나는 머신러닝을 데이터에서 확률로 이끌어주는 도구라고 생각한다. 그러나 확률에서 실제 지식으로 이동하려면 여전히 가외의 단계를 두 개 더 만들어야 한다. 그것은 심지어 아주 크다. 하나는 행동의 결과를 예측하는 것이고, 두 번째는 조건법적 상상이다. 이 마지막 두 단계를 이루지 못한다면 현실을 이해한다고 말할 수 없다.
-알라딘 eBook <인공지능은 무엇이 되려 하는가> (스티븐 핑커.맥스 테그마크 지음, 존 브록만 엮음, 김보은 옮김) 중에서
사실 우리는 모든 기술 분야에서 동등한 발명이 독자적으로 동시에 이루어지는 일을 흔히 본다. 이 수렴이 발견은 불가피한 것임을 나타낸다면, 발명가는 분명 그냥 일어나고 말 발명으로 채워진 도관처럼 보일 것이다. 우리는 그것을 만드는 사람들이 거의 무작위적이지는 않을지라도 교체 가능하다고는 예상할 것이다.
-알라딘 eBook <기술의 충격> (케빈 켈리 지음, 이한음 옮김) 중에서