이러한 감각지각에의 도전은 말로 표현된 언어를 글로 변환시키는 기계 또는 그
역과 같은 많은 응용방법들의 개발로 이어질 수 있었다. 시스템에 환경으로부터 배울
수 있는 능력이 갖춰지기만 한다면 물체를 식별할 수 있는 비전 시스템은 자동화의
길에 들어섰다고 할 수 있을 것이다. 그러나 인간의 지각이나 학습은 거의 무의식의
차원에서 행해지기 때문에 연구자들은 자신들조차도 설명할 수 없는 기술을 기계에
모사한다는, 거의불가능해 보이는 과제에 직면하게 된다.
인공지능의 현재와 미래

컴퓨터의 세계 : 인공지능 : 한국일보 타임-라이프
편집부 번역 발행, 1990 (원서 : Understanding Computers : Artificial Intelligence,
TIME-LIFE BOOKS INC, 1988), Page 99~117

컴퓨터과학자들의 끈질긴 노력에도 불구하고 인간의 수준에 근접하는 인공지능의
창조는 아직도 창공의 별처럼 아득한 목표로 남아 있다. AI 는 광범한 인간의 사고
영역을 향한 새로운 창이 열리기를 기다리고 있다.

비교적 짧은 역사에도 불구하고 인공지능분야는 많은 일화들을 만들어냈다. 사람들의
입에 자주 오르내리는 한 얘기에 따르면 1960년대의 어느 핸가 AI 의 선구자
중 한 사람인 민스키가 MIT 의 신입생 하나를 불러 과제를 주면서 여름방학을 이용해
완성하라고 했다 한다. 그 학생이 받은 과제는 컴퓨터 비전 문제를 연구해 그
해결책을 구하라는 것이었다. 그러한 과제는 당시로서는 그리 과중한 것처럼 들리지
않을 때였다. 당시 AI 연구자들은 대부분 왕성한 지적 활동을 요구하는 일, 즉 논리나
if-then규칙, 체스나 체커게임 등의 기호조작 태스크 (task) 에 심취해 있었다. 또
대부분의 연구자들이 보고 듣고 이해하고 움직이는 인간의 감각이나 운동기능을 경시하는
경향이 있었다. 그들은 이러한 활동들이 진정한 지능과는 그다지 관계가 없거나 전혀
없는 것으로 여겼다. 예를 들어 인간의 시각은 인식 과정을 거치지 않고 순간적으로
일어나는 현상으로 간주됐다.

그러나 그 전해내려오는 이야기 속의 불운한 학생은 곧 인간의 시각을 기계로
복제해내는 과제는 그다지 쉽게 해결할 수 없는 문제임을 깨달았다. 그 과제를 해결하자면
그에 앞서 작은 모기 한 마리가 날아가고, 먹고, 알을 까고, 계속 변화해가는 환경에
적응하는 등의 감각 및 운동 기능에 접근할 수 있는 기계부터 먼저 개발해야 할 실정이었다.
그 상황은 지금도 마찬가지다.

인공지능을 발전시키고자 하면 컴퓨터와 생물체간의 처리능력의 차이를 좁히는
것이 급선무다. 자연이든 인공이든, 모든 지능은 대개의 경우 정확한 기호나 논리보다는
모호한 자연현상들로 이루어진 실세계를 다룰 수 있어야만 한다. 기계가 단지 보고
듣고 느끼는데 그치지 않고 감지된 대상의 내용을 이해할 수 있도록 하는 새로운
방식과 하드웨어의 개발이 AI연구의 최우선 과제의 하나가 된 것도 바로 그 때문이다.
예를 들어 정글에 사는 특정한 동물을 식별하기 위해 설계된 싱아이 (seeing-eye)
시스템에는 카메라와 함께 식별대상 동물을 묘사한 프로그램이 삽입되어야만 한다.
그리고 예컨대 코끼리를 식별하기 위해서는 크다라든가 회색이라든가 네 발을 가졌다든가
하는 개념들이 프로그래밍되어야만 한다. 지난 수집 년 동안 컴퓨터가 보고 들을
수 있도록 하는 프로그램이 점차 개선돼오기는 했지만 감지된 데이터를 개념으로
변화시키는 것은 아직까지도 까다롭고 비용이 많이 드는 일로 남아 있다. 몇몇 공업용컴퓨터는
조립라인을 따라 이동하는 특정 부품의 윤곽을 식별해내기도 하고, 마이크나 기타
하드웨어 또는 소프트웨어에 연결된 가정용컴퓨터는 구두명령에 의해 불을 켜거나
전화를 걸고 심지어는 자동응답을 하기도 한다. 그러나 그러한 시스템 들은 모두
엄격히 특화된 것들이다. 그것들은 단지 특정한 조건하에서만 특정한 물체의 윤곽을
감지하거나 저장된 몇 개의 어휘를 인식할 뿐이다.

예를 들어 이용가능한 어떤 컴퓨터도 실제언어를 구성하는 음성구조를 완전히
이해하지는 못한다. 실제 음성패턴과 마주칠 때 컴퓨터는 글로 씌어진 언어를
대할 때 부딪치는 문제들에 덧붙여 독특한 발음이나 단어와 단어 사이를 떼지
않고 읽어가는 문제 등을 만나게 된다. 또 한 단어의 발음이 다음 단어의 발음에
영향을 미치기도 한다. 사실 일상언어에서 사용되는 음성패턴의 수는 실로 무한 대에
가깝다.

사람들은 많은 지식과 정보를 활용해 자연스런 대화를 나누는 게 보통이다. 예를
들어 붐비고 시끄러운 파티장에서 사람들은 이야기의 단편만을 듣고도 여러 가지
상황을 종합해 나머지를 집작한다. 거기에는 화자 또는 화제에 대한 지식도 함게
동원되는데, 의심이 갈 때는 때때로 "..라고 말씀하셨지요?" 하고 물어
자신의 추측을 확인한다. 음성인식 컴퓨터는 아마 그런 방식을 채택해야 할 거라는
점을 AI전문가들은 인식하고 있다.

