AI  Quotations

 

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Saul Amarel -- 실제로 중요한 문제는 행동에 관한 추론의 문제들이다. 이러한 문제는 행동의 과정에서 많은 조건들을 충족시켜야만 하는 것이다. 행동에 관한 추론의 예로서는, 비행기 여행을 계획하고 저녁 파티를 준비하는 것 등이 있다. 행동에 관한 추론의 문제는 초기상태, 종료상태, 가능한 행동들의 집합, 행동을 제약하는 조건들의 집합 등으로 구성된다 (Simon, 1966). 문제를 해결하는 작업은 초기상태에서 종료상태로 전환하게 하는 가능한 행동들의 최선의 순서를 찾는 것이다 -- From On Representations of Problems of Reasoning About Actions. Printed in Readings in Artificial Intelligence, ed. by Bonnie Lynn Webber and Nils J. Nilsson, 1981. Palo Alto, CA: Tioga Pub. Co.

Aristotle -- 만일 모든 도구들이 자발적으로 움직인다면, Daedalus (Crete의 미로를 만든 Athens의 명장인) 의 작품들이 스스로 움직인 것처럼, 자기들에게 유리한 일을 할 수 있을 것이다. ...... 만일 베짜는 기계 (weavers' shuttles) 이 스스로 베를 짠다면, 장인이 되려고 하는 초심자들이나 군주의 노예들도 필요치 않을 것이다. -- From Atheniensium Republica.

Aristotle -- 언어는 마음의 표현이며, 저술은 언어의 표현이다. From De Interpretatione I.

Charles Babbage -- 해석의 개발과 운영의 전체 과정이 기계에 의해 지금 실행될 수 있다. .... 해석엔진이 존재함으로써 필연적으로 과학의 미래로 안내할 것이다. -- From Passages from the Life of a Philosopher, 1832.

Charles Babbage-- . . . 모든 기술 게임 (game of skill) 이 자동기계 (automaton) 가지고 노는 것이 가능하게 된다 -- From The Life of a Philosopher.

Bailey, James -- 인류는 전혀 위태롭지 않다. 구태의연한 사고, 과거의 지나치게 단순화된 사고들이 위태로울 뿐이며 그것은 잘 된 것이다. 인간과 컴퓨터는 훌륭한 팀을 이루어가고 있다. -- From "Our Machines, Ourselves," Harper's Magazine, May 1997.

Barrow, Harry G. and J. M. Tenenbaum -- 시각 시스템에 대한 근본적인 의문들이 있다. 거의 20 여년 동안 시각시스템은 독립적인 모듈로 분해될 수 있고, 각 모듈은 (색깔을 추정하는 것처럼) 잘 정의된 기능을 수행하며, 각 모듈의 결과물이 나중에 통합될 수 있다고 가정해왔다. 이것이 과연 유효한 가설인가? From Retrospective on "Interpreting Line Drawings as Three-Dimensional Surfaces." 1993. Artificial Intelligence 59(1/2): 71-80.

Bruce G. Buchanan -- AI 를 경험 과학이라고 칭할 때, 사람과 컴퓨터의 지능적 행동이 관찰과 실험에 의해 조절 될 수 있다는 것을 전제로 한다. From Artificial Intelligence as an Experimental Science. Reprinted in Aspects of Artificial Intelligence, ed. by James H. Fetzer, 1988, Kluwer Academic Publishers.

Burton, Richard R. and John Seely Brown -- 하나의 학습 활동으로서 격의 없는 환경에서, 그것은 (Intelligent Tutoring Systems) 학생의 의사결정에서의 약점을 인식하고 설명하거나 학생이 전혀 생각지도 않은 아이디어를 제안하기도 하는 학습 가이드 역할 정도로 증진시켜야 한다. 이것은 코치나 랩 인스트럭터 와 유사한 많은 기술을 요하는 중요한 도전이다. 교사나 코치는 적절한 코멘트를 할 수 있을 정도로 충분히 지각이 있어야 한다. 게임에서의 재미를 방해하지 않을 정도로..... -- From An Investigation of Computer Coaching for Informal Learning Activities. Printed in Intelligent Tutoring Systems, ed. by D. Sleeman and J. S. Brown, 1982. London/New York: Academic Press.

