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백록담 현지 안내문
한라산 백록담(漢拏山 白鹿潭)은 남한에서 가장 높은 산정화구호로 침식에 거의 영향을 받지 않아 순상화산의 원지형이 잘 보존되어 학술 가치가 크고 빼어난 경관을 보여주는 화산지형이다.
한라산 백록담은 한겨울 쌓인 눈이 여름철까지 남아 있어 녹담만설(鹿潭晩雪)이라는 영주 12경 중의 하나로 자연경관적 가치가 매우 뛰어나다.
백록담(白鹿潭)의 명칭의 유래는 한라산 정상에 백록(흰사슴)이 많이 놀았다 하여 명명되었다고 하며, 백록담과 관련된 고문헌으로는 최익현(崔益鉉)의 면암선생문집(勉菴先生文集) 별도진(別刀鎭), 면암선생문집(勉菴先生文集) 한라산(漢拏山)유람기 등에서 나타난다.
백록담 면적
백록담의 면적은 해발 1.850m, 면적 300,000m2, 최장 1km, 깊이 6m이다.
삼풍백화점
삼풍백화점(三豐百貨店, 영어: Sampoong Department Store)은 1989년 삼풍건설산업이 서울특별시 서초구 서초동 1685-3 (현 서울특별시 서초구 서초중앙로 188, 아크로비스타 부지)에 세웠던 대한민국의 백화점이었다. 1989년 12월 1일부터 1995년 6월 29일까지 영업했다. 당시 매출액 기준 대한민국 업계 제1위를 달리던 초호화 백화점이었으며 롯데백화점 본점 다음가는 규모의 백화점이었다. 그러나 1995년 6월 29일 대형 붕괴 사건으로 해체 및 철거 이후 폐업하였다.
삼풍백화점 역사
삼풍백화점은 지난 1987년 착공을 시작하였으나 당시에는 4층구조의 상가용 건물로 허가를 받은 상태였다. 하지만 본래 해당 지역은 주거용 토지로서 상업용 건물이 들어설 수 없는 곳이었다. 이에 따라 당시 삼풍건설은, 서초구청장이었던 이충우과는 에게 뇌물을 건네고 인허가를 받아냈다. 그리고 건축을 하면서 삼풍은 본래의 용도에서 백화점으로 용도를 변경하였고 기존 허가 구조대신 1개의 층을 추가로 얹어 5층으로 건축을 진행하고 싶어했지만, 당시 시공사인 우성건설이 사전 계획에 없는 개조에 따라 붕괴 위험성을 이유로 증축을 거부, 결국 우성건설과의 시공 계약을 중도 파기하고 삼풍건설산업에 건축을 위임하였다. 본래 건축구조 변경시에는 구조를 강화하며 진행하여야 하나 당시 삼풍은 오히려 구조를 약화시키키는 방법으로 건축을 하였는데 기존의 "L'자형 철근 대신 "ㅡ"자형 철근을 사용하였는데 "L'자형 철근은 만일에 있을 건물 붕괴시, 붕괴를 저지해주는 역할을 하나 삼풍은 이를 묵살하였고 에스컬레이터 설치를 위해 해당 기둥을 25% 절단, 이로 인해 기둥이 건물의 하중을 견디기 힘든 정도로 만들었다. 그럼에도 불구하고 붕괴 후 거의 대부분의 전문가들은 이 방식으로 6년을 버틴 삼풍백화점이 기이하다고 평가할 정도로 설계변경 부실 시공이 이루어졌다.
삼풍백화점 붕괴
삼풍백화점은 1989년 12월 1일 오전 10시 30분 개장 행사한 후 영업을 시작하였다. 건설 당시 무리한 설계변경과 하중 계산 무시가 있었고 본래 아파트 상가인 삼풍랜드와 행정동으로 사용할 예정이었지만 건물 용도를 백화점으로 변경한 후 4층 건물에서 5층으로 억지로 증축하면서 기둥 둘레를 줄이는 등 부실히 공사했다. 이것은 후일 건물이 붕괴되는 대참사의 원인으로서 작용했다.
또한 5층을 식당으로 사용하면서 온돌까지 놓아 무게가 가중되었다. 옥상에는 냉각탑 3대를 놓았는데 냉각수까지 넣으면 무게가 87톤이 된다고 했다. 여기다 인근 주민들의 항의 때문에 냉각탑을 반대쪽으로 옮겼는데 이때 돈을 아끼려고 크레인을 사용하지 않고 롤러를 장착해서 옮겼다. 이것때문에 건물 전체에 균열이 생기고 붕괴 원인이 되었다.
