"전이학습(transfer learning)이 일반 인공지능으로 가는 열쇠가 될 것이라 생각합니다. 이를 위해서는 우선 학습한 사실에서 인지적인 세부사항을 추상화해야 합니다. 그리고 여기에서 개념적인 지식을 획득하는 것이 전이학습을 할 수 있는 핵심입니다."

최근 전이학습이 많이 연구되고 있습니다. CNN 모델을 사전훈련하고, 일부 레이어를 교체하여 새로운 이미지로 학습합니다. BERT나 GPT2 같이 자연어처리에서도 이런 방법을 주로 활용합니다.

사람도 무언가를 배울 때 제로에서 시작하지 않습니다. 평생 쌓아온 지식을 바탕으로 새로운 사실을 이해합니다. 딥러닝 역시 같은 방식이 필요하다고 봅니다. 특히 라벨 없이 스스로 패턴을 파악하며 학습하는 것이 중요합니다. 이렇게 비지도학습과 전이학습이 결합된다면, 지금까지와 비교할 수 없을 만큼 인공지능이 널리 활용될 것이라 예상됩니다.