### 음성인식의 요람기

1950년대에 벨연구소의 과학자들은, 전화를 걸 때 다이얼을 돌리지 않고 수화기에다
전화번호만 말하면 통화가 되는, 음성을 이해하는ㅡ적어도 특정한 발음을 이해하고
그에 반응하는ㅡ기계의 제작을 시도했다. 그러나 연구원들은 곧 그 목표가 무리라는
사실을 깨닫고 실현성이 있는 프로젝트로 관심을 돌렸다. 1960년대 들어 그 분야의
다른 연구자들이 초보적인 음성인식 시스템을 만들어내는 데 성공하게 되었다. 그들
중엔 인도의 어느 시골에서 미국에 유학온 라지 레디 (Raj Reddy) 라고 하는 스탠퍼드
대학원생이 기어 있었다. 그는 본디 컴퓨터를 이용해 복잡한 수학문제의 답을 구하는
수치분석이 전공이었으나 그의 관심은 점점 인공지능분야로 기울어졌다. 그는 후일,
자기는 일찍이 인공지능이 도달할 수 없는 목표라고 생각한 적이 한 번도 없었노라고
회고했다. "그것을 아마도 이 분야에 뛰어든 모든 사람들에게 필요한 일종의
신념이었을 겁니다. 말하자면 이성적인 근거 없는 맹목적인 낙관주의라고나 할까요?"

기계에 의한 음성인식에 관한 레디의 연구성과는 이제 말을 갓 배우기 시작하는
유아수준을 벗어나지 못했으나 그는 완강히 좌절을 거부했다. 1970년경 레디는 스탠퍼드를
떠나 카네기-멜런 대학으로 갔다. 1971년에는 카네기-멜런에서, 작동가능한 음성인식
시스템에 필요한 기능에 대해 토론을 벌이는 AI연구자들의 모임이 열렸다. 그 회의의
의장은 10여 년 전 사이먼, 쇼와 함게 '논리이론가' 와 GPS를 만들어 인공지능 연구자들에게
커다란 활력을 불어넣은 바 있던 앨런 뉴엘이 맡았다. 후원기관은 1960년대 이래
컴퓨터과학 전반, 그중에서도 특히 AI분야에 맣은 재정지원을 해온 DARPA (국방부의
Advanced Research Projects Agency) 였다. AI 전문가들이 모인 이 회의에서 DARPA가
기초하고 SUR (Speech Understanding Research) 라 이름붙여진 소요기간 5년에 1,500만
달러의 경비가 들어가는 프로젝트가 그 모습을 드러냈다. 조심스럽게 제시된 그 프로젝트의
목표는 1,000개 이상의 어휘를 사용하여 일정한 주제에 관해 서술한 일상적인 문장을
90%까지 이해할 수 있음을 증명해보이는 것이었다. 최종적으로 몇몇 단체에서 프로그램들을
제출했지만 DARPA 의 목표를 달성한 것은 단지 둘뿐이었는데, 그 둘은 모두 레디가
이끄는 카네기-멜런대학 연구팀이 작성한 것이었다.

목표 달성에 성공한 프로그램의 하나는 Hearsay II라는 이름이 붙은 것으로, 먼저
나온 프로그램을 수정, 보완한 것이었다. Hearsay II 기능은 컴퓨터과학의 개요에
대해 자료검색을 요구하는 물음에 답하는 데 국한되어 있었지만, 그것은 분명 레디
자신이 스탠퍼트에 있을 당시 만들었던 작품보다 크게 진일보한 것이었다. 그 프로그램에는
음성신호에 내포된 각기 다른 유형의 정보를 분류, 조정하는 12개의 부(副)프로그램
(subprogram) 이 연결되어 있었다. 그중 몇 개는 음성학과 음소론ㅡ 즉 음의 최소단위인
단음(單音)의 표출 방식과 음성의 구성요소들을 기술하는 규칙ㅡ을 다루었다. 또
운율학, 즉 강세와 억양을 설명하는 규칙을 다룬 것, 그리고 형태소론, 즉 복수형이나
동사활용 같은 단어의 변형에 대한 규칙에 관계된 것이 있었다. 구문론 부프로그램은
문형에관한 규칙을 다루었고 의미론 부프로그램은 단어의 의미를 다루었다. 실제적인
활용의 문제, 즉 숙어나 화법 등을 다루는 것도 있었는데, 이 부프로그램은 예를
들어 "몇 시인지 알 수 있을까요?" 같은 물음에는 단지 예스나 노로 답해서는
안된다는 것을 인식하는 프로그램이었다.

Hearsay II 의 전문 프로그램은 자기가 들은 내용에 대해 자신이 세운 가설들을
순차적으로 다뤄나 갔다. 각 부프로그램은 자기가 들은 내용에 대해 자신이 세운
가설들을'블랙보드' (blackboard) 즉 기억장치 안의 중앙창고에 기입해 넣었다. 그러면
다른 프로그램들이 그 '블랙보드'를 보고 어느 가설이 가장 그럴 듯한지에 대해 자기
의견을 발표했다. 예를 들어 음성학 부프로그램이 특정한 음소의 조합을 들었다고
기록해놓으면 구문론 모듈이 그러한 단어들은 문장의 어디즘에 위치하는지에 대해
의견을 제시했다.

레디와 그의 동료들이 Hearsay II에 쏟아넣은 혁신적인 방안들ㅡ여러 개의 정보
원천,블랙보드, 감지된 데이터와 전문지식간의 상호교류ㅡ은 다른 많은 AI 응용분야의
표준이 되었다. 이 기술은 특히 컴퓨터 비전 분야에서 유용하게 활용되었다. 어지러운
배경 속에서 하나의 물체를 분리해서 식별하는 일ㅡ인간이나 동물들이 눈깜짝할 사이에
무의식적으로 처리하는 일ㅡ은 말로 표현된 문장을 이해하는 것과 마찬가지로 여러
종류의 상이한 지식들을 필요로 하는 일임에 틀림없다.

이러한 감각지각에의 도전은 말로 표현된 언어를 글로 변환시키는 기계 또는 그
역과 같은 많은 응용방법들의 개발로 이어질 수 있었다. 시스템에 환경으로부터 배울
수 있는 능력이 갖춰지기만 한다면 물체를 식별할 수 있는 비전 시스템은 자동화의
길에 들어섰다고 할 수 있을 것이다. 그러나 인간의 지각이나 학습은 거의 무의식의
차원에서 행해지기 때문에 연구자들은 자신들조차도 설명할 수 없는 기술을 기계에
모사한다는, 거의불가능해 보이는 과제에 직면하게 된다.

그러나 설령 AI연구자들이 기계학습과 감각지각에 대한 프로그램을 정확하게 작성하는
방법을 알고 있다 하더라도 종래의 컴퓨터로 인간의 지적 처리과정의 속도를 따라간다는
건 불가능하다. 예를 들어 단 하나의 장면을 이해하는 데만도 인간의 시각 기관은
하나하나의 세포가 1/10초마다 10억 번의 계산을 해내는 약 100억 개의 뇌세포를
활용한다. 이는 가장 빠른 상업용 슈퍼컴퓨터 속도의 몇 배에 해당하는 빠르기다.

