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그들은 이와 같이 연구 목표를 옮기는 작업은 '지능'을 '인간은 할 수 있지만, 기계는 할 수 없는 어떤 것'으로 정의하는 역할을 한다고 지적하였다. (E.T. Jaynes에 따르면) 존 폰 노이만은 이미 이를 예측하였는데, 1948년에 기계가 생각하는 것은 불가능하다는 강의를 듣고 다음과 같이 말하였다. "당신은 기계가 할 수 없는 어떤 것이 있다고 주장한다. 만일 당신이 그 기계가 할 수 없는 것이 무엇인지를 정확하게 이야기해준다면, 나는 언제든지 그 일을 수행할 수 있는 기계를 만들 수 있다." 했다. 폰 노이만은 이미 그 전에 모든 처리절차(procedure)는 (범용)컴퓨터에 의해서 시뮬레이션 될 수 있다고 이야기함에 따라 쳐치-튜링 이론을 언급했다. 1969년에 매카시와 헤이스는 그들의 논문 "인공지능 관점에서 바라본 철학적인 문제들"에서 프레임 문제를 언급하였다. 인공지능의 탄생(1943-1956). 1940년대 후반과 1950년대 초반에 이르러서 수학, 철학, 공학, 경제 등 다양한 영역의 과학자들에게서 인공적인 두뇌의 가능성이 논의되었다. 1956년에 이르러서, 인공지능이 학문 분야로 들어섰다. 인공두뇌학과 초기 신경 네트워크. 생각하는 기계에 대한 초기 연구는 30년대 후기에서부터 50년대 초기의 유행한 아이디어에 영감을 얻은 것이었다. 당시 신경학의 최신 연구는 실제 뇌가 뉴런으로 이루어진 전기적인 네트워크라고 보았다. 위너가 인공두뇌학을 전기적 네트워크의 제어와 안정화로 묘사했으며, 섀넌의 정보 과학은 디지털 신호로 묘사했다. 또 튜링의 계산 이론은 어떤 형태의 계산도 디지털로 나타낼 수 있음을 보였다.
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이런 여러 밀접한 연관에서, 인공두뇌의 전자적 구축에 대한 아이디어가 나온 것이다. 월터의 거북이 로봇이 이 아이디어를 중요하게 포함한 연구의 예이다. 이 기계는 컴퓨터를 사용하지 않고 아날로그 회로를 이용했지만, 디지털의 전자적, 상징적 추리를 보여주기엔 충분했다. 월터 피츠(Walter Pitts)와 워런 매컬러(Warren Sturgis McCulloch)는 인공 신경망에 기인한 네트워크를 분석하고 그들이 어떻게 간단한 논리적 기능을 하는지 보여주었다. 그들은 후에 신경 네트워크라 부르는 기술을 첫번째로 연구한 사람이다. 피츠와 매컬러는 24살의 대학원생인 젊은 마빈 민스키를 만났고, 민스키는 1951년 첫번째 신경 네트워크 기계인 SNARC를 구축했다. 민스키는 향후 50년동안 인공지능의 가장 중요한 지도적, 혁신적 인물 중 하나가 되었다. 튜링 테스트. 1950년 앨런 튜링은 생각하는 기계의 구현 가능성에 대한 분석이 담긴, 인공지능 역사에서 혁혁한 논문을 발표했다. 그는 "생각"을 정의하기 어려움에 주목해, 그 유명한 튜링테스트를 고안했다. 텔레프린터를 통한 대화에서 기계가 사람인지 기계인지 구별할 수 없을 정도로 대화를 잘 이끌어 간다면, 이것은 기계가 "생각"하고 있다고 말할 충분한 근거가 된다는 것이었다. 튜링 테스트는 인공 지능에 대한 최초의 심도 깊은 철학적 제안으로 평가받는다. 게임 인공지능. 1951년에, 맨체스터 대학의 페란티 마크 1(Ferranti Mark 1) 기계를 사용하여 크리스토퍼 스트레이(Christopher Strachey)는 체커 프로그램을 작성했고, 디트리히 프린츠(Dietrich Prinz)는 체스 프로그램을 작성했다.
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아서 새뮤얼(Arthur Samuel)이 50년대 중반과 60년대 초반에 개발한 체커 프로그램은 결국 존경받는 아마추어에 도전할 수 있는 충분한 기술적 발전을 이룩했다. 상징 추론과 논리 이론. 디지털 컴퓨터에 접할 수 있어진 50년대 중반에 이르러서, 몇몇 과학자들은 직관적으로 기계가 수를 다루듯 기호를 다루고, 사람처럼 기호의 본질적인 부분'까지 다룰 수 있을 것이라고 생각했다. 이것은 생각하는 기계를 만드는 새로운 접근 방법이었다. 1956년에, 앨런 뉴얼(Allen Newell)과 허버트 사이먼(Herbert A. Simon)은 "논리 이론"을 구현했다. 그 프로그램은 결국 러셀과 화이트헤드의 '수학 원리'에 나오는 52개의 정리중 32개를 증명해냈고, 일부 새롭고 더 우아한 증거를 찾아내기도 했다. 다트머스 컨퍼런스 1956년: AI의 탄생. 1956년에 열린 다트머스 컨퍼런스는 마빈 민스키와 존 매카시, 그리고 IBM의 수석 과학자인 클로드 섀넌과 네이선 로체스터가 개최했다. 컨퍼런스는 "학습의 모든 면 또는 지능의 다른 모든 특성로 기계를 정밀하게 기술할 수 있고 이를 시물레이션 할 수 있다"라는 주장을 포함하여 제안을 제기했다. 참가자는 레이 솔로모노프(Ray Solomonoff), 올리버 셀프리지(Oliver Selfridge), 트렌처드 모어(Trenchard More), 아서 새뮤얼(Arthur Smuel), 앨런 뉴얼(Allen Newell)과 허버트 사이먼(Herbert A. Simon)으로, 그들 모두 수십년동안 인공지능 연구에서 중요한 프로그램을 만들어온 사람들이었다. 컨퍼런스에서 뉴얼과 사이먼은 "논리 이론"을 소개했고, 매카시는 Artificial Intelligence를 그들의 연구를 칭하는 이름으로 받아들이길 설득했다.
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1956년 다트머스 컨퍼런스는 AI 라는 이름, 목표점, 첫번째 성공과 이를 이룬 사람들, 그리고 넓은 의미의 AI의 탄생을 포함하는 순간이었다. 황금기(1956~1974년). 다트머스 컨퍼런스 이후에, AI라는 새로운 영역은 발전의 땅을 질주하기 시작했다. 이 기간에 만들어진 프로그램은 많은 사람들을 "놀랍게(astonishing)"만들었는데, 프로그램은 대수학 문제를 풀었고 기하학의 정리를 증명했으며 영어를 학습했다. 몇 사람들은 이와같은 기계의 "지능적" 행동을 보고 AI로 모든 것이 가능할 것이라 믿었다. 연구가들은 개인의 의견 또는 출판물들을 통해 낙관론을 펼쳤고, 완전한 지능을 갖춘 기계가 20년 안에 탄생할 것이라고 예측했다. ARPA(Advanced Research Projects Agency)같은 정부 기관은 이 새로운 분야에 돈을 쏟아부었다. 작업들. 많은 성공적인 프로그램과 새로운 발전 방향이 50년대 후반과 60년대에 나타났다. 이곳에는 AI 역사에 지대한 영향을 미친 것들을 기술했다. 탐색 추리. 초기 AI 프로그램은 동일한 기본적인 알고리즘을 사용했다. 게임의 승리나 정리 증명 같은 어떤 목표 달성을 위해, 그들은 한발짝식 나아가는(step-by-step) 방식을 상용했다. 예를 들어 미로를 찾아갈때 계속 나아가면서 막힌 길이 있으면 다른 길이 있는 곳까지 되돌아 왔다가 다른 길로 가는 식이었다. 이런 패러다임은 "탐색 추리"라 불렸다. 주요한 문제는, 간단한 미로에 있어서도 경로로 사용할 수 있는 수가 천문학적으로 많았다는 것이다. 연구가들은 추론 또는 경험적으로 찾은 규칙으로 정답이 아닌듯 보이는 경로를 지우는 방식을 사용했다.뉴엘과 사이먼은 "범용 문제 해결기(General Problem Solver)"라 부르는 프로그램 속 알고리즘의 범용적인 버전을 포착하려고 노력했다.
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다른 "검색" 프로그램은 기하학과 대수학의 문제를 해결하는 것처럼 인상적인 작업 - 허버트 게랜터(Herbert Gelenter)의 "기하학 해결기"나 민스키의 제자인 제임스 슬레이글(James Slage)의 SAINT - 을 수행하길 시도했다. 다른 프로그램은 목표와 목표에 다가가기 위한 세부 계획을 검색했고, 여기에는 스탠포드에서 샤키(Shakey) 로봇의 동작을 제어하기 위해 개발한 STRIPS 시스템을 포함한다. 자연어 처리. AI 연구의 중요한 목표는 영어와 같은 자연어로 컴퓨터와 의사소통할 수 있게 하는 것이었다. 일찍이 다니엘 보로우(Daniel Bobrow)의 STUDENT라는 프로그램은 고등학교 수준의 대수학 단어 문제를 푸는 성공을 보였다. '의미 망'은 개념을 다른 개념들 사이의 노드와 링크 관계로 나타낸다. 의미 망을 사용하는 첫 번째 AI 프로그램은 로스 퀄리언(Ross Quillian)이 작성했고 가장 성공이며 동시에 논쟁이 많았던 버전은 로거 섕크(Roger Schank)의 "개념 종속 이론(Conceptual dependency theory)"이다. 조셉 웨이젠바움(Joseph Weizenbaum)의 ELIZA는 사람들이 그들이 대화를 나누는 때때로 상대가 컴퓨터가 아니라 사람이라고 생각할 정도의 질로 대화했다. 사실, ELIZA는 스스로 생각하여 말하지 않았다. 그 프로그램은 오직 판에 박힌 말을 하거나, 상대에게 방금 말한 말을 다시 해 달라고 요청하거나, 상대가 한 말을 몇 개의 문법 법칙에 의해 파싱 할 뿐이었다. ELIZA는 첫 번째 채팅 프로그램이 되었다. 마이크로월드. 1960년대 후반에, MIT의 AI 연구소에 있던 마빈 민스키와 시모어 페퍼트는 마이크로월드 연구로 불리는, 인위적인 간단한 상황에 초점을 맞춘 AI 연구를 제안했다.
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그들은 성공적인 과학자들이 자주 쉬운 이해를 위해 '마찰면'이라든지 '강체(물리학에서 결코 형태가 변하지 않는 물체)'같은 간단한 모델을 사용한다는 것에 집중했다. 이런 연구의 대부분이 평평한 평면 위의 다양한 형태와 색깔의 블록으로 이루어진 '블록 단위의 세계'에 초점을 맞추는 형식이었다. 제럴드 서스먼(Gerald Sussman)을 필두로 아돌포 구스만(Adolfo Guzman), 데이비드 월츠(David Waltz) 그리고 패트릭 윈스턴(Patrick Winston)이 마이크로월드 패러다임으로 기계 비전의 혁신을 이끌었다. 같은 시간에, 민스키와 페퍼는 블록을 쌓을 수 있는 로봇 팔을 제작했다. 마이크로월드의 영광스러운 성취는 테리 위노가드(Terry Winograd)의 SHRDLU이며, 이것은 보통의 일반 문장으로 소통해 작업을 계획하고 이를 실행할 수 있었다. 낙관론. AI 연구의 첫 번째 세대는 그들의 연구 결과에 대해 다음과 같이 예측했다. 자금. 1963년 6월, MIT는 220만 달러를 고등 연구 계획국(Advanced Research Projects Agency - 후에 DARPA로 알려짐)에게 제공받았다. 자금은 민스키와 매카시가 5년전 설립한 "AI 그룹"이 포섭한 프로젝트 MAC에서 사용되었다. DARPA는 계속해서 매년 300만 달러를 70년대까지 제공했다. DARPA는 또한 유사한 자금을 뉴얼과 사이먼의 CMU 프로그램과 스탠포드 AI 프로젝트에 제공했다. 또다른 중요한 AI 연구소는 1965년 도널드 미키가 에든버러 대학교에 세웠다. 이 4개의 시설은 계속해서 많은 연도에 걸쳐 학계의 주요한 AI연구소, 그리고 자금처로 존재할 것이다. 자금은 몇가지 단서와 함께 제공됐다 : ARPA의 기획자 리클리더(J.
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C. R. Licklider)는 그의 조직은 "프로젝트가 아니라, 사람에게 투자"해야 한다고 믿었고, 연구자들이 어떤 방향이든 그들의 관심있는 쪽을 연구하도록 허용했다. 이것은 MIT에 자유분방한 분위기를 생성했고 해킹 문화를 탄생시키기도 했다. 그러나 이렇게 손을 떼고 지켜보는 형식의 지원은 얼마 지속되지 못했다. AI의 첫번째 암흑기(1974-1980). 70년대에 이르자, AI는 비판의 대상이 되었고 재정적 위기가 닥쳤다. AI 연구가들은 그들의 눈앞에 있는 복잡한 문제를 해결하는데 실패했다. 연구가들의 엄청난 낙관론은 연구에 대한 기대를 매우 높여놓았고, 그들이 약속했던 결과를 보여주지 못하자, AI에 대한 자금 투자는 사라져버렸다. 동시에, Connectionism 또는 뉴럴망은 지난 10년동안 마빈 민스키의 퍼셉트론(시각과 뇌의 기능을 모델화한 학습 기계)에 대한 파괴적인 비판에 의해 완전히 중지되었다. 그러나 70년대 후반의 AI에 대한 좋지 않은 대중의 인식에도 불구하고, 논리 프로그래밍, 상징 추론과 많은 여러 영역에서의 새로운 아이디어가 나타났다. 문제. 1970년대 초, AI 프로그램의 가능성은 제한적이었다. 모든 문제에 걸쳐서 문제를 푸는 인상 깊은 작품들은 겨우 시험용 버전 정도였고, 어떤 의미에선 '장난감'에 가까웠다. AI 연구는 70년대에 더 이상 극복할 수 없는 몇개의 근본적인 한계를 가지게 됐다.몇개의 한계를 통해 십여년 후에 극복되었고, 다른 몇 개는 오늘날까지 남아있다. 자금 지원의 중단. 영국 정보나 DARPA, NRC같은 AI 연구자들에게 자금을 주던 기관들은 연구 진행의 부진에 실망했고 결국 AI에 관한 방향성을 가진 자금 지원을 끊었다.
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1966년 기계를 이용한 번역을 비판하는 보고서가 ALPAC에 제출되었을 때부터 이런 흐름이 시작되었다. 총 2천만 달러를 지원한 NRC도 지원을 멈췄다. 1973년 라이트힐 보고서는 "장대한 목표(grandios objectives)"를 성취하는 데 실패한 영국의 AI 연구의 상태에 대해 비난했고 결국 영국의 AI 연구소는 해체되었다(보고서는 특히 AI 연구의 실패의 원인이 폭발적인 조합의 수라고 언급했다). DARPA는 CMU의 음성을 이해하는 연구의 연구자들에게 심하게 실망했고 연간 3백만 달러의 지원을 취소했다. 1974년에 이르자 AI 연구에대한 투자는 찾기 어려워졌다. 한스 모라벡은 그의 동료의 비현실적인 예측에 의한 위기를 비난했다. "많은 연구가들이 많은 연구자는 과장을 증가시키는 웹에 휘말렸다." 그러나 여기엔 다른 이슈가 있다 : 1969년 맨스필드의 수정안의 통과이후, DARPA는 자금 지원에 대해 "비직접적인 기초 연구보다, 임무 완수에 직결된 연구"를 수행하라는 증가하는 압력을 받고 있었다. 창조성 높은 지원, 자유분방한 연구는 1960년대와 함께 떠났고 DARPA에서 다시 오지 않을 것이다. 대신, 자금은 자동조정 탱크나 전투 관리 시스템과 같은 분명한 프로젝트와 명확한 목표를 향할 것이다. 캠퍼스 전역의 비판들. 몇 철학자들은 AI 연구가들에게 강력한 반대를 표했다. 초기 반대자들 중 괴델의 불완전성의 원리에 의해 컴퓨터 프로그램같은 시스템이 실제적으로 정확하게 사람과 같이 행할 수 없다고 주장한 사람은 존 루커스(John Lucas)이다.
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휴버트 드라이퍼스는 60년대의 깨어진 약속을 조롱했고 AI의 가정을 비판했으며, 인간의 추론이 실제적으론 "상징적 진행"이 매우 적게 포함되어 있고 구현적, 본능적, 무의식적인 노하우에 의해 처리된다고 주장했다. 존 설의 1980년대 제시된 중국인 방 문제는, 실제로 프로그램이 상징들을 '이해'할 수 없고 사용할 수 없음을 보여주려고 시도했다. 설은 만약 상징이 기계에게 아무 의미가 못된다면, 기계는 생각하는 것이 아니라고 주장했다. 이 비난은 AI 연구가들에게 심각하게 작용하지 못했다. 비용이성과 상식적 지식에 관한 문제가 훨씬 더 즉각적이고 심각한 듯이 보였다. '노하우'와 '지향성'이 실제 프로그램을 만드는데 어떻게 다른지가 불분명했다. 민스키는 드라이퍼스와 설을 향해 "그들은 오해했고, 무시될 것이다"라고 했다. MIT에서 가르쳤던 드라이퍼스는 냉대받았다 : 그는 나중에 AI 연구가들에게 "나와 점심 식사할 용기도 없다"라고 평했다. ELIZA의 제작자 조셉 웨이즌바움(Joseph Weizenbaum)은 그의 동료인 드라이퍼스가 전문적이지 않고 유치한 대우를 한다고 느꼈다. 웨이즌바움은 케네스 콜비(Kenneth Colby)가 쓴 DOCTOR와 임상치료 채팅봇에 대해서 심각하게 의심하기 시작했다. 웨이즌바움은 콜비가 그의 무심한 프로그램을 진지한 치료 도구로 여기는 걸 방해했다. 이 불화가 시작되고, 이 상황은 콜비가 웨이즌바움을 프로그램에 대한 공로로 인정하지 않았을 때 도움이 되지 않았다. 1976년에 웨이즌바움은 컴퓨터 능력과 인간 추론(Computer Power and Human Reason)을 출판하며 인공 지능의 오용이 인간의 삶을 평가 절하시킬 수도 있다고 주장했다.
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퍼셉트론과 연결망의 어두운 시대. 뉴럴 네트워크 형태의 퍼셉트론이 1958년 마빈 민스키의 고등학교 시절 친구였던 프랭크 로센블랫(Frank Rosenblatt)에 의해 도입되었다. 다른 AI 연구가들이 그러하듯, 그는 낙관론을 펼쳤고, "퍼셉트론은 결국 학습을 하고, 의사 결정을 하고, 언어 번역을 할 것이다"라고 예견했다. 60년대를 이끌던 패러다임 속의 연구 프로그램의 수행은 1969년 민스키와 페퍼의 책 퍼셉트론의 출판과 함께 갑자기 중지되었다. 이것은 퍼셉트론이할 수 있는 일에 몇가지 심각한 제한이 있음을, 또 프랭크의 예견은 심하게 과장되어있음을 알렸다. 이 책의 파급력은 압도적이었다 : 향후 10년 동안 뉴럴 네트워크에 대한 거의 모든 연구가 중지되었다. 결국, 뉴럴 네트워크 영역을 회복할 연구원의 새로운 세대가 그 후에 인공지능의 중요하고 유용한 부분을 내놓았다. 로센블랫은 이 책을 보지 못했는데, 그는 문제의 책이 출판 되고 곧바로 보트 사고와 함께 사망했기 때문이다. 깔끔이 : 논리, 프롤로그와 전문가 시스템. 논리적 추론은 1958년 초에 AI 연구에서 존 매카시가 제안하여 도입되었다. 1963년 알렌 로빈슨(J. Alan Robinson)은 간단하게 추론을 컴퓨터에 구현시키는 분해와 통일 알고리즘을 발견했다. 그러나 매카시와 그의 학생들이 60년대 후반에 했던 것과 같은 복잡하지 않은 구현은 본질적으로 다루기 힘들었는데, 간단한 정리를 증명하기 위해 천문학적 단계가 필요했다.
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더 성공적인 결실을 맺는 논리적 접근은 70년대 에딘벌 대학의 로버트 코왈스키(Robert Kowalski)가 개발했고 곧 프랑스의 연구가인 알라인 콜메루엘(Alain Colmerauer)과 성공적인 논리 프로그래밍 언어인 프롤로그를 만든 필립 오우셀(Philippe Roussel)과의 협업을 이끌어냈다. 프롤로그는 다루기 쉬운 계산을 허용하는 논리의 부분을 사용한다. 규칙은 계속적으로 영향을 미쳤고, 에드워트 페이젠바움(Edward Feigenbaum)이 기대하던 시스템 기초를 제공했으며 알렌 뉴엘과 허버트가 계속 연구하도록 만들었다. 사이먼은 Soar과 인식에서의 통일 이론을 이끌었다. 논리적으로의 접근을 비판하는 지적은, 드라이퍼스가 했던대로, 사람이 문제를 해결할 때 논리를 거의 사용하지 않는다는 것이었다. 피터 왓슨(Peter Waon), 엘리너 로시, 아모스 트버스키, 대니얼 카너먼을 비롯한 심리학자들이 이를 증명했다. 매카시는 이에 대해서 이 증명이 무관하다고 답했다. 그는 정말 필요한 기계란 사람처럼 생각하는 것이 아니라 문제를 해결할 줄 아는 기계라고 일축했다. 지저분이 : 프레임과 스크립트. 매카시의 접근에 대한 비평가들의 대다수가 그의 동료인 MIT 소속이었다. 마빈 민스키와 사무엘 페퍼와 로저 샹크는 기계를 사람처럼 느껴지도록 만드는 "이야기 이해"와 "물체 인식"의 문제를 해결하려고 노력했다. "의자"나 "음식점" 같은 일반적인 개념을 사용할 때 사람들은 모두 비논리적으로, 사람들이 통용하는 범용적 가정을 함께 했다. 불행하게도 이런 부정확한 가정들은 논리적 절차로 대표하기가 힘들었다.
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제럴드 서스먼(Gerald Sussman)은 "본질적으로 부정확한 개념을 설명하기위 해 정확한 언어를 사용하는 순간 그들은 더 이상 부정확하다고 말할 수 없다"라고 표했다. 또한 섕크는 이에 대해 "비논리적" 접근 즉 "지저분이"가 매카시, 코와스키, 페이젠바움의 "깔끔이" 패러다임과 반대에 있다고 평했다. 1975년 세미나 보고서에서, 민스키는 "지저분한" 많은 그의 동료 연구자들이 무언가에 대한 우리의 모든 상식적 가정을 포착하는 프레임워크를 도구로 사용했다고 적었다. 예를 들어 우리가 새라는 개념을 생각할때, 즉시 '난다', '벌레를 먹는다'와 같은 다양한 사실들 또한 떠올린다. 떠올린 것들이 항상 사실은 아니고 또 "논리적"으로 이것들이 공제가 되지는 않는다. 그러나 이런 가정들의 구조는 우리가 말하고 생각하는 문장의 부분을 차지한다. 그는 이 구조를 "프레임"이라 칭했다. 섕크는 프레임의 설명에 대해서 영어로된 짧은 스토리에 대한 답변을 성공적으로 하기 위한 "스크립트"라 불렀다. 수년 후 객체지향 프로그래밍에서 AI 연구에서 쓰였던 프레임에서 나온 '상속'이라는 개념을 채택하게 된다. AI붐 (1980-1987). 1980년대에는 전 세계적으로 사용된 ‘전문가 시스템’이라고 일컫는 인공지능 프로그램의 형태였고 인공지능 검색에 초점이 맞춰졌다. 같은 시기에 일본 정부는 자신들의 5세대 컴퓨터 프로젝트와 인공지능에 적극적으로 투자하였다. 1980년대에 존 홉필드와 데이비드 루멜하트의 신경망 이론의 복원이라는 또 다른 사건이 있었다. 전문가 시스템의 발전.
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전문가 시스템은 특정 지식의 범위에 대해 문제를 해결해주거나 질문에 대답해주는 프로그램이며 전문가의 지식에서 파생 된 논리적 법칙을 사용하였다. 최초의 실험은 1965년 Edward Feigenbaum과 레더버그에 의해 Dendral이 시작하였고 이것은 분광계로부터 화합물을 식별하는 실험이었다. MYCIN은 1972년에 개발되었고 전염되는 혈액 질환을 진단하였다. 이러한 접근법(실험)은 타당성이 입증되었다. 전문가 시스템은 소규모의 지식 영역에 대해서는 스스로 제한을 둠으로써 상식 문제를 피하였다. 그리고 그들의 단순한 디자인은 프로그램을 만드는 것을 상대적으로 쉽게 하였다. 모든 프로그램은 유용성이 입증되어야 하지만 AI는 이 점을 달성할 수 없었다. 1980년, XCON이라 불리는 전문가 시스템은 디지털 장비 회사인 CMU에서 완성되었다. 이 시스템은 매년 4천만 달러를 절약시켜주며 매우 큰 성과를 나타냈다. 전 세계의 회사들은 1985년에 1억 달러 이상을 AI에 사용하여 이를 개발하고 전문가 시스템을 배포하였다. Symbolics, Lisp Machines과 같은 하드웨어 회사와 IntelliCorp, Aion 등의 소프트웨어 회사들이 이를 지원하면서 같이 성장하였다. 지식 혁명. 전문가 지식들을 포함하면서 전문가 시스템의 힘은 두각을 나타내었다. 이것은 1970년대 내내 연구하였던 AI 연구 기법의 새로운 방향 중 일부분이었다. “AI 과학자들은 지능이란 것이 다른 방법들로 많은 양의 다양한 지식들을 사용하는 능력에 기반한 것이라고 의심하기 시작했다.” 지식 기반 시스템과 지식 엔지니어링은 1980년대 AI 연구자들의 메인 포커스가 되었다. 또한 1980년대에는 일반인들이 모두 알 만한 일상적인 사실들을 모두 포함한 아주 거대한 데이터베이스를 만들어 상식 문제에 대한 직접적 해결을 시도한 Cyc의 탄생을 볼 수 있었다.
