[ 밑줄/연결 ] 아라이 센터장은 'AI의 바탕이 되는 숫자는 논리,확률, 통계로 이루어져 있다. 이 세가지 중 하나를 이용해서 인간이 생각하는 가치와 의미에 가까이 다가간다.'고 지적했다. 미 스탠퍼드 대학은 'AI란 구체적인 처리 방식은 다르지만, 인간이 신경계를 어떻게 사용하여 학습하며 추론하고 행동하는지에 관한 사고 과정에 영감을 얻어 개발한 컴퓨터 과학 및 기술의 집합'으로 정의했다. AI는 이미 밝혀진 해법으로 간단하게 풀 수 없는 문제에 대하여, 최적의 해법은 아니지만 차선의 해법을 더욱 짧은 시간 내에 제시하는 기술이다. AI는 주어진 문제를 푸는 일은 잘한다. 그러나 풀어야 할 가치 있는 문제를 발견하지는 못한다. ---> 2022년 다름 대기업에 있으면서 AI를 옆에서 보았을 때 아직 ..
[ 밑줄/연결 ] 시스템 공학에서는 실존하는 것을 '시스템'이라고 부르고, 사람이 다루기 쉽도록 근사시킨 것을 '모델'이라고 부른다. 모델이란 대상의 어느 한 면에 초점을 맞추어 본질이나 엣센스만을 뽑아 낸 개념적인 것이다. 따라서 사람이 모델을 구현하기 위해 이미지를 마음속에 그리는 단계에서 다른 해석이 생기는 것은 어쩔 수 없는 일이다. 다만 그렇다면 학습은 어렵다. 시스템이란 단순한 기능이든 복잡한 기능이든 상관없이 어떠한 기능을 가지는 요소가 조합된 것으로 새로운 기능이 드러나게 되는 것을 말한다. 시간 인자 't'를 포함하여 시스템 출력이나 상태가 함께 변동하는 시스템을 역학(dynamic)이라고 한다. 또한 이것을 동적 시스템이라고도 한다. 시스템 이론에서는 '설명 변수 = 입력, 목적 변수 ..
[ 밑줄/연결 ] '특이점'이라는 것은 1993년 SF작가인 버너 진지의 라는 에세이에서 이론화되었다. "인간은 기계와 결합함으로써 자신의 지성과 인식 능력(논리, 기억, 지각 등), 수명을 크게 증대시킬 것이다." 1962년 통계학자인 어빈 존 굿은....'지능 폭발'의 가능성에 대해 논하고 있다. 즉, '초월적 지능'을 획득한 기계가 스스로 복제하고, 개선하여 세대를 거치면서 더욱 지적으로 되어 지능이 폭발적으로 발전한다는 것이다. 무어의 법칙이 영원히 계속된다는 가설에는 네 가지 문제점이 있다. (1) 귀납적인 성격의 이 법칙을 무제한으로 확대 해석하는 것에 대한 논리적인 문제 (2) 어느 수준까지 소형화를 추진할 수 있는가 하는 물리적인 한계에 관한 문제 ㅇ 한스요아힘 브레머만은 1962년 이후에..
[ 밑줄/연결 ] 인간의 지능은 '어떤 문제 상황을 해결하는 능력'이라고 할 수 있습니다. 인공지능이란 '인간의 지능을 모방해 기계에 구현한 기술 또는 연구'라고 할 수 있습니다. 인공지능은 현재 인간의 좌뇌 기능 대부분을 수행합니다. 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리, 수리 능력 등을 수행할 수 있습니다. 또한 우뇌의 기능도 일부 수행할 수 있습니다. 직관적인 판단과 대안 제시, 연관성 등을 탐색하며 우뇌의 기능을 수행합니다. 어떤 조건을 충족해야 하는 상태의 문제를 '제약 만족 문제'라고 합니다. 어떤 남자가 결혼 정보 업체를 통해 여자와 소개팅을 하고 난 후 여자로부터 문자를 받았을 때 여자가 남자를 좋아할 확률을 베이즈 정리를 통해 나타내 보자. 새로운 데이터로 사전 확률을 지속적으로 업데이..
[ 밑줄/연결 ] 컴퓨터상에서 '인간의 지능'을 재현한 것, 또는 재현하기 위한 기술을 의미 '알려준 것' 이상의 일을 처리할 수 있어야 한다. AI는 이미 알고 있는 지식을 바탕으로 추론합니다. AI가 잘하는 일은 '분류'입니다. AI는 분류할 때 사람에게 미리 받은 수많은 자료에서 분류하기 위한 규칙(판정 기준)을 구축해 나갑니다. 머신러닝이란 데이터에서 패턴과 규칙을 컴퓨터 스스로 추출하는 기술을 말합니다. 머신러닝은 미리 제공된 다양한 정보를 학습하도록 한 후, 그 결과를 이용하여 새로운 것을 예측하는 기술. 딥러닝은 학습 자체도 스스로 판단하면서 학습하도록 하여 앞으로의 상황을 예측하도록 하는 기술. 머신러닝은 사람이 제공한 불완전한 규칙에 대해 사람이 제공한 데이터를 바탕으로 스스로 더 나은 ..
