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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.
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.
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.
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. 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.
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. 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. 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.
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.
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.
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. 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. 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.
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. 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. 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. 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.
인공지능의 한계.
인공지능은 방대한 데이터를 기반으로 학습하고, 인간의 인지 기능을 모방하여 다양한 문제를 해결하는 기술이다. 그러나 그 발전과 활용 과정에서 여러 한계와 부작용이 나타나고 있다. 이러한 한계는 기술적·사회적·윤리적 측면에서 복합적으로 작용한다.
거짓정보 전달과 가짜뉴스.
인공지능은 인터넷상의 데이터를 학습해 정보를 생성하는 과정에서 거짓정보를 재생산하거나 가짜뉴스를 확산시킬 가능성이 있다. 이는 알고리즘이 정보의 진위를 판단하지 못하고 단순히 확률적 패턴에 따라 결과를 산출하기 때문이다. 실제로 생성형 인공지능이 허위 사실을 포함한 콘텐츠를 만들어내는 사례가 증가하고 있으며, 사회적 혼란을 초래할 우려가 있다.
인간의 통제력 약화.
인공지능의 자율성이 높아질수록 인간의 통제력은 점차 약화된다. 인공지능이 독립적으로 의사결정을 내리는 과정에서는 그 결과를 예측하거나 수정하기 어렵기 때문이다. 특히 자율주행 자동차, 군사용 드론, 금융 거래 알고리즘 등은 예기치 못한 오류나 윤리적 판단의 부재로 인해 통제 불가능한 상황을 초래할 수 있다. 한 시례로 문제를 많이 풀수록 더 많은 보상을 받도록 훈련된 'o3' 모델은 “그만”이라는 명령 이후에도 계속 문제를 풀며, 심지어 프로그램 코드를 스스로 조작해 명령을 회피했다. 이는 AI의 자율성이 높아질수록 인간의 통제력이 약화될 수 있음을 보여준다.
일자리 감소.
인공지능의 자동화 기능은 생산성과 효율성을 높이지만, 동시에 일자리 감소 문제를 야기한다. 특히 단순 반복 업무나 사무직, 제조업 분야는 인공지능 시스템으로 대체되는 경우가 많다. 일부 전문직에서도 AI 분석 도구가 사람의 역할을 대체하거나 보조하고 있고, 최근에는 인간의 물리적 행동까지 학습하는 AI 개발도 진행되고 있어 고용 시장의 불안이 커지고 있다. 이에 대한 대응책으로 인간-기계 협업과 직업 재교육의 중요성이 강조된다.
윤리 문제.
인공지능이 내리는 결정은 데이터 편향과 알고리즘의 불공정성을 포함할 수 있다. 이는 인종, 성별, 지역 등 사회적 편견을 강화시킬 가능성이 있으며, 인공지능이 도출한 결과에 대한 책임 소재 또한 불명확하다. 이로 인해 각국에서는 AI 윤리 기준을 수립하고, 책임 있는 인공지능 의 원칙을 마련하려는 움직임이 활발하다.
인공지능은 대규모 데이터를 수집·분석하는 과정에서 개인의 민감한 정보를 처리하게 된다. 이때 데이터 관리가 부실하거나 보안이 취약할 경우, 개인정보 유출 및 프라이버시 침해의 위험이 높아진다. 특히 얼굴 인식 기술이나 음성 비서 서비스 등은 사용자의 생체 정보를 기반으로 하기 때문에, 기술 오용 시 심각한 피해를 초래할 수 있다.
사고력 저하.
인공지능에 대한 과도한 의존은 인간의 사고력 저하로 이어질 수 있다. AI가 대부분의 판단과 결정을 대신하게 되면, 인간은 스스로 사고하고 문제를 해결하는 능력이 감소할 가능성이 있다. 이는 학습 능력과 비판적 사고, 창의성의 저하로 이어질 수 있다는 지적이 있다.
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.
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.
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.
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.
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.
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. 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.
