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		<title>red - 사용자 기여 [ko]</title>
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		<updated>2026-06-02T22:30:29Z</updated>
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		<title>대통령 취임 연설문 분석</title>
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				<updated>2020-06-23T09:52:14Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;윤석만: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;* 문제제기 : 대통령 취임 연설문을 통해 각 대통령의 특징을 구별할 수 있을까&lt;br /&gt;
* 연구의의 : 연설문에는 연설자의 생각과 취향, 스타일 등이 모두 담겨 있다. 특히 대통령의 취임 연설문은 국정철학, 추구하는 가치, 정책방향 등이 함축돼 있다. 향후 5년간 나라를 어떻게 이끌어 가려는가에 대한 핵심 메시지가 담겨 있다고 해도 무방하다. 취임 연설문은 연설 담당 전문가들이 초안을 작성하고 대통령이 최종적으로 손보는 방식이 일반적이다. 가끔 대통령이 먼저 초안을 쓰고 보좌진이 이를 다듬기도 한다. 어느 방식이 됐듯, 연설문에는 대통령의 철학과 가치의 정수가 담겨 있다는 점에선 이론의 여지가 없다. 그러므로 대통령 취임 연설문 분석을 통해 각 대통령의 스타일을 분석하고, 유형화 해볼 수 있다. 또 어느 대통령끼리 서로 비슷한 생각과 스타일을 공유하는지 비교할 수 있다. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* 방법 &lt;br /&gt;
** 노무현 대통령과 박근혜 대통령의 취임 연설문(각각 5000자)을 5개 파트로 나눠(1000자) 학습시켰다. &lt;br /&gt;
** 문재인 대통령의 취임 연설문(3000자)을 1차로 4개 파트로 나눠 학습 모델에 시뮬레이션 했다. 4개 파트는 각각 1)원론적인 이야기를 하는 부분 2)권위주의 청산 및 대북 정책을 말하는 부분 3)정치 개혁 및 경제 발전을 논하는 부분 4)공정과 소통의 다짐을 하는 파트다. 2차에서는 1)+2)파트와 3)+4)파트 두 개로 나눠 시뮬레이션 했다. 원고 전체를 시뮬레이션 하고 싶었으나 글자 수가 2000자로 제한돼 있어 부득이하게 두 파트로 나눠 봤다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* 결과&lt;br /&gt;
** 1차 실험에서는 1)원론적인 이야기 박근혜 73% 2)권위주의 청산 및 대북 정책 노무현 90% 3)정치 개혁 및 경제 발전 노무현 84% 4)공정과 소통의 다짐 노무현 68%로 나타났다. 1)은 감사 및 인사말 등으로 이뤄져 클리셰에 가까운 내용들로 채워져 있다. 직설 화법이 강한 노무현 대통령의 연설 스타일과는 다소 차이가 있어 박근혜 대통령에 더욱 가깝게 나왔다. 그러나 2) 3) 4)는 앞으로 대통령으로서의 다짐을 밝히는 부분인데, 그 내용이 상당 부분 노무현 대통령의 철학을 계승하고 있다. 그 덕분에 노무현 대통령의 연설문에 매우 근접하게 나왔다.&lt;br /&gt;
** 1)+2)파트와 3)+4)파트 두 부분으로 나눠 봤을 때는 각각 노무현 82%, 노무현 89%가 나왔다. 앞서 1)만 봤을 때는 박근혜 대통령에 가깝게 나왔지만 2)와 합쳐지면서 최종적으로는 노무현 대통령에 가까운 것으로 분석됐다. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* 의미: 인공지능 학습을 통해 각 대통령의 연설 스타일을 체계적으로 분석해본다면 그 안에 담긴 철학과 가치, 수사 스타일 등을 유형화하고 비교해 볼 수 있을 것이다. 대통령 연설문에는 통치자의 국정 운영 방향 뿐 아니라 그 때의 시대적 상황과 정신도 반영돼 있기 때문에 인문학적으로 훌륭한 가치를 띨 수 있을 것이라고 생각한다.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>윤석만</name></author>	</entry>

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		<title>대통령 취임 연설문 분석</title>
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				<updated>2020-06-23T09:41:11Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;윤석만: 새 문서: * 문제제기 : 대통령 취임 연설문을 통해 각 대통령의 특징을 구별할 수 있을까 * 연구의의 : 연설문에는 연설자의 생각과 취향, 스타일 등...&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;* 문제제기 : 대통령 취임 연설문을 통해 각 대통령의 특징을 구별할 수 있을까&lt;br /&gt;
* 연구의의 : 연설문에는 연설자의 생각과 취향, 스타일 등이 모두 담겨 있다. 특히 대통령의 취임 연설문은 국정철학, 추구하는 가치, 정책방향 등이 함축돼 있다. 향후 5년간 나라를 어떻게 이끌어 가려는가에 대한 핵심 메시지가 담겨 있다고 해도 무방하다. 취임 연설문은 연설 담당 전문가들이 초안을 작성하고 대통령이 최종적으로 손보는 방식이 일반적이다. 가끔 대통령이 먼저 초안을 쓰고 보좌진이 이를 다듬기도 한다. 어느 방식이 됐듯, 연설문에는 대통령의 철학과 가치의 정수가 담겨 있다는 점에선 이론의 여지가 없다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
 &amp;lt;ref&amp;gt; 간단하게 풀어 보자면 인터넷 기사가 상대적으로 지면 기사에 비해 가볍다거나 좀 더 직설적인 언어를 사용하는 등의 사항이 확인되는지 짚어 내고 싶었다.&amp;lt;/ref&amp;gt; &amp;lt;ref&amp;gt; 사실상 정밀한 조사를 위해서는 지문 내용을 모두 살펴 보는 것이 맞겠지만 본 연구는 약식으로 제목에서 나타나는 차이만 살펴 보고자 한다. &amp;lt;/ref&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* 방법 &lt;br /&gt;
** 데이터 구축 &lt;br /&gt;
*** 주제 : 이태원발 코로나 감염 사태 관련 이슈 (이태원의 2030세대의 문화, 성소수자 문제, 등교 연기, 학원 강사의 거짓말로 인한 n차 감염)&lt;br /&gt;
*** 수집 기간 : 5/7~5/25 중 주제 관련 기사 수집&amp;lt;ref&amp;gt; 5/25 이후에는 이태원발 코로나 감염에서 쿠팡 물류센터로 화두가 넘어간다. 본 연구는 '이태원발 코로나 감염'에 초점을 맞추고자 다음과 같이 기한을 설정했다. &amp;lt;/ref&amp;gt;&lt;br /&gt;
** 실험 데이터 &lt;br /&gt;
*** 신문 기사 내 구어성의 차이 확인을 위해 5/25 이후 관련 주제(코로나) 지면, 인터넷 기사의 데이터를 각 20건 수집해 실험에 활용&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>윤석만</name></author>	</entry>

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		<title>HumanitiesAndArtificialIntelligence</title>
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				<updated>2020-06-23T09:35:45Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;윤석만: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==='''Information'''===&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: blue&amp;quot;&amp;gt;개설기관&amp;lt;/span&amp;gt; : [https://gskh.khu.ac.kr/index/ 경희대학교 대학원]&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: blue&amp;quot;&amp;gt;강좌명&amp;lt;/span&amp;gt; : 인문학과 인공지능(Humanities and Artificial Intelligence)&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: blue&amp;quot;&amp;gt;학수번호-분반&amp;lt;/span&amp;gt; : KL7295-00&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: blue&amp;quot;&amp;gt;이수구분&amp;lt;/span&amp;gt; : 공통과목&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: blue&amp;quot;&amp;gt;개설학과(학점)&amp;lt;/span&amp;gt; : 국어국문학과(3)&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: blue&amp;quot;&amp;gt;강의시간&amp;lt;/span&amp;gt; : 수요일 10:30-13:15&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: blue&amp;quot;&amp;gt;강의실&amp;lt;/span&amp;gt; : 문과대 201A&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: blue&amp;quot;&amp;gt;강사&amp;lt;/span&amp;gt; : [http://redint.info 류인태]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==='''Overview'''===&lt;br /&gt;
====Summary====&lt;br /&gt;
&amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;본 강의는 인공지능(AI) 기술로 인해 전통적인 인문학적 가치와 소양 그리고 연구방법론에 대한 근본적 질문이 대두하고 있는 상황에서, 인공지능(AI)을 어떻게 바라보아야 할 것인지에 대해 이야기해보고자 합니다. 인공지능(AI) 기술이 등장한 배경과 그 이면의 여러 지점들을 포착해 비판적으로 살펴보고, 더 나아가 기계학습(Machine Learning), 심층학습(Deep Learning) 등의 영역을 포괄하는 인공지능(AI) 기술이 인문학 연구에서 구체적으로 어떻게 활용될 수 있는 지에 대해서 살펴보고자 합니다. 인문학적 관점에서 비판적으로 바라보아야 할 인공지능(AI)의 일면과, 한편으로 인문학 연구에 능동적으로 활용 가능한 연구방법론으로서의 인공지능(AI)의 일면을 함께 짚어보고자 하는 것이 본 강의의 가장 큰 목적이라 할 수 있습니다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====Objectives====&lt;br /&gt;
*비판적 대상으로서 인공지능 기술에 대해 이해한다.&lt;br /&gt;
**과학기술로서 인공지능 발달의 역사를 파악한다.&lt;br /&gt;
**과학기술로서 인공지능 기술의 원리를 이해한다.&lt;br /&gt;
**인공지능의 발달이 초래할 사회문화적 변화와 그에 대한 비판적 이해를 시도한다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*인문학 연구 방법론의 일환으로서 인공지능 기술의 가능성을 검토한다.&lt;br /&gt;
**활용 가능한 인공지능 기술에 대한 기초 맥락을 이해한다.&lt;br /&gt;
**인공지능을 활용한 인문학 연구 사례에 대해 살펴본다.&lt;br /&gt;
**인공지능 기술 활용에 필요한 기초 기술(데이터 파싱, 크롤링, 스크래핑 등)을 익힌다.&lt;br /&gt;
**이미지와 텍스트를 대상으로 한 인공지능 기술 활용 방법론을 이해하고 적용해본다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====Teaching Method====&lt;br /&gt;
*이론 강의 : 2주차, 3주차, 8주차, 9주차.&lt;br /&gt;
*실습 : 10주차, 11주차, 12주차.&lt;br /&gt;
*발표와 토론 : 4주차, 5주차, 6주차, 13주차, 14주차.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====Reference Materials====&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: navy&amp;quot;&amp;gt;데이터 알고리즘과 인문학의 관계&amp;lt;/span&amp;gt;&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14450616 김택우, 『'''데이터 인문학'''』, 한빛미디어, 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=10674300 김현·임영상·김바로, 『'''디지털 인문학 입문'''』, HUEBooks, 2016.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: navy&amp;quot;&amp;gt;인공지능 분야의 고전&amp;lt;/span&amp;gt;&lt;br /&gt;
**[https://www.turing.org.uk/ 온라인 튜링 자료실]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15559704 앨런 튜링 지음/노승영 옮김, 『'''지능에 관하여'''』, 에이치비프레스, 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=2510418 칼 세이건 지음/임지원 옮김, 『'''에덴의 용'''』, 사이언스북스, 2014.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=12235969 더글라스 호프스태터 지음/박여성·안병서 옮김, 『'''괴델, 에셔, 바흐'''』, 까치, 2017.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=16261924 아서 I. 밀러 지음 구계원 옮김, 『'''충돌하는 세계'''』, 문학동네, 2020.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15972973 잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『'''계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까'''』, 에디토리얼, 2020.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=2627729 레이 커즈와일 지음/장시형·김명남 옮김, 『'''특이점이 온다'''』, 김영사, 2007.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: navy&amp;quot;&amp;gt;인공지능 분야에 대한 교양서(해외)&amp;lt;/span&amp;gt;&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=10941719 제임스 배럿 지음/정지훈 옮김, 『'''파이널 인벤션'''』, 동아시아, 2016.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=11895289 닉 보스트롬 지음/조성진 옮김, 『'''슈퍼인텔리전스'''』, 까치, 2017.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=12836415 맥스 테그마크 지음/백우진 옮김, 『'''맥스 테그마크의 라이프 3.0'''』, 동아시아, 2017.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15918084 숀 게리시 지음/이수겸 옮김, 『'''기계는 어떻게 생각하는가'''』, 이지스퍼블리싱, 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14296195  닉 보스트롬 외 4인 지음/김정민 옮김, 『'''기계는 어떻게 생각하고 학습하는가'''』, 한빛미디어, 2018.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15475848 오카모토 유이치로 지음/김슬기 옮김, 『'''인공지능의 마지막 공부'''』, 유노북스, 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=16271296  율리안 니다-뤼멜린·나탈리에 바이덴펠트 지음/김종수 옮김, 『'''디지털 휴머니즘'''』, 부산대학교출판부, 2020.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: navy&amp;quot;&amp;gt;인공지능 분야에 대한 교양서(국내)&amp;lt;/span&amp;gt;&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=12569881 김재인, 『'''인공지능의 시대, 인간을 다시 묻다'''』, 동아시아, 2017.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14488512 변순용, 『'''윤리적 AI로봇 프로젝트'''』, 어문학사, 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15202899 임영익, 『'''프레디쿠스'''』, 클라우드나인, 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14644514 최선주, 『'''특이점의 예술'''』, 스리체어스, 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15975175 유현주 외 7인, 『'''인공지능시대의 예술'''』, 도서출판b, 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15908870 이중원 외 8인, 『'''인공지능의 윤리학'''』, 한울아카데미, 2019.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: navy&amp;quot;&amp;gt;인공지능을 다룬 문예작품&amp;lt;/span&amp;gt;&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14850494 테드 창 지음/김상훈 옮김, 『'''숨'''』, 엘리, 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=11792717 하세 사토시 지음/ 지음/이규원 옮김, 『'''당신을 위한 소설'''』, 북스피어, 2017.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=12071260 이건혁 외 4인, 『'''제1회 한국과학문학상 수상작품집'''』, 허블, 2017.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=13398352 김초엽 외 4인, 『'''제2회 한국과학문학상 수상작품집'''』, 허블, 2018.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14037311 김창규, 『'''삼사라'''』, 아작, 2018.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15875435 원종우, 『'''나는 슈뢰딩거의 고양이로소이다'''』, 아토포스 , 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15074014 김재아, 『'''꿈을 꾸듯 춤을 추듯'''』, 그래비티북스, 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15517020 서석찬, 『'''에덴'''』, 델피노, 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15658855 문목하, 『'''유령해마'''』, 아작, 2019.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: navy&amp;quot;&amp;gt;인공지능 기술에 대한 해설서&amp;lt;/span&amp;gt;&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=10199750 스투어트 러셀·피터 노빅 지음/류광 옮김, 『'''인공지능 : 현대적 접근방식1'''』, 제이펍, 2016.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=10199750 피터 노빅 지음/류광 옮김, 『'''인공지능 : 현대적 접근방식2'''』, 제이펍, 2016.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=11492334 사이토 고키 지음/개앞맵시 옮김, 『'''밑바닥부터 시작하는 딥러닝'''』, 한빛미디어, 2017.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14143902 와쿠이 요시유키·와쿠이 사다미 지음/권기태 옮김, 『'''엑셀로 배우는 딥러닝'''』, 성안당, 2018.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15431390 이기창, 『'''한국어 임베딩'''』, 에이콘출판, 2019.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*논문&lt;br /&gt;
**[http://www.riss.kr/link?id=A105427688 김준성, 「인공지능에 대한 연구의 현황과 전망 ― 윤리 규범의 관점에서」, 『시민인문학』33, 경기대학교 인문학연구소, 2017.]&lt;br /&gt;
**[http://www.riss.kr/link?id=A106477671 김성문, 「인공지능 시대와 고전문학」, 『문화와융합』40, 한국문화융합학회, 2018.]&lt;br /&gt;
**[http://www.riss.kr/link?id=A105598558 박경수, 「4차 산업혁명 시대 문학의 현재와 미래」, 『한중인문학연구』60, 한중인문학회, 2018.]&lt;br /&gt;
**[http://www.riss.kr/link?id=A106291390 김바로, 「딥러닝으로 불경 읽기 - Word2Vec으로 CBETA 불경 데이터 읽기」, 『원불교사상과 종교문화』80, 원광대학교 원불교사상연구원, 2019.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*웹문서&lt;br /&gt;
**[http://www.aistudy.com/ AI 스터디]&lt;br /&gt;
**[http://www.aistudy.com/history/1900~1950.htm AI의 역사]&lt;br /&gt;
**[https://brunch.co.kr/@itschloe1/23 브런치 : 딥러닝의 30가지 적용 사례]&lt;br /&gt;
**[http://www.bloter.net/archives/289626 블로터11th : 알아두면 쓸데있는 신기한 인공지능 50선]&lt;br /&gt;
**[https://korea.googleblog.com/2019/05/Google-AI-Impact-Challenge.html 구글 한국 블로그 : 구글 AI 임팩트 챌린지에 최종 선정된 프로젝트]&lt;br /&gt;
**[https://ai.googleblog.com/ 구글 AI 블로그]&lt;br /&gt;
**[https://brunch.co.kr/@monglec/15 앨런 튜닝부터 알파고까지. 인공지능의 역사 By 글쓰는몽글c]&lt;br /&gt;
**[https://brunch.co.kr/@monglec/16 차수별로 알아보는 인공지능의 분류 By 글쓰는몽글c]&lt;br /&gt;
**[https://brunch.co.kr/magazine/yamanin 야사와 만화로 배우는 인공지능 By 루나]&lt;br /&gt;
**[https://brunch.co.kr/magazine/googleai-kor 구글인공지능 리서치 By 시나브로의 테크산책]&lt;br /&gt;
**[https://newspeppermint.com/2019/10/03/m-intellectual_debt1/ 인공지능 기술의 숨은 비용 By Jonathan Zittrain]&lt;br /&gt;
**[https://www.universal-seed.com/ars 이미지는 당신을 배반하지 않았다 By 진혜란]&lt;br /&gt;
**[https://coolspeed.wordpress.com/2016/01/03/the_ai_revolution_1_korean/ 왜 최근에 빌 게이츠, 엘론 머스크, 스티븐 호킹 등 많은 유명인들이 인공지능을 경계하라고 호소하는가? By Tim Urban]&lt;br /&gt;
**[http://m.newspim.com/news/view/20191114000910 (김정호의 4차혁명 오딧세이) 인공지능 설계 순서 By 김정호]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*동영상&lt;br /&gt;
**[https://www.ted.com/talks/shyam_sankar_the_rise_of_human_computer_cooperation?language=ko 인간과 컴퓨터간 협력시대의 개막(2012) By 샤이암 생커]&lt;br /&gt;
**[https://www.ted.com/talks/guy_hoffman_robots_with_soul?language=ko &amp;quot;영혼&amp;quot;을 가진 로봇(2013) By 가이 호프만]&lt;br /&gt;
**[https://www.ted.com/talks/jeremy_howard_the_wonderful_and_terrifying_implications_of_computers_that_can_learn?language=ko 컴퓨터 학습이 가져올 훌륭하고도 끔찍한 잠재적 효과(2014), By 제레미 하워드]&lt;br /&gt;
**[https://www.ted.com/talks/nick_bostrom_what_happens_when_our_computers_get_smarter_than_we_are?language=ko 컴퓨터가 인간보다 더 똑똑해진다면 무슨 일이 벌어질까(2015) By 닉 보스트롬]&lt;br /&gt;
**[https://www.ted.com/talks/oscar_schwartz_can_a_computer_write_poetry?language=ko 컴퓨터가 시를 쓸 수 있을까요(2015) By 오스카 슈워츠]&lt;br /&gt;
**[https://www.ted.com/talks/sam_harris_can_we_build_ai_without_losing_control_over_it?language=ko 우리가 통제권을 잃지 않으면서 인공지능을 만들 수 있을까요(2016) By 샘 해리스]&lt;br /&gt;
**[https://www.ted.com/talks/zeynep_tufekci_machine_intelligence_makes_human_morals_more_important?language=ko 인공지능 시대에 더 중요해진 인간 윤리(2016) By 제이넵 투펙치]&lt;br /&gt;
**[https://www.ted.com/talks/kevin_kelly_how_ai_can_bring_on_a_second_industrial_revolution?language=ko 인공지능이 어떻게 2차 산업혁명을 가져올 것인가(2016) By 케빈 켈리]&lt;br /&gt;
**[https://www.ted.com/talks/pratik_shah_how_ai_is_making_it_easier_to_diagnose_disease?language=ko 질병의 진단을 돕는 인공지능의 활용법(2017) By 프라틱 샤]&lt;br /&gt;
**[https://www.ted.com/talks/noriko_arai_can_a_robot_pass_a_university_entrance_exam?language=ko 로봇도 대학에 입학할 수 있을까요(2017) By 노리코 아라이]&lt;br /&gt;
**[https://www.ted.com/talks/kai_fu_lee_how_ai_can_save_our_humanity?language=ko AI가 어떻게 인간 존엄성을 회복시키는가(2018) By 카이 푸 리]&lt;br /&gt;
**[https://www.youtube.com/embed/CdnyF1ExGvw 인공지능과 데이터 산업의 미래(2018) By 이경일]&lt;br /&gt;
**[https://www.youtube.com/embed/__B5kpT9N3Y Deep Learning, 창의적 지능 그리고 공존(2018) By 윤경구]&lt;br /&gt;
**[https://www.youtube.com/embed/daloZjzKpwo?list=PLzQ7jisBsVRd7p1R-gi7LwQkfrOgGJxdn DBMS 탄생과 현재(2018) By 권건우]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====Evaluation Standard====&lt;br /&gt;
*총점 : '''100'''%&lt;br /&gt;
*출석 : '''10'''% (특별한 이유없이 결석하지 않을 경우 감점 없음)&lt;br /&gt;
*참여 : '''10'''% (토론에 능동적으로 참여하는 학생에게 '''10'''점 가산)&lt;br /&gt;
*발표 : '''30'''% (중간 발표와 기말 발표로 나누어 평가, 발표는 '''팀 기준'''으로 이루어짐)&lt;br /&gt;
**중간발표 : '''15'''% (A : 15, B : 13, C : 11, D : 9)&lt;br /&gt;
**기말발표 : '''15'''% (A : 15, B : 13, C : 11, D : 9)&lt;br /&gt;
*과제 : '''50'''% (중간 과제와 기말 과제로 나누어 평가, 과제는 '''개인 기준'''으로 이루어짐)&lt;br /&gt;
**중간과제 : '''25'''% (A : 25, B : 23, C : 21, D :19)&lt;br /&gt;
**기말과제 : '''25'''% (A : 25, B : 23, C : 21, D :19)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====Assignment====&lt;br /&gt;
*중간고사 이전 1회, 중간고사 이후 1회의 발표를 한다.&lt;br /&gt;
**중간고사 이전에는 인공지능 관련 주제(문헌) 가운데 하나를 선택하고 그에 대한 리뷰 내용을 발표한다.&lt;br /&gt;
**중간고사 이후에는 단일 연구 주제를 선택해 딥러닝 기술을 적용한 인문학 연구를 기획하고 실제 진행한 내용을 발표한다.&lt;br /&gt;
*중간고사 평가는 상황에 따라 시험 or 과제를 유동적으로 실시한다.&lt;br /&gt;
*기말고사 평가는 기말발표 내용에 대한 리뷰에 근거해 그에 대한 내용을 보완한 결과물 평가로 대신한다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====Other Things====&lt;br /&gt;
*본 강의는 웹 환경에서의 컴퓨터 기술이 기본적으로 활용되기에 수강생 개개인의 노트북 지참을 필수적으로 요구한다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==='''Students'''===&lt;br /&gt;
{{버튼클릭|[[길혜빈]]}} {{버튼클릭|[[김웅기]]}} {{버튼클릭|[[김태형]]}} {{버튼클릭|[[아슈토시]]}} {{버튼클릭|[[윤석만]]}} {{버튼클릭|[[이만호]]}} {{버튼클릭|[[임연]]}} {{버튼클릭|[[임예찬]]}} {{버튼클릭|[[장민주]]}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{{NetworkGraph | title=인문학과인공지능_수강생.lst}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==='''Plan'''===&lt;br /&gt;
{|class=&amp;quot;wikitable&amp;quot; style=&amp;quot;text-align:center; width:90%; background:white;&amp;quot;&lt;br /&gt;
!style=&amp;quot;width:10%; text-align: center&amp;quot;|'''본래주차'''|| style=&amp;quot;width:10%; text-align: center&amp;quot;|'''변경주차'''|| style=&amp;quot;width:5%; text-align: center&amp;quot;|'''날짜'''|| style=&amp;quot;width:55%; text-align: center&amp;quot;|'''강의 내용'''|| style=&amp;quot;width:20%; text-align: center&amp;quot;|'''강의 형식''' &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|01주차 || - || 03/04 || &amp;lt;span style=&amp;quot;color: red&amp;quot;&amp;gt;코로나 바이러스로 인한 개강연기&amp;lt;/span&amp;gt;  || -&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|02주차 || - || 03/11 || &amp;lt;span style=&amp;quot;color: red&amp;quot;&amp;gt;코로나 바이러스로 인한 개강연기&amp;lt;/span&amp;gt;  || -&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|03주차 || 01주차 || 03/18 || 오리엔테이션&amp;lt;ref&amp;gt;'''03.16'''부터 '''03.20'''까지 수강정정기간&amp;lt;/ref&amp;gt; || 강의 소개('''영상''')&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|04주차 || 02주차 || 03/25 || &amp;quot;인공지능(AI) 기술의 역사와 원리&amp;quot; ('''PPT''') || 이론 강의('''영상''')&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|05주차 || 03주차 || 04/01 || '''미디어위키(Mediawiki)''' 전자문서 작성 실습 || 실습&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|06주차 || 04주차 || 04/08 || 인공지능 분야의 고전에 담긴 사유 검토 || 발표와 토론&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|07주차 || 05주차 || 04/15 || 실제 인공지능 사례 분석 및 정리&amp;lt;ref&amp;gt;'''04.15'''은 제21대 국회의원 선거일(공휴일)이며, 이로 인해 보강계획 필요&amp;lt;/ref&amp;gt; || 발표와 토론&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|08주차 || 06주차 || 04/22 || 문예작품 속 인공지능에 대한 비판적 이해 || 발표와 토론&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|09주차 || 07주차 || 04/29 || &amp;lt;span style=&amp;quot;color: blue&amp;quot;&amp;gt;'''중간고사'''&amp;lt;/span&amp;gt;  || 평가&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|10주차 || 08주차 || 05/06 || &amp;quot;기호적 접근, 규칙기반 인공지능 이해: 온톨로지(Ontology)&amp;quot; ('''PPT''') || 이론 강의&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|11주차 || 09주차 || 05/13 || 온톨로지(Ontology) 설계와 인문 데이터 편찬1  || 이론과 실습&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|12주차 || 10주차 || 05/20 || 온톨로지(Ontology) 설계와 인문 데이터 편찬2  || 이론과 실습&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|13주차 || 11주차 || 05/27 || 데이터 수집: 웹 크룰링과 웹 스크래핑  || 이론과 실습&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|14주차 || 12주차 || 06/03 || &amp;quot;비기호적 접근, 학습기반 인공지능 이해: 신경망(Neural Network)&amp;quot; ('''PPT''')  || 이론 강의&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|15주차 || 13주차 || 06/10 || 신경망(Neural Network) 기술과 이미지 분류 || 이론과 실습&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|16주차 || 14주차 || 06/17 || 신경망(Neural Network) 기술과 자연어 처리 || 이론과 실습&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|17주차 || 15주차 || 06/24 || &amp;lt;span style=&amp;quot;color: blue&amp;quot;&amp;gt;'''기말고사'''&amp;lt;/span&amp;gt; || 평가&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==='''Report'''===&lt;br /&gt;
*&lt;br /&gt;
*&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==='''Research Topics'''===&lt;br /&gt;
====중간고사 이전====&lt;br /&gt;
*'''04'''월 '''08'''일 발표 : [[인공지능 분야의 고전 읽기]]&lt;br /&gt;
*'''04'''월 '''15'''일 발표 : [[대표적인 인공지능 사례 살펴보기]]&lt;br /&gt;
*'''04'''월 '''22'''일 발표 : [[문예작품 속 인공지능 들여다보기]]&lt;br /&gt;
====온톨로지 설계 실습====&lt;br /&gt;
*[[윤석만]] : [[20대 남성의 보수화]]&lt;br /&gt;
*[[길혜빈]] : [[유튜브 고양이 콘텐츠 캐릭터성 분석]]&lt;br /&gt;
*[[임예찬]] : [[한국어 교육 앱의 체계 분석]]&lt;br /&gt;
*[[이만호]] : [[별에서 온 그대 등장인물 관계도]]&lt;br /&gt;
*[[김웅기]] : [[박인환의 마리서사]], [[해방직후 김수영 인물 관계도]]&lt;br /&gt;
*[[장민주]] : [[소설 원미동사람들 등장인물 관계도]]&lt;br /&gt;
*[[김태형]] : [[문학과지성 수록 황동규 비평 분석]]&lt;br /&gt;
*[[임연]] : [[나미야 잡화점의 기적 사건 및 등장인물 관계]]&lt;br /&gt;
*[[아슈토시]] : [[인도 영화 로봇에 나온 찌띠의 캐릭터 분석]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====신경망 기술과 이미지 분류 실습====&lt;br /&gt;
*[[윤석만]]&lt;br /&gt;
**실습URL: https://teachablemachine.withgoogle.com/models/WDHThYS1_/&lt;br /&gt;
**문제의식: 한중일 얼굴의 특성&lt;br /&gt;
①문제의식&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
- 백인, 흑인 등 동아시아로부터 멀리 떨어져 사는 나라의 사람들은 한국과 중국, 일본 사람들의 얼굴을 쉽게 구분하지 못한다. 그러나 한국인은 직관적으로 중국인과 일본인을 구별해 낸다. 피부색이나 눈, 코, 입 등 생김새의 차이점을 구체적으로 집어내긴 어렵지만 분명한 차이점을 느끼고 있다. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
- 그렇다면 인공지능도 한국과 중국, 일본 사람들의 얼굴을 구분할 수 있을까. 흑인과 백인, 황인을 구별하는 것은 그 차이점이 뚜렷하기 때문에 어렵지 않다. 같은 아시아에서도 동북아시아와 동남아시아를 구분하는 것은 쉽다. 그러나 한중일은 유사점이 매우 많아 쉽지 않다. 인공지능은 과연 이들을 구별할 수 있을까.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
②학습설계&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
- 한중일의 표본 얼굴이 될 만한 자료를 모으는 것이 본 실험에서 가장 중요하다. 왜냐하면 인공지능이 무엇을 학습하느냐에 따라 결과값이 다르게 나오기 때문이다. 예를 들어 중국 샘플은 남자 아이돌을, 한국은 50대 등산 동호회 여성의 얼굴을 학습시킨다면 올바른 설계라고 보기 어렵다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
- 그러므로 본 실험에서는 국적만 다르되 동일한 기준으로 수집된 얼굴 데이터를 학습에 사용키로 했다. 1)자료 획득이 용이하며, 2)한중일 모두 공통된 기준이 적용되고, 3)모집단에 가장 가까울 만한 표본이어야 했다. 그래서 구글에서 상위 검색되는 순으로 한중일 정치인의 얼굴을 쓰기로 했다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
- 이 때 여성은 제외하고 남성의 얼굴만 사용했다. 상대적으로 여성 정치인의 숫자가 적을 뿐 아니라 남녀의 얼굴이 섞일 경우 오히려 학습을 통해 일관된 패턴을 익히는데 방해가 될 수 있기 때문이다. 흑백이나 얼굴이 작게 나온 사진, 지나치게 얼굴이 가려진 사진 등은 제외했다. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
③1차 결과&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
- 학습 때 사용된 것과 전혀 다른 한중일 지도자의 얼굴을 모델에 투입했더니 &amp;lt;문재인 한국 100%&amp;gt;, &amp;lt;시진핑 중국 76% 한국 24%&amp;gt;, &amp;lt;아베 일본 48% 중국 41% 한국 11%&amp;gt;의 결과가 나왔다. 대체적으로 인공지능의 학습은 잘 된 것으로 평가된다. 다만 아베의 경우 중국이 2순위 높은 수치로 나온 것은 헤어스타일과 의상 등이 영향을 미쳤던 것이라 사료된다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
④2차 결과&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
- 이번에는 한중일을 대표하는 3명의 미남 배우 얼굴 사진을 투입했다. 각각 1)이마를 가린 헤어스타일 2)머리를 넘긴 헤어스타일 두 종류의 사진을 썼다. 먼저 정우성은 1차에서 &amp;lt;한국 70% 일본 30%&amp;gt;의 결과가 나왔다. 2차에서는 &amp;lt;한국 95% 일본 5%&amp;gt;의 값이 나왔다. 이마를 가린 경우에는 얼굴 윤곽이 뚜렷하지 않아 일본이 섞인 것으로 분석된다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
- 다음에는 일본의 대표 미남배우 기무라 타쿠야의 얼굴을 썼다. 1차에서는 &amp;lt;일본 88% 한국 12%&amp;gt;가 나왔고, 2차에서는 &amp;lt;일본 65% 중국 31% 한국 4%&amp;gt;의 값이 나왔다. 머리를 뒤로 넘긴 2차 실험의 경우 아베처럼 중국의 비율이 높게 나왔다. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
- 끝으로 중국의 미남배우 우효광의 얼굴 사진을 투입했다. 1차에서는 &amp;lt;중국 83% 일본 14% 한국 3%&amp;gt;, 2차에서는 중국 90% 일본 6% 한국 4%&amp;gt;가 나왔다. 우효광은 기무라 타쿠야와 달리 자국 비율이 1, 2차 모두 높게 나왔다. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
⑤3차 결과&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
- 3차 실험에서는 인공지능을 속여보기로 했다. 즉, 중국인처럼 보이는 정우성 사진과 한국인처럼 보이는 우효광 사진을 썼다. 먼저 정우성의 경우 영화 ‘검우강호’에 출연 당시 스틸컷을 썼다. 중국식 복장을 하고 있어 이 사진을 선택했다. 결과는 &amp;lt;한국인 100%&amp;gt;였다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
- 그 다음은 한국식 머리 스타일과 메이크업 등을 하고 있는 우효광 사진을 썼는데 &amp;lt;한국 99% 일본 1%&amp;gt;가 나왔다. 즉, 화장과 사진의 밝기 등에 따라 얼굴형이 매우 달라질 수 있다는 뜻이다. 정우성은 의상만 무협 세계에 나오는 중국옷을 걸쳤을 뿐 얼굴은 그대로였다. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*[[길혜빈]] &lt;br /&gt;
**실습URL: [https://teachablemachine.withgoogle.com/models/-GGs6kGeY/  Teachable machine 적용 모델 : 연구1. 신문_최종],  [https://teachablemachine.withgoogle.com/models/MSsgygaZP/  Teachable machine 적용 모델 : 연구2. 캐릭터와 인간의 관계성]&lt;br /&gt;
**문제의식: [[신문 사진 내 이데올로기]]&lt;br /&gt;
*[[임예찬]]&lt;br /&gt;
**&amp;lt;font color=blue&amp;gt;'''실습URL'''&amp;lt;/font&amp;gt; : '''https://teachablemachine.withgoogle.com/models/naiw6oFx7/'''&lt;br /&gt;
**&amp;lt;font color=blue&amp;gt;'''문제의식'''&amp;lt;/font&amp;gt; : 영어, 한자가 일상 생활(간판, 글귀 등)에서 어느 정도로 사용되고 있는지 Teachablemachine을 통해서 수치로 확인해 보고 싶었다.&lt;br /&gt;
**&amp;lt;font color=blue&amp;gt;'''학습설계'''&amp;lt;/font&amp;gt; : &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
1) 처음 Raw data는 preview image에 있는 다양한 글자를 인식할 수 있도록 다양한 색깔과 모양의 '''한글 자모, 영어 알파벳, 한자 각 100장씩'''으로 설정하였다. '''Epochs 50, Batch Size 128'''로 설정한 뒤에Training 결과는 정확도가 &amp;lt;font color=red&amp;gt;'''한글(0.5), 영어(0.75), 한자(0.87)'''&amp;lt;/font&amp;gt;로 낮게 나왔다. 따라서 다시 Raw data를 수집하게 되었다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
2) 2번째로 학습시킨 Raw data는 '''배경은 흰색, 글자는 검정'''으로 통일한 '''한글 자모, 영어 알파벳, 한자 부수 각 100장씩'''이였다. 한자는 영어 알파벳과 한글 자모같은 것은 없지만, 한자 부수가 있기 때문에 한자 부수를 택하여 수집하였다. '''Epochs 46, Batch Size 128'''로 설정한 후 Training 결과는 정확도가 &amp;lt;font color=red&amp;gt;'''한글(0.94), 영어(0.94), 한자(0.94)'''&amp;lt;/font&amp;gt;로 1차 Raw data에 비해 높게 나왔다. 따라서 이 결과로 학습을 시키기로 결정했다. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
**&amp;lt;font color=blue&amp;gt;'''학습결과'''&amp;lt;/font&amp;gt; : &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
문제의식대로 결과값을 얻기 위해서 먼저 이 설정이 간단한 글귀를 해석할 수 있는지의 여부부터 알아보기로 했다. 이에 일상생활에서 볼 수 있는 간단한 한글, 영어, 한자 글귀 이미지를 찾아서 테스트해 보았다. 그러나 결과는 한자 글귀를 제외하고는 간단한 한글, 영어 글귀도 제대로 '''인식하지 못하였다'''. 이 연구에서는 &amp;lt;font color=&amp;quot;#0099ff&amp;quot;&amp;gt;'''서울 번화가 거리의 '간판' 사진을 넣은 후 나오는 결과값(수치)을 통해서 서울 번화가 거리에서 한글, 영어, 한자가 어느 정도의 수치로 혼용되어 사용되고 있는지'''&amp;lt;/font&amp;gt; 간단히 알고자 했지만, 간단한 글귀도 제대로 인식하지 못하는 결과로 인해 위의 문제의식에 따라서 진행하려고 했던 검사는 할 수 없게 되었다.  간단한 글귀를 인식한 결과값은 다음과 같다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
**&amp;lt;font color=blue&amp;gt;'''학습 결과 이미지'''&amp;lt;/font&amp;gt; : &lt;br /&gt;
[[파일:Chinese 1.JPG|300px|결과1]] [[파일:Chinese 2.JPG|300px|결과2]] [[파일:english 1.JPG|300px|결과3]] [[파일:english 2.JPG|300px|결과4]] [[파일:hangul 1.JPG|300px|결과5]]&lt;br /&gt;
[[파일:hangul 2.JPG|300px|결과6]] [[파일:hangul 4.JPG|300px|결과7]]&lt;br /&gt;
*[[이만호]]&lt;br /&gt;
**실습URL:&lt;br /&gt;
**문제의식:&lt;br /&gt;
*[[김웅기]]&lt;br /&gt;
**실습URL: https://teachablemachine.withgoogle.com/models/NDGz_rD6E/&lt;br /&gt;
**문제의식&lt;br /&gt;
***'''서론''' : 시문학을 범박하게 정의하자면, 심상과 리듬의 두 축으로 주조된 언어예술이라 할 수 있다. 이때 문학의 차원에서 심상과 리듬은 각각 내용과 형식이라는 범주에 포섭된다. 한국문학사에 기술된 다양한 문학지형을 살펴보면, 항상 내용과 형식 사이의 대립 구도를 심심찮게 발견할 수 있다. 가령 1920~30년대 사회주의 이념을 부각하고자 한 프로문예 시인들의 작품은 내용 측면에 중점을 둔 반면, 순수문학파 시인들은 시 자체가 가지고 있는 예술성을 부각하기 위해 언어 형식에 상당한 신경을 썼던 것처럼 말이다. 그런데 식민지기를 거치고 나서 한국의 근대시는 형식의 차원보다는 내용의 차원에 중점을 두게 된다. 그것은 해방 직후부터 시작된 이념 간의 대립, 자유와 민주주의에 대한 구가, 시민으로서의 언명 등의 가치가 한국 사회에 당위적으로 요청되고, 이에 따라 필요한 목소리를 내는 도구로써 시가 동원된 바가 없지 않기 때문이다. 따라서 리듬은 어느 순간 내면으로 침잠해버리고 규칙적 외형률의 운문형식은 한국 시문학에서 과감하게 말하자면, 전통으로 사라져버린다.&lt;br /&gt;
***'''연구사''' : 한국사회의 정치적 지형과 습합하는 근대시사의 사정은 현대까지도 지속되다가, 1980년대 정점을 찍는다. 하지만 1980년대 문학이 정치적으로만 경도된 것은 아니었다. 1980년대는 정치적 혼란과 동시에 인간 실존에 대한 고민이라는 당위적 과제가 산재해 있었고, 문학이 추동하는 예술적 욕망을 실현하려는 움직임도 많았다. 이러한 와중에 1980년대 현대시사에 조금씩 정체를 드러낸 것이 바로 포스트모더니즘이다. 포스트모더니즘의 포스트는 후기/해체라는 두 가지 양상으로 나아갔다. 그 과정에서 조금씩 피어오르고 있던 포스트모던 시류(類)는 1990년대 이후 문학의 풍향계가 되어주기도 했다. 포스트모더니즘이 공유하고 있는 후기철학은 라캉의 주체이론에서 대타자로서 등장하는 ‘언어’개념에 주목하며, 그것을 해체(데리다) 하는 작업이 곳곳에서 일어났는데, 이는 한국 현대시를 창작해야 하는 시인들에게도 다시금 언어 자체에 대한 문학적 고민이라는 과제를 부여한다. 이를 통한 다양한 형식적 해체가 일어나는데, 이것이 의미하는 바는 현대시의 ‘새로운 형식’이라는 단순한 의미를 넘어서, 그 형식이 당시 파편화되어 있는 세계를 시인들이 주체화하고 있는지를 보여준다는 차원에서 깊이가 있는 시도였다고 평가된다. &lt;br /&gt;
***'''연구목적''' : 본 실험은 이러한 &amp;lt;font color=&amp;quot;#0099ff&amp;quot;&amp;gt;1980년대 시사(詩史)가 가지는 문학지형 안에서의 포스트모더니즘 경향의 문제적 시인들 중 황지우의 언어 해체 형식을 탐구하는 것에 목적&amp;lt;/font&amp;gt;이 있다. 이 연구를 다채롭게 하기 위해서는 더 다양한 시형 기준(Class)과 해체시인의 수 또한 보충할 필요가 있다. 1980년대~1990년대 시인들의 형식 해체 작업은 상당히 다양하게 이뤄지기 때문이다. 심한 경우에는 도형이 나오기도 하고, 그림을 그리기도 한다. 그러나 이는 추후 과제로 두고, 우선 형식 측면에서 언어해체가 가장 도드라지는 시인이 황지우이기 때문에, 가장 기본이 되는 세 가지 기준을 설정해 그의 언어가 시형식의 기본구도를 얼마나 벗어나고 있는지를 파악하는 것에 초점을 둔다. 시형식의 기본구도를 세 가지로만 한정하는 이유는 이 실험의 기계가 시의 형식을 이미지로 받아들인다는 점 때문이다. 따라서 정확한 결과도출을 위해서는 &amp;lt;font color=&amp;quot;#0099ff&amp;quot;&amp;gt;입체적인 언어 구조를 최대한 2차원의 형태로 형식화&amp;lt;/font&amp;gt;하는 것이 중요했다. 따라서 기준은 다음과 같다. &lt;br /&gt;
****&amp;lt;font color=&amp;quot;#993333&amp;quot;&amp;gt;①'''산문형 구조''': 현대시(1960년대~1990년대)의 작품을 기준으로 일명 ‘통글’에 해당하는 형식. 직사각형으로 구조화.&amp;lt;/font&amp;gt;&lt;br /&gt;
****&amp;lt;font color=&amp;quot;#993333&amp;quot;&amp;gt;②'''운문형 구조''': 전근대(성)문학(전통 시가의 형식, 김소월 등 민요시인의 경우)의 작품을 기준으로 ‘도형의 규칙적 반복’이 드러나는 형식. 작은 직사각형의 집합으로 구조화.&amp;lt;/font&amp;gt;&lt;br /&gt;
****&amp;lt;font color=&amp;quot;#993333&amp;quot;&amp;gt;③'''혼재형 구조''': 2010년대 이후의 시작품을 기준으로 산문형과 운문형이 섞여 있는 형식. 대형 직사각형과 작은 직사각형의 혼용으로 구조화.&amp;lt;/font&amp;gt;&lt;br /&gt;
***&amp;lt;font color=&amp;quot;#0099ff&amp;quot;&amp;gt;연구 대상 : '''해체시인 : 황지우'''&amp;lt;/font&amp;gt;&lt;br /&gt;
***실험 결과&lt;br /&gt;
****Epochs :100, Batch size: 512, Learning Rate: 0.001&lt;br /&gt;
**** 총 7 작품을 검토하였으며, &amp;lt;font color=&amp;quot;#0099ff&amp;quot;&amp;gt;'''산문형 100% 결과 4개 작품, 산문형(56%) 운문형(43%) 혼재형(1%) 결과 1개 작품, 산문형(58%), 운문형(35%), 혼재형(7%) 결과 1개 작품, 산문형(99%), 혼재형(1%) 결과 1개 작품으로 산출'''&amp;lt;/font&amp;gt;됐다.&lt;br /&gt;
***결과 해석&lt;br /&gt;
****황지우의 해체시 대표 7작품을 검토한 결과 모든 작품이 완전 산문형이거나 산문형에 치우쳐 있었다. 이는 성과와 한계를 동시에 지니는 결과라 할 수 있다. 우선 '''성과는 황지우의 해체시가 확실히 종래의 전통적인 시형식을 탈피하고 있다는 점을 파악'''할 수 있다는 것이다. 더불어 '''의미 없는 기호의 나열이나 그림 삽입을 통해 보여주는 콜라주 기법의 해체시 역시 산문형으로 파악함으로써, 황지우의 시적 (무)형식이 보여주는 기표의 이미지를 해석할 수 있게끔 만든다'''. 다만 한 가지 의심이 드는 것은, '''산문형=무형식이라는 도식을 전제하는 데 있어 간과하고 있는 부분은 없는가 하는 것'''이다. 가령 그의 시&amp;lt;한국생명보험회사~&amp;gt;의 경우 산문형 100%로 나왔지만, 의도적으로 행을 나눈 것을 발견할 수 있다. 따라서 이 시의 특징은 신문 말미에 나오는 광고 내용을 떼내서 갖다 붙인 형태의 '''콜라주 기법의 해체시라는 것인데, 이런 기법을 산문형이라는 기준은 완벽히 충족하지 못한다는 점에서 한계'''가 있는 것이다.&lt;br /&gt;
****한편 '''운문형과 혼재형이 적거나 매우 극소한 비율로 섞여 나온 3개 작품의 경우는 황지우가 의도적으로 행을 비정상적으로 배치하거나, 기본적인 시형식은 갖추고 있으나 내용 측면에서 해체를 가져간 작품'''들이라 할 수 있다.  그런데 '''악보그림과 &amp;quot;짜자잔&amp;quot;이라는 가사, 그 밑에 &amp;quot;GAME OVER&amp;quot;, &amp;quot;한다면.&amp;quot;이라는 맥락 없는 문장들이 삽입되어 있는 경우에는 혼재형 1%를 가져갔다'''. 이 경우는 의도적 행배치나 기본적인 시형식 모두를 빗겨가는 방식임에도 불구하고 산문형 100%가 아니라 혼재형이 파악됐다는 점에서 의미심장하다. '''최근 시인들 가운데 도형을 삽입하거나 각주 형태로 시를 짓는 등 다양한 기법을 가져가는 작품들이 있는데, 그 작품들을 기계가 어떻게 해석할지 궁금해지는 대목이었다'''.&lt;br /&gt;
****이 모델은 아직 부족한 점이 굉장히 많다. 특히 산문형과 운문형은 뚜렷한 형식상 차이가 나지만, '''혼재형은 위치가 애매'''하다. 혼재형을 산문형의 하위분류로 두어야 할지, 혼재형 자체를 더욱 세분화해야 할지는 여전히 고민이 된다. 그리고 황지우처럼 해체시의 극단에 있는 위치가 아니라, '''해체 경향은 보이지만 특별한 형식적 구상을 하지 않는 작가들의 특징을 파악하기에 이 모델은 성긴 부분이 많다'''. 추후에 더 생각을 해볼 문제인 듯하다.&lt;br /&gt;
***참고 결과 이미지&lt;br /&gt;
[[파일:결과 1.png|200px|결과 1]] [[파일:결과 2.png|200px|결과 2]] [[파일:결과 3.png|200px|결과 3]] [[파일:결과 4.png|200px|결과 4]] [[파일:결과 5.png|200px|결과 5]] [[파일:결과 6.png|200px|결과 6]] [[파일:결과 7.png|200px|결과 7]]&lt;br /&gt;
*[[장민주]]&lt;br /&gt;
**실습URL: https://teachablemachine.withgoogle.com/models/_4AXjX9sj/&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
**연구목적: 구름의 종류와 형태는 다양하다. 그런 구름들의 이름을 알려주는 기술이 있으면 좋겠다고 생각해 본 적이 있다. &lt;br /&gt;
몇 년 전 야생화를 구별해주는 어플이 생겼다는 소식을 들은 적 있다. 어플의 사진기에 야생화를 인식시키면 굉장히 높은 정확도로 야생화의 이름을 알려준다고 한다. 한 번도 사용해보지는 않았지만, 아마 이 ‘티쳐블 머신러닝’의 이미지 러닝 기능과 유사한 인공지능 기술을 사용하지 않았을까 생각한다. &lt;br /&gt;
그 야생화 어플처럼 구름의 이름을 알려주는 기술이 있으면 좋겠다는 생각에 구름 사진으로 과제를 수행하게 되었다. 구름의 이름을 알아야 구름을 제대로 감상할 수 있는 것은 아니지만, 구름의 이름을 척척 알려주는 어플같은 게 있다면 일상 속 소소한 호기심을 해결하고 넘어갈 수 있지 않을까.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
**연구대상 : 다양한 구름들(고적운, 고층운, 권운, 권적운, 권층운, 난층운, 적란운, 적운, 층운, 층적운, 비행운)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
**실험 결과: 학습에 사용된 구름의 이미지는 총 481개로, 고적운 59개, 고층운 37개, 권운 61개, 권적운 67개, 권층운 53개, 난층운26개, 적란운 70개, 적운 24개, 층운 19개, 층적운 50개, 비행운 15개이다. &lt;br /&gt;
각각 학습시킨 구름의 이미지 수가 균일하지 않은 것은 인터넷에서 찾을 수 있는 구름의 이미지 데이터가 균일하지 않은 탓인데, 이는 사람들의 선호에 따른 문제라고 예상된다. 적란운이나 적운과 같은 사람들이 좋아하는 맑은 날씨의, 흔히 뭉게구름이라고 불리는 구름은 자료가 많았던 반면에, 사람들이 선호하지 않는 흐리거나 비 오는 날씨의 먹구름(난층운)의 경우 &lt;br /&gt;
상대적으로 인터넷에 자료가 많지 않았다. (양떼구름이나 새털구름이라고 불리는 권층운, 권적운, 고적운도 이미지 수가 많았다.)&lt;br /&gt;
그러나 학습 이미지의 수는 최소 50장으로 맞추려고 했고 그 결과 50장을 겨우 채우거나 50장을 가분히 넘어가거나 혹은 50장에 못 미치는 자료의 숫자를 보이고 있다. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
**결과 해석:&lt;br /&gt;
결과적으로 고민해 볼 수 있는 문제는,&lt;br /&gt;
찾은 자료가 정확한지?&lt;br /&gt;
구름 사진의 경우, 애니메이션 캐릭터나 동물, 사람, 문자 이미지와는 다르게 학습시키는 사용자조차도 결과값의 정확성을 확신하기가 어려웠다. 재미있는 점은 자료를 찾는 과정에서 많은 구름사진을 접했고 그것을 각각의 폴더에 정리하는 과정에서 나 또한 티쳐블 머신과 비슷한 학습을 경험했다는 것이다. &lt;br /&gt;
그 결과 티쳐블 머신이 계산한 값과, 내가 추측?한 결과 값이 유사함을 알 수 있었다.&lt;br /&gt;
구름만 있는 사진이 아닌 ‘구름과 건물’, ‘구름과 태양’, ‘구름과 바다’, ‘구름과 사람’ 등의 자료가 정확도를 떨어트리는 것 같음. 그러나 정확도가 떨어진 다는 예상과 다르게 학습시키는 과정에서도 학습결과를 확인하는 과정에서도 비슷한 수준으로 방해되는 이미지가 섞여들어 갔고 그 결과 정확도를 떨어트리는 요소들이 정확도에 크게 영향을 주지는 못 한 것 같다고 판단된다. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
***결과이미지: [[파일:구름결과1.PNG|200px|구름결과1]]   [[파일:구름결과2.PNG|200px|구름결과2]]   [[파일:구름결과3.PNG|200px|구름결과3]]   [[파일:구름결과4.PNG|200px|구름결과4]]   [[파일:구름결과5.PNG|200px|구름결과5]]   [[파일:구름결과6.PNG|200px|구름결과6]]   [[파일:구름결과7.PNG|200px|구름결과7]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*[[김태형]]&lt;br /&gt;
**실습URL:&lt;br /&gt;
**문제의식:&lt;br /&gt;
*[[임연]]&lt;br /&gt;
**실습URL: (https://teachablemachine.withgoogle.com/models/-ml4qDKEs/)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
**배경소개&lt;br /&gt;
***중국 한자의 기원 갑골문&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
중국 문자는 한자이다. 그리고 한자의 기원은 은에서 사용된 갑골 문자에서 찾고 있다. 따라서, 한자의 기원은 대부분 갑골 문자라고 한다. 갑골문은 거북 배딱지와 소의 어깻죽지 뼈에 새긴 글자이다. 그래서 거북 배딱지를 나타내는 갑(甲)과 소뼈의 골(骨)을 합쳐 갑골문이라 한다. 갑골문의 존재가 알려진 것은 뜻밖에도 20세기에 들어와서의 일이다. 갑골문을 처음 발견한 사람은 유악(劉鶚, 1857~1909)이라는 학자이다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
가장 오래된 갑골문은 은나라의 남은 터에서 발견되었다고 해서 은허(殷墟) 문자라고도 말한다. 여기에 새긴 글은 복사(卜辭), 즉 점을 친 후 그 결과를 적은 것이었다. 고대에는 점을 칠 때 신에게 묻는 내용을 큰 소리로 말하면서 거북의 배딱지나 소의 어깻죽지 뼈에 인두로 지져 구멍을 뚫었다. 그러면 갑골이 열을 못 이겨 쩍쩍 갈라지면서 소리를 냈다. 점치는 사람은 갈라진 금을 보고 하늘의 응답을 읽었다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
그러고 나서는 갑골 위에 점칠 때 하늘에 물은 내용과 응답을 칼로 새겨 보관하였다. 갑골문의 내용은 제사와 농사, 전쟁과 수렵에 관한 것이 가장 많고, 그 밖에 왕의 통치나 질병, 재앙에 관한 질문도 있다. 이후 20만 개에 가까운 갑골이 더 발견되어 무려 4천 자에 해당하는 글자를 확인할 수 있게 되었다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
대체로 갑골 문자의 구성은 한자의 '''상형(象形), 지사(指事), 가차(假借), 형성(形聲), 회의(會意), 전주(轉注) ''' 등 육서(六書)의 규칙을 갖추고 있다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[파일:갑골문1.jpg|200px]]&lt;br /&gt;
[[파일:사람인.png|200px]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*** 중국의 간체자와 번체자 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
한자는 사물의 형상을 그림으로 나타낸 고대 문자로써 모든 글자마다 각각의 의미가 있는 독특한 &amp;quot;뜻 글자&amp;quot;입니다. 총 5만 6천개의 한자가 존재하지만 현대출판물에 사용되는 한자에 대한 통계에 따르면 약 3,000개의 한자가 전체 문자의 99%정도 사용되고 있습니다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
중국 교육부는 1956년이후 중국어의 발음부호인 &amp;quot;한어병음&amp;quot;을 만들었으며 또한 높은 문맹의 중국인들을 위해 복잡하고 배우기 어려운 번체자 (繁体字)의 한자를 배우기가 쉽고 간단하게 쓸 수 있도록 새롭게 만들었는데 이를 간체자 &amp;quot;(简体字)&amp;quot;라고 부릅니다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[파일:번체자와간체자.png|200px]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*** 데이터 준비&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
class1: 갑골문 100개 글자의 이미지 준비 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
class2: 간체자 100개 글자의 이미지 준비 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
class3: 번체자 100개 글자의 이미지 준비 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
''' 갑골문, 간체자, 번체자의 100개 한자는 전부 1:1로 대응되는 한자로 선택했음. '''&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*** 연구 1&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
목적1 :  간체자와 번체자 중 어느 것이 갑골문의 문자와 더 가까운 지를 측정하려고 함. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Export Model :  100개 글자가 담겨진 1장의 간체자 이미지 및 번체자 이미지로 측정했음. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
결과: 100% 갑골문과 같음. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[파일:테스트.png]] &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*** 연구2&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
목적 2 : 상형문자인 중국의 한자 중에서 간체자, 번체자, 갑골문 중에서 어느 것의 상형 의미가 더 높은 가를 측정하려고 함. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Expot Model 1: '물고기' 삽화 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
결과 1: 갑골문과 비슷함. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[파일:물고기.png|2000px]] &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[파일:간체자_3.png]]   [[파일:L3.jpg]]  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Expot Model 2: '산' 삽화 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
결과 2: 갑골문과 비슷함. &lt;br /&gt;
[[파일:산2.png|2000px]] &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[파일:산간체자.png]]   [[파일:산갑골문.png|200px]]  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Expot Model 3: '비' 삽화 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
결과 3: 번체자와 비슷함. &lt;br /&gt;
[[파일:비2.png|2000px]] &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[파일:비번체자.png]]   [[파일:비갑골문.png|200px]]  &lt;br /&gt;
*[[아슈토시]]&lt;br /&gt;
**실습URL:&lt;br /&gt;
**문제의식:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====신경망 기술과 텍스트 분류 실습====&lt;br /&gt;
*[[윤석만]] : [[대통령 취임 연설문 분석]]&lt;br /&gt;
*[[길혜빈]] :  [[신문 제목의 구어성]]&lt;br /&gt;
*[[임예찬]] :&lt;br /&gt;
*[[이만호]] :&lt;br /&gt;
*[[김웅기]] :&lt;br /&gt;
*[[장민주]] :&lt;br /&gt;
*[[김태형]] :&lt;br /&gt;
*[[임연]] :&lt;br /&gt;
*[[아슈토시]] :&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==='''Useful Information'''===&lt;br /&gt;
====How to use Mediawiki====&lt;br /&gt;
*[http://dh.aks.ac.kr/Edu/wiki/index.php/%EC%9C%84%ED%82%A4_%EC%BD%98%ED%85%90%EC%B8%A0%EC%9D%98_%EC%B2%B4%EA%B3%84_%EA%B5%AC%EC%83%81 위키 콘텐츠의 체계 구상]&lt;br /&gt;
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*[https://ko.wikipedia.org/wiki/위키백과:위키문법_요약 위키백과 - 위키문법 요약]&lt;br /&gt;
*[http://dh.aks.ac.kr/workshop/index.php/%EC%9C%84%ED%82%A4%EB%AC%B8%EB%B2%95 2019 DH워크숍 제공 위키문법 자료]&lt;br /&gt;
*[https://www.youtube.com/embed/tzRWa2YL7Aw 2016 디지털 인문학 교육 워크샵 - 03 wiki 콘텐츠 편찬 방법(동영상 강의)]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====How to create Network Graph====&lt;br /&gt;
*[http://dh.aks.ac.kr/Edu/wiki/index.php/Network_Graph_in_Wiki 위키에서 네트워크 그래프 그리기(DH위키)]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====External Website====&lt;br /&gt;
*[https://talktotransformer.com/ Talk to Transformer]&lt;br /&gt;
*[https://teachablemachine.withgoogle.com/ Teachable Machine]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==='''Footnote'''===&lt;br /&gt;
&amp;lt;references/&amp;gt;&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>윤석만</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=HumanitiesAndArtificialIntelligence&amp;diff=13288</id>
		<title>HumanitiesAndArtificialIntelligence</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=HumanitiesAndArtificialIntelligence&amp;diff=13288"/>
				<updated>2020-06-17T01:48:34Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;윤석만: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==='''Information'''===&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: blue&amp;quot;&amp;gt;개설기관&amp;lt;/span&amp;gt; : [https://gskh.khu.ac.kr/index/ 경희대학교 대학원]&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: blue&amp;quot;&amp;gt;강좌명&amp;lt;/span&amp;gt; : 인문학과 인공지능(Humanities and Artificial Intelligence)&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: blue&amp;quot;&amp;gt;학수번호-분반&amp;lt;/span&amp;gt; : KL7295-00&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: blue&amp;quot;&amp;gt;이수구분&amp;lt;/span&amp;gt; : 공통과목&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: blue&amp;quot;&amp;gt;개설학과(학점)&amp;lt;/span&amp;gt; : 국어국문학과(3)&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: blue&amp;quot;&amp;gt;강의시간&amp;lt;/span&amp;gt; : 수요일 10:30-13:15&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: blue&amp;quot;&amp;gt;강의실&amp;lt;/span&amp;gt; : 문과대 201A&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: blue&amp;quot;&amp;gt;강사&amp;lt;/span&amp;gt; : [http://redint.info 류인태]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==='''Overview'''===&lt;br /&gt;
====Summary====&lt;br /&gt;
&amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;본 강의는 인공지능(AI) 기술로 인해 전통적인 인문학적 가치와 소양 그리고 연구방법론에 대한 근본적 질문이 대두하고 있는 상황에서, 인공지능(AI)을 어떻게 바라보아야 할 것인지에 대해 이야기해보고자 합니다. 인공지능(AI) 기술이 등장한 배경과 그 이면의 여러 지점들을 포착해 비판적으로 살펴보고, 더 나아가 기계학습(Machine Learning), 심층학습(Deep Learning) 등의 영역을 포괄하는 인공지능(AI) 기술이 인문학 연구에서 구체적으로 어떻게 활용될 수 있는 지에 대해서 살펴보고자 합니다. 인문학적 관점에서 비판적으로 바라보아야 할 인공지능(AI)의 일면과, 한편으로 인문학 연구에 능동적으로 활용 가능한 연구방법론으로서의 인공지능(AI)의 일면을 함께 짚어보고자 하는 것이 본 강의의 가장 큰 목적이라 할 수 있습니다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====Objectives====&lt;br /&gt;
*비판적 대상으로서 인공지능 기술에 대해 이해한다.&lt;br /&gt;
**과학기술로서 인공지능 발달의 역사를 파악한다.&lt;br /&gt;
**과학기술로서 인공지능 기술의 원리를 이해한다.&lt;br /&gt;
**인공지능의 발달이 초래할 사회문화적 변화와 그에 대한 비판적 이해를 시도한다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*인문학 연구 방법론의 일환으로서 인공지능 기술의 가능성을 검토한다.&lt;br /&gt;
**활용 가능한 인공지능 기술에 대한 기초 맥락을 이해한다.&lt;br /&gt;
**인공지능을 활용한 인문학 연구 사례에 대해 살펴본다.&lt;br /&gt;
**인공지능 기술 활용에 필요한 기초 기술(데이터 파싱, 크롤링, 스크래핑 등)을 익힌다.&lt;br /&gt;
**이미지와 텍스트를 대상으로 한 인공지능 기술 활용 방법론을 이해하고 적용해본다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====Teaching Method====&lt;br /&gt;
*이론 강의 : 2주차, 3주차, 8주차, 9주차.&lt;br /&gt;
*실습 : 10주차, 11주차, 12주차.&lt;br /&gt;
*발표와 토론 : 4주차, 5주차, 6주차, 13주차, 14주차.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====Reference Materials====&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: navy&amp;quot;&amp;gt;데이터 알고리즘과 인문학의 관계&amp;lt;/span&amp;gt;&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14450616 김택우, 『'''데이터 인문학'''』, 한빛미디어, 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=10674300 김현·임영상·김바로, 『'''디지털 인문학 입문'''』, HUEBooks, 2016.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: navy&amp;quot;&amp;gt;인공지능 분야의 고전&amp;lt;/span&amp;gt;&lt;br /&gt;
**[https://www.turing.org.uk/ 온라인 튜링 자료실]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15559704 앨런 튜링 지음/노승영 옮김, 『'''지능에 관하여'''』, 에이치비프레스, 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=2510418 칼 세이건 지음/임지원 옮김, 『'''에덴의 용'''』, 사이언스북스, 2014.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=12235969 더글라스 호프스태터 지음/박여성·안병서 옮김, 『'''괴델, 에셔, 바흐'''』, 까치, 2017.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=16261924 아서 I. 밀러 지음 구계원 옮김, 『'''충돌하는 세계'''』, 문학동네, 2020.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15972973 잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『'''계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까'''』, 에디토리얼, 2020.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=2627729 레이 커즈와일 지음/장시형·김명남 옮김, 『'''특이점이 온다'''』, 김영사, 2007.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: navy&amp;quot;&amp;gt;인공지능 분야에 대한 교양서(해외)&amp;lt;/span&amp;gt;&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=10941719 제임스 배럿 지음/정지훈 옮김, 『'''파이널 인벤션'''』, 동아시아, 2016.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=11895289 닉 보스트롬 지음/조성진 옮김, 『'''슈퍼인텔리전스'''』, 까치, 2017.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=12836415 맥스 테그마크 지음/백우진 옮김, 『'''맥스 테그마크의 라이프 3.0'''』, 동아시아, 2017.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15918084 숀 게리시 지음/이수겸 옮김, 『'''기계는 어떻게 생각하는가'''』, 이지스퍼블리싱, 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14296195  닉 보스트롬 외 4인 지음/김정민 옮김, 『'''기계는 어떻게 생각하고 학습하는가'''』, 한빛미디어, 2018.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15475848 오카모토 유이치로 지음/김슬기 옮김, 『'''인공지능의 마지막 공부'''』, 유노북스, 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=16271296  율리안 니다-뤼멜린·나탈리에 바이덴펠트 지음/김종수 옮김, 『'''디지털 휴머니즘'''』, 부산대학교출판부, 2020.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: navy&amp;quot;&amp;gt;인공지능 분야에 대한 교양서(국내)&amp;lt;/span&amp;gt;&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=12569881 김재인, 『'''인공지능의 시대, 인간을 다시 묻다'''』, 동아시아, 2017.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14488512 변순용, 『'''윤리적 AI로봇 프로젝트'''』, 어문학사, 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15202899 임영익, 『'''프레디쿠스'''』, 클라우드나인, 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14644514 최선주, 『'''특이점의 예술'''』, 스리체어스, 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15975175 유현주 외 7인, 『'''인공지능시대의 예술'''』, 도서출판b, 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15908870 이중원 외 8인, 『'''인공지능의 윤리학'''』, 한울아카데미, 2019.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: navy&amp;quot;&amp;gt;인공지능을 다룬 문예작품&amp;lt;/span&amp;gt;&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14850494 테드 창 지음/김상훈 옮김, 『'''숨'''』, 엘리, 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=11792717 하세 사토시 지음/ 지음/이규원 옮김, 『'''당신을 위한 소설'''』, 북스피어, 2017.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=12071260 이건혁 외 4인, 『'''제1회 한국과학문학상 수상작품집'''』, 허블, 2017.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=13398352 김초엽 외 4인, 『'''제2회 한국과학문학상 수상작품집'''』, 허블, 2018.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14037311 김창규, 『'''삼사라'''』, 아작, 2018.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15875435 원종우, 『'''나는 슈뢰딩거의 고양이로소이다'''』, 아토포스 , 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15074014 김재아, 『'''꿈을 꾸듯 춤을 추듯'''』, 그래비티북스, 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15517020 서석찬, 『'''에덴'''』, 델피노, 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15658855 문목하, 『'''유령해마'''』, 아작, 2019.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: navy&amp;quot;&amp;gt;인공지능 기술에 대한 해설서&amp;lt;/span&amp;gt;&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=10199750 스투어트 러셀·피터 노빅 지음/류광 옮김, 『'''인공지능 : 현대적 접근방식1'''』, 제이펍, 2016.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=10199750 피터 노빅 지음/류광 옮김, 『'''인공지능 : 현대적 접근방식2'''』, 제이펍, 2016.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=11492334 사이토 고키 지음/개앞맵시 옮김, 『'''밑바닥부터 시작하는 딥러닝'''』, 한빛미디어, 2017.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14143902 와쿠이 요시유키·와쿠이 사다미 지음/권기태 옮김, 『'''엑셀로 배우는 딥러닝'''』, 성안당, 2018.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15431390 이기창, 『'''한국어 임베딩'''』, 에이콘출판, 2019.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*논문&lt;br /&gt;
**[http://www.riss.kr/link?id=A105427688 김준성, 「인공지능에 대한 연구의 현황과 전망 ― 윤리 규범의 관점에서」, 『시민인문학』33, 경기대학교 인문학연구소, 2017.]&lt;br /&gt;
**[http://www.riss.kr/link?id=A106477671 김성문, 「인공지능 시대와 고전문학」, 『문화와융합』40, 한국문화융합학회, 2018.]&lt;br /&gt;
**[http://www.riss.kr/link?id=A105598558 박경수, 「4차 산업혁명 시대 문학의 현재와 미래」, 『한중인문학연구』60, 한중인문학회, 2018.]&lt;br /&gt;
**[http://www.riss.kr/link?id=A106291390 김바로, 「딥러닝으로 불경 읽기 - Word2Vec으로 CBETA 불경 데이터 읽기」, 『원불교사상과 종교문화』80, 원광대학교 원불교사상연구원, 2019.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*웹문서&lt;br /&gt;
**[http://www.aistudy.com/ AI 스터디]&lt;br /&gt;
**[http://www.aistudy.com/history/1900~1950.htm AI의 역사]&lt;br /&gt;
**[https://brunch.co.kr/@itschloe1/23 브런치 : 딥러닝의 30가지 적용 사례]&lt;br /&gt;
**[http://www.bloter.net/archives/289626 블로터11th : 알아두면 쓸데있는 신기한 인공지능 50선]&lt;br /&gt;
**[https://korea.googleblog.com/2019/05/Google-AI-Impact-Challenge.html 구글 한국 블로그 : 구글 AI 임팩트 챌린지에 최종 선정된 프로젝트]&lt;br /&gt;
**[https://ai.googleblog.com/ 구글 AI 블로그]&lt;br /&gt;
**[https://brunch.co.kr/@monglec/15 앨런 튜닝부터 알파고까지. 인공지능의 역사 By 글쓰는몽글c]&lt;br /&gt;
**[https://brunch.co.kr/@monglec/16 차수별로 알아보는 인공지능의 분류 By 글쓰는몽글c]&lt;br /&gt;
**[https://brunch.co.kr/magazine/yamanin 야사와 만화로 배우는 인공지능 By 루나]&lt;br /&gt;
**[https://brunch.co.kr/magazine/googleai-kor 구글인공지능 리서치 By 시나브로의 테크산책]&lt;br /&gt;
**[https://newspeppermint.com/2019/10/03/m-intellectual_debt1/ 인공지능 기술의 숨은 비용 By Jonathan Zittrain]&lt;br /&gt;
**[https://www.universal-seed.com/ars 이미지는 당신을 배반하지 않았다 By 진혜란]&lt;br /&gt;
**[https://coolspeed.wordpress.com/2016/01/03/the_ai_revolution_1_korean/ 왜 최근에 빌 게이츠, 엘론 머스크, 스티븐 호킹 등 많은 유명인들이 인공지능을 경계하라고 호소하는가? By Tim Urban]&lt;br /&gt;
**[http://m.newspim.com/news/view/20191114000910 (김정호의 4차혁명 오딧세이) 인공지능 설계 순서 By 김정호]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*동영상&lt;br /&gt;
**[https://www.ted.com/talks/shyam_sankar_the_rise_of_human_computer_cooperation?language=ko 인간과 컴퓨터간 협력시대의 개막(2012) By 샤이암 생커]&lt;br /&gt;
**[https://www.ted.com/talks/guy_hoffman_robots_with_soul?language=ko &amp;quot;영혼&amp;quot;을 가진 로봇(2013) By 가이 호프만]&lt;br /&gt;
**[https://www.ted.com/talks/jeremy_howard_the_wonderful_and_terrifying_implications_of_computers_that_can_learn?language=ko 컴퓨터 학습이 가져올 훌륭하고도 끔찍한 잠재적 효과(2014), By 제레미 하워드]&lt;br /&gt;
**[https://www.ted.com/talks/nick_bostrom_what_happens_when_our_computers_get_smarter_than_we_are?language=ko 컴퓨터가 인간보다 더 똑똑해진다면 무슨 일이 벌어질까(2015) By 닉 보스트롬]&lt;br /&gt;
**[https://www.ted.com/talks/oscar_schwartz_can_a_computer_write_poetry?language=ko 컴퓨터가 시를 쓸 수 있을까요(2015) By 오스카 슈워츠]&lt;br /&gt;
**[https://www.ted.com/talks/sam_harris_can_we_build_ai_without_losing_control_over_it?language=ko 우리가 통제권을 잃지 않으면서 인공지능을 만들 수 있을까요(2016) By 샘 해리스]&lt;br /&gt;
**[https://www.ted.com/talks/zeynep_tufekci_machine_intelligence_makes_human_morals_more_important?language=ko 인공지능 시대에 더 중요해진 인간 윤리(2016) By 제이넵 투펙치]&lt;br /&gt;
**[https://www.ted.com/talks/kevin_kelly_how_ai_can_bring_on_a_second_industrial_revolution?language=ko 인공지능이 어떻게 2차 산업혁명을 가져올 것인가(2016) By 케빈 켈리]&lt;br /&gt;
**[https://www.ted.com/talks/pratik_shah_how_ai_is_making_it_easier_to_diagnose_disease?language=ko 질병의 진단을 돕는 인공지능의 활용법(2017) By 프라틱 샤]&lt;br /&gt;
**[https://www.ted.com/talks/noriko_arai_can_a_robot_pass_a_university_entrance_exam?language=ko 로봇도 대학에 입학할 수 있을까요(2017) By 노리코 아라이]&lt;br /&gt;
**[https://www.ted.com/talks/kai_fu_lee_how_ai_can_save_our_humanity?language=ko AI가 어떻게 인간 존엄성을 회복시키는가(2018) By 카이 푸 리]&lt;br /&gt;
**[https://www.youtube.com/embed/CdnyF1ExGvw 인공지능과 데이터 산업의 미래(2018) By 이경일]&lt;br /&gt;
**[https://www.youtube.com/embed/__B5kpT9N3Y Deep Learning, 창의적 지능 그리고 공존(2018) By 윤경구]&lt;br /&gt;
**[https://www.youtube.com/embed/daloZjzKpwo?list=PLzQ7jisBsVRd7p1R-gi7LwQkfrOgGJxdn DBMS 탄생과 현재(2018) By 권건우]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====Evaluation Standard====&lt;br /&gt;
*총점 : '''100'''%&lt;br /&gt;
*출석 : '''10'''% (특별한 이유없이 결석하지 않을 경우 감점 없음)&lt;br /&gt;
*참여 : '''10'''% (토론에 능동적으로 참여하는 학생에게 '''10'''점 가산)&lt;br /&gt;
*발표 : '''30'''% (중간 발표와 기말 발표로 나누어 평가, 발표는 '''팀 기준'''으로 이루어짐)&lt;br /&gt;
**중간발표 : '''15'''% (A : 15, B : 13, C : 11, D : 9)&lt;br /&gt;
**기말발표 : '''15'''% (A : 15, B : 13, C : 11, D : 9)&lt;br /&gt;
*과제 : '''50'''% (중간 과제와 기말 과제로 나누어 평가, 과제는 '''개인 기준'''으로 이루어짐)&lt;br /&gt;
**중간과제 : '''25'''% (A : 25, B : 23, C : 21, D :19)&lt;br /&gt;
**기말과제 : '''25'''% (A : 25, B : 23, C : 21, D :19)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====Assignment====&lt;br /&gt;
*중간고사 이전 1회, 중간고사 이후 1회의 발표를 한다.&lt;br /&gt;
**중간고사 이전에는 인공지능 관련 주제(문헌) 가운데 하나를 선택하고 그에 대한 리뷰 내용을 발표한다.&lt;br /&gt;
**중간고사 이후에는 단일 연구 주제를 선택해 딥러닝 기술을 적용한 인문학 연구를 기획하고 실제 진행한 내용을 발표한다.&lt;br /&gt;
*중간고사 평가는 상황에 따라 시험 or 과제를 유동적으로 실시한다.&lt;br /&gt;
*기말고사 평가는 기말발표 내용에 대한 리뷰에 근거해 그에 대한 내용을 보완한 결과물 평가로 대신한다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====Other Things====&lt;br /&gt;
*본 강의는 웹 환경에서의 컴퓨터 기술이 기본적으로 활용되기에 수강생 개개인의 노트북 지참을 필수적으로 요구한다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==='''Students'''===&lt;br /&gt;
{{버튼클릭|[[길혜빈]]}} {{버튼클릭|[[김웅기]]}} {{버튼클릭|[[김태형]]}} {{버튼클릭|[[아슈토시]]}} {{버튼클릭|[[윤석만]]}} {{버튼클릭|[[이만호]]}} {{버튼클릭|[[임연]]}} {{버튼클릭|[[임예찬]]}} {{버튼클릭|[[장민주]]}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{{NetworkGraph | title=인문학과인공지능_수강생.lst}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==='''Plan'''===&lt;br /&gt;
{|class=&amp;quot;wikitable&amp;quot; style=&amp;quot;text-align:center; width:90%; background:white;&amp;quot;&lt;br /&gt;
!style=&amp;quot;width:10%; text-align: center&amp;quot;|'''본래주차'''|| style=&amp;quot;width:10%; text-align: center&amp;quot;|'''변경주차'''|| style=&amp;quot;width:5%; text-align: center&amp;quot;|'''날짜'''|| style=&amp;quot;width:55%; text-align: center&amp;quot;|'''강의 내용'''|| style=&amp;quot;width:20%; text-align: center&amp;quot;|'''강의 형식''' &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|01주차 || - || 03/04 || &amp;lt;span style=&amp;quot;color: red&amp;quot;&amp;gt;코로나 바이러스로 인한 개강연기&amp;lt;/span&amp;gt;  || -&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|02주차 || - || 03/11 || &amp;lt;span style=&amp;quot;color: red&amp;quot;&amp;gt;코로나 바이러스로 인한 개강연기&amp;lt;/span&amp;gt;  || -&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|03주차 || 01주차 || 03/18 || 오리엔테이션&amp;lt;ref&amp;gt;'''03.16'''부터 '''03.20'''까지 수강정정기간&amp;lt;/ref&amp;gt; || 강의 소개('''영상''')&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|04주차 || 02주차 || 03/25 || &amp;quot;인공지능(AI) 기술의 역사와 원리&amp;quot; ('''PPT''') || 이론 강의('''영상''')&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|05주차 || 03주차 || 04/01 || '''미디어위키(Mediawiki)''' 전자문서 작성 실습 || 실습&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|06주차 || 04주차 || 04/08 || 인공지능 분야의 고전에 담긴 사유 검토 || 발표와 토론&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|07주차 || 05주차 || 04/15 || 실제 인공지능 사례 분석 및 정리&amp;lt;ref&amp;gt;'''04.15'''은 제21대 국회의원 선거일(공휴일)이며, 이로 인해 보강계획 필요&amp;lt;/ref&amp;gt; || 발표와 토론&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|08주차 || 06주차 || 04/22 || 문예작품 속 인공지능에 대한 비판적 이해 || 발표와 토론&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|09주차 || 07주차 || 04/29 || &amp;lt;span style=&amp;quot;color: blue&amp;quot;&amp;gt;'''중간고사'''&amp;lt;/span&amp;gt;  || 평가&lt;br /&gt;
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|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==='''Report'''===&lt;br /&gt;
*&lt;br /&gt;
*&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==='''Research Topics'''===&lt;br /&gt;
====중간고사 이전====&lt;br /&gt;
*'''04'''월 '''08'''일 발표 : [[인공지능 분야의 고전 읽기]]&lt;br /&gt;
*'''04'''월 '''15'''일 발표 : [[대표적인 인공지능 사례 살펴보기]]&lt;br /&gt;
*'''04'''월 '''22'''일 발표 : [[문예작품 속 인공지능 들여다보기]]&lt;br /&gt;
====중간고사 이후====&lt;br /&gt;
*[[윤석만]] : [[20대 남성의 보수화]]&lt;br /&gt;
*[[길혜빈]] : [[유튜브 고양이 콘텐츠 캐릭터성 분석]]&lt;br /&gt;
*[[임예찬]] : [[한국어 교육 앱의 체계 분석]]&lt;br /&gt;
*[[이만호]] : [[별에서 온 그대 등장인물 관계도]]&lt;br /&gt;
*[[김웅기]] : [[박인환의 마리서사]], [[해방직후 김수영 인물 관계도]]&lt;br /&gt;
*[[장민주]] : [[소설 원미동사람들 등장인물 관계도]]&lt;br /&gt;
*[[김태형]] : [[문학과지성 수록 황동규 비평 분석]]&lt;br /&gt;
*[[임연]] : [[나미야 잡화점의 기적 사건 및 등장인물 관계]]&lt;br /&gt;
*[[아슈토시]] : [[인도 영화 로봇에 나온 찌띠의 캐릭터 분석]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====신경망 기술과 이미지 분류 실습====&lt;br /&gt;
*[[윤석만]]&lt;br /&gt;
**실습URL: https://teachablemachine.withgoogle.com/models/WDHThYS1_/&lt;br /&gt;
**문제의식: 한중일 얼굴의 특성&lt;br /&gt;
①문제의식&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
- 백인, 흑인 등 동아시아로부터 멀리 떨어져 사는 나라의 사람들은 한국과 중국, 일본 사람들의 얼굴을 쉽게 구분하지 못한다. 그러나 한국인은 직관적으로 중국인과 일본인을 구별해 낸다. 피부색이나 눈, 코, 입 등 생김새의 차이점을 구체적으로 집어내긴 어렵지만 분명한 차이점을 느끼고 있다. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
- 그렇다면 인공지능도 한국과 중국, 일본 사람들의 얼굴을 구분할 수 있을까. 흑인과 백인, 황인을 구별하는 것은 그 차이점이 뚜렷하기 때문에 어렵지 않다. 같은 아시아에서도 동북아시아와 동남아시아를 구분하는 것은 쉽다. 그러나 한중일은 유사점이 매우 많아 쉽지 않다. 인공지능은 과연 이들을 구별할 수 있을까.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
②학습설계&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
- 한중일의 표본 얼굴이 될 만한 자료를 모으는 것이 본 실험에서 가장 중요하다. 왜냐하면 인공지능이 무엇을 학습하느냐에 따라 결과값이 다르게 나오기 때문이다. 예를 들어 중국 샘플은 남자 아이돌을, 한국은 50대 등산 동호회 여성의 얼굴을 학습시킨다면 올바른 설계라고 보기 어렵다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
