인공지능의 시작
19세기 20세기 사람들은 세계에 대한 확실한 앎이 과학에서만 나온다고 봤습니다. 그리고 그 과학은 수학에 의존한다고 생각했지만, 수학자들은 그 당시의 수학이 증명되지 않은 전제들과 순환적인 정의들이 널려 있는 난장판이라고 보았습니다. 그래서 그 상황을 개선하려면 ’강력한 논리학’이 필요했습니다. 수학의 강력한 토대를 만들기 위해 힐베르트라는 사람이 과제를 만들었습니다.
- 수학은 완전한가? 즉 기술적 측면에서 모든 명제가 맞거나 틀리다고 증명될 수 있는가?
- 수학은 무모순적인가? (완전한가?) 다시 말해, 논리적으로 타당한 증명 단계를 거치면 ‘2+2=5’ 같은 명제가 절대로 성립될 수 없음이 확실한가?
- 수학은 결정가능한가? 즉 원칙적으로 모든 주장에 적용될 수 있고 그 주장이 참인지 거짓인지 확실하게 결정해 줄 명확한 방법이 존재하는가?
1,2 번은 괴델이 증명을 하고, 3번은 튜링이 증명을 합니다.
결정 문제들의 예
- 종이 위에 ‘여기에 쓰인 것은 모두 거짓말이다’라고 적어놓으면 이말은 참일까요 거짓일까요?
- 어느 섬에 남자들이 있는데 이들은 ‘스스로 면도하지 않으면 이발사에게 면도를 받아야 한다’는 규칙이 있다고 가정해보자. 그럼 이발사는 면도를 자기가 해야할까요?
튜링기계
튜링은 결정 불가능성을 증명하기 위해 프로그래밍 가능한 기계를 생각합니다. 그게 튜링 기계인데요 그냥 컴퓨터라고 생각해 보죠, 컴퓨터는 잘 동작하던지, 아니면 무한루프에 빠져서 먹통이 되던지 두 가지 상황이 생깁니다. 그런데 프로그램을 실행하기 전에 먼저 소스 코드를 검토해서, 무한루프할지 알아낼 수 있다면 유용하지 않을까요?
그런 무한 루프를 검토하는 프로그램을 H라 합시다.
프로그램 H는 모든 입력에 대해 정확한 결과를 리턴합니다.
“H 를 만드는 것이 가능한가요?”
먼저 중단 문제를 해결하는 튜링 머신 H가 존재한다고 가정하자. H는 입력값 W를 실행하는 P가 중단 되면 예 아니면 아니오를 출력한다. 추가로 H를 포함하는 튜링머신 H+를 가정한다. H+는 H출력이 예가 되면 무한 루프를 연결하고 출력값이 아니오가 나오면 중단하는 알고리즘을 가진다. 이떄 H+ 프로그램을 다시 H+에 입력시키면 다은과 같은 상황이 생깁니다. H+가 중단하면 H+는 중단하고, H+가 중단하지 않으면 H+는 중단합니다. 이는 모순으로
중단 문제를 판별하는 알고리즘은 존재하지 않습니다.
결국 튜링의 논의를 통해 수학의 기초를 놓으려던 힐베르트의 노력은 거짓말쟁이의 역설, 러셀의 역설처럼 역설의 땅으로 돌아오며 수포로 돌아간다. 하지만 수학과 논리학은 여기서 죽지 않았다. 튜링은 계산가능수 개념을 통해 새로운 수학의 토대를 제공한 것으로 평가 받는다. 그는 모든 것을 증명할 수 없다면 증명할 수 있는 것은 무엇인지 알아보자는 접근법을 가능하게 했으며 튜링기계라는 개념은 계산이라는 측면에서 수학에 견고한 토대를 제공했고 효과적 절차라는 모호하고 직관적인 생각에서 알고리즘이라는 정확하고 잘 정의된 수학의 영역으로 나아가는 길을 열어 주었다.
그 후 폰 노이만이 튜링기계에 영향을 받아 현대의 프로그래밍 가능한 컴퓨터 구조를 고안해서 오늘날까지 컴퓨터의 기본적인 구조를 이루고 있습니다.
인공지능의 겨울
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첫번째 인공지능의 겨울
- 1969년 마빈 민스키와 세이무어 페퍼트는 퍼셉트론으로 ‘And’, ‘Or’게이트는 만들 수 있지만 ‘xor’게이트는 만들수 없다고 발표합니다.
- 1971년 맨체스터 대학교수 제임스 라이트힐 경은 컴퓨터 하드웨어 성능의 한계 때문에 인공지능을 이용한 대규모 문제를 풀수 없다고 영국 의회에 제출 합니다.
- 재도약
- 1980년대 베이즈 추론과 퍼지이론을 이용한 전문가 시스템의 활약
- 슈퍼 컴퓨터 투자 증가
- 두번째 겨울
- 전문가 시스템의 문제점들이 드러남
- 1980년대후반 부터 개인용 컴퓨터는 성능면에서 고가의 전문가 시스템에 비해 크게 부족하지 않음
참고
https://nter.naver.com/naverletter/textyle/44212?category=121935