인공지능에 관한 책들이 많은데, 나는 <생각하는 기계, AI의 미래>라는 책을 읽고 있고, 마틴 포드가 쓴 <AI 마인드>를 추가로 구입했다. 마틴 포드가 쓴 다른 책 <로봇의 부상>도 집에 있어서 읽어 볼 계획이다.
AI 미래
1. 일상화된 자율주행 자동차
자율주행차는 가시적인 기술이다. 우리 눈앞에 와있고, 도로의 일부를 달리고 있다. 어느 순간 자율주행차는 다른 차와 다를 바 없이 도로에 들어설 것이다. 자율주행차는 우리의 생활 습관, 일상의 풍경, 일자리, 도시의 구조를 근본적으로 바꿀 것이다.
2. 컴퓨터 가정의 시대
가정에 있는 컴퓨터가 의사 역할을 하게 된다. 현재도 스마트 워치를 통해 심박수, 혈압, 혈당 수치, 수면 시간, 운동량 등의 자료를 모니터링 할 수 있다. 더 나아가면 변기가 소변과 대변을 자동으로 분석하고, 스마트 폰으로 안구 건강을 체크할 수 있을 것이다. 치매, 파킨슨병, 뇌졸중 증세까지 진단할 수 있게 된다.
3. 가상과 현실 구분이 없는 하이퍼리얼 시대
게임과 영화가 하나로 결합해 전혀 다른 영화의 시대가 열린다. AI 기술을 이용해 어떤 인물이든 말하고 연기하게 할 수 있다. 학습을 통해 마릴린 먼로를 등장시킬 수도 있고, 케네디 대통령을 등장시킬 수도 있다. 아바타를 이용해 움직이고, 말하고, 행동하게 할 수 있다.
4. 컴퓨터가 인간을 채용하고 해고한다.
컴퓨터는 사람과 사람을 연결한다. 페이스북은 알고리즘으로 아는 친구를 찾아주고, 새로운 사람을 소개한다. 심지어 데이트 상대를 찾아주거나 배우자 상대를 찾는 역할도 맡고 있다. 얼마 지나지 않아 AI는 기업에 필요한 직원을 찾아주는 역할을 하게 될 것이다. 2016년 12월, 세계 최대 헤지펀드 회사 중 하나인 Bridgewater Associates는 채용과 해고를 비롯한 몇가지 전략적인 결정을 컴퓨터 자동처리 기능에 맡긴다는 계획을 발표했다. 이 계획은 IBM의 인공지능 왓슨 개발을 주도했던 David Ferrucci가 맡고 있다.
5. 모든 지시는 음성대화로
AI스피커는 지금은 간단한 업무만을 수행하고 있지만, 점점 다양하고 복잡한 업무를 맡게 될 것이다. 이는 충분히 예측가능한 일이다. AI스피커는 이미 많은 사람들의 일상 속에 자리 잡았고, 예전보다 더 다양한 일을 맡고 있다. AI스피커가 집과 연결되면 각 방의 전등을 켜고 끄는 일을 할 수 있고, 가스 불이나 보일러를 조절할 수 있게 된다. AI스피커는 집안의 모든 가전기기와 연결될 것이고, 비서처럼 음성 명령으로 모든 것을 수행할 수 있게 될 것이다.
6. AI 범죄시대
AI는 지금보다 훨씬 복잡한 해킹 기술을 갖게 될 것이다. 해커는 인공지능 기술을 활용해 시스템을 해킹하려 할 것이고, 방어하는 사람들 역시 인공지능 기술을 활용해 해킹을 막는 시대가 올 것이다.
기계는 어떻게 생각하고 학습하는가
튜링을 비롯한 과학자들이 인공지능의 이론적 기반을 상당히 다져놓았지만, 인공지능이라는 용어 자체는 1956년에야 만들어졌다. 미국 뉴햄프셔 하노버에 있는 다트머스 대학교에서 열린 여름 세미나에서 이제 막 태동한 분야의 창립자들은 다음과 같은 이상을 천명했다.
