Machine Learning

Weak AI 현재의 인공지능 수준. 특정 영역의 학습한 작업에 대해서만 수행. Strong AI 인간과 동등하거나 우월한 능력을 지닌 인공지능. 현재의 인공지능이 Strong AI로 발전할 때, 기술적 특이점이 온다. Technological Singularity 초지능이 탄생하는 시점. 인공지능이 인간의 지능을 넘는 시점. 스티븐 호킹과 엘론머스크는 강 인공지능이 생기면 인류가 멸망한다고 말한 적이 있음. Robust AI 인공지능 시스템에서의 사소한 오류가 치명적인 결과를 초래할 수 있다. 예시로, 채팅봇 테이가 SNS를 통해 학습하자 인종 / 성차별적 발언과 욕설 등을 뱉기 시작했다. 다른 문제점으로는 더 많은 교육을 필요로 하는 일자리만이 살아남는다는 문제점과 상위권의 독식이 심해지는 사회구조로..

1950 : 튜링 테스트 1956 : John McCarthy가 Artificial Intelligence 용어를 창안 1960 ~ 1970 : 인공지능 태동기 그리고 과열 1973 : 인공지능의 암흑기의 시작 1974 ~ 1980 : 1st Winter. 암흑기 1980s : 전문가 시스템. 두 번째 AI boom 1987 ~ 1993 : 2nd Winter. 암흑기 1990s : 확률 추론 연구. 베이지안넷, SVM 등. 1997 : 체스 챔피언을 정식 대국에서 이김. 2006 : Deep Learning 개념 탄생 2011 : 퀴즈쇼에서 우승 2016 : DeepMind. 알파고의 등장. 기술 발전의 역사를 살펴보면, 1943 : Neural Networks 인간 두뇌에 관한 최초의 논리적 모델링...

인공지능은 1956년에 John McCarthy가 창안한 용어이다. 인공지능 즉, Artificial Intelligence는 지능이 있는 기계를 만들기 위한 공학, 미학을 의미하고, 인간과 유사한 지능을 가지는 기계와 소프트웨어를 개발하는 컴퓨터과학의 한 분야이다. 인공지능과 유사한 분야로 환경을 인지하고 목표를 달성하기 위해 자율적으로 행동하는 시스템인 Intelligent agent라는 연구분야가 있다. 환경으로부터 정보를 인지하고 목표성을 가지고 행동을 취하는 시스템. Autonomy + Learning 터미네이터를 생각하면 이해하기 쉽다. 컴퓨터과학 분야에서의 인공지능 인공지능은 인간과 유사한 지능을 가지는 기계를 만드는 것인데, 지능을 가지는지 어떻게 알 수 있을까? 컴퓨터과학의 아버지라고 불..

정보는 점점 더 많아지고, 하드웨어의 발전에 따라 처리할 수 있는 정보들도 많아지고 있다. 정보에는 text visual data audio user activity graph 이 있는데, 당장 유튜브에서 영상을 본다고 할 때, 내가 본 영상들과 비슷한 영상을 보는 사람들에게 내가 본 영상을 추천해 주는 등, 우리들은 일상 생활에서 다양한 정보를 생산하고 있다. 즉, 데이터라는건 인간의 삶 자체를 의미한다. 이런 정보들을 기계가 이해했으면 좋겠고, 이런 기반 속에서 인공지능이 탄생했다. 이 그림을 사람이 봤다면, 여러 가지를 추론하고 알아낼 수 있다. 1. 그림속의 아이는 여자아이이다. 2. 쿠션은 좀 낡아있다. 3. 곰인형을 끌어안고 있다. 이 사진을 보고 두뇌가 인지하고 말을 했다. 하지만, 할 수 ..