Human: 최초의 AI 겨울 1974-1980년
1970년대에 AI는 비판과 재정적 어려움을 겪었습니다. AI 연구자들은 그들이 직면한 문제의 어려움을 제대로 인식하지 못했습니다. 연구자들의 지나친 낙관주의는 기대치를 터무니없이 높였고, 약속한 결과가 실현되지 않자 AI에 대한 자금 지원은 사라졌습니다. 동시에 연결주의(또는 신경망) 분야는 마빈 민스키의 퍼셉트론에 대한 파괴적인 비판으로 인해 10년 동안 거의 완전히 폐쇄되었습니다. 70년대 후반 AI에 대한 대중의 인식이 어려웠음에도 불구하고 논리 프로그래밍, 상식적 추론 및 기타 여러 분야에서 새로운 아이디어가 모색되었습니다.

문제
70년대 초반에는 AI 프로그램의 기능이 제한적이었습니다. 가장 인상적인 프로그램조차도 해결해야 하는 문제의 사소한 버전만 처리할 수 있었으며, 모든 프로그램은 어떤 의미에서 '장난감'에 불과했습니다. AI 연구자들은 1970년대에 극복할 수 없는 몇 가지 근본적인 한계에 부딪히기 시작했습니다. 이러한 한계 중 일부는 이후 수십 년 동안 극복되었지만, 다른 한계는 오늘날까지도 여전히 이 분야를 가로막고 있습니다.

제한된 컴퓨터 성능: 진정으로 유용한 작업을 수행하기에 메모리나 처리 속도가 충분하지 않았습니다. 예를 들어, 로스 퀼리언은 20개의 단어로만 자연어에 대한 성공적인 연구를 수행했는데, 이는 메모리에 저장할 수 있는 어휘가 그 정도밖에 되지 않았기 때문입니다. 1976년 한스 모라벡은 컴퓨터가 지능을 발휘하기에는 아직 수백만 배나 약하다고 주장했습니다. 그는 인공 지능은 항공기에 마력이 필요한 것과 같은 방식으로 컴퓨터 성능이 필요하다는 비유를 제시했습니다. 특정 임계값 이하에서는 불가능하지만, 파워가 증가하면 결국에는 쉬워질 수 있습니다. 컴퓨터 비전과 관련하여 모라벡은 인간 망막의 에지 및 동작 감지 기능을 실시간으로 일치시키기 위해서는 초당 109회(1000 MIPS) 연산이 가능한 범용 컴퓨터가 필요할 것으로 추정했습니다. 2011년 현재 실제 컴퓨터 비전 애플리케이션에는 10,000~1,000,000 MIPS가 필요합니다. 이에 비해 1976년 가장 빠른 슈퍼컴퓨터인 Cray-1(500만~800만 달러에 판매)은 약 80~130 MIPS에 불과했으며, 당시 일반적인 데스크톱 컴퓨터는 1 MIPS 미만을 달성했습니다.
난해성과 조합의 폭발. 1972년 리처드 카프(Richard Karp)는 스티븐 쿡의 1971년 정리를 기반으로 기하급수적인 시간(입력의 크기)에만 풀 수 있는 문제가 많다는 것을 보여주었습니다. 이러한 문제에 대한 최적의 솔루션을 찾으려면 문제가 사소한 경우를 제외하고는 상상할 수 없을 정도로 많은 컴퓨터 시간이 필요합니다. 이는 인공지능이 사용하는 많은 '장난감' 솔루션이 유용한 시스템으로 확장되지 못한다는 것을 의미합니다.
상식적인 지식과 추론. 비전이나 자연어와 같은 많은 중요한 인공지능 애플리케이션은 단순히 세상에 대한 엄청난 양의 정보를 필요로 합니다. 즉, 프로그램이 무엇을 보고 있는지, 무엇을 말하고 있는지 어느 정도 파악하고 있어야 합니다. 이를 위해서는 프로그램이 어린이와 마찬가지로 세상에 대한 대부분의 정보를 알고 있어야 합니다. 연구자들은 곧 이것이 정말 방대한 양의 정보라는 것을 발견했습니다. 1970년 당시에는 그 누구도 그렇게 큰 데이터베이스를 구축할 수 없었고, 프로그램이 어떻게 그렇게 많은 정보를 학습할 수 있는지 아무도 몰랐습니다.
모라벡의 역설: 정리를 증명하고 기하학 문제를 푸는 것은 컴퓨터에게 비교적 쉬운 일이지만, 얼굴을 인식하거나 부딪히지 않고 방을 가로지르는 것과 같은 간단한 작업은 매우 어렵습니다. 이는 1970년대 중반까지 비전과 로봇 공학에 대한 연구가 거의 진전을 이루지 못한 이유를 설명하는 데 도움이 됩니다.
프레임과 자격 문제. 논리를 사용하던 AI 연구자들(예: 존 매카시)은 논리 구조 자체를 변경하지 않고는 계획이나 기본 추론과 관련된 일반적인 추론을 표현할 수 없다는 사실을 발견했습니다. 이들은 문제를 해결하기 위해 비단조 논리 및 모달 논리와 같은 새로운 논리를 개발했습니다.
펀딩 종료
참고 항목 AI 겨울
AI 연구에 자금을 지원하던 기관(영국 정부, DARPA, NRC 등)은 진전이 없자 좌절감을 느꼈고, 결국 AI에 대한 방향성 없는 연구에 대한 거의 모든 자금을 중단했습니다. 이러한 패턴은 1966년 기계 번역 노력을 비판하는 ALPAC 보고서가 발표되면서 시작되었습니다. 2천만 달러를 지출한 후 NRC는 모든 지원을 중단했습니다. 1973년 영국의 AI 연구 현황에 대한 라이트힐 보고서는 AI가 '원대한 목표'를 달성하는 데 완전히 실패했다고 비판하면서 영국에서 AI 연구가 해체되는 결과를 초래했습니다. (이 보고서는 AI의 실패 원인으로 조합 폭발 문제를 구체적으로 언급했습니다.) DARPA는 CMU의 음성 이해 연구 프로그램에 참여한 연구원들에게 깊은 실망을 안겨주었고 연간 300만 달러의 지원금을 취소했습니다. 1974년에는 AI 프로젝트에 대한 자금을 찾기 어려웠습니다.