- 그러므로 본 실험에서는 국적만 다르되 동일한 기준으로 수집된 얼굴 데이터를 학습에 사용키로 했다. 1)자료 획득이 용이하며, 2)한중일 모두 공통된 기준이 적용되고, 3)모집단에 가장 가까울 만한 표본이어야 했다. 그래서 구글에서 상위 검색되는 순으로 한중일 정치인의 얼굴을 쓰기로 했다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
- 이 때 여성은 제외하고 남성의 얼굴만 사용했다. 상대적으로 여성 정치인의 숫자가 적을 뿐 아니라 남녀의 얼굴이 섞일 경우 오히려 학습을 통해 일관된 패턴을 익히는데 방해가 될 수 있기 때문이다. 흑백이나 얼굴이 작게 나온 사진, 지나치게 얼굴이 가려진 사진 등은 제외했다. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
③1차 결과&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
- 학습 때 사용된 것과 전혀 다른 한중일 지도자의 얼굴을 모델에 투입했더니 &amp;lt;문재인 한국 100%&amp;gt;, &amp;lt;시진핑 중국 76% 한국 24%&amp;gt;, &amp;lt;아베 일본 48% 중국 41% 한국 11%&amp;gt;의 결과가 나왔다. 대체적으로 인공지능의 학습은 잘 된 것으로 평가된다. 다만 아베의 경우 중국이 2순위 높은 수치로 나온 것은 헤어스타일과 의상 등이 영향을 미쳤던 것이라 사료된다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
④2차 결과&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
- 이번에는 한중일을 대표하는 3명의 미남 배우 얼굴 사진을 투입했다. 각각 1)이마를 가린 헤어스타일 2)머리를 넘긴 헤어스타일 두 종류의 사진을 썼다. 먼저 정우성은 1차에서 &amp;lt;한국 70% 일본 30%&amp;gt;의 결과가 나왔다. 2차에서는 &amp;lt;한국 95% 일본 5%&amp;gt;의 값이 나왔다. 이마를 가린 경우에는 얼굴 윤곽이 뚜렷하지 않아 일본이 섞인 것으로 분석된다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
- 다음에는 일본의 대표 미남배우 기무라 타쿠야의 얼굴을 썼다. 1차에서는 &amp;lt;일본 88% 한국 12%&amp;gt;가 나왔고, 2차에서는 &amp;lt;일본 65% 중국 31% 한국 4%&amp;gt;의 값이 나왔다. 머리를 뒤로 넘긴 2차 실험의 경우 아베처럼 중국의 비율이 높게 나왔다. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
- 끝으로 중국의 미남배우 우효광의 얼굴 사진을 투입했다. 1차에서는 &amp;lt;중국 83% 일본 14% 한국 3%&amp;gt;, 2차에서는 중국 90% 일본 6% 한국 4%&amp;gt;가 나왔다. 우효광은 기무라 타쿠야와 달리 자국 비율이 1, 2차 모두 높게 나왔다. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
⑤3차 결과&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
- 3차 실험에서는 인공지능을 속여보기로 했다. 즉, 중국인처럼 보이는 정우성 사진과 한국인처럼 보이는 우효광 사진을 썼다. 먼저 정우성의 경우 영화 ‘검우강호’에 출연 당시 스틸컷을 썼다. 중국식 복장을 하고 있어 이 사진을 선택했다. 결과는 &amp;lt;한국인 100%&amp;gt;였다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
- 그 다음은 한국식 머리 스타일과 메이크업 등을 하고 있는 우효광 사진을 썼는데 &amp;lt;한국 99% 일본 1%&amp;gt;가 나왔다. 즉, 화장과 사진의 밝기 등에 따라 얼굴형이 매우 달라질 수 있다는 뜻이다. 정우성은 의상만 무협 세계에 나오는 중국옷을 걸쳤을 뿐 얼굴은 그대로였다. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*[[길혜빈]] &lt;br /&gt;
**실습URL: [https://teachablemachine.withgoogle.com/models/-GGs6kGeY/  Teachable machine 적용 모델 : 연구1. 신문_최종],  [https://teachablemachine.withgoogle.com/models/MSsgygaZP/  Teachable machine 적용 모델 : 연구2. 캐릭터와 인간의 관계성]&lt;br /&gt;
**문제의식: [[신문 사진 내 이데올로기]]&lt;br /&gt;
*[[임예찬]]&lt;br /&gt;
**실습URL:&lt;br /&gt;
**문제의식:&lt;br /&gt;
*[[이만호]]&lt;br /&gt;
**실습URL:&lt;br /&gt;
**문제의식:&lt;br /&gt;
*[[김웅기]]&lt;br /&gt;
**실습URL: https://teachablemachine.withgoogle.com/models/NDGz_rD6E/&lt;br /&gt;
**문제의식&lt;br /&gt;
***'''서론''' : 시문학을 범박하게 정의하자면, 심상과 리듬의 두 축으로 주조된 언어예술이라 할 수 있다. 이때 문학의 차원에서 심상과 리듬은 각각 내용과 형식이라는 범주에 포섭된다. 한국문학사에 기술된 다양한 문학지형을 살펴보면, 항상 내용과 형식 사이의 대립 구도를 심심찮게 발견할 수 있다. 가령 1920~30년대 사회주의 이념을 부각하고자 한 프로문예 시인들의 작품은 내용 측면에 중점을 둔 반면, 순수문학파 시인들은 시 자체가 가지고 있는 예술성을 부각하기 위해 언어 형식에 상당한 신경을 썼던 것처럼 말이다. 그런데 식민지기를 거치고 나서 한국의 근대시는 형식의 차원보다는 내용의 차원에 중점을 두게 된다. 그것은 해방 직후부터 시작된 이념 간의 대립, 자유와 민주주의에 대한 구가, 시민으로서의 언명 등의 가치가 한국 사회에 당위적으로 요청되고, 이에 따라 필요한 목소리를 내는 도구로써 시가 동원된 바가 없지 않기 때문이다. 따라서 리듬은 어느 순간 내면으로 침잠해버리고 규칙적 외형률의 운문형식은 한국 시문학에서 과감하게 말하자면, 전통으로 사라져버린다.&lt;br /&gt;
***'''연구사''' : 한국사회의 정치적 지형과 습합하는 근대시사의 사정은 현대까지도 지속되다가, 1980년대 정점을 찍는다. 하지만 1980년대 문학이 정치적으로만 경도된 것은 아니었다. 1980년대는 정치적 혼란과 동시에 인간 실존에 대한 고민이라는 당위적 과제가 산재해 있었고, 문학이 추동하는 예술적 욕망을 실현하려는 움직임도 많았다. 이러한 와중에 1980년대 현대시사에 조금씩 정체를 드러낸 것이 바로 포스트모더니즘이다. 포스트모더니즘의 포스트는 후기/해체라는 두 가지 양상으로 나아갔다. 그 과정에서 조금씩 피어오르고 있던 포스트모던 시류(類)는 1990년대 이후 문학의 풍향계가 되어주기도 했다. 포스트모더니즘이 공유하고 있는 후기철학은 라캉의 주체이론에서 대타자로서 등장하는 ‘언어’개념에 주목하며, 그것을 해체(데리다) 하는 작업이 곳곳에서 일어났는데, 이는 한국 현대시를 창작해야 하는 시인들에게도 다시금 언어 자체에 대한 문학적 고민이라는 과제를 부여한다. 이를 통한 다양한 형식적 해체가 일어나는데, 이것이 의미하는 바는 현대시의 ‘새로운 형식’이라는 단순한 의미를 넘어서, 그 형식이 당시 파편화되어 있는 세계를 시인들이 주체화하고 있는지를 보여준다는 차원에서 깊이가 있는 시도였다고 평가된다. &lt;br /&gt;
***'''연구목적''' : 본 실험은 이러한 &amp;lt;font color=&amp;quot;#0099ff&amp;quot;&amp;gt;1980년대 시사(詩史)가 가지는 문학지형 안에서의 포스트모더니즘 경향의 문제적 시인들 중 황지우의 언어 해체 형식을 탐구하는 것에 목적&amp;lt;/font&amp;gt;이 있다. 이 연구를 다채롭게 하기 위해서는 더 다양한 시형 기준(Class)과 해체시인의 수 또한 보충할 필요가 있다. 1980년대~1990년대 시인들의 형식 해체 작업은 상당히 다양하게 이뤄지기 때문이다. 심한 경우에는 도형이 나오기도 하고, 그림을 그리기도 한다. 그러나 이는 추후 과제로 두고, 우선 형식 측면에서 언어해체가 가장 도드라지는 시인이 황지우이기 때문에, 가장 기본이 되는 세 가지 기준을 설정해 그의 언어가 시형식의 기본구도를 얼마나 벗어나고 있는지를 파악하는 것에 초점을 둔다. 시형식의 기본구도를 세 가지로만 한정하는 이유는 이 실험의 기계가 시의 형식을 이미지로 받아들인다는 점 때문이다. 따라서 정확한 결과도출을 위해서는 &amp;lt;font color=&amp;quot;#0099ff&amp;quot;&amp;gt;입체적인 언어 구조를 최대한 2차원의 형태로 형식화&amp;lt;/font&amp;gt;하는 것이 중요했다. 따라서 기준은 다음과 같다. &lt;br /&gt;
****&amp;lt;font color=&amp;quot;#993333&amp;quot;&amp;gt;①'''산문형 구조''': 현대시(1960년대~1990년대)의 작품을 기준으로 일명 ‘통글’에 해당하는 형식. 직사각형으로 구조화.&amp;lt;/font&amp;gt;&lt;br /&gt;
****&amp;lt;font color=&amp;quot;#993333&amp;quot;&amp;gt;②'''운문형 구조''': 전근대(성)문학(전통 시가의 형식, 김소월 등 민요시인의 경우)의 작품을 기준으로 ‘도형의 규칙적 반복’이 드러나는 형식. 작은 직사각형의 집합으로 구조화.&amp;lt;/font&amp;gt;&lt;br /&gt;
****&amp;lt;font color=&amp;quot;#993333&amp;quot;&amp;gt;③'''혼재형 구조''': 2010년대 이후의 시작품을 기준으로 산문형과 운문형이 섞여 있는 형식. 대형 직사각형과 작은 직사각형의 혼용으로 구조화.&amp;lt;/font&amp;gt;&lt;br /&gt;
***&amp;lt;font color=&amp;quot;#0099ff&amp;quot;&amp;gt;연구 대상 : '''해체시인 : 황지우'''&amp;lt;/font&amp;gt;&lt;br /&gt;
***실험 결과&lt;br /&gt;
****Epochs :100, Batch size: 512, Learning Rate: 0.001&lt;br /&gt;
**** 총 7 작품을 검토하였으며, &amp;lt;font color=&amp;quot;#0099ff&amp;quot;&amp;gt;'''산문형 100% 결과 4개 작품, 산문형(56%) 운문형(43%) 혼재형(1%) 결과 1개 작품, 산문형(58%), 운문형(35%), 혼재형(7%) 결과 1개 작품, 산문형(99%), 혼재형(1%) 결과 1개 작품으로 산출'''&amp;lt;/font&amp;gt;됐다.&lt;br /&gt;
***결과 해석&lt;br /&gt;
****황지우의 해체시 대표 7작품을 검토한 결과 모든 작품이 완전 산문형이거나 산문형에 치우쳐 있었다. 이는 성과와 한계를 동시에 지니는 결과라 할 수 있다. 우선 '''성과는 황지우의 해체시가 확실히 종래의 전통적인 시형식을 탈피하고 있다는 점을 파악'''할 수 있다는 것이다. 더불어 '''의미 없는 기호의 나열이나 그림 삽입을 통해 보여주는 콜라주 기법의 해체시 역시 산문형으로 파악함으로써, 황지우의 시적 (무)형식이 보여주는 기표의 이미지를 해석할 수 있게끔 만든다'''. 다만 한 가지 의심이 드는 것은, '''산문형=무형식이라는 도식을 전제하는 데 있어 간과하고 있는 부분은 없는가 하는 것'''이다. 가령 그의 시&amp;lt;한국생명보험회사~&amp;gt;의 경우 산문형 100%로 나왔지만, 의도적으로 행을 나눈 것을 발견할 수 있다. 따라서 이 시의 특징은 신문 말미에 나오는 광고 내용을 떼내서 갖다 붙인 형태의 '''콜라주 기법의 해체시라는 것인데, 이런 기법을 산문형이라는 기준은 완벽히 충족하지 못한다는 점에서 한계'''가 있는 것이다.&lt;br /&gt;
****한편 '''운문형과 혼재형이 적거나 매우 극소한 비율로 섞여 나온 3개 작품의 경우는 황지우가 의도적으로 행을 비정상적으로 배치하거나, 기본적인 시형식은 갖추고 있으나 내용 측면에서 해체를 가져간 작품'''들이라 할 수 있다.  그런데 '''악보그림과 &amp;quot;짜자잔&amp;quot;이라는 가사, 그 밑에 &amp;quot;GAME OVER&amp;quot;, &amp;quot;한다면.&amp;quot;이라는 맥락 없는 문장들이 삽입되어 있는 경우에는 혼재형 1%를 가져갔다'''. 이 경우는 의도적 행배치나 기본적인 시형식 모두를 빗겨가는 방식임에도 불구하고 산문형 100%가 아니라 혼재형이 파악됐다는 점에서 의미심장하다. '''최근 시인들 가운데 도형을 삽입하거나 각주 형태로 시를 짓는 등 다양한 기법을 가져가는 작품들이 있는데, 그 작품들을 기계가 어떻게 해석할지 궁금해지는 대목이었다'''.&lt;br /&gt;
****이 모델은 아직 부족한 점이 굉장히 많다. 특히 산문형과 운문형은 뚜렷한 형식상 차이가 나지만, '''혼재형은 위치가 애매'''하다. 혼재형을 산문형의 하위분류로 두어야 할지, 혼재형 자체를 더욱 세분화해야 할지는 여전히 고민이 된다. 그리고 황지우처럼 해체시의 극단에 있는 위치가 아니라, '''해체 경향은 보이지만 특별한 형식적 구상을 하지 않는 작가들의 특징을 파악하기에 이 모델은 성긴 부분이 많다'''. 추후에 더 생각을 해볼 문제인 듯하다.&lt;br /&gt;
***참고 결과 이미지&lt;br /&gt;
[[파일:결과 1.png|200px|결과 1]] [[파일:결과 2.png|200px|결과 2]] [[파일:결과 3.png|200px|결과 3]] [[파일:결과 4.png|200px|결과 4]] [[파일:결과 5.png|200px|결과 5]] [[파일:결과 6.png|200px|결과 6]] [[파일:결과 7.png|200px|결과 7]]&lt;br /&gt;
*[[장민주]]&lt;br /&gt;
**실습URL:&lt;br /&gt;
**문제의식:&lt;br /&gt;
*[[김태형]]&lt;br /&gt;
**실습URL:&lt;br /&gt;
**문제의식:&lt;br /&gt;
*[[임연]]&lt;br /&gt;
**실습URL:&lt;br /&gt;
**문제의식:&lt;br /&gt;
*[[아슈토시]]&lt;br /&gt;
**실습URL:&lt;br /&gt;
**문제의식:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==='''Useful Information'''===&lt;br /&gt;
====How to use Mediawiki====&lt;br /&gt;
*[http://dh.aks.ac.kr/Edu/wiki/index.php/%EC%9C%84%ED%82%A4_%EC%BD%98%ED%85%90%EC%B8%A0%EC%9D%98_%EC%B2%B4%EA%B3%84_%EA%B5%AC%EC%83%81 위키 콘텐츠의 체계 구상]&lt;br /&gt;
*[http://dh.aks.ac.kr/Edu/wiki/index.php/%EC%9C%84%ED%82%A4_%EB%AC%B8%EC%84%9C_%EC%A0%9C%EC%9E%91_%EB%B0%A9%EB%B2%95 위키 문서 제작 방법]&lt;br /&gt;
*[https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%9C%84%ED%82%A4%EB%B0%B1%EA%B3%BC:%EC%9C%84%ED%82%A4_%EB%AC%B8%EB%B2%95 위키백과 - 위키문법]&lt;br /&gt;
*[https://ko.wikipedia.org/wiki/위키백과:위키문법_요약 위키백과 - 위키문법 요약]&lt;br /&gt;
*[http://dh.aks.ac.kr/workshop/index.php/%EC%9C%84%ED%82%A4%EB%AC%B8%EB%B2%95 2019 DH워크숍 제공 위키문법 자료]&lt;br /&gt;
*[https://www.youtube.com/embed/tzRWa2YL7Aw 2016 디지털 인문학 교육 워크샵 - 03 wiki 콘텐츠 편찬 방법(동영상 강의)]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====How to create Network Graph====&lt;br /&gt;
*[http://dh.aks.ac.kr/Edu/wiki/index.php/Network_Graph_in_Wiki 위키에서 네트워크 그래프 그리기(DH위키)]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====External Website====&lt;br /&gt;
*[https://talktotransformer.com/ Talk to Transformer]&lt;br /&gt;
*[https://teachablemachine.withgoogle.com/ Teachable Machine]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==='''Footnote'''===&lt;br /&gt;
&amp;lt;references/&amp;gt;&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>윤석만</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=HumanitiesAndArtificialIntelligence&amp;diff=12992</id>
		<title>HumanitiesAndArtificialIntelligence</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=HumanitiesAndArtificialIntelligence&amp;diff=12992"/>
				<updated>2020-06-16T06:46:43Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;윤석만: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==='''Information'''===&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: blue&amp;quot;&amp;gt;개설기관&amp;lt;/span&amp;gt; : [https://gskh.khu.ac.kr/index/ 경희대학교 대학원]&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: blue&amp;quot;&amp;gt;강좌명&amp;lt;/span&amp;gt; : 인문학과 인공지능(Humanities and Artificial Intelligence)&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: blue&amp;quot;&amp;gt;학수번호-분반&amp;lt;/span&amp;gt; : KL7295-00&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: blue&amp;quot;&amp;gt;이수구분&amp;lt;/span&amp;gt; : 공통과목&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: blue&amp;quot;&amp;gt;개설학과(학점)&amp;lt;/span&amp;gt; : 국어국문학과(3)&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: blue&amp;quot;&amp;gt;강의시간&amp;lt;/span&amp;gt; : 수요일 10:30-13:15&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: blue&amp;quot;&amp;gt;강의실&amp;lt;/span&amp;gt; : 문과대 201A&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: blue&amp;quot;&amp;gt;강사&amp;lt;/span&amp;gt; : [http://redint.info 류인태]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==='''Overview'''===&lt;br /&gt;
====Summary====&lt;br /&gt;
&amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;본 강의는 인공지능(AI) 기술로 인해 전통적인 인문학적 가치와 소양 그리고 연구방법론에 대한 근본적 질문이 대두하고 있는 상황에서, 인공지능(AI)을 어떻게 바라보아야 할 것인지에 대해 이야기해보고자 합니다. 인공지능(AI) 기술이 등장한 배경과 그 이면의 여러 지점들을 포착해 비판적으로 살펴보고, 더 나아가 기계학습(Machine Learning), 심층학습(Deep Learning) 등의 영역을 포괄하는 인공지능(AI) 기술이 인문학 연구에서 구체적으로 어떻게 활용될 수 있는 지에 대해서 살펴보고자 합니다. 인문학적 관점에서 비판적으로 바라보아야 할 인공지능(AI)의 일면과, 한편으로 인문학 연구에 능동적으로 활용 가능한 연구방법론으로서의 인공지능(AI)의 일면을 함께 짚어보고자 하는 것이 본 강의의 가장 큰 목적이라 할 수 있습니다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====Objectives====&lt;br /&gt;
*비판적 대상으로서 인공지능 기술에 대해 이해한다.&lt;br /&gt;
**과학기술로서 인공지능 발달의 역사를 파악한다.&lt;br /&gt;
**과학기술로서 인공지능 기술의 원리를 이해한다.&lt;br /&gt;
**인공지능의 발달이 초래할 사회문화적 변화와 그에 대한 비판적 이해를 시도한다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*인문학 연구 방법론의 일환으로서 인공지능 기술의 가능성을 검토한다.&lt;br /&gt;
**활용 가능한 인공지능 기술에 대한 기초 맥락을 이해한다.&lt;br /&gt;
**인공지능을 활용한 인문학 연구 사례에 대해 살펴본다.&lt;br /&gt;
**인공지능 기술 활용에 필요한 기초 기술(데이터 파싱, 크롤링, 스크래핑 등)을 익힌다.&lt;br /&gt;
**이미지와 텍스트를 대상으로 한 인공지능 기술 활용 방법론을 이해하고 적용해본다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====Teaching Method====&lt;br /&gt;
*이론 강의 : 2주차, 3주차, 8주차, 9주차.&lt;br /&gt;
*실습 : 10주차, 11주차, 12주차.&lt;br /&gt;
*발표와 토론 : 4주차, 5주차, 6주차, 13주차, 14주차.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====Reference Materials====&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: navy&amp;quot;&amp;gt;데이터 알고리즘과 인문학의 관계&amp;lt;/span&amp;gt;&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14450616 김택우, 『'''데이터 인문학'''』, 한빛미디어, 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=10674300 김현·임영상·김바로, 『'''디지털 인문학 입문'''』, HUEBooks, 2016.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: navy&amp;quot;&amp;gt;인공지능 분야의 고전&amp;lt;/span&amp;gt;&lt;br /&gt;
**[https://www.turing.org.uk/ 온라인 튜링 자료실]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15559704 앨런 튜링 지음/노승영 옮김, 『'''지능에 관하여'''』, 에이치비프레스, 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=2510418 칼 세이건 지음/임지원 옮김, 『'''에덴의 용'''』, 사이언스북스, 2014.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=12235969 더글라스 호프스태터 지음/박여성·안병서 옮김, 『'''괴델, 에셔, 바흐'''』, 까치, 2017.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=16261924 아서 I. 밀러 지음 구계원 옮김, 『'''충돌하는 세계'''』, 문학동네, 2020.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15972973 잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『'''계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까'''』, 에디토리얼, 2020.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=2627729 레이 커즈와일 지음/장시형·김명남 옮김, 『'''특이점이 온다'''』, 김영사, 2007.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: navy&amp;quot;&amp;gt;인공지능 분야에 대한 교양서(해외)&amp;lt;/span&amp;gt;&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=10941719 제임스 배럿 지음/정지훈 옮김, 『'''파이널 인벤션'''』, 동아시아, 2016.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=11895289 닉 보스트롬 지음/조성진 옮김, 『'''슈퍼인텔리전스'''』, 까치, 2017.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=12836415 맥스 테그마크 지음/백우진 옮김, 『'''맥스 테그마크의 라이프 3.0'''』, 동아시아, 2017.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15918084 숀 게리시 지음/이수겸 옮김, 『'''기계는 어떻게 생각하는가'''』, 이지스퍼블리싱, 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14296195  닉 보스트롬 외 4인 지음/김정민 옮김, 『'''기계는 어떻게 생각하고 학습하는가'''』, 한빛미디어, 2018.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15475848 오카모토 유이치로 지음/김슬기 옮김, 『'''인공지능의 마지막 공부'''』, 유노북스, 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=16271296  율리안 니다-뤼멜린·나탈리에 바이덴펠트 지음/김종수 옮김, 『'''디지털 휴머니즘'''』, 부산대학교출판부, 2020.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: navy&amp;quot;&amp;gt;인공지능 분야에 대한 교양서(국내)&amp;lt;/span&amp;gt;&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=12569881 김재인, 『'''인공지능의 시대, 인간을 다시 묻다'''』, 동아시아, 2017.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14488512 변순용, 『'''윤리적 AI로봇 프로젝트'''』, 어문학사, 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15202899 임영익, 『'''프레디쿠스'''』, 클라우드나인, 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14644514 최선주, 『'''특이점의 예술'''』, 스리체어스, 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15975175 유현주 외 7인, 『'''인공지능시대의 예술'''』, 도서출판b, 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15908870 이중원 외 8인, 『'''인공지능의 윤리학'''』, 한울아카데미, 2019.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: navy&amp;quot;&amp;gt;인공지능을 다룬 문예작품&amp;lt;/span&amp;gt;&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14850494 테드 창 지음/김상훈 옮김, 『'''숨'''』, 엘리, 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=11792717 하세 사토시 지음/ 지음/이규원 옮김, 『'''당신을 위한 소설'''』, 북스피어, 2017.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=12071260 이건혁 외 4인, 『'''제1회 한국과학문학상 수상작품집'''』, 허블, 2017.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=13398352 김초엽 외 4인, 『'''제2회 한국과학문학상 수상작품집'''』, 허블, 2018.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14037311 김창규, 『'''삼사라'''』, 아작, 2018.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15875435 원종우, 『'''나는 슈뢰딩거의 고양이로소이다'''』, 아토포스 , 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15074014 김재아, 『'''꿈을 꾸듯 춤을 추듯'''』, 그래비티북스, 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15517020 서석찬, 『'''에덴'''』, 델피노, 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15658855 문목하, 『'''유령해마'''』, 아작, 2019.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: navy&amp;quot;&amp;gt;인공지능 기술에 대한 해설서&amp;lt;/span&amp;gt;&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=10199750 스투어트 러셀·피터 노빅 지음/류광 옮김, 『'''인공지능 : 현대적 접근방식1'''』, 제이펍, 2016.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=10199750 피터 노빅 지음/류광 옮김, 『'''인공지능 : 현대적 접근방식2'''』, 제이펍, 2016.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=11492334 사이토 고키 지음/개앞맵시 옮김, 『'''밑바닥부터 시작하는 딥러닝'''』, 한빛미디어, 2017.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14143902 와쿠이 요시유키·와쿠이 사다미 지음/권기태 옮김, 『'''엑셀로 배우는 딥러닝'''』, 성안당, 2018.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15431390 이기창, 『'''한국어 임베딩'''』, 에이콘출판, 2019.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*논문&lt;br /&gt;
**[http://www.riss.kr/link?id=A105427688 김준성, 「인공지능에 대한 연구의 현황과 전망 ― 윤리 규범의 관점에서」, 『시민인문학』33, 경기대학교 인문학연구소, 2017.]&lt;br /&gt;
**[http://www.riss.kr/link?id=A106477671 김성문, 「인공지능 시대와 고전문학」, 『문화와융합』40, 한국문화융합학회, 2018.]&lt;br /&gt;
**[http://www.riss.kr/link?id=A105598558 박경수, 「4차 산업혁명 시대 문학의 현재와 미래」, 『한중인문학연구』60, 한중인문학회, 2018.]&lt;br /&gt;
**[http://www.riss.kr/link?id=A106291390 김바로, 「딥러닝으로 불경 읽기 - Word2Vec으로 CBETA 불경 데이터 읽기」, 『원불교사상과 종교문화』80, 원광대학교 원불교사상연구원, 2019.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*웹문서&lt;br /&gt;
**[http://www.aistudy.com/ AI 스터디]&lt;br /&gt;
**[http://www.aistudy.com/history/1900~1950.htm AI의 역사]&lt;br /&gt;
**[https://brunch.co.kr/@itschloe1/23 브런치 : 딥러닝의 30가지 적용 사례]&lt;br /&gt;
**[http://www.bloter.net/archives/289626 블로터11th : 알아두면 쓸데있는 신기한 인공지능 50선]&lt;br /&gt;
**[https://korea.googleblog.com/2019/05/Google-AI-Impact-Challenge.html 구글 한국 블로그 : 구글 AI 임팩트 챌린지에 최종 선정된 프로젝트]&lt;br /&gt;
**[https://ai.googleblog.com/ 구글 AI 블로그]&lt;br /&gt;
**[https://brunch.co.kr/@monglec/15 앨런 튜닝부터 알파고까지. 인공지능의 역사 By 글쓰는몽글c]&lt;br /&gt;
**[https://brunch.co.kr/@monglec/16 차수별로 알아보는 인공지능의 분류 By 글쓰는몽글c]&lt;br /&gt;
**[https://brunch.co.kr/magazine/yamanin 야사와 만화로 배우는 인공지능 By 루나]&lt;br /&gt;
**[https://brunch.co.kr/magazine/googleai-kor 구글인공지능 리서치 By 시나브로의 테크산책]&lt;br /&gt;
**[https://newspeppermint.com/2019/10/03/m-intellectual_debt1/ 인공지능 기술의 숨은 비용 By Jonathan Zittrain]&lt;br /&gt;
**[https://www.universal-seed.com/ars 이미지는 당신을 배반하지 않았다 By 진혜란]&lt;br /&gt;
**[https://coolspeed.wordpress.com/2016/01/03/the_ai_revolution_1_korean/ 왜 최근에 빌 게이츠, 엘론 머스크, 스티븐 호킹 등 많은 유명인들이 인공지능을 경계하라고 호소하는가? By Tim Urban]&lt;br /&gt;
**[http://m.newspim.com/news/view/20191114000910 (김정호의 4차혁명 오딧세이) 인공지능 설계 순서 By 김정호]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*동영상&lt;br /&gt;
**[https://www.ted.com/talks/shyam_sankar_the_rise_of_human_computer_cooperation?language=ko 인간과 컴퓨터간 협력시대의 개막(2012) By 샤이암 생커]&lt;br /&gt;
**[https://www.ted.com/talks/guy_hoffman_robots_with_soul?language=ko &amp;quot;영혼&amp;quot;을 가진 로봇(2013) By 가이 호프만]&lt;br /&gt;
**[https://www.ted.com/talks/jeremy_howard_the_wonderful_and_terrifying_implications_of_computers_that_can_learn?language=ko 컴퓨터 학습이 가져올 훌륭하고도 끔찍한 잠재적 효과(2014), By 제레미 하워드]&lt;br /&gt;
**[https://www.ted.com/talks/nick_bostrom_what_happens_when_our_computers_get_smarter_than_we_are?language=ko 컴퓨터가 인간보다 더 똑똑해진다면 무슨 일이 벌어질까(2015) By 닉 보스트롬]&lt;br /&gt;
**[https://www.ted.com/talks/oscar_schwartz_can_a_computer_write_poetry?language=ko 컴퓨터가 시를 쓸 수 있을까요(2015) By 오스카 슈워츠]&lt;br /&gt;
**[https://www.ted.com/talks/sam_harris_can_we_build_ai_without_losing_control_over_it?language=ko 우리가 통제권을 잃지 않으면서 인공지능을 만들 수 있을까요(2016) By 샘 해리스]&lt;br /&gt;
**[https://www.ted.com/talks/zeynep_tufekci_machine_intelligence_makes_human_morals_more_important?language=ko 인공지능 시대에 더 중요해진 인간 윤리(2016) By 제이넵 투펙치]&lt;br /&gt;
**[https://www.ted.com/talks/kevin_kelly_how_ai_can_bring_on_a_second_industrial_revolution?language=ko 인공지능이 어떻게 2차 산업혁명을 가져올 것인가(2016) By 케빈 켈리]&lt;br /&gt;
**[https://www.ted.com/talks/pratik_shah_how_ai_is_making_it_easier_to_diagnose_disease?language=ko 질병의 진단을 돕는 인공지능의 활용법(2017) By 프라틱 샤]&lt;br /&gt;
**[https://www.ted.com/talks/noriko_arai_can_a_robot_pass_a_university_entrance_exam?language=ko 로봇도 대학에 입학할 수 있을까요(2017) By 노리코 아라이]&lt;br /&gt;
**[https://www.ted.com/talks/kai_fu_lee_how_ai_can_save_our_humanity?language=ko AI가 어떻게 인간 존엄성을 회복시키는가(2018) By 카이 푸 리]&lt;br /&gt;
**[https://www.youtube.com/embed/CdnyF1ExGvw 인공지능과 데이터 산업의 미래(2018) By 이경일]&lt;br /&gt;
**[https://www.youtube.com/embed/__B5kpT9N3Y Deep Learning, 창의적 지능 그리고 공존(2018) By 윤경구]&lt;br /&gt;
**[https://www.youtube.com/embed/daloZjzKpwo?list=PLzQ7jisBsVRd7p1R-gi7LwQkfrOgGJxdn DBMS 탄생과 현재(2018) By 권건우]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====Evaluation Standard====&lt;br /&gt;
*총점 : '''100'''%&lt;br /&gt;
*출석 : '''10'''% (특별한 이유없이 결석하지 않을 경우 감점 없음)&lt;br /&gt;
*참여 : '''10'''% (토론에 능동적으로 참여하는 학생에게 '''10'''점 가산)&lt;br /&gt;
*발표 : '''30'''% (중간 발표와 기말 발표로 나누어 평가, 발표는 '''팀 기준'''으로 이루어짐)&lt;br /&gt;
**중간발표 : '''15'''% (A : 15, B : 13, C : 11, D : 9)&lt;br /&gt;
**기말발표 : '''15'''% (A : 15, B : 13, C : 11, D : 9)&lt;br /&gt;
*과제 : '''50'''% (중간 과제와 기말 과제로 나누어 평가, 과제는 '''개인 기준'''으로 이루어짐)&lt;br /&gt;
**중간과제 : '''25'''% (A : 25, B : 23, C : 21, D :19)&lt;br /&gt;
**기말과제 : '''25'''% (A : 25, B : 23, C : 21, D :19)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====Assignment====&lt;br /&gt;
*중간고사 이전 1회, 중간고사 이후 1회의 발표를 한다.&lt;br /&gt;
**중간고사 이전에는 인공지능 관련 주제(문헌) 가운데 하나를 선택하고 그에 대한 리뷰 내용을 발표한다.&lt;br /&gt;
**중간고사 이후에는 단일 연구 주제를 선택해 딥러닝 기술을 적용한 인문학 연구를 기획하고 실제 진행한 내용을 발표한다.&lt;br /&gt;
*중간고사 평가는 상황에 따라 시험 or 과제를 유동적으로 실시한다.&lt;br /&gt;
*기말고사 평가는 기말발표 내용에 대한 리뷰에 근거해 그에 대한 내용을 보완한 결과물 평가로 대신한다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====Other Things====&lt;br /&gt;
*본 강의는 웹 환경에서의 컴퓨터 기술이 기본적으로 활용되기에 수강생 개개인의 노트북 지참을 필수적으로 요구한다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==='''Students'''===&lt;br /&gt;
{{버튼클릭|[[길혜빈]]}} {{버튼클릭|[[김웅기]]}} {{버튼클릭|[[김태형]]}} {{버튼클릭|[[아슈토시]]}} {{버튼클릭|[[윤석만]]}} {{버튼클릭|[[이만호]]}} {{버튼클릭|[[임연]]}} {{버튼클릭|[[임예찬]]}} {{버튼클릭|[[장민주]]}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{{NetworkGraph | title=인문학과인공지능_수강생.lst}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==='''Plan'''===&lt;br /&gt;
{|class=&amp;quot;wikitable&amp;quot; style=&amp;quot;text-align:center; width:90%; background:white;&amp;quot;&lt;br /&gt;
!style=&amp;quot;width:10%; text-align: center&amp;quot;|'''본래주차'''|| style=&amp;quot;width:10%; text-align: center&amp;quot;|'''변경주차'''|| style=&amp;quot;width:5%; text-align: center&amp;quot;|'''날짜'''|| style=&amp;quot;width:55%; text-align: center&amp;quot;|'''강의 내용'''|| style=&amp;quot;width:20%; text-align: center&amp;quot;|'''강의 형식''' &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|01주차 || - || 03/04 || &amp;lt;span style=&amp;quot;color: red&amp;quot;&amp;gt;코로나 바이러스로 인한 개강연기&amp;lt;/span&amp;gt;  || -&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|02주차 || - || 03/11 || &amp;lt;span style=&amp;quot;color: red&amp;quot;&amp;gt;코로나 바이러스로 인한 개강연기&amp;lt;/span&amp;gt;  || -&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|03주차 || 01주차 || 03/18 || 오리엔테이션&amp;lt;ref&amp;gt;'''03.16'''부터 '''03.20'''까지 수강정정기간&amp;lt;/ref&amp;gt; || 강의 소개('''영상''')&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|04주차 || 02주차 || 03/25 || &amp;quot;인공지능(AI) 기술의 역사와 원리&amp;quot; ('''PPT''') || 이론 강의('''영상''')&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|05주차 || 03주차 || 04/01 || '''미디어위키(Mediawiki)''' 전자문서 작성 실습 || 실습&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|06주차 || 04주차 || 04/08 || 인공지능 분야의 고전에 담긴 사유 검토 || 발표와 토론&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|07주차 || 05주차 || 04/15 || 실제 인공지능 사례 분석 및 정리&amp;lt;ref&amp;gt;'''04.15'''은 제21대 국회의원 선거일(공휴일)이며, 이로 인해 보강계획 필요&amp;lt;/ref&amp;gt; || 발표와 토론&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|08주차 || 06주차 || 04/22 || 문예작품 속 인공지능에 대한 비판적 이해 || 발표와 토론&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|09주차 || 07주차 || 04/29 || &amp;lt;span style=&amp;quot;color: blue&amp;quot;&amp;gt;'''중간고사'''&amp;lt;/span&amp;gt;  || 평가&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|10주차 || 08주차 || 05/06 || &amp;quot;기호적 접근, 규칙기반 인공지능 이해: 온톨로지(Ontology)&amp;quot; ('''PPT''') || 이론 강의&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|11주차 || 09주차 || 05/13 || 온톨로지(Ontology) 설계와 인문 데이터 편찬1  || 이론과 실습&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|12주차 || 10주차 || 05/20 || 온톨로지(Ontology) 설계와 인문 데이터 편찬2  || 이론과 실습&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|13주차 || 11주차 || 05/27 || 데이터 수집: 웹 크룰링과 웹 스크래핑  || 이론과 실습&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|14주차 || 12주차 || 06/03 || &amp;quot;비기호적 접근, 학습기반 인공지능 이해: 신경망(Neural Network)&amp;quot; ('''PPT''')  || 이론 강의&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|15주차 || 13주차 || 06/10 || 신경망(Neural Network) 기술과 이미지 분류 || 이론과 실습&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|16주차 || 14주차 || 06/17 || 신경망(Neural Network) 기술과 자연어 처리 || 이론과 실습&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|17주차 || 15주차 || 06/24 || &amp;lt;span style=&amp;quot;color: blue&amp;quot;&amp;gt;'''기말고사'''&amp;lt;/span&amp;gt; || 평가&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==='''Report'''===&lt;br /&gt;
*&lt;br /&gt;
*&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==='''Research Topics'''===&lt;br /&gt;
====중간고사 이전====&lt;br /&gt;
*'''04'''월 '''08'''일 발표 : [[인공지능 분야의 고전 읽기]]&lt;br /&gt;
*'''04'''월 '''15'''일 발표 : [[대표적인 인공지능 사례 살펴보기]]&lt;br /&gt;
*'''04'''월 '''22'''일 발표 : [[문예작품 속 인공지능 들여다보기]]&lt;br /&gt;
====중간고사 이후====&lt;br /&gt;
*[[윤석만]] : [[20대 남성의 보수화]]&lt;br /&gt;
*[[길혜빈]] : [[유튜브 고양이 콘텐츠 캐릭터성 분석]], [[신문 사진 내 이데올로기]]&lt;br /&gt;
*[[임예찬]] : [[한국어 교육 앱의 체계 분석]]&lt;br /&gt;
*[[이만호]] : [[별에서 온 그대 등장인물 관계도]]&lt;br /&gt;
*[[김웅기]] : [[박인환의 마리서사]], [[해방직후 김수영 인물 관계도]]&lt;br /&gt;
*[[장민주]] : [[소설 원미동사람들 등장인물 관계도]]&lt;br /&gt;
*[[김태형]] : [[문학과지성 수록 황동규 비평 분석]]&lt;br /&gt;
*[[임연]] : [[나미야 잡화점의 기적 사건 및 등장인물 관계]]&lt;br /&gt;
*[[아슈토시]] : [[인도 영화 로봇에 나온 찌띠의 캐릭터 분석]]&lt;br /&gt;
====신경망 기술과 이미지 분류 실습====&lt;br /&gt;
*[[윤석만]]&lt;br /&gt;
**실습URL: https://teachablemachine.withgoogle.com/models/WDHThYS1_/&lt;br /&gt;
**문제의식: &lt;br /&gt;
①문제의식&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
- 백인, 흑인 등 동아시아로부터 멀리 떨어져 사는 나라의 사람들은 한국과 중국, 일본 사람들의 얼굴을 쉽게 구분하지 못한다. 그러나 한국인은 직관적으로 중국인과 일본인을 구별해 낸다. 피부색이나 눈, 코, 입 등 생김새의 차이점을 구체적으로 집어내긴 어렵지만 분명한 차이점을 느끼고 있다. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
- 그렇다면 인공지능도 한국과 중국, 일본 사람들의 얼굴을 구분할 수 있을까. 흑인과 백인, 황인을 구별하는 것은 그 차이점이 뚜렷하기 때문에 어렵지 않다. 같은 아시아에서도 동북아시아와 동남아시아를 구분하는 것은 쉽다. 그러나 한중일은 유사점이 매우 많아 쉽지 않다. 인공지능은 과연 이들을 구별할 수 있을까.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
②학습설계&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
- 한중일의 표본 얼굴이 될 만한 자료를 모으는 것이 본 실험에서 가장 중요하다. 왜냐하면 인공지능이 무엇을 학습하느냐에 따라 결과값이 다르게 나오기 때문이다. 예를 들어 중국 샘플은 남자 아이돌을, 한국은 50대 등산 동호회 여성의 얼굴을 학습시킨다면 올바른 설계라고 보기 어렵다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
- 그러므로 본 실험에서는 국적만 다르되 동일한 기준으로 수집된 얼굴 데이터를 학습에 사용키로 했다. 1)자료 획득이 용이하며, 2)한중일 모두 공통된 기준이 적용되고, 3)모집단에 가장 가까울 만한 표본이어야 했다. 그래서 구글에서 상위 검색되는 순으로 한중일 정치인의 얼굴을 쓰기로 했다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
- 이 때 여성은 제외하고 남성의 얼굴만 사용했다. 상대적으로 여성 정치인의 숫자가 적을 뿐 아니라 남녀의 얼굴이 섞일 경우 오히려 학습을 통해 일관된 패턴을 익히는데 방해가 될 수 있기 때문이다. 흑백이나 얼굴이 작게 나온 사진, 지나치게 얼굴이 가려진 사진 등은 제외했다. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
③1차 결과&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
- 학습 때 사용된 것과 전혀 다른 한중일 지도자의 얼굴을 모델에 투입했더니 &amp;lt;문재인 한국 100%&amp;gt;, &amp;lt;시진핑 중국 76% 한국 24%&amp;gt;, &amp;lt;아베 일본 48% 중국 41% 한국 11%&amp;gt;의 결과가 나왔다. 대체적으로 인공지능의 학습은 잘 된 것으로 평가된다. 다만 아베의 경우 중국이 2순위 높은 수치로 나온 것은 헤어스타일과 의상 등이 영향을 미쳤던 것이라 사료된다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
④2차 결과&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
- 이번에는 한중일을 대표하는 3명의 미남 배우 얼굴 사진을 투입했다. 각각 1)이마를 가린 헤어스타일 2)머리를 넘긴 헤어스타일 두 종류의 사진을 썼다. 먼저 정우성은 1차에서 &amp;lt;한국 70% 일본 30%&amp;gt;의 결과가 나왔다. 2차에서는 &amp;lt;한국 95% 일본 5%&amp;gt;의 값이 나왔다. 이마를 가린 경우에는 얼굴 윤곽이 뚜렷하지 않아 일본이 섞인 것으로 분석된다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
- 다음에는 일본의 대표 미남배우 기무라 타쿠야의 얼굴을 썼다. 1차에서는 &amp;lt;일본 88% 한국 12%&amp;gt;가 나왔고, 2차에서는 &amp;lt;일본 65% 중국 31% 한국 4%&amp;gt;의 값이 나왔다. 머리를 뒤로 넘긴 2차 실험의 경우 아베처럼 중국의 비율이 높게 나왔다. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
- 끝으로 중국의 미남배우 우효광의 얼굴 사진을 투입했다. 1차에서는 &amp;lt;중국 83% 일본 14% 한국 3%&amp;gt;, 2차에서는 중국 90% 일본 6% 한국 4%&amp;gt;가 나왔다. 우효광은 기무라 타쿠야와 달리 자국 비율이 1, 2차 모두 높게 나왔다. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
⑤3차 결과&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
- 3차 실험에서는 인공지능을 속여보기로 했다. 즉, 중국인처럼 보이는 정우성 사진과 한국인처럼 보이는 우효광 사진을 썼다. 먼저 정우성의 경우 영화 ‘검우강호’에 출연 당시 스틸컷을 썼다. 중국식 복장을 하고 있어 이 사진을 선택했다. 결과는 &amp;lt;한국인 100%&amp;gt;였다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
- 그 다음은 한국식 머리 스타일과 메이크업 등을 하고 있는 우효광 사진을 썼는데 &amp;lt;한국 99% 일본 1%&amp;gt;가 나왔다. 즉, 화장과 사진의 밝기 등에 따라 얼굴형이 매우 달라질 수 있다는 뜻이다. 정우성은 의상만 무협 세계에 나오는 중국옷을 걸쳤을 뿐 얼굴은 그대로였다. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*[[길혜빈]] &lt;br /&gt;
**실습URL:&lt;br /&gt;
**문제의식:&lt;br /&gt;
*[[임예찬]]&lt;br /&gt;
**실습URL:&lt;br /&gt;
**문제의식:&lt;br /&gt;
*[[이만호]]&lt;br /&gt;
**실습URL:&lt;br /&gt;
**문제의식:&lt;br /&gt;
*[[김웅기]]&lt;br /&gt;
**실습URL:&lt;br /&gt;
**문제의식:&lt;br /&gt;
*[[장민주]]&lt;br /&gt;
**실습URL:&lt;br /&gt;
**문제의식:&lt;br /&gt;
*[[김태형]]&lt;br /&gt;
**실습URL:&lt;br /&gt;
**문제의식:&lt;br /&gt;
*[[임연]]&lt;br /&gt;
**실습URL:&lt;br /&gt;
**문제의식:&lt;br /&gt;
*[[아슈토시]]&lt;br /&gt;
**실습URL:&lt;br /&gt;
**문제의식:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==='''Useful Information'''===&lt;br /&gt;
====How to use Mediawiki====&lt;br /&gt;
*[http://dh.aks.ac.kr/Edu/wiki/index.php/%EC%9C%84%ED%82%A4_%EC%BD%98%ED%85%90%EC%B8%A0%EC%9D%98_%EC%B2%B4%EA%B3%84_%EA%B5%AC%EC%83%81 위키 콘텐츠의 체계 구상]&lt;br /&gt;
*[http://dh.aks.ac.kr/Edu/wiki/index.php/%EC%9C%84%ED%82%A4_%EB%AC%B8%EC%84%9C_%EC%A0%9C%EC%9E%91_%EB%B0%A9%EB%B2%95 위키 문서 제작 방법]&lt;br /&gt;
*[https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%9C%84%ED%82%A4%EB%B0%B1%EA%B3%BC:%EC%9C%84%ED%82%A4_%EB%AC%B8%EB%B2%95 위키백과 - 위키문법]&lt;br /&gt;
*[https://ko.wikipedia.org/wiki/위키백과:위키문법_요약 위키백과 - 위키문법 요약]&lt;br /&gt;
*[http://dh.aks.ac.kr/workshop/index.php/%EC%9C%84%ED%82%A4%EB%AC%B8%EB%B2%95 2019 DH워크숍 제공 위키문법 자료]&lt;br /&gt;
*[https://www.youtube.com/embed/tzRWa2YL7Aw 2016 디지털 인문학 교육 워크샵 - 03 wiki 콘텐츠 편찬 방법(동영상 강의)]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====How to create Network Graph====&lt;br /&gt;
*[http://dh.aks.ac.kr/Edu/wiki/index.php/Network_Graph_in_Wiki 위키에서 네트워크 그래프 그리기(DH위키)]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====External Website====&lt;br /&gt;
*[https://talktotransformer.com/ Talk to Transformer]&lt;br /&gt;
*[https://teachablemachine.withgoogle.com/ Teachable Machine]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==='''Footnote'''===&lt;br /&gt;
&amp;lt;references/&amp;gt;&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>윤석만</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=HumanitiesAndArtificialIntelligence&amp;diff=12991</id>
		<title>HumanitiesAndArtificialIntelligence</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=HumanitiesAndArtificialIntelligence&amp;diff=12991"/>
				<updated>2020-06-16T06:45:54Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;윤석만: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==='''Information'''===&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: blue&amp;quot;&amp;gt;개설기관&amp;lt;/span&amp;gt; : [https://gskh.khu.ac.kr/index/ 경희대학교 대학원]&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: blue&amp;quot;&amp;gt;강좌명&amp;lt;/span&amp;gt; : 인문학과 인공지능(Humanities and Artificial Intelligence)&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: blue&amp;quot;&amp;gt;학수번호-분반&amp;lt;/span&amp;gt; : KL7295-00&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: blue&amp;quot;&amp;gt;이수구분&amp;lt;/span&amp;gt; : 공통과목&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: blue&amp;quot;&amp;gt;개설학과(학점)&amp;lt;/span&amp;gt; : 국어국문학과(3)&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: blue&amp;quot;&amp;gt;강의시간&amp;lt;/span&amp;gt; : 수요일 10:30-13:15&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: blue&amp;quot;&amp;gt;강의실&amp;lt;/span&amp;gt; : 문과대 201A&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: blue&amp;quot;&amp;gt;강사&amp;lt;/span&amp;gt; : [http://redint.info 류인태]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==='''Overview'''===&lt;br /&gt;
====Summary====&lt;br /&gt;
&amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;본 강의는 인공지능(AI) 기술로 인해 전통적인 인문학적 가치와 소양 그리고 연구방법론에 대한 근본적 질문이 대두하고 있는 상황에서, 인공지능(AI)을 어떻게 바라보아야 할 것인지에 대해 이야기해보고자 합니다. 인공지능(AI) 기술이 등장한 배경과 그 이면의 여러 지점들을 포착해 비판적으로 살펴보고, 더 나아가 기계학습(Machine Learning), 심층학습(Deep Learning) 등의 영역을 포괄하는 인공지능(AI) 기술이 인문학 연구에서 구체적으로 어떻게 활용될 수 있는 지에 대해서 살펴보고자 합니다. 인문학적 관점에서 비판적으로 바라보아야 할 인공지능(AI)의 일면과, 한편으로 인문학 연구에 능동적으로 활용 가능한 연구방법론으로서의 인공지능(AI)의 일면을 함께 짚어보고자 하는 것이 본 강의의 가장 큰 목적이라 할 수 있습니다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====Objectives====&lt;br /&gt;
*비판적 대상으로서 인공지능 기술에 대해 이해한다.&lt;br /&gt;
**과학기술로서 인공지능 발달의 역사를 파악한다.&lt;br /&gt;
**과학기술로서 인공지능 기술의 원리를 이해한다.&lt;br /&gt;
**인공지능의 발달이 초래할 사회문화적 변화와 그에 대한 비판적 이해를 시도한다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*인문학 연구 방법론의 일환으로서 인공지능 기술의 가능성을 검토한다.&lt;br /&gt;
**활용 가능한 인공지능 기술에 대한 기초 맥락을 이해한다.&lt;br /&gt;
**인공지능을 활용한 인문학 연구 사례에 대해 살펴본다.&lt;br /&gt;
**인공지능 기술 활용에 필요한 기초 기술(데이터 파싱, 크롤링, 스크래핑 등)을 익힌다.&lt;br /&gt;
**이미지와 텍스트를 대상으로 한 인공지능 기술 활용 방법론을 이해하고 적용해본다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====Teaching Method====&lt;br /&gt;
*이론 강의 : 2주차, 3주차, 8주차, 9주차.&lt;br /&gt;
*실습 : 10주차, 11주차, 12주차.&lt;br /&gt;
*발표와 토론 : 4주차, 5주차, 6주차, 13주차, 14주차.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====Reference Materials====&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: navy&amp;quot;&amp;gt;데이터 알고리즘과 인문학의 관계&amp;lt;/span&amp;gt;&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14450616 김택우, 『'''데이터 인문학'''』, 한빛미디어, 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=10674300 김현·임영상·김바로, 『'''디지털 인문학 입문'''』, HUEBooks, 2016.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: navy&amp;quot;&amp;gt;인공지능 분야의 고전&amp;lt;/span&amp;gt;&lt;br /&gt;
**[https://www.turing.org.uk/ 온라인 튜링 자료실]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15559704 앨런 튜링 지음/노승영 옮김, 『'''지능에 관하여'''』, 에이치비프레스, 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=2510418 칼 세이건 지음/임지원 옮김, 『'''에덴의 용'''』, 사이언스북스, 2014.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=12235969 더글라스 호프스태터 지음/박여성·안병서 옮김, 『'''괴델, 에셔, 바흐'''』, 까치, 2017.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=16261924 아서 I. 밀러 지음 구계원 옮김, 『'''충돌하는 세계'''』, 문학동네, 2020.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15972973 잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『'''계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까'''』, 에디토리얼, 2020.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=2627729 레이 커즈와일 지음/장시형·김명남 옮김, 『'''특이점이 온다'''』, 김영사, 2007.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: navy&amp;quot;&amp;gt;인공지능 분야에 대한 교양서(해외)&amp;lt;/span&amp;gt;&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=10941719 제임스 배럿 지음/정지훈 옮김, 『'''파이널 인벤션'''』, 동아시아, 2016.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=11895289 닉 보스트롬 지음/조성진 옮김, 『'''슈퍼인텔리전스'''』, 까치, 2017.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=12836415 맥스 테그마크 지음/백우진 옮김, 『'''맥스 테그마크의 라이프 3.0'''』, 동아시아, 2017.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15918084 숀 게리시 지음/이수겸 옮김, 『'''기계는 어떻게 생각하는가'''』, 이지스퍼블리싱, 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14296195  닉 보스트롬 외 4인 지음/김정민 옮김, 『'''기계는 어떻게 생각하고 학습하는가'''』, 한빛미디어, 2018.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15475848 오카모토 유이치로 지음/김슬기 옮김, 『'''인공지능의 마지막 공부'''』, 유노북스, 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=16271296  율리안 니다-뤼멜린·나탈리에 바이덴펠트 지음/김종수 옮김, 『'''디지털 휴머니즘'''』, 부산대학교출판부, 2020.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: navy&amp;quot;&amp;gt;인공지능 분야에 대한 교양서(국내)&amp;lt;/span&amp;gt;&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=12569881 김재인, 『'''인공지능의 시대, 인간을 다시 묻다'''』, 동아시아, 2017.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14488512 변순용, 『'''윤리적 AI로봇 프로젝트'''』, 어문학사, 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15202899 임영익, 『'''프레디쿠스'''』, 클라우드나인, 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14644514 최선주, 『'''특이점의 예술'''』, 스리체어스, 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15975175 유현주 외 7인, 『'''인공지능시대의 예술'''』, 도서출판b, 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15908870 이중원 외 8인, 『'''인공지능의 윤리학'''』, 한울아카데미, 2019.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: navy&amp;quot;&amp;gt;인공지능을 다룬 문예작품&amp;lt;/span&amp;gt;&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14850494 테드 창 지음/김상훈 옮김, 『'''숨'''』, 엘리, 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=11792717 하세 사토시 지음/ 지음/이규원 옮김, 『'''당신을 위한 소설'''』, 북스피어, 2017.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=12071260 이건혁 외 4인, 『'''제1회 한국과학문학상 수상작품집'''』, 허블, 2017.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=13398352 김초엽 외 4인, 『'''제2회 한국과학문학상 수상작품집'''』, 허블, 2018.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14037311 김창규, 『'''삼사라'''』, 아작, 2018.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15875435 원종우, 『'''나는 슈뢰딩거의 고양이로소이다'''』, 아토포스 , 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15074014 김재아, 『'''꿈을 꾸듯 춤을 추듯'''』, 그래비티북스, 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15517020 서석찬, 『'''에덴'''』, 델피노, 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15658855 문목하, 『'''유령해마'''』, 아작, 2019.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: navy&amp;quot;&amp;gt;인공지능 기술에 대한 해설서&amp;lt;/span&amp;gt;&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=10199750 스투어트 러셀·피터 노빅 지음/류광 옮김, 『'''인공지능 : 현대적 접근방식1'''』, 제이펍, 2016.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=10199750 피터 노빅 지음/류광 옮김, 『'''인공지능 : 현대적 접근방식2'''』, 제이펍, 2016.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=11492334 사이토 고키 지음/개앞맵시 옮김, 『'''밑바닥부터 시작하는 딥러닝'''』, 한빛미디어, 2017.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14143902 와쿠이 요시유키·와쿠이 사다미 지음/권기태 옮김, 『'''엑셀로 배우는 딥러닝'''』, 성안당, 2018.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15431390 이기창, 『'''한국어 임베딩'''』, 에이콘출판, 2019.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*논문&lt;br /&gt;
**[http://www.riss.kr/link?id=A105427688 김준성, 「인공지능에 대한 연구의 현황과 전망 ― 윤리 규범의 관점에서」, 『시민인문학』33, 경기대학교 인문학연구소, 2017.]&lt;br /&gt;
**[http://www.riss.kr/link?id=A106477671 김성문, 「인공지능 시대와 고전문학」, 『문화와융합』40, 한국문화융합학회, 2018.]&lt;br /&gt;
**[http://www.riss.kr/link?id=A105598558 박경수, 「4차 산업혁명 시대 문학의 현재와 미래」, 『한중인문학연구』60, 한중인문학회, 2018.]&lt;br /&gt;
**[http://www.riss.kr/link?id=A106291390 김바로, 「딥러닝으로 불경 읽기 - Word2Vec으로 CBETA 불경 데이터 읽기」, 『원불교사상과 종교문화』80, 원광대학교 원불교사상연구원, 2019.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*웹문서&lt;br /&gt;
**[http://www.aistudy.com/ AI 스터디]&lt;br /&gt;
**[http://www.aistudy.com/history/1900~1950.htm AI의 역사]&lt;br /&gt;
**[https://brunch.co.kr/@itschloe1/23 브런치 : 딥러닝의 30가지 적용 사례]&lt;br /&gt;
**[http://www.bloter.net/archives/289626 블로터11th : 알아두면 쓸데있는 신기한 인공지능 50선]&lt;br /&gt;
**[https://korea.googleblog.com/2019/05/Google-AI-Impact-Challenge.html 구글 한국 블로그 : 구글 AI 임팩트 챌린지에 최종 선정된 프로젝트]&lt;br /&gt;
**[https://ai.googleblog.com/ 구글 AI 블로그]&lt;br /&gt;
**[https://brunch.co.kr/@monglec/15 앨런 튜닝부터 알파고까지. 인공지능의 역사 By 글쓰는몽글c]&lt;br /&gt;
**[https://brunch.co.kr/@monglec/16 차수별로 알아보는 인공지능의 분류 By 글쓰는몽글c]&lt;br /&gt;
**[https://brunch.co.kr/magazine/yamanin 야사와 만화로 배우는 인공지능 By 루나]&lt;br /&gt;
**[https://brunch.co.kr/magazine/googleai-kor 구글인공지능 리서치 By 시나브로의 테크산책]&lt;br /&gt;
**[https://newspeppermint.com/2019/10/03/m-intellectual_debt1/ 인공지능 기술의 숨은 비용 By Jonathan Zittrain]&lt;br /&gt;
**[https://www.universal-seed.com/ars 이미지는 당신을 배반하지 않았다 By 진혜란]&lt;br /&gt;
**[https://coolspeed.wordpress.com/2016/01/03/the_ai_revolution_1_korean/ 왜 최근에 빌 게이츠, 엘론 머스크, 스티븐 호킹 등 많은 유명인들이 인공지능을 경계하라고 호소하는가? By Tim Urban]&lt;br /&gt;
**[http://m.newspim.com/news/view/20191114000910 (김정호의 4차혁명 오딧세이) 인공지능 설계 순서 By 김정호]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*동영상&lt;br /&gt;
**[https://www.ted.com/talks/shyam_sankar_the_rise_of_human_computer_cooperation?language=ko 인간과 컴퓨터간 협력시대의 개막(2012) By 샤이암 생커]&lt;br /&gt;
**[https://www.ted.com/talks/guy_hoffman_robots_with_soul?language=ko &amp;quot;영혼&amp;quot;을 가진 로봇(2013) By 가이 호프만]&lt;br /&gt;
**[https://www.ted.com/talks/jeremy_howard_the_wonderful_and_terrifying_implications_of_computers_that_can_learn?language=ko 컴퓨터 학습이 가져올 훌륭하고도 끔찍한 잠재적 효과(2014), By 제레미 하워드]&lt;br /&gt;
**[https://www.ted.com/talks/nick_bostrom_what_happens_when_our_computers_get_smarter_than_we_are?language=ko 컴퓨터가 인간보다 더 똑똑해진다면 무슨 일이 벌어질까(2015) By 닉 보스트롬]&lt;br /&gt;
**[https://www.ted.com/talks/oscar_schwartz_can_a_computer_write_poetry?language=ko 컴퓨터가 시를 쓸 수 있을까요(2015) By 오스카 슈워츠]&lt;br /&gt;
**[https://www.ted.com/talks/sam_harris_can_we_build_ai_without_losing_control_over_it?language=ko 우리가 통제권을 잃지 않으면서 인공지능을 만들 수 있을까요(2016) By 샘 해리스]&lt;br /&gt;
**[https://www.ted.com/talks/zeynep_tufekci_machine_intelligence_makes_human_morals_more_important?language=ko 인공지능 시대에 더 중요해진 인간 윤리(2016) By 제이넵 투펙치]&lt;br /&gt;
**[https://www.ted.com/talks/kevin_kelly_how_ai_can_bring_on_a_second_industrial_revolution?language=ko 인공지능이 어떻게 2차 산업혁명을 가져올 것인가(2016) By 케빈 켈리]&lt;br /&gt;
**[https://www.ted.com/talks/pratik_shah_how_ai_is_making_it_easier_to_diagnose_disease?language=ko 질병의 진단을 돕는 인공지능의 활용법(2017) By 프라틱 샤]&lt;br /&gt;
**[https://www.ted.com/talks/noriko_arai_can_a_robot_pass_a_university_entrance_exam?language=ko 로봇도 대학에 입학할 수 있을까요(2017) By 노리코 아라이]&lt;br /&gt;
**[https://www.ted.com/talks/kai_fu_lee_how_ai_can_save_our_humanity?language=ko AI가 어떻게 인간 존엄성을 회복시키는가(2018) By 카이 푸 리]&lt;br /&gt;
**[https://www.youtube.com/embed/CdnyF1ExGvw 인공지능과 데이터 산업의 미래(2018) By 이경일]&lt;br /&gt;
**[https://www.youtube.com/embed/__B5kpT9N3Y Deep Learning, 창의적 지능 그리고 공존(2018) By 윤경구]&lt;br /&gt;
**[https://www.youtube.com/embed/daloZjzKpwo?list=PLzQ7jisBsVRd7p1R-gi7LwQkfrOgGJxdn DBMS 탄생과 현재(2018) By 권건우]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====Evaluation Standard====&lt;br /&gt;
*총점 : '''100'''%&lt;br /&gt;
*출석 : '''10'''% (특별한 이유없이 결석하지 않을 경우 감점 없음)&lt;br /&gt;
*참여 : '''10'''% (토론에 능동적으로 참여하는 학생에게 '''10'''점 가산)&lt;br /&gt;
*발표 : '''30'''% (중간 발표와 기말 발표로 나누어 평가, 발표는 '''팀 기준'''으로 이루어짐)&lt;br /&gt;
**중간발표 : '''15'''% (A : 15, B : 13, C : 11, D : 9)&lt;br /&gt;
**기말발표 : '''15'''% (A : 15, B : 13, C : 11, D : 9)&lt;br /&gt;
*과제 : '''50'''% (중간 과제와 기말 과제로 나누어 평가, 과제는 '''개인 기준'''으로 이루어짐)&lt;br /&gt;
**중간과제 : '''25'''% (A : 25, B : 23, C : 21, D :19)&lt;br /&gt;
**기말과제 : '''25'''% (A : 25, B : 23, C : 21, D :19)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====Assignment====&lt;br /&gt;
*중간고사 이전 1회, 중간고사 이후 1회의 발표를 한다.&lt;br /&gt;
**중간고사 이전에는 인공지능 관련 주제(문헌) 가운데 하나를 선택하고 그에 대한 리뷰 내용을 발표한다.&lt;br /&gt;
**중간고사 이후에는 단일 연구 주제를 선택해 딥러닝 기술을 적용한 인문학 연구를 기획하고 실제 진행한 내용을 발표한다.&lt;br /&gt;
*중간고사 평가는 상황에 따라 시험 or 과제를 유동적으로 실시한다.&lt;br /&gt;
*기말고사 평가는 기말발표 내용에 대한 리뷰에 근거해 그에 대한 내용을 보완한 결과물 평가로 대신한다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====Other Things====&lt;br /&gt;
*본 강의는 웹 환경에서의 컴퓨터 기술이 기본적으로 활용되기에 수강생 개개인의 노트북 지참을 필수적으로 요구한다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==='''Students'''===&lt;br /&gt;
{{버튼클릭|[[길혜빈]]}} {{버튼클릭|[[김웅기]]}} {{버튼클릭|[[김태형]]}} {{버튼클릭|[[아슈토시]]}} {{버튼클릭|[[윤석만]]}} {{버튼클릭|[[이만호]]}} {{버튼클릭|[[임연]]}} {{버튼클릭|[[임예찬]]}} {{버튼클릭|[[장민주]]}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{{NetworkGraph | title=인문학과인공지능_수강생.lst}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==='''Plan'''===&lt;br /&gt;
{|class=&amp;quot;wikitable&amp;quot; style=&amp;quot;text-align:center; width:90%; background:white;&amp;quot;&lt;br /&gt;
!style=&amp;quot;width:10%; text-align: center&amp;quot;|'''본래주차'''|| style=&amp;quot;width:10%; text-align: center&amp;quot;|'''변경주차'''|| style=&amp;quot;width:5%; text-align: center&amp;quot;|'''날짜'''|| style=&amp;quot;width:55%; text-align: center&amp;quot;|'''강의 내용'''|| style=&amp;quot;width:20%; text-align: center&amp;quot;|'''강의 형식''' &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|01주차 || - || 03/04 || &amp;lt;span style=&amp;quot;color: red&amp;quot;&amp;gt;코로나 바이러스로 인한 개강연기&amp;lt;/span&amp;gt;  || -&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|02주차 || - || 03/11 || &amp;lt;span style=&amp;quot;color: red&amp;quot;&amp;gt;코로나 바이러스로 인한 개강연기&amp;lt;/span&amp;gt;  || -&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|03주차 || 01주차 || 03/18 || 오리엔테이션&amp;lt;ref&amp;gt;'''03.16'''부터 '''03.20'''까지 수강정정기간&amp;lt;/ref&amp;gt; || 강의 소개('''영상''')&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|04주차 || 02주차 || 03/25 || &amp;quot;인공지능(AI) 기술의 역사와 원리&amp;quot; ('''PPT''') || 이론 강의('''영상''')&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|05주차 || 03주차 || 04/01 || '''미디어위키(Mediawiki)''' 전자문서 작성 실습 || 실습&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|06주차 || 04주차 || 04/08 || 인공지능 분야의 고전에 담긴 사유 검토 || 발표와 토론&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|07주차 || 05주차 || 04/15 || 실제 인공지능 사례 분석 및 정리&amp;lt;ref&amp;gt;'''04.15'''은 제21대 국회의원 선거일(공휴일)이며, 이로 인해 보강계획 필요&amp;lt;/ref&amp;gt; || 발표와 토론&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|08주차 || 06주차 || 04/22 || 문예작품 속 인공지능에 대한 비판적 이해 || 발표와 토론&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|09주차 || 07주차 || 04/29 || &amp;lt;span style=&amp;quot;color: blue&amp;quot;&amp;gt;'''중간고사'''&amp;lt;/span&amp;gt;  || 평가&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|10주차 || 08주차 || 05/06 || &amp;quot;기호적 접근, 규칙기반 인공지능 이해: 온톨로지(Ontology)&amp;quot; ('''PPT''') || 이론 강의&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|11주차 || 09주차 || 05/13 || 온톨로지(Ontology) 설계와 인문 데이터 편찬1  || 이론과 실습&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|12주차 || 10주차 || 05/20 || 온톨로지(Ontology) 설계와 인문 데이터 편찬2  || 이론과 실습&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|13주차 || 11주차 || 05/27 || 데이터 수집: 웹 크룰링과 웹 스크래핑  || 이론과 실습&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|14주차 || 12주차 || 06/03 || &amp;quot;비기호적 접근, 학습기반 인공지능 이해: 신경망(Neural Network)&amp;quot; ('''PPT''')  || 이론 강의&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|15주차 || 13주차 || 06/10 || 신경망(Neural Network) 기술과 이미지 분류 || 이론과 실습&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|16주차 || 14주차 || 06/17 || 신경망(Neural Network) 기술과 자연어 처리 || 이론과 실습&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|17주차 || 15주차 || 06/24 || &amp;lt;span style=&amp;quot;color: blue&amp;quot;&amp;gt;'''기말고사'''&amp;lt;/span&amp;gt; || 평가&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==='''Report'''===&lt;br /&gt;
*&lt;br /&gt;
*&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==='''Research Topics'''===&lt;br /&gt;
====중간고사 이전====&lt;br /&gt;
*'''04'''월 '''08'''일 발표 : [[인공지능 분야의 고전 읽기]]&lt;br /&gt;
*'''04'''월 '''15'''일 발표 : [[대표적인 인공지능 사례 살펴보기]]&lt;br /&gt;
*'''04'''월 '''22'''일 발표 : [[문예작품 속 인공지능 들여다보기]]&lt;br /&gt;
====중간고사 이후====&lt;br /&gt;
*[[윤석만]] : [[20대 남성의 보수화]]&lt;br /&gt;
*[[길혜빈]] : [[유튜브 고양이 콘텐츠 캐릭터성 분석]], [[신문 사진 내 이데올로기]]&lt;br /&gt;
*[[임예찬]] : [[한국어 교육 앱의 체계 분석]]&lt;br /&gt;
*[[이만호]] : [[별에서 온 그대 등장인물 관계도]]&lt;br /&gt;
*[[김웅기]] : [[박인환의 마리서사]], [[해방직후 김수영 인물 관계도]]&lt;br /&gt;
*[[장민주]] : [[소설 원미동사람들 등장인물 관계도]]&lt;br /&gt;
*[[김태형]] : [[문학과지성 수록 황동규 비평 분석]]&lt;br /&gt;
*[[임연]] : [[나미야 잡화점의 기적 사건 및 등장인물 관계]]&lt;br /&gt;
*[[아슈토시]] : [[인도 영화 로봇에 나온 찌띠의 캐릭터 분석]]&lt;br /&gt;
====신경망 기술과 이미지 분류 실습====&lt;br /&gt;
*[[윤석만]]&lt;br /&gt;
**실습URL: https://teachablemachine.withgoogle.com/models/WDHThYS1_/&lt;br /&gt;
**문제의식: &lt;br /&gt;
①문제의식&lt;br /&gt;
- 백인, 흑인 등 동아시아로부터 멀리 떨어져 사는 나라의 사람들은 한국과 중국, 일본 사람들의 얼굴을 쉽게 구분하지 못한다. 그러나 한국인은 직관적으로 중국인과 일본인을 구별해 낸다. 피부색이나 눈, 코, 입 등 생김새의 차이점을 구체적으로 집어내긴 어렵지만 분명한 차이점을 느끼고 있다. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
- 그렇다면 인공지능도 한국과 중국, 일본 사람들의 얼굴을 구분할 수 있을까. 흑인과 백인, 황인을 구별하는 것은 그 차이점이 뚜렷하기 때문에 어렵지 않다. 같은 아시아에서도 동북아시아와 동남아시아를 구분하는 것은 쉽다. 그러나 한중일은 유사점이 매우 많아 쉽지 않다. 인공지능은 과연 이들을 구별할 수 있을까.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
②학습설계&lt;br /&gt;
- 한중일의 표본 얼굴이 될 만한 자료를 모으는 것이 본 실험에서 가장 중요하다. 왜냐하면 인공지능이 무엇을 학습하느냐에 따라 결과값이 다르게 나오기 때문이다. 예를 들어 중국 샘플은 남자 아이돌을, 한국은 50대 등산 동호회 여성의 얼굴을 학습시킨다면 올바른 설계라고 보기 어렵다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
- 그러므로 본 실험에서는 국적만 다르되 동일한 기준으로 수집된 얼굴 데이터를 학습에 사용키로 했다. 1)자료 획득이 용이하며, 2)한중일 모두 공통된 기준이 적용되고, 3)모집단에 가장 가까울 만한 표본이어야 했다. 그래서 구글에서 상위 검색되는 순으로 한중일 정치인의 얼굴을 쓰기로 했다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
- 이 때 여성은 제외하고 남성의 얼굴만 사용했다. 상대적으로 여성 정치인의 숫자가 적을 뿐 아니라 남녀의 얼굴이 섞일 경우 오히려 학습을 통해 일관된 패턴을 익히는데 방해가 될 수 있기 때문이다. 흑백이나 얼굴이 작게 나온 사진, 지나치게 얼굴이 가려진 사진 등은 제외했다. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
③1차 결과&lt;br /&gt;
- 학습 때 사용된 것과 전혀 다른 한중일 지도자의 얼굴을 모델에 투입했더니 &amp;lt;문재인 한국 100%&amp;gt;, &amp;lt;시진핑 중국 76% 한국 24%&amp;gt;, &amp;lt;아베 일본 48% 중국 41% 한국 11%&amp;gt;의 결과가 나왔다. 대체적으로 인공지능의 학습은 잘 된 것으로 평가된다. 다만 아베의 경우 중국이 2순위 높은 수치로 나온 것은 헤어스타일과 의상 등이 영향을 미쳤던 것이라 사료된다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
④2차 결과&lt;br /&gt;
- 이번에는 한중일을 대표하는 3명의 미남 배우 얼굴 사진을 투입했다. 각각 1)이마를 가린 헤어스타일 2)머리를 넘긴 헤어스타일 두 종류의 사진을 썼다. 먼저 정우성은 1차에서 &amp;lt;한국 70% 일본 30%&amp;gt;의 결과가 나왔다. 2차에서는 &amp;lt;한국 95% 일본 5%&amp;gt;의 값이 나왔다. 이마를 가린 경우에는 얼굴 윤곽이 뚜렷하지 않아 일본이 섞인 것으로 분석된다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
- 다음에는 일본의 대표 미남배우 기무라 타쿠야의 얼굴을 썼다. 1차에서는 &amp;lt;일본 88% 한국 12%&amp;gt;가 나왔고, 2차에서는 &amp;lt;일본 65% 중국 31% 한국 4%&amp;gt;의 값이 나왔다. 머리를 뒤로 넘긴 2차 실험의 경우 아베처럼 중국의 비율이 높게 나왔다. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
- 끝으로 중국의 미남배우 우효광의 얼굴 사진을 투입했다. 1차에서는 &amp;lt;중국 83% 일본 14% 한국 3%&amp;gt;, 2차에서는 중국 90% 일본 6% 한국 4%&amp;gt;가 나왔다. 우효광은 기무라 타쿠야와 달리 자국 비율이 1, 2차 모두 높게 나왔다. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
⑤3차 결과&lt;br /&gt;
- 3차 실험에서는 인공지능을 속여보기로 했다. 즉, 중국인처럼 보이는 정우성 사진과 한국인처럼 보이는 우효광 사진을 썼다. 먼저 정우성의 경우 영화 ‘검우강호’에 출연 당시 스틸컷을 썼다. 중국식 복장을 하고 있어 이 사진을 선택했다. 결과는 &amp;lt;한국인 100%&amp;gt;였다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
- 그 다음은 한국식 머리 스타일과 메이크업 등을 하고 있는 우효광 사진을 썼는데 &amp;lt;한국 99% 일본 1%&amp;gt;가 나왔다. 즉, 화장과 사진의 밝기 등에 따라 얼굴형이 매우 달라질 수 있다는 뜻이다. 정우성은 의상만 무협 세계에 나오는 중국옷을 걸쳤을 뿐 얼굴은 그대로였다. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*[[길혜빈]] &lt;br /&gt;
**실습URL:&lt;br /&gt;
**문제의식:&lt;br /&gt;
*[[임예찬]]&lt;br /&gt;
**실습URL:&lt;br /&gt;
**문제의식:&lt;br /&gt;
*[[이만호]]&lt;br /&gt;
**실습URL:&lt;br /&gt;
**문제의식:&lt;br /&gt;
*[[김웅기]]&lt;br /&gt;
**실습URL:&lt;br /&gt;
**문제의식:&lt;br /&gt;
*[[장민주]]&lt;br /&gt;
**실습URL:&lt;br /&gt;
**문제의식:&lt;br /&gt;
*[[김태형]]&lt;br /&gt;
**실습URL:&lt;br /&gt;
**문제의식:&lt;br /&gt;
*[[임연]]&lt;br /&gt;
**실습URL:&lt;br /&gt;
**문제의식:&lt;br /&gt;
*[[아슈토시]]&lt;br /&gt;
**실습URL:&lt;br /&gt;
**문제의식:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==='''Useful Information'''===&lt;br /&gt;
====How to use Mediawiki====&lt;br /&gt;
*[http://dh.aks.ac.kr/Edu/wiki/index.php/%EC%9C%84%ED%82%A4_%EC%BD%98%ED%85%90%EC%B8%A0%EC%9D%98_%EC%B2%B4%EA%B3%84_%EA%B5%AC%EC%83%81 위키 콘텐츠의 체계 구상]&lt;br /&gt;
*[http://dh.aks.ac.kr/Edu/wiki/index.php/%EC%9C%84%ED%82%A4_%EB%AC%B8%EC%84%9C_%EC%A0%9C%EC%9E%91_%EB%B0%A9%EB%B2%95 위키 문서 제작 방법]&lt;br /&gt;
*[https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%9C%84%ED%82%A4%EB%B0%B1%EA%B3%BC:%EC%9C%84%ED%82%A4_%EB%AC%B8%EB%B2%95 위키백과 - 위키문법]&lt;br /&gt;
*[https://ko.wikipedia.org/wiki/위키백과:위키문법_요약 위키백과 - 위키문법 요약]&lt;br /&gt;
*[http://dh.aks.ac.kr/workshop/index.php/%EC%9C%84%ED%82%A4%EB%AC%B8%EB%B2%95 2019 DH워크숍 제공 위키문법 자료]&lt;br /&gt;
*[https://www.youtube.com/embed/tzRWa2YL7Aw 2016 디지털 인문학 교육 워크샵 - 03 wiki 콘텐츠 편찬 방법(동영상 강의)]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====How to create Network Graph====&lt;br /&gt;
*[http://dh.aks.ac.kr/Edu/wiki/index.php/Network_Graph_in_Wiki 위키에서 네트워크 그래프 그리기(DH위키)]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====External Website====&lt;br /&gt;
*[https://talktotransformer.com/ Talk to Transformer]&lt;br /&gt;
*[https://teachablemachine.withgoogle.com/ Teachable Machine]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==='''Footnote'''===&lt;br /&gt;
&amp;lt;references/&amp;gt;&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>윤석만</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=HumanitiesAndArtificialIntelligence&amp;diff=12990</id>
		<title>HumanitiesAndArtificialIntelligence</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=HumanitiesAndArtificialIntelligence&amp;diff=12990"/>
				<updated>2020-06-16T06:45:13Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;윤석만: 문제의식 설명&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==='''Information'''===&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: blue&amp;quot;&amp;gt;개설기관&amp;lt;/span&amp;gt; : [https://gskh.khu.ac.kr/index/ 경희대학교 대학원]&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: blue&amp;quot;&amp;gt;강좌명&amp;lt;/span&amp;gt; : 인문학과 인공지능(Humanities and Artificial Intelligence)&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: blue&amp;quot;&amp;gt;학수번호-분반&amp;lt;/span&amp;gt; : KL7295-00&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: blue&amp;quot;&amp;gt;이수구분&amp;lt;/span&amp;gt; : 공통과목&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: blue&amp;quot;&amp;gt;개설학과(학점)&amp;lt;/span&amp;gt; : 국어국문학과(3)&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: blue&amp;quot;&amp;gt;강의시간&amp;lt;/span&amp;gt; : 수요일 10:30-13:15&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: blue&amp;quot;&amp;gt;강의실&amp;lt;/span&amp;gt; : 문과대 201A&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: blue&amp;quot;&amp;gt;강사&amp;lt;/span&amp;gt; : [http://redint.info 류인태]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==='''Overview'''===&lt;br /&gt;
====Summary====&lt;br /&gt;
&amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;본 강의는 인공지능(AI) 기술로 인해 전통적인 인문학적 가치와 소양 그리고 연구방법론에 대한 근본적 질문이 대두하고 있는 상황에서, 인공지능(AI)을 어떻게 바라보아야 할 것인지에 대해 이야기해보고자 합니다. 인공지능(AI) 기술이 등장한 배경과 그 이면의 여러 지점들을 포착해 비판적으로 살펴보고, 더 나아가 기계학습(Machine Learning), 심층학습(Deep Learning) 등의 영역을 포괄하는 인공지능(AI) 기술이 인문학 연구에서 구체적으로 어떻게 활용될 수 있는 지에 대해서 살펴보고자 합니다. 인문학적 관점에서 비판적으로 바라보아야 할 인공지능(AI)의 일면과, 한편으로 인문학 연구에 능동적으로 활용 가능한 연구방법론으로서의 인공지능(AI)의 일면을 함께 짚어보고자 하는 것이 본 강의의 가장 큰 목적이라 할 수 있습니다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====Objectives====&lt;br /&gt;
*비판적 대상으로서 인공지능 기술에 대해 이해한다.&lt;br /&gt;
**과학기술로서 인공지능 발달의 역사를 파악한다.&lt;br /&gt;
**과학기술로서 인공지능 기술의 원리를 이해한다.&lt;br /&gt;
**인공지능의 발달이 초래할 사회문화적 변화와 그에 대한 비판적 이해를 시도한다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*인문학 연구 방법론의 일환으로서 인공지능 기술의 가능성을 검토한다.&lt;br /&gt;
**활용 가능한 인공지능 기술에 대한 기초 맥락을 이해한다.&lt;br /&gt;
**인공지능을 활용한 인문학 연구 사례에 대해 살펴본다.&lt;br /&gt;
**인공지능 기술 활용에 필요한 기초 기술(데이터 파싱, 크롤링, 스크래핑 등)을 익힌다.&lt;br /&gt;
**이미지와 텍스트를 대상으로 한 인공지능 기술 활용 방법론을 이해하고 적용해본다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====Teaching Method====&lt;br /&gt;
*이론 강의 : 2주차, 3주차, 8주차, 9주차.&lt;br /&gt;
*실습 : 10주차, 11주차, 12주차.&lt;br /&gt;
