다른 사람들 의견

• 은우 (09-07-31 01:02)

    ai는 가능하다고 봅니다. 새로운 것을 저장하도록 만들고, 기존에 있는 지식과 새로운 정보를 연결하게 만들면 창의적인 결과물이 나올수도 있죠. 이것이 인간이 배우는 방식이죠.
  ai는 가능하다고 보나, 효율성을 갖출려면 오랜 연구가 필요하다고 봅니다.

  ai는 가능하다고 봅니다. 새로운 것을 저장하도록 만들고, 기존에 있는 지식과 새로운 정보를 연결하게 만들면 창의적인 결과물이 나올수도 있죠. 이것이 인간이 배우는 방식이죠. ai는 가능하다고 보나, 효율성을 갖출려면 오랜 연구가 필요하다고 봅니다.
• 은우 (09-07-31 01:08)

    예를 들어서, 컴퓨터에게는 뉴욕시의 아이스크림소모가 많아 질 수록 아프리카의 그 해 사망률이 높아진다는 정보를 가지고 있습니다(이것은 우리도 알고 있는 사실입니다.). 하지만 "그 이유는 태양이 강해서이다." 라는 사실을 유추해 낼 수 없습니다. '태양이 강하면 아프리카의 사망률이 높아진다' 라는 데이터와, '태양이 강하면 뉴욕에서 아이스크림 소모량이 증가한다' 라는 데이터가 있어야 유추가 가능한 시스템이라는 것이죠.
  ---->수만대의 컴퓨터를 놓으면 배우는 과정을 통해
  ''태양이 강하면 뉴욕에서 아이스크림 소모량이 증가한다'=>이런 결과를 내놓는 컴퓨터는 있을 것이라고 봅니다. 이과정에 맞다고 생각하는 컴퓨터가 많아질수 있다고 생각합니다. 그럼 컴퓨터들 사이에 새로운 발견이 맞다고 퍼지겠죠.
  
  
  예전에 인간의 예로 들어보면 지구가 둥글다는 사실은 몰랐으나 똑똑한 한 인간이 의견을 내놓았고, 처음에는 대다수의 인간이 부정했으나.
  
  자꾸 똑똑하다고 생각하는 사람이 그게 옳다고 말하더니
  결국 지구가 둥글다는 사실이 맞다는 걸 모두가 알게됫엇죠

  예를 들어서, 컴퓨터에게는 뉴욕시의 아이스크림소모가 많아 질 수록 아프리카의 그 해 사망률이 높아진다는 정보를 가지고 있습니다(이것은 우리도 알고 있는 사실입니다.). 하지만 "그 이유는 태양이 강해서이다." 라는 사실을 유추해 낼 수 없습니다. '태양이 강하면 아프리카의 사망률이 높아진다' 라는 데이터와, '태양이 강하면 뉴욕에서 아이스크림 소모량이 증가한다' 라는 데이터가 있어야 유추가 가능한 시스템이라는 것이죠. ---->수만대의 컴퓨터를 놓으면 배우는 과정을 통해 ''태양이 강하면 뉴욕에서 아이스크림 소모량이 증가한다'=>이런 결과를 내놓는 컴퓨터는 있을 것이라고 봅니다. 이과정에 맞다고 생각하는 컴퓨터가 많아질수 있다고 생각합니다. 그럼 컴퓨터들 사이에 새로운 발견이 맞다고 퍼지겠죠. 예전에 인간의 예로 들어보면 지구가 둥글다는 사실은 몰랐으나 똑똑한 한 인간이 의견을 내놓았고, 처음에는 대다수의 인간이 부정했으나. 자꾸 똑똑하다고 생각하는 사람이 그게 옳다고 말하더니 결국 지구가 둥글다는 사실이 맞다는 걸 모두가 알게됫엇죠
• 은우 (09-07-31 01:26)

    예를 들어서, 컴퓨터에게는 뉴욕시의 아이스크림소모가 많아 질 수록 아프리카의 그 해 사망률이 높아진다는 정보를 가지고 있습니다(이것은 우리도 알고 있는 사실입니다.). 하지만 "그 이유는 태양이 강해서이다." 라는 사실을 유추해 낼 수 없습니다. '태양이 강하면 아프리카의 사망률이 높아진다' 라는 데이터와, '태양이 강하면 뉴욕에서 아이스크림 소모량이 증가한다' 라는 데이터가 있어야 유추가 가능한 시스템이라는 것이죠.---------------->
  이것에 대해 좀더 이야기 해보자면,
  통계학에서 쓰이는 확률로 용어로 기억은 안나지만
  두 자료 사이에 밀접성을 통해 귀납시키는 알고리즘을 짠다면, 충분히 아프리카 소모량과 지구와 태양사이의 관계, 사망률의 관계를 컴퓨터가 공식을 통해 유추 가능하다고 봅니다.
  
  수백만가지 통계자료를 넣는다면 몇가지 이론을 만들테고, 이를 통해 공식 몇개가 나오면
  
  또 외부 인식장치와 다른 수만가지 자료를 혼자 저장하도록 하면서 새로만든 공식과 통계간에 관계를 비교하도록 한다면 유추를 계속할수 있다고 생각합니다.
  
  
  이를통해 충분히 ai는 가능하다고 보입니다.
  
  
  실제적으로 인간이 진화한 존재라는 명제가 맞다면, 인간도 단지 전자 원자, 에너지에 의해 발전한 존재입니다.
  또한 컴퓨터또한 전자의 흐름이구요. 좀더 발전된 형태의 컴퓨터는 양자역학을 통한 에너지 흐름으로 컴퓨터 동작한다면, 인간과 컴퓨터의 경계는 없어질수도 있다는 생각을 해봅니다.

  예를 들어서, 컴퓨터에게는 뉴욕시의 아이스크림소모가 많아 질 수록 아프리카의 그 해 사망률이 높아진다는 정보를 가지고 있습니다(이것은 우리도 알고 있는 사실입니다.). 하지만 "그 이유는 태양이 강해서이다." 라는 사실을 유추해 낼 수 없습니다. '태양이 강하면 아프리카의 사망률이 높아진다' 라는 데이터와, '태양이 강하면 뉴욕에서 아이스크림 소모량이 증가한다' 라는 데이터가 있어야 유추가 가능한 시스템이라는 것이죠.----------------> 이것에 대해 좀더 이야기 해보자면, 통계학에서 쓰이는 확률로 용어로 기억은 안나지만 두 자료 사이에 밀접성을 통해 귀납시키는 알고리즘을 짠다면, 충분히 아프리카 소모량과 지구와 태양사이의 관계, 사망률의 관계를 컴퓨터가 공식을 통해 유추 가능하다고 봅니다. 수백만가지 통계자료를 넣는다면 몇가지 이론을 만들테고, 이를 통해 공식 몇개가 나오면 또 외부 인식장치와 다른 수만가지 자료를 혼자 저장하도록 하면서 새로만든 공식과 통계간에 관계를 비교하도록 한다면 유추를 계속할수 있다고 생각합니다. 이를통해 충분히 ai는 가능하다고 보입니다. 실제적으로 인간이 진화한 존재라는 명제가 맞다면, 인간도 단지 전자 원자, 에너지에 의해 발전한 존재입니다. 또한 컴퓨터또한 전자의 흐름이구요. 좀더 발전된 형태의 컴퓨터는 양자역학을 통한 에너지 흐름으로 컴퓨터 동작한다면, 인간과 컴퓨터의 경계는 없어질수도 있다는 생각을 해봅니다.
• 훌륭한과학자가될래요 (09-07-31 01:31)

    로봇 공학이 AI와 많은 관계가 있어서 짧은 식견 하나 말씀드립니다.
  (어디까지나 제 머리에서 나온 저만의 주장입니다)
  
  초창기 로봇은 인간이 정해 놓은대로 수행하는 '기계'였으나, 점차 센서 장비로 부터 얻은 데이터를 인간이 의도한 로직의 Input으로 받아들이고 Output에 의해 움직여 왔습니다.
  많은 방법론 들이 하이브리드 형으로 발전하다가 Probabilistic Robotics 세대로 진입하게 됩니다. 주어진 Input을 그대로 적용하는 것이 아니라 Input 들을 모아서 좀 더 정확한 Output을 내기 위해 확률을 계산해 내는 것입니다.
  
  물론, 이 확률 공식도 인간이 의도해 낸 공식이지요. 하지만 기존에 센서-컨트롤러-액츄에이터 구조의 직관적인 Input to Output 사고를 벗어나서 확률적으로 조금 더 정확한 판단을 하게 되었습니다.
  
  위에서 '은우'님이 말씀하셨듯이 수많은 컴퓨터들이 비록 인간이 미리 정해놓은 공식 대로 처리를 할지언정, 그 N값이 기하급수적으로 늘어나고(무한대를 향해) 서로 복잡한 Interaction을 하며 정확한 판단의 확률을 높여나간다면 불가능한 일은 아니라고 생각합니다.
  
  1+1=2 처럼 직관적인 문제를 넘어서기 떄문에 판단의 확률을 높이는거지, 정확한 결과를 내놓을지는 아무도 모르는 불확실한 결과라는 겁니다. 결과를 이 세상의 혼돈에 맡기는 거죠. 카오스 이론과도 연관성을 지을 수 있을거 같은데 지식이 짧아서 뭐라고 말을 못하겠네요.
  인간도 실수를 하죠. AI도 실수를 하게 된다 라는게 저의 이론입니다. 초창기 AI는 끔찍할 정도로 실수를 많이 할거 같네요. 그 실수를 줄여가면 그게 지능이 높아가는거죠.
  
  제가 의학쪽에 공부를 소홀히해서 잘 모르겠지만 인간의 신경, 뇌세포도 전기가 통하는 걸로 알고 있습니다. 하지만 그 뇌세포가 얽히고 설킨 복잡도는 상상을 초월하고, 그 안에 어떤 공식들이 새겨져 있어서 판단을 하고 있는지는 앞으로 풀어가야 할 숙제가 아닐까요?
  
  반박 부탁드립니다.