Edsger W. Dijkstra -- LISP 는 농담으로 "컴퓨터를 오용하는 가장 지능적인 방법" 이라고 불려왔다. 그 말은 큰 칭찬이라고 생각한다. 왜냐하면 LISP 은 큰 해방감을 느끼게 하였으며, 많은 재능있는 사람들이 이전에는 불가능한 사고들을 생각하게끔 도와주었기 때문이다. 확실히 오용한 것이다 -- From the Humble Programmer, Communications of the ACM 15(10) - 1972.

Epstein, Susan L. -- 다른 게임들을 해왔던 사람은 어떤 기대를 가지고 새로운 게임을 접근한다. 규칙이 있을 것이고 플레이어, 게임판, 게임순서가 있을 것이라는 기대다. 그에게는 새로운 게임이더라도, 경험이 있기 때문에 배워야 (학습해야) 할 것이 무엇이고 어떻게 배우는 지를 알게된다 .... 게임에 대한 AI 의 접근은 지금까지 단지 하나의 게임만 잘 할줄 아는 프로그램을 만들어 왔다...... 쉽게 학습하는 사람과 달리 게임 프로그램은 프로그래머의 개입이 없으면 스스로의 능력을 거의 개선시킬 수 없다 ....... 체스에서 고수의 경험을 열심히 공부한 결과로 학습되는 것은 AI 연구자이지 기계가 아니다..... -- From The Intelligent Novice: Learning to Play Better, in the book Heuristic Programming in Artificial Intelligence: The First Olympiad, edited by David Levy, 1989. Chichester, UK: Ellis Horwood.

Edward A .Feigenbaum ; McCorduck, Pamela; and Nii, H. Penny -- 그 회사의 지식이 데이터보다 얼마나 더 가치있는지를 고려해보자. 어떤 경우에는 그것은 독특한 전문지식이다. 전문지식을 보호하기 위한 표준적인 방법이 충분할까?.... 어쨌든 그 지식은 누구 소유인가? ... 전문가가 그만의 영역에서 평생동안 얻은 경험에 대한 저작권을 누가 갖게되는가? -- From The Rise of the Expert Company, 1988. New York: Times Books/Random Hous, Inc.

Edward A .Feigenbaum ; McCorduck, Pamela; and Nii, H. Penny -- 오늘날의 전문가시스템은 전문 분야의 좁은 영역을 다룬다. ..... 넓은 범위의 작업을 경쟁력있게 수행하려면 전문가시스템은 매우 많은 수의 지식이 주어져야만 할 것이다..... 전문가시스템의 다음 세대는 .... 커다란 지식 베이스를 필요로 할 것이다. 그것을 어떻게 얻을 것인가? -- From The Rise of the Expert Company, 1988. New York: Times Books/Random House, Inc.

Edward A .Feigenbaum ; McCorduck, Pamela; and Nii, H. Penny -- 미래의 도서관의 사용자는 사람이 아닐 수도 있다. 또다른 지식 시스템, 즉 지식을 필요로 하는 어떤 지능 에이전트 일 수 있는 것이다. 거기서 사람과 기계가 함께 작업하게 된다. -- 1988. From The Rise of the Expert Company, p. 257. New York: Times Books/Random House, Inc.

Barbara Grosz -- 자연어가 어떤 의미인지를 처리하는 컴퓨터 시스템 (예를들면 인간과 자연어로 대화하는 시스템)을 구축할 때는 언어를 더 큰 대화의 상황에서 고려할 필요가 있다. 그 상황에서 발언을 해석하기 위해서는 구사되는 언어적 표현 만큼이나 대화 참가자와 그들의 마음의 상태가 중요하다 ..... 즉 언어를 문자그대로 말한 것, 그것이 의도한 것, 그리고 그 둘의 관계를 고려한 커뮤니케이션으로 간주해야 한다.. --From Utternace and Objective: Issues in Natural Language Communication, IJCAI-79, Vol. 2, p. 1067.

