링크글은 Intelligence와 Automation의 차이에 대한 많은 고민이 들게 만드는 글입니다. Artificial Intelligence는 1960년대 신경망이 등장하면서 쓰이게 된 용어로 알려져 있는데요, 이후 컴퓨팅 파워나 데이터 확보 등에서 어려움을 겪으면서 특별한 진전을 이루지는 못했습니다. 2010년대에 들어 컴퓨팅 파워가 비약적으로 발전하고 빅데이터가 트렌드로 자리잡으면서 딥러닝이 등장했고, 그 후 황금기로 향해 가고 있는 듯 보입니다.
글에서 든 예제 중 하나는 다음과 같습니다. 도로에 있는 각종 물체들을 인식하고 자동 라벨링하는 기술이, 변화하는 환경에 적응하고 살아남는 버섯보다 ‘intelligent’하다고 말할 수 있을까? 링크 글은 이에 대해서 부정적 시각을 가지고 있습니다. 즉, intelligent하다고 부르려면 미리 정해진 방법에 의해 ‘인식’하거나 ‘생성’하는 것으로는 부족하며 미리 학습되지 않은 현상에 대해서 (실시간) ‘적응’하는 메커니즘을 반드시 포함해야 한다는 시각을 가지고 있습니다.
예를 들어, 대화형 챗봇이 있을 때 기 학습된 지식에 대해서 자연스럽게 대답하는 기술은 상당 수준 발전해 있지만, 제가 “감동란의 가격은 1200원이야”라고 가르쳐 주면 이걸 기억했다가 대답해주는 방식은 쉽게 보기 힘듭니다. 이는 일반적으로 지식형 챗봇이 일방적으로 정보를 사용자에게 주는 방식으로 가정한 서비스이기 때문인데, 진정한 대화는 서로에게 가르쳐 줄 수 있어야 한다고 생각합니다.
물론 현재 이러한 온라인 러닝을 통한 적응 기법 또한 연구되고 있으나, 대부분은 학습한 그대로 동작하는 기술로 구성되어 있습니다. 이러한 기술들을 “Fixed AI” 혹은 “Static AI”라고 정의해 본다면 향후 “Adaptive AI” 혹은 “Dynamic AI”가 중요한 한 축이 되지 않을까 하는 예상을 해 봅니다. (Few-shot learning도 이러한 관점에서 바라볼 수 있다고 생각합니다)