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이 프로젝트를 이끈 Douglas Lenat는 지름길은 없다고 말했다. - 기계가 인간의 개념을 알게 하기 위한 단 한 가지 길은 그들을 가르치는 것이다. 이 프로젝트는 수 십 년 동안 완료될 것이라 생각되지 않았다. 돈은 되돌아온다 : 5세대 프로젝트. 1981년, 일본의 국제 무역과 산업 부서는 5세대 컴퓨터 프로젝트를 위해 8억 5천만 달러를 확보해 두었다. 그들의 목적은 기계가 사람처럼 프로그램을 작성하고 대화를 수행할 수 있는 시스템과 언어를 번역하거나 그림을 해석하는 것이었다. 그들은 프로젝트를 위해 기본 컴퓨터 언어로 Prolog를 선택하였다. 다른 나라들은 그들만의 고유한 프로그램을 개발하였다. UK는 3억 5천만 달러를 들여 Alvey 프로젝트를 시작했다. 미국 회사들의 컨소시엄은 정보기술과 AI안의 거대한 프로젝트를 투자받기 위해 마이크로 전자공학과 컴퓨터 기술 협력이라는 형태를 취했다. 또한 1984에서 1988년 사이에 DARPA는 전략적 컴퓨팅 계획을 설립하고 AI에 대한 투자를 세배로 늘렸다. 신경망 이론의 복귀. 1982년 , 물리학자 John Hopfield는 (현재 ‘Hopfield net’이라고 불리는) 완벽한 새로운 길에서 정보를 프로세스하고 배울 수 있는 신경망의 형태를 증명해냈다. 이 시기에, David Rumelhart는 (Paul Werbos에 의해 발견된) “역전파”라고 불리는 신경망을 개선하기 위한 새로운 방법을 알리고 있었다. 이러한 두 가지 발견은 1970년 이후 버려진 신경망 이론이라는 분야를 복구시켰다. 새로운 분야는 1986년 분산 병렬처리의 형태로부터 영감을 받았고 이와 같은 형태로 통일되었다. 2권 분량의 논문 집합은 Rumelhart와 물리학자인 James McClelland에 의해 편집되었다.
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신경망은 1990년대에 광학 문자 인식 및 음성 인식과 같은 프로그램의 구동 엔진으로 사용되며 상업적으로 성공했다. AI의 두번째 암흑기 1987-1993. AI와 비즈니스 커뮤니티의 매력은 상실했고 경제 거품이라는 고전적 형태의 1980년대에 빠졌다. 붕괴는 정부기관과 투자자들의 ‘해당 분야는 계속해서 비판에도 불구하고 진보해왔다.’는 인식에 비롯된 것이었다. 로봇 공학 분야에 관련 된 연구원인 Rodney Brooks 와 Hans Moravec는 인공지능에 대한 완전히 새로운 접근 방식을 주장하였다. 인공지능의 겨울. 1974년에 전문가 시스템에 대한 열정이 통제할 수 없을 정도로 퍼져나가고 이에 대한 실망이 확실히 따라올 것이라는 걱정이 있었고 이 때 투자가 끊기고 살아남은 연구원들에 의해서 “AI winter”이라는 단어가 만들어졌다. 그들의 두려움은 AI에 대해 일련의 재정적 차질이 있었던 1980년 말에서 1990년대 초반에 잘 나타난다. 이 AI winter 기간의 첫 번째 사건은 1987년에 특성화된 AI 하드웨어 시장이 갑자기 무너진 것이다. 1987년에 애플이나 IBM의 데스크탑 컴퓨터들은 급격히 빨라지고 성능이 좋아졌다. 또한 Symblics과 기타 회사들이 만든 데스크탑 컴퓨터 보다 더 비싼 Lisp 기기들보다도 더욱 좋은 성능을 나타냈다. 즉, 더 이상 Lisp 기기들을 살 이유가 사라진 것이다. 전체산업 1억 달러의 절반의 가치가 하룻밤에 사라졌다. 결국 최초의 성공한 전문가 시스템인 XCON은 유지하기에 너무 비싸다는 것이 증명되었다. 업데이트하기에도 너무 어려웠고 학습도 되지 않았다. 이 전문가 시스템은 또한 일반적이지 않은 질문을 했을 때 괴상한 행동을 하는 일명 "brittle" 이었고 그들은 일찍이 발견된 이러한 문제들에 의해 결국 희생되었다.
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전문가 시스템은 특별한 경우에서만 유용할 뿐이었다. 1980년대 후반, Strategic Computing initiative는 AI의 투자를 자르는 데 공이 컸다. DARPA의 새로운 리더쉽은 AI는 이 다음의 파도가 아니라고 결정했고 즉각적인 결과를 나타낼 수 있는 것으로 보이는 프로젝트에 직접적인 투자를 하는 방향으로 결정했다. 1991년에는 1981년에 일본에서 5세대 프로젝트의 목표 리스트에 적은 것만큼 성과가 나오지 않았다. 실제로 대화를 계속 이어나가는 것과 같은 어떤 것들은 2010년까지 달성되지 않았다. 다른 인공 지능 프로젝트와 마찬가지로, 실제 가능했던 것보다 기대가 훨씬 컸다. 몸통을 갖는 것의 중요성: Nouvellle AI and embodied reason. 1980년대 후반 , 몇몇 연구원들이 로봇 공학을 기반으로 인공 지능에 완전히 새로운 접근법에 대해 찬성하였다. 그들은 실제 지능을 보여주려면 기계에도 몸통이 필요하다고 믿었다. - 기계 또한 이 세상에서 인식하고, 이동하고, 살아남고 거래할 줄 알 필요가 있다. 그들은 이런 감각 운동 기술은 상식적인 추론과 같은 더 높은 단계의 기술이 필요하다고 말했고 실제로 추상적인 추론은 인간의 가장 흥미롭거나 중요한 기술이다. 그들은 지능을 바닥에서부터 지어야 한다고 내세웠다. 인공 두뇌와 제어 이론에서부터 얻은 접근법은 1960년대까지 인기가 없었다. 또 다른 선구자인 David Marr는 신경 과학 이론으로 한 그룹의 비전을 이끌어 성공적인 배경으로 1970년대에 MIT에 들어왔다. 그는 모든 상식적인 접근법(McCarthy's logic and Minsky's frames)을 거절했고 AI는 시각에 대한 육체적인 기계장치를 심볼릭 프로세싱 하기 전에 가장 바닥에서부터 위로 이해할 필요가 있다고 말했다.
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1990년에 Elephants Don't Play Chess 논문에서, 로봇 공학 연구자인 Rodney Brooks는 직접적으로 물리적 심볼 시스템 가설에 초점을 맞추었고 심볼들은 항상 필요한 것은 아니라고 말했다. “세계는 그 자체만으로 가장 훌륭한 모델이다. 이것은 항상 최신이며 모든 세부사항이 존재한다. 비결은 적절히 그리고 충분히 자주 감지하는 것이다. 80년대와 90년대에 많은 cognitive 과학자들은 또한 사고방식의 심볼 처리 모델을 거절하고 추론에 몸통은 필수적이라고 말했고 이러한 이론을 embodied mind 이론이라고 불렀다. AI 1993-현재. 지금보다 반세기는 더 오래된 AI의 분야는 마침내 가장 오래된 목표 중 몇 가지를 달성했다. 이것은 비록 뒷받침해주는 역할이었지만 기술 산업에 걸쳐 성공적으로 사용되었다. 몇 가지 성공은 컴퓨터의 성능이 증가했기 때문이고 또 다른 몇 가지는 고립된 문제들에 대해 집중하였고 높은 과학적 의무감으로 해 나갔기 때문에 해결되었다. 적어도 비즈니스 분야에서의 AI의 평판은 여전히 처음 같지 않다. 이 분야 내에서는 1960년대 세계의 상상이던 인간 수준의 지능의 꿈을 실현하는 것이 실패로 돌아갔다는 이유로 몇 가지 합의를 하였다. 하위 파트에서 AI의 일부분을 도와주던 모든 요소들은 특정 문제나 접근 방식에 초점이 맞추어졌다. 그 후, AI는 여태 해왔던 것보다 더욱 신중해졌고 더욱 성공적이였다. 또한 보안이 중요한 이슈로 떠올랐다. 인공지능의 보안이슈로는 학습된 인공지능을 속일 수 있는 공격형태인 Poisoning Attack, Evasion Attack, 인공지능 모델 자체를 탈취할 수 있는 Model Extraction Attack, 학습된 모델에서 데이터를 추출해내는 Inversion Attack 등이 있다. 성공 사례와 무어의 법칙.
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1997년 5월 11일, 딥 블루는 당시 체스 세계 챔피언이던 가리 카스파로프를 이긴 최초의 체스 플레이 컴퓨터가 되었다. 2005년 스탠퍼드의 로봇은 DARPA 그랜드 챌린지에서 연습해 보지 않은 사막 도로 131마일을 자동으로 운전하여 우승하였다. 2년 뒤, CMU의 한 팀은 DARPA 도시 챌린지에서 모든 교통 법규를 지키고 교통 혼잡 속에서 자동으로 55 마일의 길을 찾았다. 2011년 2월, 퀴즈 쇼 Jeopardy!에 출전한 IBM의 응답 시스템 왓슨은 상당히 여유롭게 두 챔피언을 이겼다. 이러한 성공은 혁신적인 새로운 패러다임 때문이 아니라 번거로운 엔지니어 스킬과 매우 뛰어난 성능을 가진 오늘날의 컴퓨터에서 비롯된 것이다. 실제로, Deep Blue의 컴퓨터는 1951년 Christopher가 체스 하는 법을 가르친 마크 1보다 1천만 배 빨랐다. 이 엄청난 증가는 무어의 법칙에 의해 측정되는데 이것은 2년마다 컴퓨터의 메모리 속도와 양은 두 배씩 늘어난다는 이론이다. 최초 컴퓨터 성능의 근본적인 문제는 느리지만 서서히 극복되고 있었다. 지능형 에이전트. 1990년대 동안에는 ‘지능형 에이전트’라고 불리는 새로운 패러다임이 다 방면에서 수용되고 있었다. 비록 이전의 연구자들은 'divide and conquer' 모듈러를 제안하고 AI에 접근하였지만 지능형 에이전트는 Judea Pearl, Allen Newell 등 다른 이들이 AI를 연구하는데 있어서 결정론과 경제성이라는 개념을 가져오기 전까지 현대식 형태를 갖추지 못했다. 경제학자들의 합리적 에이전트라는 정의와 컴퓨터 과학자들의 객체 혹은 모듈러 정의가 합쳐졌을 때 지능형 에이전트의 패러다임이 완성되었다.
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지능형 에이전트 시스템은 환경을 인식하고 성공을 가장 극대화할 수 있는 행동을 취한다. 이러한 정의에 의하면 인간과 인간의 조직처럼, 예를 들어 회사처럼 특정 문제를 해결하는 간단한 프로그램을 지능형 에이전트라고 한다. 지능형 에이전트는 AI 연구자를 “the study of intelligent agents"로 정의한다. 이것은 AI의 정의의 일부를 일반화한 것이다. 이것은 인간의 지능을 넘어 모든 종류의 지능의 연구를 추구한다. 이러한 패러다임은 당시 연구자들이 고립 문제에 대해 연구하고 다양하고 유용한 해결법을 찾도록 해주었다. 또한 서로서로 문제와 해결책을 공통의 언어로 표현하였고 추상적 에이전트를 사용한 경제학이나 제어 이론 등과 같은 다른 개념에도 사용되었다. 어떤 연구자들은 지능형 에이전트의 상호 작용에서 더 다양하고 지능적인 시스템을 만들기로 하였고 완전한 에이전트 아키텍처가 되기를 바랐다. 이것이 21세기의 보편적인 교과서들이 인공 지능을 정의하는 방식이다. 깔끔함의 승리. AI 연구자는 과거에 사용했던 것보다 더욱 정교한 수학적 도구를 사용하여 개발하기 시작했다. 해결하는 데 AI가 필요한 수많은 문제들이 존재하고 있다는 인식은 수학, 경제학 또는 오퍼레이션 연구 등의 분야에서 이미 연구자들이 AI를 사용하여 실현하고 있었다. 공유된 수학적 언어는 높은 수준의 협력, 좋은 평판, 여러 분야를 성공적으로 이끌고 측정과 증명이 된 결과들의 성취를 가능하게 하였다. AI는 더 엄격한 과학 학문이 되었다. 이는 혁명 그 자체였으며 "깔끔함"의 승리였다. Judea Pearl의 매우 영향이 큰 1988년 책은 AI에 결정론과 확률을 대입시켰다.
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사용 중인 많은 새로운 도구(Bayesian networks, hidden Markov models, information theory, stochastic modeling)와 기존의 고전적이 방법들이 최적화되었다. 더 정밀한 수학적 모형이 신경망 네트워크와 진화 알고리즘과 같은 연산 지능적 패러다임을 위해 개발되었다. 조용한 발전. AI 연구자들에 의해 최초로 개발된 알고리즘은 거대한 시스템의 일부로 나타나기 시작했다. AI는 매우 어려운 문제들을 해결했고 데이터 마이닝, 산업 로봇공학, 논리학, 음성 인식, 은행 소프트웨어,의학적 진단, 구글 검색 엔진 등 여러 기술들은 기술 산업에 매우 유용하다는 것이 증명되었다. AI 분야는 이러한 성공에 대해 매우 낮은 신뢰를 받았다. AI의 훌륭한 혁신 중 대부분은 컴퓨터 과학의 도구에서 또 다른 기능으로 세분화되었다.닉 보스트롬은 "많은 최첨단 AI가 일반 응용 부문으로 필터링되었으며, AI라고 불리지 않는 경우가 많다. 일단 무언가가 충분히 유용하고 일반적이게 되면 더 이상 AI라는 라벨이 붙지 않기 때문이다."라고 말했다. 1990년대 AI 분야의 많은 연구자들이 고의로 자신의 프로젝트를 다른 이름으로 불렀다. 일부 이러한 현상은 그들의 분야가 AI와 근본적으로 다르다고 여겼기 때문이거나 또는 새로운 이름이 투자받기 쉬웠기 때문일 것이라고 한다. 적어도 상업 분야에서는 연구자에 대해 AI 겨울에 있었던 실패했던 계약이 꼬리표처럼 따라다녔고 2005년에 뉴욕 타임즈에서는 “컴퓨터과학과 소프트웨어 엔지니어들은 광기에 싸인 몽상가처럼 보일 두려움 때문에 인공 지능이란 용어를 피했다.” 라고 소개되었다. HAL 9000은 어디에 있는가? 1968년 아서 C.
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클라크와 스탠리 큐브릭은 2001년에는 기계가 인간과 유사하거나 또는 인간의 용량을 뛰어넘는 지능을 가진 존재가 되었을 것이라고 상상하며 《》라는 SF 작품을 완성했다. 여기에 등장하는 HAL 9000이라는 캐릭터는 2001년에 이러한 기계가 존재할 거라고 믿는 많은 AI 연구자들의 공유된 믿음을 기반으로 만들어졌다. 훗날 마빈 민스키는 “그래서 왜 우린 2001년에 HAL을 얻지 못했나?”라는 질문을 하였다. 대부분의 연구자들이 신경망이나 유전자 알고리즘의 상업적 용도의 프로그램을 추구했던 반면, 민스키는 해답이 방치된 상식 추론과 같이 매우 중심적인 문제에 있다고 믿었다. 반면에 존 매카시는 여전히 자격문제를 비난하였다. 레이 커즈와일은 문제는 컴퓨터 성능에 있으며 무어의 법칙을 사용하였을 때 인간 수준의 지능을 가진 기계는 약 2029년에 나올 것이라고 예견하였다. 제프 호킨스(Jeff Hawkins)는 신경망 연구자들이 대뇌 피질의 본질적인 성질을 무시하고 간단한 문제들을 성공적으로 해결하는 간단한 모델을 추구했다고 말했다. 또한 각각에 대해 많은 설명들이 있으며 이를 대응하는 진행 중인 연구 프로그램들이 있다. 인공지능과 4차 산업혁명. 세계는 이미 4차 산업혁명에 진입했으며 인공지능은 빠르게 인간을 대체해 나갈 것이다. 또, 널리 퍼져 있지 않을 뿐 미래는 이미 와 있으며 인공지능, IoT, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터 등이 융합되면서 4차 산업혁명이 발생하고 있다. 과거 산업혁명이 ‘기계근육’을 만드는 과정이었다면 4차 혁명에서는 ‘기계두뇌’가 탄생할 것이다. 제1차 산업혁명 발생시, 산업 기계에 의해 일자리를 잃을 것이 두려웠던 노동자들이 러다이트(기계파괴운동)를 일으켰다.
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이와 유사하게, 인공 지능에 의한 4차 산업혁명으로, 많은 사람들이 미래에 일자리를 잃을 것을 우려하고 있다. 한 온라인 설문조사에 따르면, 응답자의 70.1%가 미래에 인공지능에 의해 인간의 직업이 줄어들 것이라고 예상했다. 실험적인 AI 연구. 인공지능은 1959년에 MIT AI연구소를 설립한 매카시와 마빈 민스키, 카네기멜론 대학교에 인공지능 연구소를 만든 앨런 뉴웰과 허버트 사이먼과 같은 개척자들에 의해 1950년도에 실험 학문으로 시작되었다. 이들 모두는 1956년에 매카시, 민스키, IBM의 나단 로체스터 와 클라우드 샤논에 의해 조직되어 열린, 이미 언급된 다트머스 대학의 여름 AI 콘퍼런스에 참가하였다. 역사적으로, 인공지능 연구는 두 개의 부류 -- 깔끔이(Neats)와 지저분이(Scruffies) -- 로 나눌 수 있다. 깔끔이는 우리가 전통적 혹은 기호적(symbolic) 인공지능 연구라고 부르는 분야로서, 일반적으로 추상적인 개념에 대한 기호적 연산과 전문가 시스템(expert systems)에 사용된 방법론을 가르친다. 이와 상반된 영역을 우리는 지저분이(Scruffies) 또는 연결주의자(connectionist)라 부르는데, 시스템을 구축하여 지능을 구현/진화시키려고 시도하고, 특정 임무를 완수하기 위해 규칙적인 디자인을 하기보다는 자동화된 프로세스에 의해서 지능을 향상시키는 방식이다. 가장 대표적인 예로 신경망(neural network)이 있다. 이 두 가지 접근법은 인공지능 역사의 매우 초창기부터 함께 했다. 1960년대와 1970년대를 거치며 scruffy 접근법은 주목받지 못했지만, 1980년대 깔끔이 접근법의 한계가 명확해지면서 다시 주목 받게 되었다.
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그러나 현재 두 가지 방식을 사용하는 그 어떤 최신의 인공지능 알고리즘도 확실한 한계가 있다는 것이 명확하다. 특히 1980년대에 들어서 Back propagation (인공지능 학습방법: Training Method)가 소개되면서 많은 연구가 진행되었음에도, 신경망을 이용한 인공지능은 아직 초보단계이다. 인공신경망 (Artificial Neural Networks)을 이용한 많은 연구가 현재에도 진행되고 있지만, 몇 가지 장애로 인해서 실용화하기엔 아직도 먼 기술이다. 인공신경망을 이용한 인공지능이 어느 정도 실용화되기 위해선 우선 실효성 있는 학습방법 (Training Methods)이 필요하다. Back propagation을 이용한 학습방법이 제안되어 연구되고 있지만, 완전한 학습을 이룰 수 없을 뿐만 아니라, 학습에 사용되는 data들이 서로 orthonormal해야 하는 조건 때문에 항상 불완전한 학습으로 끝나기 쉽다. (Converge to Local Mimimum, not to the optimal minimum: 지역최적해에 머뭄. 즉, 눈먼 장님이 가장 낮은 저지대를 찾는 경우 각 현재 지점에서 아래로 내려가려는 성질이 있는데 이때 눈먼 봉사이므로 특정 지점의 저지대에 도달한 경우, 그 지점에선 어디로 가거나 위로 올라가는 것만 있으므로 앞에 설명한 성질에 의해 바로 전에 찾은 저지대 남으려 하는 성질이 있다는 것을 의미함). 이러한 단점들을 보완하기 위해서 Fuzzy Logic, Neurofuzzy (Neural fuzzy logic) and Genetic Algorithms등을 이용한 학습방법이 연구되고 있으나 전망이 밝지만은 않은 상태이다. 미국의 DARPA(미 국방부 최신 기술 연구 프로젝트 관리국)과 일본의 5세대 컴퓨터 프로젝트에 의해서 1980년대 인공지능 연구는 엄청난 연구 기금을 지원 받을 수 있었다. 몇몇 인공지능 선각자들이 거둔 주목할 만한 결과에도 불구하고, 즉각적인 결과를 산출하는 데 실패하게 된다.
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이것은 1980년대 후반 인공지능 연구 기금에 대한 대폭적인 삭감을 초래하였고, 인공지능 연구의 침체기를 뜻하는 인공지능의 겨울을 가져왔다. 1990년대, 많은 인공지능 연구가들은 좀 더 구체적인 목적 아래 기계 학습, 로보틱스, 컴퓨터 비전과 같은 인공지능과 관련된 세부 영역으로 이동하였고, 순수하고 보편적인 인공지능에 대한 연구는 매우 제한적으로 수행되고 있다. 인공지능 기술의 실용적인 응용. 인공지능의 궁극적인 목표인 인간과 같은 지능의 개발이 어려움을 겪자, 다양한 응용 분야가 나타나게 되었다. 대표적인 예가 LISP나 Prolog와 같은 언어인데, 애초에 인공지능 연구를 위해 만들어졌으나 지금에 와서는 인공지능과 관련이 없는 분야에서도 사용되고 있다. 해커 문화도 인공지능 연구실에서 만들어졌는데, 이 중에서도 다양한 시기에 매카시, 민스키, 페퍼트, 위노그라드(SHRDLU를 만든 뒤에 인공지능을 포기했다)와 같은 유명인의 모태가 된 MIT 인공지능 연구소가 유명하다. 다른 많은 시스템들이 한때 인공지능의 활발한 연구 주제였던 기술들에 바탕을 두고 만들어졌다. 그 예들은 다음과 같다: 인공지능 분야와 과학 소설 분야에서는 인공지능 시스템이 인간 전문가의 판단을 대체하리라는 예상이 계속해서 제기되어 왔다. 오늘날에는 몇몇 공학이나 의약 조제 같은 특정 분야에서 전문가 시스템이 인간 전문가의 판단을 보조하거나 대체하고 있다. 인공지능의 이론적인 결과. 어떤 사람들은 현재 알려진 어떤 시스템보다도 지능적이며 복잡한 시스템의 등장을 예견하기도 한다. 이와 같은 가상적인 시스템들을 '비결정적인 인공지능 시스템'의 약자인 atilect라고 한다. 이와 같은 시스템이 만들어진다면 그동안 인류에게 문제시되지 않았던 많은 윤리적인 문제들이 발생하게 된다.
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이에 대한 토론은 시간이 흐름에 따라 '가능성'보다는 '의도'에 점점 초점을 맞추게 되었다. 이러한 초점의 이동은 휴고 더개리스(Hugo de Garis)와 케빈 워릭(Kevin Warwick)에 의해 제기된 "Cosmist"(반대말은 "Terran") 논쟁에 의해 이루어졌다. 더개리스에 따르면 Cosmist란 더욱 지능적인 종족을 인간의 후계종으로 만들어 내기 위해 노력한다. 이러한 논의로 미루어 볼 때, '의도'의 문제가 초기 인공지능 "반대파"들에게 큰 문제였음을 알 수 있다. 흥미로운 윤리적 문제를 제기하는 주제는 다음과 같다. 유명 인공지능. 지능적 기계. 다양한 종류의 지능적 프로그램이 있다. 이들 중 몇 가지 예를 들면 다음과 같다. 인공지능 연구가. 전 세계에는 수많은 인공지능 연구가들이 있다. 이제 인공지능 분야에 많은 기여를 한 연구자들을 소개해보겠다. 몇몇 컴퓨터 과학 연구가들은, "인공지능"이라는 용어가 지금까지 이 연구 분야에서 이룩한 많은 업적과 "지능"이라는 일반적인 용어사이에서 큰 불일치를 초래하기 때문에 좋지 못한 용어라고 여겨진다. 이 같은 문제는 대중과학작가들과 케빈 워릭(Kevin Warwick)과 같이 현 상태로는 불가능한 혁신적인 인공지능 연구 성과에 대한 기대를 불러일으키는 사람들에 의해서 심화되고 있다. 이 같은 까닭으로 인공지능과 관련된 분야에서 일하는 많은 연구자들이 자신들은, 인지 과학, 정보학, 통계추론 또는 정보공학과 관련된 연구를 하고 있다고 이야기한다. 그러나 현재 진보는 이루어지고 있고, 오늘날 인공지능은 전 세계 수많은 산업 시스템에서 작동하고 있다. 오늘날 실세계의 인공지능 시스템에 관해 더 자세한 내용을 보려면 와이어드지의 기사를 참고하라.
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미래. 초지능. 초지능(superintelligence)이란 인간의 능력을 아득히 뛰어넘는 가설적인 지능체를 가리키는 말이다. 어떤 전문가들은 인공 일반지능의 발전이 앞으로 계속해서 이어진다면 일정한 수준의 지능에 도달하고 나서는 인공지능이 스스로를 계속해서 개선할 수 있으며, 이를 반복하여 기하급수적인 지능 성장으로 순식간에 인간의 지능을 뛰어넘을지도 모른다고 주장한다. 버너 빈지는 이 시나리오를 "특이점"(singularity)이라고 이름하였다. 인공지능의 한계는 여전히 명확하지 않기 때문에 이는 예측 불가능하다고 여겨지며 때로는 허무맹랑한 이야기로 치부되기도 한다. 로봇 전문가 한스 모라벡이나 발명가 레이 커즈와일 등은 더 나아가 미래에는 인간이 기계와 결합한 사이보그로 진화하여 초지능을 손에 넣을 수 있을 것이라고 주장하는데, 이러한 주장을 트랜스휴머니즘이라고 한다. 간추리기: 초지능은 인간의 능력을 뛰어넘는 가설적인 지능체를 의미합니다. 몇몇 전문가들은 인공 일반지능의 발전으로 인해 인공지능이 스스로를 개선하고 기하급수적인 성장을 거듭하여 인간의 지능을 뛰어넘을 수도 있다고 주장합니다. 이를 "특이점"이라고도 부르며, 미래에는 사이보그로 진화하여 초지능을 손에 넣을 수 있다는 주장도 있습니다. 위험성. 인공지능의 부정적 영향으로 현존 일자리의 감소, 시스템 오류 발생과 이에 따른 보상, 인간 노동력에 대한 경시, 전투 로봇과 같은 자율 살상 무기에 대한 윤리적인 문제 등이 있다. 기술에 의한 실업. 지금까지 과학 기술은 일자리를 줄이기보다는 증가시키는 경향이 있었으나 경제학자들은 AI에 관해서는 미지의 영역이라고 인정한다.
인공지능

