서믿음기자
그 자체로 책 전체 내용을 함축하는 문장이 있는가 하면, 단숨에 독자의 마음에 가닿아 책과의 접점을 만드는 문장이 있습니다. 책에서 그런 유의미한 문장을 발췌해 소개합니다. - 편집자주
인공지능의 정의는 물론, 인공지능이 형성되는 역사적 과정에서 있었던 과학적 시도와 실패를 소개한다. 또한 과거, 현재, 미래에 대한 전망, 인공지능 시스템 구축·작동에 관해서도 알아본다.
머신러닝은 고전적인 인공지능의 한 분야로 상징적 접근법과 연결주의를 모두 아우르고 있다. 여기서 학습 모델은 환경이 제공하는 정보를 고려해 자신을 개선시키는 에이전트의 능력에 주목한다. 종종, 연결주의 시스템의 학습 능력은 그것의 결정적 특징 중 하나이자 인공지능 연구자들에게 가장 매력적인 특징으로 인용된다. 그러나 중요한 것은 상징적인 접근법도 학습에 매우 적합하다는 것이다. 학습에 관한 신경망적 접근의 의의는 그것이 긴 연구 역사에 인공지능에 관한 이러한 핵심적인 관심을 도입했다는 것이다. <115쪽>
만약 강한 인공지능이 가능하다고 가정하고, 저명한 과학자의 예측을 믿는다면, 새로운 종류의 진화가 일어날 것이다. 생물학적 자손을 낳는 대신 우리는 한스 모라벡이 말하는 우리보다 우수한 공학적인 존재인 소위 ‘마음의 아이들’을 생산하기 시작할 것이다. 생물학적·문화적 진화는 모두 정보가 세대에서 세대로 지속되도록 한다. 우리 자신의 후손을 공학기술로 만들면, 인공지능이 우리 종족을 라마르크식 진화로 인도할 수 있다고 대부분의 사람들이 제안했다. 다윈의 자연 선택에 의한 진화 이론과는 대조적으로, 라마르크는 진화가 우리의 일생 동안의 특성을 미래 세대에 전달하도록 허용한다고 제안했다. <170~171쪽>
인공지능 아는 척하기 | 헨리 브라이튼 지음 | 팬덤북스 | 1만3500원
서믿음 기자 faith@asiae.co.kr<ⓒ경제를 보는 눈, 세계를 보는 창 아시아경제(www.asiae.co.kr) 무단전재 배포금지>