Douglas' Space

결론적으로 우리가 상상하는 모든 일을 할 수 있지 않은 가 생각됩니다. 다만, 하드웨어 등의 과학이 계속 발전해 가면서 말이죠. 이건 너무 뻔한 대답아닌가요 반문하시고 계시네요. 처음 작성한 아래의 “인공지능의 어원”에서 이야기 하였듯이 인공지능이 특별한 것이 아니라 컴퓨터를 활용하여 자동화를 하는 하나의 방향이기 때문입니다. 그래서 제가 우리 직원들에게 누구나가 AI를 이해하거나 직접 이용해야 한다고 이야기합니다. 컴퓨터와 프로그래밍 언어가 개발이 되면서 엄청난 자동화 시스템들이 개발이 되었습니다. CPU, GPU, memory 장치의 발전과 AI를 처리하는 프로그램 언어 및 도구가 개발이 되면서 또 색다른 일들을 하고 있습니다. 오래 전부터 Symbolic AI라는 것이 초창기에 유행하면서 인공지능 ..

AI라는 영화가 2001년에 나왔죠. 거장 스필버그가 제작하는 영화라 개봉 전 부터 엄청난 관심을 모았던 것으로 기억됩니다. 제가 보기에는 전반적으로 AI에 대한 휴머니즘을 다룬 영화로 기억이 됩니다. 그때 당시 주인공이었던 어린아이의 눈빛이 생각이 납니다. (지금은 완전 살이 찐 모습이던데..) 특히 이 영화에서는 Bio technology와 결합하여 인공지능을 넘어서 “인공생명”을 묘사했다고 할 수 있습니다. 그럼 최초의 AI관련 영화는 무엇일까요? 아무래도 이 영화 아닐까요? “2001: 스페이스 오디세이” . 이 영화가 언제 나온 줄 아시나요? 1968년 입니다. 그 외에도 많은 영화들이 소개되었습니다. 그런데 보통 AI관련 영화에서 소개되는 AI를 “강한 AI”라고 합니다. 강한 AI는 사람처럼..

Perceptron은 1957년 Frank Rosenblatt가 고안한 간단한 네트워크로 하나의 인공뉴런에 해당하는 단순한 분류기입니다. 이를 소개한 뉴욕타임즈의 기사는 조만간 인간과 같은 기계가 탄생할 것이라고 예견하기도 했습니다. 그러나 하나의 Perceptron으로 제한이 많아 다양한 문제를 풀기위해서는 Multi layer perceptron(MLP)으로 확장이 필요하다고 Marvin Minsky교수가 주장했지만 MLP를 이용하여 학습은 불가능하다고 주장하여 오랜기간 암흑기에 있었습니다. MLP는 다음과 같이 여러층에 다수의 뉴런이 네트워크로 구성된 뉴럴넷입니다. 이 구조는 모든 뉴럴넷 구조의 가장 기본이 되는 구조입니다. 입력데이타 Xi와 연결되는 뉴런으로 구성된 계층을 입력층(input lay..

인공신경망을 이제는 ANN이라고 하겠습니다. ANN이 학습하는 것은 ANN이 저장하고 있는 가중치값, Wi를 수정해 가는 과정이라고 했습니다. 그렇다면 결국 어떻게 수정하는 가를 알면 학습이 무엇인지를 알 수 있을 것입니다. 그런데 학습하는 방법이 인공신경망의 종류, 다시말해 딥러닝 방법에 따라 다르게 수행됩니다. 그러나 공통적인 사실은 내가 원하고자 하는 목적을 달성하도록 가중치를 수정한다는 것은 공통적입니다. 특히 학습에는 지도학습, 비지도학습, 강화학습 이렇게 크게 3가지로 구분합니다. 지도학습이란 ANN에게 훈련을 위한 입력데이타에 대한 출력의 정답(이것을 label이라고 함)을 가르쳐 주고, ANN이 계산한 출력값과 비교하여 가중치를 변경하도록 합니다. 비지도학습은 정답을 가르쳐 주지 않고 정답..