경제학자들을 대상으로 한 설문에서 로봇과 AI의 사용 증가가 장기 실업자를 늘릴지에 대해 물은 결과 의견이 크게 분분했으며, 다만 늘어난 생산성이 재분배된다면 순이익이 될 수 있다는 데에 동의한다. 또한 블루칼라 직종을 위협하던 종래의 자동화와 달리 인공지능에 의한 자동화는 많은 중산층의 화이트칼라 일자리도 위협할 수 있다는 점이 중대하게 받아들여진다. 그 영향 범위도 매우 넓어서 법률 사무원에서 패스트푸드까지 다양한 직종이 큰 위기에 놓일 것이라 예측되는데, 한편으로 개인 건강 관리나 성직자 등 일부 직종은 오히려 수요가 증가할 수 있다고 예상된다.
남극권

남극권(南極圈)은 지도 위에 표시된 지구의 주요 다섯 위선 중 하나이다. 2011년을 기준으로, 남위 66° 33′ 44″(66.5622°)을 지난다. 남극권은 여름에 해가 지지 않는 백야와 겨울에 해가 뜨지 않는 극야 현상이 일어나는 북쪽 한계이다. 남극권의 위치는 고정되어 있지 않고, 지구 자전축 기울기의 변화에 따라 40,000년 주기로 2°가량 변한다. 현재는 1년에 약 15m가량의 속도로 남쪽으로 움직이고 있다. 문제. 환경 오염으로 인해 남극의 여름에도 40°C가 넘은 적이 있다. 지리. 남극 대륙의 대부분은 남극권 안쪽에 포함된다. 남극권 안에 영주하는 사람은 없으나, 여러 나라에서 설치한 남극 연구소에는 계절에 따라 교대를 해가며 여러 연구팀의 과학자들이 살고 있다. 예전에는 고래잡이 기지가 설치되어, 고래잡이들이 1년 이상 살기도 했다. 본초 자오선에서 시작하여 동쪽으로 남극권은 다음 지역을 지나간다.
백악기

