[딥러닝] 딥러닝의 한계

(이 글은 약간 다른 이야기로 샐 것 같네요. 그리고 개인적인 생각이 많습니다. 참고하셔서 그냥 재미로 읽어주세요.)

 

위키피디아에서는 인공지능을 다음과 같이 설명하고 있습니다.

 

인공지능(人工知能, artificial intelligence, AI)은 기계로부터 만들어진 지능을 말한다. 컴퓨터 공학에서 이상적인 지능을 갖춘 존재, 혹은 시스템에 의해 만들어진 지능,즉 인공적인 지능을 뜻한다. 일반적으로 범용 컴퓨터에 적용한다고 가정한다. 이 용어는 또한 그와 같은 지능을 만들 수 있는 방법론이나 실현 가능성 등을 연구하는 과학 분야를 지칭하기도 한다.

 

뭐 인공지능이란 무엇이냐라는 질문에 대해 답하려면 의견도 많이 갈리고 꽤나 길어질 것 같으니 일단 제쳐두기로 하겠습니다. 어쨌든 인공지능의를 정의하기는 어렵지만, 아시다시피 현재의 인공지능은 진정한 의미의 인공지능이라고 할 수 없습니다. 

 

인공지능을 약인공지능(weak AI)와 강인공지능(strong AI, 범용인공지능)이라고 구분하기도 합니다.(자세하 것은 구글에...) 그리고 현재의 인공지능은 약인공지능에 해당합니다. 즉, 스스로 사고하지 못하고 주어진 문제에 대해서, 특정 분야에 대해서만 지능을 가지는 것입니다. 

 

최근에는 뉴럴 네트워크를 이용한 딥러닝으로 인간을 뛰어넘고 있죠. 하지만 이는 인간이 모델을 설계하고 목적을 할당했기 때문에 가능한 것입니다. 인간과 같이 '사고'하는 것과는 거리가 멀죠. 심지어 딥러닝의 내부를 볼 수도 없고요. 지금의 딥러닝은 인간의 지능을 모방했다기보다는 인간이 사고하는 것처럼 보이도록 구현한 것입니다.

 

당연한 이야기이지만 딥러닝만으로는 강인공지능을 만들 수 없을 것입니다. 그러기 위해서는 다양한 이론들을 이용한 하나의 거대한 '시스템'을 만들어야 하겠죠.(개인적인 생각입니다) 그 일환으로 퍼지 이론 등이 있습니다. 

 

그래서 퍼지 이론에 대해 알아봤는데 퍼지 규칙을 정할 때 딥러닝을 적용할 수 있지 않을까... 라는 생각을 해보았습니다. 그러다가 이 글을 쓰게 됐고요. 뭐 그렇다고요...

 

 

미래에 인공지능의 발전이 어떻게 될지 궁금하네요. 언젠가는 그 변화의 중심에 있고 싶습니다. 진짜로.

 

우선 이번 방학과 인턴쉽이 끝나고 나면 BWAPI 라는 스타크래프트1 API 를 이용하여 봇을 만들면서 다양한 이론들과 알고리즘들을 적용해보고 싶습니다. 뻘짓이야 엄청 하겠지만 재미있을 것 같습니다. 그 이전에 방학동안 공부를 열심히 해야겠지만 말입니다... ㅎ

 

 

P.S. 인공지능의 미래에 대해 자세히 설명한 좋은 포스트가 있습니다. 한 번 시간 잡아서 읽어보세요.