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최형광 칼럼 | 인공지능과 튜링테스트의 본질?

1737년 보캉송은 인간의 연주와 같은 방식으로 직접공기를 불어넣고 손가락으로 연주하는 ‘플루트 연주자’ 자동인형을 제작했다. 2011년 제퍼디(Jeopardy!) 퀴즈게임에서 IBM 왓슨(Watson)은 역대 최대 상금 수상자인 브래드 러터(Brad Rutter)와 최장기 우승자인 켄 제닝스(Ken Jennings)와 대결하여 상금 100만 달러 획득했다. 2016년 구글 딥마인드의 알파고는 서울 포시즌 호텔에서 이세돌 9단과의 대국에서 4승 1패를 기록하고 은퇴했다. 인간을 닮은 로봇 안드로이드(인간을 닮은 로봇, andro-인간 eidos-형상의 합성어)에 대한 도전의 역사는 길다. 자크 드 보캉송이 1737년에 만든 ‘플루트 연주자’는 생체역학 기반의 자동화 구현으로 12곡을 연주할 수 있었다. 플루트 연주자는 1738년 프랑스 아카데미에서 시연됐다. 연주는 15개의 레버에 사슬과 끈을 사용하여 공기를 불어넣어 출력을 만들고, 입술의 움직임, 혀, 손가락의 움직임을 제어하여 구동됐다. 보캉송은 1745년에 세계 최초의 자동 직기를 만들기도 했다. 제퍼디에서 왓슨은 질문에 답변을 해서 이기는 게 아니라 문제의 답에 확신이 있을 때 먼저 버튼을 누르고 정확한 답변을 해야 한다. 틀릴 경우에는 감점이 발생하기에 모르면 응답하면 안 된다. 또한 상금을 베팅하면서 이겨야 한다. 경쟁자는 제퍼디에서 74번 우승한 켄 제닝스, 최고 상금을 수상한 브래드 러터였고 질문은 문맥을 이해할 수 있어야 답변이 가능했다. [그림1]은 플루트 연주자 설계도와 왓슨 DeepQA 아키텍처를 보여주고 있다. [그림1] 플루트 연주자 설계도와 왓슨 DeepQA 아키텍처. 플루트 연주자는 하드웨어 구현이며 왓슨은 고급 자연어 처리, 의미 분석, 정보 검색, 자동 추론 및 기계 학습을 사용하는 소프트웨어 구현이다. 왓슨은 질문에 대한 복잡한 연결시스템, 융복합된 상호 작용을 위해 AdaptWatson 방법론으로 정보 검색(IR), 자연어 처리(NLP) 및 추론(KRR)등의 접목을...

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2021.07.15

1737년 보캉송은 인간의 연주와 같은 방식으로 직접공기를 불어넣고 손가락으로 연주하는 ‘플루트 연주자’ 자동인형을 제작했다. 2011년 제퍼디(Jeopardy!) 퀴즈게임에서 IBM 왓슨(Watson)은 역대 최대 상금 수상자인 브래드 러터(Brad Rutter)와 최장기 우승자인 켄 제닝스(Ken Jennings)와 대결하여 상금 100만 달러 획득했다. 2016년 구글 딥마인드의 알파고는 서울 포시즌 호텔에서 이세돌 9단과의 대국에서 4승 1패를 기록하고 은퇴했다. 인간을 닮은 로봇 안드로이드(인간을 닮은 로봇, andro-인간 eidos-형상의 합성어)에 대한 도전의 역사는 길다. 자크 드 보캉송이 1737년에 만든 ‘플루트 연주자’는 생체역학 기반의 자동화 구현으로 12곡을 연주할 수 있었다. 플루트 연주자는 1738년 프랑스 아카데미에서 시연됐다. 연주는 15개의 레버에 사슬과 끈을 사용하여 공기를 불어넣어 출력을 만들고, 입술의 움직임, 혀, 손가락의 움직임을 제어하여 구동됐다. 보캉송은 1745년에 세계 최초의 자동 직기를 만들기도 했다. 제퍼디에서 왓슨은 질문에 답변을 해서 이기는 게 아니라 문제의 답에 확신이 있을 때 먼저 버튼을 누르고 정확한 답변을 해야 한다. 틀릴 경우에는 감점이 발생하기에 모르면 응답하면 안 된다. 또한 상금을 베팅하면서 이겨야 한다. 경쟁자는 제퍼디에서 74번 우승한 켄 제닝스, 최고 상금을 수상한 브래드 러터였고 질문은 문맥을 이해할 수 있어야 답변이 가능했다. [그림1]은 플루트 연주자 설계도와 왓슨 DeepQA 아키텍처를 보여주고 있다. [그림1] 플루트 연주자 설계도와 왓슨 DeepQA 아키텍처. 플루트 연주자는 하드웨어 구현이며 왓슨은 고급 자연어 처리, 의미 분석, 정보 검색, 자동 추론 및 기계 학습을 사용하는 소프트웨어 구현이다. 왓슨은 질문에 대한 복잡한 연결시스템, 융복합된 상호 작용을 위해 AdaptWatson 방법론으로 정보 검색(IR), 자연어 처리(NLP) 및 추론(KRR)등의 접목을...

