인공지능의 현재와 미래 : TIME LIFE - AI Study
인공지능 분야의 새로운 한 학파ㅡ이 사람들은 뉴런이 연결돼 있는 것과 같은 조직에서사고 과정이 행해진다고 보기 때문에 스스로를 신연결론자 (new connectionist) 라 ...
인공지능의 현재와 미래 : TIME LIFE

**인공지능의 현재와 미래**

**컴퓨터의 세계 : 인공지능 : 한국일보 타임-라이프**
**편집부 번역 발행, 1990 (원서 : Understanding Computers : Artificial Intelligence,**
**TIME-LIFE BOOKS INC, 1988), Page 99~117**

**[음성인식의 요람기](future_life.htm#_bookmark_2db9548)**

**[발 디딜 틈 없는 데이터버스](future_life.htm#_bookmark_1bd3d08)**

**[야심적인 목표를 향한 혁신적인 설계](future_life.htm#_bookmark_1bd5c28)**

**[직렬컴퓨터의 한계](future_life.htm#_bookmark_2dbe3e8)**

**[병렬처리 : 속도전략의 하나](future_life.htm#_bookmark_2dc0218)**

**[인간의 연상작용의 비결](future_life.htm#_bookmark_2dc1968)**

**[연결을 만드는 컴퓨터](future_life.htm#_bookmark_2dc34e0)**

**[우주로 진출하는 컴퓨터 탐험가](future_life.htm#_bookmark_2dc7088)**

**[자동화된 정거장](future_life.htm#_bookmark_2dc8a08)**

**[로봇부대의 기지](future_life.htm#_bookmark_2dca870)**

**[먼 우주의 선발대](future_life.htm#_bookmark_2dcc5c8)**

**컴퓨터과학자들의 끈질긴 노력에도 불구하고 인간의 수준에 근접하는 인공지능의**
**창조는 아직도 창공의 별처럼 아득한 목표로 남아 있다. AI 는 광범한 인간의 사고**
**영역을 향한 새로운 창이 열리기를 기다리고 있다.**

**비교적 짧은 역사에도 불구하고 인공지능분야는 많은 일화들을 만들어냈다. 사람들의**
**입에 자주 오르내리는 한 얘기에 따르면 1960년대의 어느 핸가 AI 의 선구자**
**중 한 사람인 민스키가 MIT 의 신입생 하나를 불러 과제를 주면서 여름방학을 이용해**
**완성하라고 했다 한다. 그 학생이 받은 과제는 컴퓨터 비전 문제를 연구해 그**
**해결책을 구하라는 것이었다. 그러한 과제는 당시로서는 그리 과중한 것처럼 들리지**
**않을 때였다. 당시 AI 연구자들은 대부분 왕성한 지적 활동을 요구하는 일, 즉 논리나**
**if-then규칙, 체스나 체커게임 등의 기호조작 태스크 (task) 에 심취해 있었다. 또**
**대부분의 연구자들이 보고 듣고 이해하고 움직이는 인간의 감각이나 운동기능을 경시하는**
**경향이 있었다. 그들은 이러한 활동들이 진정한 지능과는 그다지 관계가 없거나 전혀**
**없는 것으로 여겼다. 예를 들어 인간의 시각은 인식 과정을 거치지 않고 순간적으로**
**일어나는 현상으로 간주됐다.**

**그러나 그 전해내려오는 이야기 속의 불운한 학생은 곧 인간의 시각을 기계로**
**복제해내는 과제는 그다지 쉽게 해결할 수 없는 문제임을 깨달았다. 그 과제를 해결하자면**
**그에 앞서 작은 모기 한 마리가 날아가고, 먹고, 알을 까고, 계속 변화해가는 환경에**
**적응하는 등의 감각 및 운동 기능에 접근할 수 있는 기계부터 먼저 개발해야 할 실정이었다.**
**그 상황은 지금도 마찬가지다.**

**인공지능을 발전시키고자 하면 컴퓨터와 생물체간의 처리능력의 차이를 좁히는**
**것이 급선무다. 자연이든 인공이든, 모든 지능은 대개의 경우 정확한 기호나 논리보다는**
**모호한 자연현상들로 이루어진 실세계를 다룰 수 있어야만 한다. 기계가 단지 보고**
**듣고 느끼는데 그치지 않고 감지된 대상의 내용을 이해할 수 있도록 하는 새로운**
**방식과 하드웨어의 개발이 AI연구의 최우선 과제의 하나가 된 것도 바로 그 때문이다.**
**예를 들어 정글에 사는 특정한 동물을 식별하기 위해 설계된 싱아이 (seeing-eye)**
**시스템에는 카메라와 함께 식별대상 동물을 묘사한 프로그램이 삽입되어야만 한다.**
**그리고 예컨대 코끼리를 식별하기 위해서는 크다라든가 회색이라든가 네 발을 가졌다든가**
**하는 개념들이 프로그래밍되어야만 한다. 지난 수집 년 동안 컴퓨터가 보고 들을**
**수 있도록 하는 프로그램이 점차 개선돼오기는 했지만 감지된 데이터를 개념으로**
**변화시키는 것은 아직까지도 까다롭고 비용이 많이 드는 일로 남아 있다. 몇몇 공업용컴퓨터는**
**조립라인을 따라 이동하는 특정 부품의 윤곽을 식별해내기도 하고, 마이크나 기타**
**하드웨어 또는 소프트웨어에 연결된 가정용컴퓨터는 구두명령에 의해 불을 켜거나**
**전화를 걸고 심지어는 자동응답을 하기도 한다. 그러나 그러한 시스템 들은 모두**
**엄격히 특화된 것들이다. 그것들은 단지 특정한 조건하에서만 특정한 물체의 윤곽을**
**감지하거나 저장된 몇 개의 어휘를 인식할 뿐이다.**

**예를 들어 이용가능한 어떤 컴퓨터도 실제언어를 구성하는 음성구조를 완전히**
**이해하지는 못한다. 실제 음성패턴과 마주칠 때 컴퓨터는 글로 씌어진 언어를**
**대할 때 부딪치는 문제들에 덧붙여 독특한 발음이나 단어와 단어 사이를 떼지**
**않고 읽어가는 문제 등을 만나게 된다. 또 한 단어의 발음이 다음 단어의 발음에**
**영향을 미치기도 한다. 사실 일상언어에서 사용되는 음성패턴의 수는 실로 무한 대에**
**가깝다.**

**사람들은 많은 지식과 정보를 활용해 자연스런 대화를 나누는 게 보통이다. 예를**
**들어 붐비고 시끄러운 파티장에서 사람들은 이야기의 단편만을 듣고도 여러 가지**
**상황을 종합해 나머지를 집작한다. 거기에는 화자 또는 화제에 대한 지식도 함게**
**동원되는데, 의심이 갈 때는 때때로 "..라고 말씀하셨지요?" 하고 물어**
**자신의 추측을 확인한다. 음성인식 컴퓨터는 아마 그런 방식을 채택해야 할 거라는**
**점을 AI전문가들은 인식하고 있다.**

