본 논문은 AI가 픽셀, 단어, 음소를 모델링하는 시스템으로 세계를 장악해 가는 현상에 대해, 세상은 픽셀, 단어, 음소가 아닌 속성과 관계를 가진 개체(객체, 사물, 사건 포함)로 구성되어 있음을 지적합니다. 따라서 지각이나 묘사가 아닌 이러한 개체들을 모델링해야 함을 주장합니다. 현재 단어와 픽셀 모델링에 집중하는 이유는 세계의 귀중한 데이터가 텍스트와 이미지 형태로 존재하기 때문이지만, 대부분의 기업의 가장 중요한 데이터는 스프레드시트, 데이터베이스와 같은 관계형 형식으로 저장되어 있으며, 이는 기존 기계 학습에서 다루는 형태와 다르다는 점을 강조합니다. 관계형 학습(Relational Learning), 통계적 관계형 AI 등 다양한 이름으로 불리는 이 분야가 제한적인 관계를 갖는 소수의 경우를 제외하고는 세계를 장악하지 못하는 이유와 그 중요성을 높이기 위해 필요한 조치를 설명합니다.
