Bruce G. Buchanan

......... 컴퓨터과학과 AI 분야의 탁월한 업적을 남기고 최근 Pittsburgh 대학에서 퇴임했다. Stanford AI lab 에서 일하면서 그와 그의 동료들은 AI 에 중요한 공헌을 했다. 가장 중요한 개념으로 회상해 볼 수 있는 것은 "지식 (knowledge) 이 지능적 행동에 중요하다" 는 것이다. 이러한 관점은 과학과 의학 지식을 포함하는 일련의 프로그램을 성공으로 이끌어 전문가를 오히려 능가하기도 하였고, 전문가시스템 (Expert System) 과 관련된 산업을 창조하였다...........

Bruce 는 2차 세계대전 직전에 Missouri 주의 St. Louis 에서 태어나 전쟁중에 Michigan 주의 Hillsdale 로 이사가 성장했다. 그는 Ohio Wesleyan 대학에서 수학으로 학사를 받고 Michigan 주립대에서 철학으로 박사학위를 받았다. 졸업후 Rand Corporation 에서 일하고 Stanford 대학과 Pittsburgh 대학의 교수를 지냈다. 그는 AAAI 설립에 초석을 놓았고 여전히 AI 의 공인된 리더이다.

term :

컴퓨터 (Computer)   인공지능 (Artificial Intelligence)   지식공학 (knowledge engineering)   전문가시스템 (Expert System)   규칙기반 전문가시스템 (Rule-base Expert System)   의료 (Medicine)   DENDRAL   MYCIN   Edward H. Shortliffe   Edward A. Feigenbaum

site :

Bruce Buchanan : Computer Science of Pittsburgh   Center for Biomedical Informatics   Rule-Based E.S  

Bruce G.Buchanan

Bruce Buchanon retires : 그는 컴퓨터과학과 AI 분야의 탁월한 업적을 남기고 최근 Pittsburgh 대학에서 퇴임했다. Stanford AI lab 에서 일하면서 그와 그의 동료들은 AI 에 중요한 공헌을 했다. 가장 중요한 개념으로 회상해 볼 수 있는 것은 "지식 (knowledge) 이 지능적 행동에 중요하다" 는 것이다. 이러한 관점은 과학과 의학 지식을 포함하는 일련의 프로그램을 성공으로 이끌어 전문가를 오히려 능가하기도 하였고, 전문가시스템 (Expert System) 과 관련된 산업을 창조하였다.

..... Bruce 는 2차 세계대전 직전에 Missouri 주의 St. Louis 에서 태어나 전쟁중에 Michigan 주의 Hillsdale 로 이사가 성장했다. 그는 Ohio Wesleyan 대학에서 수학으로 학사를 받고 Michigan 주립대에서 철학으로 박사학위를 받았다. 졸업후 Rand Corporation 에서 일하고 Stanford 대학과 Pittsburgh 대학의 교수를 지냈다. 그는 AAAI 설립에 초석을 놓았고 여전히 AI 의 공인된 리더이다.

John Aronis 가 최근 Bruce 와 대담을 나누었고 그 일부를 소개한다.

어린시절에 특기한 점은 무었이었나?

나는 학교에서 수학과 과학을 좋아했다. 그러나 대부분의 시간을 클라리넷 연주와 테니스 하면서 보냈다. 나는 내과의사가 되기를 원했던 친형을 우상화했지만 나는 어떤 것에도 집중하지 못했다. 한때는 오케스트라의 지휘자를 꿈꾸기도 했고, 핵물리학자가 되기를 꿈꾸기도 했다.

대학은 어디로 갔나?

Ohio Wesleyan 대학에서 처음에는 핵 물리학자를 위해 물리학과 화학을 공부 하였고, 화학공부를 위해 독일어가 필요하여 공부했고 학년이 올라가면서 철학을 공부하고 수학을 결국 주전공으로 하였다.

대학때 재밌었던 일은?

돈을 벌기위해 중국인의 세탁소에서 일했다. 그 주인은 주판에 대한 책을 보여주고 사용법을 가르쳐 주었다. 계산기대신에 주판을 사용하는 것에 대한 글을 쓰기도 했다.

어떻게 Stanford 에 합류하게 되었나?