  로봇 공학이 AI와 많은 관계가 있어서 짧은 식견 하나 말씀드립니다. (어디까지나 제 머리에서 나온 저만의 주장입니다) 초창기 로봇은 인간이 정해 놓은대로 수행하는 '기계'였으나, 점차 센서 장비로 부터 얻은 데이터를 인간이 의도한 로직의 Input으로 받아들이고 Output에 의해 움직여 왔습니다. 많은 방법론 들이 하이브리드 형으로 발전하다가 Probabilistic Robotics 세대로 진입하게 됩니다. 주어진 Input을 그대로 적용하는 것이 아니라 Input 들을 모아서 좀 더 정확한 Output을 내기 위해 확률을 계산해 내는 것입니다. 물론, 이 확률 공식도 인간이 의도해 낸 공식이지요. 하지만 기존에 센서-컨트롤러-액츄에이터 구조의 직관적인 Input to Output 사고를 벗어나서 확률적으로 조금 더 정확한 판단을 하게 되었습니다. 위에서 '은우'님이 말씀하셨듯이 수많은 컴퓨터들이 비록 인간이 미리 정해놓은 공식 대로 처리를 할지언정, 그 N값이 기하급수적으로 늘어나고(무한대를 향해) 서로 복잡한 Interaction을 하며 정확한 판단의 확률을 높여나간다면 불가능한 일은 아니라고 생각합니다. 1+1=2 처럼 직관적인 문제를 넘어서기 떄문에 판단의 확률을 높이는거지, 정확한 결과를 내놓을지는 아무도 모르는 불확실한 결과라는 겁니다. 결과를 이 세상의 혼돈에 맡기는 거죠. 카오스 이론과도 연관성을 지을 수 있을거 같은데 지식이 짧아서 뭐라고 말을 못하겠네요. 인간도 실수를 하죠. AI도 실수를 하게 된다 라는게 저의 이론입니다. 초창기 AI는 끔찍할 정도로 실수를 많이 할거 같네요. 그 실수를 줄여가면 그게 지능이 높아가는거죠. 제가 의학쪽에 공부를 소홀히해서 잘 모르겠지만 인간의 신경, 뇌세포도 전기가 통하는 걸로 알고 있습니다. 하지만 그 뇌세포가 얽히고 설킨 복잡도는 상상을 초월하고, 그 안에 어떤 공식들이 새겨져 있어서 판단을 하고 있는지는 앞으로 풀어가야 할 숙제가 아닐까요? 반박 부탁드립니다.
• 빨간거미 (09-07-31 01:37)

    수만대가 아니라 수백만대 컴퓨터를 연결해도 현재 기술로는 예와 같은 판단을 할 수 있는 ai가 나올 수 없구요. 대부분의 ai하는 학자들은 미래에도 불가능하다고 보고 있습니다.
  
  글쓴분의 내용으로 돌아와서
  현대 ai 기술 중에도 학습이라는 부분이 분명히 있습니다.
  그리고 서로 다른 용어 체계에 대해 이해할 수 있는 온톨로지라는 개념도 있구요.
  다만, 그런 것들이 있음에도 불구하고 사람의 지능을 갖는다는 것은 불가능하다는 것이 일반적인 견해입니다.

  수만대가 아니라 수백만대 컴퓨터를 연결해도 현재 기술로는 예와 같은 판단을 할 수 있는 ai가 나올 수 없구요. 대부분의 ai하는 학자들은 미래에도 불가능하다고 보고 있습니다. 글쓴분의 내용으로 돌아와서 현대 ai 기술 중에도 학습이라는 부분이 분명히 있습니다. 그리고 서로 다른 용어 체계에 대해 이해할 수 있는 온톨로지라는 개념도 있구요. 다만, 그런 것들이 있음에도 불구하고 사람의 지능을 갖는다는 것은 불가능하다는 것이 일반적인 견해입니다.
• 훌륭한과학자가될래요 (09-07-31 01:40)

    이런 생각을 하게 된 힌트 중 하나가, 인간이 사용하는 뇌세포는 10% 뿐이라는 데에 착안하였습니다. 뇌세포 파괴에 의한 중요한 데이터의 손상의 확률을 줄이기 위한 것이라는 이론이 지배적이지만, 확률론적 지능(?)이 진화하기 위해서 뇌세포를 늘려가다가 필요없는 뇌세포가 생겨버리고 안쓰게 되지는 않았을까 하는 생각이 들었습니다. 제가 봐도 상당히 뜬금없고 재밌네요.

  이런 생각을 하게 된 힌트 중 하나가, 인간이 사용하는 뇌세포는 10% 뿐이라는 데에 착안하였습니다. 뇌세포 파괴에 의한 중요한 데이터의 손상의 확률을 줄이기 위한 것이라는 이론이 지배적이지만, 확률론적 지능(?)이 진화하기 위해서 뇌세포를 늘려가다가 필요없는 뇌세포가 생겨버리고 안쓰게 되지는 않았을까 하는 생각이 들었습니다. 제가 봐도 상당히 뜬금없고 재밌네요.
• 빨간거미 (09-07-31 01:44)

    참고로, 현대의 ai 기술은 거의 대부분 1980년 이전의 기술입니다. 대략 20년동안 ai에 대한 연구가 활발히 있었는데, 별 진전이 없었죠.
  수많은 학자들이 수많은 연구를 해 보니, "아 불가능하구나"라고 느꼈다고나 할까요.
  
  훌륭한님께서 말씀하신 뉴런을 본뜬 신경망 등도 있긴한데, 아주 낮은 레벨의 목적에서나 사용할 수 있고, 그마저도 정확성을 보장하기가 어렵습니다.
  그럼 이런걸 병렬적으로 하면서 상호 보완하게 하면 되지 않느냐라고 할 수 있는데, 상호 연결되는 네트워크가 복잡해질수록 이에 대한 제어의 복잡도는 그로 인한 이익보다 훨씬 큽니다.
  
  대표적인 신경망인 멀티레이어퍼셉츄론의 경우만 봐도 뉴론의 뎁스가 3만 넘어가도 성능이 떨어집니다.

  참고로, 현대의 ai 기술은 거의 대부분 1980년 이전의 기술입니다. 대략 20년동안 ai에 대한 연구가 활발히 있었는데, 별 진전이 없었죠. 수많은 학자들이 수많은 연구를 해 보니, "아 불가능하구나"라고 느꼈다고나 할까요. 훌륭한님께서 말씀하신 뉴런을 본뜬 신경망 등도 있긴한데, 아주 낮은 레벨의 목적에서나 사용할 수 있고, 그마저도 정확성을 보장하기가 어렵습니다. 그럼 이런걸 병렬적으로 하면서 상호 보완하게 하면 되지 않느냐라고 할 수 있는데, 상호 연결되는 네트워크가 복잡해질수록 이에 대한 제어의 복잡도는 그로 인한 이익보다 훨씬 큽니다. 대표적인 신경망인 멀티레이어퍼셉츄론의 경우만 봐도 뉴론의 뎁스가 3만 넘어가도 성능이 떨어집니다.
• 머싸마 (09-07-31 01:48)

    은우// 그러니깐, 컴퓨터가 스스로 모르는 공식을 만들어 내는게 가능하다고 생각하시나요? 인간이 공식을 집어넣고 이러한 공식을 저러한 공식을 내놓아라. 라고 했기때문에 나온 공식이, 컴퓨터 스스로 생각을 하여 만들어낸 공식이라고 생각하시는지 궁금합니다.
  
  ''태양이 강하면 뉴욕에서 아이스크림 소모량이 증가한다'=>이런 결과를 내놓는 컴퓨터는 있을 것이라고 봅니다.
  >> 에서, 우리는 먼저 컴퓨터에게 결과를 내놓는 법을 가르켜야 하지요.
  그리고 어떤 그래프에 correlation 이 높으면 한쪽이 결과가 될 가능성이 높다고 가르켜야 합니다. 그리고 위의 전제에서는 또한 태양이 강하다는 데이터까지 컴퓨터 안에 들어있어야 저런 결과를 내놓겠지요. 그러면 태양이 강하다는 데이터를 컴퓨터 스스로 얻으려고 노력할지는, 의문입니다.
  인간은 생각하기에, 하나의 존재와 다른 하나의 존재의 연관성이 설명되지 않으면 그 연관성을 설명하기 위하여 다른 존재를 연구합니다. 컴퓨터는 주어진 데이터안에서 데이터끼리의 연관성을 공식화 할것입니다.
  
  컴퓨터가 인간에게 무한히 가까워 질 수 있다는 점은 공감합니다. 그 데이터의 양과 경계를 무한히 늘려 가면 말이지요. 그런데 컴퓨터가 무한이 인간에게 가까워 진 결과가, '인간은 ~~라면 ~~한다.' 라는 무한한 데이터의 공식화에 의해 나온 결과일까요, 아니면 컴퓨터가 '인간은 ~~라면 ~~하겠구나'라고 스스로 생각하여 나온 결과일까요?
  
  
  
  훌륭한과학자님// 맞습니다. AI도 실수를 하지요. 그런데 그 실수가 인간이 실수를 했기 때문에 그 움직임을 복사한 것인가요, 아니면 컴퓨터가 프로그램에 따르지 않고 자기생각대로 진행을 하다가 한 것인가요?
  
  제가 말하는 AI는 심리학자들의 Intelligence의 정의에 의해 '스스로 생각할 수 있는 인공지능' 입니다. 얼마나 인간과 비슷한 판단을 할 수 있느냐의 의미는 정의상으로 중요하지 않다고 봅니다.

