인공지능(AI)은 논리적인 규칙을 컴퓨터 언어로 표현하는 과정인 컴퓨터 프로그래밍과 달리 컴퓨터가 스스로 규칙을 찾는다. 특히 최근에 많이 사용되고 있는 인공지능의 한 종류인 ‘딥러닝(Deep Learning)’은 인간의 뇌와 유사한 그물망 구조를 컴퓨터에 구현한 후 그 그물망에 데이터를 넣어 학습을 시키는 방식으로 작동한다. 인공지능이 잘 학습되도록 하기 위해서는 입력되는 데이터를 통제하기보다는 데이터가 그물망의 앞뒤 방향으로 자유롭게 잘 흐르도록 하는 것이 중요하다. 
인공지능이 학습하면서 어려운 점은 뒤에서 흘러오는 피드백 데이터가 소실되지 않고 앞으로 잘 전달되도록 하는 것과 엉뚱한 지점에서 학습이 다 된 것으로 착각하지 않도록 하는 것이다. 
이것은 사람의 소통과 매우 유사하다. 피드백 데이터가 잘 흘러야 하는 것은 다른 사람과 잘 연결되어야 한다는 의미이다. 또한 내가 듣고 알고 있는 것을 옳다고 여기는 것이 고정관념인데, 이것은 내가 이미 다 알고 있다고 착각하게 만들어 다른 사람의 이야기를 잘 받아 들이지 못하게 하는 속성이 있다. 이러한 과정은 인공지능이 학습이 다 된 것으로 착각하고 멈추는 것과 비슷하다. 그러므로 타인과 소통하기 위해서는 내 생각이 고정관념에 빠지지 않도록 하는 것이 매우 중요하다.
김민수 책임연구원/ 현대자동차 지능형안전기술센터



 

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