백악기(白堊紀) 또는 크레테이셔스기()는 중생대의 마지막 지질 시대로 쥐라기가 끝나는 1억4550만 년 ± 4백만 년 전부터 신생대 팔레오세가 시작하는 6600만 년 ± 3십만 년 전 사이의 시기이다. 백악기의 지구 기후는 오늘날처럼 온화하였으며, 해수면이 지금처럼 높았다. 뿐만 아니라 계절도 생겨났다. 바다에는 지금은 멸종한 어룡, 수장룡 등의 해양파충류와 암모나이트, 루디스트 같은 생물이 서식하였고, 육상에는 공룡 등이 살았다. 또한 백악기에 들어 포유류, 속씨식물과 같은 새로운 생물이 출현하였다. 백악기는 지구의 역사에서 특기할 만한 대멸종인 K-T 대멸종과 함께 막을 내렸다. 이 대멸종으로 인해 조류 이외의 모든 공룡, 익룡, 어룡, 수장룡과 같은 생물이 절멸하였다. 백악기의 세계. 고지리학. 백악기 시대에는 고생대에 형성된 초대륙인 판게아가 분리되어 오늘날의 대륙과 같은 모습으로 나뉘어 있었다. 백악기 동안 대서양이 점점 넓어졌으며, 북아메리카에서는 북아메리카 조산대와 네바다 조산대의 활동이 있었으며, 후기에는 세비어 조산대와 라라미데 조산대가 활동하였다. 한편, 곤드와나를 이루던 남아메리카, 남극, 아프리카, 오스트레일리아, 인도 역시 분리되었다. 당시 인도와 마다가스카르는 서로 이어져 있었다. 이러한 대륙의 분열로 인해 남대서양과 인도양이 형성되었다. 같은 기간 동안 아프리카 대륙의 이동으로 인해 테티스해는 점차 좁아졌다.
백악기

초대륙의 분열과 대륙의 이동으로 인해 백악기의 해수면은 높아졌으며 각 대륙의 많은 부분이 바닷물에 잠겼다. 백악기라는 이름은 해당 시기에 살았던 조개나 산호류에서 만들어진 탄산칼슘이 퇴적하여 형성된 백악에서 유래하였다. 백악기에는 현생누대의 어느 기간보다 많은 백악이 형성되었다. 이 시기에 형성된 백악은 대부분 석회비늘편모조류에 의해 생성된 것으로 해령의 융기와 해수의 순환으로 인해 전 세계로 퍼져 퇴적되었다. 이렇게 전 세계에 걸쳐 퇴적된 탄산염이 응훅한 퇴적암이 백악이다. 가장 널리 알려진 백악 지층은 미국 캔자스주의 스모키힐 백악층으로 여기에서는 당시 살던 다양한 생물의 화석이 많이 발굴되었다. 이 외에도 영국 잉글랜드의 남서부에 분포한 윌드, 중국의 진저우 시 인근에 분포한 이시안 층, 대한민국의 경상 누층군이 있다. 인도에서는 거대한 화산 활동으로 용암 대지인 데칸 트랩이 형성되었다. 기후. 백악기 전기가 시작된 베리아스절에 지구의 기온은 중생대 말엽인 후기 쥐라기보다 하강하였다. 당시 기온이 낮아져 고지대에 눈이 내린 흔적이 발견되었다. 고위도 지역과 높은 산지에는 빙하가 형성되었으며 보다 남쪽에서는 눈이 오는 겨울이 나타났다. 그러나 이후 백악기 전반에 걸쳐 기온은 다시 상승하였다. 백악기 시기 왕성하게 일어났던 화산 활동으로 인해 이산화탄소가 증가하였기 때문이다. 해령을 따라 발달한 플룸 구조로 인해 해수면이 상승하였고 초대륙이 분열하면서 대륙들은 바다로 둘러싸이게 되었다.
백악기

