초기 이론
1930년대~1950년대 · 튜링과 컴퓨팅의 탄생
전자 컴퓨터가 아직 존재하지 않던 시대, 수학자들은 이미 심오한 질문을 탐구하고 있었다. “기계가 생각할 수 있는가?”라는 질문이었다. 이 질문은 훗날 인공지능의 탄생을 위한 수학적, 논리적 토대를 마련한 이론적 기초의 출현을 이끌었다. 이 시대의 선구자들, 튜링, 처치, 괴델, 그들의 업적은 단순한 수학적 탐구를 넘어 인간의 마음 본질에 대한 철학적 성찰이기도 했다.
이 시대의 이론적 탐구는 세 가지 주요 흐름으로 나눌 수 있다. 계산 이론의 발전(튜링과 처치가 주도), 형식 논리의 한계(괴델의 업적), 그리고 정보 이론의 탄생(섀넌의 기여)이다. 이 세 가지 방향이 서로 얽혀 인공지능의 이론적 초석을 형성했다.
주요 이정표
괴델의 불완전성 정리
쿠르트 괴델이 불완전성 정리를 발표하여, 충분히 강력한 형식 체계 내에서는 증명하거나 반증할 수 없는 명제가 반드시 존재한다는 것을 증명했다. 이 발견은 수학계에 충격을 주었을 뿐만 아니라 훗날 계산 이론과 인공지능 발전에도 깊은 영향을 미쳤다.
쿠르트 괴델 (1906~1978)
처치-튜링 논제
알론조 처치와 앨런 튜링이 각기 독립적으로 유명한 처치-튜링 논제를 제안했다. 이 논제는 효과적으로 계산 가능한 함수는 모두 튜링 계산 가능하다는 것을 주장한다. 이를 통해 계산 가능성이라는 직관적 개념이 형식화되었으며, 컴퓨터 과학의 기초가 되었다.
알론조 처치 & 앨런 튜링
튜링 기계
앨런 튜링이 기념비적 논문 “계산 가능수에 대하여, 결정 문제에의 응용”에서 튜링 기계 개념을 도입했다. 이 추상적 계산 모델은 수학적으로 계산 가능한 모든 과정을 모방할 수 있다.
앨런 튜링 (1912~1954)
람다 계산법
알론조 처치가 람다 계산법을 제안했다. 이는 함수 정의와 함수 적용을 위한 형식 체계이다. 람다 계산법은 함수형 프로그래밍의 이론적 기초이자 가장 초기의 타입 시스템 중 하나로 여겨진다.
알론조 처치 (1903~1995)
뉴런 모델
워런 매컬럭과 월터 피츠가 “신경 활동에 내재된 관념의 논리적 계산”을 발표하여 최초의 인공 뉴런 모델(매컬럭-피츠 뉴런)을 제안했다. 이 모델은 뉴런을 단순한 이진 임계값 스위치로 단순화한 것으로, 훗날 신경망 연구의 기초를 닦았다.
워런 매컬럭 & 월터 피츠
섀넌의 정보 이론
클로드 섀넌이 “통신의 수학적 이론”을 발표하여 정보 이론의 기초를 닦았다. 엔트로피, 부호화, 정보량 등의 개념은 데이터와 정보 처리를 이해하는 핵심 도구가 되었다.
클로드 섀넌 (1916~2001)
1955년 다트머스 제안서
1955년 John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester, Claude Shannon은 Dartmouth Summer Research Project 제안서에서 “Artificial Intelligence”라는 용어를 사용하고 1956년 여름 연구 계획을 제시했다.
존 매카시 외
주요 인물
앨런 튜링
컴퓨터 과학의 아버지
튜링은 컴퓨터 과학의 창시자일 뿐만 아니라 인공지능 사상의 선구자이기도 했다. 튜링 기계 모델은 계산 이론의 기초를 닦았으며, 튜링 테스트는 지능을 가진 기계의 평가 기준을 제공했다. 제2차 세계 대전 중 그의 업적은 독일의 에니그마 암호 해독에 기여했다. 1954년, 튜링은 동성애자에 대한 박해를 견디지 못하고 세상을 떠났다. 2013년, 엘리자베스 2세 여왕에 의해 사후 왕실 특별 사면이 내려졌다.
알론조 처치
람다 계산법의 아버지
처치는 프린스턴 대학교 교수였으며, 그가 창시한 람다 계산법은 함수형 프로그래밍의 이론적 기초이다. 그의 제자 중에는 튜링이 있었으며, 두 사람은 함께 처치-튜링 논제를 제안했다. 이 논제는 오늘날까지도 계산 이론의 핵심으로 남아 있다.
쿠르트 괴델
논리학자
괴델의 불완전성 정리는 20세기 가장 중요한 수학적 발견 중 하나로 여겨진다. 수학처럼 정밀한 체계에도 고유한 한계가 있음을 보여준 이 사상은 인공지능 발전에 깊은 철학적 영향을 주었다. 형식 체계나 알고리즘을 지나치게 맹신하지 말라는 경고를 담고 있다.
클로드 섀넌
정보 이론의 아버지
섀넌은 정보 이론의 창시자일 뿐만 아니라 인공지능의 초기 탐구자이기도 했다. 그는 미로를 풀 수 있는 기계 쥐(테세우스)를 제작했는데, 이는 초기 학습 기계 시연 중 하나이다. 1937년 석사 논문 “계전기 및 스위치 회로의 기호적 분석”은 디지털 스위칭 이론의 기초로 여겨진다.
노버트 위너
사이버네틱스의 아버지
위너는 매사추세츠 공과대학교의 수학자였으며, 사이버네틱스라는 학제 간 분야를 창시했다. 그의 피드백 개념은 초기 인공지능 연구에 영향을 주었다. 위너는 또한 인공지능이 초래할 수 있는 위험성에 대해 가장 먼저 경고한 인물이기도 하다.
명언
“기계가 생각할 수 있는가?”라는 질문을 생각해 보고자 한다.
충분히 강력한 형식 체계는 불완전하다.
기계의 위험은 기계 그 자체에 있는 것이 아니라, 인간의 기계에 대한 의존에 있다.