구글의 알파고 팀이 프로젝트를 시작한지 2년만에
바둑으로 인간을 뛰어넘었다고 하지만,
사실 인공지능 바둑은 1997년 IBM에서부터 시작한
역사깊은 분야였음.
그런 배경에도 불구하고 알파고는 CPU 1202개라는
가정에서는 상상도 못할 엄청난 컴퓨팅 파워가 요구됐었고.

아무리 상향 학습 인공지능이라고 해도
우리 인간이 태어날때부터 세상을 학습하고,
한 분야의 기본 지식을 배우는 데에도
17~20년 정도가 필요한데,
세상 모든 분야의 지식을 인공지능에 학습시키는
것은 쉬운 일이 아니지.
인공지능도 인간과 마찬가지로 지식 뿐만이 아닌
인간에게 통용되는 상식 또한 학습이 필요하고.

또한 양자역학 기술의 한계로
트랜지스터를 작게 만드는데도 한계가 다다르고 있어.
현재 컴퓨팅 성능의 발전은 과거의 발전보다
느리게 진행되고 있다는 거야.
결국 AGI의 학습을 위해 필요한 연산능력이 어느 정도일지
아무도 모르고, 안다고 해도
그 능력을 구현하기도 어려운게 현실이지.