https://www.zdnet.com/article/rebooting-ai-deep-learning-meet-knowledge-graphs/

게리 마커스는 뉴욕대 심리학과 교수입니다. 작년 로봇공학자인 로드니 브룩스와 함께 Robust.ai란 인공지능 회사를 설립하기도 했습니다. 사실 그보다는 딥러닝에 대한 비판적인 발언들로 유명합니다. 최근에는 딥러닝과 전통적인 AI를 결합한 하이브리드 방식을 강조하고 있습니다.

딥러닝의 한계 중 하나가 인과관계를 이해하지 못한다는 사실입니다. GPT-3가 대표적인 예입니다. 언뜻 말이 되는 것처럼 보이지만, 자세히 읽어보면 앞뒤가 맞지 않는 문장들을 쉽게 발견할 수 있습니다. 세상에 대한 상식이 부족하기 때문입니다.

이를 해결하는 한 방법으로 지식그래프를 적용하자고 주장합니다. 지식그래프는 질의응답 시스템에서 주로 활용되고 있습니다. 데이터에서 추출한 사실들을 관계에 따라 연결하고, 추론 과정을 통해 멀리 연결된 정답을 찾아냅니다. 이렇게 딥러닝에게 상식을 부여하여 좀 더 똑똑하게 만들어 줄 수도 있습니다.

문제는 과연 어떤 방식으로 딥러닝과 연동을 할 수 있는가 입니다. 또한 딥러닝의 장점인 범용성이 불가능할 수도 있습니다. 다른 도메인에 적용할 때마다 사람이 일일이 지식그래프와 추론 알고리즘을 손봐야 될지도 모릅니다. 그리고 범위가 확장되면 사람의 능력으로 다루기가 어려워집니다. 그게 예전 전문가 시스템이 실패한 이유이기도 합니다.

게리 마커스의 주장도 어느 정도 설득력이 있습니다. 다만 이제는 직접 눈에 보이는 결과를 보여주어야 할 때가 아닐까 합니다.