대학원 진학을 원하는 학생입니다

인서울에 걸터앉은 정도인 학교에서 곧 졸업을 앞두고 있는 대학생입니다.
저는 인공지능에 관심이 많았고, 영어에 대한 자신이 있었기에,
흥미로워 보이고 유익해보이는 관련 영어 서적과 공개적으로 제공되는 강의들을 꾸준히 들으며, 지식을 쌓아가고 있었습니다.
이제는 졸업을 앞두고 있어서 대학원 진학을 해야하지만,
학과가 인공지능과 크게 밀접하지 않아서 수업에 관심이 없었던 저는
학점이 매우 처참합니다. 3점 초인 것 같습니다

현재 객관적으로 내세울 만한 유일한 자료는
520점대의 텝스 점수 밖에 없네요.

인공지능에는 수학이 중요하니 수학공부도 열심히 독학 해왔습니다.
위상수학, 미분기하 등등
수학원서를 봐도 더 이상 어지럽지 않고, 증명도 이제 제법 읽히고,
손도 못대겠던 단원끝에 문제도 건드려볼만 하네요.
하지만, 이것 또한 대단하게 해내는 느낌도 아니고
면접하듯이 뭐뭐 증명해보라고 하면, 짧거나 간단한게 아닌이상
그자리에서 해낼 자신이 없네요. 어필할 정도가 될지 모르겠어요.


크게 두가지 고민이 있습니다.
1. 관심 분야가 애매합니다. 인공지능과 인지과학 사이정도의, 인공지능의 기반이 되는 이론연구를 하고 싶지만, 제 기준에서 인공지능 연구실은 성능과 결과에 너무 치중한 느낌이고, 인지과학 연구실을 가자니 인지과학에 대해 아는게 없어 감조차 오지 않습니다.
분야와 연구실은 어떻게 정하는게 올바른가요?

2. 저보다 좋은 학교를 나온 친구들이 많고, 저는 성적도 안좋습니다.
영어 외에 내세울건, 인공지능과 수학에 대한 열정밖에 없습니다.
이와 같은 상황에서 교수님에게 어떻게 어필하는 것이 이상적일까요?


분야를 고르는데 직접적으로 조언을 주시는게 가능한 분이 있을까 싶어, 제가 원하는 개인적인 연구 방향성을 아래 조금 더 적으려고 합니다.
여기까지 읽어주셔서 감사합니다. 건너 뛰시는 것을 추천드립니다.

현재 개인적으로 관심으로 가지고 자료를 찾으며 생각하고 작게 연구해보고 있는 것은 공간에대한 수치적인 해석이 아닌, 상호작용을 통한 이해입니다. 현재 이미지 해석 모델들은 매우 뛰어납니다. 하지만, 데이터 자체의 형식과 학습의 기법이 너무 모델에게 많은 힌트를 손에 쥐어주는 느낌이 들었습니다. (물론 지능의 구현이 아닌 실용적인 사용을 목표로한다면, 당연한 방향성이며, 특정 연구의 방향을 비방하기 위해서 쓰는것이 아닌 저의 목표와 관점이 다름을 이해해주시기바랍니다.)
예시로, 현재 우리가 사는 공간에대한 그 어떤 정보도 없이 태어난다면, 거리라는 감각 조차도 없고, 시신경 사이의 관계 또한 명확하게 주어지지않아 컨볼루션과 같은 계산은 이루어지기 어렵습니다. 저는 그 어떤 정보도 데이터의 형식도 주어지지 않은 상태에서 거리와 공간에 대한 이해를 하는 방법에대해서 연구하고자 합니다.
의미 있다고 생각하는 이유는 '생명체가 공간을 어떻게 이해했는지에 대한 근본적인 답변이 될것 같아서' 입니다.

'Instead of trying to produce a programme to simulate the adult mind, why not rather try to produce one which simulates the child's?'
Computing Machinery and Intellegence, A.M.Turing
에 있던 글인데, 이와 비슷한 느낌으로 접근해보고 싶습니다.