대부분의 컴퓨터는 아직까지도 2차대전중 폰 노이만이라는 수학자가 만들어낸
원리에 따라 작동된다. 수를 순차적으로 계산하도록 고안된 폰 노이만 방식의 컴퓨터는
그 크기에 따라 각 셀에 비트와 바이트라 불리는 기호가 하나 또는 몇 개씩 들어가는
메모리 셀의 뱅크를 가지고 있다. 이 셀들은 그 속에 포함된 내용을 한 번에 한 기호씩
CPU 로 보낸다. CPU는 그 기호들을 첨가, 삭제 또는 결합하여 그결과를 기억장치로
돌려보낸다.

### 발 디딜 틈 없는 데이터버스

많은 AI응용분야, 그중에서도 특히 감각지각이나 실세계에서 일어나는 일에 대한
즉각반응을 다루는 분야에서는, 그런 컴퓨터는 속도가 너무 느려 유용성이 떨어진다.
그러한 컴퓨터는 본디 IBM의 컴퓨터과학자 존 배커스 (John Backus)ㅡ널리사용되는
프로그래밍언어 FORTRAN을 개발한 팀의 책임자ㅡ가 '폰 노이만 장애' 라고 이름붙인
현상, 즉 데이터나 명령이 흘러가는 CPU와 기억장치 사이의 통로가 단 하나뿐인 데서
일어나는 현사에 의해 제약을 받는다. 프로그램이 데이터나 수 등의 형태로 처리해야
할 요소들이 많으면 많을수록 답을 구하는 시간이 길어진다. 컴퓨터가 연산을 행할
때마다 정보 하나하나가 모두 기억장치와 CPU 사이를 왕복해야 하기 때문이다.

이러한 직렬컴퓨터의 본질은 스콧 팔만이 1970년대말 MIT 의 민스키 밑에서 대학원
과정을 밟고 있을 때 지적한 하나의 역설을 만들어낸다. 즉, 인식의 문제에서
어떤물체에 특징적인 모습이 많으면 많을수록 컴퓨터가 그 물체를 식별하는 데 시간이
더 많이 걸린다는 것이다. 그 특징적인 모습들이 가지고 있는 가능성을 모두 검토해야
하기 때문이다. 그 와는 대조적으로 인간은 어떤 사물이 보다 많은 특징을 가지고
있을수록 그 사물을 보다 빨리 식별해낸다. MIT에서 공부를 마친 뒤 연구원
자격으로 카네기-멜런에 온 팔만은, 이 모순된 현상에서 사람들이 사물을 식별하는
방법이 컴퓨터의 그것과는 근본적으로 다르다는 걸 깨달았다. 그는 이렇게 말했다.
"사고에는 두 종류가 있습니다. 하나는 산수문제를 푸는 것과 같은 보통의 선형
사고지요. 직렬컴퓨터의 모델은 바로 그것입니다. 또 하나는 어떠한 사실을 머릿속에
불쑥 집어넣는 것과 같은 인식 (recognition) 입니다. 그 인식 과정을 직렬식기계에
모사하는 것은 참으로 어려운 일입니다."

직렬식기계를 사용하는 연구자들에게는 매우 불행하게도 인간의 정신활동ㅡ패턴의
인식 • 추리, 순간적인 판단, 연상, 일반화, 유추 등등ㅡ은 대부분 두 번째의 사고
유형에 속하는, 거의 무의식에 가까운 활동으로 보였다. 예컨대 탐험에 나선 로봇에게
필수적인 신속한 정보처리능력을 직렬컴퓨터에 요구하는 것은 도저히 불가능할 것
같았다. 큰 귀에 네발이 달리고 회색 피부를 가진 커다란 동물이 정글 속으로 난
길을 따라 걸어오는 것을 발견한 로봇이 그 모든 속성들을 직렬식으로 처리해 결론을
얻어내야 한다면, 그 로봇은 미처 어떤 결론을 내리기도 전에 그 우람한 발에 깔려
죽게 될지도 모를 일이다.

사물 인식의 어려움 외에도 컴퓨터는 시간이나 인과관계 그리고 정확하고도 영속적인
의미를 갖지 않는 이른 바 모호한 개념 등을 처리하는 데도 큰 곤란을 겪는다. 모호한
개념의 예를 들자면 '멀다' (far) 라는 단어 같은 게 있다. 사람들은 이 '먹다'라는
개념을 상황에 따라, 원자 하나가 차지하는 만큼의 거리에서부터 은하까지의 거리에
이르기까지 매우 폭넓게 사용한다. 컴퓨터에 모호한 규칙이나 부정확한 정의를 다루는
능력을 부여하는 프로그램의 개발은 AI가 도전해야 할 중요한 연구과제 중 하나다.

### 야심적인 목표를 향한 혁신적인 설계

AI문제의 복잡함을 깨달은 1980년대초의 연구자들은 거개가 다 그 이름에 걸맞는
인공지능은 어떤 분야건 새로운 유형의 컴퓨터를 필요로 한다는데 의견을 같이했다.
1982년 일본에서 착수한 제 5세대 컴퓨터 프로젝트는 바로 이 폰 노이만 방식을 따르지
않는 아이디어를 토대로 한 것이었다. 이 야심적인 작업의 목표는 폰 노이만 방식의
컴퓨터보다 수천배나 빨리 연산을 행하는 컴퓨터의 제조, 그리고 이 발달된 컴퓨터에
말이나 글로 표현된 언어를 이해하고 학습, 추론, 그밖에 인간의 지능을 필요로 하는
대부분의 작업을 수행할 수 있는 능력을 부여하는 소프트웨어의 개발이라고 공표되었다.

이 계획을 비롯한 다른 여러 연구의 기초가 되는 기본원리를 소위 병렬처리 (104-107페이지
참조)라 하는데, 이것은 실리콘칩 같은 많은 수의 소규모장치에 작업을 분산시킴으로써
적은 비용으로 처리능력을 비약적으로 발전시킬 수 있다는 전망을 제시한다. 이 접근
방식의 가장 큰 매력은 자연 그 자체의 모방에 있다 할 것이다. 한 개의 처리기는
한 개의 뉴런에 비해 수천 배는 빨리 연산을 행하지만 뉴런의 네트워크는 컴퓨터에
비해 수천 배는 빨리 많은 종류의 작업, 특히 숫자를 다루지 않는 작업을 처리해낸다.
뉴런들은 하나하나의 뉴런이 각기 다른 문제를 풀거나 각기 다른 감각작용을 수행하면서,
동시에 직렬이 아닌 병렬식으로 기능을 발휘하도록 서로 연결되어 있기 때문이다.

