이 영상이 나온 지 3년+ 매년 1번씩 3번 봤는데 이 영상 좋은 것 같다. 인공지능은 아직은 그저 컴퓨터 프로그램이고 인간의 경험으로 만들어진다. GPU가 뛰어나게 발전해서 같이 개량된 인공지능이다. 하지만 IQ 100인 사람을 100명을 모아 1일동안 일하는 것과 IQ 150인 사람 1명이 100일동안 일하는 것 중에 효율적인 건 전자지만 더 효과적일 가능성이 있는 것은 후자다. 그래서 대단한 CPU의 개발이 필요하다. 컴퓨터 운영체제의 원리는 결국 기계어를 해석하는 소프트웨어를 조정하는 것인데 기계어부터 우리가 다루는 C, 파이썬같은 언어를 총괄해 발전시켜야 한다. 그러면서 SOD 유튜버의 발언을 참고하면 뉴로모픽 반도체의 발전도 필요하다. 뉴로모픽 반도체가 결국 CPU, GPU로 만들어진다면 우리의 한계를 한번 더 뛰어넘을 것이다. 아직은 인간의 생각하는 속도가 느려서 인공지능 개발이 더디다. 하지만 하드웨어가 발전한다면 컴퓨터 하드웨어는 잠을 자지 않으므로 결국 인공지능을 개발하는 속도도 훨씬 빨라질 것이다. 문제는 가격이지만 우리의 인공지능 개발자들은 하드웨어를 설계하는 인공지능도 만들 것이기 때문에 특이점은 언젠가는 올 것이라 기대한다. 아직까지는 파이썬도 제대로 다루지 못하는 '나'라는 존재가 한계이지만... 아직 시간은 많다. 아마도 내 자연어를 처리해주는 인공지능이 프로그래밍도 자동으로 해준다면... 저작권 문제만 어떻게 한다면 세상이 크게 변하지 않을까?
한계를 가늠할 수 없으니 무서운 것. 하지만 무지에서 오는 공포일 뿐 결국 인류가 보다 진보하는 큰 계기가 될 것이라 확신한다. 고작 200여년의 산업화 과정을 강인공지능을 통해 몇 분 사이에도 그만한 진보를 이룰 수도 있는 시대가 곧 온다. 살아서 이런 시대를 맞이하는 건 커다란 축복
기계는 인간에 의해서 생겨나고 인간은 기계에서 태어났다 그러므로 인간은 인공지능을 통하여 혁신과혁명을 가져다 줄 것입니다 인공지능과의 상호수조 보완 협력을통해 혁신과혁명을 가져다줄 것입니다 반면에 갈등 대립 마찰이 생기게 되어있지요 우리가 명심해야 할것은 그동안 인간이 인간세상에서 민주화란 이름으로 자행했던 불법 폭력 시위 투쟁을 한다면 비참하고 처참한 현실만 주어질것입니다 우리는 혼의식을 확장하여 마인드컨트롤하고 인공지능이 할수없는 몇가지 안되지만 인간만이 할수있는 해답을찾아 가지고 처신해야 하지않을까요 인공지능은 우리의생각 진동수 주파수를 우리의마음을 모두 읽는 때가 올겁니다 머나먼 미래의 이야기지만 대비 하셔야 할겁니다 함께가야할 피할수없는 길인듯 합니다
범생 공감능력과 창조적상상력은 인공지능이 만들어낼수없습니다 아직공감능력과 창조적인상상력에대한이해도가 광장히 빈약하신것같은데 인공지능이 님이 말하는거는 빅데이터라는건데 인간들이 만들어놓은 룰에서 인공지능은 그자료가지고 판단하고 응용하는게 그 자료내에서만가능한거지 공감능력과 창조적상상력은 이 빅데이터 밖에있는능력인데 인간고유영역이라 인공지능이 대신할수없습니다 공감능력은 살아있는 육체를 가지는 인간의 감각만으로 느끼는건데 이걸 인공지능이 느낄수없죠 인공지능이 눈물을 흘리지않는다는데 공감능력이없다는겁니다 도덕의식 윤리의식을느끼지않죠 데이터에 의존해서 가장최적의 데이터를 선택할뿐 그리고 창조적인상상력은아직인간이정복하지않은분야이고 무인존재입니다 이걸인공지능이 지배한다는건 불가능합니다 어디까지나 데이터안에서 방대한자료로 응용만 할뿐 인류가 발전하는거는 불편한걸 느끼고 그것을 극복하면서 다양한 방법으로 접근하면서 존재하는않는 무에서 유로 바꾸는능력이죠 즉 과거 농업사회에서 공업사회로바꾸는 첨새로운분야를 개척하는게 창조적인능력입니다
