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09. 감성 vs 이성적 판단 인공지능을 이끈 양대 축은 전문가 시스템과 머신러닝입니다. 1990년대 초반까지는 인공지능 분야를 인간의 이성적인 판단 과정을 흉내 낸 전문가 시스템이 이끌었기에 인공지능을 ‘아티피셜 인텔리전스(Artificial Intelligence)’라고 불렀습니다. 그러나 현재는 인간의 이성적 판단이 아니라 감성적 판단을 흉내 내는 시스템인 머신러닝이 인공지능을 주도하고 있습니다. 수많은 인간의 감성적 판단 경험에서 확률적으로 가장 좋은 결론을 도출하는 것입니다. 아무 이유 없이 어떤 사람이 매우 좋거나 매우 싫다면, 이는 아마 살면서 그 사람과 비슷한 사람에게 느낀 감정에 기인할 것입니다. A에게 긍정적인 감정을 느낀 경험이 있다면 A와 비슷한 사람에게도 긍정적인 감정을 갖고, B에게 부정적인 감정을 느낀 경험.. 2022. 9. 28.

07. 인공지능=로봇? 인공지능을 생각하면 흔히 로봇을 떠올립니다. 그러나 엄밀히 따지면 로봇 공학과 인공지능은 다른 분야입니다. 로봇에 인공지능을 탑재하는 경우가 많고, 인공지능을 탑재한 로봇이 영화의 단골 소재로 사용되기에 인공지능 하면 로봇이 떠오르는 것뿐이지요. 이렇다 보니, 많은 사람이 인공지능을 마치 사람을 위해 노예처럼 일하는 존재로 오해하고는 합니다. 텔레비전 리모컨의 전원 버튼처럼 원 클릭으로 모든 것을 다 처리할 수 있는 것처럼요. 그러나 실상은 그렇지 않습니다. 인공지능이 제대로 된 성능을 보이는 과정은 갓난아기가 한 사람의 몫을 해내는 성인이 될 때까지 겪는 과정과 같습니다. 방대한 빅데이터를 수집한 후 전처리 과정을 거쳐 훈련 데이터를 만들고, 만든 훈련 데이터로 훈련한 뒤 훈련의 결과로 만들어진 성능을.. 2022. 9. 26.

00. <청소년을 위한 이것이 인공지능이다> 연재 예고 십 대들이 꼭 알아야 할 AI(인공지능)의 모든 것! 인공지능의 개념과 사례, 미래 직업까지 똑똑하게 미래를 준비할 청소년을 위한 책! “인공지능 기술을 활용하여 미래의 주역이 되자” 전작 《이것이 인공지능이다》를 통해 인공지능을 활용하는 위치에 있는 기존 기성세대에게 전달하였던 내용을 미래 세대에게 쉽게 전달할 수 있도록 청소년판으로 출간하였다. 본문의 내용을 인공지능 CEO가 들려주는 5문 5답으로 시작해, 인공지능 시장에 대한 전반적인 궁금증을 저자의 목소리를 통해 들으며 시작한다. Part1에서는 인공지능은 무엇인지에 대한 기본적인 정보 제공이 주를 이룬다. 20세기 말에 등장한 인공지능과 그 이후의 변화, 우리 삶 안에서 빅데이터와 올데이터가 필요한 이유에 대해 친절히 설명한다. 이어서 Part.. 2022. 9. 16.

04. 머신러닝이란? _머신러닝과 전통적인 프로그램의 차이 ‘머신러닝(Machine Learning, 기계학습)’이라는 용어는 1959년, 컴퓨터 과학자 ‘아서 사무엘(Arthur L. Samuel)’이 처음 사용했습니다. 아서 사무엘은 머신러닝을 “컴퓨터가 명시적으로 프로그램되지 않고서도 학습할 수 있도록 하는 연구 분야이다.”라고 정의했습니다. 정의만 봐서는 이해가 잘 안 되죠? 머신러닝을 프로그래밍과 비교해 봅시다. 기존의 프로그래밍은 ‘A라는 입력에 B라는 조건이 성립하면 Y를 출력한다.’라는 것을 사람이 작성하는데, 머신러닝은 ‘A라는 정보가 입력될 때 정답이 Y가 되는 조건 B’를 기계(인공지능)가 찾을 수 있도록 학습시킵니다. 집의 가격을 예측하는 프로그램과 머신러닝을 비교하면 좀 더 쉽게 이해할 수 있습니다. 전통적인 프로그래밍의 경우, 사람이 집.. 2022. 7. 13.

