인공지능의 정의
지능이란 보통 '주어진 문제를 해결하는 것이나, 새로운 사실을 학습하는 것, 또는 어떤 현상에 대해 사고하고, 언어를 사용하는 능력'이라 정의할 수 있습니다. 지금까지 인간만이 가지고 있는 고유한 능력이라고 생각되어 왔던 이러한 지능를 컴퓨터를 기반으로 인공적으로 구현하는 것을 인공지능(Artificial Intelligence)이라 부를 수 있습니다.
컴퓨터의 지능에 대해 명확히 언급한 최초의 사람은 영국의 수학자인 앨런 튜링(Alan Turing)일 것입니다. 그는 1950년 지능적인 시스템의 행동을 시험할 수 있는 기준이 되는 '튜링 테스트(Turing Test)'를 고안하였습니다. 컴퓨터에게 질문을 하여 대화상대가 사람인지 기계인지 구분할 수 없으면 시험을 통과한 것으로 판정하고, 구분할 수 있으면 실패한 것으로 판정하는 것입니다.
1966년 MIT의 교수인 조셉 웨즌바움(Joseph Weizenbaum)이 환자와 대화하면서 심리치료사의 역할을 수행할 수 있는 프로그램인 'Eliza'를 개발하였는데, 실제로 메사츄세스 종합병원에서 사람들을 대상으로 시험한 결과 다수가 자신이 대화한 상대가 컴퓨터라는 것을 알지 못했다고 합니다. 하지만 이 프로그램도 단순히 질문의 글을 주어와 동사만 바꾸어 단순히 반복하는 형태이며, 아직까지 튜링 테스트를 완벽하게 통과한 컴퓨터는 없다고 알려져 있습니다.
인공지능이란 용어가 공식적으로 최초로 사용된 것은 1956년 미국 뉴 햄프셔의 다트머스(Dartmouth) 대학에서 열린 학술회의에서 이 대학 수학과 조교수였던 존 매카시(John McCarthy)에 의해서였습니다. 이 학술회의에는 매카시 외에도 민스키(Minsky)와 뉴웰(Newell), 사이몬(Simon) 등이 참여했는데, 이들은 이후 각각 스탠포드와 MIT, 카네기 멜론 대학에서 인공지능 연구그룹을 창설하여 인공지능의 발전에 기여하였습니다.
인공지능 분야의 발전을 단적으로 보여주는 예로 매카시와 스코틀랜드 출신의 체스기사인 레비(David Levy) 사이에 시작된 이른 바 '레비 첼린지'를 들 수 있습니다. 1968년 매카시는 당시 세계 체스계의 2인자였던 레비와의 체스게임에서 진 후, 자신은 레비를 이길 수 없을테지만 적어도 10년안에 레비를 이길 수 있는 수준의 컴퓨터 프로그램이 만들어질 수 있을 거라고 예언하고 250파운드의 내기를 하였습니다.
그 후 전세계적으로 인공지능에 종사하는 학자들이 매카시의 편에 합류하고 연구를 하였습니다. 1978년 내기가 시작된 지 10년째 되던 해 레비는 미국 노스웨스트 대학의 Chess4.7과 6차전을 치루었는데, 레비는 첫 번째에서 비기고 4번째에서는 졌으나 나머지에서는 이겼습니다.
내기의 승자는 레비가 되었지만 그 사이 컴퓨터 프로그램은 인간과 선전을 펼칠 수 있는 수준이 되었습니다. 그리고 결국 1997년 IBM의 슈퍼컴퓨터인 딥블루(Deep-Blue)가 세계 체스 최고수인 러시아의 카스파로프(Garry Kasparov)와의 경기에서 승리함으로써 적어도 체스에 있어서는 컴퓨터가 인간을 능가함을 보여주었습니다.
그러나 1950년대 컴퓨터의 출현과 함께 시작하여 60년대에 걸쳐 관심을 받던 인공지능에 대한 연구는 70년대에 들어 한 때 침체기를 맞게 됩니다. 이는 머지 않아 인간과 같은 지능을 같는 컴퓨터를 쉽게 개발할 수 있다고 믿었지만, 연구를 계속함에 따라 인공지능 구현의 기술적 한계를 실감하였기 때문입니다. 체스나 퍼즐풀이와 같은 작은 범위에 대한 인공지능은 크게 발전하였지만 정작 실제 응용할 수 있는 범용적인 인공지능의 개발은 불가능 하였습니다.
