딥러닝이 스포트라이트를 받은 지 겨우 몇 년밖에 되지 않았고 할 수 있는 모든 영역에 접목해 보지 못했습니다. 매년 새로운 사례와 이전의 제약을 허무는 향상된 기술이 등장합니다. 과학 혁명 뒤에는 일반적으로 시그모이드(sigmoid) 곡선²⁷ 형태로 진행됩니다. 초창기에는 매우 빠르게 진행되고 연구자들이 험난한 난관에 부딪히면서 점차 안정되어 나중에는 조금씩 향상됩니다.

2016년 이 책의 초판을 쓸 때 딥러닝이 아직 시그모이드 곡선의 첫 번째 절반 안쪽에 있어 다음 몇 년 안에 더 혁신적인 발전이 있을 것이라고 예상했습니다. 이는 실제로 입증되었습니다. 2017년과 2018년에 자연어 처리 분야를 혁신한 트랜스포머 기반의 딥러닝 모델이 탄생했고, 컴퓨터 비전과 음성 인식 분야에서도 딥러닝은 꾸준한 발전을 지속했습니다. 2021년 현재 딥러닝은 시그모이드 곡선의 두 번째 절반에 들어선 것처럼 보입니다. 다가올 몇 년 동안 상당한 발전을 기대하지만 아마도 초기의 폭발적인 발전 단계는 지난 것 같습니다.

필자는 오늘날 딥러닝 기술을 해결 가능한 모든 문제에 해결 가능한 모든 문제에 적용할 수 있다는 것에 매우 흥분됩니다. 이 목록은 끝이 없습니다. 딥러닝 혁명은 여전히 진행 중이며 그 잠재력을 완전히 발휘하려면 수년이 걸릴 것입니다.