*발표와 토론 : 4주차, 5주차, 6주차, 13주차, 14주차.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====Reference Materials====&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: navy&amp;quot;&amp;gt;데이터 알고리즘과 인문학의 관계&amp;lt;/span&amp;gt;&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14450616 김택우, 『'''데이터 인문학'''』, 한빛미디어, 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=10674300 김현·임영상·김바로, 『'''디지털 인문학 입문'''』, HUEBooks, 2016.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: navy&amp;quot;&amp;gt;인공지능 분야의 고전&amp;lt;/span&amp;gt;&lt;br /&gt;
**[https://www.turing.org.uk/ 온라인 튜링 자료실]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15559704 앨런 튜링 지음/노승영 옮김, 『'''지능에 관하여'''』, 에이치비프레스, 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=2510418 칼 세이건 지음/임지원 옮김, 『'''에덴의 용'''』, 사이언스북스, 2014.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=12235969 더글라스 호프스태터 지음/박여성·안병서 옮김, 『'''괴델, 에셔, 바흐'''』, 까치, 2017.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=16261924 아서 I. 밀러 지음 구계원 옮김, 『'''충돌하는 세계'''』, 문학동네, 2020.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15972973 잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『'''계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까'''』, 에디토리얼, 2020.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=2627729 레이 커즈와일 지음/장시형·김명남 옮김, 『'''특이점이 온다'''』, 김영사, 2007.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: navy&amp;quot;&amp;gt;인공지능 분야에 대한 교양서(해외)&amp;lt;/span&amp;gt;&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=10941719 제임스 배럿 지음/정지훈 옮김, 『'''파이널 인벤션'''』, 동아시아, 2016.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=11895289 닉 보스트롬 지음/조성진 옮김, 『'''슈퍼인텔리전스'''』, 까치, 2017.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=12836415 맥스 테그마크 지음/백우진 옮김, 『'''맥스 테그마크의 라이프 3.0'''』, 동아시아, 2017.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15918084 숀 게리시 지음/이수겸 옮김, 『'''기계는 어떻게 생각하는가'''』, 이지스퍼블리싱, 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14296195  닉 보스트롬 외 4인 지음/김정민 옮김, 『'''기계는 어떻게 생각하고 학습하는가'''』, 한빛미디어, 2018.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15475848 오카모토 유이치로 지음/김슬기 옮김, 『'''인공지능의 마지막 공부'''』, 유노북스, 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=16271296  율리안 니다-뤼멜린·나탈리에 바이덴펠트 지음/김종수 옮김, 『'''디지털 휴머니즘'''』, 부산대학교출판부, 2020.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: navy&amp;quot;&amp;gt;인공지능 분야에 대한 교양서(국내)&amp;lt;/span&amp;gt;&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=12569881 김재인, 『'''인공지능의 시대, 인간을 다시 묻다'''』, 동아시아, 2017.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14488512 변순용, 『'''윤리적 AI로봇 프로젝트'''』, 어문학사, 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15202899 임영익, 『'''프레디쿠스'''』, 클라우드나인, 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14644514 최선주, 『'''특이점의 예술'''』, 스리체어스, 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15975175 유현주 외 7인, 『'''인공지능시대의 예술'''』, 도서출판b, 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15908870 이중원 외 8인, 『'''인공지능의 윤리학'''』, 한울아카데미, 2019.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: navy&amp;quot;&amp;gt;인공지능을 다룬 문예작품&amp;lt;/span&amp;gt;&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14850494 테드 창 지음/김상훈 옮김, 『'''숨'''』, 엘리, 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=11792717 하세 사토시 지음/ 지음/이규원 옮김, 『'''당신을 위한 소설'''』, 북스피어, 2017.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=12071260 이건혁 외 4인, 『'''제1회 한국과학문학상 수상작품집'''』, 허블, 2017.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=13398352 김초엽 외 4인, 『'''제2회 한국과학문학상 수상작품집'''』, 허블, 2018.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14037311 김창규, 『'''삼사라'''』, 아작, 2018.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15875435 원종우, 『'''나는 슈뢰딩거의 고양이로소이다'''』, 아토포스 , 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15074014 김재아, 『'''꿈을 꾸듯 춤을 추듯'''』, 그래비티북스, 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15517020 서석찬, 『'''에덴'''』, 델피노, 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15658855 문목하, 『'''유령해마'''』, 아작, 2019.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: navy&amp;quot;&amp;gt;인공지능 기술에 대한 해설서&amp;lt;/span&amp;gt;&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=10199750 스투어트 러셀·피터 노빅 지음/류광 옮김, 『'''인공지능 : 현대적 접근방식1'''』, 제이펍, 2016.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=10199750 피터 노빅 지음/류광 옮김, 『'''인공지능 : 현대적 접근방식2'''』, 제이펍, 2016.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=11492334 사이토 고키 지음/개앞맵시 옮김, 『'''밑바닥부터 시작하는 딥러닝'''』, 한빛미디어, 2017.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14143902 와쿠이 요시유키·와쿠이 사다미 지음/권기태 옮김, 『'''엑셀로 배우는 딥러닝'''』, 성안당, 2018.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15431390 이기창, 『'''한국어 임베딩'''』, 에이콘출판, 2019.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*논문&lt;br /&gt;
**[http://www.riss.kr/link?id=A105427688 김준성, 「인공지능에 대한 연구의 현황과 전망 ― 윤리 규범의 관점에서」, 『시민인문학』33, 경기대학교 인문학연구소, 2017.]&lt;br /&gt;
**[http://www.riss.kr/link?id=A106477671 김성문, 「인공지능 시대와 고전문학」, 『문화와융합』40, 한국문화융합학회, 2018.]&lt;br /&gt;
**[http://www.riss.kr/link?id=A105598558 박경수, 「4차 산업혁명 시대 문학의 현재와 미래」, 『한중인문학연구』60, 한중인문학회, 2018.]&lt;br /&gt;
**[http://www.riss.kr/link?id=A106291390 김바로, 「딥러닝으로 불경 읽기 - Word2Vec으로 CBETA 불경 데이터 읽기」, 『원불교사상과 종교문화』80, 원광대학교 원불교사상연구원, 2019.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*웹문서&lt;br /&gt;
**[http://www.aistudy.com/ AI 스터디]&lt;br /&gt;
**[http://www.aistudy.com/history/1900~1950.htm AI의 역사]&lt;br /&gt;
**[https://brunch.co.kr/@itschloe1/23 브런치 : 딥러닝의 30가지 적용 사례]&lt;br /&gt;
**[http://www.bloter.net/archives/289626 블로터11th : 알아두면 쓸데있는 신기한 인공지능 50선]&lt;br /&gt;
**[https://korea.googleblog.com/2019/05/Google-AI-Impact-Challenge.html 구글 한국 블로그 : 구글 AI 임팩트 챌린지에 최종 선정된 프로젝트]&lt;br /&gt;
**[https://ai.googleblog.com/ 구글 AI 블로그]&lt;br /&gt;
**[https://brunch.co.kr/@monglec/15 앨런 튜닝부터 알파고까지. 인공지능의 역사 By 글쓰는몽글c]&lt;br /&gt;
**[https://brunch.co.kr/@monglec/16 차수별로 알아보는 인공지능의 분류 By 글쓰는몽글c]&lt;br /&gt;
**[https://brunch.co.kr/magazine/yamanin 야사와 만화로 배우는 인공지능 By 루나]&lt;br /&gt;
**[https://brunch.co.kr/magazine/googleai-kor 구글인공지능 리서치 By 시나브로의 테크산책]&lt;br /&gt;
**[https://newspeppermint.com/2019/10/03/m-intellectual_debt1/ 인공지능 기술의 숨은 비용 By Jonathan Zittrain]&lt;br /&gt;
**[https://www.universal-seed.com/ars 이미지는 당신을 배반하지 않았다 By 진혜란]&lt;br /&gt;
**[https://coolspeed.wordpress.com/2016/01/03/the_ai_revolution_1_korean/ 왜 최근에 빌 게이츠, 엘론 머스크, 스티븐 호킹 등 많은 유명인들이 인공지능을 경계하라고 호소하는가? By Tim Urban]&lt;br /&gt;
**[http://m.newspim.com/news/view/20191114000910 (김정호의 4차혁명 오딧세이) 인공지능 설계 순서 By 김정호]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*동영상&lt;br /&gt;
**[https://www.ted.com/talks/shyam_sankar_the_rise_of_human_computer_cooperation?language=ko 인간과 컴퓨터간 협력시대의 개막(2012) By 샤이암 생커]&lt;br /&gt;
**[https://www.ted.com/talks/guy_hoffman_robots_with_soul?language=ko &amp;quot;영혼&amp;quot;을 가진 로봇(2013) By 가이 호프만]&lt;br /&gt;
**[https://www.ted.com/talks/jeremy_howard_the_wonderful_and_terrifying_implications_of_computers_that_can_learn?language=ko 컴퓨터 학습이 가져올 훌륭하고도 끔찍한 잠재적 효과(2014), By 제레미 하워드]&lt;br /&gt;
**[https://www.ted.com/talks/nick_bostrom_what_happens_when_our_computers_get_smarter_than_we_are?language=ko 컴퓨터가 인간보다 더 똑똑해진다면 무슨 일이 벌어질까(2015) By 닉 보스트롬]&lt;br /&gt;
**[https://www.ted.com/talks/oscar_schwartz_can_a_computer_write_poetry?language=ko 컴퓨터가 시를 쓸 수 있을까요(2015) By 오스카 슈워츠]&lt;br /&gt;
**[https://www.ted.com/talks/sam_harris_can_we_build_ai_without_losing_control_over_it?language=ko 우리가 통제권을 잃지 않으면서 인공지능을 만들 수 있을까요(2016) By 샘 해리스]&lt;br /&gt;
**[https://www.ted.com/talks/zeynep_tufekci_machine_intelligence_makes_human_morals_more_important?language=ko 인공지능 시대에 더 중요해진 인간 윤리(2016) By 제이넵 투펙치]&lt;br /&gt;
**[https://www.ted.com/talks/kevin_kelly_how_ai_can_bring_on_a_second_industrial_revolution?language=ko 인공지능이 어떻게 2차 산업혁명을 가져올 것인가(2016) By 케빈 켈리]&lt;br /&gt;
**[https://www.ted.com/talks/pratik_shah_how_ai_is_making_it_easier_to_diagnose_disease?language=ko 질병의 진단을 돕는 인공지능의 활용법(2017) By 프라틱 샤]&lt;br /&gt;
**[https://www.ted.com/talks/noriko_arai_can_a_robot_pass_a_university_entrance_exam?language=ko 로봇도 대학에 입학할 수 있을까요(2017) By 노리코 아라이]&lt;br /&gt;
**[https://www.ted.com/talks/kai_fu_lee_how_ai_can_save_our_humanity?language=ko AI가 어떻게 인간 존엄성을 회복시키는가(2018) By 카이 푸 리]&lt;br /&gt;
**[https://www.youtube.com/embed/CdnyF1ExGvw 인공지능과 데이터 산업의 미래(2018) By 이경일]&lt;br /&gt;
**[https://www.youtube.com/embed/__B5kpT9N3Y Deep Learning, 창의적 지능 그리고 공존(2018) By 윤경구]&lt;br /&gt;
**[https://www.youtube.com/embed/daloZjzKpwo?list=PLzQ7jisBsVRd7p1R-gi7LwQkfrOgGJxdn DBMS 탄생과 현재(2018) By 권건우]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====Evaluation Standard====&lt;br /&gt;
*총점 : '''100'''%&lt;br /&gt;
*출석 : '''10'''% (특별한 이유없이 결석하지 않을 경우 감점 없음)&lt;br /&gt;
*참여 : '''10'''% (토론에 능동적으로 참여하는 학생에게 '''10'''점 가산)&lt;br /&gt;
*발표 : '''30'''% (중간 발표와 기말 발표로 나누어 평가, 발표는 '''팀 기준'''으로 이루어짐)&lt;br /&gt;
**중간발표 : '''15'''% (A : 15, B : 13, C : 11, D : 9)&lt;br /&gt;
**기말발표 : '''15'''% (A : 15, B : 13, C : 11, D : 9)&lt;br /&gt;
*과제 : '''50'''% (중간 과제와 기말 과제로 나누어 평가, 과제는 '''개인 기준'''으로 이루어짐)&lt;br /&gt;
**중간과제 : '''25'''% (A : 25, B : 23, C : 21, D :19)&lt;br /&gt;
**기말과제 : '''25'''% (A : 25, B : 23, C : 21, D :19)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====Assignment====&lt;br /&gt;
*중간고사 이전 1회, 중간고사 이후 1회의 발표를 한다.&lt;br /&gt;
**중간고사 이전에는 인공지능 관련 주제(문헌) 가운데 하나를 선택하고 그에 대한 리뷰 내용을 발표한다.&lt;br /&gt;
**중간고사 이후에는 단일 연구 주제를 선택해 딥러닝 기술을 적용한 인문학 연구를 기획하고 실제 진행한 내용을 발표한다.&lt;br /&gt;
*중간고사 평가는 상황에 따라 시험 or 과제를 유동적으로 실시한다.&lt;br /&gt;
*기말고사 평가는 기말발표 내용에 대한 리뷰에 근거해 그에 대한 내용을 보완한 결과물 평가로 대신한다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====Other Things====&lt;br /&gt;
*본 강의는 웹 환경에서의 컴퓨터 기술이 기본적으로 활용되기에 수강생 개개인의 노트북 지참을 필수적으로 요구한다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==='''Students'''===&lt;br /&gt;
{{버튼클릭|[[길혜빈]]}} {{버튼클릭|[[김웅기]]}} {{버튼클릭|[[김태형]]}} {{버튼클릭|[[아슈토시]]}} {{버튼클릭|[[윤석만]]}} {{버튼클릭|[[이만호]]}} {{버튼클릭|[[임연]]}} {{버튼클릭|[[임예찬]]}} {{버튼클릭|[[장민주]]}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{{NetworkGraph | title=인문학과인공지능_수강생.lst}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==='''Plan'''===&lt;br /&gt;
{|class=&amp;quot;wikitable&amp;quot; style=&amp;quot;text-align:center; width:90%; background:white;&amp;quot;&lt;br /&gt;
!style=&amp;quot;width:10%; text-align: center&amp;quot;|'''본래주차'''|| style=&amp;quot;width:10%; text-align: center&amp;quot;|'''변경주차'''|| style=&amp;quot;width:5%; text-align: center&amp;quot;|'''날짜'''|| style=&amp;quot;width:55%; text-align: center&amp;quot;|'''강의 내용'''|| style=&amp;quot;width:20%; text-align: center&amp;quot;|'''강의 형식''' &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|01주차 || - || 03/04 || &amp;lt;span style=&amp;quot;color: red&amp;quot;&amp;gt;코로나 바이러스로 인한 개강연기&amp;lt;/span&amp;gt;  || -&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|02주차 || - || 03/11 || &amp;lt;span style=&amp;quot;color: red&amp;quot;&amp;gt;코로나 바이러스로 인한 개강연기&amp;lt;/span&amp;gt;  || -&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|03주차 || 01주차 || 03/18 || 오리엔테이션&amp;lt;ref&amp;gt;'''03.16'''부터 '''03.20'''까지 수강정정기간&amp;lt;/ref&amp;gt; || 강의 소개('''영상''')&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|04주차 || 02주차 || 03/25 || &amp;quot;인공지능(AI) 기술의 역사와 원리&amp;quot; ('''PPT''') || 이론 강의('''영상''')&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|05주차 || 03주차 || 04/01 || '''미디어위키(Mediawiki)''' 전자문서 작성 실습 || 실습&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|06주차 || 04주차 || 04/08 || 인공지능 분야의 고전에 담긴 사유 검토 || 발표와 토론&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|07주차 || 05주차 || 04/15 || 실제 인공지능 사례 분석 및 정리&amp;lt;ref&amp;gt;'''04.15'''은 제21대 국회의원 선거일(공휴일)이며, 이로 인해 보강계획 필요&amp;lt;/ref&amp;gt; || 발표와 토론&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|08주차 || 06주차 || 04/22 || 문예작품 속 인공지능에 대한 비판적 이해 || 발표와 토론&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|09주차 || 07주차 || 04/29 || &amp;lt;span style=&amp;quot;color: blue&amp;quot;&amp;gt;'''중간고사'''&amp;lt;/span&amp;gt;  || 평가&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|10주차 || 08주차 || 05/06 || &amp;quot;기호적 접근, 규칙기반 인공지능 이해: 온톨로지(Ontology)&amp;quot; ('''PPT''') || 이론 강의&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|11주차 || 09주차 || 05/13 || 온톨로지(Ontology) 설계와 인문 데이터 편찬1  || 이론과 실습&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|12주차 || 10주차 || 05/20 || 온톨로지(Ontology) 설계와 인문 데이터 편찬2  || 이론과 실습&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|13주차 || 11주차 || 05/27 || 데이터 수집: 웹 크룰링과 웹 스크래핑  || 이론과 실습&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|14주차 || 12주차 || 06/03 || &amp;quot;비기호적 접근, 학습기반 인공지능 이해: 신경망(Neural Network)&amp;quot; ('''PPT''')  || 이론 강의&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|15주차 || 13주차 || 06/10 || 신경망(Neural Network) 기술과 이미지 분류 || 이론과 실습&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|16주차 || 14주차 || 06/17 || 신경망(Neural Network) 기술과 자연어 처리 || 이론과 실습&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|17주차 || 15주차 || 06/24 || &amp;lt;span style=&amp;quot;color: blue&amp;quot;&amp;gt;'''기말고사'''&amp;lt;/span&amp;gt; || 평가&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==='''Report'''===&lt;br /&gt;
*&lt;br /&gt;
*&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==='''Research Topics'''===&lt;br /&gt;
====중간고사 이전====&lt;br /&gt;
*'''04'''월 '''08'''일 발표 : [[인공지능 분야의 고전 읽기]]&lt;br /&gt;
*'''04'''월 '''15'''일 발표 : [[대표적인 인공지능 사례 살펴보기]]&lt;br /&gt;
*'''04'''월 '''22'''일 발표 : [[문예작품 속 인공지능 들여다보기]]&lt;br /&gt;
====중간고사 이후====&lt;br /&gt;
*[[윤석만]] : [[20대 남성의 보수화]]&lt;br /&gt;
*[[길혜빈]] : [[유튜브 고양이 콘텐츠 캐릭터성 분석]], [[신문 사진 내 이데올로기]]&lt;br /&gt;
*[[임예찬]] : [[한국어 교육 앱의 체계 분석]]&lt;br /&gt;
*[[이만호]] : [[별에서 온 그대 등장인물 관계도]]&lt;br /&gt;
*[[김웅기]] : [[박인환의 마리서사]], [[해방직후 김수영 인물 관계도]]&lt;br /&gt;
*[[장민주]] : [[소설 원미동사람들 등장인물 관계도]]&lt;br /&gt;
*[[김태형]] : [[문학과지성 수록 황동규 비평 분석]]&lt;br /&gt;
*[[임연]] : [[나미야 잡화점의 기적 사건 및 등장인물 관계]]&lt;br /&gt;
*[[아슈토시]] : [[인도 영화 로봇에 나온 찌띠의 캐릭터 분석]]&lt;br /&gt;
====신경망 기술과 이미지 분류 실습====&lt;br /&gt;
*[[윤석만]]&lt;br /&gt;
**실습URL: https://teachablemachine.withgoogle.com/models/WDHThYS1_/&lt;br /&gt;
**문제의식: &lt;br /&gt;
①문제의식&lt;br /&gt;
- 백인, 흑인 등 동아시아로부터 멀리 떨어져 사는 나라의 사람들은 한국과 중국, 일본 사람들의 얼굴을 쉽게 구분하지 못한다. 그러나 한국인은 직관적으로 중국인과 일본인을 구별해 낸다. 피부색이나 눈, 코, 입 등 생김새의 차이점을 구체적으로 집어내긴 어렵지만 분명한 차이점을 느끼고 있다. &lt;br /&gt;
- 그렇다면 인공지능도 한국과 중국, 일본 사람들의 얼굴을 구분할 수 있을까. 흑인과 백인, 황인을 구별하는 것은 그 차이점이 뚜렷하기 때문에 어렵지 않다. 같은 아시아에서도 동북아시아와 동남아시아를 구분하는 것은 쉽다. 그러나 한중일은 유사점이 매우 많아 쉽지 않다. 인공지능은 과연 이들을 구별할 수 있을까.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
②학습설계&lt;br /&gt;
- 한중일의 표본 얼굴이 될 만한 자료를 모으는 것이 본 실험에서 가장 중요하다. 왜냐하면 인공지능이 무엇을 학습하느냐에 따라 결과값이 다르게 나오기 때문이다. 예를 들어 중국 샘플은 남자 아이돌을, 한국은 50대 등산 동호회 여성의 얼굴을 학습시킨다면 올바른 설계라고 보기 어렵다.&lt;br /&gt;
- 그러므로 본 실험에서는 국적만 다르되 동일한 기준으로 수집된 얼굴 데이터를 학습에 사용키로 했다. 1)자료 획득이 용이하며, 2)한중일 모두 공통된 기준이 적용되고, 3)모집단에 가장 가까울 만한 표본이어야 했다. 그래서 구글에서 상위 검색되는 순으로 한중일 정치인의 얼굴을 쓰기로 했다.&lt;br /&gt;
- 이 때 여성은 제외하고 남성의 얼굴만 사용했다. 상대적으로 여성 정치인의 숫자가 적을 뿐 아니라 남녀의 얼굴이 섞일 경우 오히려 학습을 통해 일관된 패턴을 익히는데 방해가 될 수 있기 때문이다. 흑백이나 얼굴이 작게 나온 사진, 지나치게 얼굴이 가려진 사진 등은 제외했다. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
③1차 결과&lt;br /&gt;
- 학습 때 사용된 것과 전혀 다른 한중일 지도자의 얼굴을 모델에 투입했더니 &amp;lt;문재인 한국 100%&amp;gt;, &amp;lt;시진핑 중국 76% 한국 24%&amp;gt;, &amp;lt;아베 일본 48% 중국 41% 한국 11%&amp;gt;의 결과가 나왔다. 대체적으로 인공지능의 학습은 잘 된 것으로 평가된다. 다만 아베의 경우 중국이 2순위 높은 수치로 나온 것은 헤어스타일과 의상 등이 영향을 미쳤던 것이라 사료된다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
④2차 결과&lt;br /&gt;
- 이번에는 한중일을 대표하는 3명의 미남 배우 얼굴 사진을 투입했다. 각각 1)이마를 가린 헤어스타일 2)머리를 넘긴 헤어스타일 두 종류의 사진을 썼다. 먼저 정우성은 1차에서 &amp;lt;한국 70% 일본 30%&amp;gt;의 결과가 나왔다. 2차에서는 &amp;lt;한국 95% 일본 5%&amp;gt;의 값이 나왔다. 이마를 가린 경우에는 얼굴 윤곽이 뚜렷하지 않아 일본이 섞인 것으로 분석된다.&lt;br /&gt;
- 다음에는 일본의 대표 미남배우 기무라 타쿠야의 얼굴을 썼다. 1차에서는 &amp;lt;일본 88% 한국 12%&amp;gt;가 나왔고, 2차에서는 &amp;lt;일본 65% 중국 31% 한국 4%&amp;gt;의 값이 나왔다. 머리를 뒤로 넘긴 2차 실험의 경우 아베처럼 중국의 비율이 높게 나왔다. &lt;br /&gt;
- 끝으로 중국의 미남배우 우효광의 얼굴 사진을 투입했다. 1차에서는 &amp;lt;중국 83% 일본 14% 한국 3%&amp;gt;, 2차에서는 중국 90% 일본 6% 한국 4%&amp;gt;가 나왔다. 우효광은 기무라 타쿠야와 달리 자국 비율이 1, 2차 모두 높게 나왔다. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
⑤3차 결과&lt;br /&gt;
- 3차 실험에서는 인공지능을 속여보기로 했다. 즉, 중국인처럼 보이는 정우성 사진과 한국인처럼 보이는 우효광 사진을 썼다. 먼저 정우성의 경우 영화 ‘검우강호’에 출연 당시 스틸컷을 썼다. 중국식 복장을 하고 있어 이 사진을 선택했다. 결과는 &amp;lt;한국인 100%&amp;gt;였다.&lt;br /&gt;
- 그 다음은 한국식 머리 스타일과 메이크업 등을 하고 있는 우효광 사진을 썼는데 &amp;lt;한국 99% 일본 1%&amp;gt;가 나왔다. 즉, 화장과 사진의 밝기 등에 따라 얼굴형이 매우 달라질 수 있다는 뜻이다. 정우성은 의상만 무협 세계에 나오는 중국옷을 걸쳤을 뿐 얼굴은 그대로였다. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*[[길혜빈]] &lt;br /&gt;
**실습URL:&lt;br /&gt;
**문제의식:&lt;br /&gt;
*[[임예찬]]&lt;br /&gt;
**실습URL:&lt;br /&gt;
**문제의식:&lt;br /&gt;
*[[이만호]]&lt;br /&gt;
**실습URL:&lt;br /&gt;
**문제의식:&lt;br /&gt;
*[[김웅기]]&lt;br /&gt;
**실습URL:&lt;br /&gt;
**문제의식:&lt;br /&gt;
*[[장민주]]&lt;br /&gt;
**실습URL:&lt;br /&gt;
**문제의식:&lt;br /&gt;
*[[김태형]]&lt;br /&gt;
**실습URL:&lt;br /&gt;
**문제의식:&lt;br /&gt;
*[[임연]]&lt;br /&gt;
**실습URL:&lt;br /&gt;
**문제의식:&lt;br /&gt;
*[[아슈토시]]&lt;br /&gt;
**실습URL:&lt;br /&gt;
**문제의식:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==='''Useful Information'''===&lt;br /&gt;
====How to use Mediawiki====&lt;br /&gt;
*[http://dh.aks.ac.kr/Edu/wiki/index.php/%EC%9C%84%ED%82%A4_%EC%BD%98%ED%85%90%EC%B8%A0%EC%9D%98_%EC%B2%B4%EA%B3%84_%EA%B5%AC%EC%83%81 위키 콘텐츠의 체계 구상]&lt;br /&gt;
*[http://dh.aks.ac.kr/Edu/wiki/index.php/%EC%9C%84%ED%82%A4_%EB%AC%B8%EC%84%9C_%EC%A0%9C%EC%9E%91_%EB%B0%A9%EB%B2%95 위키 문서 제작 방법]&lt;br /&gt;
*[https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%9C%84%ED%82%A4%EB%B0%B1%EA%B3%BC:%EC%9C%84%ED%82%A4_%EB%AC%B8%EB%B2%95 위키백과 - 위키문법]&lt;br /&gt;
*[https://ko.wikipedia.org/wiki/위키백과:위키문법_요약 위키백과 - 위키문법 요약]&lt;br /&gt;
*[http://dh.aks.ac.kr/workshop/index.php/%EC%9C%84%ED%82%A4%EB%AC%B8%EB%B2%95 2019 DH워크숍 제공 위키문법 자료]&lt;br /&gt;
*[https://www.youtube.com/embed/tzRWa2YL7Aw 2016 디지털 인문학 교육 워크샵 - 03 wiki 콘텐츠 편찬 방법(동영상 강의)]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====How to create Network Graph====&lt;br /&gt;
*[http://dh.aks.ac.kr/Edu/wiki/index.php/Network_Graph_in_Wiki 위키에서 네트워크 그래프 그리기(DH위키)]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====External Website====&lt;br /&gt;
*[https://talktotransformer.com/ Talk to Transformer]&lt;br /&gt;
*[https://teachablemachine.withgoogle.com/ Teachable Machine]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==='''Footnote'''===&lt;br /&gt;
&amp;lt;references/&amp;gt;&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>윤석만</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=HumanitiesAndArtificialIntelligence&amp;diff=12989</id>
		<title>HumanitiesAndArtificialIntelligence</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=HumanitiesAndArtificialIntelligence&amp;diff=12989"/>
				<updated>2020-06-16T06:10:13Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;윤석만: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==='''Information'''===&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: blue&amp;quot;&amp;gt;개설기관&amp;lt;/span&amp;gt; : [https://gskh.khu.ac.kr/index/ 경희대학교 대학원]&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: blue&amp;quot;&amp;gt;강좌명&amp;lt;/span&amp;gt; : 인문학과 인공지능(Humanities and Artificial Intelligence)&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: blue&amp;quot;&amp;gt;학수번호-분반&amp;lt;/span&amp;gt; : KL7295-00&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: blue&amp;quot;&amp;gt;이수구분&amp;lt;/span&amp;gt; : 공통과목&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: blue&amp;quot;&amp;gt;개설학과(학점)&amp;lt;/span&amp;gt; : 국어국문학과(3)&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: blue&amp;quot;&amp;gt;강의시간&amp;lt;/span&amp;gt; : 수요일 10:30-13:15&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: blue&amp;quot;&amp;gt;강의실&amp;lt;/span&amp;gt; : 문과대 201A&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: blue&amp;quot;&amp;gt;강사&amp;lt;/span&amp;gt; : [http://redint.info 류인태]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==='''Overview'''===&lt;br /&gt;
====Summary====&lt;br /&gt;
&amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;본 강의는 인공지능(AI) 기술로 인해 전통적인 인문학적 가치와 소양 그리고 연구방법론에 대한 근본적 질문이 대두하고 있는 상황에서, 인공지능(AI)을 어떻게 바라보아야 할 것인지에 대해 이야기해보고자 합니다. 인공지능(AI) 기술이 등장한 배경과 그 이면의 여러 지점들을 포착해 비판적으로 살펴보고, 더 나아가 기계학습(Machine Learning), 심층학습(Deep Learning) 등의 영역을 포괄하는 인공지능(AI) 기술이 인문학 연구에서 구체적으로 어떻게 활용될 수 있는 지에 대해서 살펴보고자 합니다. 인문학적 관점에서 비판적으로 바라보아야 할 인공지능(AI)의 일면과, 한편으로 인문학 연구에 능동적으로 활용 가능한 연구방법론으로서의 인공지능(AI)의 일면을 함께 짚어보고자 하는 것이 본 강의의 가장 큰 목적이라 할 수 있습니다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====Objectives====&lt;br /&gt;
*비판적 대상으로서 인공지능 기술에 대해 이해한다.&lt;br /&gt;
**과학기술로서 인공지능 발달의 역사를 파악한다.&lt;br /&gt;
**과학기술로서 인공지능 기술의 원리를 이해한다.&lt;br /&gt;
**인공지능의 발달이 초래할 사회문화적 변화와 그에 대한 비판적 이해를 시도한다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*인문학 연구 방법론의 일환으로서 인공지능 기술의 가능성을 검토한다.&lt;br /&gt;
**활용 가능한 인공지능 기술에 대한 기초 맥락을 이해한다.&lt;br /&gt;
**인공지능을 활용한 인문학 연구 사례에 대해 살펴본다.&lt;br /&gt;
**인공지능 기술 활용에 필요한 기초 기술(데이터 파싱, 크롤링, 스크래핑 등)을 익힌다.&lt;br /&gt;
**이미지와 텍스트를 대상으로 한 인공지능 기술 활용 방법론을 이해하고 적용해본다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====Teaching Method====&lt;br /&gt;
*이론 강의 : 2주차, 3주차, 8주차, 9주차.&lt;br /&gt;
*실습 : 10주차, 11주차, 12주차.&lt;br /&gt;
*발표와 토론 : 4주차, 5주차, 6주차, 13주차, 14주차.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====Reference Materials====&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: navy&amp;quot;&amp;gt;데이터 알고리즘과 인문학의 관계&amp;lt;/span&amp;gt;&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14450616 김택우, 『'''데이터 인문학'''』, 한빛미디어, 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=10674300 김현·임영상·김바로, 『'''디지털 인문학 입문'''』, HUEBooks, 2016.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: navy&amp;quot;&amp;gt;인공지능 분야의 고전&amp;lt;/span&amp;gt;&lt;br /&gt;
**[https://www.turing.org.uk/ 온라인 튜링 자료실]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15559704 앨런 튜링 지음/노승영 옮김, 『'''지능에 관하여'''』, 에이치비프레스, 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=2510418 칼 세이건 지음/임지원 옮김, 『'''에덴의 용'''』, 사이언스북스, 2014.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=12235969 더글라스 호프스태터 지음/박여성·안병서 옮김, 『'''괴델, 에셔, 바흐'''』, 까치, 2017.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=16261924 아서 I. 밀러 지음 구계원 옮김, 『'''충돌하는 세계'''』, 문학동네, 2020.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15972973 잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『'''계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까'''』, 에디토리얼, 2020.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=2627729 레이 커즈와일 지음/장시형·김명남 옮김, 『'''특이점이 온다'''』, 김영사, 2007.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: navy&amp;quot;&amp;gt;인공지능 분야에 대한 교양서(해외)&amp;lt;/span&amp;gt;&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=10941719 제임스 배럿 지음/정지훈 옮김, 『'''파이널 인벤션'''』, 동아시아, 2016.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=11895289 닉 보스트롬 지음/조성진 옮김, 『'''슈퍼인텔리전스'''』, 까치, 2017.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=12836415 맥스 테그마크 지음/백우진 옮김, 『'''맥스 테그마크의 라이프 3.0'''』, 동아시아, 2017.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15918084 숀 게리시 지음/이수겸 옮김, 『'''기계는 어떻게 생각하는가'''』, 이지스퍼블리싱, 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14296195  닉 보스트롬 외 4인 지음/김정민 옮김, 『'''기계는 어떻게 생각하고 학습하는가'''』, 한빛미디어, 2018.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15475848 오카모토 유이치로 지음/김슬기 옮김, 『'''인공지능의 마지막 공부'''』, 유노북스, 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=16271296  율리안 니다-뤼멜린·나탈리에 바이덴펠트 지음/김종수 옮김, 『'''디지털 휴머니즘'''』, 부산대학교출판부, 2020.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: navy&amp;quot;&amp;gt;인공지능 분야에 대한 교양서(국내)&amp;lt;/span&amp;gt;&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=12569881 김재인, 『'''인공지능의 시대, 인간을 다시 묻다'''』, 동아시아, 2017.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14488512 변순용, 『'''윤리적 AI로봇 프로젝트'''』, 어문학사, 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15202899 임영익, 『'''프레디쿠스'''』, 클라우드나인, 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14644514 최선주, 『'''특이점의 예술'''』, 스리체어스, 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15975175 유현주 외 7인, 『'''인공지능시대의 예술'''』, 도서출판b, 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15908870 이중원 외 8인, 『'''인공지능의 윤리학'''』, 한울아카데미, 2019.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: navy&amp;quot;&amp;gt;인공지능을 다룬 문예작품&amp;lt;/span&amp;gt;&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14850494 테드 창 지음/김상훈 옮김, 『'''숨'''』, 엘리, 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=11792717 하세 사토시 지음/ 지음/이규원 옮김, 『'''당신을 위한 소설'''』, 북스피어, 2017.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=12071260 이건혁 외 4인, 『'''제1회 한국과학문학상 수상작품집'''』, 허블, 2017.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=13398352 김초엽 외 4인, 『'''제2회 한국과학문학상 수상작품집'''』, 허블, 2018.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14037311 김창규, 『'''삼사라'''』, 아작, 2018.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15875435 원종우, 『'''나는 슈뢰딩거의 고양이로소이다'''』, 아토포스 , 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15074014 김재아, 『'''꿈을 꾸듯 춤을 추듯'''』, 그래비티북스, 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15517020 서석찬, 『'''에덴'''』, 델피노, 2019.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15658855 문목하, 『'''유령해마'''』, 아작, 2019.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*&amp;lt;span style=&amp;quot;color: navy&amp;quot;&amp;gt;인공지능 기술에 대한 해설서&amp;lt;/span&amp;gt;&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=10199750 스투어트 러셀·피터 노빅 지음/류광 옮김, 『'''인공지능 : 현대적 접근방식1'''』, 제이펍, 2016.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=10199750 피터 노빅 지음/류광 옮김, 『'''인공지능 : 현대적 접근방식2'''』, 제이펍, 2016.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=11492334 사이토 고키 지음/개앞맵시 옮김, 『'''밑바닥부터 시작하는 딥러닝'''』, 한빛미디어, 2017.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14143902 와쿠이 요시유키·와쿠이 사다미 지음/권기태 옮김, 『'''엑셀로 배우는 딥러닝'''』, 성안당, 2018.]&lt;br /&gt;
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15431390 이기창, 『'''한국어 임베딩'''』, 에이콘출판, 2019.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*논문&lt;br /&gt;
**[http://www.riss.kr/link?id=A105427688 김준성, 「인공지능에 대한 연구의 현황과 전망 ― 윤리 규범의 관점에서」, 『시민인문학』33, 경기대학교 인문학연구소, 2017.]&lt;br /&gt;
**[http://www.riss.kr/link?id=A106477671 김성문, 「인공지능 시대와 고전문학」, 『문화와융합』40, 한국문화융합학회, 2018.]&lt;br /&gt;
**[http://www.riss.kr/link?id=A105598558 박경수, 「4차 산업혁명 시대 문학의 현재와 미래」, 『한중인문학연구』60, 한중인문학회, 2018.]&lt;br /&gt;
**[http://www.riss.kr/link?id=A106291390 김바로, 「딥러닝으로 불경 읽기 - Word2Vec으로 CBETA 불경 데이터 읽기」, 『원불교사상과 종교문화』80, 원광대학교 원불교사상연구원, 2019.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*웹문서&lt;br /&gt;
**[http://www.aistudy.com/ AI 스터디]&lt;br /&gt;
**[http://www.aistudy.com/history/1900~1950.htm AI의 역사]&lt;br /&gt;
**[https://brunch.co.kr/@itschloe1/23 브런치 : 딥러닝의 30가지 적용 사례]&lt;br /&gt;
**[http://www.bloter.net/archives/289626 블로터11th : 알아두면 쓸데있는 신기한 인공지능 50선]&lt;br /&gt;
**[https://korea.googleblog.com/2019/05/Google-AI-Impact-Challenge.html 구글 한국 블로그 : 구글 AI 임팩트 챌린지에 최종 선정된 프로젝트]&lt;br /&gt;
**[https://ai.googleblog.com/ 구글 AI 블로그]&lt;br /&gt;
**[https://brunch.co.kr/@monglec/15 앨런 튜닝부터 알파고까지. 인공지능의 역사 By 글쓰는몽글c]&lt;br /&gt;
**[https://brunch.co.kr/@monglec/16 차수별로 알아보는 인공지능의 분류 By 글쓰는몽글c]&lt;br /&gt;
**[https://brunch.co.kr/magazine/yamanin 야사와 만화로 배우는 인공지능 By 루나]&lt;br /&gt;
**[https://brunch.co.kr/magazine/googleai-kor 구글인공지능 리서치 By 시나브로의 테크산책]&lt;br /&gt;
**[https://newspeppermint.com/2019/10/03/m-intellectual_debt1/ 인공지능 기술의 숨은 비용 By Jonathan Zittrain]&lt;br /&gt;
**[https://www.universal-seed.com/ars 이미지는 당신을 배반하지 않았다 By 진혜란]&lt;br /&gt;
**[https://coolspeed.wordpress.com/2016/01/03/the_ai_revolution_1_korean/ 왜 최근에 빌 게이츠, 엘론 머스크, 스티븐 호킹 등 많은 유명인들이 인공지능을 경계하라고 호소하는가? By Tim Urban]&lt;br /&gt;
**[http://m.newspim.com/news/view/20191114000910 (김정호의 4차혁명 오딧세이) 인공지능 설계 순서 By 김정호]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*동영상&lt;br /&gt;
**[https://www.ted.com/talks/shyam_sankar_the_rise_of_human_computer_cooperation?language=ko 인간과 컴퓨터간 협력시대의 개막(2012) By 샤이암 생커]&lt;br /&gt;
**[https://www.ted.com/talks/guy_hoffman_robots_with_soul?language=ko &amp;quot;영혼&amp;quot;을 가진 로봇(2013) By 가이 호프만]&lt;br /&gt;
**[https://www.ted.com/talks/jeremy_howard_the_wonderful_and_terrifying_implications_of_computers_that_can_learn?language=ko 컴퓨터 학습이 가져올 훌륭하고도 끔찍한 잠재적 효과(2014), By 제레미 하워드]&lt;br /&gt;
**[https://www.ted.com/talks/nick_bostrom_what_happens_when_our_computers_get_smarter_than_we_are?language=ko 컴퓨터가 인간보다 더 똑똑해진다면 무슨 일이 벌어질까(2015) By 닉 보스트롬]&lt;br /&gt;
**[https://www.ted.com/talks/oscar_schwartz_can_a_computer_write_poetry?language=ko 컴퓨터가 시를 쓸 수 있을까요(2015) By 오스카 슈워츠]&lt;br /&gt;
**[https://www.ted.com/talks/sam_harris_can_we_build_ai_without_losing_control_over_it?language=ko 우리가 통제권을 잃지 않으면서 인공지능을 만들 수 있을까요(2016) By 샘 해리스]&lt;br /&gt;
**[https://www.ted.com/talks/zeynep_tufekci_machine_intelligence_makes_human_morals_more_important?language=ko 인공지능 시대에 더 중요해진 인간 윤리(2016) By 제이넵 투펙치]&lt;br /&gt;
**[https://www.ted.com/talks/kevin_kelly_how_ai_can_bring_on_a_second_industrial_revolution?language=ko 인공지능이 어떻게 2차 산업혁명을 가져올 것인가(2016) By 케빈 켈리]&lt;br /&gt;
**[https://www.ted.com/talks/pratik_shah_how_ai_is_making_it_easier_to_diagnose_disease?language=ko 질병의 진단을 돕는 인공지능의 활용법(2017) By 프라틱 샤]&lt;br /&gt;
**[https://www.ted.com/talks/noriko_arai_can_a_robot_pass_a_university_entrance_exam?language=ko 로봇도 대학에 입학할 수 있을까요(2017) By 노리코 아라이]&lt;br /&gt;
**[https://www.ted.com/talks/kai_fu_lee_how_ai_can_save_our_humanity?language=ko AI가 어떻게 인간 존엄성을 회복시키는가(2018) By 카이 푸 리]&lt;br /&gt;
**[https://www.youtube.com/embed/CdnyF1ExGvw 인공지능과 데이터 산업의 미래(2018) By 이경일]&lt;br /&gt;
**[https://www.youtube.com/embed/__B5kpT9N3Y Deep Learning, 창의적 지능 그리고 공존(2018) By 윤경구]&lt;br /&gt;
**[https://www.youtube.com/embed/daloZjzKpwo?list=PLzQ7jisBsVRd7p1R-gi7LwQkfrOgGJxdn DBMS 탄생과 현재(2018) By 권건우]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====Evaluation Standard====&lt;br /&gt;
*총점 : '''100'''%&lt;br /&gt;
*출석 : '''10'''% (특별한 이유없이 결석하지 않을 경우 감점 없음)&lt;br /&gt;
*참여 : '''10'''% (토론에 능동적으로 참여하는 학생에게 '''10'''점 가산)&lt;br /&gt;
*발표 : '''30'''% (중간 발표와 기말 발표로 나누어 평가, 발표는 '''팀 기준'''으로 이루어짐)&lt;br /&gt;
**중간발표 : '''15'''% (A : 15, B : 13, C : 11, D : 9)&lt;br /&gt;
**기말발표 : '''15'''% (A : 15, B : 13, C : 11, D : 9)&lt;br /&gt;
*과제 : '''50'''% (중간 과제와 기말 과제로 나누어 평가, 과제는 '''개인 기준'''으로 이루어짐)&lt;br /&gt;
**중간과제 : '''25'''% (A : 25, B : 23, C : 21, D :19)&lt;br /&gt;
**기말과제 : '''25'''% (A : 25, B : 23, C : 21, D :19)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====Assignment====&lt;br /&gt;
*중간고사 이전 1회, 중간고사 이후 1회의 발표를 한다.&lt;br /&gt;
**중간고사 이전에는 인공지능 관련 주제(문헌) 가운데 하나를 선택하고 그에 대한 리뷰 내용을 발표한다.&lt;br /&gt;
**중간고사 이후에는 단일 연구 주제를 선택해 딥러닝 기술을 적용한 인문학 연구를 기획하고 실제 진행한 내용을 발표한다.&lt;br /&gt;
*중간고사 평가는 상황에 따라 시험 or 과제를 유동적으로 실시한다.&lt;br /&gt;
*기말고사 평가는 기말발표 내용에 대한 리뷰에 근거해 그에 대한 내용을 보완한 결과물 평가로 대신한다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====Other Things====&lt;br /&gt;
*본 강의는 웹 환경에서의 컴퓨터 기술이 기본적으로 활용되기에 수강생 개개인의 노트북 지참을 필수적으로 요구한다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==='''Students'''===&lt;br /&gt;
{{버튼클릭|[[길혜빈]]}} {{버튼클릭|[[김웅기]]}} {{버튼클릭|[[김태형]]}} {{버튼클릭|[[아슈토시]]}} {{버튼클릭|[[윤석만]]}} {{버튼클릭|[[이만호]]}} {{버튼클릭|[[임연]]}} {{버튼클릭|[[임예찬]]}} {{버튼클릭|[[장민주]]}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{{NetworkGraph | title=인문학과인공지능_수강생.lst}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==='''Plan'''===&lt;br /&gt;
{|class=&amp;quot;wikitable&amp;quot; style=&amp;quot;text-align:center; width:90%; background:white;&amp;quot;&lt;br /&gt;
!style=&amp;quot;width:10%; text-align: center&amp;quot;|'''본래주차'''|| style=&amp;quot;width:10%; text-align: center&amp;quot;|'''변경주차'''|| style=&amp;quot;width:5%; text-align: center&amp;quot;|'''날짜'''|| style=&amp;quot;width:55%; text-align: center&amp;quot;|'''강의 내용'''|| style=&amp;quot;width:20%; text-align: center&amp;quot;|'''강의 형식''' &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|01주차 || - || 03/04 || &amp;lt;span style=&amp;quot;color: red&amp;quot;&amp;gt;코로나 바이러스로 인한 개강연기&amp;lt;/span&amp;gt;  || -&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|02주차 || - || 03/11 || &amp;lt;span style=&amp;quot;color: red&amp;quot;&amp;gt;코로나 바이러스로 인한 개강연기&amp;lt;/span&amp;gt;  || -&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|03주차 || 01주차 || 03/18 || 오리엔테이션&amp;lt;ref&amp;gt;'''03.16'''부터 '''03.20'''까지 수강정정기간&amp;lt;/ref&amp;gt; || 강의 소개('''영상''')&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|04주차 || 02주차 || 03/25 || &amp;quot;인공지능(AI) 기술의 역사와 원리&amp;quot; ('''PPT''') || 이론 강의('''영상''')&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|05주차 || 03주차 || 04/01 || '''미디어위키(Mediawiki)''' 전자문서 작성 실습 || 실습&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|06주차 || 04주차 || 04/08 || 인공지능 분야의 고전에 담긴 사유 검토 || 발표와 토론&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|07주차 || 05주차 || 04/15 || 실제 인공지능 사례 분석 및 정리&amp;lt;ref&amp;gt;'''04.15'''은 제21대 국회의원 선거일(공휴일)이며, 이로 인해 보강계획 필요&amp;lt;/ref&amp;gt; || 발표와 토론&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|08주차 || 06주차 || 04/22 || 문예작품 속 인공지능에 대한 비판적 이해 || 발표와 토론&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|09주차 || 07주차 || 04/29 || &amp;lt;span style=&amp;quot;color: blue&amp;quot;&amp;gt;'''중간고사'''&amp;lt;/span&amp;gt;  || 평가&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|10주차 || 08주차 || 05/06 || &amp;quot;기호적 접근, 규칙기반 인공지능 이해: 온톨로지(Ontology)&amp;quot; ('''PPT''') || 이론 강의&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|11주차 || 09주차 || 05/13 || 온톨로지(Ontology) 설계와 인문 데이터 편찬1  || 이론과 실습&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|12주차 || 10주차 || 05/20 || 온톨로지(Ontology) 설계와 인문 데이터 편찬2  || 이론과 실습&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|13주차 || 11주차 || 05/27 || 데이터 수집: 웹 크룰링과 웹 스크래핑  || 이론과 실습&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|14주차 || 12주차 || 06/03 || &amp;quot;비기호적 접근, 학습기반 인공지능 이해: 신경망(Neural Network)&amp;quot; ('''PPT''')  || 이론 강의&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|15주차 || 13주차 || 06/10 || 신경망(Neural Network) 기술과 이미지 분류 || 이론과 실습&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|16주차 || 14주차 || 06/17 || 신경망(Neural Network) 기술과 자연어 처리 || 이론과 실습&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|17주차 || 15주차 || 06/24 || &amp;lt;span style=&amp;quot;color: blue&amp;quot;&amp;gt;'''기말고사'''&amp;lt;/span&amp;gt; || 평가&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==='''Report'''===&lt;br /&gt;
*&lt;br /&gt;
*&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==='''Research Topics'''===&lt;br /&gt;
====중간고사 이전====&lt;br /&gt;
*'''04'''월 '''08'''일 발표 : [[인공지능 분야의 고전 읽기]]&lt;br /&gt;
*'''04'''월 '''15'''일 발표 : [[대표적인 인공지능 사례 살펴보기]]&lt;br /&gt;
*'''04'''월 '''22'''일 발표 : [[문예작품 속 인공지능 들여다보기]]&lt;br /&gt;
====중간고사 이후====&lt;br /&gt;
*[[윤석만]] : [[20대 남성의 보수화]]&lt;br /&gt;
*[[길혜빈]] : [[유튜브 고양이 콘텐츠 캐릭터성 분석]], [[신문 사진 내 이데올로기]]&lt;br /&gt;
*[[임예찬]] : [[한국어 교육 앱의 체계 분석]]&lt;br /&gt;
*[[이만호]] : [[별에서 온 그대 등장인물 관계도]]&lt;br /&gt;
*[[김웅기]] : [[박인환의 마리서사]], [[해방직후 김수영 인물 관계도]]&lt;br /&gt;
*[[장민주]] : [[소설 원미동사람들 등장인물 관계도]]&lt;br /&gt;
*[[김태형]] : [[문학과지성 수록 황동규 비평 분석]]&lt;br /&gt;
*[[임연]] : [[나미야 잡화점의 기적 사건 및 등장인물 관계]]&lt;br /&gt;
*[[아슈토시]] : [[인도 영화 로봇에 나온 찌띠의 캐릭터 분석]]&lt;br /&gt;
====신경망 기술과 이미지 분류 실습====&lt;br /&gt;
*[[윤석만]]&lt;br /&gt;
**실습URL: https://teachablemachine.withgoogle.com/models/WDHThYS1_/&lt;br /&gt;
**문제의식:&lt;br /&gt;
*[[길혜빈]] &lt;br /&gt;
**실습URL:&lt;br /&gt;
**문제의식:&lt;br /&gt;
*[[임예찬]]&lt;br /&gt;
**실습URL:&lt;br /&gt;
**문제의식:&lt;br /&gt;
*[[이만호]]&lt;br /&gt;
**실습URL:&lt;br /&gt;
**문제의식:&lt;br /&gt;
*[[김웅기]]&lt;br /&gt;
**실습URL:&lt;br /&gt;
**문제의식:&lt;br /&gt;
*[[장민주]]&lt;br /&gt;
**실습URL:&lt;br /&gt;
**문제의식:&lt;br /&gt;
*[[김태형]]&lt;br /&gt;
**실습URL:&lt;br /&gt;
**문제의식:&lt;br /&gt;
*[[임연]]&lt;br /&gt;
**실습URL:&lt;br /&gt;
**문제의식:&lt;br /&gt;
*[[아슈토시]]&lt;br /&gt;
**실습URL:&lt;br /&gt;
**문제의식:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==='''Useful Information'''===&lt;br /&gt;
====How to use Mediawiki====&lt;br /&gt;
*[http://dh.aks.ac.kr/Edu/wiki/index.php/%EC%9C%84%ED%82%A4_%EC%BD%98%ED%85%90%EC%B8%A0%EC%9D%98_%EC%B2%B4%EA%B3%84_%EA%B5%AC%EC%83%81 위키 콘텐츠의 체계 구상]&lt;br /&gt;
*[http://dh.aks.ac.kr/Edu/wiki/index.php/%EC%9C%84%ED%82%A4_%EB%AC%B8%EC%84%9C_%EC%A0%9C%EC%9E%91_%EB%B0%A9%EB%B2%95 위키 문서 제작 방법]&lt;br /&gt;
*[https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%9C%84%ED%82%A4%EB%B0%B1%EA%B3%BC:%EC%9C%84%ED%82%A4_%EB%AC%B8%EB%B2%95 위키백과 - 위키문법]&lt;br /&gt;
*[https://ko.wikipedia.org/wiki/위키백과:위키문법_요약 위키백과 - 위키문법 요약]&lt;br /&gt;
*[http://dh.aks.ac.kr/workshop/index.php/%EC%9C%84%ED%82%A4%EB%AC%B8%EB%B2%95 2019 DH워크숍 제공 위키문법 자료]&lt;br /&gt;
*[https://www.youtube.com/embed/tzRWa2YL7Aw 2016 디지털 인문학 교육 워크샵 - 03 wiki 콘텐츠 편찬 방법(동영상 강의)]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====How to create Network Graph====&lt;br /&gt;
*[http://dh.aks.ac.kr/Edu/wiki/index.php/Network_Graph_in_Wiki 위키에서 네트워크 그래프 그리기(DH위키)]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====External Website====&lt;br /&gt;
*[https://talktotransformer.com/ Talk to Transformer]&lt;br /&gt;
*[https://teachablemachine.withgoogle.com/ Teachable Machine]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==='''Footnote'''===&lt;br /&gt;
&amp;lt;references/&amp;gt;&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>윤석만</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=20%EB%8C%80_%EB%82%A8%EC%84%B1%EC%9D%98_%EB%B3%B4%EC%88%98%ED%99%94&amp;diff=11505</id>
		<title>20대 남성의 보수화</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=20%EB%8C%80_%EB%82%A8%EC%84%B1%EC%9D%98_%EB%B3%B4%EC%88%98%ED%99%94&amp;diff=11505"/>
				<updated>2020-05-27T03:44:30Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;윤석만: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{버튼클릭|[[HumanitiesAndArtificialIntelligence#Research Topics|〈인문학과 인공지능〉 강의 페이지로 돌아가기]]}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==='''연구 목적'''===&lt;br /&gt;
====연구 주제====&lt;br /&gt;
*젠더 갈등은 20대 남성의 정치성향에 어떤 영향을 미치는가&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====연구 배경====&lt;br /&gt;
*2020년 4·15 총선 결과 20대 남성의 보수화 경향이 뚜렷하게 나타났다. 이번 선거는 지역·세대·성별 모두 압도적인 더불어민주당의 승리였다. 그러나 청년들은 보통 진보적일 것이라는 통념과 달리 20대 남성의 미래통합당 득표율이 높았다. 전체 남성 중 60대 이상(60%)이 압도적이었지만 2위가 20대(41%)였다. 인접한 30대(33%), 40대(27%), 50대(40%)와 비교해 보수 성향이 짙었다.&lt;br /&gt;
*반면 20대 여성의 통합당 득표율은 25%에 불과했고 이들의 대다수(64%)는 민주당에 투표했다. 정치적 코호트는 보통 같은 세대 안에서 비슷한 성향을 보이게 된다. 그들이 겪는 역사적 사건과 사회·문화적 배경이 같기 때문이다. 그래서 세대별로 정치 성향이 갈리긴 하지만, 같은 세대 안에서 성별 격차가 크진 않다. 하지만 현재의 20대는 남녀의 정치적 성향이 정반대다. 그 이유는 무엇일까.&lt;br /&gt;
====20대 남성의 의미====&lt;br /&gt;
*지난 역사 속에서 일반적으로 20대 남성은 진보 성향을 보여 왔다. 4.19 혁명과 6월 항쟁 등 민주화 운동의 적극적 주체였고, 2002년 노무현 당선 및 열린우리당 창당 당시 가장 든든한 우군이었다. 그러나 2010년대 이후 20대 남성은 점진적으로 보수화 됐다. 특히 현 정부 출범 이후 20대 남성의 진보층 이탈 및 보수화 성향이 공고해졌다. 이처럼 ‘이남자(20대 남성)의 보수화’ 현상을 사회·경제·문화적 맥락에서 원인을 살펴보는 것이 연구 목적이다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==='''데이터 목록'''===&lt;br /&gt;
====자료1: 한국갤럽====&lt;br /&gt;
*한국갤럽의 월간동향 데이터를 사용했다. 매월 전국 표본 3000~5000명을 대상으로 지지 정당, 대통령 선호도 등을 연령 및 성별로 설문조사한 자료다. 국내 정치 관련 설문 중 가장 권위있는 데이터로 조사가 시작된 2013년 1월부터 2020년 1월까지 자료를 분석 대상으로 삼았다. 특히 메갈리아 등 남녀갈등 이슈가 증폭된 2015년 이후의 추이를 집중적으로 살펴봤다.&lt;br /&gt;
*이 기간동안 각각 민주당과 정의당, 자유한국당과 바른정당(미래당)의 지지율 합으로 진보·보수 정당의 지지율을 구했다. 지지율 2% 미만인 민주평화당·우리공화당 등은 제외했다. 이 시기에 잠깐 존재했던 국민의당은 호남에 지역기반을 둔 정당이었지만 중도보수 성향을 띤 안철수란 인물의 희석 효과로 인해  진보·보수 분석에서 제외했다.&lt;br /&gt;
====자료2: 국가미래연구원====&lt;br /&gt;
*2번째 분석 자료로 국가미래연구원(이사장 김광두)과 타파크로스의 빅데이터를 활용했다. 이 자료는 2017년 7월 ~ 2018년 12월 SNS, 인터넷 커뮤니티 등에 오른 키워드를 분석한 결과다. 시기적 차이를 살펴보기 위해  2015년 1월 ~ 2016년 6월 조사를 비교 분석했다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====자료1: 정치성향(한국갤럽)====&lt;br /&gt;
*매년 3월 기준 20대 남성의 '진보 vs 보수' 정당 지지율. (단위 %)&lt;br /&gt;
*2015년 3월: 33 vs 24&lt;br /&gt;
*2016년 3월: 30 vs 25&lt;br /&gt;
*2017년 3월: 53 vs 8&lt;br /&gt;
*2018년 3월: 45 vs 15&lt;br /&gt;
*2019년 3월: 29 vs 31&lt;br /&gt;
*2020년 1월: 26 vs 25&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====자료2: 빅데이터(국가미래연구원)====&lt;br /&gt;
*2017년 7월 ~ 2018년 12월 언급량이 가장 많았던 사회이슈 톱10 중 6개가 젠더 이슈&lt;br /&gt;
*남녀갈등 언급량 2017년 7월 ~ 2018년 12월:  2409만 건&lt;br /&gt;
*남녀갈등 언급량 2015년 1월 ~ 2016년 6월: 385만 건&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====사건====&lt;br /&gt;
*문재인 정부 출범과 함께 가속화된 이남자의 보수화는 2018년 급격히 진행됐고 2019년엔 진보층 이탈이 공고해졌다. 2018년에는 미투 등 양성평등 이슈가 컸다. 사회적으로 ‘82년생 김지영’이 큰 유행을 했고, ‘곰탕집 성추행 사건’ 등이 논란이 됐다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====링크 데이터====&lt;br /&gt;
*&lt;br /&gt;
*&lt;br /&gt;
*&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==='''데이터 네트워크'''===&lt;br /&gt;
{{NetworkGraph| title=20대_남성의_보수화.lst}}&lt;br /&gt;
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		<author><name>윤석만</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=20%EB%8C%80_%EB%82%A8%EC%84%B1%EC%9D%98_%EB%B3%B4%EC%88%98%ED%99%94&amp;diff=11503</id>
		<title>20대 남성의 보수화</title>
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&lt;br /&gt;
==='''연구 목적'''===&lt;br /&gt;
====연구 주제====&lt;br /&gt;
*젠더 갈등은 20대 남성의 정치성향에 어떤 영향을 미치는가&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====연구 배경====&lt;br /&gt;
*2020년 4·15 총선 결과 20대 남성의 보수화 경향이 뚜렷하게 나타났다. 이번 선거는 지역·세대·성별 모두 압도적인 더불어민주당의 승리였다. 그러나 청년들은 보통 진보적일 것이라는 통념과 달리 20대 남성의 미래통합당 득표율이 높았다. 전체 남성 중 60대 이상(60%)이 압도적이었지만 2위가 20대(41%)였다. 인접한 30대(33%), 40대(27%), 50대(40%)와 비교해 보수 성향이 짙었다.&lt;br /&gt;
*반면 20대 여성의 통합당 득표율은 25%에 불과했고 이들의 대다수(64%)는 민주당에 투표했다. 정치적 코호트는 보통 같은 세대 안에서 비슷한 성향을 보이게 된다. 그들이 겪는 역사적 사건과 사회·문화적 배경이 같기 때문이다. 그래서 세대별로 정치 성향이 갈리긴 하지만, 같은 세대 안에서 성별 격차가 크진 않다. 하지만 현재의 20대는 남녀의 정치적 성향이 정반대다. 그 이유는 무엇일까.&lt;br /&gt;
====20대 남성의 의미====&lt;br /&gt;
*지난 역사 속에서 일반적으로 20대 남성은 진보 성향을 보여 왔다. 4.19 혁명과 6월 항쟁 등 민주화 운동의 적극적 주체였고, 2002년 노무현 당선 및 열린우리당 창당 당시 가장 든든한 우군이었다. 그러나 2010년대 이후 20대 남성은 점진적으로 보수화 됐다. 특히 현 정부 출범 이후 20대 남성의 진보층 이탈 및 보수화 성향이 공고해졌다. 이처럼 ‘이남자(20대 남성)의 보수화’ 현상을 사회·경제·문화적 맥락에서 원인을 살펴보는 것이 연구 목적이다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==='''데이터 목록'''===&lt;br /&gt;
====자료1: 한국갤럽====&lt;br /&gt;
*한국갤럽의 월간동향 데이터를 사용했다. 매월 전국 표본 3000~5000명을 대상으로 지지 정당, 대통령 선호도 등을 연령 및 성별로 설문조사한 자료다. 국내 정치 관련 설문 중 가장 권위있는 데이터로 조사가 시작된 2013년 1월부터 2020년 1월까지 자료를 분석 대상으로 삼았다. 특히 메갈리아 등 남녀갈등 이슈가 증폭된 2015년 이후의 추이를 집중적으로 살펴봤다.&lt;br /&gt;
*이 기간동안 각각 민주당과 정의당, 자유한국당과 바른정당(미래당)의 지지율 합으로 진보·보수 정당의 지지율을 구했다. 지지율 2% 미만인 민주평화당·우리공화당 등은 제외했다. 이 시기에 잠깐 존재했던 국민의당은 호남에 지역기반을 둔 정당이었지만 중도보수 성향을 띤 안철수란 인물의 희석 효과로 인해  진보·보수 분석에서 제외했다.&lt;br /&gt;
====자료2: 국가미래연구원====&lt;br /&gt;
*2번째 분석 자료로 국가미래연구원(이사장 김광두)과 타파크로스의 빅데이터를 활용했다. 이 자료는 2017년 7월 ~ 2018년 12월 SNS, 인터넷 커뮤니티 등에 오른 키워드를 분석한 결과다. 시기적 차이를 살펴보기 위해  2015년 1월 ~ 2016년 6월 조사를 비교 분석했다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====자료1: 정치성향====&lt;br /&gt;
*매년 3월 기준 20대 남성의 '진보 vs 보수' 정당 지지율. (단위 %)&lt;br /&gt;
*2015년 3월: 33 vs 24&lt;br /&gt;
*2016년 3월: 30 vs 25&lt;br /&gt;
*2017년 3월: 53 vs 8&lt;br /&gt;
*2018년 3월: 45 vs 15&lt;br /&gt;
*2019년 3월: 29 vs 31&lt;br /&gt;
*2020년 1월: 26 vs 25&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====자료2: 빅데이터====&lt;br /&gt;
*2017년 7월 ~ 2018년 12월 언급량이 가장 많았던 사회이슈 톱10 중 6개가 젠더 이슈&lt;br /&gt;
*남녀갈등 언급량 2017년 7월 ~ 2018년 12월:  2409만 건&lt;br /&gt;
*남녀갈등 언급량 2015년 1월 ~ 2016년 6월: 385만 건&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====사건====&lt;br /&gt;
*문재인 정부 출범과 함께 가속화된 이남자의 보수화는 2018년 급격히 진행됐고 2019년엔 진보층 이탈이 공고해졌다. 2018년에는 미투 등 양성평등 이슈가 컸다. 사회적으로 ‘82년생 김지영’이 큰 유행을 했고, ‘곰탕집 성추행 사건’ 등이 논란이 됐다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====링크 데이터====&lt;br /&gt;
*&lt;br /&gt;
*&lt;br /&gt;
*&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==='''데이터 네트워크'''===&lt;br /&gt;
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		<author><name>윤석만</name></author>	</entry>

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====연구 주제====&lt;br /&gt;
*젠더 갈등은 20대 남성의 정치성향에 어떤 영향을 미치는가&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====연구 배경====&lt;br /&gt;
*2020년 4·15 총선 결과 20대 남성의 보수화 경향이 뚜렷하게 나타났다. 이번 선거는 지역·세대·성별 모두 압도적인 더불어민주당의 승리였다. 그러나 청년들은 보통 진보적일 것이라는 통념과 달리 20대 남성의 미래통합당 득표율이 높았다. 전체 남성 중 60대 이상(60%)이 압도적이었지만 2위가 20대(41%)였다. 인접한 30대(33%), 40대(27%), 50대(40%)와 비교해 보수 성향이 짙었다.&lt;br /&gt;
*반면 20대 여성의 통합당 득표율은 25%에 불과했고 이들의 대다수(64%)는 민주당에 투표했다. 정치적 코호트는 보통 같은 세대 안에서 비슷한 성향을 보이게 된다. 그들이 겪는 역사적 사건과 사회·문화적 배경이 같기 때문이다. 그래서 세대별로 정치 성향이 갈리긴 하지만, 같은 세대 안에서 성별 격차가 크진 않다. 하지만 현재의 20대는 남녀의 정치적 성향이 정반대다. 그 이유는 무엇일까.&lt;br /&gt;
====20대 남성의 의미====&lt;br /&gt;
*지난 역사 속에서 일반적으로 20대 남성은 진보 성향을 보여 왔다. 4.19 혁명과 6월 항쟁 등 민주화 운동의 적극적 주체였고, 2002년 노무현 당선 및 열린우리당 창당 당시 가장 든든한 우군이었다. 그러나 2010년대 이후 20대 남성은 점진적으로 보수화 됐다. 특히 현 정부 출범 이후 20대 남성의 진보층 이탈 및 보수화 성향이 공고해졌다. 이처럼 ‘이남자(20대 남성)의 보수화’ 현상을 사회·경제·문화적 맥락에서 원인을 살펴보는 것이 연구 목적이다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==='''데이터 목록'''===&lt;br /&gt;
====자료1====&lt;br /&gt;
*한국갤럽의 월간동향 데이터를 사용했다. 매월 전국 표본 3000~5000명을 대상으로 지지 정당, 대통령 선호도 등을 연령 및 성별로 설문조사한 자료다. 국내 정치 관련 설문 중 가장 권위있는 데이터로 조사가 시작된 2013년 1월부터 2020년 1월까지 자료를 분석 대상으로 삼았다. 특히 메갈리아 등 남녀갈등 이슈가 증폭된 2015년 이후의 추이를 집중적으로 살펴봤다.&lt;br /&gt;
*이 기간동안 각각 민주당과 정의당, 자유한국당과 바른정당(미래당)의 지지율 합으로 진보·보수 정당의 지지율을 구했다. 지지율 2% 미만인 민주평화당·우리공화당 등은 제외했다. 이 시기에 잠깐 존재했던 국민의당은 호남에 지역기반을 둔 정당이었지만 중도보수 성향을 띤 안철수란 인물의 희석 효과로 인해  진보·보수 분석에서 제외했다.&lt;br /&gt;
====자료2====&lt;br /&gt;
*2번째 분석 자료로 국가미래연구원(이사장 김광두)과 타파크로스의 빅데이터를 활용했다. 이 자료는 2017년 7월 ~ 2018년 12월 SNS, 인터넷 커뮤니티 등에 오른 키워드를 분석한 결과다. 시기적 차이를 살펴보기 위해  2015년 1월 ~ 2016년 6월 조사를 비교 분석했다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====자료1: 정치성향====&lt;br /&gt;
*매년 3월 기준 20대 남성의 '진보 vs 보수' 정당 지지율. (단위 %)&lt;br /&gt;
*2015년 3월: 33 vs 24&lt;br /&gt;
*2016년 3월: 30 vs 25&lt;br /&gt;
*2017년 3월: 53 vs 8&lt;br /&gt;
*2018년 3월: 45 vs 15&lt;br /&gt;
*2019년 3월: 29 vs 31&lt;br /&gt;
*2020년 1월: 26 vs 25&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====자료2: 빅데이터====&lt;br /&gt;
*2017년 7월 ~ 2018년 12월 언급량이 가장 많았던 사회이슈 톱10 중 6개가 젠더 이슈&lt;br /&gt;
*남녀갈등 언급량 2017년 7월 ~ 2018년 12월:  2409만 건&lt;br /&gt;
*남녀갈등 언급량 2015년 1월 ~ 2016년 6월: 385만 건&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====사건====&lt;br /&gt;
*문재인 정부 출범과 함께 가속화된 이남자의 보수화는 2018년 급격히 진행됐고 2019년엔 진보층 이탈이 공고해졌다. 2018년에는 미투 등 양성평등 이슈가 컸다. 사회적으로 ‘82년생 김지영’이 큰 유행을 했고, ‘곰탕집 성추행 사건’ 등이 논란이 됐다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====링크 데이터====&lt;br /&gt;
*&lt;br /&gt;
*&lt;br /&gt;
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		<author><name>윤석만</name></author>	</entry>

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*젠더 갈등은 20대 남성의 정치성향에 어떤 영향을 미치는가&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====연구 배경====&lt;br /&gt;
*2020년 4·15 총선 결과 20대 남성의 보수화 경향이 뚜렷하게 나타났다. 이번 선거는 지역·세대·성별 모두 압도적인 더불어민주당의 승리였다. 그러나 청년들은 보통 진보적일 것이라는 통념과 달리 20대 남성의 미래통합당 득표율이 높았다. 전체 남성 중 60대 이상(60%)이 압도적이었지만 2위가 20대(41%)였다. 인접한 30대(33%), 40대(27%), 50대(40%)와 비교해 보수 성향이 짙었다.&lt;br /&gt;
*반면 20대 여성의 통합당 득표율은 25%에 불과했고 이들의 대다수(64%)는 민주당에 투표했다. 정치적 코호트는 보통 같은 세대 안에서 비슷한 성향을 보이게 된다. 그들이 겪는 역사적 사건과 사회·문화적 배경이 같기 때문이다. 그래서 세대별로 정치 성향이 갈리긴 하지만, 같은 세대 안에서 성별 격차가 크진 않다. 하지만 현재의 20대는 남녀의 정치적 성향이 정반대다. 그 이유는 무엇일까.&lt;br /&gt;
====20대 남성의 의미====&lt;br /&gt;
*지난 역사 속에서 일반적으로 20대 남성은 진보 성향을 보여 왔다. 4.19 혁명과 6월 항쟁 등 민주화 운동의 적극적 주체였고, 2002년 노무현 당선 및 열린우리당 창당 당시 가장 든든한 우군이었다. 그러나 2010년대 이후 20대 남성은 점진적으로 보수화 됐다. 특히 현 정부 출범 이후 20대 남성의 진보층 이탈 및 보수화 성향이 공고해졌다. 이처럼 ‘이남자(20대 남성)의 보수화’ 현상을 사회·경제·문화적 맥락에서 원인을 살펴보는 것이 연구 목적이다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==='''데이터 목록'''===&lt;br /&gt;
====자료1====&lt;br /&gt;
*한국갤럽의 월간동향 데이터를 사용했다. 매월 전국 표본 3000~5000명을 대상으로 지지 정당, 대통령 선호도 등을 연령 및 성별로 설문조사한 자료다. 국내 정치 관련 설문 중 가장 권위있는 데이터로 조사가 시작된 2013년 1월부터 2020년 1월까지 자료를 분석 대상으로 삼았다. 특히 메갈리아 등 남녀갈등 이슈가 증폭된 2015년 이후의 추이를 집중적으로 살펴봤다.&lt;br /&gt;
*이 기간동안 각각 민주당과 정의당, 자유한국당과 바른정당(미래당)의 지지율 합으로 진보·보수 정당의 지지율을 구했다. 지지율 2% 미만인 민주평화당·우리공화당 등은 제외했다. 이 시기에 잠깐 존재했던 국민의당은 호남에 지역기반을 둔 정당이었지만 중도보수 성향을 띤 안철수란 인물의 희석 효과로 인해  진보·보수 분석에서 제외했다.&lt;br /&gt;
====자료2====&lt;br /&gt;
*2번째 분석 자료로 국가미래연구원(이사장 김광두)과 타파크로스의 빅데이터를 활용했다. 이 자료는 2017년 7월 ~ 2018년 12월 SNS, 인터넷 커뮤니티 등에 오른 키워드를 분석한 결과다. 시기적 차이를 살펴보기 위해  2015년 1월 ~ 2016년 6월 조사를 비교 분석했다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====자료1: 정치성향====&lt;br /&gt;
*매년 3월 기준 20대 남성의 '진보 vs 보수' 정당 지지율. (단위 %)&lt;br /&gt;
*2015년 3월: 33 vs 24&lt;br /&gt;
*2016년 3월: 30 vs 25&lt;br /&gt;
*2017년 3월: 53 vs 8&lt;br /&gt;
*2018년 3월: 45 vs 15&lt;br /&gt;
*2019년 3월: 29 vs 31&lt;br /&gt;
*2020년 1월: 26 vs 25&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====자료2: 빅데이터====&lt;br /&gt;
*2017년 7월 ~ 2018년 12월 언급량이 가장 많았던 사회이슈 톱10 중 6개가 젠더 이슈&lt;br /&gt;
*남녀갈등 언급량 2017년 7월 ~ 2018년 12월:  2409만 건&lt;br /&gt;
*남녀갈등 언급량 2015년 1월 ~ 2016년 6월: 385만 건&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====사건====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
  문재인 정부 출범과 함께 가속화된 이남자의 보수화는 2018년 급격히 진행됐고 2019년엔 진보층 이탈이 공고해졌다. 2018년에는 미투 등 양성평등 이슈가 컸다. 사회적으로 ‘82년생 김지영’이 큰 유행을 했고, ‘곰탕집 성추행 사건’ 등이 논란이 됐다. &lt;br /&gt;
  국가미래연구원와 타파크로스 빅데이터 자료에 따르면 2017년 7월 ~ 2018년 12월 언급량이 가장 많았던 사회이슈 톱10 중 6개가 젠더 이슈였다. 전체 사회갈등 중 남녀갈등 언급량은 2409만 건으로 전체의 70%를 차지했다. 2015년 1월 ~ 2016년 6월 조사 때(385만 건)의 6배다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
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*&lt;br /&gt;
*&lt;br /&gt;
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		<title>20대 남성의 보수화</title>
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&lt;br /&gt;
==='''연구 목적'''===&lt;br /&gt;
====연구 주제====&lt;br /&gt;
*젠더 갈등은 20대 남성의 정치성향에 어떤 영향을 미치는가&lt;br /&gt;
====연구 배경====&lt;br /&gt;
*2020년 4·15 총선 결과 20대 남성의 보수화 경향이 뚜렷하게 나타났다. 이번 선거는 지역·세대·성별 모두 압도적인 더불어민주당의 승리였다. 그러나 청년들은 보통 진보적일 것이라는 통념과 달리 20대 남성의 미래통합당 득표율이 높았다. 전체 남성 중 60대 이상(60%)이 압도적이었지만 2위가 20대(41%)였다. 인접한 30대(33%), 40대(27%), 50대(40%)와 비교해 보수 성향이 짙었다.&lt;br /&gt;
*반면 20대 여성의 통합당 득표율은 25%에 불과했고 이들의 대다수(64%)는 민주당에 투표했다. 정치적 코호트는 보통 같은 세대 안에서 비슷한 성향을 보이게 된다. 그들이 겪는 역사적 사건과 사회·문화적 배경이 같기 때문이다. 그래서 세대별로 정치 성향이 갈리긴 하지만, 같은 세대 안에서 성별 격차가 크진 않다. 하지만 현재의 20대는 남녀의 정치적 성향이 정반대다. 그 이유는 무엇일까.&lt;br /&gt;
====20대 남성의 의미====&lt;br /&gt;
*지난 역사 속에서 일반적으로 20대 남성은 진보 성향을 보여 왔다. 4.19 혁명과 6월 항쟁 등 민주화 운동의 적극적 주체였고, 2002년 노무현 당선 및 열린우리당 창당 당시 가장 든든한 우군이었다. 그러나 2010년대 이후 20대 남성은 점진적으로 보수화 됐다. 특히 현 정부 출범 이후 20대 남성의 진보층 이탈 및 보수화 성향이 공고해졌다. 이처럼 ‘이남자(20대 남성)의 보수화’ 현상을 사회·경제·문화적 맥락에서 원인을 살펴보는 것이 연구 목적이다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==='''데이터 목록'''===&lt;br /&gt;
====자료====&lt;br /&gt;
*한국갤럽 월간동향 데이터 사용. 조사가 시작된 2013년 1월부터 2020년 1월까지 자료 토대로 분석. &lt;br /&gt;
*특히 메갈리아 등 남녀갈등 이슈가 증폭된 2015년 이후의 추이를 살펴봄.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====정치성향====&lt;br /&gt;
*매년 3월 기준 20대 남성의 '진보 vs 보수' 정당 지지율. (단위 %)&lt;br /&gt;
*2015년 3월: 33 vs 24&lt;br /&gt;
*2016년 3월: 30 vs 25&lt;br /&gt;
*2017년 3월: 53 vs 8&lt;br /&gt;
*2018년 3월: 45 vs 15&lt;br /&gt;
*2019년 3월: 29 vs 31&lt;br /&gt;
*2020년 1월: 26 vs 25&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====사건====&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====링크 데이터====&lt;br /&gt;
*&lt;br /&gt;
*&lt;br /&gt;
*&lt;br /&gt;
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==='''데이터 네트워크'''===&lt;br /&gt;
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====연구 주제====&lt;br /&gt;
젠더 갈등은 20대 남성의 정치성향에 어떤 영향을 미치는가&lt;br /&gt;
====연구 배경====&lt;br /&gt;
2020년 4·15 총선 결과 20대 남성의 보수화 경향이 뚜렷하게 나타났다. 이번 선거는 지역·세대·성별 모두 압도적인 더불어민주당의 승리였다. 그러나 청년들은 보통 진보적일 것이라는 통념과 달리 20대 남성의 미래통합당 득표율이 높았다. 전체 남성 중 60대 이상(60%)이 압도적이었지만 2위가 20대(41%)였다. 인접한 30대(33%), 40대(27%), 50대(40%)와 비교해 보수 성향이 짙었다.&lt;br /&gt;
반면 20대 여성의 통합당 득표율은 25%에 불과했고 이들의 대다수(64%)는 민주당에 투표했다. 정치적 코호트는 보통 같은 세대 안에서 비슷한 성향을 보이게 된다. 그들이 겪는 역사적 사건과 사회·문화적 배경이 같기 때문이다. 그래서 세대별로 정치 성향이 갈리긴 하지만, 같은 세대 안에서 성별 격차가 크진 않다. 하지만 현재의 20대는 남녀의 정치적 성향이 정반대다. 그 이유는 무엇일까.&lt;br /&gt;
====20대 남성의 의미====&lt;br /&gt;
지난 역사 속에서 일반적으로 20대 남성은 진보 성향을 보여 왔다. 4.19 혁명과 6월 항쟁 등 민주화 운동의 적극적 주체였고, 2002년 노무현 당선 및 열린우리당 창당 당시 가장 든든한 우군이었다. 그러나 2010년대 이후 20대 남성은 점진적으로 보수화 됐다. 특히 현 정부 출범 이후 20대 남성의 진보층 이탈 및 보수화 성향이 공고해졌다. 이처럼 ‘이남자(20대 남성)의 보수화’ 현상을 사회·경제·문화적 맥락에서 원인을 살펴보는 것이 연구 목적이다.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==='''데이터 목록'''===&lt;br /&gt;
====자료====&lt;br /&gt;
*한국갤럽 월간동향 데이터 사용. 조사가 시작된 2013년 1월부터 2020년 1월까지 자료 토대로 분석. &lt;br /&gt;
*특히 메갈리아 등 남녀갈등 이슈가 증폭된 2015년 이후의 추이를 살펴봄.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====정치성향====&lt;br /&gt;
*매년 3월 기준 20대 남성의 '진보 vs 보수' 정당 지지율. (단위 %)&lt;br /&gt;
*2015년 3월: 33 vs 24&lt;br /&gt;
*2016년 3월: 30 vs 25&lt;br /&gt;
*2017년 3월: 53 vs 8&lt;br /&gt;
*2018년 3월: 45 vs 15&lt;br /&gt;
*2019년 3월: 29 vs 31&lt;br /&gt;
*2020년 1월: 26 vs 25&lt;br /&gt;
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*&lt;br /&gt;
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====자료====&lt;br /&gt;
*한국갤럽 월간동향 데이터 사용. 조사가 시작된 2013년 1월부터 2020년 1월까지 자료 토대로 분석. &lt;br /&gt;
*특히 메갈리아 등 남녀갈등 이슈가 증폭된 2015년 이후의 추이를 살펴봄.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====정치성향====&lt;br /&gt;
*매년 3월 기준 20대 남성의 '진보 vs 보수' 정당 지지율. (단위 %)&lt;br /&gt;
*2015년 3월: 33 vs 24&lt;br /&gt;
*2016년 3월: 30 vs 25&lt;br /&gt;
*2017년 3월: 53 vs 8&lt;br /&gt;
*2018년 3월: 45 vs 15&lt;br /&gt;
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*&lt;br /&gt;
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*한국갤럽 월간동향 데이터 사용. 조사가 시작된 2013년 1월부터 2020년 1월까지 자료 토대로 분석. &lt;br /&gt;
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*매년 3월 기준 20대 남성의 '진보 vs 보수' 정당 지지율. (단위 %)&lt;br /&gt;
*2015년 3월: 33 vs 24&lt;br /&gt;
*2016년 3월: 30 vs 25&lt;br /&gt;
*2017년 3월: 53 vs 8&lt;br /&gt;
*2018년 3월: 45 vs 15&lt;br /&gt;
*2019년 3월: 29 vs 31&lt;br /&gt;
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		<title>20대 남성의 보수화</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=20%EB%8C%80_%EB%82%A8%EC%84%B1%EC%9D%98_%EB%B3%B4%EC%88%98%ED%99%94&amp;diff=11423"/>
				<updated>2020-05-27T02:22:08Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;윤석만: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{버튼클릭|[[HumanitiesAndArtificialIntelligence#Research Topics|〈인문학과 인공지능〉 강의 페이지로 돌아가기]]}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==='''데이터 목록'''===&lt;br /&gt;
====노드 데이터====&lt;br /&gt;
*관련 &lt;br /&gt;
**자료&lt;br /&gt;
한국갤럽 월간동향 데이터 사용. 조사가 시작된 2013년 1월부터 2020년 1월까지 자료 토대로 분석. 특히 메갈리아 등 남녀갈등 이슈가 증폭된 2015년 이후의 추이를 살펴봄.&lt;br /&gt;
**&lt;br /&gt;
**&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====링크 데이터====&lt;br /&gt;
*&lt;br /&gt;
*&lt;br /&gt;
*&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==='''데이터 네트워크'''===&lt;br /&gt;
{{NetworkGraph| title=20대_남성의_보수화.lst}}&lt;br /&gt;
{{버튼클릭|[[20대_남성의_보수화.lst|lst 페이지로 가기]]}}&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>윤석만</name></author>	</entry>

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		<title>20대 남성의 보수화</title>
