<인간의 정의는 어디부터인가 - ③> 하드웨어의 한계, 그리고 근본적 오류

이세돌 9단과 알파고의 2차전도 이세돌 9단의 패배로 마무리되고, 오늘 3차전이 있을 예정입니다.

이세돌 9단도 이제는 "한 판이라도 이기겠다"로 의견이 바뀔 정도로

인공지능의 발전이 너무나 빠르고 무서운데요.

이런 인공지능의 발전사에서도 암흑기가 있었습니다.

만약 암흑기가 존재하지 않았다면, 인공지능은 어디까지 발전했을까요.

이번 글에서는 인공지능의 암흑기인 1974년부터 1980년까지를 알아보겠습니다.

<하드웨어의 한계>

74년까지 빠른 발전을 이루며 세상 사람들의 관심과 많은 지원을 받던 인공지능에도 한계가 찾아왔습니다.

그것은 컴퓨터 그 자체인 '하드웨어'적 한계였습니다.

인공지능이 발전하기 위해서는 인공지능이 마치 지능이 있다고 생각이 들 정도의 소프트웨어가 필요하고

또한 그를 뒷받침해줄 수 있는 '하드웨어'의 능력도 똑같이 필요했습니다.

하지만 당시의 '하드웨어'는 인공지능 전문가들이 요구하는 사양에 한참 모자랐습니다.

 

 

 

 

 

 

<하드웨어의 한계를 말한 '한스 모라백'>

1976년 카네기 멜론 대학교의 로봇공학과에 있었던 '한스 모라백'은 단순히 계산해서

컴퓨터가 실시간으로 사람의 망막을 모션 캡처하기 위해서는

초당 10^9 명령어(1000MIPS)를 처리할 수 있어야 한다고 말했습니다.

76년 당시 500만 달러에서 800만 달러(60억에서 95억)에 거래되던

슈퍼컴퓨터 Cray-1이 처리 가능한 명령어는 고작 80~130MIPS였고

일반 데스크탑은 1MIPS 정도였으니 '하드웨어'의 한계를 여실히 보여준 계산이었습니다.

'하드웨어'는 위의 영상처리에서만 한계를 보인 것은 아니었습니다.

그 외에도 '자연어 처리'의 완벽한 해결을 위해서도 방대한 정보가 필요했고

이를 위한 데이터베이스는 70년대 그 누구도 만들지 못 했습니다.

하지만 더 큰 문제는 인공지능의 발전에 위의 '하드웨어'적 한계만이 걸림돌이 아니었다는 것입니다.

<당시 가격 65~90억을 호가한 슈퍼컴퓨터 'Cray-1'>

<근본적 물음, 인간은 항상 논리적인가?>

인공지능이 발전함에 따라 여러 분야의 전문가들의 관심이 쏟아졌는데요.

그중에서도 철학자들은 인공지능의 발전에 강력한 반대 의사를 표했는데요.

그중 한 명은 옥스퍼드 대학교의 철학자 '존 루카스'였습니다.

 

 

 

 

 '존 루카스'

그는 괴델의 불완전성의 원리에 의해 컴퓨터 프로그램 같은 시스템이

실제적으로 사람과 같이 행동할 수 없다고 주장했으며,

또한, 만약에 컴퓨터가 튜링테스트를 통과하지 못하게 막지 못한다면

그것은 '기계가 그만큼 지능적이어서 가 아니라

인류 또는 적어도 많은 사람들이 무뚝뚝하기 때문'이라는 말도 했습니다.

 

 

 

 

 

 

'허버트 드레이퍼스'

또한 하버드의 '허버트 드레이퍼스'는 인공지능의 가정을 부정했고,

인간의 추론이 실제적으로는 상징적 진행이 적고 본능적, 무의식적인 노하우에 의존하는 게 많다고 했습니다.

이런 그의 주장을 '피터 왓슨', '엘리아노 노츠' 같은 심리학자들이 증명을 했습니다.

'허버드 드레이퍼스'의 주장을 증명한 '엘리아노 노츠'와 '피터 왓슨'

<커다란 시련, 지속적인 노력>

이러한 인공지능의 발전에 안 좋은 주장과 한계가 보이자 투자자들의 발걸음이 끊기기 시작했습니다.

하지만 이러한 주장이나 현실적 한계에도 굴하지 않고 계속된 도전을 하는 사람들이 있었으니,

그들은 바로 '마빈 민스키', '시모어 페퍼트' 그리고 '로저 섕크'입니다.

이들은 기계를 사람처럼 느껴지도록 만드는 '이야기 이해'와 '물체 인식'을 해결하기 위해 노력했습니다.

특히나 사람들이 사람들이 일반적으로 개념을 떠올릴 때, 비논리적으로 한다는 가정을 넣었습니다.

75년 세미나에서 '마빈 민스키'는 그와 그의 동료들이 무언가에 대한

우리의 모든 상식적 가정을 포착하는 프레임워크를 도구로 사용했다고 적었습니다.

여기서 '프레임'이란 우리가 무언가를 떠올릴 때같이 생각나는 사실들,

비록 그것들이 '논리적'이지는 않지만 떠오르는 것, 이런 것이 떠오르는 과정이 바로 '프레임'입니다.

훗날, 이 '프레임'이라는 개념 속에 있는 '상속'이란 개념은 객체 지향 프로그램에서 사용이 됩니다.

새로운 개념을 도입한 '로저 섕크', '마빈 민스키', '시모어 페퍼트'

이번 글에선 잠시 주춤하는 인공지능의 발전사를 봤습니다.

인공지능의 발전에 있어서 한계를 보이는 '하드웨어'와

인공지능의 본질적 한계를 극복하고자 하는 이들이 있었기에 이러한 발전이 있을 수 있었겠죠?

다음 글에서는 이들의 노력이 꺼져가는 인공지능 분야를 어떻게 살려 놓는지 알아보겠습니다.