"생각의 전체 과정은
여전히 우리에게 매우 신비롭지만
생각하는 기계를 만들려는 시도는
우리 자신이 어떻게 생각하는지 이해하는 데
큰 도움이 될 것이라 믿습니다."
1951년 BBC 라디오 강연에서
앨런 튜링
튜링 기계라는 생각의 배경이 된 논문,
계산 가능한 수에 관하여. 결정문제에 대한 활용을 중심으로 On Computable Numbers, with an Application to the Entscheidungsproblem 」
여기서 튜링이 다루었던 정지문제(halting problem)는 그러한 수학의 확실함에 대한 여러 고민거리들 중에서도 어떤 계산식을 정해진 방식대로 풀어 나갈 때 계속 풀어 나가다 보면 언젠가는 계산이 완료되고 답을 얻을 수 있는가, 없는가를 미리 확실히 알 수 있느냐 하는 내용이었다.
논문을 통해 튜링은 알 수 없다는 결론을 내렸다. 그리고 이 결론에 이르는 과정에서 튜링 기계(Turing machine)라는 인사이트를 얻게 된다.
튜링은 논문에서 아주 간단한 기계가 할 수 있는 작업으로 여러 가지 복잡한 계산이나 자료 처리 작업의 표현 역시 할 수 있을 것이라 예측했다.
이말은 반대로, 대단히 복잡하고 어려운 작업처럼 보이는 온갖 다 양한 일들을 그 작업을 세세하게 쪼개고 쪼개어 간단한 단 위로 산산히 분해해서 늘어 놓으면
범용 튜링 기계같이 아주 간단한 장치가 할 수 있는 작업의 모임으로 처리하는 것이 또한 가능하다는 말과 같다.
이는 일종의 레고 모듈을 구성한다고 볼 수 있을 것 같다. 결국 확장성이 고려된 최소 모듈을 구성하고 그 모듈을 기반으로 하면 다양한 조립을 할 수 있다. 어찌보면 매우 상식적인 개념이다.
그리고 물론, 이 개념은 복잡 다양한 각양각색의 사람들의 지식, 인지, 생각, 언어 그리고 행동을 이해하는데도 활용 될 수 있다. 왜냐하면 그들이 매우 선호하고 심지어 스스로 의식적으로 맞춰 하려하는 기준인 수학(특히 미분, 벡터, 행렬)이라는 지렛대가 있기 때문이다.
예측은 미분, 언어는 백터, 시각은 행렬.. 등
범용 튜링 기계라는 것은 사람의 지식 중에서 가장 깔끔하고 가장 잘 정리된 지식이라는 수학의 논리를 아주 단순한 처리를 반복하는 기계 장치로 표현 할 수 있다는 데에 힘을 싣는 생각이기도 하다.
이것은 사람의 지성과 지혜를 결국 분해하고 분해해서 쪼개고 쪼개면 몇 개의 형태에 따라 단순하게 움직이는 물체로 표현할 수 있다는 느낌을 준다.
그리고 이런 느낌은 지식, 지능, 사람의 생각, 사람의 능력이 무엇인지에 대해서 색다른 생각을 이끌어 내는 단서가 될 수 있다. 이러한 방식을 튜링은 인공지능에 대한 문제를 다룰 때에도 종종 활용했다.