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				<updated>2020-05-13T14:35:19Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;윤석만: 윤석만 (토론)의 10604판 편집을 되돌림&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{버튼클릭|[[HumanitiesAndArtificialIntelligence#Research Topics|〈인문학과 인공지능〉 강의 페이지로 돌아가기]]}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
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==='''데이터 목록'''===&lt;br /&gt;
====노드 데이터====&lt;br /&gt;
*관련 &lt;br /&gt;
**&lt;br /&gt;
**&lt;br /&gt;
**&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====링크 데이터====&lt;br /&gt;
*&lt;br /&gt;
*&lt;br /&gt;
*&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==='''데이터 네트워크'''===&lt;br /&gt;
{{NetworkGraph| title=20대_남성의_보수화.lst}}&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>윤석만</name></author>	</entry>

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		<title>20대 남성의 보수화</title>
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		<summary type="html">&lt;p&gt;윤석만: 문서를 비움&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>윤석만</name></author>	</entry>

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		<summary type="html">&lt;p&gt;윤석만: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
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====노드 데이터====&lt;br /&gt;
*관련 &lt;br /&gt;
**&lt;br /&gt;
**&lt;br /&gt;
**&lt;br /&gt;
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====링크 데이터====&lt;br /&gt;
*&lt;br /&gt;
*&lt;br /&gt;
*&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==='''데이터 네트워크'''===&lt;br /&gt;
{{NetworkGraph| title=20대_남성의_보수화.lst}}&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>윤석만</name></author>	</entry>

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		<summary type="html">&lt;p&gt;윤석만: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
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*관련 &lt;br /&gt;
**&lt;br /&gt;
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**&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====링크 데이터====&lt;br /&gt;
*&lt;br /&gt;
*&lt;br /&gt;
*&lt;br /&gt;
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==='''데이터 네트워크'''===&lt;br /&gt;
{{NetworkGraph| title=20대 남성의 보수화.lst}}&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>윤석만</name></author>	</entry>

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		<summary type="html">&lt;p&gt;윤석만: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
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&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==='''데이터 목록'''===&lt;br /&gt;
====노드 데이터====&lt;br /&gt;
*관련 &lt;br /&gt;
**&lt;br /&gt;
**&lt;br /&gt;
**&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====링크 데이터====&lt;br /&gt;
*&lt;br /&gt;
*&lt;br /&gt;
*&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==='''데이터 네트워크'''===&lt;br /&gt;
{{NetworkGraph| title=20대_남성의_보수화.lst}}&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>윤석만</name></author>	</entry>

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		<title>20대 남성의 보수화</title>
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				<updated>2020-05-13T14:28:26Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;윤석만: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;&amp;lt;pre&amp;gt;&lt;br /&gt;
#Project&lt;br /&gt;
h1 윤석만.lst&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
#Class&lt;br /&gt;
인물		red		circle&lt;br /&gt;
학교		blue		circle&lt;br /&gt;
학과		blue		rectangle&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
#Relation&lt;br /&gt;
isLecturerOf		의_학생이다	arrow	2&lt;br /&gt;
isAttachedTo		의_부속이다	arrow	2&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
#Nodes&lt;br /&gt;
윤석만 				인물		윤석만				http://redint.info				null				2&lt;br /&gt;
경희대 				학교		경희대				http://www.khu.ac.kr/			null				2&lt;br /&gt;
경희대_사회학과	학과		경희대_사회학과	http://gukmun.khu.ac.kr/			null				2&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
#Links&lt;br /&gt;
윤석만	경희대_사회학과		isLecturerOf&lt;br /&gt;
경희대_사회학과	경희대		isAttachedTo&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
#End&lt;br /&gt;
&amp;lt;/pre&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Visualization==&lt;br /&gt;
{{NetworkGraph | title=윤석만.lst}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[분류:Network Graph Script]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>윤석만</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=20%EB%8C%80_%EB%82%A8%EC%84%B1%EC%9D%98_%EB%B3%B4%EC%88%98%ED%99%94&amp;diff=10596</id>
		<title>20대 남성의 보수화</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=20%EB%8C%80_%EB%82%A8%EC%84%B1%EC%9D%98_%EB%B3%B4%EC%88%98%ED%99%94&amp;diff=10596"/>
				<updated>2020-05-13T14:24:09Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;윤석만: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;&amp;lt;pre&amp;gt;&lt;br /&gt;
#Project&lt;br /&gt;
h1 20대 남성의 보수화.lst&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
#Class&lt;br /&gt;
잡지		red		circle&lt;br /&gt;
비평		blue		rectangle&lt;br /&gt;
비평가	blue		circle&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
#Relation&lt;br /&gt;
isIncludedtextOf	의_수록작이다	arrow	2&lt;br /&gt;
isOpinionOf		의_주장이다		arrow	2&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
#Nodes&lt;br /&gt;
문학과지성 				잡지			문학과지성				null			null				1&lt;br /&gt;
시의_변모와_시인 			비평			시의_변모와_시인			null			null				1&lt;br /&gt;
시인과_현실과의_거리 		비평			시인과_현실과의_거리		null			null				1&lt;br /&gt;
개인의_극복 				비평			개인의_극복				null			null				1&lt;br /&gt;
타락한_시대의_삶과_꿈 		비평			타락한_시대의_삶과_꿈		null			null				1&lt;br /&gt;
70년대_한국시의_방향 		비평			70년대_한국시의_방향		null			null				1&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
#Links&lt;br /&gt;
시의_변모와_시인	 	문학과지성				isIncludedtextOf&lt;br /&gt;
시인과_현실과의_거리  	문학과지성				isIncludedtextOf&lt;br /&gt;
개인의_극복  			문학과지성				isIncludedtextOf&lt;br /&gt;
타락한_시대의_삶과_꿈	문학과지성				isIncludedtextOf&lt;br /&gt;
70년대_한국시의_방향	문학과지성				isIncludedtextOf&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
#End&lt;br /&gt;
&amp;lt;/pre&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Visualization==&lt;br /&gt;
{{NetworkGraph | title=문학과지성_수록_황동규_비평_분석.lst}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[분류:Network Graph Script]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>윤석만</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=20%EB%8C%80_%EB%82%A8%EC%84%B1%EC%9D%98_%EB%B3%B4%EC%88%98%ED%99%94&amp;diff=10595</id>
		<title>20대 남성의 보수화</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=20%EB%8C%80_%EB%82%A8%EC%84%B1%EC%9D%98_%EB%B3%B4%EC%88%98%ED%99%94&amp;diff=10595"/>
				<updated>2020-05-13T14:19:19Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;윤석만: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;&amp;lt;pre&amp;gt;&lt;br /&gt;
#Project&lt;br /&gt;
h1 문학과지성_수록_황동규_비평_분석.lst&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
#Class&lt;br /&gt;
잡지		red		circle&lt;br /&gt;
비평		blue		rectangle&lt;br /&gt;
비평가	blue		circle&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
#Relation&lt;br /&gt;
isIncludedtextOf	의_수록작이다	arrow	2&lt;br /&gt;
isOpinionOf		의_주장이다		arrow	2&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
#Nodes&lt;br /&gt;
문학과지성 				잡지			문학과지성				null			null				1&lt;br /&gt;
시의_변모와_시인 			비평			시의_변모와_시인			null			null				1&lt;br /&gt;
시인과_현실과의_거리 		비평			시인과_현실과의_거리		null			null				1&lt;br /&gt;
개인의_극복 				비평			개인의_극복				null			null				1&lt;br /&gt;
타락한_시대의_삶과_꿈 		비평			타락한_시대의_삶과_꿈		null			null				1&lt;br /&gt;
70년대_한국시의_방향 		비평			70년대_한국시의_방향		null			null				1&lt;br /&gt;
김용직					비평가		김용직					null			null				1&lt;br /&gt;
김종길					비평가		김종길					null			null				1&lt;br /&gt;
이성부					비평가		이성부					null			null				1&lt;br /&gt;
이가림					비평가		이가림					null			null				1&lt;br /&gt;
이경수					비평가		이경수					null			null				1&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
#Links&lt;br /&gt;
시의_변모와_시인	 	문학과지성				isIncludedtextOf&lt;br /&gt;
시인과_현실과의_거리  	문학과지성				isIncludedtextOf&lt;br /&gt;
개인의_극복  			문학과지성				isIncludedtextOf&lt;br /&gt;
타락한_시대의_삶과_꿈	문학과지성				isIncludedtextOf&lt;br /&gt;
70년대_한국시의_방향	문학과지성				isIncludedtextOf&lt;br /&gt;
김용직				시의_변모와_시인			isOpinionOf&lt;br /&gt;
김종길				시인과_현실과의_거리 		isOpinionOf&lt;br /&gt;
이성부				개인의_극복				isOpinionOf&lt;br /&gt;
이가림				타락한_시대의_삶과_꿈		isOpinionOf&lt;br /&gt;
이경수				70년대_한국시의_방향		isOpinionOf&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
#End&lt;br /&gt;
&amp;lt;/pre&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Visualization==&lt;br /&gt;
{{NetworkGraph | title=문학과지성_수록_황동규_비평_분석.lst}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[분류:Network Graph Script]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>윤석만</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=20%EB%8C%80_%EB%82%A8%EC%84%B1%EC%9D%98_%EB%B3%B4%EC%88%98%ED%99%94&amp;diff=10594</id>
		<title>20대 남성의 보수화</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=20%EB%8C%80_%EB%82%A8%EC%84%B1%EC%9D%98_%EB%B3%B4%EC%88%98%ED%99%94&amp;diff=10594"/>
				<updated>2020-05-13T14:10:26Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;윤석만: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;&amp;lt;pre&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
#Project&lt;br /&gt;
h120대 남성의 보수화.lst&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
#Class&lt;br /&gt;
인물		red		        circle&lt;br /&gt;
서점		blue		circle&lt;br /&gt;
문헌		green   		circle&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
#Relation&lt;br /&gt;
isOwnerOf		의_주인장이다	    arrow	   2 &lt;br /&gt;
isVisitedTo		의_방문자이다	    arrow	   2&lt;br /&gt;
isDataOf                의_서적이다         arrow     2&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
#Nodes&lt;br /&gt;
박인환 				인물		박인환				1&lt;br /&gt;
마리서사 				서점		마리서사				1&lt;br /&gt;
김수영                      	인물		김수영				1&lt;br /&gt;
박일영                              인물         박일영                             1&lt;br /&gt;
#Links&lt;br /&gt;
박인환	마리서사		isOwnerOf&lt;br /&gt;
김수영	마리서사		isVisitedTo&lt;br /&gt;
박일영     마리서사          isVisitedTo&lt;br /&gt;
#End&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;/pre&amp;gt;&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>윤석만</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=20%EB%8C%80_%EB%82%A8%EC%84%B1%EC%9D%98_%EB%B3%B4%EC%88%98%ED%99%94&amp;diff=10593</id>
		<title>20대 남성의 보수화</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=20%EB%8C%80_%EB%82%A8%EC%84%B1%EC%9D%98_%EB%B3%B4%EC%88%98%ED%99%94&amp;diff=10593"/>
				<updated>2020-05-13T13:58:19Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;윤석만: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;&amp;lt;pre&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
#Project&lt;br /&gt;
h120대 남성의 보수화.lst&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
#Class&lt;br /&gt;
인물		red		        circle&lt;br /&gt;
서점		blue		circle&lt;br /&gt;
문헌		green   		circle&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
#Relation&lt;br /&gt;
isOwnerOf		의_주인장이다	    arrow	   2 &lt;br /&gt;
isVisitedTo		의_방문자이다	    arrow	   2&lt;br /&gt;
isDataOf                의_서적이다         arrow     2&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
#Nodes&lt;br /&gt;
박인환 				인물		박인환				1&lt;br /&gt;
마리서사 				서점		마리서사				1&lt;br /&gt;
김수영                      	인물		김수영				1&lt;br /&gt;
박일영                              인물         박일영                             1&lt;br /&gt;
#Links&lt;br /&gt;
박인환	마리서사		isOwnerOf&lt;br /&gt;
김수영	마리서사		isVisitedTo&lt;br /&gt;
박일영     마리서사          isVisitedTo&lt;br /&gt;
#End&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;/pre&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Visualization==&lt;br /&gt;
{{NetworkGraph | title=20대 남성의 보수화.lst}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[분류:Network Graph Script]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>윤석만</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=20%EB%8C%80_%EB%82%A8%EC%84%B1%EC%9D%98_%EB%B3%B4%EC%88%98%ED%99%94&amp;diff=10592</id>
		<title>20대 남성의 보수화</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=20%EB%8C%80_%EB%82%A8%EC%84%B1%EC%9D%98_%EB%B3%B4%EC%88%98%ED%99%94&amp;diff=10592"/>
				<updated>2020-05-13T13:57:19Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;윤석만: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;&amp;lt;pre&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
#Project&lt;br /&gt;
h1박인환의 마리서사.lst&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
#Class&lt;br /&gt;
인물		red		        circle&lt;br /&gt;
서점		blue		circle&lt;br /&gt;
문헌		green   		circle&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
#Relation&lt;br /&gt;
isOwnerOf		의_주인장이다	    arrow	   2 &lt;br /&gt;
isVisitedTo		의_방문자이다	    arrow	   2&lt;br /&gt;
isDataOf                의_서적이다         arrow     2&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
#Nodes&lt;br /&gt;
박인환 				인물		박인환				1&lt;br /&gt;
마리서사 				서점		마리서사				1&lt;br /&gt;
김수영                      	인물		김수영				1&lt;br /&gt;
박일영                              인물         박일영                             1&lt;br /&gt;
#Links&lt;br /&gt;
박인환	마리서사		isOwnerOf&lt;br /&gt;
김수영	마리서사		isVisitedTo&lt;br /&gt;
박일영     마리서사          isVisitedTo&lt;br /&gt;
#End&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;/pre&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Visualization==&lt;br /&gt;
{{NetworkGraph | title=박인환의_마리서사.lst}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[분류:Network Graph Script]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>윤석만</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=20%EB%8C%80_%EB%82%A8%EC%84%B1%EC%9D%98_%EB%B3%B4%EC%88%98%ED%99%94&amp;diff=10591</id>
		<title>20대 남성의 보수화</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=20%EB%8C%80_%EB%82%A8%EC%84%B1%EC%9D%98_%EB%B3%B4%EC%88%98%ED%99%94&amp;diff=10591"/>
				<updated>2020-05-13T13:56:40Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;윤석만: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;&amp;lt;pre&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
#Project&lt;br /&gt;
h120대 남성의 보수화.lst&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
#Class&lt;br /&gt;
인물		red		        circle&lt;br /&gt;
서점		blue		circle&lt;br /&gt;
문헌		green   		circle&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
#Relation&lt;br /&gt;
isOwnerOf		의_주인장이다	    arrow	   2 &lt;br /&gt;
isVisitedTo		의_방문자이다	    arrow	   2&lt;br /&gt;
isDataOf                의_서적이다         arrow     2&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
#Nodes&lt;br /&gt;
박인환 				인물		박인환				1&lt;br /&gt;
마리서사 				서점		마리서사				1&lt;br /&gt;
김수영                      	인물		김수영				1&lt;br /&gt;
박일영                              인물         박일영                             1&lt;br /&gt;
#Links&lt;br /&gt;
박인환	마리서사		isOwnerOf&lt;br /&gt;
김수영	마리서사		isVisitedTo&lt;br /&gt;
박일영     마리서사          isVisitedTo&lt;br /&gt;
#End&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;/pre&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Visualization==&lt;br /&gt;
{{NetworkGraph | title=20대 남성의 보수화.lst}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[분류:Network Graph Script]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>윤석만</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=20%EB%8C%80_%EB%82%A8%EC%84%B1%EC%9D%98_%EB%B3%B4%EC%88%98%ED%99%94&amp;diff=10590</id>
		<title>20대 남성의 보수화</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=20%EB%8C%80_%EB%82%A8%EC%84%B1%EC%9D%98_%EB%B3%B4%EC%88%98%ED%99%94&amp;diff=10590"/>
				<updated>2020-05-13T13:54:00Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;윤석만: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;&amp;lt;pre&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
#Project&lt;br /&gt;
h120대 남성의 보수화.lst&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
#Class&lt;br /&gt;
독립변수		red		        circle&lt;br /&gt;
종속변수  	blue		circle&lt;br /&gt;
영향설명		green   		circle&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
#Relation&lt;br /&gt;
isCauseOf		의_원인이다	    arrow	   2 &lt;br /&gt;
isCauseOf		의_원인이다	    arrow	   2&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
#Nodes&lt;br /&gt;
20대_남성_보수화		종속변수	    20대_남성_보수화				1&lt;br /&gt;
페미니즘                     	독립변수		페미니즘				1&lt;br /&gt;
역차별                           독립변수         역차별                             1&lt;br /&gt;
#Links&lt;br /&gt;
페미니즘 	20대_남성_보수화	       isCauseOf&lt;br /&gt;
역차별     20대_남성_보수화          isCauseOf&lt;br /&gt;
#End&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;/pre&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Visualization==&lt;br /&gt;
{{NetworkGraph | title=20대 남성의 보수화.lst}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[분류:Network Graph Script]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>윤석만</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=20%EB%8C%80_%EB%82%A8%EC%84%B1%EC%9D%98_%EB%B3%B4%EC%88%98%ED%99%94&amp;diff=10589</id>
		<title>20대 남성의 보수화</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=20%EB%8C%80_%EB%82%A8%EC%84%B1%EC%9D%98_%EB%B3%B4%EC%88%98%ED%99%94&amp;diff=10589"/>
				<updated>2020-05-13T13:48:08Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;윤석만: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;&amp;lt;pre&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
#Project&lt;br /&gt;
h120대 남성의 보수화.lst&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
#Class&lt;br /&gt;
인물		red		        circle&lt;br /&gt;
서점		blue		circle&lt;br /&gt;
문헌		green   		circle&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
#Relation&lt;br /&gt;
isOwnerOf		의_주인장이다	    arrow	   2 &lt;br /&gt;
isVisitedTo		의_방문자이다	    arrow	   2&lt;br /&gt;
isDataOf                의_서적이다         arrow     2&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
#Nodes&lt;br /&gt;
박인환 				인물		박인환				1&lt;br /&gt;
마리서사 				서점		마리서사				1&lt;br /&gt;
김수영                      	인물		김수영				1&lt;br /&gt;
박일영                              인물         박일영                             1&lt;br /&gt;
#Links&lt;br /&gt;
박인환	마리서사		isOwnerOf&lt;br /&gt;
김수영	마리서사		isVisitedTo&lt;br /&gt;
박일영     마리서사          isVisitedTo&lt;br /&gt;
#End&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;/pre&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Visualization==&lt;br /&gt;
{{NetworkGraph | title=박인환의_마리서사.lst}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[분류:Network Graph Script]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>윤석만</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=20%EB%8C%80_%EB%82%A8%EC%84%B1%EC%9D%98_%EB%B3%B4%EC%88%98%ED%99%94&amp;diff=10581</id>
		<title>20대 남성의 보수화</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=20%EB%8C%80_%EB%82%A8%EC%84%B1%EC%9D%98_%EB%B3%B4%EC%88%98%ED%99%94&amp;diff=10581"/>
				<updated>2020-05-13T13:36:53Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;윤석만: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;&amp;lt;pre&amp;gt;&lt;br /&gt;
#Project&lt;br /&gt;
h1 윤석만.lst&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
#Class&lt;br /&gt;
인물		red		circle&lt;br /&gt;
학교		blue		circle&lt;br /&gt;
학과		blue		rectangle&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
#Relation&lt;br /&gt;
isLecturerOf		의_원인이다	arrow	2&lt;br /&gt;
isAttachedTo		의_원인이다	arrow	2&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
#Nodes&lt;br /&gt;
윤석만 				인물		윤석만				http://redint.info				null				2&lt;br /&gt;
경희대 				학교		경희대				http://www.khu.ac.kr/			null				2&lt;br /&gt;
경희대_사회학과	학과		경희대_사회학과	http://gukmun.khu.ac.kr/			null				2&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
#Links&lt;br /&gt;
윤석만	경희대_사회학과		isLecturerOf&lt;br /&gt;
경희대_사회학과	경희대		isAttachedTo&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
#End&lt;br /&gt;
&amp;lt;/pre&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Visualization==&lt;br /&gt;
{{NetworkGraph | title=윤석만.lst}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[분류:Network Graph Script]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>윤석만</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=20%EB%8C%80_%EB%82%A8%EC%84%B1%EC%9D%98_%EB%B3%B4%EC%88%98%ED%99%94&amp;diff=10580</id>
		<title>20대 남성의 보수화</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=20%EB%8C%80_%EB%82%A8%EC%84%B1%EC%9D%98_%EB%B3%B4%EC%88%98%ED%99%94&amp;diff=10580"/>
				<updated>2020-05-13T13:36:06Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;윤석만: 새 문서: &amp;lt;pre&amp;gt; #Project h1 윤석만.lst   #Class 인물		red		circle 학교		blue		circle 학과		blue		rectangle  #Relation isLecturerOf		의_학생이다	arrow	2 isAttachedTo		의_부속이...&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;&amp;lt;pre&amp;gt;&lt;br /&gt;
#Project&lt;br /&gt;
h1 윤석만.lst&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
#Class&lt;br /&gt;
인물		red		circle&lt;br /&gt;
학교		blue		circle&lt;br /&gt;
학과		blue		rectangle&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
#Relation&lt;br /&gt;
isLecturerOf		의_학생이다	arrow	2&lt;br /&gt;
isAttachedTo		의_부속이다	arrow	2&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
#Nodes&lt;br /&gt;
윤석만 				인물		윤석만				http://redint.info				null				2&lt;br /&gt;
경희대 				학교		경희대				http://www.khu.ac.kr/			null				2&lt;br /&gt;
경희대_사회학과	학과		경희대_사회학과	http://gukmun.khu.ac.kr/			null				2&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
#Links&lt;br /&gt;
윤석만	경희대_사회학과		isLecturerOf&lt;br /&gt;
경희대_사회학과	경희대		isAttachedTo&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
#End&lt;br /&gt;
&amp;lt;/pre&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Visualization==&lt;br /&gt;
{{NetworkGraph | title=윤석만.lst}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[분류:Network Graph Script]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>윤석만</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5_%EB%B6%84%EC%95%BC%EC%9D%98_%EA%B3%A0%EC%A0%84_%EC%9D%BD%EA%B8%B0&amp;diff=7810</id>
		<title>인공지능 분야의 고전 읽기</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5_%EB%B6%84%EC%95%BC%EC%9D%98_%EA%B3%A0%EC%A0%84_%EC%9D%BD%EA%B8%B0&amp;diff=7810"/>
				<updated>2020-04-04T04:52:00Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;윤석만: /* ②생각은 언어로 측정하는 이유 */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{버튼클릭|[[HumanitiesAndArtificialIntelligence#Research Topics|〈인문학과 인공지능〉 강의 페이지로 돌아가기]]}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===='''&amp;lt;span style=&amp;quot;color:#00008C&amp;quot;&amp;gt;앨런 튜링의 논문을 토대로 더글러스 호프스태터의 논문 읽기&amp;lt;/span&amp;gt;'''====&lt;br /&gt;
&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
====='''요구사항'''=====&lt;br /&gt;
{{Blockquote2|앨런 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」의 내용을 토대로, 더글러스 호프스태터의 「인공지능:회고」의 내용을 분석 및 요약·정리할 것. 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」은 '''〔앨런 튜링 지음/노승영 옮김, 『지능에 관하여』, 에이치비프레스, 2019, 65-112쪽.〕'''을, 호프스태터의 「인공지능:회고」는  '''〔더글라스 호프스태터 지음/박여성·안병서 옮김, 『괴델, 에셔, 바흐』, 까치, 2017, 812-869쪽.〕'''을 기본 원고로 할 것.&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====='''과제원고''' :  [[김웅기]], [[김태형]], [[장민주]]=====&lt;br /&gt;
&amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;&lt;br /&gt;
(내용 작성)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;br/&amp;gt;&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===='''&amp;lt;span style=&amp;quot;color:#00008C&amp;quot;&amp;gt;앨런 튜링의 논문을 토대로 잭 코플랜드의 논문 읽기&amp;lt;/span&amp;gt;'''====&lt;br /&gt;
&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
====='''요구사항'''=====&lt;br /&gt;
{{Blockquote2|앨런 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」의 내용을 토대로, 잭 코플랜드의 「기계는 생각할 수 있을까」의 내용을 분석 및 요약·정리할 것. 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」은 '''〔앨런 튜링 지음/노승영 옮김, 『지능에 관하여』, 에이치비프레스, 2019, 65-112쪽.〕'''을, 코플랜드의 「기계는 생각할 수 있을까」는  '''〔잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까』, 에디토리얼, 2020, 87-134쪽.〕'''을 기본 원고로 할 것.&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====='''과제원고''' : [[아슈토시]], [[이만호]], [[임연]]=====&lt;br /&gt;
&amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;&lt;br /&gt;
(내용 작성)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;br/&amp;gt;&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===='''&amp;lt;span style=&amp;quot;color:#00008C&amp;quot;&amp;gt;튜링 테스트에 대한 존 설의 입장을 기초로 잭 코플랜드와 레이 커즈와일의 사유 읽기&amp;lt;/span&amp;gt;'''====&lt;br /&gt;
&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
====='''요구사항'''=====&lt;br /&gt;
{{Blockquote2|앨런 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」의 내용을 토대로, 잭 코플랜드의 「흥미로운 사례, 중국어 방」의 내용 및 레이 커즈와일의 「존 설의 비판에 대한 반론」을 비교·정리할 것. 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」은 '''〔앨런 튜링 지음/노승영 옮김, 『지능에 관하여』, 에이치비프레스, 2019, 65-112쪽.〕'''을, 코플랜드의 「흥미로운 사례, 중국어 방」은  '''〔잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까』, 에디토리얼, 2020, 261-296쪽.〕'''을,  레이 커즈와일의 「존 설의 비판에 대한 반론」은  '''〔레이 커즈와일 지음/장시형·김명남 옮김, 『특이점이 온다』, 김영사, 2007, 638-654쪽.〕'''을 기본 원고로 할 것.&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====='''과제원고''' : [[길혜빈]], [[윤석만]], [[임예찬]]=====&lt;br /&gt;
&amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==1. 생각이란 무엇인가==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====①생각의 정의====&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;영화 ‘트랜센던스’에서 천재 과학자 윌(조니 뎁)은 인류가 수만 년에 걸쳐 이룩한 지적 능력을 뛰어넘어 자의식까지 갖춘 슈퍼컴퓨터를 개발한다. 그러나 기술발전으로 인류가 멸망할 것이라고 믿는 테러 단체의 공격을 받아 뇌사 상태에 빠진다. 절망에 빠진 윌의 연인 에블린(레베카 홀)은 실험용 원숭이의 뇌를 스캔해 컴퓨터에 업로드 했던 사실을 떠올린다. 윌을 잊을 수 없던 그녀는 연인의 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;뇌를 컴퓨터에 업로드&amp;lt;/font&amp;gt; 한다. 윌의 의식이 컴퓨터를 통해 부활한 것이다. 에블린이 윌의 뇌를 스캔한 컴퓨터는 육체만 없을 뿐 생전의 윌과 똑같은 기억과 감정, 성향을 갖고 있다. 그런데 여기서 윌은 인간일까, 컴퓨터일까? 비록 육체는 없어도 정신이 있으니 사람이 맞는가?&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;테슬라·스페이스엑스의 설립자인 일론 머스크는 트랜센던스를 현실화 할 수 있는 기술을 연구하고 있다. 인간과 컴퓨터를 결합한 ‘뉴럴 레이스(Neural Lace)’ 기술이다. 실제로 그는 2016년 ‘뉴럴 링크(Neural Link)’라는 기업을 만들어 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;뇌에 컴퓨터 칩을 삽입하는 기술&amp;lt;/font&amp;gt;을 연구 중이다. 이 칩은 클라우드 컴퓨터와 연결돼 뇌의 정보를 공유할 계획이다. 만일 ‘뉴럴 링크’의 프로젝트가 성공한다면 트랜센던스는 현실이 될 수 있다.&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;전통적으로 우리는 인간과 인간이 아닌 것을 구분할 때 생각하는 능력을 떠올린다. 생각은 종종 정신, 또는 영혼으로도 읽힌다. 이때 육신은 정신을 담는 그릇이기 때문에 인간의 본질은 고매한 정신에 있다고 한다. 세계의 많은 종교에서도 신체보다 정신을 더 중요하게 생각한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;그러나 과학에서 영혼, 정신, 생각은 우리가 생각하는 형이상학적 무언가가 아니다. &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;뇌 안에서 일어나는 세포들 간의 무수한 화학작용&amp;lt;/font&amp;gt;일 뿐이다. 인간의 생각, 그리고 그와 대비되는 기계의 생각이 어떻게 다른지, 혹은 같은지 비교하기 위해선 생각이라는 현상이 뇌에서 어떻게 일어나는지 먼저 살펴봐야 한다. 그런 후에야 [[앨런 튜링]]과 [[존 설]], 나아가 [[레이 커즈와일]]과 [[잭 코플랜드]]의 이론을 이해할 수 있을 것이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====②뇌의 원리====&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;진화 초기 단계의 생물에겐 뇌가 필요 없었다. 세포의 종류와 형태가 다양해지면서 복잡한 생명체가 나타났고, 이 생명체는 각 세포 간 복잡한 소통을 하기 위해 여러 화학 신호를 보내기 시작했다. 커뮤니케이션이 복잡해지면서 어떤 세포는 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;메시지를 전달하는 기능&amp;lt;/font&amp;gt;을 맡게 됐다. 이들이 발전한 것이 신경세포, 즉 뉴런이다. 뉴런은 어느 한 부분에 있지 않고 신체의 거의 모든 곳에 퍼져 있다. 물론 해파리처럼 근육과 뼈가 없이 뉴런과 같은 신경 체계로만 사는 동물도 있다. 하지만 대부분의 동물은 뉴런이 발달해 있고, 뉴런이 외부 감각을 받아들이는 핵심 기관인 눈과 입, 코 등의 주변에 몰리면서 뇌로 발전했다.&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;인간의 뇌는 약 800~1000억개의 뉴런으로 이뤄져 있다. 수천조개에 달하는 시냅스라 불리는 신경 연결망을 통해 뉴런 간에 신호를 주고받는다. 즉, 뇌에서는 어느 한순간도 쉬지 않고 이런 화학적 신호들이 오간다. 특히 사람에게는 특히 성상세포란 것이 있어 이것이 고차원적 신호를 담당하는 것으로 알려져 있다. 이런 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;모든 신호가 조합돼 전체를 이룬 것이 바로 생각&amp;lt;/font&amp;gt;이다. 외부 감각에 대한 느낌, 과거에 대한 기억, 어떤 현상에 대한 감정 등이 모두 생각의 틀 안에 있다.&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;뇌는 크게 세 부분으로 나뉜다. &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;파충류의 뇌로 불리는 후뇌, 포유류의 뇌로 불리는 중뇌, 영장류의 뇌로 불리는 대뇌&amp;lt;/font&amp;gt;다. 후뇌는 본능과 연결된다. 심장이 뛰거나 호흡하는 것처럼 생존과 직결된 영역을 담당한다. 또 죽음과 같은 위협을 감지하고 반응하는 것도 후뇌다. 후뇌는 인류가 포유류로 진화하기 전부터 존재한 아주 오래된 기능을 담당한다. 중뇌는 뇌의 중앙에 위치하는데 주로 감각 정보를 인지한다. 눈과 귀, 입, 손 등을 통해 전해지는 오감을 인지하고 여기에 적절한 행동(근육, 뼈의 움직임 등)을 조절한다. 생존 또는 사냥을 위해 시각, 후각, 청각이 발달해야 했던 포유류는 중뇌가 발달돼 있다. 실제로 진화 초기의 포유류는 후각을 담당하는 뇌의 부분이 발달해 있다고 한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;뇌의 가장 바깥쪽을 차지하면서 크기도 제일 큰 대뇌는 우리가 보통 생각하는 뇌다. 좌뇌와 우뇌로 나뉜다. 보통 좌뇌는 논리적 사고를, 우뇌는 공감각과 감성 등을 담당하는 것으로 알려져 있다. &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;대뇌 중 앞쪽에 위치한 부분을 전두엽이라고 하는데, 여기선 주로 언어와 사회성&amp;lt;/font&amp;gt; 등을 다룬다. 네안데르탈인과 호모 사피엔스의 가장 큰 차이점은 전두엽에 있다고 한다. 즉, 사피엔스는 언어와 사회성이 뛰어났기 때문에 3만 5000년 전 유럽에서 네안데르탈인과의 싸움에서 이겼다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;그렇다면 우리는 어떻게 생각을 하는가. 과거에 대한 기억, 어떤 사람에 대한 감정 등은 무슨 원리로 저장되는가. &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;인간의 기억과 감정은 뉴런 하나하나에 저장되는 것이 아니라 뉴런들이 주고받는 패턴 속에 저장&amp;lt;/font&amp;gt;된다. 휴대폰 잠금을 풀 때 점 하나하나가 중요한 게 아니라 각 점을 잇는 패턴이 중요하듯 말이다. 그러므로 각각의 기억과 감정은 손가락의 지문처럼 고유의 패턴을 갖고 있다.&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;1950년 앨런 튜링 이후 인공지능 연구는 한 동안 정체돼 있었다. 1970년대에 미국의 로봇 공학자 한스 모라벡은 ‘모라벡(Moravec)의 역설’을 제기했다. 그는 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;“인간에게 쉬운 일이 기계엔 어렵고, 기계에 쉬운 일은 인간이 잘 못 한다”&amp;lt;/font&amp;gt;고 했다. 예를 들어 자연스럽게 걷고 움직이는 것은 어린아이도 쉽게 할 수 있지만, 로봇에겐 매우 힘들다. 체스와 바둑에선 기계가 이미 인간을 뛰어넘었지만 갓난아이조차 가진 신체적 능력을 기계는 재현하기 어렵다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;이는 생각이라고 부를만한 것에 대해서도 마찬가지다. 컴퓨터는 매우 복잡한 수식을 계산하고 방대한 양의 데이터를 다루는 것은 쉽지만 얼굴을 인식하긴 어렵다. 인공지능이 개와 고양이를 구분하기 시작한 것도 비교적 최근의 일이다. 즉, 인공지능이 지금과 같이 급속도로 발전한 것은 최근의 일이다. 수십년 간 정체됐던 인공지능 기술이 갑자기 발전하게 된 핵심 원인 중 하나는 인공신경망 기술이다. &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;인간의 뇌처럼 신경망을 연결하는 컴퓨터를 만든 것&amp;lt;/font&amp;gt;이다. 인간이 일일이 아날로그 언어를 디지털 언어로 변환해 정보를 입력하는 대신 스스로 학습하도록 했다. 바로 ‘머신 러닝’이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;놀라운 것은 ‘머신 러닝’의 개념을 처음 제안한 사람이 앨런 튜링이라는 점이다. 1950년에 쓴 「계산기계와 지능」이란 논문에서 ‘아동기계’라는 이름으로 학습하는 컴퓨터를 고안했다. 이제 앨런 튜링의 생각을 살펴보자.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==2. 앨런 튜링의 문제제기 「계산기계와 지능」==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====①흉내게임과 아동기계====&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;튜링의 논문을 요약하면 인간을 흉내낼 수 있는 컴퓨터가 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;‘흉내게임’&amp;lt;/font&amp;gt;을 통과하면 생각하는 능력을 갖고 있다고 봐야한다는 것이다. 특히 이 컴퓨터는 처음부터 인간 성인과 같은 생각 능력을 갖추기 어려우므로, 어린이 수준의 능력을 가진 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;‘아동기계’&amp;lt;/font&amp;gt;를 만들어 스스로 학습할 수 있도록 하자는 것이 튜링의 결론이다. 그의 논문은 ‘기계가 생각할 수 있을까’란 첫 문장으로 시작한다. ‘흉내게임’에는 남자, 여자, 질문자 3명이 참가한다. 방식은 간단하다. 질문자는 각각 분리된 공간에 있는 남자와 여자에게 말을 걸어 답변을 듣는 과정에서 누가 남자이고, 여자인지 밝혀내는 것이다.&amp;lt;ref&amp;gt;출처: 「계산기계와 지능(1950)」〔앨런 튜링 지음/노승영 옮김, 『지능에 관하여』, 에이치비프레스, 2019, 65-112쪽.〕&amp;lt;/ref&amp;gt;&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;기계 입장에서 최선의 전략은 최대한 인간처럼 그럴 듯하게 보이려고 노력하는 것이다. 예를 들어 매우 어려운 산식을 문제로 내면, 원래 자신의 능력대로 너무 빨리 답변해선 안 된다. 그런 경우 기계라고 들통 날 것이기 때문이다. 또 “당신은 기계인가”라는 질문에 “당연히 아니다”와 같은 거짓말도 가능하다. 즉, 튜링은 자신이 처음 제기한 질문 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;‘기계가 생각할 수 있을까’를 ‘흉내게임을 잘 할 수 있는 상상 가능한 디지털 컴퓨터가 있을까’&amp;lt;/font&amp;gt;로 바꿨다. 뒤에서 자세히 살펴보겠지만 이에 대해 잭 코플랜드는 “튜링의 관점이란 ‘컴퓨터가 생각할 수 있는가’ 하는 다소 모호한 철학적 질문을 그저 단순하게 ‘컴퓨터가 튜링 테스트를 통과할 수 있는가’로 정확하고 과학적인 질문으로 대체한 것”이라고 요약한다.&amp;lt;ref&amp;gt;출처: 「기계는 생각할 수 있을까」〔잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까』, 에디토리얼, 2020, 87-134쪽.〕&amp;lt;/ref&amp;gt;&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;튜링은 논문의 결론에서 생각하는 기계가 성인의 마음을 흉내내는 과정에서 어떤 과정이 그 마음에 이르게 했는지를 다음과 같이 요약했다. ①출생시 마음의 초기 상태 ②마음이 받은 교육 ③(교육이 아닌) 마음이 겪은 경험. 처음부터 성인의 마음보다는 차라리 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;아동의 마음을 흉내내는 프로그램&amp;lt;/font&amp;gt;을 만들고 적절한 교육의 과정 거쳐 성인의 뇌를 얻자고 주장한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;그 이유는 아동의 뇌가 성인의 뇌에 비해 빈 공책처럼 메커니즘은 별로 없고 여백이 많기 때문이다. 메커니즘이 적으면 쉽게 프로그래밍할 수 있고, 학습의 과정을 거쳐 복잡한 사고를 구현할 수 있게 된다. 튜링은 1950년에 쓴 이 논문에서 “20세기 말이면 언어의 용법과 식자의 여론이 달라져 기계가 생각한다는 말에 거부감이 없어질 것”이라고 예측했고 이는 현실이 됐다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====②생각을 언어로 측정하는 이유====&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;튜링의 이야기를 마무리 짓기 전에 우리는 한 가지 중요한 사실을 짚고 넘어갈 필요가 있다. 튜링 테스트의 요점은 기계와 대화해보고 그 기계가 사람과 별 다른 차이가 없다면 생각하는 능력을 갖춘 것으로 봐도 된다는 것이다. 즉, 인간과 비슷한 언어능력을 갖고 있으면 생각하는 존재로 봐도 무방하다는 이야기다. 여기서 가장 중요한 전제는 ‘생각=언어능력’이라는 것이다. 이 명제가 참이 아니면 튜링테스트의 결과는 무용하다. 그렇다면  &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;생각이 곧 언어능력&amp;lt;/font&amp;gt;인 이유는 무엇인지 따져봐야 한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;인간의 머릿속에 일어나는 생각이라는 과정은 크게 2가지로 이뤄진다. 첫째는 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;감각을 통한 것&amp;lt;/font&amp;gt;이다. 듣고 보고 맡고 느끼는 것인데, 그 중에서도 가장 기본은 시각이다. 퇴근 후 저녁으로 무엇을 먹을까라는 생각을 한다고 치자. 매콤한 김치찌개를 먹을 수도 있고 깔끔한 샐러드를 택할 수도 있다. 머릿속의 생각은 김치찌개와 샐러드의 이미지, 맵거나 달콤한 소스의 향 등이다. 이처럼 단순한 생각은 시각을 중심으로 청각, 후각 등의 감각이 더해져 이뤄진다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;그런데 이번엔 다음 주에 어떤 보고서를 쓸까 하는 생각을 한다고 치자. 물론 하얀 종이와 컴퓨터 자판이 떠오를 수 있지만, 주된 생각은 언어를 매개로 하게 된다. 이미지와 동영상, 나아가 냄새와 촉각 등의 역할은 크게 줄어든다. &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;언어가 있어야 개념을 정의할 수 있고, 개념이 밑바탕 돼야 논리와 추론이 가능&amp;lt;/font&amp;gt;하다. 인간만이 할 수 있는 고차원적인 사고의 본질은 언어라는 것이다. 20세기의 철학자들이 인간 사고의 본질을 탐구하면서 언어 분석에 집중했던 이유도 그 때문이다.&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;이처럼 언어가 달라지면 생각도 달라진다. 예를 들어 영어권에 있는 사람과 한국어 문화권에 있는 사람은 기본적으로 생각의 틀이 다르다. 대표적인 게 높임말·낮춤말이다. 한국어는 말 자체로 위계서열이 나뉜다. 높임말을 쓰는 사람과 낮춤말을 쓰는 사람에 누구냐에 따라 권력구조가 형성된다. 그러나 영어는 여기서 자유롭다. 어린 소년과 나이 든 할아버지가 대화를 한다고 치자. 이들은 서로 이름을 부르며 대화하고, 서로를 친구라 부르기도 한다. 우리처럼 말을 통해 위계구조가 생기고, 관계가 수직적으로 결정되지 않는다. 최근 여러 기업들이 임직원 간에 영어 이름을 부르고 서로 존댓말을 쓰는 것도 그런 이유에서다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;말의 어순도 생각에 영향을 미친다. 예를 들어 우리말은 ‘나는 너를 사랑해(주어 목적어 동사)’지만 영어는 ‘I love you(주어 동사 목적어)’다. 우리말은 나의 감정 뿐 아니라 너와의 ‘관계’를, 영어는 너를 이야기하기에 앞서 나의 감정을 우선시 한다. 영어권 사람들이 자신의 생각을 솔직하게 표현하고 감정을 나타내는데 익숙한 이유도 이런 영향이 크다고 볼 수 있다. 이처럼 언어가 생각의 전부라고 볼 순 없어도 언어가 생각의 상당 부분인 것은 분명하다. 그런 이유에서 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;마르틴 하이데거는 “언어가 존재의 집”이라 했고, 루드비히 비트겐슈타인은 “내가 아는 언어의 한계가 내가 사는 세상의 한계”라고 했다.&amp;lt;/font&amp;gt;&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==3. 존 설의 ‘중국어 방’==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;미국의 철학자 존 설은 「마음, 뇌 그리고 과학」에서 ‘중국어 방’이라는 논증을 통해 생각하는 기계는 말이 안 된다고 일축했다. 튜링의 주장을 정면 반박한 것이다. 「존 설의 비판에 대한 반론」, 「흥미로운 사례, 중국어 방」에서 제시한 레이 커즈와일과 잭 코플랜드의 생각을 읽기에 앞서 존 설의 주장이 무엇인지부터 살펴보자.&amp;lt;ref&amp;gt;출처: 「흥미로운 사례, 중국어 방」〔잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까』, 에디토리얼, 2020, 261-296쪽.〕&amp;lt;/ref&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;중국어 방이라는 곳에는 1명의 사람이 들어 있고 밖에서는 타이핑된 질문지를 구멍으로 집어넣은 후 답변이 나올 때까지 기다린다. 이때 질문과 답은 모두 중국어다. 다만 그 안에 있는 사람은 중국어를 전혀 할 줄 모른다. 그러나 일종의 코드북, 또는 지침서를 통해 질문에 맞는 답변을 짜맞춰 결과물을 내놓는다. 밖에서 보기에 중국어 방에서 나온 결과물은 지능적인 것이라고 볼 수 있다. 중국어로 물었는데 중국으로 답변이 나왔으니 ‘중국어 방’은 중국어를 할 줄 아는구나 하고 생각할 수 있다. 그러나 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;방 안에 있는 사람은 중국어를 전혀 할 줄 모르고, 글자 역시 구불구불한 그림과 패턴으로만 인식할 뿐&amp;lt;/font&amp;gt;이다. 그에게 입출력은 무의미한 기호인 것이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;존 설은 중국어 방을 컴퓨터로 가정한다. 방 안의 사람이 중국어 질문과 답변은 완벽히 완료했다 하더라도 사실은 중국어를 모르는 것처럼, 중국어로 이야기할 수 있는 컴퓨터가 있다고 해서 그것이 중국어를 이해한다고 볼 수는 없다는 이야기다. 단지 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;기호를 조작하는 것만으로 언어를 이해하고 생각을 한다고 보면 안 된다&amp;lt;/font&amp;gt;는 뜻이다. 설의 이 논증은 큰 파장을 일으켰다. 인공지능 연구자, 또는 인공지능에 관심이 많은 이들은 설의 논증을 ‘바보 같다’고 평가했지만, 그 외의 사람들 중엔 설득력 있다고 느끼는 이들이 많았다. 직관적으로 이해하기엔 그다지 틀린 말이 없어 보이기 때문이다. 그러나 ‘중국어 방’ 논증은 논리적으로 모순된 부분이 많다. 이와 관련해 커즈와일과 코플랜드의 사유를 살펴보자.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;html&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;iframe width=&amp;quot;250&amp;quot; height=&amp;quot;120&amp;quot; src=&amp;quot;https://www.youtube.com/embed/lgmGslunEp4&amp;quot; frameborder=&amp;quot;0&amp;quot; allowfullscreen&amp;gt;&amp;lt;/iframe&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;/html&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==4. ‘존 설에 대한 반론’① 레이 커즈와일 「존 설의 비판에 대한 반론」==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;커즈와일은 설의 중국어 방 논증에 대해 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;‘동어반복에 불과하다’&amp;lt;/font&amp;gt;고 일축한다.&amp;lt;ref&amp;gt;출처: 「존 설의 비판에 대한 반론」은 〔레이 커즈와일 지음/장시형·김명남 옮김, 『특이점이 온다』, 김영사, 2007, 638-654쪽.〕&amp;lt;/ref&amp;gt; 그러면서 “광합성의 결과로 나오는 산소를 탐지하듯 다른 개체의 주관성도 탐지할 수 있으리라 기대한다”는 것은 말이 안 된다고 한다. 즉 “설은 뇌 과정의 핵심을 파악하지 못했고, 뇌를 모방하는 비생물학적 과정들의 핵심도 파악하지 못했다”는 것이다. 커즈와일의 설명에 따르면 생물학적이든 비생물학적이든 인간 언어를 제대로 이해하지 못하는 개체는 유능한 심문자의 추궁에 금방 정체가 탄로난다. 그러므로 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;사람처럼 대답을 잘 할 수 있는 프로그램이라면 인간의 뇌만큼 복잡해야&amp;lt;/font&amp;gt;한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;중국어 방 전체는 중국어를 이해한다고 볼 수 있지만, 각각의 세부 요소들에 이해력이 담겨 있진 않다. 이는 사람이 한국어나 중국어, 영어를 쓴다고 해서 각각의 뉴런들이 그 언어를 이해하지 못하는 것과 같다. 커즈와일은 “영어에 대한 나의 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;이해는 신경전달물질의 강도나 시냅스의 활약, 뉴런 간의 연결 등이 취하는 광범위한 패턴&amp;lt;/font&amp;gt;에 있다”고 설명한다. 그러므로 “이런 패턴 인식 시스템에 사용되는 기법들은 생물학적 과정을 역분석해 비생물학적 개체에도 옮겨 심을 수” 있다. 인간의 뇌를 따라한 컴퓨터 프로그램을 만들어 실제 생각하는 인공지능을 개발할 수 있다는 이야기다. 앞서 살펴본 것처럼 인공신경망을 사용한 컴퓨터가 대표적인 예다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;커즈와일은 또 중국어 방 안에 있는 사람은 사실 아무런 의미가 없다고 말한다. 그 사람은 기계적으로 컴퓨터에 입력하고, 출력을 전달할 뿐이다. (코드북을 찾아 질문에 대한 답변을 내놓을 뿐이다) 다르게 말하면 프로그램에 정해진 규칙을 반복적으로 따를 뿐이다. 커즈와일에게 중국어 방 논증에 사용된 사람, 방 등은 꼭 필요한 요소가 아니다. 오직 의미있는 한 가지 유일한 요소는 질문에 대한 답변을 내놓는 컴퓨터(코드북)이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;이 때 이를 해낼 수 있는 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;컴퓨터는 ‘완벽한 모방’ 능력을 갖추고 있으므로 중국어를 이해한다&amp;lt;/font&amp;gt;고 봐야 한다는 게 커즈와일의 요지다. 이를 해낼 수 있는 컴퓨터는 인간의 깊이와 복잡성을 갖추고 있다고 봐야 한다. 이는 사람도 마찬가지다. 앞서 커즈와일이 “영어에 대한 나의 이해는 신경전달물질의 강도나 시냅스의 활약, 뉴런 간의 연결 등이 취하는 광범위한 패턴에 있다”고 말한 것처럼 설의 논리대로면 인간의 뇌 역시 이해력이 없다는 결론에 도달한다. 뉴런과 시냅스는 그저 기호를 다를 뿐이고 그 어디에도 이들 각자가 중국어를 이해한다고 볼 수 있는 증거는 없기 때문이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;이에 대해 설은 다음과 같은 반박을 내놓는다. “진짜 사람의 뇌는 일련의 특정 신경생물학적 과정들을 통해 의식을 일으킨다. 의식이란 소화, 젖 분비, 광합성, 유사 분열처럼 생물학적 과정임을 인정하는 것이다. 이런 생물학적 과정을 가능케 하는 생물학 원리를 찾듯, 의식을 가능케 하는 생물학 원리를 찾는 게 옳다.”&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;커즈와일 역시 재반박을 하는데 요약하면 “이런 놀라운 견해에 대한 근거는 전혀 내놓지 않는다”는 것이다. 즉, 주장만 있고 이를 뒷받침할 수 있는 논증을 하지 않았다는 이야기다. 생물이 이산화탄소를 배출하는 것은 객관적 측정이 가능하지만, 어떤 개체가 의식이 있는지는 객관적 측정이 불가능하다. 오직 추론적 논증으로만 가능하다는 게 커즈와일의 논지다. 그러면서 커즈와일은 ‘생물학적 뉴런도 기계나 마찬가지'라고 말한 설의 논리를 토대로 뇌 역시 하나의 컴퓨터와 같다고 결론 내린다. 다만 지금의 컴퓨터는 인간 뇌보다 훨씬 못 미치는 존재라고 단서를 단다. 그러나 이게 끝은 아니다. 수십 년 안에 인간과 컴퓨터의 역전이 벌어질 것이라고 예측한다. 바로 특이점이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==5. ‘존 설에 대한 반론’② 잭 코플랜드 「흥미로운 사례, 중국어 방」==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;존 설의 중국어 방에 대한 잭 코플랜드의 반론 역시 커즈와일의 지적처럼 날카롭다.&amp;lt;ref&amp;gt;출처: 「흥미로운 사례, 중국어 방」〔잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까』, 에디토리얼, 2020, 261-296쪽.〕&amp;lt;/ref&amp;gt; 철학자이자 논리학자답게 코플랜드는 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;설의 주장을 먼저 구문론과 의미론으로 요약&amp;lt;/font&amp;gt;한다. 그러면서 설 주장의 핵심은 구문론의 숙달만으로는 의미론을 익히기 미흡하다는 것이라고 압축한다. 구문론은 기호조작을 수행하기 위한 몇 개의 규칙을 완전히 익히는 것이고, 의미론은 기호가 진정 의미하는 바를 이해하는 것이다. &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;구문에 대한 지식 자체만으로는 의미에 대한 지식에 이해하지 못한다&amp;lt;/font&amp;gt;는 뜻이다. 그러면서 아랍어에 문장 앞에 Hal을 붙이면 의문문이 되고, 문장의 술어 앞에 laysa를 붙이면 부정문이 되는 사례를 예로 들었다. 문장의 뜻을 이해하지 못해도 의문문과 부정문을 만들 수 있는 것처럼 구문론만으로는 의미론을 충족시킬 수 없다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;이에 대한 코플랜드의 첫 번째 반박은 ‘시스템 반론’이다. 이는 커즈와일의 생각과 유사하다. “방에 있는 사람은 중국어를 이해하지 못해도 그 사람이 포함된 전체 시스템은 중국어를 이해한다”는 것이다. 이는 커즈와일이 인간의 경우 각각의 뉴런과 시냅스가 중국어를 이해하지 못해도 인간은 중국어를 이해한다고 예시를 든 것과 같다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;코플랜드의 두 번째 반론은 시스템 반론에 대한 설의 반박을 먼저 설명한다. 즉, 설은 시스템 반론이 그 시스템이 중국어를 이해한다는 가설을 별도로 논증하지 않고 직관적인 주장만 함으로써 논점을 회피하려 한다고 말한다. 이에 대해 코플랜드는 논점을 회피한다는 설의 지적에는 동의한다. 그러면서 그의 두 번째 반론을 시작한다. 핵심은 “설의 결론이 전제로부터 도출되지 않는다”는 것이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;코플랜드에 따르면 방 안에 있는 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;사람이 중국어를 이해하지 못한다는 전제로부터 이 사람을 구성요소로 하는 시스템이 중국어를 이해할 수 없다고 결론내리는 과정&amp;lt;/font&amp;gt;이 타당하지 않다. 즉, &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;전제와 결론 사이에 논리적 연결 고리가 없다&amp;lt;/font&amp;gt;는 뜻이다. 쉽게 말하면 중국어 방이라는 시스템이 중국어를 이해하지 못하는 것이라면 그 시스템 자제를 살펴보고 분석해야지, 단지 그 안에 든 사람이 중국어를 이해하지 못하므로 그 시스템 전체가 중국어를 모른다고 결론짓는 추론 방식이 틀렸다는 이야기다. 이는 다음에 설명할 세 번째 반론과 연결된다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;세 번째 반론은 다음과 같은 명제에 대한 부정이다. 설의 중국어 방이 참이려면 ‘어떤 사람이 X를 할 수 없으면, 그 사람의 어느 부분도 X를 할 수 없다’는 전제가 있어야 한다. 이에 대해 코플랜드는 이 전제가 참이라고 여길만한 근거가 전혀 없다고 주장한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;네 번째 반론은 ‘단순한 기호 조작이 이해를 만들어낼 수 없다’는 설의 주장이 증명되지 않았다는 것이다. 그러나 이 부분에 대해선 코플랜드조차 “내가 이 주장으르 정면으로 겨루고 있지 않은 건 사실이다, 그러나 설의 주장은 마치 누군가에게 10달러를 빌려서 그 사람에게 빚진 10달러를 갚는 것과 같다”고 말한다. 올바른 논증이 생략됐다는 뜻으로 해석된다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==6. 결론==&lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;커즈와일과 코플랜드 모두 설의 ‘중국어 방’을 신랄하게 비판했다. 인공신경망을 가진 오늘날의 컴퓨터가 뇌를 모방해 만들어졌다는 측면에서, &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;뇌 역시 컴퓨터처럼 뉴런과 시냅스 등의 화학작용을 한다&amp;lt;/font&amp;gt;는 관점에서, ‘중국어 방’ 논증은 오늘날 큰 설득력을 잃었다. 아마도 설은 기계와는 차별화 된 인간 고유의 무엇을 지키려 했던 것 같다. 이런 그의 관점은 꼭 틀린 것만은 아니다. 인간에게는 기계가 할 수 있는 생각 말고도 또 다른 차원의 생각이 있기 때문이다. 예를 들어 프로이트가 말한 자아와 초자아의 구분 같은 것들 말이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;여기서는 코플랜드가 쓴 또 다른 글인 「기계는 생각할 수 있을까」의 내용을 중심으로 인간의 사고와 의식 등을 살펴보는 것으로 논의를 끝맺고자 한다. 코플랜드는 “사고와 의식이 항상 함께 가는 것은 아니다”고 말한다. 즉, “우리의 정신 속에서 벌어지는 일들 중 많은 것을 의식하지 못한다고 말한 프로이트처럼 ”우리의 많은 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;생각과 행동 중에는 ‘의식하고’ 하는 것들도 있고 ‘무의식적’으로 하는 것&amp;lt;/font&amp;gt;들도 있다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;특히 뇌의 여러 부분 중 후뇌와 중뇌에서 일어나는 일들과 상당 부분의 정신작용은 “우리가 알아차리지 못한다”는 것이 코플랜드의 설명이다. 그러므로 “인간의 중요한 정신적 활동, 말을 이해하거나 외부 세계를 지각하는 것 등은 비의식적으로 수행될 수 있다”는 논지다. 그렇기 때문에 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;“튜링테스트를 통과한 컴퓨터를 생각하는 존재라고 부르는 것을 보류한다면 이는 그저 생각한다는 단어를 인간과 우리의 생물학적 친척만 독점하는 것과 마찬가지”&amp;lt;/font&amp;gt;라고 볼 수 있다. 이는 “탄소로 구성된 존재보다 실리콘으로 구성된 존재에게 더 많이 붙는 노골적 편견”인 것이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;결과적으로 기계든 인간이든 모든 사고가 의식적으로만 이뤄지는 것은 아니다. 좀 더 질문을 쪼개보면 기계가 일반 사고와는 다른 의식 능력이 있는지는 지금껏 살펴본 논의보다 더 복잡한 논쟁이 필요하다. 다만 우리가 알 수 있는 것은, 영화 HER에 나오는 것처럼 거의 모든 경우의 수에 대비할 만큼 복잡한 알고리즘을 가진 인공지능은 사람처럼 ‘보통의’ 생각을 한다고 볼 수 있다는 점이다. 커즈와일이 말하는 2045년의 특이점이 어느 정도 수준에 있을 지는 모르겠지만.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;br/&amp;gt;&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==주석==&lt;br /&gt;
&amp;lt;references/&amp;gt;&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>윤석만</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5_%EB%B6%84%EC%95%BC%EC%9D%98_%EA%B3%A0%EC%A0%84_%EC%9D%BD%EA%B8%B0&amp;diff=7797</id>
		<title>인공지능 분야의 고전 읽기</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5_%EB%B6%84%EC%95%BC%EC%9D%98_%EA%B3%A0%EC%A0%84_%EC%9D%BD%EA%B8%B0&amp;diff=7797"/>
				<updated>2020-04-04T04:14:59Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;윤석만: /* 6. 결론 */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{버튼클릭|[[HumanitiesAndArtificialIntelligence#Research Topics|〈인문학과 인공지능〉 강의 페이지로 돌아가기]]}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===='''&amp;lt;span style=&amp;quot;color:#00008C&amp;quot;&amp;gt;앨런 튜링의 논문을 토대로 더글러스 호프스태터의 논문 읽기&amp;lt;/span&amp;gt;'''====&lt;br /&gt;
&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
====='''요구사항'''=====&lt;br /&gt;
{{Blockquote2|앨런 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」의 내용을 토대로, 더글러스 호프스태터의 「인공지능:회고」의 내용을 분석 및 요약·정리할 것. 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」은 '''〔앨런 튜링 지음/노승영 옮김, 『지능에 관하여』, 에이치비프레스, 2019, 65-112쪽.〕'''을, 호프스태터의 「인공지능:회고」는  '''〔더글라스 호프스태터 지음/박여성·안병서 옮김, 『괴델, 에셔, 바흐』, 까치, 2017, 812-869쪽.〕'''을 기본 원고로 할 것.&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====='''과제원고''' :  [[김웅기]], [[김태형]], [[장민주]]=====&lt;br /&gt;
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(내용 작성)&lt;br /&gt;
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===='''&amp;lt;span style=&amp;quot;color:#00008C&amp;quot;&amp;gt;앨런 튜링의 논문을 토대로 잭 코플랜드의 논문 읽기&amp;lt;/span&amp;gt;'''====&lt;br /&gt;
&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
====='''요구사항'''=====&lt;br /&gt;
{{Blockquote2|앨런 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」의 내용을 토대로, 잭 코플랜드의 「기계는 생각할 수 있을까」의 내용을 분석 및 요약·정리할 것. 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」은 '''〔앨런 튜링 지음/노승영 옮김, 『지능에 관하여』, 에이치비프레스, 2019, 65-112쪽.〕'''을, 코플랜드의 「기계는 생각할 수 있을까」는  '''〔잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까』, 에디토리얼, 2020, 87-134쪽.〕'''을 기본 원고로 할 것.&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====='''과제원고''' : [[아슈토시]], [[이만호]], [[임연]]=====&lt;br /&gt;
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(내용 작성)&lt;br /&gt;
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&amp;lt;br/&amp;gt;&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===='''&amp;lt;span style=&amp;quot;color:#00008C&amp;quot;&amp;gt;튜링 테스트에 대한 존 설의 입장을 기초로 잭 코플랜드와 레이 커즈와일의 사유 읽기&amp;lt;/span&amp;gt;'''====&lt;br /&gt;
&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
====='''요구사항'''=====&lt;br /&gt;
{{Blockquote2|앨런 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」의 내용을 토대로, 잭 코플랜드의 「흥미로운 사례, 중국어 방」의 내용 및 레이 커즈와일의 「존 설의 비판에 대한 반론」을 비교·정리할 것. 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」은 '''〔앨런 튜링 지음/노승영 옮김, 『지능에 관하여』, 에이치비프레스, 2019, 65-112쪽.〕'''을, 코플랜드의 「흥미로운 사례, 중국어 방」은  '''〔잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까』, 에디토리얼, 2020, 261-296쪽.〕'''을,  레이 커즈와일의 「존 설의 비판에 대한 반론」은  '''〔레이 커즈와일 지음/장시형·김명남 옮김, 『특이점이 온다』, 김영사, 2007, 638-654쪽.〕'''을 기본 원고로 할 것.&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====='''과제원고''' : [[길혜빈]], [[윤석만]], [[임예찬]]=====&lt;br /&gt;
&amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==1. 생각이란 무엇인가==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====①생각의 정의====&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;영화 ‘트랜센던스’에서 천재 과학자 윌(조니 뎁)은 인류가 수만 년에 걸쳐 이룩한 지적 능력을 뛰어넘어 자의식까지 갖춘 슈퍼컴퓨터를 개발한다. 그러나 기술발전으로 인류가 멸망할 것이라고 믿는 테러 단체의 공격을 받아 뇌사 상태에 빠진다. 절망에 빠진 윌의 연인 에블린(레베카 홀)은 실험용 원숭이의 뇌를 스캔해 컴퓨터에 업로드 했던 사실을 떠올린다. 윌을 잊을 수 없던 그녀는 연인의 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;뇌를 컴퓨터에 업로드&amp;lt;/font&amp;gt; 한다. 윌의 의식이 컴퓨터를 통해 부활한 것이다. 에블린이 윌의 뇌를 스캔한 컴퓨터는 육체만 없을 뿐 생전의 윌과 똑같은 기억과 감정, 성향을 갖고 있다. 그런데 여기서 윌은 인간일까, 컴퓨터일까? 비록 육체는 없어도 정신이 있으니 사람이 맞는가?&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;테슬라·스페이스엑스의 설립자인 일론 머스크는 트랜센던스를 현실화 할 수 있는 기술을 연구하고 있다. 인간과 컴퓨터를 결합한 ‘뉴럴 레이스(Neural Lace)’ 기술이다. 실제로 그는 2016년 ‘뉴럴 링크(Neural Link)’라는 기업을 만들어 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;뇌에 컴퓨터 칩을 삽입하는 기술&amp;lt;/font&amp;gt;을 연구 중이다. 이 칩은 클라우드 컴퓨터와 연결돼 뇌의 정보를 공유할 계획이다. 만일 ‘뉴럴 링크’의 프로젝트가 성공한다면 트랜센던스는 현실이 될 수 있다.&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;전통적으로 우리는 인간과 인간이 아닌 것을 구분할 때 생각하는 능력을 떠올린다. 생각은 종종 정신, 또는 영혼으로도 읽힌다. 이때 육신은 정신을 담는 그릇이기 때문에 인간의 본질은 고매한 정신에 있다고 한다. 세계의 많은 종교에서도 신체보다 정신을 더 중요하게 생각한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;그러나 과학에서 영혼, 정신, 생각은 우리가 생각하는 형이상학적 무언가가 아니다. &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;뇌 안에서 일어나는 세포들 간의 무수한 화학작용&amp;lt;/font&amp;gt;일 뿐이다. 인간의 생각, 그리고 그와 대비되는 기계의 생각이 어떻게 다른지, 혹은 같은지 비교하기 위해선 생각이라는 현상이 뇌에서 어떻게 일어나는지 먼저 살펴봐야 한다. 그런 후에야 [[앨런 튜링]]과 [[존 설]], 나아가 [[레이 커즈와일]]과 [[잭 코플랜드]]의 이론을 이해할 수 있을 것이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====②뇌의 원리====&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;진화 초기 단계의 생물에겐 뇌가 필요 없었다. 세포의 종류와 형태가 다양해지면서 복잡한 생명체가 나타났고, 이 생명체는 각 세포 간 복잡한 소통을 하기 위해 여러 화학 신호를 보내기 시작했다. 커뮤니케이션이 복잡해지면서 어떤 세포는 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;메시지를 전달하는 기능&amp;lt;/font&amp;gt;을 맡게 됐다. 이들이 발전한 것이 신경세포, 즉 뉴런이다. 뉴런은 어느 한 부분에 있지 않고 신체의 거의 모든 곳에 퍼져 있다. 물론 해파리처럼 근육과 뼈가 없이 뉴런과 같은 신경 체계로만 사는 동물도 있다. 하지만 대부분의 동물은 뉴런이 발달해 있고, 뉴런이 외부 감각을 받아들이는 핵심 기관인 눈과 입, 코 등의 주변에 몰리면서 뇌로 발전했다.&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;인간의 뇌는 약 800~1000억개의 뉴런으로 이뤄져 있다. 수천조개에 달하는 시냅스라 불리는 신경 연결망을 통해 뉴런 간에 신호를 주고받는다. 즉, 뇌에서는 어느 한순간도 쉬지 않고 이런 화학적 신호들이 오간다. 특히 사람에게는 특히 성상세포란 것이 있어 이것이 고차원적 신호를 담당하는 것으로 알려져 있다. 이런 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;모든 신호가 조합돼 전체를 이룬 것이 바로 생각&amp;lt;/font&amp;gt;이다. 외부 감각에 대한 느낌, 과거에 대한 기억, 어떤 현상에 대한 감정 등이 모두 생각의 틀 안에 있다.&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;뇌는 크게 세 부분으로 나뉜다. &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;파충류의 뇌로 불리는 후뇌, 포유류의 뇌로 불리는 중뇌, 영장류의 뇌로 불리는 대뇌&amp;lt;/font&amp;gt;다. 후뇌는 본능과 연결된다. 심장이 뛰거나 호흡하는 것처럼 생존과 직결된 영역을 담당한다. 또 죽음과 같은 위협을 감지하고 반응하는 것도 후뇌다. 후뇌는 인류가 포유류로 진화하기 전부터 존재한 아주 오래된 기능을 담당한다. 중뇌는 뇌의 중앙에 위치하는데 주로 감각 정보를 인지한다. 눈과 귀, 입, 손 등을 통해 전해지는 오감을 인지하고 여기에 적절한 행동(근육, 뼈의 움직임 등)을 조절한다. 생존 또는 사냥을 위해 시각, 후각, 청각이 발달해야 했던 포유류는 중뇌가 발달돼 있다. 실제로 진화 초기의 포유류는 후각을 담당하는 뇌의 부분이 발달해 있다고 한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;뇌의 가장 바깥쪽을 차지하면서 크기도 제일 큰 대뇌는 우리가 보통 생각하는 뇌다. 좌뇌와 우뇌로 나뉜다. 보통 좌뇌는 논리적 사고를, 우뇌는 공감각과 감성 등을 담당하는 것으로 알려져 있다. &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;대뇌 중 앞쪽에 위치한 부분을 전두엽이라고 하는데, 여기선 주로 언어와 사회성&amp;lt;/font&amp;gt; 등을 다룬다. 네안데르탈인과 호모 사피엔스의 가장 큰 차이점은 전두엽에 있다고 한다. 즉, 사피엔스는 언어와 사회성이 뛰어났기 때문에 3만 5000년 전 유럽에서 네안데르탈인과의 싸움에서 이겼다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;그렇다면 우리는 어떻게 생각을 하는가. 과거에 대한 기억, 어떤 사람에 대한 감정 등은 무슨 원리로 저장되는가. &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;인간의 기억과 감정은 뉴런 하나하나에 저장되는 것이 아니라 뉴런들이 주고받는 패턴 속에 저장&amp;lt;/font&amp;gt;된다. 휴대폰 잠금을 풀 때 점 하나하나가 중요한 게 아니라 각 점을 잇는 패턴이 중요하듯 말이다. 그러므로 각각의 기억과 감정은 손가락의 지문처럼 고유의 패턴을 갖고 있다.&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;1950년 앨런 튜링 이후 인공지능 연구는 한 동안 정체돼 있었다. 1970년대에 미국의 로봇 공학자 한스 모라벡은 ‘모라벡(Moravec)의 역설’을 제기했다. 그는 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;“인간에게 쉬운 일이 기계엔 어렵고, 기계에 쉬운 일은 인간이 잘 못 한다”&amp;lt;/font&amp;gt;고 했다. 예를 들어 자연스럽게 걷고 움직이는 것은 어린아이도 쉽게 할 수 있지만, 로봇에겐 매우 힘들다. 체스와 바둑에선 기계가 이미 인간을 뛰어넘었지만 갓난아이조차 가진 신체적 능력을 기계는 재현하기 어렵다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;이는 생각이라고 부를만한 것에 대해서도 마찬가지다. 컴퓨터는 매우 복잡한 수식을 계산하고 방대한 양의 데이터를 다루는 것은 쉽지만 얼굴을 인식하긴 어렵다. 인공지능이 개와 고양이를 구분하기 시작한 것도 비교적 최근의 일이다. 즉, 인공지능이 지금과 같이 급속도로 발전한 것은 최근의 일이다. 수십년 간 정체됐던 인공지능 기술이 갑자기 발전하게 된 핵심 원인 중 하나는 인공신경망 기술이다. &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;인간의 뇌처럼 신경망을 연결하는 컴퓨터를 만든 것&amp;lt;/font&amp;gt;이다. 인간이 일일이 아날로그 언어를 디지털 언어로 변환해 정보를 입력하는 대신 스스로 학습하도록 했다. 바로 ‘머신 러닝’이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;놀라운 것은 ‘머신 러닝’의 개념을 처음 제안한 사람이 앨런 튜링이라는 점이다. 1950년에 쓴 「계산기계와 지능」이란 논문에서 ‘아동기계’라는 이름으로 학습하는 컴퓨터를 고안했다. 이제 앨런 튜링의 생각을 살펴보자.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==2. 앨런 튜링의 문제제기 「계산기계와 지능」==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====①흉내게임과 아동기계====&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;튜링의 논문을 요약하면 인간을 흉내낼 수 있는 컴퓨터가 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;‘흉내게임’&amp;lt;/font&amp;gt;을 통과하면 생각하는 능력을 갖고 있다고 봐야한다는 것이다. 특히 이 컴퓨터는 처음부터 인간 성인과 같은 생각 능력을 갖추기 어려우므로, 어린이 수준의 능력을 가진 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;‘아동기계’&amp;lt;/font&amp;gt;를 만들어 스스로 학습할 수 있도록 하자는 것이 튜링의 결론이다. 그의 논문은 ‘기계가 생각할 수 있을까’란 첫 문장으로 시작한다. ‘흉내게임’에는 남자, 여자, 질문자 3명이 참가한다. 방식은 간단하다. 질문자는 각각 분리된 공간에 있는 남자와 여자에게 말을 걸어 답변을 듣는 과정에서 누가 남자이고, 여자인지 밝혀내는 것이다.&amp;lt;ref&amp;gt;출처: 「계산기계와 지능(1950)」〔앨런 튜링 지음/노승영 옮김, 『지능에 관하여』, 에이치비프레스, 2019, 65-112쪽.〕&amp;lt;/ref&amp;gt;&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;기계 입장에서 최선의 전략은 최대한 인간처럼 그럴 듯하게 보이려고 노력하는 것이다. 예를 들어 매우 어려운 산식을 문제로 내면, 원래 자신의 능력대로 너무 빨리 답변해선 안 된다. 그런 경우 기계라고 들통 날 것이기 때문이다. 또 “당신은 기계인가”라는 질문에 “당연히 아니다”와 같은 거짓말도 가능하다. 즉, 튜링은 자신이 처음 제기한 질문 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;‘기계가 생각할 수 있을까’를 ‘흉내게임을 잘 할 수 있는 상상 가능한 디지털 컴퓨터가 있을까’&amp;lt;/font&amp;gt;로 바꿨다. 뒤에서 자세히 살펴보겠지만 이에 대해 잭 코플랜드는 “튜링의 관점이란 ‘컴퓨터가 생각할 수 있는가’ 하는 다소 모호한 철학적 질문을 그저 단순하게 ‘컴퓨터가 튜링 테스트를 통과할 수 있는가’로 정확하고 과학적인 질문으로 대체한 것”이라고 요약한다.&amp;lt;ref&amp;gt;출처: 「기계는 생각할 수 있을까」〔잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까』, 에디토리얼, 2020, 87-134쪽.〕&amp;lt;/ref&amp;gt;&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;튜링은 논문의 결론에서 생각하는 기계가 성인의 마음을 흉내내는 과정에서 어떤 과정이 그 마음에 이르게 했는지를 다음과 같이 요약했다. ①출생시 마음의 초기 상태 ②마음이 받은 교육 ③(교육이 아닌) 마음이 겪은 경험. 처음부터 성인의 마음보다는 차라리 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;아동의 마음을 흉내내는 프로그램&amp;lt;/font&amp;gt;을 만들고 적절한 교육의 과정 거쳐 성인의 뇌를 얻자고 주장한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;그 이유는 아동의 뇌가 성인의 뇌에 비해 빈 공책처럼 메커니즘은 별로 없고 여백이 많기 때문이다. 메커니즘이 적으면 쉽게 프로그래밍할 수 있고, 학습의 과정을 거쳐 복잡한 사고를 구현할 수 있게 된다. 튜링은 1950년에 쓴 이 논문에서 “20세기 말이면 언어의 용법과 식자의 여론이 달라져 기계가 생각한다는 말에 거부감이 없어질 것”이라고 예측했고 이는 현실이 됐다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====②생각은 언어로 측정하는 이유====&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;튜링의 이야기를 마무리 짓기 전에 우리는 한 가지 중요한 사실을 짚고 넘어갈 필요가 있다. 튜링 테스트의 요점은 기계와 대화해보고 그 기계가 사람과 별 다른 차이가 없다면 생각하는 능력을 갖춘 것으로 봐도 된다는 것이다. 즉, 인간과 비슷한 언어능력을 갖고 있으면 생각하는 존재로 봐도 무방하다는 이야기다. 여기서 가장 중요한 전제는 ‘생각=언어능력’이라는 것이다. 이 명제가 참이 아니면 튜링테스트의 결과는 무용하다. 그렇다면  &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;생각이 곧 언어능력&amp;lt;/font&amp;gt;인 이유는 무엇인지 따져봐야 한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;인간의 머릿속에 일어나는 생각이라는 과정은 크게 2가지로 이뤄진다. 첫째는 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;감각을 통한 것&amp;lt;/font&amp;gt;이다. 듣고 보고 맡고 느끼는 것인데, 그 중에서도 가장 기본은 시각이다. 퇴근 후 저녁으로 무엇을 먹을까라는 생각을 한다고 치자. 매콤한 김치찌개를 먹을 수도 있고 깔끔한 샐러드를 택할 수도 있다. 머릿속의 생각은 김치찌개와 샐러드의 이미지, 맵거나 달콤한 소스의 향 등이다. 이처럼 단순한 생각은 시각을 중심으로 청각, 후각 등의 감각이 더해져 이뤄진다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;그런데 이번엔 다음 주에 어떤 보고서를 쓸까 하는 생각을 한다고 치자. 물론 하얀 종이와 컴퓨터 자판이 떠오를 수 있지만, 주된 생각은 언어를 매개로 하게 된다. 이미지와 동영상, 나아가 냄새와 촉각 등의 역할은 크게 줄어든다. &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;언어가 있어야 개념을 정의할 수 있고, 개념이 밑바탕 돼야 논리와 추론이 가능&amp;lt;/font&amp;gt;하다. 인간만이 할 수 있는 고차원적인 사고의 본질은 언어라는 것이다. 20세기의 철학자들이 인간 사고의 본질을 탐구하면서 언어 분석에 집중했던 이유도 그 때문이다.&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;이처럼 언어가 달라지면 생각도 달라진다. 예를 들어 영어권에 있는 사람과 한국어 문화권에 있는 사람은 기본적으로 생각의 틀이 다르다. 대표적인 게 높임말·낮춤말이다. 한국어는 말 자체로 위계서열이 나뉜다. 높임말을 쓰는 사람과 낮춤말을 쓰는 사람에 누구냐에 따라 권력구조가 형성된다. 그러나 영어는 여기서 자유롭다. 어린 소년과 나이 든 할아버지가 대화를 한다고 치자. 이들은 서로 이름을 부르며 대화하고, 서로를 친구라 부르기도 한다. 우리처럼 말을 통해 위계구조가 생기고, 관계가 수직적으로 결정되지 않는다. 최근 여러 기업들이 임직원 간에 영어 이름을 부르고 서로 존댓말을 쓰는 것도 그런 이유에서다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;말의 어순도 생각에 영향을 미친다. 예를 들어 우리말은 ‘나는 너를 사랑해(주어 목적어 동사)’지만 영어는 ‘I love you(주어 동사 목적어)’다. 우리말은 나의 감정 뿐 아니라 너와의 ‘관계’를, 영어는 너를 이야기하기에 앞서 나의 감정을 우선시 한다. 영어권 사람들이 자신의 생각을 솔직하게 표현하고 감정을 나타내는데 익숙한 이유도 이런 영향이 크다고 볼 수 있다. 이처럼 언어가 생각의 전부라고 볼 순 없어도 언어가 생각의 상당 부분인 것은 분명하다. 그런 이유에서 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;마르틴 하이데거는 “언어가 존재의 집”이라 했고, 루드비히 비트겐슈타인은 “내가 아는 언어의 한계가 내가 사는 세상의 한계”라고 했다.&amp;lt;/font&amp;gt;&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==3. 존 설의 ‘중국어 방’==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;미국의 철학자 존 설은 「마음, 뇌 그리고 과학」에서 ‘중국어 방’이라는 논증을 통해 생각하는 기계는 말이 안 된다고 일축했다. 튜링의 주장을 정면 반박한 것이다. 