튜링 테스트
튜링 테스트(Turing Test)는 이미테이션 게임으로도 불리며, 인공지능의 판별 기준으로 널리 알려져 있음.
영국의 수학자 알란 튜링은 "기계가 생각할 수 있을까?"라는 질문에
기계와 사람을 구분할 수 없다면 인공 지능이 구현 되었다고 보야한다고 주장.
튜닝 테스트는 "50년 뒤에는 일반인으로 구성된 심사위원들이 5분 동안 대화를 한 뒤,
기꼐와 대화를 했다고 깨닫는 비율이 70%를 넘지 않도록 프로그래밍하는 것이 가능해 질 것"이라고 한 예견을
기반을 둬서 만든 테스트임.
일반인으로 구성된 심사위원이 컴퓨터와 채팅을 통해 텍스트로 대화를 한다.
즉, 응답 내용 이외에 컴퓨터와 사람을 구별할 수 있는 요소는 모두 차단된 상태에서 진행.
사람으로 판정하는 비율이 30% 이상이 되면, 인간처럼 사고를 할 수 있는 시스템이라고 간주하는 것이다.
엘리자(ELIZA)
인공 대화 시스템인 엘리자(ELIZA)는 초기의 자연 언어 처리 컴퓨터 프로그램으로,
MIT 인공지능 연구소의 조지프 와이젠바움(Joseph Weisenbaum)이 1966년에 개발.
프로그램은 간단한 대화형으로 되어있으며, 가장 유명한 스크립트는 "DOCTOR"라고 불리는 것으로,
사용자는 의사 ELIZA에게 찾아온 환자 역할로 설정되어 프로그램이 간단한 질문에 답하고 묻기도 한다.
당시 엘리자는 단순히 "생각과 답변"을 하는 것이 아닌,
사람이 엘리자에게 "배가 아픕니다"라고 말하면, 엘리자는 "왜 배가 아파?"라고 대응을 함.
하지만 엘리자는 사용자가 일일이 사람들의 예상 질문과 답변을 프로그래밍을 해주어야 했고, 예상치 못한 질문이나 말을 건넨다면 답변할 수 없음.
중국인 방
중국어 방 혹은 중국인 방(Chinese room)은
존 설(John Searle)이 튜링 테스트로 기계의 인공지능 여부를 판정할 수 없다는 것을 논증하기 위해 고안한 사고실험.
영어만 할 수 있는 사람이 닫힌 방에 있고 중국어 질문과 답변이 적힌 책, 종이, 연필, 지우개를 가지고 있다고 가정.
이 방 안으로 중국인 질문자가 중국어로 질문을 써서 안으로 넣으면
Searle은 준비된 책에 따라 답변을 중국어로 써서 밖의 질문자에게 준다.
Searle은 소프트웨어(ex. ELIZA)가 자신이 이해하지 못한 기호를 단순히 조작하여 튜링 테스트를 통과할 수 있다고 언급.
이해하지 못하면 그럴 듯한 출력은 낼 수 있어도 사람들과 같은 의미에서 "생각"으로 간주될 수 없다는것.
따라서 튜링 테스트는 기계가 생각할 수 있음을 입증할 수 없다고 주장.
퍼셉트론
인공 신경망의 초기 형태인 퍼셉트론(Perceptron)을 프랑크 로젠블라트(Frank Rosenblatt)가 개발.
Rosenblatt는 "퍼셉트론은 궁극적으로 언어를 배우고 결정하며 언어를 번역할 수 있게 될 것"이라고 낙곽적이게 예측.
하지만 Minsky와 Papert의 1960년 저서 '퍼셉트론(Perceptrons)'이 발표되면서 갑작스럽게 중단 됨.
퍼셉트론(Perceptrons)에서 단층 퍼셉트론은 XOR연산이 불가능하지만, 다층 퍼셉트론으로는 XOR연산이 가능함을 보임.
전문가 시스템
신경망 연구가 다시 살아나는 계기가 됨.
전문가시스템은 인공지능에서 기호주의를 대표하는 연구분야 중 하나.
전문가 시스템(專門家 system, experts system)은 생성시스템의 하나로서,
인공지능 기술의 응용분야 중에서 가장 활발하게 응용되고 있는 분야.
즉, 인간이 특정분야에 대하여 가지고 있는 전문적인 지식을 정리하고 표현하여 컴퓨터에 기억시킴으로써,
일반인도 이 전문지식을 이용할 수 있도록 하는 시스템.
ex) 의료 진단 시스템, 설계 시스템 등
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