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1. 일단 이 책이 흥미를 끈 이유는 모두들 

인공지능에 대해서 너무 기대하고 있는 

현 상황에 일침을 놓는다는 평 때문이다. 


2. AI는 한때 찬밥이었던 시절도 있었다고 한다. 

그때는 인간이 코딩하는 프로그램처럼 해답의 트리를 

일일히 입력하는 방식으로 

시작했었는데 이걸로는 (너무 방대해서)

인공지능을 만들 수가 없었다고 한다. 


2-2. 그런데 지금시대 AI가 각광받는 이유는 

딥러닝 때문인데 

이건 쌓인 데이터가 매우 많아진 (빅데이터)

현재 디지털문화에 기인한다. 

그래서 많은 데이터를 바탕으로 딥러닝이 

기존에 하지 못하던 것을 해내면서 

AI가 뜨기 시작한 것


3. 그러나 딥러닝 기술은 

개와 고양이의 얼굴을 구별해도 

개와 고양이가 뭔지 

그 의미를 인지하지는 못하기 때문에 

강인공지능이 되기 힘들다고 

저자는 말한다. 


4. 예를 들어 초등학생도 이해할만한 일화. 

A는 아버지가 들고 다니던 

열쇠를 집 앞에서 주웠다. 

A는 귀가한 아버지에게 

"열쇠 혹시 잊어버리지 않았나요?" 묻는다

그러자 아버지는 자신의 주머니를 먼저 뒤적이더니

"그거 어디 있었니?" 라고 묻는다. 


여기서 AI는 아버지가 자신의 주머니를 뒤적인 이유와

"그거 어디 있었니?"에서 그거가 

무엇인지 대답하지 못한다. 


5. 이른바 사물의 의미와 

그것이 현실에서 어떤 맥락으로

연결되는지 현재 데이터를 때려 박으면서 학습하는 

AI는 알 수 없다. 

앞의 사례에서 '그거'는 대명사인데 

이걸 딥러닝 시키면

거시기라든지.... 그런걸로.... 확률적으로 

이상하게 알아듣는다. 


6. 아무튼 농담은 집어치우고 

테슬라의 자율주행자동차가 고속도로에서 널브러져 있는

흰색 트레일러에 정면충돌한 일이 있었는데 

테슬라의 자동차의 시점에서는 

트레일러의 바퀴가 보이지 않았기 때문에

그 흰색 트레일러를 하늘로 인식했다고 한다. 

이해의 맥락이 없다는 얘기. 


7. 자율주행 자동차가 

곧 나올 것처럼 말하지만

딥러닝 기술이 아니라 

다른 스타일의 인공지능 기술이 나와야 

가능할 것으로 저자는 전망하고 있다. 


8. 이 책 말고 

아래 책도 좋았다. 그러나 정확히 현재 딥러닝의 맹점에 대해서는 

본책이 더 좋았던 것 같다. 




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