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영어

The statement 'artificial intelligence is human-like' has recently been a buzzword as an AI/neural-network language model is reported to reach a human level in language learning and processing, with the model implemented by applying the so-called deep neural network to language learning. In this paper, we evaluate the proposition of 'artificial intelligence is human', concentrating on the neural network language model. Accordingly, when neural network language models exhibit aspects of language learning and processing that humans do, we need to clarify whether the two human and AI learning & processing systems are homologous or what differences there are between them. Furthermore, based on the comparison of the two systems, we discuss what lights neural network language models shed on traditional issues raised for human language acquisition and processing, such as nature vs. nurture, human linguistic ability, etc.

한국어

사람의 신경망을 컴퓨터 공학 기술로 구현한 것이 소위 심층 신경망이다. 이를 적용한 언어 모델이 사람의 언어 학습을 재현함에 따라, 인공 지능 신경망 언어 모델이 언어 학습과 처리에 있어 사람에 상응하는 수준에 도달하고 있다고 보고되면서 ‘인공 지능(신경망 언어 모델)이 (언어 학습과 처리에 있어) 인간답다’라는 말이 회자된다. 본고에서는 신경망 언어 모델을 중심으로 ‘인공 지능이 인간답다’라는 명제를 재검토한다. 이에 따라, 신경망 언어 모델이 사람과 같은 언어 학습과 처리의 양상을 보인다고 할 때, 두 학습 및 처리 시스템이 상동한지 아니면 어떤 차이점이 있는지를 해명한다. 나아가서, 두 시스템의 비교를 바탕으로, 사람을 대상으로 언어 학습과 처리에 관한 전통적 이슈들에 관하여, 사람과 대비하여 신경망 언어 모델은 어떤 특성을 보이는지 논의한다.