미디어폴리스시대의 기호이론

미디어폴리스 시대의 기호이론, 박여성, 영상문화 1호, 생각의 나무, 2000, pp. 136 - 177.

인간의 사고와 일상활동 및 생존 자체가 미디어 및 기술의 진화와 구조적으로 접속되어왔기 때문에 멀티미디어 환경의 등장은 인간의 인식의 가능성과 한계에도 변화를 가져왔다. 그것은 많은 문제점을 야기하겠지만, 책의 등장이 계몽주의를 가져왔듯이, 그 변혁은 위기가 아니라 새로운 도전의 기회이다.

문자 없는 사회에서 문화적 기억은 몸을 통해서 실천되며 구두문화에서는 미디어와 운반자, 텍스트의 실행자가 합일체였다. 문자 없이 커뮤니케이션을 통해 현실을 구성하는 것은 재현을 하는 개체마다 편차가 크거나 우발적이며 위험부담이 컸다.

매개와 전승 및 번역이라는 미디어의 새로운 성능이 확보된다. 문자는 원격 커뮤니케이션을 가능하게 하고 사회적 공감이라는 지평을 구축하여 역사의식도 확립하였다. 

구두언어에서 문자언어로 진화가 질적인 변화였다면 필사본에서 인쇄물로의 진화는 양적인 진화이다. 대량인쇄라는 양적인 변화는 결국 질적인 혁명으로 귀결되며 포괄적인 문화적 민주주의가 정착된다.

인터넷 등의 미디어가 등장이 가져온 광속으로 이루어지는 훼손 없는 전달능력은 잠재적인 세계 커뮤니케이션 공동체의 출현을 가능하게 했다. 양적 질적 유토피아가 현실이 된 것이다.

문자기호의 대량생산, 복제혁명 등 종래의 모든 진화가 선택적으로 축적되어온 반면에, 사이버 혁명에서는 모든 것이 양적 질적으로 집적되어 상승효과를 유발하는 총체적 혁명이다.

몸 기호에서 기계기호로 이탈했던 기호의 역사가 다시 몸 기호로, 기능적 기억에서 저장적 기억으로 되었던 것이 다시 기능적 기억으로 회귀하고, 선형적 채널로 축소되었던 기호들이 다시 전방위성으로 진출하면서 기존 텍스트들 사이의 장르 교체와 융합이 무한하게 자유로워지고 텍스트들이 파편기호의 상태가 아닌 기호의 원초적 융합상태로 환원된다. 

하이퍼텍스트 시스템이 작동하는 시대에는 텍스트들이 서로 연결되어 네트워크를 이루는 언어의 간텍스트성은 간매체성으로 확장된다. 선형적 텍스트에서 비선형적 간텍스트로, 언어적 하이퍼텍스트에서 멀티미디어적 간기호성으로 이동한다.

인터넷의 등장

인터넷의 등장, 링크(Linked), 바라바시, 동아시아, 2002, pp. 237 - 264.

1950년대 배런은 핵공격에 대한 커뮤니케이션 시스템의 취약성이 중앙집중형 위상구조에 있다고 판단하고 새로운 분산형 네트워크 시스템, 즉 인터넷을 제안하였다. 그러나 이는 기존 통신 사업체들의 이권 문제와 결부해 일찍 실현되지 못하였다.

1960년경 ARPA 책임자인 밥 테일러는 전국 각지에 나누어진 대 여섯 대의 컴퓨터들 사이에 정보교환이 불가능하다는 것을 깨닫고 그것들을 연결시키기로 했다. 이 계획은 비슷한 목적을 갖고 연구를 해오던 학자의 성과와 맞물려 인터넷이라고 부르는 네트워크를 탄생시키게 된다.

인터넷의 기본 원리는 당초 배런이 생각했던 것과 같지만 공격을 막으려는 의도와는 반대로 통제를 벗어나 자체의 생명력을 가지고 스스로 발전했다. 기술적인 부분뿐만 아니라 사회, 윤리, 경제적 요소 등이 함께 맞물려 자라나는 인터넷의 구조는 생태계에 가깝다.

이러한 점은 인터넷의 성장과 구조에 대한 세부지도를 만드는 것을 어렵게 만든다.

하지만 더 나은 도구와 서비스를 제공하거나 잠재적인 문제 파악을 위해서는 그것의 위상구조를 파악하는 것이 필요하다.

파루소소 형제들은 인터넷 위상구조의 멱함수 법칙을 통해 다양한 물리적 회선으로 연결된 라우터들의 집합체인 인터넷이 척도 없는 네트워크라는 점을 증명했다: 네트워크로 연결된 컴퓨터와 기타 장치들로 구성된 하나의 노드가 다른 노드와 연결되면서 인터넷은 점점 커져갔다. 각 컴퓨터가 특정 노드에 연결하는 방식에는 선호적 연결 경향이 있다. 연결선 수가 더 많은 접속 노드에 우선적으로 관심을 갖고 연결한다는 것. 그 결과 많은 링크를 가진 노드들이 상대적으로 빠른 속도로 링크의 수를 늘려나간다는 것.

