어찌보면 당연한… 그러나 놀라운 일.

어차피 인공지능을 어떻게 만들어야하는지 아무도 몰랐음. 왜냐하면 인간의 지능이 어떻게 만들어지고 작동하는지 확신이 안서니까.

인공지능을 어떻게 만들어야하는지 알기가 힘드니까 여러가지 시도가 있었음. 인간의 의사결정과정을 분석해서 최대한 비슷한 알고리듬을 만들어보기, 다양한 논리를 더하고 더해서 똑똑하게 만들어보기, 무조건 정보를 많이 저장해보기, 등등등 뭔가 문제 해결 능력 위주로 접근하기가 있었고, 또 한편으로는 뇌세포와 신경망을 흉내내기 접근이 있었음. 다 1950년대에 이미 이론적으로는 완성. 그 뒤로 지금까지 미 국방부가 지원해서 계속 개발은 이뤄졌었고, 우리가 아는 예들은 IBM의 체스 챔피언 Deep Blue, 구글의 알파고, 등등. 그러다 제작년쯤부터 그냥 수많은 매개변수(parameter)가 서로 연결하게 해주는, 일종에 뉴론과 시냅스를 흉내내는 방식의 머신러닝이 GPU의 발전과 합쳐지면서 GPT, AI art 등이 나타난 거임.

사실 어떻게 만들어야하는지 모르겠어서 이것저것 해보다 걸려든 걸로 봐도 되는데, 그 중 성과가 있던 게 뇌, 특히 기억의 물리적 작용을 흉내내는 방식이니 뇌가 할 수 있는 다른 능력들이 나타나도 그걸 예측하기도 설명하기도 힘든 것. 그냥 매개변수 수나 늘리며 잘 되길 바라는 수 밖에.