이 연구는 딥러닝 기술이 어떻게 전문가도 생각해 내기 힘든 혁신적 지식, 즉 ‘초지식’을 생성할 수 있는지에 초점을 맞추었다. 이는 바둑에서 인간의 최고 수준을 넘어선 실력을 보여준 ‘알파고’와 ‘알파고 제로’를 통행 명확하게 입증되었다. 본 연구에서는 딥러닝 모델이 생성한 ‘기계 지식’의 본질과 실용성을 탐구하며, 이를 인간의 지식과 비교 분석한다. 딥러닝 모델이 생성한 기계 지식은 생물학적 한계를 넘어서는 암묵적, 공유적 및 고차원적 특성을 보여준다. 이러한 특성은 인간의 능력을 초월한 지식 창출과 함께 지식 활용의 새로운 패러다임을 제시한다. 또한, 이 연구는 ‘딥마이스터(Deep Meister)’라는 개념을 도입한다. 딥마이스터는 특정 도메인의 마이스터급의 전문가로서 모델이 학습할 데이터를 직접 만들거나 확보하여 모델의 성능을 향상시킨다. 그의 메타인지 기술(metacognitive skills)은 모델의 생성한 지식을 평가하고 조율함으로써 모델이 인간중심의 본질을 유지하게 한다. 인간과 기계 간의 이러한 새로운 협력 관계는 딥러닝 기술의 발전과 함께 지식 혁명의 새로운 패러다임을 예고한다.
This study focuses on deep learning models capable of generating ‘hyper-knowledge’, which is innovative knowledge that is even difficult for experts to conceive. This was clearly proven by ‘AlphaGo’ and ‘AlphaGo Zero’, which showed skills exceeding the highest human level Go game. The research investigates the essence and practicality of knowledge generated by deep learning models, comparing and analyzing it against human knowledge. The implicit, sharing, and high-dimensional characteristics of the model knowledge, surpassing biological limits, have initiated a new paradigm in knowledge creation and utilization that transcends human capabilities. Additionally, the concept of ‘deep-meister’, humans who direct models to produce hyper-knowledge through training and tuning, is introduced. As meister-level experts in specific domains, deep-meisters create or secure data for the model to learn from, enhancing its capabilities. Their metacognitive skills evaluate and adjust the output of the model, ensuring it retains a human-centric essence. The new paradigm of knowledge collaboration between humans and machines heralds a new era of knowledge revolution alongside the advancement of deep learning technology.
1. 서론
2. 딥러닝 모델의 지식론
3. 인공지능의 창출한 초지식
4. 초지식과 딥마이스터
5. 결론
참고문헌