  은우// 그러니깐, 컴퓨터가 스스로 모르는 공식을 만들어 내는게 가능하다고 생각하시나요? 인간이 공식을 집어넣고 이러한 공식을 저러한 공식을 내놓아라. 라고 했기때문에 나온 공식이, 컴퓨터 스스로 생각을 하여 만들어낸 공식이라고 생각하시는지 궁금합니다. ''태양이 강하면 뉴욕에서 아이스크림 소모량이 증가한다'=>이런 결과를 내놓는 컴퓨터는 있을 것이라고 봅니다. >> 에서, 우리는 먼저 컴퓨터에게 결과를 내놓는 법을 가르켜야 하지요. 그리고 어떤 그래프에 correlation 이 높으면 한쪽이 결과가 될 가능성이 높다고 가르켜야 합니다. 그리고 위의 전제에서는 또한 태양이 강하다는 데이터까지 컴퓨터 안에 들어있어야 저런 결과를 내놓겠지요. 그러면 태양이 강하다는 데이터를 컴퓨터 스스로 얻으려고 노력할지는, 의문입니다. 인간은 생각하기에, 하나의 존재와 다른 하나의 존재의 연관성이 설명되지 않으면 그 연관성을 설명하기 위하여 다른 존재를 연구합니다. 컴퓨터는 주어진 데이터안에서 데이터끼리의 연관성을 공식화 할것입니다. 컴퓨터가 인간에게 무한히 가까워 질 수 있다는 점은 공감합니다. 그 데이터의 양과 경계를 무한히 늘려 가면 말이지요. 그런데 컴퓨터가 무한이 인간에게 가까워 진 결과가, '인간은 ~~라면 ~~한다.' 라는 무한한 데이터의 공식화에 의해 나온 결과일까요, 아니면 컴퓨터가 '인간은 ~~라면 ~~하겠구나'라고 스스로 생각하여 나온 결과일까요? 훌륭한과학자님// 맞습니다. AI도 실수를 하지요. 그런데 그 실수가 인간이 실수를 했기 때문에 그 움직임을 복사한 것인가요, 아니면 컴퓨터가 프로그램에 따르지 않고 자기생각대로 진행을 하다가 한 것인가요? 제가 말하는 AI는 심리학자들의 Intelligence의 정의에 의해 '스스로 생각할 수 있는 인공지능' 입니다. 얼마나 인간과 비슷한 판단을 할 수 있느냐의 의미는 정의상으로 중요하지 않다고 봅니다.
• 머싸마 (09-07-31 01:50)

    빨간거미 (2009-07-31 01:37:43)
  
  결국 제 결론은 맞는 말이다 라고 하시는 건가요, 아니면 그냥 제 설을 지지해주시는 분인가요?
  
  비슷한 생각을 갖게 된 분을 만나 반갑습니다 :D.

  빨간거미 (2009-07-31 01:37:43) 결국 제 결론은 맞는 말이다 라고 하시는 건가요, 아니면 그냥 제 설을 지지해주시는 분인가요? 비슷한 생각을 갖게 된 분을 만나 반갑습니다 :D.
• 빨간거미 (09-07-31 01:53)

    결론은 맞지만, 그 근거는 틀렸다는 겁니다.

  결론은 맞지만, 그 근거는 틀렸다는 겁니다.
• 머싸마 (09-07-31 01:54)

    학습이라는게 분명히 있지요. 그런데 그 학습이
  'A라는 데이터가 있으면, F의 공식에 대입하여 C에 저장하라'
  라는 명령의 결과 아닐까요.   
  
  

  학습이라는게 분명히 있지요. 그런데 그 학습이 'A라는 데이터가 있으면, F의 공식에 대입하여 C에 저장하라' 라는 명령의 결과 아닐까요.
• 은우 (09-07-31 01:54)

    머싸마, 빨간거미/
  
  아메바도 생각이 있을까요?
  분자에서 어떻게 세포가 될수 있었을까요?
  아메바도 생각할수 있을까요?
  개미는 어떤가요?

  머싸마, 빨간거미/ 아메바도 생각이 있을까요? 분자에서 어떻게 세포가 될수 있었을까요? 아메바도 생각할수 있을까요? 개미는 어떤가요?
• 빨간거미 (09-07-31 01:55)

    은우님 기분 나쁘실수도 있는데,
  그런식의 댓글은 전문가의 반감만 살 뿐입니다.

  은우님 기분 나쁘실수도 있는데, 그런식의 댓글은 전문가의 반감만 살 뿐입니다.
• 빨간거미 (09-07-31 01:56)

    머싸마님이 말씀하시는 예는 학습이 아닙니다.
  공식을 주지 않고 데이터만 주고서 공식을 만들게 하는게 학습이라고 보시면 됩니다.

  머싸마님이 말씀하시는 예는 학습이 아닙니다. 공식을 주지 않고 데이터만 주고서 공식을 만들게 하는게 학습이라고 보시면 됩니다.
• 머싸마 (09-07-31 01:57)

    그렇다면 근본적인 근거는 무엇인지 링크라던가, 설명이 가능하신지요?
  
  단순히 수많은 연구의 추세때문에 인가요?
  
  저는 ai의 한계를 느끼고, 그 한계의 근원의 이유를 찾아 설명해보려 했습니다.

  그렇다면 근본적인 근거는 무엇인지 링크라던가, 설명이 가능하신지요? 단순히 수많은 연구의 추세때문에 인가요? 저는 ai의 한계를 느끼고, 그 한계의 근원의 이유를 찾아 설명해보려 했습니다.
• 은우 (09-07-31 01:58)

    계속 데이터를 받아 들이게 하고 그로 인해 공식을 계속 만들어 내구요.
  
  공식간에 관계를 만들어 낸다면 그게 인공지능아닐까요?

  계속 데이터를 받아 들이게 하고 그로 인해 공식을 계속 만들어 내구요. 공식간에 관계를 만들어 낸다면 그게 인공지능아닐까요?
• 은우 (09-07-31 01:59)

    가령 인간이 짠 알고리즘을 컴퓨터가 스스로 새로 발견한 공식에 따라 인간이 짠 알고리즘을 수정할수 있도록 만든다면 ai가능하다고 생각됩니다.

  가령 인간이 짠 알고리즘을 컴퓨터가 스스로 새로 발견한 공식에 따라 인간이 짠 알고리즘을 수정할수 있도록 만든다면 ai가능하다고 생각됩니다.
• 머싸마 (09-07-31 02:00)

    빨간거미//
  공식을 주어진 상황에 맞게 만들어라, 라는 틀을 주어야 그 공식을 만들지 않을까요?
  
  은우//
  ..... 아메바/개미는 실험결과를 못봐서 모르겠지만, 원숭이도 지능은 있다는 사실은 알고 있습니다.

  빨간거미// 공식을 주어진 상황에 맞게 만들어라, 라는 틀을 주어야 그 공식을 만들지 않을까요? 은우// ..... 아메바/개미는 실험결과를 못봐서 모르겠지만, 원숭이도 지능은 있다는 사실은 알고 있습니다.
• 은우 (09-07-31 02:02)

    공식을 주어진 상황에 맞게 만들어라--> 이건 원숭이에게도 있죠. 왜 동물의 dna가 이런 형태의 생각을 하도록 유전자를  포기하지 않았을 까요?
  동물이나 생물에는 계속 살도록 명령내려지는 알고리즘의 유전자가 있지 않을까요?

  공식을 주어진 상황에 맞게 만들어라--> 이건 원숭이에게도 있죠. 왜 동물의 dna가 이런 형태의 생각을 하도록 유전자를 포기하지 않았을 까요? 동물이나 생물에는 계속 살도록 명령내려지는 알고리즘의 유전자가 있지 않을까요?
• 빨간거미 (09-07-31 02:03)

    공식간에 관계를 만드는데 한계가 있습니다. 아주 낮은 수준입니다. 그래서 인간 수준의 ai는 불가능하다는 겁니다.
  물론 이를 증명할 수는 없습니다.
  하지만 수십년간 수많은 전문가에 의해 이루어진 "단순히 수많은 연구"는 인공지능 연구자들에게 이를 확신시켜 주었습니다.

  공식간에 관계를 만드는데 한계가 있습니다. 아주 낮은 수준입니다. 그래서 인간 수준의 ai는 불가능하다는 겁니다. 물론 이를 증명할 수는 없습니다. 하지만 수십년간 수많은 전문가에 의해 이루어진 "단순히 수많은 연구"는 인공지능 연구자들에게 이를 확신시켜 주었습니다.
• 머싸마 (09-07-31 02:04)

    데이터를 모으고, 그걸 poly fit, curve fit, 혹은 linear fit을 이용하여 공식을 만들게 공식을 짜는걸 말슴하시는 것 같네요. 맞나요, 빨간거미님?

  데이터를 모으고, 그걸 poly fit, curve fit, 혹은 linear fit을 이용하여 공식을 만들게 공식을 짜는걸 말슴하시는 것 같네요. 맞나요, 빨간거미님?
• 훌륭한과학자가될래요 (09-07-31 02:06)

    과연 우리 인간이 생각하고 있는게 정말 스스로 생각해 낸 "창조"라고 생각하시나요? 태초에 우주에 존재하고 있던 법칙을 발견해 낸 것은 아닐까요?
  우리도 우주의 일부이고 우주의 법칙과 단서를 습득한 뒤에 기존에 살아오면서 발견했던 공식에 대입하여 또다른 공식이나 단서를 찾아낸 것이라면?
  
  "인간이 만물의 영장이고 스스로 생각한다" 라는 개념 자체가 원래는 있을 수 없는 모순일지도 모른다는 생각이 듭니다. 착각하고 있는거죠. 당연히 그렇게 나와야 하는 논리적 결과의 흐름에 본능을 맡긴채 따라갔는데 그걸 인간이 창조했다라고 포장한건 아닐까요?
  태초에 발명이란건 없다는거죠. 발견만 있을뿐..
  
  피타고라스의 정리와 같은 수학 공식은 발견이라고들 합니다. 그런데 이런 과학적 발견을 활용해서 뭔가를 만들었다고 새로운 것을 창조한 걸까요? 지우개와 연필을 합치면 당연히 지우개 연필이 되는건데, 이걸 발명이라고 해야 하나요, 아니면 언젠간 발견되었을 운명인 "지우개 연필"을 발견한 것이라고 해야 하나요?
  