병렬처리의 전망이 점차 밝아져가자 일부 연구자들은 인공두뇌학의 개념ㅡ인공신경망을
이용해 신호 패턴을 분석하고 학습을 해나가는 보텀업방식ㅡ을 부활시키기까지 했다.
1980년대초에 출간된 <연상 메모리의 병렬모델>이라는 책이 그러한 움직임에
더욱 박차를 가했다. 그 책은 에든버러대학에서 심리학과 신경생리학을 공부한 후
미국에 건너와 카네기-멜런의 교수가 된 영국인 학자 제프리 힌턴과 브라운대학의
신경생리학자 제임스 앤더슨이 공동편집한 논문집이었다. 힌턴과 앤더슨 그리고 논문의
필자들은ㅡ뉴런의 네트워크를 모델로 한ㅡ이른 바 대형 병렬컴퓨터가 많은 인공지능분야에서
폰 노이만 방식의 컴퓨터보다 훨씬 나을 거라는 설득력있는 주장을 펼쳤다.

생물의 정보처리시스템과 직렬컴퓨터간에는 아주 근본적인 차원에서부터 그 차이가
드러난다. 한 예로 신경망에서의 메모리는 직렬식기계에서처럼 특정한 장소에 붙박혀
있는 것이 아니라 구조 전체에 걸쳐 적절히 분산되어 있다. 또 생물의 네트워크상의
메모리는 대개 2진기호로 저장된 것이 아니라 뉴런이 강하게 또는 약하게 연결된
형태를 취하고 있다. 생물의 네트워크는 고유한 속성 또는 학습을 통해 특정한 자극에
효과적인 반응을 보이도록 되어 있다고 학자들을 믿고 있다. 예를 들어 사람들은
누구나 다 크다라든가 회색이라든가 발이 네 개라는 등의 특징들을 정확히 조합해
'코끼리 탐지' 라는 개념 학습법을 익힐 수 있다는 것이다.

그렇게 분산된 메모리 안에서 각 뉴런은 스스로 결정을 내리는 동시에 그 자체로서
기억장치 역할을 한다. 이러한 배열방식의 장점 중 하나는 탄력성이다. 직렬컴퓨터에서
전선 한 개가 끊어진다든가 트랜지스터 하나가 고장나는  경우와는 달리 신경망에서는
뉴런 몇 개가 손상되었다고 해서 저장된 데이터가 엄청나게 달라진다든가 시스템
전체가 정지되지는 않는다. 분산메모리 시스템의 보다 중요한 특징은 AI연구자들이
내용 주소화 (content addressability) 라 일컫는 능력이다. 이것은 저장된 정보
하나하나가 가상의 숫자로 된 번지에 의해서가 아니라 각기 기억된 내용에 의해 검색되는
것을 말한다. 사람들도 이와 유사한 방식으로, 필요한 경우 자세한 지식들을 재구성한다.
예를 들어 지난 금요일 점심때 무얼 먹었느냐는 질문을 맏은 아이는 그날 일어난
일, 그중에서도 점심 무렵에 있어났던 일을 곰곰 되새기다가 이윽고 점심 때 무얼
먹었는지를 생각해낸다.

### 직렬컴퓨터의 한계

컴퓨터기술의 발달ㅡ진공관에서 트랜지스터를 거쳐 집적회로로, 또 최근에
와서는 초대규모집적회로 (VLSI) 에 이르기까지ㅡ에도 불구하고 거의 변하지 않은
측면이 하나 있다. 현재 사용되고 있는 컴퓨터의 대부분이 1940년대 중엽의 수학자이자
컴퓨터의 선구자, 존 폰 노이만이 고안한 원리에 의해 작동되는 직렬컴퓨터라는 점이다.
폰 노이만 방식은 유연성 있는 많은 다목적컴퓨터를 만들어내긴 했지만, 결정적인
약점 하나를 가지고 있다. 바로 한 번에 한 가지 연산밖에 수행하지 못한다는 점이다.
컴퓨터 공학자들이 보다 빠른 다른 대안을 찾게 된 것은 바로 이 한계 때문이다(102-108페이지
참조).

아래에 개념화되어 나타나 있듯이 직렬컴퓨터는 연산을 제어한고 계산을 행하는
중앙처리장치 (CPU) 와 걸려 있는 프로그램에 대한 명령이나 데이터를 보존하는 기억장치로
이루어져 있고,그 둘 사이에는 데이터버스 (data bus) 라 불리는 전자 통로가 있다.
두 수를 더하는 등의 간단한 연산을 수행하려면 대부분의 컴퓨터는 각 단계마다 데이터가
데이터버스를 타고 왕복해야 하는 몇 개의 단계를 거쳐야만 한다. 그러나 버스는
한 차례에 하나의 명령 또는 한 가지 데이터밖에 수용하지 못하기 때문에 그 단계들은
하나씩 순차적으로 행해질 수밖에 없다. 많은 계산을 필요로 하는 경우 버스는 심각한
장래를 빚기도 한다.

인공지능분야는 이 방식으로 다루어지기에는 너무 방대하고 복잡하다. CPU 가
아무리 빨리 연산을 행한다 할지라도 정보가 데이터버스를 타고 왕복이동하는 시간이
너무 많이 걸리기 때문에 빠른 시간 내에 유용한 해답을 구하기가 힘들어진다. 예를
들어 강력한 직렬컴퓨터에 걸려 있는 한 실험용 AI비전 시스템이 25만개의 픽셀로
이루어진 디지털 영상정보를 처리한다고 해보자. 그 시스템이 관련있는 데이터 이외의
모든 정보를 여과시키는 정교한 알고리즘을 사용한다 하더라도 그것은 자신의 위치와
자기 근처에 있는 장애물들의 위치를 확인하기 위해 1미터를 나아갈 때마다 1분씩
정지하는 장애물코스를 달리는 셈이 된다.

오른쪽의 격자판은 디지털화된 망치의 영상 한 부분에 있는 각 픽셀의 광도 값을
나타내는 그림이다. 컴퓨터 비전 시스템(14-29페이지 참조)에서 평활화라 불리는
경계선검출의 초보적인 단계에는 강도의 미세한 변동을 제거하기 위해 광도값을 조작하는
과정이 포함된다. 여기서 각 픽셀의 값은 이웃하는 네 개의 픽셀 값의 평균치로 대체된다.
512 × 480픽셀 영사에 있는 모든 픽셀들이 이 단계를 거치는 데는 빠른
직렬컴퓨터로 약 3초가 걸린다. 그 기계로 이 영상의 경계선검출 전 과정을 처리하는
데는 약 7분이 소요된다.



