Transcript 인공지능

인공지능
소개 및 1장
강의 접근
 교재보다는 실제문제를 중심으로
 현재 실용화되거나 사용되는 기술을
 문제해결에 활용할 수 있게 하도록 함
 교재 내용은 핵심만 중점적으로 설명함
 미래 응용 가능성 등을 고려함
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강의 계획







1-6장 : 기본, 탐색(Search)
13, 14장 : 통계적 접근
16, 17, 18 : 기계학습
7-12장 : 지식표현 … 일차술어논리
Planning
일부 강의(1-2주)는 류광렬 교수님이 함
인공지능 응용 :




언어처리, 문자인식, 음성인식, 정보검색, 정보분류, 데이터마이닝
지능형 로봇, 지능형 시스템
전문가시스템
인간처럼
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리포트 및 시험
 리포트: 간단한 프로그램하기 또는 경험하기
 주로 프로그램 제공, 이를 변형하여 지능적 문제를 해결하는 기본 알기
 인공지능 관련 프로그램 조사, 실행 및 문제를 해결하고 한계점 제기
- 그에 따른 문제는 수업시간에 설명함
 설계과목이 아니므로 기말과제는 없음 (5월 말 이후 프로그램 숙제는 없
음)
 분야별 중요 프로그램 제공 또는 간단한 프로그램 숙제:
Kai-square, Information gain, SVM, Decision tree 등
 대학원생이 내용별로 직접 설명 후 간단한 예제로 실험하게 함
 강의내용별 문제를 중심으로
 중요한 인공지능 업적 및 관련시스템을 인터넷을 중심으
로 찾기 등
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사이트
 urimal.cs.pusan.ac.kr
 수백 개 대학의 강의 노트
 인터넷에서 찾을 수 있는 AI 프로그램
 인공지능에 대한 소갯글
 기타
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첫 숙제
 인공지능과 관련된 어떤 글이라도 읽고서 자신대로 인공지능에 대한
생각을 A4용지 한 장에 적어 낸다.
 개인별로 모두 직접 평가할 것임
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기본용어(I)
 artificial(인공)  인간이 만듦
 knowledge(지식) :문제를 풀기 위해 특정규칙으로 해
석할 수 있게 가공한 정보
 intelligence(지능) ::: 지식을 얻고 적용하는 능력; 생각,
추론, 이해, 해석, 사고하고, 아는 능력
 intelligent(지능적) :: 지능을 보여주는 능력
 mind(마음) ::: 두뇌에 의해 지배되는 의식; 사고, 인지,
느낌, 의지, 기억, 상상이 가능 지식의 원리
 thought(사고) ::: 생각하는 행위나 과정
 thinking(사고함) ::: 마음으로 하는 행위; 추론하고 판단
하는 방법; 이성적 판단
 consciousness(의식) ::: 개인이나 단체가 가진 사고; 마
음가짐, 의견과 감성의 조합
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용어(II)
 기계학습  예제를 통한 지식획득





Decision tree
통계적 방법, Bayesian net, SVM
Hidden Markov model
Neural network
Genetic algorithm
 계획  미래를 예측하여 원하는 방향으로 상황을 유도하는 방법
 상황에 대처하는 능력
 Multi-agent  상대방의 plan에 대한 파악
 상황(situation)  시간, 공간상의 위치
 상황의 표현 … frame
 상황인식
 Perception
 음성인식
 컴퓨터비전 … 문자인식, 장면인식
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인간과 같은 기계
 HAL 9000 ::: '2001: A Space Odyssey
 => 지능적 기계의 위험
 => 감정을 가진 기계, 살인적 성향, 비정직성, 기만성, 다
른 기계와 협동성, 적응성,
 자체생산성, 자체방어성
 실제 ::: 인간에 의해 제어; 물체인식, 음성처리, 추론, 학습
기능 등이 독자적으로 연구
 현재 인공지능연구의 현상 ::: 지평선 효과 => 지능적 능력
이 구현되면 더 이상 지능적으로 보이지 않음
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지능적 기계의 구현을 위해
 지능적 시스템은 추론과 이해가 가능해
 추론 -> 자료, 전제조건, 경험적 규칙으로
 이해 -> 개념의 뜻을 알고, 이해하며 ...
 마음과 연계된 지능이란????
 전산학 ::: 프로그래밍, 자료표현
 철학 ::: 마음의 개념, 생명과 우주에 대한 의문
 언어학 ::: 정보교환 방법
 인지과학 ::: 환경에 적응하고 반응하는 방법
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마음과 육체
 상호주의, 이원론 ::: 육체와 마음은 분리되었고, 두뇌는 마음이 사용하
는 도구