동서의 대양을 연결하는 해량이었던 테티스 해 역시 지구 기온을 올리는데 일조하였다. 당시의 기온이 얼마나 온난하였는가는 알래스카나 그린란드에서 발견되는 식물 화석과 남위 75도 지점이었던 남극 대륙에서 공룡의 화석이 발견되는 것으로 미루어 짐작할 수 있다. 적도에서 극점까지 기온 변위가 매우 적은 기후로 인해 바람 역시 잔잔하였다. 이 때문에 해양의 용승 역시 오늘날에 비해 적었는데, 검은 셰일이 전 세계적으로 형성된 점, 그리고 해양의 산소 결핍 사태가 있었다는 점을 이의 증거로 제시할 수 있다. 해수면 온도는 평균 약 37 °C였을 것으로 추정되며 더운 곳은 42 °C에 이르렀을 것으로 추정된다. 이는 현재의 해수면 온도에 비해 약 17 °C 정도 높은 수치이다. 심해 역시 오늘날에 비해 15 - 20 °C 정도 높았을 것으로 추정된다. 지질학. 연구의 역사. 1822년 벨기에의 지질학자 장 도말리우스 달로이는 파리 분지의 지층을 연구한 끝에 백악기를 다른 지질 시대와 다른 독립적인 기로 분류하였다. 그는 새로 구분한 지질시대에 라는 이름을 붙였는데 이는 백악을 뜻하는 에서 파생시킨 것이다. 크레타섬 역시 같은 라틴어 단어에서 유래된 이름이다. 하위 지질 시대. 백악기는 크게 보아 백악기 전기와 백악기 후기로 나뉜다. 이는 다시 보다 세밀한 지질 시대인 여러 절로 나뉜다. 지층. 백악기에는 대륙의 상당 부분이 높은 기온과 해수면의 상승으로 인해 얕은 바다로 변해 있었다.
백악기

백악기라는 이름 자체는 유럽의 지층에서 발견되는 백악에서 유래한 것이나, 이러한 백악의 형성은 전 지구상에서 광범위하게 이루어졌다. 현존하는 석회암의 상당량이 이 당시 살았던 석회질의 분비물을 내는 해양 생물의 사체가 침전되어 생긴 것이다. 백악기에 살았던 석회비늘편모조류의 활동으로 만들어진 백악은 세계 여러 곳에 분포하여 있는데 잉글랜드 남부 해안의 도버 백색 절벽과 같은 곳이 유명하다. 이 외에도 북해 연안의 여러 곳에 이와 비슷한 백악 절벽들이 존재한다. 백악층에서는 성게, 베렘나이트, 암모나이트, 모사사우루스와 같은 당시 수생 생물의 화석이 많이 발견된다. 남유럽에서는 북유럽과 달리 백악이나 석회암 층이 발달하지 못한 대신 이회토가 흔한데, 백악기에는 아직 알프스 조산대가 형성되지 않았고 지금의 남부유럽은 대부분 대륙 남부의 대륙붕을 이루어 해저에 있었기 때문이다. 백악기 시기의 이 바다를 테티스 해라 한다. 대한민국 경상 누층군. 한국의 경우, 한반도 남동부에 위치한 경상 분지의 퇴적물 경상 누층군이 백악기의 지층이다. 지질 연대 측정 결과 선경상계 지층인 묘곡층과 경정동층, 신동층군 낙동층부터 하양층군 자인층 및 진동층 그리고 유천층군 고성층까지 모두 백악기의 지층이다. 경상 누층군에서는 공룡과 백악기 식물의 화석이 다수 산출된다. 절대연령 측정 결과와 화석의 산출 등에 의한 경상 누층군 각 지층들의 가능한 지질시대의 범위는 다음과 같다. 생물. 식물. 백악기에 이르러 속씨식물이 출현하였다.
백악기

이후 속씨식물은 꾸준히 퍼져나가 백악기 후기인 캄파니 절에는 우점종으로 자리잡게 되었다. 백악기에 출현한 속씨식물로는 버즘나무, 분꽃나무, 버드나무, 사시나무, 녹나무, 감탕나무, 두릅나무, 생강나무 등이 있다. 속씨식물은 꿀벌과 공생 관계를 이루며 함께 진화하였다. 이는 공진화의 대표적인 사례로 꼽힌다. 육상 생물. 백악기의 주요 육상 생물은 공룡을 비롯한 지배파충류였다. 포유류는 유대류가 출현하는 것과 같은 진화가 계속되었으나 여전히 소수종이었다. 백악기 후기에 이르러 진수하강이 출현하였다. 백악기 초기에서 중기에 이르기까지 하늘에는 익룡이 날아다녔다. 이후 공룡의 일부가 방산 적응의 결과 조류로 진화하였다. 수각아목에 속하는 발가락이 셋 달린 공룡인 코에루로사우루스류가 이시기에 출현하였으며 이 가운데 일부가 진화하여 조류가 되었다. 조류는 백악기 말에 있었던 대멸종에서도 살아남아 오늘날까지 유지되고 있다. '백악기의 폼베이'로 불리는 중국 랴오닝성의 이시안 층에서는 같은 시기에 형성된 작은 키의 공룡, 조류, 포유류의 화석이 함께 발굴되었다. 이는 백악기 후기에 공룡, 포유류, 조류가 같은 장소에 섞여 살았음을 보여준다. 특히 1996년 이시안 층에서는 온 몸이 깃털로 덮인 시노사우롭테릭스 프리마가 발굴되어 주목을 받았다. 꽃의 출현과 더불어 곤충의 분화도 계속되어 최초의 사회성 곤충인 꿀벌, 말벌, 개미와 같은 작은 생물들이 출현하였다.
백악기

페름기에 등장한 진딧물, 석탄기에 등장한 메뚜기, 트라이아스기에 등장한 혹벌레도 이 시기에 다양화하였다. 해양 생물. 백악기 바다에는 오늘날의 상어와 진골류의 공통조상인 가오리상목에 속하는 어류가 살고 있었다. 어룡은 백악기 초기에 출현하여 말기에 멸종하였다. 수장룡은 백악기 전 기간에 걸쳐 서식하였으며 백악기 후기에 모사사우루스가 출현하였다. 따듯한 수온으로 인해 오늘날의 산호와 같은 고착동물이었던 루디스트가 연안을 메웠으며 이 사이를 암모나이트가 유명하였다. 백악기 후기에는 헤스페로르니테스가 출현하였는데 이 새는 부리에 촘촘한 이빨이 있었으며 날지 못하였고 물속을 헤엄쳐 물고기를 사냥하였다. 한편 얕은 바다에는 유공충과 불가사리 같은 극피동물들이 있었다. 백악기에는 규조류의 첫 번째 분화가 일어났다. 해양 규조류는 오늘날까지 이어지고 있으나 담수 규조류는 마이오세 이전에 멸종하였다. 백악기에는 암석에 붙어 사는 조개류 등에 의해 생물학적 침식이 왕성하게 일어나 바위에 특유의 구멍 흔적을 남겼다. 대멸종. 백악기 말엽인 마스트리흐트절에서 신생대 초기인 팔레오세가 시작되는 시점까지 해당하는 시기인 K-T 경계에 대멸종이 일어났다. 백악기-제3기 대멸종 또는 간단히 K-T 대멸종이라 불리는 이 대멸종 사건으로 인해 전지구적인 생태학적 위기가 도래하였다. 대멸종 이후 오랜 기간 동안 생물다양성은 회복되지 못하였으며 살아남은 생물들의 생태학적 지위 역시 불안한 상태였다.
백악기

K-T 대멸종으로 인해 많은 수의 분기군이 멸종하였는데, 대기중에 햇볕을 차단하는 성분이 장기간 존재하면서 지표에 도달하는 태양 에너지가 감소한 것이 가장 큰 원인이었다. 태양광의 감소는 광합성을 하는 식물의 감소로 이어졌고 이를 먹이로 삼는 초식동물이 멸종에 이르게 되자 결국 최종 포식자인 티라노사우루스 렉스와 같은 대형 육식동물도 멸종하게 되었다. 해양에서도 암모나이트, 루이스트와 같은 연체동물이 사라지자 이를 먹이로 하는 모사사우루스와 같은 해양동물 역시 멸종하였다. 한편 민물에서도 수중에 서식하던 민물달팽이와 민물홍합 같은 종들이 멸종하였다.
브레드보드

브레드보드(), 속칭 빵판 또는 빵틀은 전자 회로의 (일반적으로 임시적인) 시제품을 만드는 데 사용하고 재사용할 수 있는 무땜납 장치이다. 이것은 스트립기판(베로보드)과 현저하게 다르며 영구적이거나 1회용 시제품을 만들때 사용하고, 쉽게 재사용할 수 없는, 초기 인쇄회로기판과 비슷하다. 일반적인 브레드보드는 버스 스트립으로 알려진, 내부연결 전기단자의 스트립이 있고, 주 장치의 일부나 격리된 블록처럼 한쪽이나 양쪽은 전원선을 확장하도록 끼워져 있다. 현대의 무납땜 레드보드는 천공아래에 많은 납이 도금된 인청동 스프핑 클립이 있는 플라스틱 천공 블록으로 구성된다. 두개의 일련 패키지(, 약자 DIP)인 집적회로는 블록의 중앙선을 벌려서 삽입할 수 있다. 내부 연결 전선과 (축전기, 저항기, 코일, 등과 같은) 각각 부품 핀은 회로 위상을 완성하기 위해서 여전히 남는 구멍에 삽입할 수 있다. 이렇게, 다양한 전자 시스템은 소형 회로에서 완벽한 중앙 처리 장치(CPU)까지, 시제품화 될 것이다. 그러나, (접점당 2 ~ 25 pF으로 발생되는) 큰 공전 전기 용량 때문에, 무땜납 빵판은 상대적으로 낮은 주파수로 동작이 제한된다. 일반적으로 회로의 특성에 따라서 10 MHz보다 느리게 동작한다. 이름의 유래. "브레드보드"라는 이름은 점대점 구성의 초기형태에서 이름이 유래되었다. 라디오 초창기에 비전문가는 구리 선이나 단자 스트립을 나무 기판 (글자 그대로 빵을 자르는 식판)에 못박았고, 땜납 전자 부품을 연결하였다.
브레드보드

가끔 도면 다이어그램은 단자, 부품과 전선의 배치를 안내하는 것처럼 기판에 첫 번째로 붙였다. 다른 방법. 시제품을 만드는 다른 방법은 점대점 구성, 초기 빵판의 회상, 전선 랩과, 스트립기판같은 기판이 있다. 수백만의 트랜지스터, 다이오드와 저항기로 구성된 현대의 컴퓨터처럼, 복잡한 시스템은 빵판의 불규칙한 설계가 배치와 디버그가 힘들 수 있는 것처럼, 브레드보드를 사용하여 시제품을 구현하지 않는다. 현대의 회로 설계는 일반적으로 스키메틱 캡처와 시뮬레이션 시스템을 사용하여 개발하고, 첫 번째 시제품 회로가 인쇄회로기판에 제작되기 이전에 소프트웨어 시뮬레이션으로 검사한다. 집적회로 설계는 더 상위버전의 동일한 과정이다: 생산된 시제품 실리콘은 비싸기 때문에, 비싼 소프트웨어 시뮬레이션은 첫 번째 시제품을 제조하기 전에 수행된다. 그러나, 브레드보드 시제품 기술은 광대역 무선 주파수(RF) 회로처럼 어떤 특별한 응용이나, 부품의 소프트웨어 방법이 부정확하거나 완벽하지 않은 곳에 여전히 사용된다. 소프트웨어 공학에서 사용되는 용어. (평가 시제품으로도 잘 알려진) 빵판 시제품은 완전한 시스템을 평가하기 위해 소프트웨어를 반복적으로 설계하는 부분이다. 이것은 폐기되는 (종종 개념의 증명과 관련된) 광고용 시제품과 대조된다. 트리비아. 빵판이란 이름은 나무 판(진짜 "빵을 자르는 도마")을 전자 부품이 납땜될 자리에 작은 청동못이나 압정을 망치질 해서 이용하였던 것에서 유래했다. 즉석 카메라 SX-70용 집적회로는 텍사스 인스투르먼트에서 제조된 특정칩이 제공되기 이전에 빵판을 사용하였다.
브레드보드

4 피트 x 8 피트 조각의 베니어판에 개별적인 부품으로 설계되었다는 소문이 돌았고, 완전한 기능을 갖추었다. 프로젝트는 텍사스 인스투르먼트 공학자만 기능적 특성을 공급하였만, 칩의 기능을 알리지 않아서 그렇게 비밀이었다.
코닥 DCS Pro 14n

코닥 DCS Pro 14n()은 이스트만 코닥의 전문가용 디지털 SLR 카메라이다. 2002년 9월 23일에 발표되었으며, 초기 시제품(production example)은 2003년 3월에 등장하였다. 후속 모델은 코닥 DCS Pro SLR/n (니콘 F 마운트), 코닥 DCS Pro SLR/c (캐논 EF 마운트)이다. 필팩토리(FillFactory)에서 개발한 1,370 만 유효 화소 CMOS 이미지 센서를 가지고 있다. 렌즈 마운트로는 니콘 F 마운트를 채용하였다. 이미지 센서 앞에 안티 앨리어싱 필터가 없어, 모아레에 취약하다. DCS Pro 14n은 최초의 풀프레임 디지털 SLR인 콘탁스 N 디지털 다음에 발매된 두 번째 풀프레임 디지털 SLR이다.
아나킨 스카이워커

아나킨 스카이워커(Anakin Skywalker)는 《스타 워즈》시리즈 에피소드1·2·3의 주인공이다. 요약. 보이지 않는 위험. 보이지 않는 위험에 처음 등장한 아나킨은 9살의 나이에 제다이 마스터 콰이곤 진의 눈에 띄어 콰이곤이 죽자 그 제자 오비완 밑에서 가르침을 받는다. 클론의 습격. 훌륭한 제다이로 성장한다. 어머니 슈미 스카이워커를 대한 불안한 마음에 그는 타투인으로 다시 오게되고 어머니가 터스켄 약탈자들에게 죽자 터스켄 약탈자들을 어린 아이들 할 것 없이 몰살시킨다. 영화 끝부분 제다이의 금기를 깨고 나부에서 파드메 아미달라와 비밀 결혼을 하게 된다. 시스의 복수. 파드메의 죽음을 예견한 꿈으로 불안해하다가 죽은 사람을 살릴 수 있다는 시스의 팰퍼틴의 유혹에 넘어가 사랑하는 파드메를 살리기 위해 악의 화신 다스 베이더가 된다. 하지만 그 목적과 달리 악의 힘을 손에 넣자마자 사랑하던 여자를 잃게 되고, 오비완과의 결투에서 오른쪽 팔을 제외한 사지가 잘리면서 패배하게 된다. 용암으로 인해 심각한 화상까지 입은 그는 대수술 끝에 신체의 거의 모든 부위가 기계로 이루어지고, 온 몸에 갑옷을 두른다. 결국 다스 베이더의 모습이 되어 제국의 사령관으로 지낸다. 제국의 역습. 제국의 역습에서는, 베스핀에서 루크와 라이트세이버 결투를 한다. 결투에서 루크의 한 쪽 팔을 자르고 내가 네 아버지다(I Am Your Father)라고 말한다.
아나킨 스카이워커

