[책 속에서]
증기기관의 탄생과 함께한 1차 산업혁명, 그리고 전기와 정보기술이 만들어낸 2차, 3차 산업혁명. .. '인공지능'은 19세기의 석탄과 20세기의 석유처럼, 21세기 산업경제의 원천적 자원이 될 것이라는 전망이다.
100만 대군을 이끌고 그리스를 침공했던 크세르크세스 1세의 승리를 믿었던 페르시아인들처럼 ...
왜 기계에게 학습능력이 있어야 할까? 세상에는 두 가지 타입의 정보가 존재하기 때문이다... 첫째 정량화된 정보... 하지만 만약 외계인이 우리에게 어떻게 팔을 들 수 있는지 정확히 설명해달라고 한다면?... 보여줄 수는 있지만 완벽한 설명이 어려운 비정량화된 정보가 있다. 이를 통해 이뤄지는 행위를 '직관'이라고 부르기도 한다.... 직관은 바로 경험과 학습을 통해서 만들어진다.
'모라베의 역설' 인간에게 쉬운 일을 기계에게 구현시키기는 매우 힘들다는 점.
보통 강아지라고 이야기하는 집합의 멤버들을 보니까 이론적으로는 무한에 가깝습니다.... 이 무한의 변이들을 설명으로 다 묶어내기는 불가능합니다. .. 이 무한에 가까운 정보를 입력할 수 있지 않을까 하는 방법... 바로 빅데이터입니다.
인간이 어떻게 비정형 데이터를 자신의 뇌에 입력시키는지 알면 그 논리로 인공지능을 만들어서 기계에 심어주면 되지 않을까요?
유명론, 실념론…. 실념론적 관점의 종교철학에서는 이 이론으로 세상을 이해합니다. 모든 물질의 이데아, 그러니까 참된 강아지, 참된 바나나, 참된 책상이 존재합니다. 또 이 이데아의 이데아를 신으로 해석하죠…. 아리스토텔레스는 이데아 세상을 믿지 않았습니다…. 우리가 보편적인 물체를 알아볼 수 있는 유일한 이유는 결국 우리의 경험과 경험에 무언가 교집합이 존재하고 그 교집합이 바로 보편적인 물체가 되기 때문이라고 말합니다.
유명론의 특징은 강아지의 모든 강아지, 우리가 경험한 모든 강아지들의 공통점은 사실 단 하나뿐이라는 겁니다. 뭘까요? 바로 ‘이름’입니다. 강아지는 강아지라는 이름을 가졌다는 공통점 외에 다른 공통점은 없습니다.
물질적이지 않은 무언가가 물질적인 것을 움직일 수 있는 건 유일하게 자유의지밖에 없습니다.
진화과정에서 물체 인식하고, 걸어 다니고, 공을 받아치는 문제가 해결된 겁니다…. 단, 진화과정에서 고등수학 문제들은 풀 필요가 없었습니다.
인간의 뇌는 각 상황에서 저장할 가치가 있는 정보와 저장할 필요가 없는 정보를 구별하여 저장합니다. 그리고 그 구별한 정보들도 압축을 합니다. 아주 굵은 가지만 남겨두죠. 그리고 그 기억을 나중에 기억할 때에는 내가 예전부터 알았던 이야기, 내가 들은 이야기, 남들이 나한테 보여주는 이야기, 그런 것들을 합쳐서 새롭게 이야기를 만들어서 기억한다고 생각합니다. 다시 말하자면 ‘기억한다’라는 것은 어디에다 정보를 저장했다가 가져오는 것이 아니고 매번 새로 만들어내는 것이나 다름없죠.
시냅스 연결선,… 그중 3분의 1정도는 유전적으로 만들어지고, 3분의 1은 환경을 통해서 만들어지고, 나머지 3분의 1은 그냥 랜덤으로 만들어집니다.
동일한 커피를 마셨을 때 혀가 느끼는 동일한 감각을 뇌가 이전의 경험으로 재해석한다는 것입니다. 혀를 믿지 않는 거죠.
딥러닝은 더 이상 인간이 기계에게 세상을 설명하지 않습니다. 세상에 관한 엄청나게 많은 데이터를 그냥 집어넣어주는 겁니다.
김연아 선수에게 ‘어떻게 스케이트를 그렇게 잘 타세요?’라고 질문한다면…. 사실 언어로 표현할 수 있는 답은 그다지 많지 않습니다…. 스케이트를 잘 타는 비결의 진실은 김연아 선수의 뇌와, 팔, 다리 신경세포들 간의 시냅스에 있겠지요…. 이 정보는 분명히 존재하지만, 김연아 선수 자신도 말로는 표현할 수 없습니다.
