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위데이터랩

[인공지능 만화] 50. 인공지능 차세대 톱스타 한국인 조경현 교수 [인공지능 만화] 50. 인공지능 차세대 톱스타 한국인 조경현 교수 인공지능 차세대 톱스타 한국인 조경현 교수 인공지능 4대 천왕이라 불리는 거장들이 있습니다. 인공지능 분야를 개척한 제프리 힌튼, 신경망으로 CNN을 만든 얀 레쿤, 딥러닝을 만들어낸 요슈아 벤지오, 그리고 코세라를 창립해 인공지능 교육에 이바지한 앤드류 응이 바로 그들이죠. 이들의 뒤를 이을 차세대 톱스타가 우리나라에서 등장했는데요, 제프리 힌튼의 추천으로 2018 주목할 인물 50에 오르고 얀 레쿤이 한 인터뷰에서 '천재'라고 말하며 요슈아 벤지오와 함께 논문도 쓴 그 인물은?! 바로 딥러닝을 이용한 자연어 처리 분야 최고 연구자로 우뚝 선 한국인 조경현 교수 입니다. 조경현 교수는 딥러닝 엘리트 코스를 밟았다고 해도 과언이 아닐 정.. 더보기
[강승우의 머신러닝 이야기] 전이학습, 머신 간의 지식 전수 [강승우의 머신러닝 이야기] 전이학습, 머신 간의 지식 전수 근대 물리학을 이끈 아이작 뉴턴은 “내가 더 멀리 보았다면, 이는 거인들의 어깨 위에 올라서 있었기 때문”이라고 말했다. 이는 현재 우리의 지식은 지난 오랜 기간 동안 선조들이 전수해진 지식을 바탕으로 그 위에 새로운 지식을 계속 쌓아 올려왔다는 것을 의미한다. 인간은 한 세대에서 얻은 지식을 교육을 통해 후손에게 전달한다. 그리고 다음 세대는 전수받은 지식을 바탕으로 다시 새로운 지식을 찾아 나가는 것이다. 머신러닝(Machine Learning)은 컴퓨터가 주어진 데이터에서 특정한 패턴, 규칙 혹은 그 사이의 관계와 같은 지식을 찾아내는 기술이다. 컴퓨터가 찾아낸 지식은 다음에 사용하기 위해 저장장치에 저장할 수 있다. 그리고 인간이 지식을.. 더보기
[강승우의 머신러닝 이야기] 진짜보다 진짜같은 가짜 ‘딥페이크’ [강승우의 머신러닝 이야기] 진짜보다 진짜같은 가짜 ‘딥페이크’ 기술은 아무 죄가 없지만, 이를 사용하는 의도에 따라 나쁜 기술이 될 수도 있다. 딥러닝(Deep Learning)은 인공지능 기술의 발전을 한 차원 높이고 기존의 학문적인 영역에서 다양한 분야에서 실제로 사용할 수 있는 상용 수준으로 발전하고 있다. 그러나 이런 딥러닝 기술은 양날의 검으로도 작용할 수 있다. 딥러닝 기술을 이용한 챗GPT(ChatGPT)가 사람과 거의 구분할 수 없는 수준의 대화를 할 수 있는 것과 마찬가지로 딥페이크(Deepfake) 기술은 실제 이미지와 구분할 수 없는 정교한 가짜 이미지를 만들어 낼 수 있는 기술로 순작용과 역작용을 동시에 보여주고 있다. 딥러닝 기반의 딥페이크 기술은 진짜 같은 사진, 목소리, 영상.. 더보기
[강승우의 머신러닝 이야기] AI의 편견을 만드는 데이터 편향 [강승우의 머신러닝 이야기] AI의 편견을 만드는 데이터 편향 2016년 호주에에서 공부중인 타이완계 뉴질랜드인 리차드 리(Richard Lee)는 크리스마스를 같이 보내기 위해 뉴질랜드로 돌아가려다, 당혹스러운 상황에 부딪혔다. 온라인 여권 갱신을 위해 업로드한 자신의 사진이 뉴질랜드 정부에 의해 아래와 같은 메시지와 함께 거부되었기 때문이다. “당신이 업로드하려는 사진은 다음의 이유로 규정에 위배됩니다: 눈을 감았습니다(The photo you want to upload does not meet our criteria because: Subject eyes are closed)” 당시 뉴질랜드 정부는 인공지능을 이용해 여권 사진 심사를 자동화했다. 사진에 대한 거부는 인공지능의 판단 결과였다. 상대적.. 더보기
[강승우의 머신러닝 이야기] 무료 데이터에 대한 독점적 권리는 누구에게 있는가 현재 AI는 그림을 그리고, 작곡을 하는 창작 영역에 진입하고 있으며, 이조차도 넘어서 컴퓨터 프로그래밍이라는 추론의 영역까지 도전하고 있다. 바로 마이크로소프트(Microsoft)의 깃헙 코파일럿(GitHub Copilot)이 사용자가 원하는 소스코드를 생성하는 인공지능이다. 깃헙 코파일럿은 마이크로소프트가 운영하는 소스코드 공유 플랫폼 깃헙(GitHub) 내의 프로그램 소스코드를 학습 데이터로 사용한다. 따라서 깃헙을 사용하는 전 세계 프로그래머가 공개한 소스코드가 코파일럿의 지식의 원천이다. 지난 2022년 미국의 한 미술대회에서 인공지능이 생성한 그림의 대상 수상은 예술가들의 격렬한 반발을 일으켰다. 예술가들은 AI가 생성한 그림의 대회 출품을 제한하고, 자신의 그림을 AI 학습에 사용하지 못하도.. 더보기
