728x90 반응형 딥러닝2 못된 상사를 갈구는 발칙한 상상 5 - 인간의 딥러닝 최근 2~3년 동안 가장 많이 들은 용어 중 하나가 인공지능이다. 반복되는 활동의 메타 데어터를 축적하면 패턴을 알 수 있다. 이 패턴에 따라서 반응하고 지속적인 데이터의 수집을 누적함으로 변화에도 대응할 수 있다. 딥러닝, 머신러닝이라고 이름 붙였진 내용을 보면 기술을 다루는 사람들이 대단해 보인다. 그러나 사람은 훨씬 더 우수하다. 사람이 오리지널이고 기계가 사람의 능력을 복제하는 카피캣이다. 논리적인 접근을 하면 아주 기초적인 생각이다. 전문성을 갖기 위해서 반복 훈련을 하고, 그 훈련을 통해서 미묘한 차이를 깨닫는 점은 우리가 항상 하고 있는 활동이다. 오감을 통해서 지식을 습득하고, 관찰을 통해서 사람들의 행동 양식을 예측하는 것과 마찬가지다. 기계는 많은 양의 데이터를 처리할 수 있지만, 인간.. 2019. 2. 15. 인공지능과 딥러닝 [도서]인공지능과 딥러닝 마쓰오 유타카 저/박기원 역/엄태웅 감수 동아엠앤비 | 2015년 12월 내용 편집/구성 종종 내가 왜 이런 책을 읽고 있는지 스스로 궁금하다. 이세돌을 이긴 인공지능의 딥러닝 세계를 파헤치다라는 거창한 타이틀이 달렸다. 이세돌을 이긴것이지 인간을 이긴것은 아니다라는 명언을 남긴 이세돌의 위대함이 더 뛰어난지 판단하기 어려운가? 겸손함이란 위대함 만으로도 나는 이세돌이 훨씬 더 위대하다고 생각한다. 바둑이란 한 분야에서 19*19 격자에서 두가지 돌이 만들어가는 수는 인간의 머리속에 다 넣지는 못하겠지만, 기계에는 가능하다. 그것을 응용하는 것은 또 다른 일이다. 알파고도 인간이란 표본이 없다면 그 많은 기보와 데이터를 어디서 만드는가? 기계는 자가능력이 없다고 생각한다. 자가능.. 2016. 5. 29. 이전 1 다음 728x90 반응형
