[ Alan M. Turing (1950), “Computing Machinery and Intelligence”, Mind 59, pp. 433-460.
더글러스 호프스태더, 『이런, 이게 바로 나야! 1』, 김동광 옮김 (사이언스북스, 2001), 95-122쪽. ]
1. The Imitation Game
2. Critique of the New Problem
3. The Machines concerned in the Game
4. Digital Computers
5. Universality of Digital Computers
6. Contrary Views on the Main Question
7. Learning Machines
1. The Imitation Game
433-434]
물음: 기계는 생각할 수 있는가?
‘기계’와 ‘생각하다’라는 용어의 의미를 정의하는 것에서 시작해야 함.
그 단어의 가능한 통상적 의미를 반영하도록 정의될 수 있겠지만, 이러한 태도는 위험함.
그 물음의 의미와 그에 대한 답변이 갤럽 조사 수준을 넘지 못할 것이기 때문.
튜링은 정의내리는 대신 다른 문제로 대체할 것을 제안함.
새로운 형식의 문제: “흉내내기 게임”(imitation game)
게임 참가자: 남자(A), 여자(B), 질문자(C)
질문자는 남자든 여자든 상관없고, 다른 두 사람과 다른 방에 있음.
질문자의 목표는 둘 중에서 누가 남자이고 누가 여자인지를 결정하는 것.
A의 목표는 C가 잘못 판단하도록 하는 것.
이상적 배열은 두 방을 전신기(teleprinter)로 연결하는 것.
B의 목표는 C를 돕는 것. B의 최선의 전략은 질문에 정직하게 대답하는 것.
질문 “이 게임에서 기계가 A의 역할을 대신한다면, 어떻게 될 것인가?”
튜링은 이 물음이 원래의 물음을 대체한다고 함.
2. Critique of the New Problem
434-435
이러한 새로운 문제를 탐구하는 것은 어떤 가치가 있는가?
이점(1): 새로운 문제는 인간의 신체적 능력과 지적 능력을 명확히 구분함.
인공 피부로 치장한다고 해서 ‘생각하는 기계’가 더 인간적이게 되는 것은 아니기 때문.
이점(2): 사람이나 기계가 가지는 무능력이 문제가 안 됨.
예) 기계가 미인 대회를 보고 눈을 반짝이지 않는다고 해도 게임에서 불리하지 않음.
비판(1): 모방 게임이 기계에 너무 불리함.
튜링의 답변: 거꾸로 사람이 기계인 척한다면 느리고 부정확한 수행 때문에 점수가 형편없을 것.
비판(2): 기계가 사람이 하는 것과 매우 다르지만, 여전히 ‘생각’한다고 말해야 할 어떤 것을 수행할 수도 있음.
튜링의 답변: 이 비판은 강력하지만, 기계가 모방 게임을 만족스럽게 수행하도록 만들어진다면, 이런 반론은 문제되지 않을 것.
3. The Machines concerned in the Game
435-436
1절에서 제기한 문제는 ‘기계’라는 단어의 의미가 구체화되어야만 정의될 것임.
공학자들이 기계에 바라는 세 가지 조건
조건(1): 모든 종류의 공학 기술이 기계에 적용하는 것이 허용되는 것.
조건(2): 작동하지만 대체로 실험적 방법이 적용되어서 만든 사람이 작동 방식을 만족스럽게 기술할 수 없는 기계를 제작할 가능성이 허용되는 것.
조건(3): 일반적인 방식으로 태어난 사람을 기계에서 제외하는 것.
이러한 세 조건을 만족하도록 정의내리는 것은 쉽지 않음.
‘생각하는 기계’에 대한 관심은 ‘전자 컴퓨터’나 ‘디지털 컴퓨터’라고 불리는 기계가 등장한 이후에 등장했으므로, 게임에 참여할 수 있는 기계를 디지털 컴퓨터로 한정하자.
얼핏 보면 이는 지나치게 강한 제한으로 보이지만, 실제로는 그렇지 않음.
왜 그런지를 보려면 디지털 컴퓨터의 본성과 속성들을 살펴보아야 함.
가능한 질문: “왜 곧장 실험해 보지 않는가?”
