본 연구는 2012년의 두 실험, 즉 약칭 ‘알렉스넷’과 ‘구글의 고양이’에 대한 기술공학적인 분석을 통해 이것이 과연 어떤 이유에서 인공지능 개발사에 종별적인 차이와 함께 거대한 변혁을 가져왔는지를 검토한다. 특히 두 실험의 핵심 기술인 ‘합성곱 신경망(Convolutional Neural Network)’과 ‘오토인코더(Autoencoder)’를 살펴보면서 그 각각의 원리와 작동, 메커니즘을 가능한 한 정교하게 언어화해 나간다. 기술에 대한 번역 작업이라 할 수 있다. 다음으로 이 글은 이러한 기술적 논의를 연결고리 삼아 인문사회적인 질문을 던지는 데까지 논의를 확장해 나간다. 무엇보다 이글은 인공지능이 기존의 ‘언어적 전회(Linguistic Turn)’, 즉 언어가 우리의 사유와 경험을 구성한다는 문제설정을 어떻게 기술적 차원에서(기술적 언어를 통해) 반복하는지를 파고들면서, 기계에 의한 또 다른 전회의 가능성, 이른바 ‘인공적 전회(Artificial Turn)’의 성립 여부를 원리적 차원에서 점검한다. 인공지능이 자체의 고유한 방식을 통해 기표와 기의를 결합시키고 또 그럼으로써 이 세계를 인식하고 (재)구성한다면, 마치 언어가 그러했듯이 이 또한 어떤 전회의 한 계기가 될 수 있지 않을까? 이 글은 이를 인공지능이라는 기술적 대상을 중심으로 한 인공적 전회로 규정한다. 마지막으로 이 글은 인공적 전회를 언어적 전회와 나란히 읽어내는 데 그치기보다는, 도리어 그것이 어떻게 언어적 전회를 그 내부에서부터 침식하고 변형하는지, 또 그럼으로써 어떻게 이전과는 다른 새로운 사유를 요청하는지를 규명한다 인공지능과 언어(기호), 세계, 그리고 (기술적)존재로 이어지는 새로운 계열을 묻는 것, 이것이 이 글의 핵심 질문이다.