1.1.7 단기간의 과대 선전을 믿지 말자

1.1.6 지금까지 딥러닝의 성과 | 목차 | 1.1.8 AI에 대한 전망

 

딥러닝이 최근 몇 년간 놀라운 성과를 이끌어 냈지만, 사람들이 향후 10년 안에 기대하는 성과는 가능한 것보다 훨씬 높은 편입니다. 자율 주행 자동차 같은 세상을 바꿀 만한 몇 가지 애플리케이션은 이미 가까이 다가왔지만, 신뢰할 만한 대화 시스템이나 사람 수준의 기계 번역 그리고 사람 수준의 자연어 이해처럼 더 많은 것이 오랫동안 어려운 문제로 남아 있을 것 같습니다. 특히 사람 수준의 일반 지능general intelligence에 관한 이야기는 너무 심각하게 다루지 않는 것이 좋습니다. 단기간에 많이 성장할 것이라고 큰 기대를 하는 것은 위험합니다. 기술이 문제를 해결하지 못하면 연구에 대한 투자가 크게 줄어들고 발전은 오랫동안 정체될 것입니다.

예전에도 이런 일이 있었습니다. 과거에도 AI는 장밋빛 전망 뒤에 이어진 실망과 회의의 사이클을 두 번이나 경험했고, 결국 투자의 감소로 이어졌습니다. 1960년대 심볼릭 AI가 그 시작이었습니다. 초창기에 심볼릭 AI에 대한 기대는 매우 높았습니다. 심볼릭 AI 방법에 관한 가장 유명한 개척자이자 지지자 중 한 명인 마빈 민스키Marvin Minsky는 1967년에 “이번 세대 안에 …… ‘인공 지능’을 만드는 문제는 거의 해결될 것입니다.”라고 주장했습니다. 3년 후인 1970년에는 더 정확하게 정량화된 예측을 했습니다. “3년에서 8년 이내에 평균적인 사람 수준의 일반 지능을 가진 기계가 나올 것입니다.” 2016년에도 그런 성과는 여전히 먼 미래의 일로 보입니다. 아직까지 얼마나 오래 걸릴지 예측하는 방법조차 없습니다. 하지만 1960년대와 1970년대 초에는 몇몇 전문가들이 바로 근시일 안에 문제가 해결될 것이라고 믿었습니다(오늘날에도 많은 사람이 그렇습니다). 몇 년 후에 이런 높은 기대가 구체화되지 못하자 연구자들과 정부 자금은 이 분야에 대한 투자를 줄였고, 첫 번째 AI 겨울AI winter이 시작되었습니다(이는 냉전Cold War이 절정에 다다른 후에 나타나는 핵 겨울nuclear winter에 대한 비유입니다10).

이것이 마지막이 아니었습니다. 1980년대에 심볼릭 AI의 새로운 버전인 전문가 시스템expert system이 큰 기업들 사이에서 인기를 끌기 시작했습니다. 초창기 몇 개의 성공적인 스토리가 투자의 물결을 이끌었고, 전 세계 회사들이 전문가 시스템을 구축하기 위해 내부에 AI 부서를 꾸리기 시작했습니다. 1985년 즈음에 회사들은 이 기술에 연간 10억 달러 이상을 사용했습니다. 하지만 1990년대 초기에 이 시스템은 유지 비용이 비싸고, 확장하기 어려우며 제한된 범위를 가진다는 것이 증명되었고 관심은 사그라들었습니다. 이로 인해 두 번째 AI 겨울이 시작되었습니다. 우리는 현재 AI의 과대 선전과 실망의 세 번째 사이클을 목격하고 있는지도 모릅니다. 아직까지는 매우 낙관적인 단계입니다. 단기간의 기대를 조금 누그러뜨리고, 이 분야의 기술적 측면을 잘 모르는 사람들에게 딥러닝이 할 수 있는 것과 할 수 없는 것에 대해 명확히 이해시키는 것이 좋습니다.

 


 

10 역주 핵 겨울은 천문학자 칼 세이건Carl Sagan 등이 1983년에 주장한 것으로 핵 전쟁으로 대규모 환경 변화가 발생하여 지구에 빙하기 가 온다는 가설입니다.

 

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이 글은 도서출판 길벗에서 출간한  “케라스 창시자에게 배우는 딥러닝“의 1장~3장입니다. 이 책의 저작권은 (주)도서출판 길벗에 있으므로 무단 복제 및 무단 전제를 금합니다.

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