그리고 1만 년이라는 가상의 시간 동안 시뮬레이션도 끊임없이 변화했다.
-알라딘 eBook <AI 메이커스, 인공지능 전쟁의 최전선> (케이드 메츠 지음, 노보경 옮김) 중에서 - P310
AGI를 향한 신념은 엄청난 확신이 뒤따라야 했다. 하지만 그 신념은 실제로 몇몇 연구자가 발전할 수 있는 원동력이 됐다. 그 신념은 마치 종교 같은 것이었다.
-알라딘 eBook <AI 메이커스, 인공지능 전쟁의 최전선> (케이드 메츠 지음, 노보경 옮김) 중에서 - P324
힌턴은 지난 40년에 걸쳐 자신이 그 성장에 기여해온 기술의 한계를 지적했다. 그리고 오늘날 컴퓨터 비전 연구자가 매달리는 딥러닝은 이 문제의 일부만을 해결할 뿐이라고 말했다. 수천 장의 커피 잔 사진을 분석한 신경망은 커피 잔을 인식하는 법을 학습할 수 있었다
-알라딘 eBook <AI 메이커스, 인공지능 전쟁의 최전선> (케이드 메츠 지음, 노보경 옮김) 중에서 - P340
그러나 그 사진들이 커피 잔의 측면에서만 촬영된 것이라면, 신경망은 엎어놓은 커피 잔은 식별하지 못했다. 신경망은 객체를 3차원이 아니라 오직 2차원으로만 보는 것이다. 힌턴은 영국식으로 캡‘슐’cap-‘shule’이라고 발음하면서 바로 이 점이 자신이 ‘캡슐 네트워크’로 해결하고 싶은 문제 중 하나라고 설명했다.
-알라딘 eBook <AI 메이커스, 인공지능 전쟁의 최전선> (케이드 메츠 지음, 노보경 옮김) 중에서 - P340
캡슐 네트워크도 다른 신경망과 마찬가지로 데이터로부터 학습하는 수학적 시스템이다. 그러나 힌턴의 설명에 따르면, 캡슐 네트워크는 인간과 똑같은 3차원 시각을 기계에 제공해 기계가 오직 한 방향의 커피 잔을 학습한 후에도 어느 각도에서든 커피 잔을 식별할 수 있게 만든다. 이 아이디어는 힌턴이 1970년대 말에 처음 개발한 것으로 그는 수십 년 뒤 구글에서 이 기술을 부활시켰다.
-알라딘 eBook <AI 메이커스, 인공지능 전쟁의 최전선> (케이드 메츠 지음, 노보경 옮김) 중에서 - P340
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