온고창신 溫故創新 ongochangsin

AI 진화의 역사(3/3) 3) 에 의하여 비약적인 진화 다시 이라는 기술의 등장으로 AI는 비약적으로 진화하게 되었다. 딥 러닝이란 앞에 소개한 기계학습의 수법의 하나로 인간의 뇌 구조를 본 따서 만들어졌다. 인간의 뇌 안에는 뉴런이라는 신경세포가 천수백억 개가 있고, 각각이 시냅이라 하는 부위에 따라 이어지고 있다. 이 구조를 AI에도 받아들여 화상이나 텍스트, 음성 등 여러 가지 데이터를 바탕으로 자동적으로 학습시킴으로써 지금까지의 기계학습에서는 실현되지 않았던 정도(정확도)로 정답을 내어간다. 딥 러닝의 구체적인 예를 하나 소개한다. Google의 연구자는 사진의 설명문을 자동적으로 생성하는 시스템의 개발에 성공하고 있다. 인간의 눈과 같은 화상을 인식하여 사진 중에 무엇이 비추어져 있는지를 해석..

으로 산업은 어떻게 변하는가? (2/2) -강화학습의 대부가 말한다.- 메타(Meta)사 AI연구소의 중진인 *얀 루컨(Yann André LeCun)씨는 고 이론 물론 이 논문에는 많은 AI연구자가 이론을 내었다. 예를 들면 이론을 주창한 한 사람은 뉴욕대학교수로 Meta(전 Facebook)의 인공지능연구소 치프사이언티스트인 얀 루컨씨이다. 그는 2018년에 컴퓨터과학에서의 노벨상이라 할 수 있는 츄링상을 수상한 인물인데 자신의 트위터에서 “Reward is *clearly* not enough.(보수가 충분하지 않은 것은 분명하다.)고 반론하여 고 말하고 있다. 논문이 나와서 1년이 지난 지금 비즈니스 현장으로서 이 흐름을 어떻게 받아들일 것인가. 키워드는 에 있다고 나는 생각하고 있다. 이제까지의..