2021.07.15

"AI가 인간 넘어선다? 내 살아 생전에는 아니다" 구글 클라우드 대표

기계 능(machine intelligence)이 고도로 발달해 인간이 제어할 수 없는 상황을 우려하는 목소리가 있다. 그러나 구글 클라우드 비즈니스 대표 다이안 그린은 자신의 남은 생애 동안 그 상황을 볼 수 있을 것으로 기대하지 않는다고 밝혔다. 올해 61세인 그녀는 오늘날 수많은 과학자들이 컴퓨터에 지능성을 구현하는 방안을 강구하고 있지만 아직 가야할 길이 멀다고 샌프란시스코에서 열린 코드 엔터프라이즈 컨퍼런스에서 진단했다. 그린은 "머신러닝에게는 불가능하고 인간은 아주 잘 해낼 수 있는 작업이 아직 무수히 많다"라고 말했다. 한편 그녀의 이번 발언은 그린의 클라우드 사업부가 2명의 머신러닝 및 AI 전문가를 영입한다고 발표한지 몇 시간 이후 이뤄진 것이다. 스탠포드 대학 AI 디렉터였던 페이페이 리와 스냅챗 운영기업 스탭의 연구 대표 지아 리가 그들이다. 그린은 "오늘날 우리가 목격하는 발전상 중 일부는 사실 아무도 예상하지 못했던 것들이다. 그만큼 빠르게 진보해왔다. 그러나 '특이정'(singularity)을 내가 살아 생전에 볼 수 있을 것으로 보지 않는다"라고 말했다. '특이점'은 기술 전문가 레이 커즈와일이 사용한 단어로, 기계 지능이 인간의 그것을 넘어서는 순간을 의미한다. 그녀는 '특이점'까지 진전 상태를 10점 척도를 평가할 때 현재를 몇 점을 표현할 수 있느냐는 질문을 받았다. 그린은 이에 대해 구체적인 숫자를 제시하지 않았다. 대신 실업과 교육을 언급했다. 그린은 "우리 앞에 놓인 과제 중 하나는 디지털 해독력을 갖추도록 교육제도를 정비하는 것이다. 현재 격차가 있다. 디지털 해독력을 갖춘다면 직업을 가질 수 있을 것이다"라고 말했다. 그녀는 이어 업계가 기계지능 전문 인력의 부족을 소리 높여 외치면서도 이를 해결할 수 있는 몇몇 작은 노력, 예를 들어 크롬북을 학교에 보급하는 등의 시도는 등한시하...

