자연언어처리(Natural Language Processing)와 인공지능은 뗄래야 뗄수가 없어.

그건 튜링테스트 때문이지.


여기까지만 구현하면 인공지능이라고 부를 수 있지 않을까? 하는 로망.


그러다가 에스페란토 처럼,

기계 번역에도 중립 번역레벨을 두자는 움직임이 일었고,

아주 오랜 삽질은 성과가 없었지.


요행히, 같은 고립어인 한국어와 일본어 사이에는 95% 이상의 번역적합성을 보인게 80년대 일이었지만 말야.

(SERI 와 교또대가 협력했던 사업으로 기억)

일본에선 가나 한자변환 같은 오토마타 구현체가 조금씩, IME 를 돕고 있는 수준이었지.


오랫동안 삽질하던 애들이 자본을 투자한 기관과 투자자들에게 낸 핑계는,

인공지능이란 분야가,

모든 분야의 발전과 지원 없이는 성장할 수 없다는 것이었어.

그렇게 기억속으로 뭍혀졌지.


그러다, AR(증강현실) 같은 이슈들이 인터넷의 보급과, 모바일 컴퓨팅,

TED 같은 비영리적 교육 솔루션의 홍보에 의해 세상으로 뿜어져 나온거지.


병렬 컴퓨팅 기술이 직렬 컴퓨팅의 계산 파워를 테라플롭 급 성능으로 휴지조각처럼 구겨버렸고.

2010년을 넘어서며 다시 머신러닝, 빅 데이타를 기반으로 한 여러가지 기술들이 쏟아져 나오고 있어.


이 문제는 스포츠의 보급과 활성화와 비슷한 흐름을 가진다고 볼 수 있어.

일본이 피겨스케이팅에 관심이 없다가, 올림픽 메달리스트를 배출하고 나서 사회적 관심이 생기고,

기간에 대한 투자를 강화해서 많은 선수들을 발굴하는 것 처럼 말야.

우리나라에 김연아가 또 관심을 끌어내긴 했지. 우린 일본처럼 능동적으로 움직일 준비는 되지 않았고,

공장처럼 찍어내긴 힘든 예술적 가치들이 존재하는듯 하지만 말야.


일단 세상의 관심을 타게 되고, 개개인의 앎의 수준이 올라서고, 조금씩 뛰어난 인재들이 컴포넌트의 일부를 완성해주면,

결국 퍼즐은 풀리게 마련이긴 해.


하지만 우리는 아직, 사람을 잘 이해하지 못하고 있기에,

인공지능이란 문제가 뭔지도 잘 모른다는게 함정.