인공 지능은 뇌를 닮아 가는가

1 전시실 인공 지능의 역사
컴퓨터 이전의 인공 지능 나와 닮은 무언가를 만들고 싶다 | 기호로 생각하기
컴퓨터 이후의 인공 지능 튜링, 인공 지능의 서막을 열다 | 다트머스학회, 그리고 낙관의 시대 | 첫 번째 암흑기 | 전문가 시스템과 두 번째 암흑기 | 인간의 패배, 그리고 21세기 | 인간을 살해한 인공 지능

2 전시실 지능, 계산, 이론
컴퓨터, 계산, 인공 지능 | 기계식 계산기의 시대 | 범용 컴퓨터와 튜링 | 알고리즘, 결정 문제, 튜링 기계
| 인공 지능과 튜링 테스트 | 지능이란 무엇인가 | 강한 인공 지능 | 모라벡의 패러독스 | 중국어 방 패
러독스 | 약한 인공 지능 | 고차 발견법 | 기계 학습 | 강약 조절 | 유진 구스트만 / 뢰브너상

3 전시실 인공 지능 설계도: 기호, 연결, 학습
계산주의 | 무한한 현실 세계 | 기호의 얄팍함 | 기호보다 인지가 우선이다 | 연결주의 | 심화 학습 | 대통합 이론 | 왓슨 승리의 주역 ‘인터넷’ | 데이터, 데이터, 데이터 | SHRDLU의 이름에 얽힌 이야기

4 전시실 인간과 기계들
현대 컴퓨터 과학과 인공 지능의 거인, 튜링 | 바이첸바움과 일라이자 | 패리 | 패리, 일라이자를 만나다 | 우리 곁의 일라이자와 패리 | 누벨 AI 운동의 기수, 로드니 브룩스 | 고차원 대 저차원 | 인공 지능과 겨룬 게리 카스파로프 | 컴퓨터 대 인간: 체스 대국의 역사 | 컴퓨터는 어떻게 체스를 두는가 | 인간과 체스 프로그램이 팀을 이루다 | 인간과 기계의 융합

5 전시실 인공 지능의 미래
왜 인공 지능을 연구하는가 | 인간을 대체하다 | 자연 지능을 돕는 인공 지능 | 여전히 비밀에 싸인 우리의 뇌 | 우리를 닮은 인공 지능은 가능할까? | 특이점 | 인공 지능을 위한 원시 수프 | ‘인공 지능’ 맨해튼 프로젝트 | 인공 지능의 미래 | 인공 지능의 윤리