AI 인공지능 구글 클라우드 기계지능 다이안 그린 특이점

2016.11.17

기계 능(machine intelligence)이 고도로 발달해 인간이 제어할 수 없는 상황을 우려하는 목소리가 있다. 그러나 구글 클라우드 비즈니스 대표 다이안 그린은 자신의 남은 생애 동안 그 상황을 볼 수 있을 것으로 기대하지 않는다고 밝혔다. 올해 61세인 그녀는 오늘날 수많은 과학자들이 컴퓨터에 지능성을 구현하는 방안을 강구하고 있지만 아직 가야할 길이 멀다고 샌프란시스코에서 열린 코드 엔터프라이즈 컨퍼런스에서 진단했다. 그린은 "머신러닝에게는 불가능하고 인간은 아주 잘 해낼 수 있는 작업이 아직 무수히 많다"라고 말했다. 한편 그녀의 이번 발언은 그린의 클라우드 사업부가 2명의 머신러닝 및 AI 전문가를 영입한다고 발표한지 몇 시간 이후 이뤄진 것이다. 스탠포드 대학 AI 디렉터였던 페이페이 리와 스냅챗 운영기업 스탭의 연구 대표 지아 리가 그들이다. 그린은 "오늘날 우리가 목격하는 발전상 중 일부는 사실 아무도 예상하지 못했던 것들이다. 그만큼 빠르게 진보해왔다. 그러나 '특이정'(singularity)을 내가 살아 생전에 볼 수 있을 것으로 보지 않는다"라고 말했다. '특이점'은 기술 전문가 레이 커즈와일이 사용한 단어로, 기계 지능이 인간의 그것을 넘어서는 순간을 의미한다. 그녀는 '특이점'까지 진전 상태를 10점 척도를 평가할 때 현재를 몇 점을 표현할 수 있느냐는 질문을 받았다. 그린은 이에 대해 구체적인 숫자를 제시하지 않았다. 대신 실업과 교육을 언급했다. 그린은 "우리 앞에 놓인 과제 중 하나는 디지털 해독력을 갖추도록 교육제도를 정비하는 것이다. 현재 격차가 있다. 디지털 해독력을 갖춘다면 직업을 가질 수 있을 것이다"라고 말했다. 그녀는 이어 업계가 기계지능 전문 인력의 부족을 소리 높여 외치면서도 이를 해결할 수 있는 몇몇 작은 노력, 예를 들어 크롬북을 학교에 보급하는 등의 시도는 등한시하...

2016.11.17

칼럼 | 인류는 머신러닝에서 무엇을 배워야 할까

머신러닝이라는 말의 등장이 매우 중요한데, 대부분 기업 임원들은 이에 대해 준비돼 있지 않은 상태다. 이미지 출처 : Cryteria, CC BY 3.0, via Wikimedia 인공지능, 기계지능, 인지컴퓨팅 등 환경을 이해하고 그에 맞춰 행동하는 능력이 있는 기계들은 더 이상 연구원이나 컴퓨터 과학자만의 영역이 아니다. 머신러닝이 주류로 인식되고 있고 대중은 머신러닝이 우리 직장, 생활 공간, 삶에 들어오는 것에 대해 IT가 주도적 역할을 해줄 것을 기대한다. 당신은 여기에 준비가 돼 있나? 아마 그러지 않을 확률이 높다. 뉴욕타임스 기술 칼럼니스트 존 마코프는 사설에서 “대부분의 경영자들은 새로운 세계가 만들어내는 것에 준비가 빈약하다”고 썼다. 이는 받아들일 수 없는 일이다. 사람들은 자동화된 노동을 아주 오랫동안 생각해왔다. 문학에서 처음 등장한 것 (그리고 자동화의 혜택이 사회 엘리트에 집중된다는 역사적 테마와 부합하는 문학)은 아마도 일리아드 5권의 오토마타이(automatai)에 대한 언급일 것이다. 오토마타이는 신들이 마차를 타고 드나들 수 있도록 올림푸스의 문을 여닫는 장치다. (대니얼 멘델손은 뉴욕타임스, 서평에서 이런 자동문이 실제 차고 문의 등장보다 3,000년 이상 앞서 언급된 것이라고 말했다.) 그리고 오디세이를 자세히 읽어보면 금과 은으로 된 경비견을 가진 영웅이 왕을 방문하는 장면도 있다. 사람들은 일이 생긴 때부터 자동으로 일해줄 무언가를 생각해왔다. 머신러닝 이해는 점점 더 중요해지고 있는데 어쩌면 이 사회의 가장 높은 단계에서 우리를 지배하게 될 지도 모르기 때문이다. 2014년 인공지능에 대한 CES 패널로 참여한 에릭슨 CEO 한스 베스트버그는 머신러닝/인지 컴퓨팅/인공 지능 능력이 “수세기의 개발에 핵심이 되어가고 있다”고 말하기까지 했다. 그리고 최근 톡스@구글(Talks@Google)에서 이 주제에 관한 선도적 사상가인 작...

