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[ 밑줄/연결 ] 지금의 수학에는 인간의 모든 지적 활동을 수식으로 표현할 능력이 없다. 이는 컴퓨터의 속도나 알고리즘을 개선하면 해결될 문제가 아니라 오늘날의 수학이 처한 근본적인 한계이다. 그러므로 AI는 신도 정복자도 되지 못한다. 특이점은 오지 않는다. ---> '수학의 불완정성', '수학에 내재한 모순성'은 정말 중요한 문제이고 어려운 문제이다. ---> 살아 가는데 몰라도 큰 지장은 없으나 이 분야에 대중서적을 몇 권 읽었고, 다 이해하지 못해 책장에 고이 모셔저 있다. AI로 인해 새로운 일자리가 탄생하더라도 그것이 AI에 떠밀려 일자리를 잃은 노동자가 차지하게 되리라는 보장은 없다.....AI로 대체할 수 없는 새로운 일자리가 대부분의 인간에게도 난이도가 높은 일자리일 가능성이 매우 크다는..

[ 밑줄/연결 ] 지금 우리 눈앞에 놓인 노동과 소득에 관련된 사회/경제 문제의 배경에는 인공지능이 존재한다. 특히 인공지능을 경제적 측면에서 연구하면 할수록 문제의 심층 구조가 여실히 드러난다. 제일 먼저 세울 수 있는 큰 이정표는 앞으로 10년 동안 전문가의 일자리가 소멸한다는 것이다. 그 이유는 2010년에 딥러닝을 시작한 인공지능이 '전문형 인공지능'이기 때문이다....변호사, 의사, 학자 같은 전문 분야의 일자리에 종사하는 사람을 지식노동자라고 한다..... 구글, 아마존, MS, IBM 같은 미국 기업과 중국 기업......연간 10조 원 규모의 연구 개발비를 투자해 인공지능 연구를 진행할 수 있는 건 그들뿐이다. 세계에서 모인 최고 수준의 인공지능 연구자들이 풍부한 연구 개발 예산을 바탕으로..

[ 밑줄/연결 ] 생명은 약 40억 년 전에 생겨났고, 다세포 생물은 10억 년쯤 전에 탄생했다고 합니다. (뇌의 3가지 구성 요소) (1) 대뇌 ㅇ 고차원 기능에 관련된 부분 ㅇ 운동이나 언어, 판단, 행동, 감각의 통합 등을 담당 ㅇ 기억과 감정 등도 담당 (2) 소뇌 ㅇ 주로 운동, 학습과 관련되어 있음 ㅇ 특히 수의 운동(움직이자는 의식을 해서 움직이는 운동)과 관계가 있으며, 몸짓 등의 기억을 담당 ㅇ 머리에서 그리는 행동과 실제 행동을 비교해서 동작을 조정 (3) 뇌간 ㅇ 타고난 욕구(본능)와 생명 활동을 담당 ㅇ 체온 조절이나 호흡 등을 제어 ㅇ 신경을 매개로 다양한 운동을 제어 인간 지능의 비밀은 대뇌에 있음 ㅇ 대뇌 중 가장 진화한 부분은 제일 바깥쪽에 위치한 '대뇌 신피질' ㅇ 주름을 ..

[ 밑줄/연결 ] 다른 여러 사람에 대한 정보, 다시 말해 특징값을 많이 모아 놓은 것을 데이터라고 합니다. 데이터를 많이 모아 달라고 한 거예요. 제가 하는 일은 적당한 함수를 출발점으로 해서 이 함수의 모양을 데이터에 맞춰서 미세 조정을 하는 거예요. 그리고 나면 얼마나 예쁜지를 나타내는 함수가 학습되는 거죠. 이처럼 모양이나 관계를 알 수 없는 함수를 학습하는 것을 회귀(regression)이라고 해요.. '함수가 이미 주어져 있고 어떤 입력에 대한 함숫값을 구해 보아라'와 같은 문제를 정방향 문제(forward problem)이라고 한다. 이와 다르게, 입력과 출력의 관계가 이미 있고 이 관계와 모순되지 않는 함수를 찾아내는 문제를 역방향 문제(inverse problem)이라고 한다. 이렇게 함..

[ 밑줄/연결 ] 2019년 10월 22일......인공지능 업체인 센스타임(Sense time) 상해 지사에 근무하는 2,800명 직원 중 2,500명이 인공지능 솔루션 개발 엔지니어인 점.......파이썬 프로그래밍을 기술한 중학생용 과 인공지능 핵심 개념들을 수학적으로 기술한 고등학생용 를 출간하고 이것을 상해에 있는 중학생 및 20개 고등학교에서 교과서로 채택하고 있어 매년 2,000명에 가까운 고교생들이 현재 한국 석사과정 정도에서 배우는 인공지능 자질을 갖춘 채 졸업한다는 것이다. ---> 글쎄...한국석사정도가 어느 수준인지 내가 몰라서....정말 중국 중/고등학생들이 그 정도 실력으로 졸업하는지는 모르겠다. 중국에서 출판되는 인공지능 관련 책이 상당한 수준일 것이라는 것은 아래 번역본을 보..

