AI Quotations
Source : Artificial
Intelligence Quotations : Stottler Henke
James F. Allen
-- AI 는 인조인간을 만드는 과학이 아니다.
인간의 지능을 이해하는 과학이 아니다. 유명한 Turing Test에서 제안한
것처럼, 인간의 행동을 모방해서 기계가 인간이라고 믿게끔 어떤 사람을
바보로 만들기에 충분한 가상물을 만들려 하는 과학인 것도 아니다.
..... AI 는 인간이 할 수 있거나 하려고 하는 일을 기계가 하게 만드는
과학이다. .... 대부분의 컴퓨터과학과 공학이 이러한 정의를 포함하고
있는데.... 아마도 그것이 옳을 것이다. ... 즉 AI 에서는 인간이 하는
더 복잡한 일에 초점을 둔다...... from "AI Growing Up," AI Magazine, Winter
1998
Donald Michie -- AI 는 기계를 인간의 통제하에서 더욱더 예상가능하게 (fathomable) 만드는 것에 다름 아니다. 전통의 기술은 우리의 환경을 더욱 복잡하게 만들고 더욱 이해할 수 없게 만들어 왔다. 만일 지금처럼 지속된다면, 예상되는 결과는 재앙뿐일 것이다. .....
Barry Grushkin
-- 인지과학과 AI 에서의 진보는 항상
business intelligence 기술 (데이터마이닝, 질의방법 등등) 에서의
진보를 항상 한발짝 앞서왔다. ..... Intelligent Enterprise magazine, May 15,
2000
Patrick Winston
-- 오늘날의 AI 는 사람과 컴퓨터를 연결하고,
사람과 지식을 연결하고, 사람과 물리적 세계를 연결하고, 사람과 사람을
연결해주는 새로운 방법에 관한 것이다. .... 1997,
www.ai.mit.edu/director/briefing.html
Derek Partridge -- AI 는 다음과 같은 복잡한 문제를 해결하는 데 사용된다. :
.....
1998
Hans Moravec -- 지능을 구축하는 방법일 수 있는 AI 와 소프트웨어 공학은 단지 더러운 공학 문제에 익숙하게 한다. 우리는 자동차에 대한 이론을 가지고 있지 않다. 그러나 훌륭한 차를 가지고 있다. 우리는 자동차 과학의 어떤 기본 방정식도 없다.....
Richard Dawkins
-- "컴퓨터는 입력한 것 이상의
것을 얻어낼 수 없다." 는 판에 박힌 말 (cliche) 가 있다. 즉
컴퓨터는 입력하여 지시한 것만 할 수 있고 결코 창조적일 수 없다는
것이다. 이 말은 셰익스피어가 학교 선생이 그에게 가르쳐준 단어를
제외하고는 어떤 것도 쓸 수 없다는 것과 같은 의미라면 사실이다. ...... "The Blind Watchmaker" quoted
by Stan Franklin, "Artificial Minds," 1997
Patrick Winston -- 우리는 AI 의 응용과 관련하여 1980 연대와는 아주 다른 새로운 세대로 가고 있다고 생각한다. 전문가시스템이 인간을 대신하는 세대이며, 1990 연대는 인간을 더 스마트하게 만드는 건포도빵 시스템 (raisin bread system) 으로 불리는 세대일 것이다. 즉 AI 가 빵속에 건포도처럼 시스템에 삽입된다. 그것은 많은 공간을 차지하지 않으면서도 풍부한 영양을 제공할 수 있다. 건포도 없는 건포도빵은 있을 수 없으며 여러 가지 다른 종류의 건포도가 있을 수 있다. 그것이 1990 연대에 AI 로부터 얻을 수 있는 잇점, 즉 사람들을 더 스마트하게 만드는 건포도빵 시스템이다. ..... 1991
Daniel Crevier
-- .... AI 연구의 결과 드러난
깊은 파라독스 : 매우 복잡한 문제를 효율적으로 다루는 유일한 방법은
순수 로직에서 멀어지는 것이다..... 대부분 올바른 결정에 이르려면
거의 추론을 필요로 하지 않는다 .... 그래서 전문가시스템은 추론에
대한 것이 아니다....: 전문가시스템은 아는 것 (knowing) 에 대한 것이고....
추론은 시간이 걸린다. 그래서 좀처럼 우리는 추론을 하지 않는다. 대신에
우리는 나중에 참조하기 위해 추론의 결과를 저장한다. ......... "The Tumultuous History of
the Search for Artificial Intelligence," 1993.
