사람은 거리에서 ‘길냥이’를 만나면, 그것을 고양이로 즉각 알아본다. ‘어떤 특성(둥근 얼굴, 입가의 수염, 긴 꼬리 등)을 얼마나 어떻게 가져야 고양이’라고 곰곰이 따져서 맞추려 들지 않는다. 그냥 안다. 고양이가 서 있든 웅크리고 있든 상관없다. 사람은 머릿속에 고양이를 ‘식별’하는 ‘규칙’을 이미 갖고 있다. 그 규칙을 일일이 언어로 표현하기는 힘들지만.
컴퓨터 과학자들은 1950년대부터 인공지능에게 식별(discrimination) 능력을 갖추게 하려고 시도해왔다. 2000년대까진 예컨대 고양이의 특성들을 코드로 만들어 인공지능에 주입했다. 어떤 사물을 봤는데, ‘원에 직사각형이 붙어 있는 윤곽으로, 원의 상반부에 작은 동그라미(눈)가 수평으로 두 개 달려 있고 그 밑에 얇은 선들(수염)이 돌출해 있다면 고양이로 판단하라’고 명령하는 식이었다. 그러나 지지부진했다. 인간은 사물을 식별하는 데 능하지만 그것의 수많은 특성들을 일일이 언어로 서술하기는 어렵다. 머리를 짜내 컴퓨터에게 고양이의 모습을 설명(코딩)해봤는데 그 내용이 개와 크게 다르지 않을 수도 있다. 더욱이 고양이는 다른 사물과 마찬가지로 상황에 따라 다양한 모습을 취한다. 품종도 많다. 풍성한 털의 페르시안과 스핑크스 같은 털 없는 품종을 둘 다 고양이로 분류하라고 컴퓨터에게 가르치기는 결코 쉽지 않았다.
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