ai는 알고리즘의 한 종류이기에 알고리즘으로 안되는건 ai로도 안됩니다 알고리즘은 불완전성정리, 정지문제 등 다양한 결정불가능성의 수학적 한계를 갖고있는 문제해결 방식입니다 ai가 결정 못하는 상황은 반드시 발생하며 그런상황에는 인간이 결정 할수밖에 없습니다 또한 ai는 경험을 통해 능력을 갖춘 것이지만 인간은 선천적인 분석능력이 있습니다 인간은 백지이며 경험을 통해 인간이 형성된다는 철학은 오래전에 논파되었으며 세상을 분석하고 옳고그름을 분별하는 인간의 선천적 능력은 아직 완벽히 파악 안된 신비의 영역임
교수님! 인공지능이 100% 확율이 있는 거아니 잖아요!! 오픈씨브, 사이킷 런 과 텐서플로 전부 확율모델로 하는 건데!! 컴퓨터가 데이타를 보는 방식이 100% 인식이 아니잖아요!! 결국 인공지능은 통계확율에 갖쳐 100% 되지 않습니다. 품질로 말하면 1 피피엠을 달성하려면 99.9999999% 을 달성해야 하는데 지금 머신 러닝 딮 러닝 모델의 유의 수준이 1 피피엠 안됩니다. 잘못하면 백만명중에 1명이 죽을 수도 있습니다. 좀더 통계적인 접근을 해 보시고, 베이지안 방식을 해서 결국 모델 파라메타를 적중을 올리는 최적화 작업이 지금 전세계 소프트웨어 인간들이 하고 있는 거 아닙니까? 통계적으로 말해서 프레퀀티스트 입장이나 베이지안 입장에나 1 피피엠을 달성 못합니다. 왜나면 근본적으로 컴퓨터는 통계적으로 접근하거든요.
@@장재은-b6i 별 내용없는 얘깁니다. 글쓴분이 지적하는 건 에러에 관한건데 에러율이 0이되는 시스템은 없다고 봐야되요. 에러율이 0에 무한히 가까워지는 시스템을 만드는 것보다 어느 시점이 되면 사람이 그 시스템을 신뢰하고 법률과 제도를 고치는게 더 장애가 되는 때가 옵니다. 가령 자율주행차가 인간보다 사고율이 떨어져도 사람들이 기계에 의한 사고에 더 엄격할 수 있고 신뢰하지 않을 수 있습니다. 과학발전에 숱하게 있어온 사례입니다. 새로운 과학, 기술을 철학적 이유로 배격하는거. 댓글단 이는 걍 큰 의미없는 기술 용어들을 나열한것 일 뿐입니다. 아울러 세바시 교수님 강연도 아무리 대중강연이지만 내용 되게 없네요
인공지능에는 근본적인 한계가 있습니다 왜냐하면 인공지능은 알고리즘이의 한 종류이기 때문입니다 알고리즘으로 안되는건 인공지능으로도 안됩니다 알고리즘은 불완전성정리, 정지문제 등 다양한 결정불가능성을 갖고 있는 즉 한계를 갖고있는 문제해결 방식입니다 인공지능이 결정 못하는 상황은 반드시 발생하며 그런상황에서는 좋든싫든 인간이 결정 할수밖에 없슴니다
인간은 백지이며 경험을 통해 인간다움을 갖춰간다는 주장을 했던 이들이 있었지만 철학자들은 그러한 주장을 오래전에 논파하고 경험과 상관 없이 인간이 갖고 있는 선천적인 분별력이 있음을 발견하였습니다. (상세한 사항은 칸트와 경험론자들의 논쟁을 참고해보시길) 인공지능은 데이터로 규칙을 유도하는 것이지만 인간은 데이터로 유도하지 않은 선천적인 분별력이 있습니다. 물론 주어진 데이터에서 규칙을 유도하는 능력은 인간이 인공지능을 못따라가겠지만 인간이 갖고 있는 선천적인 분별력은 그 잠재력이 놀라움에도 불구하고 아직 파악이 안된 신비의 영역입니다. 이처럼 인간에 대해 아직 확실히 파악이 안됬음에도 불구하고 인공지능이 인간을 대체한다는 것은 동의하기 어려움. 인공지능은 데이터의 한계를 넘어설 수 없습니다.
