저의 연구실은 최근에 딥러닝에 관한 연구를 시작하였습니다. 지도교수인 저보다도 박사과정 학생들이 딥러닝에 연관된 최적화 문제에 관심을 갖기 시작하였고, 때마침 카카오가 최근에 인공지능 연구를 위해 설립한 회사인 카카오브레인에서 CSI(Center for Super-Intelligence)라는 센터를 설립하면서 여러 관련 교수님들이 참여하시게 되었는데, 저에게 딥러닝에서 발생하는 수학적 질문들에 대해 함께 고민해보자는 제안이 있어 참여하게 되었습니다.
제가 과거에 AI나 딥러닝에 관련된 연구를 수행한 적이 전혀 없어 학생들과 함께 열심히 배우고, 카카오브레인의 연구원들과 교류하면서 다양한 고민을 시작하고 있습니다. 학생이었던 1998년 가을, 확률적 모형이나 최적화와 같은 경영과학(OR, Operations Research)에 대한 지식만 가지고 어느 곳에 잘 사용할 수 있을까 고민하던 시절에 우연히 금융회사에 다니던 지금의 아내를 소개받아 사귀면서 처음으로 금융공학의 많은 문제가 OR과 관련되었음을 깨닫고 금융수학/공학을 박사과정에서 전공하였지만 결국 저의 학문적 관심은 확률론적 방법론의 연구 자체에 있음을 깨달았던 기억이 되살아납니다.
이번에는 딥러닝의 많은 문제가 수학/확률/OR에 의해 해결되고, 설명될 수 있을거 같다는 유혹에 다시 한번 빠져듭니다. 그리고 2-3년 뒤에는 다시 확률론을 공부하고 있을수도 있겠지만…. 이번에 딥러닝 연구를 시작하는 또 다른 이유는 과거에 유행하던 전문가 시스템, 여러 AI기법들에 비해 딥러닝이 현실의 문제를 해결하는 수준이 제가 관심을 가져온 금융산업의 여러 분야에 본질적 변화를 가져오고 있다는 개인적 확신이 생긴 것도 큰 이유입니다. 딥러닝을 정확하게 이해해야 딥러닝이 일상적으로 사용되는 금융시장에서 생겨나는 여러 질문들에 대해서 좀 더 의미있는 설명을 할 수 있지 않을까요?