연세대학교 컴퓨터과학과를 졸업한 후 광주과학기술원에서 정보통신공학 박사 학위를 취득했으며, 삼성종합기술원을 거쳐 삼성전자에서 수석 연구원으로 근무했다. 옮긴 책으로 『계산기는 어떻게 인공지능이 되었을까?』, 『읽고 쓰고 소유하다』, 『이해하는 미적분 수업』, 『괄호로 만든 세계』, 『역사를 바꾼 영웅들』, 『10대를 위한 첫 코딩』, 『수학 천재의 비법 노트』, 『꿈꾸는 10대를 위한 로봇 첫걸음』, 『코더』 등이 있다.
내가 알고 있는 어떤 학문보다도 인공지능은 무궁무진하다. 철학, 심리학, 인지과학, 신경과학, 논리학, 통계학, 경제학, 로봇공학 등 셀 수 없이 다양한 학문들의 축적된 연구 성과를 사용하고, 새로운 결과물을 가지고 다시 그 학문들에 기여한다. 또한 “인간이 되기 위한 조건은 무엇인가?” 혹은 “인간은 고유한 존재인가?”와 같은 인간의 조건 내지 호모 사피엔스로서 우리의 위치에 관해 근본적인 질문을 던진다.ㅇ
ChatGPT 및 유사 제품이 성공하려면 아직 갈 길이 멀다는 것을 명심하라. ChatGPT는 막대한 온라인 텍스트 정보로 학습시킨 신경망(뉴럴 네트워크)을 이용해 여러분이 듣고 싶은 것을 예측하는 컴퓨터 프로그램일 뿐이다. 눈부신 언어 능력 덕분에 진짜 지능과 혼동하기 쉽다. ChatGPT에는 전혀 정신이 담겨있지 않고, 의식이 있지도 않다. 그리고 믿을 수 없을 만큼 다양한 주제와 분야에서 확실한 경쟁력을 갖고 있지만, 실망스럽게도 ChatGPT가 여러분에게 진실을 말하고 있는지 거짓을 말하고 있는지 아무런 인식도 없다. 실은 진실을 알지도 못한다.ㅇ
아무튼 딥러닝 기술의 끊임없는 발전만으로 이 문제를 다룰 수 있을지는 확실하지 않다. 딥러닝이 일부 해결책이 되기는 하겠지만, 온전한 자동번역 기술을 갖추기 위해서는 신경망의 대형화, 높은 컴퓨터 성능, 산문체의 프랑스어 소설을 포함한 더 많은 학습 데이터만으로는 결코 충분하지 않으며 그 이상의 것들이 훨씬 많이 필요하다. 적어도 딥러닝만큼이나 깜짝 놀랄 만한 혁신이 필요할 것이다. 이런 혁신에 명확히 표현된 지식이 필요할지는 모르겠다. 그러나 어쨌든 명확히 표현된 지식과 신경망 기반 딥러닝 사이의 틈을 메꿔줘야 할 것이다.ㅇ
알파제로에 너무 많은 의미를 부여할 필요는 없다. 알파제로가 이전의 다른 어떤 프로그램보다도 훨씬 범용적인 고수급 게임 프로그램인 것은 맞다. 하지만 범용 지능에서 큰 발전을 이뤘다고 말할 수는 없기 때문이다. 알파제로는 우리가 가진 보편적인 지적 능력을 조금도 가지고 있지 않다.