그냥 기술만 궁금해 하는 일반인이라면 이 책부터 시작해 보시면 좋을 것 같습니다.
아니면 파이썬이라는 언어를 한번 공부해 보시면 재미있습니다.
필사한 내용입니다.
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KAIST 김진형 교수에게 듣는 AI 최강의 수업
"초지능시대, 보통 사람들을 위한 최소한의 지식"
인공지능은 컴퓨터과학 전공자가 대학 4학년 때 처음 배우는 교과목이다. 당연히 비전문가가 배우기 어렵다. 독자에게 인공지능에 대한 본질과 핵심 기술을 쉽게 설명하기 위해서 고민했다.
이 책은 세 부류의 독자들을 목표로 집필했다. 첫째는 인공지능 기술을 활용해 자신의 영역에서 당면한 문제를 해결하려는 혁신가들이다. 둘째는 미래를 설계하는 젊은이들이다. 셋째는 인공지능 시대를 사는 모든 지식인이다.
"미래는 이미 와 있다. 단지 널리 퍼져 있지 않을 뿐이다." 윌리암 깁슨
2021년 2월, 왓슨Watson이라는 인공지능 프로그램이 '제퍼티!'라는 방송 퀴즈쇼에서 선발된 사람들을 물리친 사건이 있었다.
그러나 자율주행 물건 배달 서비스는 이미 시행되고 있다. 온라인으로 상품을 주문하면 무인 자동차가 배달을 온다. 최근 제한적이지만 사람을 위한 자율주행 택시 서비스가 시작됐다. 미국 애리조나주 피닉스 근교의 제한된 지역에서만 서비스된다. 이 지역은 맑은 날씨가 많고, 도로가 넒으며 정밀한 3차원 지도가 준비된 곳이다.
인공지능 연구자들은 10년 안에 의사 업무의 80%는 자동화될 것이라고 예측한다. 딥러닝의 대가 힌튼 교수는 2016년에 더 이상 방사선 전문의를 양성하지 말자고 주장해서 논란이 있었다.
글러벌 투자은행 골드만삭스는 한때 600명에 달하던 주식 트레이더를 2명으로 줄였다.
금융 서비스 회사 JP모건은 변호사들이 36만 시간 걸리는 업무를 즉시 처리하는 인공지능 시스템을 개발했다. 업무의 정확도는 더욱 높았다. 앞으로 변호사 업무의 상당 부분이 자동화 될 것이다.
고흐의 화풍을 배운 인공지능에 풍경 사진을 주면서 고흐풍으로 바꿔보라고 하면 순식간에 제작한다. 파라미터를 조금씩 바꿔가면서 무수히 많은 작품을 만들 수 있다.
미술 작품 만이 아니라 작곡, 연주, 시, 소설, 안무 등 다른 장르의 예술 작품도 유사한 방법으로 값싸게 제작된다.
범용 인공지능을 연구하여 공개하겠다는 목적으로 독지가들의 투자로 설립한 회사인 오픈 AI Open AI가 GPT-3라는 인공지능 프로그램을 제작했다.
GPT-3는 주어진 문장 다음에 나올 그럴듯한 문장을 생성할 수 있다. 45테라바이트라는 방대한 문장으로부터 학습했다고 한다.
또한 "신은 있는가?"라고 철학적인 질문을 하면 "그렇다. 그러나 그는 나보다 한 단계 위에 계셔서 의미 있는 방법으로 접촉할 수 없다"라고 대답한다.
딥페이지Deep Fake라는 공개된 기술로 동영상의 출연자를 원하는 얼굴로 바꿀 수 있다. 이 기술로 오바마 대통령이 엉뚱한 발언을 하는 동영상을 만들었다.
'카운터 없는 점포'가 여러 곳에 개설되었다.
이 기술의 핵심은 컴퓨터 비전 시스템으로 고객의 행동을 관찰하여 어떤 물건을 선택했는지 파악하는 것이다. 이러한 서비스를 온라인 상거래의 선두 주자인 아마존이 시작했다는 게 아이러니다. 이런 기술은 점포 운영에 필요한 종업원 숫자를 크게 줄일 것이다.
챗봇이 식당 예약을 하려고 주인을 대신해 전화를 건다. 예약 시간과 동반자 등을 정확히 전달하며 예약을 수행한다.
글로벌 기업 여러 곳에서 채용한 아멜리아는 1,800달러에 불과한 월급을 받으며 먹지도 자지도 않고 365일 24시간 일한다. 콜센터 업무, 회계 관리 등 열두가지 업무를 처리하는데 영어, 프랑스어 등 20개 언어에 능통하다.
사회 전반을 지탱하는 대부분의 소프트웨어는 전문 개발자의 알고리즘 개발과 코딩작업으로 만들었다. 윈도우 10 운영체계의 소스코드는 5,000만 줄이다. 구글은 20억 줄의 소스코드를 이용하여 검색, 지도 등의 서비스를 제공한다.
인공 신경망을 훈련시키는 방법이 여러 가지 제안되었다. 단순 신경망은 상대적으로 쉽게 학습시킬 수 있으나 그 기능이 제한적이다. 복잡한 구조일수록 어려운 문제 풀이도 가능하나 그 학습이 어렵다. 2010년경에 고층 인공 신경망을 훈련시킬 수 있는 여러 방법론이 제안되었다. 이런 방법론들을 묶어서 딥러닝이라고 한다. 즉 딥러닝은 고층 인공신경망을 훈련시킬 수 있는 데이터 기반 기계 학습 방법 중 하나다. 딥러닝 기법 중에도 구조와 훈련 기법에 따라서 CNN, RNN, GAN등으로 구분한다. 요즘은 하루가 다르게 새로운 딥러닝 기법이 발표되고 있다.
약한 인공지능, 강한 인공지능
현재 우리가 만나는 인공지능은 모두 프로그램된 지능이다. 프로그램된 특정 업무만을 수행한다. 그 프로그램이 코딩에 의하여 만들어졌던, 아니면 기계 학습 알고리즘을 이용하여 데이터 학습으로 만들어졌던 정해진 것만 정해진 대로 수행한다. 이런 인공지능을 약한 인공지능, 혹은 좁은 인공지능이라고 한다. 알파고는 바둑을 잘 두지만, 바둑만 두는 프로그램이다. 다른 작업은 할 수 없다.
데이터를 학습하여 선능이 증강되는 인공지능도 약한 인공지능이다. '새로운 것을 배운다는 것'을 두고 '프로그램되지 않은 새로운 능력을 갖게 되는 것이 아닌가'라고 생각할 수 있으나 그렇지 않다. 프로그램된 학습 방법으로 주어지는 데이터를 보고 파라메터 값을 바꿔서 성능을 강화시키는 방향으로 변화시키는 것이다.
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