딥러닝 이전의 인공지능에서 인간이 기계에게 설명하기 어려운 이유(기존 기계학습 실패)

1. 설명을 하는 사람이 답을 알고 있어야 한다.
2. 답을 알고 있는 사람이 답을 완벽하게 표현할 수 있는 기호 시스템이 필요하다.

이를 표현하기위해 핵심적인 문제는

1. 보편적인 설명을 하면 강아지 집합의 멤버가 아닌 동물이 포함되고
2. 너무 구체적인 설명을 하면 강아지 집합의 멤버에 다양한 종들의 강아지가 제외

즉 보편과 구체의 역관계를 가지다 보니 동시에 만족시킬 수 없다.

다시 철학으로 넘어가서

보편이란?

강아지의 공통점

1. 다리가 넷이다
2. 체온이 있다.
3. 털이 있다.

기계는 구별이 어렵지만 인간들은 강아지와 다른 동물들을 구별할 수 있다.

출처 : https://kr.freepik.com

인간이 강아지를 강아지라고 이해할 수 있다고 믿는 이유에 대한 오랜 고민

1. 실렴론 : 플라톤이 주장했으며, 우리 눈에 보이지 않는 이데아 세상이 있다. -> 완벽하게 참된 강아지 이데아
2. 유명론 : 아리스토텔레스등이 주장했으며, 강아지의 공통점은 단 하나 이름 뿐이다.

출처: 위키피디아

세상을 이해하기 위해 아리스토 텔레스는 물리,수학,철학 등을 만들었고 이것들을 연결하는 도구로 논리를 만들었다.

서양 철학의 2,500년 동안의 숙제

논리의 핵심 요소

1. 기호(Symbol)
2. 규치(기호를 연결하는 도구)

논리 도구의 발전

1. 라이프니츠(미적분, 모나드론, 최선의 우주등을 일기자 또는 편지에 남김)는 세상의 모든것은 0과 1로 표현할 수 있다고 주장했지만 실패로 이어짐.
2. 불의 논리 AND, OR, NOT, NAND... 기호들의 관계를 수학적으로 표현 가능
3. 엘런 튜링 : 튜링 기계
4. 폰노이만 : 뇌를 모방한 CPU 와 메모리가 분리된 컴퓨터 개발

제가 본 이 책은 철학과 인공지능 그리고 인간의 뇌를 성찰할 수 있는 인공지능 입문 해설서라고 볼 수 있습니다.

저는 개인적으로는 로마 그리스 철학으로 관심을 확장하게 만드는 아주 재미있는 책이었습니다.

유투브를 함께봐도 좋을 것 같습니다.