튜링의 답변: 우리의 물음은 모든 디지털 컴퓨터가 게임을 잘 해낼 수 있는지 여부가 아니라, 게임을 잘 해낼 수 있는 상상가능한 컴퓨터가 있는지 여부이기 때문.
4. Digital Computers
436-437
디지털 컴퓨터는 인간 계산자(human computer)가 할 수 있는 어떠한 작동이라도 수행하도록 의도된 기계.
가정(1): 고정된 규칙들을 따르고 그러한 규칙들에서 벗어나지 않음.
가정(2): 그러한 규칙은 책에서 제공되며, 책에 새로운 것을 투입할 때마다 개정됨.
가정(3): 계산에 사용되는 종이는 무한히 공급됨.
디지털 컴퓨터를 구성하는 세 부분
(i) 저장장치(store)
(ii) 실행 장치(executive unit)
(iii) 제어장치(control)
저장장치는 기억의 저장소.
인간 계산자가 계산을 위해 사용하는 종이나 규정집(book of rules)이 인쇄된 종이에 대응됨.
실행 장치는 계산에 관여된 다양한 개별 작동들을 수행하는 부분.
컴퓨터에 공급한 규정집은 기억장치의 일부분인 ‘지시표’(table of instructions)로 대체됨.
제어장치는 명령들이 제대로 지켜지는지를 살핌.
438
디지털 컴퓨터는 제시된 원리들에 따라 구성될 수 있고 실제로 구성되어 왔으며, 계산하는 사람의 행위를 매우 비슷하게 흉내 낼 수 있다는 것을 사실로서 받아들여야 함.
438-439
지시표를 구성하는 것을 ‘프로그래밍’(programming)이라고 함.
‘기계가 작동 A을 수행하도록 프로그램한다’는 것은 기계가 A를 하도록 기계에 적절한 지시표를 넣는 것.
대부분의 실제 디지털 컴퓨터는 한정된 저장장치만을 가지지만, 무한한 저장장치를 가지는 컴퓨터에 대한 이론적 어려움은 없음.
439
디지털 컴퓨터라는 착상은 이미 배비지(Charles Babbage)의 해석 기관에서 발견됨.
배비지의 해석 기관(Analytical Engine)이 전적으로 기계적이라는 사실은, 우리의 미신을 제거하는 데 도움을 줌.
현대적 디지털 컴퓨터가 전기적이고 신경계도 전기적이라는 사실을 중요시하기도 하는데, 해석 기관이 순전히 기계적이라는 사실은 디지털 컴퓨터에 있어서 전기의 사용이 이론적으로 전혀 중요하지 않다는 것을 보여줌.
전기적・화학적 작용이 아니라, 기능의 수학적 유비에서 유사성을 찾아야 함.
5. Universality of Digital Computers
439
4절에서 소개한 디지털 컴퓨터는 ‘이산 상태 기계’(discrete state machine)
엄밀히 말해 그런 기계는 없음. 모든 것은 연속적으로 움직임.
그러나 이산 상태 기계인 것으로 생각될 수 있는 많은 종류의 기계들이 존재함.
조명 체계에서 켜고 끄는 것의 중간 단계가 있지만, 편의상 그것을 무시할 수 있는 것과 비슷함.
440
기계의 초기 상태와 입력 신호가 주어지면, 언제나 모든 미래 상태를 예측하는 것이 가능한 것으로 보임.
이는 라플라스의 견해를 연상하게 함.
그러나 우리가 고려한 예측은 라플라스의 것보다는 실행가능성(practicability)에 더 가까움.
‘전체로서의 우주’ 체계는 초기 조건의 민감성을 보여줄 수 있지만, ‘이산 상태 기계’라고 부른 기계 체계는 그런 현상을 보이지 않음.
441
디지털 컴퓨터가 이산 상태 기계이지만 그것의 상태 수는 대개 엄청나게 많다.
맨체스터 기계의 경우 2¹⁶⁵⁰⁰⁰ 정도인데, 2를 밑으로 하는 로그를 취한 값을 그 기계의 ‘저장 용량’(storage capacity)이라고 부름.
맨체스터 기계는 165,000 정도의 저장 용량을 가지는 것.
