(스팀잇 일자리창출) / about 튜링테스트

혹시 영화 이미테이션 게임을 보셨나요?
안보셨으면 한번 보시는걸 추천합니다

앨런튜링이 기계가 인간과 얼마나 비슷하게 대화할 수 있는지를
기준으로 기계에 인공지능이 있는지를 판별하고자 만든 테스트입니다.

튜링테스트를 통과하면 단순 연산에 의해
입력 /출력 값이 아니라
가진 데이터를 기반으로
스스로 사고하고 인간의 창조의 영역처럼
새로운 무언가 만들어낼수 있다라는 전제를하고
그것을 지능으로 정의한것이죠

오늘날의 딥러닝/머신러닝의 조상단계였다고나 할까요.

터미네이터 같은 영화가 나온 모티브를 생각해봅시다.
인공지능이 처음에는 사람을 이롭게하는 기술로서 존재하지만
스스로 학습이 가능해지고 빅데이터를 분석하여 효율적인 결론들을
도출하다보면 결국에는 인간을 가장 큰 적으로 간주하게 되죠.

여기서 튜링테스트의 모순이란 말도 등장합니다.
인공지능이 고도화되면 인간과 구분이 모호해지지 않을까?
튜링테스트를 통과함으로써 자신이 인공지능을 가진 기계 라는것을
인식시키고 더나아가 기계가 튜링테스트에서 인간판정을 받는다면
사람은 무엇이 인공지능로봇이고 / 인간인지 구별할수 없게되죠

여기서 나온말이 튜링테스트 모순 입니다.
'기계가 튜링테스트를 통과하려면 자신이 인간인척 해야한다'
결국 0과 1 참 거짓으로 논리판단을 하는 기계가
자신이 인간인척 속여야 하기때문에
속임수(거짓)에서 출발한 인공지능이 발전하면
인류를 멸망시킨다는 약간의 과장이 있는겁니다.

중국어방은 다 적기 힘들어서 간단히 위키에서 내용을 가져왔습니다.

이 튜링 테스트를 변론하려는 논증이
미국 철학자 존 설이 1980년에 제시한
중국어 방(Chinese Room) 논증 입니다.

중국어방 :
방에 중국어를 모르는 사람을 집어 넣고,
중국어로 된 질문 목록과 그에 대한 중국어
대답이 적힌 목록 및 필기도구를 넣어 둔다.

실험내용 :
중국인 심사관이 그 방 안으로 중국어 질문을 써서 넣으면
안의 사람은 중국어를 전혀 할 줄 모르지만 목록을 따라
그에 대한 대답을 중국어로 써서 심사관에게 건네 줄 수 있다.

밖의 사람의 입장에서는 안의 사람은 중국어를 할 줄 아는 것으로 보이지만
실제 안의 사람은 중국어를 전혀 모르고, 질문 및 대답도 전혀 이해하지 못하는 상태이다.
즉 중국어 문답을 완벽히 한다고 해도 안의 사람이 중국어를 진짜로 이해하는지는 알 수 없으며,
기계가 지능을 가졌는지 판단하는 튜링 테스트가 과연 진짜로
기계가 지능을 가지고 있는 것인지 아니면
단순히 저장된 답변을 하는 것인지는 알 수 없다는 것

이것이 중국어방 논증입니다.

간혹 공대 교수들이
답안지를 보고 풀이과정이 없으면
답을 맞춰도 인정해 주지 않죠
중간과정이 없으니
니가 어떻게 맞췄는지 알수 없기에 점수를 주지않는것이죠

비유적으로 중국어방도 튜링테스트 통과한다고
그게 새로운지성 = 인공지능이란것이 생성된것인지
아니면 그냥 랜덤하게 그런값이 나온건지
관찰자입장에선 알수 없다는 의미입니다.

요즘의 인공지능은 거의 대부분이
네트워크 기반 빅데이터를 이용합니다.

예를들어 사진을 한장 보여주고
강아지인지 고양이인지
구별하라고 하면

사람은 종이 다른 개와 고양이를 구별할수 있습니다.
이것이 직관(Intuition)입니다.
직관에 대해서 사람은 다른 설명없이 어려서부터
그렇게 배웠다고 할겁니다.
학습한 것을 가지고 사고를 하는것이죠.

그러나 알파고같은 인공지능은 수 백만장의 사진을가지고
수 만가지의 조건문을 만들어야 합니다
예를들어 발이 4개다 귀가 동그랗다
털이있다 그안에서
고양이과 개과 를 구별하기위한
빅데이터가 필요한 것이죠.

이런 연산을 가능하게 해준건 오늘날의
반도체 기술 메모리/CPU라 부르는것들의 연산속도가
과거에 비해 엄청나게 빨라졌기 때문에
(하드웨어의 발전)+ 코딩(소프트웨어)의 콜라보가 가능해지면서
알파고같은 인공지능기술이 나온다고 생각하시면 됩니다.