인간의 지능으로 할 수 있는 사고, 학습, 자기계발 등을 컴퓨터가 할 수 있도록 하는 방법을 연구하는 컴퓨터 공학 및 정보기술의 한 분야로서, 컴퓨터가 인간의 지능적인 행동을 모방할 수 있도록 하는 것.
컴퓨터의 초기등장시 폰노이만, 앨런튜링등에 의해 인공지능, 인공생명의 기본적 이론들이 많이 연구되었다. 완전히 생명체를 모방할 수 있는 인공생명에는 아직 많은 문제가 있는듯하지만, 인공지능, ArtificialIntelligence쪽에는 많은 진보가 있어왔다.
인공지능이라는 용어가 처음 사용된 것은 1956년의 다트머스(Dartmouth)회의 석상. 그때 회의에서 사람들이 가장 관심을 가진 2가지 '지능적 작업'은 기계번역과 체스두는컴퓨터였다. 30여년 지나서 우리는, 체스와 언어가 전혀 다른 레벨의 지능(혹은 지성)이 관여된다는 것을 알고 있다. 어떤면에서 인공지능분야는 눈부시게 발전했지만 어떤면에서는 완전한 실패의 (좋게 말하면 모색의) 역사이다.
컴퓨터는 무엇이건 잘 정의된 문제(WFF를 말하는 건가요?)를 풀수가 있다. 잘 정의된 문제란 계산 가능한 형태로 정의된 문제인데, 인간의 지성이나 지능이 개입되는 문제에서 문제는 문제 자체를 잘 정의하기가 어렵다는 것에 있다. 학습이라든가, 인지과정(이를 테면 사람 얼굴을 인식하는 사람에게는 '쉬운' 문제) 등이 어떤 식의 과정을 거치는 알지 못하며, 따라서 만들 수가 없다. 실세계에서 사용되는 많은 인공지능 연구들은 실은 다양한 형태의 탐색 방법들이며 보통 우리가 지능이라고 생각할 때 연상하는 것과 크게 관계가 없다.
인공지능의 방법론을 크게 두가지로 나누면 '상징'을 통해서 논리학적인 접근으로 학습이나 인식, 지능 문제를 해결하려는 방식과, 인간과 비슷한 전기적(혹은 수학적) 뉴런 및 신경 회로를 통해서 학습이나 인식, 지능 문제를 해결하려는 방법이 있다. 초기 등장 이후 엎치락 뒤치락 유행을 일으키며 양쪽 방법이 반복과 접목을 계속하며 지능과 관련된 문제들을 해결하려고 노력하고 있다. 각각의 방식은 전자의 경우에는 computing power에 심한 dependence가 있었고, 후자의 경우에는 통계적인 방법의 한계를 가지고 있었다. 그래서 최근에 사용되는 방법론들을 살펴보면 이런 두가지 방식을 병합, 발전시켜 진화와 확률적추론(ProbablisticInference)이라는 접근방법들을 주로 사용하고 있으며 이것은 인터넷과 Bioinformatics의 등장과 함께 상당한 성과를 보이고 있다.
yong27은 이런 얘기를 들은 적이 있다. 현재 인간의 지성으로 구성되는 세상은 수렴상태, 즉 안정상태에 있다. 그러나 만일 인간이 인간의 지성을 능가하는 컴퓨터 내지는 ArtificialIntelligence를 만들어낸다면, 세상은 발산하고, 불안정상태에 도달할 것이라고... 이유는, 처음 만들어낸 인간지성을 능가하는 또다른 지성은 그 자신을 능가할 수 있는 또다른 지성을 만들어낼 수 있고... 이것이 반복되면서 발산하고, 불안정상태에 달할 것이라는것... 이는 마치 영화속명대사의 매트릭스에서 요원의 말처럼 또다른 진화의 모습일지도 모른다. 설령, 그것이 가능할지는 미지수이지만...
