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[ 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..

[ 밑줄/연결 ] 모든 합리적인 존재가 그렇듯이, 알고리듬도 보상을 최대화하기 위해서 자기 환경을 바꾸는 법을 배운다. 지능의 특징을 다음고 같이 요약할 수 있는 수준에 이르렀다. ㅇ 우리의 행동이 우리의 목적을 달성할 것으로 예상되는 한, 인간은 지적이다. ㅇ 지능의 다른 모든 특징- 지각, 생각, 학습, 창안 등 -은 성공적으로 행동하는 능력에 기여하는 것이라고 볼 수 있다. ㅇ 기계의 행동이 기계의 목적을 달성할 것으로 예상되는 한, 기계는 지적이다. 한 존재는 자신이 하는 일이 자신이 지각해 온 것을 토대로 자신이 원하는 것을 성취할 가능성이 있는 한 지적이다. AI기법이 "인간의 뇌처럼 작동한다"라는 기사를 읽을 때면, 그 말이 그저 누군가의 추측이거나 그냥 허구라고 의심해도 괜찮다. 우리 뇌는..

[ 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', ..

[ 밑줄/연결 ] 머신러닝으로 할 수 있는 것은 크게 예측과 지식 발견입니다. 예측을 위해서는 지도 학습을 하고, 지식 발견을 위해서는 비지도 학습을 합니다. 지도 학습은 기계/설비의 고장 예측이나 이상 감지, 고객 이탈 예측, 상품의 판매 예측, 이미지/음성인식, 스팸 메일 찾기 등에 활용할 수 있습니다. 비지도 학습은 고객 그룹화, 상품 추천, 화제(토픽) 추출 등에 활용할 수 있습니다. 머신러닝에서는 사람이 특징량을 추출하기 위한 정의를 해야 합니다. 그러나 딥러닝에서는 기계가 학습에서 특징량을 자동으로 추출합니다. 엄밀하게 말하면 '고양이 인식'이 아닌 '고양이를 표현하는 특징량을 얻었다'고 하는 것이 올바른 표현입니다. [ 자평 ] 이미지를 통해서 기계학습, 딥러닝의 기본적인 개념과 작동 원리를..

[ 밑줄/연결 ] 감수성이란 외부 세상을 받아들여서 인지하고 느끼는 능력을 의미한다. 트랜스휴머니즘이 본격적으로 등장한 것은 찰스 다윈의 진화론 이후다. 다윈의 진화론은 인간이라는 종이 진화를 통해 서서히 만들어졌으며, 이 진화가 미래에도 계속 진행된다고 봤다. 진화가 계속된다면 인간은 지금과는 다른 형태가 될 것이기 때문에, 트랜스휴먼(transhuman 또는 trans-human)은 진화의 결과로 나타난 미래 인간을 의미했던 것이다. 포스트휴머니즘은 휴머니즘 이후(post)를 지향하는 감수성이다. 포스트휴머니즘은 인간의 이성과 과학기술의 진보에 대해 겸손한 태도를 견지하면서, 인간과 동물, 인간과 환경, 인간과 인공지능 로봇이 서로를 형성하고 서로 의존하는 관계임을 강조한다. 포스트휴머니즘은 인간에게..

[ 밑줄/연결 ] 컴퓨터가 고양이라는 개념을 익히게 하려면, 동물로서의 고양이에 관한 모든 속성을 입력시켜야 한다. 이 세상의 모든 지식을 부여하는 것과 같다. 하지만 이런 지식은 그물처럼 끊임없이 연결되고 이어지며 틀(프레임)이 없다. 반면 AI는 틀 안에서 처리할 수 있기 때문에 이를 AI의 '프레임 문제'라고 한다. 컴퓨터는 인간처럼 인과율로는 절대 생각하지 않는다. 전체를 보고 그 안에서 높은 확률로 정밥의 가능성을 좁혀서 인간을 뛰어넘는 추론능력을 발휘한다. [ 자평 ] 책이 생긴 모양대로 그냥 훑어 보기 일본책 답게 단순하게 설명하면서 깔끔하게 도표화한 모습이 읽기 편하다. 깊이는 다른 문제.... 책에서 얻을 목적이 달라야 한다....주마간산처럼 훑어 지나가는 것이 목적이라면.. 좋다.

[ 밑줄/연결 ] 괴델이 발견한 것은 비록 순수한 수들간에 참인 관계들이 존재할지라도, 연역논리의 방법들은 너무 취약해 우리는 그러한 모든 사실들을 증명할 수 없다는 것이다. 달리 말하면, 진리는 증명보다 크다는 것이다. 괴델이 보여준 것은 결국 어떤 종류의 수학도 진리의 일상적 개념을 충분히 표현할 만큼 포괄적일 수 없다는 것이다. 괴델이 보여준 것은 우리가 수학적 귀납을 비롯해 논리적 추론과 수학적 증명의 모든 수단을 동원한다고 할지라도, 참인 수학적 진술 중 어떤 것들은 증명 불가능하다는 것이다. 간단히 말해 증명될 수 있는 것과 참인 것 사이에는 영원히 넘어설 수 없는 괴리가 있다는 것이다. 20세기의 가장 유명한 수학적 (그리고 철학적) 결과일 것이다. 괴델의 정리 - 비형식적으로 나타냈을 경우..

[ 밑줄/연결 ] 아리스토텔레스는 인간의 욕망을 '선함'이라는 용어로 잘 포장하고 있다. 선함을 이루기 위해서는 세 가지 조건이 만족됭야 하는데, 첫째 쓸모(유용성), 둘째 재미(다양성), 셋째 감동(교감)이라고 한다. 전문 영역에 특화된 약인공지능, 모든 영역의 문제를 다룰 수 있는 강인공 지능, 모든 영역에 인간을 능가하는 초 인공지능(Artificial Super Intelligence) 등으로 나누기도 한다. 모든 앎은 복제 가능하지만, 자아의식은 그렇지 못하다. 그것은 기존 앎을 대상으로 끊임없이 이어지는 작용 중에 스스륵 유령처럼 나타나는 최상위 앎이기 때문이다....개체적인 하드웨어와 소프트웨어, 그리고 저장된 모든 경험 등에 기반한 총체적이면서도 항상위로 추상화된 앎... 마음은 그저 대상..

[ 밑줄/연결 ] "'잔혹한 미래'라는 게 따로 있는 게 아니다. 미래는 그것이 미래라는 이유만으로 이미 본래 잔혹한 것이다. 이 잔혹함의 책임은 미래에 있는 게 아니라, 오히려 단절을 수긍하지 않는 현재에 있을 것이다. " - 아베 고보, 일본의 사상가 아즈마 히로키는 에서 미국의 소비사회를 동물화된 사회라고 평가한 프랑스의 사상가 알렉상드로 코제브를 인용하면서, 일본은 커다란 이념이나 이야기를 잃고 그저 물건과 기호를 소비할 뿐인 시대에 들어섰고, 이는 인간의 동물화를 의미한다고 썼다. 코제프는 "인간이 계속 인간일 수 있으려면 대상과 대립하는 주관이 있어야 한다. 즉, 주어진 환경을 거부할 수 있어야 한다는 말이다. " AI를 대하는 태도에 따라 논객의 유형을 분류할 수 있다. 첫 번째 유형은 AI..