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이번 책을 읽으면서 조금은 더 인공지능을 이해하게 된 기회가 되었던 것 같다. 인공지능의 한계라고 생각했던 추상적인 나의 몇몇 생각들을 여러 구체적인 예를 들어주어 설명해주는 내용들이 가장 인상적이었다.
저자는 일반적인 사람들이 생각하는 인공지능과 현재 서비스가 되고 있는 인공지능에는 어떠한 차이와 한계가 있는 지 자세히 알려준다. 현재 기본적으로 인공지능 기술 개발에 주가 되고 있는 딥러닝은 장기적으로는 AI의 만병통치약이 아니다. 결국 진정한 인공지능을 위해서는 상식, 인지 모델, 추론 능력을 가진 강화 학습 모델이 필요할 것이라는 생각이 들었다.
현재 딥러닝의 한계들은 결국 진정한 인공지능을 가기 위해 극복해야 하는 과정 중 하나라고 생각한다. 딥러닝 이론은 수십 년 전에 나왔지만, 해당 이론을 증명할 컴퓨팅 능력과 데이터 양이 부족하여 발전하지 못하였지만 최근 몇 년 간 매우 빠른 속도로 발전하였다. 강 인공지능을 위해서는 인공지능 모델 연구 뿐만 아니라 필요한 데이터, 연산 능력, 에너지 등이 유기적으로 받쳐주어야 한다. 그래서 결국 이러한 부분들이 받쳐주었을 때, 또 한번의 특이점을 통해 저자가 말하는 딥 언더스탠딩의 AI가 우리의 삶을 지대하게 바꿀 것이라 기대한다.
풍부하고 충분한 개념적 이해가 가능한 범용적인 인공지능에 다다르기까지, AI에 대해 어떠한 접근 방식과 생각을 가져야 할지 돌아보게 되었다.
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