앨런 튜링의 논문 "계산 기계와 지능"은 1950년 저널 Mind에 출판되었으며, 인공지능 분야의 기초 저작이다. 이 논문은 기계의 지능적 행동이 인간의 행동과 동등하거나 구별할 수 없을 정도인지를 평가하는 방법인 튜링 테스트라는 개념을 일반 대중에게 소개했다. 이 논문은 "기계가 생각할 수 있는가?"라는 질문을 직접 다루며, 관찰 가능한 성과에 기반한 보다 구체적인 대안을 제안한다.
튜링은 "생각"과 "기계"라는 용어가 모호하여 의미 있는 논쟁이 불가능하다고 주장했다. 이를 해결하기 위해 그는 원래 질문을 비교적 명확한 단어로 표현된 질문으로 대체할 것을 제안했다. 그는 세 단계의 접근 방식을 개괄했다: 첫째, "생각"이라는 개념을 단순한 것으로 대체하고; 둘째, 고려 대상 기계의 유형을 명시하며; 셋째, 긍정적으로 답할 수 있다고 믿는 새로운 질문을 제기한다.
모방 게임
튜링이 제안한 대체안은 그가 "모방 게임"이라고 부른 게임으로, 원래 세 명의 참가자가 있는 파티 게임이었다: 남성(A), 여성(B), 그리고 성별이 무엇이든 될 수 있는 심문관(C). 심문관은 다른 두 사람과 격리되어 서면 메모로만 소통하며, 어느 쪽이 남성이고 어느 쪽이 여성인지 판별해야 한다. A는 심문관을 속이려 하고, B는 심문관이 올바른 판별을 하도록 돕는다.
튜링은 이후 컴퓨터가 A의 역할을 맡는 변형을 제안했다. 질문은 기계가 관여할 때 심문관이 남성과 여성 간의 게임에서처럼 자주 잘못 판단하는지 여부가 된다. 이 수정된 게임에는 컴퓨터, 인간, 그리고 모두 별도의 방에 있는 인간 심판이 포함된다. 심판은 터미널을 통해 둘 다와 대화하며, 컴퓨터와 인간 모두 심판에게 자신이 인간이라고 확신시키려 한다. 심판이 컴퓨터와 인간을 안정적으로 구별할 수 없다면 컴퓨터가 승리한다.
이 공식화는 철학적 의미에서 기계가 "생각"할 수 있는지 여부에서 생각하는 존재와 구별할 수 없이 행동할 수 있는지 여부로 초점을 옮겼다. 인지 과학자 스티븐 하르나드가 지적했듯이, 질문은 "기계가 우리(생각하는 존재)가 할 수 있는 일을 할 수 있는가?"가 되었다. 이 접근 방식은 "생각"을 사전에 정의하는 어려움을 피하고 대신 수행 능력을 강조한다. 도입 이후 이 테스트는 매우 영향력 있고 널리 비판받았으며, 인공지능 철학의 중심 개념이 되었다. 존 설의 중국어 방 논증과 같은 비판들도 그 자체로 논쟁의 대상이 되고 있다. 튜링의 의도는 단순히 사람을 속이는 것이 아니라 인간의 인지 능력을 생성하는 것이었다.
디지털 기계
튜링은 또한 고려해야 할 기계의 유형을 명시했다. 그는 인간 복제품을 흥미롭지 않은 예로 일축하고, 단순한 규칙을 사용하여 이진 숫자(0과 1)를 조작하는 디지털 컴퓨터에 초점을 맞췄다. 그는 두 가지 이유를 제시했다. 첫째, 디지털 컴퓨터는 1950년에 이미 존재했으므로 그 실현 가능성에 대해 추측할 필요가 없었다. 둘째, 디지털 기계는 "보편적"이다: 튜링의 이전 계산 이론 연구는 디지털 컴퓨터가 이론상 충분한 메모리와 시간이 주어지면 다른 디지털 기계의 동작을 시뮬레이션할 수 있음을 보여주었다. 이것이 처치-튜링 테제와 보편 튜링 기계의 본질이다. 결과적으로, 어떤 디지털 기계라도 생각하는 것처럼 행동할 수 있다면, 충분히 강력한 모든 디지털 기계도 그럴 수 있다. 튜링은 "모든 디지털 컴퓨터는 어떤 의미에서 동등하다"고 썼다.