「존 설의 비판에 대한 반론」, 「흥미로운 사례, 중국어 방」에서 제시한 레이 커즈와일과 잭 코플랜드의 생각을 읽기에 앞서 존 설의 주장이 무엇인지부터 살펴보자.&amp;lt;ref&amp;gt;출처: 「흥미로운 사례, 중국어 방」〔잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까』, 에디토리얼, 2020, 261-296쪽.〕&amp;lt;/ref&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;중국어 방이라는 곳에는 1명의 사람이 들어 있고 밖에서는 타이핑된 질문지를 구멍으로 집어넣은 후 답변이 나올 때까지 기다린다. 이때 질문과 답은 모두 중국어다. 다만 그 안에 있는 사람은 중국어를 전혀 할 줄 모른다. 그러나 일종의 코드북, 또는 지침서를 통해 질문에 맞는 답변을 짜맞춰 결과물을 내놓는다. 밖에서 보기에 중국어 방에서 나온 결과물은 지능적인 것이라고 볼 수 있다. 중국어로 물었는데 중국으로 답변이 나왔으니 ‘중국어 방’은 중국어를 할 줄 아는구나 하고 생각할 수 있다. 그러나 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;방 안에 있는 사람은 중국어를 전혀 할 줄 모르고, 글자 역시 구불구불한 그림과 패턴으로만 인식할 뿐&amp;lt;/font&amp;gt;이다. 그에게 입출력은 무의미한 기호인 것이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;존 설은 중국어 방을 컴퓨터로 가정한다. 방 안의 사람이 중국어 질문과 답변은 완벽히 완료했다 하더라도 사실은 중국어를 모르는 것처럼, 중국어로 이야기할 수 있는 컴퓨터가 있다고 해서 그것이 중국어를 이해한다고 볼 수는 없다는 이야기다. 단지 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;기호를 조작하는 것만으로 언어를 이해하고 생각을 한다고 보면 안 된다&amp;lt;/font&amp;gt;는 뜻이다. 설의 이 논증은 큰 파장을 일으켰다. 인공지능 연구자, 또는 인공지능에 관심이 많은 이들은 설의 논증을 ‘바보 같다’고 평가했지만, 그 외의 사람들 중엔 설득력 있다고 느끼는 이들이 많았다. 직관적으로 이해하기엔 그다지 틀린 말이 없어 보이기 때문이다. 그러나 ‘중국어 방’ 논증은 논리적으로 모순된 부분이 많다. 이와 관련해 커즈와일과 코플랜드의 사유를 살펴보자.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;html&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;iframe width=&amp;quot;250&amp;quot; height=&amp;quot;120&amp;quot; src=&amp;quot;https://www.youtube.com/embed/lgmGslunEp4&amp;quot; frameborder=&amp;quot;0&amp;quot; allowfullscreen&amp;gt;&amp;lt;/iframe&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;/html&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==4. ‘존 설에 대한 반론’① 레이 커즈와일 「존 설의 비판에 대한 반론」==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;커즈와일은 설의 중국어 방 논증에 대해 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;‘동어반복에 불과하다’&amp;lt;/font&amp;gt;고 일축한다.&amp;lt;ref&amp;gt;출처: 「존 설의 비판에 대한 반론」은 〔레이 커즈와일 지음/장시형·김명남 옮김, 『특이점이 온다』, 김영사, 2007, 638-654쪽.〕&amp;lt;/ref&amp;gt; 그러면서 “광합성의 결과로 나오는 산소를 탐지하듯 다른 개체의 주관성도 탐지할 수 있으리라 기대한다”는 것은 말이 안 된다고 한다. 즉 “설은 뇌 과정의 핵심을 파악하지 못했고, 뇌를 모방하는 비생물학적 과정들의 핵심도 파악하지 못했다”는 것이다. 커즈와일의 설명에 따르면 생물학적이든 비생물학적이든 인간 언어를 제대로 이해하지 못하는 개체는 유능한 심문자의 추궁에 금방 정체가 탄로난다. 그러므로 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;사람처럼 대답을 잘 할 수 있는 프로그램이라면 인간의 뇌만큼 복잡해야&amp;lt;/font&amp;gt;한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;중국어 방 전체는 중국어를 이해한다고 볼 수 있지만, 각각의 세부 요소들에 이해력이 담겨 있진 않다. 이는 사람이 한국어나 중국어, 영어를 쓴다고 해서 각각의 뉴런들이 그 언어를 이해하지 못하는 것과 같다. 커즈와일은 “영어에 대한 나의 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;이해는 신경전달물질의 강도나 시냅스의 활약, 뉴런 간의 연결 등이 취하는 광범위한 패턴&amp;lt;/font&amp;gt;에 있다”고 설명한다. 그러므로 “이런 패턴 인식 시스템에 사용되는 기법들은 생물학적 과정을 역분석해 비생물학적 개체에도 옮겨 심을 수” 있다. 인간의 뇌를 따라한 컴퓨터 프로그램을 만들어 실제 생각하는 인공지능을 개발할 수 있다는 이야기다. 앞서 살펴본 것처럼 인공신경망을 사용한 컴퓨터가 대표적인 예다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;커즈와일은 또 중국어 방 안에 있는 사람은 사실 아무런 의미가 없다고 말한다. 그 사람은 기계적으로 컴퓨터에 입력하고, 출력을 전달할 뿐이다. (코드북을 찾아 질문에 대한 답변을 내놓을 뿐이다) 다르게 말하면 프로그램에 정해진 규칙을 반복적으로 따를 뿐이다. 커즈와일에게 중국어 방 논증에 사용된 사람, 방 등은 꼭 필요한 요소가 아니다. 오직 의미있는 한 가지 유일한 요소는 질문에 대한 답변을 내놓는 컴퓨터(코드북)이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;이 때 이를 해낼 수 있는 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;컴퓨터는 ‘완벽한 모방’ 능력을 갖추고 있으므로 중국어를 이해한다&amp;lt;/font&amp;gt;고 봐야 한다는 게 커즈와일의 요지다. 이를 해낼 수 있는 컴퓨터는 인간의 깊이와 복잡성을 갖추고 있다고 봐야 한다. 이는 사람도 마찬가지다. 앞서 커즈와일이 “영어에 대한 나의 이해는 신경전달물질의 강도나 시냅스의 활약, 뉴런 간의 연결 등이 취하는 광범위한 패턴에 있다”고 말한 것처럼 설의 논리대로면 인간의 뇌 역시 이해력이 없다는 결론에 도달한다. 뉴런과 시냅스는 그저 기호를 다를 뿐이고 그 어디에도 이들 각자가 중국어를 이해한다고 볼 수 있는 증거는 없기 때문이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;이에 대해 설은 다음과 같은 반박을 내놓는다. “진짜 사람의 뇌는 일련의 특정 신경생물학적 과정들을 통해 의식을 일으킨다. 의식이란 소화, 젖 분비, 광합성, 유사 분열처럼 생물학적 과정임을 인정하는 것이다. 이런 생물학적 과정을 가능케 하는 생물학 원리를 찾듯, 의식을 가능케 하는 생물학 원리를 찾는 게 옳다.”&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;커즈와일 역시 재반박을 하는데 요약하면 “이런 놀라운 견해에 대한 근거는 전혀 내놓지 않는다”는 것이다. 즉, 주장만 있고 이를 뒷받침할 수 있는 논증을 하지 않았다는 이야기다. 생물이 이산화탄소를 배출하는 것은 객관적 측정이 가능하지만, 어떤 개체가 의식이 있는지는 객관적 측정이 불가능하다. 오직 추론적 논증으로만 가능하다는 게 커즈와일의 논지다. 그러면서 커즈와일은 ‘생물학적 뉴런도 기계나 마찬가지'라고 말한 설의 논리를 토대로 뇌 역시 하나의 컴퓨터와 같다고 결론 내린다. 다만 지금의 컴퓨터는 인간 뇌보다 훨씬 못 미치는 존재라고 단서를 단다. 그러나 이게 끝은 아니다. 수십 년 안에 인간과 컴퓨터의 역전이 벌어질 것이라고 예측한다. 바로 특이점이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==5. ‘존 설에 대한 반론’② 잭 코플랜드 「흥미로운 사례, 중국어 방」==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;존 설의 중국어 방에 대한 잭 코플랜드의 반론 역시 커즈와일의 지적처럼 날카롭다.&amp;lt;ref&amp;gt;출처: 「흥미로운 사례, 중국어 방」〔잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까』, 에디토리얼, 2020, 261-296쪽.〕&amp;lt;/ref&amp;gt; 철학자이자 논리학자답게 코플랜드는 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;설의 주장을 먼저 구문론과 의미론으로 요약&amp;lt;/font&amp;gt;한다. 그러면서 설 주장의 핵심은 구문론의 숙달만으로는 의미론을 익히기 미흡하다는 것이라고 압축한다. 구문론은 기호조작을 수행하기 위한 몇 개의 규칙을 완전히 익히는 것이고, 의미론은 기호가 진정 의미하는 바를 이해하는 것이다. &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;구문에 대한 지식 자체만으로는 의미에 대한 지식에 이해하지 못한다&amp;lt;/font&amp;gt;는 뜻이다. 그러면서 아랍어에 문장 앞에 Hal을 붙이면 의문문이 되고, 문장의 술어 앞에 laysa를 붙이면 부정문이 되는 사례를 예로 들었다. 문장의 뜻을 이해하지 못해도 의문문과 부정문을 만들 수 있는 것처럼 구문론만으로는 의미론을 충족시킬 수 없다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;이에 대한 코플랜드의 첫 번째 반박은 ‘시스템 반론’이다. 이는 커즈와일의 생각과 유사하다. “방에 있는 사람은 중국어를 이해하지 못해도 그 사람이 포함된 전체 시스템은 중국어를 이해한다”는 것이다. 이는 커즈와일이 인간의 경우 각각의 뉴런과 시냅스가 중국어를 이해하지 못해도 인간은 중국어를 이해한다고 예시를 든 것과 같다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;코플랜드의 두 번째 반론은 시스템 반론에 대한 설의 반박을 먼저 설명한다. 즉, 설은 시스템 반론이 그 시스템이 중국어를 이해한다는 가설을 별도로 논증하지 않고 직관적인 주장만 함으로써 논점을 회피하려 한다고 말한다. 이에 대해 코플랜드는 논점을 회피한다는 설의 지적에는 동의한다. 그러면서 그의 두 번째 반론을 시작한다. 핵심은 “설의 결론이 전제로부터 도출되지 않는다”는 것이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;코플랜드에 따르면 방 안에 있는 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;사람이 중국어를 이해하지 못한다는 전제로부터 이 사람을 구성요소로 하는 시스템이 중국어를 이해할 수 없다고 결론내리는 과정&amp;lt;/font&amp;gt;이 타당하지 않다. 즉, &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;전제와 결론 사이에 논리적 연결 고리가 없다&amp;lt;/font&amp;gt;는 뜻이다. 쉽게 말하면 중국어 방이라는 시스템이 중국어를 이해하지 못하는 것이라면 그 시스템 자제를 살펴보고 분석해야지, 단지 그 안에 든 사람이 중국어를 이해하지 못하므로 그 시스템 전체가 중국어를 모른다고 결론짓는 추론 방식이 틀렸다는 이야기다. 이는 다음에 설명할 세 번째 반론과 연결된다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;세 번째 반론은 다음과 같은 명제에 대한 부정이다. 설의 중국어 방이 참이려면 ‘어떤 사람이 X를 할 수 없으면, 그 사람의 어느 부분도 X를 할 수 없다’는 전제가 있어야 한다. 이에 대해 코플랜드는 이 전제가 참이라고 여길만한 근거가 전혀 없다고 주장한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;네 번째 반론은 ‘단순한 기호 조작이 이해를 만들어낼 수 없다’는 설의 주장이 증명되지 않았다는 것이다. 그러나 이 부분에 대해선 코플랜드조차 “내가 이 주장으르 정면으로 겨루고 있지 않은 건 사실이다, 그러나 설의 주장은 마치 누군가에게 10달러를 빌려서 그 사람에게 빚진 10달러를 갚는 것과 같다”고 말한다. 올바른 논증이 생략됐다는 뜻으로 해석된다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==6. 결론==&lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;커즈와일과 코플랜드 모두 설의 ‘중국어 방’을 신랄하게 비판했다. 인공신경망을 가진 오늘날의 컴퓨터가 뇌를 모방해 만들어졌다는 측면에서, &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;뇌 역시 컴퓨터처럼 뉴런과 시냅스 등의 화학작용을 한다&amp;lt;/font&amp;gt;는 관점에서, ‘중국어 방’ 논증은 오늘날 큰 설득력을 잃었다. 아마도 설은 기계와는 차별화 된 인간 고유의 무엇을 지키려 했던 것 같다. 이런 그의 관점은 꼭 틀린 것만은 아니다. 인간에게는 기계가 할 수 있는 생각 말고도 또 다른 차원의 생각이 있기 때문이다. 예를 들어 프로이트가 말한 자아와 초자아의 구분 같은 것들 말이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;여기서는 코플랜드가 쓴 또 다른 글인 「기계는 생각할 수 있을까」의 내용을 중심으로 인간의 사고와 의식 등을 살펴보는 것으로 논의를 끝맺고자 한다. 코플랜드는 “사고와 의식이 항상 함께 가는 것은 아니다”고 말한다. 즉, “우리의 정신 속에서 벌어지는 일들 중 많은 것을 의식하지 못한다고 말한 프로이트처럼 ”우리의 많은 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;생각과 행동 중에는 ‘의식하고’ 하는 것들도 있고 ‘무의식적’으로 하는 것&amp;lt;/font&amp;gt;들도 있다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;특히 뇌의 여러 부분 중 후뇌와 중뇌에서 일어나는 일들과 상당 부분의 정신작용은 “우리가 알아차리지 못한다”는 것이 코플랜드의 설명이다. 그러므로 “인간의 중요한 정신적 활동, 말을 이해하거나 외부 세계를 지각하는 것 등은 비의식적으로 수행될 수 있다”는 논지다. 그렇기 때문에 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;“튜링테스트를 통과한 컴퓨터를 생각하는 존재라고 부르는 것을 보류한다면 이는 그저 생각한다는 단어를 인간과 우리의 생물학적 친척만 독점하는 것과 마찬가지”&amp;lt;/font&amp;gt;라고 볼 수 있다. 이는 “탄소로 구성된 존재보다 실리콘으로 구성된 존재에게 더 많이 붙는 노골적 편견”인 것이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;결과적으로 기계든 인간이든 모든 사고가 의식적으로만 이뤄지는 것은 아니다. 좀 더 질문을 쪼개보면 기계가 일반 사고와는 다른 의식 능력이 있는지는 지금껏 살펴본 논의보다 더 복잡한 논쟁이 필요하다. 다만 우리가 알 수 있는 것은, 영화 HER에 나오는 것처럼 거의 모든 경우의 수에 대비할 만큼 복잡한 알고리즘을 가진 인공지능은 사람처럼 ‘보통의’ 생각을 한다고 볼 수 있다는 점이다. 커즈와일이 말하는 2045년의 특이점이 어느 정도 수준에 있을 지는 모르겠지만.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;br/&amp;gt;&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==주석==&lt;br /&gt;
&amp;lt;references/&amp;gt;&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>윤석만</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5_%EB%B6%84%EC%95%BC%EC%9D%98_%EA%B3%A0%EC%A0%84_%EC%9D%BD%EA%B8%B0&amp;diff=7795</id>
		<title>인공지능 분야의 고전 읽기</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5_%EB%B6%84%EC%95%BC%EC%9D%98_%EA%B3%A0%EC%A0%84_%EC%9D%BD%EA%B8%B0&amp;diff=7795"/>
				<updated>2020-04-04T04:13:35Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;윤석만: /* ①흉내게임과 아동기계 */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{버튼클릭|[[HumanitiesAndArtificialIntelligence#Research Topics|〈인문학과 인공지능〉 강의 페이지로 돌아가기]]}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===='''&amp;lt;span style=&amp;quot;color:#00008C&amp;quot;&amp;gt;앨런 튜링의 논문을 토대로 더글러스 호프스태터의 논문 읽기&amp;lt;/span&amp;gt;'''====&lt;br /&gt;
&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
====='''요구사항'''=====&lt;br /&gt;
{{Blockquote2|앨런 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」의 내용을 토대로, 더글러스 호프스태터의 「인공지능:회고」의 내용을 분석 및 요약·정리할 것. 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」은 '''〔앨런 튜링 지음/노승영 옮김, 『지능에 관하여』, 에이치비프레스, 2019, 65-112쪽.〕'''을, 호프스태터의 「인공지능:회고」는  '''〔더글라스 호프스태터 지음/박여성·안병서 옮김, 『괴델, 에셔, 바흐』, 까치, 2017, 812-869쪽.〕'''을 기본 원고로 할 것.&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====='''과제원고''' :  [[김웅기]], [[김태형]], [[장민주]]=====&lt;br /&gt;
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(내용 작성)&lt;br /&gt;
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&lt;br /&gt;
===='''&amp;lt;span style=&amp;quot;color:#00008C&amp;quot;&amp;gt;앨런 튜링의 논문을 토대로 잭 코플랜드의 논문 읽기&amp;lt;/span&amp;gt;'''====&lt;br /&gt;
&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
====='''요구사항'''=====&lt;br /&gt;
{{Blockquote2|앨런 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」의 내용을 토대로, 잭 코플랜드의 「기계는 생각할 수 있을까」의 내용을 분석 및 요약·정리할 것. 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」은 '''〔앨런 튜링 지음/노승영 옮김, 『지능에 관하여』, 에이치비프레스, 2019, 65-112쪽.〕'''을, 코플랜드의 「기계는 생각할 수 있을까」는  '''〔잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까』, 에디토리얼, 2020, 87-134쪽.〕'''을 기본 원고로 할 것.&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====='''과제원고''' : [[아슈토시]], [[이만호]], [[임연]]=====&lt;br /&gt;
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(내용 작성)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;br/&amp;gt;&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===='''&amp;lt;span style=&amp;quot;color:#00008C&amp;quot;&amp;gt;튜링 테스트에 대한 존 설의 입장을 기초로 잭 코플랜드와 레이 커즈와일의 사유 읽기&amp;lt;/span&amp;gt;'''====&lt;br /&gt;
&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
====='''요구사항'''=====&lt;br /&gt;
{{Blockquote2|앨런 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」의 내용을 토대로, 잭 코플랜드의 「흥미로운 사례, 중국어 방」의 내용 및 레이 커즈와일의 「존 설의 비판에 대한 반론」을 비교·정리할 것. 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」은 '''〔앨런 튜링 지음/노승영 옮김, 『지능에 관하여』, 에이치비프레스, 2019, 65-112쪽.〕'''을, 코플랜드의 「흥미로운 사례, 중국어 방」은  '''〔잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까』, 에디토리얼, 2020, 261-296쪽.〕'''을,  레이 커즈와일의 「존 설의 비판에 대한 반론」은  '''〔레이 커즈와일 지음/장시형·김명남 옮김, 『특이점이 온다』, 김영사, 2007, 638-654쪽.〕'''을 기본 원고로 할 것.&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====='''과제원고''' : [[길혜빈]], [[윤석만]], [[임예찬]]=====&lt;br /&gt;
&amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==1. 생각이란 무엇인가==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====①생각의 정의====&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;영화 ‘트랜센던스’에서 천재 과학자 윌(조니 뎁)은 인류가 수만 년에 걸쳐 이룩한 지적 능력을 뛰어넘어 자의식까지 갖춘 슈퍼컴퓨터를 개발한다. 그러나 기술발전으로 인류가 멸망할 것이라고 믿는 테러 단체의 공격을 받아 뇌사 상태에 빠진다. 절망에 빠진 윌의 연인 에블린(레베카 홀)은 실험용 원숭이의 뇌를 스캔해 컴퓨터에 업로드 했던 사실을 떠올린다. 윌을 잊을 수 없던 그녀는 연인의 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;뇌를 컴퓨터에 업로드&amp;lt;/font&amp;gt; 한다. 윌의 의식이 컴퓨터를 통해 부활한 것이다. 에블린이 윌의 뇌를 스캔한 컴퓨터는 육체만 없을 뿐 생전의 윌과 똑같은 기억과 감정, 성향을 갖고 있다. 그런데 여기서 윌은 인간일까, 컴퓨터일까? 비록 육체는 없어도 정신이 있으니 사람이 맞는가?&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;테슬라·스페이스엑스의 설립자인 일론 머스크는 트랜센던스를 현실화 할 수 있는 기술을 연구하고 있다. 인간과 컴퓨터를 결합한 ‘뉴럴 레이스(Neural Lace)’ 기술이다. 실제로 그는 2016년 ‘뉴럴 링크(Neural Link)’라는 기업을 만들어 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;뇌에 컴퓨터 칩을 삽입하는 기술&amp;lt;/font&amp;gt;을 연구 중이다. 이 칩은 클라우드 컴퓨터와 연결돼 뇌의 정보를 공유할 계획이다. 만일 ‘뉴럴 링크’의 프로젝트가 성공한다면 트랜센던스는 현실이 될 수 있다.&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;전통적으로 우리는 인간과 인간이 아닌 것을 구분할 때 생각하는 능력을 떠올린다. 생각은 종종 정신, 또는 영혼으로도 읽힌다. 이때 육신은 정신을 담는 그릇이기 때문에 인간의 본질은 고매한 정신에 있다고 한다. 세계의 많은 종교에서도 신체보다 정신을 더 중요하게 생각한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;그러나 과학에서 영혼, 정신, 생각은 우리가 생각하는 형이상학적 무언가가 아니다. &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;뇌 안에서 일어나는 세포들 간의 무수한 화학작용&amp;lt;/font&amp;gt;일 뿐이다. 인간의 생각, 그리고 그와 대비되는 기계의 생각이 어떻게 다른지, 혹은 같은지 비교하기 위해선 생각이라는 현상이 뇌에서 어떻게 일어나는지 먼저 살펴봐야 한다. 그런 후에야 [[앨런 튜링]]과 [[존 설]], 나아가 [[레이 커즈와일]]과 [[잭 코플랜드]]의 이론을 이해할 수 있을 것이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====②뇌의 원리====&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;진화 초기 단계의 생물에겐 뇌가 필요 없었다. 세포의 종류와 형태가 다양해지면서 복잡한 생명체가 나타났고, 이 생명체는 각 세포 간 복잡한 소통을 하기 위해 여러 화학 신호를 보내기 시작했다. 커뮤니케이션이 복잡해지면서 어떤 세포는 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;메시지를 전달하는 기능&amp;lt;/font&amp;gt;을 맡게 됐다. 이들이 발전한 것이 신경세포, 즉 뉴런이다. 뉴런은 어느 한 부분에 있지 않고 신체의 거의 모든 곳에 퍼져 있다. 물론 해파리처럼 근육과 뼈가 없이 뉴런과 같은 신경 체계로만 사는 동물도 있다. 하지만 대부분의 동물은 뉴런이 발달해 있고, 뉴런이 외부 감각을 받아들이는 핵심 기관인 눈과 입, 코 등의 주변에 몰리면서 뇌로 발전했다.&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;인간의 뇌는 약 800~1000억개의 뉴런으로 이뤄져 있다. 수천조개에 달하는 시냅스라 불리는 신경 연결망을 통해 뉴런 간에 신호를 주고받는다. 즉, 뇌에서는 어느 한순간도 쉬지 않고 이런 화학적 신호들이 오간다. 특히 사람에게는 특히 성상세포란 것이 있어 이것이 고차원적 신호를 담당하는 것으로 알려져 있다. 이런 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;모든 신호가 조합돼 전체를 이룬 것이 바로 생각&amp;lt;/font&amp;gt;이다. 외부 감각에 대한 느낌, 과거에 대한 기억, 어떤 현상에 대한 감정 등이 모두 생각의 틀 안에 있다.&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;뇌는 크게 세 부분으로 나뉜다. &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;파충류의 뇌로 불리는 후뇌, 포유류의 뇌로 불리는 중뇌, 영장류의 뇌로 불리는 대뇌&amp;lt;/font&amp;gt;다. 후뇌는 본능과 연결된다. 심장이 뛰거나 호흡하는 것처럼 생존과 직결된 영역을 담당한다. 또 죽음과 같은 위협을 감지하고 반응하는 것도 후뇌다. 후뇌는 인류가 포유류로 진화하기 전부터 존재한 아주 오래된 기능을 담당한다. 중뇌는 뇌의 중앙에 위치하는데 주로 감각 정보를 인지한다. 눈과 귀, 입, 손 등을 통해 전해지는 오감을 인지하고 여기에 적절한 행동(근육, 뼈의 움직임 등)을 조절한다. 생존 또는 사냥을 위해 시각, 후각, 청각이 발달해야 했던 포유류는 중뇌가 발달돼 있다. 실제로 진화 초기의 포유류는 후각을 담당하는 뇌의 부분이 발달해 있다고 한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;뇌의 가장 바깥쪽을 차지하면서 크기도 제일 큰 대뇌는 우리가 보통 생각하는 뇌다. 좌뇌와 우뇌로 나뉜다. 보통 좌뇌는 논리적 사고를, 우뇌는 공감각과 감성 등을 담당하는 것으로 알려져 있다. &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;대뇌 중 앞쪽에 위치한 부분을 전두엽이라고 하는데, 여기선 주로 언어와 사회성&amp;lt;/font&amp;gt; 등을 다룬다. 네안데르탈인과 호모 사피엔스의 가장 큰 차이점은 전두엽에 있다고 한다. 즉, 사피엔스는 언어와 사회성이 뛰어났기 때문에 3만 5000년 전 유럽에서 네안데르탈인과의 싸움에서 이겼다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;그렇다면 우리는 어떻게 생각을 하는가. 과거에 대한 기억, 어떤 사람에 대한 감정 등은 무슨 원리로 저장되는가. &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;인간의 기억과 감정은 뉴런 하나하나에 저장되는 것이 아니라 뉴런들이 주고받는 패턴 속에 저장&amp;lt;/font&amp;gt;된다. 휴대폰 잠금을 풀 때 점 하나하나가 중요한 게 아니라 각 점을 잇는 패턴이 중요하듯 말이다. 그러므로 각각의 기억과 감정은 손가락의 지문처럼 고유의 패턴을 갖고 있다.&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;1950년 앨런 튜링 이후 인공지능 연구는 한 동안 정체돼 있었다. 1970년대에 미국의 로봇 공학자 한스 모라벡은 ‘모라벡(Moravec)의 역설’을 제기했다. 그는 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;“인간에게 쉬운 일이 기계엔 어렵고, 기계에 쉬운 일은 인간이 잘 못 한다”&amp;lt;/font&amp;gt;고 했다. 예를 들어 자연스럽게 걷고 움직이는 것은 어린아이도 쉽게 할 수 있지만, 로봇에겐 매우 힘들다. 체스와 바둑에선 기계가 이미 인간을 뛰어넘었지만 갓난아이조차 가진 신체적 능력을 기계는 재현하기 어렵다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;이는 생각이라고 부를만한 것에 대해서도 마찬가지다. 컴퓨터는 매우 복잡한 수식을 계산하고 방대한 양의 데이터를 다루는 것은 쉽지만 얼굴을 인식하긴 어렵다. 인공지능이 개와 고양이를 구분하기 시작한 것도 비교적 최근의 일이다. 즉, 인공지능이 지금과 같이 급속도로 발전한 것은 최근의 일이다. 수십년 간 정체됐던 인공지능 기술이 갑자기 발전하게 된 핵심 원인 중 하나는 인공신경망 기술이다. &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;인간의 뇌처럼 신경망을 연결하는 컴퓨터를 만든 것&amp;lt;/font&amp;gt;이다. 인간이 일일이 아날로그 언어를 디지털 언어로 변환해 정보를 입력하는 대신 스스로 학습하도록 했다. 바로 ‘머신 러닝’이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;놀라운 것은 ‘머신 러닝’의 개념을 처음 제안한 사람이 앨런 튜링이라는 점이다. 1950년에 쓴 「계산기계와 지능」이란 논문에서 ‘아동기계’라는 이름으로 학습하는 컴퓨터를 고안했다. 이제 앨런 튜링의 생각을 살펴보자.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==2. 앨런 튜링의 문제제기 「계산기계와 지능」==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====①흉내게임과 아동기계====&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;튜링의 논문을 요약하면 인간을 흉내낼 수 있는 컴퓨터가 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;‘흉내게임’&amp;lt;/font&amp;gt;을 통과하면 생각하는 능력을 갖고 있다고 봐야한다는 것이다. 특히 이 컴퓨터는 처음부터 인간 성인과 같은 생각 능력을 갖추기 어려우므로, 어린이 수준의 능력을 가진 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;‘아동기계’&amp;lt;/font&amp;gt;를 만들어 스스로 학습할 수 있도록 하자는 것이 튜링의 결론이다. 그의 논문은 ‘기계가 생각할 수 있을까’란 첫 문장으로 시작한다. ‘흉내게임’에는 남자, 여자, 질문자 3명이 참가한다. 방식은 간단하다. 질문자는 각각 분리된 공간에 있는 남자와 여자에게 말을 걸어 답변을 듣는 과정에서 누가 남자이고, 여자인지 밝혀내는 것이다.&amp;lt;ref&amp;gt;출처: 「계산기계와 지능(1950)」〔앨런 튜링 지음/노승영 옮김, 『지능에 관하여』, 에이치비프레스, 2019, 65-112쪽.〕&amp;lt;/ref&amp;gt;&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;기계 입장에서 최선의 전략은 최대한 인간처럼 그럴 듯하게 보이려고 노력하는 것이다. 예를 들어 매우 어려운 산식을 문제로 내면, 원래 자신의 능력대로 너무 빨리 답변해선 안 된다. 그런 경우 기계라고 들통 날 것이기 때문이다. 또 “당신은 기계인가”라는 질문에 “당연히 아니다”와 같은 거짓말도 가능하다. 즉, 튜링은 자신이 처음 제기한 질문 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;‘기계가 생각할 수 있을까’를 ‘흉내게임을 잘 할 수 있는 상상 가능한 디지털 컴퓨터가 있을까’&amp;lt;/font&amp;gt;로 바꿨다. 뒤에서 자세히 살펴보겠지만 이에 대해 잭 코플랜드는 “튜링의 관점이란 ‘컴퓨터가 생각할 수 있는가’ 하는 다소 모호한 철학적 질문을 그저 단순하게 ‘컴퓨터가 튜링 테스트를 통과할 수 있는가’로 정확하고 과학적인 질문으로 대체한 것”이라고 요약한다.&amp;lt;ref&amp;gt;출처: 「기계는 생각할 수 있을까」〔잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까』, 에디토리얼, 2020, 87-134쪽.〕&amp;lt;/ref&amp;gt;&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;튜링은 논문의 결론에서 생각하는 기계가 성인의 마음을 흉내내는 과정에서 어떤 과정이 그 마음에 이르게 했는지를 다음과 같이 요약했다. ①출생시 마음의 초기 상태 ②마음이 받은 교육 ③(교육이 아닌) 마음이 겪은 경험. 처음부터 성인의 마음보다는 차라리 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;아동의 마음을 흉내내는 프로그램&amp;lt;/font&amp;gt;을 만들고 적절한 교육의 과정 거쳐 성인의 뇌를 얻자고 주장한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;그 이유는 아동의 뇌가 성인의 뇌에 비해 빈 공책처럼 메커니즘은 별로 없고 여백이 많기 때문이다. 메커니즘이 적으면 쉽게 프로그래밍할 수 있고, 학습의 과정을 거쳐 복잡한 사고를 구현할 수 있게 된다. 튜링은 1950년에 쓴 이 논문에서 “20세기 말이면 언어의 용법과 식자의 여론이 달라져 기계가 생각한다는 말에 거부감이 없어질 것”이라고 예측했고 이는 현실이 됐다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====②생각은 언어로 측정하는 이유====&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;튜링의 이야기를 마무리 짓기 전에 우리는 한 가지 중요한 사실을 짚고 넘어갈 필요가 있다. 튜링 테스트의 요점은 기계와 대화해보고 그 기계가 사람과 별 다른 차이가 없다면 생각하는 능력을 갖춘 것으로 봐도 된다는 것이다. 즉, 인간과 비슷한 언어능력을 갖고 있으면 생각하는 존재로 봐도 무방하다는 이야기다. 여기서 가장 중요한 전제는 ‘생각=언어능력’이라는 것이다. 이 명제가 참이 아니면 튜링테스트의 결과는 무용하다. 그렇다면  &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;생각이 곧 언어능력&amp;lt;/font&amp;gt;인 이유는 무엇인지 따져봐야 한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;인간의 머릿속에 일어나는 생각이라는 과정은 크게 2가지로 이뤄진다. 첫째는 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;감각을 통한 것&amp;lt;/font&amp;gt;이다. 듣고 보고 맡고 느끼는 것인데, 그 중에서도 가장 기본은 시각이다. 퇴근 후 저녁으로 무엇을 먹을까라는 생각을 한다고 치자. 매콤한 김치찌개를 먹을 수도 있고 깔끔한 샐러드를 택할 수도 있다. 머릿속의 생각은 김치찌개와 샐러드의 이미지, 맵거나 달콤한 소스의 향 등이다. 이처럼 단순한 생각은 시각을 중심으로 청각, 후각 등의 감각이 더해져 이뤄진다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;그런데 이번엔 다음 주에 어떤 보고서를 쓸까 하는 생각을 한다고 치자. 물론 하얀 종이와 컴퓨터 자판이 떠오를 수 있지만, 주된 생각은 언어를 매개로 하게 된다. 이미지와 동영상, 나아가 냄새와 촉각 등의 역할은 크게 줄어든다. &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;언어가 있어야 개념을 정의할 수 있고, 개념이 밑바탕 돼야 논리와 추론이 가능&amp;lt;/font&amp;gt;하다. 인간만이 할 수 있는 고차원적인 사고의 본질은 언어라는 것이다. 20세기의 철학자들이 인간 사고의 본질을 탐구하면서 언어 분석에 집중했던 이유도 그 때문이다.&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;이처럼 언어가 달라지면 생각도 달라진다. 예를 들어 영어권에 있는 사람과 한국어 문화권에 있는 사람은 기본적으로 생각의 틀이 다르다. 대표적인 게 높임말·낮춤말이다. 한국어는 말 자체로 위계서열이 나뉜다. 높임말을 쓰는 사람과 낮춤말을 쓰는 사람에 누구냐에 따라 권력구조가 형성된다. 그러나 영어는 여기서 자유롭다. 어린 소년과 나이 든 할아버지가 대화를 한다고 치자. 이들은 서로 이름을 부르며 대화하고, 서로를 친구라 부르기도 한다. 우리처럼 말을 통해 위계구조가 생기고, 관계가 수직적으로 결정되지 않는다. 최근 여러 기업들이 임직원 간에 영어 이름을 부르고 서로 존댓말을 쓰는 것도 그런 이유에서다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;말의 어순도 생각에 영향을 미친다. 예를 들어 우리말은 ‘나는 너를 사랑해(주어 목적어 동사)’지만 영어는 ‘I love you(주어 동사 목적어)’다. 우리말은 나의 감정 뿐 아니라 너와의 ‘관계’를, 영어는 너를 이야기하기에 앞서 나의 감정을 우선시 한다. 영어권 사람들이 자신의 생각을 솔직하게 표현하고 감정을 나타내는데 익숙한 이유도 이런 영향이 크다고 볼 수 있다. 이처럼 언어가 생각의 전부라고 볼 순 없어도 언어가 생각의 상당 부분인 것은 분명하다. 그런 이유에서 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;마르틴 하이데거는 “언어가 존재의 집”이라 했고, 루드비히 비트겐슈타인은 “내가 아는 언어의 한계가 내가 사는 세상의 한계”라고 했다.&amp;lt;/font&amp;gt;&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==3. 존 설의 ‘중국어 방’==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;미국의 철학자 존 설은 「마음, 뇌 그리고 과학」에서 ‘중국어 방’이라는 논증을 통해 생각하는 기계는 말이 안 된다고 일축했다. 튜링의 주장을 정면 반박한 것이다. 「존 설의 비판에 대한 반론」, 「흥미로운 사례, 중국어 방」에서 제시한 레이 커즈와일과 잭 코플랜드의 생각을 읽기에 앞서 존 설의 주장이 무엇인지부터 살펴보자.&amp;lt;ref&amp;gt;출처: 「흥미로운 사례, 중국어 방」〔잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까』, 에디토리얼, 2020, 261-296쪽.〕&amp;lt;/ref&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;중국어 방이라는 곳에는 1명의 사람이 들어 있고 밖에서는 타이핑된 질문지를 구멍으로 집어넣은 후 답변이 나올 때까지 기다린다. 이때 질문과 답은 모두 중국어다. 다만 그 안에 있는 사람은 중국어를 전혀 할 줄 모른다. 그러나 일종의 코드북, 또는 지침서를 통해 질문에 맞는 답변을 짜맞춰 결과물을 내놓는다. 밖에서 보기에 중국어 방에서 나온 결과물은 지능적인 것이라고 볼 수 있다. 중국어로 물었는데 중국으로 답변이 나왔으니 ‘중국어 방’은 중국어를 할 줄 아는구나 하고 생각할 수 있다. 그러나 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;방 안에 있는 사람은 중국어를 전혀 할 줄 모르고, 글자 역시 구불구불한 그림과 패턴으로만 인식할 뿐&amp;lt;/font&amp;gt;이다. 그에게 입출력은 무의미한 기호인 것이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;존 설은 중국어 방을 컴퓨터로 가정한다. 방 안의 사람이 중국어 질문과 답변은 완벽히 완료했다 하더라도 사실은 중국어를 모르는 것처럼, 중국어로 이야기할 수 있는 컴퓨터가 있다고 해서 그것이 중국어를 이해한다고 볼 수는 없다는 이야기다. 단지 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;기호를 조작하는 것만으로 언어를 이해하고 생각을 한다고 보면 안 된다&amp;lt;/font&amp;gt;는 뜻이다. 설의 이 논증은 큰 파장을 일으켰다. 인공지능 연구자, 또는 인공지능에 관심이 많은 이들은 설의 논증을 ‘바보 같다’고 평가했지만, 그 외의 사람들 중엔 설득력 있다고 느끼는 이들이 많았다. 직관적으로 이해하기엔 그다지 틀린 말이 없어 보이기 때문이다. 그러나 ‘중국어 방’ 논증은 논리적으로 모순된 부분이 많다. 이와 관련해 커즈와일과 코플랜드의 사유를 살펴보자.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;html&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;iframe width=&amp;quot;250&amp;quot; height=&amp;quot;120&amp;quot; src=&amp;quot;https://www.youtube.com/embed/lgmGslunEp4&amp;quot; frameborder=&amp;quot;0&amp;quot; allowfullscreen&amp;gt;&amp;lt;/iframe&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;/html&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==4. ‘존 설에 대한 반론’① 레이 커즈와일 「존 설의 비판에 대한 반론」==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;커즈와일은 설의 중국어 방 논증에 대해 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;‘동어반복에 불과하다’&amp;lt;/font&amp;gt;고 일축한다.&amp;lt;ref&amp;gt;출처: 「존 설의 비판에 대한 반론」은 〔레이 커즈와일 지음/장시형·김명남 옮김, 『특이점이 온다』, 김영사, 2007, 638-654쪽.〕&amp;lt;/ref&amp;gt; 그러면서 “광합성의 결과로 나오는 산소를 탐지하듯 다른 개체의 주관성도 탐지할 수 있으리라 기대한다”는 것은 말이 안 된다고 한다. 즉 “설은 뇌 과정의 핵심을 파악하지 못했고, 뇌를 모방하는 비생물학적 과정들의 핵심도 파악하지 못했다”는 것이다. 커즈와일의 설명에 따르면 생물학적이든 비생물학적이든 인간 언어를 제대로 이해하지 못하는 개체는 유능한 심문자의 추궁에 금방 정체가 탄로난다. 그러므로 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;사람처럼 대답을 잘 할 수 있는 프로그램이라면 인간의 뇌만큼 복잡해야&amp;lt;/font&amp;gt;한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;중국어 방 전체는 중국어를 이해한다고 볼 수 있지만, 각각의 세부 요소들에 이해력이 담겨 있진 않다. 이는 사람이 한국어나 중국어, 영어를 쓴다고 해서 각각의 뉴런들이 그 언어를 이해하지 못하는 것과 같다. 커즈와일은 “영어에 대한 나의 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;이해는 신경전달물질의 강도나 시냅스의 활약, 뉴런 간의 연결 등이 취하는 광범위한 패턴&amp;lt;/font&amp;gt;에 있다”고 설명한다. 그러므로 “이런 패턴 인식 시스템에 사용되는 기법들은 생물학적 과정을 역분석해 비생물학적 개체에도 옮겨 심을 수” 있다. 인간의 뇌를 따라한 컴퓨터 프로그램을 만들어 실제 생각하는 인공지능을 개발할 수 있다는 이야기다. 앞서 살펴본 것처럼 인공신경망을 사용한 컴퓨터가 대표적인 예다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;커즈와일은 또 중국어 방 안에 있는 사람은 사실 아무런 의미가 없다고 말한다. 그 사람은 기계적으로 컴퓨터에 입력하고, 출력을 전달할 뿐이다. (코드북을 찾아 질문에 대한 답변을 내놓을 뿐이다) 다르게 말하면 프로그램에 정해진 규칙을 반복적으로 따를 뿐이다. 커즈와일에게 중국어 방 논증에 사용된 사람, 방 등은 꼭 필요한 요소가 아니다. 오직 의미있는 한 가지 유일한 요소는 질문에 대한 답변을 내놓는 컴퓨터(코드북)이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;이 때 이를 해낼 수 있는 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;컴퓨터는 ‘완벽한 모방’ 능력을 갖추고 있으므로 중국어를 이해한다&amp;lt;/font&amp;gt;고 봐야 한다는 게 커즈와일의 요지다. 이를 해낼 수 있는 컴퓨터는 인간의 깊이와 복잡성을 갖추고 있다고 봐야 한다. 이는 사람도 마찬가지다. 앞서 커즈와일이 “영어에 대한 나의 이해는 신경전달물질의 강도나 시냅스의 활약, 뉴런 간의 연결 등이 취하는 광범위한 패턴에 있다”고 말한 것처럼 설의 논리대로면 인간의 뇌 역시 이해력이 없다는 결론에 도달한다. 뉴런과 시냅스는 그저 기호를 다를 뿐이고 그 어디에도 이들 각자가 중국어를 이해한다고 볼 수 있는 증거는 없기 때문이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;이에 대해 설은 다음과 같은 반박을 내놓는다. “진짜 사람의 뇌는 일련의 특정 신경생물학적 과정들을 통해 의식을 일으킨다. 의식이란 소화, 젖 분비, 광합성, 유사 분열처럼 생물학적 과정임을 인정하는 것이다. 이런 생물학적 과정을 가능케 하는 생물학 원리를 찾듯, 의식을 가능케 하는 생물학 원리를 찾는 게 옳다.”&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;커즈와일 역시 재반박을 하는데 요약하면 “이런 놀라운 견해에 대한 근거는 전혀 내놓지 않는다”는 것이다. 즉, 주장만 있고 이를 뒷받침할 수 있는 논증을 하지 않았다는 이야기다. 생물이 이산화탄소를 배출하는 것은 객관적 측정이 가능하지만, 어떤 개체가 의식이 있는지는 객관적 측정이 불가능하다. 오직 추론적 논증으로만 가능하다는 게 커즈와일의 논지다. 그러면서 커즈와일은 ‘생물학적 뉴런도 기계나 마찬가지'라고 말한 설의 논리를 토대로 뇌 역시 하나의 컴퓨터와 같다고 결론 내린다. 다만 지금의 컴퓨터는 인간 뇌보다 훨씬 못 미치는 존재라고 단서를 단다. 그러나 이게 끝은 아니다. 수십 년 안에 인간과 컴퓨터의 역전이 벌어질 것이라고 예측한다. 바로 특이점이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==5. ‘존 설에 대한 반론’② 잭 코플랜드 「흥미로운 사례, 중국어 방」==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;존 설의 중국어 방에 대한 잭 코플랜드의 반론 역시 커즈와일의 지적처럼 날카롭다.&amp;lt;ref&amp;gt;출처: 「흥미로운 사례, 중국어 방」〔잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까』, 에디토리얼, 2020, 261-296쪽.〕&amp;lt;/ref&amp;gt; 철학자이자 논리학자답게 코플랜드는 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;설의 주장을 먼저 구문론과 의미론으로 요약&amp;lt;/font&amp;gt;한다. 그러면서 설 주장의 핵심은 구문론의 숙달만으로는 의미론을 익히기 미흡하다는 것이라고 압축한다. 구문론은 기호조작을 수행하기 위한 몇 개의 규칙을 완전히 익히는 것이고, 의미론은 기호가 진정 의미하는 바를 이해하는 것이다. &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;구문에 대한 지식 자체만으로는 의미에 대한 지식에 이해하지 못한다&amp;lt;/font&amp;gt;는 뜻이다. 그러면서 아랍어에 문장 앞에 Hal을 붙이면 의문문이 되고, 문장의 술어 앞에 laysa를 붙이면 부정문이 되는 사례를 예로 들었다. 문장의 뜻을 이해하지 못해도 의문문과 부정문을 만들 수 있는 것처럼 구문론만으로는 의미론을 충족시킬 수 없다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;이에 대한 코플랜드의 첫 번째 반박은 ‘시스템 반론’이다. 이는 커즈와일의 생각과 유사하다. “방에 있는 사람은 중국어를 이해하지 못해도 그 사람이 포함된 전체 시스템은 중국어를 이해한다”는 것이다. 이는 커즈와일이 인간의 경우 각각의 뉴런과 시냅스가 중국어를 이해하지 못해도 인간은 중국어를 이해한다고 예시를 든 것과 같다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;코플랜드의 두 번째 반론은 시스템 반론에 대한 설의 반박을 먼저 설명한다. 즉, 설은 시스템 반론이 그 시스템이 중국어를 이해한다는 가설을 별도로 논증하지 않고 직관적인 주장만 함으로써 논점을 회피하려 한다고 말한다. 이에 대해 코플랜드는 논점을 회피한다는 설의 지적에는 동의한다. 그러면서 그의 두 번째 반론을 시작한다. 핵심은 “설의 결론이 전제로부터 도출되지 않는다”는 것이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;코플랜드에 따르면 방 안에 있는 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;사람이 중국어를 이해하지 못한다는 전제로부터 이 사람을 구성요소로 하는 시스템이 중국어를 이해할 수 없다고 결론내리는 과정&amp;lt;/font&amp;gt;이 타당하지 않다. 즉, &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;전제와 결론 사이에 논리적 연결 고리가 없다&amp;lt;/font&amp;gt;는 뜻이다. 쉽게 말하면 중국어 방이라는 시스템이 중국어를 이해하지 못하는 것이라면 그 시스템 자제를 살펴보고 분석해야지, 단지 그 안에 든 사람이 중국어를 이해하지 못하므로 그 시스템 전체가 중국어를 모른다고 결론짓는 추론 방식이 틀렸다는 이야기다. 이는 다음에 설명할 세 번째 반론과 연결된다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;세 번째 반론은 다음과 같은 명제에 대한 부정이다. 설의 중국어 방이 참이려면 ‘어떤 사람이 X를 할 수 없으면, 그 사람의 어느 부분도 X를 할 수 없다’는 전제가 있어야 한다. 이에 대해 코플랜드는 이 전제가 참이라고 여길만한 근거가 전혀 없다고 주장한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;네 번째 반론은 ‘단순한 기호 조작이 이해를 만들어낼 수 없다’는 설의 주장이 증명되지 않았다는 것이다. 그러나 이 부분에 대해선 코플랜드조차 “내가 이 주장으르 정면으로 겨루고 있지 않은 건 사실이다, 그러나 설의 주장은 마치 누군가에게 10달러를 빌려서 그 사람에게 빚진 10달러를 갚는 것과 같다”고 말한다. 올바른 논증이 생략됐다는 뜻으로 해석된다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==6. 결론==&lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;커즈와일과 코플랜드 모두 설의 ‘중국어 방’을 신랄하게 비판했다. 인공신경망을 가진 오늘날의 컴퓨터가 뇌를 모방해 만들어졌다는 측면에서, 뇌 역시 컴퓨터처럼 뉴런과 시냅스 등의 화학작용을 한다는 관점에서, ‘중국어 방’ 논증은 오늘날 큰 설득력을 잃었다. 아마도 설은 기계와는 차별화 된 인간 고유의 무엇을 지키려 했던 것 같다. 이런 그의 관점은 꼭 틀린 것만은 아니다. 인간에게는 기계가 할 수 있는 생각 말고도 또 다른 차원의 생각이 있기 때문이다. 예를 들어 프로이트가 말한 자아와 초자아의 구분 같은 것들 말이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;여기서는 코플랜드가 쓴 또 다른 글인 「기계는 생각할 수 있을까」의 내용을 중심으로 인간의 사고와 의식 등을 살펴보는 것으로 논의를 끝맺고자 한다. 코플랜드는 “사고와 의식이 항상 함께 가는 것은 아니다”고 말한다. 즉, “우리의 정신 속에서 벌어지는 일들 중 많은 것을 의식하지 못한다고 말한 프로이트처럼 ”우리의 많은 생각과 행동 중에는 ‘의식하고’ 하는 것들도 있고 ‘무의식적’으로 하는 것들도 있다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;특히 뇌의 여러 부분 중 후뇌와 중뇌에서 일어나는 일들과 상당 부분의 정신작용은 “우리가 알아차리지 못한다”는 것이 코플랜드의 설명이다. 그러므로 “인간의 중요한 정신적 활동, 말을 이해하거나 외부 세계를 지각하는 것 등은 비의식적으로 수행될 수 있다”는 논지다. 그렇기 때문에 “튜링테스트를 통과한 컴퓨터를 생각하는 존재라고 부르는 것을 보류한다면 이는 그저 생각한다는 단어를 인간과 우리의 생물학적 친척만 독점하는 것과 마찬가지”라고 볼 수 있다. 이는 “탄소로 구성된 존재보다 실리콘으로 구성된 존재에게 더 많이 붙는 노골적 편견”인 것이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;결과적으로 기계든 인간이든 모든 사고가 의식적으로만 이뤄지는 것은 아니다. 좀 더 질문을 쪼개보면 기계가 일반 사고와는 다른 의식 능력이 있는지는 지금껏 살펴본 논의보다 더 복잡한 논쟁이 필요하다. 다만 우리가 알 수 있는 것은, 영화 HER에 나오는 것처럼 거의 모든 경우의 수에 대비할 만큼 복잡한 알고리즘을 가진 인공지능은 사람처럼 ‘보통의’ 생각을 한다고 볼 수 있다는 점이다. 커즈와일이 말하는 2045년의 특이점이 어느 정도 수준에 있을 지는 모르겠지만.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;br/&amp;gt;&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
==주석==&lt;br /&gt;
&amp;lt;references/&amp;gt;&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>윤석만</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5_%EB%B6%84%EC%95%BC%EC%9D%98_%EA%B3%A0%EC%A0%84_%EC%9D%BD%EA%B8%B0&amp;diff=7793</id>
		<title>인공지능 분야의 고전 읽기</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5_%EB%B6%84%EC%95%BC%EC%9D%98_%EA%B3%A0%EC%A0%84_%EC%9D%BD%EA%B8%B0&amp;diff=7793"/>
				<updated>2020-04-04T04:12:55Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;윤석만: /* ②뇌의 원리 */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{버튼클릭|[[HumanitiesAndArtificialIntelligence#Research Topics|〈인문학과 인공지능〉 강의 페이지로 돌아가기]]}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===='''&amp;lt;span style=&amp;quot;color:#00008C&amp;quot;&amp;gt;앨런 튜링의 논문을 토대로 더글러스 호프스태터의 논문 읽기&amp;lt;/span&amp;gt;'''====&lt;br /&gt;
&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
====='''요구사항'''=====&lt;br /&gt;
{{Blockquote2|앨런 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」의 내용을 토대로, 더글러스 호프스태터의 「인공지능:회고」의 내용을 분석 및 요약·정리할 것. 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」은 '''〔앨런 튜링 지음/노승영 옮김, 『지능에 관하여』, 에이치비프레스, 2019, 65-112쪽.〕'''을, 호프스태터의 「인공지능:회고」는  '''〔더글라스 호프스태터 지음/박여성·안병서 옮김, 『괴델, 에셔, 바흐』, 까치, 2017, 812-869쪽.〕'''을 기본 원고로 할 것.&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====='''과제원고''' :  [[김웅기]], [[김태형]], [[장민주]]=====&lt;br /&gt;
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(내용 작성)&lt;br /&gt;
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&lt;br /&gt;
===='''&amp;lt;span style=&amp;quot;color:#00008C&amp;quot;&amp;gt;앨런 튜링의 논문을 토대로 잭 코플랜드의 논문 읽기&amp;lt;/span&amp;gt;'''====&lt;br /&gt;
&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
====='''요구사항'''=====&lt;br /&gt;
{{Blockquote2|앨런 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」의 내용을 토대로, 잭 코플랜드의 「기계는 생각할 수 있을까」의 내용을 분석 및 요약·정리할 것. 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」은 '''〔앨런 튜링 지음/노승영 옮김, 『지능에 관하여』, 에이치비프레스, 2019, 65-112쪽.〕'''을, 코플랜드의 「기계는 생각할 수 있을까」는  '''〔잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까』, 에디토리얼, 2020, 87-134쪽.〕'''을 기본 원고로 할 것.&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====='''과제원고''' : [[아슈토시]], [[이만호]], [[임연]]=====&lt;br /&gt;
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(내용 작성)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;br/&amp;gt;&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===='''&amp;lt;span style=&amp;quot;color:#00008C&amp;quot;&amp;gt;튜링 테스트에 대한 존 설의 입장을 기초로 잭 코플랜드와 레이 커즈와일의 사유 읽기&amp;lt;/span&amp;gt;'''====&lt;br /&gt;
&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
====='''요구사항'''=====&lt;br /&gt;
{{Blockquote2|앨런 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」의 내용을 토대로, 잭 코플랜드의 「흥미로운 사례, 중국어 방」의 내용 및 레이 커즈와일의 「존 설의 비판에 대한 반론」을 비교·정리할 것. 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」은 '''〔앨런 튜링 지음/노승영 옮김, 『지능에 관하여』, 에이치비프레스, 2019, 65-112쪽.〕'''을, 코플랜드의 「흥미로운 사례, 중국어 방」은  '''〔잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까』, 에디토리얼, 2020, 261-296쪽.〕'''을,  레이 커즈와일의 「존 설의 비판에 대한 반론」은  '''〔레이 커즈와일 지음/장시형·김명남 옮김, 『특이점이 온다』, 김영사, 2007, 638-654쪽.〕'''을 기본 원고로 할 것.&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====='''과제원고''' : [[길혜빈]], [[윤석만]], [[임예찬]]=====&lt;br /&gt;
&amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==1. 생각이란 무엇인가==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====①생각의 정의====&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;영화 ‘트랜센던스’에서 천재 과학자 윌(조니 뎁)은 인류가 수만 년에 걸쳐 이룩한 지적 능력을 뛰어넘어 자의식까지 갖춘 슈퍼컴퓨터를 개발한다. 그러나 기술발전으로 인류가 멸망할 것이라고 믿는 테러 단체의 공격을 받아 뇌사 상태에 빠진다. 절망에 빠진 윌의 연인 에블린(레베카 홀)은 실험용 원숭이의 뇌를 스캔해 컴퓨터에 업로드 했던 사실을 떠올린다. 윌을 잊을 수 없던 그녀는 연인의 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;뇌를 컴퓨터에 업로드&amp;lt;/font&amp;gt; 한다. 윌의 의식이 컴퓨터를 통해 부활한 것이다. 에블린이 윌의 뇌를 스캔한 컴퓨터는 육체만 없을 뿐 생전의 윌과 똑같은 기억과 감정, 성향을 갖고 있다. 그런데 여기서 윌은 인간일까, 컴퓨터일까? 비록 육체는 없어도 정신이 있으니 사람이 맞는가?&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;테슬라·스페이스엑스의 설립자인 일론 머스크는 트랜센던스를 현실화 할 수 있는 기술을 연구하고 있다. 인간과 컴퓨터를 결합한 ‘뉴럴 레이스(Neural Lace)’ 기술이다. 실제로 그는 2016년 ‘뉴럴 링크(Neural Link)’라는 기업을 만들어 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;뇌에 컴퓨터 칩을 삽입하는 기술&amp;lt;/font&amp;gt;을 연구 중이다. 이 칩은 클라우드 컴퓨터와 연결돼 뇌의 정보를 공유할 계획이다. 만일 ‘뉴럴 링크’의 프로젝트가 성공한다면 트랜센던스는 현실이 될 수 있다.&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;전통적으로 우리는 인간과 인간이 아닌 것을 구분할 때 생각하는 능력을 떠올린다. 생각은 종종 정신, 또는 영혼으로도 읽힌다. 이때 육신은 정신을 담는 그릇이기 때문에 인간의 본질은 고매한 정신에 있다고 한다. 세계의 많은 종교에서도 신체보다 정신을 더 중요하게 생각한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;그러나 과학에서 영혼, 정신, 생각은 우리가 생각하는 형이상학적 무언가가 아니다. &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;뇌 안에서 일어나는 세포들 간의 무수한 화학작용&amp;lt;/font&amp;gt;일 뿐이다. 인간의 생각, 그리고 그와 대비되는 기계의 생각이 어떻게 다른지, 혹은 같은지 비교하기 위해선 생각이라는 현상이 뇌에서 어떻게 일어나는지 먼저 살펴봐야 한다. 그런 후에야 [[앨런 튜링]]과 [[존 설]], 나아가 [[레이 커즈와일]]과 [[잭 코플랜드]]의 이론을 이해할 수 있을 것이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====②뇌의 원리====&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;진화 초기 단계의 생물에겐 뇌가 필요 없었다. 세포의 종류와 형태가 다양해지면서 복잡한 생명체가 나타났고, 이 생명체는 각 세포 간 복잡한 소통을 하기 위해 여러 화학 신호를 보내기 시작했다. 커뮤니케이션이 복잡해지면서 어떤 세포는 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;메시지를 전달하는 기능&amp;lt;/font&amp;gt;을 맡게 됐다. 이들이 발전한 것이 신경세포, 즉 뉴런이다. 뉴런은 어느 한 부분에 있지 않고 신체의 거의 모든 곳에 퍼져 있다. 물론 해파리처럼 근육과 뼈가 없이 뉴런과 같은 신경 체계로만 사는 동물도 있다. 하지만 대부분의 동물은 뉴런이 발달해 있고, 뉴런이 외부 감각을 받아들이는 핵심 기관인 눈과 입, 코 등의 주변에 몰리면서 뇌로 발전했다.&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;인간의 뇌는 약 800~1000억개의 뉴런으로 이뤄져 있다. 수천조개에 달하는 시냅스라 불리는 신경 연결망을 통해 뉴런 간에 신호를 주고받는다. 즉, 뇌에서는 어느 한순간도 쉬지 않고 이런 화학적 신호들이 오간다. 특히 사람에게는 특히 성상세포란 것이 있어 이것이 고차원적 신호를 담당하는 것으로 알려져 있다. 이런 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;모든 신호가 조합돼 전체를 이룬 것이 바로 생각&amp;lt;/font&amp;gt;이다. 외부 감각에 대한 느낌, 과거에 대한 기억, 어떤 현상에 대한 감정 등이 모두 생각의 틀 안에 있다.&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;뇌는 크게 세 부분으로 나뉜다. &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;파충류의 뇌로 불리는 후뇌, 포유류의 뇌로 불리는 중뇌, 영장류의 뇌로 불리는 대뇌&amp;lt;/font&amp;gt;다. 후뇌는 본능과 연결된다. 심장이 뛰거나 호흡하는 것처럼 생존과 직결된 영역을 담당한다. 또 죽음과 같은 위협을 감지하고 반응하는 것도 후뇌다. 후뇌는 인류가 포유류로 진화하기 전부터 존재한 아주 오래된 기능을 담당한다. 중뇌는 뇌의 중앙에 위치하는데 주로 감각 정보를 인지한다. 눈과 귀, 입, 손 등을 통해 전해지는 오감을 인지하고 여기에 적절한 행동(근육, 뼈의 움직임 등)을 조절한다. 생존 또는 사냥을 위해 시각, 후각, 청각이 발달해야 했던 포유류는 중뇌가 발달돼 있다. 실제로 진화 초기의 포유류는 후각을 담당하는 뇌의 부분이 발달해 있다고 한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;뇌의 가장 바깥쪽을 차지하면서 크기도 제일 큰 대뇌는 우리가 보통 생각하는 뇌다. 좌뇌와 우뇌로 나뉜다. 보통 좌뇌는 논리적 사고를, 우뇌는 공감각과 감성 등을 담당하는 것으로 알려져 있다. &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;대뇌 중 앞쪽에 위치한 부분을 전두엽이라고 하는데, 여기선 주로 언어와 사회성&amp;lt;/font&amp;gt; 등을 다룬다. 네안데르탈인과 호모 사피엔스의 가장 큰 차이점은 전두엽에 있다고 한다. 즉, 사피엔스는 언어와 사회성이 뛰어났기 때문에 3만 5000년 전 유럽에서 네안데르탈인과의 싸움에서 이겼다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;그렇다면 우리는 어떻게 생각을 하는가. 과거에 대한 기억, 어떤 사람에 대한 감정 등은 무슨 원리로 저장되는가. &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;인간의 기억과 감정은 뉴런 하나하나에 저장되는 것이 아니라 뉴런들이 주고받는 패턴 속에 저장&amp;lt;/font&amp;gt;된다. 휴대폰 잠금을 풀 때 점 하나하나가 중요한 게 아니라 각 점을 잇는 패턴이 중요하듯 말이다. 그러므로 각각의 기억과 감정은 손가락의 지문처럼 고유의 패턴을 갖고 있다.&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;1950년 앨런 튜링 이후 인공지능 연구는 한 동안 정체돼 있었다. 1970년대에 미국의 로봇 공학자 한스 모라벡은 ‘모라벡(Moravec)의 역설’을 제기했다. 그는 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;“인간에게 쉬운 일이 기계엔 어렵고, 기계에 쉬운 일은 인간이 잘 못 한다”&amp;lt;/font&amp;gt;고 했다. 예를 들어 자연스럽게 걷고 움직이는 것은 어린아이도 쉽게 할 수 있지만, 로봇에겐 매우 힘들다. 체스와 바둑에선 기계가 이미 인간을 뛰어넘었지만 갓난아이조차 가진 신체적 능력을 기계는 재현하기 어렵다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;이는 생각이라고 부를만한 것에 대해서도 마찬가지다. 컴퓨터는 매우 복잡한 수식을 계산하고 방대한 양의 데이터를 다루는 것은 쉽지만 얼굴을 인식하긴 어렵다. 인공지능이 개와 고양이를 구분하기 시작한 것도 비교적 최근의 일이다. 즉, 인공지능이 지금과 같이 급속도로 발전한 것은 최근의 일이다. 수십년 간 정체됐던 인공지능 기술이 갑자기 발전하게 된 핵심 원인 중 하나는 인공신경망 기술이다. &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;인간의 뇌처럼 신경망을 연결하는 컴퓨터를 만든 것&amp;lt;/font&amp;gt;이다. 인간이 일일이 아날로그 언어를 디지털 언어로 변환해 정보를 입력하는 대신 스스로 학습하도록 했다. 바로 ‘머신 러닝’이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;놀라운 것은 ‘머신 러닝’의 개념을 처음 제안한 사람이 앨런 튜링이라는 점이다. 1950년에 쓴 「계산기계와 지능」이란 논문에서 ‘아동기계’라는 이름으로 학습하는 컴퓨터를 고안했다. 이제 앨런 튜링의 생각을 살펴보자.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==2. 앨런 튜링의 문제제기 「계산기계와 지능」==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====①흉내게임과 아동기계====&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;튜링의 논문을 요약하면 인간을 흉내낼 수 있는 컴퓨터가 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;‘흉내게임’&amp;lt;/font&amp;gt;을 통과하면 생각하는 능력을 갖고 있다고 봐야한다는 것이다. 특히 이 컴퓨터는 처음부터 인간 성인과 같은 생각 능력을 갖추기 어려우므로, 어린이 수준의 능력을 가진 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;‘아동기계’&amp;lt;/font&amp;gt;를 만들어 스스로 학습할 수 있도록 하자는 것이 튜링의 결론이다. 그의 논문은 ‘기계가 생각할 수 있을까’란 첫 문장으로 시작한다. ‘흉내게임’에는 남자, 여자, 질문자 3명이 참가한다. 방식은 간단하다. 질문자는 각각 분리된 공간에 있는 남자와 여자에게 말을 걸어 답변을 듣는 과정에서 누가 남자이고, 여자인지 밝혀내는 것이다.&amp;lt;ref&amp;gt;출처: 「계산기계와 지능(1950)」〔앨런 튜링 지음/노승영 옮김, 『지능에 관하여』, 에이치비프레스, 2019, 65-112쪽.〕&amp;lt;/ref&amp;gt;&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;기계 입장에서 최선의 전략은 최대한 인간처럼 그럴 듯하게 보이려고 노력하는 것이다. 예를 들어 매우 어려운 산식을 문제로 내면, 원래 자신의 능력대로 너무 빨리 답변해선 안 된다. 그런 경우 기계라고 들통 날 것이기 때문이다. 또 “당신은 기계인가”라는 질문에 “당연히 아니다”와 같은 거짓말도 가능하다. 즉, 튜링은 자신이 처음 제기한 질문 ‘기계가 생각할 수 있을까’를 ‘흉내게임을 잘 할 수 있는 상상 가능한 디지털 컴퓨터가 있을까’로 바꿨다. 뒤에서 자세히 살펴보겠지만 이에 대해 잭 코플랜드는 “튜링의 관점이란 ‘컴퓨터가 생각할 수 있는가’ 하는 다소 모호한 철학적 질문을 그저 단순하게 ‘컴퓨터가 튜링 테스트를 통과할 수 있는가’로 정확하고 과학적인 질문으로 대체한 것”이라고 요약한다.&amp;lt;ref&amp;gt;출처: 「기계는 생각할 수 있을까」〔잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까』, 에디토리얼, 2020, 87-134쪽.〕&amp;lt;/ref&amp;gt;&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;튜링은 논문의 결론에서 생각하는 기계가 성인의 마음을 흉내내는 과정에서 어떤 과정이 그 마음에 이르게 했는지를 다음과 같이 요약했다. ①출생시 마음의 초기 상태 ②마음이 받은 교육 ③(교육이 아닌) 마음이 겪은 경험. 처음부터 성인의 마음보다는 차라리 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;아동의 마음을 흉내내는 프로그램&amp;lt;/font&amp;gt;을 만들고 적절한 교육의 과정 거쳐 성인의 뇌를 얻자고 주장한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;그 이유는 아동의 뇌가 성인의 뇌에 비해 빈 공책처럼 메커니즘은 별로 없고 여백이 많기 때문이다. 메커니즘이 적으면 쉽게 프로그래밍할 수 있고, 학습의 과정을 거쳐 복잡한 사고를 구현할 수 있게 된다. 튜링은 1950년에 쓴 이 논문에서 “20세기 말이면 언어의 용법과 식자의 여론이 달라져 기계가 생각한다는 말에 거부감이 없어질 것”이라고 예측했고 이는 현실이 됐다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====②생각은 언어로 측정하는 이유====&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;튜링의 이야기를 마무리 짓기 전에 우리는 한 가지 중요한 사실을 짚고 넘어갈 필요가 있다. 튜링 테스트의 요점은 기계와 대화해보고 그 기계가 사람과 별 다른 차이가 없다면 생각하는 능력을 갖춘 것으로 봐도 된다는 것이다. 즉, 인간과 비슷한 언어능력을 갖고 있으면 생각하는 존재로 봐도 무방하다는 이야기다. 여기서 가장 중요한 전제는 ‘생각=언어능력’이라는 것이다. 이 명제가 참이 아니면 튜링테스트의 결과는 무용하다. 그렇다면  &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;생각이 곧 언어능력&amp;lt;/font&amp;gt;인 이유는 무엇인지 따져봐야 한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;인간의 머릿속에 일어나는 생각이라는 과정은 크게 2가지로 이뤄진다. 첫째는 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;감각을 통한 것&amp;lt;/font&amp;gt;이다. 듣고 보고 맡고 느끼는 것인데, 그 중에서도 가장 기본은 시각이다. 퇴근 후 저녁으로 무엇을 먹을까라는 생각을 한다고 치자. 매콤한 김치찌개를 먹을 수도 있고 깔끔한 샐러드를 택할 수도 있다. 머릿속의 생각은 김치찌개와 샐러드의 이미지, 맵거나 달콤한 소스의 향 등이다. 이처럼 단순한 생각은 시각을 중심으로 청각, 후각 등의 감각이 더해져 이뤄진다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;그런데 이번엔 다음 주에 어떤 보고서를 쓸까 하는 생각을 한다고 치자. 물론 하얀 종이와 컴퓨터 자판이 떠오를 수 있지만, 주된 생각은 언어를 매개로 하게 된다. 이미지와 동영상, 나아가 냄새와 촉각 등의 역할은 크게 줄어든다. &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;언어가 있어야 개념을 정의할 수 있고, 개념이 밑바탕 돼야 논리와 추론이 가능&amp;lt;/font&amp;gt;하다. 인간만이 할 수 있는 고차원적인 사고의 본질은 언어라는 것이다. 20세기의 철학자들이 인간 사고의 본질을 탐구하면서 언어 분석에 집중했던 이유도 그 때문이다.&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;이처럼 언어가 달라지면 생각도 달라진다. 예를 들어 영어권에 있는 사람과 한국어 문화권에 있는 사람은 기본적으로 생각의 틀이 다르다. 대표적인 게 높임말·낮춤말이다. 한국어는 말 자체로 위계서열이 나뉜다. 높임말을 쓰는 사람과 낮춤말을 쓰는 사람에 누구냐에 따라 권력구조가 형성된다. 그러나 영어는 여기서 자유롭다. 어린 소년과 나이 든 할아버지가 대화를 한다고 치자. 이들은 서로 이름을 부르며 대화하고, 서로를 친구라 부르기도 한다. 우리처럼 말을 통해 위계구조가 생기고, 관계가 수직적으로 결정되지 않는다. 최근 여러 기업들이 임직원 간에 영어 이름을 부르고 서로 존댓말을 쓰는 것도 그런 이유에서다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;말의 어순도 생각에 영향을 미친다. 예를 들어 우리말은 ‘나는 너를 사랑해(주어 목적어 동사)’지만 영어는 ‘I love you(주어 동사 목적어)’다. 우리말은 나의 감정 뿐 아니라 너와의 ‘관계’를, 영어는 너를 이야기하기에 앞서 나의 감정을 우선시 한다. 영어권 사람들이 자신의 생각을 솔직하게 표현하고 감정을 나타내는데 익숙한 이유도 이런 영향이 크다고 볼 수 있다. 이처럼 언어가 생각의 전부라고 볼 순 없어도 언어가 생각의 상당 부분인 것은 분명하다. 그런 이유에서 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;마르틴 하이데거는 “언어가 존재의 집”이라 했고, 루드비히 비트겐슈타인은 “내가 아는 언어의 한계가 내가 사는 세상의 한계”라고 했다.&amp;lt;/font&amp;gt;&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==3. 존 설의 ‘중국어 방’==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;미국의 철학자 존 설은 「마음, 뇌 그리고 과학」에서 ‘중국어 방’이라는 논증을 통해 생각하는 기계는 말이 안 된다고 일축했다. 튜링의 주장을 정면 반박한 것이다. 「존 설의 비판에 대한 반론」, 「흥미로운 사례, 중국어 방」에서 제시한 레이 커즈와일과 잭 코플랜드의 생각을 읽기에 앞서 존 설의 주장이 무엇인지부터 살펴보자.&amp;lt;ref&amp;gt;출처: 「흥미로운 사례, 중국어 방」〔잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까』, 에디토리얼, 2020, 261-296쪽.〕&amp;lt;/ref&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;중국어 방이라는 곳에는 1명의 사람이 들어 있고 밖에서는 타이핑된 질문지를 구멍으로 집어넣은 후 답변이 나올 때까지 기다린다. 이때 질문과 답은 모두 중국어다. 다만 그 안에 있는 사람은 중국어를 전혀 할 줄 모른다. 그러나 일종의 코드북, 또는 지침서를 통해 질문에 맞는 답변을 짜맞춰 결과물을 내놓는다. 밖에서 보기에 중국어 방에서 나온 결과물은 지능적인 것이라고 볼 수 있다. 중국어로 물었는데 중국으로 답변이 나왔으니 ‘중국어 방’은 중국어를 할 줄 아는구나 하고 생각할 수 있다. 그러나 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;방 안에 있는 사람은 중국어를 전혀 할 줄 모르고, 글자 역시 구불구불한 그림과 패턴으로만 인식할 뿐&amp;lt;/font&amp;gt;이다. 그에게 입출력은 무의미한 기호인 것이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;존 설은 중국어 방을 컴퓨터로 가정한다. 방 안의 사람이 중국어 질문과 답변은 완벽히 완료했다 하더라도 사실은 중국어를 모르는 것처럼, 중국어로 이야기할 수 있는 컴퓨터가 있다고 해서 그것이 중국어를 이해한다고 볼 수는 없다는 이야기다. 단지 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;기호를 조작하는 것만으로 언어를 이해하고 생각을 한다고 보면 안 된다&amp;lt;/font&amp;gt;는 뜻이다. 설의 이 논증은 큰 파장을 일으켰다. 인공지능 연구자, 또는 인공지능에 관심이 많은 이들은 설의 논증을 ‘바보 같다’고 평가했지만, 그 외의 사람들 중엔 설득력 있다고 느끼는 이들이 많았다. 직관적으로 이해하기엔 그다지 틀린 말이 없어 보이기 때문이다. 그러나 ‘중국어 방’ 논증은 논리적으로 모순된 부분이 많다. 이와 관련해 커즈와일과 코플랜드의 사유를 살펴보자.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;html&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;iframe width=&amp;quot;250&amp;quot; height=&amp;quot;120&amp;quot; src=&amp;quot;https://www.youtube.com/embed/lgmGslunEp4&amp;quot; frameborder=&amp;quot;0&amp;quot; allowfullscreen&amp;gt;&amp;lt;/iframe&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;/html&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==4. ‘존 설에 대한 반론’① 레이 커즈와일 「존 설의 비판에 대한 반론」==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;커즈와일은 설의 중국어 방 논증에 대해 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;‘동어반복에 불과하다’&amp;lt;/font&amp;gt;고 일축한다.&amp;lt;ref&amp;gt;출처: 「존 설의 비판에 대한 반론」은 〔레이 커즈와일 지음/장시형·김명남 옮김, 『특이점이 온다』, 김영사, 2007, 638-654쪽.〕&amp;lt;/ref&amp;gt; 그러면서 “광합성의 결과로 나오는 산소를 탐지하듯 다른 개체의 주관성도 탐지할 수 있으리라 기대한다”는 것은 말이 안 된다고 한다. 즉 “설은 뇌 과정의 핵심을 파악하지 못했고, 뇌를 모방하는 비생물학적 과정들의 핵심도 파악하지 못했다”는 것이다. 커즈와일의 설명에 따르면 생물학적이든 비생물학적이든 인간 언어를 제대로 이해하지 못하는 개체는 유능한 심문자의 추궁에 금방 정체가 탄로난다. 그러므로 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;사람처럼 대답을 잘 할 수 있는 프로그램이라면 인간의 뇌만큼 복잡해야&amp;lt;/font&amp;gt;한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;중국어 방 전체는 중국어를 이해한다고 볼 수 있지만, 각각의 세부 요소들에 이해력이 담겨 있진 않다. 이는 사람이 한국어나 중국어, 영어를 쓴다고 해서 각각의 뉴런들이 그 언어를 이해하지 못하는 것과 같다. 커즈와일은 “영어에 대한 나의 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;이해는 신경전달물질의 강도나 시냅스의 활약, 뉴런 간의 연결 등이 취하는 광범위한 패턴&amp;lt;/font&amp;gt;에 있다”고 설명한다. 그러므로 “이런 패턴 인식 시스템에 사용되는 기법들은 생물학적 과정을 역분석해 비생물학적 개체에도 옮겨 심을 수” 있다. 인간의 뇌를 따라한 컴퓨터 프로그램을 만들어 실제 생각하는 인공지능을 개발할 수 있다는 이야기다. 앞서 살펴본 것처럼 인공신경망을 사용한 컴퓨터가 대표적인 예다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;커즈와일은 또 중국어 방 안에 있는 사람은 사실 아무런 의미가 없다고 말한다. 그 사람은 기계적으로 컴퓨터에 입력하고, 출력을 전달할 뿐이다. (코드북을 찾아 질문에 대한 답변을 내놓을 뿐이다) 다르게 말하면 프로그램에 정해진 규칙을 반복적으로 따를 뿐이다. 커즈와일에게 중국어 방 논증에 사용된 사람, 방 등은 꼭 필요한 요소가 아니다. 오직 의미있는 한 가지 유일한 요소는 질문에 대한 답변을 내놓는 컴퓨터(코드북)이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;이 때 이를 해낼 수 있는 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;컴퓨터는 ‘완벽한 모방’ 능력을 갖추고 있으므로 중국어를 이해한다&amp;lt;/font&amp;gt;고 봐야 한다는 게 커즈와일의 요지다. 이를 해낼 수 있는 컴퓨터는 인간의 깊이와 복잡성을 갖추고 있다고 봐야 한다. 이는 사람도 마찬가지다. 앞서 커즈와일이 “영어에 대한 나의 이해는 신경전달물질의 강도나 시냅스의 활약, 뉴런 간의 연결 등이 취하는 광범위한 패턴에 있다”고 말한 것처럼 설의 논리대로면 인간의 뇌 역시 이해력이 없다는 결론에 도달한다. 뉴런과 시냅스는 그저 기호를 다를 뿐이고 그 어디에도 이들 각자가 중국어를 이해한다고 볼 수 있는 증거는 없기 때문이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;이에 대해 설은 다음과 같은 반박을 내놓는다. “진짜 사람의 뇌는 일련의 특정 신경생물학적 과정들을 통해 의식을 일으킨다. 의식이란 소화, 젖 분비, 광합성, 유사 분열처럼 생물학적 과정임을 인정하는 것이다. 이런 생물학적 과정을 가능케 하는 생물학 원리를 찾듯, 의식을 가능케 하는 생물학 원리를 찾는 게 옳다.”&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;커즈와일 역시 재반박을 하는데 요약하면 “이런 놀라운 견해에 대한 근거는 전혀 내놓지 않는다”는 것이다. 즉, 주장만 있고 이를 뒷받침할 수 있는 논증을 하지 않았다는 이야기다. 생물이 이산화탄소를 배출하는 것은 객관적 측정이 가능하지만, 어떤 개체가 의식이 있는지는 객관적 측정이 불가능하다. 오직 추론적 논증으로만 가능하다는 게 커즈와일의 논지다. 그러면서 커즈와일은 ‘생물학적 뉴런도 기계나 마찬가지'라고 말한 설의 논리를 토대로 뇌 역시 하나의 컴퓨터와 같다고 결론 내린다. 다만 지금의 컴퓨터는 인간 뇌보다 훨씬 못 미치는 존재라고 단서를 단다. 그러나 이게 끝은 아니다. 수십 년 안에 인간과 컴퓨터의 역전이 벌어질 것이라고 예측한다. 바로 특이점이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==5. ‘존 설에 대한 반론’② 잭 코플랜드 「흥미로운 사례, 중국어 방」==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;존 설의 중국어 방에 대한 잭 코플랜드의 반론 역시 커즈와일의 지적처럼 날카롭다.&amp;lt;ref&amp;gt;출처: 「흥미로운 사례, 중국어 방」〔잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까』, 에디토리얼, 2020, 261-296쪽.〕&amp;lt;/ref&amp;gt; 철학자이자 논리학자답게 코플랜드는 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;설의 주장을 먼저 구문론과 의미론으로 요약&amp;lt;/font&amp;gt;한다. 그러면서 설 주장의 핵심은 구문론의 숙달만으로는 의미론을 익히기 미흡하다는 것이라고 압축한다. 구문론은 기호조작을 수행하기 위한 몇 개의 규칙을 완전히 익히는 것이고, 의미론은 기호가 진정 의미하는 바를 이해하는 것이다. &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;구문에 대한 지식 자체만으로는 의미에 대한 지식에 이해하지 못한다&amp;lt;/font&amp;gt;는 뜻이다. 그러면서 아랍어에 문장 앞에 Hal을 붙이면 의문문이 되고, 문장의 술어 앞에 laysa를 붙이면 부정문이 되는 사례를 예로 들었다. 문장의 뜻을 이해하지 못해도 의문문과 부정문을 만들 수 있는 것처럼 구문론만으로는 의미론을 충족시킬 수 없다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;이에 대한 코플랜드의 첫 번째 반박은 ‘시스템 반론’이다. 이는 커즈와일의 생각과 유사하다. “방에 있는 사람은 중국어를 이해하지 못해도 그 사람이 포함된 전체 시스템은 중국어를 이해한다”는 것이다. 이는 커즈와일이 인간의 경우 각각의 뉴런과 시냅스가 중국어를 이해하지 못해도 인간은 중국어를 이해한다고 예시를 든 것과 같다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;코플랜드의 두 번째 반론은 시스템 반론에 대한 설의 반박을 먼저 설명한다. 즉, 설은 시스템 반론이 그 시스템이 중국어를 이해한다는 가설을 별도로 논증하지 않고 직관적인 주장만 함으로써 논점을 회피하려 한다고 말한다. 이에 대해 코플랜드는 논점을 회피한다는 설의 지적에는 동의한다. 그러면서 그의 두 번째 반론을 시작한다. 핵심은 “설의 결론이 전제로부터 도출되지 않는다”는 것이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;코플랜드에 따르면 방 안에 있는 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;사람이 중국어를 이해하지 못한다는 전제로부터 이 사람을 구성요소로 하는 시스템이 중국어를 이해할 수 없다고 결론내리는 과정&amp;lt;/font&amp;gt;이 타당하지 않다. 즉, &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;전제와 결론 사이에 논리적 연결 고리가 없다&amp;lt;/font&amp;gt;는 뜻이다. 쉽게 말하면 중국어 방이라는 시스템이 중국어를 이해하지 못하는 것이라면 그 시스템 자제를 살펴보고 분석해야지, 단지 그 안에 든 사람이 중국어를 이해하지 못하므로 그 시스템 전체가 중국어를 모른다고 결론짓는 추론 방식이 틀렸다는 이야기다. 이는 다음에 설명할 세 번째 반론과 연결된다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;세 번째 반론은 다음과 같은 명제에 대한 부정이다. 설의 중국어 방이 참이려면 ‘어떤 사람이 X를 할 수 없으면, 그 사람의 어느 부분도 X를 할 수 없다’는 전제가 있어야 한다. 이에 대해 코플랜드는 이 전제가 참이라고 여길만한 근거가 전혀 없다고 주장한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;네 번째 반론은 ‘단순한 기호 조작이 이해를 만들어낼 수 없다’는 설의 주장이 증명되지 않았다는 것이다. 그러나 이 부분에 대해선 코플랜드조차 “내가 이 주장으르 정면으로 겨루고 있지 않은 건 사실이다, 그러나 설의 주장은 마치 누군가에게 10달러를 빌려서 그 사람에게 빚진 10달러를 갚는 것과 같다”고 말한다. 올바른 논증이 생략됐다는 뜻으로 해석된다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==6. 결론==&lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;커즈와일과 코플랜드 모두 설의 ‘중국어 방’을 신랄하게 비판했다. 인공신경망을 가진 오늘날의 컴퓨터가 뇌를 모방해 만들어졌다는 측면에서, 뇌 역시 컴퓨터처럼 뉴런과 시냅스 등의 화학작용을 한다는 관점에서, ‘중국어 방’ 논증은 오늘날 큰 설득력을 잃었다. 아마도 설은 기계와는 차별화 된 인간 고유의 무엇을 지키려 했던 것 같다. 이런 그의 관점은 꼭 틀린 것만은 아니다. 인간에게는 기계가 할 수 있는 생각 말고도 또 다른 차원의 생각이 있기 때문이다. 예를 들어 프로이트가 말한 자아와 초자아의 구분 같은 것들 말이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;여기서는 코플랜드가 쓴 또 다른 글인 「기계는 생각할 수 있을까」의 내용을 중심으로 인간의 사고와 의식 등을 살펴보는 것으로 논의를 끝맺고자 한다. 코플랜드는 “사고와 의식이 항상 함께 가는 것은 아니다”고 말한다. 즉, “우리의 정신 속에서 벌어지는 일들 중 많은 것을 의식하지 못한다고 말한 프로이트처럼 ”우리의 많은 생각과 행동 중에는 ‘의식하고’ 하는 것들도 있고 ‘무의식적’으로 하는 것들도 있다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;특히 뇌의 여러 부분 중 후뇌와 중뇌에서 일어나는 일들과 상당 부분의 정신작용은 “우리가 알아차리지 못한다”는 것이 코플랜드의 설명이다. 그러므로 “인간의 중요한 정신적 활동, 말을 이해하거나 외부 세계를 지각하는 것 등은 비의식적으로 수행될 수 있다”는 논지다. 그렇기 때문에 “튜링테스트를 통과한 컴퓨터를 생각하는 존재라고 부르는 것을 보류한다면 이는 그저 생각한다는 단어를 인간과 우리의 생물학적 친척만 독점하는 것과 마찬가지”라고 볼 수 있다. 이는 “탄소로 구성된 존재보다 실리콘으로 구성된 존재에게 더 많이 붙는 노골적 편견”인 것이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;결과적으로 기계든 인간이든 모든 사고가 의식적으로만 이뤄지는 것은 아니다. 좀 더 질문을 쪼개보면 기계가 일반 사고와는 다른 의식 능력이 있는지는 지금껏 살펴본 논의보다 더 복잡한 논쟁이 필요하다. 다만 우리가 알 수 있는 것은, 영화 HER에 나오는 것처럼 거의 모든 경우의 수에 대비할 만큼 복잡한 알고리즘을 가진 인공지능은 사람처럼 ‘보통의’ 생각을 한다고 볼 수 있다는 점이다. 커즈와일이 말하는 2045년의 특이점이 어느 정도 수준에 있을 지는 모르겠지만.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;br/&amp;gt;&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
==주석==&lt;br /&gt;
&amp;lt;references/&amp;gt;&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>윤석만</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5_%EB%B6%84%EC%95%BC%EC%9D%98_%EA%B3%A0%EC%A0%84_%EC%9D%BD%EA%B8%B0&amp;diff=7789</id>
		<title>인공지능 분야의 고전 읽기</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5_%EB%B6%84%EC%95%BC%EC%9D%98_%EA%B3%A0%EC%A0%84_%EC%9D%BD%EA%B8%B0&amp;diff=7789"/>
				<updated>2020-04-04T04:10:26Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;윤석만: /* ①생각의 정의 */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{버튼클릭|[[HumanitiesAndArtificialIntelligence#Research Topics|〈인문학과 인공지능〉 강의 페이지로 돌아가기]]}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===='''&amp;lt;span style=&amp;quot;color:#00008C&amp;quot;&amp;gt;앨런 튜링의 논문을 토대로 더글러스 호프스태터의 논문 읽기&amp;lt;/span&amp;gt;'''====&lt;br /&gt;
&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
====='''요구사항'''=====&lt;br /&gt;
{{Blockquote2|앨런 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」의 내용을 토대로, 더글러스 호프스태터의 「인공지능:회고」의 내용을 분석 및 요약·정리할 것. 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」은 '''〔앨런 튜링 지음/노승영 옮김, 『지능에 관하여』, 에이치비프레스, 2019, 65-112쪽.〕'''을, 호프스태터의 「인공지능:회고」는  '''〔더글라스 호프스태터 지음/박여성·안병서 옮김, 『괴델, 에셔, 바흐』, 까치, 2017, 812-869쪽.〕'''을 기본 원고로 할 것.&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====='''과제원고''' :  [[김웅기]], [[김태형]], [[장민주]]=====&lt;br /&gt;
&amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;&lt;br /&gt;
(내용 작성)&lt;br /&gt;
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===='''&amp;lt;span style=&amp;quot;color:#00008C&amp;quot;&amp;gt;앨런 튜링의 논문을 토대로 잭 코플랜드의 논문 읽기&amp;lt;/span&amp;gt;'''====&lt;br /&gt;
&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
====='''요구사항'''=====&lt;br /&gt;
{{Blockquote2|앨런 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」의 내용을 토대로, 잭 코플랜드의 「기계는 생각할 수 있을까」의 내용을 분석 및 요약·정리할 것. 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」은 '''〔앨런 튜링 지음/노승영 옮김, 『지능에 관하여』, 에이치비프레스, 2019, 65-112쪽.〕'''을, 코플랜드의 「기계는 생각할 수 있을까」는  '''〔잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까』, 에디토리얼, 2020, 87-134쪽.〕'''을 기본 원고로 할 것.&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====='''과제원고''' : [[아슈토시]], [[이만호]], [[임연]]=====&lt;br /&gt;
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(내용 작성)&lt;br /&gt;
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&lt;br /&gt;
===='''&amp;lt;span style=&amp;quot;color:#00008C&amp;quot;&amp;gt;튜링 테스트에 대한 존 설의 입장을 기초로 잭 코플랜드와 레이 커즈와일의 사유 읽기&amp;lt;/span&amp;gt;'''====&lt;br /&gt;
&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
====='''요구사항'''=====&lt;br /&gt;
{{Blockquote2|앨런 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」의 내용을 토대로, 잭 코플랜드의 「흥미로운 사례, 중국어 방」의 내용 및 레이 커즈와일의 「존 설의 비판에 대한 반론」을 비교·정리할 것. 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」은 '''〔앨런 튜링 지음/노승영 옮김, 『지능에 관하여』, 에이치비프레스, 2019, 65-112쪽.〕'''을, 코플랜드의 「흥미로운 사례, 중국어 방」은  '''〔잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까』, 에디토리얼, 2020, 261-296쪽.〕'''을,  레이 커즈와일의 「존 설의 비판에 대한 반론」은  '''〔레이 커즈와일 지음/장시형·김명남 옮김, 『특이점이 온다』, 김영사, 2007, 638-654쪽.〕'''을 기본 원고로 할 것.&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====='''과제원고''' : [[길혜빈]], [[윤석만]], [[임예찬]]=====&lt;br /&gt;
&amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==1. 생각이란 무엇인가==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====①생각의 정의====&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;영화 ‘트랜센던스’에서 천재 과학자 윌(조니 뎁)은 인류가 수만 년에 걸쳐 이룩한 지적 능력을 뛰어넘어 자의식까지 갖춘 슈퍼컴퓨터를 개발한다. 그러나 기술발전으로 인류가 멸망할 것이라고 믿는 테러 단체의 공격을 받아 뇌사 상태에 빠진다. 절망에 빠진 윌의 연인 에블린(레베카 홀)은 실험용 원숭이의 뇌를 스캔해 컴퓨터에 업로드 했던 사실을 떠올린다. 윌을 잊을 수 없던 그녀는 연인의 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;뇌를 컴퓨터에 업로드&amp;lt;/font&amp;gt; 한다. 윌의 의식이 컴퓨터를 통해 부활한 것이다. 에블린이 윌의 뇌를 스캔한 컴퓨터는 육체만 없을 뿐 생전의 윌과 똑같은 기억과 감정, 성향을 갖고 있다. 그런데 여기서 윌은 인간일까, 컴퓨터일까? 비록 육체는 없어도 정신이 있으니 사람이 맞는가?&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;테슬라·스페이스엑스의 설립자인 일론 머스크는 트랜센던스를 현실화 할 수 있는 기술을 연구하고 있다. 인간과 컴퓨터를 결합한 ‘뉴럴 레이스(Neural Lace)’ 기술이다. 실제로 그는 2016년 ‘뉴럴 링크(Neural Link)’라는 기업을 만들어 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;뇌에 컴퓨터 칩을 삽입하는 기술&amp;lt;/font&amp;gt;을 연구 중이다. 이 칩은 클라우드 컴퓨터와 연결돼 뇌의 정보를 공유할 계획이다. 만일 ‘뉴럴 링크’의 프로젝트가 성공한다면 트랜센던스는 현실이 될 수 있다.&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;전통적으로 우리는 인간과 인간이 아닌 것을 구분할 때 생각하는 능력을 떠올린다. 생각은 종종 정신, 또는 영혼으로도 읽힌다. 이때 육신은 정신을 담는 그릇이기 때문에 인간의 본질은 고매한 정신에 있다고 한다. 세계의 많은 종교에서도 신체보다 정신을 더 중요하게 생각한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;그러나 과학에서 영혼, 정신, 생각은 우리가 생각하는 형이상학적 무언가가 아니다. &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;뇌 안에서 일어나는 세포들 간의 무수한 화학작용&amp;lt;/font&amp;gt;일 뿐이다. 인간의 생각, 그리고 그와 대비되는 기계의 생각이 어떻게 다른지, 혹은 같은지 비교하기 위해선 생각이라는 현상이 뇌에서 어떻게 일어나는지 먼저 살펴봐야 한다. 그런 후에야 [[앨런 튜링]]과 [[존 설]], 나아가 [[레이 커즈와일]]과 [[잭 코플랜드]]의 이론을 이해할 수 있을 것이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====②뇌의 원리====&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;진화 초기 단계의 생물에겐 뇌가 필요 없었다. 세포의 종류와 형태가 다양해지면서 복잡한 생명체가 나타났고, 이 생명체는 각 세포 간 복잡한 소통을 하기 위해 여러 화학 신호를 보내기 시작했다. 커뮤니케이션이 복잡해지면서 어떤 세포는 메시지를 전달하는 기능을 맡게 됐다. 이들이 발전한 것이 신경세포, 즉 [[뉴런]]이다. 뉴런은 어느 한 부분에 있지 않고 신체의 거의 모든 곳에 퍼져 있다. 물론 해파리처럼 근육과 뼈가 없이 뉴런과 같은 신경 체계로만 사는 동물도 있다. 하지만 대부분의 동물은 뉴런이 발달해 있고, 뉴런이 외부 감각을 받아들이는 핵심 기관인 눈과 입, 코 등의 주변에 몰리면서 뇌로 발전했다.&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;인간의 뇌는 약 800~1000억개의 뉴런으로 이뤄져 있다. 수천조개에 달하는 시냅스라 불리는 신경 연결망을 통해 뉴런 간에 신호를 주고받는다. 즉, 뇌에서는 어느 한순간도 쉬지 않고 이런 화학적 신호들이 오간다. 특히 사람에게는 특히 성상세포란 것이 있어 이것이 고차원적 신호를 담당하는 것으로 알려져 있다. 이런 모든 신호가 조합돼 전체를 이룬 것이 바로 생각이다. 외부 감각에 대한 느낌, 과거에 대한 기억, 어떤 현상에 대한 감정 등이 모두 생각의 틀 안에 있다.&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;뇌는 크게 세 부분으로 나뉜다. 파충류의 뇌로 불리는 후뇌, 포유류의 뇌로 불리는 중뇌, 영장류의 뇌로 불리는 대뇌다. 후뇌는 본능과 연결된다. 심장이 뛰거나 호흡하는 것처럼 생존과 직결된 영역을 담당한다. 또 죽음과 같은 위협을 감지하고 반응하는 것도 후뇌다. 후뇌는 인류가 포유류로 진화하기 전부터 존재한 아주 오래된 기능을 담당한다. 중뇌는 뇌의 중앙에 위치하는데 주로 감각 정보를 인지한다. 눈과 귀, 입, 손 등을 통해 전해지는 오감을 인지하고 여기에 적절한 행동(근육, 뼈의 움직임 등)을 조절한다. 생존 또는 사냥을 위해 시각, 후각, 청각이 발달해야 했던 포유류는 중뇌가 발달돼 있다. 실제로 진화 초기의 포유류는 후각을 담당하는 뇌의 부분이 발달해 있다고 한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;뇌의 가장 바깥쪽을 차지하면서 크기도 제일 큰 대뇌는 우리가 보통 생각하는 뇌다. 좌뇌와 우뇌로 나뉜다. 보통 좌뇌는 논리적 사고를, 우뇌는 공감각과 감성 등을 담당하는 것으로 알려져 있다. 대뇌 중 앞쪽에 위치한 부분을 전두엽이라고 하는데, 여기선 주로 언어와 사회성 등을 다룬다. 네안데르탈인과 호모 사피엔스의 가장 큰 차이점은 전두엽에 있다고 한다. 즉, 사피엔스는 언어와 사회성이 뛰어났기 때문에 3만 5000년 전 유럽에서 네안데르탈인과의 싸움에서 이겼다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;그렇다면 우리는 어떻게 생각을 하는가. 과거에 대한 기억, 어떤 사람에 대한 감정 등은 무슨 원리로 저장되는가. 인간의 기억과 감정은 뉴런 하나하나에 저장되는 것이 아니라 뉴런들이 주고받는 패턴 속에 저장된다. 휴대폰 잠금을 풀 때 점 하나하나가 중요한 게 아니라 각 점을 잇는 패턴이 중요하듯 말이다. 그러므로 각각의 기억과 감정은 손가락의 지문처럼 고유의 패턴을 갖고 있다.&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;1950년 앨런 튜링 이후 인공지능 연구는 한 동안 정체돼 있었다. 1970년대에 미국의 로봇 공학자 한스 모라벡은 ‘모라벡(Moravec)의 역설’을 제기했다. 그는 “인간에게 쉬운 일이 기계엔 어렵고, 기계에 쉬운 일은 인간이 잘 못 한다”고 했다. 예를 들어 자연스럽게 걷고 움직이는 것은 어린아이도 쉽게 할 수 있지만, 로봇에겐 매우 힘들다. 체스와 바둑에선 기계가 이미 인간을 뛰어넘었지만 갓난아이조차 가진 신체적 능력을 기계는 재현하기 어렵다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;이는 생각이라고 부를만한 것에 대해서도 마찬가지다. 컴퓨터는 매우 복잡한 수식을 계산하고 방대한 양의 데이터를 다루는 것은 쉽지만 얼굴을 인식하긴 어렵다. 인공지능이 개와 고양이를 구분하기 시작한 것도 비교적 최근의 일이다. 즉, 인공지능이 지금과 같이 급속도로 발전한 것은 최근의 일이다. 수십년 간 정체됐던 인공지능 기술이 갑자기 발전하게 된 핵심 원인 중 하나는 인공신경망 기술이다. 인간의 뇌처럼 신경망을 연결하는 컴퓨터를 만든 것이다. 인간이 일일이 아날로그 언어를 디지털 언어로 변환해 정보를 입력하는 대신 스스로 학습하도록 했다. 바로 ‘머신 러닝’이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;놀라운 것은 ‘머신 러닝’의 개념을 처음 제안한 사람이 앨런 튜링이라는 점이다. 1950년에 쓴 「계산기계와 지능」이란 논문에서 ‘아동기계’라는 이름으로 학습하는 컴퓨터를 고안했다. 이제 앨런 튜링의 생각을 살펴보자.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==2. 앨런 튜링의 문제제기 「계산기계와 지능」==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====①흉내게임과 아동기계====&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;튜링의 논문을 요약하면 인간을 흉내낼 수 있는 컴퓨터가 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;‘흉내게임’&amp;lt;/font&amp;gt;을 통과하면 생각하는 능력을 갖고 있다고 봐야한다는 것이다. 특히 이 컴퓨터는 처음부터 인간 성인과 같은 생각 능력을 갖추기 어려우므로, 어린이 수준의 능력을 가진 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;‘아동기계’&amp;lt;/font&amp;gt;를 만들어 스스로 학습할 수 있도록 하자는 것이 튜링의 결론이다. 그의 논문은 ‘기계가 생각할 수 있을까’란 첫 문장으로 시작한다. ‘흉내게임’에는 남자, 여자, 질문자 3명이 참가한다. 방식은 간단하다. 질문자는 각각 분리된 공간에 있는 남자와 여자에게 말을 걸어 답변을 듣는 과정에서 누가 남자이고, 여자인지 밝혀내는 것이다.&amp;lt;ref&amp;gt;출처: 「계산기계와 지능(1950)」〔앨런 튜링 지음/노승영 옮김, 『지능에 관하여』, 에이치비프레스, 2019, 65-112쪽.〕&amp;lt;/ref&amp;gt;&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;기계 입장에서 최선의 전략은 최대한 인간처럼 그럴 듯하게 보이려고 노력하는 것이다. 예를 들어 매우 어려운 산식을 문제로 내면, 원래 자신의 능력대로 너무 빨리 답변해선 안 된다. 그런 경우 기계라고 들통 날 것이기 때문이다. 또 “당신은 기계인가”라는 질문에 “당연히 아니다”와 같은 거짓말도 가능하다. 즉, 튜링은 자신이 처음 제기한 질문 ‘기계가 생각할 수 있을까’를 ‘흉내게임을 잘 할 수 있는 상상 가능한 디지털 컴퓨터가 있을까’로 바꿨다. 뒤에서 자세히 살펴보겠지만 이에 대해 잭 코플랜드는 “튜링의 관점이란 ‘컴퓨터가 생각할 수 있는가’ 하는 다소 모호한 철학적 질문을 그저 단순하게 ‘컴퓨터가 튜링 테스트를 통과할 수 있는가’로 정확하고 과학적인 질문으로 대체한 것”이라고 요약한다.&amp;lt;ref&amp;gt;출처: 「기계는 생각할 수 있을까」〔잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까』, 에디토리얼, 2020, 87-134쪽.〕&amp;lt;/ref&amp;gt;&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;튜링은 논문의 결론에서 생각하는 기계가 성인의 마음을 흉내내는 과정에서 어떤 과정이 그 마음에 이르게 했는지를 다음과 같이 요약했다. ①출생시 마음의 초기 상태 ②마음이 받은 교육 ③(교육이 아닌) 마음이 겪은 경험. 처음부터 성인의 마음보다는 차라리 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;아동의 마음을 흉내내는 프로그램&amp;lt;/font&amp;gt;을 만들고 적절한 교육의 과정 거쳐 성인의 뇌를 얻자고 주장한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;그 이유는 아동의 뇌가 성인의 뇌에 비해 빈 공책처럼 메커니즘은 별로 없고 여백이 많기 때문이다. 메커니즘이 적으면 쉽게 프로그래밍할 수 있고, 학습의 과정을 거쳐 복잡한 사고를 구현할 수 있게 된다. 튜링은 1950년에 쓴 이 논문에서 “20세기 말이면 언어의 용법과 식자의 여론이 달라져 기계가 생각한다는 말에 거부감이 없어질 것”이라고 예측했고 이는 현실이 됐다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====②생각은 언어로 측정하는 이유====&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;튜링의 이야기를 마무리 짓기 전에 우리는 한 가지 중요한 사실을 짚고 넘어갈 필요가 있다. 튜링 테스트의 요점은 기계와 대화해보고 그 기계가 사람과 별 다른 차이가 없다면 생각하는 능력을 갖춘 것으로 봐도 된다는 것이다. 즉, 인간과 비슷한 언어능력을 갖고 있으면 생각하는 존재로 봐도 무방하다는 이야기다. 여기서 가장 중요한 전제는 ‘생각=언어능력’이라는 것이다. 이 명제가 참이 아니면 튜링테스트의 결과는 무용하다. 그렇다면  &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;생각이 곧 언어능력&amp;lt;/font&amp;gt;인 이유는 무엇인지 따져봐야 한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;인간의 머릿속에 일어나는 생각이라는 과정은 크게 2가지로 이뤄진다. 첫째는 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;감각을 통한 것&amp;lt;/font&amp;gt;이다. 듣고 보고 맡고 느끼는 것인데, 그 중에서도 가장 기본은 시각이다. 퇴근 후 저녁으로 무엇을 먹을까라는 생각을 한다고 치자. 매콤한 김치찌개를 먹을 수도 있고 깔끔한 샐러드를 택할 수도 있다. 머릿속의 생각은 김치찌개와 샐러드의 이미지, 맵거나 달콤한 소스의 향 등이다. 이처럼 단순한 생각은 시각을 중심으로 청각, 후각 등의 감각이 더해져 이뤄진다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;그런데 이번엔 다음 주에 어떤 보고서를 쓸까 하는 생각을 한다고 치자. 물론 하얀 종이와 컴퓨터 자판이 떠오를 수 있지만, 주된 생각은 언어를 매개로 하게 된다. 이미지와 동영상, 나아가 냄새와 촉각 등의 역할은 크게 줄어든다. &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;언어가 있어야 개념을 정의할 수 있고, 개념이 밑바탕 돼야 논리와 추론이 가능&amp;lt;/font&amp;gt;하다. 인간만이 할 수 있는 고차원적인 사고의 본질은 언어라는 것이다. 20세기의 철학자들이 인간 사고의 본질을 탐구하면서 언어 분석에 집중했던 이유도 그 때문이다.&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;이처럼 언어가 달라지면 생각도 달라진다. 예를 들어 영어권에 있는 사람과 한국어 문화권에 있는 사람은 기본적으로 생각의 틀이 다르다. 대표적인 게 높임말·낮춤말이다. 한국어는 말 자체로 위계서열이 나뉜다. 높임말을 쓰는 사람과 낮춤말을 쓰는 사람에 누구냐에 따라 권력구조가 형성된다. 그러나 영어는 여기서 자유롭다. 어린 소년과 나이 든 할아버지가 대화를 한다고 치자. 이들은 서로 이름을 부르며 대화하고, 서로를 친구라 부르기도 한다. 우리처럼 말을 통해 위계구조가 생기고, 관계가 수직적으로 결정되지 않는다. 최근 여러 기업들이 임직원 간에 영어 이름을 부르고 서로 존댓말을 쓰는 것도 그런 이유에서다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;말의 어순도 생각에 영향을 미친다. 예를 들어 우리말은 ‘나는 너를 사랑해(주어 목적어 동사)’지만 영어는 ‘I love you(주어 동사 목적어)’다. 우리말은 나의 감정 뿐 아니라 너와의 ‘관계’를, 영어는 너를 이야기하기에 앞서 나의 감정을 우선시 한다. 영어권 사람들이 자신의 생각을 솔직하게 표현하고 감정을 나타내는데 익숙한 이유도 이런 영향이 크다고 볼 수 있다. 이처럼 언어가 생각의 전부라고 볼 순 없어도 언어가 생각의 상당 부분인 것은 분명하다. 그런 이유에서 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;마르틴 하이데거는 “언어가 존재의 집”이라 했고, 루드비히 비트겐슈타인은 “내가 아는 언어의 한계가 내가 사는 세상의 한계”라고 했다.&amp;lt;/font&amp;gt;&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==3. 존 설의 ‘중국어 방’==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;미국의 철학자 존 설은 「마음, 뇌 그리고 과학」에서 ‘중국어 방’이라는 논증을 통해 생각하는 기계는 말이 안 된다고 일축했다. 튜링의 주장을 정면 반박한 것이다. 「존 설의 비판에 대한 반론」, 「흥미로운 사례, 중국어 방」에서 제시한 레이 커즈와일과 잭 코플랜드의 생각을 읽기에 앞서 존 설의 주장이 무엇인지부터 살펴보자.&amp;lt;ref&amp;gt;출처: 「흥미로운 사례, 중국어 방」〔잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까』, 에디토리얼, 2020, 261-296쪽.〕&amp;lt;/ref&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;중국어 방이라는 곳에는 1명의 사람이 들어 있고 밖에서는 타이핑된 질문지를 구멍으로 집어넣은 후 답변이 나올 때까지 기다린다. 이때 질문과 답은 모두 중국어다. 다만 그 안에 있는 사람은 중국어를 전혀 할 줄 모른다. 그러나 일종의 코드북, 또는 지침서를 통해 질문에 맞는 답변을 짜맞춰 결과물을 내놓는다. 밖에서 보기에 중국어 방에서 나온 결과물은 지능적인 것이라고 볼 수 있다. 중국어로 물었는데 중국으로 답변이 나왔으니 ‘중국어 방’은 중국어를 할 줄 아는구나 하고 생각할 수 있다. 그러나 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;방 안에 있는 사람은 중국어를 전혀 할 줄 모르고, 글자 역시 구불구불한 그림과 패턴으로만 인식할 뿐&amp;lt;/font&amp;gt;이다. 그에게 입출력은 무의미한 기호인 것이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;존 설은 중국어 방을 컴퓨터로 가정한다. 방 안의 사람이 중국어 질문과 답변은 완벽히 완료했다 하더라도 사실은 중국어를 모르는 것처럼, 중국어로 이야기할 수 있는 컴퓨터가 있다고 해서 그것이 중국어를 이해한다고 볼 수는 없다는 이야기다. 단지 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;기호를 조작하는 것만으로 언어를 이해하고 생각을 한다고 보면 안 된다&amp;lt;/font&amp;gt;는 뜻이다. 설의 이 논증은 큰 파장을 일으켰다. 인공지능 연구자, 또는 인공지능에 관심이 많은 이들은 설의 논증을 ‘바보 같다’고 평가했지만, 그 외의 사람들 중엔 설득력 있다고 느끼는 이들이 많았다. 직관적으로 이해하기엔 그다지 틀린 말이 없어 보이기 때문이다. 그러나 ‘중국어 방’ 논증은 논리적으로 모순된 부분이 많다. 이와 관련해 커즈와일과 코플랜드의 사유를 살펴보자.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;html&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;iframe width=&amp;quot;250&amp;quot; height=&amp;quot;120&amp;quot; src=&amp;quot;https://www.youtube.com/embed/lgmGslunEp4&amp;quot; frameborder=&amp;quot;0&amp;quot; allowfullscreen&amp;gt;&amp;lt;/iframe&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;/html&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==4. ‘존 설에 대한 반론’① 레이 커즈와일 「존 설의 비판에 대한 반론」==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;커즈와일은 설의 중국어 방 논증에 대해 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;‘동어반복에 불과하다’&amp;lt;/font&amp;gt;고 일축한다.&amp;lt;ref&amp;gt;출처: 「존 설의 비판에 대한 반론」은 〔레이 커즈와일 지음/장시형·김명남 옮김, 『특이점이 온다』, 김영사, 2007, 638-654쪽.〕&amp;lt;/ref&amp;gt; 그러면서 “광합성의 결과로 나오는 산소를 탐지하듯 다른 개체의 주관성도 탐지할 수 있으리라 기대한다”는 것은 말이 안 된다고 한다. 즉 “설은 뇌 과정의 핵심을 파악하지 못했고, 뇌를 모방하는 비생물학적 과정들의 핵심도 파악하지 못했다”는 것이다. 커즈와일의 설명에 따르면 생물학적이든 비생물학적이든 인간 언어를 제대로 이해하지 못하는 개체는 유능한 심문자의 추궁에 금방 정체가 탄로난다. 그러므로 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;사람처럼 대답을 잘 할 수 있는 프로그램이라면 인간의 뇌만큼 복잡해야&amp;lt;/font&amp;gt;한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;중국어 방 전체는 중국어를 이해한다고 볼 수 있지만, 각각의 세부 요소들에 이해력이 담겨 있진 않다. 이는 사람이 한국어나 중국어, 영어를 쓴다고 해서 각각의 뉴런들이 그 언어를 이해하지 못하는 것과 같다. 커즈와일은 “영어에 대한 나의 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;이해는 신경전달물질의 강도나 시냅스의 활약, 뉴런 간의 연결 등이 취하는 광범위한 패턴&amp;lt;/font&amp;gt;에 있다”고 설명한다. 그러므로 “이런 패턴 인식 시스템에 사용되는 기법들은 생물학적 과정을 역분석해 비생물학적 개체에도 옮겨 심을 수” 있다. 인간의 뇌를 따라한 컴퓨터 프로그램을 만들어 실제 생각하는 인공지능을 개발할 수 있다는 이야기다. 앞서 살펴본 것처럼 인공신경망을 사용한 컴퓨터가 대표적인 예다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;커즈와일은 또 중국어 방 안에 있는 사람은 사실 아무런 의미가 없다고 말한다. 그 사람은 기계적으로 컴퓨터에 입력하고, 출력을 전달할 뿐이다. (코드북을 찾아 질문에 대한 답변을 내놓을 뿐이다) 다르게 말하면 프로그램에 정해진 규칙을 반복적으로 따를 뿐이다. 커즈와일에게 중국어 방 논증에 사용된 사람, 방 등은 꼭 필요한 요소가 아니다. 오직 의미있는 한 가지 유일한 요소는 질문에 대한 답변을 내놓는 컴퓨터(코드북)이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;이 때 이를 해낼 수 있는 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;컴퓨터는 ‘완벽한 모방’ 능력을 갖추고 있으므로 중국어를 이해한다&amp;lt;/font&amp;gt;고 봐야 한다는 게 커즈와일의 요지다. 이를 해낼 수 있는 컴퓨터는 인간의 깊이와 복잡성을 갖추고 있다고 봐야 한다. 이는 사람도 마찬가지다. 앞서 커즈와일이 “영어에 대한 나의 이해는 신경전달물질의 강도나 시냅스의 활약, 뉴런 간의 연결 등이 취하는 광범위한 패턴에 있다”고 말한 것처럼 설의 논리대로면 인간의 뇌 역시 이해력이 없다는 결론에 도달한다. 뉴런과 시냅스는 그저 기호를 다를 뿐이고 그 어디에도 이들 각자가 중국어를 이해한다고 볼 수 있는 증거는 없기 때문이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;이에 대해 설은 다음과 같은 반박을 내놓는다. “진짜 사람의 뇌는 일련의 특정 신경생물학적 과정들을 통해 의식을 일으킨다. 의식이란 소화, 젖 분비, 광합성, 유사 분열처럼 생물학적 과정임을 인정하는 것이다. 이런 생물학적 과정을 가능케 하는 생물학 원리를 찾듯, 의식을 가능케 하는 생물학 원리를 찾는 게 옳다.”&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;커즈와일 역시 재반박을 하는데 요약하면 “이런 놀라운 견해에 대한 근거는 전혀 내놓지 않는다”는 것이다. 즉, 주장만 있고 이를 뒷받침할 수 있는 논증을 하지 않았다는 이야기다. 생물이 이산화탄소를 배출하는 것은 객관적 측정이 가능하지만, 어떤 개체가 의식이 있는지는 객관적 측정이 불가능하다. 오직 추론적 논증으로만 가능하다는 게 커즈와일의 논지다. 그러면서 커즈와일은 ‘생물학적 뉴런도 기계나 마찬가지'라고 말한 설의 논리를 토대로 뇌 역시 하나의 컴퓨터와 같다고 결론 내린다. 다만 지금의 컴퓨터는 인간 뇌보다 훨씬 못 미치는 존재라고 단서를 단다. 그러나 이게 끝은 아니다. 수십 년 안에 인간과 컴퓨터의 역전이 벌어질 것이라고 예측한다. 바로 특이점이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==5. ‘존 설에 대한 반론’② 잭 코플랜드 「흥미로운 사례, 중국어 방」==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;존 설의 중국어 방에 대한 잭 코플랜드의 반론 역시 커즈와일의 지적처럼 날카롭다.&amp;lt;ref&amp;gt;출처: 「흥미로운 사례, 중국어 방」〔잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까』, 에디토리얼, 2020, 261-296쪽.〕&amp;lt;/ref&amp;gt; 철학자이자 논리학자답게 코플랜드는 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;설의 주장을 먼저 구문론과 의미론으로 요약&amp;lt;/font&amp;gt;한다. 그러면서 설 주장의 핵심은 구문론의 숙달만으로는 의미론을 익히기 미흡하다는 것이라고 압축한다. 구문론은 기호조작을 수행하기 위한 몇 개의 규칙을 완전히 익히는 것이고, 의미론은 기호가 진정 의미하는 바를 이해하는 것이다. &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;구문에 대한 지식 자체만으로는 의미에 대한 지식에 이해하지 못한다&amp;lt;/font&amp;gt;는 뜻이다. 그러면서 아랍어에 문장 앞에 Hal을 붙이면 의문문이 되고, 문장의 술어 앞에 laysa를 붙이면 부정문이 되는 사례를 예로 들었다. 문장의 뜻을 이해하지 못해도 의문문과 부정문을 만들 수 있는 것처럼 구문론만으로는 의미론을 충족시킬 수 없다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;이에 대한 코플랜드의 첫 번째 반박은 ‘시스템 반론’이다. 이는 커즈와일의 생각과 유사하다. “방에 있는 사람은 중국어를 이해하지 못해도 그 사람이 포함된 전체 시스템은 중국어를 이해한다”는 것이다. 이는 커즈와일이 인간의 경우 각각의 뉴런과 시냅스가 중국어를 이해하지 못해도 인간은 중국어를 이해한다고 예시를 든 것과 같다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;코플랜드의 두 번째 반론은 시스템 반론에 대한 설의 반박을 먼저 설명한다. 즉, 설은 시스템 반론이 그 시스템이 중국어를 이해한다는 가설을 별도로 논증하지 않고 직관적인 주장만 함으로써 논점을 회피하려 한다고 말한다. 이에 대해 코플랜드는 논점을 회피한다는 설의 지적에는 동의한다. 그러면서 그의 두 번째 반론을 시작한다. 핵심은 “설의 결론이 전제로부터 도출되지 않는다”는 것이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;코플랜드에 따르면 방 안에 있는 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;사람이 중국어를 이해하지 못한다는 전제로부터 이 사람을 구성요소로 하는 시스템이 중국어를 이해할 수 없다고 결론내리는 과정&amp;lt;/font&amp;gt;이 타당하지 않다. 즉, &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;전제와 결론 사이에 논리적 연결 고리가 없다&amp;lt;/font&amp;gt;는 뜻이다. 쉽게 말하면 중국어 방이라는 시스템이 중국어를 이해하지 못하는 것이라면 그 시스템 자제를 살펴보고 분석해야지, 단지 그 안에 든 사람이 중국어를 이해하지 못하므로 그 시스템 전체가 중국어를 모른다고 결론짓는 추론 방식이 틀렸다는 이야기다. 이는 다음에 설명할 세 번째 반론과 연결된다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;세 번째 반론은 다음과 같은 명제에 대한 부정이다. 설의 중국어 방이 참이려면 ‘어떤 사람이 X를 할 수 없으면, 그 사람의 어느 부분도 X를 할 수 없다’는 전제가 있어야 한다. 이에 대해 코플랜드는 이 전제가 참이라고 여길만한 근거가 전혀 없다고 주장한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;네 번째 반론은 ‘단순한 기호 조작이 이해를 만들어낼 수 없다’는 설의 주장이 증명되지 않았다는 것이다. 그러나 이 부분에 대해선 코플랜드조차 “내가 이 주장으르 정면으로 겨루고 있지 않은 건 사실이다, 그러나 설의 주장은 마치 누군가에게 10달러를 빌려서 그 사람에게 빚진 10달러를 갚는 것과 같다”고 말한다. 올바른 논증이 생략됐다는 뜻으로 해석된다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==6. 결론==&lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;커즈와일과 코플랜드 모두 설의 ‘중국어 방’을 신랄하게 비판했다. 인공신경망을 가진 오늘날의 컴퓨터가 뇌를 모방해 만들어졌다는 측면에서, 뇌 역시 컴퓨터처럼 뉴런과 시냅스 등의 화학작용을 한다는 관점에서, ‘중국어 방’ 논증은 오늘날 큰 설득력을 잃었다. 아마도 설은 기계와는 차별화 된 인간 고유의 무엇을 지키려 했던 것 같다. 이런 그의 관점은 꼭 틀린 것만은 아니다. 인간에게는 기계가 할 수 있는 생각 말고도 또 다른 차원의 생각이 있기 때문이다. 예를 들어 프로이트가 말한 자아와 초자아의 구분 같은 것들 말이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;여기서는 코플랜드가 쓴 또 다른 글인 「기계는 생각할 수 있을까」의 내용을 중심으로 인간의 사고와 의식 등을 살펴보는 것으로 논의를 끝맺고자 한다. 코플랜드는 “사고와 의식이 항상 함께 가는 것은 아니다”고 말한다. 즉, “우리의 정신 속에서 벌어지는 일들 중 많은 것을 의식하지 못한다고 말한 프로이트처럼 ”우리의 많은 생각과 행동 중에는 ‘의식하고’ 하는 것들도 있고 ‘무의식적’으로 하는 것들도 있다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;특히 뇌의 여러 부분 중 후뇌와 중뇌에서 일어나는 일들과 상당 부분의 정신작용은 “우리가 알아차리지 못한다”는 것이 코플랜드의 설명이다. 그러므로 “인간의 중요한 정신적 활동, 말을 이해하거나 외부 세계를 지각하는 것 등은 비의식적으로 수행될 수 있다”는 논지다. 그렇기 때문에 “튜링테스트를 통과한 컴퓨터를 생각하는 존재라고 부르는 것을 보류한다면 이는 그저 생각한다는 단어를 인간과 우리의 생물학적 친척만 독점하는 것과 마찬가지”라고 볼 수 있다. 이는 “탄소로 구성된 존재보다 실리콘으로 구성된 존재에게 더 많이 붙는 노골적 편견”인 것이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;결과적으로 기계든 인간이든 모든 사고가 의식적으로만 이뤄지는 것은 아니다. 좀 더 질문을 쪼개보면 기계가 일반 사고와는 다른 의식 능력이 있는지는 지금껏 살펴본 논의보다 더 복잡한 논쟁이 필요하다. 다만 우리가 알 수 있는 것은, 영화 HER에 나오는 것처럼 거의 모든 경우의 수에 대비할 만큼 복잡한 알고리즘을 가진 인공지능은 사람처럼 ‘보통의’ 생각을 한다고 볼 수 있다는 점이다. 커즈와일이 말하는 2045년의 특이점이 어느 정도 수준에 있을 지는 모르겠지만.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;br/&amp;gt;&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
==주석==&lt;br /&gt;
&amp;lt;references/&amp;gt;&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>윤석만</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5_%EB%B6%84%EC%95%BC%EC%9D%98_%EA%B3%A0%EC%A0%84_%EC%9D%BD%EA%B8%B0&amp;diff=7781</id>
		<title>인공지능 분야의 고전 읽기</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5_%EB%B6%84%EC%95%BC%EC%9D%98_%EA%B3%A0%EC%A0%84_%EC%9D%BD%EA%B8%B0&amp;diff=7781"/>
				<updated>2020-04-04T04:02:27Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;윤석만: /* 3. 존 설의 ‘중국어 방’ */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{버튼클릭|[[HumanitiesAndArtificialIntelligence#Research Topics|〈인문학과 인공지능〉 강의 페이지로 돌아가기]]}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===='''&amp;lt;span style=&amp;quot;color:#00008C&amp;quot;&amp;gt;앨런 튜링의 논문을 토대로 더글러스 호프스태터의 논문 읽기&amp;lt;/span&amp;gt;'''====&lt;br /&gt;
&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
====='''요구사항'''=====&lt;br /&gt;
{{Blockquote2|앨런 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」의 내용을 토대로, 더글러스 호프스태터의 「인공지능:회고」의 내용을 분석 및 요약·정리할 것. 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」은 '''〔앨런 튜링 지음/노승영 옮김, 『지능에 관하여』, 에이치비프레스, 2019, 65-112쪽.〕'''을, 호프스태터의 「인공지능:회고」는  '''〔더글라스 호프스태터 지음/박여성·안병서 옮김, 『괴델, 에셔, 바흐』, 까치, 2017, 812-869쪽.〕'''을 기본 원고로 할 것.&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====='''과제원고''' :  [[김웅기]], [[김태형]], [[장민주]]=====&lt;br /&gt;
&amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;&lt;br /&gt;
(내용 작성)&lt;br /&gt;
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&amp;lt;br/&amp;gt;&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
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===='''&amp;lt;span style=&amp;quot;color:#00008C&amp;quot;&amp;gt;앨런 튜링의 논문을 토대로 잭 코플랜드의 논문 읽기&amp;lt;/span&amp;gt;'''====&lt;br /&gt;
&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
====='''요구사항'''=====&lt;br /&gt;
{{Blockquote2|앨런 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」의 내용을 토대로, 잭 코플랜드의 「기계는 생각할 수 있을까」의 내용을 분석 및 요약·정리할 것. 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」은 '''〔앨런 튜링 지음/노승영 옮김, 『지능에 관하여』, 에이치비프레스, 2019, 65-112쪽.〕'''을, 코플랜드의 「기계는 생각할 수 있을까」는  '''〔잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까』, 에디토리얼, 2020, 87-134쪽.〕'''을 기본 원고로 할 것.&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====='''과제원고''' : [[아슈토시]], [[이만호]], [[임연]]=====&lt;br /&gt;
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(내용 작성)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;br/&amp;gt;&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===='''&amp;lt;span style=&amp;quot;color:#00008C&amp;quot;&amp;gt;튜링 테스트에 대한 존 설의 입장을 기초로 잭 코플랜드와 레이 커즈와일의 사유 읽기&amp;lt;/span&amp;gt;'''====&lt;br /&gt;
&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
====='''요구사항'''=====&lt;br /&gt;
{{Blockquote2|앨런 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」의 내용을 토대로, 잭 코플랜드의 「흥미로운 사례, 중국어 방」의 내용 및 레이 커즈와일의 「존 설의 비판에 대한 반론」을 비교·정리할 것. 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」은 '''〔앨런 튜링 지음/노승영 옮김, 『지능에 관하여』, 에이치비프레스, 2019, 65-112쪽.〕'''을, 코플랜드의 「흥미로운 사례, 중국어 방」은  '''〔잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까』, 에디토리얼, 2020, 261-296쪽.〕'''을,  레이 커즈와일의 「존 설의 비판에 대한 반론」은  '''〔레이 커즈와일 지음/장시형·김명남 옮김, 『특이점이 온다』, 김영사, 2007, 638-654쪽.〕'''을 기본 원고로 할 것.&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====='''과제원고''' : [[길혜빈]], [[윤석만]], [[임예찬]]=====&lt;br /&gt;
&amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==1. 생각이란 무엇인가==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====①생각의 정의====&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;영화 ‘트랜센던스’에서 천재 과학자 윌(조니 뎁)은 인류가 수만 년에 걸쳐 이룩한 지적 능력을 뛰어넘어 자의식까지 갖춘 슈퍼컴퓨터를 개발한다. 그러나 기술발전으로 인류가 멸망할 것이라고 믿는 테러 단체의 공격을 받아 뇌사 상태에 빠진다. 절망에 빠진 윌의 연인 에블린(레베카 홀)은 실험용 원숭이의 뇌를 스캔해 컴퓨터에 업로드 했던 사실을 떠올린다. 윌을 잊을 수 없던 그녀는 연인의 뇌를 컴퓨터에 업로드 한다. 윌의 의식이 컴퓨터를 통해 부활한 것이다. 에블린이 윌의 뇌를 스캔한 컴퓨터는 육체만 없을 뿐 생전의 윌과 똑같은 기억과 감정, 성향을 갖고 있다. 그런데 여기서 윌은 인간일까, 컴퓨터일까? 비록 육체는 없어도 정신이 있으니 사람이 맞는가?&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;테슬라·스페이스엑스의 설립자인 일론 머스크는 트랜센던스를 현실화 할 수 있는 기술을 연구하고 있다. 인간과 컴퓨터를 결합한 ‘뉴럴 레이스(Neural Lace)’ 기술이다. 실제로 그는 2016년 ‘뉴럴 링크(Neural Link)’라는 기업을 만들어 뇌에 컴퓨터 칩을 삽입하는 기술을 연구 중이다. 이 칩은 클라우드 컴퓨터와 연결돼 뇌의 정보를 공유할 계획이다. 만일 ‘뉴럴 링크’의 프로젝트가 성공한다면 트랜센던스는 현실이 될 수 있다.&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;전통적으로 우리는 인간과 인간이 아닌 것을 구분할 때 생각하는 능력을 떠올린다. 생각은 종종 정신, 또는 영혼으로도 읽힌다. 이대 육신은 정신을 담는 그릇이기 때문에 인간의 본질은 고매한 정신에 있다고 한다. 세계의 많은 종교에서도 신체보다 정신을 더 중요하게 생각한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;그러나 과학에서 영혼, 정신, 생각은 우리가 생각하는 형이상학적 무언가가 아니다. 뇌 안에서 일어나는 세포들 간의 무수한 화학작용일 뿐이다. 인간의 생각, 그리고 그와 대비되는 기계의 생각이 어떻게 다른지, 혹은 같은지 비교하기 위해선 생각이라는 현상이 뇌에서 어떻게 일어나는지 먼저 살펴봐야 한다. 그런 후에야 [[앨런 튜링]]과 [[존 설]], 나아가 [[레이 커즈와일]]과 [[잭 코플랜드]]의 이론을 이해할 수 있을 것이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====②뇌의 원리====&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;진화 초기 단계의 생물에겐 뇌가 필요 없었다. 세포의 종류와 형태가 다양해지면서 복잡한 생명체가 나타났고, 이 생명체는 각 세포 간 복잡한 소통을 하기 위해 여러 화학 신호를 보내기 시작했다. 커뮤니케이션이 복잡해지면서 어떤 세포는 메시지를 전달하는 기능을 맡게 됐다. 이들이 발전한 것이 신경세포, 즉 [[뉴런]]이다. 뉴런은 어느 한 부분에 있지 않고 신체의 거의 모든 곳에 퍼져 있다. 물론 해파리처럼 근육과 뼈가 없이 뉴런과 같은 신경 체계로만 사는 동물도 있다. 하지만 대부분의 동물은 뉴런이 발달해 있고, 뉴런이 외부 감각을 받아들이는 핵심 기관인 눈과 입, 코 등의 주변에 몰리면서 뇌로 발전했다.&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;인간의 뇌는 약 800~1000억개의 뉴런으로 이뤄져 있다. 수천조개에 달하는 시냅스라 불리는 신경 연결망을 통해 뉴런 간에 신호를 주고받는다. 즉, 뇌에서는 어느 한순간도 쉬지 않고 이런 화학적 신호들이 오간다. 특히 사람에게는 특히 성상세포란 것이 있어 이것이 고차원적 신호를 담당하는 것으로 알려져 있다. 이런 모든 신호가 조합돼 전체를 이룬 것이 바로 생각이다. 외부 감각에 대한 느낌, 과거에 대한 기억, 어떤 현상에 대한 감정 등이 모두 생각의 틀 안에 있다.&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;뇌는 크게 세 부분으로 나뉜다. 파충류의 뇌로 불리는 후뇌, 포유류의 뇌로 불리는 중뇌, 영장류의 뇌로 불리는 대뇌다. 후뇌는 본능과 연결된다. 심장이 뛰거나 호흡하는 것처럼 생존과 직결된 영역을 담당한다. 또 죽음과 같은 위협을 감지하고 반응하는 것도 후뇌다. 후뇌는 인류가 포유류로 진화하기 전부터 존재한 아주 오래된 기능을 담당한다. 중뇌는 뇌의 중앙에 위치하는데 주로 감각 정보를 인지한다. 눈과 귀, 입, 손 등을 통해 전해지는 오감을 인지하고 여기에 적절한 행동(근육, 뼈의 움직임 등)을 조절한다. 생존 또는 사냥을 위해 시각, 후각, 청각이 발달해야 했던 포유류는 중뇌가 발달돼 있다. 실제로 진화 초기의 포유류는 후각을 담당하는 뇌의 부분이 발달해 있다고 한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;뇌의 가장 바깥쪽을 차지하면서 크기도 제일 큰 대뇌는 우리가 보통 생각하는 뇌다. 좌뇌와 우뇌로 나뉜다. 보통 좌뇌는 논리적 사고를, 우뇌는 공감각과 감성 등을 담당하는 것으로 알려져 있다. 대뇌 중 앞쪽에 위치한 부분을 전두엽이라고 하는데, 여기선 주로 언어와 사회성 등을 다룬다. 네안데르탈인과 호모 사피엔스의 가장 큰 차이점은 전두엽에 있다고 한다. 즉, 사피엔스는 언어와 사회성이 뛰어났기 때문에 3만 5000년 전 유럽에서 네안데르탈인과의 싸움에서 이겼다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;그렇다면 우리는 어떻게 생각을 하는가. 과거에 대한 기억, 어떤 사람에 대한 감정 등은 무슨 원리로 저장되는가. 인간의 기억과 감정은 뉴런 하나하나에 저장되는 것이 아니라 뉴런들이 주고받는 패턴 속에 저장된다. 휴대폰 잠금을 풀 때 점 하나하나가 중요한 게 아니라 각 점을 잇는 패턴이 중요하듯 말이다. 그러므로 각각의 기억과 감정은 손가락의 지문처럼 고유의 패턴을 갖고 있다.&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;1950년 앨런 튜링 이후 인공지능 연구는 한 동안 정체돼 있었다. 1970년대에 미국의 로봇 공학자 한스 모라벡은 ‘모라벡(Moravec)의 역설’을 제기했다. 그는 “인간에게 쉬운 일이 기계엔 어렵고, 기계에 쉬운 일은 인간이 잘 못 한다”고 했다. 예를 들어 자연스럽게 걷고 움직이는 것은 어린아이도 쉽게 할 수 있지만, 로봇에겐 매우 힘들다. 체스와 바둑에선 기계가 이미 인간을 뛰어넘었지만 갓난아이조차 가진 신체적 능력을 기계는 재현하기 어렵다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;이는 생각이라고 부를만한 것에 대해서도 마찬가지다. 컴퓨터는 매우 복잡한 수식을 계산하고 방대한 양의 데이터를 다루는 것은 쉽지만 얼굴을 인식하긴 어렵다. 인공지능이 개와 고양이를 구분하기 시작한 것도 비교적 최근의 일이다. 즉, 인공지능이 지금과 같이 급속도로 발전한 것은 최근의 일이다. 수십년 간 정체됐던 인공지능 기술이 갑자기 발전하게 된 핵심 원인 중 하나는 인공신경망 기술이다. 인간의 뇌처럼 신경망을 연결하는 컴퓨터를 만든 것이다. 인간이 일일이 아날로그 언어를 디지털 언어로 변환해 정보를 입력하는 대신 스스로 학습하도록 했다. 바로 ‘머신 러닝’이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;놀라운 것은 ‘머신 러닝’의 개념을 처음 제안한 사람이 앨런 튜링이라는 점이다. 1950년에 쓴 「계산기계와 지능」이란 논문에서 ‘아동기계’라는 이름으로 학습하는 컴퓨터를 고안했다. 이제 앨런 튜링의 생각을 살펴보자.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==2. 앨런 튜링의 문제제기 「계산기계와 지능」==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====①흉내게임과 아동기계====&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;튜링의 논문을 요약하면 인간을 흉내낼 수 있는 컴퓨터가 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;‘흉내게임’&amp;lt;/font&amp;gt;을 통과하면 생각하는 능력을 갖고 있다고 봐야한다는 것이다. 특히 이 컴퓨터는 처음부터 인간 성인과 같은 생각 능력을 갖추기 어려우므로, 어린이 수준의 능력을 가진 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;‘아동기계’&amp;lt;/font&amp;gt;를 만들어 스스로 학습할 수 있도록 하자는 것이 튜링의 결론이다. 그의 논문은 ‘기계가 생각할 수 있을까’란 첫 문장으로 시작한다. ‘흉내게임’에는 남자, 여자, 질문자 3명이 참가한다. 방식은 간단하다. 질문자는 각각 분리된 공간에 있는 남자와 여자에게 말을 걸어 답변을 듣는 과정에서 누가 남자이고, 여자인지 밝혀내는 것이다.&amp;lt;ref&amp;gt;출처: 「계산기계와 지능(1950)」〔앨런 튜링 지음/노승영 옮김, 『지능에 관하여』, 에이치비프레스, 2019, 65-112쪽.〕&amp;lt;/ref&amp;gt;&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;기계 입장에서 최선의 전략은 최대한 인간처럼 그럴 듯하게 보이려고 노력하는 것이다. 예를 들어 매우 어려운 산식을 문제로 내면, 원래 자신의 능력대로 너무 빨리 답변해선 안 된다. 그런 경우 기계라고 들통 날 것이기 때문이다. 또 “당신은 기계인가”라는 질문에 “당연히 아니다”와 같은 거짓말도 가능하다. 즉, 튜링은 자신이 처음 제기한 질문 ‘기계가 생각할 수 있을까’를 ‘흉내게임을 잘 할 수 있는 상상 가능한 디지털 컴퓨터가 있을까’로 바꿨다. 뒤에서 자세히 살펴보겠지만 이에 대해 잭 코플랜드는 “튜링의 관점이란 ‘컴퓨터가 생각할 수 있는가’ 하는 다소 모호한 철학적 질문을 그저 단순하게 ‘컴퓨터가 튜링 테스트를 통과할 수 있는가’로 정확하고 과학적인 질문으로 대체한 것”이라고 요약한다.&amp;lt;ref&amp;gt;출처: 「기계는 생각할 수 있을까」〔잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까』, 에디토리얼, 2020, 87-134쪽.〕&amp;lt;/ref&amp;gt;&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;튜링은 논문의 결론에서 생각하는 기계가 성인의 마음을 흉내내는 과정에서 어떤 과정이 그 마음에 이르게 했는지를 다음과 같이 요약했다. ①출생시 마음의 초기 상태 ②마음이 받은 교육 ③(교육이 아닌) 마음이 겪은 경험. 처음부터 성인의 마음보다는 차라리 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;아동의 마음을 흉내내는 프로그램&amp;lt;/font&amp;gt;을 만들고 적절한 교육의 과정 거쳐 성인의 뇌를 얻자고 주장한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;그 이유는 아동의 뇌가 성인의 뇌에 비해 빈 공책처럼 메커니즘은 별로 없고 여백이 많기 때문이다. 메커니즘이 적으면 쉽게 프로그래밍할 수 있고, 학습의 과정을 거쳐 복잡한 사고를 구현할 수 있게 된다. 튜링은 1950년에 쓴 이 논문에서 “20세기 말이면 언어의 용법과 식자의 여론이 달라져 기계가 생각한다는 말에 거부감이 없어질 것”이라고 예측했고 이는 현실이 됐다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====②생각은 언어로 측정하는 이유====&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;튜링의 이야기를 마무리 짓기 전에 우리는 한 가지 중요한 사실을 짚고 넘어갈 필요가 있다. 튜링 테스트의 요점은 기계와 대화해보고 그 기계가 사람과 별 다른 차이가 없다면 생각하는 능력을 갖춘 것으로 봐도 된다는 것이다. 즉, 인간과 비슷한 언어능력을 갖고 있으면 생각하는 존재로 봐도 무방하다는 이야기다. 여기서 가장 중요한 전제는 ‘생각=언어능력’이라는 것이다. 이 명제가 참이 아니면 튜링테스트의 결과는 무용하다. 그렇다면  &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;생각이 곧 언어능력&amp;lt;/font&amp;gt;인 이유는 무엇인지 따져봐야 한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;인간의 머릿속에 일어나는 생각이라는 과정은 크게 2가지로 이뤄진다. 첫째는 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;감각을 통한 것&amp;lt;/font&amp;gt;이다. 듣고 보고 맡고 느끼는 것인데, 그 중에서도 가장 기본은 시각이다. 퇴근 후 저녁으로 무엇을 먹을까라는 생각을 한다고 치자. 매콤한 김치찌개를 먹을 수도 있고 깔끔한 샐러드를 택할 수도 있다. 머릿속의 생각은 김치찌개와 샐러드의 이미지, 맵거나 달콤한 소스의 향 등이다. 이처럼 단순한 생각은 시각을 중심으로 청각, 후각 등의 감각이 더해져 이뤄진다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;그런데 이번엔 다음 주에 어떤 보고서를 쓸까 하는 생각을 한다고 치자. 물론 하얀 종이와 컴퓨터 자판이 떠오를 수 있지만, 주된 생각은 언어를 매개로 하게 된다. 이미지와 동영상, 나아가 냄새와 촉각 등의 역할은 크게 줄어든다. &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;언어가 있어야 개념을 정의할 수 있고, 개념이 밑바탕 돼야 논리와 추론이 가능&amp;lt;/font&amp;gt;하다. 인간만이 할 수 있는 고차원적인 사고의 본질은 언어라는 것이다. 20세기의 철학자들이 인간 사고의 본질을 탐구하면서 언어 분석에 집중했던 이유도 그 때문이다.&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;이처럼 언어가 달라지면 생각도 달라진다. 예를 들어 영어권에 있는 사람과 한국어 문화권에 있는 사람은 기본적으로 생각의 틀이 다르다. 대표적인 게 높임말·낮춤말이다. 한국어는 말 자체로 위계서열이 나뉜다. 높임말을 쓰는 사람과 낮춤말을 쓰는 사람에 누구냐에 따라 권력구조가 형성된다. 그러나 영어는 여기서 자유롭다. 어린 소년과 나이 든 할아버지가 대화를 한다고 치자. 이들은 서로 이름을 부르며 대화하고, 서로를 친구라 부르기도 한다. 우리처럼 말을 통해 위계구조가 생기고, 관계가 수직적으로 결정되지 않는다. 최근 여러 기업들이 임직원 간에 영어 이름을 부르고 서로 존댓말을 쓰는 것도 그런 이유에서다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;말의 어순도 생각에 영향을 미친다. 예를 들어 우리말은 ‘나는 너를 사랑해(주어 목적어 동사)’지만 영어는 ‘I love you(주어 동사 목적어)’다. 우리말은 나의 감정 뿐 아니라 너와의 ‘관계’를, 영어는 너를 이야기하기에 앞서 나의 감정을 우선시 한다. 영어권 사람들이 자신의 생각을 솔직하게 표현하고 감정을 나타내는데 익숙한 이유도 이런 영향이 크다고 볼 수 있다. 이처럼 언어가 생각의 전부라고 볼 순 없어도 언어가 생각의 상당 부분인 것은 분명하다. 그런 이유에서 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;마르틴 하이데거는 “언어가 존재의 집”이라 했고, 루드비히 비트겐슈타인은 “내가 아는 언어의 한계가 내가 사는 세상의 한계”라고 했다.&amp;lt;/font&amp;gt;&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==3. 존 설의 ‘중국어 방’==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;미국의 철학자 존 설은 「마음, 뇌 그리고 과학」에서 ‘중국어 방’이라는 논증을 통해 생각하는 기계는 말이 안 된다고 일축했다. 튜링의 주장을 정면 반박한 것이다. 「존 설의 비판에 대한 반론」, 「흥미로운 사례, 중국어 방」에서 제시한 레이 커즈와일과 잭 코플랜드의 생각을 읽기에 앞서 존 설의 주장이 무엇인지부터 살펴보자.&amp;lt;ref&amp;gt;출처: 「흥미로운 사례, 중국어 방」〔잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까』, 에디토리얼, 2020, 261-296쪽.〕&amp;lt;/ref&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;중국어 방이라는 곳에는 1명의 사람이 들어 있고 밖에서는 타이핑된 질문지를 구멍으로 집어넣은 후 답변이 나올 때까지 기다린다. 이때 질문과 답은 모두 중국어다. 다만 그 안에 있는 사람은 중국어를 전혀 할 줄 모른다. 그러나 일종의 코드북, 또는 지침서를 통해 질문에 맞는 답변을 짜맞춰 결과물을 내놓는다. 밖에서 보기에 중국어 방에서 나온 결과물은 지능적인 것이라고 볼 수 있다. 중국어로 물었는데 중국으로 답변이 나왔으니 ‘중국어 방’은 중국어를 할 줄 아는구나 하고 생각할 수 있다. 그러나 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;방 안에 있는 사람은 중국어를 전혀 할 줄 모르고, 글자 역시 구불구불한 그림과 패턴으로만 인식할 뿐&amp;lt;/font&amp;gt;이다. 그에게 입출력은 무의미한 기호인 것이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;존 설은 중국어 방을 컴퓨터로 가정한다. 방 안의 사람이 중국어 질문과 답변은 완벽히 완료했다 하더라도 사실은 중국어를 모르는 것처럼, 중국어로 이야기할 수 있는 컴퓨터가 있다고 해서 그것이 중국어를 이해한다고 볼 수는 없다는 이야기다. 단지 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;기호를 조작하는 것만으로 언어를 이해하고 생각을 한다고 보면 안 된다&amp;lt;/font&amp;gt;는 뜻이다. 설의 이 논증은 큰 파장을 일으켰다. 인공지능 연구자, 또는 인공지능에 관심이 많은 이들은 설의 논증을 ‘바보 같다’고 평가했지만, 그 외의 사람들 중엔 설득력 있다고 느끼는 이들이 많았다. 직관적으로 이해하기엔 그다지 틀린 말이 없어 보이기 때문이다. 그러나 ‘중국어 방’ 논증은 논리적으로 모순된 부분이 많다. 이와 관련해 커즈와일과 코플랜드의 사유를 살펴보자.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;html&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;iframe width=&amp;quot;250&amp;quot; height=&amp;quot;120&amp;quot; src=&amp;quot;https://www.youtube.com/embed/lgmGslunEp4&amp;quot; frameborder=&amp;quot;0&amp;quot; allowfullscreen&amp;gt;&amp;lt;/iframe&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;/html&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==4. ‘존 설에 대한 반론’① 레이 커즈와일 「존 설의 비판에 대한 반론」==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;커즈와일은 설의 중국어 방 논증에 대해 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;‘동어반복에 불과하다’&amp;lt;/font&amp;gt;고 일축한다.&amp;lt;ref&amp;gt;출처: 「존 설의 비판에 대한 반론」은 〔레이 커즈와일 지음/장시형·김명남 옮김, 『특이점이 온다』, 김영사, 2007, 638-654쪽.〕&amp;lt;/ref&amp;gt; 그러면서 “광합성의 결과로 나오는 산소를 탐지하듯 다른 개체의 주관성도 탐지할 수 있으리라 기대한다”는 것은 말이 안 된다고 한다. 즉 “설은 뇌 과정의 핵심을 파악하지 못했고, 뇌를 모방하는 비생물학적 과정들의 핵심도 파악하지 못했다”는 것이다. 커즈와일의 설명에 따르면 생물학적이든 비생물학적이든 인간 언어를 제대로 이해하지 못하는 개체는 유능한 심문자의 추궁에 금방 정체가 탄로난다. 그러므로 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;사람처럼 대답을 잘 할 수 있는 프로그램이라면 인간의 뇌만큼 복잡해야&amp;lt;/font&amp;gt;한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;중국어 방 전체는 중국어를 이해한다고 볼 수 있지만, 각각의 세부 요소들에 이해력이 담겨 있진 않다. 이는 사람이 한국어나 중국어, 영어를 쓴다고 해서 각각의 뉴런들이 그 언어를 이해하지 못하는 것과 같다. 커즈와일은 “영어에 대한 나의 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;이해는 신경전달물질의 강도나 시냅스의 활약, 뉴런 간의 연결 등이 취하는 광범위한 패턴&amp;lt;/font&amp;gt;에 있다”고 설명한다. 그러므로 “이런 패턴 인식 시스템에 사용되는 기법들은 생물학적 과정을 역분석해 비생물학적 개체에도 옮겨 심을 수” 있다. 인간의 뇌를 따라한 컴퓨터 프로그램을 만들어 실제 생각하는 인공지능을 개발할 수 있다는 이야기다. 앞서 살펴본 것처럼 인공신경망을 사용한 컴퓨터가 대표적인 예다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;커즈와일은 또 중국어 방 안에 있는 사람은 사실 아무런 의미가 없다고 말한다. 그 사람은 기계적으로 컴퓨터에 입력하고, 출력을 전달할 뿐이다. (코드북을 찾아 질문에 대한 답변을 내놓을 뿐이다) 다르게 말하면 프로그램에 정해진 규칙을 반복적으로 따를 뿐이다. 커즈와일에게 중국어 방 논증에 사용된 사람, 방 등은 꼭 필요한 요소가 아니다. 오직 의미있는 한 가지 유일한 요소는 질문에 대한 답변을 내놓는 컴퓨터(코드북)이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;이 때 이를 해낼 수 있는 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;컴퓨터는 ‘완벽한 모방’ 능력을 갖추고 있으므로 중국어를 이해한다&amp;lt;/font&amp;gt;고 봐야 한다는 게 커즈와일의 요지다. 이를 해낼 수 있는 컴퓨터는 인간의 깊이와 복잡성을 갖추고 있다고 봐야 한다. 이는 사람도 마찬가지다. 앞서 커즈와일이 “영어에 대한 나의 이해는 신경전달물질의 강도나 시냅스의 활약, 뉴런 간의 연결 등이 취하는 광범위한 패턴에 있다”고 말한 것처럼 설의 논리대로면 인간의 뇌 역시 이해력이 없다는 결론에 도달한다. 뉴런과 시냅스는 그저 기호를 다를 뿐이고 그 어디에도 이들 각자가 중국어를 이해한다고 볼 수 있는 증거는 없기 때문이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;이에 대해 설은 다음과 같은 반박을 내놓는다. “진짜 사람의 뇌는 일련의 특정 신경생물학적 과정들을 통해 의식을 일으킨다. 의식이란 소화, 젖 분비, 광합성, 유사 분열처럼 생물학적 과정임을 인정하는 것이다. 이런 생물학적 과정을 가능케 하는 생물학 원리를 찾듯, 의식을 가능케 하는 생물학 원리를 찾는 게 옳다.”&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;커즈와일 역시 재반박을 하는데 요약하면 “이런 놀라운 견해에 대한 근거는 전혀 내놓지 않는다”는 것이다. 즉, 주장만 있고 이를 뒷받침할 수 있는 논증을 하지 않았다는 이야기다. 생물이 이산화탄소를 배출하는 것은 객관적 측정이 가능하지만, 어떤 개체가 의식이 있는지는 객관적 측정이 불가능하다. 오직 추론적 논증으로만 가능하다는 게 커즈와일의 논지다. 그러면서 커즈와일은 ‘생물학적 뉴런도 기계나 마찬가지'라고 말한 설의 논리를 토대로 뇌 역시 하나의 컴퓨터와 같다고 결론 내린다. 다만 지금의 컴퓨터는 인간 뇌보다 훨씬 못 미치는 존재라고 단서를 단다. 그러나 이게 끝은 아니다. 수십 년 안에 인간과 컴퓨터의 역전이 벌어질 것이라고 예측한다. 바로 특이점이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==5. ‘존 설에 대한 반론’② 잭 코플랜드 「흥미로운 사례, 중국어 방」==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;존 설의 중국어 방에 대한 잭 코플랜드의 반론 역시 커즈와일의 지적처럼 날카롭다.&amp;lt;ref&amp;gt;출처: 「흥미로운 사례, 중국어 방」〔잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까』, 에디토리얼, 2020, 261-296쪽.〕&amp;lt;/ref&amp;gt; 철학자이자 논리학자답게 코플랜드는 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;설의 주장을 먼저 구문론과 의미론으로 요약&amp;lt;/font&amp;gt;한다. 그러면서 설 주장의 핵심은 구문론의 숙달만으로는 의미론을 익히기 미흡하다는 것이라고 압축한다. 구문론은 기호조작을 수행하기 위한 몇 개의 규칙을 완전히 익히는 것이고, 의미론은 기호가 진정 의미하는 바를 이해하는 것이다. &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;구문에 대한 지식 자체만으로는 의미에 대한 지식에 이해하지 못한다&amp;lt;/font&amp;gt;는 뜻이다. 그러면서 아랍어에 문장 앞에 Hal을 붙이면 의문문이 되고, 문장의 술어 앞에 laysa를 붙이면 부정문이 되는 사례를 예로 들었다. 문장의 뜻을 이해하지 못해도 의문문과 부정문을 만들 수 있는 것처럼 구문론만으로는 의미론을 충족시킬 수 없다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;이에 대한 코플랜드의 첫 번째 반박은 ‘시스템 반론’이다. 이는 커즈와일의 생각과 유사하다. “방에 있는 사람은 중국어를 이해하지 못해도 그 사람이 포함된 전체 시스템은 중국어를 이해한다”는 것이다. 이는 커즈와일이 인간의 경우 각각의 뉴런과 시냅스가 중국어를 이해하지 못해도 인간은 중국어를 이해한다고 예시를 든 것과 같다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;코플랜드의 두 번째 반론은 시스템 반론에 대한 설의 반박을 먼저 설명한다. 즉, 설은 시스템 반론이 그 시스템이 중국어를 이해한다는 가설을 별도로 논증하지 않고 직관적인 주장만 함으로써 논점을 회피하려 한다고 말한다. 이에 대해 코플랜드는 논점을 회피한다는 설의 지적에는 동의한다. 그러면서 그의 두 번째 반론을 시작한다. 핵심은 “설의 결론이 전제로부터 도출되지 않는다”는 것이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;코플랜드에 따르면 방 안에 있는 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;사람이 중국어를 이해하지 못한다는 전제로부터 이 사람을 구성요소로 하는 시스템이 중국어를 이해할 수 없다고 결론내리는 과정&amp;lt;/font&amp;gt;이 타당하지 않다. 즉, &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;전제와 결론 사이에 논리적 연결 고리가 없다&amp;lt;/font&amp;gt;는 뜻이다. 쉽게 말하면 중국어 방이라는 시스템이 중국어를 이해하지 못하는 것이라면 그 시스템 자제를 살펴보고 분석해야지, 단지 그 안에 든 사람이 중국어를 이해하지 못하므로 그 시스템 전체가 중국어를 모른다고 결론짓는 추론 방식이 틀렸다는 이야기다. 이는 다음에 설명할 세 번째 반론과 연결된다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;세 번째 반론은 다음과 같은 명제에 대한 부정이다. 설의 중국어 방이 참이려면 ‘어떤 사람이 X를 할 수 없으면, 그 사람의 어느 부분도 X를 할 수 없다’는 전제가 있어야 한다. 이에 대해 코플랜드는 이 전제가 참이라고 여길만한 근거가 전혀 없다고 주장한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;네 번째 반론은 ‘단순한 기호 조작이 이해를 만들어낼 수 없다’는 설의 주장이 증명되지 않았다는 것이다. 그러나 이 부분에 대해선 코플랜드조차 “내가 이 주장으르 정면으로 겨루고 있지 않은 건 사실이다, 그러나 설의 주장은 마치 누군가에게 10달러를 빌려서 그 사람에게 빚진 10달러를 갚는 것과 같다”고 말한다. 올바른 논증이 생략됐다는 뜻으로 해석된다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==6. 결론==&lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;커즈와일과 코플랜드 모두 설의 ‘중국어 방’을 신랄하게 비판했다. 인공신경망을 가진 오늘날의 컴퓨터가 뇌를 모방해 만들어졌다는 측면에서, 뇌 역시 컴퓨터처럼 뉴런과 시냅스 등의 화학작용을 한다는 관점에서, ‘중국어 방’ 논증은 오늘날 큰 설득력을 잃었다. 아마도 설은 기계와는 차별화 된 인간 고유의 무엇을 지키려 했던 것 같다. 이런 그의 관점은 꼭 틀린 것만은 아니다. 인간에게는 기계가 할 수 있는 생각 말고도 또 다른 차원의 생각이 있기 때문이다. 예를 들어 프로이트가 말한 자아와 초자아의 구분 같은 것들 말이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;여기서는 코플랜드가 쓴 또 다른 글인 「기계는 생각할 수 있을까」의 내용을 중심으로 인간의 사고와 의식 등을 살펴보는 것으로 논의를 끝맺고자 한다. 코플랜드는 “사고와 의식이 항상 함께 가는 것은 아니다”고 말한다. 즉, “우리의 정신 속에서 벌어지는 일들 중 많은 것을 의식하지 못한다고 말한 프로이트처럼 ”우리의 많은 생각과 행동 중에는 ‘의식하고’ 하는 것들도 있고 ‘무의식적’으로 하는 것들도 있다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;특히 뇌의 여러 부분 중 후뇌와 중뇌에서 일어나는 일들과 상당 부분의 정신작용은 “우리가 알아차리지 못한다”는 것이 코플랜드의 설명이다. 그러므로 “인간의 중요한 정신적 활동, 말을 이해하거나 외부 세계를 지각하는 것 등은 비의식적으로 수행될 수 있다”는 논지다. 그렇기 때문에 “튜링테스트를 통과한 컴퓨터를 생각하는 존재라고 부르는 것을 보류한다면 이는 그저 생각한다는 단어를 인간과 우리의 생물학적 친척만 독점하는 것과 마찬가지”라고 볼 수 있다. 이는 “탄소로 구성된 존재보다 실리콘으로 구성된 존재에게 더 많이 붙는 노골적 편견”인 것이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;결과적으로 기계든 인간이든 모든 사고가 의식적으로만 이뤄지는 것은 아니다. 좀 더 질문을 쪼개보면 기계가 일반 사고와는 다른 의식 능력이 있는지는 지금껏 살펴본 논의보다 더 복잡한 논쟁이 필요하다. 다만 우리가 알 수 있는 것은, 영화 HER에 나오는 것처럼 거의 모든 경우의 수에 대비할 만큼 복잡한 알고리즘을 가진 인공지능은 사람처럼 ‘보통의’ 생각을 한다고 볼 수 있다는 점이다. 커즈와일이 말하는 2045년의 특이점이 어느 정도 수준에 있을 지는 모르겠지만.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;br/&amp;gt;&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
==주석==&lt;br /&gt;
&amp;lt;references/&amp;gt;&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>윤석만</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5_%EB%B6%84%EC%95%BC%EC%9D%98_%EA%B3%A0%EC%A0%84_%EC%9D%BD%EA%B8%B0&amp;diff=7762</id>
		<title>인공지능 분야의 고전 읽기</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5_%EB%B6%84%EC%95%BC%EC%9D%98_%EA%B3%A0%EC%A0%84_%EC%9D%BD%EA%B8%B0&amp;diff=7762"/>
				<updated>2020-04-04T02:51:32Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;윤석만: /* 5. ‘존 설에 대한 반론’② 잭 코플랜드 「흥미로운 사례, 중국어 방」 */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{버튼클릭|[[HumanitiesAndArtificialIntelligence#Research Topics|〈인문학과 인공지능〉 강의 페이지로 돌아가기]]}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===='''&amp;lt;span style=&amp;quot;color:#00008C&amp;quot;&amp;gt;앨런 튜링의 논문을 토대로 더글러스 호프스태터의 논문 읽기&amp;lt;/span&amp;gt;'''====&lt;br /&gt;
&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
====='''요구사항'''=====&lt;br /&gt;
{{Blockquote2|앨런 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」의 내용을 토대로, 더글러스 호프스태터의 「인공지능:회고」의 내용을 분석 및 요약·정리할 것. 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」은 '''〔앨런 튜링 지음/노승영 옮김, 『지능에 관하여』, 에이치비프레스, 2019, 65-112쪽.〕'''을, 호프스태터의 「인공지능:회고」는  '''〔더글라스 호프스태터 지음/박여성·안병서 옮김, 『괴델, 에셔, 바흐』, 까치, 2017, 812-869쪽.〕'''을 기본 원고로 할 것.&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====='''과제원고''' :  [[김웅기]], [[김태형]], [[장민주]]=====&lt;br /&gt;
&amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;&lt;br /&gt;
(내용 작성)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;br/&amp;gt;&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===='''&amp;lt;span style=&amp;quot;color:#00008C&amp;quot;&amp;gt;앨런 튜링의 논문을 토대로 잭 코플랜드의 논문 읽기&amp;lt;/span&amp;gt;'''====&lt;br /&gt;
&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
====='''요구사항'''=====&lt;br /&gt;
{{Blockquote2|앨런 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」의 내용을 토대로, 잭 코플랜드의 「기계는 생각할 수 있을까」의 내용을 분석 및 요약·정리할 것. 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」은 '''〔앨런 튜링 지음/노승영 옮김, 『지능에 관하여』, 에이치비프레스, 2019, 65-112쪽.〕'''을, 코플랜드의 「기계는 생각할 수 있을까」는  '''〔잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까』, 에디토리얼, 2020, 87-134쪽.〕'''을 기본 원고로 할 것.&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====='''과제원고''' : [[아슈토시]], [[이만호]], [[임연]]=====&lt;br /&gt;
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(내용 작성)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;br/&amp;gt;&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===='''&amp;lt;span style=&amp;quot;color:#00008C&amp;quot;&amp;gt;튜링 테스트에 대한 존 설의 입장을 기초로 잭 코플랜드와 레이 커즈와일의 사유 읽기&amp;lt;/span&amp;gt;'''====&lt;br /&gt;
&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
====='''요구사항'''=====&lt;br /&gt;
{{Blockquote2|앨런 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」의 내용을 토대로, 잭 코플랜드의 「흥미로운 사례, 중국어 방」의 내용 및 레이 커즈와일의 「존 설의 비판에 대한 반론」을 비교·정리할 것. 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」은 '''〔앨런 튜링 지음/노승영 옮김, 『지능에 관하여』, 에이치비프레스, 2019, 65-112쪽.〕'''을, 코플랜드의 「흥미로운 사례, 중국어 방」은  '''〔잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까』, 에디토리얼, 2020, 261-296쪽.〕'''을,  레이 커즈와일의 「존 설의 비판에 대한 반론」은  '''〔레이 커즈와일 지음/장시형·김명남 옮김, 『특이점이 온다』, 김영사, 2007, 638-654쪽.〕'''을 기본 원고로 할 것.&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====='''과제원고''' : [[길혜빈]], [[윤석만]], [[임예찬]]=====&lt;br /&gt;
&amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==1. 생각이란 무엇인가==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====①생각의 정의====&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;영화 ‘트랜센던스’에서 천재 과학자 윌(조니 뎁)은 인류가 수만 년에 걸쳐 이룩한 지적 능력을 뛰어넘어 자의식까지 갖춘 슈퍼컴퓨터를 개발한다. 그러나 기술발전으로 인류가 멸망할 것이라고 믿는 테러 단체의 공격을 받아 뇌사 상태에 빠진다. 절망에 빠진 윌의 연인 에블린(레베카 홀)은 실험용 원숭이의 뇌를 스캔해 컴퓨터에 업로드 했던 사실을 떠올린다. 윌을 잊을 수 없던 그녀는 연인의 뇌를 컴퓨터에 업로드 한다. 윌의 의식이 컴퓨터를 통해 부활한 것이다. 에블린이 윌의 뇌를 스캔한 컴퓨터는 육체만 없을 뿐 생전의 윌과 똑같은 기억과 감정, 성향을 갖고 있다. 그런데 여기서 윌은 인간일까, 컴퓨터일까? 비록 육체는 없어도 정신이 있으니 사람이 맞는가?&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;테슬라·스페이스엑스의 설립자인 일론 머스크는 트랜센던스를 현실화 할 수 있는 기술을 연구하고 있다. 인간과 컴퓨터를 결합한 ‘뉴럴 레이스(Neural Lace)’ 기술이다. 실제로 그는 2016년 ‘뉴럴 링크(Neural Link)’라는 기업을 만들어 뇌에 컴퓨터 칩을 삽입하는 기술을 연구 중이다. 이 칩은 클라우드 컴퓨터와 연결돼 뇌의 정보를 공유할 계획이다. 만일 ‘뉴럴 링크’의 프로젝트가 성공한다면 트랜센던스는 현실이 될 수 있다.&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;전통적으로 우리는 인간과 인간이 아닌 것을 구분할 때 생각하는 능력을 떠올린다. 생각은 종종 정신, 또는 영혼으로도 읽힌다. 이대 육신은 정신을 담는 그릇이기 때문에 인간의 본질은 고매한 정신에 있다고 한다. 세계의 많은 종교에서도 신체보다 정신을 더 중요하게 생각한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;그러나 과학에서 영혼, 정신, 생각은 우리가 생각하는 형이상학적 무언가가 아니다. 뇌 안에서 일어나는 세포들 간의 무수한 화학작용일 뿐이다. 인간의 생각, 그리고 그와 대비되는 기계의 생각이 어떻게 다른지, 혹은 같은지 비교하기 위해선 생각이라는 현상이 뇌에서 어떻게 일어나는지 먼저 살펴봐야 한다. 그런 후에야 [[앨런 튜링]]과 [[존 설]], 나아가 [[레이 커즈와일]]과 [[잭 코플랜드]]의 이론을 이해할 수 있을 것이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====②뇌의 원리====&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;진화 초기 단계의 생물에겐 뇌가 필요 없었다. 세포의 종류와 형태가 다양해지면서 복잡한 생명체가 나타났고, 이 생명체는 각 세포 간 복잡한 소통을 하기 위해 여러 화학 신호를 보내기 시작했다. 커뮤니케이션이 복잡해지면서 어떤 세포는 메시지를 전달하는 기능을 맡게 됐다. 이들이 발전한 것이 신경세포, 즉 [[뉴런]]이다. 뉴런은 어느 한 부분에 있지 않고 신체의 거의 모든 곳에 퍼져 있다. 물론 해파리처럼 근육과 뼈가 없이 뉴런과 같은 신경 체계로만 사는 동물도 있다. 하지만 대부분의 동물은 뉴런이 발달해 있고, 뉴런이 외부 감각을 받아들이는 핵심 기관인 눈과 입, 코 등의 주변에 몰리면서 뇌로 발전했다.&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;인간의 뇌는 약 800~1000억개의 뉴런으로 이뤄져 있다. 수천조개에 달하는 시냅스라 불리는 신경 연결망을 통해 뉴런 간에 신호를 주고받는다. 즉, 뇌에서는 어느 한순간도 쉬지 않고 이런 화학적 신호들이 오간다. 특히 사람에게는 특히 성상세포란 것이 있어 이것이 고차원적 신호를 담당하는 것으로 알려져 있다. 이런 모든 신호가 조합돼 전체를 이룬 것이 바로 생각이다. 외부 감각에 대한 느낌, 과거에 대한 기억, 어떤 현상에 대한 감정 등이 모두 생각의 틀 안에 있다.&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;뇌는 크게 세 부분으로 나뉜다. 파충류의 뇌로 불리는 후뇌, 포유류의 뇌로 불리는 중뇌, 영장류의 뇌로 불리는 대뇌다. 후뇌는 본능과 연결된다. 심장이 뛰거나 호흡하는 것처럼 생존과 직결된 영역을 담당한다. 또 죽음과 같은 위협을 감지하고 반응하는 것도 후뇌다. 후뇌는 인류가 포유류로 진화하기 전부터 존재한 아주 오래된 기능을 담당한다. 중뇌는 뇌의 중앙에 위치하는데 주로 감각 정보를 인지한다. 눈과 귀, 입, 손 등을 통해 전해지는 오감을 인지하고 여기에 적절한 행동(근육, 뼈의 움직임 등)을 조절한다. 생존 또는 사냥을 위해 시각, 후각, 청각이 발달해야 했던 포유류는 중뇌가 발달돼 있다. 실제로 진화 초기의 포유류는 후각을 담당하는 뇌의 부분이 발달해 있다고 한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;뇌의 가장 바깥쪽을 차지하면서 크기도 제일 큰 대뇌는 우리가 보통 생각하는 뇌다. 좌뇌와 우뇌로 나뉜다. 보통 좌뇌는 논리적 사고를, 우뇌는 공감각과 감성 등을 담당하는 것으로 알려져 있다. 대뇌 중 앞쪽에 위치한 부분을 전두엽이라고 하는데, 여기선 주로 언어와 사회성 등을 다룬다. 네안데르탈인과 호모 사피엔스의 가장 큰 차이점은 전두엽에 있다고 한다. 즉, 사피엔스는 언어와 사회성이 뛰어났기 때문에 3만 5000년 전 유럽에서 네안데르탈인과의 싸움에서 이겼다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;그렇다면 우리는 어떻게 생각을 하는가. 과거에 대한 기억, 어떤 사람에 대한 감정 등은 무슨 원리로 저장되는가. 인간의 기억과 감정은 뉴런 하나하나에 저장되는 것이 아니라 뉴런들이 주고받는 패턴 속에 저장된다. 휴대폰 잠금을 풀 때 점 하나하나가 중요한 게 아니라 각 점을 잇는 패턴이 중요하듯 말이다. 그러므로 각각의 기억과 감정은 손가락의 지문처럼 고유의 패턴을 갖고 있다.&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;1950년 앨런 튜링 이후 인공지능 연구는 한 동안 정체돼 있었다. 1970년대에 미국의 로봇 공학자 한스 모라벡은 ‘모라벡(Moravec)의 역설’을 제기했다. 그는 “인간에게 쉬운 일이 기계엔 어렵고, 기계에 쉬운 일은 인간이 잘 못 한다”고 했다. 예를 들어 자연스럽게 걷고 움직이는 것은 어린아이도 쉽게 할 수 있지만, 로봇에겐 매우 힘들다. 체스와 바둑에선 기계가 이미 인간을 뛰어넘었지만 갓난아이조차 가진 신체적 능력을 기계는 재현하기 어렵다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;이는 생각이라고 부를만한 것에 대해서도 마찬가지다. 컴퓨터는 매우 복잡한 수식을 계산하고 방대한 양의 데이터를 다루는 것은 쉽지만 얼굴을 인식하긴 어렵다. 인공지능이 개와 고양이를 구분하기 시작한 것도 비교적 최근의 일이다. 즉, 인공지능이 지금과 같이 급속도로 발전한 것은 최근의 일이다. 수십년 간 정체됐던 인공지능 기술이 갑자기 발전하게 된 핵심 원인 중 하나는 인공신경망 기술이다. 인간의 뇌처럼 신경망을 연결하는 컴퓨터를 만든 것이다. 인간이 일일이 아날로그 언어를 디지털 언어로 변환해 정보를 입력하는 대신 스스로 학습하도록 했다. 바로 ‘머신 러닝’이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;놀라운 것은 ‘머신 러닝’의 개념을 처음 제안한 사람이 앨런 튜링이라는 점이다. 1950년에 쓴 「계산기계와 지능」이란 논문에서 ‘아동기계’라는 이름으로 학습하는 컴퓨터를 고안했다. 이제 앨런 튜링의 생각을 살펴보자.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==2. 앨런 튜링의 문제제기 「계산기계와 지능」==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====①흉내게임과 아동기계====&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;튜링의 논문을 요약하면 인간을 흉내낼 수 있는 컴퓨터가 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;‘흉내게임’&amp;lt;/font&amp;gt;을 통과하면 생각하는 능력을 갖고 있다고 봐야한다는 것이다. 특히 이 컴퓨터는 처음부터 인간 성인과 같은 생각 능력을 갖추기 어려우므로, 어린이 수준의 능력을 가진 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;‘아동기계’&amp;lt;/font&amp;gt;를 만들어 스스로 학습할 수 있도록 하자는 것이 튜링의 결론이다. 그의 논문은 ‘기계가 생각할 수 있을까’란 첫 문장으로 시작한다. ‘흉내게임’에는 남자, 여자, 질문자 3명이 참가한다. 방식은 간단하다. 질문자는 각각 분리된 공간에 있는 남자와 여자에게 말을 걸어 답변을 듣는 과정에서 누가 남자이고, 여자인지 밝혀내는 것이다.&amp;lt;ref&amp;gt;출처: 「계산기계와 지능(1950)」〔앨런 튜링 지음/노승영 옮김, 『지능에 관하여』, 에이치비프레스, 2019, 65-112쪽.〕&amp;lt;/ref&amp;gt;&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;기계 입장에서 최선의 전략은 최대한 인간처럼 그럴 듯하게 보이려고 노력하는 것이다. 예를 들어 매우 어려운 산식을 문제로 내면, 원래 자신의 능력대로 너무 빨리 답변해선 안 된다. 그런 경우 기계라고 들통 날 것이기 때문이다. 또 “당신은 기계인가”라는 질문에 “당연히 아니다”와 같은 거짓말도 가능하다. 즉, 튜링은 자신이 처음 제기한 질문 ‘기계가 생각할 수 있을까’를 ‘흉내게임을 잘 할 수 있는 상상 가능한 디지털 컴퓨터가 있을까’로 바꿨다. 뒤에서 자세히 살펴보겠지만 이에 대해 잭 코플랜드는 “튜링의 관점이란 ‘컴퓨터가 생각할 수 있는가’ 하는 다소 모호한 철학적 질문을 그저 단순하게 ‘컴퓨터가 튜링 테스트를 통과할 수 있는가’로 정확하고 과학적인 질문으로 대체한 것”이라고 요약한다.&amp;lt;ref&amp;gt;출처: 「기계는 생각할 수 있을까」〔잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까』, 에디토리얼, 2020, 87-134쪽.〕&amp;lt;/ref&amp;gt;&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;튜링은 논문의 결론에서 생각하는 기계가 성인의 마음을 흉내내는 과정에서 어떤 과정이 그 마음에 이르게 했는지를 다음과 같이 요약했다. ①출생시 마음의 초기 상태 ②마음이 받은 교육 ③(교육이 아닌) 마음이 겪은 경험. 처음부터 성인의 마음보다는 차라리 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;아동의 마음을 흉내내는 프로그램&amp;lt;/font&amp;gt;을 만들고 적절한 교육의 과정 거쳐 성인의 뇌를 얻자고 주장한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;그 이유는 아동의 뇌가 성인의 뇌에 비해 빈 공책처럼 메커니즘은 별로 없고 여백이 많기 때문이다. 메커니즘이 적으면 쉽게 프로그래밍할 수 있고, 학습의 과정을 거쳐 복잡한 사고를 구현할 수 있게 된다. 튜링은 1950년에 쓴 이 논문에서 “20세기 말이면 언어의 용법과 식자의 여론이 달라져 기계가 생각한다는 말에 거부감이 없어질 것”이라고 예측했고 이는 현실이 됐다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====②생각은 언어로 측정하는 이유====&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;튜링의 이야기를 마무리 짓기 전에 우리는 한 가지 중요한 사실을 짚고 넘어갈 필요가 있다. 튜링 테스트의 요점은 기계와 대화해보고 그 기계가 사람과 별 다른 차이가 없다면 생각하는 능력을 갖춘 것으로 봐도 된다는 것이다. 즉, 인간과 비슷한 언어능력을 갖고 있으면 생각하는 존재로 봐도 무방하다는 이야기다. 여기서 가장 중요한 전제는 ‘생각=언어능력’이라는 것이다. 이 명제가 참이 아니면 튜링테스트의 결과는 무용하다. 그렇다면  &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;생각이 곧 언어능력&amp;lt;/font&amp;gt;인 이유는 무엇인지 따져봐야 한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;인간의 머릿속에 일어나는 생각이라는 과정은 크게 2가지로 이뤄진다. 첫째는 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;감각을 통한 것&amp;lt;/font&amp;gt;이다. 듣고 보고 맡고 느끼는 것인데, 그 중에서도 가장 기본은 시각이다. 퇴근 후 저녁으로 무엇을 먹을까라는 생각을 한다고 치자. 매콤한 김치찌개를 먹을 수도 있고 깔끔한 샐러드를 택할 수도 있다. 머릿속의 생각은 김치찌개와 샐러드의 이미지, 맵거나 달콤한 소스의 향 등이다. 이처럼 단순한 생각은 시각을 중심으로 청각, 후각 등의 감각이 더해져 이뤄진다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;그런데 이번엔 다음 주에 어떤 보고서를 쓸까 하는 생각을 한다고 치자. 물론 하얀 종이와 컴퓨터 자판이 떠오를 수 있지만, 주된 생각은 언어를 매개로 하게 된다. 이미지와 동영상, 나아가 냄새와 촉각 등의 역할은 크게 줄어든다. &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;언어가 있어야 개념을 정의할 수 있고, 개념이 밑바탕 돼야 논리와 추론이 가능&amp;lt;/font&amp;gt;하다. 인간만이 할 수 있는 고차원적인 사고의 본질은 언어라는 것이다. 20세기의 철학자들이 인간 사고의 본질을 탐구하면서 언어 분석에 집중했던 이유도 그 때문이다.&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;이처럼 언어가 달라지면 생각도 달라진다. 예를 들어 영어권에 있는 사람과 한국어 문화권에 있는 사람은 기본적으로 생각의 틀이 다르다. 대표적인 게 높임말·낮춤말이다. 한국어는 말 자체로 위계서열이 나뉜다. 높임말을 쓰는 사람과 낮춤말을 쓰는 사람에 누구냐에 따라 권력구조가 형성된다. 그러나 영어는 여기서 자유롭다. 어린 소년과 나이 든 할아버지가 대화를 한다고 치자. 이들은 서로 이름을 부르며 대화하고, 서로를 친구라 부르기도 한다. 우리처럼 말을 통해 위계구조가 생기고, 관계가 수직적으로 결정되지 않는다. 최근 여러 기업들이 임직원 간에 영어 이름을 부르고 서로 존댓말을 쓰는 것도 그런 이유에서다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;말의 어순도 생각에 영향을 미친다. 예를 들어 우리말은 ‘나는 너를 사랑해(주어 목적어 동사)’지만 영어는 ‘I love you(주어 동사 목적어)’다. 우리말은 나의 감정 뿐 아니라 너와의 ‘관계’를, 영어는 너를 이야기하기에 앞서 나의 감정을 우선시 한다. 영어권 사람들이 자신의 생각을 솔직하게 표현하고 감정을 나타내는데 익숙한 이유도 이런 영향이 크다고 볼 수 있다. 이처럼 언어가 생각의 전부라고 볼 순 없어도 언어가 생각의 상당 부분인 것은 분명하다. 그런 이유에서 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;마르틴 하이데거는 “언어가 존재의 집”이라 했고, 루드비히 비트겐슈타인은 “내가 아는 언어의 한계가 내가 사는 세상의 한계”라고 했다.&amp;lt;/font&amp;gt;&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==3. 존 설의 ‘중국어 방’==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;미국의 철학자 존 설은 「마음, 뇌 그리고 과학」에서 ‘중국어 방’이라는 논증을 통해 생각하는 기계는 말이 안 된다고 일축했다. 튜링의 주장을 정면 반박한 것이다. 「존 설의 비판에 대한 반론」, 「흥미로운 사례, 중국어 방」에서 제시한 레이 커즈와일과 잭 코플랜드의 생각을 읽기에 앞서 존 설의 주장이 무엇인지부터 살펴보자.&amp;lt;ref&amp;gt;출처: 「흥미로운 사례, 중국어 방」〔잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까』, 에디토리얼, 2020, 261-296쪽.〕&amp;lt;/ref&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;중국어 방이라는 곳에는 1명의 사람이 들어 있고 밖에서는 타이핑된 질문지를 구멍으로 집어넣은 후 답변이 나올 때까지 기다린다. 이때 질문과 답은 모두 중국어다. 다만 그 안에 있는 사람은 중국어를 전혀 할 줄 모른다. 그러나 일종의 코드북, 또는 지침서를 통해 질문에 맞는 답변을 짜맞춰 결과물을 내놓는다. 밖에서 보기에 중국어 방에서 나온 결과물은 지능적인 것이라고 볼 수 있다. 중국어로 물었는데 중국으로 답변이 나왔으니 ‘중국어 방’은 중국어를 할 줄 아는구나 하고 생각할 수 있다. 그러나 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;방 안에 있는 사람은 중국어를 전혀 할 줄 모르고, 글자 역시 구불구불한 그림과 패턴으로만 인식할 뿐&amp;lt;/font&amp;gt;이다. 그에게 입출력은 무의미한 기호인 것이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;존 설은 중국어 방을 컴퓨터로 가정한다. 방 안의 사람이 중국어 질문과 답변은 완벽히 완료했다 하더라도 사실은 중국어를 모르는 것처럼, 중국어로 이야기할 수 있는 컴퓨터가 있다고 해서 그것이 중국어를 이해한다고 볼 수는 없다는 이야기다. 단지 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;기호를 조작하는 것만으로 언어를 이해하고 생각을 한다고 보면 안 된다&amp;lt;/font&amp;gt;는 뜻이다. 설의 이 논증은 큰 파장을 일으켰다. 인공지능 연구자, 또는 인공지능에 관심이 많은 이들은 설의 논증을 ‘바보 같다’고 평가했지만, 그 외의 사람들 중엔 설득력 있다고 느끼는 이들이 많았다. 직관적으로 이해하기엔 그다지 틀린 말이 없어 보이기 때문이다. 그러나 ‘중국어 방’ 논증은 논리적으로 모순된 부분이 많다. 이와 관련해 커즈와일과 코플랜드의 사유를 살펴보자.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==4. ‘존 설에 대한 반론’① 레이 커즈와일 「존 설의 비판에 대한 반론」==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;커즈와일은 설의 중국어 방 논증에 대해 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;‘동어반복에 불과하다’&amp;lt;/font&amp;gt;고 일축한다.&amp;lt;ref&amp;gt;출처: 「존 설의 비판에 대한 반론」은 〔레이 커즈와일 지음/장시형·김명남 옮김, 『특이점이 온다』, 김영사, 2007, 638-654쪽.〕&amp;lt;/ref&amp;gt; 그러면서 “광합성의 결과로 나오는 산소를 탐지하듯 다른 개체의 주관성도 탐지할 수 있으리라 기대한다”는 것은 말이 안 된다고 한다. 즉 “설은 뇌 과정의 핵심을 파악하지 못했고, 뇌를 모방하는 비생물학적 과정들의 핵심도 파악하지 못했다”는 것이다. 커즈와일의 설명에 따르면 생물학적이든 비생물학적이든 인간 언어를 제대로 이해하지 못하는 개체는 유능한 심문자의 추궁에 금방 정체가 탄로난다. 그러므로 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;사람처럼 대답을 잘 할 수 있는 프로그램이라면 인간의 뇌만큼 복잡해야&amp;lt;/font&amp;gt;한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;중국어 방 전체는 중국어를 이해한다고 볼 수 있지만, 각각의 세부 요소들에 이해력이 담겨 있진 않다. 이는 사람이 한국어나 중국어, 영어를 쓴다고 해서 각각의 뉴런들이 그 언어를 이해하지 못하는 것과 같다. 커즈와일은 “영어에 대한 나의 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;이해는 신경전달물질의 강도나 시냅스의 활약, 뉴런 간의 연결 등이 취하는 광범위한 패턴&amp;lt;/font&amp;gt;에 있다”고 설명한다. 그러므로 “이런 패턴 인식 시스템에 사용되는 기법들은 생물학적 과정을 역분석해 비생물학적 개체에도 옮겨 심을 수” 있다. 인간의 뇌를 따라한 컴퓨터 프로그램을 만들어 실제 생각하는 인공지능을 개발할 수 있다는 이야기다. 앞서 살펴본 것처럼 인공신경망을 사용한 컴퓨터가 대표적인 예다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;커즈와일은 또 중국어 방 안에 있는 사람은 사실 아무런 의미가 없다고 말한다. 그 사람은 기계적으로 컴퓨터에 입력하고, 출력을 전달할 뿐이다. (코드북을 찾아 질문에 대한 답변을 내놓을 뿐이다) 다르게 말하면 프로그램에 정해진 규칙을 반복적으로 따를 뿐이다. 커즈와일에게 중국어 방 논증에 사용된 사람, 방 등은 꼭 필요한 요소가 아니다. 오직 의미있는 한 가지 유일한 요소는 질문에 대한 답변을 내놓는 컴퓨터(코드북)이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;이 때 이를 해낼 수 있는 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;컴퓨터는 ‘완벽한 모방’ 능력을 갖추고 있으므로 중국어를 이해한다&amp;lt;/font&amp;gt;고 봐야 한다는 게 커즈와일의 요지다. 이를 해낼 수 있는 컴퓨터는 인간의 깊이와 복잡성을 갖추고 있다고 봐야 한다. 이는 사람도 마찬가지다. 앞서 커즈와일이 “영어에 대한 나의 이해는 신경전달물질의 강도나 시냅스의 활약, 뉴런 간의 연결 등이 취하는 광범위한 패턴에 있다”고 말한 것처럼 설의 논리대로면 인간의 뇌 역시 이해력이 없다는 결론에 도달한다. 뉴런과 시냅스는 그저 기호를 다를 뿐이고 그 어디에도 이들 각자가 중국어를 이해한다고 볼 수 있는 증거는 없기 때문이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;이에 대해 설은 다음과 같은 반박을 내놓는다. “진짜 사람의 뇌는 일련의 특정 신경생물학적 과정들을 통해 의식을 일으킨다. 의식이란 소화, 젖 분비, 광합성, 유사 분열처럼 생물학적 과정임을 인정하는 것이다. 이런 생물학적 과정을 가능케 하는 생물학 원리를 찾듯, 의식을 가능케 하는 생물학 원리를 찾는 게 옳다.”&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;커즈와일 역시 재반박을 하는데 요약하면 “이런 놀라운 견해에 대한 근거는 전혀 내놓지 않는다”는 것이다. 즉, 주장만 있고 이를 뒷받침할 수 있는 논증을 하지 않았다는 이야기다. 생물이 이산화탄소를 배출하는 것은 객관적 측정이 가능하지만, 어떤 개체가 의식이 있는지는 객관적 측정이 불가능하다. 오직 추론적 논증으로만 가능하다는 게 커즈와일의 논지다. 그러면서 커즈와일은 ‘생물학적 뉴런도 기계나 마찬가지'라고 말한 설의 논리를 토대로 뇌 역시 하나의 컴퓨터와 같다고 결론 내린다. 다만 지금의 컴퓨터는 인간 뇌보다 훨씬 못 미치는 존재라고 단서를 단다. 그러나 이게 끝은 아니다. 수십 년 안에 인간과 컴퓨터의 역전이 벌어질 것이라고 예측한다. 바로 특이점이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==5. ‘존 설에 대한 반론’② 잭 코플랜드 「흥미로운 사례, 중국어 방」==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;존 설의 중국어 방에 대한 잭 코플랜드의 반론 역시 커즈와일의 지적처럼 날카롭다.&amp;lt;ref&amp;gt;출처: 「흥미로운 사례, 중국어 방」〔잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까』, 에디토리얼, 2020, 261-296쪽.〕&amp;lt;/ref&amp;gt; 철학자이자 논리학자답게 코플랜드는 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;설의 주장을 먼저 구문론과 의미론으로 요약&amp;lt;/font&amp;gt;한다. 그러면서 설 주장의 핵심은 구문론의 숙달만으로는 의미론을 익히기 미흡하다는 것이라고 압축한다. 구문론은 기호조작을 수행하기 위한 몇 개의 규칙을 완전히 익히는 것이고, 의미론은 기호가 진정 의미하는 바를 이해하는 것이다. &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;구문에 대한 지식 자체만으로는 의미에 대한 지식에 이해하지 못한다&amp;lt;/font&amp;gt;는 뜻이다. 그러면서 아랍어에 문장 앞에 Hal을 붙이면 의문문이 되고, 문장의 술어 앞에 laysa를 붙이면 부정문이 되는 사례를 예로 들었다. 문장의 뜻을 이해하지 못해도 의문문과 부정문을 만들 수 있는 것처럼 구문론만으로는 의미론을 충족시킬 수 없다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;이에 대한 코플랜드의 첫 번째 반박은 ‘시스템 반론’이다. 이는 커즈와일의 생각과 유사하다. “방에 있는 사람은 중국어를 이해하지 못해도 그 사람이 포함된 전체 시스템은 중국어를 이해한다”는 것이다. 이는 커즈와일이 인간의 경우 각각의 뉴런과 시냅스가 중국어를 이해하지 못해도 인간은 중국어를 이해한다고 예시를 든 것과 같다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;코플랜드의 두 번째 반론은 시스템 반론에 대한 설의 반박을 먼저 설명한다. 즉, 설은 시스템 반론이 그 시스템이 중국어를 이해한다는 가설을 별도로 논증하지 않고 직관적인 주장만 함으로써 논점을 회피하려 한다고 말한다. 이에 대해 코플랜드는 논점을 회피한다는 설의 지적에는 동의한다. 그러면서 그의 두 번째 반론을 시작한다. 핵심은 “설의 결론이 전제로부터 도출되지 않는다”는 것이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;코플랜드에 따르면 방 안에 있는 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;사람이 중국어를 이해하지 못한다는 전제로부터 이 사람을 구성요소로 하는 시스템이 중국어를 이해할 수 없다고 결론내리는 과정&amp;lt;/font&amp;gt;이 타당하지 않다. 즉, &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;전제와 결론 사이에 논리적 연결 고리가 없다&amp;lt;/font&amp;gt;는 뜻이다. 쉽게 말하면 중국어 방이라는 시스템이 중국어를 이해하지 못하는 것이라면 그 시스템 자제를 살펴보고 분석해야지, 단지 그 안에 든 사람이 중국어를 이해하지 못하므로 그 시스템 전체가 중국어를 모른다고 결론짓는 추론 방식이 틀렸다는 이야기다. 이는 다음에 설명할 세 번째 반론과 연결된다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;세 번째 반론은 다음과 같은 명제에 대한 부정이다. 설의 중국어 방이 참이려면 ‘어떤 사람이 X를 할 수 없으면, 그 사람의 어느 부분도 X를 할 수 없다’는 전제가 있어야 한다. 이에 대해 코플랜드는 이 전제가 참이라고 여길만한 근거가 전혀 없다고 주장한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;네 번째 반론은 ‘단순한 기호 조작이 이해를 만들어낼 수 없다’는 설의 주장이 증명되지 않았다는 것이다. 그러나 이 부분에 대해선 코플랜드조차 “내가 이 주장으르 정면으로 겨루고 있지 않은 건 사실이다, 그러나 설의 주장은 마치 누군가에게 10달러를 빌려서 그 사람에게 빚진 10달러를 갚는 것과 같다”고 말한다. 올바른 논증이 생략됐다는 뜻으로 해석된다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==6. 결론==&lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;커즈와일과 코플랜드 모두 설의 ‘중국어 방’을 신랄하게 비판했다. 인공신경망을 가진 오늘날의 컴퓨터가 뇌를 모방해 만들어졌다는 측면에서, 뇌 역시 컴퓨터처럼 뉴런과 시냅스 등의 화학작용을 한다는 관점에서, ‘중국어 방’ 논증은 오늘날 큰 설득력을 잃었다. 아마도 설은 기계와는 차별화 된 인간 고유의 무엇을 지키려 했던 것 같다. 이런 그의 관점은 꼭 틀린 것만은 아니다. 인간에게는 기계가 할 수 있는 생각 말고도 또 다른 차원의 생각이 있기 때문이다. 예를 들어 프로이트가 말한 자아와 초자아의 구분 같은 것들 말이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;여기서는 코플랜드가 쓴 또 다른 글인 「기계는 생각할 수 있을까」의 내용을 중심으로 인간의 사고와 의식 등을 살펴보는 것으로 논의를 끝맺고자 한다. 코플랜드는 “사고와 의식이 항상 함께 가는 것은 아니다”고 말한다. 즉, “우리의 정신 속에서 벌어지는 일들 중 많은 것을 의식하지 못한다고 말한 프로이트처럼 ”우리의 많은 생각과 행동 중에는 ‘의식하고’ 하는 것들도 있고 ‘무의식적’으로 하는 것들도 있다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;특히 뇌의 여러 부분 중 후뇌와 중뇌에서 일어나는 일들과 상당 부분의 정신작용은 “우리가 알아차리지 못한다”는 것이 코플랜드의 설명이다. 그러므로 “인간의 중요한 정신적 활동, 말을 이해하거나 외부 세계를 지각하는 것 등은 비의식적으로 수행될 수 있다”는 논지다. 그렇기 때문에 “튜링테스트를 통과한 컴퓨터를 생각하는 존재라고 부르는 것을 보류한다면 이는 그저 생각한다는 단어를 인간과 우리의 생물학적 친척만 독점하는 것과 마찬가지”라고 볼 수 있다. 이는 “탄소로 구성된 존재보다 실리콘으로 구성된 존재에게 더 많이 붙는 노골적 편견”인 것이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;결과적으로 기계든 인간이든 모든 사고가 의식적으로만 이뤄지는 것은 아니다. 좀 더 질문을 쪼개보면 기계가 일반 사고와는 다른 의식 능력이 있는지는 지금껏 살펴본 논의보다 더 복잡한 논쟁이 필요하다. 다만 우리가 알 수 있는 것은, 영화 HER에 나오는 것처럼 거의 모든 경우의 수에 대비할 만큼 복잡한 알고리즘을 가진 인공지능은 사람처럼 ‘보통의’ 생각을 한다고 볼 수 있다는 점이다. 커즈와일이 말하는 2045년의 특이점이 어느 정도 수준에 있을 지는 모르겠지만.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;br/&amp;gt;&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
==주석==&lt;br /&gt;
&amp;lt;references/&amp;gt;&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>윤석만</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5_%EB%B6%84%EC%95%BC%EC%9D%98_%EA%B3%A0%EC%A0%84_%EC%9D%BD%EA%B8%B0&amp;diff=7761</id>
		<title>인공지능 분야의 고전 읽기</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5_%EB%B6%84%EC%95%BC%EC%9D%98_%EA%B3%A0%EC%A0%84_%EC%9D%BD%EA%B8%B0&amp;diff=7761"/>
				<updated>2020-04-04T02:50:09Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;윤석만: /* 4. ‘존 설에 대한 반론’① 레이 커즈와일 「존 설의 비판에 대한 반론」 */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{버튼클릭|[[HumanitiesAndArtificialIntelligence#Research Topics|〈인문학과 인공지능〉 강의 페이지로 돌아가기]]}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===='''&amp;lt;span style=&amp;quot;color:#00008C&amp;quot;&amp;gt;앨런 튜링의 논문을 토대로 더글러스 호프스태터의 논문 읽기&amp;lt;/span&amp;gt;'''====&lt;br /&gt;
&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
====='''요구사항'''=====&lt;br /&gt;
{{Blockquote2|앨런 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」의 내용을 토대로, 더글러스 호프스태터의 「인공지능:회고」의 내용을 분석 및 요약·정리할 것. 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」은 '''〔앨런 튜링 지음/노승영 옮김, 『지능에 관하여』, 에이치비프레스, 2019, 65-112쪽.〕'''을, 호프스태터의 「인공지능:회고」는  '''〔더글라스 호프스태터 지음/박여성·안병서 옮김, 『괴델, 에셔, 바흐』, 까치, 2017, 812-869쪽.〕'''을 기본 원고로 할 것.&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====='''과제원고''' :  [[김웅기]], [[김태형]], [[장민주]]=====&lt;br /&gt;
&amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;&lt;br /&gt;