Harry Reinstein -- 우리는 용어 AI 를 사용조차 하려 하지 않는다. 그 경향은 지금 AI 회사들이 전문가시스템을 단지 하나의 기능을 추가하기 위한 것으로서 기존의 상품에 삽입하려는 것이다. 그들은 AI 기술 회사로서가 아니라, 성공적인 솔루션 제공자로서 알려지려고 경쟁한다. 이러한 은밀한 접근의 전형적인 예는 전화로 주문하는 소매상을 위한 sales support program 이다. 그것의 표준적인 형태에서, 그 프로그램은 단순하게 상품목록에서 주문 상품이 있는가를 체크하고, 판매를 기록하고, 청구서를 준비하고, 그것에 따라 배달을 신청하는 것이다. 새로운 경향의 AI touch 는 전문가시스템을 이러한 프로그램에 삽입 (embedding) 하는 것을 포함한다. 세일즈 점원에게 그것은 아주 같은 것 같지만, 한가지 예외를 들면, 팔린 물건에 대해, 다른 것으로 바꾸기 위한 선택들이 화면에 뜬다...... president of Aion Corp., ~1988
Daniel Crevier
-- AI 의 뿌리에 대해 통찰해보면, 컴퓨터에
의해 조작되는 비트 (bits) 가 엄격한 규칙의 논리학이나 다소 느슨한
관계의 심리학과 결합하여 개념을 위한 기호로서 훌륭하게 자리잡을
수 있다는 것이다. ........ "The Tumultuous History of
the Search for Artificial Intelligence," 1993
George B. Dyson
-- 창발적 행동 (Emergent behavior)
는 시스템의 어떤 레벨에서도 분석을 통해서는 예상할 수 없는 것이다.....
정의하자면, 창발적 행동은 모든 것이 설명되고도 남아있는 그 무엇이다.
.......... "Darwin Among the Machines:
The Evolution of Global Intelligence," p9, 1997
Stan Franklin
-- 마음은 다음에 무엇을 할지를 선택하는
것이다. ...... "Artificial Minds," 1997
인터넷의
이름없는 사람 -- AI 는 자연적인 우둔함 (natural stupidity)
와 닮지 않았다. (다윈의 natural selection 과 빗대는 듯...)
Allen Newell in D.G. Bobrow and P.J. Hayes
-- 어쨌든 우리는 정보처리가 스며들어
있는 과학 과목 (기술을 포함해서) 에서의 급진적이고 놀라운 변형을
준비해야 할 것이다. 특히 과학에서의 상세한 정보처리에 대해 알 게
되어감에 따라, 과학은 관찰하고, 실험하고, 이론화하고, 테스트하고,
결과를 얻는 등의 스스로의 과정에 대한 메타포지션
(metaposition) 을 취하여, 이러한 정보처리 과정을 이해하고,
스스로의 object-level science 를 수행하는 시스템을 구축하게 될 것이다.
그래서 세계의 지식을 획득하고 조직화하는 것으로서의 과학과, 지식을
어떻게 획득하고 조직화하는 지에 대한 이해를 위한 AI 와의 사이의
경계선도 점차로 모호하게 될 것이다. ........ "Artificial Intelligence - Where Are We?" Artif. Intell. 25 (1985)
3.
Arie P. De Geus
-- 경쟁자보다도 더 빨리 학습하는 능력은
확실히 힘이 나게 하는 경쟁력있는 장점일 수 있다. ....... former coordinator, group
planning, Royal Dutch/Shell quoted by Peter M. Senge "The Fifth
Discipline"
Derek Partridge
-- AI 는 인간의 지능이 요구되는 활동을
위한 컴퓨터 메카니즘을 구축하려는 컴퓨터 사용의 한 분야이다. ......1998 - Artificial Intelligence
and Software Engineering: Understanding the Promise of the Future; Chicago:
Glenlake Publishing Company.
Derek Partridge
-- 대부분의 수치 계산 (numerical
computation)에서 AI 의 기술과 기교 (artifice) 는 필요하지 않다.
...... 1998 - Artificial Intelligence
and Software Engineering: Understanding the Promise of the Future; Chicago:
Glenlake Publishing Company.
무명인
-- AI 는 진짜 컴퓨터를 영화속의 컴퓨터처럼
행동하게 만드는 방법에 대한 연구이다. ...... quoted by the Port 2000 Newsletter,
The Information Technology Newsletter for Port Washington Educators, Dec.
