* Turing Test
- Turing test : 질문자가 System에 질문했을 때, System은 답변을 한다
> 이 답변을 보고, 질문자는 사람인지 System인지 구분하지 못한다면, Turing Test는 통과 된 것이다.
- Turing imitation game : 여성과 System이 대화(채팅)를 한후 여성이 System이 성별을 맞추는 게임
- Turing Test를 통과한다면 지능이 있다고 할 수 있다.
* Turing Test에 대한 반론(Chinese Room Argument)
- John Searl의 Chinese Room Argument
- 위와 같은 방이 존재한다. 위 방안에는 영어만 가능한 미국인 두명이 있으며, 방안에는 수많은 중-영사전이 존재한다.
밖에 있는 사람은 중국어로 된 문장을 방안으로 넣어준다. 방안에 있는 사람은 중국어 사전을 이용해서 문장에 대한 대답을
영어 또는 중국어로 밖에 이야기 해준다.
이는 Turing test에 의해서 방안에 있는 미국인들이 중국어를 이해 할 수 있다고 할 수 있다.
하지만, 실제로 방안의 사람들이 중국어를 이해하고 있지 않을 확률이 매우 높다.
* Chinese Room Argument에 대한 반론
- 모든 뇌세포가 생각하는데 참여하는 것이 아니다.
- Turing test를 통과하면 된다.
* AI에 대한 또 다른 시각
- 사람이 생각해서 하는 게임을 하게 한다면, 지능이 있다고 할 수 있지 않은가?
- "Deep thought"제작, 체스전용 컴퓨터
> 1997년 Deep thought의 다음 버전인 "Deep blue"가 사람을 완벽하게 이겼다.
> 이 채스 컴퓨터는 생각을 하는 것인가?
반론 : No.채스만 둘 수 있을 뿐더러, Data 축적의 결과이다.
* AI와 일반 Computer의 차이
* AI의 큰 history
1943년, 맥클로와 윌터 피츠, 인공 신경망 모델 제안
1956년, Dartmouth 대학교의 여름 워크샵, AI라는 분야(단어)의 탄생
1958년, 존 맥카스, LISP언어 개발
1965년, 로트피 자데, Fuzzy 이론 탄생
> 모호하고 부정확하며, 불확실한 지식과 데이터를 다루는 학문
1971년, 파이겐바움, 전문가 시스템 개발
> 휴리스틱 기법사용
> 지식 획득 병목 현상 : 전문가에게 지식을 얻는 것은 매우 힘들다. 따라서, 과거의 데이터를 일반화하여
전문 지식화하는 툴이 필요(Machine learning)
1972년, 파이겐바움 외, MYCIN탄생, 의료 전문가 시스템
1972년, 뉴엘과 시몬, GPS(General Problem Solver)프로젝트
> 방법-결과 분석법 탄생 : 현 상태에서 목적상태로 바로 갈 수 없다면, 목적에 가까운 새로운 상태로 변경하고
목적에 도달할 때까지 절차를 반복실시. Symbol 기반의 처리 기법 탄생
1975년, 존 홀렌드, 진화연산의 등장
> 적자생존 법칙을 도입하여, 특정 문제에 대한 답은 몇 세대를 지나면, 쓸만한 결과를 얻을 수 있다는 이론
1979년, Duda 외, 광물 탐사 전문가 시스템 PROSPECTOR개발
1981년, Van Melle 외, EMYCIN개발 MYCIN의 업그레이드 버전
1986년, 루멜하트와 메클러, Parallel Distributed Processing, 인공신경망의 XOR 계산 가능, 인공신경망의 재탄생
1990년대 Dualism과 Soft Computing의 등장