딥러닝은 트리 탐색을 멋지게 활용하는 방법이다 기본적으로 문제에 대한 올바른 해결책을 찾기위해 탐색되는 매우 복잡한 검색공간이다

그리고 딥러닝이 인간을 뛰어넘을수 있다는 생각은 AI에 대한 매우 컴퓨터 지향적인 관점이다 그러나 이것은 잘못된 것이다

설명하기 전에 인간의 마음이 어떻게 작용하는지 이해해야한다

인간의 뇌는 여러층으로 구성되어 있다

가장 기본적인 계층은 걷기 먹기 호흡의 기능으로 구성되어 있다 그들은 의식이 없기 때문에 가장 바닥에 있다 인간은 살면서 이러한 기능을 사용하고 있다는 것을 알지 못한다

그 다음 계층은 감정과 본능으로 구성된다 인간은 여전히 이 반구를 많이 사용하지 않지만 사용할때에는 생명을 구하기도 한다

예를들어 곰을보면 뇌가 아드레날린을 터뜨려 심장박동수가 증가할수있고 이것은 생존확률을 높이는행동이다 이 층은 매우 작으며 주로 매우 기본적인 본능을 포함한다


세 번째 계층은 경험을 통한 학습을 ​​포함하며 대부분의 의식이 발생하는 곳이다

이것은 인간의 마음이 경험을 통해 훈련되는 층이다 여기에서 자신과 주변환경행동을 인식하게된다

네 번째 계층은 추상적인 사고를 포함하며 의식적인 추론을 가능하게한다

일단 인간이 이 계층의 힘을 개발하면 거의 모든것을 배우고 거의 모든문제를 해결하고 무엇이든 만들수 있다


이것은 AI가 단순히 흉내낼수 없는 계층이다


학습은 할수있지만 진정으로 배울수는 없다

이것은 문제가 제시된 후에만 ​​문제에 대한 구체적인 해결책을 배울 수 있음을 의미한다

예를 들어 AI가 특정꽃을 인식하도록 프로그래밍되었을수 있다

일단 꽃 그림을 보여주면 앞으로 그 꽃을 알아볼것이다


하지만 꽃의 색깔이나 높이가 다른 변수를 제시하면 꽃의 그림을 인식하지 못한다

물론 AI는 많은 예를 제시하면 더 많은 꽃그림을 인식할수 있다

그러나 이것은 진정한 학습이 아닌 데이터베이스와 같다

이것은 '개'라는 단어를 찾을 때까지 단어 데이터베이스를 검색하는 컴퓨터 운영체제의 정보검색과 유사하다

인간은 '개'라는 단어를보고 '개는 일반적으로 모피로 덮여있고 다리가 4개 있고 고기를 먹고 코가 긴 포유류입니다'라고 말할수있다

그리고 그 정의를 들은후 인간은 자신의 새로운정의를 만들수있다 '긴 주둥이를 가지고 있고 많이 짖는 어떤 털복숭이 동물'

이것은 진정한 학습이다

경험없이 배우는것은 단지 암기일뿐이다

진정한 학습은 새로운것을보고 자신의 정의를 생각할때이다

이것이 AI가 진정으로 달성할수없는 곳이다

학습한다고 주장하는 소위 지각있는 AI는 단지 암기만하는것이다