1.1.8 AI에 대한 전망

1.1.7 단기간의 과대 선전을 믿지 말자 | 목차 | 1.2 딥러닝 이전: 머신 러닝의 간략한 역사

 

AI에 대한 단기간의 기대는 비현실적일지도 모르지만, 장기적인 전망은 매우 밝습니다. 의료 진단에서부터 디지털 비서까지 확실히 이전과는 다른 여러 중요한 문제에 딥러닝을 적용하기 시작했습니다. AI 역사상 유례를 찾아볼 수 없는 수준의 투자에 크게 힘입어 AI 연구는 지난 5년간 놀라울 정도로 매우 빠르게 발전해 왔습니다. 하지만 이런 발전 중에서 비교적 아주 일부만이 현실 세계의 제품과 프로세스에 적용되었습니다. 딥러닝 연구 성과의 대부분은 아직 적용되지 않았거나, 적어도 전체 산업계를 통틀어서 딥러닝이 풀 수 있는 다양한 종류의 문제에는 적용되지 않았습니다. 일반 의사들은 아직 AI를 사용하지 않고, 회계사들도 마찬가지입니다. 아마 여러분도 일상생활에서 AI 기술을 사용하지 않고 있을 것입니다. 물론 스마트폰에 간단한 질문을 해서 그럴싸한 대답을 얻거나 아마존닷컴Amazon.com에서 유용한 상품 추천을 받고, 구글 포토Google Photos에서 ‘생일’을 검색해서 지난달의 딸아이 생일 파티 사진을 바로 찾을 수 있습니다. 이런 기술은 이전에 비해 많이 발전되었습니다. 하지만 이런 도구는 여전히 우리 일상생활의 액세서리일 뿐입니다. AI는 우리가 일하고 생각하고 생활하는 것의 중심에 들어오지 않았습니다.

AI가 아직 폭넓게 적용되지 못했기 때문에 지금 당장은 AI가 이 세상에 큰 영향을 줄 수 있으리라고 믿기 힘들지도 모릅니다. 비슷하게 1995년으로 돌아가 보면, 그때는 인터넷이 미래에 미칠 영향을 믿기 힘들었을 것입니다. 그 당시에 대부분의 사람들은 인터넷이 자신과 어떻게 연관이 있을지, 우리의 일상생활을 어떻게 바꿀지 이해하지 못했습니다. 오늘날 딥러닝과 AI도 동일합니다. 그러므로 실수를 범하지 말아야 합니다. 결국 AI의 시대는 도래할 것입니다. 그리 멀지 않은 미래에 AI가 우리의 비서가 되고, 심지어 친구가 될 것입니다. 우리의 질문에 대답하고 아이의 교육을 도와주고 건강을 보살펴 줄 것입니다. 식료품을 문 앞에 배달해 주고 A부터 B 지점까지 차를 운전해 줄 것입니다. 점점 더 복잡해지고 정보가 넘쳐 나는 세상에 대한 인터페이스interface가 될 것입니다. 더욱 중요한 것은 AI가 유전학에서부터 수학까지 모든 분야의 과학자들을 도와 새롭고 놀라운 발견을 이루어 냄으로써 인류 전체를 발전시킬 것이란 점입니다.

이 와중에 몇 번의 난관을 만날 수 있고 새로운 AI 겨울이 올 수도 있습니다. 마치 인터넷 업계가 1998~1999년 사이에 매우 과열되었다가 2000년대 초에 몰락하면서 투자가 멈추어 고통을 받았던 것과 같습니다. 하지만 결국 AI 시대는 올 것입니다. 오늘날의 인터넷처럼 우리 사회와 일상생활을 구성하는 거의 모든 과정에 AI가 적용될 것입니다.

단기간의 과대 선전은 믿지 말고 장기 비전을 믿으세요. AI가 아직 아무도 감히 생각하지도 못했던 완전한 모습으로 진정한 잠재성을 발휘하려면 어느 정도의 시간이 걸릴지 아무도 모릅니다. 하지만 AI의 시대는 올 것이고 이 세상을 환상적인 방식으로 변모시킬 것입니다.

 


 

1.1.7 단기간의 과대 선전을 믿지 말자 | 목차 | 1.2 딥러닝 이전: 머신 러닝의 간략한 역사

 

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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