본문 바로가기
728x90

AI 상식9

AI alignment 인간의 목표와 AI의 목표 AI alignment는 인공지능(AI) 시스템이 인간의 가치와 목표에 일치하도록 하는 것을 목표로 하는 연구 분야입니다. 인공지능 시스템이 인간의 가치와 일치하지 않으면 잠재적으로 인간에게 해를 끼칠 수 있기 때문에 이 연구는 AI분야에 꼭 필요한 중요한 연구과제입니다. 하지만 인공지능 시스템이 점점 더 정교해지고 스스로 결정을 내릴 수 있기 때문에 이것은 어려운 문제입니다. AI alignment에는 다양한 접근 방식이 있습니다. 한 가지 접근법은 인간의 가치와 일치하는 명시적인 목표를 가진 AI 시스템을 설계하는 것입니다. 예를 들어, 인공지능 시스템을 설계할때 처음부터 인간의 행복을 극대화하거나 인간의 고통을 최소화하도록 설계할 수 있습니다. 또 다른 접근법은 머신 러닝을 사용하여 AI 시스템을 .. 2023. 4. 26.
"AI와 상식의 수수께끼" 인공지능(AI)은 최근 몇 년 동안 공상과학 소설에서나 상상할 수 있었던 방식으로 산업을 변화시키고 인간의 능력을 향상시키며 큰 발전을 이루었습니다. 그러나 이러한 발전에도 불구하고 AI는 여전히 인간 지능의 본질적인 측면인 상식에 어려움을 겪고 있습니다. 이 글에서는 AI 시스템에서 상식을 추구하기 위한 도전 과제와 최근의 발전 상황을 살펴보고, 이러한 돌파구를 달성하는 것이 어떻게 AI 애플리케이션의 미래에 미치는지에 대해 논의합니다. 상식의 수수께끼 인간 지능의 핵심 요소인 상식은 우리가 추론하고, 추론하고, 주변 세계를 이해할 수 있게 해줍니다. 상식에는 패턴을 인식하고 예측하는 능력, 지식의 공백을 메우는 능력, 상황의 맥락을 파악하는 능력 등이 포함됩니다. AI의 상당한 발전에도 불구하고 현재.. 2023. 4. 23.
딥 러닝 인공 지능의 미래 혁신 / 딥러닝 다시 보기 인공지능(AI)의 하위 분야인 딥러닝은 최근 몇 년 동안 급속도로 발전해 왔습니다. 방대한 양의 데이터에서 학습할 수 있는 딥러닝은 산업을 변화시키고 연구자들이 획기적인 발견을 할 수 있도록 지원합니다. 이 특수 AI 기술은 인간 두뇌의 학습 과정을 모방하도록 설계된 인공 신경망을 기반으로 합니다. 이 글에서는 딥러닝의 복잡성과 고유한 특성, 다양한 분야에 걸쳐 광범위하게 적용되는 딥러닝에 대해 자세히 살펴봅니다. 먼저 딥 러닝의 이해를 돕기 위해 간단한 예시를 들어보겠습니다. 예시: 고양이와 개를 구분하는 인공지능 데이터 수집: 먼저 고양이와 개의 사진을 모아 데이터셋을 구성합니다. 이 데이터셋은 모델에게 고양이와 개의 특성을 학습시키기 위해 사용됩니다. 전처리: 사진을 동일한 크기로 조정하고, 픽셀값.. 2023. 4. 22.
초인공지능의 출현 2045, Technological singularity, TS (하) Singularity에 대한 긍정적인 기대와 부정적인 우려 기술 특이점은 인류 사회에 큰 영향을 미칠 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 기술 특이점에 대한 긍정적인 기대는 다음과 같습니다: 세계의 많은 문제에 대한 해결책 AI는 빈곤, 질병, 기후 변화와 같은 세계의 많은 문제를 해결하는 데 사용될 수 있습니다. 평화와 번영의 새로운 시대 창조: AI는 우리를 분열시키는 많은 문제를 해결할 수 있기 때문에 특이점은 평화와 번영의 새로운 시대로 이어질 수 있습니다. 인간 의식의 확장 특이점은 우리가 AI와 합쳐져 더욱 지능적인 존재가 될 수 있기 때문에 인간 의식의 확장으로 이어질 수 있습니다. 그러나 특이점에 대한 부정적인 우려도 있습니다: 초지능의 부상 AI가 인간의 지능을 뛰어넘는다면 인류를 위협하.. 2023. 4. 21.
초인공지능의 출현 2045, Technological singularity, TS (상) 기술 특이점(technological singularity, TS)의 정의 Singularity라고도 하는 기술 특이점은 인공지능(AI)이 모든 인류의 지능과 능력을 뛰어넘는 초인공지능이 탄생하는 가상의 시점을 말합니다. 이 시점이 되면 AI는 스스로를 빠르게 개선하여 지능이 폭발적으로 향상될 수 있기 때문에 이 시점은 종종 돌아올 수 없는 시점으로 여겨집니다. 특이점의 개념은 1993년 수학자이자 컴퓨터 과학자인 버너 빈지(Vernor Vinge)가 처음 제안했습니다. 빈지는 기술 발전 속도가 가속화되고 있으며, 미래의 어느 시점이 되면 이 속도가 기하급수적으로 빨라질 것이라고 주장했습니다. 그렇게 되면 AI가 인간의 지능과 능력을 능가할 정도로 똑똑해지는 시점이 올 것이라고 했습니다. 구글의 엔지니어.. 2023. 4. 21.
