유튜브를 보고

인공지능 수업 들을 때, 지도교수의 옛날 얘기에서 레퍼토리 중 하나가 소프트웨어 모든 분야들이 실은 인공지능 하던 동료나 선배들의 연구 중 부산물로 나온 것들이라고. 나는 패턴에서 어떻게 기호가 출현하는지 궁금했다. 지금도 그렇다.   

구글의 브린과 페이지가 쓴 초기 검색 논문을 보면 이 친구들 인공지능/기계학습 쪽 이라는 것이 보인다.  

Peter Russel이 "의식"이라는 좀 철학적인 주제에 관한 얘기를 한다.  Einstein, Jung, Kant를 넘나들면서 space-time continuum, 빛 그리고 "경험"의 관계를 풀어나간다.  

"The hard question is not how does insentient matter ever give rise to experience, but how does consciousness manifest into all these diverse forms". 

이젠 G. Hinton 교수가 하는 이런 얘기를 따라가지 못한다.  하지만, 그져 많은 데이타만 있으면 아둔한 머리만 갖고도 좋은 결과를 기대할 수 있다는 빅데이터쪽 생각은 동의하지 않는다.  데이터 분석 정도에는 적용할 수 있겠지만.  그리고, 단순한 머리가 여럿이 모여 힘을 써보는 ensemble 형태도 부족하다고 생각한다. 이 것들은 방법만 있고 구조가 없다. 그러니 어떻게 지식과 경험을 쌓을 수 있나?  요즘은 garbage in, garbage out 그런 말 잊었나? 

Hinton교수, 여전히 발음 꼿꼿하다.  Hinton 교수님의 연구가 더욱 발전해 layered neural net이 추상적인 개념을 터득하는 것을 보았으면 좋겠다.  Then go for the deep thought.