누구도 알려주지 않는 인공지능 이야기 - 인공지능의 모든 것

인공지능과 발상의 전환 '발상의 전환'은 특정 문제나 상황에 대해 새로운 시각이나 방식으로 접근하는 것을 의미한다. 스티브 잡스가 전화기, 컴퓨터, MP3플레이어를 하나의 기기에 합쳐서 아이폰을 만든 것이 대표적인 발상의 전환이다. 이전에는 전화기, 컴퓨터, MP3플레이어는 각각의 기계였다. 이것을 하나로 합치면 기능성이나 휴대성이 편리할 것이라고 생각해서 탄생한 것이 스마트 폰이다. 이런 발상의 전환을 또 다른 사례는 너무나도 유명한 콜럼버스의 달걀이다. ‘발상의 전환’은 인간의 창의력과 연관되며, 주로 독창적인 아이디어를 만들어 내거나 문제를 해결하는 데 활용된다. 창의력이 ‘처음부터 존재하지 않았던 것을 만들어 내는 것이 아니라 기존의 것을 재해석해서 새로운 것을 만들어 낸다.’는 것을 볼 때 발상..

About AI 2023. 8. 3. 17:27

인공지능이 인간처럼 발상의 전환을 하지 못하는 이유는? 인공지능은 인간처럼 발상의 전환을 통해서 창의적인 일을 할 수 없다. 즉, 인공지능은 인간처럼 발상의 전환을 할 수 없다는 것이다. 인공지능이 발상의 전환을 하지 못하는 이유는 다음과 같다. 1. 복잡한 인간의 의식: 인간의 발상의 전환은 우리의 개별적인 경험, 감정, 사회적 배경, 문화적 이해 등 매우 복잡한 요소들이 결합하여 일어나는 과정이다. 인공지능은 이러한 복잡한 인간의 경험을 완전히 이해하거나 흉내 낼 수 없다. 인간의 경험은 비록 같은 경험을 했다고 하더라도 그에 따른 느낌은 개인마다 다 다르다. 2022년 12월 카타르 월드컵 조별리그 마지막 경기인 포르투갈전을 친구랑 같이 보면서 스코어 맞추기 내기를 했고, 진 사람이 술값을 계산하는..

About AI 2023. 7. 31. 15:30

다층 퍼셉트론은 무엇이고, 어떻게 인공지능에 적용될까? 다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron, MLP)은 인공 신경망의 한 종류로, 입력층, 은닉층, 출력층 등 세 가지 형태의 노드가 있는 계층적 구조를 가지고 있다. 이름에서 알 수 있듯이, '다층'은 이러한 계층의 존재를 의미하며, '퍼셉트론'은 이런 신경망의 각 노드를 나타낸다. 퍼셉트론은 인공신경망의 가장 기본적인 형태로, 프랭크 로젠블라트(Frank Rosenblatt)에 의해 1957년에 처음 소개되었다. 이것은 간단한 이진 분류 문제를 해결할 수 있는 알고리즘으로, 입력값을 받아 계산 후 출력을 생성하는 구조를 가지고 있다. 퍼셉트론은 여러 개의 입력값(x1, x2, ..., xn)과 각 입력값에 대응하는 가중치(w1, w2..

딥러닝 2023. 7. 28. 14:14

폰 노이만 vs 에드박 대결의 의미 1952년에 있었던 폰 노이만과 에드박(EDVAC)의 계산대결은 최초의 인간과 컴퓨터간의 대결이었다. 흥미로운 것은 해당 컴퓨터를 만든 사람과 그 컴퓨터간의 대결이라는 것이다. 폰 노이만과 에드박의 대결 이후 해당 컴퓨터를 만든 사람과 그 컴퓨터가 대결한 사람은 없었다. 알파고를 만든 사람도 알파고와 대결한 적은 없었다. 폰 노이만과 에드박의 대결에서는 ‘천의 자리가 7이 되는 2의 n 제곱을 구하는 문제(2의 21제곱 = 2,097,152)였는데 폰 노이만이 승리했다. 이 대결이 인간이 컴퓨터에게 승리를 거둔 첫 번째 대결이었다. 폰 노이만과 에드박의 대결에서 역대 최고의 천재 폰 노이만이 컴퓨터를 상대했기 때문에 이겼다고 하는 사람이 많다. 물론 이 말은 일리가 있..

