인공지능이 바꾸는 미래 비즈니스 by 노무라 나오유키

[ 다시 담을 글 ]

 

ㅇ 지난 시기의 생산관계는 생산 수단을 소유한 측과 생산 수단을 소요하지 못한 측의 역학 관계로서 규정되어 왔다......

 

ㅇ 지식 노동자는 노동이 곧 자본임을 선언했다....인공지능과 사물인터넷은 자본이 곧 노동이라는 선언이다. 이제 사람은 필요 없다는 것이다. 노동과 소득은 점점 더 사람이 아니라 기계나 인공지능을 통해서 발생한다. 일을 하지 않고 소득이 발생하지 않는데 세금을 낼 수 있을리가 없다.

 

ㅇ 이번 세기 중에 특이점이 도래하는 일은 없을 것이다. 인공지능이 모방해야 할 지능을 자연과학의 대상으로 정의하지 못하고 있고, 지능은 고사하고 새로운 매체를 발안하는 데 필요한 소재로서 지식의 양이나 인간이 지닌 일상 세계나 사회에 관한 '상식'의 양이나 특성 등을 공학적으로 계측할 수 없기 때문이다. 더구나 의식, 자아, 책임감을 갖추고, 정서에 기초한 행동을 하고, 자문자답을 통해 새로운 가설을 스스로 세우는 기계를 만들기 위한 이론이 완성되거나 가시권에 들어 왔다는 것은 들어본 적도 없다.

 

ㅇ 우직한 일차함수 같은 진적과 단층적인 진화의 조합이다. 이것은 결코 기하급수적인 진화가 아니다.

 

ㅇ 인류의 과학기술사에서 기하급수적인 개선이 일어난 유일한 예외가 반도체의 고집적화이다....

 

ㅇ 내부의 기본적인 계산 순서(알고리즘)나 노이만 방식으로 불리는 원래의 계산 방식 (stored program system: 프로그램 내장 방식)의 종류가 기하급수적으로 증가하거나, 진화 속도가 가속화했다는 사실을 들은 바가 없다.

 

ㅇ 현재의 연장, 즉 인간이 만든 도구의 규모나 능력을 확대하는 것만으로 자의식이나 자율성이라는 완전히 다른 차원의 특성이 싹튼다는 논리는 아무래도 무리가 있다.

 

ㅇ 인공지능에 숙련된 장인의 기능을 전승시킨다는 과제를 실현하는 사물인터넷과 제조, 유통 전체의 최적화를 꾀하는 인공지능에 의해 '제4차 산업혁명'의 진전이 기대된다.

 

ㅇ 다윈의 자연도태설이 원천적으로 옳다면 생물은 스스로 자신을 개조해 진화시키는 것이 아니다. 진화의 원리에 대한 이해조차도 이만큼 진화해온 인간도 해명하거나 획득하지 못했다. 그러므로 양적 변화가 질적 변화를 낳는다고 할 수 없는 것이 아닐까? 컴퓨터의 탄생이래 아무리 CPU가 고속회되었어도 이른바 노이만 방식의 틀을 넘어서지 못하고 있다.

 

ㅇ 생물로서의 인간과 정말로 똑같은 강한 인공지능이라면 자기 자신을 개조해 진화시키는 일은 하지 않을 것이다.....다윈의 자연도태설이 맞다면, 생물은 자신의 의지로 자신을 진화시킨 적이 결코 없기 때문이다.

 

ㅇ 데이터의 선별이나 딥 러닝 훈련을 실시하는 비결 같은 상위층으로 경쟁 초점이 옮겨지면 오픈 소스로 제공되는 해석 엔진 자체의 가치보다는 그 사용의 가치가 높아진다.

 

ㅇ 인식계 인공 지능은 언젠가는 스마트 기기 위에 배치되게 될 것이다. 송신 데이터를 격감시키는 것도 가능하고, 단말측과 현장의 자연스러운 역할 분담도 되는 셈이다.

 

ㅇ 저렴한 데이터가 넘쳐나는 빅 데이터 시대이기 때문에 더욱 '무엇을 데이터화하지 않을 것인가'를 생각하는 것이 핵심이 될 수도 있다.

 

ㅇ 인공지능을 적용하기 쉬운 것은 눈에 보이지 않는 무형의 소유물이나 데이터에 대한 서비스......

