전문가/비전문가의 차이
감당할 수 있는 은유적 긴장도의 깊이 - 서울대 문병로 교수
"전문가와 비전문가를 나누는 가장 큰 차이 중 하나는,
감당할 수 있는 은유적 긴장도의 깊이라고 말할 수 있습니다."
뭔가 곱씹어보게 되는 문구다.
서울대 문병로교수님의 AI 관련 특강 영상,
즉 AI 기술에 대한 설명 중에 등장한 대목이다.
그래서,
"고등교육이란, 긴장도 높은 은유적 표현의 감지능력 기르기다"라고 덧붙여 설명한다.
흥미롭다.
사실 이 부분은,
바로 앞에서 트랜스포머 모델에 대한 설명의 부연이다.
1. 트랜스포머에서 토큰도, 다른 토큰들간의 상대적 관계를 추구하게 되는 겁니다.
2. 그래서 끊임없이 학습을 하고 표현을 변환하는 것들이 토큰들간의 상대적 관계를 가장 합리적으로 반영하기 위해서 돌아가고 있는 겁니다.
3. 흔히 은유적 능력이라는 이야기를 많이 하죠. 은유란... 본래의 의미를 표면에 나타내지 않고 비유만을 나타내는 표현법을 말하죠.
4. 고등교육은 긴장도 높은 은유적 표현의 감지능력을 기르는 것이다, 이렇게 말할 수 있습니다.
풀어서 적어보자면,
비은유적 표현 즉 사실적 표현은 특별히 뛰어난 감지능력을 요구하지 않는다는 것이다. 또 은유적 표현에 있어서도 긴장도가 높은 걸 감지해낼 수 있을 때, 전문성이 있거나 탁월하다고 평가한다는 얘기다. 트랜스포머 모델과 같은 전문적 용어를 설명하고 이해하는 것이 아니어도 다양한 분야에 접목 가능해 보인다.
아, 참고로..
트랜스포머 모델과 'Self Attnetion'에 대한 설명글로는 FT의 기사가 무척 좋아보여 특강 자료 만들 때 자주 인용했었다. (문과 출신의 한계 탓인지, 여러번 읽어도 어렵긴 하지만 그래픽이 있어 나름 어느 정도는 이해할 수 있었다)
https://ig.ft.com/generative-ai/
...
그리고,
이 강연 말미에 등장하는 중요한 대목 하나.
'생성 AI'와 함께 '최적화 AI'도 꾸준히 발전중이라는 설명이다.
생성AI는 정확한 답 보다는
그럴듯한 출력을 내는 게 목표인 반면,
최적화AI는 정확한 답을 맞히는 게 목표다.
최적화 AI의 선두주자는 구글의 '딥마인드'.
알파고와 알파스타(게임),
알파폴드2 알파코드, 알파텐서, 알파지오메트리 등이 나오고 있다.
지금 '생성 AI'가 폭발이 시작됐는데
앞으로 '최적화 AI'도 본격적으로 폭발할 것이라고 전망한다.
