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인공지능의 교과서로 불리는 'Artificial Intelligent: A Modern Approach'에서는 네 가지 유형으로 인공지능을 정의... 인간처럼 생각하는 컴퓨터 이성적으로 생각하는 컴퓨터 인간처럼 행동하는 컴퓨터 이성적으로 활동하는 컴퓨터 중요한 점은 인공지능이 관찰과 가정을 기반으로 하는 경험을 통해 학습하는 인간 중심 접근 방법과 수학과 공학 기술의 조합을 기반으로 하는 이성적인 접근 방식을 모두 포함한다는 사실이다.... '단순히 주어진 명령어만 수행하는 것을 넘어 주변 환경을 인식하고 분석해 가장 좋은 결정을 하는 인간의 행동 양식을 기계로 옮긴 것" 인공지능 기술의 핵심은 '처리' 능력이다. 인공지능의 처리 능력을 구현하는 가장 빠르고 간단한 방법은 바로 '가능한 모든 행동 규칙과..

[ 밑줄 ] 인간은 한 번도 본 적이 없는 새로운 모양의 고양이나 개가 등장하더라도 아주 쉽게 알 수 있다. 그것은 고양이 자체를 안다기보다 고양이와 고양이가 아닌 것 사이(관계)를 아는 것에 가깝다. 고양이를 개별로 파악하는 것이 아니라, 전체 맥락 안에서 그것이 고양이라는 것을 파악하는 것이다. 튜링은 1937년 논문에서 '생각하는 기계'(thinking machine)개념을 창안했다. 튜링은 판단불가능한 명제가 존재하는지를 확인하기 위한 수학적 도구(기계)를 만들고 있었다. 그래서 이 논문은 괴델을 불완전성 명제를 재증명한 것으로 평가받고 있다. 튜링은 "모든 논리적 체계는 자기 자신의 논리적 일관성을 증명하지 못한다."는 괴델의 명제가 기계의 완전성 문제에도 적용된다는 것을 알고 있었다. 다시 말..

인공지능을 이해하기 위한 최소한의 이야기 국내 최초로 소개되는 인공지능 판사와 예측 기계의 세계 [ 밑줄 ] ㅇ 문제는 언어나 추론 같은 인간의 고등한 지능을 컴퓨터로 구현하자니 무한한 비용과 시간이 들어간다는 것...더 심각한 것은 보고 듣고 움직이는 인간의 아주 기본적인 지능의 활동은 애초 그 규칙을 말로 설명할 수 없다. 이것이 바로 널리 회자되는 '폴라니의 역설' (Polany's Paradox)이다. --> 모라벡의 역설이 아닌가? 애매한 문장이기는 하다... --> 또한 역사상 유명한 폴라니가 두 명이다. 철학자 마이클 폴라니, 경제학자 칼 폴라니.. 둘 다 비슷한 말을 해서 더 헷갈린다. 도대체 어느 폴라니가 말한 역설인지?? --> 철학자 마이클 폴라니(Michael Polanyi)가 말한..

[ 밑줄 ] ㅇ "2045년에는 인공지능이 만능이 되어, 인간의 지성을 뛰어넘는 '특이점'(Technological Singularity)이 도래한다." .....인공지능 연구가인 레이 커즈와일(Ray Kurzweil)의 말..... '만능'은 두 가지 뜻이 있다. 1) 인공지능이 모든 지적 분야 작업에서 인간을 뛰어넘는 능력을 발휘하는 '전지전능'이라는 의미 2) 인공지능이 마음(의식, 감정, 사고 등의 정신활동을 포함)을 가진다는 의미 --> 의식, 감정, 사고, 마음 간의 관계는 정말 헷갈린다. --> 이 분야의 책들을 몽땅 모아 정리하고 있는데 대강 대체적으로 개념들의 계위가 이렇게 되는 것 같다. ㅇ 딥러닝에 따른 정보처리 흐름 ㅇ 존 브록만이 온라인 과학 사이트 Edge. org에서 노벨상 수..

[ 밑줄 ] ㅇ 기호로 생각하기 - 17~18세기 계몽주의는 종교적 전통과 거리를 두고 개인주의적 합리주의와 이성에 대한 믿음을 바탕으로 사회 전반을 재구성하려는 움직임이었다. - 철학과 수학, 과학에 사용되는 언어에 대한 의구심을 가졌다. 일상적인 언어는 합리적인 사상을 피력하기에는 충분히 논리적이지 않았다는 것이다. 즉 이성적인 사상을 전개하고 교환하는 데는 일상 언어보다는 기하학이나 대수학과 같이 추상적인 기호를 사용하는 것이 더 낫다는 것이었다. ㅇ 이성과 논리....철학과 수학, 과학에 사용되는 언어에 대한 의구심....이성적인 사고를 전개하고 교환하는 데는 일상적인 언어보다는 기하학이나 대수학과 같이 추상적인 기호를 사용하는 것이 더 낫다는 생각..... ㅇ 홉스(Hobbes)는 (1691)에..