학습의 모든 측면 및 모든 지성적 특성은 원칙적으로 정확하게 기술함으로써 이를 시뮬레이션하는 기계를 만들 수 있다.
수상한 인공지능
제1차 인공지능 붐
1956년 컴퓨터 과학자들이 모인 다트머스 회의에서 과학자 존 매카시가 '인공지능'이란 명칭을 제안했다. 최초로 AI라는 단어가 과학자들 사이에서 사용되기 시작했고, 자연언어 처리에 의한 기계 번역 등이 주목을 받았다. '제1차 인공지능 붐' 시대였다.
- 제1차 인공지능 붐 당시 여러 문제가 지적되고 1965년 기계 번역에 대한 비판적인 보고서가 나오며 인공지능 연구는 시들었다.
제2차 인공지능 붐
제2차 인공지능 붐은 1970년 후반부터 1980년대에 걸쳐 일어났다. 이때 '퍼셉트론perceptron'이란 오늘날의 딥러닝이 시작되었다. 질병을 앓고 있는 환자의 데이터를 입력하면 치료법과 처방약을 알려주는 시스템이 개발되기 시작한 것. 하지만 당시 인공지능은 인간의 상식을 따라올 수 없었다. 예를 들어 '고열 환자의 체온을 낮추려면 어떻게 해야 하나?'라는 질문에 대한 답으로 '해열제를 투여하라'와 '죽여라'라고 답했다. 제2차 인공지능 붐이 사그라들었지만 퍼셉트론이 발전하며 신경망neural network이 탄생했다. 인간의 뇌 신경세포 시스템과 비슷한 구조로 뇌를 모방한다는 발상이었다.
뇌를 닮은 인공지능
사람의 뇌를 흉내 낸 인공 신경망으로 인공지능을 만드려는 노력은 1951년 시작되었습니다. 1951년 프린스턴대학교의 로봇공학자 마빈 민스키와 딘 에드먼즈는 사람의 사고 과정을 모방한 전자 시스템을 만들었습니다. 민스키와 에드먼즈는 사람 뇌의 뉴런 수에는 한참 못 미치지만 인공 뉴런 40개로 인공 신경망인 SNARC를 만들었습니다. 흔히 최초의 인공 신경망으로 불립니다.
1956년, 미국 뉴욕주 이타카에 있는 코넬대학교 프랭크 로젠블랫 역시 뇌를 흉내 낸 인공지능을 만들었습니다. 그림이나 사진을 보고 무엇인지 알아맞히는 퍼셉트론이라는 시스템이었습니다.
AI 마인드
마틴 포드가 쓴 <AI 마인드>는 AI 책 가운데 눈에 띄는 책이다. 저자는 베스트셀러 <로봇의 부상>을 쓴 작가다. 이번 책은 23명의 인공지능 분야 전문가를 인터뷰한 책이다. 인터뷰는 2018년 2월에서 8월까지 이루어졌다. 인터뷰는 최소 한 시간 이상 이루어졌다. 알파고를 개발한 구글 딥마인드 데미스 허사비스를 비롯해 레이 커즈와일, 게리 마커스 등 대중에게 많이 알려진 사람만이 아니라 다양한 분야의 인물들을 담았다.
신경망
데이터를 통해 자동으로 규칙을 학습하는 머신러닝 방법에는 다양한 알고리즘들이 있습니다. 그 중 인간의 뇌를 구성하는 뉴런에 영감을 받은 것이 신경망 또는 인공신경망입니다. 이러한 신경망을 구성하는 기본 단위를 퍼셉트론이라고 합니다. 신경망의 구조는 입력층-은닉층-출력층으로 이루어져 있으며, 입력층으로부터 주입된 데이터를 은닉층에서 활성화 함수를 거쳐 규칙을 찾아냅니다. 활성화 함수는 입력 데이터를 적절하게 변환해 주는 함수입니다. 그리고 마지막으로 출력층에서 결과를 출력하게 됩니다.
