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4차 산업혁명의 5가지 축, 한국의 디지털(소프트웨어)위기 등을 강의와 칼럼으로 전파합니다. Smart Work(디지털 생산성 도구)로 개인과 조직의 경쟁력을 높이자고 설파합니다.김일 4차혁명트렌드랩 소장 <강의 문의>010-5285-9006
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2017.10.25 21:25 4차산업혁명
3일 독학으로 알파고 누른 혁신 AI [알파고 제로] 이야기 7가지
-그림으로 알아보는 신비-

지난해 이세돌 9단을 꺾었던 바둑 인공지능 ‘알파고(알파고 리·AlphaGo Lee)’를 100대 0으로 제압한 인공지능 ‘알파고 제로(AlphaGo Zero)’가 화제입니다.

구글 자회사 딥마인드는 과학잡지 ‘네이처’를 통해 
‘인간 지식 없이 바둑 정복하기'
(Mastering the game of Go without human knowledge)라는 논문을 발표했습니다.

그림으로 '알파고 제로'의 신비를 알아봅니다.

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[그림=이투데이]

1) 알파고 제로는 바둑 기보(인간의 데이터 입력) 공부 없이 ‘독학’(강화 학습 방식)으로 바둑 최강자가 됐다. 

알파고 리는 16만 건에 이르는 인간 바둑기사들의 기보 데이터를 학습하는 ‘딥러닝’(Deep Learning)과 이를 기반으로 스스로 바둑을 두며 실력을 쌓는 ‘강화학습’을 통해 바둑을 배웠다. 

이세돌을 이기기까지 12개월이란 긴 학습 시간을 보냈다. 

알파고 제로는 바둑 기본규칙만 제공 받고 인간의 도움 없이 큰 일을 냈다.
(그래서 이름에 제로가 들어감)

바둑판을 놓고 ‘셀프 바둑’을 두면서 바둑의 이치를 터득했다. 스스로 승률을 높이는 수가 어떤 것인지 깨닫고 관련 데이터를 축적하면서 실력을 키웠다. 

2) 단 3일 공부로 바둑 세계 최고수가 되는 불가사의한 능력을 보였다.
알파고 제로는 딥러닝을 완전히 생략하고 강화학습만을 통해 70시간, 단 3일 만에 세계 최고 수준의 바둑 실력을 갖췄다. 
그 시간 동안 혼자 490만 판의 바둑을 뒀다. 

알파고 제로는 한 수를 둘 때 10만 번씩 시뮬레이션 하던 기존 알파고 리의 방식을 버렸다.

독학하는 과정에서 인간이 터득한 바둑의 정석을 스스로 깨달았을뿐만 아니라 독특한 정석을 개발하기도 했다.
이를 토대로 인간처럼 신중하게 한 가지씩 수를 두었다.

[그림=조선일보]

[그림=중앙일보]

[그림=매일경제]

[그림=동아일보]


프로그램 책임자인 데이비드 실버는 “인간의 데이터와 경험을 이용하지 않음으로써 인간 지식의 한계까지 넘어서는 데 성공했다”고 의미를 부여했다.

[사진=알파고 제로의 인공 신경망]

3) 인간 의존 안하고 인간 능력 훨씬 초월하는, 혁신적 AI의 탄생

   AI 창의성 확인…인간 한계 분야에 적용 가능


알파고 제로는 인간에 전혀 의존하지 않고, 인간의 발상에 전혀 얽매이지 않는 혁신적인 AI의 탄생을 말한다.

기존 인공지능은 인간이 주는 빅데이터를 가공했다.
그러나 데이터를 구하는 데 비용이 많이 들거나, 데이터를 믿을 수 없거나, 그런 데이터가 아예 없는 경우가 현실에는 많다.

따라서 빅데이터 없이도 
인공지능이 스스로 수많은 시행착오를 통해 요령을 터득하게하는 '강화 학습'이 아주 유용할 것이라는게 구글 팀의 탁월한 착안이었다.