그놈은 저번 학기에 이정모 교수님의 인지과학이라는 수업을 들었다. 그 수업의 마지막 리포트를 내면서 이런 생각이 들었다. 인간 역시 하나의 ArtificialIntelligence가 아닐까? 몇 가지 이유로 인간에 대한 완벽한 모사는 불가능하다고 생각하지만(사실 그런걸 시도할 필요나 있을까?) 가능하다고 해도 별 문제는 없다고 생각한다. ArtificialIntelligence의 종류가 조금 다양해질 뿐.
그놈님 말씀을 잠깐만 더 포말하게 바꾸면, 인간 역시 계산 가능한 존재가 아닌가, 그러하고 해도 괜찮지. 이군요? .png ":)")
...
nayas가 컴퓨터를 전공하며 가지는 가장 재미있는, 그리고 가장 덜 체계적인 질문은, '인간의 언어는 계산가능한 것에 속하는가.'의 질문이다. 계산언어학, 인공지능, 자연어처리 등에서 가지는 긴 질문인데, 언어와 마음의 관계에 대한 질문을 잠시 연계하고 나면, 이 질문은 곧바로 더 오래된 질문 --- '마음은 계산가능한 것에 속하는가, 아닌가.' 의 문제가 된다.
...
nayas가 컴퓨터를 전공하며 가지는 가장 재미있는, 그리고 가장 덜 체계적인 질문은, '인간의 언어는 계산가능한 것에 속하는가.'의 질문이다. 계산언어학, 인공지능, 자연어처리 등에서 가지는 긴 질문인데, 언어와 마음의 관계에 대한 질문을 잠시 연계하고 나면, 이 질문은 곧바로 더 오래된 질문 --- '마음은 계산가능한 것에 속하는가, 아닌가.' 의 문제가 된다.
계산 가능할 것이라고 주장하는 책중 하나가 괴델, 애셔, 바하 GoedelEscherBach이겠고, 계산불가능하다는 대표적인 책이 로저 펜로즈의 황제의새마음 정도이다. 읽어보면 괴델애셔바하는 그 기지 발랄함과 흥미로움이 가득하고, 황제의새마음에서는 역시 마음이나 의식에는 무언가 특별한 것이 있다는 생각을 하게 된다. nayas는 읽고 있는 책에 따라 이에 대한 견해가 왔다 갔다 한다. 단기문제로 축소해서 '언어는 계산 가능한 것인가'를 보면, 가능할 것 같다. 아마도 대부분의 인지 과정 전체가 그럴 것 같다. 그러나 마음, 의식이 계산가능한 것인가에 대해서는 즈음에 꽤 부정적이 되어서, 마음은 무지개 같은 것이고, 우리는 무지개를 향해서 땅 위를 질주하고 있는 것이 아닌가 하는 생각을 하게 된다.
무지개의 뿌리를 찾으면 그놈(Gnome, .. 아차. 발음은 놈 .png ";)")
)의 항아리를 얻을 수 있겠지만, 과연 그 뿌리가 존재할까. ... 무지개가 하늘위에 물리적으로 구름다리처럼 존재하는 것이 아니듯, 의식이나 마음 역시 현재의 이해방법, A.I.의 방법론들이 양적으로 쌓여서는 절대로 닿을 수 없는 어떤 허공의 공간이라는 생각을 하고 있다...
그러나 인간의 마음에 대한 계산모델, 특히 인지 과정에 대한 계산 모델은 가능하다고 생각하며 그 연구 만큼 앞으로 한 동안 인간에 대한 신비로움을 더해줄 연구도 없지 않을까라는 생각이 든다. 바로 인지과학의 영역인데... 흠...
