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지능의 이식

자율주행 기술 발전에 도움을 주는 인공지능 기술은? 최근 급속히 발전하고 있는 인공지능 분야의 기술 중 자율주행 분야에 적용될 경우 큰 기술 혁신을 만들어 낼 것으로 기대되는 기술은 강화 학습(Reinforcement Learning)입니다. 강화 학습은 인간의 개입이 없이도 반복 학습을 통해 인공지능이 스스로 목적을 달성하는 과정을 터득해 내는 방법입니다. 인간은 단지 인공지능이 달성해야 하는 목적과 시행착오 중 성공과 실패에 대한 보상(Reward) 및 벌칙(Penalty) 값만 정의해 주면 됩니다. 이에 기반해 인공지능은 수십, 수백만 번의 시행착오를 반복하며 보상 값을 극대화하면서 목적을 달성할 방법을 스스로 찾아내는데요. 실제 알파고를 구현해 낸 딥마인드가 구글에 인수 당시 보유했던 핵심 기술이 바로 강화 학습이었고, 알파고 또한 강화 학습에 기.. 더보기
인간처럼 생각하는 인공지능을 구현할 수 있을까? 엄청난 양의 데이터와 연산 과정에 의해 구현되는 인공지능은 인간의 학습 과정, 사고방식과 비교하면 매우 비효율 적입니다. 인간은 대부분의 경우 직관과 일반화를 통해 상황을 판단하고 매우 빠르고 즉각적으로 결정하는데요. 그 답이 반드시 정답이 아닐지라도 근사치에 가까운 답을 빠르게 찾아내는 것입니다. 예를 들어 3.14 * 3.14의 값을 정확히 계산하지 않아도 3*3의 결과인 9 보다 크다는 것을 인간은 즉시 알 수 있는 것과 같습니다. 이렇게 인간처럼 계산하고 사고하는 방식으로 인공지능도 구현된다면 데이터와 컴퓨팅의 비효율성을 개선할 수 있을 것입니다. 물론 정교하고, 정확한 작업을 요구하는 분야에는 적용이 어려울 수 있습니다. 하지만 인간의 일상생활에서도 매우 정확한 계산과 정교한 판단 요구되는 상황.. 더보기