2018.08.30

'인공지능을 논하다'···· 인기 테드 토크 14선

Christina Mercer | Computerworld UK
인공지능은 윤리, 감정, 인간-컴퓨터 협력 등의 측면에서 다양한 논쟁을 불러일으키는 주제다. 다양한 주제에 대해 흥미로운 강의를 제공하는 테드 토크(TED Talk)에서도 예외가 아니다. 인공지능에 대한 최고의 테드 목록을 정리했다.

1. AI가 질병 진단을 쉽게 하는 방법
MIT 미디어 랩의 프래틱 샤 박사는 AI의 질병 진단 잠재력과 함께 질병 진단을 위한 인공지능 알고리즘 훈련 과정을 어떻게 줄이는 방안에 대해 설명한다. 일반적으로 알고리즘을 훈련시키는 과정은 많은 시간과 자원을 소모한다. 그러나 샤는 알고리즘 개발을 위해 단지 50개의 이미지만을 필요로하는 자신만의 방법을 제시한다. 보통 수십 만 개의 데이터가 요구되는 것을 감안하면 믿을 수 없을 만큼 적은 숫자다.

AI가 질병 진단을 쉽게 하는 방법

2. 내 7종의 로봇 - 우리는 이들을 어떻게 만들어 냈는가
캘리포니아 대학의 교수이자 로토틱스 랩 로메라(RoMeLa)의 설립자인 데니스 홍은 16분 길이 짧은 강의에서 7종의 로봇을 소개하며 이들 각각의 설계에 대한 통찰을 공유한다. 또 그가 얻은 통찰을 로메라 연구팀의 운영 과정에 적용한 방법에 대해서도 설명한다.

내 7종의 로봇 - 우리는 이들을 어떻게 만들어 냈는가

3. 로봇이 대입 시험에 합격할 수 있을까?
일본의 수학자이자 AI 전문가인 노리코 아라이는 컴퓨터가 도쿄 대학에 입학할 수 있는지 여부를 알아낸다는 목표로 하는 도다이 로봇 프로젝트를 총괄했다. 이 동영상에서 아라이는 AI 시스템이 인간을 대체할 수 있는 직업의 수가 과소평가됐다고 지적한다. 그러나 동시에 그는 인공지능 시스템의 결함을 지적했다. 답을 선택할 수 있을지언정 그 의미를 알지 못한다는 것이다.

로봇이 대입 시험에 합격할 수 있을까?

4. 기계 지능으로 인해 인간 도덕성이 더욱 중요해진다
노스캐롤라이나 대학교 제이넵 투펙치 조교수는 빅데이터 및 알고리즘의 영향과 기술이 사회 운동에 미치는 영향에 대해 연구한다. 이 영상에서 투펙치는 인공지능의 함정과 잠재적 위험에 대해 언급하면서, 인간의 윤리가 더욱 중요해질 것이라고 진단하고 있다.

기계 지능으로 인해 인간 도덕성이 더욱 중요해진다

5. 빅데이터에 대한 맹목적 신뢰가 끝나야 한다
미국의 수학자이자 여러 데이터 과학 서적을 집필한 캐시 오넬리는 빅데이터에 대한 오늘날의 신뢰에 대해 신선한 의문을 던진다. 그는 이 동영상에서 빅데이터 알고리즘이 완전히 수학적이라는 세간의 믿음에 반대하고 있다. 그에 따르면 알고리즘을 작성한 과학자가 매개 변수를 설정할 뿐이며, 인공지능 알고리즘이 실제로 하는 작업은 인간 행동의 반복이다. 이로 인해 법 체제, 법 집행 시스템 등의 분야에서는 편견으로 인해 오히려 비효율적일 수 있다고 그는 주장했다.

빅데이터에 대한 맹목적 신뢰가 끝나야 한다

6. AI는 어떻게 두 번째 산업혁명을 초래할 수 있는가
케빈 켈리는 와이어드의 창간 편집인지나 호울 어스 리뷰의 발행인으로 잘 알려져 있다. 과학 및 철학, 지능형 기계, 인간의 두뇌에 대해 광범위한 저작을 남긴 인물이기도 하다. 이 동영상에서 켈리는 인공지능 분야의 3가지 동향에 대해 소개한다. 그는 좀더 똑똑한 제품을 생산하고자 하는 인간의 소망이 결국 인류의 삶 대부분의 측면에 영향을 줄 것이라고 강조하고 있다.

AI는 어떻게 두 번째 산업혁명을 초래할 수 있는가

7. 컴퓨터가 우리보다 똑똑해지면 어떻게 될까?
옥스포드 교수이자 미래 기술을 연구하는 옥스포드 마틴 프로그램의 창립자인 닉 보스트롬은 AI, 인류의 미래, 잠재적인 위험 및 윤리 문제를 전문적으로 연구한다. 그는 이 동영상에서 '컴퓨터가 우리보다 더 똑똑해지면 어떻게 될 것인가?'라는 질문과 함께 새로운 삶의 가치를 창출하는 잠재적 시나리오를 제시한다.

