| [ KAIST ] in KIDS 글 쓴 이(By): chopin (** 쇼팽 **) 날 짜 (Date): 2004년 1월 13일 화요일 오전 04시 24분 21초 제 목(Title): [계층구조론]이해-4.6 인공지능분야 <div id=l123___ style="absolute; width:600;"> 인공지능은 이해를 위한 순수과학이 아니라 공학적으로 지능을 구현하기 위해서 생긴 응용학문이다. 뇌와 사고, 정신세계와 관련된 문제들은 인공지능의 직접적인 탐구영역은 아니다. 단지 그것을 응용하고 사용하기만 하면 그 목적은 달성된다. 따라서 인공지능 분야는 뇌와 지능을 이해하는 것을 그 최종목적으로 하지 않는다. <br> 이론적으로 뇌를 그대로 구현하면 지능이 만들어지기 때문에 인공지능이 추구하는 목표내에서의 한계는 사실상 없다. 단, 좀더 구체적인 이해를 위한 연구접근법에서의 한계는 여전히 존재한다. 뇌회로자체의 지식없이 인간의 외부행동만을 관찰하여 올바른 지능모델을 찾아내는 연구접근법은 사실상 계산불능의 해법이다. <br> 물론 이런 방법으로 어느정도 유사한 모델을 만들어내기도 한다. 전통적인 심리학의 경우가 그 대표적인 경우이며 이 분야에서 만든 심리모델은 행동에서 역추적하여 만들기 때문에 매우 단순하다. 이러한 접근법은 대략적 심리이해에는 어느 정도 도움이 되는 것은 사실이지만, 기계에 지능을 부여할 수준으로 사람과 유사한 지능을 만들어내는 데에는 큰 도움을 주지 못한다. <br> 지금까지의 인공지능 분야도 비슷한 접근법을 써왔기 때문에 비슷한 문제를 안고 있다. 모델이 지나치게 단순하여 실제 행동이 사람과 전혀 유사해 보이지 않는다. 대부분의 경우 학습과 행동에 필요한 개념들은 미리 정해놓기 때문에, 학습과 행동의 범위도 미리 정해진 범위 내에서 매우 제한된 형태로만 일어나게 된다. 실제 인간의 지능은 개념조차도 학습으로 만들어낸 것임을 생각할 때 이는 지나친 단순화 때문에 생긴 문제이다. <br> 개념까지 스스로 학습해내는 모델은 아직까지 제대로 시도되지 못하고 있다. 인공지능 이전에 인간이 다룬 문제들 중에서 개념까지 유동적으로 학습되는 모델은 한번도 제대로 연구된 바 없다. 수학에서도 변수를 미리 정하고 문제를 푸는 방식을 사용한다. 다른 과학분야에서도 가정을 세우고 그에 맞는 변수와 모델을 세우는 방향으로 문제를 해결한다. 그런데 지능의 문제에서는 필요한 개념까지 스스로 학습해내야만 한다. <br> 이 유동적인 개념의 학습의 문제[7]는 현재 인공지능분야가 넘어야 될 당면의 과제이다. 이 문제는 사람의 외부 행동 관찰만으로 접근하면 계산불능의 벽에 부딪히게 된다. 이 문제는 뇌회로의 관찰로부터 중요한 관련 지식을 얻어내야만 해결될 수 있다. 이 문제를 포함하여 장기적으로 인공지능 분야는 뇌연구에 영향을 받아 발전하게 될 것이다. <br> 주: [7] 정성영, “<a href=http://brainew.com/research/brain/presentation/WhatIsIntelligence/>지능이란 무엇인가?</a>”, http://brainew.com/research/brain/presentation/WhatIsIntelligence/, 2001. <br> </div> __ 쇼팽 e-mail: c h o p i n x e n a k i s 2 @ h o t m a i l . c o m homepage: http://brainew.com Copy right by author All rights reserved. |