### 병렬처리 : 속도전략의 하나

직렬처리에서 나타나는 이른 바 폰 노이만 장애를 극복하고자 과학자들은 병렬처리방식으로
작업이 수행되는 매우 혁신적인 컴퓨터 설계, 즉 많은 계산을 동시에 처리할 수 있는
방안을 실험해왔다. 아래 그림은 이른 바 대형 병렬컴퓨터의 가능한 한 형태를 묘사한
것이다. 이 기계는 각기 독자적인 기억장치(진한 청색)를 갖추고 있는 수십만 개의
소형 처리기(흰색)로 이루어져 있다.

이러한 방식을 이용해 앞 페이지에서 언급한 512 × 480 픽셀 영상의
경계선검출을 하는 데는 직렬컴퓨터로 그러한 작업을 처리하는 것에 비하면 아주
짧은 시간밖에 걸리지 않는다. 이 컴퓨터는 순차적으로 계산을 하는 것이 아니라
픽셀당 하나의 처리기를 동원해 245,760개의 처리기를 동시에 작동시킨다. 각 처리기는
자기가 맡은 픽셀의 광도값을 측정해 이웃한 4개의 처리에 전달하고, 대신 그 4개의
처리기로부터 광도값을 받아 그 합을 구한다. 그리고 나서 처리기는 그 합을 4로
나누어 자기가 맡은 픽셀의 새로운 값을 얻는다. 이 처리기는 245,760가지 픽셀의
새로운 값을 얻는데 장장 3초나 걸리는 고속의 직렬컴퓨터보다 무려 6,000배나 바른ㅡ약
1/2,000초 만에 그 작업을 완수한다.

그러나 현상적인 속도의 증가는 필연코 컴퓨터 비전의 발달로 이어지게 될 것이다.
그러나 두 개 이상의 처리기를 가진 컴퓨터의 제조에는 설계상의 많은 문제가 다른다.
즉, 처리기의 수를 비교적 적게 하는 대신 각 처리기를 크고 강력하게 만들 것인가,
아니면 처리기에 분산시킬 것인가? 각 처리기가 자체 기억장치를 보유하도록 할 것인가,
아니면 한 기억장치를 공유하도록 할 것인가ㅡ또 기억장치를 공유하도로고 했을 경우
두 처리기가 동시에 같은 데이터를 원한다면 어떻게 할 것인가? 또한, 이 병렬식
기계의 프로그램을 작성하는 방법은 물론이고 이 많은 부품들의 회로연결방법 역시
문제가 아닐 수 없다. 결국 인간의 노동력의 분배방식이 작업의 종류에 따라 달라지듯
문제의 유형에 따라 컴퓨터의 설계도 달라질 수밖에 없을 것 같다. 담장을 칠하는
데는 병렬처리가 유용하지만 예술작품을 그리는 데는 그렇지 않듯이 말이다.

### 인간의 연상작용의 비결

이와 같은 연상작용이 인간의 사고 근저에 깔려 있는 듯 하다. 인간은 유사한
개념의 도움을 받거나 치밀한 연상작용의 비결을 통해 부분적인 지식을 가지고서도
사물을 생각해낸다. 사람들은 컴퓨터와 같이 단순히 기계적인 방법으로 수를 더하지
않는다. 우리는 '둘 더하기 둘'에서 계산을 하지 않고도 곧바로 '넷'을 연상한다.
직렬컴퓨터에서는 많은 시간과 노력이 들지만 분산메모리에서는 신속히 처리되는
그러한 연상작용이 아마도 인간의 감각, 인식,일반화, 학습, 직관의 중심부에 자리잡고
있는 모양이다.

사고과정은 일종의 '전개 활동' (spreading activation) , 즉 한 네트워크의 활동이
관련된 다른 네트워크에 자극을 주어 반응을 일으키는 일종의 연쇄반응으로 추측된다.
컴퓨터에게는 까다론운 문제인 시간이나 인과관계의 인식능력이 뉴런에는 있어, 사고과정의
기초를 형성한다. 가장 원시적인 학습방법조차도 연속되는 사건과 사건의 발생시기를
크게 중요시한다. 예컨대 '길들이기' (habituation) 과정에서 동물들은 재깍거리는
시계 소리처럼 반복적이지만 중요하지 않은 자극은 무시해 버리고 보다 중요한 문제를
위해 머리를 비워두는 법을 배운다. '감수성 강화' (sensitization) 의 경우는 그
반대로서, 자동차가 급정거하면 서 내는 끽 소리와 같이 중요한 자극에 커다란 방응을
보이도록 한다.

인공지능 분야의 새로운 한 학파ㅡ이 사람들은 뉴런이 연결돼 있는 것과 같은
조직에서사고 과정이 행해진다고 보기 때문에 스스로를 신연결론자 (new connectionist)
라 부른다ㅡ는 컴퓨터가 뇌와 같은 작용을 하려면 우선 그 모양부터 뇌와 같은 구조를
지녀야 한다고 주장한다. 이들은 실제로ㅡ1950년대와 1960년대에 걸쳐 프랭크 로젠블럿이
생각했던 개념과 매우 유사하게ㅡ신경망의 시뮬레이터 같은 장치를 요구한다.

이 연결론자들의 방식과 내용주소화 방식은 명백한 결함을 지니고 있다. 자유로운
형태의 조직을 가진 이 방식들은 상이한 데이터를 혼동할 가능성이 있는 것이다.
그러나 마찬가지로 자유로운 형태의 길들이기나 감수성 강화, 연상과 같은 과정은
인가의 심리학적인 특질들을 근저에 깔고 있는 듯하다. 예일대학의 오저 섕크는 지능을
자처하는 모든 컴퓨터에는 그와 같은 특질이 삽입되어야만 한다고 주장한다. 섕크는
이렇게 말한다. "오늘날의 컴퓨터는 똑같은 신문기사를 수십 번 읽고도 그걸
이해하지 못합니다. 똑같은 자료를 마냥 반복학습할 뿐입니다. 오래된 것에는 싫증을
내고 새로운 것에는 깜짝 놀랄 수 있어야만 비로소 기계에 지능이 있다고 할 수 있을
것입니다."

### 연결을 만드는 컴퓨터

많은 연구자들은 병렬컴퓨터가 그런 경지에 이르게 되리라고 기대하고 있다. 과학자들은
ㅁ탐사나 관찰, 시행착오 등을 통해 어떤 프로그래머도 쉽게 가르치지 못하는 이의
처리방법을 익힐 수 있는 장치를 개발하고자 하는 몇몇 프로젝트에 노력을 집중시켜왔다.

