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기고 | 인공지능(AI)의 간략한 역사

머신러닝 모델 분야는 지난 수십 년 동안 눈부시게 발전했다. 그러나 AI가 풀어야 할 과제는 60년 전과 그리 다르지 않다.    AI가 태동하던 시절, 컴퓨터 과학자들은 컴퓨터에 사람의 정신을 일부나마 재현하려 시도했다. 공상과학 소설이나 영화에 나오는 지능을 구현하려 시도한 것이다. 즉, 인간처럼 생각하는 기계를 말하는 것이다. 이런 종류의 지능(인텔리전스)을 ‘인텔리저빌리티(Intelligibility)’로 부른다. 한편 인텔리저빌리티를 갖춘 컴퓨터를 사용하면, 역으로 인간의 추론, 학습, 인식, 기타 정신적 행동 방식을 탐구할 수도 있을 것으로 기대됐다. 초기 인텔리저빌리티 연구들은 실제 세상과 (인지 과학의 영역인) 정신의 일부를 컴퓨터에 모델링하는 것에 초점을 맞췄다. 무려 60년 전에 이런 실험을 했다는 사실이 무척 놀랍다. 초기 인텔리전스 모델들은 연역적 추론(deductive reasoning)에 초점을 맞췄다. 가장 잘 알려진 이런 종류의 초기 AI 프로그램 중 하나는 인간의 문제 해결 능력을 흉내내기 위해 1956년 만든 ‘논리 이론가(Logic Theorist)’이다. ‘논리 이론가’는 수학 이론(Principia Mathematica) 2장의 첫 52개 정리(Theorem) 가운데 38개를 증명했으며, 한 가지 정리를 발전시켰다. ‘논리 이론가’는 머신이 (당시 기준으로) 지능과 창조력이 요구되는 것으로 간주되었던 작업을 처리할 수 있다는 점을 사상 처음 증명해 보였다. 곧이어 과학자들은 다른 종류의 사고, 귀납적 추론(inductive reasoning)을 연구하기 시작했다. 데이터를 조사, 이를 설명할 가설을 도출하려 시도할 때 귀납적 추론이 사용되곤 한다. 과학자들은 귀납적 추론을 연구하기 위해 NASA 연구소 과학자들의 유기 화학에 대한 지식을 이용, 이들이 유기 분자를 파악하도록 도움을 주는 인지 모델을 만들었다. 이 덴드랄(Dendral) 프로그램은 인공지능의 두 번째 특징적 기능인 인스트루멘탈리티...

역사 덴드랄 인스트루멘탈리티 인텔리저빌리티

2020.02.17

머신러닝 모델 분야는 지난 수십 년 동안 눈부시게 발전했다. 그러나 AI가 풀어야 할 과제는 60년 전과 그리 다르지 않다.    AI가 태동하던 시절, 컴퓨터 과학자들은 컴퓨터에 사람의 정신을 일부나마 재현하려 시도했다. 공상과학 소설이나 영화에 나오는 지능을 구현하려 시도한 것이다. 즉, 인간처럼 생각하는 기계를 말하는 것이다. 이런 종류의 지능(인텔리전스)을 ‘인텔리저빌리티(Intelligibility)’로 부른다. 한편 인텔리저빌리티를 갖춘 컴퓨터를 사용하면, 역으로 인간의 추론, 학습, 인식, 기타 정신적 행동 방식을 탐구할 수도 있을 것으로 기대됐다. 초기 인텔리저빌리티 연구들은 실제 세상과 (인지 과학의 영역인) 정신의 일부를 컴퓨터에 모델링하는 것에 초점을 맞췄다. 무려 60년 전에 이런 실험을 했다는 사실이 무척 놀랍다. 초기 인텔리전스 모델들은 연역적 추론(deductive reasoning)에 초점을 맞췄다. 가장 잘 알려진 이런 종류의 초기 AI 프로그램 중 하나는 인간의 문제 해결 능력을 흉내내기 위해 1956년 만든 ‘논리 이론가(Logic Theorist)’이다. ‘논리 이론가’는 수학 이론(Principia Mathematica) 2장의 첫 52개 정리(Theorem) 가운데 38개를 증명했으며, 한 가지 정리를 발전시켰다. ‘논리 이론가’는 머신이 (당시 기준으로) 지능과 창조력이 요구되는 것으로 간주되었던 작업을 처리할 수 있다는 점을 사상 처음 증명해 보였다. 곧이어 과학자들은 다른 종류의 사고, 귀납적 추론(inductive reasoning)을 연구하기 시작했다. 데이터를 조사, 이를 설명할 가설을 도출하려 시도할 때 귀납적 추론이 사용되곤 한다. 과학자들은 귀납적 추론을 연구하기 위해 NASA 연구소 과학자들의 유기 화학에 대한 지식을 이용, 이들이 유기 분자를 파악하도록 도움을 주는 인지 모델을 만들었다. 이 덴드랄(Dendral) 프로그램은 인공지능의 두 번째 특징적 기능인 인스트루멘탈리티...

2020.02.17

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