우리 인간에게는 전이 능력(transferability)이 있다. 전이 능력이란 특정한 한 가지를 배우고 나면, 최소한의 추가 학습만으로 다른 두 번째, 세 번째 내용을 스스로 배울 수 있는 능력을 말한다. 인공지능에는 이 개념을 이용한 학습 방법이 있는데, 이를 전이 학습(transfer learning)이라고 한다. 전이 학습은 기존의 풍부한 데이터를 이용하여 먼저 모델을 학습시키고, 그 모델을 활용해 우리가 궁극적으로 원하는 작업을 학습하는 방식이다. 예를 들어, 더하기, 빼기, 곱하기, 나누기 등 기본적인 사칙연산의 개념을 충분히 학습한 모델은 이후 약간의 미세 조정 학습을 통해 방정식, 수열, 미적분 등의 어려운 문제를 해결할 수 있는 모델로 진화시킬 수 있다. 최근 인공지능의 핵심은 우리가 궁극적으로 수행하고자 하는 작업 이전의 모델 (pretraining model)을 어떻게 구축하는냐에 있다. 나는 이러한 학습 방식을 좋아한다. 이는 우리 교육의 방향에도 시사점을 제공하기 때문이다. 교육을 통해 무엇인가를 모든 것을 알려주기보다는, 스스로 학습할 수 있는 능력을 키우는 것이 중요하다. 단순히 주어진 문제를 해결하는 능력보다는 스스로 문제를 정의하는 능력이 중요하다. 학교 교육에서도 모든 것을 일일이 가르쳐주기보다는, 학생들이 스스로 문제를 정의하고 해결할 수 있는 능력 그 자체를 길러주는 것이 중요하다. 유태인의 격언 중에는 "물고기를 잡아주기보다는 잡는 방법을 알려주라"는 내용이 있다. 인공지능 전이 학습이 추구하는 바이다. 

We humans have transferability. Transferability is the ability to learn one thing and then teach yourself a second or third thing with minimal additional learning. Transfer learning is one of the AI methods that uses this concept. Transfer learning uses a wealth of existing data to first train a model, and then use that model to learn the task we ultimately want it to do. For example, a model that has learned enough basic arithmetic concepts such as addition, subtraction, multiplication, and division can evolve into a model that can solve difficult problems such as equations, sequences, and calculus with some fine-tuning. The key to AI these days is how to build a pretraining model for the task we ultimately want to perform. I love this way of learning. It has implications for the direction of our education. Rather than trying to teach someone everything, it is important to develop their ability to learn on their own. It is important to be able to define a problem rather than just solve it. In school, I think it is important to give students the ability to define and solve their own problems rather than teach them everything. There is a Jewish proverb that says, “Teach a man how to catch a fish, rather than giving him a fish.” That's what AI transfer learning is all about. 

Seoung Bum Kim. All Rights Reserved. No part of this document may be cited or reproduced without permission.