(내용 작성)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;br/&amp;gt;&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===='''&amp;lt;span style=&amp;quot;color:#00008C&amp;quot;&amp;gt;앨런 튜링의 논문을 토대로 잭 코플랜드의 논문 읽기&amp;lt;/span&amp;gt;'''====&lt;br /&gt;
&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
====='''요구사항'''=====&lt;br /&gt;
{{Blockquote2|앨런 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」의 내용을 토대로, 잭 코플랜드의 「기계는 생각할 수 있을까」의 내용을 분석 및 요약·정리할 것. 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」은 '''〔앨런 튜링 지음/노승영 옮김, 『지능에 관하여』, 에이치비프레스, 2019, 65-112쪽.〕'''을, 코플랜드의 「기계는 생각할 수 있을까」는  '''〔잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까』, 에디토리얼, 2020, 87-134쪽.〕'''을 기본 원고로 할 것.&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====='''과제원고''' : [[아슈토시]], [[이만호]], [[임연]]=====&lt;br /&gt;
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(내용 작성)&lt;br /&gt;
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&amp;lt;br/&amp;gt;&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
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===='''&amp;lt;span style=&amp;quot;color:#00008C&amp;quot;&amp;gt;튜링 테스트에 대한 존 설의 입장을 기초로 잭 코플랜드와 레이 커즈와일의 사유 읽기&amp;lt;/span&amp;gt;'''====&lt;br /&gt;
&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
====='''요구사항'''=====&lt;br /&gt;
{{Blockquote2|앨런 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」의 내용을 토대로, 잭 코플랜드의 「흥미로운 사례, 중국어 방」의 내용 및 레이 커즈와일의 「존 설의 비판에 대한 반론」을 비교·정리할 것. 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」은 '''〔앨런 튜링 지음/노승영 옮김, 『지능에 관하여』, 에이치비프레스, 2019, 65-112쪽.〕'''을, 코플랜드의 「흥미로운 사례, 중국어 방」은  '''〔잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까』, 에디토리얼, 2020, 261-296쪽.〕'''을,  레이 커즈와일의 「존 설의 비판에 대한 반론」은  '''〔레이 커즈와일 지음/장시형·김명남 옮김, 『특이점이 온다』, 김영사, 2007, 638-654쪽.〕'''을 기본 원고로 할 것.&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====='''과제원고''' : [[길혜빈]], [[윤석만]], [[임예찬]]=====&lt;br /&gt;
&amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==1. 생각이란 무엇인가==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====①생각의 정의====&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;영화 ‘트랜센던스’에서 천재 과학자 윌(조니 뎁)은 인류가 수만 년에 걸쳐 이룩한 지적 능력을 뛰어넘어 자의식까지 갖춘 슈퍼컴퓨터를 개발한다. 그러나 기술발전으로 인류가 멸망할 것이라고 믿는 테러 단체의 공격을 받아 뇌사 상태에 빠진다. 절망에 빠진 윌의 연인 에블린(레베카 홀)은 실험용 원숭이의 뇌를 스캔해 컴퓨터에 업로드 했던 사실을 떠올린다. 윌을 잊을 수 없던 그녀는 연인의 뇌를 컴퓨터에 업로드 한다. 윌의 의식이 컴퓨터를 통해 부활한 것이다. 에블린이 윌의 뇌를 스캔한 컴퓨터는 육체만 없을 뿐 생전의 윌과 똑같은 기억과 감정, 성향을 갖고 있다. 그런데 여기서 윌은 인간일까, 컴퓨터일까? 비록 육체는 없어도 정신이 있으니 사람이 맞는가?&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;테슬라·스페이스엑스의 설립자인 일론 머스크는 트랜센던스를 현실화 할 수 있는 기술을 연구하고 있다. 인간과 컴퓨터를 결합한 ‘뉴럴 레이스(Neural Lace)’ 기술이다. 실제로 그는 2016년 ‘뉴럴 링크(Neural Link)’라는 기업을 만들어 뇌에 컴퓨터 칩을 삽입하는 기술을 연구 중이다. 이 칩은 클라우드 컴퓨터와 연결돼 뇌의 정보를 공유할 계획이다. 만일 ‘뉴럴 링크’의 프로젝트가 성공한다면 트랜센던스는 현실이 될 수 있다.&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;전통적으로 우리는 인간과 인간이 아닌 것을 구분할 때 생각하는 능력을 떠올린다. 생각은 종종 정신, 또는 영혼으로도 읽힌다. 이대 육신은 정신을 담는 그릇이기 때문에 인간의 본질은 고매한 정신에 있다고 한다. 세계의 많은 종교에서도 신체보다 정신을 더 중요하게 생각한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;그러나 과학에서 영혼, 정신, 생각은 우리가 생각하는 형이상학적 무언가가 아니다. 뇌 안에서 일어나는 세포들 간의 무수한 화학작용일 뿐이다. 인간의 생각, 그리고 그와 대비되는 기계의 생각이 어떻게 다른지, 혹은 같은지 비교하기 위해선 생각이라는 현상이 뇌에서 어떻게 일어나는지 먼저 살펴봐야 한다. 그런 후에야 [[앨런 튜링]]과 [[존 설]], 나아가 [[레이 커즈와일]]과 [[잭 코플랜드]]의 이론을 이해할 수 있을 것이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====②뇌의 원리====&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;진화 초기 단계의 생물에겐 뇌가 필요 없었다. 세포의 종류와 형태가 다양해지면서 복잡한 생명체가 나타났고, 이 생명체는 각 세포 간 복잡한 소통을 하기 위해 여러 화학 신호를 보내기 시작했다. 커뮤니케이션이 복잡해지면서 어떤 세포는 메시지를 전달하는 기능을 맡게 됐다. 이들이 발전한 것이 신경세포, 즉 [[뉴런]]이다. 뉴런은 어느 한 부분에 있지 않고 신체의 거의 모든 곳에 퍼져 있다. 물론 해파리처럼 근육과 뼈가 없이 뉴런과 같은 신경 체계로만 사는 동물도 있다. 하지만 대부분의 동물은 뉴런이 발달해 있고, 뉴런이 외부 감각을 받아들이는 핵심 기관인 눈과 입, 코 등의 주변에 몰리면서 뇌로 발전했다.&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;인간의 뇌는 약 800~1000억개의 뉴런으로 이뤄져 있다. 수천조개에 달하는 시냅스라 불리는 신경 연결망을 통해 뉴런 간에 신호를 주고받는다. 즉, 뇌에서는 어느 한순간도 쉬지 않고 이런 화학적 신호들이 오간다. 특히 사람에게는 특히 성상세포란 것이 있어 이것이 고차원적 신호를 담당하는 것으로 알려져 있다. 이런 모든 신호가 조합돼 전체를 이룬 것이 바로 생각이다. 외부 감각에 대한 느낌, 과거에 대한 기억, 어떤 현상에 대한 감정 등이 모두 생각의 틀 안에 있다.&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;뇌는 크게 세 부분으로 나뉜다. 파충류의 뇌로 불리는 후뇌, 포유류의 뇌로 불리는 중뇌, 영장류의 뇌로 불리는 대뇌다. 후뇌는 본능과 연결된다. 심장이 뛰거나 호흡하는 것처럼 생존과 직결된 영역을 담당한다. 또 죽음과 같은 위협을 감지하고 반응하는 것도 후뇌다. 후뇌는 인류가 포유류로 진화하기 전부터 존재한 아주 오래된 기능을 담당한다. 중뇌는 뇌의 중앙에 위치하는데 주로 감각 정보를 인지한다. 눈과 귀, 입, 손 등을 통해 전해지는 오감을 인지하고 여기에 적절한 행동(근육, 뼈의 움직임 등)을 조절한다. 생존 또는 사냥을 위해 시각, 후각, 청각이 발달해야 했던 포유류는 중뇌가 발달돼 있다. 실제로 진화 초기의 포유류는 후각을 담당하는 뇌의 부분이 발달해 있다고 한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;뇌의 가장 바깥쪽을 차지하면서 크기도 제일 큰 대뇌는 우리가 보통 생각하는 뇌다. 좌뇌와 우뇌로 나뉜다. 보통 좌뇌는 논리적 사고를, 우뇌는 공감각과 감성 등을 담당하는 것으로 알려져 있다. 대뇌 중 앞쪽에 위치한 부분을 전두엽이라고 하는데, 여기선 주로 언어와 사회성 등을 다룬다. 네안데르탈인과 호모 사피엔스의 가장 큰 차이점은 전두엽에 있다고 한다. 즉, 사피엔스는 언어와 사회성이 뛰어났기 때문에 3만 5000년 전 유럽에서 네안데르탈인과의 싸움에서 이겼다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;그렇다면 우리는 어떻게 생각을 하는가. 과거에 대한 기억, 어떤 사람에 대한 감정 등은 무슨 원리로 저장되는가. 인간의 기억과 감정은 뉴런 하나하나에 저장되는 것이 아니라 뉴런들이 주고받는 패턴 속에 저장된다. 휴대폰 잠금을 풀 때 점 하나하나가 중요한 게 아니라 각 점을 잇는 패턴이 중요하듯 말이다. 그러므로 각각의 기억과 감정은 손가락의 지문처럼 고유의 패턴을 갖고 있다.&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;1950년 앨런 튜링 이후 인공지능 연구는 한 동안 정체돼 있었다. 1970년대에 미국의 로봇 공학자 한스 모라벡은 ‘모라벡(Moravec)의 역설’을 제기했다. 그는 “인간에게 쉬운 일이 기계엔 어렵고, 기계에 쉬운 일은 인간이 잘 못 한다”고 했다. 예를 들어 자연스럽게 걷고 움직이는 것은 어린아이도 쉽게 할 수 있지만, 로봇에겐 매우 힘들다. 체스와 바둑에선 기계가 이미 인간을 뛰어넘었지만 갓난아이조차 가진 신체적 능력을 기계는 재현하기 어렵다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;이는 생각이라고 부를만한 것에 대해서도 마찬가지다. 컴퓨터는 매우 복잡한 수식을 계산하고 방대한 양의 데이터를 다루는 것은 쉽지만 얼굴을 인식하긴 어렵다. 인공지능이 개와 고양이를 구분하기 시작한 것도 비교적 최근의 일이다. 즉, 인공지능이 지금과 같이 급속도로 발전한 것은 최근의 일이다. 수십년 간 정체됐던 인공지능 기술이 갑자기 발전하게 된 핵심 원인 중 하나는 인공신경망 기술이다. 인간의 뇌처럼 신경망을 연결하는 컴퓨터를 만든 것이다. 인간이 일일이 아날로그 언어를 디지털 언어로 변환해 정보를 입력하는 대신 스스로 학습하도록 했다. 바로 ‘머신 러닝’이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;놀라운 것은 ‘머신 러닝’의 개념을 처음 제안한 사람이 앨런 튜링이라는 점이다. 1950년에 쓴 「계산기계와 지능」이란 논문에서 ‘아동기계’라는 이름으로 학습하는 컴퓨터를 고안했다. 이제 앨런 튜링의 생각을 살펴보자.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==2. 앨런 튜링의 문제제기 「계산기계와 지능」==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====①흉내게임과 아동기계====&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;튜링의 논문을 요약하면 인간을 흉내낼 수 있는 컴퓨터가 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;‘흉내게임’&amp;lt;/font&amp;gt;을 통과하면 생각하는 능력을 갖고 있다고 봐야한다는 것이다. 특히 이 컴퓨터는 처음부터 인간 성인과 같은 생각 능력을 갖추기 어려우므로, 어린이 수준의 능력을 가진 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;‘아동기계’&amp;lt;/font&amp;gt;를 만들어 스스로 학습할 수 있도록 하자는 것이 튜링의 결론이다. 그의 논문은 ‘기계가 생각할 수 있을까’란 첫 문장으로 시작한다. ‘흉내게임’에는 남자, 여자, 질문자 3명이 참가한다. 방식은 간단하다. 질문자는 각각 분리된 공간에 있는 남자와 여자에게 말을 걸어 답변을 듣는 과정에서 누가 남자이고, 여자인지 밝혀내는 것이다.&amp;lt;ref&amp;gt;출처: 「계산기계와 지능(1950)」〔앨런 튜링 지음/노승영 옮김, 『지능에 관하여』, 에이치비프레스, 2019, 65-112쪽.〕&amp;lt;/ref&amp;gt;&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;기계 입장에서 최선의 전략은 최대한 인간처럼 그럴 듯하게 보이려고 노력하는 것이다. 예를 들어 매우 어려운 산식을 문제로 내면, 원래 자신의 능력대로 너무 빨리 답변해선 안 된다. 그런 경우 기계라고 들통 날 것이기 때문이다. 또 “당신은 기계인가”라는 질문에 “당연히 아니다”와 같은 거짓말도 가능하다. 즉, 튜링은 자신이 처음 제기한 질문 ‘기계가 생각할 수 있을까’를 ‘흉내게임을 잘 할 수 있는 상상 가능한 디지털 컴퓨터가 있을까’로 바꿨다. 뒤에서 자세히 살펴보겠지만 이에 대해 잭 코플랜드는 “튜링의 관점이란 ‘컴퓨터가 생각할 수 있는가’ 하는 다소 모호한 철학적 질문을 그저 단순하게 ‘컴퓨터가 튜링 테스트를 통과할 수 있는가’로 정확하고 과학적인 질문으로 대체한 것”이라고 요약한다.&amp;lt;ref&amp;gt;출처: 「기계는 생각할 수 있을까」〔잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까』, 에디토리얼, 2020, 87-134쪽.〕&amp;lt;/ref&amp;gt;&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;튜링은 논문의 결론에서 생각하는 기계가 성인의 마음을 흉내내는 과정에서 어떤 과정이 그 마음에 이르게 했는지를 다음과 같이 요약했다. ①출생시 마음의 초기 상태 ②마음이 받은 교육 ③(교육이 아닌) 마음이 겪은 경험. 처음부터 성인의 마음보다는 차라리 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;아동의 마음을 흉내내는 프로그램&amp;lt;/font&amp;gt;을 만들고 적절한 교육의 과정 거쳐 성인의 뇌를 얻자고 주장한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;그 이유는 아동의 뇌가 성인의 뇌에 비해 빈 공책처럼 메커니즘은 별로 없고 여백이 많기 때문이다. 메커니즘이 적으면 쉽게 프로그래밍할 수 있고, 학습의 과정을 거쳐 복잡한 사고를 구현할 수 있게 된다. 튜링은 1950년에 쓴 이 논문에서 “20세기 말이면 언어의 용법과 식자의 여론이 달라져 기계가 생각한다는 말에 거부감이 없어질 것”이라고 예측했고 이는 현실이 됐다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====②생각은 언어로 측정하는 이유====&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;튜링의 이야기를 마무리 짓기 전에 우리는 한 가지 중요한 사실을 짚고 넘어갈 필요가 있다. 튜링 테스트의 요점은 기계와 대화해보고 그 기계가 사람과 별 다른 차이가 없다면 생각하는 능력을 갖춘 것으로 봐도 된다는 것이다. 즉, 인간과 비슷한 언어능력을 갖고 있으면 생각하는 존재로 봐도 무방하다는 이야기다. 여기서 가장 중요한 전제는 ‘생각=언어능력’이라는 것이다. 이 명제가 참이 아니면 튜링테스트의 결과는 무용하다. 그렇다면  &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;생각이 곧 언어능력&amp;lt;/font&amp;gt;인 이유는 무엇인지 따져봐야 한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;인간의 머릿속에 일어나는 생각이라는 과정은 크게 2가지로 이뤄진다. 첫째는 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;감각을 통한 것&amp;lt;/font&amp;gt;이다. 듣고 보고 맡고 느끼는 것인데, 그 중에서도 가장 기본은 시각이다. 퇴근 후 저녁으로 무엇을 먹을까라는 생각을 한다고 치자. 매콤한 김치찌개를 먹을 수도 있고 깔끔한 샐러드를 택할 수도 있다. 머릿속의 생각은 김치찌개와 샐러드의 이미지, 맵거나 달콤한 소스의 향 등이다. 이처럼 단순한 생각은 시각을 중심으로 청각, 후각 등의 감각이 더해져 이뤄진다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;그런데 이번엔 다음 주에 어떤 보고서를 쓸까 하는 생각을 한다고 치자. 물론 하얀 종이와 컴퓨터 자판이 떠오를 수 있지만, 주된 생각은 언어를 매개로 하게 된다. 이미지와 동영상, 나아가 냄새와 촉각 등의 역할은 크게 줄어든다. &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;언어가 있어야 개념을 정의할 수 있고, 개념이 밑바탕 돼야 논리와 추론이 가능&amp;lt;/font&amp;gt;하다. 인간만이 할 수 있는 고차원적인 사고의 본질은 언어라는 것이다. 20세기의 철학자들이 인간 사고의 본질을 탐구하면서 언어 분석에 집중했던 이유도 그 때문이다.&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;이처럼 언어가 달라지면 생각도 달라진다. 예를 들어 영어권에 있는 사람과 한국어 문화권에 있는 사람은 기본적으로 생각의 틀이 다르다. 대표적인 게 높임말·낮춤말이다. 한국어는 말 자체로 위계서열이 나뉜다. 높임말을 쓰는 사람과 낮춤말을 쓰는 사람에 누구냐에 따라 권력구조가 형성된다. 그러나 영어는 여기서 자유롭다. 어린 소년과 나이 든 할아버지가 대화를 한다고 치자. 이들은 서로 이름을 부르며 대화하고, 서로를 친구라 부르기도 한다. 우리처럼 말을 통해 위계구조가 생기고, 관계가 수직적으로 결정되지 않는다. 최근 여러 기업들이 임직원 간에 영어 이름을 부르고 서로 존댓말을 쓰는 것도 그런 이유에서다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;말의 어순도 생각에 영향을 미친다. 예를 들어 우리말은 ‘나는 너를 사랑해(주어 목적어 동사)’지만 영어는 ‘I love you(주어 동사 목적어)’다. 우리말은 나의 감정 뿐 아니라 너와의 ‘관계’를, 영어는 너를 이야기하기에 앞서 나의 감정을 우선시 한다. 영어권 사람들이 자신의 생각을 솔직하게 표현하고 감정을 나타내는데 익숙한 이유도 이런 영향이 크다고 볼 수 있다. 이처럼 언어가 생각의 전부라고 볼 순 없어도 언어가 생각의 상당 부분인 것은 분명하다. 그런 이유에서 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;마르틴 하이데거는 “언어가 존재의 집”이라 했고, 루드비히 비트겐슈타인은 “내가 아는 언어의 한계가 내가 사는 세상의 한계”라고 했다.&amp;lt;/font&amp;gt;&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==3. 존 설의 ‘중국어 방’==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;미국의 철학자 존 설은 「마음, 뇌 그리고 과학」에서 ‘중국어 방’이라는 논증을 통해 생각하는 기계는 말이 안 된다고 일축했다. 튜링의 주장을 정면 반박한 것이다. 「존 설의 비판에 대한 반론」, 「흥미로운 사례, 중국어 방」에서 제시한 레이 커즈와일과 잭 코플랜드의 생각을 읽기에 앞서 존 설의 주장이 무엇인지부터 살펴보자.&amp;lt;ref&amp;gt;출처: 「흥미로운 사례, 중국어 방」〔잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까』, 에디토리얼, 2020, 261-296쪽.〕&amp;lt;/ref&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;중국어 방이라는 곳에는 1명의 사람이 들어 있고 밖에서는 타이핑된 질문지를 구멍으로 집어넣은 후 답변이 나올 때까지 기다린다. 이때 질문과 답은 모두 중국어다. 다만 그 안에 있는 사람은 중국어를 전혀 할 줄 모른다. 그러나 일종의 코드북, 또는 지침서를 통해 질문에 맞는 답변을 짜맞춰 결과물을 내놓는다. 밖에서 보기에 중국어 방에서 나온 결과물은 지능적인 것이라고 볼 수 있다. 중국어로 물었는데 중국으로 답변이 나왔으니 ‘중국어 방’은 중국어를 할 줄 아는구나 하고 생각할 수 있다. 그러나 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;방 안에 있는 사람은 중국어를 전혀 할 줄 모르고, 글자 역시 구불구불한 그림과 패턴으로만 인식할 뿐&amp;lt;/font&amp;gt;이다. 그에게 입출력은 무의미한 기호인 것이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;존 설은 중국어 방을 컴퓨터로 가정한다. 방 안의 사람이 중국어 질문과 답변은 완벽히 완료했다 하더라도 사실은 중국어를 모르는 것처럼, 중국어로 이야기할 수 있는 컴퓨터가 있다고 해서 그것이 중국어를 이해한다고 볼 수는 없다는 이야기다. 단지 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;기호를 조작하는 것만으로 언어를 이해하고 생각을 한다고 보면 안 된다&amp;lt;/font&amp;gt;는 뜻이다. 설의 이 논증은 큰 파장을 일으켰다. 인공지능 연구자, 또는 인공지능에 관심이 많은 이들은 설의 논증을 ‘바보 같다’고 평가했지만, 그 외의 사람들 중엔 설득력 있다고 느끼는 이들이 많았다. 직관적으로 이해하기엔 그다지 틀린 말이 없어 보이기 때문이다. 그러나 ‘중국어 방’ 논증은 논리적으로 모순된 부분이 많다. 이와 관련해 커즈와일과 코플랜드의 사유를 살펴보자.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==4. ‘존 설에 대한 반론’① 레이 커즈와일 「존 설의 비판에 대한 반론」==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;커즈와일은 설의 중국어 방 논증에 대해 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;‘동어반복에 불과하다’&amp;lt;/font&amp;gt;고 일축한다.&amp;lt;ref&amp;gt;출처: 「존 설의 비판에 대한 반론」은 〔레이 커즈와일 지음/장시형·김명남 옮김, 『특이점이 온다』, 김영사, 2007, 638-654쪽.〕&amp;lt;/ref&amp;gt; 그러면서 “광합성의 결과로 나오는 산소를 탐지하듯 다른 개체의 주관성도 탐지할 수 있으리라 기대한다”는 것은 말이 안 된다고 한다. 즉 “설은 뇌 과정의 핵심을 파악하지 못했고, 뇌를 모방하는 비생물학적 과정들의 핵심도 파악하지 못했다”는 것이다. 커즈와일의 설명에 따르면 생물학적이든 비생물학적이든 인간 언어를 제대로 이해하지 못하는 개체는 유능한 심문자의 추궁에 금방 정체가 탄로난다. 그러므로 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;사람처럼 대답을 잘 할 수 있는 프로그램이라면 인간의 뇌만큼 복잡해야&amp;lt;/font&amp;gt;한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;중국어 방 전체는 중국어를 이해한다고 볼 수 있지만, 각각의 세부 요소들에 이해력이 담겨 있진 않다. 이는 사람이 한국어나 중국어, 영어를 쓴다고 해서 각각의 뉴런들이 그 언어를 이해하지 못하는 것과 같다. 커즈와일은 “영어에 대한 나의 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;이해는 신경전달물질의 강도나 시냅스의 활약, 뉴런 간의 연결 등이 취하는 광범위한 패턴&amp;lt;/font&amp;gt;에 있다”고 설명한다. 그러므로 “이런 패턴 인식 시스템에 사용되는 기법들은 생물학적 과정을 역분석해 비생물학적 개체에도 옮겨 심을 수” 있다. 인간의 뇌를 따라한 컴퓨터 프로그램을 만들어 실제 생각하는 인공지능을 개발할 수 있다는 이야기다. 앞서 살펴본 것처럼 인공신경망을 사용한 컴퓨터가 대표적인 예다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;커즈와일은 또 중국어 방 안에 있는 사람은 사실 아무런 의미가 없다고 말한다. 그 사람은 기계적으로 컴퓨터에 입력하고, 출력을 전달할 뿐이다. (코드북을 찾아 질문에 대한 답변을 내놓을 뿐이다) 다르게 말하면 프로그램에 정해진 규칙을 반복적으로 따를 뿐이다. 커즈와일에게 중국어 방 논증에 사용된 사람, 방 등은 꼭 필요한 요소가 아니다. 오직 의미있는 한 가지 유일한 요소는 질문에 대한 답변을 내놓는 컴퓨터(코드북)이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;이 때 이를 해낼 수 있는 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;컴퓨터는 ‘완벽한 모방’ 능력을 갖추고 있으므로 중국어를 이해한다&amp;lt;/font&amp;gt;고 봐야 한다는 게 커즈와일의 요지다. 이를 해낼 수 있는 컴퓨터는 인간의 깊이와 복잡성을 갖추고 있다고 봐야 한다. 이는 사람도 마찬가지다. 앞서 커즈와일이 “영어에 대한 나의 이해는 신경전달물질의 강도나 시냅스의 활약, 뉴런 간의 연결 등이 취하는 광범위한 패턴에 있다”고 말한 것처럼 설의 논리대로면 인간의 뇌 역시 이해력이 없다는 결론에 도달한다. 뉴런과 시냅스는 그저 기호를 다를 뿐이고 그 어디에도 이들 각자가 중국어를 이해한다고 볼 수 있는 증거는 없기 때문이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;이에 대해 설은 다음과 같은 반박을 내놓는다. “진짜 사람의 뇌는 일련의 특정 신경생물학적 과정들을 통해 의식을 일으킨다. 의식이란 소화, 젖 분비, 광합성, 유사 분열처럼 생물학적 과정임을 인정하는 것이다. 이런 생물학적 과정을 가능케 하는 생물학 원리를 찾듯, 의식을 가능케 하는 생물학 원리를 찾는 게 옳다.”&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;커즈와일 역시 재반박을 하는데 요약하면 “이런 놀라운 견해에 대한 근거는 전혀 내놓지 않는다”는 것이다. 즉, 주장만 있고 이를 뒷받침할 수 있는 논증을 하지 않았다는 이야기다. 생물이 이산화탄소를 배출하는 것은 객관적 측정이 가능하지만, 어떤 개체가 의식이 있는지는 객관적 측정이 불가능하다. 오직 추론적 논증으로만 가능하다는 게 커즈와일의 논지다. 그러면서 커즈와일은 ‘생물학적 뉴런도 기계나 마찬가지'라고 말한 설의 논리를 토대로 뇌 역시 하나의 컴퓨터와 같다고 결론 내린다. 다만 지금의 컴퓨터는 인간 뇌보다 훨씬 못 미치는 존재라고 단서를 단다. 그러나 이게 끝은 아니다. 수십 년 안에 인간과 컴퓨터의 역전이 벌어질 것이라고 예측한다. 바로 특이점이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==5. ‘존 설에 대한 반론’② 잭 코플랜드 「흥미로운 사례, 중국어 방」==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;존 설의 중국어 방에 대한 잭 코플랜드의 반론 역시 커즈와일의 지적처럼 날카롭다.&amp;lt;ref&amp;gt;출처: 「흥미로운 사례, 중국어 방」〔잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까』, 에디토리얼, 2020, 261-296쪽.〕&amp;lt;/ref&amp;gt; 철학자이자 논리학자답게 코플랜드는 [[설의 주장을 먼저 구문론과 의미론으로 요약]]한다. 그러면서 설 주장의 핵심은 구문론의 숙달만으로는 의미론을 익히기 미흡하다는 것이라고 압축한다. 구문론은 기호조작을 수행하기 위한 몇 개의 규칙을 완전히 익히는 것이고, 의미론은 기호가 진정 의미하는 바를 이해하는 것이다. [[구문에 대한 지식 자체만으로는 의미에 대한 지식에 이해하지 못한다]]는 뜻이다. 그러면서 아랍어에 문장 앞에 Hal을 붙이면 의문문이 되고, 문장의 술어 앞에 laysa를 붙이면 부정문이 되는 사례를 예로 들었다. 문장의 뜻을 이해하지 못해도 의문문과 부정문을 만들 수 있는 것처럼 구문론만으로는 의미론을 충족시킬 수 없다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;이에 대한 코플랜드의 첫 번째 반박은 ‘시스템 반론’이다. 이는 커즈와일의 생각과 유사하다. [[“방에 있는 사람은 중국어를 이해하지 못해도 그 사람이 포함된 전체 시스템은 중국어를 이해한다”]]는 것이다. 이는 커즈와일이 인간의 경우 각각의 뉴런과 시냅스가 중국어를 이해하지 못해도 인간은 중국어를 이해한다고 예시를 든 것과 같다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;코플랜드의 두 번째 반론은 시스템 반론에 대한 설의 반박을 먼저 설명한다. 즉, 설은 시스템 반론이 그 시스템이 중국어를 이해한다는 가설을 별도로 논증하지 않고 직관적인 주장만 함으로써 논점을 회피하려 한다고 말한다. 이에 대해 코플랜드는 논점을 회피한다는 설의 지적에는 동의한다. 그러면서 그의 두 번째 반론을 시작한다. 핵심은 “설의 결론이 전제로부터 도출되지 않는다”는 것이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;코플랜드에 따르면 방 안에 있는 [[사람이 중국어를 이해하지 못한다는 전제로부터 이 사람을 구성요소로 하는 시스템이 중국어를 이해할 수 없다고 결론내리는 과정]]이 타당하지 않다. 즉, [[전제와 결론 사이에 논리적 연결 고리가 없다]]는 뜻이다. 쉽게 말하면 중국어 방이라는 시스템이 중국어를 이해하지 못하는 것이라면 그 시스템 자제를 살펴보고 분석해야지, 단지 그 안에 든 사람이 중국어를 이해하지 못하므로 그 시스템 전체가 중국어를 모른다고 결론짓는 추론 방식이 틀렸다는 이야기다. 이는 다음에 설명할 세 번째 반론과 연결된다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;세 번째 반론은 다음과 같은 명제에 대한 부정이다. 설의 중국어 방이 참이려면 ‘어떤 사람이 X를 할 수 없으면, 그 사람의 어느 부분도 X를 할 수 없다’는 전제가 있어야 한다. 이에 대해 코플랜드는 이 전제가 참이라고 여길만한 근거가 전혀 없다고 주장한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;네 번째 반론은 ‘단순한 기호 조작이 이해를 만들어낼 수 없다’는 설의 주장이 증명되지 않았다는 것이다. 그러나 이 부분에 대해선 코플랜드조차 “내가 이 주장으르 정면으로 겨루고 있지 않은 건 사실이다, 그러나 설의 주장은 마치 누군가에게 10달러를 빌려서 그 사람에게 빚진 10달러를 갚는 것과 같다”고 말한다. 올바른 논증이 생략됐다는 뜻으로 해석된다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==6. 결론==&lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;커즈와일과 코플랜드 모두 설의 ‘중국어 방’을 신랄하게 비판했다. 인공신경망을 가진 오늘날의 컴퓨터가 뇌를 모방해 만들어졌다는 측면에서, 뇌 역시 컴퓨터처럼 뉴런과 시냅스 등의 화학작용을 한다는 관점에서, ‘중국어 방’ 논증은 오늘날 큰 설득력을 잃었다. 아마도 설은 기계와는 차별화 된 인간 고유의 무엇을 지키려 했던 것 같다. 이런 그의 관점은 꼭 틀린 것만은 아니다. 인간에게는 기계가 할 수 있는 생각 말고도 또 다른 차원의 생각이 있기 때문이다. 예를 들어 프로이트가 말한 자아와 초자아의 구분 같은 것들 말이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;여기서는 코플랜드가 쓴 또 다른 글인 「기계는 생각할 수 있을까」의 내용을 중심으로 인간의 사고와 의식 등을 살펴보는 것으로 논의를 끝맺고자 한다. 코플랜드는 “사고와 의식이 항상 함께 가는 것은 아니다”고 말한다. 즉, “우리의 정신 속에서 벌어지는 일들 중 많은 것을 의식하지 못한다고 말한 프로이트처럼 ”우리의 많은 생각과 행동 중에는 ‘의식하고’ 하는 것들도 있고 ‘무의식적’으로 하는 것들도 있다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;특히 뇌의 여러 부분 중 후뇌와 중뇌에서 일어나는 일들과 상당 부분의 정신작용은 “우리가 알아차리지 못한다”는 것이 코플랜드의 설명이다. 그러므로 “인간의 중요한 정신적 활동, 말을 이해하거나 외부 세계를 지각하는 것 등은 비의식적으로 수행될 수 있다”는 논지다. 그렇기 때문에 “튜링테스트를 통과한 컴퓨터를 생각하는 존재라고 부르는 것을 보류한다면 이는 그저 생각한다는 단어를 인간과 우리의 생물학적 친척만 독점하는 것과 마찬가지”라고 볼 수 있다. 이는 “탄소로 구성된 존재보다 실리콘으로 구성된 존재에게 더 많이 붙는 노골적 편견”인 것이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;결과적으로 기계든 인간이든 모든 사고가 의식적으로만 이뤄지는 것은 아니다. 좀 더 질문을 쪼개보면 기계가 일반 사고와는 다른 의식 능력이 있는지는 지금껏 살펴본 논의보다 더 복잡한 논쟁이 필요하다. 다만 우리가 알 수 있는 것은, 영화 HER에 나오는 것처럼 거의 모든 경우의 수에 대비할 만큼 복잡한 알고리즘을 가진 인공지능은 사람처럼 ‘보통의’ 생각을 한다고 볼 수 있다는 점이다. 커즈와일이 말하는 2045년의 특이점이 어느 정도 수준에 있을 지는 모르겠지만.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;br/&amp;gt;&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
==주석==&lt;br /&gt;
&amp;lt;references/&amp;gt;&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>윤석만</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5_%EB%B6%84%EC%95%BC%EC%9D%98_%EA%B3%A0%EC%A0%84_%EC%9D%BD%EA%B8%B0&amp;diff=7760</id>
		<title>인공지능 분야의 고전 읽기</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5_%EB%B6%84%EC%95%BC%EC%9D%98_%EA%B3%A0%EC%A0%84_%EC%9D%BD%EA%B8%B0&amp;diff=7760"/>
				<updated>2020-04-04T02:48:32Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;윤석만: /* 3. 존 설의 ‘중국어 방’ */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{버튼클릭|[[HumanitiesAndArtificialIntelligence#Research Topics|〈인문학과 인공지능〉 강의 페이지로 돌아가기]]}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===='''&amp;lt;span style=&amp;quot;color:#00008C&amp;quot;&amp;gt;앨런 튜링의 논문을 토대로 더글러스 호프스태터의 논문 읽기&amp;lt;/span&amp;gt;'''====&lt;br /&gt;
&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
====='''요구사항'''=====&lt;br /&gt;
{{Blockquote2|앨런 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」의 내용을 토대로, 더글러스 호프스태터의 「인공지능:회고」의 내용을 분석 및 요약·정리할 것. 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」은 '''〔앨런 튜링 지음/노승영 옮김, 『지능에 관하여』, 에이치비프레스, 2019, 65-112쪽.〕'''을, 호프스태터의 「인공지능:회고」는  '''〔더글라스 호프스태터 지음/박여성·안병서 옮김, 『괴델, 에셔, 바흐』, 까치, 2017, 812-869쪽.〕'''을 기본 원고로 할 것.&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====='''과제원고''' :  [[김웅기]], [[김태형]], [[장민주]]=====&lt;br /&gt;
&amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;&lt;br /&gt;
(내용 작성)&lt;br /&gt;
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&amp;lt;br/&amp;gt;&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===='''&amp;lt;span style=&amp;quot;color:#00008C&amp;quot;&amp;gt;앨런 튜링의 논문을 토대로 잭 코플랜드의 논문 읽기&amp;lt;/span&amp;gt;'''====&lt;br /&gt;
&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
====='''요구사항'''=====&lt;br /&gt;
{{Blockquote2|앨런 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」의 내용을 토대로, 잭 코플랜드의 「기계는 생각할 수 있을까」의 내용을 분석 및 요약·정리할 것. 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」은 '''〔앨런 튜링 지음/노승영 옮김, 『지능에 관하여』, 에이치비프레스, 2019, 65-112쪽.〕'''을, 코플랜드의 「기계는 생각할 수 있을까」는  '''〔잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까』, 에디토리얼, 2020, 87-134쪽.〕'''을 기본 원고로 할 것.&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====='''과제원고''' : [[아슈토시]], [[이만호]], [[임연]]=====&lt;br /&gt;
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(내용 작성)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;br/&amp;gt;&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===='''&amp;lt;span style=&amp;quot;color:#00008C&amp;quot;&amp;gt;튜링 테스트에 대한 존 설의 입장을 기초로 잭 코플랜드와 레이 커즈와일의 사유 읽기&amp;lt;/span&amp;gt;'''====&lt;br /&gt;
&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
====='''요구사항'''=====&lt;br /&gt;
{{Blockquote2|앨런 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」의 내용을 토대로, 잭 코플랜드의 「흥미로운 사례, 중국어 방」의 내용 및 레이 커즈와일의 「존 설의 비판에 대한 반론」을 비교·정리할 것. 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」은 '''〔앨런 튜링 지음/노승영 옮김, 『지능에 관하여』, 에이치비프레스, 2019, 65-112쪽.〕'''을, 코플랜드의 「흥미로운 사례, 중국어 방」은  '''〔잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까』, 에디토리얼, 2020, 261-296쪽.〕'''을,  레이 커즈와일의 「존 설의 비판에 대한 반론」은  '''〔레이 커즈와일 지음/장시형·김명남 옮김, 『특이점이 온다』, 김영사, 2007, 638-654쪽.〕'''을 기본 원고로 할 것.&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====='''과제원고''' : [[길혜빈]], [[윤석만]], [[임예찬]]=====&lt;br /&gt;
&amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==1. 생각이란 무엇인가==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====①생각의 정의====&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;영화 ‘트랜센던스’에서 천재 과학자 윌(조니 뎁)은 인류가 수만 년에 걸쳐 이룩한 지적 능력을 뛰어넘어 자의식까지 갖춘 슈퍼컴퓨터를 개발한다. 그러나 기술발전으로 인류가 멸망할 것이라고 믿는 테러 단체의 공격을 받아 뇌사 상태에 빠진다. 절망에 빠진 윌의 연인 에블린(레베카 홀)은 실험용 원숭이의 뇌를 스캔해 컴퓨터에 업로드 했던 사실을 떠올린다. 윌을 잊을 수 없던 그녀는 연인의 뇌를 컴퓨터에 업로드 한다. 윌의 의식이 컴퓨터를 통해 부활한 것이다. 에블린이 윌의 뇌를 스캔한 컴퓨터는 육체만 없을 뿐 생전의 윌과 똑같은 기억과 감정, 성향을 갖고 있다. 그런데 여기서 윌은 인간일까, 컴퓨터일까? 비록 육체는 없어도 정신이 있으니 사람이 맞는가?&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;테슬라·스페이스엑스의 설립자인 일론 머스크는 트랜센던스를 현실화 할 수 있는 기술을 연구하고 있다. 인간과 컴퓨터를 결합한 ‘뉴럴 레이스(Neural Lace)’ 기술이다. 실제로 그는 2016년 ‘뉴럴 링크(Neural Link)’라는 기업을 만들어 뇌에 컴퓨터 칩을 삽입하는 기술을 연구 중이다. 이 칩은 클라우드 컴퓨터와 연결돼 뇌의 정보를 공유할 계획이다. 만일 ‘뉴럴 링크’의 프로젝트가 성공한다면 트랜센던스는 현실이 될 수 있다.&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;전통적으로 우리는 인간과 인간이 아닌 것을 구분할 때 생각하는 능력을 떠올린다. 생각은 종종 정신, 또는 영혼으로도 읽힌다. 이대 육신은 정신을 담는 그릇이기 때문에 인간의 본질은 고매한 정신에 있다고 한다. 세계의 많은 종교에서도 신체보다 정신을 더 중요하게 생각한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;그러나 과학에서 영혼, 정신, 생각은 우리가 생각하는 형이상학적 무언가가 아니다. 뇌 안에서 일어나는 세포들 간의 무수한 화학작용일 뿐이다. 인간의 생각, 그리고 그와 대비되는 기계의 생각이 어떻게 다른지, 혹은 같은지 비교하기 위해선 생각이라는 현상이 뇌에서 어떻게 일어나는지 먼저 살펴봐야 한다. 그런 후에야 [[앨런 튜링]]과 [[존 설]], 나아가 [[레이 커즈와일]]과 [[잭 코플랜드]]의 이론을 이해할 수 있을 것이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====②뇌의 원리====&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;진화 초기 단계의 생물에겐 뇌가 필요 없었다. 세포의 종류와 형태가 다양해지면서 복잡한 생명체가 나타났고, 이 생명체는 각 세포 간 복잡한 소통을 하기 위해 여러 화학 신호를 보내기 시작했다. 커뮤니케이션이 복잡해지면서 어떤 세포는 메시지를 전달하는 기능을 맡게 됐다. 이들이 발전한 것이 신경세포, 즉 [[뉴런]]이다. 뉴런은 어느 한 부분에 있지 않고 신체의 거의 모든 곳에 퍼져 있다. 물론 해파리처럼 근육과 뼈가 없이 뉴런과 같은 신경 체계로만 사는 동물도 있다. 하지만 대부분의 동물은 뉴런이 발달해 있고, 뉴런이 외부 감각을 받아들이는 핵심 기관인 눈과 입, 코 등의 주변에 몰리면서 뇌로 발전했다.&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;인간의 뇌는 약 800~1000억개의 뉴런으로 이뤄져 있다. 수천조개에 달하는 시냅스라 불리는 신경 연결망을 통해 뉴런 간에 신호를 주고받는다. 즉, 뇌에서는 어느 한순간도 쉬지 않고 이런 화학적 신호들이 오간다. 특히 사람에게는 특히 성상세포란 것이 있어 이것이 고차원적 신호를 담당하는 것으로 알려져 있다. 이런 모든 신호가 조합돼 전체를 이룬 것이 바로 생각이다. 외부 감각에 대한 느낌, 과거에 대한 기억, 어떤 현상에 대한 감정 등이 모두 생각의 틀 안에 있다.&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;뇌는 크게 세 부분으로 나뉜다. 파충류의 뇌로 불리는 후뇌, 포유류의 뇌로 불리는 중뇌, 영장류의 뇌로 불리는 대뇌다. 후뇌는 본능과 연결된다. 심장이 뛰거나 호흡하는 것처럼 생존과 직결된 영역을 담당한다. 또 죽음과 같은 위협을 감지하고 반응하는 것도 후뇌다. 후뇌는 인류가 포유류로 진화하기 전부터 존재한 아주 오래된 기능을 담당한다. 중뇌는 뇌의 중앙에 위치하는데 주로 감각 정보를 인지한다. 눈과 귀, 입, 손 등을 통해 전해지는 오감을 인지하고 여기에 적절한 행동(근육, 뼈의 움직임 등)을 조절한다. 생존 또는 사냥을 위해 시각, 후각, 청각이 발달해야 했던 포유류는 중뇌가 발달돼 있다. 실제로 진화 초기의 포유류는 후각을 담당하는 뇌의 부분이 발달해 있다고 한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;뇌의 가장 바깥쪽을 차지하면서 크기도 제일 큰 대뇌는 우리가 보통 생각하는 뇌다. 좌뇌와 우뇌로 나뉜다. 보통 좌뇌는 논리적 사고를, 우뇌는 공감각과 감성 등을 담당하는 것으로 알려져 있다. 대뇌 중 앞쪽에 위치한 부분을 전두엽이라고 하는데, 여기선 주로 언어와 사회성 등을 다룬다. 네안데르탈인과 호모 사피엔스의 가장 큰 차이점은 전두엽에 있다고 한다. 즉, 사피엔스는 언어와 사회성이 뛰어났기 때문에 3만 5000년 전 유럽에서 네안데르탈인과의 싸움에서 이겼다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;그렇다면 우리는 어떻게 생각을 하는가. 과거에 대한 기억, 어떤 사람에 대한 감정 등은 무슨 원리로 저장되는가. 인간의 기억과 감정은 뉴런 하나하나에 저장되는 것이 아니라 뉴런들이 주고받는 패턴 속에 저장된다. 휴대폰 잠금을 풀 때 점 하나하나가 중요한 게 아니라 각 점을 잇는 패턴이 중요하듯 말이다. 그러므로 각각의 기억과 감정은 손가락의 지문처럼 고유의 패턴을 갖고 있다.&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;1950년 앨런 튜링 이후 인공지능 연구는 한 동안 정체돼 있었다. 1970년대에 미국의 로봇 공학자 한스 모라벡은 ‘모라벡(Moravec)의 역설’을 제기했다. 그는 “인간에게 쉬운 일이 기계엔 어렵고, 기계에 쉬운 일은 인간이 잘 못 한다”고 했다. 예를 들어 자연스럽게 걷고 움직이는 것은 어린아이도 쉽게 할 수 있지만, 로봇에겐 매우 힘들다. 체스와 바둑에선 기계가 이미 인간을 뛰어넘었지만 갓난아이조차 가진 신체적 능력을 기계는 재현하기 어렵다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;이는 생각이라고 부를만한 것에 대해서도 마찬가지다. 컴퓨터는 매우 복잡한 수식을 계산하고 방대한 양의 데이터를 다루는 것은 쉽지만 얼굴을 인식하긴 어렵다. 인공지능이 개와 고양이를 구분하기 시작한 것도 비교적 최근의 일이다. 즉, 인공지능이 지금과 같이 급속도로 발전한 것은 최근의 일이다. 수십년 간 정체됐던 인공지능 기술이 갑자기 발전하게 된 핵심 원인 중 하나는 인공신경망 기술이다. 인간의 뇌처럼 신경망을 연결하는 컴퓨터를 만든 것이다. 인간이 일일이 아날로그 언어를 디지털 언어로 변환해 정보를 입력하는 대신 스스로 학습하도록 했다. 바로 ‘머신 러닝’이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;놀라운 것은 ‘머신 러닝’의 개념을 처음 제안한 사람이 앨런 튜링이라는 점이다. 1950년에 쓴 「계산기계와 지능」이란 논문에서 ‘아동기계’라는 이름으로 학습하는 컴퓨터를 고안했다. 이제 앨런 튜링의 생각을 살펴보자.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==2. 앨런 튜링의 문제제기 「계산기계와 지능」==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====①흉내게임과 아동기계====&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;튜링의 논문을 요약하면 인간을 흉내낼 수 있는 컴퓨터가 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;‘흉내게임’&amp;lt;/font&amp;gt;을 통과하면 생각하는 능력을 갖고 있다고 봐야한다는 것이다. 특히 이 컴퓨터는 처음부터 인간 성인과 같은 생각 능력을 갖추기 어려우므로, 어린이 수준의 능력을 가진 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;‘아동기계’&amp;lt;/font&amp;gt;를 만들어 스스로 학습할 수 있도록 하자는 것이 튜링의 결론이다. 그의 논문은 ‘기계가 생각할 수 있을까’란 첫 문장으로 시작한다. ‘흉내게임’에는 남자, 여자, 질문자 3명이 참가한다. 방식은 간단하다. 질문자는 각각 분리된 공간에 있는 남자와 여자에게 말을 걸어 답변을 듣는 과정에서 누가 남자이고, 여자인지 밝혀내는 것이다.&amp;lt;ref&amp;gt;출처: 「계산기계와 지능(1950)」〔앨런 튜링 지음/노승영 옮김, 『지능에 관하여』, 에이치비프레스, 2019, 65-112쪽.〕&amp;lt;/ref&amp;gt;&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;기계 입장에서 최선의 전략은 최대한 인간처럼 그럴 듯하게 보이려고 노력하는 것이다. 예를 들어 매우 어려운 산식을 문제로 내면, 원래 자신의 능력대로 너무 빨리 답변해선 안 된다. 그런 경우 기계라고 들통 날 것이기 때문이다. 또 “당신은 기계인가”라는 질문에 “당연히 아니다”와 같은 거짓말도 가능하다. 즉, 튜링은 자신이 처음 제기한 질문 ‘기계가 생각할 수 있을까’를 ‘흉내게임을 잘 할 수 있는 상상 가능한 디지털 컴퓨터가 있을까’로 바꿨다. 뒤에서 자세히 살펴보겠지만 이에 대해 잭 코플랜드는 “튜링의 관점이란 ‘컴퓨터가 생각할 수 있는가’ 하는 다소 모호한 철학적 질문을 그저 단순하게 ‘컴퓨터가 튜링 테스트를 통과할 수 있는가’로 정확하고 과학적인 질문으로 대체한 것”이라고 요약한다.&amp;lt;ref&amp;gt;출처: 「기계는 생각할 수 있을까」〔잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까』, 에디토리얼, 2020, 87-134쪽.〕&amp;lt;/ref&amp;gt;&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;튜링은 논문의 결론에서 생각하는 기계가 성인의 마음을 흉내내는 과정에서 어떤 과정이 그 마음에 이르게 했는지를 다음과 같이 요약했다. ①출생시 마음의 초기 상태 ②마음이 받은 교육 ③(교육이 아닌) 마음이 겪은 경험. 처음부터 성인의 마음보다는 차라리 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;아동의 마음을 흉내내는 프로그램&amp;lt;/font&amp;gt;을 만들고 적절한 교육의 과정 거쳐 성인의 뇌를 얻자고 주장한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;그 이유는 아동의 뇌가 성인의 뇌에 비해 빈 공책처럼 메커니즘은 별로 없고 여백이 많기 때문이다. 메커니즘이 적으면 쉽게 프로그래밍할 수 있고, 학습의 과정을 거쳐 복잡한 사고를 구현할 수 있게 된다. 튜링은 1950년에 쓴 이 논문에서 “20세기 말이면 언어의 용법과 식자의 여론이 달라져 기계가 생각한다는 말에 거부감이 없어질 것”이라고 예측했고 이는 현실이 됐다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====②생각은 언어로 측정하는 이유====&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;튜링의 이야기를 마무리 짓기 전에 우리는 한 가지 중요한 사실을 짚고 넘어갈 필요가 있다. 튜링 테스트의 요점은 기계와 대화해보고 그 기계가 사람과 별 다른 차이가 없다면 생각하는 능력을 갖춘 것으로 봐도 된다는 것이다. 즉, 인간과 비슷한 언어능력을 갖고 있으면 생각하는 존재로 봐도 무방하다는 이야기다. 여기서 가장 중요한 전제는 ‘생각=언어능력’이라는 것이다. 이 명제가 참이 아니면 튜링테스트의 결과는 무용하다. 그렇다면  &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;생각이 곧 언어능력&amp;lt;/font&amp;gt;인 이유는 무엇인지 따져봐야 한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;인간의 머릿속에 일어나는 생각이라는 과정은 크게 2가지로 이뤄진다. 첫째는 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;감각을 통한 것&amp;lt;/font&amp;gt;이다. 듣고 보고 맡고 느끼는 것인데, 그 중에서도 가장 기본은 시각이다. 퇴근 후 저녁으로 무엇을 먹을까라는 생각을 한다고 치자. 매콤한 김치찌개를 먹을 수도 있고 깔끔한 샐러드를 택할 수도 있다. 머릿속의 생각은 김치찌개와 샐러드의 이미지, 맵거나 달콤한 소스의 향 등이다. 이처럼 단순한 생각은 시각을 중심으로 청각, 후각 등의 감각이 더해져 이뤄진다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;그런데 이번엔 다음 주에 어떤 보고서를 쓸까 하는 생각을 한다고 치자. 물론 하얀 종이와 컴퓨터 자판이 떠오를 수 있지만, 주된 생각은 언어를 매개로 하게 된다. 이미지와 동영상, 나아가 냄새와 촉각 등의 역할은 크게 줄어든다. &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;언어가 있어야 개념을 정의할 수 있고, 개념이 밑바탕 돼야 논리와 추론이 가능&amp;lt;/font&amp;gt;하다. 인간만이 할 수 있는 고차원적인 사고의 본질은 언어라는 것이다. 20세기의 철학자들이 인간 사고의 본질을 탐구하면서 언어 분석에 집중했던 이유도 그 때문이다.&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;이처럼 언어가 달라지면 생각도 달라진다. 예를 들어 영어권에 있는 사람과 한국어 문화권에 있는 사람은 기본적으로 생각의 틀이 다르다. 대표적인 게 높임말·낮춤말이다. 한국어는 말 자체로 위계서열이 나뉜다. 높임말을 쓰는 사람과 낮춤말을 쓰는 사람에 누구냐에 따라 권력구조가 형성된다. 그러나 영어는 여기서 자유롭다. 어린 소년과 나이 든 할아버지가 대화를 한다고 치자. 이들은 서로 이름을 부르며 대화하고, 서로를 친구라 부르기도 한다. 우리처럼 말을 통해 위계구조가 생기고, 관계가 수직적으로 결정되지 않는다. 최근 여러 기업들이 임직원 간에 영어 이름을 부르고 서로 존댓말을 쓰는 것도 그런 이유에서다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;말의 어순도 생각에 영향을 미친다. 예를 들어 우리말은 ‘나는 너를 사랑해(주어 목적어 동사)’지만 영어는 ‘I love you(주어 동사 목적어)’다. 우리말은 나의 감정 뿐 아니라 너와의 ‘관계’를, 영어는 너를 이야기하기에 앞서 나의 감정을 우선시 한다. 영어권 사람들이 자신의 생각을 솔직하게 표현하고 감정을 나타내는데 익숙한 이유도 이런 영향이 크다고 볼 수 있다. 이처럼 언어가 생각의 전부라고 볼 순 없어도 언어가 생각의 상당 부분인 것은 분명하다. 그런 이유에서 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;마르틴 하이데거는 “언어가 존재의 집”이라 했고, 루드비히 비트겐슈타인은 “내가 아는 언어의 한계가 내가 사는 세상의 한계”라고 했다.&amp;lt;/font&amp;gt;&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==3. 존 설의 ‘중국어 방’==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;미국의 철학자 존 설은 「마음, 뇌 그리고 과학」에서 ‘중국어 방’이라는 논증을 통해 생각하는 기계는 말이 안 된다고 일축했다. 튜링의 주장을 정면 반박한 것이다. 「존 설의 비판에 대한 반론」, 「흥미로운 사례, 중국어 방」에서 제시한 레이 커즈와일과 잭 코플랜드의 생각을 읽기에 앞서 존 설의 주장이 무엇인지부터 살펴보자.&amp;lt;ref&amp;gt;출처: 「흥미로운 사례, 중국어 방」〔잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까』, 에디토리얼, 2020, 261-296쪽.〕&amp;lt;/ref&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;중국어 방이라는 곳에는 1명의 사람이 들어 있고 밖에서는 타이핑된 질문지를 구멍으로 집어넣은 후 답변이 나올 때까지 기다린다. 이때 질문과 답은 모두 중국어다. 다만 그 안에 있는 사람은 중국어를 전혀 할 줄 모른다. 그러나 일종의 코드북, 또는 지침서를 통해 질문에 맞는 답변을 짜맞춰 결과물을 내놓는다. 밖에서 보기에 중국어 방에서 나온 결과물은 지능적인 것이라고 볼 수 있다. 중국어로 물었는데 중국으로 답변이 나왔으니 ‘중국어 방’은 중국어를 할 줄 아는구나 하고 생각할 수 있다. 그러나 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;방 안에 있는 사람은 중국어를 전혀 할 줄 모르고, 글자 역시 구불구불한 그림과 패턴으로만 인식할 뿐&amp;lt;/font&amp;gt;이다. 그에게 입출력은 무의미한 기호인 것이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;존 설은 중국어 방을 컴퓨터로 가정한다. 방 안의 사람이 중국어 질문과 답변은 완벽히 완료했다 하더라도 사실은 중국어를 모르는 것처럼, 중국어로 이야기할 수 있는 컴퓨터가 있다고 해서 그것이 중국어를 이해한다고 볼 수는 없다는 이야기다. 단지 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;기호를 조작하는 것만으로 언어를 이해하고 생각을 한다고 보면 안 된다&amp;lt;/font&amp;gt;는 뜻이다. 설의 이 논증은 큰 파장을 일으켰다. 인공지능 연구자, 또는 인공지능에 관심이 많은 이들은 설의 논증을 ‘바보 같다’고 평가했지만, 그 외의 사람들 중엔 설득력 있다고 느끼는 이들이 많았다. 직관적으로 이해하기엔 그다지 틀린 말이 없어 보이기 때문이다. 그러나 ‘중국어 방’ 논증은 논리적으로 모순된 부분이 많다. 이와 관련해 커즈와일과 코플랜드의 사유를 살펴보자.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==4. ‘존 설에 대한 반론’① 레이 커즈와일 「존 설의 비판에 대한 반론」==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;커즈와일은 설의 중국어 방 논증에 대해 [[‘동어반복에 불과하다’]]고 일축한다.&amp;lt;ref&amp;gt;출처: 「존 설의 비판에 대한 반론」은 〔레이 커즈와일 지음/장시형·김명남 옮김, 『특이점이 온다』, 김영사, 2007, 638-654쪽.〕&amp;lt;/ref&amp;gt; 그러면서 “광합성의 결과로 나오는 산소를 탐지하듯 다른 개체의 주관성도 탐지할 수 있으리라 기대한다”는 것은 말이 안 된다고 한다. 즉 “설은 뇌 과정의 핵심을 파악하지 못했고, 뇌를 모방하는 비생물학적 과정들의 핵심도 파악하지 못했다”는 것이다. 커즈와일의 설명에 따르면 생물학적이든 비생물학적이든 인간 언어를 제대로 이해하지 못하는 개체는 유능한 심문자의 추궁에 금방 정체가 탄로난다. 그러므로 [[사람처럼 대답을 잘 할 수 있는 프로그램이라면 인간의 뇌만큼 복잡해야]] 한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;중국어 방 전체는 중국어를 이해한다고 볼 수 있지만, 각각의 세부 요소들에 이해력이 담겨 있진 않다. 이는 [[사람이 한국어나 중국어, 영어를 쓴다고 해서 각각의 뉴런들이 그 언어를 이해하지 못하는 것]]과 같다. 커즈와일은 “영어에 대한 나의 [[이해는 신경전달물질의 강도나 시냅스의 활약, 뉴런 간의 연결 등이 취하는 광범위한 패턴]]에 있다”고 설명한다. 그러므로 “이런 패턴 인식 시스템에 사용되는 기법들은 생물학적 과정을 역분석해 비생물학적 개체에도 옮겨 심을 수” 있다. 인간의 뇌를 따라한 컴퓨터 프로그램을 만들어 실제 생각하는 인공지능을 개발할 수 있다는 이야기다. 앞서 살펴본 것처럼 인공신경망을 사용한 컴퓨터가 대표적인 예다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;커즈와일은 또 중국어 방 안에 있는 사람은 사실 아무런 의미가 없다고 말한다. 그 사람은 기계적으로 컴퓨터에 입력하고, 출력을 전달할 뿐이다. (코드북을 찾아 질문에 대한 답변을 내놓을 뿐이다) 다르게 말하면 프로그램에 정해진 규칙을 반복적으로 따를 뿐이다. 커즈와일에게 중국어 방 논증에 사용된 사람, 방 등은 꼭 필요한 요소가 아니다. 오직 의미있는 한 가지 유일한 요소는 질문에 대한 답변을 내놓는 컴퓨터(코드북)이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;이 때 이를 해낼 수 있는 [[컴퓨터는 ‘완벽한 모방’ 능력을 갖추고 있으므로 중국어를 이해한다]]고 봐야 한다는 게 커즈와일의 요지다. 이를 해낼 수 있는 컴퓨터는 인간의 깊이와 복잡성을 갖추고 있다고 봐야 한다. 이는 사람도 마찬가지다. 앞서 커즈와일이 “영어에 대한 나의 이해는 신경전달물질의 강도나 시냅스의 활약, 뉴런 간의 연결 등이 취하는 광범위한 패턴에 있다”고 말한 것처럼 설의 논리대로면 인간의 뇌 역시 이해력이 없다는 결론에 도달한다. 뉴런과 시냅스는 그저 기호를 다를 뿐이고 그 어디에도 이들 각자가 중국어를 이해한다고 볼 수 있는 증거는 없기 때문이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;이에 대해 설은 다음과 같은 반박을 내놓는다. “진짜 사람의 뇌는 일련의 특정 신경생물학적 과정들을 통해 의식을 일으킨다. 의식이란 소화, 젖 분비, 광합성, 유사 분열처럼 생물학적 과정임을 인정하는 것이다. 이런 생물학적 과정을 가능케 하는 생물학 원리를 찾듯, 의식을 가능케 하는 생물학 원리를 찾는 게 옳다.”&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;커즈와일 역시 재반박을 하는데 요약하면 “이런 놀라운 견해에 대한 근거는 전혀 내놓지 않는다”는 것이다. 즉, 주장만 있고 이를 뒷받침할 수 있는 논증을 하지 않았다는 이야기다. 생물이 이산화탄소를 배출하는 것은 객관적 측정이 가능하지만, 어떤 개체가 의식이 있는지는 객관적 측정이 불가능하다. 오직 추론적 논증으로만 가능하다는 게 커즈와일의 논지다. 그러면서 커즈와일은 [[‘생물학적 뉴런도 기계나 마찬가지']]라고 말한 설의 논리를 토대로 뇌 역시 하나의 컴퓨터와 같다고 결론 내린다. 다만 지금의 컴퓨터는 인간 뇌보다 훨씬 못 미치는 존재라고 단서를 단다. 그러나 이게 끝은 아니다. 수십 년 안에 인간과 컴퓨터의 역전이 벌어질 것이라고 예측한다. 바로 특이점이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==5. ‘존 설에 대한 반론’② 잭 코플랜드 「흥미로운 사례, 중국어 방」==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;존 설의 중국어 방에 대한 잭 코플랜드의 반론 역시 커즈와일의 지적처럼 날카롭다.&amp;lt;ref&amp;gt;출처: 「흥미로운 사례, 중국어 방」〔잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까』, 에디토리얼, 2020, 261-296쪽.〕&amp;lt;/ref&amp;gt; 철학자이자 논리학자답게 코플랜드는 [[설의 주장을 먼저 구문론과 의미론으로 요약]]한다. 그러면서 설 주장의 핵심은 구문론의 숙달만으로는 의미론을 익히기 미흡하다는 것이라고 압축한다. 구문론은 기호조작을 수행하기 위한 몇 개의 규칙을 완전히 익히는 것이고, 의미론은 기호가 진정 의미하는 바를 이해하는 것이다. [[구문에 대한 지식 자체만으로는 의미에 대한 지식에 이해하지 못한다]]는 뜻이다. 그러면서 아랍어에 문장 앞에 Hal을 붙이면 의문문이 되고, 문장의 술어 앞에 laysa를 붙이면 부정문이 되는 사례를 예로 들었다. 문장의 뜻을 이해하지 못해도 의문문과 부정문을 만들 수 있는 것처럼 구문론만으로는 의미론을 충족시킬 수 없다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;이에 대한 코플랜드의 첫 번째 반박은 ‘시스템 반론’이다. 이는 커즈와일의 생각과 유사하다. [[“방에 있는 사람은 중국어를 이해하지 못해도 그 사람이 포함된 전체 시스템은 중국어를 이해한다”]]는 것이다. 이는 커즈와일이 인간의 경우 각각의 뉴런과 시냅스가 중국어를 이해하지 못해도 인간은 중국어를 이해한다고 예시를 든 것과 같다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;코플랜드의 두 번째 반론은 시스템 반론에 대한 설의 반박을 먼저 설명한다. 즉, 설은 시스템 반론이 그 시스템이 중국어를 이해한다는 가설을 별도로 논증하지 않고 직관적인 주장만 함으로써 논점을 회피하려 한다고 말한다. 이에 대해 코플랜드는 논점을 회피한다는 설의 지적에는 동의한다. 그러면서 그의 두 번째 반론을 시작한다. 핵심은 “설의 결론이 전제로부터 도출되지 않는다”는 것이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;코플랜드에 따르면 방 안에 있는 [[사람이 중국어를 이해하지 못한다는 전제로부터 이 사람을 구성요소로 하는 시스템이 중국어를 이해할 수 없다고 결론내리는 과정]]이 타당하지 않다. 즉, [[전제와 결론 사이에 논리적 연결 고리가 없다]]는 뜻이다. 쉽게 말하면 중국어 방이라는 시스템이 중국어를 이해하지 못하는 것이라면 그 시스템 자제를 살펴보고 분석해야지, 단지 그 안에 든 사람이 중국어를 이해하지 못하므로 그 시스템 전체가 중국어를 모른다고 결론짓는 추론 방식이 틀렸다는 이야기다. 이는 다음에 설명할 세 번째 반론과 연결된다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;세 번째 반론은 다음과 같은 명제에 대한 부정이다. 설의 중국어 방이 참이려면 ‘어떤 사람이 X를 할 수 없으면, 그 사람의 어느 부분도 X를 할 수 없다’는 전제가 있어야 한다. 이에 대해 코플랜드는 이 전제가 참이라고 여길만한 근거가 전혀 없다고 주장한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;네 번째 반론은 ‘단순한 기호 조작이 이해를 만들어낼 수 없다’는 설의 주장이 증명되지 않았다는 것이다. 그러나 이 부분에 대해선 코플랜드조차 “내가 이 주장으르 정면으로 겨루고 있지 않은 건 사실이다, 그러나 설의 주장은 마치 누군가에게 10달러를 빌려서 그 사람에게 빚진 10달러를 갚는 것과 같다”고 말한다. 올바른 논증이 생략됐다는 뜻으로 해석된다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==6. 결론==&lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;커즈와일과 코플랜드 모두 설의 ‘중국어 방’을 신랄하게 비판했다. 인공신경망을 가진 오늘날의 컴퓨터가 뇌를 모방해 만들어졌다는 측면에서, 뇌 역시 컴퓨터처럼 뉴런과 시냅스 등의 화학작용을 한다는 관점에서, ‘중국어 방’ 논증은 오늘날 큰 설득력을 잃었다. 아마도 설은 기계와는 차별화 된 인간 고유의 무엇을 지키려 했던 것 같다. 이런 그의 관점은 꼭 틀린 것만은 아니다. 인간에게는 기계가 할 수 있는 생각 말고도 또 다른 차원의 생각이 있기 때문이다. 예를 들어 프로이트가 말한 자아와 초자아의 구분 같은 것들 말이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;여기서는 코플랜드가 쓴 또 다른 글인 「기계는 생각할 수 있을까」의 내용을 중심으로 인간의 사고와 의식 등을 살펴보는 것으로 논의를 끝맺고자 한다. 코플랜드는 “사고와 의식이 항상 함께 가는 것은 아니다”고 말한다. 즉, “우리의 정신 속에서 벌어지는 일들 중 많은 것을 의식하지 못한다고 말한 프로이트처럼 ”우리의 많은 생각과 행동 중에는 ‘의식하고’ 하는 것들도 있고 ‘무의식적’으로 하는 것들도 있다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;특히 뇌의 여러 부분 중 후뇌와 중뇌에서 일어나는 일들과 상당 부분의 정신작용은 “우리가 알아차리지 못한다”는 것이 코플랜드의 설명이다. 그러므로 “인간의 중요한 정신적 활동, 말을 이해하거나 외부 세계를 지각하는 것 등은 비의식적으로 수행될 수 있다”는 논지다. 그렇기 때문에 “튜링테스트를 통과한 컴퓨터를 생각하는 존재라고 부르는 것을 보류한다면 이는 그저 생각한다는 단어를 인간과 우리의 생물학적 친척만 독점하는 것과 마찬가지”라고 볼 수 있다. 이는 “탄소로 구성된 존재보다 실리콘으로 구성된 존재에게 더 많이 붙는 노골적 편견”인 것이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;결과적으로 기계든 인간이든 모든 사고가 의식적으로만 이뤄지는 것은 아니다. 좀 더 질문을 쪼개보면 기계가 일반 사고와는 다른 의식 능력이 있는지는 지금껏 살펴본 논의보다 더 복잡한 논쟁이 필요하다. 다만 우리가 알 수 있는 것은, 영화 HER에 나오는 것처럼 거의 모든 경우의 수에 대비할 만큼 복잡한 알고리즘을 가진 인공지능은 사람처럼 ‘보통의’ 생각을 한다고 볼 수 있다는 점이다. 커즈와일이 말하는 2045년의 특이점이 어느 정도 수준에 있을 지는 모르겠지만.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;br/&amp;gt;&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
==주석==&lt;br /&gt;
&amp;lt;references/&amp;gt;&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>윤석만</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5_%EB%B6%84%EC%95%BC%EC%9D%98_%EA%B3%A0%EC%A0%84_%EC%9D%BD%EA%B8%B0&amp;diff=7759</id>
		<title>인공지능 분야의 고전 읽기</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5_%EB%B6%84%EC%95%BC%EC%9D%98_%EA%B3%A0%EC%A0%84_%EC%9D%BD%EA%B8%B0&amp;diff=7759"/>
				<updated>2020-04-04T02:47:28Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;윤석만: /* 2. 앨런 튜링의 문제제기 「계산기계와 지능」 */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{버튼클릭|[[HumanitiesAndArtificialIntelligence#Research Topics|〈인문학과 인공지능〉 강의 페이지로 돌아가기]]}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===='''&amp;lt;span style=&amp;quot;color:#00008C&amp;quot;&amp;gt;앨런 튜링의 논문을 토대로 더글러스 호프스태터의 논문 읽기&amp;lt;/span&amp;gt;'''====&lt;br /&gt;
&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
====='''요구사항'''=====&lt;br /&gt;
{{Blockquote2|앨런 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」의 내용을 토대로, 더글러스 호프스태터의 「인공지능:회고」의 내용을 분석 및 요약·정리할 것. 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」은 '''〔앨런 튜링 지음/노승영 옮김, 『지능에 관하여』, 에이치비프레스, 2019, 65-112쪽.〕'''을, 호프스태터의 「인공지능:회고」는  '''〔더글라스 호프스태터 지음/박여성·안병서 옮김, 『괴델, 에셔, 바흐』, 까치, 2017, 812-869쪽.〕'''을 기본 원고로 할 것.&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====='''과제원고''' :  [[김웅기]], [[김태형]], [[장민주]]=====&lt;br /&gt;
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(내용 작성)&lt;br /&gt;
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===='''&amp;lt;span style=&amp;quot;color:#00008C&amp;quot;&amp;gt;앨런 튜링의 논문을 토대로 잭 코플랜드의 논문 읽기&amp;lt;/span&amp;gt;'''====&lt;br /&gt;
&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
====='''요구사항'''=====&lt;br /&gt;
{{Blockquote2|앨런 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」의 내용을 토대로, 잭 코플랜드의 「기계는 생각할 수 있을까」의 내용을 분석 및 요약·정리할 것. 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」은 '''〔앨런 튜링 지음/노승영 옮김, 『지능에 관하여』, 에이치비프레스, 2019, 65-112쪽.〕'''을, 코플랜드의 「기계는 생각할 수 있을까」는  '''〔잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까』, 에디토리얼, 2020, 87-134쪽.〕'''을 기본 원고로 할 것.&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====='''과제원고''' : [[아슈토시]], [[이만호]], [[임연]]=====&lt;br /&gt;
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(내용 작성)&lt;br /&gt;
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&amp;lt;br/&amp;gt;&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===='''&amp;lt;span style=&amp;quot;color:#00008C&amp;quot;&amp;gt;튜링 테스트에 대한 존 설의 입장을 기초로 잭 코플랜드와 레이 커즈와일의 사유 읽기&amp;lt;/span&amp;gt;'''====&lt;br /&gt;
&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
====='''요구사항'''=====&lt;br /&gt;
{{Blockquote2|앨런 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」의 내용을 토대로, 잭 코플랜드의 「흥미로운 사례, 중국어 방」의 내용 및 레이 커즈와일의 「존 설의 비판에 대한 반론」을 비교·정리할 것. 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」은 '''〔앨런 튜링 지음/노승영 옮김, 『지능에 관하여』, 에이치비프레스, 2019, 65-112쪽.〕'''을, 코플랜드의 「흥미로운 사례, 중국어 방」은  '''〔잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까』, 에디토리얼, 2020, 261-296쪽.〕'''을,  레이 커즈와일의 「존 설의 비판에 대한 반론」은  '''〔레이 커즈와일 지음/장시형·김명남 옮김, 『특이점이 온다』, 김영사, 2007, 638-654쪽.〕'''을 기본 원고로 할 것.&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====='''과제원고''' : [[길혜빈]], [[윤석만]], [[임예찬]]=====&lt;br /&gt;
&amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==1. 생각이란 무엇인가==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====①생각의 정의====&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;영화 ‘트랜센던스’에서 천재 과학자 윌(조니 뎁)은 인류가 수만 년에 걸쳐 이룩한 지적 능력을 뛰어넘어 자의식까지 갖춘 슈퍼컴퓨터를 개발한다. 그러나 기술발전으로 인류가 멸망할 것이라고 믿는 테러 단체의 공격을 받아 뇌사 상태에 빠진다. 절망에 빠진 윌의 연인 에블린(레베카 홀)은 실험용 원숭이의 뇌를 스캔해 컴퓨터에 업로드 했던 사실을 떠올린다. 윌을 잊을 수 없던 그녀는 연인의 뇌를 컴퓨터에 업로드 한다. 윌의 의식이 컴퓨터를 통해 부활한 것이다. 에블린이 윌의 뇌를 스캔한 컴퓨터는 육체만 없을 뿐 생전의 윌과 똑같은 기억과 감정, 성향을 갖고 있다. 그런데 여기서 윌은 인간일까, 컴퓨터일까? 비록 육체는 없어도 정신이 있으니 사람이 맞는가?&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;테슬라·스페이스엑스의 설립자인 일론 머스크는 트랜센던스를 현실화 할 수 있는 기술을 연구하고 있다. 인간과 컴퓨터를 결합한 ‘뉴럴 레이스(Neural Lace)’ 기술이다. 실제로 그는 2016년 ‘뉴럴 링크(Neural Link)’라는 기업을 만들어 뇌에 컴퓨터 칩을 삽입하는 기술을 연구 중이다. 이 칩은 클라우드 컴퓨터와 연결돼 뇌의 정보를 공유할 계획이다. 만일 ‘뉴럴 링크’의 프로젝트가 성공한다면 트랜센던스는 현실이 될 수 있다.&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;전통적으로 우리는 인간과 인간이 아닌 것을 구분할 때 생각하는 능력을 떠올린다. 생각은 종종 정신, 또는 영혼으로도 읽힌다. 이대 육신은 정신을 담는 그릇이기 때문에 인간의 본질은 고매한 정신에 있다고 한다. 세계의 많은 종교에서도 신체보다 정신을 더 중요하게 생각한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;그러나 과학에서 영혼, 정신, 생각은 우리가 생각하는 형이상학적 무언가가 아니다. 뇌 안에서 일어나는 세포들 간의 무수한 화학작용일 뿐이다. 인간의 생각, 그리고 그와 대비되는 기계의 생각이 어떻게 다른지, 혹은 같은지 비교하기 위해선 생각이라는 현상이 뇌에서 어떻게 일어나는지 먼저 살펴봐야 한다. 그런 후에야 [[앨런 튜링]]과 [[존 설]], 나아가 [[레이 커즈와일]]과 [[잭 코플랜드]]의 이론을 이해할 수 있을 것이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====②뇌의 원리====&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;진화 초기 단계의 생물에겐 뇌가 필요 없었다. 세포의 종류와 형태가 다양해지면서 복잡한 생명체가 나타났고, 이 생명체는 각 세포 간 복잡한 소통을 하기 위해 여러 화학 신호를 보내기 시작했다. 커뮤니케이션이 복잡해지면서 어떤 세포는 메시지를 전달하는 기능을 맡게 됐다. 이들이 발전한 것이 신경세포, 즉 [[뉴런]]이다. 뉴런은 어느 한 부분에 있지 않고 신체의 거의 모든 곳에 퍼져 있다. 물론 해파리처럼 근육과 뼈가 없이 뉴런과 같은 신경 체계로만 사는 동물도 있다. 하지만 대부분의 동물은 뉴런이 발달해 있고, 뉴런이 외부 감각을 받아들이는 핵심 기관인 눈과 입, 코 등의 주변에 몰리면서 뇌로 발전했다.&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;인간의 뇌는 약 800~1000억개의 뉴런으로 이뤄져 있다. 수천조개에 달하는 시냅스라 불리는 신경 연결망을 통해 뉴런 간에 신호를 주고받는다. 즉, 뇌에서는 어느 한순간도 쉬지 않고 이런 화학적 신호들이 오간다. 특히 사람에게는 특히 성상세포란 것이 있어 이것이 고차원적 신호를 담당하는 것으로 알려져 있다. 이런 모든 신호가 조합돼 전체를 이룬 것이 바로 생각이다. 외부 감각에 대한 느낌, 과거에 대한 기억, 어떤 현상에 대한 감정 등이 모두 생각의 틀 안에 있다.&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;뇌는 크게 세 부분으로 나뉜다. 파충류의 뇌로 불리는 후뇌, 포유류의 뇌로 불리는 중뇌, 영장류의 뇌로 불리는 대뇌다. 후뇌는 본능과 연결된다. 심장이 뛰거나 호흡하는 것처럼 생존과 직결된 영역을 담당한다. 또 죽음과 같은 위협을 감지하고 반응하는 것도 후뇌다. 후뇌는 인류가 포유류로 진화하기 전부터 존재한 아주 오래된 기능을 담당한다. 중뇌는 뇌의 중앙에 위치하는데 주로 감각 정보를 인지한다. 눈과 귀, 입, 손 등을 통해 전해지는 오감을 인지하고 여기에 적절한 행동(근육, 뼈의 움직임 등)을 조절한다. 생존 또는 사냥을 위해 시각, 후각, 청각이 발달해야 했던 포유류는 중뇌가 발달돼 있다. 실제로 진화 초기의 포유류는 후각을 담당하는 뇌의 부분이 발달해 있다고 한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;뇌의 가장 바깥쪽을 차지하면서 크기도 제일 큰 대뇌는 우리가 보통 생각하는 뇌다. 좌뇌와 우뇌로 나뉜다. 보통 좌뇌는 논리적 사고를, 우뇌는 공감각과 감성 등을 담당하는 것으로 알려져 있다. 대뇌 중 앞쪽에 위치한 부분을 전두엽이라고 하는데, 여기선 주로 언어와 사회성 등을 다룬다. 네안데르탈인과 호모 사피엔스의 가장 큰 차이점은 전두엽에 있다고 한다. 즉, 사피엔스는 언어와 사회성이 뛰어났기 때문에 3만 5000년 전 유럽에서 네안데르탈인과의 싸움에서 이겼다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;그렇다면 우리는 어떻게 생각을 하는가. 과거에 대한 기억, 어떤 사람에 대한 감정 등은 무슨 원리로 저장되는가. 인간의 기억과 감정은 뉴런 하나하나에 저장되는 것이 아니라 뉴런들이 주고받는 패턴 속에 저장된다. 휴대폰 잠금을 풀 때 점 하나하나가 중요한 게 아니라 각 점을 잇는 패턴이 중요하듯 말이다. 그러므로 각각의 기억과 감정은 손가락의 지문처럼 고유의 패턴을 갖고 있다.&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;1950년 앨런 튜링 이후 인공지능 연구는 한 동안 정체돼 있었다. 1970년대에 미국의 로봇 공학자 한스 모라벡은 ‘모라벡(Moravec)의 역설’을 제기했다. 그는 “인간에게 쉬운 일이 기계엔 어렵고, 기계에 쉬운 일은 인간이 잘 못 한다”고 했다. 예를 들어 자연스럽게 걷고 움직이는 것은 어린아이도 쉽게 할 수 있지만, 로봇에겐 매우 힘들다. 체스와 바둑에선 기계가 이미 인간을 뛰어넘었지만 갓난아이조차 가진 신체적 능력을 기계는 재현하기 어렵다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;이는 생각이라고 부를만한 것에 대해서도 마찬가지다. 컴퓨터는 매우 복잡한 수식을 계산하고 방대한 양의 데이터를 다루는 것은 쉽지만 얼굴을 인식하긴 어렵다. 인공지능이 개와 고양이를 구분하기 시작한 것도 비교적 최근의 일이다. 즉, 인공지능이 지금과 같이 급속도로 발전한 것은 최근의 일이다. 수십년 간 정체됐던 인공지능 기술이 갑자기 발전하게 된 핵심 원인 중 하나는 인공신경망 기술이다. 인간의 뇌처럼 신경망을 연결하는 컴퓨터를 만든 것이다. 인간이 일일이 아날로그 언어를 디지털 언어로 변환해 정보를 입력하는 대신 스스로 학습하도록 했다. 바로 ‘머신 러닝’이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;놀라운 것은 ‘머신 러닝’의 개념을 처음 제안한 사람이 앨런 튜링이라는 점이다. 1950년에 쓴 「계산기계와 지능」이란 논문에서 ‘아동기계’라는 이름으로 학습하는 컴퓨터를 고안했다. 이제 앨런 튜링의 생각을 살펴보자.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==2. 앨런 튜링의 문제제기 「계산기계와 지능」==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====①흉내게임과 아동기계====&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;튜링의 논문을 요약하면 인간을 흉내낼 수 있는 컴퓨터가 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;‘흉내게임’&amp;lt;/font&amp;gt;을 통과하면 생각하는 능력을 갖고 있다고 봐야한다는 것이다. 특히 이 컴퓨터는 처음부터 인간 성인과 같은 생각 능력을 갖추기 어려우므로, 어린이 수준의 능력을 가진 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;‘아동기계’&amp;lt;/font&amp;gt;를 만들어 스스로 학습할 수 있도록 하자는 것이 튜링의 결론이다. 그의 논문은 ‘기계가 생각할 수 있을까’란 첫 문장으로 시작한다. ‘흉내게임’에는 남자, 여자, 질문자 3명이 참가한다. 방식은 간단하다. 질문자는 각각 분리된 공간에 있는 남자와 여자에게 말을 걸어 답변을 듣는 과정에서 누가 남자이고, 여자인지 밝혀내는 것이다.&amp;lt;ref&amp;gt;출처: 「계산기계와 지능(1950)」〔앨런 튜링 지음/노승영 옮김, 『지능에 관하여』, 에이치비프레스, 2019, 65-112쪽.〕&amp;lt;/ref&amp;gt;&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;기계 입장에서 최선의 전략은 최대한 인간처럼 그럴 듯하게 보이려고 노력하는 것이다. 예를 들어 매우 어려운 산식을 문제로 내면, 원래 자신의 능력대로 너무 빨리 답변해선 안 된다. 그런 경우 기계라고 들통 날 것이기 때문이다. 또 “당신은 기계인가”라는 질문에 “당연히 아니다”와 같은 거짓말도 가능하다. 즉, 튜링은 자신이 처음 제기한 질문 ‘기계가 생각할 수 있을까’를 ‘흉내게임을 잘 할 수 있는 상상 가능한 디지털 컴퓨터가 있을까’로 바꿨다. 뒤에서 자세히 살펴보겠지만 이에 대해 잭 코플랜드는 “튜링의 관점이란 ‘컴퓨터가 생각할 수 있는가’ 하는 다소 모호한 철학적 질문을 그저 단순하게 ‘컴퓨터가 튜링 테스트를 통과할 수 있는가’로 정확하고 과학적인 질문으로 대체한 것”이라고 요약한다.&amp;lt;ref&amp;gt;출처: 「기계는 생각할 수 있을까」〔잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까』, 에디토리얼, 2020, 87-134쪽.〕&amp;lt;/ref&amp;gt;&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;튜링은 논문의 결론에서 생각하는 기계가 성인의 마음을 흉내내는 과정에서 어떤 과정이 그 마음에 이르게 했는지를 다음과 같이 요약했다. ①출생시 마음의 초기 상태 ②마음이 받은 교육 ③(교육이 아닌) 마음이 겪은 경험. 처음부터 성인의 마음보다는 차라리 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;아동의 마음을 흉내내는 프로그램&amp;lt;/font&amp;gt;을 만들고 적절한 교육의 과정 거쳐 성인의 뇌를 얻자고 주장한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;그 이유는 아동의 뇌가 성인의 뇌에 비해 빈 공책처럼 메커니즘은 별로 없고 여백이 많기 때문이다. 메커니즘이 적으면 쉽게 프로그래밍할 수 있고, 학습의 과정을 거쳐 복잡한 사고를 구현할 수 있게 된다. 튜링은 1950년에 쓴 이 논문에서 “20세기 말이면 언어의 용법과 식자의 여론이 달라져 기계가 생각한다는 말에 거부감이 없어질 것”이라고 예측했고 이는 현실이 됐다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====②생각은 언어로 측정하는 이유====&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;튜링의 이야기를 마무리 짓기 전에 우리는 한 가지 중요한 사실을 짚고 넘어갈 필요가 있다. 튜링 테스트의 요점은 기계와 대화해보고 그 기계가 사람과 별 다른 차이가 없다면 생각하는 능력을 갖춘 것으로 봐도 된다는 것이다. 즉, 인간과 비슷한 언어능력을 갖고 있으면 생각하는 존재로 봐도 무방하다는 이야기다. 여기서 가장 중요한 전제는 ‘생각=언어능력’이라는 것이다. 이 명제가 참이 아니면 튜링테스트의 결과는 무용하다. 그렇다면  &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;생각이 곧 언어능력&amp;lt;/font&amp;gt;인 이유는 무엇인지 따져봐야 한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;인간의 머릿속에 일어나는 생각이라는 과정은 크게 2가지로 이뤄진다. 첫째는 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;감각을 통한 것&amp;lt;/font&amp;gt;이다. 듣고 보고 맡고 느끼는 것인데, 그 중에서도 가장 기본은 시각이다. 퇴근 후 저녁으로 무엇을 먹을까라는 생각을 한다고 치자. 매콤한 김치찌개를 먹을 수도 있고 깔끔한 샐러드를 택할 수도 있다. 머릿속의 생각은 김치찌개와 샐러드의 이미지, 맵거나 달콤한 소스의 향 등이다. 이처럼 단순한 생각은 시각을 중심으로 청각, 후각 등의 감각이 더해져 이뤄진다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;그런데 이번엔 다음 주에 어떤 보고서를 쓸까 하는 생각을 한다고 치자. 물론 하얀 종이와 컴퓨터 자판이 떠오를 수 있지만, 주된 생각은 언어를 매개로 하게 된다. 이미지와 동영상, 나아가 냄새와 촉각 등의 역할은 크게 줄어든다. &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;언어가 있어야 개념을 정의할 수 있고, 개념이 밑바탕 돼야 논리와 추론이 가능&amp;lt;/font&amp;gt;하다. 인간만이 할 수 있는 고차원적인 사고의 본질은 언어라는 것이다. 20세기의 철학자들이 인간 사고의 본질을 탐구하면서 언어 분석에 집중했던 이유도 그 때문이다.&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;이처럼 언어가 달라지면 생각도 달라진다. 예를 들어 영어권에 있는 사람과 한국어 문화권에 있는 사람은 기본적으로 생각의 틀이 다르다. 대표적인 게 높임말·낮춤말이다. 한국어는 말 자체로 위계서열이 나뉜다. 높임말을 쓰는 사람과 낮춤말을 쓰는 사람에 누구냐에 따라 권력구조가 형성된다. 그러나 영어는 여기서 자유롭다. 어린 소년과 나이 든 할아버지가 대화를 한다고 치자. 이들은 서로 이름을 부르며 대화하고, 서로를 친구라 부르기도 한다. 우리처럼 말을 통해 위계구조가 생기고, 관계가 수직적으로 결정되지 않는다. 최근 여러 기업들이 임직원 간에 영어 이름을 부르고 서로 존댓말을 쓰는 것도 그런 이유에서다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;말의 어순도 생각에 영향을 미친다. 예를 들어 우리말은 ‘나는 너를 사랑해(주어 목적어 동사)’지만 영어는 ‘I love you(주어 동사 목적어)’다. 우리말은 나의 감정 뿐 아니라 너와의 ‘관계’를, 영어는 너를 이야기하기에 앞서 나의 감정을 우선시 한다. 영어권 사람들이 자신의 생각을 솔직하게 표현하고 감정을 나타내는데 익숙한 이유도 이런 영향이 크다고 볼 수 있다. 이처럼 언어가 생각의 전부라고 볼 순 없어도 언어가 생각의 상당 부분인 것은 분명하다. 그런 이유에서 &amp;lt;font color=&amp;quot;#1e90ff&amp;quot;&amp;gt;마르틴 하이데거는 “언어가 존재의 집”이라 했고, 루드비히 비트겐슈타인은 “내가 아는 언어의 한계가 내가 사는 세상의 한계”라고 했다.&amp;lt;/font&amp;gt;&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==3. 존 설의 ‘중국어 방’==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;미국의 철학자 존 설은 「마음, 뇌 그리고 과학」에서 ‘중국어 방’이라는 논증을 통해 생각하는 기계는 말이 안 된다고 일축했다. 튜링의 주장을 정면 반박한 것이다. 「존 설의 비판에 대한 반론」, 「흥미로운 사례, 중국어 방」에서 제시한 레이 커즈와일과 잭 코플랜드의 생각을 읽기에 앞서 존 설의 주장이 무엇인지부터 살펴보자.&amp;lt;ref&amp;gt;출처: 「흥미로운 사례, 중국어 방」〔잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까』, 에디토리얼, 2020, 261-296쪽.〕&amp;lt;/ref&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;중국어 방이라는 곳에는 [[1명의 사람]]이 들어 있고 밖에서는 [[타이핑된 질문지]]를 구멍으로 집어넣은 후 답변이 나올 때까지 기다린다. 이때 질문과 답은 모두 중국어다. 다만 그 안에 있는 사람은 중국어를 전혀 할 줄 모른다. 그러나 일종의 코드북, 또는 지침서를 통해 질문에 맞는 답변을 짜맞춰 결과물을 내놓는다. 밖에서 보기에 중국어 방에서 나온 결과물은 지능적인 것이라고 볼 수 있다. 중국어로 물었는데 중국으로 답변이 나왔으니 ‘중국어 방’은 중국어를 할 줄 아는구나 하고 생각할 수 있다. 그러나 방 안에 있는 [[사람은 중국어를 전혀 할 줄 모르고]], 글자 역시 구불구불한 그림과 패턴으로만 인식할 뿐이다. 그에게 입출력은 무의미한 기호인 것이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;존 설은 [[중국어 방을 컴퓨터로 가정]]한다. 방 안의 사람이 중국어 질문과 답변은 완벽히 완료했다 하더라도 사실은 중국어를 모르는 것처럼, 중국어로 이야기할 수 있는 컴퓨터가 있다고 해서 그것이 중국어를 이해한다고 볼 수는 없다는 이야기다. 단지 [[기호를 조작하는 것만으로 언어를 이해하고 생각을 한다고 보면 안 된다]]는 뜻이다. 설의 이 논증은 큰 파장을 일으켰다. 인공지능 연구자, 또는 인공지능에 관심이 많은 이들은 설의 논증을 ‘바보 같다’고 평가했지만, 그 외의 사람들 중엔 설득력 있다고 느끼는 이들이 많았다. 직관적으로 이해하기엔 그다지 틀린 말이 없어 보이기 때문이다. 그러나 ‘중국어 방’ 논증은 논리적으로 모순된 부분이 많다. 이와 관련해 커즈와일과 코플랜드의 사유를 살펴보자.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==4. ‘존 설에 대한 반론’① 레이 커즈와일 「존 설의 비판에 대한 반론」==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;커즈와일은 설의 중국어 방 논증에 대해 [[‘동어반복에 불과하다’]]고 일축한다.&amp;lt;ref&amp;gt;출처: 「존 설의 비판에 대한 반론」은 〔레이 커즈와일 지음/장시형·김명남 옮김, 『특이점이 온다』, 김영사, 2007, 638-654쪽.〕&amp;lt;/ref&amp;gt; 그러면서 “광합성의 결과로 나오는 산소를 탐지하듯 다른 개체의 주관성도 탐지할 수 있으리라 기대한다”는 것은 말이 안 된다고 한다. 즉 “설은 뇌 과정의 핵심을 파악하지 못했고, 뇌를 모방하는 비생물학적 과정들의 핵심도 파악하지 못했다”는 것이다. 커즈와일의 설명에 따르면 생물학적이든 비생물학적이든 인간 언어를 제대로 이해하지 못하는 개체는 유능한 심문자의 추궁에 금방 정체가 탄로난다. 그러므로 [[사람처럼 대답을 잘 할 수 있는 프로그램이라면 인간의 뇌만큼 복잡해야]] 한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;중국어 방 전체는 중국어를 이해한다고 볼 수 있지만, 각각의 세부 요소들에 이해력이 담겨 있진 않다. 이는 [[사람이 한국어나 중국어, 영어를 쓴다고 해서 각각의 뉴런들이 그 언어를 이해하지 못하는 것]]과 같다. 커즈와일은 “영어에 대한 나의 [[이해는 신경전달물질의 강도나 시냅스의 활약, 뉴런 간의 연결 등이 취하는 광범위한 패턴]]에 있다”고 설명한다. 그러므로 “이런 패턴 인식 시스템에 사용되는 기법들은 생물학적 과정을 역분석해 비생물학적 개체에도 옮겨 심을 수” 있다. 인간의 뇌를 따라한 컴퓨터 프로그램을 만들어 실제 생각하는 인공지능을 개발할 수 있다는 이야기다. 앞서 살펴본 것처럼 인공신경망을 사용한 컴퓨터가 대표적인 예다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;커즈와일은 또 중국어 방 안에 있는 사람은 사실 아무런 의미가 없다고 말한다. 그 사람은 기계적으로 컴퓨터에 입력하고, 출력을 전달할 뿐이다. (코드북을 찾아 질문에 대한 답변을 내놓을 뿐이다) 다르게 말하면 프로그램에 정해진 규칙을 반복적으로 따를 뿐이다. 커즈와일에게 중국어 방 논증에 사용된 사람, 방 등은 꼭 필요한 요소가 아니다. 오직 의미있는 한 가지 유일한 요소는 질문에 대한 답변을 내놓는 컴퓨터(코드북)이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;이 때 이를 해낼 수 있는 [[컴퓨터는 ‘완벽한 모방’ 능력을 갖추고 있으므로 중국어를 이해한다]]고 봐야 한다는 게 커즈와일의 요지다. 이를 해낼 수 있는 컴퓨터는 인간의 깊이와 복잡성을 갖추고 있다고 봐야 한다. 이는 사람도 마찬가지다. 앞서 커즈와일이 “영어에 대한 나의 이해는 신경전달물질의 강도나 시냅스의 활약, 뉴런 간의 연결 등이 취하는 광범위한 패턴에 있다”고 말한 것처럼 설의 논리대로면 인간의 뇌 역시 이해력이 없다는 결론에 도달한다. 뉴런과 시냅스는 그저 기호를 다를 뿐이고 그 어디에도 이들 각자가 중국어를 이해한다고 볼 수 있는 증거는 없기 때문이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;이에 대해 설은 다음과 같은 반박을 내놓는다. “진짜 사람의 뇌는 일련의 특정 신경생물학적 과정들을 통해 의식을 일으킨다. 의식이란 소화, 젖 분비, 광합성, 유사 분열처럼 생물학적 과정임을 인정하는 것이다. 이런 생물학적 과정을 가능케 하는 생물학 원리를 찾듯, 의식을 가능케 하는 생물학 원리를 찾는 게 옳다.”&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;커즈와일 역시 재반박을 하는데 요약하면 “이런 놀라운 견해에 대한 근거는 전혀 내놓지 않는다”는 것이다. 즉, 주장만 있고 이를 뒷받침할 수 있는 논증을 하지 않았다는 이야기다. 생물이 이산화탄소를 배출하는 것은 객관적 측정이 가능하지만, 어떤 개체가 의식이 있는지는 객관적 측정이 불가능하다. 오직 추론적 논증으로만 가능하다는 게 커즈와일의 논지다. 그러면서 커즈와일은 [[‘생물학적 뉴런도 기계나 마찬가지']]라고 말한 설의 논리를 토대로 뇌 역시 하나의 컴퓨터와 같다고 결론 내린다. 다만 지금의 컴퓨터는 인간 뇌보다 훨씬 못 미치는 존재라고 단서를 단다. 그러나 이게 끝은 아니다. 수십 년 안에 인간과 컴퓨터의 역전이 벌어질 것이라고 예측한다. 바로 특이점이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==5. ‘존 설에 대한 반론’② 잭 코플랜드 「흥미로운 사례, 중국어 방」==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;존 설의 중국어 방에 대한 잭 코플랜드의 반론 역시 커즈와일의 지적처럼 날카롭다.&amp;lt;ref&amp;gt;출처: 「흥미로운 사례, 중국어 방」〔잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까』, 에디토리얼, 2020, 261-296쪽.〕&amp;lt;/ref&amp;gt; 철학자이자 논리학자답게 코플랜드는 [[설의 주장을 먼저 구문론과 의미론으로 요약]]한다. 그러면서 설 주장의 핵심은 구문론의 숙달만으로는 의미론을 익히기 미흡하다는 것이라고 압축한다. 구문론은 기호조작을 수행하기 위한 몇 개의 규칙을 완전히 익히는 것이고, 의미론은 기호가 진정 의미하는 바를 이해하는 것이다. [[구문에 대한 지식 자체만으로는 의미에 대한 지식에 이해하지 못한다]]는 뜻이다. 그러면서 아랍어에 문장 앞에 Hal을 붙이면 의문문이 되고, 문장의 술어 앞에 laysa를 붙이면 부정문이 되는 사례를 예로 들었다. 문장의 뜻을 이해하지 못해도 의문문과 부정문을 만들 수 있는 것처럼 구문론만으로는 의미론을 충족시킬 수 없다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;이에 대한 코플랜드의 첫 번째 반박은 ‘시스템 반론’이다. 이는 커즈와일의 생각과 유사하다. [[“방에 있는 사람은 중국어를 이해하지 못해도 그 사람이 포함된 전체 시스템은 중국어를 이해한다”]]는 것이다. 이는 커즈와일이 인간의 경우 각각의 뉴런과 시냅스가 중국어를 이해하지 못해도 인간은 중국어를 이해한다고 예시를 든 것과 같다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;코플랜드의 두 번째 반론은 시스템 반론에 대한 설의 반박을 먼저 설명한다. 즉, 설은 시스템 반론이 그 시스템이 중국어를 이해한다는 가설을 별도로 논증하지 않고 직관적인 주장만 함으로써 논점을 회피하려 한다고 말한다. 이에 대해 코플랜드는 논점을 회피한다는 설의 지적에는 동의한다. 그러면서 그의 두 번째 반론을 시작한다. 핵심은 “설의 결론이 전제로부터 도출되지 않는다”는 것이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;코플랜드에 따르면 방 안에 있는 [[사람이 중국어를 이해하지 못한다는 전제로부터 이 사람을 구성요소로 하는 시스템이 중국어를 이해할 수 없다고 결론내리는 과정]]이 타당하지 않다. 즉, [[전제와 결론 사이에 논리적 연결 고리가 없다]]는 뜻이다. 쉽게 말하면 중국어 방이라는 시스템이 중국어를 이해하지 못하는 것이라면 그 시스템 자제를 살펴보고 분석해야지, 단지 그 안에 든 사람이 중국어를 이해하지 못하므로 그 시스템 전체가 중국어를 모른다고 결론짓는 추론 방식이 틀렸다는 이야기다. 이는 다음에 설명할 세 번째 반론과 연결된다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;세 번째 반론은 다음과 같은 명제에 대한 부정이다. 설의 중국어 방이 참이려면 ‘어떤 사람이 X를 할 수 없으면, 그 사람의 어느 부분도 X를 할 수 없다’는 전제가 있어야 한다. 이에 대해 코플랜드는 이 전제가 참이라고 여길만한 근거가 전혀 없다고 주장한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;네 번째 반론은 ‘단순한 기호 조작이 이해를 만들어낼 수 없다’는 설의 주장이 증명되지 않았다는 것이다. 그러나 이 부분에 대해선 코플랜드조차 “내가 이 주장으르 정면으로 겨루고 있지 않은 건 사실이다, 그러나 설의 주장은 마치 누군가에게 10달러를 빌려서 그 사람에게 빚진 10달러를 갚는 것과 같다”고 말한다. 올바른 논증이 생략됐다는 뜻으로 해석된다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==6. 결론==&lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;커즈와일과 코플랜드 모두 설의 ‘중국어 방’을 신랄하게 비판했다. 인공신경망을 가진 오늘날의 컴퓨터가 뇌를 모방해 만들어졌다는 측면에서, 뇌 역시 컴퓨터처럼 뉴런과 시냅스 등의 화학작용을 한다는 관점에서, ‘중국어 방’ 논증은 오늘날 큰 설득력을 잃었다. 아마도 설은 기계와는 차별화 된 인간 고유의 무엇을 지키려 했던 것 같다. 이런 그의 관점은 꼭 틀린 것만은 아니다. 인간에게는 기계가 할 수 있는 생각 말고도 또 다른 차원의 생각이 있기 때문이다. 예를 들어 프로이트가 말한 자아와 초자아의 구분 같은 것들 말이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;여기서는 코플랜드가 쓴 또 다른 글인 「기계는 생각할 수 있을까」의 내용을 중심으로 인간의 사고와 의식 등을 살펴보는 것으로 논의를 끝맺고자 한다. 코플랜드는 “사고와 의식이 항상 함께 가는 것은 아니다”고 말한다. 즉, “우리의 정신 속에서 벌어지는 일들 중 많은 것을 의식하지 못한다고 말한 프로이트처럼 ”우리의 많은 생각과 행동 중에는 ‘의식하고’ 하는 것들도 있고 ‘무의식적’으로 하는 것들도 있다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;특히 뇌의 여러 부분 중 후뇌와 중뇌에서 일어나는 일들과 상당 부분의 정신작용은 “우리가 알아차리지 못한다”는 것이 코플랜드의 설명이다. 그러므로 “인간의 중요한 정신적 활동, 말을 이해하거나 외부 세계를 지각하는 것 등은 비의식적으로 수행될 수 있다”는 논지다. 그렇기 때문에 “튜링테스트를 통과한 컴퓨터를 생각하는 존재라고 부르는 것을 보류한다면 이는 그저 생각한다는 단어를 인간과 우리의 생물학적 친척만 독점하는 것과 마찬가지”라고 볼 수 있다. 이는 “탄소로 구성된 존재보다 실리콘으로 구성된 존재에게 더 많이 붙는 노골적 편견”인 것이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;결과적으로 기계든 인간이든 모든 사고가 의식적으로만 이뤄지는 것은 아니다. 좀 더 질문을 쪼개보면 기계가 일반 사고와는 다른 의식 능력이 있는지는 지금껏 살펴본 논의보다 더 복잡한 논쟁이 필요하다. 다만 우리가 알 수 있는 것은, 영화 HER에 나오는 것처럼 거의 모든 경우의 수에 대비할 만큼 복잡한 알고리즘을 가진 인공지능은 사람처럼 ‘보통의’ 생각을 한다고 볼 수 있다는 점이다. 커즈와일이 말하는 2045년의 특이점이 어느 정도 수준에 있을 지는 모르겠지만.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;br/&amp;gt;&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