그러한 야심적인 프로젝트 중 하나가 매사추세츠 케임브리지에 위치한, 매우 낙관적인
이름을 가지 작은 회사 '생각하는 기계사(社)'에 의해 진행되어왔다. 그 처리기의
고안자는 당시 MIT의 마빈 민스키 밑에서 로봇공학을 연구하고 있던 대니얼 힐리스
(Daniel Hillis) 였다. 오클라호마 태생의 힐리스는 특이한 차량에 흥미를 가지고
있어서, 중고 소방차를 몰고다닌 일로 널리 알려져 있다. 그는 또 <링링 브러더스와
바넘 베일리 서커스단>의 광대들과도 폭넓은 교분을 맺어왔다. 보스턴 시민이라면
누구라도 적어도 한 번 이상 힐리스와 그의 광대패 친구들이 소방차를 몰고 사이렌과
종울 울리며 시가지를 질주하는 광경을 목도한 적이 있을 정도로 괴팍한 취향을 가진
인물이었다.

1985년, 함께 작동되는 65,000개의 처리기와 메모리가 장치된 최초의 커넥션 머신
(Connection Machine) 시스템이 완성되었다. 힐리스의 기계는 궁극적으로,그 하나하나의
처리능력이 대략 가정용컴퓨터의 처리능력에 상당하고 각기 자체 메모리를 가지는
100여 만 개의 처리기를 보유할 예정이었다. 힐리스의 기계가 이룬 혁신은, 정교하고도
유연한 기계의 상호연결 시스템과 두뇌의 연산작용을 모사해 처리기가 정보를 전파하고
다른 처리기에 도움을 요청할 수 있게 하는 스위치에 있다. 시스템은 또한 사용자가
프로그래밍을 통해 이 상호연결을 재배열할 수 있게 하고 또 그 기능을 활용해 다른
병렬컴퓨터를 만들어 의학진단에서 로봇차량 조작에 이르는 광범한 영역에 응용할
수 있게 한다.

그와 유사한 프로젝트에는, 제프리 힌턴, 스콧 팔만 그리고 존스홉킨스대학의
테렌스 세지노브스키 및 기타 수명의 연구자들에 의해 카네기-멜런에서 만들어진
작품인 이른 바 볼츠만 (Boltzmann) 기계가 있다. (이것은 10세기의 통계학에 토대를
둔 열역학의 창시자 루드비히 볼츠만의 이름에서 따온 것이다.)시경망과 마찬가지로
볼츠만 기계의 기억장치도 특정한 메모리 셀에 저장된 기호가 아니라 상호연결 패턴으로
이루어졌다. 작동시 볼츠만 기계는 입력되는 패턴과 저장된 연결 패턴을 대조하는
과정을 밟았다.

신경모델 제작자들ㅡ그들의 연구는 대부분 직렬컴퓨터에서의 모의실험에 국한되어
왔다ㅡ의 정신을 번쩍 들 게 한 것은 동물계에서 품종간의 지능의 차이는 뇌 속의
뉴런의 수에 비례한다는 사실이었다. 인간의 뇌 속에 들어 있는 약 1,000억 개의
뉴런에 상당하는 처리기를 가진 병렬컴퓨터를 만드는 일은 천재적인 기술을 요하는
일임에 틀림없다.

신연결론자들 중에는 인공지능 연구에 대한 보다 전통적인 접근방식에 착안하는
것이 이 위기를 극복하는 데 도움이 될 거라고 생각하는 사람들이 많다. 예컨대 수학과
같은 학문의 발견을 통해 인간의 사고력이 향상되었듯이 논리나 기호에 의한 처리가
연결론의 발전에 힘을 줄 수도 있다는 것이다. 그 일례로 마빈 민스키는 퍼셉트론
모양의 많은 병렬컴퓨터가 감지된 데이터를 보다 전통적인 컴퓨터도 조작가능한 기호
형태로 변환시켜 실세계를 다뤄나가게 함으로써 양자의 노력을 결합시키고자 한다.

인공지능을 만들어내려는 노력은 인간이 이루고자 하는 비상한 일의 하나임에
틀림없다. 인공지능의 짧은 역사는 많은 학자들에게 인간의 두뇌가 가진 능력에 대한
경탄의 정을 증폭시켜왔을 뿐이다. 현재의 접근방식과 개념을 가지고 인간 수준의
다양한 지능을 가진 기계의 꿈을 실현하려면 하드웨어와 소프트웨어ㅡ수백만 개의
처리기와 수백만 개의 규칙과 사실ㅡ양면에서의 획기적인 진보가 이루어져야만 한다.
그러한 전망이 과연 실현될 수 있을까 하는 회의론만 점점 득세해간다. 그러나 카네기-멜런의
로봇공학 전문가 한스 모라벡 같은 일부 학자는 장래에는 그 꿈이 실현 될 거라고
말한다. 모라벡의 견해에 의하면, 비밀의 열쇠는, 병렬식이건 다른 어떤 수단이건,
보다 신속한 컴퓨터의 제조에 있다. 그는 실제로 인간 수준의 인공지능이 21세기
초두에는 실현될 거라고 믿고 있다. 그러나 그러한 낙관론을 펴는 사람든 그리 많지
않다.

AI의 야심적인 목표에 대한 근질긴 추구는 컴퓨터기술 전반에 많은 영향을 끼치고
있다. 이제 AI를 다른 컴퓨터기술에서 분리해내기도 쉽지 않다. 그러나 모든 AI 연구자들이
AI가 과학의 주류와 합류하는 것을 반기는 것은 아니다. 실제로 AI분야에는, 일부는
인정하고 일부는 불만을 토로하는 양날을 가진 속담 하나가 있다. "그것이 유용하다면
그것은 AI가 아니다." (If it's useful, it isn't AI.) 가 그것이다. 전통적으로
AI는 멀어져가는 지평선을 마냥 뒤쫓아가는 유형의 사람들, 자신의 연구결과의 실제적
응용에는 그다지 관심이 없는 사람들의 사랑을 받아왔다. 인간 지능의 복잡한 면면이
기계적인 차원으로 전락하는 날 그것은 신비로움과 지금까지 그 연구에 헌신해왔던
학자들의 사랑을 함께 잃게 될 것이다. 마빈 민스키가 말한 대로 "당신이 뭔가에
대해 설명할 때 당신은 그 설명을 통해 그것을 쫓아 버리는 것이다".

