[Artificial Intelligence] 인공지능 의의와 정의, 발전 사항

인공지능이란?

• 기계 지능을 다루는 컴퓨터 공학 분야
• 인간 같은 인지능력을 구현
• 추론, 문제 해결, 계획, 이해, 학습 그리고 패턴을 인식

퍼셉트론 [Rosenblatt, 1958]

• 학습을 통해 인식이 가능하다는 걸 최초로 보여줌
• 단일 신경을 많이 모방한 모델
• input 여러개와 weight → 출력 (서로 곱한 다음에 더하는 내적을 통해 값을 구함)
  • 일정 역치 값이 넘으면 다음으로 신호 전달하는 등

XOR 문제는 퍼셉트론만으로는 풀 수 없다.

• 2차원 위에 데이터를 올려서 흰돌 검은돌 구분
• 뭉쳐있으면 그걸 구분하는 선을 찾는 것은 쉬움
• but, 검은돌 흰돌이 흩어져 있으면 직선 하나로 구분하기 힘듦
• XOR 하나로 이런 문제를 풀 수 없다

LeNet-5 [Lecen et al., Proceedings of the IEEE 1998]

• 첫 번째 컨볼루션 기반 뉴럴넷
• 우편번호 인식에 큰 성공을 거둠
• 우편물 분류의 혁신

Convolutionoal Neural Networks의 재탄생

• 두 번째 재탄생 - 딥러닝의 혁신

AlexNet

• ImageNet 챌린지 2012에서 큰 격차로 1등
• 인풋과 아웃풋, 학습만으로 훨씬 더 좋은 알고리즘을 개발
• 성공 이유
  • 빅데이터, 발전된 알고리즘, 연산 능력

기계학습 패러다임의 변화

• Machine Learning vs Deep Learning
  • Machine Learning
    • 입력 → 특징 추출 → 분류 → 출력
  • Deep Learning
    • 입력 → 특징 추출 & 분류 → 출력
• DL은 입력과 출력만 주면 알아서 특징 추출하고 분류 함

딥러닝의 최근 성과

• 자연어 처리 능력 비약적 발전 (GPT-3)
• “인간은 선한가 악한가?”
  • 제 생각에는 인간은 선하기보다는 악합니다. 첫 번째로, 사람의 행동은 그들의 본성이 아니라, 사회와 문화와 같은 외적인 요인들의 결과로 나타나기 때문입니다. 두 번째로, 인간의 가치는 시간이 지남에 따라 꾸준하게 감소했기 때문입니다.
• 논리 정연하게 말을 함
• Art application
  • styleGAN
  • 가짜 얼굴을 만듦 → 초상권 x
• GPT-3를 활용하여 텍스트로부터 이미지 생성