한스 모라벡은 이 위기를 동료들의 비현실적인 예측 탓으로 돌렸습니다. "많은 연구자들이 점점 더 과장되는 그물에 걸려들었습니다." 그러나 또 다른 문제가 있었습니다. 1969년 맨스필드 수정안이 통과된 이후 DARPA는 "기초적인 비지시 연구보다는 임무 중심의 직접 연구"에 자금을 지원해야 한다는 압박을 받아왔습니다. 60년대에 진행되었던 창의적이고 자유분방한 탐험에 대한 자금은 DARPA에서 제공되지 않았습니다. 대신 자율 전차나 전투 관리 시스템과 같이 명확한 목표가 있는 특정 프로젝트에 자금이 투입되었습니다.

캠퍼스 전반의 비판
또한 참조하세요: 인공 지능의 철학
몇몇 철학자들은 인공지능 연구자들의 주장에 대해 강한 반대의견을 제시했습니다. 가장 초기의 철학자 중 한 명인 존 루카스는 괴델의 불완전성 정리가 컴퓨터 프로그램과 같은 공식적인 시스템은 특정 진술의 진실을 결코 볼 수 없지만 인간은 볼 수 있다고 주장했습니다. 휴버트 드레퓌스는 1960년대의 깨진 약속을 조롱하고 인간의 추론에는 실제로 '기호 처리'가 거의 없고 구체화되고 본능적이며 무의식적인 '노하우'가 많이 포함된다고 주장하며 AI의 가정을 비판했습니다. 1980년에 발표된 존 설의 차이니즈 룸 논증은 프로그램이 사용하는 기호를 "이해"한다고 말할 수 없음을 보여주려고 시도했습니다('의도성'이라는 특성). 설은 기호가 기계에 아무런 의미가 없다면 기계가 "사고"한다고 할 수 없다고 주장했습니다.