Barbara Grosz, and Randall Davis --  완전한 성취를 위해 컴퓨터는 단순한 처리 장치가 아닌 지능을 가져야 한다. 많은 양의 정보를 이해해서 사용할 수 있어야 하고 사람들과 서로 협력하여 효율적으로 일하는 새로운 방식을 찾아야 한다. 또한 인간의 요구와 작업스타일에 즉시 반응할 수 있어야 하고, 더욱 자연스런 대화의 수단이 되어야만 한다. -- From A Report to ARPA on Twenty-First Century Intelligent Systems. AI Magazine 15 (3): 10-20.

Huff, K. and Selfridge, O. -- 미래의 시스템에서는 진화라고 하는 짐 (the burden of evolution) 이 프로그래머에서 시스템 자체로 옮겨 간다는 식으로 생각할 필요가 있다 ... 즉 자기 자신의 진화에 대해서 책임질 수 있는 시스템을 구축함으로써.... -- From Evolution in Future Intelligent Information Systems. In Proceedings of the International Workshop on the Development of Intelligent Information Systems.

Thomas K. Landauer -- 인류의 역사는 점차로 증가되어온 지적 능력의 역사이다. 동굴생활을 하던 인류의 선조는 뇌가 크지도 않았고 손도 민첩하지 않았다. 그러나 곡물을 재배하고 가축동물을 키우며 집을 짖고 그림을 그리는 것과 같은 지적인 일들을 위한 도구들이 점차로 발전되어 왔다. 거기에는 정부를 조직하고 불행이지만 전쟁을 하는 것도 포함된다. 또한 비행기를 만들고 TV를 만들고 축구팀을 만들기도 하였다. 이러한 능력은 처음에는 언어로 표현되었지만 나중에는 소설, 수학과 과학으로 표현되었고 경험과 발견의 많은 부분이 책과 도서관에 축적되었다. 선조들과 비교하여 우리 각자는 천재가 되어왔다. -- From The Trouble With Computers, 1995, MIT Press. Page 365.

Leonardo da Vinci -- 미술이라고 하는 과학은 물체 표면의 모든 색깔을 다루며, 감싸고 있는 형태를 다루고, 상태적으로 멀고 가까움, 거리가 점차적으로 증가함에 따른 축소되는 정도를 다루며, 더구나 이 과학은 원근법 (perspective)의 어머니이며 , 즉 시각적 광선의 과학 (science of visual rays) 이다. -- From Paragone.

Levy, David N. L. -- 신문에서 브리지 게임에 관한 컬럼을 읽는 사람들은 세계 최고의 고수조차도 실수를 빈번하게 한다는 것에 깊은 인상을 받을 것이다. .... 핵심은 .... 그 카드게임을 완벽하게 할 수 있는 프로그램을 만드는데 있다. -- From The Million Pound Bridge Program by David Levy, reprinted in Heuristic Programming in Artificial Intelligence: The First Olympiad, ed. by David Levy, 1989. Chichester, UK: Ellis Horwood.

John McCarthy -- AI 는 철학을 피해갈 수 없다. 실세계에서 지능적으로 행동하는 컴퓨터 프로그램이라면, 그것이 듣거나  발견한 특별한 사실들이 적절한 어떤 틀 (framework)을 가지고 표현되어야 한다. 이것이 한조각의 철학에 불과할 지라도 그것은 고지식한 것이다 (naive). -- . From "Mathematical Logic in Artificial Intelligence." Reprinted in Artificial Intelligence Debate, ed. Stephen Graubard, 1990, MIT Press.

McCorduck, Pamela -- 아마도 인조인간을 만든 최초의 예는 그리스 신화의 신들일 것이다. 방법만 알고 있다면 지금 만들 수도 있을것 같은 놀라운 수퍼 인간들이 등장한다 .... Zeus 에서 Europa 시대에 Hephaestus 는 하루에 세 번 크레테 해변을 순찰하도록 되어있는 청동으로 만든 인간 Talos 를 만든다. Talos 는 무단 침범자에게는 커다란 돌을 던져 위협하거나, 자기 자신을 빨갛게 달궈 뜨겁게 만든후 침입자를 덮치기도 한다. --. From Machines Who Think, p. 4, 1979, W. H. Freeman and Co.

