Donald A. Norman
노르만은 제1회 인지과학회를 주최한, 인지과학의 추진자였다. 따라서 AI 연구자들의 범주에는 들어가지 않지만, AI 분야에 항상 임팩트(Impact)를 주고 있다는 의미에서 그를 배제할 수 없을 것 같다. 또 한 가지 이유는 AI 기술이 인간과 컴퓨터와의 인터페이스를 좋게 한다는 관점에서 보면, 노르만이 제창하고 있는 인지공학(Cognitive Engineering)은 AI 와 직접적으로 관계가 된다.
본래 노르만은 MIT 의 전자공학 출신이다. 1957년 졸업과 동시에 펜실베니아 대학으로 옮겨가서 전자공학 석사학위를 취득하고, 현재 Xerox 연구소에 있다. 1973년부터 1978년까지 Xerox PARC의 컨설턴트로서 Bobrow 와 공동연구를 하고 두 사람은 매우 친밀한 관계로 지냈다.
1970년초에 노르만은 인간의 장기 메모리의 모델화에 착수했다. 이른바, LNR (P. H. Lindsay, D. A. Norman, D. E. Rumelhatt) 그룹 연구이며, 이 모델은 CHIP 리포트 No. 17로서 P. H. Lindsay 와 공동저술 논문으로 발표했다.
의미 네트(semantic net) 를 최초로 제안한 사람은 M.R.Quillian 이지만, 직접적으로 인간의 기억 모델로서 제안한 것은 아니다. 이 네트워크의 구조는 노드로 개념을 표현하고, 아크로 관계를 표시하는 방향 그래프로 되어있고, 이 집합체를 의미 네트워크로 표현했다. 특징은 말의 카테고리화로서, 예를 들면 "PLANT" 가 어떤 구조를 가지는가를 속성 리스트로 어떻게 나타내고, 어떻게 해서 추출하는지를 시뮬레이트한 것이다. 그리고 PLANT 라는 말의 의미는 "식물", "장치", "육성"과 같은 것들로, 어떤 공통개념으로 모델화할 수 있는가 하는 것으로 카테고리화되었다. 그리고 동시에 카테고리의 크기가 어느 정도인가 하는 의미에서 인간의 기억을 설명하는 모델로서도 유효했다.
노르만의 LNR 그룹의 의미 모델은 MEMOD 라 불리우고, M.R.Quillian 모델보다 복잡한 처리를 할 수 있었다. MEMOD 의 목표는 하나의 시스템 내에서 언어이해 (구문처리와 의미처리), 데이터베이스 형성, 외계상황의 지각, 문제해결, 추론, 질의 응답 및 지식획득의 수행이 가능한 표현과 프로세스를 다루었다. 이 시스템의 구축은 캘리포니아 대학의 바로스 6700이라는 머신을 사용하고 있다. 그리고 언어는 ALGOL을 베이스로, 구문분석은 ATN (확장천이 네트) 문법을 이용한 파서 (Paser) 를 개발한 것이다. 노르만과 LNR 그룹의 성과는 "Explorations is cognition (인지의 탐구)" 로 정리되었다.
1970년대에 접어들자 노르만의 연구는 인간정보처리에 관한 이론적, 모델적 어프로치가 특징이였다. 1980년대초부터 그 어프로치는 실증적으로 변해갔다. 가령 Minsky 이론을 사용하는 데 있어서도 인간의 행동이나 미스를 설명하기 위한 것이라는 관점으로 변하였다.
노르만의 인지공학의 관점은 일상용품이나 도구 레벨에는 각종 애플리케이션이 얻어지지만, 컴퓨터 소프트웨어 설계에 관해서는 그 정도의 임팩트는 없다. 그것은 인지공학이 소프트웨어 공학과 다른 곳에서 논의되어 왔기 때문이다.
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인공지능이란 무엇인가 : 김현숙, 크라운출판사, 1997, Page 308~309