The Turing test: Can a computer pass for a human? - Alex Gendler

번역: Hansol Ryu 검토: Jihyeon J. Kim

What is consciousness?

의식이란 무엇일까요?

Can an artificial machine really think?

사람이 만든 기계가 정말로 생각할 수 있을까요?

Does the mind just consist of neurons in the brain,

마음이란 그저 뇌 속 뉴런으로 이루어진 것일까요, 아니면

or is there some intangible spark at its core?

그 중심에서 일어나는 설명할 수 없는 불꽃일까요?

For many, these have been vital considerations

이것은 많은 사람들에게

for the future of artificial intelligence.

인공 지능의 미래에 관한 중요한 화두였습니다.

But British computer scientist Alan Turing decided to disregard all these questions

그런데 영국 전산학자 앨런 튜링은 이 모든 질문을 제쳐두고

in favor of a much simpler one:

좀 더 단순한 의문에 집중하기로 했습니다.

can a computer talk like a human?

컴퓨터가 사람처럼 말할 수 있을까?

This question led to an idea for measuring aritificial intelligence

이 질문은 인공 지능의 성능을 재겠다는 생각으로 이어졌습니다.

that would famously come to be known as the Turing test.

흔히 튜링 테스트로 알려져 있죠.

In the 1950 paper, "Computing Machinery and Intelligence,"

1950년에 출판한 논문 <계산 기계와 지성>에서

Turing proposed the following game.

튜링은 다음과 같은 게임을 제안합니다.

A human judge has a text conversation with unseen players

인간 심판이 보이지 않는 참가자와 문자 대화를 나눕니다.

and evaluates their responses.

그리고 그들의 대답을 평가하죠.

To pass the test, a computer must be able to replace one of the players

이 테스트를 통과하기 위해서는, 컴퓨터가 참가자 한 명을 대체하되

without substantially changing the results.

결과를 그다지 바꾸지 않아야 합니다.

In other words, a computer would be considered intelligent

달리 말해, 사람인지 컴퓨터인지 쉽게 분간할 수 없는 대화를 할 수 있다면

if its conversation couldn't be easily distinguished from a human's.

컴퓨터가 지성을 지녔다고 말할 수 있다는 겁니다.

Turing predicted that by the year 2000,

튜링에 예측에 의하면 2000년이 되면

machines with 100 megabytes of memory would be able to easily pass his test.

메모리 100 MB 짜리 기계가 쉽게 테스트를 통과할 것이라고 했습니다.

But he may have jumped the gun.

하지만 섣부른 판단이었던 것 같습니다.

Even though today's computers have far more memory than that,

그보다 훨씬 큰 메모리가 장착된 오늘날의 컴퓨터 중에서도

few have succeeded,

성공한 것은 몇 되지 않습니다.

and those that have done well

그리고 통과한 것들도

focused more on finding clever ways to fool judges

압도적인 계산 능력을 사용하는 것이 아니라, 심판을 속이기 위한

than using overwhelming computing power.

교묘한 방법을 찾아내는 데에 더 집중했습니다.

Though it was never subjected to a real test,

정말로 테스트를 받은 적은 없지만

the first program with some claim to success was called ELIZA.

성공할 수 있다는 주장이 처음 나온 프로그램의 이름은 엘리자입니다.

With only a fairly short and simple script,

아주 짧고 단순한 스크립트만으로

it managed to mislead many people by mimicking a psychologist,

심리학자를 흉내냄으로써 많은 사람을 속일 수 있었죠.

encouraging them to talk more

사람들이 더 말하도록 유도하고

and reflecting their own questions back at them.

또 사람들의 질문은 다시 돌려주는 방식으로 말입니다.

Another early script PARRY took the opposite approach

또 다른 초기 프로그램 페리는 다른 접근 방식을 취했습니다.

by imitating a paranoid schizophrenic

편집적 정신분열증 환자를 흉내내어

who kept steering the conversation back to his own preprogrammed obsessions.

미리 프로그램된 주제 쪽으로 계속해서 대화를 끌어 가는 식이었습니다.

Their success in fooling people highlighted one weakness of the test.

이들이 성공을 거둠으로써 사람들은 테스트의 약점을 알게 되었죠.

Humans regularly attribute intelligence to a whole range of things

사람들은 아주 넓은 범위의 것들을 지성의 결과라고 보는 경향이 있습니다.

that are not actually intelligent.