인터넷은 성장, 선호적 연결뿐만 아니라 거리(절대적이진 않지만), 프랙탈 구조(세부구조가 전체구조를 반복하는) 등이 서로 얽혀 상호작용하면서 발전한다. 이들 요소들이 공존하면서 미묘하게 균형을 이루기 때문에 인터넷의 척도 없는 위상구조가 그대로 유지된다. 그러나 이 힘의 균형이야말로 인터넷의 아킬레스건이기도 하다. (중심적인 하나가 무너지면 구조가 붕괴되는 위험을 갖고 있으므로)

그 위험의 예 중 하나가 MAI네트워크 서비스가 1997년 라우팅 테이블을 업데이트 하는 과정에 일어난 사건이다. 그러나 정작 인터넷이 가진 위험은 실수로 일어난 국지적인 사고가 아니라 불순한 생각을 가진 국가나 집단이 행하는 고의적인 공격이다. 이런 경우로부터 보호하기 위해서라도 인터넷의 위상구조를 파악하는 것이 필요하다.

기생 컴퓨팅 개념을 통한 일련의 실험은 유휴 컴퓨터 자원을 활용할 수 있는 가능성을 보여주기도 하지만 다른 컴퓨터들로 하여금 의도대로 어떤 계산 작업을 수행하도록 강제할 수 있다는 것을 보여 주었다. 이는 인터넷의 무한한 가능성과 더불어 이것의 취약성, 그리고 이것이 야기할 수 있는 윤리적이고 법적인 다양한 문제를 보여준다. 

월드 와이드 웹의 존재론

월드 와이드 웹의 존재론

김주환, 영상문화, 생각의 나무, 2000, pp. 110 - 135

‘디지털존재’의 존재론적 의미는 무엇일까?

디지털 존재의 사물적 총체성

디지털존재는 물리적 사물과는 다르지만 여러 가지 ‘사물적 특성’을 지니고 있다. 하이데거가 열거한 지속성, 실체성, 외연성 등.

도구로서의 디지털존재

컴퓨터의 도구로서 편리성은 디지털존재의 사용을 통해 드러난다.

개별도구의 유용성이 유용한 사물들의 총체성의 맥락에 의해서 결정되듯이 디지털 존재의 도구성과 유용성 역시 디지털존재적 도구들의 전체성을 바탕으로 해서만 나타난다.

개별적 웹사이트와 그것을 이루는 디지털존재들은 하나의 총합으로서, 하나의 세계로서 편의성을 제공한다. 웹은 하나의 현존재가 다른 현존재들과 함께 교류하고 거주할 수 있는 존재론적 의미에서의 세계이다.

디지털존재의 시공간적 조건

디지털존재는 물리적 사물의 여러 가지 특성을 가지고 있지만 물리적 사물은 아니다.

디지털존재는 객관적인 세계-시간 내에서의 지속성과 세계-공간 내에서의 위치성을 지니지 못하기 때문이다.

디지털존재는 동시에 여러 곳에 존재할 수 있기 때문에 위치성을 갖지 않는다. 이는 어디에나 있으면서 동시에 어디에도 없다.

디지털존재에서는 시점기록가능성이 불가능하다. 컴퓨터 파일이 만들어진 날짜는 변경 가능한 하나의 메모에 불과할 뿐이지 그 자체의 시간성이나 역사성과는 아무런 관련이 없다.

자아, 타자, 그리고 인터넷 상에서의 상호작용

인터넷과 연결되어 있다는 것은 곧 타자와 연결되어 있다는 뜻이다.

사이버-시공간에 있다는 것은 곧 타자와 함께 존재한다는 뜻이며 세계 속에 존재한다는 뜻이다.

월드 와이드 웹 안의 존재로서의 현존재

인터넷상의 디지털 존재는 세계-내적-존재로서의 현존재에 직결되어 있다.

웹은 외재적인 어떤 것이 아니다. 디지털존재로서의 웹 사이트들은 여기에 실존하는 현존재와도 같은 것이다. 웹은 그것을 통해 우리가 세계를 관리하는 하나의 방식이다.

디지털존재의 생산, 복제, 교환, 소비가 일어나는 월드 와이드 웹은 현존재로서의 인간 존재의 새로운 지평을 열어준다. 웹은 시공간의 제한을 넘어 현존재로 하여금 타자와 서로 어울려 함께 존재할 수 있기 위한 새로운 가능성을 제공하며 타자와 함께 존재하기의 새로운 방식이며 나아가 웹은 현존재의 존재론적 의미에서의 세계의 일부를 구성하며 또 그 세계의 지평을 넓히고 있다.