이러한 비판은 종종 요점에서 너무 멀리 떨어진 것처럼 보였기 때문에 AI 연구자들은 진지하게 받아들이지 않았습니다. 난해성이나 상식적인 지식과 같은 문제가 훨씬 더 즉각적이고 심각해 보였기 때문입니다. '노하우'나 '의도성'이 실제 컴퓨터 프로그램에 어떤 차이를 만드는지는 불분명했습니다. 민스키는 드레퓌스와 설에 대해 "그들은 오해하고 있으며 무시해야 한다"고 말했습니다. MIT에서 가르치던 드레퓌스는 냉대를 받았는데, 그는 나중에 AI 연구자들이 "감히 나와 함께 점심을 먹는 모습을 볼 수 없었다"고 말했습니다. 엘리자의 저자 조셉 와이젠바움은 동료들이 드레퓌스를 대하는 태도가 비전문적이고 유치하다고 느꼈습니다. 그는 드레퓌스의 입장에 대해 노골적으로 비판했지만, "그들의 입장이 인간을 대하는 방식이 아니라는 점을 일부러 분명히 했다"고 합니다.

바이젠바움은 케네스 콜비가 엘리자를 기반으로 "심리 치료 대화를 수행할 수 있는 컴퓨터 프로그램"을 만들었을 때 AI에 대해 심각한 윤리적 의구심을 갖기 시작했습니다. 바이젠바움은 콜비가 무의미한 프로그램을 심각한 치료 도구로 여긴다는 사실에 불안감을 느꼈습니다. 불화가 시작되었고, 콜비가 프로그램에 대한 자신의 공헌을 와이젠바움에게 인정하지 않자 상황은 나아지지 않았습니다. 1976년 와이젠바움은 인공지능의 오용이 인간의 삶을 평가절하할 가능성이 있다고 주장한 <컴퓨터의 힘과 인간의 이성>을 출간했습니다.

퍼셉트론과 연결주의에 대한 공격
퍼셉트론은 1958년 브롱크스 과학 고등학교에서 마빈 민스키와 같은 학교 친구였던 프랭크 로젠블랫이 소개한 신경망의 한 형태입니다. 대부분의 AI 연구자들과 마찬가지로 그는 "퍼셉트론이 언젠가는 학습하고, 의사 결정을 내리고, 언어를 번역할 수 있을 것"이라고 예측하며 그 능력을 낙관했습니다. 1960년대 내내 이 패러다임에 대한 활발한 연구 프로그램이 진행되었지만, 1969년 민스키와 파퍼트의 저서 '퍼셉트론'이 출판되면서 갑자기 중단되었습니다. 이 책은 퍼셉트론이 할 수 있는 일에 심각한 한계가 있으며, 프랭크 로젠블랫의 예측이 지나치게 과장되었다는 점을 시사했습니다. 이 책의 영향은 엄청난 것이어서 10년 동안 연결주의에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았습니다. 결국 새로운 세대의 연구자들이 이 분야를 부활시켰고, 그 후 이 분야는 인공지능의 중요하고 유용한 일부가 되었습니다. 로젠블랫은 이 책이 출간된 직후 보트 사고로 사망했기 때문에 이 책을 보지 못했습니다.

