아직은 부족하지만 점점 성장해서 정답에 가까워지는 방법은 무엇일까요? 인공지능에는 여러가지 종류가 있지만 가장 흔한 방법중 하나인 교사학습은 이런 방식으로 점점 고도화 됩니다. 1. 정답이라고

아직은 부족하지만 점점 성장해서 정답에 가까워지는 방법은 무엇일까요? 인공지능에는 여러가지 종류가 있지만 가장 흔한 방법중 하나인 교사학습은 이런 방식으로 점점 고도화 됩니다. 1. 정답이라고 생각한것을 찍는다 (처음엔 100% 오답일것이다) 2. 내가 찍은 답이 정답에서 얼마나 거리가 있는 것인지를 계산하고 학습한다. 3. 포기하지 않고 빠르게 다시 1번으로 돌아간다. ㅡㅡㅡㅡㅡㅡ 단순하게 말하자면 이러한 과정을 수없이 반복하면서 정답에 근접하게 되고 더 똑똑한 모델이 되어갑니다. 그럼 반대로 사람들은 왜 때때로 제대로 성장하지 못할까? 라는 질문을 해보게됩니다. 사실 답은 간단합니다. 위 과정에 반영해보자면 1. 틀리고 실패하는것이 두려워 잘 찍지못한다 (fail fast 못함) 2. 실행의 결과물을 분석하여 온전히 받아들이고 학습하지 못한다 (validated learning 못함) 3. 반복되는 실패로 인해 포기한다 ( 성장loop를 만들지못함)