Recent Advances in Computer Vision

Recent Advances in Computer Vision

by Massimo Plccardl and Tony Jan

컴퓨터 비전은 인간의 비전 기능을 컴퓨터에 넣는 AI의 한 분야이다.

현재까지 컴퓨터 비전은 산업 자동화, 로보틱스, 바이오약품, 위성관측 등의 분야에 활용되고 있다.

컴퓨터 비전은 많은 컴퓨테이션을 요하기 때문에 실시간으로 작동되는 시스템을 만드는 것이 최근까지만 해도 문제점이었다. 보통 수백만 MIPS(millions of instructions per second)를 요구하고. 고화질의 이미지를 비디오 속도로 input-output하는 것도 장애였다.

이런 문제를 해결하기 위해서 연구 단체들에서 여러 시스템을 개발했다. 1983년 Goddard Space Flight Center에서 개발된 Massively Parallel Processor(MPP)가 그 중 하나인데, 괜찮은 성능에도 불구하고 비싸고, 복잡해서 산업계로부터는 냉대를 받았다.

그러나 최근, 시스템 레벨에서의 성능 향상으로(마이크로프로세서, 메모리, 버스 등등) 컴퓨터 비전이 폭넓게 사용될 수 있게 되었다. 또한 비디오 카메라의 보급과, 성능이 향상된 저렴한 웹캠 보급도 한 몫했다.

저렴한 하드웨어와 소프트웨어의 등장으로 새로운 방식의 컴퓨터 비전 활용 어플리케이션이 등장했다. 이런 어플리케이션은 사람중심(human-centered)라는 특징을 갖고 있다: 사람이 그 타겟이거나 사람이 작은 카메라를 착용하거나. 비젼 시스템은 다음과 같은 어플리케이션에 중심적인 센서가 되었다.

-human-computer interfaces (사람과 컴퓨터를 연결)

-augmented perception (인간의 인지를 향상시키는 도구)

-automatic media interpretation (비디오나 영화와 같은 디지털 미디어 컨텐트를 분석)

-video surveillance and biometrics

Human-computer interfaces

기본 전제는, 키보드나 마우스를 사용하는 것보다 인간의 제스쳐를 활용하면 더 효율적으로 컴퓨터에 지시를 내릴 수 있을 것이다라는 것. 예로, eye movement를 활용해서 컴퓨터 스크린을 스크롤하는 것. 32% 능률이 향상되었다 함. 카메라로 사람의 제스쳐를 인식하는 거는 디지털 장갑 등을 착용해야 하는 것보다 훨씬 쉽다. 코 위치 인식을 활용한 탁구 게임도 있다. 인텔리전트 홈에도 활용될 수 있다.(사람 들어오면 불켜는 등)

Augmented perception

The Voice: 시각 장애인이 착용하고 다니면, 자동으로 전경을 인지해서 사물의 위치나 크기를 소리로 알려주는 장치.

Media interpretation

원하는 화면을 자동으로 찾게 해주는 데 활용. 예를들어 얼굴 인식 기능을 활용해서 사람이 있는 부분만 찾는 등. CMU face detector가 제일 좋다 함.

또 MPEG-4는 화면에서 중요한 부분은 좋은 화질로 남기고 배경 부분은 화질을 떨어뜨리는 것으로 비디오 파일을 압축하는데, 여기에도 컴퓨터 비전이 쓰인다.

Video surveillance

가장 발전된 컴퓨터 비전 어플리케이션이 video surveillance일 것이다. 저화질의 흑백 화면은 옛날 말이고 요즘은 여러 카메라에서 들어오는 이미지들을 하나로 합쳐서 보여주는데, 이러한 이미지는 화면에서 사람이나 자동차와 같은 사물을 자동으로 인식하고, 분류하고, 행동 분석까지한 정보를 제공한다.

저자가 개발한 것도 surveillance 시스템인데, 주차장에서 차 주인은 자기 차 찾아서 한번에 쭈욱 가지만, 도둑들을 차 안에 훔칠 게 있는지 살펴봐야 하니까 여기저기 둘러보는 등 다른 행동 패턴을 보일 것이라는 전제 하에.

1. 화면에서 배경을 지우고 모든 움직이는 물체를 찾는다.(안 움직이는 거 지우면 되겠지)

2. 움직이는 물체의 높이와 넓이의 비율을 참고해서 그 중 사람만 찾는다.

3. 사람이 움직이는 속도를 계산한다.