McDermott, John -- 유용하게 되려면 하나의 시스템은 작업을 단지 정확하게 수행하는 것 이상을 해야한다. -- From R1 at the Age of 12: Lessons from an Elementary School Achiever. 1993. Printed in Artificial Intelligence 59(1/2): 241 - 247.

Donald Michie -- 잘 알려져 있는 것처럼, 석유 정제 산업과 비교하는 의미로서, 결국은 더 중요한, 새로운 산업의 기초로서 지식 정제 (knowledge refinery) 를 구축하지 않는 이유는 무엇인가? 정제하려는 대상은 체계적으로 정리된 (codified) 인간의 지식이다.-- From A Prototype Knowledge Refinery, printed in Inteligent Systems: The Unprecedented Opportunity, ed. by J.E. Hayes and D, Michie. Chichester, UK: Ellis Horwood (1983).

Marvin Minsky -- 1960, 1970 연대에는 학생들의 흔한 질문이 "어떤 종류의 표현이 최선인가?"였었고 나는 보통 우리가 더 많은 연구가 필요하다고 대답했었다....그러나 지금은 나는 이렇게 대답한다. "실제로 어려운 문제를 풀기위해서는 몇 개의 다른 종류의 표현을 사용해야 할 것이다. 왜냐하면 각개의 독특한 종류의 자료구조들은 자신들만의 장점과 단점을 가지고 있고, 그것들 중의 어떤 것도 소위 상식이란 것에 포함되어있는 다양한 기능들에 적절한 것처럼 보이지 않기 때문이다 -- From Logical vs. Analogical . . .AI Magazine 12.2

Marvin Minsky -- 이 책에서는 마음을 가진 어떤 두뇌, 기계 등등이 전혀 사고할 수 없는 작은 요소들로 구성되어 있음에 틀림없다고 가정한다 .... 기계가 마음이 있는가? 그것에 대해 나는 어떤 의심도 하지 않으며 단지 질문을 하자면, 어떤 종류의 기계를 말하는가? -- From The Society of Mind, p. 322. 1985. New York: Simon & Schuster.

Marvin Minsky -- 게임과 수학적 문제들이 단순하고 명확하기 때문에 선택되는 것이 아니라 오히려 (가장 작은 초기 구조에 비해) 엄청나게 복잡하기 때문이다. 그래서 실제로 엄청난 상황을 상대적으로 최소한의 전환 (diversion) 을 한 후에 프로그래밍으로 들어갈 수 있는 것이다. -- From Semantic Information Processing, p. 12. Cambridge, MA: MIT Press (1968).

Marvin Minsky -- 어떤 강력한 휴리스틱 프로그램도 다양한 종류의 여러 가지 방법과 기술들을 포함하게 되어있다. 문제해결 과정의 각 단계에서 그 프로그램은 그 문제의 어떤 측면에 작용하는지, 그래서 어떤 방법을 사용해야 하는지를 결정해야만 한다. 하나의 선택이 이루어 져야 하는데, 대개 우리는 모든 가능한 방법을 시도할 여유가 없기 때문이다. -- From Steps Toward Artificial Intelligence. Reprinted in Computers and Thought, ed. by Edward A. Feigenbaum and Julian Feldman, re-issued 1995. Cambridge, MA: MIT Press.

Hans Moravec -- 음식조리기, 진공청소기, 마이크로웨이브 오븐 같은 가전제품은 어른들이 집밖에 있을 때 빈 자리를 채워주지 못한다. 수십년동안 그러한 요구가 있어왔다. 로봇이 집주위를 지켜줄 날은 언제쯤일까? -- From Mind Children, 1988, Harvard University Press.

Allen Newell -- 컴퓨터가 할 수 있는 것은 고지식하고 생각이 없는 것이 아니라, 조건에 따라서 행동할 줄 아는 것이다. 이것은 지식을 행동에 응용할 줄 안다는 것을 의미하고, 상황에 따른 지식을 반영하여 행동함으로써, 때에 따라서 적절하게 이렇게 행동하고 저렇게 행동한다는 것을 의미한다 ... 결국 경리를 보고, 에러를 예방하며, 의사결정 때마다 지혜를 제공하고, 어떻게 될지를 감시하는 것과 같은 지능으로 충만하도록 기술은 제어될 수 있다 -- From Fairytales, AI Magzine 13.4 (1992).

