인공지능 관련한 요즘 트렌드는 관찰을 바탕으로 뇌를 이해하고, 그리고 그 이해를 바탕으로 기술을 만드는게 아니라, "에라 모르겠다. 일단 실행해보자"입니다. "소위 닥치고 코딩"이죠. 왜냐하면 그들은 인간의 모든 것을 이해할 수 없다고 생각하기 때문입니다. 실제로 과거에 뇌를 절편으로 쪼개고 정밀 관찰해서 만든 알고리즘은 모두 실패했습니다.

인공신경망이라는 것도 사실은 인간신경망과는 별로 상관이 없고, 형태적으로 조금 유사한 것일뿐입니다. 링크의 글은 이러한 과학계의 흐름에서 딥러닝 연구자들과 대치하는, 소위 뇌과학자 그룹에서 연구하는 방식을 써둔 것인데, 대상을 관찰하는 방법은 본질적으로 귀납이며, 귀납은 그 자체로 이미 한계를 가지고 있으므로, 그 결과도 일정하게 한계가 있습니다. 

이런 한계를 정확하게 인식하고, 귀납을 뒤집어 이를 다시 연역적으로 이해하려고 들면 좋겠지만, 모든 뇌과학자가 그런 것은 아니고, 라마찬드란 박사와 같은 일부 비주류 과학자들이 이렇게 하고 있는 형편입니다. 결국 관찰로 모든 것을 이해하겠다고 덤비는 것은 어리석은 것이라는 거죠. 

닥치고 코딩하여 나온 딥러닝이 작동은 하지만 궁극적인 해답은 아니며, 그렇다고 관찰해서 이해하겠다고 덤비는 뇌과학도 답은 아니고, 관찰하면서도 작동할 수 있는 두 마리 토끼를 다 잡을 수 있는 구조론적 해석만이 정답입니다. 물론 실제로는 에디슨식으로 이것저것 다 해볼 수 있는 환경을 만드는게 해답이지만.