  인간이 꾸준히 우주 만물을 과학적으로 이해하고 있지만 아직 얼마나 더 많은 법칙을 발견할지 모르겠네요. 어쩌다 제가 이런 생각까지 하게 됐는지 모르겠어요. 이러다가 사이비 종교에 빠질거 같네요 ㅎㅎ

  과연 우리 인간이 생각하고 있는게 정말 스스로 생각해 낸 "창조"라고 생각하시나요? 태초에 우주에 존재하고 있던 법칙을 발견해 낸 것은 아닐까요? 우리도 우주의 일부이고 우주의 법칙과 단서를 습득한 뒤에 기존에 살아오면서 발견했던 공식에 대입하여 또다른 공식이나 단서를 찾아낸 것이라면? "인간이 만물의 영장이고 스스로 생각한다" 라는 개념 자체가 원래는 있을 수 없는 모순일지도 모른다는 생각이 듭니다. 착각하고 있는거죠. 당연히 그렇게 나와야 하는 논리적 결과의 흐름에 본능을 맡긴채 따라갔는데 그걸 인간이 창조했다라고 포장한건 아닐까요? 태초에 발명이란건 없다는거죠. 발견만 있을뿐.. 피타고라스의 정리와 같은 수학 공식은 발견이라고들 합니다. 그런데 이런 과학적 발견을 활용해서 뭔가를 만들었다고 새로운 것을 창조한 걸까요? 지우개와 연필을 합치면 당연히 지우개 연필이 되는건데, 이걸 발명이라고 해야 하나요, 아니면 언젠간 발견되었을 운명인 "지우개 연필"을 발견한 것이라고 해야 하나요? 인간이 꾸준히 우주 만물을 과학적으로 이해하고 있지만 아직 얼마나 더 많은 법칙을 발견할지 모르겠네요. 어쩌다 제가 이런 생각까지 하게 됐는지 모르겠어요. 이러다가 사이비 종교에 빠질거 같네요 ㅎㅎ
• 빨간거미 (09-07-31 02:06)

    머싸마님이 말씀하시는 방법은 학습 중 아주 기초적인 부분입니다.
  그런데 학습이라는게 사실은 인간의 학습방법을 본따 만든 것입니다.
  예를 들어서 SOM이라는 학습방법은 아기가 빛의 자극을 받으면서 빛의 파장(색)을 점차 구분할 수 있게 하는 방식에서 따왔습니다.
  
  위에서도 언급했던 멀티레이어퍼셉츄런은 일반적인 뉴런에서 아이디어를 따온거구요.

  머싸마님이 말씀하시는 방법은 학습 중 아주 기초적인 부분입니다. 그런데 학습이라는게 사실은 인간의 학습방법을 본따 만든 것입니다. 예를 들어서 SOM이라는 학습방법은 아기가 빛의 자극을 받으면서 빛의 파장(색)을 점차 구분할 수 있게 하는 방식에서 따왔습니다. 위에서도 언급했던 멀티레이어퍼셉츄런은 일반적인 뉴런에서 아이디어를 따온거구요.
• 머싸마 (09-07-31 02:07)

    은우// 공식을 주어진 상황에 맞게 '주어진 공식으로써' 만들어라.
  와, 공식을 주어진 상황에 맞게 생각해서 끼워맞춰라. 는 엄연히 틀리다고 생각합니다.

  은우// 공식을 주어진 상황에 맞게 '주어진 공식으로써' 만들어라. 와, 공식을 주어진 상황에 맞게 생각해서 끼워맞춰라. 는 엄연히 틀리다고 생각합니다.
• 훌륭한과학자가될래요 (09-07-31 02:08)

    인간 수준의 AI는 불가능하다.. 가 아니라 아직 못찾았다.. 라는게 제 생각입니다~

  인간 수준의 AI는 불가능하다.. 가 아니라 아직 못찾았다.. 라는게 제 생각입니다~
• 머싸마 (09-07-31 02:08)

    빨간거미//
  결국은 인간의 학습방법을 본따 공식화하여 데이터를 주면 그 공식에 따라 학습할 수 있게 하는 것이군요!

  빨간거미// 결국은 인간의 학습방법을 본따 공식화하여 데이터를 주면 그 공식에 따라 학습할 수 있게 하는 것이군요!
• 빨간거미 (09-07-31 02:10)

    저는 이에 대한 얘기는 그만 하겠습니다.
  더 궁금한 점이 있으시면 가까운 학교의 AI 교수님들께 질문들 하심이 나을 것 같습니다.

  저는 이에 대한 얘기는 그만 하겠습니다. 더 궁금한 점이 있으시면 가까운 학교의 AI 교수님들께 질문들 하심이 나을 것 같습니다.
• 훌륭한과학자가될래요 (09-07-31 02:11)

    학습 방법이란 공식들을 무한히 엮어가며 인터렉션을 이루면서 확률론적으로 높은 결론을 도출해 나간다면 언젠간 이룰 수 있지 않을까요?

  학습 방법이란 공식들을 무한히 엮어가며 인터렉션을 이루면서 확률론적으로 높은 결론을 도출해 나간다면 언젠간 이룰 수 있지 않을까요?
• 머싸마 (09-07-31 02:12)

    언젠가는 RAM이 TB단위를 넘어서는 것 등은 가능해지겠지요.
  
  시간이 무한대라면 무한정의 데이터를 모으는 것이 가능해지니, 로봇이 인간의 행동을 그대로 무한대에 가깝게 따라할 수 있다는 점은 저도 동의하는 바 입니다.
  
  제 질문은, 'AI가 인간/인간의 생각방법을 단순히 주어진 공식 내에서 복사 하는게 아닌, 스스로 생각하고 감정을 지닌 AI가 가능하느냐' 입니다.

  언젠가는 RAM이 TB단위를 넘어서는 것 등은 가능해지겠지요. 시간이 무한대라면 무한정의 데이터를 모으는 것이 가능해지니, 로봇이 인간의 행동을 그대로 무한대에 가깝게 따라할 수 있다는 점은 저도 동의하는 바 입니다. 제 질문은, 'AI가 인간/인간의 생각방법을 단순히 주어진 공식 내에서 복사 하는게 아닌, 스스로 생각하고 감정을 지닌 AI가 가능하느냐' 입니다.
• 슈퍼스타 (09-07-31 02:14)

    무슨 질문을 취조하듯이...

  무슨 질문을 취조하듯이...
• 머싸마 (09-07-31 02:16)

    슈퍼스타//
  제 행동의 무례함은 사과드리겠습니다.
  
  단지 제 스스로 내린 보잘것 없는 결론이 보편적인 것인지, 아니면 그 반대인지, 그에 관한 논문이라던가 사례는 있는지 너무 궁금해서 그리하였습니다.
  
  

  슈퍼스타// 제 행동의 무례함은 사과드리겠습니다. 단지 제 스스로 내린 보잘것 없는 결론이 보편적인 것인지, 아니면 그 반대인지, 그에 관한 논문이라던가 사례는 있는지 너무 궁금해서 그리하였습니다.
• 빨간거미 (09-07-31 02:22)

    에고 끝내려고 하는데 제 의도와 전혀 다른 방향으로 가시는 것 같아서 위에서 제가 쓴 댓글을 인용합니다.(정말 마지막입니다.)
  
  "훌륭한님께서 말씀하신 뉴런을 본뜬 신경망 등도 있긴한데, 아주 낮은 레벨의 목적에서나 사용할 수 있고, 그마저도 정확성을 보장하기가 어렵습니다.
  그럼 이런걸 병렬적으로 하면서 상호 보완하게 하면 되지 않느냐라고 할 수 있는데, 상호 연결되는 네트워크가 복잡해질수록 이에 대한 제어의 복잡도는 그로 인한 이익보다 훨씬 큽니다."
  
  위의 문장을 이해하셔야 왜 무한히 엮어봐야 소용없다는 것을 이해할 수 있습니다.
  물론 위의 얘기는 현재 AI 기술의 관점에서의 얘깁니다. 따라서 더 좋은 AI기술을 만들면 되지 않느냐고 생각할 수 있는데, 인간 수준의 학습이 가능한 AI기술을 만드는 것이 불가능한다는게 AI전문가들의 견해입니다.
  
  음냐.. 술에 취하니 표현도 엉망이고 말이 많아지네요. 이해를 부탁합니다.

  에고 끝내려고 하는데 제 의도와 전혀 다른 방향으로 가시는 것 같아서 위에서 제가 쓴 댓글을 인용합니다.(정말 마지막입니다.) "훌륭한님께서 말씀하신 뉴런을 본뜬 신경망 등도 있긴한데, 아주 낮은 레벨의 목적에서나 사용할 수 있고, 그마저도 정확성을 보장하기가 어렵습니다. 그럼 이런걸 병렬적으로 하면서 상호 보완하게 하면 되지 않느냐라고 할 수 있는데, 상호 연결되는 네트워크가 복잡해질수록 이에 대한 제어의 복잡도는 그로 인한 이익보다 훨씬 큽니다." 위의 문장을 이해하셔야 왜 무한히 엮어봐야 소용없다는 것을 이해할 수 있습니다. 물론 위의 얘기는 현재 AI 기술의 관점에서의 얘깁니다. 따라서 더 좋은 AI기술을 만들면 되지 않느냐고 생각할 수 있는데, 인간 수준의 학습이 가능한 AI기술을 만드는 것이 불가능한다는게 AI전문가들의 견해입니다. 음냐.. 술에 취하니 표현도 엉망이고 말이 많아지네요. 이해를 부탁합니다.
• 머싸마 (09-07-31 02:22)

    빨간거미// 명확한 설명 감사합니다.
  그리고 저는 그 AI기술을 만드는 것이 불가능하다는 이유가 언어의 장벽때문이라고 생각하구 있구요 ;ㅁ;. 이 이상은 철학적 토론이 되겠군요.

