스토리
- 인공지능은 1900년대 중반부터 있던 개념.
- 뇌과학을 컴퓨터로 옮긴게 뉴럴네트워크.
- 최근에 들어 구현이 가능함과 함께 상용화 중.
- 딥러닝은 뉴럴네트워크의 깊은 단계. (DNN)
- 딥러닝은 영상인식, 음성인식, 복잡한 분야 에서 사용하기 적절.
- 확률적인 인공지능의 예는 IBM의 왓슨 등
- 머신러닝의 대표적인 예는 스팸필터링 등
머신러닝
- 학습방법 : 지도, 비지도, 강화(알파고)
빅데이터, 멀티미디어 시대
- 인공지능은 데이터를 많이 가져야 성능을 향상시킬 수 있음.
- 수 많은 데이터를 학습하는 인공지능에게 매우 적합한 시대가 도래했음.
왜 GPU를 사용할까?
- 사람으로 비유하자면
CPU는 손이 몇개없는 친구이며 힘이 정말 강함. - GPU는 손이 정말 많은 친구임.
- 정말 큰 짐을 들고가기엔 CPU가 유리하지만,
수많은 작은 짐들을 들고가기엔 GPU를 사용한다. - 인공지능은 수많은 데이터를 처리해야하기 때문에 GPU가 유리하다.
개인적인 생각
- 사람은 사회적 동물이며, 노인을 공경할 줄 안다.
- 연장자를 공경하며 그들의 지식을 이어받으며 지구를 지배했음.
- 컴퓨터의 장점은 데이터를 컴퓨터에게 쉽게 복제할 수 있다는 것.
- 인공지능이 하나 만들어지면 새로운 인공지능을 쉽게 만들수 있게되며
인간의 특장점이 하나 사라지는 것. - 인공지능을 잘못 이용하면 반드시 큰일이 나겠지만,
인간이 불꽃을 다루며 지금까지 도달한 것 처럼
이 기술 또한 올바르게 다루면 큰 발전이 있지 않을까 싶다.
🚄계속 앞으로🚄