세 줄 요약

  • 기계와 인간을 철저하게 구분짓지 않음. 사고의 확장
  • 인간의 일부분을 기계로 대체하기 + 기계의 교육 방식을 인간의 교육에서 따오기
  • 신경계 모델을 수학적 기계로 표현하기 위한 시도

1. 기계가 지능적 행동을 보이는 것이 가능한가

대다수 사람들은 불가능하다고 치부한다. 이유는 대략 아래와 같다

  1. 지적 능력 면에서 인류의 경쟁 상대가 등장할 수 있다는 가능성을 인정하기 싫은 거부감
  2. 지능을 가진 기계를 만들려는 시도가 프로메테우스적 신성모독이라는 종교적 믿음
  3. 최근까지도 기계의 용도가 매우 제한적이었다는 사실
  4. 최근 괴델 정리 및 관련 논변에서는 수학 정리의 참이나 거짓을 판단하려고 기계를 이용할 때 이따금 잘못 나타나는 잘못된 결론을 감수하지 않으면 그런 기계는 경우에 따라 아무 대답도 내놓지 못할 것임을 밝혔다. 이에 반해 인간의 지능은 기계가 동원할 수 있는 방법을 ‘초월’하는 문제를 맞닥뜨렸을 때 점점 효과적인 방법을 찾아낼 수 있는 듯하다
  5. 기계의 지능은 창조자의 지능이 반영된 것에 지나지 않는다

2. 몇 가지 반론에 대한 재반박

  • a, b : 이건 순전히 kibun의 문제 아니냐
  • c : 너 요즘 기계가 얼마나 대단한 작업까지 하는지 못 봤지
  • d : 기계가 실수를 저질러서는 안 된다고 생각하니까 그런 거다 실수는 지능의 판단 조건이 아니다 암산 실수한 사람한테 지능이 없다고 말하진 않는다
  • e : 그렇다면 학생의 지능은 교사의 지능이 반영된 것에 지나지 않는가?

3. 기계의 변종

지능을 가진 기계를 만드는 방법에 대해 생각하려면 우선 기존 기계들을 일컫는 용어를 만들어야 한다

논리 계산 기계 (LCM. a.k.a 튜링 기계)

  • 길이가 무한한 테이프에 네모 칸이 그려져 있고 각 칸에 기호를 인쇄할 수 있음
  • 어느 시점에든 기계는 한 개의 기호 = 판독 기호를 읽을 수 있음
  • 기계는 판독 기호를 바꿀 수 있음
  • 기계는 앞뒤로 이동할 수 있음

만능 논리 계산 기계 (ULCM)

  • 논리 계산 기계 A의 아웃풋을 받아 동작하는 논리 계산 기계 B의 아웃풋을 받아 동작하는…
  • 쉽게 말해 LCM 여러 개를 연결한 형태

실용 계산 기계 (PCM)

  • LCM은 테이프에 정보가 일렬로 배열되므로 한꺼번에 봐야 하는 정보 두 개가 멀찍이 떨어져 있을 수 있음
  • 용량이 1마이크로패럿, E=100V 와 -E=-100V 를 왔다갔다 하는 축전기를 가정한다면 축전기가 V와 V-dV 볼트 사이에서 보일 오차 → 10^{-1.2×10^{16}}. 따라서 10^{10^{17}} 이상의 인풋을 읽어야 하는 기계라면 오답을 얻을 것이 거의 확실하다.