  빨간거미// 명확한 설명 감사합니다. 그리고 저는 그 AI기술을 만드는 것이 불가능하다는 이유가 언어의 장벽때문이라고 생각하구 있구요 ;ㅁ;. 이 이상은 철학적 토론이 되겠군요.
• 돌아온백수 (09-07-31 02:31)

    한때 신경회로망에 관심을 가졌던 사람으로써 (90년대초 한창 유행할때)....
  뭐, 미래를 알 수 없죠. 그래서 불가능하다는 얘기는 하지 않겠습니다만. 우리가 살아있을때 볼 확률은 거의 제로로 수렴한다고 생각해요.
  
  기술이라는 것이 break through 가 있어야 비약적으로 발전하는데요. 어디서 어떻게 나타날 수는 있겠지만, 지금 우리가 접할 수 있는 기술에서 AI 를 실현시킬 뭔가가 있다고 생각지는 않습니다.

  한때 신경회로망에 관심을 가졌던 사람으로써 (90년대초 한창 유행할때).... 뭐, 미래를 알 수 없죠. 그래서 불가능하다는 얘기는 하지 않겠습니다만. 우리가 살아있을때 볼 확률은 거의 제로로 수렴한다고 생각해요. 기술이라는 것이 break through 가 있어야 비약적으로 발전하는데요. 어디서 어떻게 나타날 수는 있겠지만, 지금 우리가 접할 수 있는 기술에서 AI 를 실현시킬 뭔가가 있다고 생각지는 않습니다.
• 컴공 (09-07-31 02:57)

    인공지능의 한 분야인 자연어 처리 분야를 공부하는 사람입니다.
  저도 공부시작한지 오래되진 않았지만...
  ai 분야는 사실상 어떤 큰 벽에 부딪힌 느낌입니다.
  흔히 말하는 넘사벽??
  빨간거미님이 말씀하신대로 사용되는 수학모델도 대부분 10~20년 이상 된것들입니다.
  통계적인 방법을 많이 쓰는데 뭐 사람도 경험을 통해 학습하니까
  ai 라면 ai 겠지요
  인공지능을 어떻게 정의 내릴지는 모르겠지만
  지금은 얼마나 흉내를 잘내느냐를 연구하는 중이죠.
  엇비슷하게 흉내 내는것 조차 정말 힘듭니다.
  
  그리고 과연 먼미래에 인간의 지능 구현이 가능할것인가?
  글쎄요
  의학자에게 "불로불사는 가능합니까?"
  라는 묻는 격인데요
  당연히 불가능한지는 알수없습니다.
  하지만 경험적으론 가능할거 같지가 않다는 것입니다.

  인공지능의 한 분야인 자연어 처리 분야를 공부하는 사람입니다. 저도 공부시작한지 오래되진 않았지만... ai 분야는 사실상 어떤 큰 벽에 부딪힌 느낌입니다. 흔히 말하는 넘사벽?? 빨간거미님이 말씀하신대로 사용되는 수학모델도 대부분 10~20년 이상 된것들입니다. 통계적인 방법을 많이 쓰는데 뭐 사람도 경험을 통해 학습하니까 ai 라면 ai 겠지요 인공지능을 어떻게 정의 내릴지는 모르겠지만 지금은 얼마나 흉내를 잘내느냐를 연구하는 중이죠. 엇비슷하게 흉내 내는것 조차 정말 힘듭니다. 그리고 과연 먼미래에 인간의 지능 구현이 가능할것인가? 글쎄요 의학자에게 "불로불사는 가능합니까?" 라는 묻는 격인데요 당연히 불가능한지는 알수없습니다. 하지만 경험적으론 가능할거 같지가 않다는 것입니다.
• 언제나 무한도전 (09-07-31 03:04)

    제 생각에 아직 만족할 만한 수준의 인간을 닮은 AI가 나오지 못하는 가장 큰 이유는 1) 아직 인간이 어떻게 사고하는지에 대한 이해가 부족하기 때문에 (인간이 어떻게 배우지? 애들은 어떻게 언어를 습득할까? 어떻게 몇 개의 사물을 통한 일반화를 할 수 있지? ),  2) AI의 구현이 컴퓨터를 통해서만 이루어진다고 한정하는 것 (반도체 대신 바퀴벌레의 뇌를 모아서 연결하면 과연 지능이 높아질까?), 그리고 3) intelligence에 대한 포괄적인 이해의 부족 (과연 파리는 intelligence가 있을까? IQ가 낮지만, 음악에 뛰어난 재능을 보이는 사람은 어떻게 하지?), 이런 부분이 위의 논의에서 가려진 부분이 아닐까 합니다.
  
  더불어, 언어를 습득하는 과정, 일반적인 표상을 형성하는 과정, 추상적인 개념을 확립하는 것들 모두는 인간이 인간의 지능으로 이해한 지능의 단편이지만, 실제 뇌가 어떻게 그런 작업들을 수행하는지에 대한 이해는 요원합니다. 뇌는 그런 개념 자체가 없거나, 우리 지능이 파악하는 것과 전혀 다른 개념 체계 아래서 움직일 수 있거든요.
  
  그러므로, 현재 AI의 시도는 무언가 닮은 것을 만드는 것이 목표인데, 보여지는 현상만 있지 (언어, 개념, 학습 등등), 그 현상의 실체 파악이 안 된 상태이기 때문에, 여전히 답보 상태가 아닌가 생각합니다. 너무 당연하죠.
  
  그러나 저러나...
  전 AI가 안 되도, 요즘 사용하는 컴퓨터도 만족스럽던데...
  나중에 말 안듣는 AI 나타나면 어쩌실려구 ^^;
  갑자기 옛날 와탕카 만화가 생각나서...
  

  제 생각에 아직 만족할 만한 수준의 인간을 닮은 AI가 나오지 못하는 가장 큰 이유는 1) 아직 인간이 어떻게 사고하는지에 대한 이해가 부족하기 때문에 (인간이 어떻게 배우지? 애들은 어떻게 언어를 습득할까? 어떻게 몇 개의 사물을 통한 일반화를 할 수 있지? ), 2) AI의 구현이 컴퓨터를 통해서만 이루어진다고 한정하는 것 (반도체 대신 바퀴벌레의 뇌를 모아서 연결하면 과연 지능이 높아질까?), 그리고 3) intelligence에 대한 포괄적인 이해의 부족 (과연 파리는 intelligence가 있을까? IQ가 낮지만, 음악에 뛰어난 재능을 보이는 사람은 어떻게 하지?), 이런 부분이 위의 논의에서 가려진 부분이 아닐까 합니다. 더불어, 언어를 습득하는 과정, 일반적인 표상을 형성하는 과정, 추상적인 개념을 확립하는 것들 모두는 인간이 인간의 지능으로 이해한 지능의 단편이지만, 실제 뇌가 어떻게 그런 작업들을 수행하는지에 대한 이해는 요원합니다. 뇌는 그런 개념 자체가 없거나, 우리 지능이 파악하는 것과 전혀 다른 개념 체계 아래서 움직일 수 있거든요. 그러므로, 현재 AI의 시도는 무언가 닮은 것을 만드는 것이 목표인데, 보여지는 현상만 있지 (언어, 개념, 학습 등등), 그 현상의 실체 파악이 안 된 상태이기 때문에, 여전히 답보 상태가 아닌가 생각합니다. 너무 당연하죠. 그러나 저러나... 전 AI가 안 되도, 요즘 사용하는 컴퓨터도 만족스럽던데... 나중에 말 안듣는 AI 나타나면 어쩌실려구 ^^; 갑자기 옛날 와탕카 만화가 생각나서...
• FSH (09-07-31 06:02)

    ai 비전공자로 일반적인 상식 수준에서 한마디 해보겠습니다.
  
  "ai가 가능한가" 이런 문제는 인간이 생각할 수 있는 가장 심오한 주제중 하나라고 생각합니다. 비슷하게 어려운 문제로 "인간의 지성이란 무엇인가(여기에 대해서는 많은 철학적 탐구가 있어왔죠) "가 있고, 최고로 심오한 주제는 "인간이란 무엇인가" 즉, 우리 자신에 대한 앎이죠. 그래서 종교(마루 종 에 가르칠 교, 최고의 가르침으로 이라는 뜻)는 대부분 인간존재에 대한 이야기들로 가득 차 있습니다.
  
  근대 철학의 경험론중에 이런 이야기가 나옵니다. 사람이 어떤 두 현상간에 인과관계가 있다는 걸 배우는 메커니즘은 - 두 현상이 비슷한 시간적 선후관계에서 나타나는 것을  반복적으로 경험하면 두현상을 표상하는 관념들이 자동적으로 연결되어진다. (흄의 연상작용)
  
  그럼 연상작용을 할 수 있는 ai를 한번 만들어 보자면, 현상을 구성하는 수많은 표상중에서 잡다한 것들은 다 제거하고(자연에 일어나는 일중에 완전히 같은 일은 없으므로) 핵심적인 거 몇개로 인과 관계를 만들어야 하는데, 무엇을 제거해야하는지를 결정해주는 판단이 필요하고 또 그 판단을 하려면 다른 판단이 필요하고...무한 과정...어렵네요.
  
  제 생각에는 자연이 인간을 만드는데 수억년의 시간이 걸렸고, 인간도 자연의 일부인데 자연이 비슷하게 어려운 일을 또한번 단시간에 만들 수 있을까 하는 의문이 듭니다.

  ai 비전공자로 일반적인 상식 수준에서 한마디 해보겠습니다. "ai가 가능한가" 이런 문제는 인간이 생각할 수 있는 가장 심오한 주제중 하나라고 생각합니다. 비슷하게 어려운 문제로 "인간의 지성이란 무엇인가(여기에 대해서는 많은 철학적 탐구가 있어왔죠) "가 있고, 최고로 심오한 주제는 "인간이란 무엇인가" 즉, 우리 자신에 대한 앎이죠. 그래서 종교(마루 종 에 가르칠 교, 최고의 가르침으로 이라는 뜻)는 대부분 인간존재에 대한 이야기들로 가득 차 있습니다. 근대 철학의 경험론중에 이런 이야기가 나옵니다. 사람이 어떤 두 현상간에 인과관계가 있다는 걸 배우는 메커니즘은 - 두 현상이 비슷한 시간적 선후관계에서 나타나는 것을 반복적으로 경험하면 두현상을 표상하는 관념들이 자동적으로 연결되어진다. (흄의 연상작용) 그럼 연상작용을 할 수 있는 ai를 한번 만들어 보자면, 현상을 구성하는 수많은 표상중에서 잡다한 것들은 다 제거하고(자연에 일어나는 일중에 완전히 같은 일은 없으므로) 핵심적인 거 몇개로 인과 관계를 만들어야 하는데, 무엇을 제거해야하는지를 결정해주는 판단이 필요하고 또 그 판단을 하려면 다른 판단이 필요하고...무한 과정...어렵네요. 제 생각에는 자연이 인간을 만드는데 수억년의 시간이 걸렸고, 인간도 자연의 일부인데 자연이 비슷하게 어려운 일을 또한번 단시간에 만들 수 있을까 하는 의문이 듭니다.
• sonyi (09-07-31 08:41)

    인간이 진화로 발전했다면.. AI는 당연히 가능하겠죠. 
  
