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인공지능 분야의 주변부에서 미미한 움직임이 몇 년 동안 이어지
던 중, 2012년에 비로소 새로운 형태의 소프트웨어인 ‘딥러닝’이 등

장했다. 딥러닝은 수천 장의 이미지를 인간 정도의 수준으로 정확하

게 분류해내는 놀라운 능력을 선보였다. 인간의 관점에서는 이미지
속 사물을 분류하는 능력이 별것 아닌 것처럼 보일 수도 있지만, 이

는 인공지각의 기반을 이루는 근본적인 기술이다. 일단 사물을 정확

하게 분류할 수 있다면 다양한 형태의 인공지능 소프트웨어 분야로
활동 범위를 확장해나갈 수 있다. 기존의 소프트웨어들이 가장 잘하

는 일, 즉 통계적 사고방식이나 논리적이고 규칙에 기반을 둔 접근방
식을 활용하여 최적의 반응을 도출해낼 수 있기 때문이다.

딥러닝 소프트웨어가 무인 자동차에 실질적인 도움을 줄 수 있다

는 한 가지 근거는 도로와 같은 무작위적 환경에서도 활용할 수 있
다는 점이다. 딥러닝은 인간만이 학습을 할 수 있다는 기존의 관념을

깨트리는, ‘기계 학습 machine learning ’이라는 인공지능 소프트웨어의 범
주에 속한다. 특정한 세상의 모형을 구축해놓고 엄격한 논리와 법칙

을 활용하여 대처하는 방식 대신, 기계 학습 소프트웨어는 엄청난 양

의 훈련 데이터를 받아들임으로써 업무를 수행할 수 있도록 ‘훈련’을
받는다. 예를 들어 무인 자동차를 위한 딥러닝 소프트웨어를 개발하

기 위해서 프로그래머들은 매일 거리를 돌아다니면서 내장 카메라로

엄청난 양의 시각 정보를 수집하고, 이를 소프트웨어 프로그램에 제
공한다.

딥러닝 소프트웨어가 세상을 관찰함으로써 ‘학습’할 수 있다는 사

실은 또 다른 주요한 장점을 가져다준다. 그것은 법칙에 얽매이지 않

CHAPTER 01 — 로봇 운전사를 만나게 되는 시기는? 033