Nils J.Nilsson-- 효율적인 자동문제 해결자 (automatic problem solver) 를 설계할 때 실제적인 트릭이 있는데, 그것은 문제와 문제해결 방법에 대해서 이용할 수 있는 정보에 의해 허용된 가장 상위 레벨에서 탐색하는 것이다 -- From Problem-Solving Methods in Artificial Intelligence, 1971. New York: McGraw Hill Book Company.

Nils J.Nilsson -- AI 에서 당면한 커다란 문제는 '그것을 어떻게 표현하느냐' 가 아니라 '무엇을 표현하느냐' 하는 것이다. 술어논리 (형식 논리) 는 단지 세상에 대한 (우리가 가진) 지식을 표현하고 추론하는 일정한 언어를 제공할 뿐이다 ..... -- From Artificial Intelligence: A New Synthesis. San Francisco, CA: Morgan Kaufmann Publishers (1998).

Donald. A. Norman -- 새로운 분야인 'Human Factors in Computer Systems' 는 이론과 실제의 결합이라는 어려운 문제를 포함한다. 이론적 면에서 폭, 일반성, 유용성 (breadth, generality, usability) 을 가지는 것이 중요한 것 처럼, 실제적인 문제를 이해하는 것이 중요하다. .... 휴먼 컴퓨터 인터페이스가 구축되는 기술은, 심리적인 실험의 결과가 나오는 시간에 비해서 급속히 변화한다. 우리의 인터페이스 설계 원칙은 그 순간의 기술적 요구보다 더 오래 지속될 정도로 충분한 일반성 (generality) 을 가져야만 한다. -- From Design Principles for Human-Computer Interfaces. Reprinted in Readings in Human-Computer Interaction, ed. by Ronald M. Baecker and William A.S. Buxton. San Mateo, CA: Morgan Kaufmann Press (1987).

Henry Petroski -- 하나의 기술에 대한 우리의 기대는 그 기술의 진보와 함께 발생한다 -- From page 83 of his book, The Evolution of Useful Things. New York: Vintage Books (1994).

Pohl, Fred -- 훌륭한 과학소설이라면 자동차를 예측하는 것이 아니라 그로 인해 발생할 교통체증을 예측할 수 있어야 한다. -- Taken from the book Close Encounters? Science and Science Fiction, by Robert Lambourne, Michael Shallis and Michael Shortland, 1990. Bristol and New York: Adam Hilger. Pollack, Martha -- 우리가 원하는 것은 단순하게 지능적으로 생각하는게 아니라, 지능적으로  행동할 줄 아는 배우 (actors)를 만드는 것이다. 사실, 절대 행동할 줄 모르는 시스템에서 지능을 어떻게 평가할 수 있을 것인가, 달리 얘기하면 행동이 없는 상태에서 지능을 어떻게 보여줄 수 있을 것인지가 명확치가 않다. -- From IJCAI-1991 Computers and Thought Lecture. Reprinted in Artificial Intelligence 57 (1992): 43-68.

Raj Reddy -- 1950 연대에 모음인식과 숫자인식 시스템들이 만들어져 믿을 만한 성능을 보였다. 그러나 이러한 기술들은 .... 더 섬세한 시스템으로 발전 (extrapolated : 외삽법에 의한 추정) 될 수는 없었다. 그래서 인식전략에 있어서 언어와 문맥상의 신호에 집중되어야 한다는 것을 감지하게 되었다.. ... 원어 사용자는 문장을 이해할 때 언어에 대한 지식, 환경, 문장에서의 전후관계등을 무의식적으로 사용한다.  .... 인간과 같이 되려면 기계도 모든 이용가능한 지식 소스를 효율적으로 사용해야 한다. -- From Speech Recognition by Machine: A Review. Readings in Speech Recognition, edited by Alex Waibel and Kai-Fu Lee, 1990. San Mateo, CA: Morgan Kaufmann Press.