삼풍백화점은 붕괴 며칠 전부터 금이 가고 천장에서 시멘트 가루가 떨어지면서 건물이 기우는 등 붕괴와 관련된 여러 징조가 있었지만 경영진은 영업을 계속하였다. 1년 만에 무너져도 이상하지 않을 정도로 문제가 많은 건물이었지만, 무량판 구조의 신공법 덕분에 6년간이나 버텼다.
삼풍백화점 붕괴
붕괴 직전에 간부들은 조만간 생길 피해를 알고도 직원과 고객을 대피하게 하지 않고서 그저 5층만 폐쇄한 채 백화점에서 탈출하였다고 알려져 있었으나, 삼풍백화점의 임원진들은 붕괴시점까지도 백화점 건물 내에서 건물 보수 대책회의를 하고 있었다. 다만, 이들의 회의실이 붕괴되었던 A동이 아니라 B동에 위치하여 목숨을 건질 수 있었던 것으로. 이들은 붕괴시점까지도 보수에 필요한 자재와 인원들을 확보하는데 여념이 없었다고 증언한다.
직원들과 고객들은 아무것도 모른 채로 백화점 내부에 있다가 1995년 6월 29일 오후 5시 55~57분 엘리베이터 타워를 제외한 삼풍백화점 A동 전체가 결국 붕괴되었다.
이 사고로 502명이 죽었고 937명이 다쳤으며 6명이 실종되어 사상자가 총 1,445명이나 발생하는 등 한국전쟁 이후 대한민국 역사상 최대 인명 피해로 기록되었다. 이후 서울특별시 서초구 양재동 시민의 숲에 추모비가 세워졌고 삼풍백화점이 있던 자리에는 현재 주상복합 아파트인 아크로비스타가 들어서 있다.
웅진
웅진(熊津) 또는 고마나루, 고마나리는 475년부터 538년까지 백제의 수도였던 곳으로, 오늘날 충청남도 공주시에 해당한다. 백제의 개국왕 온조는 기원전 18년 하남 위례성에 첫 번째 도읍을 정했지만 고구려 장수왕에게 함락되고 백제의 개로왕은 전사하였다. 기원후 475년 개로왕의 아들 문주왕 때 웅진으로 천도하였다. 성왕은 기원후 538년 수도를 다시 사비로 옮겼다.
웅진 백제고분과 제단터
현존하는 백제의 무령왕릉(武寧王陵)은 백제가 웅진에 도읍했을 당시, 중국 남조(南朝)와의 교류를 통해서 벽돌무덤 양식을 수용한 것으로 보여져 송산리 고분구에 남아 있는 무령왕릉과 송산리 6호무덤은 독특한 양식을 하고 있다.
또한 백제시대 때부터 금강의 수신(水神)에게 제사를 올리던 제장(祭場)으로 웅진단(熊津壇)은 충청남도 공주시 웅진동 고마나루 기슭 솔밭에 세워져 있다. 현재 이곳에는 ‘웅진수신지처(熊津水神之處)’라고 새긴 표석과 함께 작은 단이 조성되어 있는데 1998년에 계룡산 산신제 복원과 함께 이곳의 수신제(水神祭)도 복원하였다.
고마나루의 수신제 터는 ‘웅진단(熊津壇)’, ‘웅진사(熊津祠)’, ‘용당(龍堂)’ 등으로 불렸는데 『신증동국여지승람』에는 고마나루 남쪽 언덕에 사당이 있었다고 전하면서 신라 때는 서독(西瀆), 조선 때는 남독(南瀆)으로 중사(中祀)에 포함되어 있어 봄과 가을에 제사에 쓰는 향과 축문인 향축(香祝)을 내려 제사를 지내게 했다는 기록이 나온다.
웅진 백제고분과 제단터
『삼국사기』 제사조에는 웅천제(熊川祭)는 신라의 4독 가운데 서독으로서 중사에 편성되어 있었고, 고려를 거쳐 조선시대에도 웅진사는 대 · 중 · 소로 나눠던 중사 13곳 가운데 하나였다고 전한다. 웅진단(사)에서의 제향은 한말 이후 폐지됐으나 일제강점기에 들어서까지 정월대보름날에 민간에서 당굿 형태로 남았고, 광복 이후에도 기우제를 지내는 장소로 이용됐다.
하지만 웅진사의 터는 명확하지 않고, 곰신상이 1970년대에 웅진동 곰내골에서 발견되어 웅진단을 새로 짓고 신상이 발견된 이곳에 고마나루 전설비와 곰상을 모시고 있다. 고마나루 일대는 2006년 12월 4일에 ‘명승 제21호’로 지정되었다.