### **음성인식의 요람기**

**1950년대에 벨연구소의 과학자들은, 전화를 걸 때 다이얼을 돌리지 않고 수화기에다**
**전화번호만 말하면 통화가 되는, 음성을 이해하는ㅡ적어도 특정한 발음을 이해하고**
**그에 반응하는ㅡ기계의 제작을 시도했다. 그러나 연구원들은 곧 그 목표가 무리라는**
**사실을 깨닫고 실현성이 있는 프로젝트로 관심을 돌렸다. 1960년대 들어 그 분야의**
**다른 연구자들이 초보적인 음성인식 시스템을 만들어내는 데 성공하게 되었다. 그들**
**중엔 인도의 어느 시골에서 미국에 유학온 라지 레디 (Raj Reddy) 라고 하는 스탠퍼드**
**대학원생이 기어 있었다. 그는 본디 컴퓨터를 이용해 복잡한 수학문제의 답을 구하는**
**수치분석이 전공이었으나 그의 관심은 점점 인공지능분야로 기울어졌다. 그는 후일,**
**자기는 일찍이 인공지능이 도달할 수 없는 목표라고 생각한 적이 한 번도 없었노라고**
**회고했다. "그것을 아마도 이 분야에 뛰어든 모든 사람들에게 필요한 일종의**
**신념이었을 겁니다. 말하자면 이성적인 근거 없는 맹목적인 낙관주의라고나 할까요?"**

**기계에 의한 음성인식에 관한 레디의 연구성과는 이제 말을 갓 배우기 시작하는**
**유아수준을 벗어나지 못했으나 그는 완강히 좌절을 거부했다. 1970년경 레디는 스탠퍼드를**
**떠나 카네기-멜런 대학으로 갔다. 1971년에는 카네기-멜런에서, 작동가능한 음성인식**
**시스템에 필요한 기능에 대해 토론을 벌이는 AI연구자들의 모임이 열렸다. 그 회의의**
**의장은 10여 년 전 사이먼, 쇼와 함게 '논리이론가' 와 GPS를 만들어 인공지능 연구자들에게**
**커다란 활력을 불어넣은 바 있던 앨런 뉴엘이 맡았다. 후원기관은 1960년대 이래**
**컴퓨터과학 전반, 그중에서도 특히 AI분야에 맣은 재정지원을 해온 DARPA (국방부의**
**Advanced Research Projects Agency) 였다. AI 전문가들이 모인 이 회의에서 DARPA가**
**기초하고 SUR (Speech Understanding Research) 라 이름붙여진 소요기간 5년에 1,500만**
**달러의 경비가 들어가는 프로젝트가 그 모습을 드러냈다. 조심스럽게 제시된 그 프로젝트의**
**목표는 1,000개 이상의 어휘를 사용하여 일정한 주제에 관해 서술한 일상적인 문장을**
**90%까지 이해할 수 있음을 증명해보이는 것이었다. 최종적으로 몇몇 단체에서 프로그램들을**
**제출했지만 DARPA 의 목표를 달성한 것은 단지 둘뿐이었는데, 그 둘은 모두 레디가**
**이끄는 카네기-멜런대학 연구팀이 작성한 것이었다.**

**목표 달성에 성공한 프로그램의 하나는 Hearsay II라는 이름이 붙은 것으로, 먼저**
**나온 프로그램을 수정, 보완한 것이었다. Hearsay II 기능은 컴퓨터과학의 개요에**
**대해 자료검색을 요구하는 물음에 답하는 데 국한되어 있었지만, 그것은 분명 레디**
**자신이 스탠퍼트에 있을 당시 만들었던 작품보다 크게 진일보한 것이었다. 그 프로그램에는**
**음성신호에 내포된 각기 다른 유형의 정보를 분류, 조정하는 12개의 부(副)프로그램**
**(subprogram) 이 연결되어 있었다. 그중 몇 개는 음성학과 음소론ㅡ 즉 음의 최소단위인**
**단음(單音)의 표출 방식과 음성의 구성요소들을 기술하는 규칙ㅡ을 다루었다. 또**
**운율학, 즉 강세와 억양을 설명하는 규칙을 다룬 것, 그리고 형태소론, 즉 복수형이나**
**동사활용 같은 단어의 변형에 대한 규칙에 관계된 것이 있었다. 구문론 부프로그램은**
**문형에관한 규칙을 다루었고 의미론 부프로그램은 단어의 의미를 다루었다. 실제적인**
**활용의 문제, 즉 숙어나 화법 등을 다루는 것도 있었는데, 이 부프로그램은 예를**
**들어 "몇 시인지 알 수 있을까요?" 같은 물음에는 단지 예스나 노로 답해서는**
**안된다는 것을 인식하는 프로그램이었다.**

**Hearsay II 의 전문 프로그램은 자기가 들은 내용에 대해 자신이 세운 가설들을**
**순차적으로 다뤄나 갔다. 각 부프로그램은 자기가 들은 내용에 대해 자신이 세운**
**가설들을'블랙보드' (blackboard) 즉 기억장치 안의 중앙창고에 기입해 넣었다. 그러면**
**다른 프로그램들이 그 '블랙보드'를 보고 어느 가설이 가장 그럴 듯한지에 대해 자기**
**의견을 발표했다. 예를 들어 음성학 부프로그램이 특정한 음소의 조합을 들었다고**
**기록해놓으면 구문론 모듈이 그러한 단어들은 문장의 어디즘에 위치하는지에 대해**
**의견을 제시했다.**

**레디와 그의 동료들이 Hearsay II에 쏟아넣은 혁신적인 방안들ㅡ여러 개의 정보**
**원천,블랙보드, 감지된 데이터와 전문지식간의 상호교류ㅡ은 다른 많은 AI 응용분야의**
**표준이 되었다. 이 기술은 특히 컴퓨터 비전 분야에서 유용하게 활용되었다. 어지러운**
**배경 속에서 하나의 물체를 분리해서 식별하는 일ㅡ인간이나 동물들이 눈깜짝할 사이에**
**무의식적으로 처리하는 일ㅡ은 말로 표현된 문장을 이해하는 것과 마찬가지로 여러**
**종류의 상이한 지식들을 필요로 하는 일임에 틀림없다.**

**이러한 감각지각에의 도전은 말로 표현된 언어를 글로 변환시키는 기계 또는 그**
**역과 같은 많은 응용방법들의 개발로 이어질 수 있었다. 시스템에 환경으로부터 배울**
**수 있는 능력이 갖춰지기만 한다면 물체를 식별할 수 있는 비전 시스템은 자동화의**
**길에 들어섰다고 할 수 있을 것이다. 그러나 인간의 지각이나 학습은 거의 무의식의**
**차원에서 행해지기 때문에 연구자들은 자신들조차도 설명할 수 없는 기술을 기계에**
**모사한다는, 거의불가능해 보이는 과제에 직면하게 된다.**

