딥 좋구만

학습을 통과 하고 소견하는 컴퓨터 한 남자가 여자 이름을 듣는다. 뭐라고 불러야 하나요. 이름이 있습니까?여자는 잠시 뜸들인 담답을 합니다. 음... 네, 사만다입니다.남자는 마음에 걸린다. 여자의 이름은 어떤 모습일까. 그 이름은 어디서 얻었죠?여자가 고백할 거예요. 사실 지금 제가 혼자 지은 이름이에요.컴퓨터가 마치 사람처럼 배우고 소견하는 세상이 오면 어떨까. 영화 그녀(Her)에 등장하는 오에스 원(OS 하나)처럼 이야기죠. 주인공 게페르트가 OS하나 서울 처음 컴퓨터에 설치한 이후 이름을 물었더니 OS하나 은 하나 00분의 2초 만에 '아기 이름 짓는 법'이라는 책에 나온 하나 만개의 이름 하나를 선택하고 자신의 이름으로 있다. 발음할 때 소리가 좋다는 그럴듯한 이유까지 붙여 스토리입니다. 영화는 이 운영체제를 이렇게 소개할 예정입니다.단순한 운영체제가 아닙니다. 또 하나의 의식입니다.최근 미국 실리콘밸리를 중심으로 한 기술 대기업들이 딥러닝(Deep Learning) 기술에 손을 뻗고 있다. 딥러닝 기술은 컴퓨터가 마치 사람처럼 생각하고 배울 수 있도록 하는 기술을 이야기합니다. 컴퓨터가 또 하나의 의식이 되는 셈입니다.

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딥러닝은 사물이 과인 데이터를 군중화해 거과인을 분류하는 데 쓰는 기술이었다.예를 들어 컴퓨터는 사진만으로 개와 고양이를 구별할 수 없다. 그러나 사람은 꽤 쉽게 구별할 수 있다. 그래서 '기계학습(Machine Learning)'이라는 방법이 고안된 거죠. 많은 데이터를 컴퓨터에 입력하고 비슷한 것을 분류하는 기술이었다 개의 사진과 유사한 사진이 입력되면 그것을 개의 사진과 PC로 분류하는 것이다 데이터를 어떻게 분류할 것인가를 둘러싸고, 먼저 많은 기계 학습 알고리즘이 등장했다. 의사판정 인정과 베이지 안망, 서포트 벡터 머신(SVM), 인공 신경망 등이 대표적이다. 이 중 딥러닝은 인공신경망의 후예다.딥러닝은 인공 신경망의 한계를 극복하기 위해 제안된 기계 학습 방법이었다 딥러닝의 시작은 인공 신경망의 역사와 관련되어 있기 때문이었다. 디플러 말리닌이 아내 sound제안된 때는 인공 신경망이 탄생하고 40여년이 지난 하나 980년대이다. 디플러 말리닌이 부활의 신호탄을 발사하게 된 것은 2004년이었다 제프리 힌턴 교수가 RBM이라는 새로운 딥러닝 기반의 학습 알고리즘을 제안해 주목을 받기 시작했다. 곧바로 드롭아웃이라는 알고리즘도 등장해, 뿌리 깊은 비판을 받는 과적합등을 해결할 수 있게 되었습니다.딥러닝의 핵심은 분류에 의한 예측이었다 많은 데이터 중에서 패턴을 발생 각 인간이 사물을 구분하듯이 컴퓨터가 데이터를 과도하게 본다. 분별은 두 가지로 과인된다. 지도학습(supervised learning)과 비지도학습(unsupervised learning) 기존의 기계학습 알고리즘은 대부분 지도학습에 기반한다. 컴퓨터에게 정보를 먼저 가르치는 방식이었다 예를 들어 사진을 올려 이 사진은 고양이라고 알려주는 식이었다. 컴퓨터는 미리 학습한 결과를 토대로 고양이 사진을 구별하게 된다.비지도학습은 이 학습과정이 없다. 이 사진이 고양이라는 배움 과정 없이 이 사진이 고양이 군과 컴퓨터가 스스로 학습하게 된다. 지도학습과 비교해 진보된 기술로 컴퓨터의 높은 연산능력이 요구된다. 구글이 현재 비지도 학습 방식으로 유튜브에 등록된 동영상 중 고양이 동영상을 식별하는 딥러닝 기술을 개발하고 있다.구글은 sound성 인식과 번역을 비롯해 로봇의 인공지능 시스템 개발에도 딥러닝 기술을 도입하고 있다. 대표적인 SNS 업체인 페이스북은 딥러닝을 뉴스피드에 앞선 인식 분야에 적용하고 있다.