441
이산상태 기계에 대응하는 표가 주어지면, 그 기계가 무엇을 할지 예측할 수 있음.
이런 계산은 디지털 컴퓨터에 의해서도 가능함.
디지털 컴퓨터가 충분히 빠르게 수행될 수만 있다면(그리고 적절한 저장 용량을 갖는다면), 임의의 이산상태 기계를 흉내내는 것도 가능함.
그러면 이제 모방게임은 문제의 기계(B)와 흉내내는 디지털 컴퓨터(A)를 가지고 할 수 있고, 질문자는 그들을 구별할 수 없을 것임.
이렇게 임의의 이산상태 기계를 흉내낼 수 있는 디지털 컴퓨터를 보편 기계라고 부름.
보편 기계의 존재는 다양한 계산 과정들을 위해 다양한 기계들을 설계할 필요가 없음을 함축함.
하나의 디지털 컴퓨터가 각각의 경우에 적절하게 프로그램되기만 하면 모든 것을 할 수 있음.
이런 의미에서 모든 디지털 컴퓨터는 동등함.
442
우리는 “모방게임을 잘 해낼 수 있는 상상가능한 디지털 컴퓨터가 있는가?”하고 물었음.
물론 보다 일반적으로 “모방게임을 잘 해낼 수 있는 이산상태 기계가 있는가?”라고 물을 수도 있음.
디지털 컴퓨터의 보편성을 가정한다면, 이 두 물음은 다음 물음과 동등함.
“특정한 디지털 컴퓨터 C에 주의를 집중해 보자. 이 컴퓨터가 적절한 저장용량과 동작 속도, 그리고 적절한 프로그램을 구비하도록 수정된다면, 모방 게임에서 C는 A의 역할을 만족스럽게 수행할 수 있을까?”
6. Contrary Views on the Main Question
442-443
물음을 대체하는 것과 두 물음 사이의 관계에 대해 많은 의문점들이 남음.
약 50년 안에 109 정도의 저장용량을 지닌 컴퓨터를 프로그램해서, 평균적인 질문자가 5분간의 질문 후에 올바로 분간하는 확률이 70% 이상 되지 않을 정도로 모방게임을 잘 수행하는 것이 가능할 것이고, ‘기계는 생각할 수 있는가?’는 논의할 가치가 없는 무의미한 물음이 될 것임.
그렇게 되면 세기말쯤에는 단어의 용법과 교양 있는 사람들의 견해가 바뀌어서, ‘생각하는 기계’에 대해 아무런 모순 없이 말할 수 있을 것임.
이제 반론들을 살펴보자.
(1) The Theological Objection
443
비판: ‘생각’은 신이 인간에게 부여한 불멸하는 영혼의 기능이기 때문에, 동물이나 기계는 생각할 수 없음.
답변
이러한 반론에 튜링은 신학적으로 대응함.
그런 주장은 신의 전능성을 심각하게 제한한다는 것
신이 코끼리에게 영혼을 부여할 자유를 제한해야 하는가? 아니라면, 기계에 영혼을 부여하는 것은 왜 안 되는가?
우리는 영혼을 창조하고 부여하는 신의 능력을 빼앗지 말아야 함.
그러나 튜링은 사변에 기댄 종교적 논증 자체가 그리 인상적이지 않다고 말함.
(갈릴레오 사건 인용)
(2) The ‘Heads in the Sand’ Objection
444
비판: 기계가 생각한다는 것의 귀결은 너무도 무시무시한 것임. 그렇지 않기를 바라고 그렇게 믿자.
답변
인간이 어떻게든 우월하다고 믿고 싶어하는 욕망에 기댄 반론인데, 이것은 반박해야 할만큼 실질적인 논증으로 보이지 않음.
다만 위안이 필요할 것으로 보이고, 아마 영혼의 윤회 같은 것에서 그런 위안이 찾아질 수 있을 것임.
(3) The Mathematical Objection
444
비판: 괴델의 정리와 같이, 이산상태 기계는 능력의 한계가 있음을 보이는 수학적 논리들이 존재함. 그런 정리들을 사용한다면, 인간은 할 수 있지만 기계는 할 수 없는 것들이 드러남.