인공지능은 데이터에서 귀납적으로 규칙을 추론하기에 위의 강의에서 지적한 것처럼 데이터가 쓰레기면 인공지능도 쓰레기가 될 수밖에 없습니다. 그러나 인간은 데이터가 쓰레기라도 반드시 쓰레기 결과를 낸다고만 할 수는 없다는 것이 인간이 갖고 있는 선천적인 분별력의 의미입니다.
ai는 알고리즘의 한 종류이기에 알고리즘으로 안되는건 ai로도 안됩니다 알고리즘은 불완전성정리, 정지문제 등 다양한 결정불가능성의 수학적 한계를 갖고있는 문제해결 방식입니다 ai가 결정 못하는 상황은 반드시 발생하며 그런상황에는 인간이 결정 할수밖에 없습니다 또한 ai는 경험을 통해 능력을 갖춘 것이지만 인간은 선천적인 분석능력이 있습니다 인간은 백지이며 경험을 통해 인간이 형성된다는 철학은 오래전에 논파되었으며 세상을 분석하고 옳고그름을 분별하는 인간의 선천적 능력은 아직 완벽히 파악 안된 신비의 영역임
인간의 선천적 능력은 각자의 DNA 코드에 써 있다고 봅니다 ㅎㅎ 이는 AI에서 아키텍쳐에 대응되는 개념이라고 생각하구요. 인간의 판단 능력도 생화학적 신호의 유한한 조합으로 만들어진 결과인데 당연히 알고리즘의 스페셜 케이스라고 봅니다. 즉 알고리즘의 수학적 한계에서 AI가 어려움을 겪는다면 인간도 마찬가지입니다.
경험론자들은 인간이 백지이며 경험을 통해 인간이 형성된다고 주장했으나 그러한 주장은 칸트에 의해 논파되었으며 경험을 초월한 인간의 사고는 아직도 파악되지 않은 신비입니다. 그러나 기계학습은 경험적으로 결과를 추론할 뿐입니다. 기계학습은 학습된 데이터에 맞게 결과를 출력해주는 것이지 학습되지 않은 데이터에 대해서도 동일한 결과를 보장하지는 않습니다. 관심있는 결과를 기계학습으로 도출하고자 한다면 반드시 관련된 데이터로 학습을 시켜야 합니다. 예를 들어 2종류의 암을 판별하도록 학습된 기계학습 알고리즘으로 5개의 암을 구분하길 원한다면 원하는 결과를 얻을 수 없을 것입니다. 기계학습은 마법이 아닙니다.
@@juwonkim1782 님이 생각하는 바 인간의 판단능력이 생화학적 신호의 유한한 조합이라는 점은 아직 확실하지 않은 사항입니다. DNA가 발견된 뒤로 DNA 코드로 많은 생명현상들을 예측할 수 있을거라 생각했으나 결과는 기대이하...그래서 시스템 생물학이니 뭐니 시도하고는 있으나 아직은 미지수입니다. 부분의 조합으로 전체를 파악할 수 있다는 환원주의적인 신념으로 발전해왔던 과학의 흐름이 오늘날에는 재검토 되는 가운데 있습니다. 인간의 마음, 의식과 같은 것들은 아직 개념조차 확실히 정립되지 않은 것으로 알고 있습니다.
@@eugenekim8768 환원주의가 한계를 갖는 이유는 부분의 조합으로 전체를 파악하는 게 비현실적으로 어렵기 때문이지 전체적 현상의 원인이 부분들의 조합들 이상의 비과학적인 의미가 부여됐기 때문이 아닙니다. 저도 환원주의의 한계를 정확히 알고 그래서 기계학습을 더 좋아하기도 합니다 ㅎㅎ. 예로 기상현상은 유한한 개수의 공기분자의 조합으로 이뤄지는 현상입니다. 공기분자들의 상호작용을 설명할 양자역학은 완성됐지만 기상현상이 양자역학만으로 설명이 매우 힘든 것은 사실입니다. 그러나 그 이유는 계산적인 어려움이지 공기분자들 사이의 상호작용에서 기상현상으로 올라가는 과정에 어떤 비과학적인 요소가 끼어들기 때문이 아닙니다. 인간의 마음, 의식에 대한 모든 답이 풀린 건 아니지만 이는 기상현상을 완벽히 파악하지 못한 이유와 비슷한 이유 때문이라고 생각합니다. 설명하기 어려운 현상을 비과학적인 설명을 통해 신비로움으로 감싸고 해석하기를 포기하는 것보단 반대의 자세가 더 의미가 있다고 생각합니다. 진화론을 발표한 다윈이 온갖 욕 먹던 시기도 얼마 되지 않은 것을 생각하면 아직 우리가 갈 길이 멀긴 하겠죠 ㅎㅎ 추가로 말씀드리면, 저는 인간의 의식이 논리적인 이론으로 완벽히, 인간이 이해할 수 있는 형태로 설명 될 거라고 생각하지 않습니다. 아마 딥러닝이 성능은 엄청나도 블랙박스인 것처럼 인간의 의식도 통계적인 사실들의 조합으로 설명하는데 그치지 않을까요 ㅎㅎ. 왜냐하면 인간의 의식은 인간이 이해할 정도로 쉽게 설명되기엔 너무 복잡하고 어려운 자연현상인 것 같아서요.
