이 말은 일본 소프트뱅크의 CEO 손정의회장이 작년(2019년) 청와대를 방문해서 '미래 대한민국이 나가야 할 방향'으로 인공지능의 중요성을 강조하며 전한 말이다.
이미 지난 2016년 구글의 딥마인드가 개발한 인공지능 바둑 프로그램인 알파고는 이세돌 9단의 대국을 통해 인공지능(AI: Artificial Intelligence)이 더 이상 대학이나 연구기관 안에서만 머무는 태동기술(Embryonic Technology)로서가 아닌 확실하게 가닥이 잡힌 선도기술(Pacing Technology)이자 현재의 경쟁력을 의미하는 핵심기술(Core Technology)로 새롭게 자리매김했음을 알렸다.
한 걸음 더 나아가 알파고의 앞선 모델들이 빅데이터(과거 대국했던 3000만 건의 대국 기보) 학습을 통해 얻은 결과였다면 최종 버전인 알파고 제로에서는 빅데이터 없이 알파고 프로그램끼리 2900만 번의 대국을 거쳐 기존에 이세돌 9단과 대국했던 알파고 버전을 완벽하게 압도하는 수준으로 향상되었다. 이제 인공지능 세계에서 기술의 격차는 지금까지의 수 년에서 수 십년 정도로 머무는 것이 아닌 수 백, 수 천, 더 나아가 수 만년에 이를 수도 있게 되었다. (아날로그 세계에서의 격차와 디지털 세계에서의 격차는 이렇게 달라질 수 있다)
더욱이 알파고에서 활용된 인간의 뇌를 모방한 신경망 기법(Neural Network)과 몬테카를로 시뮬레이션(Monte-Carlo Simulation: 모델 인자에 난수 조건을 부여해 결과를 확률적으로 예측)으로 이뤄진 딥러닝(Deep Learning) 기술은 바둑 뿐 아니라 모든 문제에 적용될 수 있는 범용 인공지능(AGI: Artificial General Intelligence)으로 진화를 이어가고 있다.
이 과정에서 기존에 가장 큰 장애물로 여겨졌던 모라벡의 역설(Moravec's Paradox: 기계에게 쉬운 것은 인간에게 어렵고, 인간에게 쉬운 것은 기계에게 어렵다... 대표적으로 개와 고양이의 구분 사례)은 상당 부분 해소되었지만 그럼에도 불구하고 데이터가 부족하거나 없는 경우, 또는 구체적으로 문제가 정의되지 않은 경우에는 바둑과 같은 성능의 도약을 담보하기 어렵다.