현대 인공지능 수준은 딱 이만큼입니다.

비전문가들은 인공지능이라는 말만 듣고 터미네이터 쯤을 생각하는데, 

현대 인공지능은 기껏해야 고양이와 개를 구분하는 정도입니다.

물론 좀 더 많이 그리고 빨리 구분하기는 하죠.

하지만 여전히 구분에서 멈춰있습니다.

이러한 인공지능을 두고 센서쯤으로 치부할 수는 있는데,

이 말은 반은 맞고 반은 틀립니다.

먼저 지능이란 무엇인가를 정의해야 합니다. 

지능은 대상을 알아보는 수준으로 정의됩니다.

단순히 아이큐 테스트로 지능을 측정하는 것은 

경험칙으로 하는 방법이고, 좀 더 과학적으로 보자면

맥락 해석을 얼마나 할 수 있느냐로 더 뛰어난 지능은 정의됩니다.

지능은 대상을 알아보는 능력이라고 말할 수 있습니다. 

우리는 개를 보고 개를 알아본다고 생각하지만 정말 그럴까요?

왜 사람들마다 기억이 조금씩 다른지를 먼저 생각해봐야 합니다.

개한테 물려서 트라우마를 가진 사람과

반려견으로 키운 사람의 개에 대한 이미지는 다릅니다.

그런데 인간의 단어는 이를 구분하지 않습니다. 

그냥 둘다 "개"인 거죠. 

그러므로 사람은 개가 개라고 착각합니다. 

이 개는 그 개와 다르다니깐?

신년토론에서 손석희는 정말로 궁금해서 패널들에게 질문했습니다.

유튜브가 뜨는 시대에 전통 언론은 어떻게 대처해야 하나요?

JTBC를 즐겨 본 사람이라면 "팩트체크"라는 코너를 아실 겁니다.

팩트체크가 어디서부터 유행한 코너인지는 모르겠으나,

언론인이 가장 좋아하는 단어중 하나입니다.

그런데, 좀 아는 사람이라면 팩트 이전에 관점이 존재한다는 것을 압니다.

즉 손석희가 노래하던 팩트는 언론 권력에 기댄 팩트라는 거죠.

그런데 유튜브가 그 권력을 해체해버리자

팩트의 맥락이 변합니다.

언론이 권력을 만들고

기자가 팩트를 찾아내면

대중이 권력과 팩트를 받아들이는 선순환이

유튜브의 개인 미디어 권력에 의해 무너진 거죠.

기자들은 순식간에 기레기가 됩니다.

사실이라는 건 전문가인 기자가 취재를 통해서 생산하는 거지

대중은 전문가가 아니므로 그들이 보는 것은 팩트가 아니라고!

언제쩍 이야기를.

하지만 이를 모르는 순진한 기자들은 팩트를 신봉합니다.

진중권도 팩트를 따져 조국 전 장관을 공격했죠.

그런데 이쯤에서 손석희가 난감해집니다.

팩트를 떠드는 진중권이 초라하다는 것을 

사회자의 관점에서 보게 된 거죠.

이쯤에서 손석희는 거의 울려고 합니다.

눈치 빠른 분들은 엿봤을것.

유튜브는 분명 명암이 존재하는 플랫폼입니다.

기레기를 대체하는 개인유튜버의 소리를 내는 장점이 있지만,

대신 검증되지 않은 가짜 뉴스도 판치는게 유튜브죠.

문제는 JTBC와 같은 기존 언론이 유튜브에 완전히 밀린다는 겁니다.

그냥 밀려서 퇴물이 되는 정도가 아니라

기레기라고 욕먹고, 멍청하다고 욕먹고, 보수꼴통이라고 욕먹습니다.

"나도 한 때는 정의의 용사였다고!"

상식적으로 보자면 검증되고 엄선된 좋은 음식을 두고도

사람들은 덜익고 심지어 가짜도 많은 음식을 더 좋아한다는 것을 

당신은 이해할 수 있겠습니까?

손석희의 심정입니다.

특히나 최근 조국임명사태를 두고

팩트를 최우선 가치로 두던 그의 입장도 나름 이해는 됩니다.

그러던 그가 자신의 신념이 무너지는 것을 

진중권을 통해 엿보게 된 겁니다.

환장하는 거죠. 

특히나 유시민과 진중권이 교차되면서 

이러한 관점이 더 극대화 됐는데,

유시민과 진중권은 원래 비슷한 스텐스를 공유했었기 때문입니다.

그런데 유시민이 강자로, 진중권이 약자의 눈빛으로

토론에 임하고 있는 걸 손석희가 보게 된 거죠.

제가 제목에 인공지능을 썼으면서

정작 본문은 손석희 이야기를 하는 것은

인간의 지능이라는 게 

맥락을 이해하는 것이라는 것을 설명하기 위함입니다.

현재의 인공지능이 단편적인 지식(개와 고양이를 구분)을 인지하는 정도의 

초급 수준인 것은 맞으나,

그나마의 성과가 나온 것은 분명,

구조론적인 구조를 일부 가지고 있기 때문이며,

이러한 인공지능은 

미래에는 터미네이터급의 진정한 인공지능으로 진화할 수도 있습니다. 

즉 더 깊은 계층의 지식을 인식할 수 있도록 발전할 가능성을 가지고 있다는 거죠. 

그게 지도학습(supervised)의 핵심 가능성입니다. 

아니 알파고가 인간을 이겼잖아?

그럼 더 똑똑한 거 아님?

일반에 알려진 알파고는 강화학습을 통해서 훈련한 것이지만,

실제로는 지도학습(정답 기보를 통한 훈련)을 사용했습니다.

물론 나중에 나온 알파고제로 버전은 기보없이 훈련하기는 했습니다만,

사실 바둑의 규칙이라는 더 추상화된 정답을 통해 훈련한 것이므로

강화학습 또한 지도학습의 일부라고 이해할 수 있습니다. 

하여간 더 추상화된 개념을 인지하면 할 수록 

인공지능은 그 이름에 걸맞는 인공지능이 될 겁니다.

사진 수준의 낮은 맥락이 아니라

더 높은 맥락의 대상을 인지하면 그게 지능이라는 겁니다.

이게 인공지능의 현주소입니다.

그러니깐 너무 겁먹지도 무시하지도 말라는 말씀입니다.

물론 인공지능이 게임과 맥락까지 이해하려면 요원하죠.

이해하려 면게임 그 자체를 연결하여

거대한 지식의 나무를 만들어야 하며,

그 최상단에는

너와 나 그리고 게임(제3자)이 위치해야 합니다.

이것부터 시작입니다. 

출처 https://www.clien.net/service/board/park/14325492

고양이가 좀 불쌍하게 생겼는뎅.