인공지능 구현의 도구

저명한 미래 학자인 앨빈 토플러는 "제 3의 물결"이란 저서에서 실생활 에는두가지 물결이 섞여 있다고 주장했는데 하나는 오래전부터의 낡은 물결 이고다른 하나는 갓 생성된 새로운 물결이라고 한다.

이와같은 맥락에서 본다면 인공지능 컴퓨터 분야에 있어서 기존의 노이만형 컴퓨터와 인공지능 컴퓨터가 공존하게 될 것이다. 노이만형 컴퓨터는 지금보다 훨씬 빠른 속도로 정보를 처리할 수 있을 것이며 인공지능 컴퓨터는 인간 과 보다 친숙한 고도의 지능적인 정보를 처리할 수 있을 것으로 기대된다.

이것은곧 기존의 데이터 파일의 처리와 검색및 저장이라는 정보처리의 패턴 으로부터 점차 지식베이스를 이용하여 지식을 처리하는 전이 과정이라고 볼수 있다.

인공지능시스팀의 개발을 위한 가장 필수적인 기반은 인공지능을 구현할 수있는 프로그래밍 언어일 것이다. 효과적인 도구를 사용함으로써 실세계 응용 을 위한 전문가 시스팀이나 상업용 소프트웨어의 개발에 큰 성과를 거둘 수있다. 인공 지능 시스팀에 쓰이는 프로그래밍 언어중에서 가장 대표적인 것들 로는리스프 LISP 와 프롤로그(Prolog)가 있다. 이 두 언어를 사이에 두고 학계에 서는 격렬한 논쟁과 토의가 이루어져 왔다.

리스프는50년대 후반 매카시등에 의해 개발된 기호처리용 프로 그래밍 언어 인데 62년에 일반에게 공개되었다. 이것은 리스트 처리(LISt Pr-ocessing)의 약자를 딴 것으로서 인공지능의 시작과 같은 시기에 개발되었기 때문에 초기부터 세계적으로 널리 사용되었다. 이것은 함수용 언어이며 추론 기구를 사용자가 직접 만들게 되며 탐색이나 추론등의 방법에 있어서 매우 자유로운 특징을 가지고 있다.

리스프에서는괄호안의 아이템들로 이루어진 리스트(list)들로 이루어지는데유일한 구문법은 괄호의 매치여부 뿐이다. 이것은 상당히 융통성이 많은 장점이 있으나 많은 메모리가 사용되며 느리게 실행된다는 단점도 아울러 가지고 있다.

이에비하여 프롤로그는 프랑스에서 개발되어 주로 유럽과 일본에 보급 되었다. 이름의 유래는 프로그래밍 논리(PR-Ogramming in LO-GIc)의 대문자들만 을 선택하였는데 이것은 논리에 의한 엄격한 규칙을 통하여 작동되는 언어로 서 추론 기구는 내장되어 있으며 상당히 제한적이다.탐색과 추론에 있어서는깊이 탐색과 후진추론을 사용한다.

프롤로그는"IF-THEN-"과 같은 관계를 형성하거나 적절하게 운용됨으로써 효과적으로 데이터를 처리할 수 있다. 그러나 프롤로그는 이러한 관계에 이르는 단계에 대한 통제력이 매우 약하다. 따라서 애매한 정보를 처리하거나 정확성이 요구되는 정보를 다룰 때에는 상당한 어려움이 수반된다.

프롤로그를이용한 매우 간단한 예를 살펴보자.Father Marry.Tom): ?-Fathe r(M-ary.X).첫번째 문장은 데이터베이스에 "Mary의 아버지는 누구인가?"라 는 질문이다. 이 경우 X가 Tom임을 찾아내게 된다. 지금의 이 예는 너무나 간단한 경우지만 보다 충분한 양의 지식을 지식베이스에 입력시켜 놓으면 다양한 질문에 비해 정확한 추론이 가능하다.

위에서고찰한 바와 같이 리스프와 프롤로그는 각자의 특성을 가지고 있다.

리스프는심볼을 자유자재로 다룰 수 있고 프롤로그는 논리적 관계를 빠르고 효과적으로 판단할 수 있다.

80년대중반까지 대부분의 인공지능 개발자들은 리스프가 지능적인 처리기능 을 가진 유일한 언어라고 믿었다. 인공지능 하드웨어는 리스프를 사용한 리 스프 머신사에 의해 거의 독점적으로 이루어졌다. 그러나 독점에 의한 애플 리케이션의 제한은 필연적으로 고립을 낳았으며 심볼릭한 정보를 처리 하는인공지능 연구분야의 침체에 일조하였다.

이점은 호환성이 없는 독점적인 컴퓨터 관련 하드웨어와 소프트 웨어는 그 생명이 길지 못하다는 점을 다시 한번 일깨워 주었다.