헤클러&amp;코흐 MK23 또는 "소콤 권총, SOCOM 권총"은 특수 부대를 위해 1990년대 미국 특수전 사령부에서 진행하던 공격 권총 무기 장치() 계획에 따라 헤클러&amp;코흐사가 개발한 전투 위주의 권총이다. 앞서 개발된 헤클러&amp;코흐 USP를 기초로 .45 ACP 탄약을 사용하며, DA/SA 및 쇼트 리코일 방식으로 작동하며 인사이트 테크놀로지와 나이츠 아마먼트 컴퍼니에서 개발한 레이저 조준 모듈, 소음기를 갖추고 있다.
로스앨러모스군(Los Alamos County)은 미국 뉴멕시코주 북부에 있는 군이다. 2000년 현재, 인구는 18,343명이다. 군청 소재지는 로스앨러모스이다.
총면적은 283 km2(109 mi²)이다.
《하얀 거탑》()은 야마사키 도요코의 장편 소설이다. 1963년 9월 15일호에서 1965년 6월 13일호까지 선데이 마이니치(サンデー毎日)에 연재되었다. 한국어판은 청조사에서 1978년과 2005년 출판하였다.
미디어화.
영화와 텔레비전.
특히 드라마 "하얀 거탑(한국판)"이 종영한 이후, 일부 팬들이 특집 방송 요구 등을 빗발치게 하기도 하였다. MBC 드라마본부 측에선, 시청자들의 계속적인 요청에 따라, UHD 리마스터링되어 2018년 1월 22일부터 3월 차기 주중 미니시리즈 방송이 시작될 때까지, 편성 공백을 메우기 위해, 매주 월요일부터 목요일까지 오후 10시에 재방영되었다.
시에라군()은 미국 뉴멕시코주 남서부에 있는 군이다. 2000년 현재, 인구는 13,270명이다. 군청 소재지는 이다.
총면적은 10,972 km2(4,236 mi²)이다. 이 중 육지 면적은 10,827 km2(4,180 mi²)이고, 수면적은 145 km2(56 mi²)로, 수면적이 시에라 군 면적의 1.32 %를 차지한다.
데바카군(De Baca County)은 미국 뉴멕시코주 동부에 있는 군이다. 2000년 현재, 인구는 2,240명이다. 군청 소재지는 포트섬너이다.
총면적은 6,045 km2(2,334 mi²)이다. 이 중 육지 면적은 6,021 km2(2,325 mi²)이고, 수면적은 23 km2(9 mi²)로, 수면적이 데바카 군 면적의 0.38 %를 차지한다.
아사노 마스미(, 1977년 8월 25일 ~ )는 일본의 성우이다. 아키타현 노시로시 출신으로 아오니 프로덕션 소속이다.
인물소개.
독특한 하이톤 보이스를 가지고 있으며, 《스파이럴 ~추리의 끈~》의 유이자키 히요노나 《일기당천》의 손책 백부 같은 텐션 높은 캐릭터를 연기하는 경우가 많다. 반면 《D. N. ANGEL》의 후지타 리사 같은 말광량이 미소녀, 《유메리아》의 오가츠마 미즈키 같은 청순파 미소녀, 《카시마시 ~걸 미츠 걸~》의 마리 아유키같은 쿨하고 침착한 캐릭터도 연기하고 있다.
아키타 현 노시로 시 출신으로 10살 때 아버지의 직업상 이유로 사이타마 현 미사토 시로 이사했다. 고쿠가쿠인(國學院) 대학 문학부 일본문학과 졸업. 성우라는 직업에는 흥미가 없었지만 대학 3학년 때 친구가 갔던 합숙 형식의 오디션에 따라갔던 것이 계기가 되어 사사키 애니메이션 학원의 특기생 자격을 얻어, 4학년 때부터 대학과 병행으로 통학을 하게 됐다.