인공 일반 지능(AGI)의 위험성과 대책 AGI의 위험성을 다음과 같이 나누어 생각해 보았습니다. 1.무제한 발전과 인간의 통제력 상실 AGI가 스스로 학습하고 발전하면서 인간이 예측하지 못한 수준의 지능을 갖추게 될 가능성이 있습니다. 이로 인해 인간의 통제력을 넘어서는 인공지능이 등장할 수 있으며, 이는 인류에게 위협이 될 수 있습니다. 2.사회 및 경제적 영향 인공 일반 지능의 발전으로 인해 많은 직업이 자동화되고, 일자리가 줄어들 수 있습니다. 이는 사회 구조와 경제에 대한 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 3.개인정보 침해와 프라이버시 문제 AGI가 개인 정보를 수집하고 분석하는 데 사용될 경우, 개인정보 침해와 프라이버시 문제가 발생할 수 있습니다. 이로 인해 사람들의 기본권이 침해되거나 사회적 불신이 증가할 수 있습니다. 4.인공.. 2023. 4. 21.
인공 일반 지능(Artificial General Intelligence, AGI)의 개념과 대비책 인공 일반 지능(Artificial General Intelligence, AGI)은 인간의 지능과 동일한 수준의 이해력과 문제 해결 능력을 갖춘 인공지능을 말합니다. AGI는 여러 가지 다양한 작업을 수행할 수 있으며, 학습 능력을 통해 새로운 지식과 기술을 습득할 수 있습니다. 이는 현재 대부분의 인공지능이 특정한 목적을 위해 설계된 '인공 특수 지능'(Artificial Narrow Intelligence, ANI)과 대조되는 개념입니다. AGI는 다음과 같은 특징을 지니고 있습니다: 학습 능력: AGI는 스스로 학습하여 새로운 문제에 대응할 수 있습니다. 이를 통해 인간이 가르치지 않은 작업이나 지식도 습득할 수 있습니다. 이해력: 인간처럼 자연어를 이해하고 처리할 수 있어, 사람들과 소통하며 정.. 2023. 4. 21.
짧은 AI 상식: 머신러닝과 딥러닝 머신러닝과 딥러닝은 인공지능(AI)의 하위 분야입니다. 두 기술 모두 데이터를 사용하여 패턴을 찾고, 예측과 분류를 수행하는 데 사용되지만, 그 구현 방식과 원리에서 차이가 있습니다. 머신러닝 머신러닝은 알고리즘이 데이터를 통해 학습하고, 기존에 없던 패턴이나 관계를 찾아내는 기술입니다. 머신러닝은 여러 알고리즘과 기법을 사용하여, 지도학습(supervised learning), 비지도학습(unsupervised learning), 강화학습(reinforcement learning) 등의 분야로 나뉩니다. 특징을 추출하고 모델을 학습시키는 과정에서 사람이 직접 특징(feature)을 정의하거나, 알고리즘을 선택하는 경우가 많습니다. 일반적인 머신러닝 알고리즘으로는 선형 회귀(linear regressio.. 2023. 4. 20.
짧은 AI 상식 : 자연어 처리(NLP)와 자연어 생성(NLG)의 차이 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)와 자연어 생성(Natural Language Generation, NLG)은 서로 다른 개념입니다. 두 기술 모두 인공 지능의 일부이지만, 목적과 사용되는 방식이 다릅니다. 자연어 처리(NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 해석하는 과정입니다. NLP는 텍스트 데이터를 분석하여 패턴, 감정, 개체, 관계 등을 식별합니다. 주요 NLP 작업에는 토큰화(tokenization), 품사 태깅(part-of-speech tagging), 구문 분석(syntax parsing), 개체 인식(named entity recognition), 감성 분석(sentiment analysis) 등이 있습니다. 반면 자연어 생성(NLG)은 구조화된.. 2023. 4. 20.

티스토리툴바