https://techit.kr/view/?no=20190818224602

며칠 전 개리 마커스가 와이어드에 올린 글이 큰 반향을 불러일으켰습니다. 뉴욕대 심리학 및 뇌과학 교수인데 인공지능과 관련된 연구를 많이 하고 있습니다. 최근에는 로봇공학의 대가인 로드니 브룩스와 Robost.AI라는 회사를 설립하기도 했습니다.

이 글을 보면 작심하고 딥마인드를 비판하고 있습니다. 매년 적자가 두 배씩 늘어나는데 돈을 벌지 못하고 있습니다. 또한 딥강화학습이 게임같은 좁은 영역에서만 가능하고 실제 문제에서 확장하기 어렵다고 합니다. 마지막으로 딥러닝에 쏠려있는 투자를 인지과학에 분산시켜야 한다고 주장합니다.

사실 결론의 문장이 그가 하고 싶었던 말이라 생각합니다. 개리 마커스는 기호주의를 고수해왔습니다. 최근 신경망이 급격히 발전하면서 하이브리드 방식으로 입장을 선회하였습니다. 신경망을 기반으로 하면서 기호주의적 추론 기법을 도입해야 한다고 말합니다. 여기에 대해서 얀 르쿤이나 데미스 하사비스는 그동안 부정적인 입장을 취해왔습니다.

개인적으로 딥러닝에 인간이 만든 지능을 억지로 삽입하면 안된다고 봅니다. 물론 인지과학이나 뇌과학은 중요합니다. 딥러닝의 새로운 돌파구를 여는데 영감을 줄 수 있기 때문입니다. 하지만 직접적으로 사람이 개입을 하면 오히려 방해가 됩니다. 기계 스스로 학습하고 추론하도록 해야 일반 인공지능에 다가갈 수 있다고 믿습니다.

우리의 지적 능력으로는 지능 자체를 설계하는건 불가능합니다. 지능이 창조될 수 있는 환경을 만드는 것에 만족해야 합니다. AutoML의 발전을 보면 조만간 그 역할도 기계가 스스로 해낼지도 모릅니다. 딥마인드나 다른 딥러닝 회사들이 단기간에 성과가 안나올 수도 있습니다. 그러나 그 대안이 기호주의가 되지는 않을 것 같습니다.

< WIRED 원문 기사 >

-> https://www.wired.com/story/deepminds-losses-future-artificial-intelligence/