4. 그리고, 수상한 행동 패턴을 계산하는 식을 사용해서 도둑 같아 보이는 사람이이 나오면 알람이 울린다.

컴퓨터 비전은 이미 여러 분야에서 활용이 되고 있고, 앞으로도 발전할 것이다.

디지털 인문학 Digital Humanities

Digital_Humanities 
By Peter Lunenfeld, Anne Burdick, Johanna Drucker, Todd Presner and Jeffrey Schnapp
2012
The MIT Press

Preface
우리는 인문학의 드문 기회를 맞이했다. 이는 활자인쇄, 신세계 발견, 산업혁명 등의 문화-역사적 변화의 시기와 다르지 않다. 우리가 맞이한 이 기회는 공공의 삶에 있어서 엄청나게 확장된 창의적인 혁할을 수행할 수 있는 가능성을 가졌다. 이 책은 네트워크 정보 시대에 인간으로 존재한다는 것과 하나의 장르, 매체, 분야, 기관으로 이야기 할 수 없는 research question을 묻고 답하며 유동적인 연구 커뮤니티에 참여하는 것이 무엇을 의미하는지 질문하는 디지털 인문학에 관한 것이다. 디지털 인문학은 크게 확장된 인문학을 의미한다. 이것은 가치, 재현적이고 해석적인 활동들, 의미 창출 전략, 복잡성, 그리고 인간으로 존재하는 것의 모호성을 세계의 경험과 지식의 모든 영역으로 가지고 오기 때문이다. 이는 지식과 의미 창출에 대한 글로벌하고, 역사와 매체를 초월하는 접근이다.
인문학적 문화의 절대적 위기, 한낱 양에 불과한 것에 대한 질의 희생 등에 대해 우려하는 목소리는 여전히 존재한다. 우리의 단지 양과 질 사이의 새로운 융합뿐만 아니라 이 책 자체가 담고 있는 문화 모델의 측면에서 반론을 제기한다. 우리는 인문학이 지난한 위기 속에 있다거나 정통성을 둘러싼 과학과의 또다른 싸움때문에 위험에 쳐해있다고 생각하지 않는다. 반대로, 우리는 이 순간을 인간으로 존재하는 핵심적 창의 활동의 지각에 있어 근본적인 변화의 지점이라고 본다. 이러한 활동에서는 인문학의 가치와 지식이 문화와 사회의 모든 영역을 형성하는 데 필수적인 것으로 여겨진다.
우리가 만든 모델은 실험적이다. 이것은 디자인(information design, graphics, typography, formal and rhetorical patterning)을 research question의 중심에 위치시킨다. 이것은 digital and physical making이 불가분하고 생산적으로 엮여있다고 본다. 이 모델은 collaborative하고 공공의 지식을 중요시한다. 이 책은 중첩의 구조로 이루어져있다.: 기초적 이해를 위한 가이드북, 이 분야에 대한 리포트, 미래와 관련한 비전, 현대 사회와 관련한 새로운 형식의 학문의 형태를 형성하기 위한 도구.

처음 세 챕터는 이 분야의 새로운 방법론과 이것의 사회적 특성 등을 종합적으로 스케치한다. Chapter 1. Humanities to digital humanities는 인문학의 현대적 학문을 위한 트랜스미디어 연구의 새로운 형태와 프로토타이핑, 실험, 도구와 플랫폼 개발의 중요성을 탐구한다. Chapter 2. Emerging methods and genres는 전통적인 학문 활동을 확장시키는 디지털 도구와 플랫폼을 활용한 새로운 방법들이나, 전혀 새로운 학문 활동을 다룬다. Chapter 3. The social life of the digital humanities는 현대 사회에서 디지털 인문학 프로젝트가 수행하는 실제적이고 잠재적인 역할, 그것이 추구하는 목적, 그것에 의해 형성되는 커뮤니티, 주장하는 가치 등을 분석한다.
Chapter 4. Provocation은 디지털 인문학과 인문학 일반의 미래에 관한 과제를 개괄한다. 결론들은 추측에 근거한 것이고 현재 지식의 범위에서는 답할 수 없는 질문들을 제기한다.
주요 챕터에 더해서 두 가지 다른 구성이 있다. Chapter 2 다음의 A portfolio of case studies는 디지털 인문학 프로젝트 수행을 위한 것이다. 우리는 이미 존재하는 오래된 주요 디지털 인문학 프로젝트들 대신, 그것들의 본질적인 요소를 가상의 케이스 스터디 형태로 구성했다. 여기서 우리의 목적은 생산적인 학문의 창조를 위한 프레임워크를 제시하는 것이다. 이 케이스 스터디들은 팀을 꾸리고, 기술적 자원을 결합하고 프로젝트를 cross-disciplinary and multi-institutional 형태에 위치시키는 모델을 제공한다.
Chapter 4 다음의 A short guide to the digital_humanities에서는 이 책의 논쟁들을 세 개의 Q&A로 응축시켰다.  디지털 인문학의 기초를 짧게 개괄하고, 왜 프로젝트가 디지털 인문학에 있어 기본적인 요소인지 답하고 디지털 인문학 작업에 기여하고 이로부터 발전하는 기관의 관계에 대해 기술한다. 이러한 양식이 어떻게 평가되는지 이해하는 것은 중요한 문제가 되었다. 이 점에서 A short guide는 디지털 인문학 작업이 현재 생산, 평가되는 다섯가지 영역을 기술하고 그것들을 SPECIFICATIONS라고 일컫는 체크리스트로 만든다.
Afterword: notes on production은 이 책의 공동 집필과 디자인 과정이 어떻게 이루어지고, 새로운 방식의 지식 형성에 관심있는 이들에게 어떤 교훈을 줄 수 있는지 다룬다.


