이런 갤도 있는지는 몰랐는데 이왕 들른김에 궁금했던거 하나 물어볼게.
전부터 궁금했던게 있는데 딥러닝 자체가 뭔가 어림짐작으로 정답에 가까운 값을 도출하는데는 정말 최고의 도구인게 맞는데, 과연 그 이상이 가능할까? 이 부분이 궁금했거든.
예를들어 이미지 인식을 통해 사람들 개개인을 특정한다거나 자율주행 역시 반자동 주행이 가능한 수준까지 왔지.
그런데 한치의 오차도 있어서는 안되는 분야에서도 인공지능이 전문가를 대체할 수 있을까? 하나 예를 들자면 수학적으로 상당히 복잡한 식을 하나 설계하고 이에 대입한 값을 준 뒤 이걸 역으로 딥러닝을 통해 아웃풋을 예측하라고 프로그램을 만들면 입력이 충분하다는 가정 하에 통계적으로 결정계수 0.99 이상의 비교적 정확한 값을 도출하지만 완전히 맞아떨어지지는 못하지.
실제로 중력가속도 공식을 대입해 나온 값을 가지고 학습시켜 지구의 물리량을 대입하면 모델에 따라 다소 랜덤하지만 9.79 ~ 9.81 이라는 값을 얻지만 정확하게 9.8을 얻지 못하는 경우가 많더라고.. 이건 내가 실제로 한번 실험 해 보기도 했던 부분이고..
결과적으로 위의 딥러닝 방식으로 얻어진 값을 가지고 만약 로켓을 지구밖으로 쏘아 정확한 지점에 인공위성을 가져다 놓기위한 미션을 수행한다면 아마도 실패하게 될 가능성이 크다고 봐. 이 경우에는 물리적으로 유도되고 정립된 해답(에 최대한 근사한 결과)이 있으니 그것이 더 정확할거야.
하여 인공지능이 스스로 인간의 실생활에 큰 도움을 줄 수도 있을 것이고, 자율주행과 뉴럴링크 역시 가능할지도 모르지만 더 나아가 궁극적으로 새로운 이론을 만들어내고 이를 개념적으로 정립하는 것은 과연 인공지능이 자체적으로 도달할 수 있는 영역일까? 하는 생각이 들더라고.
실제로 자연의 수많은 현상들을 딥러닝 등을 통해 분석하려 시도하는 연구들이 진행되고 있다지만 아직까지는 큰 성과가 없는 것 같아. 우리나라도 기상예측을 '알파웨더' 라는 프로그램을 통해 최적의 기상예측을 수행하려 하는 프로젝트가 진행중이야.
결과는 더 두고봐야겠지만 나는 앞서 말한 예시들 때문에 인공지능이 훌륭한 도구이자 사람 연구자를 보조하는 역할은 쉽게 할 수 있겠지만 새로운 분야의 창조자 그 자체는 되기 어렵다고 생각해
내 이야기는 갤 분위기와는 조금 다른 의견이라고 생각되긴 하지만 갤러들 의견이 궁금해서 써봤어