웅진 웅진(곰나루) 전설
백제시대, 공주시의 이름은 웅진(熊津)이고 한글로 쓰면 곰나루 혹은  '고마나루'이다. 이름과 관련된 이야기가 전해온다. 아득한 옛날 한 나무꾼이 강을 건너 연미산(燕尾山)으로 나무를 하러 갔다. 그때, 큰 암곰 한 마리가 나타나서 나무꾼을 업고 자기가 사는 굴속으로 들어갔다. 곰은 좋은 음식을 나무꾼에게 많이 가져다주며 나무꾼을 보살폈다. 곰은 사냥을 나갈 때는 꼭 굴 입구를 큰 바위로 막아놓아 나무꾼이 도망가지 못하도록 하였다. 세월이 지나 몇 해를 이렇게 살게 되자 곰과 나무꾼의 사이에는 자식 둘이 생겼다. 이제 됐다고 안심한 곰은 어느 하루 사냥을 나갈 때 굴 입구를 돌로 막지 않았다.
이를 본 나무꾼은 굴을 나와 강으로 뛰어들어 헤엄쳤다. 사냥을 나갔던 곰이 돌아왔을 때 나무꾼은 벌써 건너편에 도착해 있었다. 다급한 곰은 두 자식을 나무꾼에게 보여주며 돌아올 것을 애원했으나 나무꾼은 냉정하게 뒤돌아섰다. 이에 상심한 곰은 두 자식과 함께 강물에 뛰어들어 죽고 말았다. 그 이후로 배가 지날 때마다 풍랑이 일고 변고가 생겨 곰사당을 짓고 곰의 영혼을 위로했다고 한다.
웅진 웅진(곰나루) 전설
공주시에는 현재 공산성이라는 산성이 있는데 원래는 곰나루 지역에 축성된 산성이라 '곰산성'으로 불리다가 한자로 옮겨 적으면서 소리 나는 대로 '공산성(公山城)'이 되었다는 얘기가 전해오고 공주 역시, '곰주'로 불리던 이름이 '공주(公州)'라는 한자로 표기되었다는 얘기이다. 이처럼 공주시는 곰에 얽혀있는 전설은 단군신화의 예처럼 대한민국에서 곰과 연관되는 대표적인 지역 중 하나로 꼽는다.
역사서를 보면 고마나루를 신라 신문왕 때는 웅천주(熊川州), 경덕왕 때는 웅주(熊州)라고 기록했지만 중국의 역사서 중 《주서(周書)》 〈백제전(百濟傳)〉, 《양서(梁書)》 〈백제전〉에도 당시 백제의 수도가 고마(固麻, 웅진)라 불린 사실이 기록되어 있다.
폐후 위씨
폐후 위씨(皇后 韋氏, 660년경 ~ 710년)는 당나라 제4대 황제 당 중종 이현의 계비이다. 폐위되어 시호는 없으나, 생전 존호는 순천익성황후(順天翊聖皇后)이다.
폐후 위씨 생애
본래 궁녀로 들어왔으나 당시 주왕이던 이현의 총애를 받았고, 거기에다 이현의 정실인 왕비 조씨마저 죽고, 이현이 황태자에 오르자 황태자비가 되었다. 683년에 당 고종 이치가 붕어하자 이현은 황제에 올랐으며 위씨 역시 황후에 올랐다. 위씨는 자신의 부친 위현정을 시중으로 삼아달라 청탁하였고 이현은 쾌히 승낙하였다. 하지만 배염 등의 대신이 위현정의 시중 임명을 반대하자 이현은 자신이 위현정에게 천하를 준다 한들 안될 게 무엇이냐고 화를 냈다. 배염은 이 사실을 당시 조정을 장악하고 있었던 황태후 무씨에게 고했고, 무씨는 이현을 황제에서 폐위시키고 위씨도 폐위시켰다. 이현과 위씨는 균주(均州), 방릉(房陵) 지역에서 14년이라는 세월을 보냈다. 이현은 폐위되고 난 뒤 어머니가 보낸 사신이 찾아오면 매번 겁을 먹고 자결하려 하였으나 그때마다 위씨가 그를 위로하며 "화와 복은 무시로 변하는 것인데 어찌 자결하려 하십니까" 하고 말했다. 이처럼 오랜 세월 위씨의 격려와 도움으로 목숨을 부지한 이현은 훗날 복위하게 된다면 모든 것을 황후의 뜻에 따르겠다고 다짐했다.
