컴퓨터

컴퓨터는 생각하는 기계가 아니다. 규칙을 따라 기호를 바꾸는 기계다. 생각처럼 보이는 건 규칙이 충분히 많이 쌓였을 때 생기는 착시이고, 그 착시가 언제 깨지는지가 이 갈래의 관심사다.

규칙

계산은 규칙의 실행이다. 입력을 받아 정해진 대로 바꾸고 내놓는다. 규칙이 유한하면 기계가 할 수 있고, 규칙으로 적을 수 없으면 기계는 못 한다. 이 경계가 어디인지 — 1936년에 튜링이 그었고 아직 안 움직였다.

기호

기계는 뜻을 모른다. 모양만 다룬다. 사과라는 글자와 사과라는 과일 사이의 다리는 기계 안에 없고 사람 쪽에 있다. 이걸 잊으면 기계가 아는 척하는 걸 아는 걸로 착각한다.

학습

규칙을 사람이 적는 대신 자료에서 뽑아내게 하면 학습이다. 규칙이 사라진 게 아니라 읽을 수 없게 된 것이다. 그래서 학습한 기계는 왜 그렇게 답했는지 설명을 못 한다 — 설명할 규칙이 적혀 있지 않으니까.

딥러닝 월드모델은 이 갈래의 실험이다. 기계가 세계의 규칙을 스스로 뽑아내고, 그 규칙으로 앞을 내다보는 걸 눈으로 보려고 만들었다.