About AI 2023. 7. 26. 14:23

인간과 컴퓨터의 첫 대결은 언제였을까? '인간과 컴퓨터의 대결'하면 가장 많이 떠오르는 것이 지난 2016년 3월에 있었던 이세돌 9단과 알파고 간의 바둑 대결일 것이다. 이 대결은 인간과 인공지능이 대결이기도 한데, 인공지능도 컴퓨터를 베이스로 하기 때문에 인간과 컴퓨터의 대결이기도 하다. 이세돌 9단과 알파고 이전에도 인간과 컴퓨터의 대결이 있었다. 1996년에는 체스 세계 챔피언인 가리 가스파로프와 딥불루의 체스 대결이 있었지만 이 역시 인간과 컴퓨터의 첫 대결은 아니다. 인간과 컴퓨터의 첫 대결은 1952년으로 거슬러 올라간다 1952년 인간과 컴퓨터 간의 첫 대결 주인공은 요한 루드비히 폰 노이만(미국식으로는 존 폰 노이만)과 그가 만든 에드박(EDVAC)이다. 참고로 에드박은 이후에 나온 모든..

About AI 2023. 7. 17. 16:55

인공지능 구현에 있어 퍼지 이론이 필요한 이유 인공지능 (AI)과 퍼지 이론의 관계는 매우 밀접하다. 퍼지 이론은 1965년에 개발되었으며, 모호한 정보나 불확실한 상황을 처리하는 데 있어서 매우 유용하다. 이러한 특성 때문에 퍼지 이론은 AI에서 불확실성을 관리하고 복잡한 문제를 해결하는 데 널리 사용된다. AI는 본질적으로 사람이 하는 일을 모방하려는 시스템이다. 그러나 실제 세상은 종종 불확실하고 모호한 정보로 가득하다. 예를 들어, "키가 크다"는 말을 어떤 뜻입니까? 이는 객관적인 척도 없이는 정확히 판단하기 어려운 주관적인 표현이다. 대한민국 평균 시장에 속하는 사람이 190cm인 사람을 보면 ‘이 사람이 크다’라고 생각하지만 농구선수 하승진이 본다면 키가 작은 것이다. ‘키가 크다’는 말은 ..

퍼지이론 2023. 7. 12. 14:41

인간과 ChatGPT, 추론방식의 차이 인간과 ChatGPT는 추론하는 방식이 다음과 같은 점에서 본질적으로 차이가 있다. 1. 인간의 추론 인간의 추론은 우리의 생각과 행동을 이끄는 복잡한 과정으로 이루어진다. 이 과정은 우리가 경험하고 배우는 모든 것, 그리고 우리가 어떻게 감각적으로 세상을 경험하는지에 따라 달라진다. 일란성 쌍둥이라도 생각과 의견이 다르고, 같은 경험을 해도 느낀 점이 다른 것과 같은 맥락이다. 인간은 논리적, 감성적, 직관적 추론 등 여러 가지 방법을 사용한다. 60년대 증조할아버지가 같은 날에 열린 가까운 장을 놔두고 굳이 멀리까지 간 이유를 여러 가지로 추론할 수 있는 것이 대표적이다. 우리는 복잡한 사회적 맥락을 이해하며, 다른 사람들의 감정과 의도를 이해하고 예측할 수 있..

About AI 2023. 7. 11. 14:09

퍼지이론을 인공지능에 적용하는 방법 ‘퍼지’라는 말은 불확실성이라는 뜻을 가지고 있다. 퍼지이론은 인공지능(AI) 분야에서 복잡하고 불확실한 문제를 처리하는 데 도움이 된다. 퍼지이론은 불확실성을 정량화하고, 추론과 의사결정을 위해 사용할 수 있다. 퍼지이론은 다음과 같은 단계를 거쳐 인공지능에 적용된다. 1. 퍼지 변수 정의: 이 단계에서는 문제를 처리하는 데 필요한 모든 퍼지 변수를 정의한다. 퍼지 변수는 불확실한 값을 가질 수 있으며, 예를 들어 "온도"나 "거리"와 같은 개념일 수 있다. ‘덥다’와 ‘춥다’를 느끼는 온도, ‘멀다’와 ‘가깝다’를 느끼는 것은 개인마다 달라서 정의하기가 어렵다. 우리나라에서 자동차로 4시간 거리는 멀다고 느끼지만 미국에서 이 정도 거리는 가깝다고 할 수 있다. 이처..

퍼지이론 2023. 7. 10. 19:11