인공지능 이란

인공지능이란?

 

AI는 지능적 기계 특히 지능적 컴퓨터 프로그램을 만드는 과학과 공학이다. 컴퓨터 (Computer)를 사용해서 인간 지능 (Intelligence) 을 이해하는 작업과 관련되어있으며 생물학적인 방법에만 국한되지는 않는다. 튜링 테스트 (Turing Test)는 Alan Turing의 저서 Computing Machinery and Intelligence에서 기계가 지능적이라고 간주할 수 있는 조건을 언급했다. 만일 지성 있는 사람이 관찰하여 기계가 진짜 인간처럼 보이게 하는 데 성공한다면 확실히 그것은 지능적이라고 간주해야 한다고 주장했다. 이 test는 대부분 사람을 만족시키지만 어떤 철학자들은 이해하지 않는다. 사람과 기계는 텔레타이프를 사용하여 대화를 나눈다. 기계는 아직 사람의 외모와 목소리를 완전히 흉내 내지 못하기 때문이다. 이때 기계는 관찰하는 사람에게 자기가 인간이라고 주장함으로써 기계는 관찰자를 바보로 만들려고 시도할 것이다.

 

AI를 배우기 위해서는 수학을 공부해야 하는데 특히 수리논리학을 공부해라. 과학에 대해서 배우면 배울수록 더 좋을 것이다. AI의 생물학적인 접근을 위해 심리학과 신경생리학을 공부해라. 프로그램 언어를 배워야 하는데 최소한 C, Lisp, Prolog를 배워야 한다. 하나의 기본적인 기계어를 배워두면 좋다. 일하려면 최근의 유행을 타는 언어를 알아야 할 것이다. 1990년대 말에는 C++과 java를 알아두어야 한다. (John McCarthy)

 

 

 

기계가 생각한다고 말할 수 있는가 (심지어는 어떤 감정을 경험한다거나 마음을 소유한다고 말할 수 있는가) 에 대한 문제는 결코 새로운 것이 아니다. 이 문제는 철학 (Philosophy)의 깊은 부분을 건드리고 있다. 생각한다는 것, 느낀다는 것은 도대체 무엇인가? 마음(Mind)은 무엇인가? 마음은 실제로 존재하는 것인가? 만일 존재한다면 마음은 그와 관련된 물리적 구조물과 어느 선까지 기능적으로 종속되어 있는가? 마음은 그러한 구조물로부터 독립적으로도 존재할 수 있는가? 아니면 그것은 (적절한 종류의) 물리적 구조의 단순한 기능에 불과한 것인가? 어떻든, 그 구조물의 특성은 생물적 (뇌 (Brain)) 이어야 하는가? 아니면 전자적인 장비에도 마찬가지로 깃들일 수 있는 것인가? 마음이 물리 법칙의 대상이 될 수 있는가? 도대체 물리 법칙이란 실제로 무엇인가? AI의 연구 결과에 관심을 두고 주시하는 사람 중에는 최소한 네 가지 부류가 있다. 우선 로봇공학 (Robotics) 분야로서, 여기에서는 대개 '지능적' 인 작업을 수행하는 기계에 대한 실용적 측면에서의 산업체의 요구를 충족시키기 위한 연구를 하고 있다. 지능적인 작업이란 이전에는 인간의 간섭과 조정을 필요로 하던 것들로서 다양하고 복잡한 작업을 말한다. 이러한 작업을 어떤 인간보다도 빠르고 충실하게 수행하며, 인간의 목숨이 위태로울 수 있는 위험한 작업 환경에서도 작업할 수 있는 로봇을 연구하는 것이다. 또한, 일반적인 관심뿐 아니라 상업적 관심을 보이는 분야로는 전문가 시스템 (Expert System)의 개발을 들 수 있는데 여기에서는 어떤 직종 - 예를 들면, 의학ㆍ법조계 등 - 에 필요한 모든 지식을 컴퓨터 패키지 (package)에 코딩하려는 것이다. 이러한 직업에 종사하는 사람들의 전문적 지식과 경험을 그러한 패키지에 심는 것이 과연 가능할까? 아니면 기껏 기대할 수 있는 것이 단순한 사실 정보의 나열에 포괄적 전후 참조 (cross-reference) 를 위한 기능만이 가미된 것일까? 컴퓨터가 과연 진정한 지능을 보일 수 (혹은 흉내 낼 수) 있는가 하는 문제는 분명히 매우 중요한 사회문제를 내포하고 있다. AI가 직접적 연관성을 가지고 있는 또 하나의 분야는 심리학 (Psychology)이다. 전자 기계로써 인간 두뇌의 행태를 모방해 봄으로써 - 혹은, 실패함으로 인하여 - 두뇌의 작용에 대한 중요한 사항을 배울 수 있을지도 모르기 때문이다. 마지막으로, 비슷한 이유로서 AI 이 마음이라는 개념의 의미에 대한 통찰력을 제공함으로써 철학 (Philosophy)의 깊은 문제들에 어떠한 답을 줄 수 있을지도 모른다. (Roger Penrose)