답변
이 논변은 특정 기계의 능력에 제한이 있음을 확립하기는 하지만, 어떤 증명도 없이 인간의 지성에는 그런 제한이 없다고 말함.
물론 이 논증이 쉽게 답변될 수는 없지만, 기계가 답한 것이 틀렸다는 것을 우리가 안다고 해서, 그것에 너무 많은 중요성을 부여할 필요는 없음.
우리도 질문에 대해 종종 틀린 답변을 함.
게다가 우리가 기계와의 관계에서 느끼는 우월감은 사실 보잘것없는 승리에 기인한 것임.
주어진 기계보다 더 영리한 사람들이 있겠지만, 그보다 더 영리한 기계들도 있을 수 있음.
(4) The Argument from Consciousness
445
비판: 1949년 제퍼슨 교수의 리스터(Lister) 연설에서 가장 잘 표현된 논증으로, 우연한 기호들의 나열이 아니라 사고와 정서로 인해 소네트나 콘체르토를 쓸 수 있어야만 기계가 두뇌와 같다고 인정할 수 있음.
답변
이런 반론의 극단적 형태에 따르면, 기계가 생각한다고 확신할 수 있는 유일한 방법이 기계 자신이 생각한다고 느끼는 것임.
그러나 이런 견해를 인간에 적용하면, 우리는 유아론에 빠지게 됨.
이제 더 세련된 입장을 살펴보자.
아마 제퍼슨도 모방 게임을 하나의 검사로 기꺼이 받아들일 것임.
실제로, 어떤 사람이 앵무새처럼 따라는 것인지 제대로 이해하고 있는지를 판별할 때 종종 구두로(viva voce) 그런 검사를 함.
소네트를 작곡 기계가 적절히 (구두로) 답변한다면, 제퍼슨은 뭐라고 하겠는가?
의식으로부터의 논변을 지지하는 대다수의 사람들이 유아론을 받아들이기보다는 아마도 논변을 포기하고 튜링 검사를 수용할 것임.
(5) Arguments from Various Disabilities
447
비판: 기계가 X(친절함, 유머감각, 적절한 단어 구사, 새로움 추구, 실수, 경험에서 배움)를 하도록 만들 수는 없을 것임.
답변
이것들이 대부분 과학적 귀납의 원리에 기초한 것임.
한 사람이 일생 동안 수없이 기계를 관찰해왔고 이를 통해 일반화된 결론을 끌어낸다면, 그들은 매우 제한된 목적을 위해 설계되어 다양한 목적에는 쓸모가 없고, 행동의 다양성도 찾아볼 수 없을 것임.
대부분의 기계에서 이런 제한들은 너무 적은 저장용량과 관계됨.
그렇지만 X의 후보들 중에는 매우 하찮은 것들도 있음.
예) 딸기 선호
‘기계가 실수를 할 수 없다’는 주장은 호기심을 끄는데, 그것은 정말 무엇을 의미할까?
이러한 비판은 모방 게임을 통해 설명될 수 있음.
산수 계산을 시키면 기계는 매우(deadly) 정확하게 풀어내기 때문에 들통남.
이에 대한 대응은 간단함.
그 기계는 산수 문제에 옳은 답은 내지 않을 수 있음.
질문자를 혼동시키기 위해 계산 실수를 정교하게 도입하면 됨.
그리고 이 반론은 ‘기능의 오류’와 ‘결과의 오류'에 대한 혼동에 의존함.
기능의 오류는 기계적・전기적 결함에 기인한 것으로 철학적인 중요성은 없음.
추상적 기계는 물리적 대상이기보다는 수학적 허구이기 때문에, 기계는 정의상 기능적 오류를 범할 수 없음.
결과의 오류는 기계의 출력 신호에 어떤 의미를 덧붙일 때 발생함.
그릇된 명제를 출력할 때 혹은 귀납에 의해 결론을 이끌어낼 때, 기계는 결과적 실수를 범할 수 있음.
‘기계는 자신이 생각의 주제일 수 없다’는 주장은 기계가 어떤 주제에 대해 어떤 생각을 가진는 것을 가정할 때만 답변될 수 있음.
