딥 러닝, 완벽한 것은 아니다. (인간과 비교)
딥 러닝, 완벽한 것은 아니다. (인간과 비교)
딥 러닝은 인공지능의 한 분야로, 인공 신경망의 층을 연속적으로 깊게 쌓아 데이터를 학습하는 방식이다. 그러나 딥 러닝은 다양한 분야에서 높은 성능을 보이고 있지만, 몇 가지 약점이 있다.
1. 데이터 요구량: 딥 러닝은 굉장히 많은 데이터가 필요하다. 이는 인간의 학습 방식과는 대조적이다. 인간은 적은 양의 데이터로도 학습할 수 있으며, 일부 경우에는 단 한 번의 경험으로도 학습이 가능하다.
인간이 학습을 하는 데는 많은 데이터가 필요한 것은 아니다. 정확히는 방대한 데이터를 전부 학습하는 것이 불가능하다. 경험을 통해 체득한 것을 위주로 학습을 한다. 그래서 ‘몸이 기억한다’는 말이 나온 것이다. 인공지능이 학습을 하려면 방대한 데이터가 있어야 한다.
그리고 딥 러닝 모델은 많은 양의 데이터를 필요로 하며, 데이터가 부족하면 모델의 성능이 저하될 수 있다. 인간은 데이터가 부족해도 새로운 개념을 이해할 수 있으며, 해석 가능한 방식으로 작동한다.
2. 학습 시간과 연산량: 딥 러닝은 학습에 많은 시간과 높은 연산량이 필요하다. 이는 인간의 뇌가 훨씬 더 효율적으로 정보를 처리하고 학습하는 것과 대비된다. 인간의 룰이나 법칙만 알면 응용을 해서 학습이 가능하다. 하지만 인공지능은 룰이나 규칙과 더불어 방대한 양의 데이터가 있어야 한다.
3. 해석 가능성: 딥 러닝 모델은 '블랙 박스’로 간주되곤 한다. 즉, 그들이 어떻게 특정 결정을 내리는지 이해하기 어렵다. 반면, 인간은 자신의 결정 과정을 설명하고 이해하는 능력을 가지고 있습니다.
인간은 더 좋은 결정이 있지만 굳이 이 결정을 내리게 된 이유를 다른 사람이 이해하기 쉽게 설명하고 설득을 할 수 있지만, 인공지능은 결정을 내린 이유에 대해서 설명을 하지 못한다.
딥 러닝 모델은 학습한 내용을 해석하기 어렵다. 이는 모델이 복잡하고 추상적인 특징을 학습하기 때문이다. 인간은 자신이 학습한 내용을 해석해서 새로운 모델을 만들기도 한다.
4. 인간의 개입: 기본적인 머신러닝 모델은 새로운 데이터가 유입됨에 따라 특정 기능을 수행하는 데 점점 더 능숙해지지만, 여전히 인간의 개입이 필요하다. 딥 러닝 모델을 사용하면 알고리즘이 자체 신경망을 통해 예측의 정확성 여부를 스스로 판단할 수 있어 인간의 도움이 필요하지 않다.
그렇다 하더라도 인공지능은 자체적으로 데이터를 생산하고 저장할 수 없다. 이런 과정은 반드시 인간이 개입을 해 줘야 한다. 반면 인간은 스스로 데이터를 생산하고 저장하는 것이 가능하다.
5. 하드웨어 요구사항: 딥 러닝에는 엄청난 컴퓨팅 성능이 요구된다. 이는 인간의 뇌가 상대적으로 적은 에너지로 많은 양의 정보를 처리하는 것과 대조적이다.
따라서, 딥 러닝이 많은 잠재력을 가지고 있음에도 불구하고, 그것이 인간의 학습 및 추론 능력을 완전히 대체하거나 초월하는 것은 아직까지는 아니다.