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인공지능

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호모 애스쿠스: ChatGPT와의 조우 인공지능 분야는 지루할 틈이 없다. 심심해질 만하면 또 새로운 장난감이 등장한다. 가장 최근에 주목을 끈 장난감은 분명 OpenAI에서 공개한 ChatGPT다. 기술을 잘 알지도 못하지만, 이 글에서 GPT (Generative Pretrained Transformer)가 사용하는 기술을 굳이 자세히 언급할 필요는 없을 것 같다. 다만 이전의 장난감들은 그저 소개한 기사나 동영상 또는 좀 더 기술적으로 궁금하면 관련 논문만 찾아 대강 훑어봤었는데, 소셜미디어에 관련 내용이 워낙 많이 소개돼서 이번에는 직접 가입해서 시연해봤다 정도의 차이가 있다. 부족함이 없진 않지만 최근 기술 발전이 그저 놀랍기만 하다. 소싯적의 심심이와는 차원이 다르다. 간간히 틀린 정보도 눈에 띄고 학습 이후에 발생한 새로운 정보는..
현재의 딥러닝을 가능케한 기술들 Deep Learning Breakthroughs 데이터 분석 및 알고리즘 개발을 업으로 하면서 딥러닝 Deep learning은 늘 관심의 대상이었다. 하지만 알고리즘을 실제 구현해보거나 여러 라이브러리를 이용해서 실제 문제에 적용하는 것을 시도하지 않았기에 그런 의미에서 딥러닝에 문외한이라 할 수도 있다. 그럼에도 -- 빅데이터 기술을 어느 순간부터 결국 업에 적용했던 때와 같이 -- 딥러닝 기술도 언젠가는 내가 담당하는 업에 적용해야할 때가 올 것을 알았기에 알고리즘의 기본 지식을 공부하거나 딥러닝 발전의 주요 논문을 빼놓지는 않고 찾아보곤 했다. 딥러닝의 가능성이 일반에 알려지기 시작한 2013년도부터 계속 지켜봐왔기에 딥러닝 전문가는 아니지만 딥러닝의 발전 과정을 어느 정도 꿰뚫고 있다고 생각하기에 어떤 기술들이 현재의 딥러닝을 가능케했는지를 ..
지능혁명, 이미 본 미래. 인간과 기계를 구분하는 것은 지능이 아니라 마음이다. 알파고와 이세돌 9단의 대국은 대한민국을 다른 — 좋은 의미든 나쁜 의미든 — 단계로 이끌고 있다. 내심 이 9단의 (완벽한) 승리를 바랬건만, 그렇지 못했던 것이 오히려 우리에게 큰 자극제가 됐다. 정부 주도의 이상한 움직임을 예상 못했던 것도 아니지만, 어쨌든 이번 대국을 통해서 우리는 더 전진하리라 믿는다. 이미 시작된 혁명을 가까이서 목격했고 여유는 없어도 늦지 않게 준비해나갈 수 있다. 세계의 곳곳에서 이미 시작된 혁명이지만 이번 대국을 통해서 이제서야 대한민국이 각성했다고 본다. 지금 세계적으로 일으나는 움직임 그리고 앞으로 대한민국을 뒤덮을 이 거대한 움직임을 지능혁명이라 명명할 것이다. 지능혁명이란 지능의 폭발적 증가를 뜻한다. 농업 기..