제다이의 귀환. 제다이의 귀환 에서는 데스스타에서 강해진 루크에게 패하고, 황제가 유혹을 거부한 루크를 고문하자 황제를 원자로 속에 던진 이후에 다스 베이더는 루크에게 마스크를 벗겨 달라고 얘기를 하고, 아나킨 스카이워커의 모습으로 루크를 바라본 후 세상을 떠났다. 이후 엔도의 달에서 아나킨 스카이워커는 요다, 오비완 케노비와 영혼의 모습으로 아들 루크 스카이워커를 바라본다. 그 외. 그는 어머니의 죽음이나 파드메가 죽을 불길한 예견에서 헤어나오지 못하고 결국 팰퍼틴에게 벗어나지 못하는 사람이 되었다. 하지만 구원을 받아 제다이로 돌아온뒤 팰퍼틴 황제를 죽여, 예언대로 선택받은 자(Chosen One) 로서 포스의 균형을 가져다 주게 되었다. 소설에서는 다스 시디어스가 자신보다도 잠재적으로 강력한 존재(potentially more powerful than even myself)라며 아나킨의 힘을 높이 평가하는 대목이 있다. 조지 루카스 감독 역시 사이보그 전의 아나킨은 다스 시디어스와 다스 몰, 다스 플레이거스보다 강하다고 언급한 바 있다. 그럼에도 불구하고 감정에 치우쳐 이러한 힘을 제대로 발휘하지 못하기에 실질적인 전투력은 요다나 메이스 윈두 등에 미치지 못한다. 아나킨 스카이워커는 루크 스카이워커보다 더 강한 잠재력을 가졌으나 그 힘을 잃고 무거운 갑옷을 입게 됨으로 행동도 느려졌다. 만약 아나킨이 다스베이더가 안 되고 제다이를 선택했으면 루크는 물론 메이스 윈두, 다스 시디어스, 요다를 뛰어넘었을 것이다.
케니 베이커

케니 베이커(Kenny Baker, 1934년 8월 24일 ~ 2016년 8월 13일)는 영국 출신 배우이다. 《스타 워즈》시리즈에서 R2-D2를 연기한 것으로 잘 알려져 있다.
FTTH

FTTH(Fiber To The Home)는 광섬유를 집안까지 연결한다는 뜻으로, 초고속 기가 인터넷 설비 방식의 한 종류이다. FTTP(Fiber to the premises)라고도 한다. KT의 통신상품에 대한 대한민국 등록상표로 지정되어 있다. 원래는 두루넷(현 SK브로드밴드)의 등록상표였으나 등록료 미납으로 등록 '포기' 처분되었다. 유리 섬유 재질이라, 집안까지 광 케이블이 연결되어 레이저 빔으로 통신을 하므로 품질과 속도에서 우수하며 구리 재질로 된 동축 케이블에 비해 밖의 날씨와 낙뢰 및 전기, 전파 등에 의한 품질 저하에 영향을 받지 않는다. 대한민국의 FTTH. 현재 대한민국에서 서비스되는 FTTH 방식의 선두 업체인 KT가 제일 처음 집안까지 광섬유를 끌고 오는 방식으로 시작했고, 후발 업체인 SK브로드밴드, LG유플러스의 기가 인터넷 서비스는 집안까지 광섬유 케이블이 들어온 후 집안에 설치되어 있는 광섬유 케이블 모뎀을 통해 빛의 신호를 전기신호로 바꾼후 PC로 연결된다. 100Mbps급에서 광섬유 케이블 교체 없이 그대로 모뎀 교체만으로 최고 1Gbps의 속도로 서비스가 가능하다. FTTH서비스 지역은 정보통신 특등급 인증을 받은 아파트를 비롯한 주택과 공장지대, 산간(시골)등 FTTH 광포트가 설치되어 있는 지역에서 사용 가능하다. 인터넷 속도와 보급률이 높은 대한민국에서는 기존 xDSL과 동축 케이블인 HFC 방식은 점진적으로 감소하는 추세이고 인터넷 보급이 어렵거나 낙후된 산간,오지,시골 지역도 네트워크 품질 향상 차원에서, FTTH로 전부 교체 및 보급되고 있다.
FTTH

관련 기술. 현재는 구부림 특성을 대폭 강화해 볼펜 굵기(반경 5mm)의 막대에 여러 차례 감아도 데이터 손실이 거의 없는 굴곡특성 광섬유(E-BIF)가 상용화되었다.
루이 알튀세르

루이 피에르 알튀세르(, 1918년 10월 16일 ~ 1990년 10월 23일)는 프랑스의 마르크스주의 철학자이다. 생애. 알제리 출신으로, 파리의 고등사범학교()에서 헤겔 철학을 공부하였으며, 그 곳에서 철학 교수로 재직하였다. 그는 프랑스 공산당을 선도하는 이론가였으며 그의 주된 논쟁들은 사회주의의 이데올로기적 근거에 대한 여러 위협들에 대한 응답이었다. 이 위협에는 마르크스주의 사회학과 경제학에 영향력을 미치기 시작한 경험주의와 유럽의 공산당들을 분열시키기 시작한 휴머니즘 사회주의 및 민주-사회주의가 포함된다. 그는 초기 마르크스의 소외론, 인간주의와 후기 마르크스의 역사유물론 사이에 인식론적 절단이 존재한다고 보았으며, 반인간주의, 반경제주의, 반경험주의와 반주체주의를 주장하였다. 프랑스 구조주의의 다른 부류와 결코 간단히 얽히는 우호적 관계를 갖고 있지 않았음에도 알튀세르는 흔히 구조적 마르크스주의자로 불린다. 흔히 알튀세르의 이데올로기론은 자크 라캉의 상상계 논의를 반영했고 라캉의 그것에 미달한다고 알려져 있으나, 실제로는 스피노자의 논의가 더 강하게 반영되어있다. 그의 저작에는 '자본을 읽자', '마르크스를 위하여' 등이 있다. 알튀세르의 권력이론. 알튀세르는 권력을 행사하는 주체의 형성과정을 자본주의적 맥락에서, 이데올로기에 대한 마르크스주의 이론과의 연관성 속에서 설명하기 위해 라캉의 거울단계이론을 사용하였다. 그의 이론에서 모든 사회는 사회생활의 물질적 수단의 재생산뿐만 아니라 사회를 구성하는 사람들 혹은 주체를 재생산하기 위한 기제를 발전시켜야한다.
루이 알튀세르

그 속에서 이데올로기의 기능은 개인들이 자신들의 진정한 존재조건과 맺고 있는 '상상적 관계'를 드러낸다. 이데올로기는 개인들로 하여금 자신이 상대와 맺고 있는 관계들을 알게 하여 개인이 사회적 규범 내에서 표출할 수 없는 욕망이 실현되고 있다는 착각을 가능하게 만든다. 이로 인해 개인은 그 자신을 자유로운 개인으로 상상하게 되며 주체는 자신의 외부에 존재하는 구조의 생산물이라 생각하게 되는 것이다.
성공회 기도서

성공회 기도서(聖公會祈禱書, )는 성공회에서 감사성찬례와 성사(성례전) 등의 전례 또는 예전 집전에 사용하는 전례글을 말한다. 평신도들이 기독교의 전례(Liturgy)와 성사내용을 이해할 수 있도록 하는 것이 목적이며, 성공회의 전례는 성공회 기도서에 뿌리를 두고 있다. 성공회 공동기도문(줄여서 공도문), 공동기도서라고도 했지만, 2004년 개정되면서 성공회기도서가 공식명칭이다. 역사. 영어 성공회 기도서. 잉글랜드 성공회판 영어 성공회 기도서. 성공회 최초의 기도서인 영문 성공회기도서는 캔터베리 대주교 토머스 크랜머에 의해서 1549년 성령강림주일에 처음으로 등장했다. 당시 크랜머 대주교는 잉글랜드 성공회신자들이 이해하기 어려운 라틴어가 아닌, 일상언어인 영어로 감사성찬례를 드릴 수 있도록 하기 위해서 영문 성공회 기도서를 작성했는데, 복잡하고 라틴말로 써서 이해하기 어려운 기존 기도서를 대체하려는 목적도 있었다. 한국 상황에 맞게 비유하면, 한문이 아닌 한글로 기도서를 써서 평신도들이 전례를 쉽게 이해하도록 배려한 것이다. 이후 영문 성공회 기도서는 '피의 메리'로 불린 메리 1세의 개신교에 대한 탄압정책으로 잉글랜드 교회에서의 사용이 금지되었으나, 1559년 엘리자베스 1세 당시 개정을 거쳐 부활하였다. 스코틀랜드 교회와 공동 기도서. 1637년에 발행된 공동기도서는 스코틀랜드 교회의 역사에 큰 행적을 일으켰다. 17세기에 스코틀랜드에서는 존 녹스가 만든 가 사용되고 있었는 데, 찰스 1세는 잉글랜드와 스코틀랜드가 같은 정체성을 같기 위해 공동기도서를 강요하도록 원하였다.
성공회 기도서

그는 대주교였던 윌리엄 로드와 함께 그 일을 행하였으나 결국, 스코틀랜드의 강한 저항에 부딪혀 그 때부터 언약도가 발현하게 되었다. 대한성공회 한국어 기도서. 명칭. 대한성공회에서는 1965년판 공동기도문의 영향으로 한때 공도문(공동기도문) 또는 공동기도서라고 했으나, 2004년 성공회 기도서가 개정되면서 지금은 성공회 기도서 또는 기도서라고 한다. 1965년 공도문. 대한성공회에서는 1965년 8월 15일에 한글 '성공회 공동기도문'(공도문)을 제작하였으며, 1994년에 1982년 대한 성공회 제7차 전국의회 주교원에서 사용해도 된다고 허락받은 미사예문이 들어간 성공회 공동기도문이 출판되었다. 2004년 성공회 기도서. 2004년 개정된 '성공회 기도서'에서는 1965년판 성공회 공동기도문과는 달리 성사를 7개에서 2개(세례성사, 성체성사)로 구분하고 있으며, 1965년판 성공회 기도서에서는 성사로 인정받은 5개 성사(혼배성사, 견진성사, 고해성사, 조병성사, 서품성사)는 모두 성사적 예식으로 구분한다. 문체도 이해하기 쉽도록 바뀌었으며, '천주'도 공동번역성서의 번역에 따라 '하느님'으로 바꾸었다. 성공회가 종교개혁이전부터 지켜온 전통적인 축일(祝日)이외에 교파를 초월해, 디트리히 본회퍼처럼 기독교역사발전에 공헌한 분들을 기리는 기념일을 설정했으며, 예배에 사용되는 표준성서는 1994년 부분수정판 성공회 공동기도문의 미사예문과 마찬가지로 공동번역성서를 사용한다. 2018년 성공회 기도서.
성공회 기도서

현재 대한성공회가 사용하는 기도서는 2018년에 2004년판을 다시 개정한 판본이다. 2004년 판본에서 큰 틀의 변화는 없지만, 대표적인 변화는 "주께서"라는 표현이 일제히 "주님께서"로 변경한 것과 "나"로 언급된 부분을 "저"로 변경된 것이다. 2021년 이전까지는 대외적으로 판매하지 않았지만, 2021년부터는 성공회 기도서의 외부 판매가 허용되면서 시중에서 구입할 수 있는 성공회 기도서는 2018년판 성공회 기도서이다.
D. H. 로런스

데이비드 허버트 로렌스(, 1885년 9월 11일 ~ 1930년 3월 2일)는 영국의 소설가, 시인, 문학평론가이다. 광부의 아들로 태어나 노팅엄 대학교에서 공부하였다. 1911년, 첫 작품 을 발표한 이후 성(性)에 대한 소설을 여러 편 써서 비난을 받기도 하였다. 1920년에는 을 발표, 성(性)에 대한 신비를 밝히고자 하였다. 그의 작품의 특색은 인간의 원시적인 성의 본능을 매우 중요시하는 데 있다. 주요 작품으로, 소설 , 여행기 , 수필 등이 있다. 생애. 영국의 소설가, 시인, 극작가, 수필가, 문학비평가, 화가였던 데이비드 허버트 로런스(David Herbert Lawrence)는 1885년 9월 11일 영국 중부의 탄광촌인 노팅엄셔(Nottinghamshire)의 이스트우드(Eastwood)에서, 정식 교육을 받은 적이 없어 글을 거의 읽을 줄 모르지만 쾌활하고 활력적이며 춤과 노래에 재주가 많은 광부인 아버지 아서 존 로런스(Arthur John Lawrence)와 전직 교사였으며 청교도적인 어머니 리디아 비어졸(Lydia Beardsall) 사이에서 다섯 명의 자녀 중 넷째 아이이자 막내아들로 태어났다. 학력이나 교양, 문화적인 면에서 현저한 차이가 나던 부모 사이의 긴장감, 그에게 “내 마음 속의 시골”이라는 배경을 형성하도록 해 준 이곳에서의 어린 시절, 그리고 노동자 계급에 속하는 그의 계층의식은 그의 작품에 투영되어 있다. 1910년, 그의 첫 번째 소설 ≪하얀 공작≫이 출간되었다. 그리고 그해 12월 9일에 연인이자 정신적 지주처럼 그와 밀접한 관계를 유지해 오던 그의 어머니가 암에 걸려 오랫동안 투병해 오다가 죽었다.
D. H. 로런스

어머니의 죽음은 그의 소설 ≪아들과 연인≫에 나오는 모렐 부인(Mrs. Morell)의 죽음처럼 그가 말할 수 없는 좌절을 겪으며 아픈 세월을 보내도록 했다. 하지만 로런스는 어머니의 죽음으로 인해 큰 충격을 받아 중병을 앓으면서도 이를 버티기 위한 정신적인 위안제로 ≪아모레즈(Amores)≫, ≪사랑의 시(Love Poems and others)≫, ≪새로운 시(New Poems)≫에 실린 대부분의 연애시를 집필했다. 1912년 그는 노팅엄 대학 시절의 은사인 위클리(Weekley) 교수에게 취직을 부탁하러 갔다가 운명의 여인인 위클리 교수의 부인 프리다(Frieda)를 만나게 되었다. 그녀는 그보다 여섯 살 연상인데다가 어린 세 아이의 어머니로, 독일 남작 프리드리히 폰 리히토펜(Friedrich von Richthofen)의 딸이었다. 그들은 서로 만나자마자 사랑에 빠져 영국을 떠나 독일로 사랑의 도피행을 갔다. 그들은 프랑스 국경과 접한 독일의 한 지방에 묵었는데, 그는 이때 영국의 스파이라는 죄목으로 체포되지만, 프리다 아버지의 도움으로 풀려났다. 이 후 그들은 밀월여행을 하면서 알프스 산을 넘어 리바까지 도보 여행을 하는데, 로런스는 이 과정에서 시집 ≪보라, 우리는 이겨 냈도다(Look! We Have Come Through)≫의 사랑시들을 썼다. 1914년 프리다가 위클리 교수와 정식으로 이혼을 하자 로런스는 그녀와 정식으로 결혼했으며, 이해에 ≪무지개(The Rainbow)≫를 출간했지만, 곧 비도덕적이고 외설적이라는 이유로 발매 중지를 당했고, 로런스는 외설 작가로 낙인이 찍혔다.
D. H. 로런스

