인공지능의 역사, 1970년대 인공지능 암흑기

기호주의와 연결주의

영화 이미테이션 게임은 제2차 세계대전 때 독일군이 사용한 '에니그마(Enigma)'라는 암호로 인해 연합군이 속수무책으로 당하게 되자 앨런 튜링이라는 사람이 해독을 위한 특별한 기계를 발명하고 이것을 활용해 독일군의 암호를 해독함으로써 연합군 승리에 기여했다는 내용입니다. 이 당시 앨런 튜링이 가졌던 하나의 생각이 인공지능의 발전에 큰 영향을 끼쳤습니다. 

Can machine think?
기계가 생각할 수 있을까?

 

앨런 튜링은 1950년에 「계산 기계와 지능」이라는 논문에서 튜링 테스트 제안합니다. 튜링 테스트란 인간 평가자가 따로 격리된 공간에서 컴퓨터 그리고 인간과 모니터 화면으로 각각 대화를 나눠 보면서 둘 중 어느 쪽이 컴퓨터인지 구별하지 못할 경우, 그 컴퓨터가 최소한 인간 정도의 지능을 가지고 있다고 판단하는 방법입니다. 웹사이트에 접근하려고 하는 대상이 사람인지 컴퓨터인지 판단하기 위해 사용하는 캡차 기술이 튜링 테스트에서 시작된 것입니다. 

 

 

앨런 튜링의 이러한 생각은 수학자들에게 영향을 주었고, 이후 1955년에 존 매카시, 마빈 민스키, 너대니얼 로체스터, 클로드 새년의 4명은 세계의 유명 과학자 수십 명에게 생각하는 능력을 갖춘 기계를 연구해보자는 편지를 보내게됩니다. 

1956년 여름 뉴햄프셔 하노버에 있는 다트머스대에서
두 달동안 인공지능을 연구해보자
--- 다트머스 회의 ---
(Dartmouth Conference)

다트머스 회의에서 인공지능 용어를 처음 사용하게 됩니다. 이후 MIT, 카네기멜론 대학교에서는 '인공지능 연구소'가 설립됩니다. 이러한 분위기 속에서 인공지능 연구에는 크게 기호주의와 연결주의라는 두 가지 흐름이 생성됩니다. 먼저, 기호주의는 다트머스 회의의 공동 주최자였던 마빈 민스키가 처음 주장한 것으로 인간의 지식을 기호화하고 기호간의 관계를 컴퓨터에 입력, 학습시키면 컴퓨터도 인간과 비슷한 입력을 얻었을 때 출력 또한 비슷하게 낼 것이라는 주장입니다. 이런 주장으로 인간의 지능을 구현하는 과정으로 진리표로 표현된 논리식이 발전하게 됩니다. 이때, 진리표란 진리값을 기록한 표로써 참인 명제의 진리값을 1, 거짓인 명제의 진리값을 0이라 할때, 각 명제의 참·거짓에 따라 두 개 이상의 명제를 연산하여 얻을 수 있는 진리값을 표로 나타낸 것입니다. 

명제 A	명제 B	논리곱[AND]
0	0	0
0	1	0
1	0	0
1	1	1

두 명제가 모두 참인 경우에만 참이 되는 논리

 

명제 A	명제 B	논리합[OR]
0	0	0
0	1	1
1	0	1
1	1	1

두 명제 중 어느 하나가 참이면 참이 되는 논리

 

명제 A	명제 B	부정논리곱[NAND]
0	0	1
0	1	1
1	0	1
1	1	0

논리곱의 연산 결과를 부정하는 논리

 

명제 A	명제 B	부정논리합[NOR]
0	0	1
0	1	0
1	0	0
1	1	0

논리합의 연산 결과를 부정하는 논리

 

기호주의 방식으로 만들어진 인공지능을 규칙기반 인공지능이라고 합니다. 그 당시 대세였던 기호주의에 새로운 도전자가 나타났는데 그것이 연결주의입니다.

 

심리학자 프랭크 로젠블렛의 연결주의는 컴퓨터도 인간의 신경망과 같은 방식으로 학습시켜 추론하게 하자는 인공신경망의 원리를 주장합니다. 인공신경망에 대한 최초의 발상은 1943년 신경 생리학자 워렌 맥컬록와 논리학자 월터 피츠가 제안하였으나 당시에는 학습이라는 개념이 없었다고 합니다. 그래서 1957년 로젠블랫은 이 초기의 모델에 학습을 위한 가중치를 적용해 퍼셉트론이라는 것을 만들어냅니다. 퍼셉트론은 인지능력을 나타내는 perception과 뇌 신경세포를 나타내는 Neuron을 결합한 단어로 인공신경망 모델에서 계단함수를 활성화함수로 사용하고 은닉층이 없는 비교적 간단한 형태를 말합니다. 이것만으로도 그 당시 꽤 많은 것을 할 수 있었습니다. 간단한 데이터에 대해서 자동으로 분류하는 퍼셉트론의 능력에 많은 사람들은 굉장히 놀랐습니다. 뉴욕타임즈는 "퍼셉트론은 사람의 훈련이나 통제 없이 인식, 인지, 식별할 수 있는 첫 번째 기계가 될 것이다"라고 했습니다. 이에 사람들은 연결주의에 주목하였고 연구지원이 인공신경망 연구로 집중되게 됩니다.

 

기호주의의 반격

마빈 민스키와 시모어 페퍼트는 퍼셉트론의 한계를 수학적으로 증명한 「퍼셉트론즈」 을 출간합니다. 이 책을 통해 퍼셉트론으로는 배타적논리합 문제는 해결할 수 없다는 사실을 밝혀냅니다. 배타적논리합이란 두 개의 명제 가운데 한 개가 참인 경우에만 참이 되는 논리 연산입니다. 퍼셉트론은 논리곱(AND)과 논리합(OR)분류하는 상황은 잘 해결할 수 있습니다. 이는 선형으로 분류 가능하기 때문입니다. 그런데 배타적 논리합은 선형분류기로 해결할 수 없습니다. 즉, 퍼셉트론은 선형분류기로써 비선형분류는 할 수 없다는 것을 수학적으로 증명한 것입니다. 하지만 단순히 되지 않는다고만 제시한 것이 아니라 해결책도 함께 제시했습니다. 퍼펩트론을 여러 층으로 구성한, 다층퍼셉트론이 바로 그것입니다. 하지만 이 여러층으로 구성하는 과정을 기계가 스스로 할 수 없었습니다. 퍼셉트롭의 한계가 증명되자 연결주의를 지지자가 사라지고 연구비가 회수됩니다. 이후 수많은 지원이 기호주의의 규칙기반 인공지능에 집중되었지만, 이 또한 실험 단계를 벗어나지 못하였고 정확도가 높지 않다는 한계에 부딪힙니다. 이 시기, 1970년대가 인공지능의 첫 번째 암흑기입니다.  ■