GOFAI(good old-fashioned artificial intelligence, 옛날 방식의 인공지능)는 인공지능 철학에서 고전적 기호 인공지능을 지칭하는 용어로, 신경망, 상황적 로봇공학, 좁은 의미의 기호 인공지능, 또는 신경-기호 인공지능과 같은 다른 접근 방식과 대조된다. 이 용어는 철학자 존 호글랜드(John Haugeland)가 1985년 저서 인공지능: 바로 그 개념에서 처음 만들었다. 호글랜드는 이 용어를 도입하여 두 가지 핵심 질문을 다루고자 했다: GOFAI가 기계에서 인간 수준의 인공지능을 생산할 수 있는지, 그리고 GOFAI가 뇌가 지능을 발휘하는 데 사용하는 주요 방법인지 여부이다.
AI 개발과 기술에서 GOFAI는 머신 러닝을 사용하는 접근 방식과 대조적으로, 단일 작업을 위해 신중하고 명시적인 지침으로 구축된 프로그램을 지칭한다. GOFAI 응용 사례로는 알파고(AlphaGo)와 애플의 초기 시리(Siri) 설계가 있다.
역사적 배경과 영향
1950년대와 1960년대의 AI 연구는 지성사에 엄청난 영향을 미쳤다. 그것은 인지 혁명을 고무했고, 인지과학이라는 학문 분야의 창설로 이어졌으며, 계산주의, 기능주의, 인지주의의 철학 이론과 심리학의 인지주의 및 인지 심리학 이론에서 필수적인 사례였다. 이러한 혁명을 이끈 AI 연구의 특정 측면은 호글랜드가 GOFAI라고 부른 것이었다.
AI 창시자 중 한 명인 허버트 A. 사이먼(Herbert A. Simon)은 1963년에 GOFAI가 인간 수준의 지능을 생산할 수 있고 그것이 뇌가 사용하는 주요 방법이라고 추측했다. 그의 증거는 그가 공동 작성한 프로그램인 논리 이론가(Logic Theorist)와 일반 문제 해결사(General Problem Solver)의 성능과 인간 문제 해결에 대한 그의 심리학 연구였다.
서양 합리주의와 GOFAI
호글랜드는 GOFAI를 서양 철학의 합리주의 전통 안에 위치시킨다. 합리주의는 추상적 이성이 최고의 능력이며, 인간을 동물과 구분하며, 지능의 가장 본질적인 부분이라고 주장한다. 이러한 가정은 플라톤과 아리스토텔레스, 셰익스피어, 홉스, 흄, 로크에게서 나타나며, 계몽주의, 1930년대 논리 실증주의자들, 1960년대 계산주의자와 인지주의자들에게 중심적이었다.
1960년대의 기호 인공지능은 논리적 연역, 대수학, 기하학, 공간 추론, 수단-목표 분석을 포함한 고차원적 추론을 모두 정확한 영어 문장으로 성공적으로 시뮬레이션했다. 철학자, 심리학자, AI 연구자를 포함한 많은 관찰자들은 그것이 지능의 본질적 특징을 포착했다고 확신하게 되었다. 이러한 확신은 합리주의에 의해 함의되었다. 만약 그것이 거짓이라면, 서양 철학 전통의 상당 부분이 의문시될 것이다.
니체, 후설, 하이데거를 포함한 대륙 철학은 합리주의를 거부하며, 고차원적 추론은 제한적이고 오류에 취약하며, 대부분의 능력은 직관, 문화, 본능적 감각에서 비롯된다고 주장했다. 위대한 전통에 익숙한 철학자들, 예를 들어 위베르 드레퓌스(Hubert Dreyfus)와 호글랜드는 GOFAI와 그것이 지능에 충분하다는 주장을 처음으로 비판했다.
호글랜드의 정의
호글랜드 입장의 비판자와 지지자 모두 GOFAI를 정확히 정의하기 어렵다는 것을 발견했다. 예를 들어 드루 맥더모트(Drew McDermott)는 호글랜드의 설명이 모순적이라고 보고 GOFAI가 신화라고 주장한다. 호글랜드는 모든 GOFAI 이론에 본질적인 주장의 철학적 함의를 검토하기 위해 이 용어를 만들었으며, 그가 나열한 주장은 다음과 같다: (1) 사물을 지적으로 다루는 우리의 능력은 무의식적 사고를 포함하여 사물에 대해 합리적으로 생각하는 능력 때문이다. (2) 사물에 대해 합리적으로 생각하는 우리의 능력은 내부 자동 기호 조작을 위한 능력에 해당한다.
이는 1963년 허버트 A. 사이먼과 앨런 뉴웰(Allen Newell)이 제안한 물리적 기호 시스템 가설과 유사하다. 이 가설은 물리적 기호 시스템이 일반적인 지적 행동을 위한 필요 충분 수단을 가진다고 주장한다. 또한 마음이 형식적 규칙에 따라 정보 비트를 작동하는 장치로 볼 수 있다는 위베르 드레퓌스의 심리학적 가정과도 유사하다.
호글랜드의 설명은 일련의 지침에 의해 지배되는 기호 조작을 의미한다. 기호는 <cat> 및 <mat>과 같이 명확한 의미론이 할당된 이산적 물리적 사물이다. 그것들은 신호, 미확인 숫자, 또는 미확인 숫자의 행렬을 지칭하지 않는다. 따라서 호글랜드의 GOFAI는 사이버네틱스, 퍼셉트론, 동적 프로그래밍, 제어 이론, 또는 신경망이나 서포트 벡터 머신과 같은 현대 기법을 포함하지 않는다. 또한 기호 인공지능과 신경-기호 인공지능과 같은 다른 기법을 결합한 시스템이나 특정 문제만을 위해 설계된 좁은 의미의 기호 인공지능 시스템도 포함하지 않는다.
AI 과학자들의 반응
러셀(Russell)과 노빅(Norvig)은 GOFAI가 가장 단순한 논리적 에이전트 설계에 해당하며, 필요 충분 논리 규칙 집합으로 적절한 행동의 모든 우연성을 포착하는 것은 어렵다고 썼으며, 이를 자격 문제(qualification problem)라고 불렀다. 1980년대 이후의 후기 기호 인공지능 작업은 확률적 추론, 비단조 추론, 머신 러닝과 같은 개방형 영역에 대한 더 견고한 접근 방식을 통합했다. 현재 대부분의 AI 연구자들은 딥 러닝과 더 가능성 높게는 신경 및 기호 접근 방식의 합성(신경-기호 인공지능)이 일반 지능에 필요할 것이라고 믿는다.
유산과 관련성
GOFAI는 인공지능의 역사와 철학을 이해하기 위한 기초 개념으로 남아 있다. 그것은 규칙 기반의 명시적 추론 시스템에서 대규모 언어 모델 및 트랜스포머와 같은 데이터 중심 접근 방식으로의 전환을 강조한다. GOFAI의 지배력은 머신 러닝의 부상으로 약화되었지만, 전문가 시스템, 자동 추론, 그리고 신경-기호 방법의 지속적인 탐구와 같은 영역에서 그 영향력은 지속된다. 이 용어는 지능의 본질과 AI 연구의 미래에 대한 논쟁에서 여전히 중요한 참조점 역할을 한다.