1928년에 ≪채털리 부인의 사랑(Lady Chatterley's Lover)≫이 미국과 이탈리아의 피렌체, 프랑스의 파리에서 출간되었지만, 이 작품은 그에게 외설 작가라는 악명을 더해 주었다. 영국 신문들은 이 작품을 외설물이라고 공박했으며, 이 소설의 해적판이 미국에서 나돌 지경에 이르렀고, 영국 경시청은 소설 ≪채털리 부인의 사랑≫과 1929년에 출간된 시집 ≪팬지(Pansies)≫를 압수했다. 그러나 로런스는 이러한 온갖 고난과 질병에도 불구하고 스위스, 독일, 프랑스, 스페인 등으로 옮겨 다니며 계속해서 작품을 썼는데, 그가 말년에 쓴 ≪마지막 시집(Last Poems)≫은 그의 최고의 시적인 성취를 보여 주고 있으며, 그의 최후의 소설인 ≪도망간 수탉(The Escaped Cock)≫[후에 ≪죽었던 사나이(The Man Who Died)≫로 개정]은 그의 작품의 주요 기저인 삶의 철학, 남녀 사이의 육체적인 유대로 부활에 버금가는 생명력을 되찾는다는 신조를 보여 주고 있다. 로런스는 1930년 폐병이 심해져 의사의 강력한 권고로 프랑스 남부의 방스에 있는 요양원에 들어가 있다가 요양원에서 나온 다음 날인 3월 2일에 이탈리아 베네치아의 빌라 로버몬드(Villa Robermond)에서 죽었다. 인간을 비인간화하는 현대 문명과 산업주의를 비판하고 정서적인 건강과 활력, 본능, 자발성 등을 중요시한 로런스는 평생에 걸쳐 그의 개인적인 고상한 철학을 계속해서 발전시켰다.
D. H. 로런스

비록 이러한 그의 견해는 당대에 대중과 공공 기관으로부터 많은 비난을 받았지만, 시간이 흐르면서 앞서 간 그의 시대정신과 진정한 인간관계의 활력 있는 균형이론으로 재평가를 받으며 높이 감탄을 사고 있다.
테미스 위성

테미스 위성은 미 항공우주국에서 2007년 2월 발사한 지구 자기장과 오로라 관측을 하는 인공위성군이다. 5개의 위성으로 구성되어 있으며, 델타 II로켓에 의해 한꺼번에 발사되었다. 테미스란 이름은 "Time History of Events and Macroscale Interactions during Substorms"(THEMIS)의 약자로서, 테미스 프로젝트는 캘리포니아 대학 버클리 분교에서 담당한다.
몬테크리스토 백작

《몬테크리스토 백작》()은 프랑스 작가 알렉상드르 뒤마가 1844년부터 1846년까지 연재한 모험 소설이다. 이 작품은 《삼총사》와 함께 작가의 가장 인기 있는 작품 중 하나이다. 다른 많은 소설과 마찬가지로 이 작품도 공동 작가이자 대필가인 오귀스트 마케가 제안한 줄거리 개요를 바탕으로 확장되었다. 이야기는 1815년부터 1839년까지의 역사적 사건들, 즉 부르봉 왕정복고부터 루이 필리프의 통치 시기 동안 프랑스, 이탈리아, 지중해의 섬들을 배경으로 펼쳐진다. 소설은 나폴레옹이 첫 번째 유배지인 엘바섬을 떠나 백일천하를 시작한 날부터 시작된다. 이러한 역사적 배경은 희망, 정의, 복수, 자비, 용서를 중심 주제로 다루는 이 모험 이야기의 근본적인 요소이다. 약혼녀 메르세데스와 결혼하기 직전, 상선 파라옹 호의 19세 프랑스인 일등항해사 에드몽 당테스는 반역 혐의로 거짓 고발을 당해 체포되어 재판도 없이 마르세유 앞바다의 음침한 요새 섬인 이프 성채에 투옥된다. 동료 수감자인 파리아 신부는 연적 페르낭 몬데고(페르낭 드 모르세르), 질투심 많은 선원 당글라르, 이중적인 행태를 보인 검사 드 빌포르가 그의 투옥에 책임이 있다고 정확히 추론해낸다. 오랜 투옥 생활 동안 파리아는 당테스를 교육하고, 자신의 죽음이 임박했음을 알고서 자신이 발견한 보물 창고를 찾아내도록 그를 독려한다. 파리아가 죽은 후 당테스는 탈출에 성공하여 보물을 찾아낸다.
몬테크리스토 백작

엄청난 부와 권력을 지닌 신비로운 몬테크리스토 백작이 된 그는 1830년대 파리 상류 사회에 진입하여 자신의 복수를 시작한다. 줄거리. 마르세유와 이프 성채. 1815년 나폴레옹이 엘바섬을 탈출한 날, 에드몽 당테스는 선장 르클레르가 사망한 후 파라옹 호를 이끌고 마르세유로 귀항한다. 선주 모렐은 당테스를 다음 선장으로 임명하기로 한다. 르클레르는 임종 직전 당테스에게 두 가지를 부탁했다. 하나는 나폴레옹과 함께 유배된 베르트랑 장군에게 소포를 전달하는 것이고, 다른 하나는 엘바섬에서 보내온 편지를 파리의 보나파르트주의자 누아르티에에게 전달하는 것이었다. 선원 당글라르는 당테스가 빠르게 승진하는 것에 질투를 느낀다. 당테스가 카탈루냐 출신 약혼녀 메르세데스와 결혼식을 올리기 전날, 당글라르는 메르세데스의 사촌이자 그녀를 흠모하는 페르낭 몬데고를 만나 당테스를 보나파르트주의자로 익명으로 고발하는 계략을 꾸민다. 당테스의 이웃인 카드루스도 그 자리에 있었다. 그 역시 당테스를 질투했지만, 음모에 반대했음에도 술에 취해 이를 막지 못했다. 결혼식 당일 당테스가 체포되었으나, 비겁한 카드루스는 입을 다물었다. 마르세유의 검사 대리인 빌포르는 누아르티에의 아들이었다. 자신의 아버지가 보나파르트주의자라는 사실이 알려져 정치적 경력이 파탄 날 것을 우려한 그는 편지를 파기하고 당테스를 재판도 없이 종신형을 선고해 입을 막아버렸다.
몬테크리스토 백작

이프 성채에서 6년간 독방에 갇혀 지내던 당테스는 자살 직전에 이르렀을 때, 또 다른 수감자인 파리아 신부를 만난다. 이탈리아 출신의 학자이자 성직자인 그는 탈출용 터널을 파다가 실수로 당테스의 감방으로 통하는 구멍을 뚫게 된다. 신부는 당테스가 누구에 의해 투옥되었는지 추리할 수 있도록 도와준다. 이후 8년 동안 파리아는 당테스에게 언어, 역사, 문화, 수학, 화학, 의학, 과학을 가르친다. 카탈렙시로 죽음이 임박했음을 알고 제자를 아끼게 된 파리아는 당테스에게 몬테크리스토섬에 숨겨진 거대한 보물의 위치를 알려준다. 1829년 2월 28일, 파리아가 사망한다. 당테스는 파리아의 시신을 자신의 감방으로 옮기고 매장용 자루에 들어간다. 바다에 던져졌을 때 당테스는 자루를 찢고 근처 섬까지 헤엄쳐 간다. 그는 자신을 난파된 선원이라고 주장하며 제노바 밀수업자들에게 구조된다. 몇 달 후 그는 보물을 찾아내 확보한다. 이후 토스카나 정부로부터 몬테크리스토섬과 백작 작위를 구매한다. 당글라르, 몬데고, 빌포르에게 복수를 맹세한 당테스는 복수를 위한 정보를 찾으러 마르세유로 돌아온다. 부소니 신부로 변장한 당테스는 카드루스를 찾아가는데, 카드루스는 당테스의 체포를 막지 못한 것을 후회하고 있었다.
몬테크리스토 백작

카드루스는 메르세데스가 결국 페르낭과 결혼했다는 것, 당테스의 아버지가 굶어 죽었다는 것, 그리고 옛 고용주 모렐이 당테스의 석방을 위해 노력하고 그의 부재 중에 아버지를 돌보려 했으나 헛수고였고 지금은 파산 직전이라는 것을 알려준다. 당글라르와 페르낭은 크게 성공했다. 당글라르는 투기꾼이 되어 막대한 재산을 모았고, 부유한 과부와 결혼하여 남작이 되었다. 페르낭은 프랑스 군대에서 중령까지 승진했다. 당테스는 카드루스에게 다이아몬드로 보상한다. 후에 카드루스는 보석상과 다이아몬드 판매를 협상하면서 다이아몬드와 돈을 모두 차지하기 위해 보석상을 살해한다. 결국 그는 체포되어 징역형을 선고받는다. 당테스는 모렐을 파산에서 구하기 위해 은행가로 위장하여 모렐의 부채를 사들이고 3개월의 유예 기간을 준다. 3개월이 끝날 무렵, 모렐이 자살하려는 순간 부채가 신비롭게 변제되었다는 것과 실종됐던 그의 배가 화물을 가득 싣고 돌아왔다는 것을 알게 된다. 이는 당테스가 몰래 배를 수리하고 화물을 실어 보낸 것이었다. 복수. 당테스는 9년 후인 1838년, 신비로운 부호 몬테크리스토 백작으로 다시 나타난다. 페르낭은 이제 모르세프 백작이 되었고, 당글라르는 남작이자 은행가가 되었으며, 빌포르는 왕실 검사가 되어 있었다. 로마의 사육제 기간에 당테스는 메르세데스와 페르낭의 아들인 알베르 드 모르세프 자작과 친분을 맺는다.
몬테크리스토 백작

그는 알베르가 도적 루이지 밤파에게 납치되도록 조종한 뒤 "구출"함으로써 그의 신뢰를 얻는다. 알베르는 백작을 파리 상류 사회에 소개한다. 백작으로 변장한 당테스는 23년 만에 처음으로 메르세데스를 만나고, 결국 당글라르, 페르낭, 빌포르와도 인연을 맺게 된다. 백작은 파리 교외 오퇴유에 집을 구입한다. 그는 하인 베르투치오를 통해 이곳이 빌포르가 당글라르의 아내와 불륜을 저지르고, 그 일을 은폐하기 위해 그들 사이에서 태어난 아이를 생매장했던 집이라는 사실을 알게 된다. 그 영아는 베르투치오에 의해 구조되어 베네데토라는 이름을 받았고 베르투치오의 여동생 아순타가 키웠으나, 베네데토는 젊은 시절 범죄의 길로 들어서 아순타를 살해하고 징역형을 선고받았다. 파리 사교계에 자신의 부와 신비로운 분위기로 깊은 인상을 남긴 백작은 복수의 수를 하나씩 놓기 시작한다. 그는 당글라르를 설득해 600만 프랑의 신용 대출을 받는다. 빌포르의 두 번째 부인 엘로이즈와 각종 독의 특성에 대해 논하며 그녀가 자신의 독약을 빌려가도록 허락한다. 그는 자신의 피보호자인 하이데 - 당테스가 노예 신분에서 해방시킨 야니나의 알리 파샤의 유배된 딸 - 가 페르낭을 보도록 허락하는데, 하이데는 그를 자신의 아버지를 배신하고 살해한 뒤 재산을 훔친 자로 알아본다.
몬테크리스토 백작

"로드 윌모어"라는 가명으로 베네데토와 카드루스를 감옥에서 풀어준 그는, 익명으로 베네데토를 고용해 "안드레아 카발칸티 자작"이라는 이탈리아 귀족으로 가장하게 하고 파리 사교계에 소개한다. 그는 전신 기사를 매수해 거짓 메시지를 전달하게 함으로써 금융 시장을 조작하여 당글라르가 수십만 프랑의 손실을 입게 만든다. 한편 빌포르의 딸 발렌틴은 알베르의 친구 프란츠와 약혼하지만 비밀리에 모렐의 아들 막시밀리앵을 사랑한다. 그녀의 할아버지 누아르티에는 자신이 결투에서 프란츠의 아버지를 죽였다는 사실을 밝힘으로써 프란츠가 약혼을 파기하도록 유도한다. 베네데토는 당글라르의 환심을 사 그의 딸 외즈니와의 약혼이 알베르와 파기된 후 그녀와 약혼하게 된다. 카드루스는 베네데토를 협박하며 그의 과거를 폭로하겠다며 새로 얻은 재산을 나눠 달라고 한다. 엘로이즈는 빌포르 가문의 재산이 의붓딸 발렌틴이 아닌 자신의 아들 에두아르에게 상속되도록 가족들을 독살하기 시작한다. 누아르티에는 비밀리에 발렌틴에게 독에 대한 제한적인 내성을 키워주는 약을 투여하기 시작한다. 카드루스는 백작의 저택을 도둑질하려다 "부소니 신부"에게 발각되어 당글라르에게 "카발칸티"가 사기꾼이라고 폭로하는 편지를 쓰도록 강요받는다. 카드루스가 저택을 나설 때 베네데토가 그를 칼로 찌른다. 카드루스는 임종 직전 자신을 살해한 범인의 이름을 밝히고, 백작은 카드루스가 죽기 전에 자신의 진짜 정체를 밝힌다.
몬테크리스토 백작

백작은 익명으로 페르낭이 알리 파샤를 배신했다는 사실을 신문에 유출하고, 귀족원의 조사에서 하이데가 목격자로서 그에 대해 증언한다. 알베르는 아버지의 몰락을 백작의 탓으로 돌리고 결투를 신청한다. 백작은 후에 메르세데스의 방문을 받는다. 그녀는 첫 만남에서 그를 당테스로 알아보았지만 아무 말도 하지 않기로 했었다. 메르세데스는 당테스에게 아들을 살려달라고 간청한다. 당테스는 자신이 당한 부당한 처사에 대해 이야기하지만, 알베르를 죽이지 않기로 약속한다. 당테스가 알베르에게 자신을 죽이게 하려 한다는 것을 깨달은 그녀는 알베르에게 진실을 밝히고, 알베르는 공개적으로 백작에게 사과한다. 알베르와 메르세데스는 페르낭을 절연하고 작위와 재산을 포기한 뒤 새로운 삶을 시작하기 위해 떠난다. 알베르는 군인으로 입대하고, 메르세데스는 마르세유에 있는 당테스의 옛집에서 홀로 살아간다. 페르낭은 몬테크리스토 백작과 대면하고 그의 정체를 알게 되자 자살한다. 결말과 동방으로의 귀환. 막시밀리앵 모렐은 발렌틴이 죽은 것으로 알고 절망에 빠져 자살을 고민한다. 당테스는 자신의 진짜 정체를 밝히고 막시밀리앵을 설득해 자살을 한 달 미루게 한다. 한 달 후, 몬테크리스토섬에서 그는 발렌틴을 막시밀리앵과 재회하게 하고 실제로 일어났던 일의 전말을 밝힌다. 평화를 찾은 당테스는 자신의 재산 일부를 이 연인들에게 남기고, 자신에 대한 사랑을 고백한 하이데와 함께 새로운 삶을 시작하기 위해 동방으로 떠난다. 소설은 다음과 같은 마지막 문장으로 끝을 맺는다.
몬테크리스토 백작

