[ 밑줄/연결 ] 사실 지금 현실적으로 더욱 급격하게 다가오고 있는 문제는 이런 기계의 반란이나 폭주가 아니라 '기술적 실업'이다. 한스 모라벡은 인간의 의식이 그 몸의 물질성에 의거한다는 개념에 '몸-동일성' 이라는 이름을, 물질성에서 해방된 '패턴'이 인간의 의식을 만들어 낸다는 개념에 '패턴- 동일성'이라는 이름을 붙였다. 전뇌 아키텍처: 신피질, 기저핵, 해마 같은 뇌의 부위별 기능을 각각 프로그램(모듈)으로 재현하고 나중에 결합시키는 방법 ㅇ 뇌를 기능별로 프로그램을 짜는 것 전뇌 에뮬레이션: 뇌의 신경계의 네트워크 구조 전체를(혹은 뇌를 분자 층위에서 통째로) 스캔하는 등의 방법으로 컴퓨터상에 재현 ㅇ 뇌를 통째로 복제하는 것 ㅇ 신경계의 모든 배선을 나타낸 도면을 '커넥톰(신경 회뢰 지도)'..
[ 밑줄/연결 ] 부정성 편향(negativity bias), 부정성 지배(negativity dominance), 부정성 효과(negativity effect) 부정적인 사건이나 정서가 긍정적인 것보다 우리에게 더 강력한 영향을 미친다는 보편적인 경향성을 뜻한다. 나이 든 사람은 젊은 사람들에 비해 만족감이 높은 경향이 있는데, 이것은 그들의 정서와 판단이 문제와 실패로 쉽게 흔들리지 않기 때문이다. 그들은 일상의 기쁨에 감사하고, 과거의 슬픔에 빠져드는 대신 행복했던 순간을 떠올리는 것으로 부정성의 힘에 대항한다. 공포와 독설을 전문적으로 퍼뜨리는 사람들....그들을 부정성 장사꾼(merchants of bad)이라 부른다. 그들은 대중에게 두려움과 증오를 불러일으켜 경제적/정치적으로 이득을 챙기는 ..
[ 밑줄/연결 ] 우리는 뇌는 광범위하게 분산되어 있는 병렬 구조의 시스템이다. 뇌에는 결정을 내리는 셀 수 없이 많은 지점과 이를 통합하는 중심이 있다. 위대한 뇌과학자 데이비드 마(David Marr)의 말처럼 깃털을 연구한다고 새가 나는 방법을 이애할 수 있는 것은 아니다. 면역계가 어떤 종류의 항체든 만들어 낼 수 있는 열린 체계가 아닌 것처럼 뇌 역시 무엇이든 학습할 수 있는 열려 있는 덩어리가 아니라는 것이다. 또한 학습이란 사실 이미 우리 내부에 존재하는 능력을 골라내 그때그때 당면한 문제에 대처하는 과정이라는 놀라운 주장을 내놓았다. 다른 말로 하면, 특정 종류의 학습에 특화되도록 유전적으로 결정된 신경망이 바로 내재된 능력이란 것이다. 두 손을 이동이 아닌 다른 곳에 쓸 수 있게 되었기 ..
[ 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 ] (모델) 머신러닝은 입력된 데이터의 규칙이나 패턴을 학습하고 이를 바탕으로 스스로 기준을 만들어 데이터를 처리하는 능력이 있었지요. 여기서 데이터 처리를 하는 주체를 '모델'이라고 부릅니다. 모델은 함수와 비슷합니다. 모델에 데이터를 넣으면 특정한 결과를 도출하죠. 다만 함수는 이미 정해진 규칙을 따라 결론을 내는 반면, 모델은 학습을 통해 규칙이 달라질 수 있고 덕분에 결론이 더 좋은 방향으로 개선될 여지가 있습니다. (특징 추출) 머신러닝 모델로 원하는 결과를 얻으려면 데이터가 지닌 특성(feature)가지 모두 학습시켜야 합니다. 이 특성은 데이터가 지닌 특징적인 정보를 말합니다. 사실 데이터를 학습시킨다는 말은 곧 데이터의 '특성'을 학습시킨다는 말과 같죠. 같은 데이터라도 모델..
[ 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..
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