바둑으로 읽는 인공지능, 감동근
제 1차 인공지능 붐
1936년 앨런 튜링이 현대 컴퓨터 개념 제시
1956년 다트머스 학회를 계기로 본격적인 인공지능 연구 시작
1968년 스탠리 큐브릭 감독이 <2001년 스페이스 오디세이>를 제작. 영화에 나오는 인공지능 컴퓨터 HAL 9000은 1997년에 만들어지는 것으로 설정. 1968년을 기준으로 30년 뒤면 인공지능이 만들어질 것으로 설정한 것. 당시 영화 자문으로 참여했던 마빈 민스키 교수는 당시 "한 세대 안에 인공지능을 창조하는 문제의 대부분이 해결될 것이다"라고 공언했다.
인공지능 1차 황금기는 1970년 암흑기를 맞이한다. 사람과 비슷한 수준의 '강한 인공지능' 개발이 벽에 부딪힌 것이다. 제2차 인공지능 붐은 1970년 후반부터 1980년대에 걸쳐 일어났다.
뢰브너상
뢰브너상은 미국 발명가 휴 뢰브너Hugh Loebner (March 26, 1942 - December 4, 2016)가 미국 메사추세츠에 있는 케임브리지 행동연구센터Cambridge Center for Behavioral Studies 와 함께 만든 상이다. 매년 개최되며, 심사위원들은 채터봇이 얼마나 인간과 비슷하게 대화를 할 수 있는지 평가하고, 점수별로 수상자를 선정한다.
상금은 다음과 같다. (위키백과)
- $2,000이 가장 사람과 비슷하다고 판단된 채터봇에게 매년 지급된다. 2005년에는 $3,000로 인상되었으며, 2006년에는 $2,250이었다. 2008년에는 $3000이 주어졌다.
- $25,000이 글만으로 이루어지는 튜링 테스트를 통과하는 첫 번째 채터봇에게 주어질 것이다.
- $100,000이 시각적, 청각적 정보, 암호해독, 글을 이해하는 것들을 포함한 튜링 테스트를 통과하는 첫 번째 채터봇에게 주어질 것이다.
위와 같은 테스트를 통과해 2만 5천 달러나 10만 달러의 상금을 받은 사례는 없다. 10만 달러 상금을 받는 수상자가 나오면 대회는 없어진다.
뢰브너 상 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전
Loebner Prize - Wikipedia
휴 뢰브너는 2016년 12월 4일 향년 74세 나이로 평화롭게 세상을 떠났다.
로버트 엡스타인
1990년 로버트 엡스타인과 바이젠바움은 뢰브너상 심사위원을 맡았다. 뢰브너상(Loebner Prize)은 매년 개최되는 채터봇 대회에서 수여하는 상이다.
로버트 엡스타인은 2006년 어느 매력적인 사진의 러시아 여성, Ivana와 몇 달 동안 메일을 주고 받았는데, 사실은 채터봇이었다. 로버트 엡스타인은 미국의 심리학자로 1953년 생이다.
And more recently, in 2006, psychologist Robert Epstein was fooled by a cleverly programmed computer which wore the guise of a Russian woman who said she was falling in love with him. Lately, bots have been turning up on online dating networks in droves, potentially ensnaring more hapless singletons in a web of automated deceit.
로버트 앱스타인은 이때의 일을 다음과 같이 기록으로 남겼다.
https://drrobertepstein.com/downloads/FROM_RUSSIA_WITH_LOVE-Epstein-Sci_Am_Mind-Oct-Nov2007.pdf
에이다 당신이군요, 최초의 프로그래머
에이다 러브레이스는 최초의 프로그래머로 꼽히는 인물이다. 인생은 아버지 바이런 만큼이나 다사다난하다.