 

ㅇ 대상을 특징짓고 있는 부분의 데이터 (예를 들면 고양이 귀의 크기나 길이, 털, 눈의 위치와 모양, 색 등)의 양은 대개 미가공 데이터의 수천 분의 1정도로 적다. 이것들의 특징과 단서로부터 대상의 이름이나 분류명, 혹은 개수나 크기를 추정하는 것이 인식 처리다........실제 세계를 있는 그대로 컴퓨터의 시각이나 청각을 통해 사물의 이름이나 그 수, 위치 관계의 변화 등에 어느 정도 의미를 부여해 활용할 수 있게 되었다는 점에서 획기적인 것이다.

 

ㅇ 막대한 데이터 가운데 '자신에게 중요한' 소량의 데이터를 추출해주는 '요약' 기능이 대단히 중요하다.

 

ㅇ API를 가지지 않은 기업은 인터넷 접속이 안 되는 컴퓨터와 마찬가지다....자사의 다양한 정보나 서비스에 대한 접속을 API를 통해서 오픈하려고 한다. 이 흐름에 편승하지 못하는 기업은 인터넷에 접속할 수 없는 컴퓨터와 같은 무용지물이 될 것이다.

 

 ㅇ 기술 개발의 진전은 기하급수적인 것이 아니라, 선형의 점진적인 진화와 단층적인, 돌연한 비약의 조합으로 보인다.

 

ㅇ 인공지능을 '세련된 IT'라고 묘사하는 것에는 의문이 든다. 사전 기획과 설계대로 진행되지 않거나, 정도나 실용성이 투입되는 데이터의 질과 양에 좌우된다는 다소 거친 성질도 있기 때문이다.

 

ㅇ 100만 페이지뷰 한 작품을 지향하는 인간 vs 1 페이지뷰 작품을 100만개 만드는 인공 지능

 

ㅇ 이미지나 음성에 의한 상태 진단과 처방전이라는 알기 쉽고 시장도 큰 대표적인 응용 영역은 의료와 건강관리 일 것이다...CT 기기에 초음파의 미가공 데이터 단계에서 이상을 판단할 가능성도 있다. 시각 인지나 청각 인지가 중요한 부가기치를 낳고 있는 업무와 업계의 대표라고 해도 좋을 것이다.

 

ㅇ 향후 '장인의 기술'을 그대로 미가공 데이터로 학습해서 재현할 수 있는 인공지능, 로봇이 계속 출현해서 기능 전승의 위기와 일손 부족 해결이라는 일석이조의 역할을 해 줄 것이라는 시나리오가 있다.

 

ㅇ 기존에는 제조업이 IT를 사용해서 합리화를 추진하는 구도였다. 향후에는 정보산업이 제조업의 측정 기술이나 제어 기술을 사용하여 새로운 시장이나 사업을 창출하는 움직임이 늘고 있다. 결국 제조업 기술은 필수품이 되어, 인공지능으로 대표되는 최첨단 IT에 의해 가치를 창출한다는 역전현상이 일어나려고 하고 있다.

 

ㅇ 딥 러닝은 암묵지를 그대로 자신의 내부에 흡수할 수 있기 때문에 문서화(형식화)의 필요가 없다는 획기적인 기능 전승의 길이 열리는 것이다.

 

ㅇ 스마트 농업을 특징......'누구나 하기 쉬운 농업'에 있어서, 고령화한 숙련 농업 종사자의 고도의 암묵지, 노하우를 초심자라도 구사할 수 있도록, 인공지능에 이식하는 것을 들 수 있다.

 

ㅇ '철학, 종교관에 기초한 미래 비전'에 관하여서는, 유럽의 전통적인 강점이 빛을 발한다. 끈기 있게 생각하고, 수천 번 실패해도 신경망을 포지하지 않으며, 비전과 이념을 믿어 마침내 2010년대의 성공을 가져온 것은 역시 미국과 유럽에 많이 사는 민족과 문화 덕분이다.

 

ㅇ 뛰어난 정답 데이터, 고품질의 훈련 데이터를 일본 기업의 손으로 정교하게 만들어 시스템을 확립하는 것이다.

 

ㅇ 진정한 가치는 SW나 알고리즘이 아닌 인공지능을 훈련하여 '더 똑똑하게' 만드는 데 필요한 '데이터'에 있다는 것...

 

[ 자평 ]

 

그전 뭐 그런.....