화상으로 얼굴이 흉하게 일그러진 처녀가 있었다. 그녀는 맹인과 결혼하여 다복한 생활을 하고 있었다. 그러던 어느 날, 맹인은 유명한 외과의사로부터 수술을 하면 시력을 되찾을 수 있다는 말을 들었다. 그 말을 들은 맹인은 무척 기뻐하면서 그 소식을 아내에게 알렸다. 그러나 아내는 기뻐할 수가 없었다. 남편이 자신의 얼굴을 보면 자신을 더 이상 사랑해줄 것 같지 않아서였다. 시간이 지나면서 남편은 아내의 마음을 알게 되었다. 그래서 그는 아내에게 다음과 같은 말을 했다. "나는 당신을사랑하기에 그냥 맹인으로 지내려오, 내게는 보이는 눈보다 당신과 행복하게 사는 것이 더 소중하오." [베드로전서 3:7] 남편들아 이와 같이 지식을 따라 너희 아내와 동거하고 그를 더 연약한 그릇이요 또 생명의 은혜를 함께 이어..

옛날 시아버지가 며느리의 팥죽 쑤는 것을 보고 있었다. 먹음직하고, 구미가 당기었다. 그런데 며느리가 팥죽 쑤느라고 땀과 콧물을 흘리는데, 팥죽에 콧물이 떨어졌다. 며느리는 그것도 모르고 팥죽을 시아버지께 드리면서 맛있게 잡수시라고 하였다. 시아버지는 콧물 떨어진 것을 본지라, 며느리에게 타이르듯이 말하였다. “음식을 깨끗케 하려면 어떻게 하는지 아니?" 며느리의 대답인즉, “아버님, 음식 만들 때에 보지 않는 것이 깨끗케 하는 방법입니다”라고 했다. [잠언 17:1] 마른 떡 한 조각만 있고도 화목하는 것이 제육이 집에 가득하고도 다투는 것보다 나으니라

일단 우리가 다루는 시스템(계)은 오픈시스템(open system)입니다. 오픈시스템은 외부와 상호작용하여 어떤 정보, 에너지, 물질을 주고 받습니다. 오픈시스템은 또 다른 작은 오픈시스템으로 분할될 수 있습니다. 인간은 최하위 세포로 구성되어 있습니다. 인간도 오픈시스템이고, 세포도 오픈시스템인 셈입니다. 프로그램은 function으로 구성됩니다. 프로그램도 오픈시스템이고 function도 오픈시스템입니다. 이러한 오픈시스템을 형상화 한 것을 모델(model)이라고 하고, 이 형상화 작업을 모델링(modeling)이라고 합니다. 따라서 모델링은 시스템을 분석하고 설계하는 행위를 의미합니다. 오픈시스템을 형상화하면 외부환경으로 부터 다수의 입력을 받고, 무엇인가를 처리하고, 출력을 내보내는 것으로 표현됩..

기억이란 무엇인가? 철학적인 질문같네요. 기억은 어디에 존재하나요?라고 다시 물어볼 수 있을 것 같습니다. 뇌과학자들의 지금까지의 결론은 우리의 뇌에 존재한다고 이야기하고 있습니다. 기억은 순서에 의해 사진을 찍어 놓는 것과 유사하다고 합니다. 그리고 기억은 언어로 표현되죠. 뇌세포의 기본단위를 뉴런(neuron)이라는 것은 모두 아실겁니다. 대뇌피질에 140억개의 뉴런(neuron)으로 구성되고, 이중의 40%가 시각에 관계가 되어 있다고 합니다. 그 만큼은 시각은 우리의 학습과 기억에 가장 많은 영향을 준다고 합니다. 그래서 시각화가 학습에 매우 중요한 이유가 됩니다. (제가 소프트웨어 모델링을 강조하는 이유이기도 합니다.) 지금까지 밝혀진 기억의 실체를 조금 딱딱한 과학적 설명으로 이야기하면 뉴런과..

누가복음 8:40-56 예수는 그냥 좋은 분이 아닙니다. 예수를 그리스도 예수, 만왕의 왕으로 믿으십시오. 그 분에게 손을 대십시오. [JMCh]

누가복음 4:14~22 성령을 따라 사는 인생이 가장 재미있습니다. 그 인생은 가난한 자에게 축복의 통로가 되는 삶입니다. [JMCh]