-디지털 인문학은 네트워크 정보 시대에 인간으로 산다는 것은 무엇인가?에 대해 질문하고 답하는 학문인 것 같고, 이 책은 디지털 인문학이라는 학문 분야를 어떻게 연구해나갈 것인가 하는 프레임워크를 제시하려는 목적인 듯.

After Photography

After Photography
by Fred Ritchin

Preface
디지털 시대에 사는 우리는 더이상 이전의 우리가 아니다. 미디어의 디지털화는 우리를 다른 방식으로 살게 만들었다. 시간, 커뮤니티, 우리 자신, 이 모든 것에 대한 우리의 감각이 변했다. 그럼에도 여전히 우리는 이 혁명의 많은 부분을 보지 못하고 있다.

이 책은 미래에 대한 예측하려고 하기 보다, 급박하게 진화하는 현재를 인정하는 것으로 현재를 이해하고 다음을 생각해보려고 한다. 동시에, 디지털 환경에서 미디어가 우리를 어떻게 바꿀지 고려할 것이다: 우리의 세계관, 영혼과 예술에 대한 개념, 가능성에 대한 견해 등. 디지털 이미지, 휴대전화, 웹 등의 미디어는 실재(real life)를 가상 현실(virtual reality)로 바꾸고 있고, 인공 지능(AI)의 영향도 머지 않았다. 이는 우리에게 어떤 파라다이스를 약속하는가?

사진은 현실의 묘사에 있어 중점적인 역할을 하며 우리의 현실에 대한 시각을 바꾸어왔다. 가장 보편적인 미디어 중 하나인 사진은, 아날로그-디지털 전환을 살펴 볼 수 있는 필터이기도 하다. 새로운 이미징 전략은 아날로그 사진의 한계를 초월할 수 있을 것이다. 디지털 전환의 초기에, 우리는 그러한 인본주의적인 가능성을 주의깊게 그리고 신속히 최대화 시켜야한다. 활자인쇄나 TV 기술과는 달리 디지털 사진은 누구나 쉽게 사용할 수 있다. 그런데 이런 거대한 확장이 세계를 더 좋게 바꿀까? 이러한 기술을 가지지 못한 수십억명의 사람들은 또 뭔가? 사진의 진화 과정은 분석되고 토론될 수 있지만, 이런 지식이 더 나은 미래를 선택하기 위한 전략을 고안하는 데는 잘 사용되지 못하고 있다.

나는 디지털 디바이드나 생존의 문제를 경시하려는 것이 아니다. 그러나 더 가진 자들은 그것을 어떻게 사용해야 할지를 다른 사람들과 대화해야 한다. 미디어의 미래를 포함한 이러한 논의가 어떻게 이루어지느냐에 따라 점점 뒤얽히는 세계의 운명을 결정될 것이다. 우리가 어떤 것을 선택하든 디지털 미디어는 우리를 바꾸게 될 것이다. 왜? 그것이 미디어가 하는 일이고, 의식하고 있든 그렇지 않든 그것을 우리가 원하기 때문이다. 만일 자동차 발생 초기에 우리가 이런 논의를 시작했더라면 지구의 환경은 지금과 다를 것이다.

튜링 테스트 Turing Test

Turing Test

Alan Turing이 1950년 논문 "Computing Machinery and Intelligence"에서 제안한 테스트로, "기계가 생각할 수 있는가?" 하는 질문에서 시작.

A, B가 C(인간심판)와 따로 대화를 하는데 심판이 A, B 중 누가 인간인지 기계인지 구별을 못하게 되면 기계가 인간의 지능을 갖게 된 것이라 할 수 있다는 것. 이 테스트는 질문에 대해 얼마나 맞는 대답을 하는가가 아니라 기계의 대답이 얼마나 인간의 대답과 가까운지를 테스트. 대화는 키보드와 모니터를 이용해서 텍스트로만. 기계가 텍스트를 오디오로 변환하는 능력을 평가하는 것은 논외이므로.

