어쩌다 인공지능

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앞에서 보이는 모습뿐만 아니라 뒤로 보이는 모습도 아름다워야 합니다.

재미있는 유머/재미있는 그림과 사진 2021.01.17

인터넷상 속칭으로 ‘인공지능 3대 천왕’과 ‘인공지능 4대 천왕’이 있습니다. 3대 천왕은 "AI의 대부"와 "딥 러닝의 대부"라고 불리고 있습니다. 이들은 각각 인공지능을 딥 러닝 기술을 처음 시작했거나 이후 크게 발전시키거나, 확대 시키는데 결정적인 역할을 했던 인물들입니다. 3대 천왕은 Geoffrey Hinton(Geoffrey Everest Hinton, 제프리 에버레스트 힌튼 혹은 힌턴), Yann LeCun(얀 르쿤 혹은 얀 레쿤), Yoshua Bengio(요슈아 벤지오)의 3명으로 2018 튜링 상을 수상했습니다. "Hinton received the 2018 Turing Award, together with Yoshua Bengio and Yann LeCun, for their work..

인공지능(AI)/인공지능 인물사 2021.01.16

#2. 인공지능, 머신 러닝, 인공 신경망, 딥 러닝에 대한 쉬운 이해

인간의 지능적인 특성 중에는 학습이 있습니다. 학습은 배워서 익히는 것입니다. 그럼 어떻게 배울까요? 우리는 경험을 통해 배웁니다. 그래서 우리는 여러 경험을 통해 학습을 얻어내고 그 학습은 다음 행동에 영향을 주도록 변화해왔습니다. 이렇게 우리가 학습하는 특성을 컴퓨터인 기계에 접목한 것이 머신 러닝이고, 딥 러닝입니다. 전통적인 프로그램 방식에서는 프로그래머인 사람이 일일 명시적으로 알고리즘을 설계하고, 코딩해서 컴퓨터가 주어진 입력에 대한 출력을 갖도록 해왔습니다. 그러나 인공지능 기법이 도입되면, 컴퓨터인 기계는 주어진 입력 데이터와 출력 데이터로(혹은 입력 데이터로만) 기계가 자동적으로 명시적인 프로그래밍 없이 학습하여 그 결과 규칙을 적용하게 됩니다. 아래 그림을 보면 쉽게 이해될 것 입니다...

인공지능(AI)/인공지능 분류하기 2021.01.14

#1. 인공지능의 부분 집합 머신 러닝, 인공 신경망, 딥 러닝

인공지능에 관한 용어들은 일반인들에게 생소한 경우가 많고 혼동하기 쉽기 때문에 기본적인 차이점을 이해하면 관련내용을 이해하는데 도움이 됩니다. 인공지능분야에서 가장 많이 쓰는 용어는 인공지능, 머신러닝, 인공신경망, 딥 러닝입니다. 이들의 관계는 한마디로 부분 집합과 합집합의 개념으로 쉽게 이해할 수 있습니다. 인공지능 ⊃ 머신 러닝(기계 학습) ⊃ 인공 신경망 ⊃ 딥 러닝(심층 학습) 최근에 많이 활용되는 딥 러닝 안에는 CNN, RNN 등의 여러 가지 형태의 알고리즘이 있습니다. 머신러닝은 기계 학습(機械學習)으로 표기하기도 하고, 영어로는 「machine learning약어로는 ML)」이라고 표기합니다. 딥 러닝은 심층 학습(深層學習)으로 표기하기도 하고, 영어로는 「deep structured l..

인공지능(AI)/인공지능 분류하기 2021.01.14

인공지능 유머(1) : 인공지능 거짓말 탐지 로봇

거짓말하지 맙시다! 언젠가는 이런 로봇이 나타날 수도 있습니다. :) ^_^ :-) :[ 😀

인공지능(AI)/인공지능 유머 모음(웃짤) 2021.01.13

#3. 로봇과 인공지능의 개념 차이, 그리고 인공지능 윤리

인공지능과 로봇은 엄연히 다른 의미입니다. 한마디로 인공지능은 인간의 소프트웨어(정신적인) 측면을 강조한 것이고, 로봇은 인간의 하드웨어(육체) 측면을 강조한 것입니다. 로봇은 사전적 의미로는 「인간과 비슷한 형태를 가지고 걷기도 하고 말도 하는 기계 장치」 혹은 「어떤 작업이나 조작을 자동적으로 하는 기계 장치」를 말합니다. 즉, 로봇은 기계적 장치의 일종입니다. 로봇에게 인공지능을 탑재할 수도, 탑재 하지 않을 수도 있습니다. ‘로봇'이란 용어는 체코슬로바키아의 극작가 ’카렐 차페크(Carel Čapek, 체코 작가)‘가 1920년에 발표한 희곡 "R.U.R.(Rossum's Universal Robots)"에 쓴 것이 퍼져 일반적으로 사용되게 된 단어입니다. 물론 그 개념은 이미 수 천년 전부터 있..

인공지능(AI)/인공지능의 정의와 개념 2021.01.13

인공지능 접근 방법 : 전지적 참견

인공지능이란 분야는 매우 큰 분야입니다. 인공지능에 대한 접근은 단순한 소프트웨어적 구현으로만 볼 것이 아니라, 다양한 관점으로 바라보아야합니다. 사람에게는 지능이 있고, 그 지능을 이해하려고 인류는 많은 노력을 해왔습니다. 새가 나는 것을 흉내 내어 비행기를 만들 듯이, 우리는 사람의 뇌를 흉내 내어 인공지능을 구현하고 있습니다. 고대에서부터 철학과 더불어 인간의 사고와 추론방법을 연구해왔고, 다양한 논리를 만들어 지능적 구현물을 만들었습니다. 인공지능의 답을 찾기 위해서, 컴퓨터 공학이외에도 철학, 수학, 심리학, 생물학, 사회학, 언어학, 신경과학 등에서 연구한, 정신과 행동, 지식, 규칙, 학습, 추론, 이익 극대화, 뇌의 정보처리, 심리적 행동과 사고, 제어, 언어적 표현 등에 관한 다양한 질문..

인공지능(AI)/인공지능 접근 방법 2021.01.13