전망

알파고의 패배에서 고민케 하는건 이게 학습량 부족  때문인지 학습 알고리즘 버그의 문제인지 기계학습의 한계인지 명확지 않다는 것. 학습량은 일정 데이타 이상을 다루었다면 더 학습한다고 크게 개선되지 않을 가능성이 높다. 해서 인간이 만들어놓은 버그가 아니라면 기계학습으로 이룰 수 있는 성취가 이정도 일  가능성이 높다. 그렇다면 앞으로 여러 논란이 있을 수 있겠다. 가령 의료 진단 시스템을 기계학습으로 만들었을때 인간의 오진확률이 1퍼센트라 치고 기계학습의 오진확률이 0.1퍼센트라치자. 하지만 인간의 오진은 알기 어려운 상황에서의 오진이고 기계 학습은 오진 확률은 낮지만 오진하는 경우가 터무니없는 인간의사라면 절대 하지 않을 오진을 저지른다 했을때 이 시스템을 도입할 것인가 말 것인가?  그런 논의들이 발생하게될 것같다.

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