만능 실용 계산 기계 (UPCM)

  • 마찬가지로 PCM 여러 개를 연결한 형태
  • 프로그래밍은 순전히 서류 작업이다

종이 기계 (Paper Machine)

  • 사실 위에서 서술한 동작은 연필과 지우개와 종이만 쥐여주면 사람도 할 수 있다
  • 규칙에 따라 엄격하게 일하는 사람은 그 자체로 만능 기계

불완전 무작위 기계 (Partially random machine)

  • 일부 단계에서만 무작위로 동작. 예를 들면 주사위를 던져 다음 행동을 결정한다던가
  • 불완전 무작위 기계가 아닌 기계는 결정론적 기계(Determined machine)
  • 그런데 실제로는 결정론적 기계지만 겉보기에는 불완전 무작위 기계처럼 보이는 기계가 있을 수 있음. 예를 들어 일부 단계에서만 π = 3.141592… 의 숫자를 이용해 불완전 무작위 기계의 행동을 흉내내기 → 표면상 불완전 무작위 기계

4. 비정형 기계

위에서 소개한 건 그래도 일정한 목적을 갖고 만들어진 정형화된 기계들

비교적 비체계적으로 임의적으로 만들어진 기계를 비정형 기계(Unorganised machine)라고 하자

(엄밀한 개념 아님)

A형 비정형 기계

  • N개의 vertex
  • 모든 vertex 는 자신에게로 향하는 edge 를 두 개 가짐
  • v in V 에 대해 다음과 같은 f_n: V → {0,1} 를 정의
    • f_1(v), 즉 초기값이 정의되어 있음
    • f_n(v) 는 v 에 edge 로 연결된 두 adjacent vertex v1, v2 에 대해 1 - f_{n-1}(v1)×f_{n-1}(v2)
  • 신경 세포의 신경계를 모사하는 가장 단순한 모형
  • 해당 기계가 가질 수 있는 state 개수는 2^N 을 넘지 못함 (당연)

B형 비정형 기계

  • A형 비정형 기계를 하나의 심볼로 단순화한 다음 여러 개를 연결한 기계
  • 위에서 만들었던 만능~ 시리즈와 같음

5. 기계에 대한 개입, 가변형 및 자변형 기계

  • 이때까지 위에서 봤던 기계들은 초기값을 넣어주면 외부의 개입 없이 혼자 알아서 돌아가는 기계
  • 하지만 외부에서 개입을 한다면?
    • 여기서 말하는 개입은 종이(인풋)의 교체. 기계의 물리적인 부품을 교체하거나 규칙 자체를 교체하는 경우는 여기서 고려하지 않음
  • 가변형 : 개입에 의해 기계의 행동이 극단적으로 바뀜
  • 자변형 : 기계의 내부 작동에 의해 저장소 내용이 바뀐다 = 기계가 스스로를 바꾼다

6. 기계로서의 인간

생각하는 기계 만들기 1안. 온전한 사람을 데려다놓고 그의 모든 부분을 기계로 대체하기

  • 귀는 마이크로 바꾸고 눈은 텔레비전 카메라로 바꾸고.. 다리는 바퀴로 바꾸고..
  • 하지만 이건 너무 느리고 비현실적이다

그럼 반대로 팔다리몸통이 없는 뇌는 무엇을 할 수 있나? 보고 듣고 말하는 기관만 있다면?

기계가 자신의 능력을 발휘하기에 알맞은 분야는 무엇일까?

  • 체스, 포커 같은 게임
  • 언어 학습
  • 언어 번역
  • 암호학
  • 수학

7. 기계 교육

대학 졸업생이란

  • 20년 넘게 사람들과 접촉함
  • 그 기간 동안 접촉을 통해 자신의 행동을 변경함
  • 교사도 이 사람의 행동을 바꾸기 위해 의도적으로 노력함
  • 대량의 표준적 루틴이 뇌의 본디 패턴에 덧입혀짐
  • 따라서 인간은 (기계로 치면) 막대한 개입을 겪는 기계다

그러므로 지능을 가진 기계를 만들려면

  1. 명령에 똑바로 반응하는 능력이 거의 없는 기계에서 시작해
  2. 알맞은 개입을 구사하고 교육을 모방해서
  3. 일정한 명령에 대해 일정한 반응을 어김없이 나타낼 수 있을 때까지 기계를 변경해야 한다 → 이것이 교육

