기계가 세상을 인식하는 방식은 인간의 시각체계와는 확연히 다르다. 이들을 이해하기 위해서는 더 이상 인간의 방식을 취해서는 안 될 것이다. 기계는 그 자신의 눈으로 목표 대상을 찾아내는 일련의 과정을 쉼 없이 반복한다. 기계들의 시각 체계에 도전하는 행위들은 알고리즘을 다시 훈련시키는 트레이닝 셋(training set)에 통합될 뿐이다. 우리는 인간의 시각 체계를 버려야 하는 것일까? 연구자는 숨어있는 혹은 가려진 데이터셋(dataset)을 채굴하고, 선순환인지 악순환인지 모를 고리에 대해 고민하며,조금 거리를 두고 알고리즘과 데이터셋의 말랑말랑한 측면을 살핀다.