마빈 민스키

계산 이론

인공지능을 연구하면서 그는 이론적 바탕을 중요시했던 것으로 보인다. 그가 신경망 모델에 흥미를 잃었던 이유도, 신경망 모델의 동작 방식을 이론적으로 설명하기 어려웠기 때문이었다. 그는 어떤 방법이 다른 방법보다 더 복잡한지 아닌지를 구별할 필요성을 느꼈고 그래서 계산 복잡도^{computation complexity}라는 개념을 고안하는 데 기여했다.

계산 복잡도란, 알고리듬을 컴퓨터로 실행시켰을 때 어느 정도의 시간이 걸릴지를 가늠하는 방법으로서 마누엘 블럼^{Manuel Blum}에 의해 처음 틀이 잡혔다.^​¶¶​ 당시 마누엘 블럼은 MIT 수학과 박사과정에 있었고 마빈 민스키가 그의 박사논문 지도교수였다. 마누엘 블럼의 연구는 인공지능과 직접적인 관련이 없었으나 마빈 민스키는 관심을 가지고 지원했다.

또한 민스키는 상태 기계^{state machine}에도 관심을 가져서 범용 튜링 기계^{Universal Turing machine}를 구현한 유한 상태 기계^{finite state machine} 모형을 1962년에 발표하기도 했다. 이 모형은 4개의 상태^state와 7개의 심볼^symbol로 구성되어 있다. 그는 상태 기계에 관한 이론을 집대성하여 1967년에 <계산: 유한 기계와 무한 기계>^​13​라는 책을 출간했다. 이 책은 컴퓨터 과학 전공자의 필수 교재로 오랫동안 사용되었다.

로고 프로그래밍 언어와 거북이 로봇

민스키는 존 매카시와 함께 인공지능 연구소를 세웠지만 초기를 제외하고는 함께 진행한 연구가 거의 없다. 둘 다 인공지능에 대한 관심은 많았으나 풀어가는 방법론에서 차이가 있었다.

매카시가 스탠퍼드 대학교로 자리를 옮기면서 자연스럽게 민스키와의 공동 연구는 사라졌는데 그 공백을 메운 이가 시모어 페퍼트이다. 1963년에 MIT의 연구 조교수로 합류한 페퍼트는 1967년에 인공지능 연구소의 공동 책임자가 되었다. 페퍼트는 민스키와 함께 <퍼셉트론>을 출간하기도 했지만 사실은 컴퓨터를 이용한 교육에 더 큰 관심이 있었다. 그 결과물로 대표적인 것이 로고^Logo 프로그래밍 언어와 터틀^Turtle이라는 작은 로봇이다. 민스키는 터틀 개발을 함께 했으며 LOGO Computer Systems를 공동 창업했다.

지식 표현

민스키는 기호주의 인공지능 방법을 추구하면서 휴리스틱 접근 방식을 사용했다. 체스 게임과 같이 탐색 공간이 거대한 경우에 불필요한 탐색을 없애기 위한 방법은, 해봐야 별 도움이 안 되는 수를 탐색에서 제외하는 것이다. 그런데 이렇게 불필요한 탐색을 없애기 위한 방법은 주어진 문제와 상황에 따라 다를 수 있다. 따라서 인공지능은 어떤 문제가 주어졌을 때 그 문제에 대한 지식을 가지고 있어야만 한다. 그래서 지식을 어떻게 표현하고 구축할 것인가가 중요해진다.

지식을 표현하기 위한 방법으로 그는 프레임^Frame이라는 자료 구조를 제안했다. 프레임은 어떤 상황을 저장하는 단위로서 고정 정보와 가변 정보를 담고 있다. 예를 들어 사무실이라는 공간을 프레임으로 표현한다면 사무실의 위치, 크기 등은 고정 정보이지만 사무실에서 일하는 사람의 수는 가변 정보가 될 수 있다. 프레임이라는 개념은 후에 등장한 전문가 시스템^{expert system}에서 널리 지원되었다.

후학 양성

마빈 민스키는 스스로를 운이 좋은 사람이라고 평하면서, “어쩌다보니 제 때에 제 장소에 있었다(I happened to be at the right place at the right time)^​2​“라고 말한 바가 있다.

그는 미국이 지식인의 집합소가 되던 시절에 학교를 다니면서 자신의 천재성을 인정받는 행운(?)을 누렸다. 당대의 수학자이던 글리슨, 클로드 섀넌, 존 폰 노이만, 워런 맥컬럭과 교류하며 도움을 받았고, 존 매카시, 시모어 페퍼트 같은 뛰어난 동료들과 함께 일했다.

시대적으로도 운이 따랐다. 그가 MIT에서 인공지능 연구소를 시작하던 시절에는 미국에서 컴퓨터 연구에 묻지마 투자를 시작하던 시절이어서 연구비 걱정을 하지 않고 일할 수 있었다. 그는 1980년대에 들어서서야 연구비를 받기 위해 제안서를 쓰기 시작했다고 하는데, 그래서 1960년대와 1970년대의 연구 환경을 그리워하는 인터뷰를 하곤 했다.^​11​

그가 학문적으로 이룬 업적만큼이나 중요한 것이 후학을 양성한 점이다. 그의 MIT 인공지능 연구소는 컴퓨터 과학의 인재 양성소였다. 한 가지 짚고 넘어가야 할 점은, 이곳이 단순히 인공지능만을 위한 연구소는 아니었다는 것이다. 컴퓨터 과학이 독립적인 학과로 등장하기 시작한 때는 1960년대 중반이다. 그전까지는 대부분 수학과에 속해 있었고 비주류로 간주되었다.

또한, 1950년대 중반부터 전자식 컴퓨터가 대학과 기업에 보급되기 시작했으나, 컴퓨터로 할 수 있는 일이라고는 수치 계산, 월급 명세서 처리 등의 몇 가지에 지나지 않았다. 아직 응용 프로그램이라고 부를만한 것이 없었다. 이 상황에서 컴퓨터로 뭔가 재미있는 소프트웨어 프로그램을 작성하고 싶은 젊은이들이 갈 곳이 없었다.

이런 시대적 배경 속에서, 풍부한 연구비를 확보한 민스키는 뭔가 새로운 것을 하고 싶어하는 젊은이들을 받아들였다.

연구소의 세 번째 목표는 … 젊은이들이 뭔가 지금까지 못 했던 일을 할 수 있는 기계를 만들고 싶은데 기존의 방법으로는 하기 어려울 때 찾을 장소가 되자는 것이었습니다. 그런 의미에서 보면 인공지능은 그저 컴퓨터 과학에서 조금 앞서 나간 부분인 거죠.^​2​

그의 지도를 받은 학생 중에는 마누엘 블럼, 아이번 서덜랜드^{Ivan Sutherland​##​}, 레이 커즈와일^{Ray Kurzweil​***​} 등이 있다.

(c) 이재범, 2022
이 콘텐츠는 대한민국 저작권법의 보호를 받습니다. 작성된 모든 내용의 권리는 저자에게 있으며, 저자의 동의 없는 사용은 금합니다. 본 콘텐츠의 일부 혹은 전체 내용을 무단으로 전재/복제/배포하거나 2차적 저작물로 재편집하는 경우, 법적 책임을 지게 됩니다.

1 2 3 4 5 6