1956년 다트머스 워크숍에서 인공지능 개념 시발

(AI타임스=윤광제 기자) 인공지능에 관한 다트머스 서머 리서치 프로젝트는 연구 분야로서 인공지능 개념의 시발점으로 널리 여겨지는 여름 워크숍이다.  1956년 뉴햄프셔 하노버에서 8주 동안 열린 이 컨퍼런스는 컴퓨터 및 인지과학 분야의 선구자 20명의 두뇌를 모아 미래를 추측하는 워크숍을 개최했다.

“학습이나 지능의 특징들은 원칙적으로 기계에게 시뮬레이션 할 수 있도록 만들어져 있다. 기계가 추상적 개념으로부터 언어를 사용하고 현재 인류에 당면한 문제를 해결하고 스스로 향상 시키는 방법을 찾기위한 시도가 이루어질 것이다. 신중하게 선정된 과학자 집단이 여름동안 함께 연구한다면 이러한 문제들 중 하나 이상에서 상당한 진전을 이룰 수 있다고 생각한다.
- 인공지능에 관한 다트머스 여름 연구 프로젝트 제안 (McCarthouse et al, 1955)

◆ 동기
회의에 앞서, 존 매카시(Dartmouth John McCarthy) 다트머스 부교수 와 클로드 섀넌(Claude Shannon) MIT의 수학과 부교수는 오토마타 연구에 관한 당시 수학 학술지 34권을 공동 편집했다(Shannon & McCarthy, 1956). 오토마타는 미리 정해진 작동 순서를 자동으로 따르거나 미리 정해진 지시에 반응하도록 설계된 자동 작동 기계다. 공학적 메커니즘으로서 해머가 종을 치거나 뻐꾸기가 노래하는 것처럼 보이는 기계 시계와 같은 매우 다양한 용도로 사용한다.

제임스 무어(2006)에 따르면, 특히 매카시는 오토마타의 단순한 행동을 넘어 지능을 소유하는 컴퓨터의 가능성에 초점을 맞추지 못했다는 것에 실망했다.

“그 당시 나는 그 주제에 관심이 있는 모든 사람들을 모아서 그것에 시간을 할애하고 집중한다면, 우리는 진정한 발전을 할 수 있을 것이라고 믿었다."—존 매카시(John McCarthy)

매카시가 염두에 둔 최초의 그룹은 1950년대 초 파인 홀에서 함께 대학원생으로 있을 때부터 알고 있던 마빈 민스키(Marvin Minsky )를 포함하고 있었다. 두 사람은 그때 인공지능에 대해 이야기한 적이 있었고, 민스키의 수학 박사 논문은 신경망(Moor, 2006)과 인간 두뇌 구조(Nasar, 1998)에 관한 것이었다. 그들은 둘 다 1952년 클로드 섀넌과 함께 벨 연구소에서 연구했다. 그곳에서 매카시는 훨씬 더 많은 선배 셰넌(Shannon)도 그 분야에 관심이 있다는 것을 알게 됐다. 마침내, 매카시는 IBM이 컴퓨터를 선보였을 때 MIT에서 나다니엘 로체스터(Nathaniel Rochester)와 마주쳤다. 나다니엘도 인공지능(McCorduck, 1979)에 관심을 보였으며, 그래서 네 사람은 워크숍/컨퍼런스 제안서를 록펠러 재단에 제출하기로 동의했다.

◆ 제안서
"우리는 1956년 여름 뉴햄프셔 하노버에 있는 다트머스 대학에서 두 달 동안 10명의 과학자가 인공지능 연구를 수행할 것을 제안한다"

록펠러 재단에 대한 서면 제안서는 맥카시(McCarthy)와 민스키 (Minsky)가 다트머스 에서 그 후 하버드에서 작성했다. 그들은 그들의 제안을 벨 연구소의 클로드 섀넌(Claude Shannon)과 IBM의 나다니엘 로체스터라(Nathaniel Rochester)는 두 명의 고위 교수진 에게 도움 받았다(Crevier, 1993). 제안은 다음과 같다(McCarty et al, 1955, AI Magazine Volume 27, 번호 4 pp. 12–14).

