머신러닝에서 뭐가 일어나고 있나요? 몇 가지 최소 모델

스티븐 볼프람의 기사에서는 미니멀 모델을 통해 머신러닝의 내부 동작을 탐구하여 AI의 복잡성을 단순화한다. 그는 신경망이 생물학적 시스템에서 영감을 받았지만 수학적 추상을 사용하여 작동한다는 내용으로 시작한다. 볼프람은 결과에만 집중하기보다는 머신러닝의 기본적인 과정을 이해하는 것이 중요하다는 점을 강조한다. 그는 세포자동자를 간단한 모델로 사용하여 복잡성이 간단한 규칙으로부터 발생할 수 있음을 설명한다. 볼프람은 머신러닝을 이러한 시스템과 비교하여 기본적인 메커니즘을 이해하면 AI 기능에 대한 이해가 향상될 수 있음을 제안한다. 또한 그는 모델 훈련에서 무작위성과 결정론의 역할을 언급하면서 겉보기에 예측할 수 없는 행동도 간단하고 결정론적인 규칙에서 비롯될 수 있음을 주장한다. 볼프람은 머신러닝의 진정한 본질을 더 잘 파악하기 위해서는 새로운 패러다임이 필요하다고 강조한다. 그는 또한 데이터에 heavily 의존하는 경우가 많고 이해를 바탕으로 하지 않는 현재 AI 모델의 한계점을 논의한다. 마지막으로 그는 머신러닝을 제어하는 핵심 원칙을 발견하기 위해 미니멀 모델을 더 깊이 탐구할 것을 촉구하는데, 이를 통해 더욱 강력하고 해석 가능한 AI 시스템으로 이어질 수 있다.