"인간의 모든 지혜는 '기다림과 희망'이라는 이 두 단어에 담겨있다." 줄거리의 배경 요소. 《몬테크리스토 백작》이 쓰이기 전인 1843년에 뒤마의 단편 소설 《조르주》가 출간되었다. 이 소설은 뒤마가 《몬테크리스토 백작》에서 많은 아이디어와 플롯 장치를 재사용했다는 점에서 학자들의 특별한 관심을 받고 있다. 뒤마는 자신의 소설 《몬테크리스토 백작》의 한 주제인 복수라는 아이디어의 싹은 파리 경찰 기록 보관소의 기록관이 1838년 프랑스에서 일어난 사건들에 대해 쓴 회고록에 실린 일화(《다이아몬드와 복수》, Le Diamant et la Vengeance)에서 얻었다고 밝혔다. 이 기록관은 자크 푀셰였으며, 그의 다권 저서는 영어로 《파리 경찰 기록 보관소의 회고록》(Memoirs from the Archives of the Paris Police)이라고 불렸다. 뒤마는 1846년에 출간된 자신의 소설 판본 중 하나에 이 에세이를 포함시켰다. 푀셰는 1807년 님에 살았던 제화공 피에르 피코의 이야기를 전한다. 그는 부유한 여성과 결혼을 앞두고 있었으나, 질투심 많은 세 친구가 프랑스와 영국 간의 전쟁 시기에 영국을 위해 첩보 활동을 한다고 거짓으로 고발했다. 피코는 페네스트렐 요새에서 일종의 가택연금을 당했고, 그곳에서 부유한 이탈리아 성직자의 하인으로 일했다. 성직자는 죽을 때 자신이 아들처럼 여기게 된 피코에게 전 재산을 남겼다. 이후 피코는 자신의 불행을 초래한 세 사람에 대한 복수를 계획하며 수년을 보냈다. 그는 첫 번째 사람을 "넘버 원"이라는 글자가 새겨진 단검으로 찔렀고, 두 번째 사람은 독살했다.
몬테크리스토 백작

세 번째 사람의 아들은 범죄의 길로 이끌었고 딸은 매춘으로 이끈 뒤, 마침내 그 자신을 칼로 찔렀다. 루피앙이라는 이름의 이 세 번째 사람은 피코가 체포되어 있는 동안 피코의 약혼녀와 결혼했다. 애쉬턴-울프가 전한 또 다른 실화에서 푀셰는 한 가정에서 일어난 독살 사건을 묘사한다. 이 이야기는 플레이아드판 소설에도 언급되어 있으며, 빌포르 가문 내의 살인 사건을 다룬 장의 모델이 되었을 것으로 여겨진다. 플레이아드판의 서문에는 실제 있었던 다른 출처들도 언급되어 있다. 파리아 신부라는 사람은 실존 인물로, 투옥되었으나 감옥에서 죽지 않았다. 그는 1819년에 사망했으며 누구에게도 큰 유산을 남기지 않았다. 당테스의 경우, 푀셰의 책에 나오는 모델과는 운명이 매우 다른데, 그 모델은 이야기 속 "카드루스"에 의해 살해되기 때문이다.
일본의 야구

일본의 야구는 1872년 호레이스 윌슨(Horace Wilson)이 동경 카이세이 학교에서 경기 방법을 가르침으로써 시작되었다. 야구는 최초의 팀이 1878년에 결성된 이후로 인기 있는 스포츠였다. '야구(野球, やきゅう)'라는 명칭은 '구장'과 '공'의 의미를 합쳐 만들어졌다. 시범 경기로 열린 1984년 로스앤젤레스 올림픽에서 금메달, 1988년 서울 올림픽에서 은메달을 땄다. 이후 야구가 정식 종목으로 채택된 1992년 바르셀로나 올림픽과 1996년 애틀랜타 올림픽에서는 아마추어 선수를 주축으로 한 대표팀이 참가해 각각 3위와 2위를 차지했다. 그리고 2000년 시드니 올림픽에서는 프로와 아마추어 혼성팀을 내보냈지만, 3,4위 전에서 한국에 져 메달을 따지 못했다. 절치부심하던 일본은 2004년 아테네 올림픽 때는 아시아 예선을 1위로 통과했지만 본선에서는 동메달에 그쳤다.
테미스

테미스()는 그리스 신화의 법과 정의의 여신이다. 우라노스와 가이아(Gaia) 사이에서 태어난 12명의 티탄 중 한 명이다. 제우스의 고모이자 두 번째 아내이기도 하다. 눈을 가리고, 천칭과 검을 들고 있다. 눈을 가리고 있는 것은 보이는 것에 현혹되지 않고 마음의 눈으로 보기 위함을 상징하며, 천칭은 공정함, 검은 천벌을 상징한다. 독일의 법학자 라드부르흐는 그의 저서 《법철학》에서 법률가가 제정법의 보편개념의 안경을 통하여서만 개개의 인간과 사건을 보는 것을 테미스의 눈가리개를 통해 인간과 사물의 대체적 윤곽만 보는 것에 비유했다.
델프트

델프트()는 네덜란드 자위트홀란트주의 도시로 로테르담과 헤이그의 사이에 있다. 델프트 도기 및 델프트 공과대학교로 유명하다. 이곳에서 레벤후크가 태어났다.
국내성

국내성(國內城)은 고구려 제2대 유리왕 22년(서기 3년)부터 장수왕 15년(427년) 평양성으로 수도를 옮기기 전까지 고구려의 수도였으며, 고구려는 이곳을 중심으로 영토를 넓히고 강력한 중앙집권적 고대국가의 틀을 갖추어 나갔다. 위치. 졸본성에 이어 고구려의 두 번째 수도였던 국내성의 위치에 대해서는 의견이 분분했는데, 중국 지린성 지안에 있는 통구성(通溝城)으로 보는 것이 통설이다. 특징. 국내성 성벽의 전체 길이는 2,686m이며 동서가 남북에 비해 약간 길며, 현재 성벽이 상당 부분 훼손되어 있다. 지안 서북쪽 2.5km 지점의 해발 676m 환도산에는 위나암성(尉那巖城)이 있는데, 이 때부터 평지성과 산성이 한 조(組)를 이루어 조성되어 평지에 있는 국내성이 공격 받을 경우에 산성인 위나암성에 피난해 적과 싸웠던 것으로 보인다.
지안시 (퉁화시)

지안시(집안시, )은 중화인민공화국 지린성(吉林省) 퉁화시(通化市)의 현급시이다. 면적은 3408 km2, 인구는 약 23만 명이다. 압록강을 사이에 두고 조선민주주의인민공화국 자강도 만포시와 마주보고 있다. 고구려의 수도였던 국내성이 있던 곳으로 비정되고 있다. 지리. 지안시(集安市)는 지린성 남동부, 압록강 중류에 위치하고 있다. 남동쪽은 압록강을 경계로 조선민주주의인민공화국에 접하며, 북쪽은 퉁화 현, 동쪽으로 바이산시, 서쪽으로는 랴오닝성(遼寧省) 환인현(桓仁縣), 남서쪽으로는 단둥시 콴뎬 만족 자치현과 마주한다. 삼림지역이 총면적의 3분의 2를 차지해 장백삼 등을 특산물로 한다. 연평균 기온은 섭씨 6도, 강수량은 900mm 정도이다. 북·중 국경을 이루는 압록강이 이곳을 흘러 양국이 공동으로 사용할 대형 수력발전소가 건설되고 있다. 역사. 본래 구려(句驪)의 터전으로 여겨지며, 기원후 3년에 고구려는 도성을 졸본성에서 지안(集安) 시내의 국내성으로 천도하였다. 209년에는 부근의 환도성으로 천도하여 427년에 평양성으로 천도할 때까지의 425년간 고구려의 수도였으며, 당시의 유적이 아직도 많이 남아 있다. 고구려가 멸망하면서 당나라가 가물주 도독부를 설치하였으며, 이후 발해, 요나라, 금나라, 원나라의 통치를 받았다.
지안시 (퉁화시)

청나라가 들어서면서 백두산 일대는 '용맥'이라는 신성한 땅으로 여겨져 금봉토로 지정되었고, 이 지역도 출입이 통제되었다. 그러나, 청나라 말기가 되면 점차 개발이 진행되어 1902년에 집안현(輯安縣)이 설치되었고, 1965년에 집안현(集安縣)으로 개칭한 후 1988년에는 현급시로 승격해 현재에 이른다. 유적. 1994년에 고구려의 풍부한 역사 유적으로 인해 국가역사문화명성으로 지정되었으며, 전국중점문물보호단위이다. 2004년에 랴오닝성 환인현(桓仁縣)의 오녀산성과 함께 이 지역의 고구려 전기(前期) 도성(都城)과 고분(古墳)이 세계문화유산으로 저정되었다. 행정 구역. 3개의 가도와 9개의 진, 1개의 향, 1개의 민족자치향이 있다.
내털리 포트먼

내털리 포트먼(, , 1981년 6월 9일 ~ )은 이스라엘계 미국의 배우, 영화 감독, 영화 제작자이다. 본명은 네타리 헤르슐라흐(, ,)로, 1994년 뤽 베송 감독의 프랑스 액션 영화 《레옹》으로 데뷔했다. 1990년대에 포트먼은 《뷰티풀 걸》과 《여기보다 어딘가에》에서 주연을 맡았으며, 《스타 워즈》프리퀄 3부작(1999년, 2002년과 2005년)에서 파드메 아미달라 역할을 연기했다. 포트먼은 《스타 워즈》 시리즈에 출연하는 동안 1999년 하버드 대학교에 입학하여 심리학을 전공했다. 2003년에 학사 학위를 취득했다. 포트먼은 2001년에 안톤 체홉이 제작한 《갈매기》에 출연해 뉴욕의 더 퍼블릭 씨어터에서 공연을 펼치기도 했다. 2005년에는 영화 《클로저》로 미국 아카데미상에서 여우조연상 후보로 지명되었으며, 골든 글로브상에서는 여우조연상을 수상했다. 2011년에는 영화 《블랙 스완》으로 영국 아카데미 영화상, 미국 아카데미상, 전미 영화 비평가 협회상, 미국 배우 조합상 등에서 수많은 여우주연상을 수상하였다. 젊은 시절. 포트먼은 예루살렘에서 외동딸로 태어났다. 포트먼의 아버지는 안베르 헤르슐라그로 부인과 의사이다. 어머니는 셸리 스티븐스로, 포트먼의 대리인으로 일하는 가정주부이다. 포트먼의 어머니의 조상은 오스트리아계이고, 아버지의 조상은 스페인과 영국계로써 둘 다 유대인 이민자이다.
내털리 포트먼

포트먼의 할아버지는 폴란드에서 태어나 2차 대전 중 아우슈비츠 강제 수용소에서 부모를 잃었고, 팔레스타인으로 이주하여 이스라엘 대학교 경제학 교수가 되었다. 할머니는 루마니아인으로 제2차 세계 대전때 영국 정부기관 스파이 관련 일을 했다. 이후 포트먼의 가족은 미국 워싱턴 D.C로 거주지를 옮겼지만, 1988년 코네티컷으로 이사를 해 1990년 뉴욕의 롱 아일랜드에 정착해 살았다. 사생활. 2002년 5월 포트먼은 《보그》를 통해 배우 겸 음악가인 루커스 하스, 음악가 모비와 매우 친한 친구사이라고 밝혔다. 2008년 9월에는 미국의 포크 가수 데벤드라 벤하트의 노래 "Carmensita" 뮤직비디오에 출연한 뒤, 연인 관계로 발전했다. 그러나, 6개월만에 알 수 없는 이유로 결별을 선언했다. 포트먼은 2009년 《블랙 스완》에서 그의 상대역을 맡은 발레가 "벤자민 밀피에"와 데이트를 시작했다. 2012년 8월 4일, 포트먼과 밀피에는 캘리포니아주, 빅서에서 유대교식으로 결혼식을 올렸다. 두 사람 사이에는 아들 "알레프 포트먼 밀피에"(2011년 6월 출생)과 딸 아말리아 말피메(2017년 2월 출생)가 있다. 2013년 1월, 파리 오페라 발레단에서 말피에가 2014년 9월부터 무용 감독의 지위를 수락했다고 발표했다. 이 부부는 이후 아들과 함께 파리로 이동했다. 2016년, 가족은 파리에서 로스 앤젤레스로 돌아왔다. 포트먼은 2023년 7월 이혼 소송을 제기했고, 2024년 2월에 마무리됐다.
우기

우기(雨期, 또는 계절풍기; 季節風期)는 한 지역의 연평균 강우량 대부분이 발생하는 시기를 말한다. 일반적으로 이 계절은 최소 한 달 이상 지속된다. 때때로 관광 당국을 통해 녹색 계절(green season)이라는 용어가 완곡어법으로 쓰이기도 한다. 우기가 있는 지역은 열대 및 아열대 지역의 일부에 분산되어 있다. 쾨펜의 기후 구분에 따르면, 열대 기후에서 우기의 달은 월평균 강수량이 60 밀리미터 이상인 달로 정의된다. 사바나 기후와 계절풍 체계를 가진 지역과는 대조적으로, 지중해성 기후는 겨울에 습하고 여름에 건조하다. 건기와 우기는 계절성 열대림의 특징이다. 이는 연중 강우량이 균등하게 분포하여 건기나 우기가 없는 열대 우림과는 대조적이다. 뚜렷한 우기가 있는 일부 지역에서는 온난한 계절 중반에 열대 수렴대 또는 몬순 기압골이 더 높은 위도로 이동할 때 우기 중간에 강우가 중단되는 현상이 나타난다. 우기가 온난한 계절이나 여름에 발생할 때, 강수는 주로 늦은 오후와 이른 저녁에 집중된다. 우기에는 대기질이 개선되고, 담수의 수질이 향상되며, 식물이 상당히 성장하여 계절 후반에 작물 수확량이 증가한다. 강물이 범람하고 일부 동물들은 고지대로 후퇴한다. 토양의 영양분은 감소하고 침식은 증가한다. 우기가 고온과 겹치는 지역, 특히 열대 지역에서는 말라리아와 뎅기열의 발생률이 증가한다. 일부 동물들은 우기에 적응하고 생존하기 위한 전략을 가지고 있다. 흔히 이전의 건기로 인해 우기에 식량 부족이 발생하는데, 이는 작물이 아직 성숙하지 않았기 때문이다.