[ 밑줄/연결 ] 지능적인 장치란 '사람처럼 생각하거나, 행동하는 시스템'이라고 할 수 있다. 사람에게만 가능한 것으로 여겨지는 지능 현상을 컴퓨터에 구현하도록 하는 모든 공학적 아이디어와 방법이 인공지능 (기계학습) ㅇ 기계(컴퓨터)가 학습을 할 수 있도록 하는 인공지능 방법론 (패턴인식) ㅇ 문자, 도형, 음성 등을 컴퓨터는 미세한 변형에 대해서는 동질적 의미를 식별하기 어려운데, 이를 가능하도록 하는 인공지능 방법론 (탐색 = 최적화) ㅇ 가장 좋은 답을 찾아내거나 찾아낸 답을 설명하는 논리를 추론하는 인간의 탐색 능력을 컴퓨터로 구현하는 분야 ㅇ '가장 좋은 답'이란 대게 '가장 좋은 답'이 될 수 있는 후보 답안들을 비교하여 이익의 값이 가장 높은 답을 선택.... ㅇ 어떤 문제를 컴퓨터로 해결..

[ 밑줄/연결 ] 지도학습은 미리 훈련 데이터를 클래스 별로 분류 시켜 놓고 분류 함수를 계산하여 새로운 데이터를 분류 함수에 따라 특정 클래스로 분류하는 방법이다. 대부분의 패턴인식 및 머신러닝 문제는 훈련 데이터를 이용하여 분류함수를 미리 계산하여 인식에 활용하는 지도학습에 기반을 두고 있다. 지도학습은 크게 분류(classification)과 회귀(regression)로 나누어 볼 수 있다. (1) 분류 기존에 존재하는 데이터와 클래스와의 관계를 학습하여 새로 관측된 데이터의 클래스 레이블을 판별하는 알고리즘...훈련 데이터와 훈련 데이터의 클래스 레이블이 주어지면 훈련데이터로부터 특징을 선택하고 이를 기반으로 분류 알고리즘을 학습함. 이렇게 학습된 데이터에 새로운 새로운 데이터가 추가되면 동일한 ..

(어느 책에 있던 자료인지 모름) '개 사진'을봤을 때, 그 이미지 정보는 시냅스 결합을 통해 뇌 내부의 뉴런으로 확산된다. 정보를 전달 받은 모든 뉴런이 이에 반응하는 것이 아니라, 그 정보에 해당하는 뉴런만이 반응한다. (발화한다) 이미지를 보고 '포유류'라고 인식한 뉴런과 '불독'이라고 인식한 뉼너이 반응하고, 거기에 '개', '흰색과 검은색 무늬'라는 정보가 더해지고, 이들 정보를 바탕으로 '야마다 씨', '캠프장' 등과 같이 뉴런이 반응하면 뇌는 '캠프장에 갔을 때 야마다씨가 데리고 있던 불독이고, 흰색과 검은색 무늬를 하고 있었다'라고 기억한다.

[ 밑줄/연결 ] MIT 미디어랩의 이토 조이치 소장은 "AI는 사람을 차별하는 인간의 단점까지도 스스로 학습해 증폭시킬 가능성이 있다."고 말했다. 미국에서는 변호사의 주요 업무 중 하나였던 증거 수집이 이제는 AI의 주요 업무가 됐다. AI의 강점은 매일 발표되는 엄청난 양의 논문을 바로 습득해서 빠른 속도로 수많은 가설을 만들어 반복 검증하는 것이기 때문이다.......AI는 압도적인 속도와 데이터로 도전한다. (인간다움이 가장 큰 무기) AI가 보급된 사회에서 가장 희소한 것은 타인에게 공감하는 능력을 갖춘 사람.......의료계를 예로 들면, 의사의 업무는 자동화할 수 있지만 오히려 간호사와 간병인 업무는 자동화할 수 없다. 즉, 간호 업무는 AI로는 채울 수 없다는 것이다. 오히려 무서운 것은..

[ 밑줄/연결 ] 'AI가 인간의 일을 빼았는다'라는 말만으로 사고를 정지시키는 것이 아니라 어떤 기술을 사용해 어떤 일이 대체될 것인가를 자신의 언어로 설명할 수 있는 것이 중요하다. 국가 전체로 보면 전체 고용인구 수는 인구감소와 고령화에 의해 감소가 진행 중이다. 기술 진화의 여부를 떠나 '고용인구의 수' 자체가 애초에 감소하는 것이다. (AI가 어려워하는 영역에서 인간의 노동 가치를 생각하자) AI가 가장 잘하는 영역은 논리적으로 분석하고, 대량의 정보를 이용해 통계적으로 생각한 다음 빠르게 회전시켜 여러 차례 반복할 수 있는 영역.. (인간의 가치를 창출하기 위해서) ㅇㅇ (영업/서비스 직에서 '행복하게 일하는 방법'의 힌트) - 엔지니어뿐만 아니라 누구나 데이터와 AI를 쉽게 사용할 수 있다면..