구글 기계지능 인지컴퓨팅 미래학자 머신러닝 기계학습 로봇 자동화 인공지능 에릭슨 퓨처리스트

2016.05.12

머신러닝이라는 말의 등장이 매우 중요한데, 대부분 기업 임원들은 이에 대해 준비돼 있지 않은 상태다. 이미지 출처 : Cryteria, CC BY 3.0, via Wikimedia 인공지능, 기계지능, 인지컴퓨팅 등 환경을 이해하고 그에 맞춰 행동하는 능력이 있는 기계들은 더 이상 연구원이나 컴퓨터 과학자만의 영역이 아니다. 머신러닝이 주류로 인식되고 있고 대중은 머신러닝이 우리 직장, 생활 공간, 삶에 들어오는 것에 대해 IT가 주도적 역할을 해줄 것을 기대한다. 당신은 여기에 준비가 돼 있나? 아마 그러지 않을 확률이 높다. 뉴욕타임스 기술 칼럼니스트 존 마코프는 사설에서 “대부분의 경영자들은 새로운 세계가 만들어내는 것에 준비가 빈약하다”고 썼다. 이는 받아들일 수 없는 일이다. 사람들은 자동화된 노동을 아주 오랫동안 생각해왔다. 문학에서 처음 등장한 것 (그리고 자동화의 혜택이 사회 엘리트에 집중된다는 역사적 테마와 부합하는 문학)은 아마도 일리아드 5권의 오토마타이(automatai)에 대한 언급일 것이다. 오토마타이는 신들이 마차를 타고 드나들 수 있도록 올림푸스의 문을 여닫는 장치다. (대니얼 멘델손은 뉴욕타임스, 서평에서 이런 자동문이 실제 차고 문의 등장보다 3,000년 이상 앞서 언급된 것이라고 말했다.) 그리고 오디세이를 자세히 읽어보면 금과 은으로 된 경비견을 가진 영웅이 왕을 방문하는 장면도 있다. 사람들은 일이 생긴 때부터 자동으로 일해줄 무언가를 생각해왔다. 머신러닝 이해는 점점 더 중요해지고 있는데 어쩌면 이 사회의 가장 높은 단계에서 우리를 지배하게 될 지도 모르기 때문이다. 2014년 인공지능에 대한 CES 패널로 참여한 에릭슨 CEO 한스 베스트버그는 머신러닝/인지 컴퓨팅/인공 지능 능력이 “수세기의 개발에 핵심이 되어가고 있다”고 말하기까지 했다. 그리고 최근 톡스@구글(Talks@Google)에서 이 주제에 관한 선도적 사상가인 작...