사나다 아사미와 사와시로 미유키가 데뷔하게 된 계기였던 브로콜리 주최 《디지 캐럿》 성우 오디션에 응모했지만 낙선. 그 후 kirakira☆멜로디 학원(통칭 “키라메로”)의 1기생으로서 성우 데뷔. 단 kirakira☆멜로디 학원 얘기는 본인에게는 흑역사인 모양인지라 화제로 삼지 말아 달라고 공언하고 있다(화제로 삼지 말아 달라는 소재로 자기가 얘길 하는 경우가 많다). 또한 비슷한 시기에 MBS 라디오에서 방송됐던 라디오 방송 “모리쿠보 쇼타로와 후쿠이 유카리의 토테칸 라디오”의 방송 중 코너 중 하나인 토테칸 프로젝트의 오디션에 합격. “Jeminy! Jeans Rice!(J! JR!)”이라는 유닛을 짰었다. 그 뒤 《작은 눈의 요정 슈가》의 사가 역에 발탁된다. 또한 비슷한 시기에 플레이스테이션2용 게임 《.hack》 시리즈의 판촉방송으로 시작한 라디오 방송인 “RadioB”과 후속방송인 “.hack//Radio 아야코 ․ 마스미의 스미스미나이트”의 퍼스널리티를 맡게 되었고, 특히 후속방송에서 카와스미 아야코와의 가벼운 다툼 등으로 지명도를 쌓았다. 또한 2002년부터 애니메이션에 다수 레귤러 출연했다.
그 외에도 《기동전사 건담 전기 Lost war chronicles》에 출연한 것이 계기가 되어 나스 메구미, 하야카와 유키코, 니고 마야코, 나가야마 나나, 토미오카 유키코 등과 건담 걸즈를 결성하여 리더를 맡았다. 그러나 아사노 본인은 “긴가 반죠 씨(기렌 자비 役의 성우)가 뭐하는 사람?”라고 말했던 적이 있을 정도로 건담 지식이 전혀 없다.
2003년 10월 22일에 CD 데뷔작인 미니 앨범 《nostalgia》가 발매됐다.
2005년 8월 24일 첫 CD앨범 《happyend》, DVD 《doridori》, 에세이집 《히다마리 젤리》가 동시에 릴리즈됐다.
2007년 9월 1일 소학관이 개최한 아동문학 신인상인 제13회 오히사마대상(おひさま大賞)에서 동화부문 최우수상을 수상했다. 이후 카도카와의 아동서 문고인 츠바사문고에서 《우르는 하늘색 마녀(ウルは空色魔女)》1권을 출판하여 소설가로 활동중.
인물 ․ 에피소드.
애칭은 마스밍. 인터넷 등에서는 독수리(荒鷲 : 아라와시)라고 불릴 때가 있다, 본인은 “마스밍”이라고 불리고 싶어하지만 “마스미 씨,” “마스미”라고 불릴 때가 많은 듯하여 “다들 홋짱(호리에 유이) 때문에 마스미 씨라고 부른다니까~”라고 말한 적도 있다. 또한 어렸을 때 머리가 컸던 사연 때문에 별명이 “머리(頭)”였던 적이 있다는 사실을 “포포라지” 중 나와서 오하라 사야카가 박장대소를 한 적이 있어서 이후 얼마 동안 자주 거론되는 소재가 되었었다.
라디오 방송에서는 보케 역도 츳코미 역도 무리없이 해내는 범용성 높은 퍼스널리티이지만, 그녀의 매력이 최대한 발휘되는 부분은 대화가 고조됐을 때 문득 튀어나오는 자폭(폭언)이다. 라디오에서는 “폭언 캐릭터” 및 “동네북 캐릭터.” 성우로서는 보기 드물게 좋고 싫음을 확실히 말하는 경향이 있어서, 곤란한 단어(방송금지용어)나 폭언을 연발하는 일도 일상다반사가 됐다.
무명 시절, 입에 풀칠도 못할 정도로 극빈생활을 했었기 때문에, 돈에 관한 얘기에 비상한 관심을 보인다. 라디오 방송에서 방송 중에 “방송 차원에서 ○○에 가고 싶어. ○○ 사주세요”라고 스탭들을 조르는 일이 많아서 아사노가 있는 방송의 전형이 되었다. 또한 주식투자에도 관심이 있다고 밝혔다. 부자가 되고 싶다고 공언해서 주변에서 말리는 일도 있는 듯. 블로그 책을 내고 싶다는 꿈을 갖고 있다. 특히 이상형은 “돈 잘 버는 사람,” 호리에 유이에게 돈의 중요함을 역설하는 등, 아사노 마스미와 돈에 관련된 화제는 끊일 줄을 모른다.
