풋 하고 웃으실지 모르겠지만

호기심에 시작해서 이것저것 뜯어 본 시간들이 부질없진 않아요.
그 과정을 통해서 모르는 부분에 대해 찾아가는 방법도 익혔을 것이고
어떤 것은 그다지 도움이 되지 않았다는 것도 충분히 느꼈을 테니까요.
프로그래밍 언어도 이것저것 구경 해봤다면 이제 뭔가 맘에 드는 걸 하나 잡고 쓰시면 됩니다.

인공지능 공부에 딱히 정해진 방법이 있는 건 아니에요.
물론 여러가지 방법론들을 살펴본다면 어떤 문제에 나름 적합한 기법은 익힐 수 있겠죠.
본인의 관심과 재미로 하는거라면 기초생물학부터 시작해서 접근할 수도 있다고 봐요.

그런데, 처음에 인공지능 전문가가 되려고 노력하는 중이라고 하신 것 같은데
그 말은 객관적인 평가를 할 수 있는 위치와도 관련이 있는 듯 싶네요.
그렇다면 이미 남들이 해놓은 일에 대해서 이해를 한 다음 그 위에 돌 하나를 더 얹는 길로 가셔야 됩니다.
뭐 자신이 타고났거나, 엄청 운이 좋아서 고단한 과정 없이 대단한 발견을 해낸다면 몰라도요.

두루 쓰이는 프로그래밍 언어 하나를 골라서 익숙해지세요.
한동안 손을 놓더라도 충분히 기억할 수 있을 정도로요.
그런 다음 몇 가지 언어를 더 공부하세요.
인공지능을 다루는 다른 언어도 볼 줄은 알아야겠죠?
기초를 모르면 바퀴를 다시 발명하게 됩니다.
자료구조와 알고리즘을 수박 겉핥기 정도라도 보세요.
수학도 예외는 아니죠.
미분적분학, 선형대수학, 확률통계학, 공학수학을 모르고는 전문서적을 읽을 수 없습니다.
좀 더 욕심을 내신다면 OR(Operations Research), 실험계획법도 보세요.

나열하자면 한도 끝도 없어요.
그 다음은 인공지능 서적들을 골라서 읽으셔야 할거고,
국내외 학술 논문들도 읽게 될테고..
학문이라는 것은 서로 다르면서도 통하는 구석이 있어서 다른 분야 사람들과도 어울리는 게 좋아요.

아마 이쯤이면 스스로 답을 알고 있다는 생각이 들지 않으세요?
빠른 길은 없습니다.
하나씩 인내심을 갖고 천천히 나아가 보세요.

인공 지능을 공부하겠다고 하셨는데... 아시겠지만, 인공지능이라는 분야가 무지하게 넓은 분야입니다. 글 중에 '생물학적 접근'과 '아주 추상화된 접근'을 모두 이야기하셨는데, '추상화된 접근'이 컴퓨터 프로그래밍과 관련된 접근법이라고 가정하면, 두 접근법 사이의 거리가 너무 멀다는거죠. 인공지능의 중요한 다른 분야인 언어학 같은 경우에는 또 이 둘과는 매우 먼 거리에 있구요.

이런 경우에 좀더 중요한 문제는 '내가 공부하고 싶은 분야가 정확히 어떤 분야인가'를 아는 것입니다. 그냥 막연하게 '인공지능'을 공부해야지 하고 생각해서는 안된다는 거죠.

지금까지 여러 가지 방향으로 시도를 해 보셨고, 그 시도들이 시간 낭비처럼 느껴지기도 하시는 것 같은데, 그런 느낌이 드는 이유는 그야말로 '무작정' 덤벼들었기 때문입니다.

그렇게 여러 가지 분야에 대해 공부해 보고 싶은 열정이 있으시다면, 일단은 그 분야에서 가장 전문가가 누구인지부터 알아보세요. 일단은 한국에서 '인공지능'이라는 키워드를 넣었을 때 가장 먼저 언급이 될만한 분 10분을 찾아보세요. 그리고 그 분들이 어떤 일을 하고 계시는지를 구체적으로 조사해 보시구요. 그래서 그 중에 본인이 원하는 연구를 하고 있는 분이 어떤 분인지 좁혀 보세요. 그리고 그 분들께 이메일을 보내든 아니면 찾아뵙든 해서 조언을 구하세요.

무슨 대학교 교수님이나 이런 분들 어렵게 생각하실 필요 없습니다. 본인의 생각을 솔직하게 말씀드리고 도움을 구하면 최소한 70%는 짧은 답장이라도 얻을 수 있을 것으로 생각합니다. 답을 얻지 못한다고 해도, 그런 분들과 대화하기 위해 그 분들의 분야에 대해 조사하고 공부하면서, 구체적으로 어떤 질문을 해야 할지를 생각해 보는 것만으로도 충분한 가치가 있는 일이라 생각합니다.