그는 질문을 더 구체적으로 다시 서술했다: "특정 디지털 컴퓨터 C에 주목하자. 이 컴퓨터를 수정하여 충분한 저장 용량을 갖추고, 동작 속도를 적절히 높이며, 적절한 프로그램을 제공함으로써, C가 모방 게임에서 A의 역할을 만족스럽게 수행할 수 있는가? 여기서 B의 역할은 인간이 맡는다." 튜링은 초점이 현재 사용 가능한 컴퓨터가 테스트를 통과할지 여부가 아니라, 미래의 발전 가능성을 고려하여 상상 가능한 컴퓨터가 통과할 수 있을지 여부에 있어야 한다고 강조했다.
아홉 가지 일반적 반론
튜링은 기계가 생각할 수 있다는 가능성에 대한 아홉 가지 일반적 반론을 다루었으며, 이는 이후 수년간 인공지능에 대한 주요 논쟁을 포괄했다:
- 종교적 반론: 생각은 불멸의 영혼의 기능이므로 기계는 생각할 수 없다. 튜링은 기계를 만드는 것이 신의 권능을 부당하게 침범하는 것이 아니라고 응답했다. 마치 생식이 그렇지 않은 것처럼; 오히려 둘 다 신의 도구이다.
- "머리를 모래에 묻는" 반론: 기계가 생각할 결과는 너무 끔찍할 것이다. 튜링은 지능에서 우월함을 보는 지식인들 사이에서 두려움이 흔하다고 지적했다.
- 수학적 반론: 괴델의 불완전성 정리와 같은 형식 체계의 한계는 기계가 인간의 수학적 능력을 따라잡을 수 없음을 시사한다. 튜링은 인간도 실수를 하며 이러한 한계는 인간의 추론을 포함한 모든 형식 체계에 적용된다고 주장했다.
- 의식으로부터의 논증: 기계는 진정으로 생각하려면 의식과 감정을 가져야 한다. 튜링은 이것이 독아론적이라고 답했으며, 우리는 자신의 의식만을 검증할 수 있고 테스트는 외부 행동에 초점을 맞춘다고 말했다.
- 다양한 무능력으로부터의 논증: 기계는 친절함, 자원fulness, 사랑에 빠지는 것과 같은 일을 할 수 없다. 튜링은 이러한 것들이 제대로 정의되지 않았으며 기계가 결국 그러한 행동을 보일 수 있다고 반박했다.
- 러브레이스 부인의 반론: 해석 기관은 우리가 지시하는 것만 할 수 있으므로 새로운 것을 창조할 수 없다. 튜링은 기계가 프로그래머가 명시적으로 의도하지 않은 결과를 산출할 수 있어 우리를 놀라게 할 수 있다고 주장했다.
- 신경계의 연속성으로부터의 논증: 뇌는 이산 상태 기계가 아니므로 디지털 컴퓨터가 이를 복제할 수 없다. 튜링은 차이점을 인정했지만 이산 기계가 연속 시스템을 충분히 가깝게 시뮬레이션할 수 있다고 지적했다.
- 행동의 비형식성으로부터의 논증: 인간 행동은 너무 비공식적이고 예측 불가능하여 규칙으로 포착할 수 없다. 튜링은 이러한 비형식성이 사전 프로그래밍된 규칙이 아닌 학습을 통해 시뮬레이션될 수 있다고 제안했다.
- 초감각적 지각으로부터의 논증: 초감각적 지각(ESP)이 존재한다면 테스트를 복잡하게 만들 수 있다. 튜링은 이것이 주요 질문과 관련이 없다고 일축했다.
유산과 영향
이 논문은 인공지능 분야의 토대를 마련했으며, 튜링 테스트는 기계 지능의 기준점이 되었다. 이는 이후 머신러닝, 신경망 연구, 그리고 대규모 언어 모델의 개발에 영향을 미쳤다. 튜링의 디지털 기계와 그 보편성에 대한 아이디어는 더 넓은 계산 이론과도 연결된다. 이 논문은 AI 윤리와 역량에 대한 논의에서 여전히 중요한 참고 자료로 남아 있으며, 그 질문들은 생성형 AI를 포함한 최신 연구를 계속 형성하고 있다.