인공지능 시나리오

인공지능 시나리오
인공 지능의 수준 차이가 기업의 가치를 결정하는 시대가 된다.
    - 구글이나 페이스 북은 사람들의 마우스 클릭을 예측하여 광고비를 산정
    - 페덱스는 고객이 경쟁사로 떠날 가능성을 90% 수준의 정확도로 예측
    - HP는 자사 직원들이 이직할 가능성을 예측
    - 테스코는 고객들이 계산대 앞에서 어떤 할인 쿠폰을 사용할지 예측
    - 영국의 한 은행은 은행 계좌 거래 패턴을 분석, 테러 협의자를 예측
    - 생명보험 회사는 당신이 언제 죽을지를 예측....
 
ㅇ 경쟁은 예측 성능에서 승부가 날 것이다. 뛰어난 예측 능력이 뛰어난 의사 결정으로 직결되기 때문이다.
 
ㅇ 인공지능은 네 단계로 나눈다.
 
    1) 아주 약한 인공 지능: 지능이나 감정을 흉내..스스로 학습하는 능력, 약한 수준의 자율성, 제한된 합리적 행위....패턴, 사이클, 트랜드를 기반으로 한 외삽법 예측 정도만가능하다.
 
    2) 약한 인공 지능 : 스스로 학습 능력을 갖는
    3) 강한 인공 지능 : 현명함에 도달하는
    4) 아주 강한 인공 지능: 판단력과 자율성을 갖는..완전한 자유의지를 가지고
        스스로 판단하는 가치 평가를 따라 자기 목적을 만들고 성취하는 행위를 할 수
        있는 단계
 
ㅇ 2025년 정도면 완전 자율주행 자동차가 상용화될 것으로 예측하고 있다.
 
ㅇ 2017년이면 딥 러닝 기술을 장착한 구글 번역기가 64개 언어를 완벽하게 통역해 줄 것이다.
 
ㅇ 예측과 발명이 자동화되는 시대가 온다....
인공지능의 궁극적인 목표가 예측과 창조 능력의 획득이기 때문이다.
새로운 발견, 혹은 발명은 '가설-추론-시험'을 반복하는 과정에서 나온다.
기계학습은 스스로 가설을 세우고, 추론하고, 시험을 한다.
미래에 발견과 발명이 자동화될 수 있는 이유다.
 
ㅇ 곤충들도 인지 체계를 갖는다. 주변 환경으로부터 오는 자극(정보)를 지각하여 적절히 반응하는 아주 간단한 인지 시스템이다.
 
ㅇ 강한 인공지능부터 지능과 감정을 가진 사피엔스 종의 특징인 현명함에 도달할 것
 
ㅇ IBM은 인텔보다 먼저 인간의 뇌 구조를 닮은 새로운 칩을 설계했다. 일명, 시냅스 칩이다......'내장 메모리 순차 처리 방식'.....IBM은 폰 노이만 병목을 해결하기 위해 인간의 뇌 작동 방식을 모방한 신경망 칩인 시냅스 칩을 개발....메모리, 계산, 통신이 통합 운영될 수 있도록 병렬 구조로 배열된 ...
 
ㅇ  트루노스를 이용하면 초저력 상태에서 이미지 인식, 번역, 딥러닝 성능을 향상시킬 수 있다.
 
ㅇ 컴퓨터가 인간의 두뇌 속도를 따라잡는 데만 7~14년 정도 걸릴 것으로 추정하고, 인지 능력이나 복잡한 사고를 따라잡으려면 휠씬 더 많은 시간이 소요될 것으로 추정
 
ㅇ  레이 커즈와일.....2045년 경이면,,,,,인간 두뇌의 패턴 인식 능력, 문제 해결 능력, 감정 및 도덕적 지능을 얻어 모든 지식에 접근하여 모든 지식을 습득하는 초지능 기계가 될 것이라고 예측했다.
 
ㅇ 강한 인공지능 도움으로 인간 지능 자체가 증강되는 시대를 일컫는 말......인간이 개발한 다른 디바이스들과 결합하여 인간의 신체적, 정신적 능력을 비약적으로 향상시킬 가능성이 크다.
 
ㅇ 로봇도 언젠가는 자의식을 가질 수 있고, 자의식을 가지면 감정과 자유의지를 가질 가능성이 충분하다는 의미...
 
ㅇ 21세기 말이나 22세기 초에 등장.....아주 강한 인공지능은 인간처럼 개별적으로 완전한 자유의지 (강한 자율성)을 가지고 스스로 판단하는 가치 평가에 따라 자기 목적을 만들고 성취하는 행위를 할 것으로 보인다....인공지능이 자율성을 가지려면 지각과 학습 능력이 있어야 한다.
 
ㅇ 커넥톰이 게놈 염기수보다 100만 배 많지만, 가파르게 발전하는 인공지능 IT, BT, NT의 도움을 받는다면 30~40년 이내에 인간 커넥톰 지도를 완성할 수 있을 것...
 