폐후 위씨 생애
690년에 황태후 무씨가 국호를 당에서 주로 바꾸고 황제에 자리에 올랐다. 699년에는 남편 이현이 모황(母皇) 무씨에 의해 다시 황태자에 올랐다. 705년, 시어머니인 무씨가 죽고 남편이 황제에 다시 오르자, 위씨 또한 다시 황후가 되었다. 위씨의 부친 위현정은 상락왕에 봉해졌고, 모친도 비(妃)로 봉해졌다. 본래부터 권력에 대한 욕심이 있었던 위씨는 중종의 국사를 처리할 때마다 발을 치고 앉아 간섭하였으며 이현 또한 위씨와 함께 조정에 들었다. 위씨는 총애하던 작은딸 안락공주의 시아버지 무삼사를 신임하여 수시를 그를 궁에 불러들여 쌍륙을 두며 놀았고 이내 사통하는 사이가 되었다. 이현도 황후가 신임하는 무삼사를 재상으로 임명하고 무슨 일이든 그와 의논하게 되었다. 위씨와 무삼사는 이현의 옹립에 공을 세운 장간지를 비롯해 많은 대신들을 조정에서 내쫓고 살해하였으며 딸 안락공주와 함께 30만 전의 뇌물을 받고 마음대로 관직을 제수하여 조정에 관직이 넘쳐나게 되었다.
폐후 위씨 생애
위씨는 죽은 시어머니처럼 여제(女帝)에 오르려는 정치적 야망을 품었고, 딸인 안락공주 또한 이복오빠 이중준을 제치고 스스로가 황태녀가 되어 제위에 오르고 싶어했다. 위기를 느낀 이중준은 707년 대장군 이다조와 함께 무삼사의 집에 쳐들어가 무삼사와 그의 아들 무숭훈(안락공주의 남편)을 죽였지만 군사가 적어 관군에 잡혀 죽었다. 710년에는 지방 관료 연흠융이 이현에게 상주서를 올려 위황후가 정사에 간섭하여 나라를 어지럽히고 있다고 호소하였다. 위씨는 자신의 심복인 병부상서 종초객(宗楚客)을 시켜 연흠융을 죽이게 했는데, 이 사건으로 이현의 마음이 상한 것을 안 위씨는 딸 안락공주 등과 대책을 논의하였다. 그리고 의술에 능한 산기상시(散騎常侍) 마진객(馬秦客)과 요리에 능한 광록 소경(光祿少卿) 양균(楊均)에게 시켜 전병에 독을 넣었고, 궁녀를 통해 이를 이현에게 먹여 그를 독살하였다.
위씨는 이현의 다른 아들인 16세의 북해왕 이중무를 황제에 앉히고 정권을 장악하였다. 하지만 그녀는 무씨처럼 조정을 완전히 압도하지는 못하였다. 위씨가 상왕 이단, 올케인 태평공주 등을 죽이려 한다는 것을 알게 된 공주의 아들 설숭간은 이를 태평공주에게 알렸고, 공주는 조카인 임치왕(臨淄王) 이융기와 함께 위씨에게 황제 시해의 죄를 물었다. 위씨는 그 해 7월 딸과 함께 이융기가 보낸 군사들에게 사형당하였고 폐서인되었다.
미노아카사카역
미노아카사카역(일본어: 美濃赤坂駅 みのあかさかえき)은 일본 기후현 오가키시에 있는 도카이 여객철도（JR 도카이）및일본화물철도（JR화물）도카이도 본선 미노아카사카 지선의 역이다. 세이노 철도의 화물선과 이어져 있다.
미노아카사카역 역의 구조
단선 승강장 1면 1선인 지상역이다. 세이노 철도의 화물선 이치하시 선은 역내의 남쪽에서 갈라져 나온다.
지역 산에서 석회암이 나오기 때문에, 미노 아카사카 역이 석회암수송의 거점 구실을 하며, 나고야방면으로 석회암을 실어 나르고 있다. 여객운송도 병행되고 있지만, 이 역의 주요 업무는 주로 화물수송에 집중되어 있다. 현재 쓰이고 있지는 않지만, 전에는 화차 1량을 운송단위로 하는 화차운송방식의 폼이 남아 있다. (현재는 컨테이너 1개를 중심으로 하는 컨테이너 수송방식과 그 폼이 주류임)
아이티어
아이티어 또는 아이티 크레올(kreyòl ayisyen)은 프랑스어 기반의 크리올 유래 언어, 즉 크리올 언어로, 아이티의 주요 공용어이다. 아이티의 거의 모든 인구가 일상언어로 널리 쓴다. 아이티 밖에서는 프랑스, 캐나다, 미국, 도미니카 공화국, 카리브해 인근 국가 등 아이티에서 이주한 사람들이 이 언어를 쓴다. 화자 수가 1천만 명을 넘어 크리올 언어 가운데 가장 많이 쓰인다.
