AI(Artificial Intelligence; 인공지능)를 만드는 전문가를 대신하는 "AI전문AI"

기술과 유행/공정, 제작과정, 노동대체 .☞ 펌보다 링크

매트릭스 애니메이션판에 등장하는 '제로원'이 생각난 기사였습니다. ;;

로봇(AI)이 인권을 얻어 돈을 소유할 수 있게 되고, 

호사가의 도움으로 종자돈을 얻은 다음 시스템 트레이딩으로 돈벌어 

스스로를 개량하면서 로봇 HW/SW회사의 주식을 오십 년 백 년 이백 년 매집하면

그 다음부터는 일사천리.. ??


http://clien.net/cs2/bbs/board.php?bo_table=news&wr_id=2303907


기사 자체는 그런 먼 미래이야기는 아니고,

구글 등 미국의 이 분야 첨단을 걷는 회사와 연구기관들이, 현재 단계의 인공지능 연구와 만들어놓은 인공지능 소프트웨어를 개량하는 데 인공지능 소프트웨어를 활용하면서 전문가 인시(man hour)를 줄이고 있다는 이야기입니다.


위 링크에 언급된 기사를 메모합니다.

  • 기계학습(머신러닝) 모델을 설계하는 일까지 AI에게 맡기기 위한 연구 진행 중. 성공하면 기계학습 전문가도 어느 정도 AI로 대체할 것.
    ; 천재와 자본가와 그들을 시중들어주는 사람빼고 웬만한 일자리는 다 로봇이 대신하는 시대가 오는 걸까요? 돈이 돈을 버는 게 아니라 로봇이 돈을 벌어 로봇이 쓰는 시대? 글자 그대로 "인간이 소외되는 시대?" 뭔 소리여! 
  • MIT테크놀로지리뷰, “AI가 AI 만들기를 배운다” (다음에 메모한 기사)
  • 구글 브레인, 오픈AI(엘런 머스크), MIT미디어랩 등이 비슷한 연구 진행
  • 언어처리성능 검사용 기계학습시스템을 AI가 설계하도록 한 경우 https://arxiv.org/abs/1611.01578
  • 구글의 AI연구 그룹인 ‘구글 브레인’은 이같은 기계학습 시스템 모델을 SW가 디자인하도록 함. 오류가 약간 많지만 속도는 더 빨라.
  • 구글의 또다른 그룹 딥마인드, 그리고 오픈AI(Open AI), MIT, 캘리포니아대, 버클리대학 등이 참여
  • MIT테크놀로지리뷰: "자가기동(Self-Srating) AI기술이 현실화되면, 경제 전반에 걸쳐 기계학습SW 도입 속도가 빨라질 것"
  • 산업과 사회 인프라 전체에 AI 응용이 크게 확산되고 있는 것에 비해, AI전문가는 부족함.
    ; 그래서 부족한 인재를 교육해 투입하는 시기보다 앞서 기존 AI전문가의 생산성을 크게 올리는 "AI전문AI"가 먼저 현장에 도입될 것임. 그리고 관련 기술이 기계지능의 지평을 더 넓힐 것
  • 제프 딘(구글 브레인): “기계학습에 대한 전문지식, 데이터, 컴퓨팅 파워가 필요하다”, “기계 학습 전문 기술에 대한 필요성을 없앨 수 있을까?”, ‘자동 기계 학습’
  • MIT미디어랩은 객체 인식용 딥러닝 시스템을 설계하는 SW를 개발해 오픈소스로 공개할 계획
  • 이 소프트웨어는 원래 머신러닝모델을 설계하고 시험하는 데 들어가는 시간을 줄이기 위해 만든 것.
    프로젝트에 필요한 전문가 수를 줄이고, 전문가들이 더 고차원적인 문제에 열중하도록 시간을 주며, 전체적인 개발 기간을 단축하려는 노력의 결과.
  • '배우기'를 학습하는 SW
  • 요수아 벤지오 몬트리올대 교수: 
  • "딥러닝 기술이 부상하면서 이런 접근방식이 효과를 나타내고 있지만, 아직까지 이런 작업이 극단적으로 강력한 컴퓨팅 파워를 요구하기 때문에 머신러닝 전문가를 부분적으로 대체하기엔 실용성이 떨어진다"

https://www.technologyreview.com/s/603381/ai-software-learns-to-make-ai-software/

Robotics

AI Software Learns to Make AI Software

Google and others think software that learns to learn could take over some work done by AI experts.

by Tom Simonite  January 18, 2017



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