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기사입력 : 2023.07.13 20:52
인간의 학습과 인공지능의 학습이 비슷하다고 생각하지만 이 둘은 몇 가지 주요한 방면에서 차이가 있다.
1. 학습 방법: 인간은 경험, 상호작용, 반복, 시행착오를 통해 학습한다. 인간의 학습은 일반적으로 복잡하고 다양한 과정을 거치며, 감성적인 요소와 직관, 창의성을 포함한다. 반면에 인공지능은 알고리즘과 데이터를 기반으로 학습한다.
주로 대규모 데이터 세트를 분석하여 패턴을 찾고, 이 패턴을 사용하여 예측하거나 결정을 내린다. 인간은 스스로 데이터를 만들지만 인공지능은 스스로 데이터를 만들 수 있다.
2. 전이 학습: 인간은 한 영역에서 배운 지식을 다른 영역에 적용하는 능력이 있다.
예를 들어, 수학적 개념을 배운 후에는 이를 물리학, 공학, 경제학 등 다른 분야에 적용할 수 있다. 이를 전이 학습이라고 한다. 반면에 현재의 인공지능 기술은 이러한 전이 학습을 제한적으로만 수행할 수 있다. 대부분의 AI 시스템은 특정 작업에 특화되어 있으며, 한 영역에서 학습한 내용을 다른 영역에 적용하는 능력이 제한적이다. 즉, 인간은 한 영역에서 배운 지식을 다른 영역과 융합하는 것이 가능하지만 인공지능은 불가능하다.
3. 일반화 능력: 인간은 특정한 케이스를 경험하고 이를 일반화하여 유사한 상황에서 적용할 수 있다. 이런 방식으로, 우리는 새로운 상황에도 대처할 수 있게 된다.
하지만, 인공지능은 주로 학습한 데이터에 대해 잘 작동하며, 학습되지 않은 새로운 상황에 대한 일반화 능력이 제한적이다. 괜히 ‘유비무환’이라는 말이 있는 것이 아니다. 인간은 유사한 케이스를 통해 내가 직면한 상황에 적용할 수 있지만 인공지능은 그렇게 할 수 없다.
4. 학습 속도와 용량: 인공지능은 초당 수천에서 수백만 건의 데이터를 처리하고 학습할 수 있으나, 인간의 학습 속도는 훨씬 느리다.
또한, 인공지능은 필요한 한 대량의 데이터를 저장하고 처리할 수 있지만, 인간의 기억 용량은 한정적이다.5. 감성과 창의성: 인간의 학습은 감성적인 요소와 창의성을 포함하며, 이것이 우리의 의사결정 과정에 영향을 미친다.
여기서 말하는 창의성은 백지상태에서 새로운 것을 만드는 것이 아니라 기존에 있던 것을 활용해서 새로운 것은 만드는 것이다. 그러나 인공지능은 감성적인 요소나 창의성을 고려하지 않고, 순전히 데이터와 알고리즘에 의해 학습하고 결정한다. 인간은 감성에 호소하는 것도 가능하고, 기존에 있던 것을 활용해 새로운 것을 만드는 것도 가능하다.
하지만 인공지능은 이것이 불가능 한다.인간의 학습과 인공지능의 학습방법은 차이가 있다. 이를 통해 인간과 인공지능의 장단점을 확실하게 알 수 있다. 이를 토대로 인간의 장점을 확실히 알고, 이를 극대화시키는 방법으로 인간과 인공지능이 공존하는 길을 모색해야 한다.