특히 우주나 해양처럼 믿을만한 인간 전문가가 아예 존재하지 않는 전혀 새로운 분야에서 큰 효용을 발휘할 것으로 기대된다.

4) 인간의 바둑과 더 닮았

네이처에 따르면 알파고 제로가 두는 바둑은 인간의 바둑과 더 닮았다. 감동근 아주대 전자공학과 교수도"무(無)에서 시작해 궁극의 경지에 이른 알파고 제로에게 새로운 수도 있긴 했지만 전반적으로 '사람다운 바둑'을 두는 것으로 확인됐다"고 말했다.

알파고 제로가 상대의 수를 예측하는 데 걸리는 시간은 '0.4초'에 불과했다. 논문에 따르면 기존 알파고보다 직관적이다.


5) 기존 알파고보다 뇌 구조 단순하고 비용 저렴

알파고 리는 구글이 개발한 AI용 칩 TPU(텐서프로세싱유닛)를 48개나 동원하는 등 대규모 전산 설비로 무장했지만, 알파고 제로는 고작 한 대의 산업용 컴퓨터에 TPU 4개만을 사용했다.

인공지능 구동예산을 획기적으로 줄인 것이다.

또 16만개의 기보와 3000만번의 대국을 익힌 알파고 리와 달리, 단 500만 판의 가상바둑을 훈련했다. 

6) 한계도 있다.

인간을 능가하는 인공지능의 등장을 당장 두려워할 필요는 없다.

바둑처럼 명확한 규칙이 있는 경기에 한해 이런 능력을 발휘할 수 있어서, 다방면에 활용될수 있는 '범용 인공지능' 수준은 아니다.

감동근 교수는 "연구를 해석하기에 따라 알파고 제로가 100% 자율학습으로만 실력을 다진 게 아니라 지도학습을 일부 받았다고 반론할 여지도 있다"며

"또 학습을 시작한 지 36시간 만에 알파고 리와 인간을 능가했다지만, 초기 조건들을 설정하는 사전 작업에 상당한 시간이 걸렸을 것으로 추정된다"고 말했다.

차두원 한국과학기술기획평가원 연구위원은 "알파고 제로의 작동 방식은 왜 그 수를 뒀는지 명확하게 사람이 설명할 수 없기 때문에 예상치 못한 부작용이 생길 수도 있다"면서 "철저히 승률만 따지는 방식을 인간의 생활에 적용할 수 있는지는 고민해봐야 할 문제"라고 말한다.

7) 인류에 유익한 활용 가능성

허사비스 딥마인드 대표는 "인공지능이 사람의 독창성을 배가할 수 있다고 확신한다"고 말한다.
그는 "알파고 제로에 쓰인 인공지능 기술은 단백질 구조를 밝히거나 에너지 사용량을 획기적으로 절감하는 신소재 개발같이 인류가 당면한 모든 문제를 해결하는 데 획기적인 전기를 마련할 것"이라고 주장한다.

실제로 지난해 구글의 데이터센터에 알파고를 활용한 결과, 전력 소모량을 40%나 줄일 수 있었다.

딥마인드는 영국 국민보건서비스(NHS)와 제휴해 난치병 조기 발견에 AI를 활용하고 있다.

또 영국의 송전망을 운영하는 내셔널그리드와 함께 AI를 통한 전력수급 조정 프로젝트도 진행하고 있다.

하사비스 대표는 “아무것도 없는 상태에서 스스로 배울 수 있는 알고리즘을 구축함으로써 실세계의 다양한 문제 해결에 도움이 될 수 있다”며 “알츠하이머 치료 등 의료 분야에 적용될 수 있다”고 설명했다.

또 인체 내에 단백질 구조가 만들어지는 과정이나 신소재 개발에 필요한 물리법칙을 발견할 수 있다”고 덧붙였다.

또 분자 단위에서 조합을 다양하게 구축해 슈퍼 배터리를 만들거나 독창적인 미래 전자기기를 고안해 낼 수도 있다.

우주와 해양 등 측정 데이터가 부족한 분야에도 도움이 될 수 있다.

