AI 인문학 시리즈 3부: AI는 어떻게 공부했을까?

3부. AI는 어떻게 공부했을까?

— 규칙에서 경험으로, 기계의 학습 방식이 바뀌다

2부에서 우리는
AI가 오랜 실패의 시간을 거쳤다는 이야기를 했습니다.

그 실패의 핵심에는
아주 단순하지만 결정적인 문제가 하나 있었습니다.

“세상의 모든 규칙을 사람이 다 가르칠 수 있을까?”

결론부터 말하면,
그건 거의 불가능에 가까웠습니다.

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예전 AI는 ‘규칙 암기형 학생’이었습니다

초기의 AI는 이런 방식으로 만들어졌습니다.

• “이럴 땐 이렇게 해라.”
• “이 조건이 맞으면 이 결과를 내라.”

즉,
사람이 규칙을 하나하나 만들어서
기계에게 외워서 적용하게 한 거죠.

예를 들면 이런 식입니다.

• 사과는 빨갛다
• 둥글면 과일이다
• 줄기가 있으면 식물이다

하지만 현실은 훨씬 복잡합니다.

• 초록 사과도 있고
• 둥글지 않은 과일도 있고
• 사과처럼 보이지만 사과가 아닌 것도 있습니다

사람에게는 자연스러운 판단이
기계에게는 끝없는 예외 처리였습니다.

이 방식의 AI는
조금만 상황이 바뀌어도
제대로 작동하지 않았습니다.

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“규칙 말고, 경험으로 배우게 하자”

그래서 연구자들은
발상을 완전히 바꿉니다.

“규칙을 가르치지 말고,
많은 사례를 보여주자.”

이때 등장한 것이
**머신러닝(Machine Learning)**입니다.

머신러닝은
기계에게 이렇게 말하는 방식입니다.

• “이게 사과야.”
• “이건 사과가 아니야.”

이걸 수십만 번, 수백만 번 보여주면
기계는 스스로 공통점을 찾기 시작합니다.

“아, 이런 모양과 색, 이런 특징이 있으면
사람들이 사과라고 부르는구나.”

이제 기계는
사람이 만든 규칙을 외우는 학생이 아니라,
경험으로 감을 잡는 학습자가 됩니다.

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딥러닝은 ‘더 깊이 배우는 방식’입니다

그다음 등장한 것이
**딥러닝(Deep Learning)**입니다.

딥러닝은
머신러닝의 한 종류이지만,
구조가 더 복잡합니다.

쉽게 말하면,

• 머신러닝이 “겉모습을 보고 판단”한다면
• 딥러닝은 “여러 단계로 나눠 깊이 분석”합니다

사람이 얼굴을 인식할 때를 떠올려보면 이해가 쉽습니다.

• 처음엔 눈, 코, 입을 보고
• 그다음엔 표정과 분위기를 보고
• 마지막엔 “아, 이 사람 누구지”라고 판단하죠

딥러닝도 비슷합니다.
여러 단계를 거쳐
점점 더 추상적인 특징을 잡아냅니다.

이 덕분에

• 음성 인식
• 얼굴 인식
• 번역
• 이미지 분석

같은 기술이
비약적으로 발전하게 됩니다.

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그런데 중요한 한 가지

여기서 꼭 짚고 넘어가야 할 점이 있습니다.

AI는 ‘이해’해서 배우는 것이 아닙니다.

AI는 의미를 아는 게 아니라,
패턴을 잘 맞히는 것에 가깝습니다.

• 왜 그런지 ‘아는 것’ ❌
• 그렇게 나타났다는 ‘경향을 잡는 것’ ⭕

그래서 AI의 판단은
때로는 놀라울 만큼 정확하지만,
때로는 매우 그럴듯한 실수를 하기도 합니다.

이 차이를 이해하지 못하면
AI를 과신하거나,
반대로 불신하게 됩니다.

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오늘의 핵심 정리

오늘 이야기를 한 문장으로 정리하면 이렇습니다.

AI는 규칙을 외운 학생에서,
경험으로 감을 잡는 학습자로 바뀌었다.

이 변화가 없었다면
지금의 AI도 없었을 겁니다.

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다음 글 예고

다음 4부에서는
이 학습 방식이 어디까지 왔는지,
그리고 왜 알파고와 챗GPT가 ‘사건’이 되었는지를 이야기합니다.

• 알파고는 왜 충격이었고
• 챗GPT는 왜 일상을 흔들었는지

그 차이를 차분히 짚어보겠습니다.

👉 4부. 전환점: 알파고에서 챗GPT까지

 

 

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