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강 인공지능 2

부족한 데이터로 하는 머신러닝! ‘전이 학습’

인공지능(AI)에 많은 관심을 두지 않는 사람이라도, '알파고 제로(AlphaGo Zero)' 대한 소식은 접하지 않았을까 생각합니다. 알파고는 미지의 영역이라고 여겨진 AI 기술을 본격화하는 계기가 되었기에, 기존 알파고의 강화 버전인 알파고 제로는 대단한 관심사가 될 수밖에 없겠죠. 본래 알파고는 수많은 바둑 기보를 토대로 기본적인 실력을 갖춘 정책망을 서로 대국하게 하는 방식으로 바둑을 익힌 AI입니다. 하지만, 알파고 제로는 기보 데이터를 익히지 않은 상태에서 바둑을 습득했습니다. 인간의 지식을 포함하지 않고도 AI가 발전할 수 있다는 걸 보여준 겁니다. 이런 알파고의 훈련 방식을 '강화 학습(Reinforcement Learning)'이라고 합니다. l 강화 학습으로 학습한 알파고 제로(출처: ..

IT Insight 2017.11.08

인공지능, 스스로 더 나은 길을 찾다

지난 수십 년 동안 인공지능은 인간과 대결했습니다. 20년 전에는 IBM이 개발한 체스 컴퓨터 '딥 블루(Deep Blue)'가 인간을 이겼고, 2011년에는 IBM의 왓슨(Watson)이 제퍼디 퀴즈쇼의 우승자가 되었죠. 그리고 작년에는 구글 산하 딥마인드(DeepMind)가 개발한 알파고(AlphaGo)가 인공지능을 다시 조명하게 했습니다. 물론, 인공지능이 자신의 의지로 인간들과 대결한 건 아닙니다. 그러나, 우리는 이러한 대결을 척도로 인공지능의 발전을 간접적으로나마 체감할 수 있었는데요. 재미있는 것은 인공지능과 인간과의 대결이 있을 때마다, 수년 안으로 인공지능이 보편적인 기술이 되리라고 전망헀다는 것입니다. 인간에게 도전한 최초의 인공지능 사실 주목할만한 절묘한 시기는 없었지만, 자아가 없이..

IT Insight 2017.02.21