인공지능 AI가 대세인 요즘, 이에 대한 이해 및 활용 능력이 굉장히 중요해지고 있다. 이 책은 인공지능과 관련된 미래를 전문가의 시각에서 예측하고 앞으로 이에 어떻게 대응해나갈지를 생각해보는데 도움이 될 듯하다. 그럼 시작해본다.
AI가 인간의 특정 능력 하나를 대체하는 기술이라면 AGI는 범용 인공지능 Artificial General Intelligence, 즉 인간의 모든 또는 대부분의 능력을 대체하는 기술이라고 할 수 있습니다. - P-1
인공지능 시대에는 기술을 지배하는 자가 동시에 사회와 정치도 지배해야 한다는 기술봉건주의Technofeudalism - P-1
인터넷의 역사를 다시 한번 되새겨 봄으로써 인공지능의 미래를 상당히 많은 부분 예측해볼 수 있습니다. - P-1
아무리 좋고 훌륭한 기술이라 해도, 결국 그 기술을 직접 체험하는 사람의 니즈와 욕구, 상상력에 따라 사용 범위가 결정될 수밖에 없습니다. - P-1
인공지능 발전 초기에는 두 가지 문제를 풀고 싶어 했습니다. 첫 번째로 인간과 대화가 가능한 기계를 만들고 싶었고, 두 번째로 세상을 알아보는 기계를 만들고 싶었습니다. - P-1
"우리 인간은 어떻게 세상을 알아보지?" - P-1
"그럼 기계에도 학습기능을 부여하자" - P-1
데이터에서 확률적인 관계를 뽑아낼 수 있는 학습 기능 - P-1
1990년대에 인터넷이 등장하면서 상상을 초월할 만큼 데이터가 많아졌다 - P-1
알고리즘을 크게 개선하지 않은 상태에서도 더 많은 데이터를 학습시키거나 모델을 더 키우면, 풀리지 않았던 문제가 거의 자동으로 풀리기 시작한다 - P-1
이제는 다량의 데이터에 있는 확률적인 패턴을 인식해서 예측할 수 있게 되었습니다. - P-1
이 세상에 있는 현상 대부분은 거의 무한의 다양성을 가지기 때문에 설명으로 그 무한의 다양성을 완벽히 표현할 수 없다 - P-1
무한한 다양성을 가지는 이 세상을 전부 설명해서 매칭시킬 수는 없다 - P-1
인간의 신경세포를 서로 연결하면 논리 연산이 가능하다 - P-1
인공 신경세포들을 더 정교하게 연결했더니 물체 인식이 가능하더라 - P-1
포토다이오드와 트랜지스터를 연결해서 이걸 하드웨어로 만들었습니다. - P-1
인공 신경세포는 세포 하나를 말하고, 신경망은 많은 게 연결된 걸 말합니다. - P-1
이론적으로 퍼셉트론의 층을 쌓아주면 모든 비선형 문제를 풀 수 있습니다. 수학적으로는 3층까지만 쌓아도 이 세상 모든 문제를 풀 수 있게 됩니다. - P-1
퍼셉트론을 만들 때 가장 중요한 건 신경세포와 신경세포 사이의 연결고리 즉, 시냅스synapse라고 부르는 이 연결고리의 값을 찾는 것입니다. 그 값이 우리가 찾아야 하는 정답입니다. - P-1
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