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제레미 하워드 (Jeremy Howard): 컴퓨터 학습이 가져올 훌륭하고도 끔찍한 잠재적효과/ 영어를 배우세요 본문
이런 글이 로봇 카테고리에 들어가도 되는 지 고민이 됩니다. 그 이유는 인공지능이 로봇과 다른 주제라서가 아닙니다. 사무직 회사원, 공무원이 하는 일 대부분은, 아직 인간의 전유물로 여겨지는 창조적인 발상이 필요한 일과 인간적인 감성이 필요한 분야를 빼면, 자연어를 듣고 말하는 인공지능이 하는 일과 본질적인 차이가 없쟎아요. 그런 게 아니라, 이 주제 글이 엄청 늘 것 같아서 그냥 인공지능을 별개 분류로 빼야 하나 싶어서 끄적여본 소리였습니다.
제레미 하워드 (Jeremy Howard):
컴퓨터 학습이 가져올 훌륭하고도 끔찍한 잠재적효과
TEDxBrussels · 19:45 · Filmed Dec 2014 .. 그러니까, 작년 겨울에 나온 영상.
- 제레미 하워드는 캐글이라는 머신러닝 연구 그룹의 리더.
- Arther Samuel: 기계학습의 아버지
- 구글의 검색은 머신러닝의 결과. 아마존의 상품제안, 페이스북도 마찬가지.
- 최근의 무인자동차도 그 원리는 이것.
- 생명과학전공자가 없는 연구그룹이 머신 러닝을 사용해 신약발견에 진전.
- 딥러닝이라 불리는 과정은 인간 사고과정 자체를 모방함. 범용이므로 인간의 다른 활동을 모방하는 데도 응용 가능.
- 예) 영어를 "듣고" 중국어로 통역하는 프로그램.
- 예) 교통표지판을 인식하고 정답을 내는 프로그램
- 예) 구글, 동영상에서 사람과 고양이를 구별하도록 프로그램을 학습시킴
- 시간을 주고 연습을 많이 시킬수록 실력이 좋아짐.
- 예) 바이두의 이미지 검색 시스템. (구글과 네이버도 비슷한 게 있음)
; 그런데 컴퓨터가 "이해했다"는 게 무슨 뜻일까?
- 인공지능은 이제 문장을 읽고 늬앙스를 분석할 수 있음
- 이제 컴퓨터는 읽고, 쓰고, 듣고, 말할 수 있음.
- 예) 잘 훈련시킨 인공지능은 조직 사진을 보고 암세포를 더 잘 구별해내고, 진단자료를 보고 환자의 예후를 더 잘 예측함. 의사보다 더 잘!
- 예) 의료사진을 보고 미세한 각 조직을 자동으로 식별하고 색칠해 구별할 수 있음.
게다가, 진단해내는 데 있어 병든 조직만큼 그 주변 조직의 모습도 중요하다는 걸 알아냄.
이 시스템은 애초에 의학전문가와 컴퓨터 전문가가 같이 개발한 것.
그런데 2013년들어서는 이 학습을 한 딥러닝 인공지능의 도움을 받은 컴퓨터 전문가들이 비슷한 시스템을 만들어냄.
- 예) 의사들이 진단을 하는 데 15분이 걸린다 치자. 여기서 (마치 헨리 포드시대에 공장노동자 행동을 분석했듯 의사의 행동을 분석해서) 가장 중요하고 자동화하지 못하거나 하면 안 되는 부분을 의사에게 맡기고, 나머지를 인공지능이 대신하면 3분으로 줄일 수 있을 것이다. 1 2 그걸로 의료인력 부족 문제를 해결할 수 있다.
- 예) 사진을 분류할 때, 사람이 몇 가지 시범을 보이면 컴퓨터는 나머지 수억 가지에 그걸 적용할 수 있다. 중요한 건 사람이 개별 알고리즘을 작성한 게 아니라 분류만 해주면 컴퓨터가 늬앙스랄까 알아채고는 규칙을 만들어 적용한다는 것. 이건 다른 데도 적용할 수 있다.
- 전세계 선진국의 서비스업종 80%는 본질적으로 컴퓨터가 대신할 수 있다. 그리고 인공지능은 더 빨리 처리할 수 있다(그리고, 최고 인재와 달리 최고 인공지능은 필요한 만큼 무한정 복제가능하고, 사람을 상대할 경우 시분할로 나눠쓸 수도 있다).
사람은 시간에 따라 숙련되는 정도가 선형적이다.
컴퓨터는? 더 나은 인공지능->더 나은 생산성 반복은 지수적이다...라고.
산업혁명기와 기계학습 혁명기의 차이라는 그래프.
생산성을 어떻게 정의해 잡았는 지 모르겠는데, 산업혁명기에는 기계 동력을 쓸 만큼 다 쓰고 나니 생산성 증가의 기울기는 다시 완만해졌다고 함. 하지만 기계학습은 그런 게 없을 거라고 함.
결국, 인간이 일터에서 컴퓨터와 경쟁해 이기려 하는 건, 희망없는 행동이 되는 세상이 온다는 결론?
다른 설명은 없이 마지막에 이걸 보여주고 끝냄.
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