인공지능에 관한 다트머스 여름 연구 프로젝트 제안 (1955년 8월 31일)

우리는 1956년 여름 뉴햄프셔 하노버에 있는 다트머스 대학에서 2개월 동안 인공지능에 대해 10명이 연구를 수행할 것을 제안한다. 이 연구는 학습의 모든 측면이나 지성의 다른 특징들이 원칙적으로 정확하게 기술될 수 있기 때문에 기계가 그것을 시뮬레이션할 수 있다는 추측에 근거해 진행시키는 것이다. 기계가 언어를 사용하고 추상화와 개념을 형성하며, 현재 인간에게 남겨진 여러 문제를 해결하고, 스스로를 향상시키는 방법을 찾기 위한 시도가 이루어질 것이다. 우리는 신중하게 선정된 과학자 집단이 여름 동안 함께 연구한다면 이 문제들 중 하나 또는 그 이상에서 상당한 진보가 이루어질 수 있다고 생각한다. 인공지능 문제의 몇 가지 측면은 다음과 같다.

1. 자동 컴퓨터
기계가 작업을 할 수 있다면 자동 계산기를 프로그래밍해 기계를 시뮬레이션할 수 있다. 현재 컴퓨터의 속도와 메모리 용량은 인간의 뇌의 많은 상위 기능을 시뮬레이션하기에는 불충분할 수 있지만, 가장 큰 장애물은 기계 용량이 부족한 것이 아니라 우리가 가지고 있는 것을 최대한 활용해 프로그램을 작성하지 못하는 것이다.

2. 언어를 사용하도록 컴퓨터를 프로그래밍하는 방법
인간의 생각은 추론 규칙에 따른 단어 조작과 추측에 따른 규칙으로 구성된다고 추측될 수 있다. 이러한 관점에서, 일반화를 형성하는 것은 새로운 단어와 그것을 포함하는 문장들이 암시하고 다른 사람들에 의해 암시되는 몇몇 규칙들에 의해 구성된다. 이 아이디어는 매우 정확하게 공식화 된 적도 없고, 예도 만들어지지 않았다.

3. 신경망
어떻게 일련의 (가설) 신경세포들이 개념을 형성하기 위해 배열될 수 있는가? 우틀리(Uttley), 로체스터 (Rochester)와 그의 그룹인 팔리(Farley)와 클라크(Clark), 피츠(Pitts)와 맥컬로치(McCulloch), 민스키(Minsky), 홀랜드(Holland) 등에 의해 이 문제에 대해 상당한 이론적이고 실험적인 작업이 이루어졌다. 성과는 있었지만 그 문제는 더 많은 이론적 작업이 필요하다.

4. 계산 크기의 이론
우리에게 잘 정리된 문제(제안된 답이 유효한 답인지 아닌지를 기계적으로 시험할 수 있는 문제)가 주어진다면, 그것을 해결하는 한 가지 방법은 가능한 모든 대답을 순서대로 시도하는 것이다. 이 방법은 비효율적이며, 이를 배제하기 위해서는 계산 효율성에 대한 어떤 기준이 있어야 한다. 어떤 고려사항은 계산 효율을 측정하기 위해 기기 계산의 복잡성을 측정하는 방법을 가질 필요가 있다는 것을 보여준다. 이 문제에 대한 일부 부분적인 결과는 섀넌에 의해, 그리고 맥카시에 의해서도 얻어졌다.

5. 자체 성장
아마도 진정한 지능의 기계는 자체 성장일 것이다. 이것을 하기 위한 몇 가지 계획이 제안됐고 더 연구할 가치가 있다. 이 문제도 추상적으로 연구할 수 있을 것 같다.

6. 추상화(abstraction)
많은 유형의 '추상화'는 뚜렷하게 정의될 수 있고 다른 여러 유형은 덜 뚜렷하게 정의될 수 있다. 이러한 것들을 분류하고 감각 및 다른 데이터로부터 추상화를 형성하는 기계 방법을 만드는 시도들은 해볼 만 하다.