그러나 인간의 지능에서 그 신비의 베일이 벗겨지는 건 아직은 요원한 일이다.
천재는 말할 것도 없고 교육받은  성인 수준의 다양한 능력과 지능을 갖춘 컴퓨터가
등장하려면 앞으로 몇 세기가 더 흐를 지도 모른다. 머지 않은 장래에 강력하고도
유용한, 많은 AI의 산물들이 나타나 특수영역의 전문기술들을 다루고 특수목적의
지각 및 운동 과제들을 수행하게 될 것이다. 그러나 가까운 미래에는, 컴퓨터는
아마도 지금까지 기계가 늘 해왔던 일ㅡ특수한 작업에 대한 보조ㅡ의 수준에 머무리게
될 거싱다. 적어도 다음 세기 동안은 만능맨ㅡ아이디어 창출자와 입안자, 문제제기자와
문제해결자ㅡ은 여전히 생물학적인 두뇌에 의존하는 인간이 될 것이다.

### 우주로 진출하는 컴퓨터 탐험가

30여년간에 걸친, 끈질기고도 때로는 찬연한 빛을 발하는 실험들을 통해 여러
분야에 종사하는 과학자들은 이제 가까스로 인공지능이라는 지극히 어려운 문제의
편린을 파악하는 데 성공했다. 그러한 성과들 중 일부ㅡ잘 알려진 전문가시스템,
컴퓨터 비전,자동화, 로봇공학, 자연어 이해 프로그램 등ㅡ는 경영이나 의학 그리고
자동차와 석유산업 등이 실용적인 분야에 즉각 응용되어왔다.

그러나 인공지능의 발달에서 가장 큰 혜택을 받고 있는 분야는 아마 우주탐사부문일
것이다. 최근 들어 NASA(미 항공우주국)와 미국방부 그리고 여러 상업항공사는 우주에서
인간을 대신해 일할 수 있는 시스템의 개발이라는 야심적인 목표를 달성하는데 있어
가장 유망한 인공지능분야에 대한 연구를 가속화시켜왔다.

이 연구의 결과 탄생하게 될 기계는 어느 정도 자동적으로 활동할 수 있는 능력을
가져야만 할 것이다. 그 시스템은 최소한, 전반적인 것이건 특수한 영역에 국한된
것이건간에, 자체의 지식베이스와 또 그 지식들을 끌어내 추론과 판단을 행할 수
있는 수단을 가져야만 한다. 어떤 기계는 우주를 항행할 수 있는 능력을 필요로 할
것이고 또 어떤 기계는 먼 거리에 있는 행성이나 위성의 표면에 착륙할 수 있는 능력을
필요로 할 것이다. 그리고 또 이 컴퓨터 탐험가는 가능한 한 여러 가지 기능을 발휘할
수 있도록 시각이나 청각, 촉각 같은 감각기능뿐만 아니라 경험을 통해 학습하는
능력까지도 갖추어야만 할 것이다.

이러한 여러 가지 능력이 각기 다양한 기계를 통해 시험되어왔고, 또 폭넓은 성공을
거두고 있다. 다음 몇 페이지에 걸쳐 예시한 삽화들은 지금까지 진행되어왔고 또
진행되고 있는 연구를 토대로 하여 21세기 중 언젠가는 실행에 옮겨지게 될 우주탐사방식을
시나리오로 작성해본 것이다. 이러한 예측을 하는 것은 어쩌면 위험한 모험일 것이다.
어떤 관측자가 지적한 대로 "현재의 지식수준을 토대로해 미래의 과학을 예측한다는
건 분명한 역설"이기 때문이다.

### 자동화된 정거장

1990년대 중엽 완성 계획으로 추진중인 지구 최초의 영원한 우주 전초기지는 지구
상공 250마일 지점인 LEO (Lower Earth Orbit) 상에 설치될 예정이다. 거기에는 다목적의
연구 및 제조 시설이 이른 바 후크 앤 스카 (hook and scar)ㅡ정거장의 수명 15-20년이
다하기 전에 새로이 개발된 AI기술들을 가미할 수 있도록 소프트웨어와 하드웨어에
만들어진 입구ㅡ와 함께 설치될 것이다.

우주정거장의 진화과정은 그 정거장의 전자 승무원의 진화과정에 비유되어왔다.
영화 속에 나오는 로봇들과는 달리 우주정거장의 AI 담지체는 아마 외형상 인간의
모습을 띠게 되지는 않을 것이다. 적어도 처음에는, 정거장의 외부 환경과 내부의
물리적 환경을 감시하는 것을 일차적인 목표로 하는 전문가시스템의 커다란 응집체
모양을 띠게 될 것 같다. 그에 사용될 기술의 일부는 현재 우주 프로그램을 위해
개발중인 몇몇 시스템에서 따오게 될 것이다. 그러한 시스템에는 하드웨어를 감시
• 제어하는 치밀한 조정장치인 KATE (Knowledge-based Automatic Test Equipment)
와 데이터베이스에서 정보를 검색해 이해하기 용이한 언어로 답하는 장치인 IMIS
(Intelligent Management Information System)  등이 있다. 우주정거장은 정거장의
동력과 환경제어 및 생명유지 시스템을 감시하는 패턴인식 소프트웨어가 부착된 비디오카메라
등, 일련의 감지기를 갖게 될 것이다. 이상이 발생할 경우에는 규칙에 토대를 둔
추론 시스템이 그걸 파악하여 도형 표시 장치와 자연어를 통해 인간 승무원에게 설명을
하게 될 것이다.

시스템이 발달함에 따라 우주정거장은 곧 청소년기에 이르게 될 것이다. 이 중간단계에
이르면 정거장의 AI 부품은 말로 표현된 질문에 답할 수 있을 정도의 자연어 프로그램과
감시능력을 크게 증대시키는 시각 및 촉각 감지기에 힘입어 적절한 수준의 자동화를
이루게 될 것이다. 이 단계에서는 또 정거장 전체에 걸쳐 있는 시스템이 기초적인
학습능력을 개발해내는 수준에 이르게 될지도 모른다. 보다 정교한 소프트웨어가
등장하게 되면 전문가시스템이 제대로 커버하지 못하는 긴급 상황을 정거장 자체가
처리하게 될 수도 있을 것이다ㅡ즉, 새로 발생한 문제와 지식베이스에서 다루고 있는
상황간의 유사성을 인식하여 그 답을 적절히 수정할 수도 있게 될 것이다.

우주정거장은 마치 하늘에 있는 버스정거장처럼 자동항행하는 우주선의 기지 역할을
하게 될 것이다. 컴퓨터 비전 시스템과 규칙에 토대를 둔 항행시스템이 지구 바깥의
이 작업장에, 달을 왕복하는 방법을 발견하거나 위성들의 위치를 정해주고 또 회수해
정비하는 등의 작업을 수행하는 능력을 부여하게 될 것이다.