==주석==&lt;br /&gt;
&amp;lt;references/&amp;gt;&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>윤석만</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5_%EB%B6%84%EC%95%BC%EC%9D%98_%EA%B3%A0%EC%A0%84_%EC%9D%BD%EA%B8%B0&amp;diff=7758</id>
		<title>인공지능 분야의 고전 읽기</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5_%EB%B6%84%EC%95%BC%EC%9D%98_%EA%B3%A0%EC%A0%84_%EC%9D%BD%EA%B8%B0&amp;diff=7758"/>
				<updated>2020-04-04T02:43:48Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;윤석만: /* 1. 생각이란 무엇인가 */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{버튼클릭|[[HumanitiesAndArtificialIntelligence#Research Topics|〈인문학과 인공지능〉 강의 페이지로 돌아가기]]}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===='''&amp;lt;span style=&amp;quot;color:#00008C&amp;quot;&amp;gt;앨런 튜링의 논문을 토대로 더글러스 호프스태터의 논문 읽기&amp;lt;/span&amp;gt;'''====&lt;br /&gt;
&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
====='''요구사항'''=====&lt;br /&gt;
{{Blockquote2|앨런 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」의 내용을 토대로, 더글러스 호프스태터의 「인공지능:회고」의 내용을 분석 및 요약·정리할 것. 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」은 '''〔앨런 튜링 지음/노승영 옮김, 『지능에 관하여』, 에이치비프레스, 2019, 65-112쪽.〕'''을, 호프스태터의 「인공지능:회고」는  '''〔더글라스 호프스태터 지음/박여성·안병서 옮김, 『괴델, 에셔, 바흐』, 까치, 2017, 812-869쪽.〕'''을 기본 원고로 할 것.&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====='''과제원고''' :  [[김웅기]], [[김태형]], [[장민주]]=====&lt;br /&gt;
&amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;&lt;br /&gt;
(내용 작성)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;br/&amp;gt;&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===='''&amp;lt;span style=&amp;quot;color:#00008C&amp;quot;&amp;gt;앨런 튜링의 논문을 토대로 잭 코플랜드의 논문 읽기&amp;lt;/span&amp;gt;'''====&lt;br /&gt;
&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
====='''요구사항'''=====&lt;br /&gt;
{{Blockquote2|앨런 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」의 내용을 토대로, 잭 코플랜드의 「기계는 생각할 수 있을까」의 내용을 분석 및 요약·정리할 것. 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」은 '''〔앨런 튜링 지음/노승영 옮김, 『지능에 관하여』, 에이치비프레스, 2019, 65-112쪽.〕'''을, 코플랜드의 「기계는 생각할 수 있을까」는  '''〔잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까』, 에디토리얼, 2020, 87-134쪽.〕'''을 기본 원고로 할 것.&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====='''과제원고''' : [[아슈토시]], [[이만호]], [[임연]]=====&lt;br /&gt;
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(내용 작성)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;br/&amp;gt;&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===='''&amp;lt;span style=&amp;quot;color:#00008C&amp;quot;&amp;gt;튜링 테스트에 대한 존 설의 입장을 기초로 잭 코플랜드와 레이 커즈와일의 사유 읽기&amp;lt;/span&amp;gt;'''====&lt;br /&gt;
&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
====='''요구사항'''=====&lt;br /&gt;
{{Blockquote2|앨런 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」의 내용을 토대로, 잭 코플랜드의 「흥미로운 사례, 중국어 방」의 내용 및 레이 커즈와일의 「존 설의 비판에 대한 반론」을 비교·정리할 것. 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」은 '''〔앨런 튜링 지음/노승영 옮김, 『지능에 관하여』, 에이치비프레스, 2019, 65-112쪽.〕'''을, 코플랜드의 「흥미로운 사례, 중국어 방」은  '''〔잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까』, 에디토리얼, 2020, 261-296쪽.〕'''을,  레이 커즈와일의 「존 설의 비판에 대한 반론」은  '''〔레이 커즈와일 지음/장시형·김명남 옮김, 『특이점이 온다』, 김영사, 2007, 638-654쪽.〕'''을 기본 원고로 할 것.&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====='''과제원고''' : [[길혜빈]], [[윤석만]], [[임예찬]]=====&lt;br /&gt;
&amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==1. 생각이란 무엇인가==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====①생각의 정의====&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;영화 ‘트랜센던스’에서 천재 과학자 윌(조니 뎁)은 인류가 수만 년에 걸쳐 이룩한 지적 능력을 뛰어넘어 자의식까지 갖춘 슈퍼컴퓨터를 개발한다. 그러나 기술발전으로 인류가 멸망할 것이라고 믿는 테러 단체의 공격을 받아 뇌사 상태에 빠진다. 절망에 빠진 윌의 연인 에블린(레베카 홀)은 실험용 원숭이의 뇌를 스캔해 컴퓨터에 업로드 했던 사실을 떠올린다. 윌을 잊을 수 없던 그녀는 연인의 뇌를 컴퓨터에 업로드 한다. 윌의 의식이 컴퓨터를 통해 부활한 것이다. 에블린이 윌의 뇌를 스캔한 컴퓨터는 육체만 없을 뿐 생전의 윌과 똑같은 기억과 감정, 성향을 갖고 있다. 그런데 여기서 윌은 인간일까, 컴퓨터일까? 비록 육체는 없어도 정신이 있으니 사람이 맞는가?&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;테슬라·스페이스엑스의 설립자인 일론 머스크는 트랜센던스를 현실화 할 수 있는 기술을 연구하고 있다. 인간과 컴퓨터를 결합한 ‘뉴럴 레이스(Neural Lace)’ 기술이다. 실제로 그는 2016년 ‘뉴럴 링크(Neural Link)’라는 기업을 만들어 뇌에 컴퓨터 칩을 삽입하는 기술을 연구 중이다. 이 칩은 클라우드 컴퓨터와 연결돼 뇌의 정보를 공유할 계획이다. 만일 ‘뉴럴 링크’의 프로젝트가 성공한다면 트랜센던스는 현실이 될 수 있다.&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;전통적으로 우리는 인간과 인간이 아닌 것을 구분할 때 생각하는 능력을 떠올린다. 생각은 종종 정신, 또는 영혼으로도 읽힌다. 이대 육신은 정신을 담는 그릇이기 때문에 인간의 본질은 고매한 정신에 있다고 한다. 세계의 많은 종교에서도 신체보다 정신을 더 중요하게 생각한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;그러나 과학에서 영혼, 정신, 생각은 우리가 생각하는 형이상학적 무언가가 아니다. 뇌 안에서 일어나는 세포들 간의 무수한 화학작용일 뿐이다. 인간의 생각, 그리고 그와 대비되는 기계의 생각이 어떻게 다른지, 혹은 같은지 비교하기 위해선 생각이라는 현상이 뇌에서 어떻게 일어나는지 먼저 살펴봐야 한다. 그런 후에야 [[앨런 튜링]]과 [[존 설]], 나아가 [[레이 커즈와일]]과 [[잭 코플랜드]]의 이론을 이해할 수 있을 것이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====②뇌의 원리====&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;진화 초기 단계의 생물에겐 뇌가 필요 없었다. 세포의 종류와 형태가 다양해지면서 복잡한 생명체가 나타났고, 이 생명체는 각 세포 간 복잡한 소통을 하기 위해 여러 화학 신호를 보내기 시작했다. 커뮤니케이션이 복잡해지면서 어떤 세포는 메시지를 전달하는 기능을 맡게 됐다. 이들이 발전한 것이 신경세포, 즉 [[뉴런]]이다. 뉴런은 어느 한 부분에 있지 않고 신체의 거의 모든 곳에 퍼져 있다. 물론 해파리처럼 근육과 뼈가 없이 뉴런과 같은 신경 체계로만 사는 동물도 있다. 하지만 대부분의 동물은 뉴런이 발달해 있고, 뉴런이 외부 감각을 받아들이는 핵심 기관인 눈과 입, 코 등의 주변에 몰리면서 뇌로 발전했다.&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;인간의 뇌는 약 800~1000억개의 뉴런으로 이뤄져 있다. 수천조개에 달하는 시냅스라 불리는 신경 연결망을 통해 뉴런 간에 신호를 주고받는다. 즉, 뇌에서는 어느 한순간도 쉬지 않고 이런 화학적 신호들이 오간다. 특히 사람에게는 특히 성상세포란 것이 있어 이것이 고차원적 신호를 담당하는 것으로 알려져 있다. 이런 모든 신호가 조합돼 전체를 이룬 것이 바로 생각이다. 외부 감각에 대한 느낌, 과거에 대한 기억, 어떤 현상에 대한 감정 등이 모두 생각의 틀 안에 있다.&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;뇌는 크게 세 부분으로 나뉜다. 파충류의 뇌로 불리는 후뇌, 포유류의 뇌로 불리는 중뇌, 영장류의 뇌로 불리는 대뇌다. 후뇌는 본능과 연결된다. 심장이 뛰거나 호흡하는 것처럼 생존과 직결된 영역을 담당한다. 또 죽음과 같은 위협을 감지하고 반응하는 것도 후뇌다. 후뇌는 인류가 포유류로 진화하기 전부터 존재한 아주 오래된 기능을 담당한다. 중뇌는 뇌의 중앙에 위치하는데 주로 감각 정보를 인지한다. 눈과 귀, 입, 손 등을 통해 전해지는 오감을 인지하고 여기에 적절한 행동(근육, 뼈의 움직임 등)을 조절한다. 생존 또는 사냥을 위해 시각, 후각, 청각이 발달해야 했던 포유류는 중뇌가 발달돼 있다. 실제로 진화 초기의 포유류는 후각을 담당하는 뇌의 부분이 발달해 있다고 한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;뇌의 가장 바깥쪽을 차지하면서 크기도 제일 큰 대뇌는 우리가 보통 생각하는 뇌다. 좌뇌와 우뇌로 나뉜다. 보통 좌뇌는 논리적 사고를, 우뇌는 공감각과 감성 등을 담당하는 것으로 알려져 있다. 대뇌 중 앞쪽에 위치한 부분을 전두엽이라고 하는데, 여기선 주로 언어와 사회성 등을 다룬다. 네안데르탈인과 호모 사피엔스의 가장 큰 차이점은 전두엽에 있다고 한다. 즉, 사피엔스는 언어와 사회성이 뛰어났기 때문에 3만 5000년 전 유럽에서 네안데르탈인과의 싸움에서 이겼다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;그렇다면 우리는 어떻게 생각을 하는가. 과거에 대한 기억, 어떤 사람에 대한 감정 등은 무슨 원리로 저장되는가. 인간의 기억과 감정은 뉴런 하나하나에 저장되는 것이 아니라 뉴런들이 주고받는 패턴 속에 저장된다. 휴대폰 잠금을 풀 때 점 하나하나가 중요한 게 아니라 각 점을 잇는 패턴이 중요하듯 말이다. 그러므로 각각의 기억과 감정은 손가락의 지문처럼 고유의 패턴을 갖고 있다.&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;1950년 앨런 튜링 이후 인공지능 연구는 한 동안 정체돼 있었다. 1970년대에 미국의 로봇 공학자 한스 모라벡은 ‘모라벡(Moravec)의 역설’을 제기했다. 그는 “인간에게 쉬운 일이 기계엔 어렵고, 기계에 쉬운 일은 인간이 잘 못 한다”고 했다. 예를 들어 자연스럽게 걷고 움직이는 것은 어린아이도 쉽게 할 수 있지만, 로봇에겐 매우 힘들다. 체스와 바둑에선 기계가 이미 인간을 뛰어넘었지만 갓난아이조차 가진 신체적 능력을 기계는 재현하기 어렵다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;이는 생각이라고 부를만한 것에 대해서도 마찬가지다. 컴퓨터는 매우 복잡한 수식을 계산하고 방대한 양의 데이터를 다루는 것은 쉽지만 얼굴을 인식하긴 어렵다. 인공지능이 개와 고양이를 구분하기 시작한 것도 비교적 최근의 일이다. 즉, 인공지능이 지금과 같이 급속도로 발전한 것은 최근의 일이다. 수십년 간 정체됐던 인공지능 기술이 갑자기 발전하게 된 핵심 원인 중 하나는 인공신경망 기술이다. 인간의 뇌처럼 신경망을 연결하는 컴퓨터를 만든 것이다. 인간이 일일이 아날로그 언어를 디지털 언어로 변환해 정보를 입력하는 대신 스스로 학습하도록 했다. 바로 ‘머신 러닝’이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;놀라운 것은 ‘머신 러닝’의 개념을 처음 제안한 사람이 앨런 튜링이라는 점이다. 1950년에 쓴 「계산기계와 지능」이란 논문에서 ‘아동기계’라는 이름으로 학습하는 컴퓨터를 고안했다. 이제 앨런 튜링의 생각을 살펴보자.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==2. 앨런 튜링의 문제제기 「계산기계와 지능」==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====①흉내게임과 아동기계====&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;튜링의 논문을 요약하면 인간을 흉내낼 수 있는 컴퓨터가 [[‘흉내게임’]]을 통과하면 생각하는 능력을 갖고 있다고 봐야한다는 것이다. 특히 이 컴퓨터는 처음부터 인간 성인과 같은 생각 능력을 갖추기 어려우므로, 어린이 수준의 능력을 가진 [[‘아동기계’]]를 만들어 스스로 학습할 수 있도록 하자는 것이 튜링의 결론이다. 그의 논문은 ‘기계가 생각할 수 있을까’란 첫 문장으로 시작한다. ‘흉내게임’에는 남자, 여자, 질문자 3명이 참가한다. 방식은 간단하다. 질문자는 각각 분리된 공간에 있는 남자와 여자에게 말을 걸어 답변을 듣는 과정에서 누가 남자이고, 여자인지 밝혀내는 것이다.&amp;lt;ref&amp;gt;출처: 「계산기계와 지능(1950)」〔앨런 튜링 지음/노승영 옮김, 『지능에 관하여』, 에이치비프레스, 2019, 65-112쪽.〕&amp;lt;/ref&amp;gt;&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;기계 입장에서 최선의 전략은 최대한 인간처럼 그럴 듯하게 보이려고 노력하는 것이다. 예를 들어 매우 어려운 산식을 문제로 내면, 원래 자신의 능력대로 너무 빨리 답변해선 안 된다. 그런 경우 기계라고 들통 날 것이기 때문이다. 또 “당신은 기계인가”라는 질문에 “당연히 아니다”와 같은 거짓말도 가능하다. 즉, 튜링은 자신이 처음 제기한 질문 ‘기계가 생각할 수 있을까’를 ‘흉내게임을 잘 할 수 있는 상상 가능한 디지털 컴퓨터가 있을까’로 바꿨다. 뒤에서 자세히 살펴보겠지만 이에 대해 잭 코플랜드는 “튜링의 관점이란 ‘컴퓨터가 생각할 수 있는가’ 하는 다소 모호한 철학적 질문을 그저 단순하게 ‘컴퓨터가 튜링 테스트를 통과할 수 있는가’로 정확하고 과학적인 질문으로 대체한 것”이라고 요약한다.&amp;lt;ref&amp;gt;출처: 「기계는 생각할 수 있을까」〔잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까』, 에디토리얼, 2020, 87-134쪽.〕&amp;lt;/ref&amp;gt;&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;튜링은 논문의 결론에서 생각하는 기계가 성인의 마음을 흉내내는 과정에서 어떤 과정이 그 마음에 이르게 했는지를 다음과 같이 요약했다. ①출생시 마음의 초기 상태 ②마음이 받은 교육 ③(교육이 아닌) 마음이 겪은 경험. 처음부터 성인의 마음보다는 차라리 [[아동의 마음을 흉내내는 프로그램]]을 만들고 적절한 교육의 과정 거쳐 성인의 뇌를 얻자고 주장한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;그 이유는 아동의 뇌가 성인의 뇌에 비해 빈 공책처럼 메커니즘은 별로 없고 여백이 많기 때문이다. 메커니즘이 적으면 쉽게 프로그래밍할 수 있고, 학습의 과정을 거쳐 복잡한 사고를 구현할 수 있게 된다. 튜링은 1950년에 쓴 이 논문에서 “20세기 말이면 언어의 용법과 식자의 여론이 달라져 기계가 생각한다는 말에 거부감이 없어질 것”이라고 예측했고 이는 현실이 됐다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====②생각은 언어로 측정하는 이유====&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;튜링의 이야기를 마무리 짓기 전에 우리는 한 가지 중요한 사실을 짚고 넘어갈 필요가 있다. 튜링 테스트의 요점은 기계와 대화해보고 그 기계가 사람과 별 다른 차이가 없다면 생각하는 능력을 갖춘 것으로 봐도 된다는 것이다. 즉, 인간과 비슷한 언어능력을 갖고 있으면 생각하는 존재로 봐도 무방하다는 이야기다. 여기서 가장 중요한 전제는 [[‘생각=언어능력’]]이라는 것이다. 이 명제가 참이 아니면 튜링테스트의 결과는 무용하다. 그렇다면 [[생각이 곧 언어능력]]인 이유는 무엇인지 따져봐야 한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;인간의 머릿속에 일어나는 생각이라는 과정은 크게 2가지로 이뤄진다. 첫째는 [[감각을 통한 것]]이다. 듣고 보고 맡고 느끼는 것인데, 그 중에서도 가장 기본은 시각이다. 퇴근 후 저녁으로 무엇을 먹을까라는 생각을 한다고 치자. 매콤한 김치찌개를 먹을 수도 있고 깔끔한 샐러드를 택할 수도 있다. 머릿속의 생각은 김치찌개와 샐러드의 이미지, 맵거나 달콤한 소스의 향 등이다. 이처럼 단순한 생각은 시각을 중심으로 청각, 후각 등의 감각이 더해져 이뤄진다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;그런데 이번엔 다음 주에 어떤 보고서를 쓸까 하는 생각을 한다고 치자. 물론 하얀 종이와 컴퓨터 자판이 떠오를 수 있지만, 주된 생각은 언어를 매개로 하게 된다. 이미지와 동영상, 나아가 냄새와 촉각 등의 역할은 크게 줄어든다. 언어가 있어야 [[개념을 정의]]할 수 있고, 개념이 밑바탕 돼야 [[논리와 추론]]이 가능한다. 인간만이 할 수 있는 고차원적인 사고의 본질은 언어라는 것이다. 20세기의 철학자들이 인간 사고의 본질을 탐구하면서 언어 분석에 집중했던 이유도 그 때문이다.&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;이처럼 언어가 달라지면 생각도 달라진다. 예를 들어 영어권에 있는 사람과 한국어 문화권에 있는 사람은 기본적으로 생각의 틀이 다르다. 대표적인 게 높임말·낮춤말이다. [[한국어는 말 자체로 위계서열]]이 나뉜다. 높임말을 쓰는 사람과 낮춤말을 쓰는 사람에 누구냐에 따라 권력구조가 형성된다. 그러나 영어는 여기서 자유롭다. 어린 소년과 나이 든 할아버지가 대화를 한다고 치자. 이들은 서로 이름을 부르며 대화하고, 서로를 친구라 부르기도 한다. 우리처럼 말을 통해 위계구조가 생기고, 관계가 수직적으로 결정되지 않는다. 최근 여러 기업들이 임직원 간에 영어 이름을 부르고 서로 존댓말을 쓰는 것도 그런 이유에서다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;[[말의 어순도 생각에 영향]]을 미친다. 예를 들어 우리말은 ‘나는 너를 사랑해(주어 목적어 동사)’지만 영어는 ‘I love you(주어 동사 목적어)’다. 우리말은 나의 감정 뿐 아니라 너와의 ‘관계’를, 영어는 너를 이야기하기에 앞서 나의 감정을 우선시 한다. 영어권 사람들이 자신의 생각을 솔직하게 표현하고 감정을 나타내는데 익숙한 이유도 이런 영향이 크다고 볼 수 있다. 이처럼 언어가 생각의 전부라고 볼 순 없어도 언어가 생각의 상당 부분인 것은 분명하다. 그런 이유에서 마르틴 하이데거는 [[“언어가 존재의 집”]]이라 했고, 루드비히 비트겐슈타인은 [[“내가 아는 언어의 한계가 내가 사는 세상의 한계”]]라고 했다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==3. 존 설의 ‘중국어 방’==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;미국의 철학자 존 설은 「마음, 뇌 그리고 과학」에서 ‘중국어 방’이라는 논증을 통해 생각하는 기계는 말이 안 된다고 일축했다. 튜링의 주장을 정면 반박한 것이다. 「존 설의 비판에 대한 반론」, 「흥미로운 사례, 중국어 방」에서 제시한 레이 커즈와일과 잭 코플랜드의 생각을 읽기에 앞서 존 설의 주장이 무엇인지부터 살펴보자.&amp;lt;ref&amp;gt;출처: 「흥미로운 사례, 중국어 방」〔잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까』, 에디토리얼, 2020, 261-296쪽.〕&amp;lt;/ref&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;중국어 방이라는 곳에는 [[1명의 사람]]이 들어 있고 밖에서는 [[타이핑된 질문지]]를 구멍으로 집어넣은 후 답변이 나올 때까지 기다린다. 이때 질문과 답은 모두 중국어다. 다만 그 안에 있는 사람은 중국어를 전혀 할 줄 모른다. 그러나 일종의 코드북, 또는 지침서를 통해 질문에 맞는 답변을 짜맞춰 결과물을 내놓는다. 밖에서 보기에 중국어 방에서 나온 결과물은 지능적인 것이라고 볼 수 있다. 중국어로 물었는데 중국으로 답변이 나왔으니 ‘중국어 방’은 중국어를 할 줄 아는구나 하고 생각할 수 있다. 그러나 방 안에 있는 [[사람은 중국어를 전혀 할 줄 모르고]], 글자 역시 구불구불한 그림과 패턴으로만 인식할 뿐이다. 그에게 입출력은 무의미한 기호인 것이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;존 설은 [[중국어 방을 컴퓨터로 가정]]한다. 방 안의 사람이 중국어 질문과 답변은 완벽히 완료했다 하더라도 사실은 중국어를 모르는 것처럼, 중국어로 이야기할 수 있는 컴퓨터가 있다고 해서 그것이 중국어를 이해한다고 볼 수는 없다는 이야기다. 단지 [[기호를 조작하는 것만으로 언어를 이해하고 생각을 한다고 보면 안 된다]]는 뜻이다. 설의 이 논증은 큰 파장을 일으켰다. 인공지능 연구자, 또는 인공지능에 관심이 많은 이들은 설의 논증을 ‘바보 같다’고 평가했지만, 그 외의 사람들 중엔 설득력 있다고 느끼는 이들이 많았다. 직관적으로 이해하기엔 그다지 틀린 말이 없어 보이기 때문이다. 그러나 ‘중국어 방’ 논증은 논리적으로 모순된 부분이 많다. 이와 관련해 커즈와일과 코플랜드의 사유를 살펴보자.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==4. ‘존 설에 대한 반론’① 레이 커즈와일 「존 설의 비판에 대한 반론」==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;커즈와일은 설의 중국어 방 논증에 대해 [[‘동어반복에 불과하다’]]고 일축한다.&amp;lt;ref&amp;gt;출처: 「존 설의 비판에 대한 반론」은 〔레이 커즈와일 지음/장시형·김명남 옮김, 『특이점이 온다』, 김영사, 2007, 638-654쪽.〕&amp;lt;/ref&amp;gt; 그러면서 “광합성의 결과로 나오는 산소를 탐지하듯 다른 개체의 주관성도 탐지할 수 있으리라 기대한다”는 것은 말이 안 된다고 한다. 즉 “설은 뇌 과정의 핵심을 파악하지 못했고, 뇌를 모방하는 비생물학적 과정들의 핵심도 파악하지 못했다”는 것이다. 커즈와일의 설명에 따르면 생물학적이든 비생물학적이든 인간 언어를 제대로 이해하지 못하는 개체는 유능한 심문자의 추궁에 금방 정체가 탄로난다. 그러므로 [[사람처럼 대답을 잘 할 수 있는 프로그램이라면 인간의 뇌만큼 복잡해야]] 한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;중국어 방 전체는 중국어를 이해한다고 볼 수 있지만, 각각의 세부 요소들에 이해력이 담겨 있진 않다. 이는 [[사람이 한국어나 중국어, 영어를 쓴다고 해서 각각의 뉴런들이 그 언어를 이해하지 못하는 것]]과 같다. 커즈와일은 “영어에 대한 나의 [[이해는 신경전달물질의 강도나 시냅스의 활약, 뉴런 간의 연결 등이 취하는 광범위한 패턴]]에 있다”고 설명한다. 그러므로 “이런 패턴 인식 시스템에 사용되는 기법들은 생물학적 과정을 역분석해 비생물학적 개체에도 옮겨 심을 수” 있다. 인간의 뇌를 따라한 컴퓨터 프로그램을 만들어 실제 생각하는 인공지능을 개발할 수 있다는 이야기다. 앞서 살펴본 것처럼 인공신경망을 사용한 컴퓨터가 대표적인 예다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;커즈와일은 또 중국어 방 안에 있는 사람은 사실 아무런 의미가 없다고 말한다. 그 사람은 기계적으로 컴퓨터에 입력하고, 출력을 전달할 뿐이다. (코드북을 찾아 질문에 대한 답변을 내놓을 뿐이다) 다르게 말하면 프로그램에 정해진 규칙을 반복적으로 따를 뿐이다. 커즈와일에게 중국어 방 논증에 사용된 사람, 방 등은 꼭 필요한 요소가 아니다. 오직 의미있는 한 가지 유일한 요소는 질문에 대한 답변을 내놓는 컴퓨터(코드북)이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;이 때 이를 해낼 수 있는 [[컴퓨터는 ‘완벽한 모방’ 능력을 갖추고 있으므로 중국어를 이해한다]]고 봐야 한다는 게 커즈와일의 요지다. 이를 해낼 수 있는 컴퓨터는 인간의 깊이와 복잡성을 갖추고 있다고 봐야 한다. 이는 사람도 마찬가지다. 앞서 커즈와일이 “영어에 대한 나의 이해는 신경전달물질의 강도나 시냅스의 활약, 뉴런 간의 연결 등이 취하는 광범위한 패턴에 있다”고 말한 것처럼 설의 논리대로면 인간의 뇌 역시 이해력이 없다는 결론에 도달한다. 뉴런과 시냅스는 그저 기호를 다를 뿐이고 그 어디에도 이들 각자가 중국어를 이해한다고 볼 수 있는 증거는 없기 때문이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;이에 대해 설은 다음과 같은 반박을 내놓는다. “진짜 사람의 뇌는 일련의 특정 신경생물학적 과정들을 통해 의식을 일으킨다. 의식이란 소화, 젖 분비, 광합성, 유사 분열처럼 생물학적 과정임을 인정하는 것이다. 이런 생물학적 과정을 가능케 하는 생물학 원리를 찾듯, 의식을 가능케 하는 생물학 원리를 찾는 게 옳다.”&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;커즈와일 역시 재반박을 하는데 요약하면 “이런 놀라운 견해에 대한 근거는 전혀 내놓지 않는다”는 것이다. 즉, 주장만 있고 이를 뒷받침할 수 있는 논증을 하지 않았다는 이야기다. 생물이 이산화탄소를 배출하는 것은 객관적 측정이 가능하지만, 어떤 개체가 의식이 있는지는 객관적 측정이 불가능하다. 오직 추론적 논증으로만 가능하다는 게 커즈와일의 논지다. 그러면서 커즈와일은 [[‘생물학적 뉴런도 기계나 마찬가지']]라고 말한 설의 논리를 토대로 뇌 역시 하나의 컴퓨터와 같다고 결론 내린다. 다만 지금의 컴퓨터는 인간 뇌보다 훨씬 못 미치는 존재라고 단서를 단다. 그러나 이게 끝은 아니다. 수십 년 안에 인간과 컴퓨터의 역전이 벌어질 것이라고 예측한다. 바로 특이점이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==5. ‘존 설에 대한 반론’② 잭 코플랜드 「흥미로운 사례, 중국어 방」==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;존 설의 중국어 방에 대한 잭 코플랜드의 반론 역시 커즈와일의 지적처럼 날카롭다.&amp;lt;ref&amp;gt;출처: 「흥미로운 사례, 중국어 방」〔잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까』, 에디토리얼, 2020, 261-296쪽.〕&amp;lt;/ref&amp;gt; 철학자이자 논리학자답게 코플랜드는 [[설의 주장을 먼저 구문론과 의미론으로 요약]]한다. 그러면서 설 주장의 핵심은 구문론의 숙달만으로는 의미론을 익히기 미흡하다는 것이라고 압축한다. 구문론은 기호조작을 수행하기 위한 몇 개의 규칙을 완전히 익히는 것이고, 의미론은 기호가 진정 의미하는 바를 이해하는 것이다. [[구문에 대한 지식 자체만으로는 의미에 대한 지식에 이해하지 못한다]]는 뜻이다. 그러면서 아랍어에 문장 앞에 Hal을 붙이면 의문문이 되고, 문장의 술어 앞에 laysa를 붙이면 부정문이 되는 사례를 예로 들었다. 문장의 뜻을 이해하지 못해도 의문문과 부정문을 만들 수 있는 것처럼 구문론만으로는 의미론을 충족시킬 수 없다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;이에 대한 코플랜드의 첫 번째 반박은 ‘시스템 반론’이다. 이는 커즈와일의 생각과 유사하다. [[“방에 있는 사람은 중국어를 이해하지 못해도 그 사람이 포함된 전체 시스템은 중국어를 이해한다”]]는 것이다. 이는 커즈와일이 인간의 경우 각각의 뉴런과 시냅스가 중국어를 이해하지 못해도 인간은 중국어를 이해한다고 예시를 든 것과 같다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;코플랜드의 두 번째 반론은 시스템 반론에 대한 설의 반박을 먼저 설명한다. 즉, 설은 시스템 반론이 그 시스템이 중국어를 이해한다는 가설을 별도로 논증하지 않고 직관적인 주장만 함으로써 논점을 회피하려 한다고 말한다. 이에 대해 코플랜드는 논점을 회피한다는 설의 지적에는 동의한다. 그러면서 그의 두 번째 반론을 시작한다. 핵심은 “설의 결론이 전제로부터 도출되지 않는다”는 것이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;코플랜드에 따르면 방 안에 있는 [[사람이 중국어를 이해하지 못한다는 전제로부터 이 사람을 구성요소로 하는 시스템이 중국어를 이해할 수 없다고 결론내리는 과정]]이 타당하지 않다. 즉, [[전제와 결론 사이에 논리적 연결 고리가 없다]]는 뜻이다. 쉽게 말하면 중국어 방이라는 시스템이 중국어를 이해하지 못하는 것이라면 그 시스템 자제를 살펴보고 분석해야지, 단지 그 안에 든 사람이 중국어를 이해하지 못하므로 그 시스템 전체가 중국어를 모른다고 결론짓는 추론 방식이 틀렸다는 이야기다. 이는 다음에 설명할 세 번째 반론과 연결된다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;세 번째 반론은 다음과 같은 명제에 대한 부정이다. 설의 중국어 방이 참이려면 ‘어떤 사람이 X를 할 수 없으면, 그 사람의 어느 부분도 X를 할 수 없다’는 전제가 있어야 한다. 이에 대해 코플랜드는 이 전제가 참이라고 여길만한 근거가 전혀 없다고 주장한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;네 번째 반론은 ‘단순한 기호 조작이 이해를 만들어낼 수 없다’는 설의 주장이 증명되지 않았다는 것이다. 그러나 이 부분에 대해선 코플랜드조차 “내가 이 주장으르 정면으로 겨루고 있지 않은 건 사실이다, 그러나 설의 주장은 마치 누군가에게 10달러를 빌려서 그 사람에게 빚진 10달러를 갚는 것과 같다”고 말한다. 올바른 논증이 생략됐다는 뜻으로 해석된다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==6. 결론==&lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;커즈와일과 코플랜드 모두 설의 ‘중국어 방’을 신랄하게 비판했다. 인공신경망을 가진 오늘날의 컴퓨터가 뇌를 모방해 만들어졌다는 측면에서, 뇌 역시 컴퓨터처럼 뉴런과 시냅스 등의 화학작용을 한다는 관점에서, ‘중국어 방’ 논증은 오늘날 큰 설득력을 잃었다. 아마도 설은 기계와는 차별화 된 인간 고유의 무엇을 지키려 했던 것 같다. 이런 그의 관점은 꼭 틀린 것만은 아니다. 인간에게는 기계가 할 수 있는 생각 말고도 또 다른 차원의 생각이 있기 때문이다. 예를 들어 프로이트가 말한 자아와 초자아의 구분 같은 것들 말이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;여기서는 코플랜드가 쓴 또 다른 글인 「기계는 생각할 수 있을까」의 내용을 중심으로 인간의 사고와 의식 등을 살펴보는 것으로 논의를 끝맺고자 한다. 코플랜드는 “사고와 의식이 항상 함께 가는 것은 아니다”고 말한다. 즉, “우리의 정신 속에서 벌어지는 일들 중 많은 것을 의식하지 못한다고 말한 프로이트처럼 ”우리의 많은 생각과 행동 중에는 ‘의식하고’ 하는 것들도 있고 ‘무의식적’으로 하는 것들도 있다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;특히 뇌의 여러 부분 중 후뇌와 중뇌에서 일어나는 일들과 상당 부분의 정신작용은 “우리가 알아차리지 못한다”는 것이 코플랜드의 설명이다. 그러므로 “인간의 중요한 정신적 활동, 말을 이해하거나 외부 세계를 지각하는 것 등은 비의식적으로 수행될 수 있다”는 논지다. 그렇기 때문에 “튜링테스트를 통과한 컴퓨터를 생각하는 존재라고 부르는 것을 보류한다면 이는 그저 생각한다는 단어를 인간과 우리의 생물학적 친척만 독점하는 것과 마찬가지”라고 볼 수 있다. 이는 “탄소로 구성된 존재보다 실리콘으로 구성된 존재에게 더 많이 붙는 노골적 편견”인 것이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;결과적으로 기계든 인간이든 모든 사고가 의식적으로만 이뤄지는 것은 아니다. 좀 더 질문을 쪼개보면 기계가 일반 사고와는 다른 의식 능력이 있는지는 지금껏 살펴본 논의보다 더 복잡한 논쟁이 필요하다. 다만 우리가 알 수 있는 것은, 영화 HER에 나오는 것처럼 거의 모든 경우의 수에 대비할 만큼 복잡한 알고리즘을 가진 인공지능은 사람처럼 ‘보통의’ 생각을 한다고 볼 수 있다는 점이다. 커즈와일이 말하는 2045년의 특이점이 어느 정도 수준에 있을 지는 모르겠지만.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;br/&amp;gt;&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
==주석==&lt;br /&gt;
&amp;lt;references/&amp;gt;&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>윤석만</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5_%EB%B6%84%EC%95%BC%EC%9D%98_%EA%B3%A0%EC%A0%84_%EC%9D%BD%EA%B8%B0&amp;diff=7757</id>
		<title>인공지능 분야의 고전 읽기</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5_%EB%B6%84%EC%95%BC%EC%9D%98_%EA%B3%A0%EC%A0%84_%EC%9D%BD%EA%B8%B0&amp;diff=7757"/>
				<updated>2020-04-04T02:33:47Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;윤석만: /* 5. ‘존 설에 대한 반론’② 잭 코플랜드 「흥미로운 사례, 중국어 방」 */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{버튼클릭|[[HumanitiesAndArtificialIntelligence#Research Topics|〈인문학과 인공지능〉 강의 페이지로 돌아가기]]}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===='''&amp;lt;span style=&amp;quot;color:#00008C&amp;quot;&amp;gt;앨런 튜링의 논문을 토대로 더글러스 호프스태터의 논문 읽기&amp;lt;/span&amp;gt;'''====&lt;br /&gt;
&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
====='''요구사항'''=====&lt;br /&gt;
{{Blockquote2|앨런 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」의 내용을 토대로, 더글러스 호프스태터의 「인공지능:회고」의 내용을 분석 및 요약·정리할 것. 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」은 '''〔앨런 튜링 지음/노승영 옮김, 『지능에 관하여』, 에이치비프레스, 2019, 65-112쪽.〕'''을, 호프스태터의 「인공지능:회고」는  '''〔더글라스 호프스태터 지음/박여성·안병서 옮김, 『괴델, 에셔, 바흐』, 까치, 2017, 812-869쪽.〕'''을 기본 원고로 할 것.&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====='''과제원고''' :  [[김웅기]], [[김태형]], [[장민주]]=====&lt;br /&gt;
&amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;&lt;br /&gt;
(내용 작성)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;br/&amp;gt;&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===='''&amp;lt;span style=&amp;quot;color:#00008C&amp;quot;&amp;gt;앨런 튜링의 논문을 토대로 잭 코플랜드의 논문 읽기&amp;lt;/span&amp;gt;'''====&lt;br /&gt;
&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
====='''요구사항'''=====&lt;br /&gt;
{{Blockquote2|앨런 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」의 내용을 토대로, 잭 코플랜드의 「기계는 생각할 수 있을까」의 내용을 분석 및 요약·정리할 것. 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」은 '''〔앨런 튜링 지음/노승영 옮김, 『지능에 관하여』, 에이치비프레스, 2019, 65-112쪽.〕'''을, 코플랜드의 「기계는 생각할 수 있을까」는  '''〔잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까』, 에디토리얼, 2020, 87-134쪽.〕'''을 기본 원고로 할 것.&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====='''과제원고''' : [[아슈토시]], [[이만호]], [[임연]]=====&lt;br /&gt;
&amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;&lt;br /&gt;
(내용 작성)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;br/&amp;gt;&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===='''&amp;lt;span style=&amp;quot;color:#00008C&amp;quot;&amp;gt;튜링 테스트에 대한 존 설의 입장을 기초로 잭 코플랜드와 레이 커즈와일의 사유 읽기&amp;lt;/span&amp;gt;'''====&lt;br /&gt;
&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
====='''요구사항'''=====&lt;br /&gt;
{{Blockquote2|앨런 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」의 내용을 토대로, 잭 코플랜드의 「흥미로운 사례, 중국어 방」의 내용 및 레이 커즈와일의 「존 설의 비판에 대한 반론」을 비교·정리할 것. 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」은 '''〔앨런 튜링 지음/노승영 옮김, 『지능에 관하여』, 에이치비프레스, 2019, 65-112쪽.〕'''을, 코플랜드의 「흥미로운 사례, 중국어 방」은  '''〔잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까』, 에디토리얼, 2020, 261-296쪽.〕'''을,  레이 커즈와일의 「존 설의 비판에 대한 반론」은  '''〔레이 커즈와일 지음/장시형·김명남 옮김, 『특이점이 온다』, 김영사, 2007, 638-654쪽.〕'''을 기본 원고로 할 것.&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====='''과제원고''' : [[길혜빈]], [[윤석만]], [[임예찬]]=====&lt;br /&gt;
&amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==1. 생각이란 무엇인가==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====①생각의 정의====&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;영화 [[‘트랜센던스’]]에서 천재 과학자 윌([[조니 뎁]])은 인류가 수만 년에 걸쳐 이룩한 지적 능력을 뛰어넘어 자의식까지 갖춘 슈퍼컴퓨터를 개발한다. 그러나 기술발전으로 인류가 멸망할 것이라고 믿는 테러 단체의 공격을 받아 뇌사 상태에 빠진다. 절망에 빠진 윌의 연인 에블린([[레베카 홀]])은 실험용 원숭이의 뇌를 스캔해 컴퓨터에 업로드 했던 사실을 떠올린다. 윌을 잊을 수 없던 그녀는 연인의 뇌를 컴퓨터에 업로드 한다. 윌의 의식이 컴퓨터를 통해 부활한 것이다. 에블린이 윌의 뇌를 스캔한 컴퓨터는 육체만 없을 뿐 생전의 윌과 똑같은 기억과 감정, 성향을 갖고 있다. 그런데 여기서 윌은 인간일까, 컴퓨터일까? 비록 육체는 없어도 정신이 있으니 사람이 맞는가?&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;테슬라·스페이스엑스의 설립자인 [[일론 머스크]]는 트랜센던스를 현실화 할 수 있는 기술을 연구하고 있다. 인간과 컴퓨터를 결합한 ‘뉴럴 레이스(Neural Lace)’ 기술이다. 실제로 그는 2016년 [[‘뉴럴 링크(Neural Link)’]]라는 기업을 만들어 뇌에 컴퓨터 칩을 삽입하는 기술을 연구 중이다. 이 칩은 클라우드 컴퓨터와 연결돼 뇌의 정보를 공유할 계획이다. 만일 ‘뉴럴 링크’의 프로젝트가 성공한다면 트랜센던스는 현실이 될 수 있다.&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;전통적으로 우리는 인간과 인간이 아닌 것을 구분할 때 생각하는 능력을 떠올린다. 생각은 종종 정신, 또는 영혼으로도 읽힌다. 이대 육신은 정신을 담는 그릇이기 때문에 인간의 본질은 고매한 정신에 있다고 한다. 세계의 많은 종교에서도 신체보다 정신을 더 중요하게 생각한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;그러나 과학에서 영혼, 정신, 생각은 우리가 생각하는 형이상학적 무언가가 아니다. 뇌 안에서 일어나는 세포들 간의 무수한 화학작용일 뿐이다. 인간의 생각, 그리고 그와 대비되는 기계의 생각이 어떻게 다른지, 혹은 같은지 비교하기 위해선 생각이라는 현상이 뇌에서 어떻게 일어나는지 먼저 살펴봐야 한다. 그런 후에야 [[앨런 튜링]]과 [[존 설]], 나아가 [[레이 커즈와일]]과 [[잭 코플랜드]]의 이론을 이해할 수 있을 것이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====②뇌의 원리====&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;진화 초기 단계의 생물에겐 뇌가 필요 없었다. 세포의 종류와 형태가 다양해지면서 복잡한 생명체가 나타났고, 이 생명체는 각 세포 간 복잡한 소통을 하기 위해 여러 화학 신호를 보내기 시작했다. 커뮤니케이션이 복잡해지면서 어떤 세포는 메시지를 전달하는 기능을 맡게 됐다. 이들이 발전한 것이 신경세포, 즉 [[뉴런]]이다. 뉴런은 어느 한 부분에 있지 않고 신체의 거의 모든 곳에 퍼져 있다. 물론 해파리처럼 근육과 뼈가 없이 뉴런과 같은 신경 체계로만 사는 동물도 있다. 하지만 대부분의 동물은 뉴런이 발달해 있고, 뉴런이 외부 감각을 받아들이는 핵심 기관인 눈과 입, 코 등의 주변에 몰리면서 뇌로 발전했다.&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;인간의 뇌는 약 800~1000억개의 뉴런으로 이뤄져 있다. 수천조개에 달하는 시냅스라 불리는 신경 연결망을 통해 뉴런 간에 신호를 주고받는다. 즉, 뇌에서는 어느 한순간도 쉬지 않고 이런 화학적 신호들이 오간다. 특히 사람에게는 특히 [[성상세포]]란 것이 있어 이것이 고차원적 신호를 담당하는 것으로 알려져 있다. 이런 모든 신호가 조합돼 전체를 이룬 것이 바로 생각이다. 외부 감각에 대한 느낌, 과거에 대한 기억, 어떤 현상에 대한 감정 등이 모두 생각의 틀 안에 있다.&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;뇌는 크게 세 부분으로 나뉜다. 파충류의 뇌로 불리는 후뇌, 포유류의 뇌로 불리는 중뇌, 영장류의 뇌로 불리는 대뇌다. 후뇌는 본능과 연결된다. 심장이 뛰거나 호흡하는 것처럼 생존과 직결된 영역을 담당한다. 또 죽음과 같은 위협을 감지하고 반응하는 것도 후뇌다. 후뇌는 인류가 포유류로 진화하기 전부터 존재한 아주 오래된 기능을 담당한다. 중뇌는 뇌의 중앙에 위치하는데 주로 감각 정보를 인지한다. 눈과 귀, 입, 손 등을 통해 전해지는 오감을 인지하고 여기에 적절한 행동(근육, 뼈의 움직임 등)을 조절한다. 생존 또는 사냥을 위해 시각, 후각, 청각이 발달해야 했던 포유류는 중뇌가 발달돼 있다. 실제로 진화 초기의 포유류는 후각을 담당하는 뇌의 부분이 발달해 있다고 한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;뇌의 가장 바깥쪽을 차지하면서 크기도 제일 큰 대뇌는 우리가 보통 생각하는 뇌다. 좌뇌와 우뇌로 나뉜다. 보통 좌뇌는 논리적 사고를, 우뇌는 공감각과 감성 등을 담당하는 것으로 알려져 있다. 대뇌 중 앞쪽에 위치한 부분을 [[전두엽]]이라고 하는데, 여기선 주로 언어와 사회성 등을 다룬다. 네안데르탈인과 호모 사피엔스의 가장 큰 차이점은 전두엽에 있다고 한다. 즉, 사피엔스는 언어와 사회성이 뛰어났기 때문에 3만 5000년 전 유럽에서 네안데르탈인과의 싸움에서 이겼다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;그렇다면 우리는 어떻게 생각을 하는가. 과거에 대한 기억, 어떤 사람에 대한 감정 등은 무슨 원리로 저장되는가. 인간의 기억과 감정은 뉴런 하나하나에 저장되는 것이 아니라 뉴런들이 주고받는 패턴 속에 저장된다. 휴대폰 잠금을 풀 때 점 하나하나가 중요한 게 아니라 각 점을 잇는 패턴이 중요하듯 말이다. 그러므로 각각의 기억과 감정은 손가락의 지문처럼 고유의 패턴을 갖고 있다.&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;1950년 앨런 튜링 이후 인공지능 연구는 한 동안 정체돼 있었다. 1970년대에 미국의 로봇 공학자 한스 모라벡은 [[‘모라벡(Moravec)의 역설’]]을 제기했다. 그는 “인간에게 쉬운 일이 기계엔 어렵고, 기계에 쉬운 일은 인간이 잘 못 한다”고 했다. 예를 들어 자연스럽게 걷고 움직이는 것은 어린아이도 쉽게 할 수 있지만, 로봇에겐 매우 힘들다. 체스와 바둑에선 기계가 이미 인간을 뛰어넘었지만 갓난아이조차 가진 신체적 능력을 기계는 재현하기 어렵다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;이는 생각이라고 부를만한 것에 대해서도 마찬가지다. 컴퓨터는 매우 복잡한 수식을 계산하고 방대한 양의 데이터를 다루는 것은 쉽지만 얼굴을 인식하긴 어렵다. 인공지능이 개와 고양이를 구분하기 시작한 것도 비교적 최근의 일이다. 즉, 인공지능이 지금과 같이 급속도로 발전한 것은 최근의 일이다. 수십년 간 정체됐던 인공지능 기술이 갑자기 발전하게 된 핵심 원인 중 하나는 [[인공신경망]] 기술이다. 인간의 뇌처럼 신경망을 연결하는 컴퓨터를 만든 것이다. 인간이 일일이 아날로그 언어를 디지털 언어로 변환해 정보를 입력하는 대신 스스로 학습하도록 했다. 바로 ‘머신 러닝’이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;놀라운 것은 ‘머신 러닝’의 개념을 처음 제안한 사람이 앨런 튜링이라는 점이다. 1950년에 쓴 「계산기계와 지능」이란 논문에서 ‘아동기계’라는 이름으로 학습하는 컴퓨터를 고안했다. 이제 앨런 튜링의 생각을 살펴보자.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==2. 앨런 튜링의 문제제기 「계산기계와 지능」==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====①흉내게임과 아동기계====&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;튜링의 논문을 요약하면 인간을 흉내낼 수 있는 컴퓨터가 [[‘흉내게임’]]을 통과하면 생각하는 능력을 갖고 있다고 봐야한다는 것이다. 특히 이 컴퓨터는 처음부터 인간 성인과 같은 생각 능력을 갖추기 어려우므로, 어린이 수준의 능력을 가진 [[‘아동기계’]]를 만들어 스스로 학습할 수 있도록 하자는 것이 튜링의 결론이다. 그의 논문은 ‘기계가 생각할 수 있을까’란 첫 문장으로 시작한다. ‘흉내게임’에는 남자, 여자, 질문자 3명이 참가한다. 방식은 간단하다. 질문자는 각각 분리된 공간에 있는 남자와 여자에게 말을 걸어 답변을 듣는 과정에서 누가 남자이고, 여자인지 밝혀내는 것이다.&amp;lt;ref&amp;gt;출처: 「계산기계와 지능(1950)」〔앨런 튜링 지음/노승영 옮김, 『지능에 관하여』, 에이치비프레스, 2019, 65-112쪽.〕&amp;lt;/ref&amp;gt;&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;기계 입장에서 최선의 전략은 최대한 인간처럼 그럴 듯하게 보이려고 노력하는 것이다. 예를 들어 매우 어려운 산식을 문제로 내면, 원래 자신의 능력대로 너무 빨리 답변해선 안 된다. 그런 경우 기계라고 들통 날 것이기 때문이다. 또 “당신은 기계인가”라는 질문에 “당연히 아니다”와 같은 거짓말도 가능하다. 즉, 튜링은 자신이 처음 제기한 질문 ‘기계가 생각할 수 있을까’를 ‘흉내게임을 잘 할 수 있는 상상 가능한 디지털 컴퓨터가 있을까’로 바꿨다. 뒤에서 자세히 살펴보겠지만 이에 대해 잭 코플랜드는 “튜링의 관점이란 ‘컴퓨터가 생각할 수 있는가’ 하는 다소 모호한 철학적 질문을 그저 단순하게 ‘컴퓨터가 튜링 테스트를 통과할 수 있는가’로 정확하고 과학적인 질문으로 대체한 것”이라고 요약한다.&amp;lt;ref&amp;gt;출처: 「기계는 생각할 수 있을까」〔잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까』, 에디토리얼, 2020, 87-134쪽.〕&amp;lt;/ref&amp;gt;&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;튜링은 논문의 결론에서 생각하는 기계가 성인의 마음을 흉내내는 과정에서 어떤 과정이 그 마음에 이르게 했는지를 다음과 같이 요약했다. ①출생시 마음의 초기 상태 ②마음이 받은 교육 ③(교육이 아닌) 마음이 겪은 경험. 처음부터 성인의 마음보다는 차라리 [[아동의 마음을 흉내내는 프로그램]]을 만들고 적절한 교육의 과정 거쳐 성인의 뇌를 얻자고 주장한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;그 이유는 아동의 뇌가 성인의 뇌에 비해 빈 공책처럼 메커니즘은 별로 없고 여백이 많기 때문이다. 메커니즘이 적으면 쉽게 프로그래밍할 수 있고, 학습의 과정을 거쳐 복잡한 사고를 구현할 수 있게 된다. 튜링은 1950년에 쓴 이 논문에서 “20세기 말이면 언어의 용법과 식자의 여론이 달라져 기계가 생각한다는 말에 거부감이 없어질 것”이라고 예측했고 이는 현실이 됐다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====②생각은 언어로 측정하는 이유====&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;튜링의 이야기를 마무리 짓기 전에 우리는 한 가지 중요한 사실을 짚고 넘어갈 필요가 있다. 튜링 테스트의 요점은 기계와 대화해보고 그 기계가 사람과 별 다른 차이가 없다면 생각하는 능력을 갖춘 것으로 봐도 된다는 것이다. 즉, 인간과 비슷한 언어능력을 갖고 있으면 생각하는 존재로 봐도 무방하다는 이야기다. 여기서 가장 중요한 전제는 [[‘생각=언어능력’]]이라는 것이다. 이 명제가 참이 아니면 튜링테스트의 결과는 무용하다. 그렇다면 [[생각이 곧 언어능력]]인 이유는 무엇인지 따져봐야 한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;인간의 머릿속에 일어나는 생각이라는 과정은 크게 2가지로 이뤄진다. 첫째는 [[감각을 통한 것]]이다. 듣고 보고 맡고 느끼는 것인데, 그 중에서도 가장 기본은 시각이다. 퇴근 후 저녁으로 무엇을 먹을까라는 생각을 한다고 치자. 매콤한 김치찌개를 먹을 수도 있고 깔끔한 샐러드를 택할 수도 있다. 머릿속의 생각은 김치찌개와 샐러드의 이미지, 맵거나 달콤한 소스의 향 등이다. 이처럼 단순한 생각은 시각을 중심으로 청각, 후각 등의 감각이 더해져 이뤄진다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;그런데 이번엔 다음 주에 어떤 보고서를 쓸까 하는 생각을 한다고 치자. 물론 하얀 종이와 컴퓨터 자판이 떠오를 수 있지만, 주된 생각은 언어를 매개로 하게 된다. 이미지와 동영상, 나아가 냄새와 촉각 등의 역할은 크게 줄어든다. 언어가 있어야 [[개념을 정의]]할 수 있고, 개념이 밑바탕 돼야 [[논리와 추론]]이 가능한다. 인간만이 할 수 있는 고차원적인 사고의 본질은 언어라는 것이다. 20세기의 철학자들이 인간 사고의 본질을 탐구하면서 언어 분석에 집중했던 이유도 그 때문이다.&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;이처럼 언어가 달라지면 생각도 달라진다. 예를 들어 영어권에 있는 사람과 한국어 문화권에 있는 사람은 기본적으로 생각의 틀이 다르다. 대표적인 게 높임말·낮춤말이다. [[한국어는 말 자체로 위계서열]]이 나뉜다. 높임말을 쓰는 사람과 낮춤말을 쓰는 사람에 누구냐에 따라 권력구조가 형성된다. 그러나 영어는 여기서 자유롭다. 어린 소년과 나이 든 할아버지가 대화를 한다고 치자. 이들은 서로 이름을 부르며 대화하고, 서로를 친구라 부르기도 한다. 우리처럼 말을 통해 위계구조가 생기고, 관계가 수직적으로 결정되지 않는다. 최근 여러 기업들이 임직원 간에 영어 이름을 부르고 서로 존댓말을 쓰는 것도 그런 이유에서다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;[[말의 어순도 생각에 영향]]을 미친다. 예를 들어 우리말은 ‘나는 너를 사랑해(주어 목적어 동사)’지만 영어는 ‘I love you(주어 동사 목적어)’다. 우리말은 나의 감정 뿐 아니라 너와의 ‘관계’를, 영어는 너를 이야기하기에 앞서 나의 감정을 우선시 한다. 영어권 사람들이 자신의 생각을 솔직하게 표현하고 감정을 나타내는데 익숙한 이유도 이런 영향이 크다고 볼 수 있다. 이처럼 언어가 생각의 전부라고 볼 순 없어도 언어가 생각의 상당 부분인 것은 분명하다. 그런 이유에서 마르틴 하이데거는 [[“언어가 존재의 집”]]이라 했고, 루드비히 비트겐슈타인은 [[“내가 아는 언어의 한계가 내가 사는 세상의 한계”]]라고 했다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==3. 존 설의 ‘중국어 방’==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;미국의 철학자 존 설은 「마음, 뇌 그리고 과학」에서 ‘중국어 방’이라는 논증을 통해 생각하는 기계는 말이 안 된다고 일축했다. 튜링의 주장을 정면 반박한 것이다. 「존 설의 비판에 대한 반론」, 「흥미로운 사례, 중국어 방」에서 제시한 레이 커즈와일과 잭 코플랜드의 생각을 읽기에 앞서 존 설의 주장이 무엇인지부터 살펴보자.&amp;lt;ref&amp;gt;출처: 「흥미로운 사례, 중국어 방」〔잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까』, 에디토리얼, 2020, 261-296쪽.〕&amp;lt;/ref&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;중국어 방이라는 곳에는 [[1명의 사람]]이 들어 있고 밖에서는 [[타이핑된 질문지]]를 구멍으로 집어넣은 후 답변이 나올 때까지 기다린다. 이때 질문과 답은 모두 중국어다. 다만 그 안에 있는 사람은 중국어를 전혀 할 줄 모른다. 그러나 일종의 코드북, 또는 지침서를 통해 질문에 맞는 답변을 짜맞춰 결과물을 내놓는다. 밖에서 보기에 중국어 방에서 나온 결과물은 지능적인 것이라고 볼 수 있다. 중국어로 물었는데 중국으로 답변이 나왔으니 ‘중국어 방’은 중국어를 할 줄 아는구나 하고 생각할 수 있다. 그러나 방 안에 있는 [[사람은 중국어를 전혀 할 줄 모르고]], 글자 역시 구불구불한 그림과 패턴으로만 인식할 뿐이다. 그에게 입출력은 무의미한 기호인 것이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;존 설은 [[중국어 방을 컴퓨터로 가정]]한다. 방 안의 사람이 중국어 질문과 답변은 완벽히 완료했다 하더라도 사실은 중국어를 모르는 것처럼, 중국어로 이야기할 수 있는 컴퓨터가 있다고 해서 그것이 중국어를 이해한다고 볼 수는 없다는 이야기다. 단지 [[기호를 조작하는 것만으로 언어를 이해하고 생각을 한다고 보면 안 된다]]는 뜻이다. 설의 이 논증은 큰 파장을 일으켰다. 인공지능 연구자, 또는 인공지능에 관심이 많은 이들은 설의 논증을 ‘바보 같다’고 평가했지만, 그 외의 사람들 중엔 설득력 있다고 느끼는 이들이 많았다. 직관적으로 이해하기엔 그다지 틀린 말이 없어 보이기 때문이다. 그러나 ‘중국어 방’ 논증은 논리적으로 모순된 부분이 많다. 이와 관련해 커즈와일과 코플랜드의 사유를 살펴보자.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==4. ‘존 설에 대한 반론’① 레이 커즈와일 「존 설의 비판에 대한 반론」==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;커즈와일은 설의 중국어 방 논증에 대해 [[‘동어반복에 불과하다’]]고 일축한다.&amp;lt;ref&amp;gt;출처: 「존 설의 비판에 대한 반론」은 〔레이 커즈와일 지음/장시형·김명남 옮김, 『특이점이 온다』, 김영사, 2007, 638-654쪽.〕&amp;lt;/ref&amp;gt; 그러면서 “광합성의 결과로 나오는 산소를 탐지하듯 다른 개체의 주관성도 탐지할 수 있으리라 기대한다”는 것은 말이 안 된다고 한다. 즉 “설은 뇌 과정의 핵심을 파악하지 못했고, 뇌를 모방하는 비생물학적 과정들의 핵심도 파악하지 못했다”는 것이다. 커즈와일의 설명에 따르면 생물학적이든 비생물학적이든 인간 언어를 제대로 이해하지 못하는 개체는 유능한 심문자의 추궁에 금방 정체가 탄로난다. 그러므로 [[사람처럼 대답을 잘 할 수 있는 프로그램이라면 인간의 뇌만큼 복잡해야]] 한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;중국어 방 전체는 중국어를 이해한다고 볼 수 있지만, 각각의 세부 요소들에 이해력이 담겨 있진 않다. 이는 [[사람이 한국어나 중국어, 영어를 쓴다고 해서 각각의 뉴런들이 그 언어를 이해하지 못하는 것]]과 같다. 커즈와일은 “영어에 대한 나의 [[이해는 신경전달물질의 강도나 시냅스의 활약, 뉴런 간의 연결 등이 취하는 광범위한 패턴]]에 있다”고 설명한다. 그러므로 “이런 패턴 인식 시스템에 사용되는 기법들은 생물학적 과정을 역분석해 비생물학적 개체에도 옮겨 심을 수” 있다. 인간의 뇌를 따라한 컴퓨터 프로그램을 만들어 실제 생각하는 인공지능을 개발할 수 있다는 이야기다. 앞서 살펴본 것처럼 인공신경망을 사용한 컴퓨터가 대표적인 예다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;커즈와일은 또 중국어 방 안에 있는 사람은 사실 아무런 의미가 없다고 말한다. 그 사람은 기계적으로 컴퓨터에 입력하고, 출력을 전달할 뿐이다. (코드북을 찾아 질문에 대한 답변을 내놓을 뿐이다) 다르게 말하면 프로그램에 정해진 규칙을 반복적으로 따를 뿐이다. 커즈와일에게 중국어 방 논증에 사용된 사람, 방 등은 꼭 필요한 요소가 아니다. 오직 의미있는 한 가지 유일한 요소는 질문에 대한 답변을 내놓는 컴퓨터(코드북)이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;이 때 이를 해낼 수 있는 [[컴퓨터는 ‘완벽한 모방’ 능력을 갖추고 있으므로 중국어를 이해한다]]고 봐야 한다는 게 커즈와일의 요지다. 이를 해낼 수 있는 컴퓨터는 인간의 깊이와 복잡성을 갖추고 있다고 봐야 한다. 이는 사람도 마찬가지다. 앞서 커즈와일이 “영어에 대한 나의 이해는 신경전달물질의 강도나 시냅스의 활약, 뉴런 간의 연결 등이 취하는 광범위한 패턴에 있다”고 말한 것처럼 설의 논리대로면 인간의 뇌 역시 이해력이 없다는 결론에 도달한다. 뉴런과 시냅스는 그저 기호를 다를 뿐이고 그 어디에도 이들 각자가 중국어를 이해한다고 볼 수 있는 증거는 없기 때문이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;이에 대해 설은 다음과 같은 반박을 내놓는다. “진짜 사람의 뇌는 일련의 특정 신경생물학적 과정들을 통해 의식을 일으킨다. 의식이란 소화, 젖 분비, 광합성, 유사 분열처럼 생물학적 과정임을 인정하는 것이다. 이런 생물학적 과정을 가능케 하는 생물학 원리를 찾듯, 의식을 가능케 하는 생물학 원리를 찾는 게 옳다.”&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;커즈와일 역시 재반박을 하는데 요약하면 “이런 놀라운 견해에 대한 근거는 전혀 내놓지 않는다”는 것이다. 즉, 주장만 있고 이를 뒷받침할 수 있는 논증을 하지 않았다는 이야기다. 생물이 이산화탄소를 배출하는 것은 객관적 측정이 가능하지만, 어떤 개체가 의식이 있는지는 객관적 측정이 불가능하다. 오직 추론적 논증으로만 가능하다는 게 커즈와일의 논지다. 그러면서 커즈와일은 [[‘생물학적 뉴런도 기계나 마찬가지']]라고 말한 설의 논리를 토대로 뇌 역시 하나의 컴퓨터와 같다고 결론 내린다. 다만 지금의 컴퓨터는 인간 뇌보다 훨씬 못 미치는 존재라고 단서를 단다. 그러나 이게 끝은 아니다. 수십 년 안에 인간과 컴퓨터의 역전이 벌어질 것이라고 예측한다. 바로 특이점이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==5. ‘존 설에 대한 반론’② 잭 코플랜드 「흥미로운 사례, 중국어 방」==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;존 설의 중국어 방에 대한 잭 코플랜드의 반론 역시 커즈와일의 지적처럼 날카롭다.&amp;lt;ref&amp;gt;출처: 「흥미로운 사례, 중국어 방」〔잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까』, 에디토리얼, 2020, 261-296쪽.〕&amp;lt;/ref&amp;gt; 철학자이자 논리학자답게 코플랜드는 [[설의 주장을 먼저 구문론과 의미론으로 요약]]한다. 그러면서 설 주장의 핵심은 구문론의 숙달만으로는 의미론을 익히기 미흡하다는 것이라고 압축한다. 구문론은 기호조작을 수행하기 위한 몇 개의 규칙을 완전히 익히는 것이고, 의미론은 기호가 진정 의미하는 바를 이해하는 것이다. [[구문에 대한 지식 자체만으로는 의미에 대한 지식에 이해하지 못한다]]는 뜻이다. 그러면서 아랍어에 문장 앞에 Hal을 붙이면 의문문이 되고, 문장의 술어 앞에 laysa를 붙이면 부정문이 되는 사례를 예로 들었다. 문장의 뜻을 이해하지 못해도 의문문과 부정문을 만들 수 있는 것처럼 구문론만으로는 의미론을 충족시킬 수 없다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;이에 대한 코플랜드의 첫 번째 반박은 ‘시스템 반론’이다. 이는 커즈와일의 생각과 유사하다. [[“방에 있는 사람은 중국어를 이해하지 못해도 그 사람이 포함된 전체 시스템은 중국어를 이해한다”]]는 것이다. 이는 커즈와일이 인간의 경우 각각의 뉴런과 시냅스가 중국어를 이해하지 못해도 인간은 중국어를 이해한다고 예시를 든 것과 같다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;코플랜드의 두 번째 반론은 시스템 반론에 대한 설의 반박을 먼저 설명한다. 즉, 설은 시스템 반론이 그 시스템이 중국어를 이해한다는 가설을 별도로 논증하지 않고 직관적인 주장만 함으로써 논점을 회피하려 한다고 말한다. 이에 대해 코플랜드는 논점을 회피한다는 설의 지적에는 동의한다. 그러면서 그의 두 번째 반론을 시작한다. 핵심은 “설의 결론이 전제로부터 도출되지 않는다”는 것이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;코플랜드에 따르면 방 안에 있는 [[사람이 중국어를 이해하지 못한다는 전제로부터 이 사람을 구성요소로 하는 시스템이 중국어를 이해할 수 없다고 결론내리는 과정]]이 타당하지 않다. 즉, [[전제와 결론 사이에 논리적 연결 고리가 없다]]는 뜻이다. 쉽게 말하면 중국어 방이라는 시스템이 중국어를 이해하지 못하는 것이라면 그 시스템 자제를 살펴보고 분석해야지, 단지 그 안에 든 사람이 중국어를 이해하지 못하므로 그 시스템 전체가 중국어를 모른다고 결론짓는 추론 방식이 틀렸다는 이야기다. 이는 다음에 설명할 세 번째 반론과 연결된다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;세 번째 반론은 다음과 같은 명제에 대한 부정이다. 설의 중국어 방이 참이려면 ‘어떤 사람이 X를 할 수 없으면, 그 사람의 어느 부분도 X를 할 수 없다’는 전제가 있어야 한다. 이에 대해 코플랜드는 이 전제가 참이라고 여길만한 근거가 전혀 없다고 주장한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;네 번째 반론은 ‘단순한 기호 조작이 이해를 만들어낼 수 없다’는 설의 주장이 증명되지 않았다는 것이다. 그러나 이 부분에 대해선 코플랜드조차 “내가 이 주장으르 정면으로 겨루고 있지 않은 건 사실이다, 그러나 설의 주장은 마치 누군가에게 10달러를 빌려서 그 사람에게 빚진 10달러를 갚는 것과 같다”고 말한다. 올바른 논증이 생략됐다는 뜻으로 해석된다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==6. 결론==&lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;커즈와일과 코플랜드 모두 설의 ‘중국어 방’을 신랄하게 비판했다. 인공신경망을 가진 오늘날의 컴퓨터가 뇌를 모방해 만들어졌다는 측면에서, 뇌 역시 컴퓨터처럼 뉴런과 시냅스 등의 화학작용을 한다는 관점에서, ‘중국어 방’ 논증은 오늘날 큰 설득력을 잃었다. 아마도 설은 기계와는 차별화 된 인간 고유의 무엇을 지키려 했던 것 같다. 이런 그의 관점은 꼭 틀린 것만은 아니다. 인간에게는 기계가 할 수 있는 생각 말고도 또 다른 차원의 생각이 있기 때문이다. 예를 들어 프로이트가 말한 자아와 초자아의 구분 같은 것들 말이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;여기서는 코플랜드가 쓴 또 다른 글인 「기계는 생각할 수 있을까」의 내용을 중심으로 인간의 사고와 의식 등을 살펴보는 것으로 논의를 끝맺고자 한다. 코플랜드는 “사고와 의식이 항상 함께 가는 것은 아니다”고 말한다. 즉, “우리의 정신 속에서 벌어지는 일들 중 많은 것을 의식하지 못한다고 말한 프로이트처럼 ”우리의 많은 생각과 행동 중에는 ‘의식하고’ 하는 것들도 있고 ‘무의식적’으로 하는 것들도 있다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;특히 뇌의 여러 부분 중 후뇌와 중뇌에서 일어나는 일들과 상당 부분의 정신작용은 “우리가 알아차리지 못한다”는 것이 코플랜드의 설명이다. 그러므로 “인간의 중요한 정신적 활동, 말을 이해하거나 외부 세계를 지각하는 것 등은 비의식적으로 수행될 수 있다”는 논지다. 그렇기 때문에 “튜링테스트를 통과한 컴퓨터를 생각하는 존재라고 부르는 것을 보류한다면 이는 그저 생각한다는 단어를 인간과 우리의 생물학적 친척만 독점하는 것과 마찬가지”라고 볼 수 있다. 이는 “탄소로 구성된 존재보다 실리콘으로 구성된 존재에게 더 많이 붙는 노골적 편견”인 것이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;결과적으로 기계든 인간이든 모든 사고가 의식적으로만 이뤄지는 것은 아니다. 좀 더 질문을 쪼개보면 기계가 일반 사고와는 다른 의식 능력이 있는지는 지금껏 살펴본 논의보다 더 복잡한 논쟁이 필요하다. 다만 우리가 알 수 있는 것은, 영화 HER에 나오는 것처럼 거의 모든 경우의 수에 대비할 만큼 복잡한 알고리즘을 가진 인공지능은 사람처럼 ‘보통의’ 생각을 한다고 볼 수 있다는 점이다. 커즈와일이 말하는 2045년의 특이점이 어느 정도 수준에 있을 지는 모르겠지만.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;br/&amp;gt;&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
==주석==&lt;br /&gt;
&amp;lt;references/&amp;gt;&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>윤석만</name></author>	</entry>

	<entry>
		<id>http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5_%EB%B6%84%EC%95%BC%EC%9D%98_%EA%B3%A0%EC%A0%84_%EC%9D%BD%EA%B8%B0&amp;diff=7756</id>
		<title>인공지능 분야의 고전 읽기</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5_%EB%B6%84%EC%95%BC%EC%9D%98_%EA%B3%A0%EC%A0%84_%EC%9D%BD%EA%B8%B0&amp;diff=7756"/>
				<updated>2020-04-04T02:32:09Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;윤석만: /* 4. ‘존 설에 대한 반론’① 레이 커즈와일 「존 설의 비판에 대한 반론」 */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{버튼클릭|[[HumanitiesAndArtificialIntelligence#Research Topics|〈인문학과 인공지능〉 강의 페이지로 돌아가기]]}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===='''&amp;lt;span style=&amp;quot;color:#00008C&amp;quot;&amp;gt;앨런 튜링의 논문을 토대로 더글러스 호프스태터의 논문 읽기&amp;lt;/span&amp;gt;'''====&lt;br /&gt;
&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
====='''요구사항'''=====&lt;br /&gt;
{{Blockquote2|앨런 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」의 내용을 토대로, 더글러스 호프스태터의 「인공지능:회고」의 내용을 분석 및 요약·정리할 것. 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」은 '''〔앨런 튜링 지음/노승영 옮김, 『지능에 관하여』, 에이치비프레스, 2019, 65-112쪽.〕'''을, 호프스태터의 「인공지능:회고」는  '''〔더글라스 호프스태터 지음/박여성·안병서 옮김, 『괴델, 에셔, 바흐』, 까치, 2017, 812-869쪽.〕'''을 기본 원고로 할 것.&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====='''과제원고''' :  [[김웅기]], [[김태형]], [[장민주]]=====&lt;br /&gt;
&amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;&lt;br /&gt;
(내용 작성)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;br/&amp;gt;&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===='''&amp;lt;span style=&amp;quot;color:#00008C&amp;quot;&amp;gt;앨런 튜링의 논문을 토대로 잭 코플랜드의 논문 읽기&amp;lt;/span&amp;gt;'''====&lt;br /&gt;
&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
====='''요구사항'''=====&lt;br /&gt;
{{Blockquote2|앨런 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」의 내용을 토대로, 잭 코플랜드의 「기계는 생각할 수 있을까」의 내용을 분석 및 요약·정리할 것. 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」은 '''〔앨런 튜링 지음/노승영 옮김, 『지능에 관하여』, 에이치비프레스, 2019, 65-112쪽.〕'''을, 코플랜드의 「기계는 생각할 수 있을까」는  '''〔잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까』, 에디토리얼, 2020, 87-134쪽.〕'''을 기본 원고로 할 것.&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====='''과제원고''' : [[아슈토시]], [[이만호]], [[임연]]=====&lt;br /&gt;
&amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;&lt;br /&gt;
(내용 작성)&lt;br /&gt;
&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;br/&amp;gt;&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===='''&amp;lt;span style=&amp;quot;color:#00008C&amp;quot;&amp;gt;튜링 테스트에 대한 존 설의 입장을 기초로 잭 코플랜드와 레이 커즈와일의 사유 읽기&amp;lt;/span&amp;gt;'''====&lt;br /&gt;
&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
====='''요구사항'''=====&lt;br /&gt;
{{Blockquote2|앨런 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」의 내용을 토대로, 잭 코플랜드의 「흥미로운 사례, 중국어 방」의 내용 및 레이 커즈와일의 「존 설의 비판에 대한 반론」을 비교·정리할 것. 튜링의 「계산기계와 지능(1950)」은 '''〔앨런 튜링 지음/노승영 옮김, 『지능에 관하여』, 에이치비프레스, 2019, 65-112쪽.〕'''을, 코플랜드의 「흥미로운 사례, 중국어 방」은  '''〔잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까』, 에디토리얼, 2020, 261-296쪽.〕'''을,  레이 커즈와일의 「존 설의 비판에 대한 반론」은  '''〔레이 커즈와일 지음/장시형·김명남 옮김, 『특이점이 온다』, 김영사, 2007, 638-654쪽.〕'''을 기본 원고로 할 것.&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====='''과제원고''' : [[길혜빈]], [[윤석만]], [[임예찬]]=====&lt;br /&gt;
&amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==1. 생각이란 무엇인가==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====①생각의 정의====&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;영화 [[‘트랜센던스’]]에서 천재 과학자 윌([[조니 뎁]])은 인류가 수만 년에 걸쳐 이룩한 지적 능력을 뛰어넘어 자의식까지 갖춘 슈퍼컴퓨터를 개발한다. 그러나 기술발전으로 인류가 멸망할 것이라고 믿는 테러 단체의 공격을 받아 뇌사 상태에 빠진다. 절망에 빠진 윌의 연인 에블린([[레베카 홀]])은 실험용 원숭이의 뇌를 스캔해 컴퓨터에 업로드 했던 사실을 떠올린다. 윌을 잊을 수 없던 그녀는 연인의 뇌를 컴퓨터에 업로드 한다. 윌의 의식이 컴퓨터를 통해 부활한 것이다. 에블린이 윌의 뇌를 스캔한 컴퓨터는 육체만 없을 뿐 생전의 윌과 똑같은 기억과 감정, 성향을 갖고 있다. 그런데 여기서 윌은 인간일까, 컴퓨터일까? 비록 육체는 없어도 정신이 있으니 사람이 맞는가?&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;테슬라·스페이스엑스의 설립자인 [[일론 머스크]]는 트랜센던스를 현실화 할 수 있는 기술을 연구하고 있다. 인간과 컴퓨터를 결합한 ‘뉴럴 레이스(Neural Lace)’ 기술이다. 실제로 그는 2016년 [[‘뉴럴 링크(Neural Link)’]]라는 기업을 만들어 뇌에 컴퓨터 칩을 삽입하는 기술을 연구 중이다. 이 칩은 클라우드 컴퓨터와 연결돼 뇌의 정보를 공유할 계획이다. 만일 ‘뉴럴 링크’의 프로젝트가 성공한다면 트랜센던스는 현실이 될 수 있다.&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;전통적으로 우리는 인간과 인간이 아닌 것을 구분할 때 생각하는 능력을 떠올린다. 생각은 종종 정신, 또는 영혼으로도 읽힌다. 이대 육신은 정신을 담는 그릇이기 때문에 인간의 본질은 고매한 정신에 있다고 한다. 세계의 많은 종교에서도 신체보다 정신을 더 중요하게 생각한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;그러나 과학에서 영혼, 정신, 생각은 우리가 생각하는 형이상학적 무언가가 아니다. 뇌 안에서 일어나는 세포들 간의 무수한 화학작용일 뿐이다. 인간의 생각, 그리고 그와 대비되는 기계의 생각이 어떻게 다른지, 혹은 같은지 비교하기 위해선 생각이라는 현상이 뇌에서 어떻게 일어나는지 먼저 살펴봐야 한다. 그런 후에야 [[앨런 튜링]]과 [[존 설]], 나아가 [[레이 커즈와일]]과 [[잭 코플랜드]]의 이론을 이해할 수 있을 것이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====②뇌의 원리====&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;진화 초기 단계의 생물에겐 뇌가 필요 없었다. 세포의 종류와 형태가 다양해지면서 복잡한 생명체가 나타났고, 이 생명체는 각 세포 간 복잡한 소통을 하기 위해 여러 화학 신호를 보내기 시작했다. 커뮤니케이션이 복잡해지면서 어떤 세포는 메시지를 전달하는 기능을 맡게 됐다. 이들이 발전한 것이 신경세포, 즉 [[뉴런]]이다. 뉴런은 어느 한 부분에 있지 않고 신체의 거의 모든 곳에 퍼져 있다. 물론 해파리처럼 근육과 뼈가 없이 뉴런과 같은 신경 체계로만 사는 동물도 있다. 하지만 대부분의 동물은 뉴런이 발달해 있고, 뉴런이 외부 감각을 받아들이는 핵심 기관인 눈과 입, 코 등의 주변에 몰리면서 뇌로 발전했다.&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;인간의 뇌는 약 800~1000억개의 뉴런으로 이뤄져 있다. 수천조개에 달하는 시냅스라 불리는 신경 연결망을 통해 뉴런 간에 신호를 주고받는다. 즉, 뇌에서는 어느 한순간도 쉬지 않고 이런 화학적 신호들이 오간다. 특히 사람에게는 특히 [[성상세포]]란 것이 있어 이것이 고차원적 신호를 담당하는 것으로 알려져 있다. 이런 모든 신호가 조합돼 전체를 이룬 것이 바로 생각이다. 외부 감각에 대한 느낌, 과거에 대한 기억, 어떤 현상에 대한 감정 등이 모두 생각의 틀 안에 있다.&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;뇌는 크게 세 부분으로 나뉜다. 파충류의 뇌로 불리는 후뇌, 포유류의 뇌로 불리는 중뇌, 영장류의 뇌로 불리는 대뇌다. 후뇌는 본능과 연결된다. 심장이 뛰거나 호흡하는 것처럼 생존과 직결된 영역을 담당한다. 또 죽음과 같은 위협을 감지하고 반응하는 것도 후뇌다. 후뇌는 인류가 포유류로 진화하기 전부터 존재한 아주 오래된 기능을 담당한다. 중뇌는 뇌의 중앙에 위치하는데 주로 감각 정보를 인지한다. 눈과 귀, 입, 손 등을 통해 전해지는 오감을 인지하고 여기에 적절한 행동(근육, 뼈의 움직임 등)을 조절한다. 생존 또는 사냥을 위해 시각, 후각, 청각이 발달해야 했던 포유류는 중뇌가 발달돼 있다. 실제로 진화 초기의 포유류는 후각을 담당하는 뇌의 부분이 발달해 있다고 한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;뇌의 가장 바깥쪽을 차지하면서 크기도 제일 큰 대뇌는 우리가 보통 생각하는 뇌다. 좌뇌와 우뇌로 나뉜다. 보통 좌뇌는 논리적 사고를, 우뇌는 공감각과 감성 등을 담당하는 것으로 알려져 있다. 대뇌 중 앞쪽에 위치한 부분을 [[전두엽]]이라고 하는데, 여기선 주로 언어와 사회성 등을 다룬다. 네안데르탈인과 호모 사피엔스의 가장 큰 차이점은 전두엽에 있다고 한다. 즉, 사피엔스는 언어와 사회성이 뛰어났기 때문에 3만 5000년 전 유럽에서 네안데르탈인과의 싸움에서 이겼다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;그렇다면 우리는 어떻게 생각을 하는가. 과거에 대한 기억, 어떤 사람에 대한 감정 등은 무슨 원리로 저장되는가. 인간의 기억과 감정은 뉴런 하나하나에 저장되는 것이 아니라 뉴런들이 주고받는 패턴 속에 저장된다. 휴대폰 잠금을 풀 때 점 하나하나가 중요한 게 아니라 각 점을 잇는 패턴이 중요하듯 말이다. 그러므로 각각의 기억과 감정은 손가락의 지문처럼 고유의 패턴을 갖고 있다.&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;1950년 앨런 튜링 이후 인공지능 연구는 한 동안 정체돼 있었다. 1970년대에 미국의 로봇 공학자 한스 모라벡은 [[‘모라벡(Moravec)의 역설’]]을 제기했다. 그는 “인간에게 쉬운 일이 기계엔 어렵고, 기계에 쉬운 일은 인간이 잘 못 한다”고 했다. 예를 들어 자연스럽게 걷고 움직이는 것은 어린아이도 쉽게 할 수 있지만, 로봇에겐 매우 힘들다. 체스와 바둑에선 기계가 이미 인간을 뛰어넘었지만 갓난아이조차 가진 신체적 능력을 기계는 재현하기 어렵다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;이는 생각이라고 부를만한 것에 대해서도 마찬가지다. 컴퓨터는 매우 복잡한 수식을 계산하고 방대한 양의 데이터를 다루는 것은 쉽지만 얼굴을 인식하긴 어렵다. 인공지능이 개와 고양이를 구분하기 시작한 것도 비교적 최근의 일이다. 즉, 인공지능이 지금과 같이 급속도로 발전한 것은 최근의 일이다. 수십년 간 정체됐던 인공지능 기술이 갑자기 발전하게 된 핵심 원인 중 하나는 [[인공신경망]] 기술이다. 인간의 뇌처럼 신경망을 연결하는 컴퓨터를 만든 것이다. 인간이 일일이 아날로그 언어를 디지털 언어로 변환해 정보를 입력하는 대신 스스로 학습하도록 했다. 바로 ‘머신 러닝’이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;놀라운 것은 ‘머신 러닝’의 개념을 처음 제안한 사람이 앨런 튜링이라는 점이다. 1950년에 쓴 「계산기계와 지능」이란 논문에서 ‘아동기계’라는 이름으로 학습하는 컴퓨터를 고안했다. 이제 앨런 튜링의 생각을 살펴보자.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==2. 앨런 튜링의 문제제기 「계산기계와 지능」==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====①흉내게임과 아동기계====&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;튜링의 논문을 요약하면 인간을 흉내낼 수 있는 컴퓨터가 [[‘흉내게임’]]을 통과하면 생각하는 능력을 갖고 있다고 봐야한다는 것이다. 특히 이 컴퓨터는 처음부터 인간 성인과 같은 생각 능력을 갖추기 어려우므로, 어린이 수준의 능력을 가진 [[‘아동기계’]]를 만들어 스스로 학습할 수 있도록 하자는 것이 튜링의 결론이다. 그의 논문은 ‘기계가 생각할 수 있을까’란 첫 문장으로 시작한다. ‘흉내게임’에는 남자, 여자, 질문자 3명이 참가한다. 방식은 간단하다. 질문자는 각각 분리된 공간에 있는 남자와 여자에게 말을 걸어 답변을 듣는 과정에서 누가 남자이고, 여자인지 밝혀내는 것이다.&amp;lt;ref&amp;gt;출처: 「계산기계와 지능(1950)」〔앨런 튜링 지음/노승영 옮김, 『지능에 관하여』, 에이치비프레스, 2019, 65-112쪽.〕&amp;lt;/ref&amp;gt;&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;기계 입장에서 최선의 전략은 최대한 인간처럼 그럴 듯하게 보이려고 노력하는 것이다. 예를 들어 매우 어려운 산식을 문제로 내면, 원래 자신의 능력대로 너무 빨리 답변해선 안 된다. 그런 경우 기계라고 들통 날 것이기 때문이다. 또 “당신은 기계인가”라는 질문에 “당연히 아니다”와 같은 거짓말도 가능하다. 즉, 튜링은 자신이 처음 제기한 질문 ‘기계가 생각할 수 있을까’를 ‘흉내게임을 잘 할 수 있는 상상 가능한 디지털 컴퓨터가 있을까’로 바꿨다. 뒤에서 자세히 살펴보겠지만 이에 대해 잭 코플랜드는 “튜링의 관점이란 ‘컴퓨터가 생각할 수 있는가’ 하는 다소 모호한 철학적 질문을 그저 단순하게 ‘컴퓨터가 튜링 테스트를 통과할 수 있는가’로 정확하고 과학적인 질문으로 대체한 것”이라고 요약한다.&amp;lt;ref&amp;gt;출처: 「기계는 생각할 수 있을까」〔잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까』, 에디토리얼, 2020, 87-134쪽.〕&amp;lt;/ref&amp;gt;&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;튜링은 논문의 결론에서 생각하는 기계가 성인의 마음을 흉내내는 과정에서 어떤 과정이 그 마음에 이르게 했는지를 다음과 같이 요약했다. ①출생시 마음의 초기 상태 ②마음이 받은 교육 ③(교육이 아닌) 마음이 겪은 경험. 처음부터 성인의 마음보다는 차라리 [[아동의 마음을 흉내내는 프로그램]]을 만들고 적절한 교육의 과정 거쳐 성인의 뇌를 얻자고 주장한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;그 이유는 아동의 뇌가 성인의 뇌에 비해 빈 공책처럼 메커니즘은 별로 없고 여백이 많기 때문이다. 메커니즘이 적으면 쉽게 프로그래밍할 수 있고, 학습의 과정을 거쳐 복잡한 사고를 구현할 수 있게 된다. 튜링은 1950년에 쓴 이 논문에서 “20세기 말이면 언어의 용법과 식자의 여론이 달라져 기계가 생각한다는 말에 거부감이 없어질 것”이라고 예측했고 이는 현실이 됐다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
====②생각은 언어로 측정하는 이유====&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;튜링의 이야기를 마무리 짓기 전에 우리는 한 가지 중요한 사실을 짚고 넘어갈 필요가 있다. 튜링 테스트의 요점은 기계와 대화해보고 그 기계가 사람과 별 다른 차이가 없다면 생각하는 능력을 갖춘 것으로 봐도 된다는 것이다. 즉, 인간과 비슷한 언어능력을 갖고 있으면 생각하는 존재로 봐도 무방하다는 이야기다. 여기서 가장 중요한 전제는 [[‘생각=언어능력’]]이라는 것이다. 이 명제가 참이 아니면 튜링테스트의 결과는 무용하다. 그렇다면 [[생각이 곧 언어능력]]인 이유는 무엇인지 따져봐야 한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;인간의 머릿속에 일어나는 생각이라는 과정은 크게 2가지로 이뤄진다. 첫째는 [[감각을 통한 것]]이다. 듣고 보고 맡고 느끼는 것인데, 그 중에서도 가장 기본은 시각이다. 퇴근 후 저녁으로 무엇을 먹을까라는 생각을 한다고 치자. 매콤한 김치찌개를 먹을 수도 있고 깔끔한 샐러드를 택할 수도 있다. 머릿속의 생각은 김치찌개와 샐러드의 이미지, 맵거나 달콤한 소스의 향 등이다. 이처럼 단순한 생각은 시각을 중심으로 청각, 후각 등의 감각이 더해져 이뤄진다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;그런데 이번엔 다음 주에 어떤 보고서를 쓸까 하는 생각을 한다고 치자. 물론 하얀 종이와 컴퓨터 자판이 떠오를 수 있지만, 주된 생각은 언어를 매개로 하게 된다. 이미지와 동영상, 나아가 냄새와 촉각 등의 역할은 크게 줄어든다. 언어가 있어야 [[개념을 정의]]할 수 있고, 개념이 밑바탕 돼야 [[논리와 추론]]이 가능한다. 인간만이 할 수 있는 고차원적인 사고의 본질은 언어라는 것이다. 20세기의 철학자들이 인간 사고의 본질을 탐구하면서 언어 분석에 집중했던 이유도 그 때문이다.&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;이처럼 언어가 달라지면 생각도 달라진다. 예를 들어 영어권에 있는 사람과 한국어 문화권에 있는 사람은 기본적으로 생각의 틀이 다르다. 대표적인 게 높임말·낮춤말이다. [[한국어는 말 자체로 위계서열]]이 나뉜다. 높임말을 쓰는 사람과 낮춤말을 쓰는 사람에 누구냐에 따라 권력구조가 형성된다. 그러나 영어는 여기서 자유롭다. 어린 소년과 나이 든 할아버지가 대화를 한다고 치자. 이들은 서로 이름을 부르며 대화하고, 서로를 친구라 부르기도 한다. 우리처럼 말을 통해 위계구조가 생기고, 관계가 수직적으로 결정되지 않는다. 최근 여러 기업들이 임직원 간에 영어 이름을 부르고 서로 존댓말을 쓰는 것도 그런 이유에서다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;[[말의 어순도 생각에 영향]]을 미친다. 예를 들어 우리말은 ‘나는 너를 사랑해(주어 목적어 동사)’지만 영어는 ‘I love you(주어 동사 목적어)’다. 우리말은 나의 감정 뿐 아니라 너와의 ‘관계’를, 영어는 너를 이야기하기에 앞서 나의 감정을 우선시 한다. 영어권 사람들이 자신의 생각을 솔직하게 표현하고 감정을 나타내는데 익숙한 이유도 이런 영향이 크다고 볼 수 있다. 이처럼 언어가 생각의 전부라고 볼 순 없어도 언어가 생각의 상당 부분인 것은 분명하다. 그런 이유에서 마르틴 하이데거는 [[“언어가 존재의 집”]]이라 했고, 루드비히 비트겐슈타인은 [[“내가 아는 언어의 한계가 내가 사는 세상의 한계”]]라고 했다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==3. 존 설의 ‘중국어 방’==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;미국의 철학자 존 설은 「마음, 뇌 그리고 과학」에서 ‘중국어 방’이라는 논증을 통해 생각하는 기계는 말이 안 된다고 일축했다. 튜링의 주장을 정면 반박한 것이다. 「존 설의 비판에 대한 반론」, 「흥미로운 사례, 중국어 방」에서 제시한 레이 커즈와일과 잭 코플랜드의 생각을 읽기에 앞서 존 설의 주장이 무엇인지부터 살펴보자.&amp;lt;ref&amp;gt;출처: 「흥미로운 사례, 중국어 방」〔잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까』, 에디토리얼, 2020, 261-296쪽.〕&amp;lt;/ref&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;중국어 방이라는 곳에는 [[1명의 사람]]이 들어 있고 밖에서는 [[타이핑된 질문지]]를 구멍으로 집어넣은 후 답변이 나올 때까지 기다린다. 이때 질문과 답은 모두 중국어다. 다만 그 안에 있는 사람은 중국어를 전혀 할 줄 모른다. 그러나 일종의 코드북, 또는 지침서를 통해 질문에 맞는 답변을 짜맞춰 결과물을 내놓는다. 밖에서 보기에 중국어 방에서 나온 결과물은 지능적인 것이라고 볼 수 있다. 중국어로 물었는데 중국으로 답변이 나왔으니 ‘중국어 방’은 중국어를 할 줄 아는구나 하고 생각할 수 있다. 그러나 방 안에 있는 [[사람은 중국어를 전혀 할 줄 모르고]], 글자 역시 구불구불한 그림과 패턴으로만 인식할 뿐이다. 그에게 입출력은 무의미한 기호인 것이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;존 설은 [[중국어 방을 컴퓨터로 가정]]한다. 방 안의 사람이 중국어 질문과 답변은 완벽히 완료했다 하더라도 사실은 중국어를 모르는 것처럼, 중국어로 이야기할 수 있는 컴퓨터가 있다고 해서 그것이 중국어를 이해한다고 볼 수는 없다는 이야기다. 단지 [[기호를 조작하는 것만으로 언어를 이해하고 생각을 한다고 보면 안 된다]]는 뜻이다. 설의 이 논증은 큰 파장을 일으켰다. 인공지능 연구자, 또는 인공지능에 관심이 많은 이들은 설의 논증을 ‘바보 같다’고 평가했지만, 그 외의 사람들 중엔 설득력 있다고 느끼는 이들이 많았다. 직관적으로 이해하기엔 그다지 틀린 말이 없어 보이기 때문이다. 그러나 ‘중국어 방’ 논증은 논리적으로 모순된 부분이 많다. 이와 관련해 커즈와일과 코플랜드의 사유를 살펴보자.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==4. ‘존 설에 대한 반론’① 레이 커즈와일 「존 설의 비판에 대한 반론」==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;커즈와일은 설의 중국어 방 논증에 대해 [[‘동어반복에 불과하다’]]고 일축한다.&amp;lt;ref&amp;gt;출처: 「존 설의 비판에 대한 반론」은 〔레이 커즈와일 지음/장시형·김명남 옮김, 『특이점이 온다』, 김영사, 2007, 638-654쪽.〕&amp;lt;/ref&amp;gt; 그러면서 “광합성의 결과로 나오는 산소를 탐지하듯 다른 개체의 주관성도 탐지할 수 있으리라 기대한다”는 것은 말이 안 된다고 한다. 즉 “설은 뇌 과정의 핵심을 파악하지 못했고, 뇌를 모방하는 비생물학적 과정들의 핵심도 파악하지 못했다”는 것이다. 커즈와일의 설명에 따르면 생물학적이든 비생물학적이든 인간 언어를 제대로 이해하지 못하는 개체는 유능한 심문자의 추궁에 금방 정체가 탄로난다. 그러므로 [[사람처럼 대답을 잘 할 수 있는 프로그램이라면 인간의 뇌만큼 복잡해야]] 한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;중국어 방 전체는 중국어를 이해한다고 볼 수 있지만, 각각의 세부 요소들에 이해력이 담겨 있진 않다. 이는 [[사람이 한국어나 중국어, 영어를 쓴다고 해서 각각의 뉴런들이 그 언어를 이해하지 못하는 것]]과 같다. 커즈와일은 “영어에 대한 나의 [[이해는 신경전달물질의 강도나 시냅스의 활약, 뉴런 간의 연결 등이 취하는 광범위한 패턴]]에 있다”고 설명한다. 그러므로 “이런 패턴 인식 시스템에 사용되는 기법들은 생물학적 과정을 역분석해 비생물학적 개체에도 옮겨 심을 수” 있다. 인간의 뇌를 따라한 컴퓨터 프로그램을 만들어 실제 생각하는 인공지능을 개발할 수 있다는 이야기다. 앞서 살펴본 것처럼 인공신경망을 사용한 컴퓨터가 대표적인 예다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;커즈와일은 또 중국어 방 안에 있는 사람은 사실 아무런 의미가 없다고 말한다. 그 사람은 기계적으로 컴퓨터에 입력하고, 출력을 전달할 뿐이다. (코드북을 찾아 질문에 대한 답변을 내놓을 뿐이다) 다르게 말하면 프로그램에 정해진 규칙을 반복적으로 따를 뿐이다. 커즈와일에게 중국어 방 논증에 사용된 사람, 방 등은 꼭 필요한 요소가 아니다. 오직 의미있는 한 가지 유일한 요소는 질문에 대한 답변을 내놓는 컴퓨터(코드북)이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;이 때 이를 해낼 수 있는 [[컴퓨터는 ‘완벽한 모방’ 능력을 갖추고 있으므로 중국어를 이해한다]]고 봐야 한다는 게 커즈와일의 요지다. 이를 해낼 수 있는 컴퓨터는 인간의 깊이와 복잡성을 갖추고 있다고 봐야 한다. 이는 사람도 마찬가지다. 앞서 커즈와일이 “영어에 대한 나의 이해는 신경전달물질의 강도나 시냅스의 활약, 뉴런 간의 연결 등이 취하는 광범위한 패턴에 있다”고 말한 것처럼 설의 논리대로면 인간의 뇌 역시 이해력이 없다는 결론에 도달한다. 뉴런과 시냅스는 그저 기호를 다를 뿐이고 그 어디에도 이들 각자가 중국어를 이해한다고 볼 수 있는 증거는 없기 때문이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;이에 대해 설은 다음과 같은 반박을 내놓는다. “진짜 사람의 뇌는 일련의 특정 신경생물학적 과정들을 통해 의식을 일으킨다. 의식이란 소화, 젖 분비, 광합성, 유사 분열처럼 생물학적 과정임을 인정하는 것이다. 이런 생물학적 과정을 가능케 하는 생물학 원리를 찾듯, 의식을 가능케 하는 생물학 원리를 찾는 게 옳다.”&amp;lt;/div&amp;gt; &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;커즈와일 역시 재반박을 하는데 요약하면 “이런 놀라운 견해에 대한 근거는 전혀 내놓지 않는다”는 것이다. 즉, 주장만 있고 이를 뒷받침할 수 있는 논증을 하지 않았다는 이야기다. 생물이 이산화탄소를 배출하는 것은 객관적 측정이 가능하지만, 어떤 개체가 의식이 있는지는 객관적 측정이 불가능하다. 오직 추론적 논증으로만 가능하다는 게 커즈와일의 논지다. 그러면서 커즈와일은 [[‘생물학적 뉴런도 기계나 마찬가지']]라고 말한 설의 논리를 토대로 뇌 역시 하나의 컴퓨터와 같다고 결론 내린다. 다만 지금의 컴퓨터는 인간 뇌보다 훨씬 못 미치는 존재라고 단서를 단다. 그러나 이게 끝은 아니다. 수십 년 안에 인간과 컴퓨터의 역전이 벌어질 것이라고 예측한다. 바로 특이점이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==5. ‘존 설에 대한 반론’② 잭 코플랜드 「흥미로운 사례, 중국어 방」==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;존 설의 중국어 방에 대한 잭 코플랜드의 반론 역시 커즈와일의 지적처럼 날카롭다. 철학자이자 논리학자답게 코플랜드는 설의 주장을 먼저 구문론과 의미론으로 요약한다. 그러면서 설 주장의 핵심은 구문론의 숙달만으로는 의미론을 익히기 미흡하다는 것이라고 압축한다. 구문론은 기호조작을 수행하기 위한 몇 개의 규칙을 완전히 익히는 것이고, 의미론은 기호가 진정 의미하는 바를 이해하는 것이다. 구문에 대한 지식 자체만으로는 의미에 대한 지식에 이해하지 못한다는 뜻이다. 그러면서 아랍어에 문장 앞에 Hal을 붙이면 의문문이 되고, 문장의 술어 앞에 laysa를 붙이면 부정문이 되는 사례를 예로 들었다. 문장의 뜻을 이해하지 못해도 의문문과 부정문을 만들 수 있는 것처럼 구문론만으로는 의미론을 충족시킬 수 없다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;이에 대한 코플랜드의 첫 번째 반박은 ‘시스템 반론’이다. 이는 커즈와일의 생각과 유사하다. “방에 있는 사람은 중국어를 이해하지 못해도 그 사람이 포함된 전체 시스템은 중국어를 이해한다”는 것이다. 이는 커즈와일이 인간의 경우 각각의 뉴런과 시냅스가 중국어를 이해하지 못해도 인간은 중국어를 이해한다고 예시를 든 것과 같다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;코플랜드의 두 번째 반론은 시스템 반론에 대한 설의 반박을 먼저 설명한다. 즉, 설은 시스템 반론이 그 시스템이 중국어를 이해한다는 가설을 별도로 논증하지 않고 직관적인 주장만 함으로써 논점을 회피하려 한다고 말한다. 이에 대해 코플랜드는 논점을 회피한다는 설의 지적에는 동의한다. 그러면서 그의 두 번째 반론을 시작한다. 핵심은 “설의 결론이 전제로부터 도출되지 않는다”는 것이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;코플랜드에 따르면 방 안에 있는 사람이 중국어를 이해하지 못한다는 전제로부터 이 사람을 구성요소로 하는 시스템이 중국어를 이해할 수 없다고 결론내리는 과정이 타당하지 않다. 즉, 전제와 결론 사이에 논리적 연결 고리가 없다는 뜻이다. 쉽게 말하면 중국어 방이라는 시스템이 중국어를 이해하지 못하는 것이라면 그 시스템 자제를 살펴보고 분석해야지, 단지 그 안에 든 사람이 중국어를 이해하지 못하므로 그 시스템 전체가 중국어를 모른다고 결론짓는 추론 방식이 틀렸다는 이야기다. 이는 다음에 설명할 세 번째 반론과 연결된다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;세 번째 반론은 다음과 같은 명제에 대한 부정이다. 설의 중국어 방이 참이려면 ‘어떤 사람이 X를 할 수 없으면, 그 사람의 어느 부분도 X를 할 수 없다’는 전제가 있어야 한다. 이에 대해 코플랜드는 이 전제가 참이라고 여길만한 근거가 전혀 없다고 주장한다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;네 번째 반론은 ‘단순한 기호 조작이 이해를 만들어낼 수 없다’는 설의 주장이 증명되지 않았다는 것이다. 그러나 이 부분에 대해선 코플랜드조차 “내가 이 주장으르 정면으로 겨루고 있지 않은 건 사실이다, 그러나 설의 주장은 마치 누군가에게 10달러를 빌려서 그 사람에게 빚진 10달러를 갚는 것과 같다”고 말한다. 올바른 논증이 생략됐다는 뜻으로 해석된다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==6. 결론==&lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;커즈와일과 코플랜드 모두 설의 ‘중국어 방’을 신랄하게 비판했다. 인공신경망을 가진 오늘날의 컴퓨터가 뇌를 모방해 만들어졌다는 측면에서, 뇌 역시 컴퓨터처럼 뉴런과 시냅스 등의 화학작용을 한다는 관점에서, ‘중국어 방’ 논증은 오늘날 큰 설득력을 잃었다. 아마도 설은 기계와는 차별화 된 인간 고유의 무엇을 지키려 했던 것 같다. 이런 그의 관점은 꼭 틀린 것만은 아니다. 인간에게는 기계가 할 수 있는 생각 말고도 또 다른 차원의 생각이 있기 때문이다. 예를 들어 프로이트가 말한 자아와 초자아의 구분 같은 것들 말이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;여기서는 코플랜드가 쓴 또 다른 글인 「기계는 생각할 수 있을까」의 내용을 중심으로 인간의 사고와 의식 등을 살펴보는 것으로 논의를 끝맺고자 한다. 코플랜드는 “사고와 의식이 항상 함께 가는 것은 아니다”고 말한다. 즉, “우리의 정신 속에서 벌어지는 일들 중 많은 것을 의식하지 못한다고 말한 프로이트처럼 ”우리의 많은 생각과 행동 중에는 ‘의식하고’ 하는 것들도 있고 ‘무의식적’으로 하는 것들도 있다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;특히 뇌의 여러 부분 중 후뇌와 중뇌에서 일어나는 일들과 상당 부분의 정신작용은 “우리가 알아차리지 못한다”는 것이 코플랜드의 설명이다. 그러므로 “인간의 중요한 정신적 활동, 말을 이해하거나 외부 세계를 지각하는 것 등은 비의식적으로 수행될 수 있다”는 논지다. 그렇기 때문에 “튜링테스트를 통과한 컴퓨터를 생각하는 존재라고 부르는 것을 보류한다면 이는 그저 생각한다는 단어를 인간과 우리의 생물학적 친척만 독점하는 것과 마찬가지”라고 볼 수 있다. 이는 “탄소로 구성된 존재보다 실리콘으로 구성된 존재에게 더 많이 붙는 노골적 편견”인 것이다.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
  &amp;lt;div style=&amp;quot;text-align:justify&amp;quot;&amp;gt;결과적으로 기계든 인간이든 모든 사고가 의식적으로만 이뤄지는 것은 아니다. 좀 더 질문을 쪼개보면 기계가 일반 사고와는 다른 의식 능력이 있는지는 지금껏 살펴본 논의보다 더 복잡한 논쟁이 필요하다. 다만 우리가 알 수 있는 것은, 영화 HER에 나오는 것처럼 거의 모든 경우의 수에 대비할 만큼 복잡한 알고리즘을 가진 인공지능은 사람처럼 ‘보통의’ 생각을 한다고 볼 수 있다는 점이다. 커즈와일이 말하는 2045년의 특이점이 어느 정도 수준에 있을 지는 모르겠지만.&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;br/&amp;gt;&amp;lt;br/&amp;gt;&lt;br /&gt;
==주석==&lt;br /&gt;
&amp;lt;references/&amp;gt;&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>윤석만</name></author>	</entry>

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