  문제는 FSH님말씀처럼.. 자연이 인간을 만드는데 걸린 시간이 문제겠죠. 우리가 살아있을 동안에는 안될거라는데 저도 한표던집니다. 뉴톤말처럼.. 그냥 큰 바다의 한켠 바닷가에서 아직 조약돌 던지는 어린애들일 지도 모르는 거죠.. 사실 지난 100년동안 새롭게 알게 된 사실들이 엄청나지 않나요.. (특히 분자생물학쪽?). 그런 뭔가가 또 열리고, 인간에 대해서 좀 더 알게 되면.. 넘사벽도 뚫릴 날도 오지는 않을까.. 생각이 드네요.. 설마 수억년이 더 걸리지는 않을 거고.. 우리 살아있을 동안에는 힘들 것 같다는 생각이드네요.
  
  뭐 그보다는 실용적인 자율로봇들은 활보할 날은 그렇게까지 멀다고는 보지 않구요.. 무인자동차같은 것들 말입니다.

  인간이 진화로 발전했다면.. AI는 당연히 가능하겠죠. 문제는 FSH님말씀처럼.. 자연이 인간을 만드는데 걸린 시간이 문제겠죠. 우리가 살아있을 동안에는 안될거라는데 저도 한표던집니다. 뉴톤말처럼.. 그냥 큰 바다의 한켠 바닷가에서 아직 조약돌 던지는 어린애들일 지도 모르는 거죠.. 사실 지난 100년동안 새롭게 알게 된 사실들이 엄청나지 않나요.. (특히 분자생물학쪽?). 그런 뭔가가 또 열리고, 인간에 대해서 좀 더 알게 되면.. 넘사벽도 뚫릴 날도 오지는 않을까.. 생각이 드네요.. 설마 수억년이 더 걸리지는 않을 거고.. 우리 살아있을 동안에는 힘들 것 같다는 생각이드네요. 뭐 그보다는 실용적인 자율로봇들은 활보할 날은 그렇게까지 멀다고는 보지 않구요.. 무인자동차같은 것들 말입니다.
• sonyi (09-07-31 08:44)

    근대 철학의 경험론중에 이런 이야기가 나옵니다. 사람이 어떤 두 현상간에 인과관계가 있다는 걸 배우는 메커니즘은 - 두 현상이 비슷한 시간적 선후관계에서 나타나는 것을 반복적으로 경험하면 두현상을 표상하는 관념들이 자동적으로 연결되어진다. (흄의 연상작용)
  
  -> 아.. 이런거.. 전혀 관계없는 두가지 현상.. 예를 들어 엄마 & 먹을 것..이라던가.. 먹는 행위 & 기분좋음.. 뭐 이런 전혀 관계없는 두가지 사실이 계속 반복적으로 연관이 되면.. 두가지 사이에 인과관계를 형성하는게 AI학습알고리즘에 하나 있던데요.. (저도 비전문가라서 잘 모르지만.. 수업듣다가 우연히 교과서에 나오는 아주 간단한 알고리즘이던데요..) 저도 이 알고리즘이 아주 간단하지만.. 인간을 연구하다보면, 뭐 이런 식의 알고리즘들을 잘 이용하면 버틀랙을 뚫을 날도 오지 않을까.. 하는 생각도 들더군요..

  근대 철학의 경험론중에 이런 이야기가 나옵니다. 사람이 어떤 두 현상간에 인과관계가 있다는 걸 배우는 메커니즘은 - 두 현상이 비슷한 시간적 선후관계에서 나타나는 것을 반복적으로 경험하면 두현상을 표상하는 관념들이 자동적으로 연결되어진다. (흄의 연상작용) -> 아.. 이런거.. 전혀 관계없는 두가지 현상.. 예를 들어 엄마 & 먹을 것..이라던가.. 먹는 행위 & 기분좋음.. 뭐 이런 전혀 관계없는 두가지 사실이 계속 반복적으로 연관이 되면.. 두가지 사이에 인과관계를 형성하는게 AI학습알고리즘에 하나 있던데요.. (저도 비전문가라서 잘 모르지만.. 수업듣다가 우연히 교과서에 나오는 아주 간단한 알고리즘이던데요..) 저도 이 알고리즘이 아주 간단하지만.. 인간을 연구하다보면, 뭐 이런 식의 알고리즘들을 잘 이용하면 버틀랙을 뚫을 날도 오지 않을까.. 하는 생각도 들더군요..
• 오재준 (09-07-31 09:21)

    저도 AI쪽에는 지금 정체되고 약간 비관적으로 들은거 같습니다.
  
  지금의 인공지능은 어느정도 규칙이 있는 것을 대응하는 것으로 알고 있습니다. 가장 흔히 이야기 되는 것이 체스(?) 정도일것인데 이것은 비교적 몇가지 안되는 규칙으로 되어 있죠.
  
  문제는 어차피 인공지능이라는 것이 현재로는 CPU와 프로그램 언어로 만들어져야 하는데(미래에는 달라질지도^^) 그럴려면 수식(확률 포함)이 나와야 한다는 것이 아닐까 싶습니다. 사람들이 흔히 이야기 하는 인공지능은 아마 영화 A.I.에 나오는 정도의 수준을 원하는 것일 것인데 무슨 일이 일어날지 모르는 현실 세계에 대해서 완벽히 알아서 판단하는 알고리즘을 짠다라... 신이라 불러도 될 듯 싶군요^^
  
  어쨌든 현재로는 어렵지 않나 싶습니다. 결국 만드는 주체는 사람인데 사람은 시간이 자연처럼 많지 않아서 수천년 수만년을 랜덤함수 돌리지는 못할 것 같습니다(진화론을 기초로 이야기하자면요). 뭐 어느날 갑자기 유에프오니 뭐니로 득템을 한다면 또 모르겠죠. 그럼 치팅인가... 아니면 신의 개시라든지...
  
  뭐 미래야 어찌될 그것은 누가 알겠습니까

  저도 AI쪽에는 지금 정체되고 약간 비관적으로 들은거 같습니다. 지금의 인공지능은 어느정도 규칙이 있는 것을 대응하는 것으로 알고 있습니다. 가장 흔히 이야기 되는 것이 체스(?) 정도일것인데 이것은 비교적 몇가지 안되는 규칙으로 되어 있죠. 문제는 어차피 인공지능이라는 것이 현재로는 CPU와 프로그램 언어로 만들어져야 하는데(미래에는 달라질지도^^) 그럴려면 수식(확률 포함)이 나와야 한다는 것이 아닐까 싶습니다. 사람들이 흔히 이야기 하는 인공지능은 아마 영화 A.I.에 나오는 정도의 수준을 원하는 것일 것인데 무슨 일이 일어날지 모르는 현실 세계에 대해서 완벽히 알아서 판단하는 알고리즘을 짠다라... 신이라 불러도 될 듯 싶군요^^ 어쨌든 현재로는 어렵지 않나 싶습니다. 결국 만드는 주체는 사람인데 사람은 시간이 자연처럼 많지 않아서 수천년 수만년을 랜덤함수 돌리지는 못할 것 같습니다(진화론을 기초로 이야기하자면요). 뭐 어느날 갑자기 유에프오니 뭐니로 득템을 한다면 또 모르겠죠. 그럼 치팅인가... 아니면 신의 개시라든지... 뭐 미래야 어찌될 그것은 누가 알겠습니까
• 공도링 (09-07-31 10:30)

    토론은 재미있는 것 같은데 주제 자체가 이미 전문가들이나 과학철학자들이 수십년 논쟁하고 있어서 괜찮은 관련서적이 있을 것 같은 느낌입니다. 추천해 주실만한 책 혹시 아는 거 있으신지요?

  토론은 재미있는 것 같은데 주제 자체가 이미 전문가들이나 과학철학자들이 수십년 논쟁하고 있어서 괜찮은 관련서적이 있을 것 같은 느낌입니다. 추천해 주실만한 책 혹시 아는 거 있으신지요?
• 슈퍼스타 (09-07-31 11:27)

    머싸마님의 글을 보면 참 공부에 대한 열의가 대단하신 것 같습니다. 부럽습니다!
  
  음 저역시 ai 는 결국 불가능하다의 의견인데요, 좋은 의견들을 윗분들이 다 내주시니 저는 뭐 딱히 새로운 의견을 내기 좀 힘드네요 ^_^;
  
  이분야는 역시 뇌과학, 심리학 쪽과 같이 발전되어야 하는 분야가 아닌가 싶습니다. to learn, to think abstractly 를  통계학으로는 설명이 안되는 분야이기 때문이지 않을까 합니다.

  머싸마님의 글을 보면 참 공부에 대한 열의가 대단하신 것 같습니다. 부럽습니다! 음 저역시 ai 는 결국 불가능하다의 의견인데요, 좋은 의견들을 윗분들이 다 내주시니 저는 뭐 딱히 새로운 의견을 내기 좀 힘드네요 ^_^; 이분야는 역시 뇌과학, 심리학 쪽과 같이 발전되어야 하는 분야가 아닌가 싶습니다. to learn, to think abstractly 를 통계학으로는 설명이 안되는 분야이기 때문이지 않을까 합니다.
• 윤성진 (09-07-31 15:52)

    논의가 너무 길어서 글을 다 읽지는 않았는데, 그냥 제 생각 한마디 해봅니다.
  
