튜링 테스트와 기초

1. 튜링테스트란 무엇인가?

• 기계에 지능이 있는지를 인간과의 대화 수준으로 판단하고자 하는 시험입니다.
• 1950년 엘런 튜링이 제안하여 튜링테스트라 명명되었습니다.
• 응답은 키보드로만 이루어지고, 둘 중 어느쪽이 컴퓨터인지 판별할 수 없다면 시험 통과

중국인방실험은 무엇인가?

• 튜링테스트에 의문을 제기하고자 설계된 시험
• 중국어를 모르는 사람이 들어있는 방에 중국어 질문들과 이에 따른 답변을 적은 종이를 준다면 중국어를 모르는 사람이더라도, 컴퓨터로 따지자면 사람의 말을 모르는 기계라도 소통이 가능하다는 맹점을 지적한 실험입니다.

2. 인공지능의 두번의 겨울의 이유와 극복

첫번째 겨울

• 인공지능의 첫번째 겨울은 70년대에 왔습니다.
• 이전의 많은 기대치에 비해 좋은 성적을 거두지 못한 AI연구는 동력과 투자를 잃고 내려앉게 됩니다.
• 신경망 이론 또한 세찬 비난을 받고 묻히게 됩니다.

첫번째 겨울 극복

• 그러나 80년대 ‘전문가 시스템’이 대두되며 일본을 필두로 다시 AI에 투자를 시작하게 됩니다.
• 신경망 이론 또한 역전파 등 새로운 방법을 통해 사장 직전이었던 신경망 이론을 다시금 발전시킵니다.

인공지능의 두번째 겨울

• 인공지능의 두번째 겨울은 80년대 말에 다시 옵니다.
• 데스크탑 컴퓨터들이 발전으로 인한 겨울
  • 굳이 비싼 AI 전문가 시스템인 XCON을 살 이유가 없어짐
  • AI 하드웨어 시장이 갑자기 무너진 것입니다
  • 또한 전문가 시스템의 경우 특별한 경우에만 유용한 반면 데스크탑은 범용성이 뛰어나 어느 작업이든 가능했습니다.

두번째 겨울 극복

• 2010년대 말, 알파고를 위시한 AI산업이 대두되며 AI 시장이 다시금 화려하게 부활하게 되었습니다.

3. 인공지능, 기계학습, 딥러닝

인공지능

• 인공지능, 즉 AI란 인간이 지닌 지적 능력을 인공적으로 구현한 것을 말합니다.

기계학습

• 기계 학습은 기본적인 규칙만 주어진 상태에서 입력받은 정보를 활용해 스스로 학습하는 것입니다.

딥러닝

• 딥러닝은 입력과 출력 사이에 있는 인공 뉴런들을 여러개 쌓고 연결한 인공신경망 기법을 다룬 연구입니다.
• 인공지능 구현에는 여러가지 방법이 있는데, 기계 학습이 그 중 하나이고, 기계 학습 구현에 딥러닝이 사용될 수 있다고 간단히 정의할 수 있습니다.

4. 외국어를 번역하는 것은 지금도 어려운 문제이다. 왜 번역문제가 어려운가? 딥러닝을 이용한 번역은 왜 성능이 좋은가?

• 자연 언어의 경우 컴퓨터에게 이를 이해시키는 것은 힘듭니다.
• 특히 뉘앙스의 차이나, 줄임말, 문학에서의 시적 허용 등..
• 따라서 1대 1 대응으로 번역을 하게 되면 과도하게 딱딱하거나 엉뚱한 번역이 되어버립니다.
• 딥러닝을 사용하면 해당 용례에 따른 답변을 제시받아 스스로 학습
• 뉘앙스나 줄임말의 경우도 어느정도의 정확도로 컴퓨터에게도 추측이 가능하기에 기존의 1대1 대응 방식보다 성능이 좋게 됩니다.