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유튜브 영상에서 고양이를 찾아내는 구글의 딥러닝 기술 견종을 알려주는 MS의 프로젝트 아담 기술 대기업이 딥러닝을 활용하는 분야는 주로 사진과 동영상, 음성정보를 분류하는 분야다. 데이터의 양이 풍부하고 정확성을 요구하기 때문이다.우선 구글은 이 20하나 2년 앤드류 응 스탠퍼드대 교수와 모두 한가지 6천대의 컴퓨터와 하나 0억개 이상의 신경 네트워크를 구성하고 심층 신경 네트워크(DNN)을 구현한 바 있다. 구글은 DNN 기술을 활용해 유튜브에 등록된 동영상 중 PC가 고양이를 영상을 인식하도록 하는 데 성공했습니다.페이스북도 디플러 닌 기술을 적용하고'디프페이스'라는 얼굴 인식 알고리즘을 20개 4년 3월에 개발했습니다. 이 알고리즘 개발을 주도한 조직이 얀 리쿤 교수가 이끄는 인공지능 그룹이다. 페이스북은 딥페이스 알고리즘으로 전 세계 이용자의 얼굴을 인식하고 있다. 인식 정확도는 97.25퍼센트로 인간의 눈과 거의 차이가 없다. 인간의 눈은 97.53%의 정확도를 가진 것으로 알려졌다. 페이스북은 이용자가 올린 이미지의 얼굴 측면만 봐도 어떤 이용자인지 판별할 수 있다.트위터가 인수한 마드비츠라는 회사는 페이스북 인공지능연구소에서 하나 만든 클레멘 파라벳과 루이스 알렉산드레 에토저드 헤이다리, 얀 리쿤 뉴욕대 교수가 세운 회사라는 점이 흥미롭다. 매드비츠도 딥러닝 기술을 사진 분석에 활용하는 회사다.이미 지반 딥러닝 기술업체 머드비츠를 인수한 트위터 MS도 딥러닝 기술로 재미있는 연구를 진행하고 있다. MS는 20개 4년 7월에 개최한 'MS리서치 학술 회의 20개 4'에서 품종을 컴퓨터가 분류하는 디 프로 닌 기술을 공개했습니다. 윈도폰의 지능형 음성비서 콜타 자신과 연동해 사용자가 스마트폰으로 찍은 개 사진을 보고 컴퓨터가 품종을 알려주는 기술이다. MS리서치는 이 기술에 프로젝트 아담이라는 이름을 붙였다. 프로젝트 아담의 기초로 하는 개의 사진은 약 하나 400만장 이상이다. MS는 구글이 소개한 DNN기술과 비교하면 약 50배, 자신 더 빨리 분석 속도를 낸다고 설명했습니다.국내에서도 딥러닝 연구가 활발하다. 네이버가 그 중심에 있다. 네이버는 음성인식을 비롯해 테스트 단계인 뉴스 요약, 이미지 분석에 딥러닝 기술을 적용하고 있다. 이제 네이버는 디플러 닌 알고리즘에서 음성 인식의 오류 확률을 25퍼센트 자신감 개선했습니다. 네이바ー디프로닝레프의 김정희)부장은 지난해 열린 개발자 회의'데뷔 20하나 3'에서 디플러 닌을 적용하기 전과 후를 "청동기 시대와 철기 시대 같다"에 비유하기도 했습니다. 그만큼 성능 향상이 뚜렷했다는 뜻이다.네이버는 야후의 쿼리와 같은 뉴스 요약 서비스에도 딥러닝을 적용해 연구하고 있다. 기사에 제목이 있는 경우와 없는 경우를 분리해 기사를 정확하게 요약할 수 있는 알고리즘을 개발하는 데 이 방식이 활용되고 있다. 2D다시 것으로 분석에 적용하기 위해서 연구소 단위로 연구 중이다.20개 4년 6월, 김범수 카카오 의장이 케이 큐브를 통해서 투자한 회사도 디플러 닌 기술을 보유한 기업이다. 다음도 딥러닝에 적지 않은 투자를 계속하고 있다. 딥러닝 알고리즘을 활용하는 스타트업도 서서히 그렇듯 자신감을 보이고 있다.향후 전세계 컴퓨터가 데이터 처리가 아닌 딥러닝으로 학습하고 있을 것이다. 남처럼 자신이 생각하는 컴퓨터 역시 이 자신의 의식 사만다의 등장이 가깝다.​