논리와 상징적 추론: "깔끔함"
로직은 1959년 존 매카시가 조언을 구하는 사람(Advice Taker) 제안을 통해 AI 연구에 처음 도입되었습니다. 1963년 J. 앨런 로빈슨은 컴퓨터에서 추론을 구현하는 간단한 방법인 해상도 및 통일 알고리즘을 발견했습니다. 그러나 1960년대 후반에 맥카시와 그의 학생들이 시도한 것과 같은 간단한 구현은 간단한 정리를 증명하는 데 천문학적인 수의 단계가 필요했기 때문에 특히 다루기 어려웠습니다. 1970년대에 에든버러 대학교의 로버트 코왈스키가 논리에 대한 보다 유익한 접근 방식을 개발했고, 곧 프랑스 연구자 알랭 콜메라우어와 필립 루셀이 협력하여 성공적인 논리 프로그래밍 언어인 프롤로그를 만들게 됩니다. 프롤로그는 추적 가능한 계산을 허용하는 논리의 하위 집합('규칙' 및 '생산 규칙'과 밀접한 관련이 있는 혼 절)을 사용합니다. 규칙은 계속해서 영향력을 발휘하여 에드워드 파이겐바움의 전문가 시스템과 앨런 뉴웰과 허버트 A. 사이먼의 지속적인 연구를 위한 토대를 제공했고, 이는 Soar와 그들의 통합된 인지 이론으로 이어졌습니다.

논리적 접근에 대한 비판자들은 드레퓌스처럼 인간이 문제를 해결할 때 논리를 거의 사용하지 않는다고 지적했습니다. 피터 와슨, 엘리너 로쉬, 아모스 트베르스키, 다니엘 카네만 등의 심리학자들의 실험이 그 증거를 제시했습니다. 매카시는 사람들이 하는 행동과 논리는 무관하다고 답했습니다. 그는 정말 필요한 것은 사람처럼 생각하는 기계가 아니라 문제를 해결할 수 있는 기계라고 주장했습니다.

프레임과 각본: "난투극"
매카시의 접근 방식을 비판하는 사람들 중에는 MIT의 동료들도 있었습니다. 마빈 민스키, 시모어 페이퍼트, 로저 섕크는 기계가 사람처럼 생각해야 하는 '스토리 이해'와 '물체 인식'과 같은 문제를 해결하려고 노력했습니다. '의자'나 '레스토랑'과 같은 일반적인 개념을 사용하기 위해서는 사람들이 일반적으로 하는 것과 똑같은 비논리적 가정을 해야 했습니다. 안타깝게도 이와 같은 부정확한 개념은 논리로 표현하기 어렵습니다. 제럴드 서스만은 "본질적으로 부정확한 개념을 설명하기 위해 정확한 언어를 사용한다고 해서 그 개념이 더 정확해지지는 않는다"고 말했습니다. Schank는 맥카시, 코왈스키, 파이겐바움, 뉴웰, 사이먼이 사용한 "깔끔한" 패러다임과는 대조적으로 이들의 "반논리" 접근 방식을 "지저분하다"고 묘사했습니다.

1975년, 민스키는 중요한 논문에서 많은 동료 '지저분한' 연구자들이 같은 종류의 도구, 즉 무언가에 대한 우리의 모든 상식적 가정을 포착하는 프레임워크를 사용하고 있다고 지적했습니다. 예를 들어, 새라는 개념을 사용하면 새가 날고 벌레를 먹는다는 등의 사실들이 바로 떠오를 수 있습니다. 우리는 이러한 사실이 항상 사실이 아니며 이러한 사실을 사용한 추론이 '논리적'이지 않다는 것을 알고 있지만, 이러한 구조화된 가정은 우리가 말하고 생각하는 모든 것의 맥락의 일부입니다. 그는 이러한 구조를 "프레임"이라고 불렀습니다. Schank는 "스크립트"라고 부르는 프레임 버전을 사용하여 영어로 된 단편 소설에 대한 질문에 성공적으로 답했습니다. 
1970년대 AI 연구의 쇠퇴에 기여한 요인은 무엇인가요? 

Assistant: 비현실적인 기대, 자금 부족, 유의미한 결과 도출의 어려움, 1970년대에 AI 과학자들이 극복할 수 없었던 여러 가지 근본적인 한계 발견 등이 그 10년 동안 AI 연구의 쇠퇴에 기여했습니다.</s>