sourceAI Language
...... 우리는 사물을 생각할때에 수를 생각하는 일은 흔하지 않다. 보통은 말, 개념, 이미지 등의 문자나 기호 (Symbol) 를 이용하고 있다. 그래서 AI 연구용 프로그램 언어로서는 수치계산에 적합한 언어보다는 문자나 기호를 처리할수 있는 언어쪽이 바람직하다. 이러한 인공지능 (Artificial Intelligence) 연구용의 프로그램언어가 LISP 이나 PROLOG 등이다.
LISP 은 '리스트 프로세서' 라는 뜻으로 리스트 처리에 적합하다. 리스트란 문자나 기호의 열인데, 예컨대 문자 A, B, C 의 리스트는 (A B C) 처럼 표기된다. LISP 은 이 리스트의 요소, 예컨대 A 라는 문자를 꺼내거나 추가 삭제를 간단히 할수있다. 예컨대 'CAR' 라는 명령은 리스트의 선두 요소를 꺼내고 'CDR' 라는 명령은 선두요소를 삭제한다. 따라서 CAR' (A B C) 는 (A), CDR' (A B C) 는 (B C) 라는 답을 보낸다.
PROLOG 는 술어논리 (Predicate Calculus) 에 입각한 프로그램 언어다. 예를들면 'a 는 b 의 아버지이다' 'b 는 c 의 아버지이다' 라는 지식은 father (a, b) father (b, c) 처럼 표현된다. 또 부자 관계의 규칙, 예컨대 'Z 가 X 의 할아버지 라는 것은, Z 는 Y 의 아버지이고, Y 가 X 의 아버지라는 것이다' 라는 규칙은 grandfather (Z, X) : father (Z, Y), father (Y, X) 로 표시된다. 여기서 'c 의 할아버지는 누구인가' 라는 질문은 ? - grandfather (Z, c) 를 하면 추론되어, 'a' 라는 답이 나오게 되는 것이다.
AI 프로그램은 거대하며 복잡하다 그래서 최근에는 대상 분야의 지식만 입력되면 비교적 간단히 전문가시스템을 만들수 있는 간이언어 '전문가시스템 툴 (tool)' 이 시판되고 있다. ........... (월간 과학 1987 년 9월)
컴퓨터 (Computer) 기술이 확립되기 위해서는 항상 두 요건이 있다. 그 하나는 처리하는 분야의 개념이 정리되고, 그의 알고리즘이 확립되는 것이다. 이것은 탐색 (Search) 알고리즘 과 지식표현 (Knowledge Representation) 이다. 다른 하나는 그것을 기술하는 프로그래밍 수단의 확립이다.
AI 는 그 기술이 확립되었을 때, 그것을 AI 이라고 부르지 않게 된다고 한다. 한없이 인간 지능 (Intelligence) 에 접근하는 것을 목적으로 한 기술개발이다. 그 프로그램 언어도 끊임없이 진보를 계속해서 항상 미완성의 언어라고 부르게 될 숙명을 갖는다는 것이다. AI 의 연구는 인간 두뇌 (Brain) 의 실현이므로 "인간두뇌의 기술 그 자체가 프로그램이다" 라고 말하고 있다. 그리고, 컴퓨터에 자연어 이해 (Natural Language Understanding) 가 되는 컴파일러 (번역기) 가 이루어질 때, AI 의 연구가 끝날지도 모른다.
AI 언어 발전의 세 가지 흐름
처리순서라고 하는 측면에서 프로그램 언어를 분류하면, Fortran 이나 Pascal 등과 같이 차례를 실행문 (처리하는 요소) 의 계열로 표현하는 순차처리형 언어가 있다. 나아가서, 차례를 처리하는 요소인 식 사이의 테이터의 입출력 의존에 의해서 표현하는 함수형 언어 및 차례를 처리요소 사이의 데이터의 동치관계로 표현하는 관계술어형 언어로 분류된다. 함수형 언어의 대표적인 것으로 LISP 가 있으며, 관계술어형 언어로는 그것을 술어논리 표현으로 하는 PROLOG 가 대표적이다.
AI 형 언어는 순차처리형 언어계열의 Algol 계의 SAIL 과 함수형 언어로 발전한 LISP 계열 및 관계술어형 언어의 PROLOG 계열의 세가지로 분류된다.
LISP 계열은 옛부터 AI 연구용으로 개발되었으며 INTER-LISP, PLANNER, MICRO-PLANNER, CONNIVER 가 되고, 차츰 개량되어 1980년에 COMMON-LISP 로 표준화 되었다. 그러나, 그 후에 미국의 LUCID사가 개발한 LUCID-COMMON-LISP가 확장성, 범용성, 유연성이 풍부하고, 보다 신뢰성이 높은 시스템 개발이 가능하므로 업계표준이 되어 보급되고 있다. PROLOG는 술어논리의 표현체계를 갖고 있으며, 일본의 ICOT (신세대 컴퓨터 개발기구) 가 채택하여, 급속히 보급되어 가고 있다.