[ 다시 담을 글 ] ㅇ 지난 시기의 생산관계는 생산 수단을 소유한 측과 생산 수단을 소요하지 못한 측의 역학 관계로서 규정되어 왔다...... ㅇ 지식 노동자는 노동이 곧 자본임을 선언했다....인공지능과 사물인터넷은 자본이 곧 노동이라는 선언이다. 이제 사람은 필요 없다는 것이다. 노동과 소득은 점점 더 사람이 아니라 기계나 인공지능을 통해서 발생한다. 일을 하지 않고 소득이 발생하지 않는데 세금을 낼 수 있을리가 없다. ㅇ 이번 세기 중에 특이점이 도래하는 일은 없을 것이다. 인공지능이 모방해야 할 지능을 자연과학의 대상으로 정의하지 못하고 있고, 지능은 고사하고 새로운 매체를 발안하는 데 필요한 소재로서 지식의 양이나 인간이 지닌 일상 세계나 사회에 관한 '상식'의 양이나 특성 등을 공학적으로 계..

[ 주요 내용 ] ㅇ 인공 지능의 수준 차이가 기업의 가치를 결정하는 시대가 된다. - 구글이나 페이스 북은 사람들의 마우스 클릭을 예측하여 광고비를 산정 - 페덱스는 고객이 경쟁사로 떠날 가능성을 90% 수준의 정확도로 예측 - HP는 자사 직원들이 이직할 가능성을 예측 - 테스코는 고객들이 계산대 앞에서 어떤 할인 쿠폰을 사용할지 예측 - 영국의 한 은행은 은행 계좌 거래 패턴을 분석, 테러 협의자를 예측 - 생명보험 회사는 당신이 언제 죽을지를 예측.... ㅇ 경쟁은 예측 성능에서 승부가 날 것이다. 뛰어난 예측 능력이 뛰어난 의사 결정으로 직결되기 때문이다. ㅇ 인공지능은 네 단계로 나눈다. 1) 아주 약한 인공 지능: 지능이나 감정을 흉내..스스로 학습하는 능력, 약한 수준의 자율성, 제한된 합..

[ 느낀 점/배운 점 ] 부제는 ' 머신러닝은 우리의 미래를 어떻게 바꾸는가?' '완벽한 마스터 알고리즘이 탄생하는 순간, 세상 모든 것이 재편될 것이다!' 저자는 데이터과학 분야의 최고 영예인 SIGKDD 혁신상을 2년 연속 수상한 분.. SIGKDD는 the Association for Computing Machinery's Special Interest Group on Knowledge Discovery and Data Mining 라고 한다. 저자의 화려한 약력보다 관심을 끈 것은 저자의 핵심 연구 과제/관심사가 '논리와 확률을 통합하는 것'이라고 한다. 이 분야를 전공을 하지 않아서 모르겠는다 수학이나 논리학에 이것을 융합하고 하는 노력 이 있나 싶기고 하고 감탄이 절로 나오는 주제 였다. ( ..

[ 읽은 이유 ] 궁금했다. 인공지능과 뇌의 차이가 무엇일까? 인공지능은 어디 까지 와 있을까? [ 배운 점 ] 인공지능의 기본적인 역사에 대하여 상식 수준에서 scan할 수 있는 정도의 글이다. 어디가서 이 정도는 들었다고 할 수 있을 지언정 인공지능을 안다라고 할 수 는 없다. E=mc 제곱은 누구나 다 아는 방정식이다. 그 방정식이 의미하는 것이 무엇인지를 아는 것은 또 다른 차원의 문제이다. 그 방정식을 도출할 수 있는 것은 또 다른 차원의 또 다란 차원이다. 결론적으로 인공지능은 뇌를 닮아 가는지? 아닌지? 답도 없고, 닮아 가는 중인지? 아닌지에 대한 답도 찾지 못했다. 나는...... [ 주요 내용 ] ㅇ 이제 우리는 지능이 한 번에 잘 설계해서 만들 수 있는 SW가 아니라, 방대한 경험과 ..

[ 읽은 이유 ] 알파고로 시끄럽기 전에 읽었다. 인공지능은 학교 다닐 때도 배웠다. 예전에 대우세탁기에 인공지능을 탑재하였다고 떠들썩하게 광고를 한 적이 있다. 이후 딥러닝이라는 것이 궁금해서, 또한 그 것이 불러올 산업 구조의 변화와 혁신을 설명하여 준다고 해서 집어 들었다 또한 저자가 인공지능 전문가에다 일반 독자를 생각하고 쓴 대중서라 더 끌렸다. 인공지능 자체의 수학적/공학적 구현에 대한 책은 당시에도 있었다. [ 배운 점 ] 인공지능에 대한 전반적인 개념서, 교양서로는 제대로 된 책이라고 본다. 특히 딥러닝이 왜 인공지능 역사에서 굉장히 중요한 진보인가를 제대로 집어 주는 것 같다. 알파고 이후에 여기 저기에서 등장한 국내 수많은 인공 지능 전문가 중 누구도 어떻게 컴퓨터가 고양이와 개를 구분..