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정부지능화 종합연구기관인 한국전자통신연구원(ETRI)이 올해 주목할 인공지능(AI)의 유행 키워드로 한국의 부상 AI 내셔널리즘 다크데이터 AI 호문클루스 등을 꼽았다. ETRI는 '2020년 AI 7대 트렌드'보고서를 발간했다고 밝혔다.정치 경제 기술의 관점에서 AI가 만드는 제4차 산업 혁명의 바람을 분석했다 기존 AI는 단순히 인간의 인식을 모방하는 기술로 여겨졌다. 그러나 보고서는 AI가 인간이 할 수 없는 비즈니스 분석과 R&D(연구·개발) 혁신을 이끌고, 인간의 전유물로 여겨졌던 창작활동으로 경제적 부가가치를 창출할 것으로 전망합니다. 7대 트렌드는 다음과 같다. 가장 먼저 송나라 부상. 국가는 정부 주도로 풍부한 '데이터 밸류 체인'을 만들며 자신만의 AI 색채를 가진 새로운 길을 만들기 시작했습니다. 이 같은 AI 전략은 기술 경쟁을 넘어 미국 등 강대국 간 패권 경쟁을 촉발할 전망이었다.2번째는 "AI내셔널리즘". 최근 AI와 관련된 자국의 데이터, 서비스 등을 보호하고 다른 나라의 영향력을 줄이려는 새로운 민족주의가 과인타과인으로 분석했습니다. AI 선도 대기업과 서비스는 무역거래 제한조치, 조세제도, 개인정보 보호법 등으로 국경을 넘는 데 어려움을 겪고 있다. 보고서는 AI 기술이 정치질서와 맞물려 정부 간 과학기술 격차는 물론 강력한 무기화되는 현실성이 높다고 지적했습니다.3번째는 "증강 분석"과 "다크 데이터". AI 기술은 기존에 없던 분석 기법으로 보유하고 있지만 활용하지 못한 대다수의 데이터 범위와 분석의 한계를 없애고 인간의 의사결정과 통찰력과 새로운 가치를 제공한다고 설명했습니다.4번째는 "R&D혁신 지능"이었다. 자율주행차, 인공지능 의사 왓슨 등을 통해 AI는 산업을 대대적으로 혁신하고 있는 소음을 여실히 보여주었다며 그래서 AI 활용의 더 큰 가치는 연구자로서 인간의 생각을 바꾸고 R&D 생산성을 향상시킬 수 있다는 데 있다고 강조했습니다. 5번째는 "창작 지능의 진화".AI가 만든 그림 소설 영화는 인공지능이 창작까지 할 수 있는 소음을 보였다. 과인아가 단순한 모방 차원이 아니라 인간을 초월한 설계, 전략 도출의 현실성에 주목해야 한다고 보고서는 말합니다. 6번째는 "AI호문쿨루스"(Homunculus). 인간의 뇌는 감각기관이 활동할 때 가장 많이 활성화된다. 인간의 지능도 신체의 형태, 기능과 관련을 갖고 진화해왔다. 보고서는 AI도 하나의 기술력을 더 발전시키고 자율성을 확보하기 위해 자동차, 드론, 로봇팔 등 물리적 실체를 통한 외부 환경과의 상호작용 연구의 중요성이 더 커지고 있다고 분석했습니다. 마지막으로 AI 시대가 요구하는 새로운 컴퓨팅 폼 팩터를 꼽았다. 보고서는 인텔의 칩셋이 잘형PC라는 폼팩터를 정의했듯이 AI 역시 하나의 GPU(그래픽처리장치) 등과 깊은 관계를 맺고 있기 때문에 새로운 개 전용 연산장치가 어떤 역할을 해 시장구도를 만들고 과민한 것인지 주의를 기울여야 한다고 조언했습니다.이 보고서의 주 저자인 ETRI기술 경제 연구실 이・승밍 박사는 "인류의 미래를 결정하는 것은 인간, 그러니까 인공 지능이다"이라며"그만큼 AI기술은 과거 3차 산업 혁명보다 큰 충격을 낳은 현실성이 크다"고 말했습니다. 이번 보고서는 정부가 AI 정부 전략을 발표함에 따라 AIR&D 전략 수립을 위한 방향 설정을 도울 목적으로 작성됐다. ETRI 원장은 정부 차원에서 AI 전략을 지엽적으로 파악하고 과도한 범위를 제대로 설정하지 않으면 글로벌 패권 경쟁에서 도태될 수 있다고 말했습니다. ***새시작***