7. 무작위성과 창의성
상당히 매력적이면서도 분명히 불완전한 추측은 창조적 사고와 상상력이 없는 유능한 사고의 무작위적 주입에 대한 차이에 있다. 그 무작위성은 효율적이기 위해 직관에 의해 유도 돼야 한다. 즉, 교육을 받은 추측이나 예감은 질서 정연한 사고에서 통제 된 무작위를 포함한다.

(당시 그 제안에는 '제안자'의 짧은 전기도 포함돼 있었다.)
클로드 E. 셰넌(Claude E. Shannon,), 수학자, 벨 전화 연구소. 섀넌은 정보의 통계이론, 개폐 교정에 대한 명제 미적분의 응용을 개발했고, 개폐 회로의 효율적인 합성, 학습하는 기계의 설계, 그리고 튜링머신의 이론에 대한 결과를 얻었다. 그와 J. McCarthy는 '자동차의 이론'에 관한 연구 수학 연보를 공동 편집 했다.

마빈 L, 민스키(Marvin L. Minsky), 하버즈 주니어 수학 및 신경과. Minsky는 신경망에 의한 학습을 시뮬레이션하기위한 기계를 구축했으며, 학습 이론 및 랜덤 신경망 이론에 대한 결과를 포함하는“Neural Nets and the Brain Model Problem”이라는 제목의 수학으로 프린스턴 박사 논문을 작성했다.

나다니엘 로체스터(Nathaniel Rochester), IBM Corporation, Poughkeepsie, New York
로체스터는 7년 동안 레이더의 개발과 컴퓨터 기계에 관심을 가졌다. 다른 엔지니어와 함께 현재 널리 사용되고 있는 대규모 자동 컴퓨터인 IBM Type 701의 설계를 공동 책임졌다. 그는 오늘날 널리 사용되고 있는 자동 프로그래밍 기법의 몇 가지를 고안해 냈고, 이전에는 사람에 의해서만 할 수 있었던 일을 기계가 하게 하는 방법에 관한 문제에 대해 생각해 왔다. 그는 또한 신경생리학의 이론을 시험하기 위해 컴퓨터를 사용하는 것에 특히 중점을 두고 신경망 시뮬레이션에 힘썼다.

존 매카시(John McCarthy), 다트머스 대학의 수학 부교수. 매카시는 Turing 기계 이론, 컴퓨터 속도, 뇌 모델과 환경의 관계, 기계에 의한 언어 사용 등 사고 과정의 수학적 특성과 관련된 여러 가지 질문에 대해 연구했다. 이 작업의 일부 결과는 Shannon과 McCarthy가 편집 한 다음“Anneal Study”에 포함돼있다. McCarthy의 다른 연구는 미분 방정식 분야에서 이루어졌다.

전체 제안은 스탠포드 대학교 웹사이트에서 볼 수 있다. 민간 기관(벨 연구소, IBM 등)이 지원하지 않는 참가자의 급여는 1인당 1200달러, 대학원생 2명당 700달러로 추산됐다. 뉴햄프셔에 거주하지 않는 8명의 참가자들에게 평균 300달러의 철도 요금이 제공될 제공된다. 록펠러 재단은 1956년 여름 6월 18일경 시작해 8월 17일까지 약 6~8주 동안 진행된 이 연구에 제안된 예산 13,500달러 중 7,500달러를 지원했다.

◆ 참석자
그들은 수학, 심리학, 전기 공학 등 매우 다양한 배경에서 왔음에도 불구하고, 1956년 다트머스 회의 참석자들은 사고 행위는 인간이나 생물학적인 존재의 고유한 것이 아니라는 공통의 신념을 공유하고 있었다.  오히려, 그들은 연산은 공식적으로 추론할 수 있는 현상으로 과학적인 방법으로 이해할 수 있고, 그렇게 하기 위한 최고의 비인간적인 도구는 디지털 컴퓨터라고 믿었다(McCormack, 1979).