96
Neil Gershenfeld
-- 컴퓨터 산업에서 하드웨어와 소프트웨어의
근본적 구분은 시스템 설계자의 관점에서 나온 컴퓨터 조직이지, 사용자
관점에서 나온 것이 아니다. 성공적이며 성숙한 기술이라면 형태과 기능을
따로 구분하는 것은 가능하지 않다. 볼펜이나 피아노의 논리적 설계와
기계적인 설계는 사용자 인터페이스 관점에서 그 메카니즘을 결합하기
때문에, 사람들은 그 물건을 만든 기술에 대해서는 전혀 생각할 필요
조차 없이 익숙하게 사용한다. Invisibility 는 컴퓨터에서는 잃어버린
목표이다. ....... "When Things Start to
Think."
Daniel Crevier
-- 아직도 지나친 낙관주의가 AI 에서
특히 자주 생기는 것 같다. "The Tumultuous History of
the Search for Artificial Intelligence," p4, 1993.
Herbert Simon -- 20 년 이내에 기계는 사람이 할 수 있는 어떠한 일도 해낼 수 있을 것이다. ..... 1965
Daniel Crevier
-- ... 단순하게 논리적인 사고와는 다른
활동에서, 우리의 마음은 아직까지 고안된 어떤 컴퓨터보다도 더 빠르게
작동한다......... "The Tumultuous History of
the Search for Artificial Intelligence," p5, 1993.
Ray Kurzweil
-- 인간의 뇌는 약 100 billion 개의
뉴런을 가지고 있다. 각 뉴런은 다른 뉴런과 평균적으로 약 천개의 connection을
가지므로 인간은 약 100 trillion 개의 connection을 가지고 있으며
, 또 각 connection 은 동시에 계산이 가능하여 초당 200 계산이 가능하다.
따라서 인간은 초당 20 million billion 개의 계산을 수행할수 있다.
대략 어림잡아서 ...2020 년까지 거대한 병렬 신경망 컴퓨터은 23 배
정도 (1997 년의 초당 2 billion 계산을 수행하는 $2,000 짜리 병렬
컴퓨터에 비교하여) 될 것이며... 초당 20 million billion 정도의 계산
속도를 내게 될 것이며, 그것은 인간의 뇌와 동등한 것이다. ..... "The Age of Spiritual Machines",
1999
Daniel Crevier -- 패턴 인식과 연관 (pattern recognition and association) 은 인간의 사고의 핵심을 이룬다. 이러한 활동은 우리의 의식 영역 밖에서 수백만의 동작이 병렬로 수행된다. 만일 AI 가 막다른 벽에 부딪힌다면, 그것은 이러한 과정을 모방할 수 없었기 때문일 것이다. ....... "The Tumultuous History of the Search for Artificial Intelligence," p5, 1993.
Richard Stottler -- 당신이 지식경영 issue 를 가지고
있다면, 당신은 AI issue 를 가진 것이다. ... 1999
Richard Stottler
-- AI 는 복잡한 문제를 풀기위한 인간의
사고와 인지과정을 흉내내는 것이다. .... 1999
John McCarthy
-- 우리의 궁극의 목표는 인간 만큼이나
효율적으로 경험으로부터 학습하는 프로그램을 만드는 것이다. 즉 상식을
가지고 있어서, 프로그램이 이미 알고 있거나 새로이 들은 것을 가지고
즉석에서 넓은 범위의 일의 순서를 스스로 연역해내는 프로그램을 말하는
것이다. ........ "Programs with
Common Sense," 1958.
Patrick H. Winston
-- 아주 제한된 영역에서 AI 는 잘 수행되어
왔다, 예를들면 Winograd 는 그의 블록 세계에서 자연어처리를 하여
사람들을 놀라게 하였다. 더 큰 세계에서 이러한 능력을 발휘하게 하려면
단순하지 않다는 것이 증명되어 왔다. 그러나 ... 중심 이슈로서 그러한
문제를 다룰 때가 왔다. ........ AI Memo no. 366, 1976
Claude Bernard
-- 우리는 우리가 아는 것 이상을 성취한다.
우리가 이해하는 이상을 안다. 우리가 설명할 수 있는 이상을 이해한다.
...........19th C French scientific
philosopher
Daniel Crevier
-- AI 는 결코 획일적인 과학이 아니다.
1970 연대 중반까지, AI 개척자들의 다양한 관심은 지금 인식할 수 있는
전문영역들 (recognizable specialties)을 낳게 되었다. ........ "The Tumultuous History of
the Search for Artificial Intelligence," 1993.
George Biddell Airy -- 소용이 없는 일이다. (worthless)........ 영국 천문학자
George Biddell Airy 가 1842 년 Charles Babbage 의 해석엔진인 기계 계산기 (디지탈
컴퓨터의 선구자) 의 개발에 재정지원을 하고 있던 사람의 질문에 답하면서....
