Background Preview
튜링 테스트는 지능의 내부를 직접 들여다보는 대신 대화 결과를 관찰합니다. 존 설의 중국어 방은 바로 그 기준을 공격합니다. 규칙에 따라 완벽한 중국어 답을 내놓아도 기호의 의미를 전혀 모를 수 있기 때문입니다. 이 대립은 인간에게 쉬운 지각과 운동이 기계에는 어려울 수 있다는 모라벡의 역설과 함께, 수행 능력과 이해를 구별하는 핵심 배경이 됩니다.
중심 질문: 겉으로 인간과 같은 답을 산출한다는 사실만으로 그 체계가 의미를 이해한다고 판단할 수 있는가?
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TURING TEST A test of whether a computer can carry on a conversation well enough for a human interlocutor to be unable to distinguish it from another human. Named after the mathe– matician and father of computing, Alan Turing (19121954), who proposed a thought experiment he called the ‘imitation game’ in an article in 1950. [Ⅰ] Turing was addressing the question, ‘can a machine be intelligent?,’ but dismissed it as ‘too meaningless to deserve discussion.’ After all, what is meant by ‘intelli– gent’? Instead Turing proposed that if a machine could appear to be as intelligent as a human, then for all intents and purposes it could be considered as intelligent as a human. He referred to an imitation game in which a man tries to answer questions as he thinks a woman would, and a questioner tries to tell the imitator apart from a real woman by means of written questions and answers. Substituting a computer for the imitating man, Turing suggested that if an interlocutor is allowed to ask wide– ranging and penetrating questions via text, and cannot on the basis of the answers given distinguish a computer respondent from a human one, then the computer could be said to be, in some senses, intelligent. [Ⅱ] Turing thought that by 2000 machine intelligence would be able to pass this test seventy per cent of the time. In practice no machine has ever come close, highlighting the difficulty of the task facing those attempting to engineer artificial intelligence (AI). The Turing test has been more fruitful in stimulating debate about the nature of intelligence, and what it means to talk about artificial or machine intelligence. The Turing test suggests a behaviourist–style approach to intelli– gence, with an intelligence seen as a sort of ‘black box’ into which you feed questions and out of which come answers. This sort of input/output or I/O model says that what’s inside the black box isn’t important, only the inputs and outputs matter. [Ⅲ] It’s an approach that has been criticized for missing essential qualities of intelligence, most notably by the philosopher John Searle in his Chinese Room thought experiment. Searle imagined a man in a room who speaks no Chinese, but is passed Chinese messages through a slot in the wall. Using a big book of syntactical rules written in English he is able to process the Chinese symbols into answers, which he posts back out of the slot. To a Chinese interlocutor outside the room he seems to speak Chinese, but in fact he has no semantic understanding of Chinese. Similarly, Searle argues, a machine intelligence passing the Turing test is processing language to produce answers, but has no real semantic understanding.
Shadowing Focus
- Instead Turing proposed that if a machine could appear to be as intelligent as a human, then for all intents and purposes it could be considered as intelligent as a human.
- This sort of input/output or I/O model says that what’s inside the black box isn’t important, only the inputs and outputs matter.
- It’s an approach that has been criticized for missing essential qualities of intelligence, most notably by the philosopher John Searle in his Chinese Room thought experiment.
- To a Chinese interlocutor outside the room he seems to speak Chinese, but in fact he has no semantic understanding of Chinese.
- Similarly, Searle argues, a machine intelligence passing the Turing test is processing language to produce answers, but has no real semantic understanding.
Structure Map
| 요소 | 핵심 내용 |
|---|---|
| Topic | 행동적 지능 판정과 의미 이해의 관계 |
| Thesis | 튜링 테스트는 관찰 가능한 수행 기준을 제공하지만, 중국어 방은 성공적인 출력이 의미론적 이해를 보장하지 않는다고 반박한다. |
| Evidence | 모방 게임의 텍스트 대화, 블랙박스 입출력 모델, 규칙책으로 중국어 답을 만드는 방 안의 사람 |
| Contrast | 인간과 구별되지 않는 답변과 답변의 의미를 실제로 이해하는 상태 |
| Concession | 내부 상태를 직접 확인하기 어려울 때 행동을 기준으로 삼는 것은 실용적이다. |
| Conclusion | 지능을 평가할 때 산출 결과뿐 아니라 구문 처리와 의미 이해의 차이도 검토해야 한다. |
문단별 기능
- 도입과 Ⅰ: 정의하기 어려운 지능을 관찰 가능한 모방 게임으로 바꾼다.
- Ⅱ: 튜링 테스트를 블랙박스 입출력 모델로 일반화하고 그 성과와 한계를 제시한다.
- Ⅲ: 중국어 방을 통해 올바른 기호 처리와 의미 이해가 다를 수 있음을 논증한다.
