by
Jan 05. 2019
명인은 사라져도 전문가시스템은 남아, 허버트 사이먼
[야만인] 인공지능 탄생의 뒷이야기
전문가시스템 Expert System 이란
전문가의 지식과 경험으로
최적안을 도출하는 시스템입니다.
좀 더 구체적으로는 아래처럼 구성된 시스템입니다.
기반지식, 지식데이터베이스+외부시스템/데이터베이스
추론엔진, 해설설비
사용자인터페이스, 개발자인터페이스
최종사용자, 지식공학자/전문가
이런 전문가시스템의 창안자는
1978년 노벨상을 수상한
허버트 사이먼 Herbert A. Simon 박사입니다.
사이먼은 모든 의사결정에는
비이성적인 결정이 큰 역할을 한다는
다소 이상한 법칙이 있음에
큰 흥미를 가지고 있었습니다.
그리고 그것을
몇 개의 대수법칙으로 모델링하기 어렵다는 사실을 알고
이런 복잡한 시스템의 해석에 가장 적합한 도구가
바로 컴퓨터라는 생각을 가지게 됩니다.
사이먼 박사는 러셀의 '수학의 원리(Principia Mathematica)'에 있는 몇 가지 정리를 증명해보이는
'논리이론가(Logic Theorist)'라는 프로그램을 만듭니다.
이후 사이먼은 '일반문제풀이(General Problem Solver)'라는 프로그램으로
모든 문제를 해결하려는 왕성한 의욕을 보입니다.
그러나 그것이 너무도 힘든 과제라는
사실을 깨닫게됩니다.
그래도 연구는 계속 되었습니다.
사이먼의 제자 파이겐바움 Edward Albert Feigenbaum 은
유전학으로 노벨상을 수상한 레더버그 Joshua Lederberg 의 도움으로
유기물의 분자구조를 분석하는 DENDRAL(DENDritic ALgorithm)이라는
전문가시스템을 완성합니다.
이 성공에 고무받아
스탠포드 대학의 의대생 쇼틀리프 Edward Shortliff 는
이 대학 의사들의 도움으로
항생제 선택에 관해 조언하는 MYCIN이라는
의학용 전문가시스템을 개발해냅니다.
실제로 MYCIN은 의사의 오진율을
훨씬 밑도는 놀라운 결과를 보여줍니다.
그러나 전문가시스템은
초기의 위세와 기대에도 불구하고
인간 전문가의 자리를
완전히 차지하는데 실패합니다.
그 이유는
아직도 프로그램하지 못하는
다양한 경우와 더불어
인간이 상식이라고 보는 것들이
입력될 수 없기 때문입니다.
(그림출처) https://www.slideshare.net/mobile/QuentinKang/ss-61442862
그럼에도 불구하고 최근 전문가시스템은
인간의 지혜를 보존, 정리하는 도구로서
훌륭히 사용되고 있습니다.
미국 GM 자동차회사에는
진동분석계의 명인인 찰리 엠블 Charley Amble 이 은퇴하면서
자신의 모든 기술을 물려준
컴퓨터 후배 찰리 시스템 Charley System 이 있습니다.
즉, 이렇게 된 셈입니다.
명인은 사라져도 전문가시스템이 남아
물론 4차 산업혁명 시대에는
이렇게 표현하는 것이 더 어울리겠죠?
명인은 사라져도 인공지능 학습모델이 남아