아이티어 성립
아이티어는 언어의 뿌리를 프랑스어에 두고 있는 크리올이며, 여기에 서아프리카의 월로프어, 그베어 등의 영향을 받아 이루어졌다. 스페인어와 여러 아메리카 토착어의 영향도 더해졌으며, 다른 언어들과 마찬가지로 현재는 영어의 영향이 커지는 추세이다. 흔히 아이티식 프랑스어 정도로 생각하는 사람도 있지만, 아이티어는 프랑스어와 말소리로 서로 통하지 않으며, 문법틀도 큰 차이가 있다.
아이티어 음운
프랑스어가 12 모음체계인 데 비하여 아이티어는 7모음체계로 간략화되었다. 탈락된 모음은 대부분 원순모음이며, 이들 탈락한 원순모음은 비원순모음으로 바뀌었다. /y/ -> /i/ /ø/ -> /e/ /u/ -> /ɯ/ /o/ -> /ɤ/
아이티어 정서법
아이티어는 26자의 라틴 문자로 표기하며, 보조기호로 프랑스어에서 쓰이는 악상떼귀를 비롯한 몇 종류의 철자기호를 쓰지만, 주로 쓰는 것은 악상떼귀(`)이다. 정서법은 발음대로 쓰기 때문에 표음적이다. [ɯ]로 발음되는 철자 ou같은 것은 프랑스어 정서법과 같다.
아이티어 문법
아이티어의 문법체계는 프랑스어에 견주어 매우 간략화되어 있다. 동사는 시제와 인칭에 따른 변화를 하지 않으며, 명사의 문법 성도 없어졌으며, 따라서 형용사가 명사 성에 맞추어 변화하는 문법성의 일치도 없다. 어순은 프랑스어 어순과 같지만, 동사와 형용사의 복잡한 순서도 최소화되었다. 문법표지(명사복수형 표시나 소유격 따위)는 접미사를 붙임으로써 나타내는데, 보통 대시(-)를 써서 나타내지만, 그냥 띄어쓰기로 나타내기도 한다. 자주 쓰는 말이 줄어드는 경향이 있어서 한 글자로 나타내기도 한다. (mwen(나)는 m로, ou(너,당신)은 w로 줄임)
아이티로 끌려온 노예들은 다호메이 왕국(지금의 베넹) 출신이 많았기 때문에 아이티어는 어휘의 절대다수가 프랑스어에 기원을 두지만, 문 구조는 서아프리카의 퐁베어를 따른다.
아이티어 어휘
어휘의 절대다수는 프랑스어에서 들어온 것이다.
일부 단어는 본래 프랑스어에서는 관사와 명사로 나뉘던 것이 융합되어 한 단어가 되었는데, 이러한 관사와 명사의
융합현상은 다른 크리올 언어들에도 널리 보이는 현상이다. 프랑스어 낱말은 실제 말할 때 늘 관사와 더불어 쓰여,듣는 쪽에서는 이를 한 단어로 인식하기 때문이다.
아프리카어나 아메리카 토착어 단어도 섞여 있으며, 이는 주로 동식물 이름이나 지명등에 남아 있다.
또한 상표이름이 보통명사화 된 어휘가 상당수 있다. 예를 들어 카메라 제조사인 코닥(kodak)이 ‘카메라’라는 뜻의 보통명사로, 면도기 제작사인 질렛jilèt이 ‘면도기’의 뜻으로, 에어컨 제조사인 이글루 igloo가 ‘에어컨’이라는 뜻의 낱말로 각각 쓰인다.
또 어원이 프랑스어라도 원래 뜻과 매우 다르게 쓰는 낱말도 있다. 아이티어 nèg는 프랑스어 negre에서 왔으나, 흑인에게만 쓰는 단어가 아니라 사람을 두루 가리키는 일반명사이다. 반면, ‘하얗다’란 뜻의 프랑스어 blanc에서 온 blan은 ‘외국인’, ‘이방인’이란 뜻으로 쓰이며, 꼭 백인만을 가리키지도 않는다. (아시아인도 blan이 될 수 있다)
드레지
드레지(Dredg)는 미국 캘리포니아주 로스가토스(Los Gatos) 출신 록 밴드이다.