ㅇ 2050~2070년 경이면 유전자 지도와 커넥톰 지도를 동시에 사용할 수 있게 되어 인간 역량 진보의 혁명이 시작될 것...
 
ㅇ 양자 컴퓨터 등이 발전하여 21세기 중반이면 인간 뇌 전체를 시뮬레이션 할 수 있는 수준이 된다.
 
ㅇ 클라우드 기술의 핵심은 가상화와 분산처리.....
 
ㅇ 스스로 알고리즘을 짜는 인공 지능, 이 정도에서 놀라지 말라. 산업혁명이 인간의 근력을 자동화했다면, 정보혁명은 인간의 두뇌를 자동화한다.
 
ㅇ 인공지능을 만들어 내기 위해서는 컴퓨터 공학은 물론이고 논리학, 인식론, 언어학, 윤리학, 심리학, 지각, 추론, 뇌공학, 신경과학, 시스템 제어이론, 인공두뇌학, 확률, 수학, 경제학 등 다양한 배경지식이 필수적이다.
 
ㅇ 인공지능 자체는 지각을 동작으로 연결하는 과정을 구현하는 함수의 집합(알고리즘)
 
ㅇ 인공지능의 의사결정방식(알고리즘)은 경제학에서 사용하는 효용이론과 수학에서 사용되는 논리적 계산이나 확률론을 기반으로 한 '결정이론'에 따른다.
 
ㅇ 딥러닝...알파고는 48층이라는 깊은 층을 가지고 기계학습을 하는 인공지능이다. 물론 딥러닝도 약점이 있다. 아직까지는 실시간 학습을 할 수 없다는 것이 약점이다.
 
ㅇ 인간의 뇌는 10의 11승개 뉴런이 10의 14승개로 연결된 분산병렬처리시스템이다.
 
ㅇ 기술과 기계공학이 만들어 내는 디바이스는 매개체이고, 결국은 그런 기술이나 새로운 디바이스를 통해서 만들어지는 데이터로부터 사람들의 다양한 생각, 심리, 행동의 변화들을 어떻게 창조적으로 이끌어 내느냐, 어떻게 더 나은 미래와 행복을 구현해 내느냐는 인문사회학 분야의 새로운 부흥을 이끌어 낼 가능성이 크다.
 
ㅇ 개인이 준비할 것은 미래에 대한 공부다.
 
ㅇ 세상에 대한 이해와 미래에 대한 예측을 하는 주체가 사람에서 인공지능으로 넘어가게 될 것이다.
 
ㅇ 현재는 약한 인공지능 시대.....이 단계에서는 슈퍼컴퓨터의 연산 속도와 정보 저장 성능이 아주 중요하다.  강한 인공 지능의 단계에는 커넥톰, 유전자 분석, 나노 및 바이오 기술 등이 중요하다.
 
ㅇ 강한 인공지능이 가능하려면 현재의 슈퍼컴퓨터보다 연산 속도가 1억 배 이상 빠른 양자 컴퓨터나 자기 컴퓨터, 원자 컴퓨터 등이 상용화되어야 한다.....양자 컴퓨터, 원자 컴퓨터, DNA 컴퓨터 등은 10의 30승 이상의 연산 속도를 가능케 하는 기술들
 
ㅇ 슈퍼컴퓨터가 인간 뇌 기능을 시뮬레이션 할 수 있는 연산 속도를 갖게 되는 시기는 2020년경이고, 개인 컴퓨터가 인간의 뇌의 연산 속도와 같아지는 시기는 2030~ 2035년 경에 가능해진다.
 
ㅇ 제 3차 로봇혁명은 기계가 자율성, 자발성, 자기 통제력을 획득하기 시작하고, 서서히 인공 피조물이라는 개념에서 벗어나는 시기라고 예측했다.
 
ㅇ 21세기 내에 인간이 기계에 지배받는 상황이 벌어질 가능성은 낮다고 예측한 데는 그 이유가 있다. 수천 년 동안 인류가 만들어 낸 가장 큰 장점은 정신이다. 인류는 시대가 변할 때마다 적응력을 발휘할 정도로 정신 에너지를 끌어낸다.
 
ㅇ 오히려 신기계, 신기술을 사용하는 인간과 그렇지 못한 인간들 간의 대립과 격차를 걱정해야 한다.
 
ㅇ 22세기....두뇌 작용을 완벽하게 모방한 인공두뇌가 완성될 가능성이 크다.
 
ㅇ 인공지능의 발전은 선진국 고용시장보다 신흥국 고용시장에 더 큰 타격을 줄 것..
 
ㅇ 인공 지능과 공존할 직업을 찾으라
    - 인공지능이 할 수 없는 곳에서 일을 한다. 복잡한 3D 업종이나 완전히 창의적인 영역이다
    - 인공지능을 관리 및 유지하는 데 필요한 노동과 지식을 공급하는 일을 한다.
    - 인공지능과 함께 협업하는 곳에서 일을 한다.
    - 인공지능을 활용해서 인간 노동 생산성을 증가시키는 창의적인 일을 한다.
    - 새로운 인공지능을 만드는 일을 한다.