영혼 ????
 물질주의, 일원론 ::: 지능도 물질적 현상이다
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발달과학 연구
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오래된 인간과 관련된 질문
 지식의 문제 (the problem of knowledge)
 가죽부대가 밥을 숟가락으로 뚫린 구멍에 집어 넣
고, 이리저리 돌아다니다, 나중에 이상한 것을 반
대쪽 구멍으로 내놓는 것을 어떻게 해석할까?
 소크라테스
 <메노>
- 덕성이나 추상적인 것은 이미 알고 있다.
- 인간은 기하학적 증명을 스스로 알고 있다.
 과학적 사실로 인정된 것을 인간은 상상보다 쉽게
무비판적으로 받아들인다.
 여성이 남성보다 치아 개수가 적다. (아리스토텔레스)
 버트런드 러셀이 부정
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계속
 피아제
 지식은 습득하지만, 학습능력은 유전자에 부호화됨
 레프 비고츠키
 문자를 읽고 쓰는 능력이 인지와 지각에 큰 영향을 미친다는 이론을 부정
- 타타르 사람
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어린이를 연구한 결과
 The Scientist in The Crib
 “요람 속의 과학자”로 번역
 발달과학
 인간이 지능적인 3가지 이유
 다른 사람의 마음 읽기 (Other Mind problem)
- 자폐증
 외부 세계 알기 (External World problem)
- 물리세계
- 윌리엄스 증후군
- 다른 사람에 대해서는 아주 민감하지만 …
 말로 대화하기 (Language problem)
- 난독증
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마음 읽기
 갓 태어난 아이: 심한 근시, 30cm
 눈동자, 거짓 젖꼭지, 지루함, 집중도
 낯익은 얼굴, 목소리, 냄새
 9개월 : 행복한 표정, 음조 구별
- 더구나 표정과 음조를 일치시킴
 사람의 이동 (발광체를 붙여)
 14개월에 자신과 다른 사람의 욕구가 다르다는 것을 앎
 숨기 놀이
- 2살 : 자기에게 안 보이면 다른 사람에게도 안 보인다.
- 3살 : 어느 날 극복
 표상과 실제: 착각
- 3살 어린이: 사탕상자 안에 연필을 넣고 실험
- 1개의 표상에서 2개로 …
 우리는 상상 이상으로 많이 알고 태어남
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사물 알기


마술 : 예측에 대한 부정
사물



감각을 표상으로 변환하는 지식



아리스토텔레스: 사물의 본질이 눈을 통해 마음으로 들어온다.
17세기: 반사된 빛이 만듦
표상과 실세계가 연결되어 있음
생존을 위해서는 타인의 마음을 아는 만큼 세계의 본질을 유추할 수 있어야
!! 우리는 애초부터 많이 알고 시작

경계선을 찾으려는 본능: 태어나자 말자 모서리나 줄무늬에 집중 공동운명의 원리

동일 속도로 움직이는 물체 추적
-

어떤 물체가 가만히 있다가 쪼개져서 움직이는 것과 움직이던 것이 쪼개져 움직이는 것에 다른 반응
3차원

거리 감각은 태어나면서 아는 것 같음
-

선천적인 장님이 갑자기 눈을 뜨면
-

존 로크: 보는 방법을 학습해야
생후 1개월 된 아기: 매끈한 젖꼭지와 우툴두툴한 젖꼭지를 보지 못하게 하고 사용, 보여주니 사용하던 젖꼭지를 더 오래 응시
소리와 움직임
-