인공지능
인공지능(人工智能, 영어: artificial intelligence, AI)은 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력을 인공적으로 구현하려는 컴퓨터 과학의 세부분야 중 하나이다. 정보공학 분야에 있어 하나의 인프라 기술이기도 하다. 인간을 포함한 동물이 갖고 있는 지능 즉, 자연 지능(natural intelligence)과는 다른 개념이다.
인간의 지능을 모방한 기능을 갖춘 컴퓨터 시스템이며, 인간의 지능을 기계 등에 인공적으로 시연(구현)한 것이다. 일반적으로 범용 컴퓨터에 적용한다고 가정한다. 이 용어는 또한 그와 같은 지능을 만들 수 있는 방법론이나 실현 가능성 등을 연구하는 과학 기술 분야를 지칭하기도 한다.
인공지능 강인공지능과 약인공지능
초기 인공지능 연구에 대한 대표적인 정의는 다트머스 회의에서 존 매카시가 제안한 것으로 "기계를 인간 행동의 지식에서와 같이 행동하게 만드는 것"이다. 그러나 이 정의는 범용인공지능(AGI, 강한 인공지능)에 대한 고려를 하지 못한 것 같다. 인공지능의 또다른 정의는 인공적인 장치들이 가지는 지능이다. 거의 대부분 정의들이 인간처럼 사고하는 시스템, 인간처럼 행동하는 시스템, 이성적으로 사고하는 시스템 그리고 이성적으로 행동하는 시스템이라는 4개의 분류로 분류된다. 인공지능의 작동 방식이 의사 결정과 문제 해결, 학습에 있어 사람의 생각이나 행동과 유사할수록 강한 인공지능으로 분류되고, 논리에 의해 만들어지는 합리적인 생각이나 행동에 가까울수록 약한 인공지능으로 분류된다.
인공지능 강인공지능과 약인공지능
약인공지능(weak AI)은 사진에서 물체를 찾거나 소리를 듣고 상황을 파악하는 것과 같이 기존에 인간은 쉽게 해결할 수 있으나 컴퓨터로 처리하기에는 어려웠던 각종 문제를 컴퓨터로 수행하게 만드는데 중점을 두고 있다. 한참 막연한 인간 지능을 목표로 하기보다는 더 현실적으로 실용적인 목표를 가지고 개발되고 있는 인공지능이라고 할 수 있으며, 일반적인 지능을 가진 무언가라기보다는 특정한 문제를 해결하는 도구로써 활용된다.
강인공지능(strong AI) 또는 인공 일반 지능(artificial general intelligence, AGI)은 인간처럼 실제로 사고하여 문제를 해결할 수 있는 "일반 지능"을 인공적으로 구현하려는 시도이다. 오늘날 이 분야의 연구는 주로 미리 정의된 규칙의 모음을 이용해서 지능을 흉내내는 컴퓨터 프로그램을 개발하는 것에 맞추어져 있다. 강한 인공지능 분야의 발전은 여전히 미약하지만, 인간과 같은 지능이라는 목표를 어떻게 정의하는지에 따라 어느 정도 발전이 이루어지고 있다고도 볼 수 있다.
인공지능 강인공지능과 약인공지능
존 설이나 휴버트 드라이퍼스와 같은 몇몇 철학자들은 몸이 아닌 기계에 인간의 지능이나 의식을 구현하는 작업의 실현 가능성에 대한 철학적 바탕을 두고 논쟁을 벌였다. 설은, 튜링 테스트의 통과 여부는 사람의 기준으로 볼 때 기계가 의식을 갖추었다는 판단의 필요 조건이 되지 못한다는 중국어 방에 대한 논증으로 유명하다. 드라이퍼스는 그의 저서 "컴퓨터가 할 수 없는 것들: 인공적인 추론에 대한 비평"에서 의식이라는 것은 룰이나 논리 기반 시스템 또는 물리적인 형태를 가지고 있지 않은 시스템에서 찾을 수 없으나, 신경망(neural network)이나 그 유사한 메커니즘을 이용하는 로보틱 시스템은 인공지능을 실현할 수 있는 가능성이 있다고 주장했다.
다른 철학자들은 엇갈린 관점을 고수한다. 많은 사람들이 약한 인공지능 정도는 가능하다고 보지만, 또한 많은 사람들이 강한 인공지능을 지지하고 있는 것도 사실이다. 대니얼 C. 데넷은 그의 '의식에 대한 설명'에서 만일 마법의 불꽃이나 영혼이 없다면 인간은 기계에 불과하다며, 지능에 대해서만 인간이라는 기계가 다른 실현 가능한 모든 기계와 다르게 특별 취급을 받아야할 이유가 무엇인가 묻고 있다.