그리고 기계는 자신의 프로그램을 만들거나 자신의 구조의 변화를 예측하는 데 사용될 수 있음.
따라서 조작의 대상이라는 의미에서 기계는 자신의 주제일 수 있음.
기계가 다양한 행동을 보여줄 수 없다는 비판은 그것이 큰 저장용량을 갖지 않는다고 말하는 것과 같음.
그리고 우리가 고려하는 비판들은 종종 ‘의식으로부터의 논변’의 위장된 형태들임.
(6) Lady Lovelace’s Objection
450
비판: 기계는 새로운 것을 할 수 없고 우리가 시키는 것만을 한다. 혹은 기계는 우리를 놀라게 할 수 없음.
답변
사실상 해 아래 새로운 것이 없음. 그런 의미에서라면 누가 진정으로 독창적이라고 할 수 있겠는가?
그렇지만 기계는 종종 우리를 놀라게 함.
내가 “나는 여기 전압이 저쪽의 전압과 같아야 한다고 생각한다”라고 말한다고 가정해 보자.
자연스럽게 나는 종종 틀릴 것이고, 그 결과는 나를 놀라게 할 것임.
기계가 놀라움을 줄 수 없다는 견해는 철학자나 수학자들이 특히 의존하는 오류임.
이것은 어떤 사실이 마음에 나타나자마자 그 사실의 모든 귀결들이 동시에 마음 속에 솟아난다는 가정임.
다양한 상황에서 유용한 가정일 수 있지만, 우리는 그것이 거짓이라는 것을 너무 쉽게 잊음.
(7) Argument from Continuity in the Mervous System
451
비판: 신경 체계는 연속적 기계여서 이산 상태 기계로는 흉내 낼 수 없음.
답변
모방 게임에서는 이런 차이가 큰 의미를 갖지 않음.
연속적 기계의 예로 미분해석기를 생각해보자. 디지털 컴퓨터가 미분해석기가 내놓는 대답을 정확히 예측할 수는 없음.
그러나 옳은 답을 내놓을 수는 있음.
게다가 모방 게임의 조건 하에서, 질문자는 미분해석기와 디지털 컴퓨터를 구별하기 매우 어려울 것임.
(8) The Argument from Informality of Behaviour
452
비판: 한 사람이 모든 상상가능한 상황에서 무엇을 해야하는지를 기술하는 규칙들을 생산할 수는 없음.
예) 신호등
모든 사건들을 포괄하는 규칙들을 제공하려는 노력은 불가능해 보임.
답변
이에 동의함.
이상으로부터 우리는 기계일 수 없다고 논증할 수 있음.
우리는 더 강하게 그러한 어떤 진술도 정당화되지 않는다고 논증할 수도 있음.
그러나 처신 규칙(rule of conduct)과 행동 법칙(law of behavior)은 구별될 수 있음.
행동 법칙에 의해 통제된다는 것은 일종의 기계임을 함축하고, 기계는 그런 법칙에 의해 통제됨.
그러나 우리가 완전한 처신 규칙이 없다고 해서 완전한 행동 법칙도 없다고 쉽게 단언할 수 없음.
그런 행동 법칙의 존재 여부는 경험적 탐구를 요하고, 그래서 우리가 기계일 수 없다는 주장은 지금 답변될 수 없음.
(9) The Argument from Extra-Sensory Perception
453
비판:
텔레파시, 투시, 예지, 염력 등과 같은 초감각적인 지각이 있다면, 그것은 우리의 과학적 관념들을 모두 부정하는 것으로 보임. 어떻게 그것들을 반박할 수 있겠는가!
불행히 적어도 텔레파시에 대해서는 통계적 증거들이 굉장히 많음.
답변
텔레파시가 허용된다면, 튜링 검사를 더 강화할 필요가 있을 것임.
경쟁자들을 “텔레파시 방지 방”에 넣는다면 모든 요건들을 만족시킬 것임.
7. Learning Machines
454
이제 질문을 대체하는 것(의 긍정적 측면)에 대한 논변과 증거들을 제시하려 함.
만족스러운 대답을 얻으려면 반세기 정도는 걸려야 하겠지만(6장 첫 부분), 그 사이에는 어떤 것을 말할 수 있을까?
