One-Shot Learning 썸네일형 리스트형 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 인공지능의 발전, 그리고 인류의 미래는? IT, 전자 기술의 급속한 발전에 힘입어 인공지능은 이제 현실 문제를 하나씩 해결하기 시작했습니다. 과거 인간과 체스 대결에서 승리하거나, 퀴즈 대결에서 승리하는 등 TV쇼에서만 존재해 왔던 인공지능은 이제 인간을 대신해서 운전을 하거나(Google: 자율주행 자동차), 월스트리트의 금융 전문가보다 월등한 수익을 내며 투자를 하기도 하고(Kensho: 연봉 $30~$50만에 이르는 퀀트•애널리스트 15명이 4주에 걸치는 분석을 5분 만에 해결), 전문의보다 더욱 정확한 진단을 내리기까지 합니다. (IBM Watson Health: 의료 디바이스•서비스 뿐만 아닌 의료 기관까지 활용) 무엇보다 가장 놀라운 것은 이러한 일들이 현실에서 가능해진 것은 불과 수년밖에 되지 않는다는 것입니다. 2000년대 까지만.. 더보기 이전 1 다음
