내가 직접 학습시키기
1.1에서 우리는 규칙을 손으로 적는 기계와 싸웠어요. 이기면 규칙을 하나 넣고, 그러면 또 다른 동물이 있고. 끝이 없었죠.
이번엔 반대로 해 볼 거예요. 규칙을 한 줄도 적지 않고 가르쳐요.
내가 한 일과 안 한 일
가르치는 동안 내가 한 일을 적어 볼까요.
물건을 들고 버튼을 눌렀어요
이름을 적었어요
가르치기를 눌렀어요
내가 안 한 일은 이거예요.
"지우개는 네모나다"라고 적기
"연필은 길쭉하다"라고 적기
"컵에는 손잡이가 있다"라고 적기
| 1.1의 기계 | 방금 그 기계 | |
|---|---|---|
| 사람이 준 것 | 규칙 | 사진 |
| 새로운 걸 만나면 | 모름 | 비슷한 쪽으로 짐작 |
| 늘리려면 | 규칙을 또 적는다 | 사진을 더 찍는다 |
마지막 줄이 이 챕터의 전부예요. 규칙은 사람이 적는 만큼만 늘어나지만, 사진은 그냥 더 찍으면 돼요.
내려가던 그 선
가르치기를 누르면 선 하나가 내려갔죠. 그거 어디서 봤어요.
1.2에서 가중치를 돌릴 때 봤던 틀린 정도예요. 그때 우리는 가중치 한두 개를 손으로 돌렸어요. 돌리면 숫자가 줄었다 늘었다 했고요.
방금은 기계가 그걸 했어요. 다른 건 하나뿐이에요.
| 1.2 | 방금 | |
|---|---|---|
| 가중치 | 2개 | 3,075개 |
| 누가 돌렸나 | 내가 | 기계가 |
| 하는 일 | 틀린 만큼 조금씩 고치기 | 똑같음 |
가중치가 삼천 개면 사람이 못 돌려요. 하나 돌릴 때마다 다른 게 어긋나거든요. 그래서 기계가 돌려요. 학습이란 그거예요. 틀린 만큼 조금씩 고치는 일을 아주 많이 되풀이하는 것.
아무도 정확히는 몰라요
이제 1.1에서 남겨 뒀던 이상한 줄로 돌아가요.
규칙을 아는 사람 — 아무도 정확히는 몰라요
기계가 "이건 지우개예요"라고 했을 때, 왜 그렇게 답했는지 물어보면요. 답할 수 있는 건 이 정도예요. "숫자 3,075개가 이렇게 맞춰졌더니 그렇게 나왔어요."
그 숫자들을 하나씩 들여다봐도 "지우개는 네모나다" 같은 문장은 안 나와요. 만든 사람도 못 찾아요.
AI는 만든 사람도 정확히 예측하지 못하는 답을 내놓을 수 있어요. 1.2의 체커 프로그램이 만든 사람을 이겼던 것도 같은 이유예요.
속여 봤나요
마지막 단계에서 물건을 다른 자리에, 다른 배경에 놓아 봤죠. 어땠나요.
많은 경우 틀려요. 그럼 기계가 못난 걸까요?
아니에요. 기계는 내가 보여 준 것을 배웠어요. 늘 책상 위 같은 자리에서만 찍었다면요. 기계는 "지우개"가 아니라 "책상 위 왼쪽에 있는 것"을 배웠을지도 몰라요.
같은 기계, 같은 방법인데 내가 준 사진이 달라지면 완전히 다른 것을 배워요.
그래서 사진을 더 찍어 다시 가르치면 나아졌던 거예요. 새 아이디어를 넣은 게 아니라 재료를 바꾼 거죠. 1.3에서 봤던 이야기가 여기서도 나오네요.
그럼 그 안에서는 무슨 일이 벌어질까요
가중치 3,075개가 맞춰졌다고 했죠. 그 가중치가 정확히 어디에 붙어 있는 걸까요.
다음 챕터에서 뚜껑을 열어요.
이 챕터의 근거
- 8 "New Navy Device Learns By Doing", The New York Times (1958-07-08)
- P6 사진을 숫자로 바꾸는 데까지만 MediaPipe 예요. 무엇인지 정하는 마지막 층은 여기서 직접 학습시켜요