아이가 딸린 기혼자로서 수입이 필요했기 때문에 모든 종류의 일을 물색했다. 그중의 하나가 Santa Monica 에 있는 Rand Corporation 으로서 시스템분석, 경영과학 등의 일을 하는 곳으로 핵물리학처럼 나에게는 깜깜한 것이었다. Ed Feigenbaum 과 Paul Armer 가 나를 채용했고, Edward A .Feigenbaum 는 그의 저서 Computers and Thought 를 나에게 주고 읽어보라 하였다. 또한 IPL-V 매뉴얼을 주면서 프로그램 사용법을 가르쳐 주었다. 그와 나는 일로써 가까워 지고 밀접한 관계가 되었다. 나는 자연스럽게 그에게 참고서를 요청했고 철학 박사논문을 완성하고 철학의 교수직을 찾고 있었다. 그는 나에게 Stanford 에서 1 년간 일할 것을 제안하고 컴퓨터 프로그램 작업을 하게 되었다. 1 년간의 post-doc 과정이 22 년간 지속된 것이다.

Stanford 에서의 상황을 설명해 달라

Dendral 프로젝트는 Ed Feigenbaum 과 Joshua Ledenberg (노벨상을 수상한 분자 유전학자), 그리고 프로그래머 Georgia Sutherland 가 시작한 것이다. 그들은 AI lab 에서 나에게 Lisp 을 가르쳤고 메모리 32K 의 PDP-6 에서 작동시켰다. 그것은 충격적이었다. Feigenbaum 과 Ledenberg 는 탁월했지만 무식한 나에게는 관대했다. 그들은 내가 어렵게 프로그래밍 하는 것을 당연하게 받아들였지만, 나는 매우 열등감을 느꼈다. 나는 그들이 하는 규모의 일을 할 수 없었고, 나에게는 불가능한 일을 요청하지 않을 것으로 생각했다. 그래서 Georgia 와 나는 문제를 조금씩 해결해 나갔고 믿을 만한 프로토타입을 만들었다. 나중에 우리는 매우 재능있는 화학자와 수학자를 고용해서 그들이 발명한 새로운 combinatorial graph theory 으로 프로그램을 만들었다. 나는 그처럼 스마트한 사람들과 일하기를 좋아한다.

AI lab 은 나보다 스마트한 사람들로 꽉찼다. Raj Reddy 는 그의 학위논문을 방금 끝냈고 음성이해 연구를 수행하고 있었다. Arthur Samuel 은 그의 checker 게임과 학습 프로그램을 위한 새로운 지식표현에 대해 작업하고 있었다. Ken Colby 는 편집증을 시뮬레이션한 Parry 작업을 하고 있었고, John Chowning 은 음악합성 (music systhesis) 작업을 하고 있었고, Tony Hearn 은 symbolic mathematics 을 위한 프로그램을 쓰고 있었고, John McCarthy 와 Les Earnest 는 로봇 프로젝트를 지도하고 있었다.

Stanford 에서 동료는 누구를 들 수 있는가?

Bob Engelmore 와 Tom Rindfleisch 가 1970 연대초에 Dendral 프로젝트에 합류해서 친한 친구이자 동료가 되었다. Tom Mitchell 은 Meta-Dendral 학습 프로그램에서 나와 같이 작업했고, 나중에는 내가 할 수 있었던 것보다 더 멋있게 할 수 있는 것을 개념화했다.

Ted Shortliffe 는 의과대 학생이었고 함께 일하면 좋겠다는 것을 곧 느꼈다. 그가 연구하고 있던 Mycin 은 의학 진단에 대한 것을 배울 수 있는 기회였다. Mycin 프로젝트는 점점 커져서 놀라운 인물들 즉, Randy Davis, Greg Cooper, Carli Scott, Russ Altman, Bruce Duncan, Barbara Hayes-Roth, Jim Brinkley 이 합류하게 된다. Protein Project 은 NMR 데이터로부터 protein 의 3차원적 모델을 만드는 추론 시스템을 구축하는 것으로서 여러사람이 같이 작업하였다.

Mycin 프로젝트로부터 Randy Davis 와 Bill vanMelle 등은 전문가시스템 shell 에 대한 아이디어를 생각해 냈다. 그것으로 우리들은 최초의 전문가시스템 회사인 Teknowledge 를 만들고 많은 스마트한 인물들을 고용하게끔 되었다. 그때에 나는 그 회사를 관리하기 위해 Stanford 를 떠났고, IBM Watson lab 에 있던 한 친구는 Teknowledge 가 모든 AI 과학자들을 채용해버려 IBM 에서는 그들을 채용할 수 없었다고 설명했다.

당신은 Pittsburgh 에서 무슨일을 했는가?