1. History
1. 1 Philosophical background
기계가 생각할 수 있는가 하는 질문은 오랫동안 계속되었다.
마음이 비물질적이라고 믿는 이원론자는 마음을 물질적으로 설명할 수 없다고 생각.
유물론자는 마음을 물질적으로 설명할 수 있다고 믿으므로 마음을 인공적으로 만들 수 있다고 봄.

1. 2 Alan Turing
영국의 수학자로 1956년 AI 연구 분야를 설립하기 십여 년 이전부터 "machine Intelligence"에 대해 고민했다. 1950년의"Computing Machinery and Intelligence"는 기계 지능에 대해 처음으로 출판된 논문. "기계가 생각할 수 있는가?" 하는 질문을 "기계가 인간이 하는 방식으로 행동할 수 있는가?"로 바꾸어서 테스트를 고안. 논문의 마지막에는 AI가 불가능하다고 하는 주장들에 대한 반박.

1.3 ELIZA and PARRY
1966년 Joseph Weizenbaum이 튜링 테스트를 통과하는 프로그램 ELIZA를 만들었다. 키워드에 대해 데이터를 갖고 있고, 사용자가 입력한 문장에서 특정 키워드가 발견되면 이에 맞추어 답을 함. 키워드가 없으면 일반적인 대응을 하거나 앞선 대답을 반복. 몇몇 사람들이 ELIZA가 실제 사람이라고 믿었고, ELIZA가 사람이 아니란 것을 믿을 수 없다는 사람도 있었다. 튜링 테스트를 통과한 최초의 프로그램으로 볼 수 있음.

1972년 Kenneth Colby는 PARRY를 만들었다. 이것은 ELIZA에 '태도 attitude'를 더한 버전. 편집증적 정신분열증 환자의 행동을 모델화하는 것을 시도했다.
한 그룹의 정신의학자들로 하여금 실제 환자와, PARRY를 상담하도록 했다.(teleprinter로).
다른 한 그룹의 정신의학자들에게 그 대화 결과를 보고 실제 환자와 PARRY를 구분하도록 했는데 48퍼센트의 정답률을 보였다.

21세기에는 이러한 버전의 프로그램들이(chatterbots 이라고 알려진) 있다. "CyberLover"는 인터넷 사용자들을 유혹해서 그들의 정보를 캐내고 특정 사이트로 방문하도록 유도해 바이러스를 심으려고 한다.

1.4 The Chinese room
1980년 John Searle은 논문 "Minds, Brains, and Programs"에서 'Chinese room'이라는 실험을 제안했다. 이것은 기계가 생각할 수 있느냐 하는 문제를 테스트하는 방식으로 튜링테스트가 적합하지 않다는 것을 증명하려는 것이었다. Searle은 ELIZA와 같은 소프트웨어는 단지 심볼을(자기가 이해하지도 못하는)을 조작하는 것만으로 튜링테스트를 통과할 수 있다고 언급했다. '이해'없이는 인간이 생각하는 것처럼 생각한다고 할 수 없다는 주장이었다. 따라서 튜링테스트는 기계가 생각하는지 아닌지 증명할 수 없다는 것.

1. 5 Loebner Prize
튜링테스트를 위한 연간 대회로 1991년에 처음 개최되었다. Hugh Loebner는 이 대회는 AI 연구를 발전시키기 위한 것이고, 또 누구도 튜링 테스트를 현실화하려고 하지 않았기 때문이라고. 가장 사람답게 말하는 채터봇을 뽑아 동상을 수여한다. 은상을 받으려면 튜링이 제안한 기초적 형태의 테스트를 통과해야 하는데, 아직 그런 예는 없다. 금상은 시각 및 청각적 의사소통도 가능할 때 준다고 되어 있다. 1991년의 첫 번째 대회에서는 튜링테스트가 과연 쓸모 있는가에 대해 토론했고, 그 해의 승자는 심문자로부터 자신의 정체를 숨기는 데 성공한 프로그램. 이후의 승자들은 중에는 단지 인간의 타이핑 에러를 흉내낸 것 등도 있었으므로 몇몇 연구자들은 이 대회를 쓸모 없다고 생각했다.