이식 한국과학기술정보연구원 박사는 "바둑판이라는 한정된 공간처럼 외부 개입이 없는 특정한 조건 안에서는 인공지능이 빅데이터 없이도 무엇이든 최적의 해법을 찾아낼 수 있다는 뜻"이라고 말했다.

예를 들어 서울의 인구 분포와 업무 공간을 알파고 제로에 입력하면 실제 교통 상황 정보 없이도 기존과 전혀 다르면서 완벽하게 효율적인 지하철과 버스 노선도를 그려낼 수도 있다.

자율 주행차에 알파고 제로를 활용하면 지금까지 발생하지 않은 사고 형태까지 예측해 대비할 수 있다는 것이다.



스마트 팩토리/ 스마트 시티 심화학습 [수요일 4회 조찬 A스쿨]에 모십니다

 
(D-10일, 개강 11월 8일 오전 7시~9시)

프로 7분을 강사로 모셨습니다. (김은 ICT융합네트워크 상근 부회장 등)

11월 8, 15, 29일, 12월 6일 서울 강남 SC컨벤션에서 진행

*커리큘럼 등 세부 내용 : http://cafe.daum.net/ceocoop/b67P/29 

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posted by 김일 해피나눔

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2017.04.20 16:30 4차산업혁명

<인공지능, 두려움 벗고 활용 세계 1등 국가 되자>

-내일신문과 SNS에 5년째 쓰고있는 디지털 칼럼의 하나입니다-

김일/소셜미디어나눔연구소장

한국기상산업진흥원과 법무법인 로고스 등에서 인공지능(A.I./ Artificial Intelligence)과 산업의 미래에 대해 특강을 했습니다.

지난해 이세돌 9단과 알파고(구글이 개발한 인공지능)의 바둑 대결 이후 인공지능은 돌연 핫 이슈로 떠올랐지요.

많은 이들에게 인공지능은 두려움의 대상인 것으로 보입니다. 특히 일자리 박탈에 대한 걱정이 큽니다. 의사/변호사/회계사 같은 전문직 일자리까지 위협한다니 일반인들은 더 두렵습니다

전쟁에 악용된다거나 인간이 지배를 당할 것이라는 우려도 나옵니다.

또 이세돌이 패하자 인간의 패배라는 해석이 많았습니다. 그러나 그렇게 볼 일만은 아닙니다
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거꾸로 인공지능을 향한 인류 R&D(연구개발)60년의 성취로 보는 시각 전환도 필요합니다. 각국의 컴퓨터 과학자들은 1956년부터 치열한 연구를 해왔습니다.

그러나 두 차례 암흑기가 있을 정도로 길이 험했습니다.
컴퓨터로 인간 두뇌를 도저히 따라 잡을수 없다는 절망이 있었지요. 그러나 과학자들은 개척을 거듭했습니다

그래서 초기의 규칙/논리적 프로그래밍에서 벗어나 2000년부터는 통계/확률적 기계학습(Machine Learning, 컴퓨터 자가학습)으로 새로운 도약을 합니다.

그전엔 컴퓨터에 일을 시키려면 코딩(프로그래밍)으로 명령을 내려야 했지만 머신 러닝은 학습 알고리즘(연산 법칙)을 컴퓨터에 심어 훈련 자료로 스스로 학습해 인간의 질문에 똑똑한 답을 하게하는 방식입니다

인공지능이 체스 챔피언을 이기는 일 등이 이때 생깁니다.

2010년 무렵에는 딥 러닝(Deep Learning)이라는 세 번째 도약대가 생깁니다

딥 러닝은 머신 런닝의 노른자위.
딥 러닝은 인간의 뇌를 모방한 인공신경망을 설계해 컴퓨터가 깊은 층을 학습하는 기술입니다. 심층별 패턴을 파악해 특징을 추출해내는 탁월한 능력이 있습니다

수십만 장의 사진 중에서 요건에 맞는 사진을 골라냅니다. 고양이 사진을 주면 어느 나라의 무슨 종이라는 것까지 간파합니다. 장터 사진을 주면 그 장면을 정확한 문장으로 서술해냅니다.