**그러나 설령 AI연구자들이 기계학습과 감각지각에 대한 프로그램을 정확하게 작성하는**
**방법을 알고 있다 하더라도 종래의 컴퓨터로 인간의 지적 처리과정의 속도를 따라간다는**
**건 불가능하다. 예를 들어 단 하나의 장면을 이해하는 데만도 인간의 시각 기관은**
**하나하나의 세포가 1/10초마다 10억 번의 계산을 해내는 약 100억 개의 뇌세포를**
**활용한다. 이는 가장 빠른 상업용 슈퍼컴퓨터 속도의 몇 배에 해당하는 빠르기다.**

**대부분의 컴퓨터는 아직까지도 2차대전중 폰 노이만이라는 수학자가 만들어낸**
**원리에 따라 작동된다. 수를 순차적으로 계산하도록 고안된 폰 노이만 방식의 컴퓨터는**
**그 크기에 따라 각 셀에 비트와 바이트라 불리는 기호가 하나 또는 몇 개씩 들어가는**
**메모리 셀의 뱅크를 가지고 있다. 이 셀들은 그 속에 포함된 내용을 한 번에 한 기호씩**
**CPU 로 보낸다. CPU는 그 기호들을 첨가, 삭제 또는 결합하여 그결과를 기억장치로**
**돌려보낸다.**

### **발 디딜 틈 없는 데이터버스**

**많은 AI응용분야, 그중에서도 특히 감각지각이나 실세계에서 일어나는 일에 대한**
**즉각반응을 다루는 분야에서는, 그런 컴퓨터는 속도가 너무 느려 유용성이 떨어진다.**
**그러한 컴퓨터는 본디 IBM의 컴퓨터과학자 존 배커스 (John Backus)ㅡ널리사용되는**
**프로그래밍언어 FORTRAN을 개발한 팀의 책임자ㅡ가 '폰 노이만 장애' 라고 이름붙인**
**현상, 즉 데이터나 명령이 흘러가는 CPU와 기억장치 사이의 통로가 단 하나뿐인 데서**
**일어나는 현사에 의해 제약을 받는다. 프로그램이 데이터나 수 등의 형태로 처리해야**
**할 요소들이 많으면 많을수록 답을 구하는 시간이 길어진다. 컴퓨터가 연산을 행할**
**때마다 정보 하나하나가 모두 기억장치와 CPU 사이를 왕복해야 하기 때문이다.**

**이러한 직렬컴퓨터의 본질은 스콧 팔만이 1970년대말 MIT 의 민스키 밑에서 대학원**
**과정을 밟고 있을 때 지적한 하나의 역설을 만들어낸다. 즉, 인식의 문제에서**
**어떤물체에 특징적인 모습이 많으면 많을수록 컴퓨터가 그 물체를 식별하는 데 시간이**
**더 많이 걸린다는 것이다. 그 특징적인 모습들이 가지고 있는 가능성을 모두 검토해야**
**하기 때문이다. 그 와는 대조적으로 인간은 어떤 사물이 보다 많은 특징을 가지고**
**있을수록 그 사물을 보다 빨리 식별해낸다. MIT에서 공부를 마친 뒤 연구원**
**자격으로 카네기-멜런에 온 팔만은, 이 모순된 현상에서 사람들이 사물을 식별하는**
**방법이 컴퓨터의 그것과는 근본적으로 다르다는 걸 깨달았다. 그는 이렇게 말했다.**
**"사고에는 두 종류가 있습니다. 하나는 산수문제를 푸는 것과 같은 보통의 선형**
**사고지요. 직렬컴퓨터의 모델은 바로 그것입니다. 또 하나는 어떠한 사실을 머릿속에**
**불쑥 집어넣는 것과 같은 인식 (recognition) 입니다. 그 인식 과정을 직렬식기계에**
**모사하는 것은 참으로 어려운 일입니다."**

**직렬식기계를 사용하는 연구자들에게는 매우 불행하게도 인간의 정신활동ㅡ패턴의**
**인식 • 추리, 순간적인 판단, 연상, 일반화, 유추 등등ㅡ은 대부분 두 번째의 사고**
**유형에 속하는, 거의 무의식에 가까운 활동으로 보였다. 예컨대 탐험에 나선 로봇에게**
**필수적인 신속한 정보처리능력을 직렬컴퓨터에 요구하는 것은 도저히 불가능할 것**
**같았다. 큰 귀에 네발이 달리고 회색 피부를 가진 커다란 동물이 정글 속으로 난**
**길을 따라 걸어오는 것을 발견한 로봇이 그 모든 속성들을 직렬식으로 처리해 결론을**
**얻어내야 한다면, 그 로봇은 미처 어떤 결론을 내리기도 전에 그 우람한 발에 깔려**
**죽게 될지도 모를 일이다.**

**사물 인식의 어려움 외에도 컴퓨터는 시간이나 인과관계 그리고 정확하고도 영속적인**
**의미를 갖지 않는 이른 바 모호한 개념 등을 처리하는 데도 큰 곤란을 겪는다. 모호한**
**개념의 예를 들자면 '멀다' (far) 라는 단어 같은 게 있다. 사람들은 이 '먹다'라는**
**개념을 상황에 따라, 원자 하나가 차지하는 만큼의 거리에서부터 은하까지의 거리에**
**이르기까지 매우 폭넓게 사용한다. 컴퓨터에 모호한 규칙이나 부정확한 정의를 다루는**
**능력을 부여하는 프로그램의 개발은 AI가 도전해야 할 중요한 연구과제 중 하나다.**

### **야심적인 목표를 향한 혁신적인 설계**

**AI문제의 복잡함을 깨달은 1980년대초의 연구자들은 거개가 다 그 이름에 걸맞는**
**인공지능은 어떤 분야건 새로운 유형의 컴퓨터를 필요로 한다는데 의견을 같이했다.**
**1982년 일본에서 착수한 제 5세대 컴퓨터 프로젝트는 바로 이 폰 노이만 방식을 따르지**
**않는 아이디어를 토대로 한 것이었다. 이 야심적인 작업의 목표는 폰 노이만 방식의**
**컴퓨터보다 수천배나 빨리 연산을 행하는 컴퓨터의 제조, 그리고 이 발달된 컴퓨터에**
**말이나 글로 표현된 언어를 이해하고 학습, 추론, 그밖에 인간의 지능을 필요로 하는**
**대부분의 작업을 수행할 수 있는 능력을 부여하는 소프트웨어의 개발이라고 공표되었다.**

**이 계획을 비롯한 다른 여러 연구의 기초가 되는 기본원리를 소위 병렬처리 (104-107페이지**
**참조)라 하는데, 이것은 실리콘칩 같은 많은 수의 소규모장치에 작업을 분산시킴으로써**
**적은 비용으로 처리능력을 비약적으로 발전시킬 수 있다는 전망을 제시한다. 이 접근**
**방식의 가장 큰 매력은 자연 그 자체의 모방에 있다 할 것이다. 한 개의 처리기는**
**한 개의 뉴런에 비해 수천 배는 빨리 연산을 행하지만 뉴런의 네트워크는 컴퓨터에**
**비해 수천 배는 빨리 많은 종류의 작업, 특히 숫자를 다루지 않는 작업을 처리해낸다.**
**뉴런들은 하나하나의 뉴런이 각기 다른 문제를 풀거나 각기 다른 감각작용을 수행하면서,**
**동시에 직렬이 아닌 병렬식으로 기능을 발휘하도록 서로 연결되어 있기 때문이다.**