2. Versions of the Turing test
Saul Traiger는 3가지의 튜링테스트가 있다고 주장한다.

2. 1 The Imitation Game
튜링의 오리지널 게임은 3명의 참가자를 이용한 게임. A는 남자,  B는 여자, C는 심판 (남자나 여자). C는 A와 B를 볼 수 없고, 단지 텍스트를 통해서만 대화할 수 있다. C는 질문을 통해서 A, B 중 누가 남자고 누가 여잔지 맞춰야 한다. A는 심판을 속이려고 노력하고, B는 심판을 도우려고 노력한다.
튜링은 컴퓨터가 A의 남자 역할을 하도록 제안했다. 컴퓨터는 심판으로 하여금 자신이 여자라고 판단하도록 만드는 것이다.
컴퓨터의 성공여부는, A가 실제 남자일 때의 결과와 A가 컴퓨터일 때의 결과를 비교하는 것으로 판단한다. 튜링은 " 만약 A가 남자일 때 심판이 잘 못 판단하는 빈도가 A가 컴퓨터일 때의 빈도와 비슷하게 일어난다면 컴퓨터가 지능을 가졌다고 할 수 있다"라고.

두 번째 버전의 테스트는 같은 논문에 나오는데, A는 컴퓨터 B는 여자가 아니라 남자. A, B모두 심판을 속이려고 시도.

2. 2 The standard interpretation
일반적으로 튜링 테스트의 목적은, 컴퓨터가 심판으로 하여금 자신이 인간이라고 믿게 할 수 있느냐가 아니라, 컴퓨터가 인간을 흉내낼 수 있느냐하는 것이라고 이해된다. 그런데 이것이 튜링의 의도냐 하는 것에는 논쟁이 있고, 세 번째 버전의 테스트 "standard interpretation" 이 나타났다.(이 테스트를 튜링이 쓴 것인지, 튜링의 글을 잘못 해석한 것인지에 대해서는 의견이 갈린다)
이 세번째 버전에서는 A는 컴퓨터,  B는 사람(남자 혹은 여자)이고, C 심판은 A, B의 성별을 맞추는 것이 아니라 어떤 것이 사람이고 어떤 것이 기계인지 맞추어야 한다.

3. Strengths of the test
3. 1 Tractability and simplicity
튜링 테스트의 매력과 강점은 그 단순성에 있다. '지능', '생각한다'라는 것에 대해 정확한 정의가 없다. 그런 정의 없이는 AI에 대한 중요한 질문에도 대답할 수 없다. 그런데 튜링테스트는 완벽하지 않지만 측정 가능한 무언가를 제시한다. 고로 어려운 철학적 질문에 대한 실용적인 해결책인 것이다.

3. 2 Breadth of subject matter
튜링 테스트의 형식에서 심판은 기계에게 넓고 다양한 영역의 질문을 할 수 있게 되어있다. 잘 디자인된 튜링 테스트를 통과하기 위해서는 기계는 자연어, 지식, 학습, 사고를 해야 한다. 이 테스트는 비디오 인풋도 포함할 수 있고, 물건을 제시할 수도 있다. 따라서 기계가 시각과 로보틱스도 증명하도록 한다. 따라서 이러한 것들은 AI 분야가 풀어야 할 대부분의 문제를 담고 있는 것.

4. Weaknesses of the test
튜링은 이 테스트가 지능이나 다른 인간의 능력을 측정할 수 있다고 명시적으로 이야기하진 않았다. 그는 '생각한다'라는 단어에 대한 대안을 제시하려 했다. 이를 통해 '생각하는 기계'에 대한 비판에 대응하고, 그 분야의 연구가 진행될 수 있도록.
그럼에도 불구하고 이 테스트는 기계의 생각하는 능력을 측정하는 것으로 제시됐다. 그래서 철학자들이나 컴퓨터 과학자들에게 비판받았는데, 컴퓨터와 인간의 행동을 비교해서 컴퓨터의 사고를 판단하는 심판의 판단을 믿을 수 있나?, 인간과 기계의 행동을 비교하는 것의 가치와 비교하는 것 자체의 가치 등. 이 테스트가 과연 AI 분야와 관련이 있는지 의문을 갖는 연구자들도 있었다.

4. 1 Human intelligence vs. intelligence in general
튜링 테스트는 컴퓨터가 지능적으로 행동하는지 직접적으로 테스트하지는 않고, 단지 인간처럼 행동하는지 테스트한다. 인간의 행동과 인간의 지능적인 행동은 같은 것이 아니기에 이 테스트는 지능을 정확히 측정하는 데 있어 두 가지 방면에서 실패할 수 있다.
1. 지능적이지 않은 인간의 행동도 있다.
2. 지능적인 행동 중 비인간적인 것도 있다.
-이 테스트에서 만약 컴퓨터가 인간보다 더 지능적이라면, 컴퓨터는 너무 지능적으로 보이지 않게 애써야 한다. 만약에 컴퓨터가 인간은 못 푸는 문제를 풀어버리면 심판은 그것이 컴퓨터라고 알아차릴 것이고 컴퓨터는 테스트에 실패한다. 따라서 테스트는 인간의 지능 이상을 테스트 할 수 없는 것.