19세기에는 거리를 만지기를 통해 배운다고 생각(비숍 버클리)
항상성: 공을 2배 거리로 옮기기, 2배 거리에 2배 큰 공을 보이기
공이 튀는 모습을 보여주며, 튀는 소리를 들려 줌 : 일치하게(더 오래 응시) 일치하지 않게
생후 몇 개월 된 아기에게 ‘아’와 ‘이’를 발음하며 입 모양이 (1) 둥글고 (2) 가늘게 벌린 얼굴을 보여주니 일치하
는 입 모양의 얼굴을 응시
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사물 알기 (계속)

인과관계와 물리적 관계



아무도 보지 않을 때 나무가 그 자리에 서 있다고 확신하는가?
시야에서 사라진 공이 다시 나타날 때, 예측과 다르게 하면 더 오래 응시(안 나타나거나)
열쇠꾸러미 숨기기
-
6개월 된 아기 : 열쇠 꾸러미를 보여주다, 수건으로 가리면 없어진 줄 앎
-
9개월 된 아기: 찾아 냄
15개월 된 아기: (1) 손에 열쇠를 서서히 쥐고 안 보이게 하고, (2) 손을 수건 밑으로 넣고 (3) 손을 빼서 없음을 보여줌 : 열쇠를
못 찾음
-

데이비드 흄
-
카푸치노를 마시고 나면 새벽 3시에 항상 실존적 불안의 고통에 사로잡힌다면?
3개월 된 아이: 발과 모빌을 연결, 발차기  몇 주 후에 같은 환경을 만들면 발차기를 함
-
-
빠른 자동차가 느린 자동차 뒤에 가다 부딪히는 사건
빠른 자동차가 느린 자동차가 오자 덩달아 빨라지면
종류별 나누기
-
범주화는 매우 이상하고 어려운 문제
물체궤적 + 색깔 + 속도 + 모양
-
-
같은 물체가 일정 속도로 가리개로 들어갔다가 다른 속도로 다른 곳에 나타남
장난감 자동차가 일정 속도라 가리개로 들어갔다 오리 인형이 예측한 장소에 같은 속도로 나타남
말 장난감과 연필
-

그러나 줄을 끊으면? 리본을 연결하면
피아제는 마술행동이라 함
1살 된 아기
-

기억을 못 할까? 이 나이 아이가 며칠 또는 몇 주 전 것도 기억
10개월 이전: 구별 못 함
12개월 : 구별 시작
한국어 사용 아동과 영어 사용 아동 (최숙자 연구)
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말로 정보를 주고받기


컴퓨터가 가장 어려워하는 것
의미란?



성 아우구스티누스 : 부모가 가리키고 말하는 것에서 배운다.
버틀러드 러셀 : 의미가 사물을 넘어선다.
루트비히 비트겐슈타인 : 단어와 관련해 화자가 우리에게 요구하는 행동까지 배우는가?
-


촘스키 : 언어시스템은 어디에서 오는가?
갓난아기가 이미 아는 것


말을 배우는 시기?
발음 이해하기
-


생후 6개월: 모두 구별 생후 12개월 :: 원형 배우기
7-8개월에 누구나 시작
초기 단어 (의미 배우기)

-

예상: r과 l의 구별에는 오랜 시간이 걸릴 것이다.
결과: ???
옹알이


r, l
b, p : 영어와 프랑스어(스페인어도 동일)도 구별하지만 위치가 다름, 타이어 사용자는 세 개로 구별
실험법 : 젖꼭지를 빨면 소리가 나오게, 그리고 ‘r=> l’로 서서히 바뀌게
-

