왜 ‘딥 언더스탠딩(Deep Understanding)’인가?
왜 ‘딥 언더스탠딩(Deep Understanding)’인가?
‘딥 언더스탠딩(Deep Understanding)’은 인공 지능이 인간처럼 세상을 이해하고, 그에 따른 의사결정을 내릴 수 있는 능력을 개발하는 것을 목표로 한다. 그래서 중요성이 부각되는 것이다. ‘딥 언더스탠딩’은 인공지능을 구현하는데 다음과 같은 이유에서 중요한 요소로 꼽힌다.
1. 보다 정교한 예측과 분석: 딥 언더스탠딩을 통해 인공 지능은 단순히 패턴을 인식하는 것을 넘어, 문맥을 이해하고 추론을 할 수 있다. 예를 들어, 의료 분야에서는 이미지를 통해 병을 진단하거나, 텍스트 데이터를 통해 환자의 상태를 예측하는 등의 작업이 가능해진다. 기존의 머신 러닝이나 딥 러닝으로는 자료를 가져올 수 있을 뿐 추론이나 예측하는 것은 불가능하다. 이것을 가능하게 해 주는 것이 딥 언더스탠딩이다.
2. 자동화와 효율성 증가: 인간의 업무를 자동화하고 효율성을 높이는 데 도움이 된다. 예를 들어, 고객 서비스를 위한 챗봇은 딥 언더스탠딩을 이용하여 고객의 질문을 이해하고, 그에 따른 적절한 응답을 제공할 수 있다. 기존의 머신 러닝이나 딥 러닝의 개인 맞춤형 응답을 제공해주지 못한다. 단지 빅 데이터에 있는 해결법을 그냥 알려주는 수준일 뿐이다. 인간처럼 맞춤형 응답을 제공하려면 딥 러닝을 넘어선 ‘딥 언더스탠딩’이 필요한 것이다.
3. 사회적, 경제적 가치 창출: 딥 언더스탠딩을 통한 인공 지능의 발전은 다양한 분야에서 새로운 기회를 창출한다. 예를 들어, 자율주행 자동차, 스마트 홈, 의료 서비스 등에서 딥 언더스탠딩을 활용할 수 있다. 딥 언더스탠딩이 필요한 분야의 공통점은 개인 맞춤형 서비스를 제공하는 분야라고 할 수 있다. 이것은 지금의 인공지능으로는 구현하는 것이 불가능하다. 지금 구현되는 인공지능의 한계를 넘어서기 위해 필요한 것이 ‘딥 언더스탠딩’이다.
4. 기술의 한계 극복: 기존의 인공지능 기술은 주로 패턴을 인식하고 예측하는 데 집중되어 있다. 딥 언더스탠딩은 이를 넘어서 복잡한 문제를 이해하고 해결하는 능력을 갖춘 인공지능의 발전을 목표로 하고 있다. 지금의 인공지능은 놀라울 정도로 발전했지만 한계점도 분명히 가지고 있다. 그 한계점이 인간처럼 복잡한 문제를 해결하는 능력이 없다는 것이다. 물론 이를 구현하려면 넘어야 할 산이 많은데 그 중 하나가 ‘딥 언더스탠딩’이다.
딥 언더스탠딩은 인간의 사고방식을 모방하는 인공지능을 구현하는 기술 중의 하나다. 기존의 머신 러닝이나 딥 러닝으로 할 수 없는 개인 맞춤형 서비스 제공 같은 것을 할 수 있게 해 주는 것이 딥 언더스탠딩이다. 머신 러닝이나 딥 러닝도 인공지능을 구현하는 데 중요하지만, 딥 언더스탠딩 역시 중요한 부분이다.