  AI가 제대로 되려면 먼저 사람의 뇌를 알아야 될 겁니다. 지금 사람의 뇌에 대해 아는 바가 거의 없는 걸로 압니다.
  
  사람의 뇌가 무슨 단위로 구성되어 있으며, 그 개별 단위의 역할, 입력과 출력, 그리고 각 단위가 서로 어떻게 interaction하는 것인지.. 그런 것들이 완전하게 규명이 된다면, 그거랑 똑같이 구현하면 되지 않을까 싶습니다.
  
  물론 그렇게 되기 위해서는 현재의 컴퓨터 기술로는 연산속도나 이런 면에서 거의 불가능할 수도 있겠습니다만... 뭐 안될건 없겠죠.
  

  논의가 너무 길어서 글을 다 읽지는 않았는데, 그냥 제 생각 한마디 해봅니다. AI가 제대로 되려면 먼저 사람의 뇌를 알아야 될 겁니다. 지금 사람의 뇌에 대해 아는 바가 거의 없는 걸로 압니다. 사람의 뇌가 무슨 단위로 구성되어 있으며, 그 개별 단위의 역할, 입력과 출력, 그리고 각 단위가 서로 어떻게 interaction하는 것인지.. 그런 것들이 완전하게 규명이 된다면, 그거랑 똑같이 구현하면 되지 않을까 싶습니다. 물론 그렇게 되기 위해서는 현재의 컴퓨터 기술로는 연산속도나 이런 면에서 거의 불가능할 수도 있겠습니다만... 뭐 안될건 없겠죠.
• sodips (09-07-31 18:08)

    인간의 두뇌를 전자기기와 결합시켜서, 우리가 분석 가능한 영역까지 뉴런 구성방식을 우리들 스스로 변화시키지 않는 한 인공지능을 분석하는 건 절대 불가능일겁니다 아마
  
  그리고 뉴런만 있는게 아니고 뉴런을 둘러싼 부분도 상당히 중요한 역할을 한다고 하던데 이걸 무슨 수로 분석하겠습니까? ㅋㅋㅋㅋ

  인간의 두뇌를 전자기기와 결합시켜서, 우리가 분석 가능한 영역까지 뉴런 구성방식을 우리들 스스로 변화시키지 않는 한 인공지능을 분석하는 건 절대 불가능일겁니다 아마 그리고 뉴런만 있는게 아니고 뉴런을 둘러싼 부분도 상당히 중요한 역할을 한다고 하던데 이걸 무슨 수로 분석하겠습니까? ㅋㅋㅋㅋ
• Wentworth (09-07-31 18:53)

    고대 그리스 시대에 철로 만든 비행기로 하늘을 나는 것에 대한 과학적 설명이 가능했을까요. 과학 수준이 일정 정도로 발전해야 유의미한 설명이 나올 수 있겠죠. 하물며 뇌 자체도 아직 밝히지 못한 이 시점에...

  고대 그리스 시대에 철로 만든 비행기로 하늘을 나는 것에 대한 과학적 설명이 가능했을까요. 과학 수준이 일정 정도로 발전해야 유의미한 설명이 나올 수 있겠죠. 하물며 뇌 자체도 아직 밝히지 못한 이 시점에...
• hayos (09-07-31 22:05)

    공학/과학 비전공자가 영화를 보거나 그냥 쉽게 생각하기에 인간을 닮은 로봇이 나올 것 같다고 생각하지만.....
  
  거의 불가능이죠....절대 인간의 지능을 따라올 수 없습니다. 특히 창조, 창의, 메타포 찾기, 은유, 비유, Six sense, 다양한 분야 지식의 Combination 그리고 그것을 통한 학문융합 -> 새로운 깨닮음 등등...
  
  Robot이 흉내내기도 힘들고 흉내내는 프로세스나 알고리즘을 구현했다고 해도 어설픈 결과주의의 따라하기 정도입니다.
  
  지금 현재 AI 기술 보세요...........공식의 유도과정은 Cost function 구해서 편미분해서 파라메터 값 찾아가면서 트레이닝하고...패턴 인식 하고.....수식의 전개과정이야 상당히 복잡하고 대단해(비전공자가 보기에) 보일 수도 있지만, 사실 완전 무식하고 단순한 발상이고 방법이지 않습니까...
  
  A.I는 딱 그 수준인 겁니다...무식하고 단순하게 인간의 지능을 흉내내본다.....지금의 인간 지능을 보다 고차원적인 수준에서 흉내내려면 Hardware의 Break through가 이루어져야 합니다. 신소재공학, 바이오공학 등과 접목이 필요할 것이구요. 알고리즘도 보다 인간을 모사하는 쪽으로 발전해야겠죠...
  

  공학/과학 비전공자가 영화를 보거나 그냥 쉽게 생각하기에 인간을 닮은 로봇이 나올 것 같다고 생각하지만..... 거의 불가능이죠....절대 인간의 지능을 따라올 수 없습니다. 특히 창조, 창의, 메타포 찾기, 은유, 비유, Six sense, 다양한 분야 지식의 Combination 그리고 그것을 통한 학문융합 -> 새로운 깨닮음 등등... Robot이 흉내내기도 힘들고 흉내내는 프로세스나 알고리즘을 구현했다고 해도 어설픈 결과주의의 따라하기 정도입니다. 지금 현재 AI 기술 보세요...........공식의 유도과정은 Cost function 구해서 편미분해서 파라메터 값 찾아가면서 트레이닝하고...패턴 인식 하고.....수식의 전개과정이야 상당히 복잡하고 대단해(비전공자가 보기에) 보일 수도 있지만, 사실 완전 무식하고 단순한 발상이고 방법이지 않습니까... A.I는 딱 그 수준인 겁니다...무식하고 단순하게 인간의 지능을 흉내내본다.....지금의 인간 지능을 보다 고차원적인 수준에서 흉내내려면 Hardware의 Break through가 이루어져야 합니다. 신소재공학, 바이오공학 등과 접목이 필요할 것이구요. 알고리즘도 보다 인간을 모사하는 쪽으로 발전해야겠죠...
• 복수의삶 (09-07-31 23:52)

    "인간이 사용하는 뇌세포는 10% 뿐.." 이 대목에서 제가 듣기론 이말은 잘못알려진 것이라 들었는데, 태클을 걸려고 하는게 아니라 저도 궁금한데 어떤게 진실이죠? 혹시 아시는분?

  "인간이 사용하는 뇌세포는 10% 뿐.." 이 대목에서 제가 듣기론 이말은 잘못알려진 것이라 들었는데, 태클을 걸려고 하는게 아니라 저도 궁금한데 어떤게 진실이죠? 혹시 아시는분?
• 언제나 무한도전 (09-08-01 01:01)

    복수의 삶님의 말씀이 맞습니다. 10% 뇌세포 사용 이야기는 이미 수십년전에 깨졌습니다.

  복수의 삶님의 말씀이 맞습니다. 10% 뇌세포 사용 이야기는 이미 수십년전에 깨졌습니다.
• 김선영 (09-08-01 03:36)

    물리학자나 컴퓨터과학자들은 AI보다는 그냥 패턴인식이라고 부르는 편입니다.(사실 AI의 구현 가능성에도 회의적인 부분 때문에 감히 AI를 붙이는 것을 부담스러워 하기도 합니다.)
  
  원글에서 말하는 일반 컴퓨터 프로그래밍 언어는 이른바 Symbolism인데 이를 이용해서 프로그래밍하여 인공지능을 모방한다면 무한대 패턴을 프로그래밍 해야 되므로 NP문제가 되어버립니다. 물론 소규모인 경우에는 패턴에 약간의 변화를 주어서 근사해를 구하는 방식의 패턴인식을 구현할 수 있는데 이는 엄밀하게 인공지능이라는 말을 붙이기가 뭐합니다.
  
  그래서 Symbolism으로는 AI를 모방하기 힘들다는 것이 현재 학계의 결론이고, 그 반대편에 있던 Connectionism은 조금 우월하긴한데 이쪽도 AI의 구현이 가능하냐고 묻는다면 "글쎄요 과학이 아주 많이 발전되면..."이라는 답만 들을 수 있을겁니다. 즉 현재로는 Connectionism쪽에서도 인지에 대한 몇몇 모방은 가능하지만 인간의 지능 수준을 말한다면 거의 불가능이라는 답을 얻을 것입니다.

  물리학자나 컴퓨터과학자들은 AI보다는 그냥 패턴인식이라고 부르는 편입니다.(사실 AI의 구현 가능성에도 회의적인 부분 때문에 감히 AI를 붙이는 것을 부담스러워 하기도 합니다.) 원글에서 말하는 일반 컴퓨터 프로그래밍 언어는 이른바 Symbolism인데 이를 이용해서 프로그래밍하여 인공지능을 모방한다면 무한대 패턴을 프로그래밍 해야 되므로 NP문제가 되어버립니다. 물론 소규모인 경우에는 패턴에 약간의 변화를 주어서 근사해를 구하는 방식의 패턴인식을 구현할 수 있는데 이는 엄밀하게 인공지능이라는 말을 붙이기가 뭐합니다. 그래서 Symbolism으로는 AI를 모방하기 힘들다는 것이 현재 학계의 결론이고, 그 반대편에 있던 Connectionism은 조금 우월하긴한데 이쪽도 AI의 구현이 가능하냐고 묻는다면 "글쎄요 과학이 아주 많이 발전되면..."이라는 답만 들을 수 있을겁니다. 즉 현재로는 Connectionism쪽에서도 인지에 대한 몇몇 모방은 가능하지만 인간의 지능 수준을 말한다면 거의 불가능이라는 답을 얻을 것입니다.
• 관전평 (09-08-01 12:34)

    아주 오랬만에 글을 쓰네요.
  
