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다른 기사의 내용까지 달아서 말하자면, 규칙을 분석해서 그 규칙을 이용해서 문제를 푸는게 아니라, 문제를 해결하는 방식을 모델링하고 그 모델링을 기초로 한 알고리즘으로 문제를 해결하게 했다고 함. 

문제 해결 방식 모델링의 요소는 현재의 상황을 의미하는 ‘값’ 어떤 조치를 취할 것인가, ‘정책’ 행동에 얼마나 좋은 결과가 따랐는가 ‘보상’으로 이루어졌고 이를 뮤제로가 학습하면서 계획을 새우는 힘을 가지게 했다고 함.

이를 통해서 계산량과 학습량을 획기적으로 줄였고, 다른 분야로의 확장성까지 갖추게 됐다는 점에서 큰 의미를 가지고 있다고 함.

학계에서는 범용 인공지능의 등장 가능성을 열었다고 고평가하고 있고 나도 상당한 발전을 거둔 결과물이라는데엔 동의하는데, 정작 해결책으로 내놓은 케이스들 까 보면 규칙의 빈틈을 찾거나 현실적 상황을 무시한 엉뚱한 수를 내놓진 않았을까 의구심이 들긴 함.