**병렬처리의 전망이 점차 밝아져가자 일부 연구자들은 인공두뇌학의 개념ㅡ인공신경망을**
**이용해 신호 패턴을 분석하고 학습을 해나가는 보텀업방식ㅡ을 부활시키기까지 했다.**
**1980년대초에 출간된 <연상 메모리의 병렬모델>이라는 책이 그러한 움직임에**
**더욱 박차를 가했다. 그 책은 에든버러대학에서 심리학과 신경생리학을 공부한 후**
**미국에 건너와 카네기-멜런의 교수가 된 영국인 학자 제프리 힌턴과 브라운대학의**
**신경생리학자 제임스 앤더슨이 공동편집한 논문집이었다. 힌턴과 앤더슨 그리고 논문의**
**필자들은ㅡ뉴런의 네트워크를 모델로 한ㅡ이른 바 대형 병렬컴퓨터가 많은 인공지능분야에서**
**폰 노이만 방식의 컴퓨터보다 훨씬 나을 거라는 설득력있는 주장을 펼쳤다.**

**생물의 정보처리시스템과 직렬컴퓨터간에는 아주 근본적인 차원에서부터 그 차이가**
**드러난다. 한 예로 신경망에서의 메모리는 직렬식기계에서처럼 특정한 장소에 붙박혀**
**있는 것이 아니라 구조 전체에 걸쳐 적절히 분산되어 있다. 또 생물의 네트워크상의**
**메모리는 대개 2진기호로 저장된 것이 아니라 뉴런이 강하게 또는 약하게 연결된**
**형태를 취하고 있다. 생물의 네트워크는 고유한 속성 또는 학습을 통해 특정한 자극에**
**효과적인 반응을 보이도록 되어 있다고 학자들을 믿고 있다. 예를 들어 사람들은**
**누구나 다 크다라든가 회색이라든가 발이 네 개라는 등의 특징들을 정확히 조합해**
**'코끼리 탐지' 라는 개념 학습법을 익힐 수 있다는 것이다.**

**그렇게 분산된 메모리 안에서 각 뉴런은 스스로 결정을 내리는 동시에 그 자체로서**
**기억장치 역할을 한다. 이러한 배열방식의 장점 중 하나는 탄력성이다. 직렬컴퓨터에서**
**전선 한 개가 끊어진다든가 트랜지스터 하나가 고장나는  경우와는 달리 신경망에서는**
**뉴런 몇 개가 손상되었다고 해서 저장된 데이터가 엄청나게 달라진다든가 시스템**
**전체가 정지되지는 않는다. 분산메모리 시스템의 보다 중요한 특징은 AI연구자들이**
**내용 주소화 (content addressability) 라 일컫는 능력이다. 이것은 저장된 정보**
**하나하나가 가상의 숫자로 된 번지에 의해서가 아니라 각기 기억된 내용에 의해 검색되는**
**것을 말한다. 사람들도 이와 유사한 방식으로, 필요한 경우 자세한 지식들을 재구성한다.**
**예를 들어 지난 금요일 점심때 무얼 먹었느냐는 질문을 맏은 아이는 그날 일어난**
**일, 그중에서도 점심 무렵에 있어났던 일을 곰곰 되새기다가 이윽고 점심 때 무얼**
**먹었는지를 생각해낸다.**

### **직렬컴퓨터의 한계**

**컴퓨터기술의 발달ㅡ진공관에서 트랜지스터를 거쳐 집적회로로, 또 최근에**
**와서는 초대규모집적회로 (VLSI) 에 이르기까지ㅡ에도 불구하고 거의 변하지 않은**
**측면이 하나 있다. 현재 사용되고 있는 컴퓨터의 대부분이 1940년대 중엽의 수학자이자**
**컴퓨터의 선구자, 존 폰 노이만이 고안한 원리에 의해 작동되는 직렬컴퓨터라는 점이다.**
**폰 노이만 방식은 유연성 있는 많은 다목적컴퓨터를 만들어내긴 했지만, 결정적인**
**약점 하나를 가지고 있다. 바로 한 번에 한 가지 연산밖에 수행하지 못한다는 점이다.**
**컴퓨터 공학자들이 보다 빠른 다른 대안을 찾게 된 것은 바로 이 한계 때문이다(102-108페이지**
**참조).**

**아래에 개념화되어 나타나 있듯이 직렬컴퓨터는 연산을 제어한고 계산을 행하는**
**중앙처리장치 (CPU) 와 걸려 있는 프로그램에 대한 명령이나 데이터를 보존하는 기억장치로**
**이루어져 있고,그 둘 사이에는 데이터버스 (data bus) 라 불리는 전자 통로가 있다.**
**두 수를 더하는 등의 간단한 연산을 수행하려면 대부분의 컴퓨터는 각 단계마다 데이터가**
**데이터버스를 타고 왕복해야 하는 몇 개의 단계를 거쳐야만 한다. 그러나 버스는**
**한 차례에 하나의 명령 또는 한 가지 데이터밖에 수용하지 못하기 때문에 그 단계들은**
**하나씩 순차적으로 행해질 수밖에 없다. 많은 계산을 필요로 하는 경우 버스는 심각한**
**장래를 빚기도 한다.**

**인공지능분야는 이 방식으로 다루어지기에는 너무 방대하고 복잡하다. CPU 가**
**아무리 빨리 연산을 행한다 할지라도 정보가 데이터버스를 타고 왕복이동하는 시간이**
**너무 많이 걸리기 때문에 빠른 시간 내에 유용한 해답을 구하기가 힘들어진다. 예를**
**들어 강력한 직렬컴퓨터에 걸려 있는 한 실험용 AI비전 시스템이 25만개의 픽셀로**
**이루어진 디지털 영상정보를 처리한다고 해보자. 그 시스템이 관련있는 데이터 이외의**
**모든 정보를 여과시키는 정교한 알고리즘을 사용한다 하더라도 그것은 자신의 위치와**
**자기 근처에 있는 장애물들의 위치를 확인하기 위해 1미터를 나아갈 때마다 1분씩**
**정지하는 장애물코스를 달리는 셈이 된다.**

