아의 인지 과학자이자 컴퓨터 과학자이다. 그의 연구는 인지 아키텍처, 인지의 계산 모델, 상식 추론, 정신 표상, 설득 기술에 초점을 맞추고 있다. 그는 토리노 대학교 컴퓨터 과학과에서 인공지능과 인지 인공 시스템의 설계 및 평가 과목을 가르치고 있다.
리에토의 연구는 인공지능과 인지 과학을 연결하여 인간의 추론과 범주화를 더욱 밀접하게 모방하는 계산 시스템을 만드는 것을 목표로 한다. 그는 특히 정신 표상의 다양한 이론을 통합하는 모델을 개발하고 생물학적으로 영감을 받은 AI 시스템을 평가하기 위한 방법론적 프레임워크를 제안한 것으로 잘 알려져 있다.
교육 및 초기 경력
리에토는 살레르노 대학교에서 박사 학위를 취득했으며, 그의 논문은 지식 표상을 다루었다. 2012년부터 2023년까지 그는 토리노 대학교 컴퓨터 과학과에서 인공지능 연구원으로 일했다. 이 기간 동안 그는 가장 영향력 있는 여러 모델과 프레임워크를 개발하여 인지적으로 영감을 받은 컴퓨팅 분야의 선도적인 인물로 자리매김했다.
그의 박사 및 박사후 연구는 특히 AI에 대한 기호적 및 하위 기호적 접근 방식을 결합한 이후의 기여를 위한 토대를 마련했다. 이러한 이중 초점은 그의 경력의 특징이 되었으며, 순수 연결주의적 또는 순수 논리 기반 방법과 그의 작업을 구별하게 했다.
인지 모델 및 DUAL PECCS
리에토는 프로토타입 기반 및 예시 기반 전략을 모두 통합하는 인지적으로 영감을 받은 범주화 계산 모델에 대한 연구로 주목할 만하다. 그의 모델인 DUAL PECCS는 Peter Gärdenfors의 개념 공간과 Cyc와 같은 대규모 기술 논리 온톨로지를 결합한다. 이 하이브리드 접근 방식은 시스템이 지식의 기하학적 및 기호적 표상의 강점을 활용할 수 있게 한다.
DUAL PECCS는 다양한 인지 아키텍처의 범주화 능력을 확장하는 데 사용되어 독립형 시스템 이상의 유용성을 입증했다. 이 모델은 신경 및 기호 구성 요소를 결합하는 머신 러닝의 광범위한 추세를 반영하지만, 인지 이론에 대한 명시적 근거에서 많은 현대 대규모 언어 모델보다 앞서며 차별화된다.
프로토타입과 예시의 통합은 인간이 범주를 어떻게 표상하는지에 대한 인지 과학의 오랜 논쟁을 해결한다. 두 전략이 계산 프레임워크에서 공존하고 서로 보완할 수 있음을 보여줌으로써, 리에토는 이전에 대체로 추상적이었던 이론적 아이디어의 구체적인 구현을 제공했다.
최소 인지 그리드 및 TCL
리에토는 생물학적 및 인지적으로 영감을 받은 인공 시스템의 설명력을 순위화하기 위한 방법론적 도구로 최소 인지 그리드(Minimal Cognitive Grid)를 제안했다. 이 프레임워크는 연구자들이 AI 시스템이 인지 현상을 얼마나 잘 설명하는지 평가할 수 있는 방법을 제공하여 다양한 아키텍처와 모델을 비교하는 구조화된 접근 방식을 제공한다.
리에토는 Gian Luca Pozzato와 함께 TCL(전형성 기반 구성 논리)로 알려진 인지적으로 영감을 받은 확률적 기술 논리를 개발했다. 이 논리는 개념적 혼합 및 결합을 통한 자동화된 인간 유사 지식 발명 및 생성을 위해 사용된다. TCL은 자동 은유 생성 및 식별을 위해 설계된 시스템 METCL(전형성 기반 구성 논리의 은유 정교화)의 추론 엔진 역할을 한다.
이러한 기여는 생성형 AI의 맥락에서 중요하며, 기계가 인간의 창의성을 반영하는 방식으로 새로운 개념과 은유를 어떻게 창조할 수 있는지 탐구한다. 많은 통계적 접근 방식과 달리 TCL은 형식 논리와 인지 원리에 기반하여 지식 생성에 대한 대안적 경로를 제공한다.
설득 기술
설득 기술 분야에서 리에토는 Vernero와 함께 논리적 오류로 환원될 수 있는 주장이 웹 및 모바일 기술에서 널리 채택된 설득 기법의 한 부류를 대표한다는 것을 입증했다. 그들의 연구는 오류적 주장이 단순한 오류가 아니라 사용자 행동과 의사 결정에 영향을 미치기 위해 체계적으로 사용된다는 것을 보여주었다.
