인공지능 이해하기

1. 인공지능이란?

인공지능이란?

• 정의 뇌가 수행하는 기능, 특히 지능을 요하는 능력을 컴퓨터가 수행하는 것

• 역사 컴퓨터 구조정립 > 기호주의 인공지능(computationalism, 규칙기반) > 연결주의 인공지능(connectionalism, 신경망기반) > 순수통계적 인공지능 > 연결주의 인공지능

  규칙기반 인공지능의 한계를 해결하고자 신경망기반의 인공지능을 개발함 신경망기반, 딥러닝base 인공지능이 계속 개발 중에 있음

• Concept Cognitive Science > Artificial intelligence > Machine Learning > Deep learning >Data mining

관련 영화 및 강의 영상

• 영화 her, 엑스마키나, 공각기동대, 터미네이터, 리얼스틸, 매트릭스, bicentenial man, Ai, 트랜센던트

• 강의 Watson and the Jeopardy Google Duplex: A.I. Assistant Ted 페이페이 리

• 관련 정보 Open source Deep learning Framework Darknet YOLO: Real time object detection

2. 머신러닝 & 딥러닝

머신러닝

• 정의 인공지능이 수행하게끔 학습시키는 것 및 그러한 알고리즘 http://playground.tensorflow.org/

• 기술 - RNN (Recurrent Neural Network) : 이전의 메모리를 기억 - GANs (Generative Adversarial Networks) : training set과 fake image를 통해 훈련 - TensorFlow

딥러닝

• 정의 기존 머신러닝의 알고리즘 (feature extraction) 은 사람이 수행하였다면, 딥러닝은 multiple layer를 사용하여 feature extraction, classification을 모두 기계가 수행하도록 함

• 연구분야 음성, 이미지, 텍스트, etc 데이터마다 연구 분야가 있다.

  • ASR (Automatic Speech Recognition)

  • Computer Vision (Classification, Localization, Detection, Segmentation)
  • NLP (Natural language processing)

3. 인공지능

현재 초점을 맞춰 발전하고 있는 기술들은 다음과 같다.

• 소프트웨어 측면: 인공지능(AI)
• 하드웨어 측면: 양가이론, 양자컴퓨터

양자컴퓨터가 인공지능이랑 결합되면서 실제 실현 가능한 부분이 되고 있지만, 우리가 이야기 할 부분은 인공지능 부분!
컴퓨터 사이언스, CS 측면의 궁극 목표 중 하나가 바로 ‘스스로 생각하는 컴퓨터를 만들어 보자’

이를 통해 불치병을 치료하는 등 긍정적인 효과도 있지만, 부정적 부분도 있다. 가장 큰 문제가 바로 일자리 감소와 더불어 사람이 하는 일이 없어지게 되는 것이다. 사람이 할 일이 없어지면 증강현실, 가상현실로 빠져들게 된다고 보는 것이 일반적인 사회학자의 주장이다. 그렇다면, 본질적인 질문, 사람은 과연 무엇을 하며 살아야 하는가?

빅뱅의 시작을 1년 전으로 잡는다면, 인류의 탄생은 2일 전, 산업혁명은 2초 전으로 볼 수 있다. 기술의 발전 속도는 기하 급수적으로 빨라지고 있다. 새로운 기술을 기반으로 또 새로운 기술을 만들어내고 있는 중이다.

그렇다면, 합리적인 생각으로 언젠가는 우리가 만드는 프로그램이 사람의 지능을 앞서는 순간이 올 것이라고 예측할 수 있다.

이 시점을 특이점( Singularity )라고 부른다. 사회학자와 미래학자들이 예측하기로 이 시점을 2045년으로 보고 있고, 많은 학자들 중 일부는 특이점이 오는 시기가 바로 인류가 멸망하는 시기라고 주장하기도 한다.

회사들은 사람과 같은 사고를 하게되는 AI가 사람과 마찬가지로 선악을 구별할 수 있을 것이기 때문에 안전하다고 주장하고 있다. 혹은 프로그래밍을 통해서 (코드 삽입 등) AI를 제어할 수 있다고 주장한다. 개인적으로는 불가능 하다고 생각하는데, TED 강연 중 뇌과학자의 주장을 가져와보자면, AI의 학습과 사람의 학습이 다르기 때문이다. 이 둘의 차이는 AI 학습 속도가 100만배 정도 빠름!

• 인공지능: 전자회로의 속도로 학습
• 사람: 생화학적 회로로 학습

인공지능이 1주일 동안 할 수 있는 일을, MIT AI 개발자들이 2만년이 걸린다고 하는 정도라고 생각하면 된다. 달리 말하면, AI는 인간에 대해 자신들보다 하등의 존재로 생각하게 될 것이다. 우리가 ‘여기는 개미집이 있기 때문에 집을 짓지 말자’ 라고 생각하지 않는 것처럼 인공지능도 인간의 존재를 크게 인식하지 않을 것이다. 물론, 다를 수도 있고 이는 최악의(?) 상황을 생각한 것이다.

4. 양자 컴퓨터란?

양자 컴퓨터란?

현 시점에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터는 미국 IBM이 만든 서밋(Summit) 으로, 농구 코트 2배 정도의 크기에 캐비넷 깔아놓고 그 안에 컴퓨터를 채워둔 상태이다. 고성능의 CPU, GPU 각 2만개 이상이 들어가 있다. 이는 시간이 많이 걸리는 작업: 화성 탐사 및 날씨 예측 등을 수행하고 있다.

양자 컴퓨터에 대한 오해

2019년 10월 23일 구글 네이이쳐지에 양자 컴퓨터 개발에 대한 내용이 발표되었다.

구글의 양자컴퓨터 칩 ‘시커모어(Sycamore)’에 대한 논문이 발표됐는데, 시커모어는 슈퍼컴퓨터가 1만 년 동안 풀어야 할 연산을 3분 20초 만에 계산할 수 있다는 주장인데, 이는 과장된 표현이고, 2.5일 정도 걸리는 일을 3.5초 만에 해결할 수 있다는 정도로 정정 하였다. (그래도 여전히 1000배 정도 빠른 속도)

이에 대해 ‘암호화폐가 무너질 것이다’, ‘보안체계가 망했다’ 라는 우려가 등장하기도 하는데, 이는 잘못된 것!

양자컴퓨터는 특정한 목적, 위에서 말한 화성탐사와 같은 일을 위해 사용되어진다. 일반적인 컴퓨터 모드로는 절대 사용되어질 수 없고, 일부 분야에서만 일부 작업을 수행할 수 있다. 물론, 점점 발전되어 변할 것이기에 확신할 수 는 없다는 점!

특히 양자 컴퓨터가 향후 인공지능, AI와 결합된다면 그 여파는 더욱 상당할 것이라고 본다.

한 마디로 정의를 내리자면, 지금은 굉장한 과도기, 어쩌면 인류의 마지막 순간일 수도?