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"과거 지식 기반 시스템은 세상의 각 객체가 갖는 의미를 다양한 방식으로 표현하고 그를 기반으로 추론하고자 했으나 수많은 모든 상황을 추론하거나 학습할 수 없었다. 지금 열광하는 딥러닝 방식은 아직 이런 의미 분석에 있어서 (꼭 상식 수준까지는 아니더라도) 매우 제한된 수준의 결과를 보이고 있다."
"딥러닝의 3대 거인이라고 부르는 요수아 벤지오, 제프리 힌턴, 얀 르쿤이 튜링 상 수상 기념 원고를 2021년 7월 CACM에 기고한 ‘인공지능을 위한 딥러닝’에서도 개체를 표현하는 뉴런 그룹을 통해 관계를 표현하는 방안이나 대니엘 카너만이 얘기한 시스템 2에 해당하는 추론과 계획 능력을 딥러닝으로 해결하는 것을 미래의 도전으로 얘기하고 있다."
물론 지금 수준의 딥러닝으로도 충분히 활용할 분야가 많습니다. 하지만 정말 사람과 같은 인공지능을 구현하기 위해서는 추론, 상식과 같은 문제를 해결해야 합니다. 아직 남은 과제가 많다는 것은 딥러닝 개발자로서 오히려 다행이지 않을까요.