결국 특이점으로 가는 왕도일 수 밖에없음

왜냐면 딥러닝이 그 자체로 인간의 두뇌를 뛰어넘는 능력을 보여주지 못하는 최악의 시나리오가 현실로 입증된다고 하더라도

인간 뇌를 시뮬레이션하는데는 반드시 딥러닝이 필요할 것이기 때문 


하드웨어와 아키텍처의 비약적 개선이 있을 추후의 근미래에는 딥러닝을 통해 뇌의 커넥톰을 파악하고, 더 나아가 뇌의 기능을 추적, 복제하기에 충분한 역량을 확보하게 될터인데

뇌가 어떻게 기능하는지 이해하면 당연히 우리는 새로운 인공지능 알고리즘을 설계하는데 영감을 얻을 수 있고 이를 통해 AGI로 나아갈 수 있음(이런 두뇌 역공학이 레커가 생각한 비약적 기술혁신의 핵심 단계이기도 하고)


실제로 ANN회의론자들 중에 일부는 딥러닝은 "그 자체만으로"는 agi를 달성하지 못할것이다라고 단서를 달곤 하는데

개리 마커스 같은 부류가 특히 이에 해당함. 마커스는 대표적인 ann회의론자 가운데 하나인데 영상이나 연설을 보면 대체로 이런 단서를 붙이는 것을 볼 수 있음

별 것 아닌 것같지만 사실 이것은 딥러닝이 AGI로 향하는 또다른 알고리즘을 고안하는 데 도움이 될 수 있는 가설적 상황까지는 배제하지 않겠다는 얘기임


이런 걸 생각하면 얀 르쿤의 "비행기로는 우주를 날지 못한다"라는 말은 설혹 액면 그대로 인정한다고 해도 적절한 비유는 아니라고 할 수 있는데

사실 그 보다는 딥러닝은 "화성으로 가는 로켓을 만드는 기술"이거나 "화성으로 가는 로켓을 만들 기계를 만들 수 있는 기술" 둘 중 하나의 문제에 가깝기 때문임


하지만 학자나 기술자들은 아직 등장하지 않은 혁신에 대해서는 말하길 꺼리지

그건 인공지능 데이터 사이언스 분야 뿐아니라 일부 포스트모더니즘 PC학문 전공자를 제외한, 인문사회예술자연과학공학계를 포함한 모든 학계/산업계의 공통점임 

이런 보수성이 전문가로서의 전문성을 담보해주는 것이고 공상은 철없는 비전문가들의 영역으로 치부되곤 하니까

그래서 전문가들이 때로 일반인보다 더 선형적이 되곤 하는 것이고 


하지만 미래학자들은 바로 이 공백을 상상해야할 사람이므로

(비록 미래학이라는 학문분과가 엄정한 자기만의 영역을 확보하고 있지는 않지만)

이런 가능성까지 보아야 미래의 가능한 시나리오를 볼 수 있다고 나는 믿음


딥러닝은 과학기술 대폭발을 야기할 가능성을 제시한 첫 번째 인공지능 알고리즘임

버너 빈지옹이나 레커옹이 특이점 얘기 한참하던 25년전~15년전에는 특이점으로 가는 길이 무엇인지 구체화되지조차 않았음 

그냥 하드웨어/연산량을 기준으로 특이점이 올 것이다 얘기했을 뿐이지

근데 딥러닝은 처음으로 우리에게 특이점으로 향하는 길을 어떻게 걸어갈 수 있을지를 제시해줬으며

난제들을 하나하나 차근차근 풀어나가며 이미 기초과학분야에서 적극적으로 활용되고 있음


이 딥러닝은 그 자체로 자가발전을 통해 AGI를 구현하거나 

아니면 AGI를 구현하는데 도움이 될 두뇌 역공학의 핵심기술이 될텐데


딥마인드는 전자의 가능성을 진지하게 생각하고 있고

개리 마커스 같은 회의론자들은 후자의 가능성이 아주 없지는 않겠지만 아직 두뇌 역공학이라든지, 아니면 또 다른 제 3의 방법이라는 것은 아직 우리 눈앞에 당도한 현실이 아니기 때문에 당장은 고려하지 않겠다는 식에 가까운 입장인 것


결국 우리는 특이점을 향해 나아갈 것이고 원하든 원하지 않든 그건 선명하고 가촉적인 현실임 그리고 딥러닝은 그러한 미래로 가는데 가장 핵심적인 도구라고 생각함