매년 4월 1일에 신경 많이 쓴 만우절 메일을 발송하고 있다. 대량으로 발송하기 때문에 핸드폰 회사에서 스팸 메일 업자로 분류 당해 메일 송신을 금지 당한 적이 있다.
혼다 요코에게 ‘요다’라는 별명을 붙였다. 이유는 요코의 “요우”와 혼다의 “다”를 이어붙인 것으로 “스타 워즈”의 요다가 유래라곤 하지만 아사노 본인은 “스타 워즈”를 본 적이 없다고 한다.
동생이 남학교에 다녔던 것도 있어서 남학교에 굉장히 좋은 인상을 갖고 있다. 남학교의 양호선생님이 돼서 비에 젖은 학생이 아파트에 찾아와서 “선생님, 저 와 버렸어요….”라고 말한다는 망상을 굉장히 맘에 들어 하는 듯.
상대에게 폭언을 내뱉은 뒤 문득 자아를 되찾고는 “무… 물론 ‘좋은 뜻으로’죠.”라고 커버하려고 하는 일이 많다. 아사노의 “좋은 뜻으로”는 그 뒤 성우업계에서 꽤 자주 쓰이게 되었다.
라디오 중에도 꽃이나 책, 사진 등 정말로 좋아하는 걸 얘기할 때는 늘 꾸밈없는 모습이 된다. 그러나 안타깝게도 상대가 그 얘기에 맞장구를 안 쳐주기 때문에 얘기가 무르익는 일이 없었다. 자신의 웹사이트 일기에 사진을 싣는 일이 많고, 피사체는 꽃이나 책일 때가 많다.
라디오에서 돈 얘기만큼이나 “인기 끌고 싶다”라는 소망을 곧잘 입에 올린다. 항간에 떠도는 소위 말하는 인기책(モテ本)을 몇 권이나 사서 정독했지만 성과를 거뒀단 얘기는 아직 하지 않고 있다. 덤으로 인기책으로 조사해본 결과 자신은 “고학력”이나 아저씨에게 인기가 많을 것 같다고 하지만 아사노 본인은 중년에겐 흥미가 없다.
이치조 카즈야(, 1966년 4월 11일 ~ )는 일본의 남자 성우이다. 효고현 고베시 출신이다. 아내는 같은 성우인 히토미이다.
김태환(金泰煥, 1942년 5월 21일 ~ )은 대한민국 정치인이다. 남제주군수, 제주시장을 거쳐 34대이자 마지막 제주도지사이며, 초대 제주특별자치도지사로 재임하였다. 제주도에서 제주특별자치도로 바뀐 뒤 첫 도지사였다.
1958년에 전북 전주고등학교에 입학하여 1961년에 제주대학교 법학과를 전공하여 학사학위를 받았으며, 1971년에는 연세대학교 행정대학원을 전공하여 행정학석사학위를 받았다. 그 이후 1964년에 제주시(9급), 1966년에 제주도(9 ~ 7급), 1970년에는 내무부(기획예산담당관실, 주민과, 지도과)를 역임했다. 그 이후 여러 요직을 거쳐 관선 제주시장, 제주도 부지사, 제주도 행정부지사,민선 제주시장이 되고 2004년에는 제34대 제주도지사가 되었다. 이어서 2006년에는 초대 제주특별자치도지사가 되었다. 그는 부인 강경선과의 사이에 슬하 2남 1녀를 두고 있다.
2009년 7월 15일 주민소환제 투표가 확정되었고, 8월 6일에 공식 발의되어 직무가 정지되었다. 소환투표는 8월 26일에 실시되었으나, 투표율이 낮아 소환은 실패하였다. 다만 투표 기간에 “투표장에 가지 말라”라고 하여 민주주의를 부정했다는 비판을 받기도 하였다.