B2-C1 어휘와 구문
- interlocutor: 대화 상대, 질문을 주고받는 사람
- for all intents and purposes: 실질적으로 보아, 사실상
- penetrating questions: 핵심을 파고드는 날카로운 질문
- syntactical rules: 기호 배열과 문장 형식을 다루는 구문 규칙
- semantic understanding: 표현이 가리키는 의미에 대한 이해
Substituting A for B, ...: B를 A로 바꾸는 조건을 분사구문으로 먼저 제시한다.cannot ... distinguish A from B: A와 B를 구별할 수 없다는 판정 기준을 나타낸다.
CSAT Challenge
1. 빈칸 추론
윗글의 논지에 비추어 볼 때, 다음 빈칸에 들어갈 말로 가장 적절한 것은?
Searle’s Chinese Room challenges the Turing test by arguing that successful language output may result from ______.
① syntactic rule-following without semantic understanding
② direct access to the speaker’s private consciousness
③ biological evolution that improves physical mobility
④ the inability to produce grammatically correct answers
⑤ a questioner’s refusal to communicate through text
2. 글의 순서
다음은 윗글의 전개를 요약한 것이다. (A)~(C)를 글의 흐름에 맞게 배열한 것으로 가장 적절한 것은?
(A) Searle’s thought experiment separates correct symbol processing from understanding.
(B) Turing replaces an abstract definition of intelligence with an imitation game.
(C) The test is interpreted as a black-box model focused on inputs and outputs.
① (A) - (B) - (C)
② (B) - (A) - (C)
③ (B) - (C) - (A)
④ (C) - (A) - (B)
⑤ (C) - (B) - (A)
3. 함축 의미
윗글에서 what’s inside the black box isn’t important가 의미하는 바로 가장 적절한 것은?
① 기계의 부품은 지능 판정 전에 모두 제거해야 한다.
② 지능은 오직 생물학적 뇌의 구조로만 판정해야 한다.
③ 행동주의적 판정에서는 내부 과정보다 관찰 가능한 질문과 답변의 관계를 중시한다.
④ 중국어 방의 규칙책은 실제 중국어 사전과 같아야 한다.
⑤ 질문자는 컴퓨터가 어떤 답을 내놓아도 인간으로 판정해야 한다.
Answer Lab
정답과 근거 분석 보기
1. 빈칸 추론
정답: ①
- 근거: 방 안의 사람은 영어로 된 구문 규칙에 따라 중국어 기호를 처리해 적절한 답을 만들지만 중국어 의미는 이해하지 못합니다.
- ①: 구문론적 처리와 의미론적 이해의 분리를 정확히 표현합니다.
- ②: 글은 타인의 사적 의식에 직접 접근할 수 있다고 말하지 않습니다.
- ③: 진화와 운동 능력은 이 선택된 글의 논증 근거가 아닙니다.
- ④: 중국어 방은 문법적으로 적절한 답을 실제로 산출합니다.
- ⑤: 텍스트 대화는 모방 게임의 조건이며 거부 대상이 아닙니다.
2. 글의 순서
정답: ③ (B) - (C) - (A)
- 근거: 글은 먼저 모방 게임을 설명하고(B), 이를 입출력 중심의 블랙박스 모델로 해석한 뒤(C), 중국어 방의 반론을 제시합니다(A).
- ①: 반론을 기준 제시보다 앞세웁니다.
- ②: 블랙박스 해석을 마지막으로 미뤄 반론의 연결 고리가 사라집니다.
- ③: 기준, 모델의 성격, 반론의 순서와 일치합니다.
- ④: 중간 해석에서 시작해 기준을 끝에 두므로 원문의 논리와 다릅니다.
- ⑤: 블랙박스 해석과 모방 게임의 선후를 뒤집습니다.
3. 함축 의미
정답: ③
- 근거: 바로 다음 문장은 입출력만 중요하다고 설명합니다. 이는 내부 메커니즘을 무시하고 관찰 가능한 행동으로 지능을 판정하는 태도입니다.
- ①:
black box는 실제 부품 제거가 아니라 내부 과정을 보지 않는 분석 모델입니다. - ②: 오히려 생물학적 구조를 판정 기준에서 제외합니다.
- ③: 입출력 중심 접근의 의미를 정확히 풀이합니다.
- ④: 규칙책의 형식에 관한 요구가 아니라 이해 여부가 쟁점입니다.
- ⑤: 판정은 답변의 질에 달려 있으며 무조건적인 인정이 아닙니다.
교사용 설명
학생이 syntax와 semantics를 단순 어휘로만 외우지 않게 하세요. 중국어 방의 사람은 정답을 만드는 절차는 갖지만 그 답이 무엇을 뜻하는지는 모릅니다. 따라서 글의 핵심 대조는 ‘틀린 답 대 맞는 답’이 아니라 ‘맞는 답의 생성 대 의미 이해’입니다.
Knowledge Links
- 인공지능과 기계 사고 - 행동적 지능 기준이 등장한 배경을 확인합니다.
- 빅데이터와 과학이론의 역할 - 결과 패턴과 설명 원리의 차이를 연결합니다.
- 거울뉴런과 사회적 뇌 - 인간 지능의 사회적 기반을 비교합니다.
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