[ 밑줄/연결 ] 안토니오 디마지오(Antonio Dimasio)에 의해 지금까지 관심을 끌지 못했던 또다른 뇌의 중요성이 대두되었다. 신경학과 정신의학 분야의 첫 번째 혁명이었다. 안토니오 디마지오는 그때까지 몇몇 학자들이 '파충류 뇌'라고 불렀던 원시적인 뇌인 대뇌변연계(limbic system)의 기능을 밝혀내고 '감정의 뇌'라고 명명했다. 이는 '대뇌변연계'라고 이름 붙여진 모든 영역의 활동을 밝혀낸 중요한 발견이었다. 지금부터이 뇌를 '두 번째 뇌'라고 부르겠다. 첫 번째 뇌와 두 번째 뇌, 다시 말해 대뇌피질과 대뇌변연계는 인간의 모든 심리 작용의 유일한 주체가 되었고, 정상적이거나 병리적인 모든 심리 현상은 이성과 감성의 일치 혹은 대립, 조화 혹은 부조화를 통해서만 설명되었다. 하지만 나는..
[ 밑줄/연결 ] 기업의 임원, 중앙과 지방정부의 사무관급 이상의 공무원, 언론인, 정치인 등 비엔지니어들에게도 마찬가지다. 인공지능의 개념 및 구성요소, 체계와 원리, 적용 사례 및 적용 기준, 정책적 경영적인 함의 등에 대해 무지하거나 너무 전문적이라는 선입관을 가진 채 자신이 이해하려 하지 않고 엔지니어에게 맡겨 추진하면 되는 것으로 치부하고 있다. ---> 1000% 맞다. ---> 자신이 무슨 소리를 하는 것인지도 모르고 하는 사람들이 많다. ---> 기독교인은 아니지만 난 늘 그런 말을 들을 때 이 생각이 난다. 기술 기업들은 단위 생산 요소를 투입할수록 생산량 증가분이 늘어나는 수확체증(increasing returns to scale)이 발생하여 승자 독식과 쏠림 현상이 뚜렷해질 것이다. ..
[ 밑줄/연결 ] 이 책은 우리가 머신러닝의 결과들을 너무 쉽게 믿지 말아야 할 때가 언제인지를 보여주고가 한다. 인공지능 시스템을 만들기 위한 도구상자 = A(알고리즘, Algorithm) + B(빅 데이터, Big Data) + C(컴퓨터 지능 Computer Intelligence) (결정에 쓰이는 도구들) (알고소코프 Algoscope: 알고리즘과 현미경을 뜻하는 마이크로스코프를 합친 조어) ㅇ 관심을 가져야 하는 시스템을 선별해주는 역할을 함 (OMA원칙) ㅇ 추후에 어떻게 품질 평가를 할지 결정해야 알고리즘이 문제해결을 얼마나 잘했는지를 측정할 수 있음 ㅇ 이렇게 알고리즘이 구현한 모델이 정말 좋은 모델인지 판단할 수 있도록 추상적, 이론적 특성을 관찰 및 측정 가능하도록 만드는 과정을 '운영..
[ 밑줄/연결 ] 왜 생명은 더 복잡해질까? 충분히 복잡해 환경에서 규칙적으로 나타나는 부분을 예측하고 활용하는 생물이 진화에 유리하기 때문이다. 그래서 환경이 더 복잡해질수록 생명도 더 복잡해지고 지능이 뛰어난 쪽으로 진화한다. (라이프 1.0) : 생물학적 단계 ㅇ 박테리아 ㅇ 하드웨어와 소프트웨어 모두 진화할 뿐 설계되지 않는다. ㅇ HW와 SW를 진화시키는 생명(생명적인 단계) (라이프 2.0) : 문화적 단계 ㅇ 자신의 소프트웨어를 설계하는 역량이 있어, 라이프 1.0보다 휠씬 영리하다. ㅇ 높은 지능에는 많은 하드웨어(원자로 구성된)와 많은 소프트웨어(비트로 구성된)가 필요하다. ㅇ HW를 진화시키지만 SW는 상당 부분 설계(문화적 단계) (라이프 3.0) : 기술적 단계 ㅇ 하드웨어와 소프트..
[ 밑줄/연결 ] 우선 우리의 말을 이루는 각각의 소리에 대응하는 실제 목소리를 수집했어요....각각의 음에 대응하는 목소리를 되도록 많이 모아서 기계에 학습을 시킨 겁니다....'연속되는 목소리'를 '말을 나타내는 음의 연속'으로 변환할 수 있게 되죠.. 그렇게 해서 얻어진 '음의 연속'이 어떠한 '단어 단위'에 대응하는지를 가려내야 하는 거죠. 사전에 기계에 많은 문장을 보여 주고, 어떤 단어 뒤에 어떤 단어가 잘 오는지를 학습시켜 뒀습니다. 자기가 아는 단어 중에서 '들려온 음의 연속'에 가장 비슷한 단어를 찾는 일입니다. 즉 유사 단어 검색, 이른바 '패턴 대응'이란 말입니다. 목소리란 건 물리적으로 소리의 파장이 연속된 것인데요. 기계학습의 목적은 간단히 말하면 '함수'를 구하는 일입니다. '음..
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