실험이 성공적으로 수행되기 위해서는 어떤 단계들이 필요할까?
중요한 문제는 기계들이 모방게임을 할 수 있으려면 어떻게 프로그램해야 하는지를 발견하는 일임.
455
성인의 지성을 흉내 내려면, 우리는 그것을 현재의 상태로 만드는 과정을 생각하게 되고, 그래서 다음의 세 요소에 주목하게 됨.
(a) 마음의 초기 상태, 즉 탄생
(b) 받아온 교육
(c) 교육으로 기술되지 않는 다른 경험들.
456
성인의 지성을 모의하는 프로그램을 만들려는 대신, 아이의 지성을 모의하는 프로그램을 만들면 어떨까?
아이의 두뇌는 거의 빈 서판과 같고, 머리 속에 매커니즘이 별로 없어서 쉽게 프로그램될 수 있기를 바람.
그래서 문제는 아이-프로그램과 교육 과정으로 나뉨.
좋은 아이-기계를 발견하는 과정은 진화와 유추될 수 있을 것임.
즉, 아이 기계의 구조는 유전 물질과, 그 변화는 변이와, 실험자의 판단은 자연선택과 연결할 수 있음.
또한 우리는 보상과 처벌을 교육 과정에 연결시키는데, 어떤 간단한 아이 기계는 이런 원리에 의해 구성되거나 프로그램될 수 있을 것임.
아이 기계에 적절한 복잡성이 무엇인가에 대해 다양한 의견들이 개진될 수 있다. 일반 원리들이나 논리적 추론 체계들, 다양한 명령들이 사용될 수 있을 것이다. 가장 중요한 명령은 어떤 논리체계의 규칙들이 적용되어야 하는지의 순서를 규제하는 명령일 것이다.
학습하는 기계라는 착상이 어떤 독자들에게는 역설적으로 보일 수 있을 것임.
어떻게 기계의 조작 규칙들이 변화할 수 있단 말인가?
규칙들은 시간에 관계 없이 불변하는 것 아닌가?
이 역설에 대한 설명은, 학습 과정에서 변화하는 규칙들은 일시적인 타당성만을 주장하는 덜 철저한 규칙들이라는 것임.
독자는 미국의 헌법과 유사하게 생각할 수 있음.
학습하는 기계의 중요한 특징은 교사가 기계 내부의 진행 과정에 대개 무지하다는 것임.
우리가 기계 속에 프로그램을 넣어주지만, 기계는 완전히 무작위적으로 보이는 행위를 할 수도 있음.
지적 행위는 아마도 계산에 관여된 훈련된 행동으로부터의 이탈일지도 모름.
모방게임에 참여하는 우리의 기계를 준비시키는 것의 또다른 중요한 결과는 인간의 오류가능성이 특별한 지도없이 자연스럽게 생략될 수 있다는 것임.
학습된 과정은 100% 확실한 결과를 산출하지 않음.
또한 학습하는 기계에 어떤 무작위적 요소를 포함시키고 싶을 수 있는데, 이것은 우리가 어떤 문제의 풀이를 찾고자 할 때 유용할 수 있음.
학습 과정은 선생님을 만족시킬 행동의 형태를 찾는 것으로 간주될 수 있음.
만족스러운 답들은 매우 많을 수 있기 때문에, 무작위 방법이 체계적 방법보다 더 나아 보임.
우리는 기계가 모든 순수한 지적 분야에서 결국 인간과 겨루게 될 것이라고 바랄지도 모름.
그러나 어디서 출발하는 것이 최선인가? 이것조차 어려운 문제임.
많은 사람들은 체스 경기와 같이 매우 추상적인 활동이 최선이라고 생각함.
기계에게 돈으로 살 수 있는 가장 좋은 감각 기관을 갖추도록 하고, 영어를 이해하고 말하도록 가르치는 것이 최선이라는 주장도 있음.
이러한 과정은 통상적인 어린이 교육을 따를 수 있음.
사물들을 가리키고 이름을 붙이는 등.
튜링은 어떤 것이 옳은 답인지 모르겠지만, 둘 다 시도해 보아야만 한다고 말함.
(2026.10.06.)
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