저는 한 중간쯤에 있는 사람인 것 같아요. 제가 인공지능 분야에서 일하는 이유는이 기술이 인류에 상당히 유익할 것 같기 때문입니다. 인공지능 덕분에 과학적,
의학적인 부분에서 잠재력을 꽃피울 수 있을 것이고, 인공지능이라는 기술 자체는 중립적이기 때문입니다. 결국 사람이 어떻게 설계하고 사용하는지, 그것을 통해 얻은 이익들을 어떻게 분배하는지에 달린 문제죠.
앤드류 응 : 딥러닝이 아직 못하는 수많은 것들이 있는데 그중 하나가 바로 인과관계를 판단하는 것입니다. 딥러닝이 잘 하지 못하는 다른 것들을 나열해보자면 다음과 같습니다. 모델이 가지는 의미나 결과들을 잘 설명하는 것, 악의적 공격(역자주 : 악의적인 데이터를 지속적으로 입력시키는 등과 같이 학습을 왜곡시키거나 모델의 정확도를 떨어뜨릴 수 있는 행위들을 의미)에 대처하는 법, 큰 데이터 집합보다는 작은 데이터 집합에서도 잘 학습하는 법, 한 영역에서 개발된 모델이 다른 영역에서도 좋은 성능을낼 수 있게 하는 방법들 그리고 레이블이 없어도 잘 학습시킬 수 있어야 한다는점들이 있죠. 역전파 알고리즘으로 풀지 못하는 문제는 이렇게도 많이 있습니다.
인과관계를 판단할 수 있는 모델을 만드는 것 역시 그중 하나죠.