Gary Klein의 Streetlights and Shadows 13장 정리. 인간은 컴퓨터처럼 사고하는가?

13장 인간은 컴퓨터처럼 사고하는가?

이 장은 분량도 매우 짧아서, 왜 들어있는지 모르겠는데, 컴퓨터가 과연 인간의 사고를 흉내낼 수 있는가에 대한 비판이다.

여행하는 세일즈맨 문제(TSP)를 가지고 설명하는데, 인공지능은 모든 경우의 수를 다 방문해가며 가장 짧은 경로를 찾는데, 인간은 그냥 찾는다는 것이다. 인간에게는 일종의 휴리스틱이 있다는 것이다. 물론 컴퓨터 알고리즘에도 그 휴리스틱을 적용하면 TSP 문제도 인간과 비슷한 방식으로 풀 수 있을지도 모르겠다. 하지만 인간은 스스로 그 휴리스틱을 고안해낼 수 있는 능력이 있고, 컴퓨터는 인간이 고안해낸 그 휴리스틱을 알고리즘으로 프로그래밍해줘야만 그런 방식으로 계산하는 것이 가능해진다.

러시아 출신 세계 체스 챔피언인 개리 카스파로프가 IBM의 딥 블루 프로그램에 패배한 일은 기계 지능이 하기 힘든 또 하나의 인간 능력을 보여준다. 그것은 바로 문제를 진단하는 능력이다. 앞서 11장에서 인공지능 시스템이 피드백에 따라 작용을 늘리거나 줄임으로써 피드백에 대응한다는 내용을 기술했다. 그런 시스템은 어떤 행위가 왜 실패했는지 그 원인을 진단하려고 하지 않는다. 딥 블루는 스스로가 가진 엄청난 연산 능력에도 불구하고 아무런 진단도 하지 못했다. 경기의 결정적인 순간에, 딥 블루의 조작자들이 그 컴퓨터 프로그램을 변경할 필요가 있다고 결정했다. 그들은 자신들의 프로그램이 왜 곤경에 처하는지를 파악해서 필요한 수정을 했고, 결국 경기에서 이길 수 있었다. 카스파로프도 자신에게 조언을 해주는 조작자들이 있었다. 그러나 결정적인 차이는 카스파로프는 조작자들 없이도 스스로 결점을 진단할 수 있었다는 점이다. 딥 블루는 그럴 수 없었다. 진단 루틴 기능이 프로그램에 포함되어 있지 않았다. 카스파로프는 어리석게도 양쪽 다 조작자를 두기로 한 협정에 합의했다. 자신은 조작자가 필요치 않고, 딥 블루는 조작자 없이는 아무런 개선도 할 수 없었는데도 불구하고 말이다.

물론 유전자 알고리즘을 사용하면 알고리즘도 스스로 진화할 수 있다고 주장할 수도 있겠다. 하지만 ‘이해’라는 측면에서 보면, 단지 주어진 수치나 목표에 최적화하도록 알고리즘을 개선하는 것이, 문제를 이해하는 것이냐는 부분은 논란의 여지가 있을 것 같다. 설(Searl)의 ‘중국어 방’ 논란을 참고.