컴퓨터가 우리보다 똑똑해지면 어떻게 될까?

8. 이 앱은 얼굴을 인식해 인간의 감정을 파악한다
라나 엘 칼리오우비는 얼굴 표정에 기반한 감정 측정 기술인 어펙티바(Affectiva)의 공동 과학 책임자 겸 공동 창립자다. 이 동영상에서 칼리오우비는 안면 인식 기술에 대해 시연하며 '감정 엔진'이 인간과 기계의 상호 작용 방법을 어떻게 변화시킬 수 있는지, 기계가 인간과 유사한 감정적 반응을 생성할 수 있는지에 대해 설명한다.

이 앱은 얼굴을 인식해 인간의 감정을 파악한다

9. 통제력을 유지한 채로 AI를 개발할 수 있을까?
인기 저자인 샘 해리스는 신경 과학과 도덕성에서부터 인간의 합리성, 변화를 향한 방법에 이르는 다양한 주제를 다룬다. 이 동영상에 그는 초지능을 지닌 기계와 관련된 두려움과 해당 두려움이 정당화되는 이유를 언급하고 있다. 그에 따르면 공포 시나리오를 피하기 위해서는 AI 개발에 앞서 관련된 문제를 해결해야 한다.

통제력을 유지한 채로 AI를 개발할 수 있을까?

10. '자기 인식' 로봇 개발하기
로보틱스 엔지니어인 호드 립슨은 콜럼비아 대학 크리에이티브 머신 랩의 디렉터다. 그의 초점 중 하나는 인공 생명 분야와 함께 완전 자율 로봇 분야다. 이 짧고 비교적 오래된(2007년) 테드 토크에서 립슨은 스스로를 학습하고 이해하며 자신의 한계를 이해하는 로봇에 대해 시연한다.

'자기 인식' 로봇 개발하기

11. 인간-컴퓨터 협력의 부상
빅데이터 분석 전문 기업 팔란티르 테크놀로지의 FDE(Forward Deployed Engineering) 담당 디렉터인 샴 상카르는 인공지능 보강(IA)에 집중해야 하는 이유에 대해 설명한다. 이 동영상에서 상카르는 테러리즘과 같은 국제적 문제의 해결이 올바른 알고리즘의 이해가 아닌, 컴퓨터와 인간 개인의 연결성에 초점에 대한 것인지를 설명한다.

인간-컴퓨터 협력의 부상

12. 학습 능력을 가진 컴퓨터, 놀랍고도 무서운 함의
환자 데이터를 기반으로 최적의 치료 결정을 전문으로 하는 고급 머신러닝 기업 엔리틱의 CEO였으며, 현재 패스트.ai의 딥러닝 연구가인 제레미 호워드는, 이 영상에서 딥러닝의 의미로 머신러닝에 대해 논한다. 그는 구글과 IBM, 바이두 및 여타 기술 기업들이 머신러닝의 기반을 구축한 방법을 설명한다. 또 의료 업계를 겨냥한 딥러닝 과정에 대해서도 설명한다.

학습 능력을 가진 컴퓨터, 놀랍고도 무서운 함의


13. 컴퓨터가 시를 쓸 수 있을까?
작가이자 시인인 오스카 슈와츠는 디지털 기술이 문화와 인간의 상호 작용에 미치는 영향을 연구한다. 그는 인간과 컴퓨터 중 누가 시를 썼는지 판단하게 하는 웹 사이트를 개발하기도 했다. 이 강연에서 그는 컴퓨터와 인간이 쓴 시의 사례를 보여주며, 그 결과는 꽤 흥미롭다. 슈와츠는 이와 함께 인간의 판단과 반응에 대해서도 의문을 던진다. 컴퓨터가 작성했다면 여전히 시라고 할 수 있을까? 컴퓨터가 진정 스스로를 표현한 것일까? 인간이라는 존재와 컴퓨터라는 존재는 무엇을 의미하는가?

컴퓨터가 시를 쓸 수 있을까?

14. '영혼'을 가진 로봇
코넬 대학의 가이 호프만 조교수는 로봇 사이의 상호작용을 인간 사이의 상호작용과 비교해 연구한다. 이 인기 테드 토크에서 그는 영화 속에서 나타나는 로봇의 인간화를 탐구하고 그것이 어떻게 이뤄지는지 소개한다. 또 '관찰하고 반응하는' 관계에서 벗어난 로봇에 대한 통찰을 공유한다.