)의 항아리를 얻을 수 있겠지만, 과연 그 뿌리가 존재할까. ... 무지개가 하늘위에 물리적으로 구름다리처럼 존재하는 것이 아니듯, 의식이나 마음 역시 현재의 이해방법, A.I.의 방법론들이 양적으로 쌓여서는 절대로 닿을 수 없는 어떤 허공의 공간이라는 생각을 하고 있다...그러나 인간의 마음에 대한 계산모델, 특히 인지 과정에 대한 계산 모델은 가능하다고 생각하며 그 연구 만큼 앞으로 한 동안 인간에 대한 신비로움을 더해줄 연구도 없지 않을까라는 생각이 든다. 바로 인지과학의 영역인데... 흠...
강한 인공지능은 불가능하지 않는가라는 직관적인 생각(혹은 편견?)... 하지만 그에 대한 관심이야 말로 의식이나 마음이 무엇인지 알게 해 주지 않을까. 마음이나 의식에 대해 (정신분석학과는 또다른 관점에서) 우리가 얼마나 무지한지 깨닫게 되는 학문 영역...
황제의새마음 에서 펜로즈가 주장하는 바를 제가 이해한만큼 요약하자면 알고리즘적으로 유한한 시간 내에 NP-complete 를 풀 수 없기 때문에 마음은 계산가능하지 않다.. 정도가 아닐까 하는데, 제 생각엔 NP-complete 를 푸는 것과 살아갈 만한 지능을 가지는 것과는 전혀 다른 문제고 대충 그때그때 생존에 가능한 정도의 문제만 풀면 되기 때문에 펜로즈의 주장은 촛점을 잘못 맞춘 것이 아닐까 하는 생각이 (건방지게도) 듭니다. -- JikhanJung
1.인공지능 = 인간이 만들어 낸 지능.
1.1 지능 = 자각된 목적을 위해 문제를 해결하는 능력.
1.4 일반적으로 연구자들이 목표로 하는 것은 '인간적인 지능'이다.
2. 연구자들이 목표로 하는 인공지능은?1.1.1 지능은 오로지 동물에게만 존재한다.
1.1.2 지능은 감각기관으로부터의 정보가, 운동기관으로 전이되는 체계적인 형태이다.
1.1.3 감각계와 운동계가 없는 존재는 지능을 가질 수 없다.
1.2 '인간의 지능'만이 가능한 유일한 지능의 형태는 아니다.1.1.2 지능은 감각기관으로부터의 정보가, 운동기관으로 전이되는 체계적인 형태이다.
1.1.3 감각계와 운동계가 없는 존재는 지능을 가질 수 없다.
1.2.1 인간의 지능은 패턴인식, 연상, 기억재구성, 휴리스틱한 해법등에 강하다.
1.2.2 컴퓨터적 지능은 계산, 논리연산 등에 강하다.
1.3 모든 종류의 기계(오토마타)는 지능이 있다고 할 수 있으나 가장 중요한 것은 자기회귀적 분석, 즉 목적을 자각한 문제해결의 능력이다.1.2.2 컴퓨터적 지능은 계산, 논리연산 등에 강하다.
1.4 일반적으로 연구자들이 목표로 하는 것은 '인간적인 지능'이다.
2.1 약한인공지능 = 흔히 생각되어지는 다양한 방식. 패턴인식.전문가시스템.추론규칙,기계학습 등등
2.2 강한인공지능 = 인간과 같이 감정과 생각을 갖고 창의성을 갖는 완전한 지능
2.3 강한인공지능의 목표 = 튜링테스트TuringTest를 통과하는 수준의 지능
![[http]](/ns/imgs/http.png)
튜링의 두번째 테스트 지능현상의 활성화에너지를 넘는 지점.
3. 강한인공지능이 컴퓨터프로그램만으로는 불가능하다.2.2 강한인공지능 = 인간과 같이 감정과 생각을 갖고 창의성을 갖는 완전한 지능
2.3 강한인공지능의 목표 = 튜링테스트TuringTest를 통과하는 수준의 지능
2.3.1 결국 인간과 자연스럽게 대화를 할 수 있는 것이 인공지능의 목표이다.
