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대학에 가는 AI VS 교과서를 못 읽는 아이들

조회 수 79 추천 수 0 2019.02.28 19:24:41


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http://www.yes24.com/Product/goods/66916455

 

 

 

도로보군은 도쿄대 합격을 목표로 2011년 부터 시작된 일본의 인공지능 프로젝트입니다. 이 연구의 책임자인 아라이 노리코 교수가 최근에 출판한 책입니다. 2017년 TED에서 발표한 내용을 더욱 자세하게 풀어냈습니다.

 

https://www.ted.com/…/noriko_arai_can_a_robot_pass_a_univer…

 

대학 입시를 위한 로봇은 몇 년에 걸친 연구 끝에 입학 시험에서 상위 20%에 드는 높은 성적을 거두었습니다. 하지만 역시 도쿄대 입학은 무리였고, 결국 2016년에는 프로젝트가 종료되었습니다.

 

 

 

도로보군에서 사용된 기술은 기본적으로 규칙과 통계적 방법으로 데이터를 검색하는 것입니다. TED 영상에서는 딥러닝을 사용했다고 하지만 책에서는 아니라고 밝혔습니다. 아마 발표를 위해서 조금 과장한게 아닐까 합니다.

 

규칙과 통계에 기반한 알고리즘으로도 세계사나, 수학에서는 상위권에 들었습니다. 암기와 계산이 중요하기 때문입니다. 그러나 영어나 일본어 같이 검색이 아니라 문맥을 파악해야 하는 분야에서는 매우 낮은 점수를 받았습니다.

 

이런 경험을 통해 저자는 기계는 의미를 이해하지 못한다고 거듭 강조합니다. 또한 수식으로 표현하지 못하는 것은 인공지능으로 구현이 불가능하다고 주장합니다. 저자가 수학을 전공했기 때문에 더 그런 생각을 하는지도 모릅니다.

 

 

 

물론 과거 규칙과 통계 기반 인공지능에 한정하면 틀린 말은 아닙니다. 하지만 딥러닝은 다릅니다. 인간의 뉴런을 비슷하게 시뮬레이션했기 때문입니다. 우리는 지금도 뇌의 동작방식을 수식으로 표현하지 못합니다. 그래도 사람이 지능을 갖고 있다는 것을 알고 있습니다. 마찬가지로 딥러닝이 어떻게 판단하는지 수학적인 증명이 없어도 그것이 지능적이라고 인정해야 합니다.

 

딥러닝이 사진을 보고 강아지라고 맞추거나 예문에서 질문에 대한 답을 찾는 것은 모두 의미를 이해한다는 뜻입니다. 당연히 인간의 수준보다는 훨씬 떨어집니다.

 

사람은 강아지 사진을 보면 그와 관련된 생각이 동시다발적으로 떠오릅니다. 강아지가 진돗개구나, 어릴 적 옆집의 꽃순이 닮았네, 애견카페에 놀러가볼까 등등 강아지에서 시작된 전류의 스파이크가 뇌 전체를 흘러가며 연관된 패턴들을 찾아냅니다. 그런 복잡한 활동들이 모여서 의식으로 발현되는 것입니다.

 

반면에 현재의 딥러닝은 아주 가늘고 좁은 영역으로만 동작합니다. 사진 판별, 문장 독해 같이 딱 정해진 하나의 일만 가능합니다. 그렇지만 그 안의 원리는 인간의 뇌의 상당히 유사합니다. 다만 사람보다 낮은 수준으로 의미를 이해할 뿐입니다.

 

 

 

일본을 대표하는 인공지능 전문가의 인식이 아직도 90년대에 머물고 있다는게 안타깝습니다. 그것이 미국과 중국에 비해 일본의 인공지능 기술이 떨어지는 원인인지도 모르겠습니다.

 

딥러닝은 과거의 인공지능과 달리 새로운 패러다임이라고 봐야 합니다. 기계는 점점 사람을 닮아가고 있습니다. 단순히 눈에 보이는 결과만이 아니라 지능적인 행동을 하는 그 근본 원리가 같아지고 있습니다. 아직 제한적이긴 하지만 지금의 발전 속도라면 언제가는 특이점이 올지도 모릅니다. 그것을 의식적으로 부정하기 보다는 겸허히 받아들이고 그 이후의 일을 대비하는 것이 필요합니다.

 






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