만화로 배우는 인공지능 by 미야케 요이치로

[ 밑줄/연결 ]

 

인공지능에 대해 불안한 생각이 들 때면 두 가지만 기억하기 바란다.

(1) 인공지능은 인간이 정한 문제에 대해서만 지적 작업을 할 수 있다.

(2) 인공지능은 스스로 문제를 해결할 수 없다.

---> ??, 꼭 그렇지도 않고 두 가지를 기억한다고 해도 불안함이 사라지지는 않는다.

---> 인간이 정한 문제라고 해도 어떤 인간(또는 인간집단)이 정한 문제인가가 더 중요하다.

---> 또한 스스로 문제를 해결할 수 없다도 맞지는 않다. 목적함수가 정해진다면 스스로 문제를 해결한다고 볼 수 도 있다. 

 

 

(기호주의와 연결주의)

(1) 기호주의

ㅇ 논리파인 기호주의는 무엇보다도 논리가 중요

ㅇ 지능이나 지식은 기호(언어와 수식)로 표현할 수 있다는 입장에서 인공지능을 만듦

ㅇ 'A라면 B한다', 'C를 보면 D한다'처럼 기계에 매뉴얼을 부여하는 식으로 인공지능을 만드는 것

 

(2) 연결주의

ㅇ 무엇보다 경험(정보)이 중요해짐

ㅇ 인간의 뇌를 그대로 컴퓨터에 재현하는 접근법

ㅇ 인공뉴런을 모아 신경망이라는 인공적인 뇌의 신경 네트워크를 만듦. 거기에 다양한 정보를 부여함으로써 하나부터 열까지 문제를 해결하는 방법을 배우게 함

(심볼 그라운딩, Symbol Grounding 문제)

ㅇ '중국의 방'의 실험처럼, 단지 기호적인 처리만을 한다면 언어를 이해하지 않아도 가능. 그렇다면 지능이 있다고 할 수 없다.

ㅇ 언어를 이해한다는 것은 무엇을 의미하는가? 

ㅇ 말(기호)와 현실을 연결시키는 문제

 

'OO라면'이라는 틀을 프레임이라고 부르는데 이렇게 프레임 속에서만 사물을 생각한다는 한계가 존재한다. 이것을 프레임 문제(Frame Problem)이라고 한다.

딥러닝이 정말 대단한 이유는 특징을 파악하는 능력(특징 추출)이 뛰어나다는 점

 

특징이란 서로 다른 부분인데, 이것을 알기 위해서는 인공지능이 '보통'이나 '평균값'부터 배워야 함을 의미한다. 

 

'겉보기 특징', '소리 특징', '단어를 연결하는 특징'을 파악하기 때문에 딥러닝은 영상인식, 음성인식, 자연어처리와 같은 분야로 퍼져 나간다. 

 

 

[ 자평 ] 휘리릭 1시간 만에 훑으면서 주마간산을 한다면...good....

 

일본 책답게 간결하게 설명하였고 이미지(그림, 도표)를 깔끔하게 정리하여 읽기가 편하다. 

 

내용은 어떠한 인공지능 개론서에도 다 나오는 수준이다.