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과학, 기술, 사회 (45)

직관: 알파고를 둘러싼 잡음들 | 과학, 기술, 사회
착한왕 이상하 2016.11.11 21:08
Myers, D.G.(2002), Intuition: Its Powers and Perils, Yale University.

이 책은 국내에서 <직관의 두 얼굴>이라는 제목으로 번역 출판되었다고 합니다.
Penrose, R.(1989), The Emperor’s New Mind, Oxford University. 이 책도 과거에 이화여대출판사에서 번역되어 나왔어요. 그런데 번역이 너무 엉망이라, 보고 싶은 분은 원문을 보시는 게 나아요.
알파고 관련해 맛탱이 간 주장들이 난립하네요. 대중이나 전문가? 할 것 없이 오버질... 구굴이 마케팅에는 성공한 듯합니다.
구글의 기업가치상승 전략은 뛰어남. 알파고 띄우면서도 뒤로는 스마트카 사업에 더 추진. 스마트카의 경우 알파고와 같은 것은 비효율적. 시시각각 변화하는 환경변화에 대처해야 하기 때문. 이를 위해 필요한 것은 새로운 소재에 좀더 인간 신경활동을 닮은 칩 개발이 필수적. 이 칩 개발은 IBM 등 이미 뛰어든 단계.

IBM 딥블루 개발자가 헤지펀드사로 이전한 것을 놓고, IBM에게 타격이 있다는 개소리도 난무. 딥러닝 기술은 개발자의 역할이 중요하지만 이미 알려진 것. IBM에게 딥블루 개발자의 역할은 거기까지인 것임. 진정한 AI 연구자들은 기계 대 인간 이런 짓 잘 안 함.

다음 기사를 보면, 두 가지를 알 수 있음. 이번 알파고 대 이세돌 경기를 놓고 AI 시장이 동요하지 않는 이유/ 알파고 기술을 사물 인터넷에 적용하기 어려운 이유(기사를 보면 엄청난 전력양에, 엄청난 크기의 신경망으로 고양이 인식한 구글의 AI에 대한 비아냥 거림이 나옴)

https://www.technologyreview.com/s/522476/thinking-in-silicon/

현대차 AI 장착 스마트카 연구에 도전하겠다는 기사가 뜸
그저 수학적 모형에 심취한 AI 종사들이 차지할 정부 컨트롤타워가 개입할까 걱정.
그냥 나두면 알아서 잘 할 것임.
이건 절대 획기적 AI연구가 아님. 기존 것 조합이며, 효율성은 칩 등 소재 개발이 결정적 역할을 하는 분야임.

위 기사에 나온 Mead 같은 인물이 진정한 AI 연구자임. 굳이 연구자, 개발자 구분하는 것은 싫어하지만, 현실 판단에는 바보에 불과한 알파고 개발자 허사이어 비행기 태우기는 누가 딴지를 걸어야 함. 뛰어난 개발자는 맞음. 이번 건으로 헤지 펀드에서 입질이 갈 것인데, 허시이어 다음 행로는 헤지펀드라고 봄. 진정한 AI 연구는 그의 몫이 아님.

딥러닝 이런 거 다 이론적으로는 80년대에 완성. 더 멀리는 69년대 중반에 등장하기 시작한 것임. 다만 컴퓨팅 기술이 발전하지 않아 실현되기 어려웠을 뿐. 90년대 컴퓨터 기술이 빠르게 발전하면서 지금 상황이 벌어지게 된 것임. 이걸 강조하는 이유는 실험실 내에서 '학제간 연구로 진행되는 AI 연구'가 불확실한 성공 가능성에 도전하고 있다는 것을 강조하기 위함. 현 AI 연구에서는 과거보다는 수학적 프로그래밍 영역이 약화된 상태.
'불확실한 성공 가능성'이 무슨 뜻인지요? AI winter가 지속될 거라는 뜻인가요? :)
실현될지 알 수 없다는 것
안녕하세요. 왕님. 좋은글 잘 읽었습니다.

마지막에 수학적 프로그래밍 영역이 약화된 상태라고 하셨는데요. 말씀하신 뜻이 AI분야에서 수학적인 모델링은 이미 대부분 완성됬다는 뜻인가요? 제가 아마 계산물리 전공으로 갈 것 같은데요. 과연 AI분야와 연계시켜서 할 수 있는 일이 많이 있을련지요?
설마 ... 것보다는 두뇌연구 이런 것과 결합하다 보니, AI 전체 연구에서 차지하는 비중이 과거보다 좀 줄었다는 의미. 계산물리면 당연히 AI와 연계되겠지만, 구체적인 것은 해당 전공자에게 문의해야 겠죠.
잘 보고 갑니다.
즐거운 주말 되세요.

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