1. 데이터는 인공지능의 원유 2012년부터 떠오르는 10대 기술로 첫번째를 빅데이터로 선정할 정도로 이미 가장 중요한 기술로 선정되었는데, 빅데이터가 도대체 무엇이냐?라고 물으면 대답하기 쉽지 않았다 단순히 많은 데이터를 모아두는 것이 왜 바이오, 화학, 식량보다 중요한 기술이냐는 것이다. 당시에는 그만큼 데이터를 제대로 활용할 수 있는 기술이 부족했다. 1907년 프랜시스 골턴이 에 논문 한 편을 제출하는데.. 논문 내용 중에 커다란 황소 한마리를 도축하고 고기 중량을 알아맞히는 이벤트를 진행했다고 한다. 관객들은 6펜스를 내고 티켓에 이름, 주소, 추정 무게등을 기입하여 제출했는데 800여명이 참여하였고 골턴은 이들의 중앙값을 구해보았다고 한다 중앙값은 547kg이었는데 실제로 도축한 고기의 무게는..
1. 딥러닝은 왜 갑자기 잘 동작하는가? 딥러닝이 갑자기 잘 동작하게 된 이유중 하나로 알고리즘의 발전을 들 수 있다. 과거 인공 신경망 시절 해결할 수 없는 문제도 많았고 제대로 학습할 수 있는 방법도 알지 못했다. 그러나 끝까지 연구를 이어온 일부 연구자 덕분에 제대로 학습할 수 있는 방법을 찾아냈다. 딥러닝은 머신러닝의 일종으로 머신러닝과 비슷한 방식으로 작동한다. "데이터와 정답을 입력하면 스스로 규칙을 찾아낸다" 그러나 딥러닝은 기존의 머신러닝에 비해 훨씬 더 크고 풍부한 역량을 지닌 모델이다. 훨씬 더 많은 데이터를 학습할 수 있고, 훨씬 더 풍부한 규칙을 찾아낼 수 있다. 이러한 딥러닝의 특징이 돋보이는 분야가 바로 기계번역이다. 요즘 기계번역은 전문 번역가가 직접 작업한 듯 자연스러운 번역..
1. 인공지능이란 무엇일까? 앨런 튜링(1912~1954)은 '기계는 생각할 수 있는가?(Can Machines Think?)'라는 담대한 질문을 던지고, 여기서 '생각'의 정의를 내리는 대신 '생각'하는 행위를 만족스럽게 흉내낼 수 있다면 '생각'을 하는 것으로 판정하자고 제안했다. 이것이 바로 '흉내 놀이', 앨런 튜링이 논문에서 제시한 이름이자 영화 제목으로도 유명한 이다. 나 또한 동일한 방식으로 '인공지능이란 무엇인가?'라는 질문에 답을 내리고자 한다. 튜링처럼 인공지능의 정의를 내리는 대신에 인공지능의 쓸모를 만족스럽게 증명할 수 있다면, 이 경우 '인공지능을 이해했다'라고 간주하는 것처럼 말이다. 2. 자동으로 체스를 두던 메케니컬 터크 나폴레옹과도 체스를 뒀다던 자동 체스 기계 나폴레옹이 ..
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