목차
초록
I. 서론
II. 뢰브너 대회와 튜링 테스트의 문제점
III. 제안 1: 감정을 사용한 테스트: 인간의 비이성적 판단 사용
IV. 제안 2: 이성을 사용한 테스트
1. Captcha
2. 인간 경험을 바탕으로 한 질문
3. Winograd Schema Challenge
RTE와 문제점
Winograd Schema Challenge
VI. 컴퓨터가 이해하지 못하는 것
V. 결론
References
I. 서론
II. 뢰브너 대회와 튜링 테스트의 문제점
III. 제안 1: 감정을 사용한 테스트: 인간의 비이성적 판단 사용
IV. 제안 2: 이성을 사용한 테스트
1. Captcha
2. 인간 경험을 바탕으로 한 질문
3. Winograd Schema Challenge
RTE와 문제점
Winograd Schema Challenge
VI. 컴퓨터가 이해하지 못하는 것
V. 결론
References
본문내용
변형된 튜링 테스트
: 어떤 테스트가 인간과 기계를 구별할 수 있을까?
초록
1991년 시작된 뢰브너 대회를 통해 알 수 있는 튜링 테스트의 문제점과 현재 컴퓨터가 이해하지 못하는 것이 무엇인지 알아보고, 이를 바탕으로 인간과 기계를 구분하려고 할 때, 나타날 수 있는 문제점을 분석하여, 해당 문제는 어떻게 풀어나갈 수 있을지 제시하고자 한다.
I. 서론
1950년에 튜링은 “연산기계와 지능 Computing Machinery and Intelligence”이라는 논문을 통해 모방게임을 소개했다. 모방게임에 대해 짧게 설명하자면, 질문자는 기계와 인간, 두 개체와 타자로 친 쪽지를 통해 대화를 나눈다. 두 개체 모두 자신이 인간이라고 질문자를 설득하는 것이 목적인데 (Whitby, 39~42), 기계가 인간 질문자를 속일 수 있을 정도로 모방을 잘 할 경우, 그 기계는 인간처럼 사고할 수 있다고 튜링은 보았다. 보다 정확한 수치를 제시하자면, 질문자를 30% 확률로 속일 수 있는 기계는 테스트를 통과했다고 본다 (Biever). 이 모방게임은 튜링의 이름을 따서 튜링 테스트라고 불리며, 인간과 기계를 구분하기 위해 사용되고 있다 (Whitby, 41).
튜링 테스트는 감정, 지능, 그리고 인간의 의식에 관한 과학을 진전시키지 않으므로 폐기되어야 한다는 주장(Shah and Warwick, 326)도 있고, Searle의 중국인의 방과 같은 반박도 있으나, 아직까지도 뢰브너 대회(Loebner Prize)에서 인간과 기계를 구분하는 기준으로 사용한다. 또한, 튜링 테스트는 현재 진행되는 인공지능 연구의 초점이 아니라는 의견도 있다. 그러나 이에 반해 인공지능학과 인지과학을 연구하는 사람들은 그들의 흥미를 쫓아 항상 인간지능에 대한 연구로 복귀할 것이라는 의견도 있다 (Whitby, 177). 인공지능의 경우, 시간이 지날수록, 인간 생활에서 더 많은 부분을 차지할 것이라고 예상이 가능하다(Kaczmarczyk). 따라서, 튜링 테스트는 인공지능에 대한 연구를 함에 있어 중요한 위치를 차지할 것이고, 이에 따라 보다 정확한 튜링 테스트가 필요하다. 그러나 아직까지는 인간과 기계를 정확하게 구분하지 못하고 있는데, 이는 현재 사용하고 있는 튜링 테스트의 문제점과 빠른 기계의 발전 때문이라고 예상할 수 있다. 따라서 본고는 현재 뢰브너 대회를 통해 알 수 있는 튜링 테스트의 문제점과 컴퓨터가 무엇을 이해하지 못하는지를 알아보고자 한다. 또한, 컴퓨터가 이해하지 못하는 것을 기준으로 인간과 컴퓨터를 구분하고자 할 때 나타날 수 있는 문제점에 대해 어떻게 풀어나가야 할지 그 해결책도 제시해보고자 한다.
(후략)
: 어떤 테스트가 인간과 기계를 구별할 수 있을까?
초록
1991년 시작된 뢰브너 대회를 통해 알 수 있는 튜링 테스트의 문제점과 현재 컴퓨터가 이해하지 못하는 것이 무엇인지 알아보고, 이를 바탕으로 인간과 기계를 구분하려고 할 때, 나타날 수 있는 문제점을 분석하여, 해당 문제는 어떻게 풀어나갈 수 있을지 제시하고자 한다.
I. 서론
1950년에 튜링은 “연산기계와 지능 Computing Machinery and Intelligence”이라는 논문을 통해 모방게임을 소개했다. 모방게임에 대해 짧게 설명하자면, 질문자는 기계와 인간, 두 개체와 타자로 친 쪽지를 통해 대화를 나눈다. 두 개체 모두 자신이 인간이라고 질문자를 설득하는 것이 목적인데 (Whitby, 39~42), 기계가 인간 질문자를 속일 수 있을 정도로 모방을 잘 할 경우, 그 기계는 인간처럼 사고할 수 있다고 튜링은 보았다. 보다 정확한 수치를 제시하자면, 질문자를 30% 확률로 속일 수 있는 기계는 테스트를 통과했다고 본다 (Biever). 이 모방게임은 튜링의 이름을 따서 튜링 테스트라고 불리며, 인간과 기계를 구분하기 위해 사용되고 있다 (Whitby, 41).
튜링 테스트는 감정, 지능, 그리고 인간의 의식에 관한 과학을 진전시키지 않으므로 폐기되어야 한다는 주장(Shah and Warwick, 326)도 있고, Searle의 중국인의 방과 같은 반박도 있으나, 아직까지도 뢰브너 대회(Loebner Prize)에서 인간과 기계를 구분하는 기준으로 사용한다. 또한, 튜링 테스트는 현재 진행되는 인공지능 연구의 초점이 아니라는 의견도 있다. 그러나 이에 반해 인공지능학과 인지과학을 연구하는 사람들은 그들의 흥미를 쫓아 항상 인간지능에 대한 연구로 복귀할 것이라는 의견도 있다 (Whitby, 177). 인공지능의 경우, 시간이 지날수록, 인간 생활에서 더 많은 부분을 차지할 것이라고 예상이 가능하다(Kaczmarczyk). 따라서, 튜링 테스트는 인공지능에 대한 연구를 함에 있어 중요한 위치를 차지할 것이고, 이에 따라 보다 정확한 튜링 테스트가 필요하다. 그러나 아직까지는 인간과 기계를 정확하게 구분하지 못하고 있는데, 이는 현재 사용하고 있는 튜링 테스트의 문제점과 빠른 기계의 발전 때문이라고 예상할 수 있다. 따라서 본고는 현재 뢰브너 대회를 통해 알 수 있는 튜링 테스트의 문제점과 컴퓨터가 무엇을 이해하지 못하는지를 알아보고자 한다. 또한, 컴퓨터가 이해하지 못하는 것을 기준으로 인간과 컴퓨터를 구분하고자 할 때 나타날 수 있는 문제점에 대해 어떻게 풀어나가야 할지 그 해결책도 제시해보고자 한다.
(후략)
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