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인공지능61

인공지능이 아직까지는 가사일은 못한다고 합니다. 안녕하세요? 과거에 알파고가 나와서 많은 사람들에게 충격과 공포를 안겨 주었고, 이제 자율주행 자동차가 나오면서 조만간에 '가사일'을 대신 해주는 로봇이 나오지 않을까? 하는 생각이 드는 것도 사실이지만, 결론부터 말을 하자면 2018년 6월이 다가오는 지금의 시점에서는 '아직은 이르다'입니다. 왜냐하면, 우리가 단순 노동일이라고 생각한 가사 노동이 사실은 상당히 복잡한 일에 해당하기 때문이라고 합니다. 이에 대해서 Newton 2018년 6월호에 '특화형 인공지능'과 '범용 인공지능'에 대해서 나와 있는데, 지금까지 개발이 완료된 인공지능은 '특화형 인공지능'이라고 해서 한가지의 특화된 일에만 잘하는 인공지능으로, '얼굴인식','자동운전','바둑등의 게임', '스마트 스피커' 등이 여기에 포함이 된다고.. 2018. 5. 30.
아실로마의 인공지능 23원칙 안녕하세요? 인공지능이 가지가지로 화두이기는 한데, 이에 대한 우려도 크기는 큽니다. 가장 SF의 고전적인 클리셰로는 '인공지능의 반란'같은 것이 있기는 있습니다. 특히 터미네이터 시리즈는 이런 인공지능의 반란이 나온 전형적인 영화의 이야기 이기도 합니다. 하지만, 반란까지는 아니더라도 인간을 능가하는 인공지능은 가지가지로 우려 스럽기는 합니다. 그래서 그런지는 몰라도 2017년 1월에 미국 캘리포니아 주 아실로마(Asilomar)에 많은 인공지능 연구자가 모여 회의를 하였고, 인공지능을 개발할 때 지켜야 하는 원칙 23가지를 발표 하였다고 합니다. 이 원칙들이 강제성이 없기는 하지만, 전세계 3000명 이상의 연구자들이 동의한 내용이라고는 합니다. 먼저 연구과제에 대한 5가지를 보자면, 처음부터 건전한.. 2018. 2. 3.
인공지능이 어떻게 번역을 하는가? 안녕하세요? Newton 2018년 1월호 기사를 보니, Google(구글)의 무료 자동번역 기능에 딥러닝이 도입되면서 번역의 질이 크게 올라갔다고 합니다. 그런데 지난번 포스팅에서 언급을 하였는 딮러닝은 화상 이미지를 인식하는데 사용이 되었습니다. 링크 : 말은 많이 들었지만, 잘은 몰랐는 '딮 러닝(Deep learning)' 그럼 이 딮러닝을 이미지 인식이 아닌 언어간의 번역에 사용하는 것은 어떻게 된 것인지에 대해서 이번 포스팅에서 아주 간략하게 나마 다루어 보고자 합니다. 먼저 언급해야 하는 내용으로는, 이 인공지능의 하나인 '딥러닝'이 제대로 된 번역을 하기 위해서는 우선 사람이 번역을 해 놓은 대량의 번역 데이터가 필요 하다고 합니다. 여기서 이전에 포스팅에서 언급을 한 적이 있는 '기계학습.. 2018. 2. 2.
딮러닝과 무엇이 다른지 잘 감은 안오는 기계학습 안녕하세요? 진나번 시간에 언급을 한대로 '기계학습'에 대해서 포스팅을 하려고 하는데, 우선 지난번 포스팅에 이야기했는 내용은 이전까지는 단순히 컴퓨터 안에서 사람의 신경을 모방 했다는 내용이라면, 이번에는 이 모방된 인공 신경망을 어떻게 조금은 더 구체적으로 내부에서 무슨일이 일어나서 '학습'을 하는지에 대해서 Newton 2018년 1월호 기사에 있는 내용을 토대로 포스팅 하고자 합니다. 먼저 위 그림은 뉴럴 네트워크에 의해 추출된 특징을 분류한 것입니다. 여기서 기계학습의 초반에는 위 그림의 묘사와 같이, '딸기'의 형태적인 특징을 파악하는데, 각각의 모양에 따라 확율을 매겼다고 합니다. 일단 기사의 내용만 봐서는 이 확률들이 정확히 어떤 논리에 의해서 매겨진 것인지는 알 수 없습니다. 하지만 진정.. 2018. 1. 29.

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