● 보신분도 계시겠지만 새정부 국정과제와 정책 문서 중 SW,AI교육과 관련된 부분입니다.
● Learning about AI와 Learning with AI
● 공교육 정책에서는 학생들의 학습격차를 줄여주고, 맞춤형 학습을 지원하는 Learning with AI에 대한 관심이 더 커보입니다.
● Learning about AI가 가능하려면 본질이나 원리를 잘알고 이를 학생수준에 맞게 잘 씹어서 전달할수 있어야합니다.
● AI는 문제해결을 위한 종합적이고 융합적인 학문입니다.
● 즉, AI+X인 것이죠.
● AI가 우리에게 도메인이 되어줄수는 없어도, AI가 자신의 도메인에 날개를 달아줄 순 있습니다.
● 인공지능, 머신러닝, 딥러닝이란 단어가 많이 들립니다.
● 요샌 인공지능한다하면 딥러닝한다라는 말로도 성립이 될 정도입니다.
● 인공지능은 지능이라 불리는 일부 혹은 전체 기능을 컴퓨터상에 구현해낸 기술을 의미합니다.
● 머신러닝은 인공지능을 만들기 위한 다양한 방법들입니다. 그중 신경망이라 불리는 기법에 층을 깊게 쌓은 것을 심층신경망 혹은 딥러닝이라 부르는 것이죠.
● 사실 머신러닝 방법중에는 이외에도 의사결정트리, SVM, 선형회귀, 랜덤포레스트 등등 전통의 강호들이 존재합니다.
● 지금은 걔보다는 얘가 나아에서 '걔'를 담당하고 있지만요.
● 사실 실제 연구분야에서는 특정도메인의 지배방정식을 찾아내는 것이 매우 중요합니다.
● 전통의 강호들로도 지배방정식을 잘 찾으면 목적이 달성된겁니다.
● 시민칼국수에서 돈까스를 썰때, 전설의 보검을 사용하지 않아도 됩니다.
● 모든 문제를 딥러닝으로 해결할 필요는 없습니다.
● 결국 문제를 어떤 방법론으로 풀 것인가, 고기에 따라 어떤 칼로 썰것이냐 판단하는 것이 중요합니다.
● 빅데이터 몰라요? 빅데이터?!
● 빅데이터 시대입니다. 모르긴 몰라도 데이터는 많아야 좋다는건 상식으로 알아두고 있습니다.
● 오늘도 김부장님은 데이터를 모읍니다. 훗날 인공지능이 보편화된다면 내 데이터들이 보석처럼 빛날거라 기대하고 있죠.
● 김부장님의 바람대로 데이터가 중요한 시대가 왔고, 김부장님은 호기롭게 내손에 데이터가 있다며 외쳤습니다.
● ???: 데이터는 어디에 있나요?
● 김부장: 지금 보시는게 10000여개의 빅데이터들이잖습니까? 빅데이터 몰라요? 빅데이터?!
● 김부장이 가리키는 모니터에는 만여개의 pdf문서가 빼곡히 담겨 있었습니다.
● ???: .....
● 갓난아기는 이유식을 먹어야 소화시킵니다. pdf문서는 갓난 아기인 인공지능에게 한우 생등심을 준 것과 같습니다.
● 데이터 많으면 좋은거 아니야? 그런데 데이터는 정말 많을수록 좋을까요?
● 데이터는 많은데 데이터가 없습니다.
● 바다 한가운데서 목 말라 죽는 일이 실제 있습니다.
● 18세기 흑인노예무역선의 모습입니다.
● 한달동안 죽지 않을 만큼의 식량만 주었으며, 대소변은 그 자리에서 보게 했습니다.
● 그러다 굶주림이나 병 등의 이유로 노예가 죽어버리면 그대로 바다에 던져버렸고요.
● 흑인노예는 그저 물건이나 재화일 뿐이었습니다.
● 데이터 혹은 AI기술의 관점에서는 저 큰 배에 어떻게하면 많은 노예를 실을지 고민합니다.
● 진정한 변화의 관점은 무엇일까요?
● 그것은 경제성과 비용 최적화가 아닌 노예해방의 아이디어입니다.
● AI, 데이터는 사람의 의사결정을 뒷받침하고 보완해주는 가치중립적인 도구입니다.
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