'논리'가 아닌 '통계'

 

 

연구자들은 인공지능이 인간의 지능을 더 잘 이해할 수 있게 해줄 것이라는 가정을 폐기했다. 인간이 과제를 수행하는 방식에서 알고리즘을 추출하려 한다면 시간낭비일 뿐이다. 기계의 인공지능은 알고리즘보다는 데이터에 있다.

인공지능 분야는 패러다임 전환을 겪고 데이터 주도 인공지능의 시대로 들어섰다. 새로운 핵심기술은 머신러닝이고, 이제 새로운 언어는 논리가 아니라 통계가 되었다. (48쪽)

 

닉 보스트롬 등의 '기계는 어떻게 생각하고 학습하는가' 중에서(한빛미디어)

 

​(예병일의 경제노트)

 

번역, 영상처리 등 인공지능을 활용하는 서비스가 요즘 빠르게 발전하고 있습니다. 놀라울 정도의 발전 속도입니다.

그 배경에는 '데이터의 터무니없는 효과'라고 불리는 패러다임의 변화가 있습니다. 

우리가 인공지능을 이해하기 위해 알아야하는 핵심 키워드 중 하나입니다.

 

사실 인공지능 분야는 한동안 발전이 정체되어 있었습니다. 그 과정에서 2000년대 중반 연구자들은 중요한 사실을 깨달았습니다. '데이터'가 '이론적 모델'보다 더 강력할 수 있다는 깨달음입니다. 

인간의 지능을 더 잘 이해해 인간과 유사한 알고리즘을 추출하려 고심했던 연구자들은 그것이 사실상 어려운 시도이며, 해답은 알고리즘이 아니라 데이터에 있는 것이 아닌가 하는 사고의 전환에 도달했습니다.

그리고 통계적 기법들을 대량의 양의 데이터와 결합해 수십 년동안 최고의 이론가들도 이루지 못한 높은 수준의 결과를 만들어냈지요.

 

'데이터 주도 인공지능' 시대는 이렇게 시작되었고, '논리'가 아니라 '통계'가 핵심 키워드가 되었습니다. 

머신러닝은 그 과정에서 인공지능의 핵심 기술로 등장했습니다.

 

소량의 통계적 학습 알고리즘과 대량의 데이터로 무장한 인공지능 기계 세대의 등장...

이것이 요즘 우리가 목도하고 있는 우리 주변의 인공지능 활용 서비스의 빠른 발전을 가능케해준 인공지능 분야의 패러다임 전환입니다.

 

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논리가 없지는 않겠지만 인간이 복잡한 논리를 찾기는 힘듭니다. 

그래서 통계를 처리할 수 있는 기술이 있는 지금 통계가 우선이 됩니다.

통계를 바탕으로 초인공지능이 된다면

아마 초인공지능이 인간에게 자연의 논리를 알려 줄지 모르겠네요 ㅡㅡ;;