Stanford 에서 22년을 보내고 내 처 Sally 와 나는 새로운 도전거리를 찾을 때가 되었다고 느끼기 시작했지만, 그러나 그것은 쉽지 않았다. 피츠버그 에서는 두 개의 재미있는 일거리가 생겨서 오게되었다. CMU 에서 Allen Newell 은 처음으로 피츠버그에 올 것을 제안하였고, Jerry Massey 는 철학과에 있었으며 과학철학을 위한 피츠버그의 지적 환경에 대해 매우 긍정적이었다. S.K.Chang 은 전산과학과 학과장이었으며 이미 오랜 탁월한 업적이 있었고 학제간 연구에 큰 관심을 가지고 있었다. health science 부소장이던 Tom Detre 는 가장 능력이 있었고 그것을 많은 사람들이 알고 있었다.

Pittsburgh 에서 동료는 누구를 들 수 있나?

Foster Provost 는 최초의 제자였고 컴퓨터과학을 전공했으며, 다른이들은 지능시스템, 의료정보학, 전기공학, 과학역사와 철학, 정보과학, 생물학 등을 전공하였다. 가장 가까운 동료 교수는 Greg Cooper (의료정보학과 지능시스템), Herb Rosenkranz (공중보건), John Rosenberg (생물학), John Aronis (컴퓨터과학) 등을 들 수 있다.

AAAI 탄생에는 어떤 역할을 하였는가?

AI 를 위한 국가적인 조직이 필요하다는 의견은 Raj Reddy 가 제안했는데, 그때 그는 국제회의 의장이었고 나는 프로그램 좌장이었다. 그는 나와 그 국제회의에 참가한 두사람을 더 모집해서 도움을 요청했다. 나는 membership chair 로 시작해서 secretary-treasurer 로서 7 년간 일했다. 차기회장 2 년을 거쳐 회장 2 년, 전임회장 2 년을 거쳤다. 나는 어떤 스캔들도 없이 조직을 운영해서 다행으로 생각하며, 돈을 공정하게 관리해서 감사하게 생각한다.

오늘날의 AI 는 어떤 상태인가?

AI 의 커다란 목표 - 즉 인간과 기계에서의 지능적 사고와 행동의 성질을 이해하는 것 - 는 곧 실현되지는 않을 것이다. 그러나 컴퓨터를 지능적으로 행동하게 프로그램하는 데에는 중요한 진전이 있어왔다. 부분적으로 이것은 컴퓨터의 기능이 더 커지고 빨라졌기 때문이다. 그러한 그것은 또한 지식과 추론의 상대적인 역할, 불확실성 추론, 의미 정보의 표현, meta-level 추론과 같은 근본적인 이슈들에 대한 이해가 증가했기 때문이다.

과학적 활동은 descriptive (서술하고 조직하는) 이거나 prescriptive (이론으로부터 예측하는 것) 으로 묘사되어 왔다. 이러한 극단 사이에 많은 관찰, 실험, 이론적 작업들의 level 이 존재한다. 우리는 아직 지능을 설명하는 정확한 개념을 가지지 못했을 것이다. 그러나 실행하는 프로그램의 설계와 구현과 함께 실험을 통해서 유용한 새로운 개념들을 발견하게 되리라 믿는다. 나는 실험적인 작업을 선호하는데 그 이유는 만족스런 (satisfying) 결과를 얻기보다는 현 단계에서 그것이 더 효과적 (fruitful) 이라고 생각하기 때문이다. 백지 상태나 어떤 하나의 아이디어를 가지고 출발하기 보다는 무엇이 작동하고 작동하지 않는지에 대한 데이터를 가지고 있다면 더 빠르게 진행될 것이다.

컴퓨터과학과 학생들은 왜 AI 를 고려해야 하나?

AI 의 도전 - 지능의 본질을 찾는 것 - 은 생물학의 도전 - 생명의 본질을 찾는 것 - 또는 다른 과학의 도전 만큼이나 흥분되는 일이다. 그러나 AI 의 50 년의 역사는 개인이 중요한 공헌을 할 수 있기에는 너무 짧다.

Bruce 는 그 자신과 동료들, 제자들을 통해서 AI 에 커다란 공헌을 하였다. 이제 교수직을 떠나 Seattle 의 해변가의 섬에 위치한 새집에서 머물게 된다. 그를 아는 많은 사람들은 직업적으로 개인적으로 여전히 우리와 함께하는 그를 볼 것이다.