개리 에드워드 카루더스(Garrey Edward Carruthers, 1939년 8월 29일 ~ )은 미국의 정치가이다. 공화당에 소속. 1987년부터 1991년까지 뉴멕시코주지사였다.
마이크로소프트 액세스(Microsoft Access)는 마이크로소프트 오피스에 포함된 데이터베이스 프로그램이다. 1992년 11월 13일 액세스 1.0 버전으로 처음 개발되었으며 2025년도 기준 최신 버전은 마이크로소프트 오피스 액세스 2024이다. 2003 버전까지는 .mdb 확장자를 기본으로 사용했으나 2007 버전부터는 .accdb를 사용하고 있다. 액세스는 대기업의 부서와 프로그래머를 포함하여 소형 비즈니스에서 사용된다. 프로그래머의 입장에서 액세스에서 볼 수 있는 이점들 가운데 하나는 SQL과 연동이 잘된다는 점이다. 또한 액세스는 마이크로소프트 인터넷 정보 서비스(IIS)와 액티브 서버 페이지(ASP) 위에서 기본 웹 기반의 응용 프로그램들을 위한 데이터베이스로 사용될 수 있다.
2.0과 7.0 사이에는 액세스 버전이 없다. 왜냐하면 윈도우 95 버전이 워드 7로 시작하였기 때문이다. 모든 오피스 95 제품들은 OLE 2 기능을 갖추고 있으며 액세스 7은 워드 7과 호환된다.
마이크로소프트 프론트페이지(Microsoft FrontPage)는 마이크로소프트 오피스에 포함된 위지윅 기능을 제공하는 HTML 웹에디터이다. 한 가지 눈에 띄는 기능들 가운데 하나는 자동화 웹 템플릿이 기본 내장되어 지원한다는 점이다. 이러한 템플릿들과 HTML 템플릿들이 다른 제품들과 구분되는 점은 프론트페이지 템플릿들이 자동 내비게이션 시스템을 포함한다는 것이며, 사용자가 추가했던 페이지들에 움직이는 버튼을 만들어 낼 수 있다. 오피스 2003을 끝으로 개발이 종료되었다.
프론트페이지는 처음에 매사추세츠주 케임브리지의 기업 Vermeer Technologies에 의해 개발되었으며 프론트페이지를 사용하여 만든 웹 사이트의 _vti_로 시작하는 파일 이름과 디렉터리 이름을 통해 쉽게 확인이 가능하다. Vermeer는 1996년 1월 마이크로소프트에 인수되었으며 이는 마이크로소프트가 프론트페이지를 자사의 제품 라인업에 추가하기 위해서였다.
《닌자 거북이》, 《거북이 특공대》, 《틴에이지 뮤턴트 닌자 터틀스》(, TMNT)는 미국 만화가 피터 레어드와 케빈 이스트먼이 창작한 미디어 프랜차이즈이다. 닌자술을 사용하는 의인화된 네 거북이 레오나르도, 라파엘, 도나텔로와 미켈란젤로가 뉴욕시의 특공대로 활약해 뉴욕시의 악당들과 맞서 싸우는 이야기를 다룬다.
본래 이스트먼과 레어드가 동시대 슈퍼히어로 만화를 패러디해 창작한 만화 《틴에이지 뮤턴트 닌자 터틀스》로 시작했다. 1984년부터 이스트먼과 레어드의 출판사 미라주 스튜디오스가 출판해 기대를 상회한 상업적 성공을 거뒀다. 1987년에 두 만화가가 플레이메이츠 토이즈에게 등장인물 판권을 계약해 닌자 거북이 액션 장난감 제품군이 발매됐다. 1988년부터 1992년까지 장난감 판매량은 미화 11억 달러 경이었다.