네 명의 초창기 참가자들은 각각 인식의 특성에 대한 믿음을 공유하는 사람들을 초대했다. 그들 중에는 미래의 노벨상 수상자인 존 내쉬 주니어(John F. Nash Jr) (1928~2015년)와 허버트 A. 사이먼 Herbert A. Simon (1916~2001년)이 있었다. 존 내쉬는 민스키의 초청을 받은 것으로 보이는데, 두 사람은 50년대 초 프린스턴 대학원을 함께 다녔기 때문이다. 사이먼은 1955년 두 사람이 IBM에서 함께 일했기 때문에 매카시가 직접 초대했거나 앨런 뉴웰을 통해 초대했을 가능성이 높다. Ray Solomonoff가 만든 노트에 따르면, 8주 동안 20명이 참석했다고 한다. 그들은 다음과 같다.

허버트 A 사이먼 Herbert A. Simon (1916~2001)
1956년 5월 맥카시의 통신에 따르면 허버트 A. 사이먼은 워크숍의 첫 2주 동안 참석할 예정이었다. 당시 카네기 멜론(당시 카네기 테크)의 행정학 교수였던 사이먼은 1947년 시카고 대학에서 박사학위를 받은 이후 그 시점까지 문제 (소위 "행정적 행동"이라고 불리는 것)를 결정하는 일에 몰두하고 있었다.

그는 이 작품으로 1978년 노벨 경제학상을 수상했으며, 보다 광범위하게는 "경제 조직 내 의사결정 과정에 대한 그의 선구적인 연구"에 대해 수상했다. 회의 당시 그는 컴퓨터 언어 정보 처리 언어 (IPL)와 선구적인 컴퓨터 프로그램 Logic Theorist (1956) 및 General Problem Solver (1959)에 관해 Allen Newell 및 Cliff Shaw와 협력하고있었습니다.

Logic Theorist는 인간의 문제 해결 능력을 흉내 내도록 고안된 최초의 프로그램이었으며, 화이트헤드와 러셀의 프린시피아 수학의 첫 52개 영역 중 38개를 계속해서 증명했으며, 심지어 1912년에 제안된 것보다 새롭고 더 우아한 증거를 발견하기도 했다. General Problem Solver 는 보편적인 문제해결 기계로 작용하기 위한 것으로, 잘 구성된 공식 집합으로서 충분히 어떤 문제도 해결할 수 있었다. 그것은 계속해서 인공지능을 위한 Soar 아키텍처로 발전할 것이다.

앨런 뉴웰 Allen Newell (1927~1992)
사이먼의 공동 작업자 앨런 뉴웰도 처음 2주 동안 참석했다. 두 사람은 1952년 랜드 코퍼레이션에서 처음 만나 1956년 IPL 프로그래밍 언어를 함께 만들었다. 이 언어는 목록 조작, 속성 목록, 고차 함수, 기호 및 가상 머신을 디지털 컴퓨팅 언어에 도입한 최초의 언어였다.

뉴웰은 또한 목록 처리를 도입 한 프로그래머였으며 일반적인 추론에 평균 분석을 적용하고 휴리스틱을 사용해 프로그램의 검색 공간을 제한했습니다. 컨퍼런스를 1년 전, 뉴웰은 "체스 머신 : 적응에 의해 복잡한 작업을 다루는 예"라는 제목의 논문을 발표했습니다.

"인간적인 방식으로 체스를 하는 컴퓨터 프로그램을 위해 상상력 있는 디자인, 목표 개념, 검색 종료에 대한 열망 수준,"충분한" 움직임, 만족스러운 다차원 평가 기능, 목표 구현을 위한 하위 목표 생성 등을 만족시키는 보드에 대한 정보는 술어 미적분과 유사한 언어로 상징적으로 표현 돼야했다" -Herbert A Simon의 Biographyal Memoirs (1997)의 "Allen Newell "발췌.

뉴웰 박사는 1954년 한 세미나에서 노버트 위너(Norbert Wiener)의 학생의 말을 듣던 중 “전환 경험”에 대한 아이디어를 썻다고 " 글자와 기타 패턴을 인식하는 법을 배운 컴퓨터 프로그램 실행 "에 기술했다. (Simon, 1997년).