**오른쪽의 격자판은 디지털화된 망치의 영상 한 부분에 있는 각 픽셀의 광도 값을**
**나타내는 그림이다. 컴퓨터 비전 시스템(14-29페이지 참조)에서 평활화라 불리는**
**경계선검출의 초보적인 단계에는 강도의 미세한 변동을 제거하기 위해 광도값을 조작하는**
**과정이 포함된다. 여기서 각 픽셀의 값은 이웃하는 네 개의 픽셀 값의 평균치로 대체된다.**
**512 × 480픽셀 영사에 있는 모든 픽셀들이 이 단계를 거치는 데는 빠른**
**직렬컴퓨터로 약 3초가 걸린다. 그 기계로 이 영상의 경계선검출 전 과정을 처리하는**
**데는 약 7분이 소요된다.**

![](images/future_life_img1.gif)

### **병렬처리 : 속도전략의 하나**

**직렬처리에서 나타나는 이른 바 폰 노이만 장애를 극복하고자 과학자들은 병렬처리방식으로**
**작업이 수행되는 매우 혁신적인 컴퓨터 설계, 즉 많은 계산을 동시에 처리할 수 있는**
**방안을 실험해왔다. 아래 그림은 이른 바 대형 병렬컴퓨터의 가능한 한 형태를 묘사한**
**것이다. 이 기계는 각기 독자적인 기억장치(진한 청색)를 갖추고 있는 수십만 개의**
**소형 처리기(흰색)로 이루어져 있다.**

**이러한 방식을 이용해 앞 페이지에서 언급한 512 × 480 픽셀 영상의**
**경계선검출을 하는 데는 직렬컴퓨터로 그러한 작업을 처리하는 것에 비하면 아주**
**짧은 시간밖에 걸리지 않는다. 이 컴퓨터는 순차적으로 계산을 하는 것이 아니라**
**픽셀당 하나의 처리기를 동원해 245,760개의 처리기를 동시에 작동시킨다. 각 처리기는**
**자기가 맡은 픽셀의 광도값을 측정해 이웃한 4개의 처리에 전달하고, 대신 그 4개의**
**처리기로부터 광도값을 받아 그 합을 구한다. 그리고 나서 처리기는 그 합을 4로**
**나누어 자기가 맡은 픽셀의 새로운 값을 얻는다. 이 처리기는 245,760가지 픽셀의**
**새로운 값을 얻는데 장장 3초나 걸리는 고속의 직렬컴퓨터보다 무려 6,000배나 바른ㅡ약**
**1/2,000초 만에 그 작업을 완수한다.**

**그러나 현상적인 속도의 증가는 필연코 컴퓨터 비전의 발달로 이어지게 될 것이다.**
**그러나 두 개 이상의 처리기를 가진 컴퓨터의 제조에는 설계상의 많은 문제가 다른다.**
**즉, 처리기의 수를 비교적 적게 하는 대신 각 처리기를 크고 강력하게 만들 것인가,**
**아니면 처리기에 분산시킬 것인가? 각 처리기가 자체 기억장치를 보유하도록 할 것인가,**
**아니면 한 기억장치를 공유하도록 할 것인가ㅡ또 기억장치를 공유하도로고 했을 경우**
**두 처리기가 동시에 같은 데이터를 원한다면 어떻게 할 것인가? 또한, 이 병렬식**
**기계의 프로그램을 작성하는 방법은 물론이고 이 많은 부품들의 회로연결방법 역시**
**문제가 아닐 수 없다. 결국 인간의 노동력의 분배방식이 작업의 종류에 따라 달라지듯**
**문제의 유형에 따라 컴퓨터의 설계도 달라질 수밖에 없을 것 같다. 담장을 칠하는**
**데는 병렬처리가 유용하지만 예술작품을 그리는 데는 그렇지 않듯이 말이다.**

### **인간의 연상작용의 비결**

**이와 같은 연상작용이 인간의 사고 근저에 깔려 있는 듯 하다. 인간은 유사한**
**개념의 도움을 받거나 치밀한 연상작용의 비결을 통해 부분적인 지식을 가지고서도**
**사물을 생각해낸다. 사람들은 컴퓨터와 같이 단순히 기계적인 방법으로 수를 더하지**
**않는다. 우리는 '둘 더하기 둘'에서 계산을 하지 않고도 곧바로 '넷'을 연상한다.**
**직렬컴퓨터에서는 많은 시간과 노력이 들지만 분산메모리에서는 신속히 처리되는**
**그러한 연상작용이 아마도 인간의 감각, 인식,일반화, 학습, 직관의 중심부에 자리잡고**
**있는 모양이다.**

**사고과정은 일종의 '전개 활동' (spreading activation) , 즉 한 네트워크의 활동이**
**관련된 다른 네트워크에 자극을 주어 반응을 일으키는 일종의 연쇄반응으로 추측된다.**
**컴퓨터에게는 까다론운 문제인 시간이나 인과관계의 인식능력이 뉴런에는 있어, 사고과정의**
**기초를 형성한다. 가장 원시적인 학습방법조차도 연속되는 사건과 사건의 발생시기를**
**크게 중요시한다. 예컨대 '길들이기' (habituation) 과정에서 동물들은 재깍거리는**
**시계 소리처럼 반복적이지만 중요하지 않은 자극은 무시해 버리고 보다 중요한 문제를**
**위해 머리를 비워두는 법을 배운다. '감수성 강화' (sensitization) 의 경우는 그**
**반대로서, 자동차가 급정거하면 서 내는 끽 소리와 같이 중요한 자극에 커다란 방응을**
**보이도록 한다.**

**인공지능 분야의 새로운 한 학파ㅡ이 사람들은 뉴런이 연결돼 있는 것과 같은**
**조직에서사고 과정이 행해진다고 보기 때문에 스스로를 신연결론자 (new connectionist)**
**라 부른다ㅡ는 컴퓨터가 뇌와 같은 작용을 하려면 우선 그 모양부터 뇌와 같은 구조를**
**지녀야 한다고 주장한다. 이들은 실제로ㅡ1950년대와 1960년대에 걸쳐 프랭크 로젠블럿이**
**생각했던 개념과 매우 유사하게ㅡ신경망의 시뮬레이터 같은 장치를 요구한다.**

**이 연결론자들의 방식과 내용주소화 방식은 명백한 결함을 지니고 있다. 자유로운**
**형태의 조직을 가진 이 방식들은 상이한 데이터를 혼동할 가능성이 있는 것이다.**
**그러나 마찬가지로 자유로운 형태의 길들이기나 감수성 강화, 연상과 같은 과정은**
**인가의 심리학적인 특질들을 근저에 깔고 있는 듯하다. 예일대학의 오저 섕크는 지능을**
**자처하는 모든 컴퓨터에는 그와 같은 특질이 삽입되어야만 한다고 주장한다. 섕크는**
**이렇게 말한다. "오늘날의 컴퓨터는 똑같은 신문기사를 수십 번 읽고도 그걸**
**이해하지 못합니다. 똑같은 자료를 마냥 반복학습할 뿐입니다. 오래된 것에는 싫증을**
**내고 새로운 것에는 깜짝 놀랄 수 있어야만 비로소 기계에 지능이 있다고 할 수 있을**
**것입니다."**

