닉 폴슨 수학의 쓸모 독후감

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인공지능으로 언어 인식을 한다던지 알고리즘을 짜는 것을 중심으로 읽었다. 수학적 기법이 많이 쓰이는 파트는 베이즈 통계가 가장 인상적이었고 조건부 확률은 파고들면 이해가 어렵기도 했다. 하향식 모델을 기준으로 보면 인간은 노이즈와 상대의 언어를 분명 구분을 잘 해내고 문법적 오류가 가미되어도 올바르게 해석을 할 수 있었다.

하지만 인공지능은 그런 실수를 실수로 오인하기 때문에 해석에 어려움을 겪었다. 또 저자가 지적한 것처럼 발음에는 규정이라는 것이 또 표준어로만 잡혀 있기 때문에 대략적으로 비슷하게 인식하는 것에서 문제가 그치지는 않았다. 사투리 같은 경우에는 사뭇 다르게 발음하는 경우도 많았다.

인공지능을 개발하던 NLP 전문가들이 확률론적인 접근을 함으로서 애매한 결과를 도출해내는 알고리즘의 문제를 타파하기 시작했다고 한다.

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