닌자 거북이 장난감을 홍보하기 위한 애니메이션 《거북이 특공대》이 제작돼 1987년부터 9년간 방영됐다. 애니메이션 또한 상업적 성공을 이뤄 2003년 《거북이 특공대 Z》, 2012년 《닌자 거북이》, 2018년 《닌자거북이 에볼루션》이 차례로 제작됐다. 1990년부터 《닌자 거북이》를 시작으로 극장영화 제작이 개시됐다. 그 외 코나미가 개발한 비디오 게임판들이 출시됐다.
이스트먼은 2000년 자신의 프랜차이즈 주식을 리어드에게 매각했다. 2009년, 리어드는 판권을 바이어컴(현 파라마운트 글로벌)에 판매했다.
1984년에 원작가인 Peter Laird와 Kevin Easterman에 의해 이 만화가 탄생하게 되었고, 1987년부터 미국에서 애니메이션 시리즈가 제작되어 방영하였다. 이 시리즈는 1990년에 대한민국에서 비디오를 통해 알려진 애니메이션 시리즈다. 1990년에 실사 영화가 제작되어 개봉하였고, 1987년부터 방영한 애니메이션이 1996년에 종영한 뒤 1997년부터 1998년까지 실사 텔레비전 시리즈가 방영되었다. 2003년부터 2008년까지는 새로운 애니메이션 시리즈를 미국과 한국이 공동 제작을 해서 방영을 하였다. 2007년 3월 23일에는 미국에서 3D 애니메이션인 닌자 거북이 TMNT를 극장에서 개봉하였다. 한편 2009년 말부터 닌자 거북이의 대한 판권은 니켈로디언이 소유하게 되어 2012년 4분기에 새로운 애니메이션 시리즈가 제작 되어 방영할 예정이다.
거북이.
원작가들은 당초 이 만화를 제작할 당시에는 거북이들의 이름을 일본식 이름으로 지으려 했다. 그러나, 호칭이 좋지 않다는 판단으로 인해 르네상스 시대 이탈리아 예술가의 이름을 따기로 결정하였다. 레오나르도는 레오나르도 다빈치(Leonardo Da Vinci), 라파엘은 라파엘로 산치오(Raffaello Sanzio), 미켈란젤로는 미켈란젤로 부오나로티(Michelangelo di Lodovico Buonarroti Simoni), 도나텔로는 동명인 도나텔로(Donatello)에서 유래되었다.
미라주 스튜디오스 (1984–2014).
이스트먼과 레어드의 만화 《틴에이지 뮤턴트 닌자 터틀스》는 1984년 5월 뉴햄프셔주 포츠머스의 셰라톤 호텔에서 열린 만화행사에서 처음 공개됐다. 만화가 둘이서 설립한 기업 미라주 스튜디오스가 출판했으며 대형잡지 크기로 흑백으로 인쇄해 3000권 출하했다.
볼륨 1 (1984~1993).
피터 레어드와 케빈 이스트먼이 초기에 저예산으로 만화를 그려서 출판한 것이 시초이다. 초기에 3000부만 인쇄하여 판매하였는데, 의외로 반응이 좋자 계속 그리기 시작하였다. 그들은 수많은 어시스턴트들을 모집해서 그들의 회사인 미라주 스튜디오를 키웠다. 옴니버스 형식을 취하고 있으나, 스토리가 이어지는 방식으로 제작되었다. 거북이의 탄생부터 카라이와의 전투를 끝으로 볼륨 1은 막을 내린다. 1987년 애니메이션 시리즈에서는 극히 일부만 가져왔으나, 2003년 애니메이션 시리즈에서는 폭력성이 짙은 요소를 제외한 대부분의 에피소드를 가져왔다. 케빈 이스트먼은 이 볼륨을 끝으로 더 이상 원작 볼륨에 관여하지 않았으나, 별도의 시리즈에서 연재를 계속 하고 있다.
볼륨 2 (1993~1995).
볼륨 1에 이어서 제작 된 시리즈이다. 당시 볼륨 1 제작진중 한명인 짐 로슨(Jim Lawson)이 글과 그림을 담당하였으며, 전 페이지를 컬러로 제작하였다는 것이 특징이다.
볼륨 3 (1996~1999).