### **연결을 만드는 컴퓨터**

**많은 연구자들은 병렬컴퓨터가 그런 경지에 이르게 되리라고 기대하고 있다. 과학자들은**
**ㅁ탐사나 관찰, 시행착오 등을 통해 어떤 프로그래머도 쉽게 가르치지 못하는 이의**
**처리방법을 익힐 수 있는 장치를 개발하고자 하는 몇몇 프로젝트에 노력을 집중시켜왔다.**

**그러한 야심적인 프로젝트 중 하나가 매사추세츠 케임브리지에 위치한, 매우 낙관적인**
**이름을 가지 작은 회사 '생각하는 기계사(社)'에 의해 진행되어왔다. 그 처리기의**
**고안자는 당시 MIT의 마빈 민스키 밑에서 로봇공학을 연구하고 있던 대니얼 힐리스**
**(Daniel Hillis) 였다. 오클라호마 태생의 힐리스는 특이한 차량에 흥미를 가지고**
**있어서, 중고 소방차를 몰고다닌 일로 널리 알려져 있다. 그는 또 <링링 브러더스와**
**바넘 베일리 서커스단>의 광대들과도 폭넓은 교분을 맺어왔다. 보스턴 시민이라면**
**누구라도 적어도 한 번 이상 힐리스와 그의 광대패 친구들이 소방차를 몰고 사이렌과**
**종울 울리며 시가지를 질주하는 광경을 목도한 적이 있을 정도로 괴팍한 취향을 가진**
**인물이었다.**

**1985년, 함께 작동되는 65,000개의 처리기와 메모리가 장치된 최초의 커넥션 머신**
**(Connection Machine) 시스템이 완성되었다. 힐리스의 기계는 궁극적으로,그 하나하나의**
**처리능력이 대략 가정용컴퓨터의 처리능력에 상당하고 각기 자체 메모리를 가지는**
**100여 만 개의 처리기를 보유할 예정이었다. 힐리스의 기계가 이룬 혁신은, 정교하고도**
**유연한 기계의 상호연결 시스템과 두뇌의 연산작용을 모사해 처리기가 정보를 전파하고**
**다른 처리기에 도움을 요청할 수 있게 하는 스위치에 있다. 시스템은 또한 사용자가**
**프로그래밍을 통해 이 상호연결을 재배열할 수 있게 하고 또 그 기능을 활용해 다른**
**병렬컴퓨터를 만들어 의학진단에서 로봇차량 조작에 이르는 광범한 영역에 응용할**
**수 있게 한다.**

**그와 유사한 프로젝트에는, 제프리 힌턴, 스콧 팔만 그리고 존스홉킨스대학의**
**테렌스 세지노브스키 및 기타 수명의 연구자들에 의해 카네기-멜런에서 만들어진**
**작품인 이른 바 볼츠만 (Boltzmann) 기계가 있다. (이것은 10세기의 통계학에 토대를**
**둔 열역학의 창시자 루드비히 볼츠만의 이름에서 따온 것이다.)시경망과 마찬가지로**
**볼츠만 기계의 기억장치도 특정한 메모리 셀에 저장된 기호가 아니라 상호연결 패턴으로**
**이루어졌다. 작동시 볼츠만 기계는 입력되는 패턴과 저장된 연결 패턴을 대조하는**
**과정을 밟았다.**

**신경모델 제작자들ㅡ그들의 연구는 대부분 직렬컴퓨터에서의 모의실험에 국한되어**
**왔다ㅡ의 정신을 번쩍 들 게 한 것은 동물계에서 품종간의 지능의 차이는 뇌 속의**
**뉴런의 수에 비례한다는 사실이었다. 인간의 뇌 속에 들어 있는 약 1,000억 개의**
**뉴런에 상당하는 처리기를 가진 병렬컴퓨터를 만드는 일은 천재적인 기술을 요하는**
**일임에 틀림없다.**

**신연결론자들 중에는 인공지능 연구에 대한 보다 전통적인 접근방식에 착안하는**
**것이 이 위기를 극복하는 데 도움이 될 거라고 생각하는 사람들이 많다. 예컨대 수학과**
**같은 학문의 발견을 통해 인간의 사고력이 향상되었듯이 논리나 기호에 의한 처리가**
**연결론의 발전에 힘을 줄 수도 있다는 것이다. 그 일례로 마빈 민스키는 퍼셉트론**
**모양의 많은 병렬컴퓨터가 감지된 데이터를 보다 전통적인 컴퓨터도 조작가능한 기호**
**형태로 변환시켜 실세계를 다뤄나가게 함으로써 양자의 노력을 결합시키고자 한다.**

**인공지능을 만들어내려는 노력은 인간이 이루고자 하는 비상한 일의 하나임에**
**틀림없다. 인공지능의 짧은 역사는 많은 학자들에게 인간의 두뇌가 가진 능력에 대한**
**경탄의 정을 증폭시켜왔을 뿐이다. 현재의 접근방식과 개념을 가지고 인간 수준의**
**다양한 지능을 가진 기계의 꿈을 실현하려면 하드웨어와 소프트웨어ㅡ수백만 개의**
**처리기와 수백만 개의 규칙과 사실ㅡ양면에서의 획기적인 진보가 이루어져야만 한다.**
**그러한 전망이 과연 실현될 수 있을까 하는 회의론만 점점 득세해간다. 그러나 카네기-멜런의**
**로봇공학 전문가 한스 모라벡 같은 일부 학자는 장래에는 그 꿈이 실현 될 거라고**
**말한다. 모라벡의 견해에 의하면, 비밀의 열쇠는, 병렬식이건 다른 어떤 수단이건,**
**보다 신속한 컴퓨터의 제조에 있다. 그는 실제로 인간 수준의 인공지능이 21세기**
**초두에는 실현될 거라고 믿고 있다. 그러나 그러한 낙관론을 펴는 사람든 그리 많지**
**않다.**

**AI의 야심적인 목표에 대한 근질긴 추구는 컴퓨터기술 전반에 많은 영향을 끼치고**
**있다. 이제 AI를 다른 컴퓨터기술에서 분리해내기도 쉽지 않다. 그러나 모든 AI 연구자들이**
**AI가 과학의 주류와 합류하는 것을 반기는 것은 아니다. 실제로 AI분야에는, 일부는**
**인정하고 일부는 불만을 토로하는 양날을 가진 속담 하나가 있다. "그것이 유용하다면**
**그것은 AI가 아니다." (If it's useful, it isn't AI.) 가 그것이다. 전통적으로**
**AI는 멀어져가는 지평선을 마냥 뒤쫓아가는 유형의 사람들, 자신의 연구결과의 실제적**
**응용에는 그다지 관심이 없는 사람들의 사랑을 받아왔다. 인간 지능의 복잡한 면면이**
**기계적인 차원으로 전락하는 날 그것은 신비로움과 지금까지 그 연구에 헌신해왔던**
**학자들의 사랑을 함께 잃게 될 것이다. 마빈 민스키가 말한 대로 "당신이 뭔가에**
**대해 설명할 때 당신은 그 설명을 통해 그것을 쫓아 버리는 것이다".**

