인공 지능6 인공지능 '질 왓슨', 교수 돕는 조교로 활약 인공지능 '질 왓슨', 교수 돕는 조교로 활약2016년 1월 미국 조지아공과대학에서 컴퓨터 공학을 가르치는 아쇽 고엘 교수는 온라인 수업을 시작했어요. 고엘 교수의 수업을 듣는 학생은 300명이 넘었지요. 그러다 보니 수업에 대한 질문도 꽤 많이 올라왔어요. 학생들의 질문에 조교들이 일일이 답변을 했어요. 조교는 교수를 도와주는 일을 하는 사람으로, 대학원 학생들이 하는 경우가 많지요. 한 학기 동안 조교들에게 쏟아지는 질문 수는 1만 개나 됐어요. 대부분 질문은 "숙제를 언제까지 제출해야 하나요?" "자료는 어디에서 찾을 수 있나요?"와 같은 단순한 것이었어요. 하지만 질문 개수가 워낙 많다 보니 조교들은 학생들에게 모두 답변을 해 주기가 힘들었어요. 게다가 시간도 많이 걸렸죠. 고엘 교수는 새로운 실.. 2018. 10. 26. 방대한 데이터, 인공지능 연구 자산된다 방대한 데이터, 인공지능 연구 자산된다인공지능 알파고를 개발한 '딥마인드(DeepMind)'는 영국에서 시작된 작은 벤처 회사였어요. 구글은 지난 2014년 약 5000억 원을 주고 딥마인드를 사들였어요. 당시 딥마인드는 정확하게 무슨 일을 하는지도 잘 알려지지 않았지만, 구글은 딥마인드를 세운 데미스 하사비스(48)의 능력을 높이 사 엄청난 투자를 한 거예요. 데미스 하사비스는 영국 체스 챔피언이었고, 뛰어난 게임 프로그래머였어요. 컴퓨터공학자이자 뇌과학자이기도 하죠. 구글은 데미스 하사비스가 개발한 알파고 덕분에 '세계에서 가장 앞서가는 인공 지능 회사'라는 평가를 받았지요. 미국에서 가장 유명한 미디어 회사인 페이스북도 인공 지능에 많은 관심을 쏟고 있어요. 하루에도 수십억 명의 사람들이 글과 사진.. 2018. 10. 26. 인공 지능도 직관 능력 가지고 있을까? 인공 지능도 직관 능력 가지고 있을까? 인간의 직관, 논리 아닌 경험 바탕으로 생겨변칙적인 상황을 AI가 학습하긴 어려워 직관은 어떤 대상을 한눈에 파악하는 능력이에요. 예를 들어 엄마가 심부름을 시킬지 안 시킬지 한눈에 눈치 채는 것을 말해요. 직관을 한마디로 설명하기는 어려워요. 논리적이고 이성적으로 결과를 따지지 않고서 바로바로 파악하는 능력이거든요. 인간의 직관은 오랜 경험에 의존하는 것이 많아요. 예를 들어 인공 지능 알파고와 대결했던 이세돌 9단이 바둑을 둘 때도 그동안 수없이 해 온 대결을 바탕으로 바둑돌을 놓을 자리를 직관적으로 선택하지요. 과학자들도 연구 경험을 바탕으로 새로운 실험 계획을 직관적으로 세워요. 직관은 사람의 모든 경험을 바탕으로 이끌어 낸 새로운 결과인 셈이에요. 그런데 .. 2018. 10. 3. 인공 지능 연구에 GPU를 쓰는 이유는? 인공 지능 연구에 GPU를 쓰는 이유는? 중앙처리장치 CPU, 한 번에 하나씩 처리 GPU는 여러 명령 동시에 초고속 해결해 인공 지능을 만들기 위해서는 성능이 뛰어난 컴퓨터가 필요해요. 일반적인 프로그램보다 훨씬 많은 명령어를 처리해야 할 뿐 아니라 엄청난 양의 데이터를 저장하고 처리하는 기술이 필요하기 때문이에요. 그래서 인간의 두뇌 역할을 하는 '중앙처리장치(CPU)'와 '그래픽처리장치(GPU)'가 무척 중요하지요. 전통적으로 컴퓨터의 두뇌 역할은 중앙처리장치가 맡았어요. 하지만 빅데이터, 3차원(3D) 그래픽 등 정보량이 늘면서 요즘은 그래픽처리장치가 주목받고 있어요. 중앙처리장치와 그래픽처리장치는 둘 다 데이터를 읽고 계산해 답을 찾는 역할을 해요. 그러나 계산 방식은 서로 달라요. 중앙처리장치.. 2018. 10. 3. 인공 지능은 왜 인간과 대결할까? 인공 지능은 왜 인간과 대결할까? 바둑·체스·퀴즈 분야에서 가장 뛰어난 사람들이 지난 20년 동안 인공 지능에 연달아 패배했어요. 인공 지능 개발자들이 이들에게 망신을 주기 위해 대결을 요청한 건 아니에요. 알파고(AlphaGo)를 개발한 구글 딥마인드 CEO 데미스 허사비스는 이세돌 9단과 알파고의 바둑 경기가 끝나고 이세돌 9단의 용기에 감사하다고 말하기도 했어요. 인공 지능 개발자들이 게임이나 퀴즈를 연구하는 까닭은 무엇일까요? 게임과 퀴즈가 인공 지능의 능력을 확인할 수 있는 가장 좋은 방법이기 때문이에요. 바둑·체스 같은 게임은 경우의 수를 계산해 미래를 예측하는 인공 지능의 능력을 실험해 볼 수 있어요. 퀴즈는 사람들이 일상에서 나누는 대화와 비슷해요. 퀴즈를 풀려면 인공 지능이 인간의 언어를.. 2018. 10. 3. 1956년 '다트머스 회의'… 인공 지능을 토론하다 1956년 '다트머스 회의'… 인공 지능을 토론하다1955년 8월 31일, 세계의 유명 과학자 수십 명은 생각하는 능력을 갖춘 기계를 연구하자는 편지를 받았어요. 이 편지는 세계적인 수학·과학자들인 존 매카시, 마빈 민스키, 너대니얼 로체스터, 클로드 섀년이 보낸 것이었죠. '기계가 공부를 한다?' 생소한 아이디어에 흥미를 느낀 많은 학자가 다음해 여름에 미국 다트머스 대학교에 모였어요. 이 회의를 학자들이 모인 학교의 이름을 따서 '다트머스 회의'라고 불러요. 다트머스 회의에 모인 학자들은 '지능을 가진 기계'의 이름을 고민하다가 존 매카시가 제안한 '인공 지능'이라는 이름을 쓰기로 했어요. 인공 지능을 영어로 '아티피셜 인텔리전스(Artificial Intelligence)'라고 해요. 줄여서 에이 .. 2018. 9. 4. 이전 1 다음