올리버 셀프리지 Oliver Selfridge (1926–2008)
올리버 셀프리지도 4주간 워크숍에 참석한 것으로 알려졌다. 셀프리지는 신경망, 패턴 인식, 기계 학습에 관한 중요한 초기 논문을 계속 썼다. 그의 '대혼란의 논문 Pandemonium paper '(1959년)는 인공지능(AI)계의 고전으로 꼽힌다.

줄리안 비글로우 Julian Bigelow (1913~2003)
파이오닉 컴퓨터 엔지니어 줄리안 비글로우도 참여했다. 비글로우는 노버트 위너와 함께 인공두뇌학에 관한 기초 논문 하나를 작성하고 존 폰 노이만에게 고용돼 1946년 위너의 추천으로 고등연구소에서 최초의 디지털 컴퓨터인 IAS(또는 "MANIAC")를 만들었다. 다른 참석자들로는 레이 솔로몬오프(Ray Solomonoff), 트렌차드 모어(Trenchard More), 나트 로체스터(Nat Rochester), W. 로스 애쉬비(W. Ross Ashby), W.S. 맥컬로치(W.S. McCulloch), 아브라함 로빈슨(Abraham Robinson), 데이비드 세레(David Sayre), 아서 사무엘(Arthur Samuel), 케네스 R. 숄더가 포함 됐다.

◆ 결과
아이러니하게도 워크숍 이전에 존 매카시가 구상했던 ‘과학의 강도 높고 지속적인 교류’는 실제로 일어나지 않았다(McCormack, 1979년).

“거기에 있던 사람은 오기 전에 가지고 있던 아이디어를 추구하는 것에 대해 고집이 세었고, 내가 보기에는, 어떤 아이디어의 실질적인 교환도 없었습니다. 사람들이 오는 시기도 달랐다. 아이디어는 모든 사람들이 6 주 동안 오기로 동의했고 2주 에서 6주 전체기간동안 모두 다른 기간 머물렀기 때문에 모든 사람이 모일수 있는 시간이 없었다. 우리가 정기 모임을 가질 수 없다는 것을 의미했기 때문에 정말 실망했습니다”

그러나 일부 가시적인 결과가 있었다는 것은 추론할 수 있다. 우선 인공지능(AI)이라는 용어 자체가 맥카시가 회의 도중 처음 만들었다. 맥카시는 컨퍼런스가 있었던 기간과 직접적으로 관련된 중요한 작업 중, Newell, Shaw 및 Simon의 정보 처리 언어 (IPL) 및 논리 이론 기계에 관한 연구 (Moor, 2006)를 강조했다.

다른 관련된 결과는, 컨퍼런스 참석자중 하나인 아서 사무엘이 1959년 ‘기계학습’ 이라는 용어를 만들어 세계 최초의 자가학습 프로그램 중 하나인 체크 게임 프로그램을 만들었다. 이제 올리버 셀프리지(Oliver Selfridge)는 패턴 인식에 대한 연구에서 종종 ‘기계 인식의 아버지’로 언급된다. 민스키는 1969년에 ‘인공지능 분야의 창출, 형성, 촉진 및 발전에 있어 중심적인 역할’로 튜링상을 수상했다. 뉴웰과 사이먼은 1975년에 ‘인공지능과 인간인지 심리학’에 기여한 공로로 같은 상을 수상했다.

◆ AI 향후 50년
DARPA, Dartmouth, Provost of Provost of Provost of Faculty, DARPA 및 개인 기부자들의 자금으로 1956년 첫 모임 50주년을 기념하는 회의가 2006년 7월 13일부터 15일 사이에 개최됐다.

이 회의에서는 다음과 같은 세 가지 목표를 명시했다.
•1956년 모임을 기념하기 위해,
•AI가 얼마나 발전했는지 평가하기 위해
•AI가 어디로 가야하는지 계획하기 위해

기념일 컨퍼런스의 행사를 요약한 기사는 후에 제임스 무어(James Moor)가 썼고 AI 매거진 제27권 제4호(2006년)에 실렸다.