8. 비정형 기계의 정형화

임의적으로 만든 비정형 기계여도 어떤 구성에 도달하고 이후 개입이 적절히 제한되면 정형화된 기계처럼 동작한다

9. 비정형 기계로서의 피질

인간 뇌의 부위는 명확한 목적에 맞는 신경 회로라고 할 수 있다

  • 예를 들면 호흡, 재채기, 안구 제어 등의 역할을 수행

하지만 뇌의 더 지적인 활동 (언어 구사) 등은 훈련으로 인해 그 목적이 정해짐 → 유아의 피질은 비정형 기계다 → 적절한 개입으로 정형화가 될 수 있음

10. 정형화 실험. 쾌락 - 고통 체계

인간 아동의 훈련은 대개 보상과 처벌의 체계에 의존 → 그러니까 비정형 기계를 정형화하는 것도 보상과 처벌로 가능하지 않을까?

아래와 같은 성격을 가진 비정형 기계를 상상해보자

  • 기계의 구성은 두 가지 표현으로 서술된다. 성격 표현과 환경 표현
  • 임의의 시점의 성격과 환경 + 입력 신호 → 다음 시점의 성격과 환경
  • 성격은 무작위 변화를 겪는다. 쾌락은 성격을 고정하는 경향이 있고 자극은 성격을 파괴하여 무작위 변화를 일으키는 경향이 있다
  • 환경에 의해 성격이 변한다고 생각하기 쉽지만 환경은 그저 성격에 의해 서술된 또 하나의 구성일 뿐

11. P형 비정형 기계

P = Pleasure, Pain

테이프 없는 LCM.

환경 : s=1,2,3…N

성격 : 각 환경에서 기계의 행동을 나타내는 N개의 항목이 들어 있는 표

행동은 아래 둘 중 하나

  • 외부적으로 가시적인 행위 A_1 이나 A_2…A_k 를 한다
  • 기억 소자 M_1…M_R 중 하나를 1 조건이나 0 조건으로 지정한다

그다음 환경은 2^s 나 2^s+1 을 N으로 나눈 나머지. 이것들 대안 0과 대안 1이라고 부르자. 어느 쪽 대안이 적용되는지는 다음 중 하나로 결정됨

  • 기억 소자 중 하나
  • 감각 자극
  • 쾌락-고통 수법

아 제가 P형 비정형 기계 만들어 볼 것도 아닌데 구현 파트를 이렇게 길게 읽고 있어야 할까요

실제로 P형 비정형 기계를 만들어 봤다는 저널 아티클

  • Turing created the little engine in 1948 to be a simple device whose purpose was to mimic a few of the observable artifacts of natural learning. Yet, the P-Type machine seems to be little more than a gradient follower or a hill-climber that can be operated in a noisy environment. However, what is interesting about a P-Type is that it will continually self-organize and attempt to follow a gradient, even one that is changing, for as long a time as it is allowed to operate.
  • The P-Type algorithm appears to share some of its attributes with the family of Reinforcement Learning algorithms. However, conservatively, the P-Type may precede (by decades) even the earliest prototype coming out of this latter body of computational research.

결국 이 챕터에서 튜링의 목표

  • 우리 인간의 교육 방법에 더 가까운 정형화 방법 찾기
  • 기계에게 더하기를 ‘가르쳤을’ 때, 즉 변형하거나 정형화했을 때 더하기를 반복하여 곱하는 법도 가르칠 수 있을 것이다. 그래서 더하기를 가르칠 때 사용된 상황 집합이 곱하기를 위한 더하기에도 쓰이도록 할 수 있을 거 같은데? 좀 더 본격적인 실험이 필요하다
  • 언어에 변화를 더하는 불규칙 동사와 비슷한 패턴 찾기

12. 훈육과 창의

유아가 지능을 가지려면 훈육(discipline)과 창의(initiative)가 둘 다 필요하다. 이때까지는 훈육에 대해서만 얘기했음. 그렇다면 기계에서는 어떻게 창의를 시도할 수 있을까?

  1. 완전히 훈육된(정형화된) 기계에 창의를 접목시키기
  2. 비정형 기계에서 출발해 훈육과 창의를 한번에 시도하기