(kaist 김진형 교수에게 듣는) ai 최강의 수업

좋은 책이라고 생각합니다. AI 개념들, 역사적인 중요한 일들, 그리고 사회적인 영향까지 쉽게 풀어서 쓰여져 있습니다. 수식없이 쉽게 썼기 때문에 비전공자나 입문자 분들께 추천드릴 수 있습니다. 그런데 전공자가 보아도 여러 생각할 시사점을 남겨줍니다.

아래의 키워드는 책의 요약이 아니라, 제가 읽으면서 인상이 깊었거나 나중에 다시 찾아보고 싶어 적어둔 키워드입니다.

키워드

GPT-3
카운터없는 점포
디지털휴면, 아멜리아(amelia)
레이커즈와일 : 2029년 튜링테스트 통과, 2045년 특이점
경진대회 형태의 연구 지원은 대학의 연구를 종이 위에서만 아니라 실세계로 이끌어내는 효과가 있었다.
이제는 발견보다 구현이, 전문지식보다 데이터가 중요하다는 후(Kai Foo)의 주장이 실감나는 세상이 되었다.
프로스펙토(Prospector), 마이신(mycin)
컴퓨터 비전 기술을 이용한 소포의 분류. 가치소프트.
인식의 문제는 2차원 영상으로부터 3차원의 정보를 복원하는 작업이다.
착시현상.
3d 모델을 구축하고 이를 활용하여 의사결정하는 사람 같은 능력의 컴퓨터 비전 시스템 출현은 많은 시간이 지나야 할 것이다. 그러나 알려진 기술을 활용하여 산업적 가치를 창출하려는 노력은 지금이라도 시작해야 한다.
GPT-3의 모든 기능은 단어가 서로 어떻게 관련되는지를 좁은 시각으로 이해하는 것이다.
자연어의 완벽한 이해는 어렵지만 제한된 능력으로도 많은 상업적 가치를 창출할 수 있다.
구글의 챗봇 meena
GPT-3 수영복으로 법정에 출근한 변호사. GPT-3가 학습한 것은 단지 단어들의 연관관계일 뿐이다.
한계

  • 데이터에는 편견이 있다. 불공정한 결과.
  • 학습된 문제만 해결한다. F(x)=x 를 짝수로만 학습시켰더니 홀수에 대해서는 옳은 출력을 내지 못했다.
  • 상황이 조금만 바뀌어도 성능이 급격히 하락.
  • 의사결정 과정을 설명할 수 없다.
  • 악의적 공격에 취약하다.
  • 알려진 지식과 통합에 약하다. 점진적 개선에 취약하다.
  • Federated Learning
  • 자율학습시스템의 한계. 마이크로소프트 타이(Tay)

선망의 직업으로 꼽히는 회계사, 세무사, 관세사 등 직업도 고위험군에 속하는 것으로 밝혀졌다.
서울대 컴퓨터공학과/공과대학=7% 스탠포드=44%
이미 인공지능이 간단한 재판을 대신해주는 나라가 있다. 바로 발트해 연안의 에스토니아다.
BCI
호모데우스

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