‘손가락으로 가리키기’
gone, there(성공), uh-oh(실패, oh dear), more, what’s that
따, 어따, 안돼(부정), e다(긍정), 머야
문장 배우기

흉내 : children  childs
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결국
 인간은 생각보다 많은 것을 알고 태어난다. 따라서 인공지능 연구가
인간의 지능을 따라가는 것은 쉽지 않다.
 현재 주로 사용하는 방법론의 한계를 극복하는 방안 필요
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인지과학 연구
동물과 인간의 비교
1. 인간의 재귀 능력
-‘만약 A라면 B다.’ ‘만약 A가 n에 이르면 B도 n에 이른다.’
- 폐순환고리(자기 자신에게로 되돌아오면서 상대적으로 무제한적인
표현 영역을 만들어 내는) 규칙
- 인간의 이러한 재귀 능력 진화  수학과 언어를 다룸.
2. 울 때 눈물을 흘리는 유일한 종, 호모 사피엔스
- 눈물 흘리게 만드는 감정은 인간, 동물 모두 있지만,
인간은 그러한 감정을 몸으로 표현하는 유일한 종
- 동물 또한 눈이 물리적 자극을 받으면 눈물을 흘린다.
다만, 감정의 바탕이 되는 심리 상태와 눈물을 만들어 내는 시스템
사이에 신경 연결이 없을 뿐.
3. 인간의 색채 시각
4. 추론 능력
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인간과 동물의 세상에 대한 인지
1. 기대 위반
- 데이비드 카퍼필드의 마술쇼
 경험의 파괴로 인한 빠져듦
- 숫자체계(미키마우스 1, 2)
생후 4~5개월 아기
= 야생 붉은털원숭이
= 목화머리비단원숭이
2. 계산능력(숫자에 대한 지식), 선천적인가 후천적인가?
(1) 인간아기와 동물들에 대한 연구(진화론적)
1) 약 4까지의 작은 수를 정확히 분간할 수 있게 해주는 능력
2) 큰 수를 대략적으로 분간할 수 있게 해주는 능력
(2) 인간 아기를 다른 동물들로부터 분리해 내는 분기점
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Maarc D. Hauser의 네 가지 접근법
1. 현장 연구
ex) 붉은털원숭이 : 먹이의 종류나 질, 자신의 감정과
동기 상태에 따라 다른 호출음을 낸다는 사실 발견
2. 연구실 : 인지 능력에 대한 질문 제기
ex) 침팬지에게 돌멩이와 쇠망치를 동시에 준다면,
그들은 쇠망치가 돌멩이보다 더 알맞다는 것을 알 수 있을까?
3. 질문  신경생리학의 차원에서 연구
ex) 붉은털원숭이의 뇌가 발성정보를 어떻게 해독하는 지 실험
4. 비교 연구
인간과 동물의 비교 연구
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단 한 번의 직관만으로는 2% 부족하다
1. 집에서 6시간 떨어진 곳에서 집을 찾아온 강아지여,
단 한 번만으로는 부족하다 !
2. 이렇게 질문하기 보다는
- 침팬지가 돌고래보다 더 똑똑한가?
- 동물들은 지성을 갖고 있는가?
3. 조금 더 생산적인 질문을 하자.
- 그들이 항해하고, 짝짓기하고, 의사소통을 하기 위해서
어떤 지식을 가져야 하는가?
- 동물들이 어떻게 문제를 푸는가?
- 마크 하우저의 경험(‘원숭이 정글’의 거미원숭이 암컷)
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인간의 마음은 동물 탐구로 알 수 있다
1. 언어학
특별한 종류의 생각이 언어에 근거한다는 가설은 인간보다
동물에게 시험함이 더 적합하다.
2. 인간 사유의 개별적 과정의 특수한 본성에 관한 연구
- 소리단위 ‘ba’, ‘pa’구별 능력 등은 인간만 가능?
(워싱턴대, 패트리샤 쿨)
 친칠라(설치류), 짧은꼬리원숭이 : 동일한 자극을 받을 경우
인간과 정확하게 동일한 지각 능력을 가지고 있음.
3. 윤리적 문제, 실험 대상의 공급 문제
- 통제 수준과 자극의 종류 조절 용이