@@juwonkim1782 환원주의가 한계는 님이 지적한 것처럼 부분의 조합으로 전체를 파악하는 게 비현실적으로 어려운 정도가 아니라 근본적으로 불가능하다는 것입니다. 부분으로 설명할 수 없는 전체의 특성이 있다는 것이고 그러한 측면은 따로 연구해야 한다는 것입니다. dna코드가 생명현상의 중요한 부분을 설명하지만 그것만으로 설명할 수 없는 측면이 생명에게 있을 수 있다는 것입니다. 인간의 신비로움이 DNA 코드에 A,T,C,G 4진법으로 테라바이트 수준이라는 님의 생각은 지나친 환원주의라 생각됩니다. 이미 dna 코드만으로 예측하기 어려운 유전현상들이 많아 시스템생물학 등 다양한 돌파구를 찾고 있는 가운데 있는 것으로 알고 있습니다.
왜 안되는지 내가 알려준다. 생명체의 욕구와 본능을 연구하고 알고리즘을 만들고 그 다음 지능적 알고리즘을 만들어야 되는데 그런 연구는 못하고 안하려고 하지 왜냐 인간은 자신이 이타적이라고 착각하고 살아가고 그러한 자신을 로봇에 투영하려고 하니까 그렇지 안그러냐? 반대쪽도 생각하라고 인간은 이중적이라고 즉 이기적이기 때문에 이타적이라고 이것을 좀 생각해서 인공지능에 적용시키고 학습시켜 좀. 답답이들아
이 영상이 나온 지 3년+ 매년 1번씩 3번 봤는데 이 영상 좋은 것 같다. 인공지능은 아직은 그저 컴퓨터 프로그램이고 인간의 경험으로 만들어진다. GPU가 뛰어나게 발전해서 같이 개량된 인공지능이다. 하지만 IQ 100인 사람을 100명을 모아 1일동안 일하는 것과 IQ 150인 사람 1명이 100일동안 일하는 것 중에 효율적인 건 전자지만 더 효과적일 가능성이 있는 것은 후자다. 그래서 대단한 CPU의 개발이 필요하다. 컴퓨터 운영체제의 원리는 결국 기계어를 해석하는 소프트웨어를 조정하는 것인데 기계어부터 우리가 다루는 C, 파이썬같은 언어를 총괄해 발전시켜야 한다. 그러면서 SOD 유튜버의 발언을 참고하면 뉴로모픽 반도체의 발전도 필요하다. 뉴로모픽 반도체가 결국 CPU, GPU로 만들어진다면 우리의 한계를 한번 더 뛰어넘을 것이다. 아직은 인간의 생각하는 속도가 느려서 인공지능 개발이 더디다. 하지만 하드웨어가 발전한다면 컴퓨터 하드웨어는 잠을 자지 않으므로 결국 인공지능을 개발하는 속도도 훨씬 빨라질 것이다. 문제는 가격이지만 우리의 인공지능 개발자들은 하드웨어를 설계하는 인공지능도 만들 것이기 때문에 특이점은 언젠가는 올 것이라 기대한다. 아직까지는 파이썬도 제대로 다루지 못하는 '나'라는 존재가 한계이지만... 아직 시간은 많다. 아마도 내 자연어를 처리해주는 인공지능이 프로그래밍도 자동으로 해준다면... 저작권 문제만 어떻게 한다면 세상이 크게 변하지 않을까?
한계를 가늠할 수 없으니 무서운 것. 하지만 무지에서 오는 공포일 뿐 결국 인류가 보다 진보하는 큰 계기가 될 것이라 확신한다.
고작 200여년의 산업화 과정을 강인공지능을 통해 몇 분 사이에도 그만한 진보를 이룰 수도 있는 시대가 곧 온다. 살아서 이런 시대를 맞이하는 건 커다란 축복
시간이 많이 흐른뒤 인공지능은 인간을 다스리고 인간은 편안함에 기들여져 자연스럽게 다스림을 받게 될것이라는걸 확신한다.