Kathleen Keeshen -- AI 는 IBM에서 일반적으로 사용되는
용어가 아니다....... IBM spokesperson, 1982
Gary Klein -- 패턴을 만들고 친숙하고 전형적인 사례들을 인식하는 통찰의 부분은 훈련될 수 있다. 만일 사람들이 상황을 빠르고 정확하게 평가하도록 하려면, 그들의 경험 기반을 늘릴 필요가 있다. 하나의 방법은 더 어려운 사례들을 경험하도록 하는 것이다 ..... "Sources of Power: How People Make Decisions."
Robert B. McKersie and Richard E. Walton -- 하이테크를 이용한 생산에 대한 강조가
증가하면서 각 종업원들 간의 경쟁이 더욱 심화되었다. 그래서,
기업체의 모든 구성원에 대한 평생 교육은 아마도 21 세기에 가장 특징적인
양상으로 판명될 것이다. .........
"Organizational Change, in The Corporation of the 1990s, Oxford University
Press, 1991.
H.B. Barlow -- 지능이란 훌륭한 예측의 기술 (art of good
guesswork) 이다........ The Oxford Companion to the
Mind
Jean Piaget -- 지능이란 무엇을 해야할지 모를 때
사용하는 것이다.
Rick Row
-- AI 란 복잡한 작업을 지능적으로 자동화
하기를 원할 때 사용하는 것이다. ....... 1999
Elliott Masie -- 일단 학습된 기술은 계속적으로 연습될
필요가 있다. ...... 1999
Lotfi Zadeh -- 조잡한 문장을 해석하고, 잡음있는
말을 이해하고, 결정을 내리는데 적절한 정보에 집중하는 것을 가능하게
하는 것은, 인간이 부정확하고, 비 정량적인 말을 듣고 생각하고 추론하는
능력이 있기 때문이다. 그것이 없기 때문에 가장 섬세한 컴퓨터 조차도
자연어 (심지어는 인공적으로 만들어진 말로도...) 로 인간과 대화할
수 없게 되는 것이다. .....
Jean Piaget -- 만일 개인을 창의력이 있고 미래 사회를 도와서 진보를 이룰 수 있게 하려면, 젊은이에게 틀에박힌 의지와 지식을 제공하기 보다는 실세계의 능동적인 발견 (active discovery of reality) 으로서의 교육이 더욱 중요하다는 것은 명확하다. ....The Science of Education and the Psychology of the Child, The Viking Press, 1971
Gian-Carlo Rota -- 우리의 매일 매일의 추론은 정밀하지 않지만
그럼에도 매우 효율적이다. 은하계에서 유전자까지 자연 그 자체는 근사적이며
부정확하다 (approximate and inexact). 철학적 개념들은 최소한의 정밀성
만을 가질뿐이다. 마음, 지각, 기억, 지식 이란 말들은 고정된
개념도 아니며 명확한 의미를 가지는 것도 아니지만 같은 것으로
뜻은 통한다 (make sense). ........ mathematician quoted by Arturo
Sangalli , "The Importance of Being Fuzzy and Other Insights from the Border
between Math and Computers"
Donald A. Norman -- 정보사회의 치명적인 파라독스는 다음과
같다. 다른사람들이 우리에 대해 더 많이 알수록, 더 많이 도와주며
더 많은 서비스를 제공할 수 있다는 것이다. 그러나 그들이 더 많이
알 게 될수록 오용도 많아지고 개인 데이터로 프라이버시를 침해하는
사례도 더 많아질 것이다. ........ informationweek.com, Jan. 3,
2000
Don Norman -- 나는 기술을 좋아하지 않는다. 나는
인간이 어떻게 학습하고 가장 효율적인 학습 방법이 무엇인지를 이해하려는
교육학을 좋아하지 않는가. 그러나 기술은 아주 재미있는 변화를 가능하게
한다. ....... president, UNext Learning Systems
, quoted in Inside Technology Training, Jan, 2000
Howard Gardner -- 사람들은 새로운 상황에서 적절히
응용할 수 있는 범위까지 어떠한 개념, 기술, 이론, 전문 지식을 이해한다.
......The Disciplined Mind: What
All Students Should Understand, Simon & Schuster, 1999.
Herbert A. Simon -- 학습이란 환경에 적응할 수 있도록
다소의 영구적인 변화를 야기하는 하나의 시스템에서의 어떤 변화이다.
..........The Sciences of the
Artificial, The MIT Press, 1996.