**그러나 인간의 지능에서 그 신비의 베일이 벗겨지는 건 아직은 요원한 일이다.**
**천재는 말할 것도 없고 교육받은  성인 수준의 다양한 능력과 지능을 갖춘 컴퓨터가**
**등장하려면 앞으로 몇 세기가 더 흐를 지도 모른다. 머지 않은 장래에 강력하고도**
**유용한, 많은 AI의 산물들이 나타나 특수영역의 전문기술들을 다루고 특수목적의**
**지각 및 운동 과제들을 수행하게 될 것이다. 그러나 가까운 미래에는, 컴퓨터는**
**아마도 지금까지 기계가 늘 해왔던 일ㅡ특수한 작업에 대한 보조ㅡ의 수준에 머무리게**
**될 거싱다. 적어도 다음 세기 동안은 만능맨ㅡ아이디어 창출자와 입안자, 문제제기자와**
**문제해결자ㅡ은 여전히 생물학적인 두뇌에 의존하는 인간이 될 것이다.**

### **우주로 진출하는 컴퓨터 탐험가**

**30여년간에 걸친, 끈질기고도 때로는 찬연한 빛을 발하는 실험들을 통해 여러**
**분야에 종사하는 과학자들은 이제 가까스로 인공지능이라는 지극히 어려운 문제의**
**편린을 파악하는 데 성공했다. 그러한 성과들 중 일부ㅡ잘 알려진 전문가시스템,**
**컴퓨터 비전,자동화, 로봇공학, 자연어 이해 프로그램 등ㅡ는 경영이나 의학 그리고**
**자동차와 석유산업 등이 실용적인 분야에 즉각 응용되어왔다.**

**그러나 인공지능의 발달에서 가장 큰 혜택을 받고 있는 분야는 아마 우주탐사부문일**
**것이다. 최근 들어 NASA(미 항공우주국)와 미국방부 그리고 여러 상업항공사는 우주에서**
**인간을 대신해 일할 수 있는 시스템의 개발이라는 야심적인 목표를 달성하는데 있어**
**가장 유망한 인공지능분야에 대한 연구를 가속화시켜왔다.**

**이 연구의 결과 탄생하게 될 기계는 어느 정도 자동적으로 활동할 수 있는 능력을**
**가져야만 할 것이다. 그 시스템은 최소한, 전반적인 것이건 특수한 영역에 국한된**
**것이건간에, 자체의 지식베이스와 또 그 지식들을 끌어내 추론과 판단을 행할 수**
**있는 수단을 가져야만 한다. 어떤 기계는 우주를 항행할 수 있는 능력을 필요로 할**
**것이고 또 어떤 기계는 먼 거리에 있는 행성이나 위성의 표면에 착륙할 수 있는 능력을**
**필요로 할 것이다. 그리고 또 이 컴퓨터 탐험가는 가능한 한 여러 가지 기능을 발휘할**
**수 있도록 시각이나 청각, 촉각 같은 감각기능뿐만 아니라 경험을 통해 학습하는**
**능력까지도 갖추어야만 할 것이다.**

**이러한 여러 가지 능력이 각기 다양한 기계를 통해 시험되어왔고, 또 폭넓은 성공을**
**거두고 있다. 다음 몇 페이지에 걸쳐 예시한 삽화들은 지금까지 진행되어왔고 또**
**진행되고 있는 연구를 토대로 하여 21세기 중 언젠가는 실행에 옮겨지게 될 우주탐사방식을**
**시나리오로 작성해본 것이다. 이러한 예측을 하는 것은 어쩌면 위험한 모험일 것이다.**
**어떤 관측자가 지적한 대로 "현재의 지식수준을 토대로해 미래의 과학을 예측한다는**
**건 분명한 역설"이기 때문이다.**

### **자동화된 정거장**

**1990년대 중엽 완성 계획으로 추진중인 지구 최초의 영원한 우주 전초기지는 지구**
**상공 250마일 지점인 LEO (Lower Earth Orbit) 상에 설치될 예정이다. 거기에는 다목적의**
**연구 및 제조 시설이 이른 바 후크 앤 스카 (hook and scar)ㅡ정거장의 수명 15-20년이**
**다하기 전에 새로이 개발된 AI기술들을 가미할 수 있도록 소프트웨어와 하드웨어에**
**만들어진 입구ㅡ와 함께 설치될 것이다.**

**우주정거장의 진화과정은 그 정거장의 전자 승무원의 진화과정에 비유되어왔다.**
**영화 속에 나오는 로봇들과는 달리 우주정거장의 AI 담지체는 아마 외형상 인간의**
**모습을 띠게 되지는 않을 것이다. 적어도 처음에는, 정거장의 외부 환경과 내부의**
**물리적 환경을 감시하는 것을 일차적인 목표로 하는 전문가시스템의 커다란 응집체**
**모양을 띠게 될 것 같다. 그에 사용될 기술의 일부는 현재 우주 프로그램을 위해**
**개발중인 몇몇 시스템에서 따오게 될 것이다. 그러한 시스템에는 하드웨어를 감시**
**• 제어하는 치밀한 조정장치인 KATE (Knowledge-based Automatic Test Equipment)**
**와 데이터베이스에서 정보를 검색해 이해하기 용이한 언어로 답하는 장치인 IMIS**
**(Intelligent Management Information System)  등이 있다. 우주정거장은 정거장의**
**동력과 환경제어 및 생명유지 시스템을 감시하는 패턴인식 소프트웨어가 부착된 비디오카메라**
**등, 일련의 감지기를 갖게 될 것이다. 이상이 발생할 경우에는 규칙에 토대를 둔**
**추론 시스템이 그걸 파악하여 도형 표시 장치와 자연어를 통해 인간 승무원에게 설명을**
**하게 될 것이다.**

**시스템이 발달함에 따라 우주정거장은 곧 청소년기에 이르게 될 것이다. 이 중간단계에**
**이르면 정거장의 AI 부품은 말로 표현된 질문에 답할 수 있을 정도의 자연어 프로그램과**
**감시능력을 크게 증대시키는 시각 및 촉각 감지기에 힘입어 적절한 수준의 자동화를**
**이루게 될 것이다. 이 단계에서는 또 정거장 전체에 걸쳐 있는 시스템이 기초적인**
**학습능력을 개발해내는 수준에 이르게 될지도 모른다. 보다 정교한 소프트웨어가**
**등장하게 되면 전문가시스템이 제대로 커버하지 못하는 긴급 상황을 정거장 자체가**
**처리하게 될 수도 있을 것이다ㅡ즉, 새로 발생한 문제와 지식베이스에서 다루고 있는**
**상황간의 유사성을 인식하여 그 답을 적절히 수정할 수도 있게 될 것이다.**

**우주정거장은 마치 하늘에 있는 버스정거장처럼 자동항행하는 우주선의 기지 역할을**
**하게 될 것이다. 컴퓨터 비전 시스템과 규칙에 토대를 둔 항행시스템이 지구 바깥의**
**이 작업장에, 달을 왕복하는 방법을 발견하거나 위성들의 위치를 정해주고 또 회수해**
**정비하는 등의 작업을 수행하는 능력을 부여하게 될 것이다.**