이들의 AI 는 Marvin Minsky 의 프레임 (Frame) 이론의 발표를 경계로 해서 많이 변화하였다. 그것은 KRL, FRL, KLONE, OWL, OMEGA, SRL라고 하는 지식표현 언어가 나타난 것이다. 나아가서, 세계 최초의 전문가 시스템인 DENDRAL 의 개발 성공에 의해서 전문가시스템 (Expert System) 구축용 언어 (이것은 구축용 Shell 또는 Tool 이라고 한다.) 가 나타난 것이다.
이와 같이, AI 언어는 AI 시스템 구축의 핵심언어인 LISP 와 PROLOG 라고 하는 두 범용언어 계열과 전문가 시스템 구축용 shell 그리고 지식 표현 언어군의 세가지로 나누어진다. (Algol 계의 언어는 AI 용으로는 전혀 사용되지 않는다)
AI 프로그램 언어의 조건
AI 는 추론 (Reasoning) 하는 컴퓨터를 실현하는 것이다. 따라서, AI 프로그램 언어의 조건이라고 하는 것은 추론 (문제와 지식의 기술과 그의 탐색) 을 효율적으로 실행하는 프로그램의 기술이므로 다음과 같다.
① 문제, 오퍼레이터 (Operator), 지식의 기술의 용이함 ......... 탐색공간은 리스트 구조 (리스트상의 탐색공간은 표 형식으로 표현할 수 있다) 가 되며 술어논리 (Predicate Logic) 표현이 된다. LISP는 리스트 처리언어이며, PROLOG는 술어논리의 리스트 구조의 프로그램 언어이므로, 이 조건을 만족하고 있다.
② 연역 (Deduction) 을 실행시키며, 연역의 기본이 되는 명제를 지식베이스 (Knowledge Base) 에 저장하는 기능 ........ AI 는 명제 (언어명제라고 생각해도 좋다) 를 기술 (리스트 또는 술어논리) 하고, 이에 삼단논법 (Syllogism) 의 추론 (연역) 을 한다. 그렇게 하기 위해서, 연역기능의 정의와 명제의 표현, 기술이 쉬운 언어가 얻어진다.
③ 패턴매칭 기능 ........ 기억하고 있는 명제를 탐색해서 이것을 찾아내기 위해서 패턴매칭 (Pattern Matching) 을 하고 있다. AI 프로그램 언어의 기본조건은 패턴 매칭 기능에 있다고 해도 과언이 아니다. 패턴매칭이 쉬운 프로그램 구조는 문제나 지식의 기술이 쉽다.
④ 재귀적 처리의 기술능력 등 융통성이 있는 제어구조 재귀적 처리 (recursive call) 라고 하는 것은 자기 자신을 몇 번이라도 불러서 같은 탐색을 반복하는 것이다 (하노이탑 (Tower of Hanoi) 참조).
⑤ 관련된 정보를 묶어서 하나로 생각해서 탐색할 수 있는 프레임과 같이 복잡한 지식구조를 기술할 수 있는 기능
⑥ 특정한 문제해결 (Problem Solving) 로서는 절차형과 선언형의 지식구조를 섞어서 기술하는 능력
이상 ①∼⑤의 기능의 모든 것을 갖는 언어는 아직 존재하지 않는다. 어떤 언어는 어떤 기능을 갖게 하기 위해서 다른 기능을 희생시키게 된다.
지금까지의 AI 언어는 LISP 을 중심으로 목적마다 여러 가지 기능을 추가시키는 형으로 쓰기 쉬운 언어가 만들어졌다. 앞으로, PROLOG가 보급되면, 그 개량형의 언어가 많이 나타날 것이다.
LISP 와 PROLOG
LISP 은 애당초 미국에서 사용하고 있던 유일한 AI 언어이었다. 이것은 List Processing Language 의 약자이며, 1958년 John McCarthy 에 의해서 만들어졌다. 이와 같이, 수명이 긴 언어는 포트란 이외에는 없다. ........
PROLOG 는 Programming Language for Logic 의 약자이며, 1972년에 Marseille 대학의 A. Colmerauer 와 P.Roussel 에 의해서 개발되었다. 이것은 술어논리로 명제를 표현하고, 논리연산 기능을 겸비한 언어이다. LISP 와 같이 PROLOG 는 기호 (Symbol) 처리용으로 만들어지고, 리스트 처리는 매우 효율적으로 처리된다. ............
term :
기호 (Symbol) 언어학 (Linguistics) 자연어처리 (Natural Language Processing) 자연어이해 (Natural Language Understanding) 전산언어학 (Computational Linguistics) 인공언어 (Artificial Language) 형식언어 (Formal Language) AI 언어 (AI Language) 기계번역 (Machine Translation) PROLOG LISP
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