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19/01/12 12:43
요즈음 딥러닝, 신경망쪽을 공부하고 있는데, 특기할만한게 있더군요. 신경망의 학습방식은 정보의 원형을 그대로 기억하는게 아니고, 정보의 특성만을 기억한다는 거죠.
예를 들어서 A라는 문제에 대해서 B라는 답을 내는 인공지능이 있다고 했을때 그 회로를 뒤집어서 B를 입력하면 A가 아닌 A와 비슷하지만 두루뭉실한 문제의 원형(?)을 나타냅니다. 왠지 생물의 뇌도 비슷한 형태가 아닐까 싶어요. 지식을 주입한다고 해도, 그 추론과정이나 논리를 완벽한 형태로 저장하고 있는 것이 아니라, 손실압축된(?) 형태로 가지고 있는것이 아닐까. 그래서 어떤 문제를 만나면 일단 그것을 바탕으로 답을 유추하고, 실제로 표현할때는 손상된 부분에 대한 연결고리를 다시 유추해서 퍼즐조각을 맞추듯이 답을 내는 것이 아닐까 하는거죠. 그렇다면, 지식을 삽입한다고 해도 그 지식의 취득과정과 추론과정을 그대로 보존하는건 안될거라고 봅니다.
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