2016.05.12

'인지, 신경, 딥, 머신?'··· AI 분야 기본 개념 따라잡기

IT는 원래 온갖 유행어가 넘쳐나는 분야이지만 AI의 경우 특히 여러 가지 용어를 구분하기가 어렵다. 인공 지능이라는 말도 있고 기계 지능이라는 말도 있다. 머신 러닝과 딥 러닝도 있다. 도대체 차이점이 무엇일까? 그 차이를 이해하기 위해 알아야 할 5가지를 살펴보자. 1. AI는 모든 용어를 포괄하는 우산 미국국립과학재단의 정보 및 지능형 시스템 부문 책임자인 린 파커에 따르면 인공 지능(Artificial Intelligence)이란 “외부 관찰자에게 인간과 비슷하게 보이는 ‘스마트한’ 방법으로 소프트웨어를 작동시키는 폭넓은 방법, 알고리즘 및 기술”이다. 즉 머신 러닝, 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 로봇 공학 및 그와 관련된 주제들은 모두 AI에 속한다고 할 수 있다. 2. 기계 지능 = AI 파커는 “두 가지를 구분해서 사용하는 사람도 일부 있지만 보편적인 견해 측면에서 두 용어가 다른 의미로 사용된다고 할 수는 없다”고 말했다. 각 용어가 생겨난 지역에 따른 기호의 측면도 있다. 오리건 주립 대학 교수이자 인공지능 발전을 위한 협회(Association for the Advancement of Artificial Intelligence) 회장이기도 한 토마 디트리히는 “기계 지능”이 전통적으로 유럽에서 인기 있는 “현실적인 엔지니어링 감성”에 뿌리를 둔다면 “인공 지능”은 미국에서 더 인기가 있는 “과학 소설(SF)적 느낌”을 반영한다면서 캐나다에서는 “컴퓨터 지능(computational intelligence)”이라는 용어도 자주 사용된다고 덧붙였다. ->디지털 변혁 설문조사 3. 머신 러닝도 여러 가지 기술을 포괄하는 용어 AI의 일부인 머신 러닝은 소프트웨어가 시간에 걸쳐 더 많은 데이터를 획득함으로써 성능을 개선할 수 있도록 하는 ...

AI 인공지능 머신러닝 딥러닝 기계지능

2016.03.08

IT는 원래 온갖 유행어가 넘쳐나는 분야이지만 AI의 경우 특히 여러 가지 용어를 구분하기가 어렵다. 인공 지능이라는 말도 있고 기계 지능이라는 말도 있다. 머신 러닝과 딥 러닝도 있다. 도대체 차이점이 무엇일까? 그 차이를 이해하기 위해 알아야 할 5가지를 살펴보자. 1. AI는 모든 용어를 포괄하는 우산 미국국립과학재단의 정보 및 지능형 시스템 부문 책임자인 린 파커에 따르면 인공 지능(Artificial Intelligence)이란 “외부 관찰자에게 인간과 비슷하게 보이는 ‘스마트한’ 방법으로 소프트웨어를 작동시키는 폭넓은 방법, 알고리즘 및 기술”이다. 즉 머신 러닝, 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 로봇 공학 및 그와 관련된 주제들은 모두 AI에 속한다고 할 수 있다. 2. 기계 지능 = AI 파커는 “두 가지를 구분해서 사용하는 사람도 일부 있지만 보편적인 견해 측면에서 두 용어가 다른 의미로 사용된다고 할 수는 없다”고 말했다. 각 용어가 생겨난 지역에 따른 기호의 측면도 있다. 오리건 주립 대학 교수이자 인공지능 발전을 위한 협회(Association for the Advancement of Artificial Intelligence) 회장이기도 한 토마 디트리히는 “기계 지능”이 전통적으로 유럽에서 인기 있는 “현실적인 엔지니어링 감성”에 뿌리를 둔다면 “인공 지능”은 미국에서 더 인기가 있는 “과학 소설(SF)적 느낌”을 반영한다면서 캐나다에서는 “컴퓨터 지능(computational intelligence)”이라는 용어도 자주 사용된다고 덧붙였다. ->디지털 변혁 설문조사 3. 머신 러닝도 여러 가지 기술을 포괄하는 용어 AI의 일부인 머신 러닝은 소프트웨어가 시간에 걸쳐 더 많은 데이터를 획득함으로써 성능을 개선할 수 있도록 하는 ...

2016.03.08

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