인공지능을 연구해야 하는 이유.

기계학습을 위한 트레이닝 데이터셋을 만들어야 하는 것

아이러니 하지만, 인공지능을 만들기 위한 첫걸음은 데이터를 정제하고, 구분된 데이터셋을 만들어 내야 가능하다는 것이다.

정보가 명확하고, 구분이 가능하며, 기계학습이 가능한 데이터로 정제하기 위한 일련의 작업들은

기업의 구조와 기업 내부의 정보들을 더 명쾌하고 구분할 수 있는 형태로 만들어준다.

분명한 것은 이사회에 C레벨의 판단을 위한 기업 내부의 인공지능 임원의 탄생은 그렇게 먼 미래가 아닐듯하다.

기업이든 조직이든, 학계이든...

데이터를 다루고, 데이터를 통해서 기계학습이 가능한 트레이닝 데이터셋을 얼마나 만들어 낼 수 있는가의 역량은 분명, 조직의 '능력'과 '가능성'을 그대로 투영한다.

데이터를 다루고,

데이터를 구분하고,

데이터를 관리하는 방법을 익히는 것.

그것은 분명 의미 있는 가치를 명세화하는 첫걸음이다.

현재 서구사회가 빠른 이유도 바로 그런 명제가 사회적인 밑바탕에 깔려있기 때문에 가능한 것이다.

그러므로, 인공지능은 계속 연구되어야 한다.