마일과 관련 없는 글이지만,
개인적으로 너무 흥미롭게 들었던 알파고 근황!
듣고나서 드는 생각이,
미래에 우리 애들은 뭘해야 먹고 살려나...
[출처] 김어준의 뉴스공장 원종우 과학이야기코너
2018. 01.10
https://youtu.be/23Nm2hNLTio
재미있네요
산업화가 이루어질 때 블루컬러 들이 반대했다지요
앞으로는 기계가 할 수 없는 일을 해야 하는데.
상상하기 어렵네요
결국 인간만이 할 수 있는 인간의 즐거움을 위한 일들
요컨대 문학. 예술, 연예. 스포츠 등으로 압축되고, 나머지 복잡한 일들은 컴퓨터가 하는 날이 오지 않을까요?
저도 요거 무척 흥미롭게 들었어요.
3줄요약 좀 부탁합니다 .
알파고는 초딩이었고 중딩 형아들 나타남.
이 형아들 원리만 알려줌 몇 시간만에 종목 불문 알파고 포함 슈퍼컴 다 이김.
김어준이 “그만 연구해” 외침.
라디오에선 나중에 상위 버전이 사회 발전을 위해 내리는 결정을 인간들은 이해할 수 없을거라며 걱정하다 끝났어요.
감사합니다 !
중딩 알파고한테 루팅 원리만 알려주면 발권까지 해주는 겁니꽈 ?
항공사 알파고가 룹홀은 다 막아 버리는 겁니다. ㅎㅎㅎ
요약 감사합니다 ㅎㅎ 요약하신 대로라면 원종우라는 분은 머신러닝의 미래에 대해서 전문가는 아닌 듯 하네요 ㅎㅎ
일단 머신러닝엔 여러 갈래가 있지만 미래를 위한 '결정' 을 할 수 있은 분야는 결국 대량의 데이터 → 피쳐 익스트랙션 → (일부라도) 레이블링 → 트레이닝 → 인퍼런스 (결정)의 단계를 거치게 되는데요. 여기서 일단 어떤 결과가 나왔던 상관없이 ①이 피쳐는 왜 들어갔냐 ②저 피쳐는 왜 안 넣었냐로 20년정도는 충분히 싸우고 남습니다... 그리고나서 피쳐에 대한 합의가 도출되면 이제는 스태이셔너리 데이터가 미래에 대한 예측에도 유효한가로 (전문용어로 '그 때는 맞고 지금은 다르다!') 20년정도 싸울 수 있습니다. 그러면 이제 40년쯤 지났죠. 이 때가 되면 요즘 활발히 연구중인 whitebox optimization 이 다 준비가 됩니다. 모델이 결정을 내리면 (또는 실수를 하면) 왜 그런 결정을 내렸는지 이젠 속속들이 알 수 있습니다 ㅎㅎ 제 생각에는 이 모든게 준비가 안되면 모델이 만든 그 어떤 예측도 인간사회의 영향을 주기 힘들 듯 합니다.
저는 요즈음 머신러닝이나 AI에 초점이 맞춰져 있는데, 실제로는 automation이 훨씬 큰 영향을 주고 있다고 생각해요. 요즘 신설된 공장들은 자동화 비율이 최소 70~80%이상은 되는 듯해요. 미국 대기업들 몇조 투입해서 잡 늘린다고 보면 일자리는 겨우 몇백개 수준에서 그치는 거 보면.. 바로 5년 10년후가 조금 두렵네요.
+1
맞습니다... 머신러닝에 대한 걱정은 로봇팔에 비하면 너무 먼 시기에 대한 걱정일지도 모릅니다. 로보틱스의 발전은 정말 바로 눈앞에 닥친 문제죠. 지난 10년간 차량가격이 거의 안올랐는데 이유가 로봇팔 때문이라더군요. 차 한대 조립하는데 있어서 점점 더 적은 사람이 필요해지고 있다고...
구글에 알파고가 있다면 DMV엔 AI @이슬꿈 이 있다요
엘런머스크가 지금 세계는 가상세계일수도 있다라는 말이 어떨땐 진짜같게도 느껴져요.
그걸 느끼신다면 매트릭스에서 깨어나실 수도ㅋ
댓글 [15]