4. 2 Real intelligence vs. simulated intelligence
튜링 테스트는 주체가 어떻게 행동하느냐와 관련되어 있다.(기계의 외부적인 행동). 따라서 이것은 지능 연구에 행동주의 혹은 기능주의적으로 접근하는 것이다. ELIZA의 경우처럼 기계가 생각하는 것 없이 간단한 규칙을 따르는 것만으로 테스트를 통과하는 것이다. John Searle은 외부적인 행동 만으로는 실제로 생각을 하는지 판단할 수 없다고 주장.
튜링은 자신의 논문에 이와 같은 비판을 예견하는 글을 남김: '의식에 대한 미스터리가 없다고 주장하는 것이 아니다. 그러나 이 논문과 관련한 질문에 답하기 이전에 이러한 미스터리들이 꼭 해결돼야 한다고 생각하지 않는다.'

4. 3 Naivete of interrogators and the anthropomorphic fallacy
실제로, 이 테스트의 결과가 컴퓨터의 지능이 아니라 태도나 기술, 혹은 심판의 순진함에 영향받을 수 있다.

4. 4 Impracticality and irrelevance: the Turing test and AI research
주류 AI 연구자들은 튜링 테스트를 통과하려고 노력하는 것은 AI 연구 발전에 기여하지 못한다고 주장.

첫째, 프로그램을 테스트하는 더 쉬운 방법이 있다. 대부분의 AI 관련 영역의 연구는 특정 목적이 있다. 물체 인식, 자동 스케쥴링 등. 이러한 프로그램의 지능을 테스트하려면 그러한 문제를 잘 푸는지 테스트하면 된다.

둘째, 인간과 같은 어떤 것을 만드는 것 자체가 어려운 문제고, 그것은 AI 연구의 기본적인 목적을 달성하는데 필요한 것이 아니다. 비행기를 테스트 하려면 얼마나 잘 나는지 보면 되지 새와 비교할 필요는 없다.
이 부분에 있어 튜링은 그 테스트가 AI 프로그램의 지능을 실용적으로 측정하는 데 사용되는 것을 의도한 것이 아니다. 인공지능의 철학에 관련한 논의에 도움이 될 수 있는 명확하고 이해하기 쉬운 예를 제공하려고 했을 뿐.

5. Variations of the Turing test
5. 1 Reverse Turing test and CAPTCHA
기계와 인간 사이의 하나 이상의 역할의 목적이 바뀐 경우 reverse 튜링 테스트라고 한다.

5. 2 R.D. Hinshelwood는 mind를 'mind recognizing apparatus'라고 묘사했다. 만약 컴퓨터가 자신이 컴퓨터와 상호작용하는지 아니면 인간과 상호작용하는지 판단할 수 있다면 기계가 생각한다라고 여길 수 있다는 것.

5. 3 CAPTCHA가 있고.

5. 4 Subject matter expert Turing test
특정 분야에서 기계의 반응이 전문가의 반응과 구별 안되면.

5. 5 Total Turing test
튜링 테스트에 두 가지를 더 추가한 것으로 심판은 지각 능력(비전)과 물건을 다루는 능력(로보틱스)도 테스트.

5. 6 Hutter Prize
Hutter Prize 설립자는 자연어를 압축하는 것은 튜링테스트를 통과하는 것만큼이나 어렵다고 생각.
장점: 컴퓨터가 심판에게 거짓말을 안해도 된다. 어떤 컴퓨터가 더 지능적인지 측정할 수 있다.
단점: 인간을 이렇게 테스트하는 것은 불가능. 이 테스트의 어떤 점수가 튜링 테스트를 통과하는 것과 같은지 모른다.

5. 7 Ebert test
2011년 영화 평론가 Roger Ebert가 제안. 컴퓨터의 합성 목소리가 억양, 어조, 타이밍 등을 통해 인간을 웃길 만큼 충분한지 테스트.

6. Predictions
튜링은 기계가 결국 이 테스트를 통과하게 될 것이라 생각했다. 2000년이 되면 120MB의 메모리를 가진 기계가 30퍼센트의 심판을 속일 수 있을 거라고 생각. 또한 사람들은 더 이상 '생각하는 기계'의 모순에 대해 생각하지 않게 될 것이라 예견. 또 기계 학습이 중요하게 될 것이라고 예견.
커즈와일은 2020년이면 컴퓨터가 튜링 테스트를 통과할 것이라 예견했다가, 2005년 그 연도를 2029년으로 바꿨다. Mitch Kpor와 Kurzeil은 이에 대해서 2만 달러 내기를 한 상태.


*위키피디아 내용을 번역, 정리하였다: http://en.wikipedia.org/wiki/Turing_test