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주경야독

[경제] 인공지능과 딥러닝

by 하늘의흐름 2017. 2. 25.
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인공지능과 딥러닝 - 8점
마쓰오 유타카 지음, 박기원 옮김, 엄태웅 감수/동아M&B(과학동아북스)

* 네이버책에서 경제전망으로 분류되어 있다.

딥러닝이 왜 인공지능에 있어서
혁신적인 기술인지 이해 할 수 있었다.
또한 일본에서 이미 인공지능에 관한
프로젝트를 적극적으로 진행했던 것도
알게 되었다.

인공지능과 관련된 용어가 제법 나오지만 상세하게 풀어가며 해설해주어 어렵다기 보단 재미있었다.

몬테카를로 기법
알파고가 바둑에서 사용한 기법. 여러번 랜덤하게 수를 두어서 그 중 가장 승리할 확률이 높은 수에 바둑알을 놓는다. 이때 랜덤하게 반복하는 횟수가 높을수록 승률이 올라간다.

머신러닝(기계학습)
기계가 데이터를 반복적으로 학습하게 하는 것을 말한다.
크게 지도학습과 비지도학습이 있다.

지도학습과 비지도학습
지도학습은 데이터에 대한 응답이 나왔을 때. 정답이 나올 수 있도록 수정해 나가는 것을 말한다. 강아지 사진을 보여주고 이것이 강아지 사진이냐 했을 때 yes라고 나올 수 있도록 하는 것이다.

비지도학습은 데이터를 모아놓고 그것을 분석해서(클러스터링) 통계를 내고 거기서 특징을 찾아볼 때 사용한다. 교통량의분석. 날씨 변화 분석. 인구 유동량 분석. 사용자의 소비 패턴 분석등으로 활용할 수 있다.

딥러닝(특징표현 학습)
기계학습에는 한 가지 난제가 있었다. 피쳐(특징)설계라고 부르는 부분으로 인간이 특징 삼을변수르
사람이 특징을 정하는 것이 아니라 인공지능이 스스로 데이터를 통해 패턴을 인식할 수 있게 만든다. 수천만장의 고양이 사진을 보여주면 스스로 고양이의 특징을 만들어서 나중에는 새로운 사진을 봐도 고양이라고 인식한다.

딥러닝은 소위 인공지능에 있어서 특이점을 열어주는 계기를 만들었다. 앞으로 기술은 어떻게 세상을 혁신할 것인가?

그리고 우리는 그런 인공지능에 대응하며 어떤 세계관 어떤 가치관을 가져야 할 것인가? 나중엔 사람과 같은 인공지능이 등장할 것이고, 추후엔 인간을 뛰어넘는 인공지능이 나타날 것이다.

레이커즈와일이 말한 인공지능의 특이점. 스스로 더 뛰어난 인공지능을 만들어내는 일은 곧 닥쳐올 것이다.

인공지능 자체는 문제가 없지만 인공지능을 가지고 악한 의도로 사용하는 것이 문제다. 다양한 시나리오를 만들어봐야 하며 거기에 적합한 대응 시나리오도 구축해야 한다. 그것이 인공지능을 받아들이는 우리의 자세가 된다.


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