Lighthill 보고서는 1973년 영국에서 학술 인공지능 연구에 대한 검토 보고서로, 영국 과학 연구 위원회가 의뢰하고 응용 수학자 제임스 라이트힐 경이 작성했다. 이 보고서의 회의적인 평가는 영국에서 AI 연구에 대한 대규모 자금 삭감을 촉발하고 1970년대 더 넓은 첫 번째 AI 겨울에 기여한 것으로 널리 인정받고 있다.
배경
1970년대 초까지, 다트머스 워크숍과 같은 사건 이후 이 분야 창립 당시의 초기 낙관론은 자금 제공자들 사이에서 점점 커지는 회의론으로 바뀌었으며, 기계 번역, 일반 문제 해결, 자연어 이해에 대한 야심 찬 예측이 연구자들이 약속한 일정에 실현되지 못했다. 영국 과학 연구 위원회는 AI 연구자가 아니었던 라이트힐에게 이 분야의 상태와 전망을 평가하도록 의뢰했다.
조사 결과
라이트힐의 보고서는 AI 연구를 고급 자동화, 중추 신경계의 컴퓨터 기반 연구, 로봇 구축의 세 가지 범주로 나누었으며, 이 분야가 창립 당시의 거창한 목표를 달성하지 못했다고 결론지었다. 특히 범용 문제 해결과 초기 로보틱스 연구에 대한 실망을 지적했다. 그는 상징적 방법에 기반한 AI 연구가 좁고 전문화된 응용 분야에서만 유용한 결과를 냈으며, 일반 기계 지능에 대한 더 넓은 주장은 증거로 뒷받침되지 않는다고 주장했다. 보고서에서 가장 많이 인용된 문구는 AI의 약속과 결과 사이의 격차를 장난감 문제에서 실제 세계의 복잡성으로 넘어가는 근본적인 실패로 특징지었으며, 이 비판은 이후 다양한 형태로 후속 AI 물결에 대한 회의론자들에 의해 반향되었다.
영향
이 보고서는 1973년 왕립 연구소에서 열린 텔레비전 토론에서 공개적으로 논의되었으며, 라이트힐이 존 매카시와 도널드 미키를 포함한 AI 연구자들과 맞섰다. 이 토론은 보고서의 결론과 연구자들 자신의 분야 궤적에 대한 평가 사이의 날카로운 불일치를 부각시켰다. 그럼에도 불구하고, 영국 정부는 이후 두 대학을 제외한 모든 대학의 AI 연구 자금을 급격히 삭감하기로 결정했으며, 이는 10년 이상 영국 AI 연구 역량에 지속적인 영향을 미쳤다. 이 사건은 같은 시기 미국의 유사한 자금 철수와 함께 AI 겨울의 전형적인 사례로 자주 인용되며, 이후 자금 축소에도 적용된 용어이다. 또한 AI 능력에 대한 과장된 약속에 대한 논의에서 역사적 경고 사례로 사용되며, 이는 AGI 일정과 현재 AI 붐의 지속 가능성에 대한 현대 논쟁에서도 반향되는 우려이다.