그 후 컴퓨터 기술의 발전과 전문가 시스템의 상용화에 힘입어 다시 인공지능에 대한 관심이 조금씩 증대되었으며, 이제는 인간과 같은 범용적인 인공지능의 구현보다는 보다 현실적이고 도움이 되는 제한적인 분야의 인공지능에 대해 연구를 수행하였습니다. 최근에는 웹과 네트워크의 발전으로 에이전트(agent)라는 새로운 개념이 인공지능 분야의 이슈로 떠오르고 있습니다.
인공지능의 분야로는 크게 다음과 같은 것들이 있습니다.
- 전문가 시스템(Expert System)
- 음성인식 시스템(Speech Recognition System)
- 자연어처리 시스템(Natural Language System)
- 영상처리 시스템(Image Processing System)
- 기계 학습(Machine Learning)
- 로보틱스(Robotics)
- 퍼지 이론(Fuzzy Theory)
- 신경회로망(Neural Network)
- 지능형 에이전트(Intelligent Agent)
게임 인공지능
최초의 게임이라고 볼 수 있는 1958년 윌리 히깅보덤(Willy Higginbotham)의 테니스 게임이나 1961년 MIT의 학생들에 의해 개발되었던 스페이스워(Spacewar)와 같은 게임들에서는 인공지능의 요소가 들어있지 않았습니다. 두 명의 플레이어가 서로 대결을 펼치는 게임이었기 때문입니다.
그 후 초기의 게임들에서 혼자서도 플레이 할 수 있도록 적기의 움직임이나 상대편의 행동 등을 구현한 것이 게임 인공지능의 시작이라 볼 수 있습니다. 하지만 단순히 if~then 의 간단한 규칙들이어서 쉽게 컴퓨터의 패턴을 알 수가 있었습니다. 그리고 이 때의 게임들은 거의 스포츠나 슈팅, 액션과 같은 종류가 대부분이라 인공지능이 필요없거나 별로 중요하지가 않았습니다. 또한 제한된 컴퓨터 자원을 그래픽이나 사운드에 치중하다 보니 인공지능의 비율은 상대적으로 낮았다고 할 수 있습니다.
하지만 컴퓨터 하드웨어의 발달과 그래픽이나 사운드의 기술이 어느정도 한계를 보임에 따라, 게임에도 인공지능의 중요도가 커지게 되었습니다. 또한 게임의 장르가 다양해지면서 등장한 시뮬레이션과 같은 게임은 기본적으로 인공지능의 역할이 크다고 할 수 있습니다.
최근들어 게임이 점차 복잡해지고 게이머들도 단순한 인공지능에 쉽게 싫증내는 경향에 따라, 매우 뛰어난 인공지능을 갖고 있으며 게임의 주요 요소로서 인공지능이 사용된 게임들도 개발되었습니다. 윌 라이트(Will Wright)가 기획한 심즈(Sims) 시리즈들은 인공생명 기법을 도입하여 매우 다양하고 복잡한 캐릭터들의 행동을 구현하고 있으며, 피터 몰리뉴(Peter Molyneux)의 블랙 앤 화이트(Black&White)에서는 기계학습의 한 방법인 디시전 트리(Decision Tree)를 응용하여 플레이어의 행동으로부터 학습하는 능력을 가진 캐릭터를 만들어냈습니다. 또한 이들 게임은 모두 상업적으로도 대단한 성공을 거두었습니다.
물론 인공지능이 곧바로 게임의 재미로 연결되지는 않겠지만, 보다 사용자의 흥미를 끌 수 있으며 실제 생명체가 모니터 화면속에 존재하는 것처럼 느낄 수 있는 사실적인 환경을 구현할 수 있을 것입니다. 이를 통해 게임의 퀄러티와 몰입도를 높이고 보다 오랫동안 싫증내지 않으며 플레이 할 수 있으며, 더 나아가 기존의 게임들과 차별화되는 새로운 형태의 게임들도 더 많이 등장하게 될 것입니다.
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