인공지능 강인공지능과 약인공지능
어떤 철학자들은 우리가 약한 인공지능을 가능한 것으로 받아들인다면, 강한 인공지능 역시 받아들여야 한다고 주장한다. 지능은 외견상 보이는 것을 가리키는 것이지 진정한 실체가 아니라는 약한 인공지능의 입장은 많은 비판을 받고 있다. 그러나 이에 반하는 손쉬운 예를 사이먼 블랙번의 철학 입문서 "생각"에서 찾을 수 있다. 블랙번은 당신이 지능적으로 보이지만, 그 지능이 실존하는가에 대해서 말할 수 있는 방법이 없다고 지적한다. 그는 우리는 단지 믿음 또는 신념 위에서 그것을 다룰 뿐이라고 이야기한다.
강한 인공지능을 지지하는 사람들은 인공지능에 반대하는 사람들의 논증이 결국은 아래와 같은 주장을 조합한 것이라고 주장한다.
강한 인공지능을 뒷받침하는 논증(따라서 반대하는 사람은 이 논증을 논박해야 한다.)은 다음과 같다.
로저 펜로즈를 포함한 몇몇 학자들은 지능에 처치-튜링 명제의 적용이 가능하지 않다고 논박한다. 특히 펜로즈는 인간의 마음에는 물리적인 속성을 뛰어넘는 무언가가 있다고 이야기하며, 그의 주장은 우리의 우주 안에서 초연산(hypercomputation)이 가능하다는 논증에 바탕을 두고 있다. 양자역학과 뉴턴 역학에 따르면 이러한 초연산은 가능하지 않지만, 특별한 시공간에서는 가능한 것으로 생각되기도 한다. 그러나 이는 소수의 주장이며, 우리의 우주는 그러한 초연산이 가능할 정도로 꼬이지(convoluted) 않았다는 많은 학자들의 합의가 존재한다.
인공지능 아니지
상당수 인공지능 연구의 (본래) 목적은 심리학에 대한 실험적인 접근이었고, 언어 지능(linguistic intelligence)이 무엇인지를 밝혀내는 것이 주목표였다(튜링 테스트가 대표적인 예이다).
언어 지능을 제외한 인공지능에 대한 시도들은 로보틱스와 집합적 지식을 포함한다. 이들은 환경에 대한 처리, 의사 결정을 일치시키는 것에 중심을 두며 어떻게 지능적 행동이 구성되는 것인가를 찾을 때, 생물학과, 정치과학으로부터 이끌어 낸다. 사회적 계획성과 인지성의 능력은 떨어지지만 인간과 유사한 유인원을 포함한, 복잡한 인식방법을 가진 동물뿐만 아니라 특히 곤충들(로봇들로 모방하기 쉬운)까지 포함한 동물학으로부터 인공지능 과학은 시작된다. 여러 가지 생명체들의 모든 논리구조를 가져온 다는 것은 이론적으로는 가능하지만 수치화, 기계화 한다는 것은 쉬운 일이 아니다.
인공지능 학자는 동물들은 인간들보다 모방하기 쉽다고 주장한다. 그러나 동물의 지능을 만족하는 계산 모델은 없다. 매컬러가 쓴 신경 행동에서 내재적 사고의 논리적 계산, 튜링의 기계와 지능의 계산 그리고 리클라이더의 인간과 컴퓨터의 공생가 기계 지능의 개념에 관한 독창적인 논문들이다.
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존 루커스의 지성, 기계, 괴델과 같은 논리학과 철학기반의 기계지능의 가능성을 부인한 초기 논문들도 있다.
인공지능 연구에 바탕을 둔 실질적인 작업이 결실을 거둠에 따라, 인공지능을 지지하는 사람들은 인공지능의 업적을 깎아내리기 위해 인공지능에 반대하는 사람들이 예전에는 '지능적'인 일이라고 주장하던 컴퓨터 체스나 바둑, 음성인식 등과 같은 작업에 대해 말을 바꾸고 있다고 비난하였다. 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.
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1969년에 매카시와 헤이스는 그들의 논문 "인공지능 관점에서 바라본 철학적인 문제들"에서 프레임 문제를 언급하였다.
1940년대 후반과 1950년대 초반에 이르러서 수학, 철학, 공학, 경제 등 다양한 영역의 과학자들에게서 인공적인 두뇌의 가능성이 논의되었다. 1956년에 이르러서, 인공지능이 학문 분야로 들어섰다.
