<학부생을 위한 ɛ 강연> Mathematical Aspects of Machine Learning and Deep Learning AI

인공지능은 지난 60년 동안 큰 변화를 거쳤다. 초기의  논리기호기반 연역적 지능 시스템 패러다임에서 현재의 데이터기반 귀납적 지능 시스템 패러다임으로 전환되었다. 이제는 인공지능을 개발하기 위해서 사람이 더 이상 직접 프로그래밍하지 않는다. 사람은 프로그램의 구조를 정해주고 지능이 출현하도록 데이터를 공급하여 기계가 학습하도록 한다(물론 이를 위한 학습 프로그램은 여전히 사람이 설계해 준다). 이러한 학습 컴퓨터가 출현하기까지는 많은 수학자 및 물리학자들이 기여하였다. 특히 계산이론, 정보이론, 통계역학, 기하학 등 다양한 방법론이 머신러닝과 딥러닝 AI의 혁신에 기여하였다. 그러나 진짜 수리과학자의 도움이 필요한 것은 지금부터이다. 본 발표에서는 인간수준의 AI를 위한 뇌를 닮은 인공지능의 여정에서 수리과학자들의 역할을 살펴보고 앞으로 기여해야 할 주제에 대해서 논의한다.