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아도 된다는 것이다. 갓난아기가 사물의 특징을 기준으로 그것들을
분류하는 법을 배우는 것과 같은 방식으로, 딥러닝 소프트웨어는 시

각적인 특징을 기준으로 대상을 분류한다. 법칙 기반의 접근방식을

활용하는 기존의 소프트웨어 프로그램은 자전거에 올라탄 고양이의
이미지와 맞닥뜨렸을 때 혼란에 빠지게 된다. 반면, 딥러닝 소프트웨

어는 뾰족한 귀나 긴 꼬리 같은 고양이만의 시각적 특징 visual feature 에

집중함으로써 낯선 환경에 있다고 하더라도 여전히 고양이라고 신
속, 정확하게 결론을 내린다.

딥러닝은 인공지각 연구의 방향을 바꾸고 있으며, 예외적이고 불
완전한 정보까지 처리해야 하는 음성 인식과 같은 다양한 분야에서

힘을 발휘하고 있다. 몇 년 전 많은 자동차 기업은 딥러닝에 관한 전

문성을 확보하기 위해 사업부 전체를 실리콘밸리로 이주시켰다. 딥
러닝은 구글이나 바이두 Baidu 같은 소프트웨어 거물들이 그동안은 감

히 넘보지 못했던 자동차 산업에 도전장을 내밀게 해준 강력한 무기
다. 이들은 현재 거대한 데이터 은행을 관리하고, 인공지능 소프트웨

어를 개발하기 위해 전문적인 기술로 무장하고 있다.

딥러닝은 인공지능 분야에서 대단히 혁명적인 역할을 하고 있으

며, 그 영향력은 앞으로도 계속해서 이어질 것으로 보인다. 딥러닝은

자동차 산업에만 머물지 않고 다양한 분야를 혁신할 것이다. 우리는
딥러닝이 이동형 로봇의 개발 과정을 전체적으로 바꿔놓을 것이라

예상한다. 로봇이 주변 환경을 시각적으로 이해하기 시작하면서, 앞

으로 로봇의 진화는 5억 년 전에 생명체가 거쳤던 것과 비슷한 여정

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