2.4 더 강한 인공지능 : 지능현상의 연속성을 획득하는 것 : 튜링의 두번째 테스트 지능현상의 활성화에너지를 넘는 지점.3.1 많은 인공지능연구자들이 잘못 생각하고 있는 것은, 알고리즘적으로 인공지능을 구현할 수 있다고 믿는 것이다.
--류기정3.1.1 감각계와 운동계 - 즉, 몸체를 갖지 않은 객체가 인간적지능을 갖기란 불가능하다.
3.1.2 인공지능 구현을 위해선 반드시 몸체를 갖는 로봇의 형태가 되어야 한다.
3.2 인공지능을구현하기위해선결되어야할7가지문제3.1.2 인공지능 구현을 위해선 반드시 몸체를 갖는 로봇의 형태가 되어야 한다.
3.1.1에 대해 조금 더 자세히 설명해주시면 고맙겠습니다. 뇌로 들어가는 입력을 인공적으로 만들어줄 수만 있다면 굳이 입력을 위한 기관이 물리적으로 존재해야할 필요는 없다고 생각합니다. --아무개
3.1.1과 같은 것에 대해서 저는 보다 더 거대한 생각을 가지고 있습니다. 인공지능은 인간이 만들어 내는 지능적 개체입니다. 그것이 반드시 인간이 느끼는 것과 꼭 같은 것을 느낄 필요는 없다고 생각합니다. 우리는 이미 인터넷이라는 거대한 컴퓨터의 감각기관을 가지고 있다고 생각합니다. 인터넷의 단말기들이 바로 우리가 앞으로 가지게 될 "그 지능"(The intellicence라고 부를까요? )의 감각기관이라고 생각해보는 것은 어떨까요. 그리고 인터넷이라는 거대한 네트워크 속에서, 그 입력과 출력을 제어하는 "그 지능"이 생성될 수 있게끔하는 알고리즘만 존재한다면, 우리는 새로운 종류의 "개체"와 맞닿을 수 있을 것이고, 그 개체는 기존의 어떤 개체와도 다른 또다른 지능을 가진 개체가 될 것입니다. 그 개체의 생/노/병/사는 인간의 그것과, 우리가 알던 어떤 생명체의 그것과도 다르겠지요. .. 제 생각이 어떻습니까? 
--naya
)의 감각기관이라고 생각해보는 것은 어떨까요. 그리고 인터넷이라는 거대한 네트워크 속에서, 그 입력과 출력을 제어하는 "그 지능"이 생성될 수 있게끔하는 알고리즘만 존재한다면, 우리는 새로운 종류의 "개체"와 맞닿을 수 있을 것이고, 그 개체는 기존의 어떤 개체와도 다른 또다른 지능을 가진 개체가 될 것입니다. 그 개체의 생/노/병/사는 인간의 그것과, 우리가 알던 어떤 생명체의 그것과도 다르겠지요. .. 제 생각이 어떻습니까? --naya공각기동대의 "네트"가 naya님의 생각을 어느정도 잘 담아내고 있다고 생각합니다. 저도 naya님 생각에 완전히 동의합니다. 사실 저는 생명이란 무엇인가라는 물음에 대한 답으로 "생명이란 자기 조직화하는 논리이다"라는 정의를 수용하는 과격 분자입니다 사실 저 위의 질문은 류기정님의 3.1.1 관점에서 한번에 단 한단계만 나아가기 위한 것입니다. --아무개
저도 그런 생각을 했었습니다. 최근에 알았는데 이러한 개념이 이미 GlobalBrain이라는 이름으로 불리고 있는 것 같습니다. --Albireo
"뇌로 들어가는 입력을 인공적으로 만들수 있다면"이라는 말은 타당합니다. 실재로 그런 연구도 진행되고 있지요. 가상의 공간에서 만들어진 로봇을 제어하는 인공지능 프로그램 같은 것 - 그것이야 말로 그 로봇에 대한 일종의 매트릭스라고 할 수 있을 것입니다. 문제는 '우리가 제공할 수 있는 세계의 복잡성과 일관성'입니다. 현재까지도, 그리고 앞으로 상당기간동안 우리는 '물리적 현실'보다 더 복잡하고 다양하며, 입력과 출력에 대한 일관성을 제공하는 세계를 만들어낼 수 없습니다. 그런 이유로 실제 몸체와 감각기관을 적용하려는 것입니다. 또 다른 문제 - 보다 심각한 -는, 보다 현상학이나 인식론적인 문제인데, 우리가 여러가지 방법으로 가상세계를 만들어 로봇에게 제공했을 경우, 그것이 우리가 모사하려고 했던 원래 세계와 '비슷하지만 질적으로 떨어지는' 세계로 인식될 것이라는 환상은 버려야 합니다. 세계상을 만들어내는 것은 전적으로 '지능체'의 주관적 문제이며, 우리는 그에게 우리가 의도한 어떤 '일관성'도 제공할 수 없을 것입니다. --류기정 사실 저 위의 질문은 류기정님의 3.1.1 관점에서 한번에 단 한단계만 나아가기 위한 것입니다. --아무개저도 그런 생각을 했었습니다. 최근에 알았는데 이러한 개념이 이미 GlobalBrain이라는 이름으로 불리고 있는 것 같습니다. --Albireo