딥 러닝의 강점은 음성 인식, 언어 번역, 이미지 판독, 글쓰기 등 분야를 가리지않고 실력을 발휘한다는 점입니다

알파고의 승리도 딥 러닝 때문에 가능했습니다. 바둑은 수 읽기와 모양 읽기가 핵심인데, 알파고는 모양을 사람처럼 잘 읽은 거지요

딥 러닝은 또 빅데이터를 가장 잘 활용하는 알고리즘이기도 합니다.

딥 러닝의 승전보는 계속됩니다.
애플, 구글, 아마존, 페이스북, IBM, 마이크로소프트 , 삼성, LG, SKT, KT, 네이버 등이 내놓고있는 음성인식 개인비서가 그 대표선수

[SKT의 음성 인식 개인비서 '누구']

[개인비서 앱들, 이미지=나무위키]

암 판정/치료에서 의사를 앞서는 인공지능(왓슨 등), 감정 인식 로봇 페퍼’, 로보 어드바이저(자산관리), 인공지능 기상 리포터(중국 TV에 등장) 등등입니다.
인공지능의 차세대 격전지는 인공지능 덩어리인 자율주행차입니다.

벌써 "AI is Everywhere'입니다.


챗봇(Chatting Robot), 소셜미디어 마케팅, 유통, 법률 서비스, 핸드폰/가전 및 산업현장, 핀테크 등 곳곳에서 이미 활약하고 있습니다.



세계 최고 인공지능 전문가인 제레미 하워드는 TED 강연에서 “5~6명이 7년 걸릴 일을 인공지능은 한 명이 15분에 끝내게했다고 전합니다

그간 인공지능은 몸(Body)이 없었고 물리적 세상과 연결이 약했습니다. 그러나 이제 스마트폰, 로봇, 자율차, 사물인터넷, 드론 등이 몸이 돼 신세계가 열립니다.

빅데이터와 클라우드 서비스(DB 저장)도 인공지능 발전에 기폭제입니다.
과학자들은 인공지능 연구가 이제부터 날개를 달게됐다고 말합니다.
------------------

[중국 TV에 등장한 인공지능 기상 캐스터 '샤오빙']

한국은 그러나 뒤쳐져 있습니다. 투자를 많이 못했지요. 미국 기술 대비 75% 수준이고 전문인력도 부족합니다. 따라서 우리가 세계 최초 개발을 해내기엔 역부족입니다.

그러나 가능한 것은 세계 1위 활용 국가가 되는 것입니다. 그래서 인공지능의 글로벌 실험장이 되어 전문인력도 급증하는 분위기를 만들어야 합니다.

인공지능을 간단히 활용한 지팡이, 우산, 칫솔, 콘돔, 빗 등이 세계시장에 속속 선보이며 뉴 비즈의 핵심 촉매제가 됐으니 한국 중소기업도 도전해야 합니다.

(30만달러, 3억4천만원선의 개발비로 성공)

기업들이 챗봇을 만들어 카카오톡이나 페이스북 메신저 같은 시민들의 대화 앱에 올려 고객 상담 창구로 활용하는 사례도 늘어납니다.  

코딩을 몰라도 챗봇을 만들수 있는 서비스(플런티)가 국내에 나왔습니다. ( www.fluenty.ai )


이제 코딩을 모르는 작은 기업/ 업소도 인공지능을 쉽게 활용할수 있는 단계입니다. --------------------------------

글로벌 IT 기업들은 협력적 생태계를 만들기위해 각자의 인공지능 소프트웨어를 공개해놓고 있습니다.
이 것부터 열심히 각 산업에 적용해보고, 길병원 처럼 왓슨 등 서구에서 개발한 인공지능도 공세적으로 사서 응용해보아야 합니다.

[구글이 공개한 인공지능 소프트웨어 플랫폼 Tensor Flow]

인공지능은 인류를 의식주와 질병의 고통에서 구해줄 응원군입니다.
인류의 능력을 증강시켜줍니다. 인공지능 없이 살 수 없는 세상이 옵니다

구글의 에릭 슈미트 회장은 인공지능은 가장 심오한 기술이라고 강조했습니다.



