인공지능 모델
튜링 테스트(Turing Test)
- 기계가 인간과 얼마나 비슷하게 대화할 수 있는지를 기준으로 기계에 지능이 있는지를 판별하고자 하는 테스트로, 앨런 튜링이 1950년에 제안함.
앨런 튜링은 1950년에 철학 저널 Mind 에 발표한 Computing Machinery and Intelligence 에서, 기계가 지능적이라고 간주할 수 있는 조건을 언급했다. "기계가 생각할 수 있는가?"라는 질문에 대해 그는 긍정적이라고 답변하면서, "컴퓨터가 생각할 수 있다면 그것을 어떻게 표현해야 하는가?"라는 핵심 질문에 대해 그는 "컴퓨터로부터의 반응을 인간과 구별할 수 없다면 컴퓨터는 생각(사고, thinking)할 수 있는 것"이라고 주장하였다. 만일 지성 있는 사람이 관찰하여 기계가 진짜 인간처럼 보이게 하는 데 성공한다면 확실히 그것은 지능적이라고 간주해야 한다는 주장이다. 이 검사는 대부분의 사람들을 만족시키지만 일부 철학자들은 여전히 납득하지 못한다. 튜링 테스트 중 관찰하는 사람과 기계는 텔레타이프로 상호교류하는데, 이때 기계는 아직 사람의 외모와 목소리를 완전히 흉내내지 못하기 때문이다. 이 상황에서 기계는 관찰하는 사람에게 자기가 인간이라고 설득함으로써 인간을 속이려 시도하는 셈이다.
1950년에 튜링(Alan M. Turing)은 튜링의 검사(Turing test)라고 알려진 검사법을 제안하여 컴퓨터의 지능적 행위를 평가하려 하였다. 기계가 과연 지능적인 행위를 할 수 있는 가를 판단하는 방법으로 컴퓨터의 지능적 행위의 평가 방법이다.
구현 수준 및 접근 모델
어떤 수준까지 지능을 구현할 것인지에 따라 강한 AI(Strong AI)와 약한 AI(Weak AI) 두 가지 관점으로 나누어 생각할 수 있다. 강한 AI는 컴퓨터가 자각(consciousness)을 가질 수 있도록 프로그래밍 될 수 있는 것이다. 즉, 적절한 프로그램만 있으면 컴퓨터도 사람처럼 자각적인 사고를 할 수 있도록 만들 수 있다는 수준의 구현 방법을 말한다. 결국 인간이 가지고 있는 정신도 컴퓨터에 의해 복제될 수 있다는 의미를 내포하고 있다. 반면에, 약한 AI는 컴퓨터가 인간이 가지고 있는 지능적 행위를 보이도록 프로그래밍이 될 수 있다는 것이다. 즉, 컴퓨터에게 자각적인 사고나 생각이라는 것은 필요 없고, 단지 인간이 행동하거나 사고하는 것처럼 흉내 낼 수 있는 수준의 프로그램이 개발될 수 있다는 측면이다.
우리가 지능에 대해 이해할 때 접근할 수 있는 모델로는 기호주의(symbolism)와 연결주의(connectionism)가 있다. 기호주의를 고전적인 AI라고 부르며, 이는 논리적이고 심리학적인 지능에 대한 모델로 물리적 기호 시스템 가정(Physical Symbol System Hypothesis)에 기반한다. 물리적 기호시스템은 인간이 가지고 있는 일반적인 지능을 표현하는 필요 충분한 수단이 된다. 정보를 표현하는 기호와 그것을 가지고 동작하는 프로그램만 적절히 만들어진다면 인간이 가지고 있는 지능도 구현할 수 있다는 개념이다. 반면에 연결주의라는 것은 sub-symbolic AI로써 인간의 두뇌를 모방한 생물학적인 모델이다. 매우 단순한 기능을 가진 신경세포들로 구성되고 이런 세포들의 복잡한 연결을 통해서 고수준의 지능적인 작업을 수행할 수 있는 인간의 두뇌를 모방한 것을 말한다.