### **로봇부대의 기지**

**구조물들이 기하학적으로 배열되어 있는 오른쪽 그림은 21세기의 자동화된, 달**
**광물자원의 연구 및 처리시설을 묘사한 것이다. 한 계획안에 따르면, 그러한 장치를**
**만들 수 있는 장비 일습을 갖춘 일단의 로봇 부대가 달의 자원을 이용해 그 시설을**
**건조하고 또 인간의 감시를 극소화한 상태로 시설을 운용할 수 있게 될 거라고 한다.**
**그 기술을 나아가 화성이나 그 위성인 포보스나 데이모스와 같이 먼 거리에 있는**
**기지에도 활용될 수 있을 것이다.**

**이 야심적인 계획은 자신을 복제해 계속 증식시켜나가는 자동장치인 이른 바 자기복제시스템의**
**계획안을 토대로 해 수립된 것이다. 달 개발의 첫 단계에서 이 방식은 로봇 탐광꾼과**
**광부 그리고 공장노동자들로 이루어진 로봇 부대를 만드는 데 이용될 것이다.**

**달의 척박한 토양에서 인간에 비해 생명을 유지하기가 용이한 이 기계 원주민들은**
**거기에다 달 표면에서 철이나 티타늄, 알루미늄, 실리콘, 산속 같은 원소들을 추출해내는**
**태양열 발전 공장을 짓게 된다. 이 원소들은 다시, 달이나 우주정거장 또는 무중력상태인**
**LEO 상의 조립공장에서 사용될 우주선 부품 등의 생산물들을 만들어내는 데 이용된다.**

**공장의 건조 및 운영ㅡ자기 복제는 물론이고ㅡ을 할 수 있는 로봇의 개념은 AI연구의**
**오랜 숙원이던 폭넓은 영역에 걸친 인공지능의 실현을 전제로 해 성립된 것이다.**
**그러나 실제로는, 21세기 초반에 우주탐사를 위해 만들어지게 될 로봇은 아마 특정한**
**영역에 국한되고 규칙을 토대로 작성되는 지금 상태의 전문가시스템이 약간 진보된**
**버전의 수준에 머무르게 될 것 같다. 그러나 이 이 시스템 병렬컴퓨터 제조기술(102-1028페이지**
**참조)의 연마 결과 출현할 것으로 기대되는 번개 같은 빠르기의 처리가 부착 될 것이다.**
**일 처리능력이 점점 증가해감에 따라 나중에 출현하는 시스템은 그 선배들에 비해**
**시각 및 촉각 감지기를 통해 얻은 방대한 양의 정보를 보다 능숙하게 처리하고 복잡한**
**규칙들과 지식베이스를 보다 능란하게 조작할 수 있는 체계를 갖추어, 인간의 현장지도**
**없이도 시스템을 자체운영해 나가게 될 것이다. 이때쯤에는  아마도ㅡ경험을**
**통해 학습하고 자신의 행동을 환경에 적응시키는 능력을 포함하여ㅡ보다 미묘하고도**
**파악하기 어려운 인간 지능의 속성이 AI연구의 변경으로 남아 있게 될 것이다.**

**다양한 기능을 가진 수송차량 한 대가 근처의 노천채굴 광산에서 캐낸 자재를**
**가지고 만든 달 표면의 연구 및 제조 시설 위를 날아간다. 알루미늄으로 만들어진**
**우주선 부품 등의 생산물은 먼 하늘에 희미하게 떠 있는 무중력 상태의 조립공장**
**같은 장소로 보내진다.**

### **먼 우주의 선발대**

**우주에서의 기계의 자치영역은 우주정거자의 제한된 세계에서 인간의 직접적인**
**개입 없이 우주를 운항하는 독립적인 궤도차량이나 행성탐사선에 이르기까지 매우**
**광범하게 펼쳐질 것 같다. 그러한 목표를 추구하는 AI와 로봇공학 분야의 지속적인**
**발전ㅡ시각이나 기타 감각 시스템 또는 로봇에게 다양한 사물의 조작 능력을 부여하는**
**시스템 등의 개발ㅡ은 이러한 기계들에게 인간의 경지에 근접하는 정확성과 기민성을**
**제공하게 될 것이다.**

**오른쪽의 월면이동차 (rover) 는 그러한 로봇공학의 발전된 단계를 보여주는 것이다.**
**달이나 화성의 표면을 체계적으로 조사하기 위해 고안된 이 로버는 우주정거장에서**
**일차 시험을 거친 여러 기술들의 결합을 시도하게 될 것이다.**

**이러한 장치는 처음에는 원격조작을 통한 인간의 엄격한 감시하에 작업을 수행하다가,**
**패턴인식 시스템과 보다 확장된 지식베이스가 부착되면서 우주정거장 안팎에서 홀로**
**간단한 작업을 수행하는 능력을 익히게 된다. 촉각감지기의 발달(수술실에서 외과의사를**
**돕는 로봇팔로 이미 선을 보였음)과 로봇 팔의 제어기술의 발달은 로봇에게 우주정거장**
**밖에서도 치밀한 과학실험이나 제조조공정을 정확하게 수행할 수 있는 능력을 부여하게**
**될 것이다.**

**자동화된 우주선이나 월면 또는 행성 표면을 이동하는 기계에 인간의 감독 없이**
**어떤 임무를맡길 수 있으려면 그러한 기술들의 발달이 선행되어야만 한다. 또 인간의**
**탑승하지 않은 채 행성의 표면을 이동하는 차량에는 행성탐사에 필요한 정보와 경험법칙이**
**주어져야만 한다.이 로봇 로버는 또한 컬러텔레비전 카메라, 레이저 레이더, 패턴인식**
**소프트웨어 등을 활용한, 고도로 발달된 비전 시스템도 갖추어야만 한다. 그**
**비전 시스템에는 영상데이터를 들어오는 족족 처리할 수 있는 고속의 처리가가 장착되어야**
**한다. 이런 모든 시스템을 갖춘 로버는 우주정거장 실험실에 있던 자기 선배만큼이나**
**민첩하게 지도 없는 땅의 바위와 크레이터를 헤쳐나가면서 흙이나 기타 다른 표본들을**
**수집하게 될 것이다.**

**군대의 수색정찰차량을 모델로 해 만든 바퀴 여섯 개의 행성 로버가 화성 표면을**
**훑으면서 광물자원이나 물 그리고 거주 가능한 지역을 찾고 있다. 스테레오 카메라가**
**영상 정보를 로버의 비전 시스템에 보내는 사이에 촉각 감지기는 표면을 탐사하고**
**유연한 팔을 토양 표본을 수집한다.**

**21세기에는 로봇 탐험가가 우주를 떠돌아다니면서 다른 은하의 실사에 관한 소식을**
**지구로 전송하게 될 것이다.**