  AI라는 것을 현재 인간이 사용하는 프로그램 언어와 hardware로 인간과 유사한 사고체계를 가진 시스템을 구현하는 것이라고 한다면...  위에 몇 분이 얘기하신 데로 "어렵다"라고 하는 것이 맞습니다.  두뇌의 일부분인 cortex를 simulation하는 데에도 2천개의 CPU를 써서 겨우 겨우 흉내만 내는 수준이지요.
  
  두뇌의 활동에 대한 연구를 들여다볼 수록 현재 우리가 갖고 있는 도구는 참으로 미미해서, 진정한 AI를 만든 다는 것이 마치 지푸라기를 가지고 100층짜리 빌딩을 만드는 것과 같다라고 생각하게 됩니다.
  
  그러나, silicon을 이용하여 synapse를 구성하기 위한 연구, 현재와 같은 MOSFET을 이용한 방식이 아닌 완전히 다른 형태의 전자소자를 이용하기위한 연구등 neuron의 활동 방식을 묘사할 수 있는 hardware를 만들고, von Neumann방식처럼 입력을 하고 결과를 돌려받는 방식이 아니 비노이만 방식의 컴퓨팅 방식을 채택한다면 지금보다 몇백만배 효율적으로 학습하고 행동하는 컴퓨터를 만드는 것도 불가능한 것은 아닙니다.  결국 인간의 두되라는 것도 따지고 보면 화학신호와 전기신호의 조합일 뿐이지요.  그걸 제대로 쓰게되는 데에도 몇 년씩 걸리고 말입니다.
  
  지난 기간동안 AI의 발전이 더디었던 것은 집을 짓기 위한 벽돌을 만들기 보다는 지푸라기를 가지고 어떻게 바벨탑을 쌓을 수 있는 지를 연구하려고 했기때문이라는 게 제 생각입니다.  사실 벽돌공들이 그동안 메모리 용량을 늘린다든지, CPU 속도를 늘린다든지 하는 데 바빠서 신경을 못써준 거죠.  요즘 반도체 기술이 벽에 부딛히다 보니, 노는 벽돌공들이 많이 생겨서 이 분야의 기술도 빠르게 발전하고 있습니다.  미국에는 일년에 천억가까이 쓰는 연구 프로그램도 있구요.
  
  

  아주 오랬만에 글을 쓰네요. AI라는 것을 현재 인간이 사용하는 프로그램 언어와 hardware로 인간과 유사한 사고체계를 가진 시스템을 구현하는 것이라고 한다면... 위에 몇 분이 얘기하신 데로 "어렵다"라고 하는 것이 맞습니다. 두뇌의 일부분인 cortex를 simulation하는 데에도 2천개의 CPU를 써서 겨우 겨우 흉내만 내는 수준이지요. 두뇌의 활동에 대한 연구를 들여다볼 수록 현재 우리가 갖고 있는 도구는 참으로 미미해서, 진정한 AI를 만든 다는 것이 마치 지푸라기를 가지고 100층짜리 빌딩을 만드는 것과 같다라고 생각하게 됩니다. 그러나, silicon을 이용하여 synapse를 구성하기 위한 연구, 현재와 같은 MOSFET을 이용한 방식이 아닌 완전히 다른 형태의 전자소자를 이용하기위한 연구등 neuron의 활동 방식을 묘사할 수 있는 hardware를 만들고, von Neumann방식처럼 입력을 하고 결과를 돌려받는 방식이 아니 비노이만 방식의 컴퓨팅 방식을 채택한다면 지금보다 몇백만배 효율적으로 학습하고 행동하는 컴퓨터를 만드는 것도 불가능한 것은 아닙니다. 결국 인간의 두되라는 것도 따지고 보면 화학신호와 전기신호의 조합일 뿐이지요. 그걸 제대로 쓰게되는 데에도 몇 년씩 걸리고 말입니다. 지난 기간동안 AI의 발전이 더디었던 것은 집을 짓기 위한 벽돌을 만들기 보다는 지푸라기를 가지고 어떻게 바벨탑을 쌓을 수 있는 지를 연구하려고 했기때문이라는 게 제 생각입니다. 사실 벽돌공들이 그동안 메모리 용량을 늘린다든지, CPU 속도를 늘린다든지 하는 데 바빠서 신경을 못써준 거죠. 요즘 반도체 기술이 벽에 부딛히다 보니, 노는 벽돌공들이 많이 생겨서 이 분야의 기술도 빠르게 발전하고 있습니다. 미국에는 일년에 천억가까이 쓰는 연구 프로그램도 있구요.
• Monsieur (09-08-01 14:44)

    AI 중에서 아주아주 클래식한 분야를 전공해서 박사까지 마친 사람으로서 한말씀 드리자면... 오늘날 AI 연구하는 분들은 "생각" 하는 컴퓨터를 만드는 걸 목표로 삼고 있지도 않습니다.
  
  사람이 생각하는 메카니즘도  아직 모르는데요...
  
  지식/생각 을 하도록 구현하기도 전에, 그 지식/생각 을 어떻게 정형화된 방법으로 "표현" 하는가 하는 것도 아주아주 난해한 (사실상 불가능한) 분야이지요.. 정형화된 방법으로 표현할 수도 없는 개념을 어떻게 구현하겠습니까?
  

  AI 중에서 아주아주 클래식한 분야를 전공해서 박사까지 마친 사람으로서 한말씀 드리자면... 오늘날 AI 연구하는 분들은 "생각" 하는 컴퓨터를 만드는 걸 목표로 삼고 있지도 않습니다. 사람이 생각하는 메카니즘도 아직 모르는데요... 지식/생각 을 하도록 구현하기도 전에, 그 지식/생각 을 어떻게 정형화된 방법으로 "표현" 하는가 하는 것도 아주아주 난해한 (사실상 불가능한) 분야이지요.. 정형화된 방법으로 표현할 수도 없는 개념을 어떻게 구현하겠습니까?
• Lee (09-08-01 15:13)

    생각하는 메커니즘뿐만 아니라 잊어버리는 메커니즘또한 이해하고 표현/구현하기가 쉽지 않습니다.  게다가 이성적이지 않은 인간 의식의 잘못또한 AI 학습의 일부라고 볼 때 논리적으로도 불가능하지 않을까요?

  생각하는 메커니즘뿐만 아니라 잊어버리는 메커니즘또한 이해하고 표현/구현하기가 쉽지 않습니다. 게다가 이성적이지 않은 인간 의식의 잘못또한 AI 학습의 일부라고 볼 때 논리적으로도 불가능하지 않을까요?
• 소인배 (09-08-01 15:17)

    원리상 '당연히' 가능합니다. 사람도 기계인데요 뭘.

  원리상 '당연히' 가능합니다. 사람도 기계인데요 뭘.
• 머싸마 (09-08-02 19:28)

    의견주신분들 정말로 감사합니다.
  
  바닐라아이스크림 님, 책은 한번 꼭 읽어보겠습니다.
  
  
  
  

  의견주신분들 정말로 감사합니다. 바닐라아이스크림 님, 책은 한번 꼭 읽어보겠습니다.
• 뭘 봐? (09-08-02 20:00)

    AI는 CS에서 오래된 떡밥이죠. 요즘은 관련기술에서도 김선영 님 지적처럼 감히 Intelligence라는 말은 더이상 쓰지 않고 Adaptive Filter 등의 조신한 표현을 사용하곤 합니다. 개인적인 의견으로는 뇌에 대해 충분한 연구가 이뤄져 기억, 망각, 사고에 대한 기작이 규명된다면, AI같이 실현가능성이 잘 안 보이는 분야보다는 인류의 사회화 패러다임의 변화가 먼저 이뤄질 것이라고 봅니다. 정보주입에 의한 교육이나 사회 교정 시스템, 뇌를 풀스캔해서 덤프를 남기는 보조기억장치 등 매력적인 주제들이 넘치는데 굳이 AI에 매달릴 이유가 있나 모르겠습니다.

  AI는 CS에서 오래된 떡밥이죠. 요즘은 관련기술에서도 김선영 님 지적처럼 감히 Intelligence라는 말은 더이상 쓰지 않고 Adaptive Filter 등의 조신한 표현을 사용하곤 합니다. 개인적인 의견으로는 뇌에 대해 충분한 연구가 이뤄져 기억, 망각, 사고에 대한 기작이 규명된다면, AI같이 실현가능성이 잘 안 보이는 분야보다는 인류의 사회화 패러다임의 변화가 먼저 이뤄질 것이라고 봅니다. 정보주입에 의한 교육이나 사회 교정 시스템, 뇌를 풀스캔해서 덤프를 남기는 보조기억장치 등 매력적인 주제들이 넘치는데 굳이 AI에 매달릴 이유가 있나 모르겠습니다.
• 붉은가시 (09-08-03 00:47)

    AI를 전공하지도 않았고 관심도 없는 사람입니다.
  허나 컴퓨터를 조금만 배운 사람이라면 알 수 있죠.
  인간의 사고수준을 코드로 구현하는 것은 불가능합니다.
  
  바나나는 맛있다는 것을 이해시키는게 가능이나할지..ㅋ

  AI를 전공하지도 않았고 관심도 없는 사람입니다. 허나 컴퓨터를 조금만 배운 사람이라면 알 수 있죠. 인간의 사고수준을 코드로 구현하는 것은 불가능합니다. 바나나는 맛있다는 것을 이해시키는게 가능이나할지..ㅋ
• 공학박사컴구조 (09-08-06 22:59)

    논문에 AI 쪽을 추가하다 보니 연관이 되어 있어서.. 나름 학습한 상태로 말씀드리자면.. 불가능 하다고 말씀 드릴 수 있겠습니다. ^^;; 진정한 인간과 같은 AI라면.. 현재의 노이만 구조상에서는 불가능할듯..

  논문에 AI 쪽을 추가하다 보니 연관이 되어 있어서.. 나름 학습한 상태로 말씀드리자면.. 불가능 하다고 말씀 드릴 수 있겠습니다. ^^;; 진정한 인간과 같은 AI라면.. 현재의 노이만 구조상에서는 불가능할듯..