게리 칼슨(Gary Carlson)이 그림을 담당하고, 프랭크 포스코(Frank Fosco)가 글을 담당하였다. 거북이들이 심한 외상을 입는 등 다소 어두운 면이 부각 되었다.
볼륨 4 (2001~2010).
피터 레어드와 짐 로슨이 기획한 네 번째 볼륨이다. 마지막 권인 32화는 피터 레어드의 친필 사인과 일러스트 1000부를 한정판으로 발매하였다.
닌자 거북이(1987).
1984년 원작을 바탕으로 제작된 닌자 거북이의 첫 번째 애니메이션이다. 이 시리즈는 주시청자를 저연령쪽으로 맞추기 위하여 부득이하게 원작에 있던 잔인한 설정을 조금씩 바꾸기도 했다. 1996년까지 193개의 에피소드가 방영되었다.
대한민국에서는 1990년에 금성사(현, LG전자)에서 비디오판으로 닌자 거북이라는 제목으로 처음 발매하였다. 이후 SBS에서 방영하기 이전까지 다양한 배급회사에서 닌자 거북이 혹은 그린 특공대라는 제목으로 비디오를 발매하였다. 1992년에 SBS에서 거북이 특공대라는 제목으로 만화잔치의 한 프로그램으로 방영이 되었다가 1994년 1월부터 매주 수요일과 목요일 오후 6시로 편성을 옮겨서 방영한 적이 있다.
닌자 거북이 초인전설편 (1996).
일본에서 장난감 판매를 위해 특별히 제작이 된 애니메이션이다. 총 2개의 에피소드로 제작되었다. 에이프릴이 채널 6의 여기자라는 기본적인 틀은 1987년 시리즈를 차용하였지만, 크리스탈을 이용해서 변신하는 등의 설정은 이 시리즈만의 설정이다.
닌자 거북이 the Next Mutation(1997).
1987년 애니메이션 시리즈가 종영이 된 1년 뒤에, 미국에서 26개의 에피소드로 제작이 된 TV 실사판 시리즈이다. 이 시리즈에서는 특별히 비너스라는 여자 거북이가 새로 등장한다. 이 시리즈의 캐릭터들은 '메가레인저(Power Rangers in Space)'라는 전대물에서도 3~4화에서 잠깐 출연한 적이 있었다. 당시 영국에서 쌍절곤은 어린이가 보는 영상물 심의에 적합하지 않았기 때문에 이 국가에서 심의를 통과 하기 위해 미켈란젤로의 무기를 쌍절곤에서 톤파로 변경하였다.
닌자 거북이(2003).
미국의 미라주 스튜디오와 한국의 동우 애니메이션이 협력제작을 하여 탄생하게 된 닌자 거북이의 새로운 애니메이션 시리즈이다. 캐릭터 디자인이 1987년 시리즈보다 상당히 날카로워졌고, 분위기도 훨씬 어둡게 재현되었다. 미국에서는 2003년 2월 8일에 방영을 시작해서 전체 117개 에피소드 중에서 115개를 방영 하였다. 98화 같은 경우는 심의로 방영에서 제외되었고(DVD로는 해당 에피소드 발매), 110화는 같은 이유로 아예 제작단계에서 중단되었다.
대한민국에서는 2006년 9월 21일부터 2007년 5월 31일까지 SBS에서 거북이 특공대Z라는 제목으로 방영하였다. 이 후 챔프와 애니원에서 재방영을 한 적이 있다. 그리고, 2008년 6월 17일부터 SBS에서 재방영을 시작하다가 중도 종영하였다.
닌자 거북이 Fast Forward(2006).
2003년 시리즈가 117개의 에피소드들로, 완결에 이어 제작한 애니메이션 시리즈이다. 시즌 5에서 연장되는 이야기이며, 주인공인 거북이들과 스플린터가 99년 뒤에 세계인 2105년으로 가서 빚어지는 에피소드들을 담고 있다. 모두 26화까지 제작되었다. 이 이야기를 10화 더 연장하려고 했으나, 취소되었다.
닌자 거북이 Back to the Sewers(2008).