휴고 상과 네뷸러 상을 2년 연속 수상한 올슨 스캇 카드의 "엔더 위긴 시리즈" 는 GlobalBrain 이 이야기의 중심축이 되고 있습니다. 초끈과 유사한 우주적 끈에 의해 모든 존재가 이루어지고, 인류가 (원리는 이해하지 못한 채) 이 끈을 이용해 전 인류 식민 행성 사이에 "앤서블"이라는 실시간 통신망을 구축합니다. 이 앤서블 망의 어딘가에서 인간의 수백만 배(혹은 그 이상?) 에 달하는 사고 능력을 가진 초생명체 "제인" 이 탄생합니다.
See also:
- 영화AI
- CambridgeQuintet
- ArtificialLife(인공생명)
- CognitiveScience
- NeuralNetwork
- 인공지능을구현하기위해선결되어야할7가지문제
- 물질과생명의관계 MIT의 Rodney Brooks가 쓴 인공생명,인공지능 연구에 관한 Nature letter 2001.
- 최근 AI의 적용 분야에 대한 WiredMagazine 기사
- (게임 개발을 위한)
인공지능
- 인공생명의 대부 크리스토퍼 랭턴이 쓴 행동기반로봇에 관한 리뷰. 1994
AdoptiveAutonomousAgentByLangton.hwp
- 올슨 스캇 카드의 "엔더 위긴 시리즈"
- http://jania.pe.kr/wiki/jwiki/moin.cgi/ArtificialIntelligence
- http://bioinfo.sarang.net/wiki/ArtificialIntelligence
{{|
do you really need a big primate brain to run these computations? After over 20 years of work with her African Gray parrot Alex, the clear answer is "No!"
do you really need a big primate brain to run these computations? After over 20 years of work with her African Gray parrot Alex, the clear answer is "No!"
(...omitted...)
For the past 26 years I've been studying the cognitive and communicative abilities of Grey parrots. My oldest bird, Alex, can identify about 50 different objects using English labels. He can also label seven colors, five shapes, and quantities up to and including six. He has functional use of phrases like "I want X" and "I wanna go Y", where X and Y, respectively, are object or location labels. He combines these labels to identify, refuse, request and categorize more than a hundred different items. He has concepts of bigger and smaller, of category, of sameness and difference, of absence of information, and of number.
(...omitted...)
|}}
|}}
--아무개