<div>자문자답입니다.</div> <div><br></div> <div>1) 인공지능은 창의력이 없다? 기보와 통계에 의존한다?</div> <div>오히려 반대입니다. 범용적인 용어로는 "창의력"을 어떻게 정의해야 할지 모르겠지만 바둑이나 체스같은 게임에서 "창의력"이란 "승리를 이끌수 있는 수" 밖에 되지 않습니다. 생각할 수 있는 수가 압도적으로 적은 인간이야말로 과거 경험에 의존하는 반면 수를 둘때마다 수십가지 가능성과, 수십 수 앞까지 검색하여 최적루트를 찾아내는 인공지능이야말로 바둑게임을 한정으로 창의력이 더 높은게 아닌가?</div> <div><br></div> <div>2) 알파고의 승리(1승일지라도)는 뭘 의미하나? </div> <div>기차보다 느리게 달릴지라도, 계산기보다 곱셈을 느리게 할지라도 실망할 필요는 없습니다. 인간을 위해 디자인된 도구가 인간보다 일을 못하는게 오히려 문제가 아닐까요? 그럼 도구를 만들 필요가 없겠죠? </div> <div><br></div> <div>3) 사람들은 왜 놀라나?</div> <div>승부가 나기전에는 AI기술에 대해 너무 underestimate(깔보기) 했고, 승부가 난 뒤에는 너무 overestimate(오바) 한것 같습니다. "바둑은 인간만이 할수 있다", "컴퓨터는 룰이나 통계에 의존한다(틀린 말은 아닙니다만)" 등등 선입견 때문에 이기지 못할거라고 했지만 ... </div> <div><br></div> <div>4) 인공지능은 정말 무서울 정도로 발전했나?</div> <div>알파고가 최종으로 승리하더라도 수년전 deep blue와 본질적으로 큰 차이가 없습니다. </div> <div>바둑은 지금까지 전통적인 search 알고리즘으로 공략을 못해 어려운 분야로 알려졌지만 인공지능분야의 수많은 task에 비하면 여전히 <span style="font-size:9pt;line-height:1.5;">단순한 문제에 속합니다. 외국어를 잘 못하시죠? 구글번역기가 있지 않습니까? 개판이라고요? 그렇다면 안심하셔도 됩니다, 인공지능은 아직 멍청이입니다^^ (사실 인공신경망을 이용한 기계번역은 알파고 알고리즘과 구조 상 상당히 유사합니다!!! 구글번역기도, 네이버번역기도 똑같은 딥러닝인데 왜!왜! 심지어 번역용 데이터도 수천만 문장인데!)</span></div> <div><span style="font-size:9pt;line-height:1.5;"><br></span></div> <div><span style="font-size:9pt;line-height:1.5;">5) 알파고에 쓰인 딥 러닝은 인간의 뇌를 모방했다?</span></div> <div><span style="font-size:9pt;line-height:1.5;">KBS 생중계에 나오신 어떤 교수님이 일반인한테 쉽게 설명하기 위하여 많이 말씀하신거지만 ...</span></div> <div><span style="font-size:9pt;line-height:1.5;">정답은 아닙니다.(현대과학은 갈길이 멀어 아직 모방할 정도로 인간의 뇌에 대해 알지 못합니다. 아예 모른다가 맞을지도 ... )</span></div> <div><span style="font-size:9pt;line-height:1.5;">정확히 말하면 현재 인공지능분야에서 많은 성공을 거두고 있는 기술이 딥 러닝이라는 기계학습 기법이고, </span></div> <div>딥 러닝의 시초는 생명체의 신경망에서 "영감을 얻었다"(Motivation) 정도가 되겠습니다. </div> <div>쉽게 말하면, 딥러닝에서 쓰는 인공신경망은 구조가 동물의 것에 비해 훨씬 단순하고, 단일 task에만 목적을 두고 있고, 규모도 훨씬 작 습니다.</div> <div>가장 큰 문제점은 "단일 task에만 목적을 두고 있다"가 되겠습니다. 기계가 인간과 아직 비교할 가치가 없는 이유중 하나입니다.</div> <div>아무리 대단한 인공지능이라도, 단일 목적을 가지고 개발하게 되어 있습니다. 얼굴을 인식할지, 소리를 인식할지, 번역을 할지, <strike>이세돌을 이길지 ...</strike></div> <div><span style="font-size:9pt;line-height:1.5;">목적을 갖고, 데이터를 수집하고, 학습합니다. 가끔 몇가지 task를 함께 학습하는 multi-task joint learning이라고 있는데, 근본적인 차이점이 없다고 봅니다.</span></div> <div>문제는 아무 동물도 이런식으로 학습하지 않습니다. 생각해보세요, 갓난아기가 엄마의 얼굴을 익히기 위해, 수십만 사람들의 얼굴이 찍힌 사진을 보면서 엄마사진이면 먹을걸 주고, 아니면 꼬집고 ... 하면서 하진 않죠.</div> <div>목적이 없이 학습하는 self-taught learning이라는 것도 있지만(흔히 뉴스에서 말하는 구글에서 고양이를 자체 인식한걸 만들었다 등등 그거) 그것도 크게 보면 다르진 않습니다. </div> <div>인간의 뇌가 어떻게 돌아가는지 몰라서 발생하는 일입니다.</div> <div>물론 과학자들이(<strike>공돌이들이</strike>) 언젠가 해결할진 몰라도, 뇌를 먼저 알고 개발하는게 빠르지 않을까 생각도 해봅니다.</div> <div>여하튼, 아무리 딥러닝이라고 해도 인간이나 동물의 뇌하고 비교하면 그 사이에 넘을수 없는 4차원의 벽이 존재하고, 단일목적으로 개발된 인공지능은 현재 널리 사용되고 있는 지문인식기, 구글번역기, 아이폰에 깔린 시리와 큰 차이가 없습니다!!!</div> <div><br></div> <div>6) 터미네이터?</div> <div>음... 50년뒤엔 가능하지 않을까요? 가능하다고 반란까지 할수 있는 기계를 만들 필요는 없겠죠.</div> <div><br></div> <div><br></div> <div><span style="font-size:9pt;line-height:1.5;"><br></span></div> <div><span style="font-size:9pt;line-height:1.5;"><br></span></div> <div><br></div>