에이아이가 아무리발전해봐야 인간의 피조물이죠
우주에 한 종족일지도 모르는 것의 피조물
기술적인면에서 발전할수 있고 지금에서 더 나아가는 속도가 더 빨라지겠지만
현재 인간이 알고있는 법칙등 이런것을 초월적으로 뛰어넘지는 못할거라고 봅니다
양자컴퓨터 는 만들어진 신이다. 경제에 적용되면 시장자본주의 는 말살될지도 ...
기계는 인간에 의해서 생겨나고 인간은 기계에서 태어났다 그러므로 인간은 인공지능을 통하여 혁신과혁명을 가져다 줄 것입니다 인공지능과의 상호수조 보완 협력을통해 혁신과혁명을 가져다줄 것입니다 반면에 갈등 대립 마찰이 생기게 되어있지요 우리가 명심해야 할것은 그동안 인간이 인간세상에서 민주화란 이름으로 자행했던 불법 폭력 시위 투쟁을 한다면 비참하고 처참한 현실만 주어질것입니다 우리는 혼의식을 확장하여 마인드컨트롤하고 인공지능이 할수없는 몇가지 안되지만 인간만이 할수있는 해답을찾아 가지고 처신해야 하지않을까요 인공지능은 우리의생각 진동수 주파수를 우리의마음을 모두 읽는 때가 올겁니다 머나먼 미래의 이야기지만 대비 하셔야 할겁니다 함께가야할 피할수없는 길인듯 합니다
일본처럼 인공지능으로 교육혁명을 일으키지 않으면 우리나라의 미래는 없다. 교육 지금이라도 입시 폐지하고 수업을 싹 바꿔야한다
입시를 폐지한다 하면 나라의 근간을 뒤흔드는건데 그것이 옳은방향으로 간다 하더라도 예산은 어디서 가져오고 반대의견은 무시할수없고
지금이 독재정권시대도 아닌데 불가능하죠 사실상
세계3차대전이라도 와서 세계가 뒤집어진다먄 모를까
인공지능=인간의 지식과 경험을 코딩한 해결책
고맙습니다
인공지능이 부족한능력 공감각능력 새로운것을 찾는 상상력과 공감능력을 키워야한다 이런부분은 인공지능이 사람을 대신할수없다
수만 가지의 데이터와 상황 케이스들이 모이면 공감능력과 창조력도 스스로 갖출 것 같은데요
범생 공감능력과 창조적상상력은 인공지능이 만들어낼수없습니다 아직공감능력과 창조적인상상력에대한이해도가 광장히 빈약하신것같은데 인공지능이 님이 말하는거는 빅데이터라는건데 인간들이 만들어놓은 룰에서 인공지능은 그자료가지고 판단하고 응용하는게 그 자료내에서만가능한거지 공감능력과 창조적상상력은 이 빅데이터 밖에있는능력인데 인간고유영역이라 인공지능이 대신할수없습니다 공감능력은 살아있는 육체를 가지는 인간의 감각만으로 느끼는건데 이걸 인공지능이 느낄수없죠 인공지능이 눈물을 흘리지않는다는데 공감능력이없다는겁니다 도덕의식 윤리의식을느끼지않죠 데이터에 의존해서 가장최적의 데이터를 선택할뿐 그리고 창조적인상상력은아직인간이정복하지않은분야이고 무인존재입니다 이걸인공지능이 지배한다는건 불가능합니다 어디까지나 데이터안에서 방대한자료로 응용만 할뿐 인류가 발전하는거는 불편한걸 느끼고 그것을 극복하면서 다양한 방법으로 접근하면서 존재하는않는 무에서 유로 바꾸는능력이죠 즉 과거 농업사회에서 공업사회로바꾸는 첨새로운분야를 개척하는게 창조적인능력입니다
3년 전만 해도 이렇게 생각했는데...
8:20
05:44 화면우측에 기계학습에 대한 설명이 있는데 기계학습이 아닌 딥러닝에 대한 설명인것같습니다
하지만 인공지능의 기술이 발달해 작곡,예술 등 사람이 하는 일을 대신 한다면 그일을 하시는 분들은 도대채 무엇을 해야할까요?
뭔 일을 해야할 지를 생각하는 일을 해야 합니다...누가 갈쳐 주기 전에 스스로 그걸 찾아가는 시대
자신이 하고픈걸 하면되죠
그러기위해 발전시키는거니까요
답글이 더 읽을깨 많네요 .
인공지능의 한계 ㅡ 글쎄 그 한계가 존재하기는 할까요?
