AI 선구자인 앨런 튜링(Alan Turing)은 1950년에 튜링 테스트(Turing test)2와 AI의 주요 개념을 소개한 그의 기념비적인 논문 “Computing Machinery and Intelligence”3에서 ‘러브레이스의 반론(Lady Lovelace’s objection)’4으로 이 논평을 인용했습니다. 튜링은 당시에 매우 도발적인 견해를 가지고 있었는데 원론적으로 인간 지능의 모든 면을 모방하는 컴퓨터를 만들 수 있다고 생각했습니다.
▲ 그림 1-2 머신 러닝: 새로운 프로그래밍 패러다임
컴퓨터가 유용한 작업을 하도록 만드는 일반적인 방법은 프로그래머가 입력 데이터를 적절한 해답으로 바꾸기 위해 따라야 하는 규칙(컴퓨터 프로그램)을 작성하는 것입니다. 이 방법은 에이다 러브레이스가 해석 엔진이 수행할 단계별 명령을 작성하는 것과 같습니다. 하지만 머신 러닝은 이와 반대로 입력 데이터와 이에 상응하는 해답을 보고 규칙을 찾습니다(그림 1-2). 머신 러닝 시스템은 명시적으로 프로그램되는 것이 아니라 훈련(training)됩니다. 어떤 작업과 관련 있는 많은 샘플을 제공하면 이 데이터에서 통계적 구조를 찾아 그 작업을 자동화하기 위한 규칙을 만들어 냅니다. 예를 들어 여행 사진을 태깅하는 일을 자동화하고 싶다면, 사람이 이미 태그해 놓은 다수의 사진 샘플을 시스템에 제공해서 특정 사진에 태그를 연관시키기 위한 통계적 규칙을 학습할 수 있을 것입니다.