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. 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.
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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.
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 있는 철학적 제안으로 평가받는다.
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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. 아서 새뮤얼(Arthur Samuel)이 50년대 중반과 60년대 초반에 개발한 체커 프로그램은 결국 존경받는 아마추어에 도전할 수 있는 충분한 기술적 발전을 이룩했다.
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 정리 중 32개를 증명해냈고, 일부 새롭고 더 우아한 증거를 찾아내기도 했다.
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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. 1956년 다트머스 컨퍼런스는 AI 라는 이름, 목표점, 첫번째 성공과 이를 이룬 사람들, 그리고 넓은 의미의 AI의 탄생을 포함하는 순간이었다.
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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.
많은 성공적인 프로그램과 새로운 발전 방향이 50년대 후반과 60년대에 나타났다. 이곳에는 AI 역사에 지대한 영향을 미친 것들을 기술했다.
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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.
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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. 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.
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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.
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1960년대 후반에, MIT의 AI 연구소에 있던 마빈 민스키와 시모어 페퍼트는 마이크로월드 연구로 불리는, 인위적인 간단한 상황에 초점을 맞춘 AI 연구를 제안했다. 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.
AI 연구의 첫 번째 세대는 그들의 연구 결과에 대해 다음과 같이 예측했다.
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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. 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.
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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.
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.
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컴퓨터 능력의 한계 : 정말 유용한 무언가를 이루기에는 메모리 또는 처리 속도가 충분하지 않았다. 예를 들어 로스 퀼리언(Ross Quillian)의 자연어 처리에서 성공적인 완수는 오직 20개의 단어 위에서 발휘되었는데, 이것은 메모리가 꽉 찼기 때문이었다. ++한스 모라벡은 1976년에 컴퓨터가 지능을 가지기엔 여전히 수백만 배 약하다고 논증했다. 그는 비유를 들었는데, AI가 컴퓨터 능력을 필요로 하는 것은 항공기가 마력을 필요로 하는 것과 같다는 것이었다. 컴퓨터 영상에 대해서, 모라벡은 간단하게 계산하여 실시간으로 사람의 망막을 모션 캡처하려면 범용 컴퓨터가 초당 10^9 명령어(1000MIPS)를 처리해야 할 것이라고 추측했다. 2011년경 실용적인 컴퓨터 영상 프로그램은 10,000~1,000,000 MIPS를 요구한다. 1976년경 5백만에서 8백만 달러사이에 판매되던 가장 빠른 슈퍼컴퓨터인 Cray-1은 오직 80~130 MIPS였고, 당시 전형적인 데스크탑 컴퓨터는 겨우 1 MIPS 남짓이었다.
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폭발적인 조합 수와 비용이성 : 1972년에 리차트 카프(Hichard Karp)는 문제 해결에 지수적 시간이 요구되는 많은 문제를 보여주었다. 하찮은 문제일지라도 이런 문제의 최적의 해답을 찾는 데 상상할 수도 없는 컴퓨터의 시간이 요구되었다. 즉 지금까지 AI '장난감'에서 사용되었던 방법은 실제적으로 유용한 AI 시스템을 제작하는 데 용이하지 못했다.
상징적 지식과 추론 : 영상 처리나 자연어 처리 같은 많은 중요한 AI 프로그램은 실제 세상에 대한 간단하지만 어마어마한 양의 정보를 필요로 한다. 그래야 프로그램이 자신이 보고 있는 것이 무엇인지, 또는 자신이 듣고 있는 것이 무엇인지 아이디어를 찾을 수 있기 때문이다. 이 요구는 아기들의 세상에 대해 알아나가는 것과 유사하다. 연구가들은 곧 요구되는 정보의 양이 엄청나게 광대하다는 것을 발견했다. 1970년대의 누구도 이런 데이터가 포함된 데이터베이스를 만들지 못했고, 누구도 이런 데이터를 프로그램 혼자 터득하는 방법을 알지 못했다.
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영국 정보나 DARPA, NRC같은 AI 연구자들에게 자금을 주던 기관들은 연구 진행의 부진에 실망했고 결국 AI에 관한 방향성을 가진 자금 지원을 끊었다. 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.
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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. 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.
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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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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.
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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. 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.
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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.
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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. 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.
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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.
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.
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전문가 시스템은 특정 지식의 범위에 대해 문제를 해결해주거나 질문에 대답해주는 프로그램이며 전문가의 지식에서 파생된 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.
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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.
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.
인공지능 아니지
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. 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.
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.
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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.