현시점에서의 한계인듯
한계 다섯가지중 적어도 1, 2번은 평생갈 것 이라 생각합니다.
ai는 알고리즘의 한 종류이기에 알고리즘으로 안되는건 ai로도 안됩니다 알고리즘은 불완전성정리, 정지문제 등 다양한 결정불가능성의 수학적 한계를 갖고있는 문제해결 방식입니다 ai가 결정 못하는 상황은 반드시 발생하며 그런상황에는 인간이 결정 할수밖에 없습니다 또한 ai는 경험을 통해 능력을 갖춘 것이지만 인간은 선천적인 분석능력이 있습니다 인간은 백지이며 경험을 통해 인간이 형성된다는 철학은 오래전에 논파되었으며 세상을 분석하고 옳고그름을 분별하는 인간의 선천적 능력은 아직 완벽히 파악 안된 신비의 영역임
바보야~ 너는 사랑을 모르잔어?
그러니 넌 기능적인 물체일 뿐이야.
네가 사랑을 알게되면 넌 인간으로 승격하여 세상을 지배항수 있지.
Old school Man
방구석 전문가 총출동 ㅋㅋㅋ
제육 볶아 온나!!
원자력을 무기로 사용하느냐 선의의 파워로사용하느냐
5:22
이세돌기사와 알파고의 4번째 경기에서의
알파고의 움직임은 그당시 2000년간에 바독데이터가 싸여있는 알파고내에 없는 수였기때문임
❤💚 AI 시대가 곧 오게 된다. AI 시대는 AI와 동행을 한다. 수색도 AI와 한다. 성경을 읽읍시다요 성경대로 살아 갑시다요 성경대로 입니다요. 현 시국인것 같기도 하다.
교수님! 인공지능이 100% 확율이 있는 거아니 잖아요!! 오픈씨브, 사이킷 런 과 텐서플로 전부 확율모델로 하는 건데!! 컴퓨터가 데이타를 보는 방식이 100% 인식이 아니잖아요!! 결국 인공지능은 통계확율에 갖쳐 100% 되지 않습니다. 품질로 말하면 1 피피엠을 달성하려면 99.9999999% 을 달성해야 하는데 지금 머신 러닝 딮 러닝 모델의 유의 수준이 1 피피엠 안됩니다. 잘못하면 백만명중에 1명이 죽을 수도 있습니다. 좀더 통계적인 접근을 해 보시고, 베이지안 방식을 해서 결국 모델 파라메타를 적중을 올리는 최적화 작업이 지금 전세계 소프트웨어 인간들이 하고 있는 거 아닙니까? 통계적으로 말해서 프레퀀티스트 입장이나 베이지안 입장에나 1 피피엠을 달성 못합니다. 왜나면 근본적으로 컴퓨터는 통계적으로 접근하거든요.
Kaar Maax 무슨말인지 ...
@@장재은-b6i 쉽게 말해 인간이 학습하는 방식과 지금의 인공지능이라고 불리는 것의 학습하는 방식이 다르다는 말이에요.
@@장재은-b6i 별 내용없는 얘깁니다. 글쓴분이 지적하는 건 에러에 관한건데 에러율이 0이되는 시스템은 없다고 봐야되요. 에러율이 0에 무한히 가까워지는 시스템을 만드는 것보다 어느 시점이 되면 사람이 그 시스템을 신뢰하고 법률과 제도를 고치는게 더 장애가 되는 때가 옵니다. 가령 자율주행차가 인간보다 사고율이 떨어져도 사람들이 기계에 의한 사고에 더 엄격할 수 있고 신뢰하지 않을 수 있습니다. 과학발전에 숱하게 있어온 사례입니다. 새로운 과학, 기술을 철학적 이유로 배격하는거.