■[인공지능 혁명] 12회 CCF포럼 신청하세요■

(영상 기반의 집단지성 포럼, by KAIST 경영자과정 재능나눔협동조합)


4월 27일~7월 13일까지 매주 목요일 조찬 12회

인공지능(AI)을 입체적으로 태클하는 첫 경영자 포럼

■커리큘럼 등 세부내용■

https://goo.gl/0Hc9MV


[관련 칼럼]

코딩 몰라도 챗봇 만드는 플런티


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posted by 김일 해피나눔

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2017.04.15 22:17 4차산업혁명
제법 짭짤할 인공지능 12회 조찬포럼 정보입니다.
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■[인공지능 혁명] 12회 CCF포럼(6기)멤버로 모십니다■
(영상 기반의 집단지성 포럼, by KAIST 경영자과정 재능나눔협동조합)
  
-■17년 4월 27일~7월 13일까지 매주 목요일 조찬 12회■
(D-12일, 누구나 참여 가능)

-■인공지능을 입체적으로 태클하는 첫 경영자 포럼■

-특강(경희대 이경전 교수 및 벤처 대표 2명)과 TED 등 국내외 영상 시청후 집단지성 토론으로 진행
(챗봇 만들어보기, 인공지능 소프트웨어 써보기 영상 등 실전적)
 


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6기 포럼 주제는 로봇과 함께 4차 산업혁명의 양대 축으로 불리는 인공지능(AI, Artificial Intelligence)입니다.

벌써 ■AI is Everywhere■입니다.

인공지능 개인비서와 챗봇(Chatting Robot), 핸드폰/가전 및 산업현장, 
자율주행차, 소셜미디어 마케팅, 유통, 로봇, 빅데이터 분석,
의료 및 법률 서비스, 핀테크 등
곳곳에서 이미 활약하고 있습니다.

인공지능을 간단히 활용한 우산, 칫솔, 콘돔 등도 세계시장에 속속 선보이며 뉴 비즈의 핵심 촉매제가 됐습니다.
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기업들이 챗봇을 만들어 카카오톡이나 페이스북 메신저 같은 시민들의 대화 앱에 올려 고객 상담 창구로 활용하는 사례도 늘어납니다.  

이세돌이 패하자 ‘인간의 패배’라는 해석이 많았지만 거꾸로 인공지능을 향한 인류 R&D 60년의 승리로 보는 시각 전환도 필요합니다.

코딩과 기계 학습(Machine Learning, 컴퓨터 자가학습),

최고 기술인 딥 러닝(Deep Learning, 인공신경망 학습)의 차이점은 무엇인지,

내 비즈에 어떻게 적용할수 있는지,

인공지능 선도회사들이 공개해놓은 인공지능 소프트웨어(구글 TensorFlow 등)는 어떻게 이용하는지 등
맹렬한 도전이 요청됩니다.

한국이 이 기술을 선도하기엔 역부족일 것입니다. 

■그러나 가능한 것은 ‘세계 1위 활용 국가’가 되는 것입니다.■

멘토는 KAIST 경영대학 김성희 명예교수님이 주로 맡으실 것입니다.

KAIST AIM 총동문회 회장 겸 재능나눔협동조합 이사장 배동진 모심


가) 대상 : 경영자 및 추천하는 지인/ 자제(외부 개방)

나) 회비 : 12회에 44만원(부가세 포함 실비)선입금 (호텔 조찬 제공)

다)배움터 : 강남역 SC컨벤션

라) 시간 : 매주 목요일 오전 7시 30분~9시

마) ■커리큘럼 등 세부내용■
https://goo.gl/0Hc9MV   

바) ■신청서■
https://goo.gl/TZCRct
     

*핸드폰에서도 작성 가능
*필수사항을 다 기재해야 ‘제출’ 이 눌러집니다.

*계좌 : 신한은행 140-010-963764 재능나눔협동조합



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posted by 김일 해피나눔

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