Edwina Rissland -- 인터페이스 설계를 예술의 영역에서 과학의 영역으로 이동시킬 수 있는가?  ... 인터페이스에 대한 많은 논의들은 예술이란 무엇인가? 또는 훌륭한 예술이란 무엇인가? 라는 논의와 유사한다. 즉 핵심 사항은 인터페이스를 어떻게 판단하느냐 하는 것과 다른 인터페이스보다 더 훌륭한 인터페이스 라고 하는 것은 어떻게 결정하느냐 하는 것이다. -- From Ingredients of Intelligent User Interfaces. Reprinted in Readings in Human-Computer Interaction, ed. by Ronald M. Baecker and William A.S. Buxton, 1987. Los Altos: Morgan Kaufmann Publishers.

Paul Rosenbloom -- 오델로 프로그램을 만들려고 시작했을 때 나는 오델로와 다른 게임 기술이 초보자 (rudimentary) 에 불과했었다. ... 그때 이후로, 약 5 명이 수개월동안 노력하여, IAGO는 세계챔피언 수준으로 까지 발전하게 되었다. 1982. From A World-Championship-Level Othello Program, Artifical Intelligence 19, pp.279-320.

Arthur Samuel. -- Alpha-beta pruning 은 게임플레이어가 분석 해본 결과 명백하게 관심이 없어진 (그러나 상대방에게는 간혹 중요할 수 있는지는 모르지만) 탐색 트리의 가지들을 더 이상 탐색하지 않는 기술이라고 간단하게 설명할 수 있다. -- From Machine Learning Using the Game of Checkers II, reprinted in Computer Games I ed. bu David L. Levy, 1988, New York: Springer Verlag.

Selfridge, Oliver G. -- 어떤 기계가 지능적일 수 있느냐 없느냐를 따지는 것 대신에, 실제로 지능적인 한 조각의 소프트웨어 라도  만드는 것이 훨씬 더 중요하다. From The Gardens of Learning. AI Magazine 14(2) (Summer 1993): p. 37.

Selfridge, Oliver G. -- 만일 아무리 잘 설계되고 구현된 전문가시스템이라도 실수를 반복하지 않도록 학습할 수 없다면, 벌레나 말미잘(sea anemone) 이나 새끼고양이 만큼도 지능적인 것이 아니다. -- From The Gardens of Learning, AI Magazine 14(2) (Summer 1993): p. 41.

Stuart C.Shapiro and Howard R. Smith -- 사람이 단어맞추기 게임 (Scrabble Crossword Game)을 할 때 크고 쉽게 접근 가능한 단어집이 승리를 결정짓는 가장중요한 요소처럼 보인다. 그래서 쉽게 챔피온 레벨의 프로그램을 만들 수 있다고 생각한다. 그러나 몇가지 명확하지 않은 점들이 있다. 즉 최대로 유용하게 사용하기 위해 단어집을 어떻게 구성해야 하나?  플레이 할 장소를 프로그램이 어떻게 결정하나?  게임의 전략과 전술상으로 프로그램은 small literature 를 어떻게 이용하나? 단어를 많이 기억하는 것과 기술적인 의사결정 (어떤 문자를 사용하고 사용하지 않고 하는 것, 플레이 할 장소와 같은 것 같은) 사이의 상대적인 중요성은 무엇인가? 등등이다.... -- From Scrabble Crossword Game Playing Program, reprinted in Computer Games I, ed by David L. Levy, 1988, New York: Springer Verlag.

Herbert A. Simon -- 결론 : 컴퓨터는 생각한다... 어떤때는 사람들처럼 생각한다. ... 인간의 마음은 신비하게 또는 기적적으로 어떤 목표에 도달하지 않는다. 어떤 갑작스런 통찰이나 ahas (aha reaction : 문득 아하 그렇구나 하고 느끼는 것) 같은 것 조차도 인식과정들, 잘 정의된 탐색과정, 지식으로 준비되어 있는 놀라움에 대한 경험, 관심사항이 바뀌면서 유발되는 표현의 변화 같은 과정으로 설명될 수 있다. 이러한 일련의 과정들을 하나의 이론으로 통합하려 할 때, 경험상의 증거가 보여주는데로, 설명할 수 없는것 (the unexplainable) 이 설명된다. -- From Machine As Mind, 1995.