07. 몇 줄의 코드로 하는 AI_텐서플로 수만 줄을 단 몇 줄의 코드로 회귀와 분류 문제를 해결하기 위한 지도학습 알고리즘으로 Decision Tree, Random Forest KNN, SVM, Neural Network가 있다. 모두 머신 러닝 문제를 해결하는데 사용하는 알고리즘이다. Neural Network는 인간의 뇌를 모방해 만들어진 알고리즘으로 인공신경망, 딥 러닝이라고 한다. 분석을 위한 코드를 이미 만들어둔 도구를 라이브러리(Library)라고 한다. 텐서플로(TensorFlow), 파이토치(PyTorch), 카페투(Cafffe2), 티아노(Theano) 등이 있는데, 모두 딥 러닝을 할 수 있도록 지원하는 도구이다. 이런 라이브러리를 이용하면 수만 줄의 코드를 몇 줄의 코드만으로 딥 러닝을 할 수 있다. 딥 러닝을 통해 현실의.. 2022. 7. 2.

05. 초 거대 AI로 진화하는 AI 인간처럼 창작하는 AI 최근 AI는 정해진 특정 작업을 수행하도록 프로그래밍 된 ‘전문가AI(Narrow AI), 특정 업무를 수행하는 AI’부터 다양한 업무 수행이 가능하고 인간과 흡사한 추론과 판단을 하는 ‘범용 AI(AGI, Artificial General Intelligence)’로 진화하고 있다. 이미지넷 챌린지(2010년~)와 알렉스넷(2012년)에서 딥 러닝 알고리즘이 소개되고, GAN(Generative Adversarial Network, 진짜 같은 데이터를 생성하려는 생성 모델과 진짜와 가짜를 판별하려는 분류 모델이 서로 적대적으로 학습해 진짜와 가짜의 구별이 어려운 데이터를 만들 수 있는 기술)의 등장(2014년)으로 딥 러닝을 통한 학습이 쉬워지면서 AI 성능이 비약적으로 발전하였.. 2022. 6. 30.

00. <노코딩 AI> 연재 예고 딩 없이 AI 만들기 AI 전문가는 누구인가? AI 인력 수요가 많다 보니 높은 연봉을 주지 않으면 AI 전문가를 채용할 수 없다. 어렵게 AI 전문가를 채용해도 산업현장 지식이 없어 바로 산업 현장의 문제를 해결하는 데 어려움이 있다. 산업 분야에 AI 기술을 적용하는 가장 좋은 방법은 현장 지식이 있는 재직자들이 코딩을 배우는 것이다. 그러나 문과생과 산업계 재직자들은 생리적으로 코딩을 배우는 것을 어려워한다. 코딩에 대한 흥미도 없고 자신의 현재 전공 및 직무와 관련된 지식을 학습하는데도 시간이 빠듯하기 때문이다. 저자는 이 책에서 글로벌 리서치 기관의 분석 자료를 근거로 AI 프로젝트를 수행한 기업 대부분이 실패한 원인을 내부인력의 AI 기술 역량 부족으로 밝히고 있다. 재직자들이 AI 기술 역량.. 2022. 6. 23.

01. 이미 존재했던 메타버스? 메타버스의 등장 메타버스란 무엇일까? 수많은 뉴스와 미디어를 통해 메타버스에 대해 많이 들어 보았을 테지만 단어를 풀어 보자면 메타(Meta)는 ‘초월’이고, 유니버스(Universe)는 ‘우주’다. 가상과 현실이 상호 작용하고 그 속에서 사회·경제·문화 활동을 하며 가치를 창출하는 세상을 뜻한다. 기술적으로는 XR기반의 데이터 네트워크 AI가 융합 및 진화했다고 보면 되며, 한마디로 디지털화된 지구를 말한다. 여기에 내 나름대로 정의하자면, ‘시공간을 디자인하고 상호 작용 및 공진화하는 개념’이라고 말하고 싶다. 메타버스는 언제 등장한 개념일까? 메타버스는 1992년 《스노 크래시》라는 공상 과학 소설에 기인한다. 평범한 피자 배달부 히로가 가상의 세상에서 현실 세계를 구한다는 내용으로, ‘메타 버스’.. 2022. 1. 13.

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