결국 언어로 정확히 표현할 수 없는 정보와 기능은 딥러닝같은 방식을 통해 기계에게 학습시켜야 한다는 결론을 내게 된 것입니다…. 지금의 딥러닝은 표현할 수 없는 건 학습을 시켜서 해결하겠다는 원리입니다.
사실은 왜 수익이 나는지 정확한 이유를 워렌 버핏 자신도 모르기 때문이죠…. 10퍼센트 이외의 90퍼센트는 직감으로 투자한다고 워렌 버핏은 말할겁니다. 공학자로서의 입장을 말하자면 직감은 존재하지 않는다고 생가각합니다. 당연히 뇌는 무엇인가를 계산을 하고 그 일부만을 언어로 표현하는데, 언어로 표현할 수 없는 모든 걸 우리가 적분해서 합쳐서 직감이라고 이름을 붙여준 거라고 생각합니다.
영화를 혼자 보면 편하지만 외로워서 우울해집니다. 여러 명이 같이 스포츠 중계를 보면 재미있지만 만나야 하니 귀찮기도 해요… 기계와 콘텐츠를 두고 대화를 나눌 수 있다면 인간이 가지고 있는 본능 두 가지를 모두 충족시킬 수 있습니다.
결국 딥러닝 기계가 추론해낼 수 있는 깊이는 이미 인간보다 깊습니다. 인간은 10~20층 높이인데, 알파고는 48층, 마이크로소프트사의 기계는 152층이에요.
인간 프로기사들은 20수를 내다본다 하던데 게임에서 자주 봤겠지만 알파고가 수를 두면 아마추어도 안 하는 실수라 했잖아요. 근데 40수 뒤에 보니 그게 굉장히 중요한 역할을 한 거잖아요. 우리는 모르는 미래를 알파고는 이미 알기 때문에 준비해두는 거죠.
자동차 스스로 다니는데 10시간이나 세워둔다는 것은 낭비라는 거죠. 20퍼센트도 안 되는 사람들만이 자동차를 소유… 자동차의 10퍼센트만 있으면 모든 사람을 운송할 수 있다고 합니다.
기계가 운전하면 자동차 사고의 90퍼센트가 줄어들 것이라고 예측합니다. 교통체증도 사라지겠죠…. 지금 다니는 차들은 5~10미터의 간격을 두고 운행합니다… 무인자동차들은 바짝 붙어갈 수 있습니다.
세상을 알아보고 알아듣고, 이야기하고, 글을 읽고 쓰고, 정보를 조합하고, 이해하는 것을 사람하고 비슷한 수준으로 수행하는 인공지능을 약한 인공지능… 독립성이 있고, 자아가 있고, 정신이 있고, 자유의지가 있는 기계를 강한 인공지능
화이트칼라족, 데이터를 가지고 일을 하는 직업들이 위기를 맞게 될 것입니다. (판사, 의사..)
앞으로의 산업혁명은 인공지능 위주다 보니 어쩌면 기계가 스스로 업그레이드하게 될 수도 있습니다…. 인공지능이 인간의 마지막 발명품이라는 거죠. 왜일까요? 인공지능 이후 모든 발명은 기계의 몫으로 돌아갈 것입니다.
인지자동화의 가장 큰 문제는 사회 전체의 효율성은 늘어나겠지만 재분배 문제가 생긴다는 겁니다.
어느 한 순간부터 로마 시민들을 국가가 먹여 살리기 시작했습니다. 기본소득을 시행했죠.
15, 16세기 스페인이나 포르투갈 사람들이 남미를 정복하고 잉카인들을 학살하면서 이런 보고서를 썼습니다. ‘잉카인들은 칼로 찌르면 피는 나오고 소리는 지르지만 아픔을 못 느낀다.’ 또 19세기에 버지니아에 있는 농장주들은 흑인은 아무리 채찍으로 때려도 백인 같은 아픔을 못 느낀다고 생각했습니다.
어린아이들은 열 살까지는 약한 인공지능이라 보면 됩니다. 물체를 인식하고, 말도 하고, 알아보지만 독립적이지 않아요. 부모들이 하자는 대로 하지요. 그런데 열다섯 살 정도 되면 어느 순간 부모 말을 안 들어요. 강한 인공지는이 됐죠… 스스로 진화하고 발달한 거죠. 우리는 약한 인공지능이 생기는 순간, 우리가 원하지 않아도 스스로 강한 인공지능으로 발달할 수도 있다는 걱정을 해야 합니다.