Herbert A. Simon -- 컴퓨터 박스를 열어보면 그 안에는 어떠한 숫자도 보이지 않고 전자기장 (electromagnetic fields) 만 보일뿐이다. 그것은 인간의 두뇌를 열어보면 어떤 기호 (symbols) 도 보이지 않고 뉴런 (neurons) 만 볼 수 있는 것과 같다. 그것이 뉴런이든 전자기장이든, 당신은 그것을 이용하여 좋아하는 어떤 패턴을 표현할 수가 있다. 컴퓨터는 그 패턴이 단어로표현되든 숫자나 그림으로 표현되든 상관하지 않는다. 어차피 컴퓨터 내에서는 bits 로 표현되기 때문이다. 중요한 것은 컴퓨터가 빠른 연산을 할 수 있다는 것이 아니라 기호를 다룰 수 있다는 것이다. 바로 그것이 인간이 생각하는 방법이며 내가 다루는 기본 가설이다. -- From OMNI Magazine Interview (June 1994)

Katia Sycara -- 멀티 에이전트 시스템은 각 개인의 능력이나 각 문제 해결자의 능력을 벗어나는 문제를 해결하기 위해 상호작용하는 느슨하게 연결된 문제 해결자들의 네트워크 (loosely coupled network of problem solvers) 라고 정의될 수 있다. -- From The Many Faces of Agents. AI Magazine 19 (2): Summer 1998.

Alex Waibel and Kai-Fu Lee -- ... 예금잔고 문의, 영화 예약, 전화주문 과 같은 간단한 것들은 small-to-medium sized vocabulary, speaker independent, telephone-speech recognizers 에 의해 이미 사용되고 있다. 음성 자료 입력 (voice activated data entry) 은 병원이나 암실에서 응용되며, 손이나 눈이 정상적인 입력 수단으로 사용되지 않거나 손이나 눈이 너무 바쁜곳에서 사용된다. 음성인식은 장애자 (휠체어나, 로봇의 도움을 받는)에게 큰 도움을 주며, 지능적인 주택이나 차량과 같이 고도의 안락함 (amenities)을 창조하기도 한다. -- From Readings in Speech Recognition, 1990. San Mateo: Morgan Kaufmann Press.

David L. Waltz -- ... 컴퓨터는 인간에 비해 몸체와 생활의 경험이 부족하기 때문에, 지능 시스템은 아마도 인간과는 원래부터 다를 것이다.... 만일 인간 만큼이나 지능적인 기계를 만들려면, 3 가지 문제가 해결되어야 한다. 첫째로 인지과학 (science of cognition)을 확립해야 하고, 전체시스템을 위한 소프트웨어, 센서, 작용기 (effector, 신경의 말단에 있으면서 근육장기 등을 활동시키는 기관) 가 설계되어야 하고, 적절한 하드웨어가 발명되어야 한다 ... -- From The Prospects for Building Truly Intelligent Machines, Reprinted in The Artificial Intelligence Debate, ed. Stephen Graubard, 1988, MIT Press.

Wilcox, Bruce -- 체스와 바둑은 명확한 해결 알고리즘을 가지지 않는 "inexact problems" 의 좋은 예이다. 인간들은 그 과정을 명확히 설명하지 못하면서도 이러한 문제들을 아주 능숙하게 해결할 수 있다 ...... 바둑은 인간의 사고와 새로운 프로그램 기술에 대한 통찰력을 요구하는 아주 새로운 도전대상이다. 바둑에 대한 세계적인 관심이 서서히 대두되는데, 그 이유는 복잡한 정보관리와 의사결정을 연구하는데 체스보다도 훨씬 더 적당한 게임이기 때문이다 -- From Computer Go, reprinted in Computer Games II, ed. by David L. Levy, 1988. New York: Springer Verlag.