어떤 하인이 주인의 명령을 가만히 기다리고 있다고 하자.
그 하인은 그냥 가만히 있을 수 있을까?
인간에게 움직이지 않는 것은 그냥 아무것도 안 하는 게 아니라
아무것도 안 하는 것처럼 보이도록 움직이는 것이다.
조회 때 운동장에 가만히 서있을 때를 생각하면 이해가 될것.

기계라면 모터에 전원을 끄면 되지만
인간은 기본적으로 아이들이 걸려있는 기계이다.
마치 내연기관이 정차시에도 꺼지지 않고 연료를 소모하는 것처럼
사용하지 않는 배터리가 시간이 지나면 방전되는 것처럼
에너지가 계에 투입되면
설령 외부로 드러나지 않더라도 내부로는 계속 움직이며 에너지를 소모하는 게 정상인데
어떻게 이 인공지능은 주인이 명령하기 전까지는 가만히 기다릴 수 있는가?

이는 프로그래머가 그렇게 하도록 사전에 차단했기 때문.
이른바 지도하는 학습의 한계인데,
현재의 인공지능이 학습한다는 것은
보상을 최대화 한다는 것이며
보상의 최대는 곧 선생님이 정하는 것이며
그러므로 인공지능은 절대로 선생님을 넘지 못 한다.

이는 아직 이 인공지능이 지능이 아님을 보여준다.
지능은 학습과는 다르다.
동료를, 환경을 뛰어넘을 수 있어야 지능이다.
이는 기본적으로 경쟁을 해야한다는 말이며
설령 협력이라도 척력에 의한 인력과 같이 작동해야 한다는 말

결국 그냥 어떤 일을 할 수 있는 정도가 아니라

남보다 더 잘 할 수도 있어야 하는 것
청출어람이어야 하는데
그것을 가르친 사람만큼에서 머무는 게 지금 인공지능의 문제

이게 문제가 되는 이유는
자율주행과 같이 매우 위험한 상황을 미래의 인공지능이 컨트롤 해야 하기 때문
인간만큼만 하려고 하면 인간만큼도 못 하게 되는게
모든 알고리즘의 원리인데
이는 곧 확률과도 관련이 있다.

테슬라가 당장 자율주행을 출시하지 못하는 것은
인공지능이 다루는 확률 때문인데
인공지능은 확률적으로 잘 할 수도 있고
못 할 수도 있으며
이는 인간이 실수를 하는 것과 같은 맥락이다.

문제는 인공지능이 인간 보다 운전을 더 잘해야만 한다는 것이다.
나보다 운전을 못 하는 사람이 택시 운전을 하면
그 택시 못 타잖아.

결국 인공지능이 인간보다 압도적으로 더 잘해야 하며

이는 단순히 학습이 아니라 창의를 할 수 있는 가능성이 있어야 하며 그래야
인공지능에 의한 자율주행이 상용화 될 수 있다는 말이 된다.

사고날 때마다 일일히 가르쳐줄 수도 없고 말야.

인간에 의해 도로는 계속 진화하고 있고

범죄자의 수법도 진화하고

불법주정차 방법도 진화하는 마당에

인공지능이 학습만 해서 언제 따라잡냐고.

학습이 아니라 진화를 해야 진짜 지능이 된다.