[이순석의 디지털 세상읽기] 아집을 극복한 AI들의 세상

세상의 모든 곳에는 쏠림현상이 있다. 많은 이유가 있겠지만, 무게중심이 되는 그 무엇으로 쏠림 현상이 일어나는 것은 자연현상의 일반적 원리이다. 사람의 마음에도 쏠림현상이 있다. 무엇이든 자기 중심적으로만 생각하게 되는 쏠림현상이 있다. 아집이다. 지금 그 가능성에 각광을 한 몸에 받고 있는 인공지능도 이런 쏠림현상 때문에 하마터면 쓰레기통으로 갈 뻔했다는 것을 아는 사람은 많지 않다. 특정한 기능을 훈련시키는 것은 감독학습으로 가능하고, 어떤 가치를 추구할 수 있도록 학습하는 것은 강화학습이라는 방법으로 해결할 수 있지만, 가급적 사실에 입각한 객관적 사고능력을 갖게 하는데 번번이 실패를 했었다. 그러다 찾아낸 방법이 심층학습법(Deep Leaning)이다. 이것의 기본원리는 엄청나게 다양한 기억을 가지게 하여 쏠림현상이 일어나지 않게 하는 것이다. 마치 아집에서 벗어나게 하는 것과 동일한 이치다. 심층학습법은 무감독학습의 원칙을 따른다. 외부의 감독이나 보상없이 자신의 경험을 축적하는 학습법이다. 인공지능은 지금 이순간도 끊임없이 학습을 한다. 우리 사람들은 어떤 노력을 하는가? 이순석 ETRI IDX 아키텍터

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