실제로는 전혀 아니더라도요.

Nonetheless, annual competitions like the Loebner Prize,

그렇지만 뢰브너 상처럼 일 년마다 열리는 대회에서는

have made the test more formal

테스트를 조금 더 체계화했습니다.

with judges knowing ahead of time

심판들은 대화를 나누는 상대방 중 일부가

that some of their conversation partners are machines.

기계라는 것을 미리 알고 있죠.

But while the quality has improved,

그런데 질적으로 나아졌다고는 하지만

many chatbot programmers have used similar strategies to ELIZA and PARRY.

많은 프로그래머들이 엘리자나 페리와 비슷한 전략을 쓰고 있습니다.

1997's winner Catherine

1997년에 우승한 캐서린은

could carry on amazingly focused and intelligent conversation,

놀랍도록 집중적이고 지능적인 대화를 나눌 수 있었지만

but mostly if the judge wanted to talk about Bill Clinton.

대부분 심판이 빌 클린턴에 대해 이야기한 경우에 그랬습니다.

And the more recent winner Eugene Goostman

최근에 우승한 또 다른 프로그램 유진 구스트만에게는

was given the persona of a 13-year-old Ukrainian boy,

13살 배기 우크라이나 소년의 인격이 부여되었습니다.

so judges interpreted its nonsequiturs and awkward grammar

그래서 심판들은 상대가 이상한 대답을 하거나 문법을 틀리더라도

as language and culture barriers.

언어와 문화적 차이로 인한 것이라고 생각했습니다.

Meanwhile, other programs like Cleverbot have taken a different approach

그러는 동안, 클레버봇 같은 프로그램은 다른 접근 방법을 택했습니다.

by statistically analyzing huge databases of real conversations

실제 대화의 방대한 데이터베이스를 통계적으로 분석하여

to determine the best responses.

가장 적합한 대답을 찾아내는 것이죠.

Some also store memories of previous conversations

일부는 이전 대화의 기록을 저장하기도 했습니다.

in order to improve over time.

시간이 지남에 따라 발전하기 위해서죠.

But while Cleverbot's individual responses can sound incredibly human,

그런데 클레버봇의 대답 각각은 무척 사람같을 수 있지만

its lack of a consistent personality

일관된 인격을 보이지 못할 뿐더러

and inability to deal with brand new topics

새로운 주제에 대해서는 대처할 수 없다는 점이

are a dead giveaway.

결정적 증거가 됩니다.

Who in Turing's day could have predicted that today's computers

튜링 시대에는 그 누가 오늘날의 컴퓨터를 예측할 수 있었을까요?

would be able to pilot spacecraft,

우주선을 조정하고

perform delicate surgeries,

정밀하게 수술하고

and solve massive equations,

어마어마한 수식을 풀 수는 있지만

but still struggle with the most basic small talk?

가장 기본적인 짧은 대화조차 잘 나눌 수 없으리라는 것을요.

Human language turns out to be an amazingly complex phenomenon

사람의 언어는 너무나 복잡한 현상인 것으로 드러났습니다.

that can't be captured by even the largest dictionary.

그래서 가장 방대한 사전조차 언어를 다 담아내지 못합니다.

Chatbots can be baffled by simple pauses, like "umm..."

대화 프로그램은 '음……,'처럼 단순히 말을 잠시 멈추거나

or questions with no correct answer.

정답이 없는 질문을 던지기만 해도 혼란에 빠질 수 있습니다.

And a simple conversational sentence,

그리고 아주 단순한 문장, 이를테면

like, "I took the juice out of the fridge and gave it to him,

"내가 냉장고에서 주스를 꺼내서 그에게 주었는데

but forgot to check the date,"

그런데 날짜를 확인하는 것은 잊어버렸지 뭐야."같은 문장도

requires a wealth of underlying knowledge and intuition to parse.

방대한 양의 기반 지식과 문장을 분석하는 직관을 요합니다.

It turns out that simulating a human conversation

사람의 대화를 시뮬레이션하려면

takes more than just increasing memory and processing power,

메모리나 계산 능력을 늘리는 것만으로는 충분하지 않습니다.

and as we get closer to Turing's goal,

그리고 튜링의 목표에 더 다가서다 보면

we may have to deal with all those big questions about consciousness after all.

결국 우리는 의식이라는 것 자체에 관한 더 큰 질문을 마주하게 될 것입니다.