'영혼'을 가진 로봇
ciokr@idg.co.kr 



2018.08.30

'인공지능을 논하다'···· 인기 테드 토크 14선

Christina Mercer | Computerworld UK
인공지능은 윤리, 감정, 인간-컴퓨터 협력 등의 측면에서 다양한 논쟁을 불러일으키는 주제다. 다양한 주제에 대해 흥미로운 강의를 제공하는 테드 토크(TED Talk)에서도 예외가 아니다. 인공지능에 대한 최고의 테드 목록을 정리했다.

1. AI가 질병 진단을 쉽게 하는 방법
MIT 미디어 랩의 프래틱 샤 박사는 AI의 질병 진단 잠재력과 함께 질병 진단을 위한 인공지능 알고리즘 훈련 과정을 어떻게 줄이는 방안에 대해 설명한다. 일반적으로 알고리즘을 훈련시키는 과정은 많은 시간과 자원을 소모한다. 그러나 샤는 알고리즘 개발을 위해 단지 50개의 이미지만을 필요로하는 자신만의 방법을 제시한다. 보통 수십 만 개의 데이터가 요구되는 것을 감안하면 믿을 수 없을 만큼 적은 숫자다.

AI가 질병 진단을 쉽게 하는 방법

2. 내 7종의 로봇 - 우리는 이들을 어떻게 만들어 냈는가
캘리포니아 대학의 교수이자 로토틱스 랩 로메라(RoMeLa)의 설립자인 데니스 홍은 16분 길이 짧은 강의에서 7종의 로봇을 소개하며 이들 각각의 설계에 대한 통찰을 공유한다. 또 그가 얻은 통찰을 로메라 연구팀의 운영 과정에 적용한 방법에 대해서도 설명한다.

내 7종의 로봇 - 우리는 이들을 어떻게 만들어 냈는가

3. 로봇이 대입 시험에 합격할 수 있을까?
일본의 수학자이자 AI 전문가인 노리코 아라이는 컴퓨터가 도쿄 대학에 입학할 수 있는지 여부를 알아낸다는 목표로 하는 도다이 로봇 프로젝트를 총괄했다. 이 동영상에서 아라이는 AI 시스템이 인간을 대체할 수 있는 직업의 수가 과소평가됐다고 지적한다. 그러나 동시에 그는 인공지능 시스템의 결함을 지적했다. 답을 선택할 수 있을지언정 그 의미를 알지 못한다는 것이다.

로봇이 대입 시험에 합격할 수 있을까?

4. 기계 지능으로 인해 인간 도덕성이 더욱 중요해진다
노스캐롤라이나 대학교 제이넵 투펙치 조교수는 빅데이터 및 알고리즘의 영향과 기술이 사회 운동에 미치는 영향에 대해 연구한다. 이 영상에서 투펙치는 인공지능의 함정과 잠재적 위험에 대해 언급하면서, 인간의 윤리가 더욱 중요해질 것이라고 진단하고 있다.

기계 지능으로 인해 인간 도덕성이 더욱 중요해진다

5. 빅데이터에 대한 맹목적 신뢰가 끝나야 한다
미국의 수학자이자 여러 데이터 과학 서적을 집필한 캐시 오넬리는 빅데이터에 대한 오늘날의 신뢰에 대해 신선한 의문을 던진다. 그는 이 동영상에서 빅데이터 알고리즘이 완전히 수학적이라는 세간의 믿음에 반대하고 있다. 그에 따르면 알고리즘을 작성한 과학자가 매개 변수를 설정할 뿐이며, 인공지능 알고리즘이 실제로 하는 작업은 인간 행동의 반복이다. 이로 인해 법 체제, 법 집행 시스템 등의 분야에서는 편견으로 인해 오히려 비효율적일 수 있다고 그는 주장했다.

빅데이터에 대한 맹목적 신뢰가 끝나야 한다

6. AI는 어떻게 두 번째 산업혁명을 초래할 수 있는가
케빈 켈리는 와이어드의 창간 편집인지나 호울 어스 리뷰의 발행인으로 잘 알려져 있다. 과학 및 철학, 지능형 기계, 인간의 두뇌에 대해 광범위한 저작을 남긴 인물이기도 하다. 이 동영상에서 켈리는 인공지능 분야의 3가지 동향에 대해 소개한다. 그는 좀더 똑똑한 제품을 생산하고자 하는 인간의 소망이 결국 인류의 삶 대부분의 측면에 영향을 줄 것이라고 강조하고 있다.

AI는 어떻게 두 번째 산업혁명을 초래할 수 있는가

7. 컴퓨터가 우리보다 똑똑해지면 어떻게 될까?
옥스포드 교수이자 미래 기술을 연구하는 옥스포드 마틴 프로그램의 창립자인 닉 보스트롬은 AI, 인류의 미래, 잠재적인 위험 및 윤리 문제를 전문적으로 연구한다. 그는 이 동영상에서 '컴퓨터가 우리보다 더 똑똑해지면 어떻게 될 것인가?'라는 질문과 함께 새로운 삶의 가치를 창출하는 잠재적 시나리오를 제시한다.