댓글단 이는 걍 큰 의미없는 기술 용어들을 나열한것 일 뿐입니다. 아울러 세바시 교수님 강연도 아무리 대중강연이지만 내용 되게 없네요
에러율 0를 획득해야 안전한 시스템은 아닙니다. 내용없는 글이 용어로만 가득차 사람들을 혼동시키고 오해하기 좋게 만드는군요
Cesare 저도 머신러닝 딥러닝 용어가 내용과 매칭이
되지않아서 좀 의아했어요
한계라고 생각하는 부분을 돌파하는게 과학자의 역할이겠지요. ㅋ
인공지능에는 근본적인 한계가 있습니다 왜냐하면 인공지능은 알고리즘이의 한 종류이기 때문입니다 알고리즘으로 안되는건 인공지능으로도 안됩니다 알고리즘은 불완전성정리, 정지문제 등 다양한 결정불가능성을 갖고 있는 즉 한계를 갖고있는 문제해결 방식입니다 인공지능이 결정 못하는 상황은 반드시 발생하며 그런상황에서는 좋든싫든 인간이 결정 할수밖에 없슴니다
@@eugenekim8768 어차피 인간도 생물학적인 기계에 불과합니다 결국 인간이 할 수 있는 일은 기계도 할 수 있게될 것입니다
인간은 백지이며 경험을 통해 인간다움을 갖춰간다는 주장을 했던 이들이 있었지만 철학자들은 그러한 주장을 오래전에 논파하고 경험과 상관 없이 인간이 갖고 있는 선천적인 분별력이 있음을 발견하였습니다. (상세한 사항은 칸트와 경험론자들의 논쟁을 참고해보시길) 인공지능은 데이터로 규칙을 유도하는 것이지만 인간은 데이터로 유도하지 않은 선천적인 분별력이 있습니다. 물론 주어진 데이터에서 규칙을 유도하는 능력은 인간이 인공지능을 못따라가겠지만 인간이 갖고 있는 선천적인 분별력은 그 잠재력이 놀라움에도 불구하고 아직 파악이 안된 신비의 영역입니다. 이처럼 인간에 대해 아직 확실히 파악이 안됬음에도 불구하고 인공지능이 인간을 대체한다는 것은 동의하기 어려움. 인공지능은 데이터의 한계를 넘어설 수 없습니다.
@@eugenekim8768 딥러닝을 위해서는 사전에 프로그래밍도 필요하지요 ㅋ
인공지능은 데이터에서 귀납적으로 규칙을 추론하기에 위의 강의에서 지적한 것처럼 데이터가 쓰레기면 인공지능도 쓰레기가 될 수밖에 없습니다. 그러나 인간은 데이터가 쓰레기라도 반드시 쓰레기 결과를 낸다고만 할 수는 없다는 것이 인간이 갖고 있는 선천적인 분별력의 의미입니다.
ai는 알고리즘의 한 종류이기에 알고리즘으로 안되는건 ai로도 안됩니다 알고리즘은 불완전성정리, 정지문제 등 다양한 결정불가능성의 수학적 한계를 갖고있는 문제해결 방식입니다 ai가 결정 못하는 상황은 반드시 발생하며 그런상황에는 인간이 결정 할수밖에 없습니다 또한 ai는 경험을 통해 능력을 갖춘 것이지만 인간은 선천적인 분석능력이 있습니다 인간은 백지이며 경험을 통해 인간이 형성된다는 철학은 오래전에 논파되었으며 세상을 분석하고 옳고그름을 분별하는 인간의 선천적 능력은 아직 완벽히 파악 안된 신비의 영역임
인간의 선천적 능력은 각자의 DNA 코드에 써 있다고 봅니다 ㅎㅎ 이는 AI에서 아키텍쳐에 대응되는 개념이라고 생각하구요. 인간의 판단 능력도 생화학적 신호의 유한한 조합으로 만들어진 결과인데 당연히 알고리즘의 스페셜 케이스라고 봅니다. 즉 알고리즘의 수학적 한계에서 AI가 어려움을 겪는다면 인간도 마찬가지입니다.
경험론자들은 인간이 백지이며 경험을 통해 인간이 형성된다고 주장했으나 그러한 주장은 칸트에 의해 논파되었으며 경험을 초월한 인간의 사고는 아직도 파악되지 않은 신비입니다. 그러나 기계학습은 경험적으로 결과를 추론할 뿐입니다. 기계학습은 학습된 데이터에 맞게 결과를 출력해주는 것이지 학습되지 않은 데이터에 대해서도 동일한 결과를 보장하지는 않습니다. 관심있는 결과를 기계학습으로 도출하고자 한다면 반드시 관련된 데이터로 학습을 시켜야 합니다. 예를 들어 2종류의 암을 판별하도록 학습된 기계학습 알고리즘으로 5개의 암을 구분하길 원한다면 원하는 결과를 얻을 수 없을 것입니다. 기계학습은 마법이 아닙니다.
@@juwonkim1782 님이 생각하는 바 인간의 판단능력이 생화학적 신호의 유한한 조합이라는 점은 아직 확실하지 않은 사항입니다. DNA가 발견된 뒤로 DNA 코드로 많은 생명현상들을 예측할 수 있을거라 생각했으나 결과는 기대이하...그래서 시스템 생물학이니 뭐니 시도하고는 있으나 아직은 미지수입니다. 부분의 조합으로 전체를 파악할 수 있다는 환원주의적인 신념으로 발전해왔던 과학의 흐름이 오늘날에는 재검토 되는 가운데 있습니다. 인간의 마음, 의식과 같은 것들은 아직 개념조차 확실히 정립되지 않은 것으로 알고 있습니다.