알파고 키즈의 등장 (금요일에 생각한 것 위주로...) 어제 이세돌 9단과 알파고의 구글 딥마인드 챌런지 2차 대국이 끝난 후에는 나름 멘붕에 빠져 아무런 생각도 나지 않았는데, 자고 일어나서 다른 분들의 글을 읽으면서 여러 생각들이 막 떠오른다. 휴가를 내고 하루 종일 운전하면서 떠오른 생각을 정리하려 한다. 그냥 출근했더면 글을 적느라 아무 것도 못했을 것 같다. 알파고 키즈 역사적인 현장에는 늘 새로운 스타가 등장한다. 그러면 그를 모델로 삼은 새로운 세대가 등장하곤 한다. 최초의 메이저리거였던 박찬호나 맨체스터 유나이티드에서 당당히 레귤러 멤버로 확약한 박지성을 보고 자란 박찬호 키즈나 박지성 키즈가 있지만, 가장 대표적인 사례는 골프 여제 박세리를 보고 자라난 박세리 키즈가 있다. 이번 대국에서 아마도 바둑계에서는..
데이터마이닝과 데이터마이너 다음 검색에서 '데이터마이너'라는 검색어가 갑자기 많이 들어온 날이 있었다. 강풀 작가의 '마녀'라는 작품 속에서 PC 캡쳐 화면과 함께 주인공이 데이터마이너가 됐다라는 짧은 문구가 등장했던 때다. 해당 캡쳐 화면에는 SAS라는 데이터분석툴 아이콘도 있었고 지금은 없어진 마이피플 아이콘도 등장했다 (유료화로 화면캡쳐는 생략. 9화였음.). 강풀 작가님이 웹툰을 그리기 위해서 예전 같은 팀의 팀원에게 자문을 얻었는데, 그 분의 (의도된) PC화면으로 유추된다. 당시에 내가 서울에서 근무했다면 미팅에 함께 참석했지 않을까?라는 생각도 해본다. 빅데이터, 데이터 사이언스, 인공 지능, 딥러닝, 머신러닝 (기계학습) 등의 많은 용어/개념들이 버즈buzz되고 있지만 관련 분야의 사람들이 아니라면 여전히 데이터마이..
인공지능의 시대에 부의 분배를 생각하다. 인공지능 Artificial Intelligence (AI)에 대한 이슈가 뜨겁다. 불과 1~2년 전만하더라도 빅데이터가 화두였는데, 지금은 그 자리를 인공지능이 차지했다. 사실 빅데이터는 마케팅 용어가 가깝지만, 인공지능은 그렇지 않다. 인공지능이라는 타이틀이 가진 역사만 되돌아보더라도 빅데이터와는 확연히 차이가 난다. 다양한 오랜 연구의 결과가 현재의 인공지능을 만들었다. 딥러닝과 함께 인공지능은 더욱 활짝 만개했다. 하지만 인공지능 = 딥러닝 Deep Learning으로 보는 시각은 우려가 된다. 딥러닝이 인공지능을 진일보시킨 것은 맞지만, 딥러닝으로 인공지능을 대변하기에는 여전히 설명이 부족하다. 기술(의 진보)에 대한 다양한 시각이 있다. 크게는 인류를 행복의 나라로 이끌 것이라는 긍정과 인류를..
인공지능 언저리에서.. 사내 아지트에 적은 글입니다.=== 엄밀히 인공지능을 전공한 사람은 아니지만, 그 언저리에서 오랫동안 머물렀던 사람으로써 최근 인공지능이라는 용어가 다시 주목을 받는 것을 목격합니다. 여전히 빅데이터 분석이 큰 줄기에서 갈피를 못 잡고 있는 상황에서 인공지능으로 그걸 덮어버리고 있는 것같다는 생각마저 듭니다. 2000년대 중반부터 다시 불지펴졌던 딥러닝이 작년을 기점으로 메인스트림으로 나왔고, 이를 계기로 인공지능이 다시 각광받고 있습니다. 일부에서는 핑크빛 미래를 기대하고 다른 부류는 빅브라더와 스카이넷으로 대표되는 고담시티를 두려워하고 있습니다. 어떤 미래가 개척되든 나는 그 속에서 어떤 삶을 살 것인가를 고민하게 됩니다. 2008년도에 입사해서 가졌던 첫 개발자컨퍼런스 DDC에서 WHAC이라는 표현..

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