2021년 Rand Corporation의 보고서는 이 통찰력을 확인했으며, 리에토와 Vernero가 제안한 논리적 오류의 사용이 러시아 요원들이 유럽의 온라인 담론에 영향을 미치고 전복적 정보를 확산시키기 위해 사용하는 자동화된 설득을 위한 수사적 전략 중 하나임을 보여주었다. 이 발견은 그의 연구의 실제적 의미를 강조하여 설득에 대한 학문적 작업을 허위 정보 및 소셜 미디어 조작에 대한 현대적 우려와 연결했다.
방문 직위 및 서비스
리에토는 카네기 멜론 대학교, 하이파 대학교, 룬드 대학교에서 방문 연구원으로 활동했다. 그는 또한 국립 핵 연구 대학 MEPhI(모스크바 공학 물리 연구소)에서 부연구원 및 과학 컨설턴트로 일했다. 이러한 국제적 협력은 그의 연구 관점을 풍부하게 하고 작업의 범위를 확장했다.
2013년에 그는 AI와 인지에 관한 국제 워크숍 시리즈 AIC를 설립했다. 이 워크숍 시리즈는 AI와 인지 과학의 교차점에 있는 연구자들이 발견을 공유하고 협력을 촉진할 수 있는 포럼을 제공하여 이 학제적 분야의 성장에 기여했다.
그는 이탈리아 인지 과학 협회의 부회장을 역임했으며 실험 및 이론 인공지능 저널의 부편집장이다. 그는 또한 인지 시스템 연구 저널의 과학 위원회 위원이자 IEEE의 인지 로봇공학 기술 위원회 위원이다. 2024년 1월부터 그는 이탈리아 인공지능 협회(AIxIA)의 과학 위원회 선출 위원으로 활동하고 있다.
인정 및 수상
2020년에 리에토는 컴퓨팅 기계 협회로부터 ACM Distinguished Speaker 지위를 수여받아 복잡한 아이디어를 다양한 청중에게 전달하는 능력을 인정받았다. 2018년에는 인지적으로 영감을 받은 인공 시스템에 대한 기여로 BICA 협회(생물학적 영감 인지 아키텍처 협회)로부터 우수 연구상을 수상했다.
이러한 영예는 학계와 더 넓은 AI 분야에 대한 그의 작업의 영향을 반영한다. 그의 연구는 널리 인용되었으며 인지 아키텍처, 상식 추론, 설득 기술의 후속 작업에 영향을 미쳤다.
주요 출판물
리에토는 저널과 학회 논문집에 광범위하게 출판했다. 그의 저서인 《인공 마음을 위한 인지 설계》(2021)는 Routledge에서 출판되었으며 인지 원리에 기반한 AI 시스템 설계에 대한 그의 접근 방식을 포괄적으로 개요한다. 그는 또한 AIC 워크숍 및 내러티브 계산 모델 워크숍의 논문집을 포함한 여러 논문집을 편집했다.
주요 저널 논문으로는 Lebiere 및 Oltramari와 공동 저술한 "인지 아키텍처의 지식 수준: 현재 한계와 가능한 발전"(2018)과 Radicioni 및 Rho와 공동 저술한 "Dual-PECCS: 개념 표상 및 범주화를 위한 인지 시스템"(2017)이 있다. 그의 전형성 기반 논리에 대한 연구는 2020년 실험 및 이론 인공지능 저널에 게재되었다.
2023년 국제 사회 로봇공학 저널에 게재된 스토리텔링 로봇에 대한 그의 연구는 ACT-R 기반 시스템이 설득적 및 윤리적 입장을 관리할 수 있는 방법을 탐구했다. 이 작업은 인지 아키텍처와 설득에 대한 그의 관심을 연결하여 인간-로봇 상호작용에서의 응용을 입증한다.
유산 및 진행 중인 작업
리에토의 기여는 인지적으로 영감을 받은 AI 분야를 형성하는 데 도움이 되었으며 이론적 프레임워크와 실용적 시스템을 모두 제공했다. 다중 수준의 표상을 통합하는 그의 강조와 AI 시스템을 평가하기 위한 방법론적 도구는 신경망, 트랜스포머 및 기타 AI 패러다임을 연구하는 연구자들에게 계속 영향을 미치고 있다.
2025년 현재 그는 살레르노 대학교에서 연구를 계속하며 상식 추론과 개념 결합의 새로운 방향을 탐구하고 있다. 그의 작업은 인간 인지와 더욱 일치하는 방식으로 추론하고 창조하며 설득할 수 있는 AI 시스템을 구축하려는 지속적인 노력과 관련성을 유지하고 있다.