논리적 사고

AI는 낯선 입력도 아는 분류로 억지로 넣어야 할까?

입력 위치와 거절 반경을 바꾸어 가장 가까운 분류와 ‘알 수 없음’ 판정 사이의 경계를 직접 확인합니다.

그림에서 무엇을 볼까요?

알려진 A와 B 범주 사이·바깥의 입력이 거리 문턱을 넘어 알 수 없음으로 빠지는 관계 그림

아는 범주가 토기와 금속뿐인 분류기는 낯선 유리 조각도 둘 중 하나에 더 가깝다고 말할 수 있다. 그러나 가장 가까운 후보라는 사실이 그 범주에 속한다는 보장은 아니다.

Scheirer와 동료들은 학습 때 보지 못한 클래스가 시험에 나타나는 open set 문제를 다룬다. 모든 시험 범주가 알려졌다고 가정하는 closed set과 조건이 다르다.

교육용 1차원 거리 모형 · A 중심 25, B 중심 75 중 가까운 곳을 찾고 거리가 선택한 반경을 넘으면 ‘알 수 없음’으로 둡니다. 실제 이미지 분류나 논문 알고리즘이 아닙니다.

현재 쓰는 분류 시스템에서 ‘알 수 없음’을 허용하지 않을 때 누가 어떤 부담을 지는지 적어 보세요.