컴퓨터가 우리보다 똑똑해지면 어떻게 될까?

8. 이 앱은 얼굴을 인식해 인간의 감정을 파악한다
라나 엘 칼리오우비는 얼굴 표정에 기반한 감정 측정 기술인 어펙티바(Affectiva)의 공동 과학 책임자 겸 공동 창립자다. 이 동영상에서 칼리오우비는 안면 인식 기술에 대해 시연하며 '감정 엔진'이 인간과 기계의 상호 작용 방법을 어떻게 변화시킬 수 있는지, 기계가 인간과 유사한 감정적 반응을 생성할 수 있는지에 대해 설명한다.

이 앱은 얼굴을 인식해 인간의 감정을 파악한다

9. 통제력을 유지한 채로 AI를 개발할 수 있을까?
인기 저자인 샘 해리스는 신경 과학과 도덕성에서부터 인간의 합리성, 변화를 향한 방법에 이르는 다양한 주제를 다룬다. 이 동영상에 그는 초지능을 지닌 기계와 관련된 두려움과 해당 두려움이 정당화되는 이유를 언급하고 있다. 그에 따르면 공포 시나리오를 피하기 위해서는 AI 개발에 앞서 관련된 문제를 해결해야 한다.

통제력을 유지한 채로 AI를 개발할 수 있을까?

10. '자기 인식' 로봇 개발하기
로보틱스 엔지니어인 호드 립슨은 콜럼비아 대학 크리에이티브 머신 랩의 디렉터다. 그의 초점 중 하나는 인공 생명 분야와 함께 완전 자율 로봇 분야다. 이 짧고 비교적 오래된(2007년) 테드 토크에서 립슨은 스스로를 학습하고 이해하며 자신의 한계를 이해하는 로봇에 대해 시연한다.

'자기 인식' 로봇 개발하기

11. 인간-컴퓨터 협력의 부상
빅데이터 분석 전문 기업 팔란티르 테크놀로지의 FDE(Forward Deployed Engineering) 담당 디렉터인 샴 상카르는 인공지능 보강(IA)에 집중해야 하는 이유에 대해 설명한다. 이 동영상에서 상카르는 테러리즘과 같은 국제적 문제의 해결이 올바른 알고리즘의 이해가 아닌, 컴퓨터와 인간 개인의 연결성에 초점에 대한 것인지를 설명한다.

인간-컴퓨터 협력의 부상

12. 학습 능력을 가진 컴퓨터, 놀랍고도 무서운 함의
환자 데이터를 기반으로 최적의 치료 결정을 전문으로 하는 고급 머신러닝 기업 엔리틱의 CEO였으며, 현재 패스트.ai의 딥러닝 연구가인 제레미 호워드는, 이 영상에서 딥러닝의 의미로 머신러닝에 대해 논한다. 그는 구글과 IBM, 바이두 및 여타 기술 기업들이 머신러닝의 기반을 구축한 방법을 설명한다. 또 의료 업계를 겨냥한 딥러닝 과정에 대해서도 설명한다.

학습 능력을 가진 컴퓨터, 놀랍고도 무서운 함의


13. 컴퓨터가 시를 쓸 수 있을까?
작가이자 시인인 오스카 슈와츠는 디지털 기술이 문화와 인간의 상호 작용에 미치는 영향을 연구한다. 그는 인간과 컴퓨터 중 누가 시를 썼는지 판단하게 하는 웹 사이트를 개발하기도 했다. 이 강연에서 그는 컴퓨터와 인간이 쓴 시의 사례를 보여주며, 그 결과는 꽤 흥미롭다. 슈와츠는 이와 함께 인간의 판단과 반응에 대해서도 의문을 던진다. 컴퓨터가 작성했다면 여전히 시라고 할 수 있을까? 컴퓨터가 진정 스스로를 표현한 것일까? 인간이라는 존재와 컴퓨터라는 존재는 무엇을 의미하는가?

컴퓨터가 시를 쓸 수 있을까?

14. '영혼'을 가진 로봇
코넬 대학의 가이 호프만 조교수는 로봇 사이의 상호작용을 인간 사이의 상호작용과 비교해 연구한다. 이 인기 테드 토크에서 그는 영화 속에서 나타나는 로봇의 인간화를 탐구하고 그것이 어떻게 이뤄지는지 소개한다. 또 '관찰하고 반응하는' 관계에서 벗어난 로봇에 대한 통찰을 공유한다.

'영혼'을 가진 로봇
ciokr@idg.co.kr 

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