[강승우의 머신러닝 이야기] 챗GPT는 어떻게 교육받을까? [강승우의 머신러닝 이야기] 챗GPT는 어떻게 교육받을까? 인공지능 챗GPT(ChatGPT)가 미국의 변호사, 의사 시험을 통과했다. 그리고, 학교 리포트와 판결문을 작성한다는 소식도 들린다. 다양한 분야에서 인공지능이 보여주는 능력은 환호를 넘어 두려움을 느끼게 한다. 최근 모학교 과제에 챗GPT를 사용해 문제가 되기도 했다. 학교 과제를 대신할 수 있는 인공지능으로 현재 교육 시스템의 위기를 얘기한다. 머신러닝(Mahcine Learning)은 인공지능을 교육하는 기술이다. 컴퓨터를 교육하는 기술의 발전이 인간 교육 기술에 해가 되는 뜻밖의 상황을 연출하고 있다. 빠르게 인간의 능력을 따라잡는 인공지능의 교육법을 살펴보자. 1902년 러시아 생리학자 파블로프는 1902년 타액이 입밖으로 흘러나오도록 .. 더보기
[강승우의 머신러닝 이야기] 어떻게 데이터가 변하니 – 데이터 드리프트(Data Drift) [강승우의 머신러닝 이야기] 어떻게 데이터가 변하니 – 데이터 드리프트(Data Drift) 며칠 전 서울의 한 초등학교의 폐교 소식을 들었다. 서울도 출산율 저하라는 사회적 변화를 벗어나지 못했다. 좁은 교실에 콩나물 시루처럼 빽빽하게 앉아 수업을 받던 ‘콩나물 교실’은 사라졌다. “시간은 모든 것을 파괴한다. …” 프랑스의 수필가 투루니에의 말처럼 시간은 있던 것을 없앤다. 그리고, 그 자리를 새로운 것을 채워 세상에 변화를 가져온다. 인공지능 챗GPT는 아직 2022년의 변화를 배우지 못했다. 2022년 세상의 변화에 대한 질문에는 오답을 내놓고 있다. 변화하는 세상에서는 인공지능의 사는 법을 살펴보자. 영화 에서 헤어지자는 은수(이영애)의 얘기에 상우(유지태)가 묻는다.. “어떻게 사랑이 변하니?.. 더보기
[강승우의 머신러닝 이야기] 되돌아 보는 인공지능의 역사 [강승우의 머신러닝 이야기] 되돌아 보는 인공지능의 역사 지난 9월(2022년 9월), 미국 ‘콜로라도 주립 박람회 미술대회’의 디지털아트 부문에서 인공지능(AI – Artificial Intelligence)이 그린 그림이 우승을 차지했다. 인간이 만든 지능이 인간의 영역으로 여겨지는 창작의 영역까지 도전하고 있는 것이다. 이는 인공지능 기술의 눈부신 발전을 보여주는 극적인 사례 중 하나다. 하지만 4차 산업혁명의 주역으로 떠오른 인공지능 기술의 발전 과정은 결코 순탄하지만은 않았다. 큰 위기만 2번을 맞이했으며, 이외에도 수많은 위기를 극복해야만 했다. 특히 이런 위기를 극복하는 과정에서 인공지능 기술은 영역을 넓히고, 정교함을 높였다. 아니면 반대로 영역을 넓히고 정교함을 더해가는 과정을 통해 힘겹.. 더보기
[강승우의 머신러닝 이야기] 설명 가능한 AI를 위한 기술 [강승우의 머신러닝 이야기] 설명 가능한 AI를 위한 기술 바둑 게임에서 인간의 능력을 넘어선 현재의 머신러닝 기술은 물체 탐지, 장애 예측 등 다양한 산업 현장에 도입되고 있다. 근래에는 대기업의 이력서 검토에도 머신러닝 기술이 사용되고 있다.(참고 : 허위 스펙·표절 자소서… AI는 알고 있다 - 부산일보 (busan.com) ) 그러나 딥러닝, 랜덤 포레스트 등 많은 머신러닝 모델은 판단과 예측의 이유를 알 수 없는 ‘블랙박스(black box)’ 모델이다. 과정을 설명할 수 없는 머신러닝의 판단은 공감하고 신뢰하기 어렵다. 특히, 이력서 검토 등과 같이 인간에 대한 판단의 경우에는 판단의 공정성 문제가 발생할 수 있다. 이에 따라서 유럽 연합은 블랙박스 같은 AI의 판단에 대해서 투명성과 설명성을.. 더보기
[강승우의 머신러닝 이야기] 머신러닝이 배우는 것 [강승우의 머신러닝 이야기] 머신러닝이 배우는 것 이세돌과의 대국에서 승리한 알파고는 반복해서 바둑을 두면서 승리의 방법을 배웠다. 머신러닝의 방법으로 인공지능의 기억 속에 바둑을 두는 방법을 새겨 넣었다. 그런데, 인공지능은 무엇을 배우는 것일까? 우리가 머리 속으로 바둑의 다음 수를 내다보는 방법을 인공지능은 어떻게 찾는 것일까? 인공지능의 기억 속에 어떻게 승리의 방법이 기록되는 것일까? 머신러닝이 배우는 것에 대해서 얘기할 때, 데이터에서 ‘패턴을 배운다’ 혹은 ‘규칙을 배운다’ 라는 추상적인 표현을 쓰기도 한다. 틀렸다고 할 수는 없지만 이는 머신이 배우는 것에 대한 구체적인 내용을 얘기하고 있지는 않다. 구체적인 내용을 이해하지 못하면 이를 응용하기 어렵다. 예를 들어 기존에 훈련된 머신러닝 .. 더보기

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