[전문자료] AI는 어떻게 진화하고 나아갈 것인가

1. Continual Learning (연속학습)의 진화

연속학습은 AI의 진화 과정에서 중요한 개념이다. 전통적인 머신러닝 모델은 특정한 데이터셋에서 학습하고 나면 고정된 상태에 머무르는 경향이 있다. 하지만 현실 세계에서는 데이터가 지속적으로 변화하고 새롭게 등장하기 때문에, AI 시스템이 유연하게 적응하는 능력이 요구된다. 이를 위해 연속학습은 모델이 새로운 정보를 학습하면서도 이전에 학습한 내용을 잊지 않도록 하는 접근 방식을 제안한다. 연속학습의 핵심은 `지식의 유지`이다. AI 모델이 새로운 데이터를 접했을 때, 기존의 지식을 방해받지 않으며 새로운 정보를 통합할 수 있어야 한다. 이 과정에서 발생하는 문제를 `망각`이라고 하며, 이는 이전에 학습한 정보를 잃어버리는 현상을 의미한다. 이러한 망각 현상은 일반적으로 기존 데이터와 새로운 데이터 간의 차이로 인해 발생한다. 연속학습은 이러한 문제를 해결하기 위한 여러 기술과 방법론을 발전시켰다. 첫 번째로, 메모리 기반 접근 방식이 있다. 이 방법은 일부 과거 데이터를 저장하고, 새로운 데이터를 학습할 때 해당 데이터를 다시 참조하는 방식이다. 이를 통해 모델은 과거의 경험을 기…