에이다 러브레이스의 아버지
- 아버지는 조지 고든 바이런으로 유명한 '영국 시인'
- 바이런은 이복누이 '어거스타 리'와 근친상간 불륜설이 있었고, 이를 불식하기 위해 원치 않는 결혼을 했다는 주장이 있다. 아내가 임신하자 아들을 낳길 바랐으나, 딸이 태어났다. 바이런은 한달만에 아내에게 이혼을 통보하고는 다시 세 달 뒤 영국을 떠나 돌아오지 않았다.
- 1788년 생이었던 바이런은 1824년 만 36세의 나이로 그리스에서 사망한다.
- 그의 아내 이사벨라는 바이런을 미워해, 딸 에이다가 아버지를 닮지 않기를 간절한 마음으로 바랐으며, 그 마음이 지나쳐 '문학' 자체에 관심을 갖지 못하게 하고, 수학과 논리학에 열중하도록 했다.
AI 사람에게 배우다
인공지능에 관한 책은 많다. 기술에 초점을 맞춘 책이 있고, 미래에 초점을 맞춘 책이 있고, 인간 일자리에 끼치는 영향에 초점을 맞추는 책 등 인공지능의 인기 만큼이나 책도 많다.
이 책은 기업에 초점을 맞추는 책으로 보인다. 출판사 소개 글은 다음과 같다.
저자는 지난 수년간 미국에서 글로벌 기업과 국내 대기업이 추진한 AI 도입을 성공적으로 이끌었다. 그리고 AI를 도입하는 과정에서 발생하는 성공과 실패에 관한 이야기를 생생하게 전하고 있다. 저자는 실제 AI를 도입한 경험으로 기업 실무를 토대로 내부 업무 문제, 조직 내 이해관계, 경영진의 의구심을 해소하며 우리가 처한 환경과 AI 도입의 방향을 제안하고, 구체적인 실천의 해답을 조언한다.
현시점에서 기업들이 인공지능을 어떻게 받아들여야 할지를 조언하는 현실적인 책으로 보인다.
목차
추천사
저자의 말
Prologue. Go-Live
Chapter 1. AI, 여정을 시작하다
Chapter 2. 사업성이 있나요?
Chapter 3. 태도가 전부다
Chapter 4. 킥오프
Chapter 5. AI, 사람을 배우다
Chapter 6. 개발의 장애물
Chapter 7. 개발 과정에서 얻은 통찰
Chapter 8. 마지막 테스트
Chapter 9. 기업의 일상이 된 AI
Epilogue. 숙련 지식 근로자에서 창의적 근로자로
부록 AI를 활용하는 스마트한 방법들
AI가 그려주는 르네상스풍 그림
재미있는 사이트가 나왔습니다.
https://aiportraits.com/index.html
사진을 올리면 르네상스 시대 느낌의 그림으로 변환해 줍니다.
영상 & 목소리 합성 기술
예전에 오바마 합성 영상을 본 적 있는데, 우리나라도 이러한 기술을 선보였다.
'이 영상의 얼굴은 인공지능 기술로 합성 되었습니다'라는 멘트가 나온다. 말을 위해 목소리를 합성해야 할 뿐 아니라 말과 입술 모양 등을 매칭시키기 위해 얼굴 합성 기술이 필요하다.
머니브레인은 얼굴 특징 추출과 피부합성, 감정표현 등 첨단 인공지능 기술이 적용했으며, 영상과 음성을 결합해 딥러닝 훈련 과정을 거쳐 실제 사람을 닮은 인공지능 영상으로 제작된다
출처 : 인공지능신문(http://www.aitimes.kr)
흥미롭게 다음의 사용처를 제시하기도 한다.
스케줄이 바쁜 유명 연예인을 대신하여 인공지능 기술이 팬들과 실시간으로 소통하게 될 것이다.