@@eugenekim8768 환원주의가 한계를 갖는 이유는 부분의 조합으로 전체를 파악하는 게 비현실적으로 어렵기 때문이지 전체적 현상의 원인이 부분들의 조합들 이상의 비과학적인 의미가 부여됐기 때문이 아닙니다. 저도 환원주의의 한계를 정확히 알고 그래서 기계학습을 더 좋아하기도 합니다 ㅎㅎ.
예로 기상현상은 유한한 개수의 공기분자의 조합으로 이뤄지는 현상입니다. 공기분자들의 상호작용을 설명할 양자역학은 완성됐지만 기상현상이 양자역학만으로 설명이 매우 힘든 것은 사실입니다. 그러나 그 이유는 계산적인 어려움이지 공기분자들 사이의 상호작용에서 기상현상으로 올라가는 과정에 어떤 비과학적인 요소가 끼어들기 때문이 아닙니다.
인간의 마음, 의식에 대한 모든 답이 풀린 건 아니지만 이는 기상현상을 완벽히 파악하지 못한 이유와 비슷한 이유 때문이라고 생각합니다. 설명하기 어려운 현상을 비과학적인 설명을 통해 신비로움으로 감싸고 해석하기를 포기하는 것보단 반대의 자세가 더 의미가 있다고 생각합니다.
진화론을 발표한 다윈이 온갖 욕 먹던 시기도 얼마 되지 않은 것을 생각하면 아직 우리가 갈 길이 멀긴 하겠죠 ㅎㅎ
추가로 말씀드리면, 저는 인간의 의식이 논리적인 이론으로 완벽히, 인간이 이해할 수 있는 형태로 설명 될 거라고 생각하지 않습니다. 아마 딥러닝이 성능은 엄청나도 블랙박스인 것처럼 인간의 의식도 통계적인 사실들의 조합으로 설명하는데 그치지 않을까요 ㅎㅎ. 왜냐하면 인간의 의식은 인간이 이해할 정도로 쉽게 설명되기엔 너무 복잡하고 어려운 자연현상인 것 같아서요.
@@juwonkim1782 환원주의가 한계는 님이 지적한 것처럼 부분의 조합으로 전체를 파악하는 게 비현실적으로 어려운 정도가 아니라 근본적으로 불가능하다는 것입니다. 부분으로 설명할 수 없는 전체의 특성이 있다는 것이고 그러한 측면은 따로 연구해야 한다는 것입니다. dna코드가 생명현상의 중요한 부분을 설명하지만 그것만으로 설명할 수 없는 측면이 생명에게 있을 수 있다는 것입니다. 인간의 신비로움이 DNA 코드에 A,T,C,G 4진법으로 테라바이트 수준이라는 님의 생각은 지나친 환원주의라 생각됩니다. 이미 dna 코드만으로 예측하기 어려운 유전현상들이 많아 시스템생물학 등 다양한 돌파구를 찾고 있는 가운데 있는 것으로 알고 있습니다.
인공지능은 그냥 정밀한 통계학 컴퓨터라고 생각하면됨
쉽다!
누구나 다 아는 그런 내용과 사실로 뭔 강의를 한답시고 나섰나? 자신도 모르는 주제에 남앞에 서서는 앞으로 이래야한다 저래야 한다 허공에 개짖듯 하나마나인 공허한 소리뿐이구만
왜 안되는지 내가 알려준다. 생명체의 욕구와 본능을 연구하고 알고리즘을 만들고 그 다음 지능적 알고리즘을 만들어야 되는데 그런 연구는 못하고 안하려고 하지 왜냐 인간은 자신이 이타적이라고 착각하고 살아가고 그러한 자신을 로봇에 투영하려고 하니까 그렇지 안그러냐? 반대쪽도 생각하라고 인간은 이중적이라고 즉 이기적이기 때문에 이타적이라고 이것을 좀 생각해서 인공지능에 적용시키고 학습시켜 좀. 답답이들아
안 그럼
아주 전문가 납셧네
뭔소리여 자기 우선주의로 알고리즘 만드는게 기초인데 ㅋㅋ 인공지능만큼 이기적인 알고리즘이 없음
이분 말 동의함
근데 그걸 알고리즘화시키고 기계화시키는건 꽤나 먼이야기같음