AI(인공지능) 이야기10 4번째 이야기 - 무의식의 상관관계, 상식의 저주, 기호주의 ● 조선시대에도 한 명의 왕이 실정 하면 나라가 흔들릴 수 있기에 정도전 같은 이는 재상정치를 주장하기도 하였습니다. 물론 정도전의 이런 개혁적인 성향은 이방원과의 충돌을 불가피하게 했고, 숙청됨에 따라 재상 정치도 없던 일이 되어버렸습니다. 하지만 조선이라는 나라는 왕 못지 않게못지않게 신하들의 의견이 못지않게 중요시되는 시스템을 갖고 있었습니다. 사실 말이 왕이었지, 주변에 왕을 견제하는 세력들이 항상 많았고, 어느 줄을 서느냐에 따라 가문이 권세를 누리기도 하고, 풍비박산이 나기도 하였습니다. ● 인간의 인격에 의존하지 않기 위해 시스템이 필요하다는 명제는 시대를 불문하고, 인류 역사 학습의 산물로 국가와 사회, 조직을 유지하는데 있어 여전히 강력하게 유효합니다. 세대에 걸쳐 사람이란 모델은 생물학.. 2022. 9. 4. 3번째 이야기 - 인공지능, 인공지능 기술, 인공지능 사용 설명서 ● 인공지능의 세 번째 겨울은 또다시 찾아올까요? ● 이 질문에 답하기 위해서 두 번의 인공지능의 겨울을 분석해봅시다. 공통의 원인을 찾을 수 있을지 모릅니다. 첫번째 '지능'이라는 단어에 담긴 매력과 모호성 때문은 아닐까요? 용어의 정의가 잘 안 되고 다양하기 때문에 오류가 발생합니다. 컴퓨팅 파워 즉, 컴퓨터 속도의 한계 때문이지 않을까요? 여전히 인공지능은 고도의 컴퓨팅 파워를 요구하고 있습니다. ● 인공지능 전문가들의 아니면 말고 식의 과대 포장된 확언 내지 약속 때문이지 않을까요? 요슈아 벤지오의 말처럼 이해관계가 있는 기업들에 의해 인공지능이 할 수 있는 일은 과대 포장되어 온 게 사실입니다. 그런데 2045년에 특이점이 온다고 말하던 사람도 있던데? 그들이 훨씬 전문가일텐데 그들의 말이 맞을.. 2022. 9. 4. 2번째 이야기 - GPU, 일렉스넷, 엔비디아(NVIDIA) ● GPU에 관한 이야기 ● 2012년 이미지 인식 대회에서 압도적 무공을 보여준 AI모델은 '알렉스넷'이었습니다. 그런데 왜 알렉스가 붙었을까요? 알렉스 넷은 제프리 힌튼 교수,, 실험실 제자인 일리야수츠케버,, 알렉스 크리체프스키로 이루어진 슈퍼비전팀의 작품이었습니다. 하지만 알렉스 넷이라 이름붙여진것만 봐도 핵심 성능의 개선은 알렉스 크리체프스키의 기여가 가장 컸다고 할 수 있습니다. ● 알렉스넷 이후로 딥러닝에 GPU를 본격적으로 사용하기 시작합니다. 알렉스가 그걸 써서 재미를 본걸 사람들이 따라 하기 시작한 거죠.. 알렉스가 사용했던 모델은 NVIDIA GTX 580 3GB였습니다. 볼츠만 머신을 만든 제프리 힌튼 교수는 알렉스가 GPU를 사용한다고 하자, 왜 알고리즘으로 풀려하지 않고, 하드웨.. 2022. 9. 4. 1번째 이야기- 머신러닝 알고리즘, 딥러닝, 볼츠만 머신 ● 2000년대 들어서 다양한 머신러닝 알고리즘들이 딥러닝의 빈자리를 채우며 인공지능의 대세를 이루게 됩니다. 이제껏 딥러닝이 월드클래스가 되기 전 시대를 풍미한 머신러닝 알고리즘에 대해 알아봤습니다. ● 그 머신러닝 알고리즘에는 SVM, KNN, 의사결정트리의사결정 트리, 랜덤포레스트랜덤 포레스트, 앙상블학습(배깅, 부스팅) 등이 있었습니다. 그나저나. 머신러닝이 잘 나갈 때, 딥러닝은 혼자서 울고 있던 것만은 아니었습니다. 조용히 칼을 갈고 있었죠. ● 2006년 볼츠만 머신을 이용한 학습방법이 재조명됩니다. 이 볼츠만 머신의 핵심 아이디어는 바로 Unsupervised Learning, 즉 label이 없는 데이터로 미리 충분한 학습을 한다는 것이며 그 후에 앞에 나온 역전파 알고리즘 등을 통해 기.. 2022. 9. 4. 이전 1 2 다음
