<첫 문장이 이중구조(A와 B가 역접관계)인 유형>
바로 뒷 문장이 A에 대한 구체적 설명이므로 정답인 보기와 동의어 관계를 살펴 본다.
<빈칸문장이 ‘지시어+명사’로 시작되는 유형>
바로 앞 문장에 있는 단어와 정답인 보기와의 동의어 관계를 살펴 본다.
다음 빈칸에 들어갈 말로 가장 적절한 것을 고르시오.
(2024년대비 수능완성영어 test 3회 31번 빈칸유형)
We can distinguish between weak (also called ‘narrow’) AI and strong AI.
우리는 약한(또한 ‘좁은’이라고도 불리는) AI와 강한 AI를 구별할 수 있다.
Weak AI refers to applications that are capable of executing a single, particular task within a narrow domain in a way that equals or exceeds ‘human’ capabilities.
약한 AI는 좁은 영역 안에서 ‘인간’의 능력과(‘인간’이 수행하는 여러 능력과) 같거나 능가하는 방식으로 하나의 특정한 작업을 수행할 수 있는 응용 프로그램을 나타낸다.
refer to - : -를 말하다, -칭하다
execute - : -를 수행(집행)하다
domain : 영역
바로 앞 문장이 ‘약한 AI와 강한 AI' 즉 이중구조가 나왔기 때문에 그 중 첫 번째에 해당하는 ’약한 AI'에 대한 진술문인 이 문장으로 이어짐을 알 수 있다.
Weak AI = executing a single, particular task
= 보기①의 generalize와 반의어(빈칸문장에 부정어(failure to-)가 있기 때문에 반의어)
This goal has been reached in games such as chess, and to some extent in (much-hyped) speech and facial recognition.
이 (약한 AI의 활용) 목표는 체스와 같은 게임들에서 달성되었고 (매우 과장되어 선전된) 음성 및 얼굴 인식에서도 (이 목표는) 어느 정도 달성되었다.
This goal이 바로 앞 분장의 Weak AI의 목적을 나타내므로 이어지는 문장임을 알 수 있다.
has been reached는 현재완료 시제의 완료용법이다.
extent와 in 사이에 생략된 This goal has been reached를 넣어서 해석한다.
Context-specificity is an important feature of narrow AI, as even small changes to context and task specifications prevent the AI system from retaining its level of intelligence.
상황적 특수성은(적용되는 상황이 특이(=특수)한 것이) 좁은 AI의 중요한 특징인데, 상황과 작업 명세에(작업 설명서들에) 작은 변화만 있어도, AI 시스템이 ‘자기의 지능 수준을 유지하지’ 못하게 되기 때문이다.
Weak AI의 목적, 목표 뒤에 Weak AI의 특징에 대한 진술로 이어지는 문장임을 알 수 있다.
Context-specificity은 ‘상황적 특수성’이라고 해석하기보다 ‘상황’이 어떤 상황인지를 밝혀 해석한다. 즉 ‘적용되는 상황이 특수하다는 것’으로 해석한다.
as even -에서 as는 ‘왜냐하면 -때문이다’의 뜻이다.
even small changes는 ‘사물주어’이므로 if의 의미를 첨가해서 ‘만약 심지어 조그마한 변화들을 주기만 하여도’로 해석한다.
specifications는 ‘설명서들’이란 의미이다.
This is because of the way much of narrow (weak) AI, which is typically based on variations of machine learning algorithms, learns: rather than being able to learn across problems the way humans do, machine learning algorithms tend to have to start again from scratch.
이는 기계 학습 알고리즘의 변형에(기계를 학습시키는 알고리즘들을 변화시키는 것들(바꾸는 것들에) 일반적으로 기반을 둔 대부분의 좁은(약한) AI가(좁은(약한) (AI중에서 많은 좁은 AI가) 학습하는 방식 때문인데, 즉, 인간이 배우는 방식으로 여러 문제에 걸쳐 학습할 수 있는 것이 아니라 ‘기계 학습 알고리즘은(기계를 학습시키는 알고리즘들은) 맨 처음부터 다시 시작해야 하는 경향이 있다’
This가 바로 앞 문장의 ‘AI가 자신의 지능 수준을 유지하지 못하는 것’을 지칭하므로 이어지는 문장임을 알 수 있다.
‘much of A’는 ‘A중에서 많은 A'로 해석한다.
machine learning algorithms는 ‘기계 학습 알고리즘’ 즉 단어 뜻대로 해석하지 보다는 ‘기계를 학습시키는 알고리즘들’로 해석한다.
variations of machine learning algorithms은 ‘기계를 학습시키는 알고리즘들을 변화시키는 것들(바꾸는 것들)’로 해석한다.
rather than -은 ‘-보다는 오히려’의 뜻이다.
humans do에서 do는 learn의 대동사이다.
from scratch : 맨 처음부터
<맨 마지막 문장인 빈칸문장 바로 앞 문장이므로 이 문장 속의 단어와 정답인 보기와의 동의어 관계를 찾아 본다>
rather than = failure to 동사원형
across problems = generalize
This failure to ________ makes algorithms inherently unstable.
✽hyped: 과장되어 선전된
이러한 일반화하는 데 있어서의 실패는(이렇게 일반화하지 않는 것이) 알고리즘(들)을 본질적으로 불안정하게 만든다.
This failure to 는 바로 앞 문장의 rather than being able to learn across problems를 지칭하므로 이어지는 문장임을 알 수 있다.
failure to -는 ‘-에 있어서의 실패’가 아니라 ‘-하지 않은 것’의 뜻이다.
inherently : 본질적으로
① generalize
② signalize
③ display
④ appeal
⑤ create