### 로봇부대의 기지

구조물들이 기하학적으로 배열되어 있는 오른쪽 그림은 21세기의 자동화된, 달
광물자원의 연구 및 처리시설을 묘사한 것이다. 한 계획안에 따르면, 그러한 장치를
만들 수 있는 장비 일습을 갖춘 일단의 로봇 부대가 달의 자원을 이용해 그 시설을
건조하고 또 인간의 감시를 극소화한 상태로 시설을 운용할 수 있게 될 거라고 한다.
그 기술을 나아가 화성이나 그 위성인 포보스나 데이모스와 같이 먼 거리에 있는
기지에도 활용될 수 있을 것이다.

이 야심적인 계획은 자신을 복제해 계속 증식시켜나가는 자동장치인 이른 바 자기복제시스템의
계획안을 토대로 해 수립된 것이다. 달 개발의 첫 단계에서 이 방식은 로봇 탐광꾼과
광부 그리고 공장노동자들로 이루어진 로봇 부대를 만드는 데 이용될 것이다.

달의 척박한 토양에서 인간에 비해 생명을 유지하기가 용이한 이 기계 원주민들은
거기에다 달 표면에서 철이나 티타늄, 알루미늄, 실리콘, 산속 같은 원소들을 추출해내는
태양열 발전 공장을 짓게 된다. 이 원소들은 다시, 달이나 우주정거장 또는 무중력상태인
LEO 상의 조립공장에서 사용될 우주선 부품 등의 생산물들을 만들어내는 데 이용된다.

공장의 건조 및 운영ㅡ자기 복제는 물론이고ㅡ을 할 수 있는 로봇의 개념은 AI연구의
오랜 숙원이던 폭넓은 영역에 걸친 인공지능의 실현을 전제로 해 성립된 것이다.
그러나 실제로는, 21세기 초반에 우주탐사를 위해 만들어지게 될 로봇은 아마 특정한
영역에 국한되고 규칙을 토대로 작성되는 지금 상태의 전문가시스템이 약간 진보된
버전의 수준에 머무르게 될 것 같다. 그러나 이 이 시스템 병렬컴퓨터 제조기술(102-1028페이지
참조)의 연마 결과 출현할 것으로 기대되는 번개 같은 빠르기의 처리가 부착 될 것이다.
일 처리능력이 점점 증가해감에 따라 나중에 출현하는 시스템은 그 선배들에 비해
시각 및 촉각 감지기를 통해 얻은 방대한 양의 정보를 보다 능숙하게 처리하고 복잡한
규칙들과 지식베이스를 보다 능란하게 조작할 수 있는 체계를 갖추어, 인간의 현장지도
없이도 시스템을 자체운영해 나가게 될 것이다. 이때쯤에는  아마도ㅡ경험을
통해 학습하고 자신의 행동을 환경에 적응시키는 능력을 포함하여ㅡ보다 미묘하고도
파악하기 어려운 인간 지능의 속성이 AI연구의 변경으로 남아 있게 될 것이다.

다양한 기능을 가진 수송차량 한 대가 근처의 노천채굴 광산에서 캐낸 자재를
가지고 만든 달 표면의 연구 및 제조 시설 위를 날아간다. 알루미늄으로 만들어진
우주선 부품 등의 생산물은 먼 하늘에 희미하게 떠 있는 무중력 상태의 조립공장
같은 장소로 보내진다.

### 먼 우주의 선발대

우주에서의 기계의 자치영역은 우주정거자의 제한된 세계에서 인간의 직접적인
개입 없이 우주를 운항하는 독립적인 궤도차량이나 행성탐사선에 이르기까지 매우
광범하게 펼쳐질 것 같다. 그러한 목표를 추구하는 AI와 로봇공학 분야의 지속적인
발전ㅡ시각이나 기타 감각 시스템 또는 로봇에게 다양한 사물의 조작 능력을 부여하는
시스템 등의 개발ㅡ은 이러한 기계들에게 인간의 경지에 근접하는 정확성과 기민성을
제공하게 될 것이다.

오른쪽의 월면이동차 (rover) 는 그러한 로봇공학의 발전된 단계를 보여주는 것이다.
달이나 화성의 표면을 체계적으로 조사하기 위해 고안된 이 로버는 우주정거장에서
일차 시험을 거친 여러 기술들의 결합을 시도하게 될 것이다.

이러한 장치는 처음에는 원격조작을 통한 인간의 엄격한 감시하에 작업을 수행하다가,
패턴인식 시스템과 보다 확장된 지식베이스가 부착되면서 우주정거장 안팎에서 홀로
간단한 작업을 수행하는 능력을 익히게 된다. 촉각감지기의 발달(수술실에서 외과의사를
돕는 로봇팔로 이미 선을 보였음)과 로봇 팔의 제어기술의 발달은 로봇에게 우주정거장
밖에서도 치밀한 과학실험이나 제조조공정을 정확하게 수행할 수 있는 능력을 부여하게
될 것이다.

자동화된 우주선이나 월면 또는 행성 표면을 이동하는 기계에 인간의 감독 없이
어떤 임무를맡길 수 있으려면 그러한 기술들의 발달이 선행되어야만 한다. 또 인간의
탑승하지 않은 채 행성의 표면을 이동하는 차량에는 행성탐사에 필요한 정보와 경험법칙이
주어져야만 한다.이 로봇 로버는 또한 컬러텔레비전 카메라, 레이저 레이더, 패턴인식
소프트웨어 등을 활용한, 고도로 발달된 비전 시스템도 갖추어야만 한다. 그
비전 시스템에는 영상데이터를 들어오는 족족 처리할 수 있는 고속의 처리가가 장착되어야
한다. 이런 모든 시스템을 갖춘 로버는 우주정거장 실험실에 있던 자기 선배만큼이나
민첩하게 지도 없는 땅의 바위와 크레이터를 헤쳐나가면서 흙이나 기타 다른 표본들을
수집하게 될 것이다.

군대의 수색정찰차량을 모델로 해 만든 바퀴 여섯 개의 행성 로버가 화성 표면을
훑으면서 광물자원이나 물 그리고 거주 가능한 지역을 찾고 있다. 스테레오 카메라가
영상 정보를 로버의 비전 시스템에 보내는 사이에 촉각 감지기는 표면을 탐사하고
유연한 팔을 토양 표본을 수집한다.

21세기에는 로봇 탐험가가 우주를 떠돌아다니면서 다른 은하의 실사에 관한 소식을
지구로 전송하게 될 것이다.