00 AI INTRO.

용어 정리

인공지능이란 무엇인가?

인공지능의 지능을 정의하는 것은 연구자가 나아가야 할 방향과도 관련된 것이다.
누군가는 인간적인 수행 능력을 기준으로 정의하기도 하고, 또 누군가는 합리적인 수행을 지능으로 정의하기도 한다. 내 생각에 이 구분은 조금 애매하 반박의 여지가 있어 보이지만, 적어도 책 "Artificial Intelligence A Modern Approach 4th edition"에는 이렇게 소개된다. 지능의 유무를 판단하는 지점 또한 구분지을 수 있는데, 누군가는 논리학적 사고와 추론을 중요하게 보는 반면, 또 누군가는 겉으로 드러나는 행동을 바탕으로 판단한다.

작년 김현우 교수님과 대담을 하였을 때, 교수님께서 그런 말씀을 하셨었다. 똑똑하다는 것은 결국 이러니 저러니 해도 겉으로 드러나는 것만으로 판단할 수 있다는 말씀이었다. 아마 이것을 염두에 두고 하신 말씀일거라 생각한다.

아무튼 이렇기 때문에 인공지능 연구는 다음 그림처럼 4가지로 나눠진다.
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최초의 AI는 올바른 사고의 법칙을 주창한 아리스토텔레스로부터 시작된다. 만약 올바른 사고를 규정하는 규칙이 존재한다면, 합리적 추론의 연산화가 가능할 것이다. 그러나 이 방법에는 몇가지 미싱링크가 존재했고, 따라서 확장될 수 없었다.

역사적으로 많이 증가한 또 다른 방법은, 인간적 사고를 가진 기계를 만드는 것이었다. 인지과학적 접근법으로, 우리 머릿속에서 어떠한 일이 발생하는 지를 모델링하는 것에 주안점을 두었다. 실제로 인간이 지능을 가지고 있기 때문에 인간을 모방하면, 지능을 구현할 수 있을 것이라는 생각이었다. 하지만, 우리는 아직 인간의 사고과정을 정확히 알지 못하며, 인공지능이 어떤 방식으로 사고하는지는 실제로 중요하지도 않았다. 체스 인공지능이 그 예이다.

튜링 테스트는 인간적 행동에 대한 사고 실험이다. 내부적 사고 과정이 어떻든 결과적으로 인간과 구분지을 수 없다면, 그것은 지능을 가졌다는 생각으로 고안되었다. 이 주장은 일견 타당해 보이지만, 실제로는 인간인것처럼 블러핑하는 능력을 기르도록 유도한다. 나는 이것이 되려 퇴보한 쓰레기 테스트라 생각한다. 인간다움이라는 것에 매몰된 것이다. 앞서 인지 모델링 방법이 각광 받은 이유는 인간의 내면을 모방하여 사고능력을 얻기 위함이지, 인간의 외연을 모방하기 위함이 아니었다. 하지만, 인간적 행동은 연구자들이 그 외연에 치중하게 만든다. "너무 빨리 대답하지 마라", "루트7과 같은 계산에 대한 답을 회피하라", "가끔은 맞춤법을 틀려라", "나이를 어리게 말해라" 등등...

그래서 마지막으로 다달은 결론, 즉 인공지능에 대한 현대적 접근은 합리적 에이전트 시스템을 구축하는 것이다. 에이전트의 판단에 대해 그 과정을 보지 않고 오직 에이전트가 합리적인 판단, 즉 행동을 했는지에 대해서만 생각한다. 여기서 합리적이란, 미리 정의된 목표를 달성하는 것이다. 목표 달성의 정도는 성과에 따라 나뉠 수 있고, 또 성취해야할 목표가 하나가 아닐 수도 있다. 따라서 우리가 정의할 합리성은 기대되는 효용을 극대화 하는 것이된다.

과제 환경의 예와 특성

인공지능이 체스와 바둑을 정복한 방법으로 백개먼을 정복할 수 있을까?
백개먼은 주사위를 쓰는 게임으로 경우의 수가 폭발적으로 늘어난다. 두개의 주사위를 굴려서 나올 수 있는 경우의 수는 36개이다. 체스처럼 알파베타 프루밍을 이용하려 하다가는 폭발적인 경우의 수에 의해 재 기능을 할 수 없게 될 것이다.

이처럼 보드게임이라는 말로 묶이기에는 체스와 백개먼은 '과제 환경'이 매우 다르다.

과제 환경

과제 환경의 종류는 다음과 같다.