출처 : 인공지능신문(http://www.aitimes.kr)
[문재인 대통령 합성]
https://www.youtube.com/watch?v=npRMBqWaiRU
[여성 아나운서 합성]
https://www.youtube.com/watch?v=7bxSUzB45Bw
토비 월시 저/이기동 역 | 프리뷰 | 2018년 06월 29일
프롤로그: 인공지능은 인류에게 축복인가
PART 0I: 현실이 된 AI의 꿈
Chapter 01 생각하는 기계
- 생각을 계산할 수 있을까
- 컴퓨터의 토대를 만든 사람들
- 최초의 컴퓨터
- 초기 로봇의 등장
Chapter 02 초기 AI 연구
- 기계번역과 음성인식
- 일반지능 로봇
- 딥러닝과 AI
- 무인자동차와 왓슨
- 알파고와 이세돌
Chapter 03. 어디서부터 인공지능인가
- 튜링 테스트
- 튜링 테스트 보완하기
- 생각하는 기계의 미래
PART 02: AI 연구 어디까지 왔나
Chapter 04 AI의 현주소
- 분야별 진행상황
- 머신러닝
- 자동추론
- 로봇공학
- 컴퓨터 비전
- 자연어 처리
- 게임과 AI
Chapter 05 AI의 한계
- 강(强)인공지능
- 인공일반지능
- 로봇 행동강령
- AI와 윤리 문제
- 로봇 규제법
- 기술적 특이점
Chapter 06 AI가 미칠 파장
- 인류의 생존을 위협할 것인가
- 사회적 파장
- 경제적 파장
Chapter 07 AI와 일자리 충격
- 위협받는 일자리
- 어떤 일자리가 사라질까: A에서 Z까지
- 어떻게 살아남을 것인가
Chapter 08 AI와 전쟁
- 로봇 군대
- 킬러 로봇 금지운동
- 금지조치가 효력을 발휘하려면
- 인간과 AI의 협력
PART 03: AI가 만드는 새로운 미래
Chapter 09 AI 시대를 축복으로 맞이하려면
- 기술 발달의 역사에서 얻는 교훈
- 제도적 안전장치
Chapter 10 2050년, AI가 만들 10가지 미래 변화
변화 1: 일상화된 자율주행 자동차
변화 2: 컴퓨터 가정의(家庭醫)시대
변화 3: 가상과 현실의 구분이 없는 하이퍼리얼 영화시대
변화 4: 컴퓨터가 인간을 채용하고 해고한다
변화 5: 모든 지시는 음성대화로
변화 6: AI 범죄시대
변화 7: 로봇 스포츠팀 등장
변화 8: 무인 수송시대
변화 9: 로봇이 뉴스를 제작하고 보도한다
예측 10: 디지털 쌍둥이 로봇으로 영생의 꿈에 도전
에필로그: 지금 행동에 나서지 않으면 AI가 재앙 안겨 줄 수 있어
주석
참고문헌
찾아보기
기계는 어떻게 생각하고 학습하는가
뉴 사이언티스트, 닉 보스트롬, 넬로 크리스티아니니, 존 그레이엄 커밍, 앤더스 샌드버그 저 외 3명 | 한빛미디어 | 2018년 12월 05일 | 원서 : Machines that Think
1장 인간을 본뜬 피조물
2장 학습하는 기계
3장 인간이 할 수 있는 일이라면
4장 삶과 죽음의 문제
5장 미지의 세계로
6장 창작하는 기계
7장 인공지능의 진정한 위험
8장 기계가 인간 이후에 지구의 주인이 될 것인가?
부록 50가지 아이디어
예측기계
추천의 말
1장 들어가는 말: 기계 지능
2장 값이 싸지면 모든 것이 바뀐다
1부 예측
3장 예측 기계의 마법
4장 왜 지능이라고 하는가?
5장 데이터, 새로운 원유
6장 새로운 분업
2부 의사결정
7장 결정의 해체
8장 판단의 가치
9장 판단 예측
10장 복잡성 길들이기
11장 완전자동화된 의사결정
3부 툴
12장 워크플로 해체
13장 결정의 분해
14장 직무 재설계
4부 전략
15장 경영진의 인공지능
16장 사업을 혁신하는 인공지능
17장 학습 전략
18장 인공지능 리스크 관리
5부 사회
19장 사회적 이슈들
감사의 말
주(註)
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AI 마인드