- 개체 대상으로 한 장기적 연구 가능
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문제 제기
 독일산 셰퍼드의 귀는 어떤 모습인가?
 “사람들이 이 질문을 받고 어떻게 기억을 더듬어
답변하는가?”
 무엇인가를 눈앞에 떠올린다?
 마음 속으로 무엇인가를 ‘바라본다’?
 당신의 마음 속에 조그만 사람이 앉아 있다?!!
 “그림을 떠올린다는 것은 무엇인가?”
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현실 재현 원리 1 - 의미(Reality Simulation Principle)
 마음 속 그림 떠올리기와 실질적 시지각, 양쪽에
관여하는 뇌의 영역 가운데 거의 대부분(2/3)이 일
치한다.
 어떤 물체에 대한 마음 속 이미지가 실제 물체를 바라
보는 것과 동일한 영향을 우리의 몸과 마음에 미칠 수
있다.
 마음 속 이미지들을 진짜 물체의 대역으로 사용하
는 방식 설명(자신을 조종하는 방식)
 GITI 사이클
- Generate(만들기)
- Inspect(검사하기)
- Transform(모양 바꾸기)
- Inspect(검사하기)
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현실 재현 원리 2 - 활용(Reality Simulation Principle)
 기억력 향상
 인지 심리학자 앨런 페이비오
 단어<대상의 모습, 단어를 통해 이름 붙인 대상의 모습,
최면을 통한 물체 떠올림
 상상을 하면 실제로 그것을 더 잘하게 됨
 신경과학자 - 마크 재너로드, 장 디시티
: 어떤 행동을 상상하는 데에는 실제 동작에 쓰이는
뇌 메커니즘의 대부분이 동원됨
 스포츠심리학 연구자 – 예) 골프(마음 속 연습)
 자기 자신에 대한 깨달음을 얻을 수 있음
 가상 시나리오를 통한 자기 인식 및 감성적 지능 향상
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현실 재현 원리 2 - 활용(Reality Simulation Principle)
 신체를 조절할 수 있음
 무너져 내리는 산기슭의 좁은 길을 따라 걸음
 시큼한 레몬
 승리효과(예 : 호르몬 분비의 조절)
- 시합에서 이긴 남자 VS 시합에서 진 남자
- 자신이 좋아하는 팀의 승리 VS 패배
- 이미지를 떠올려 자신의 승패를 바라봄으로써
테스토스테론 수치를 조절할 수 있을까?
 창의성, 문제 해결 능력 향상
 건강 조절 가능
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인공지능에 대한 긍정적 견해
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Who is Ray Kerzweil?
미국의 발명가, 기업가, 사상가 겸
미래 학자
• 최초의 총 활자 광학문자 인식기
• 맹인들을 위하여 활자를 음성으로
바꾸어 주는 기계
• 최초의 CCD 평면 스캐너
• 최초의 텍스트-음성 합성 장치
• 최초의 음악합성기
• 최초의 상업적 음성해독기
• 2002년 ‘발명가 전당’에 이름이 오
름
• 저서 <지능이 있는 기계의 시대>,
<영혼이 있는 기계의 시대>
•
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변화의 속도
 과거 20년이 미래 20년의 안내자?
기하급수적으로
발전하는 과학
기술
21세기는 2만 년에 해당된다.
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연산의 발전의 패러다임
전자 기계식 계산기
② 중계방식 계산기
③ 진공관
④ 트랜지스터
⑤ 무어의 법칙(24개월 마다 IC회로에 2
배의 트랜지스터를 넣을 수 있다. 12
개월마다 연산능력을 4배이다.)
①
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연산의 여섯 번째 패러다임
 3차원 병렬 연산
 인간은 전기화학적인 방법을 이용한 정보 처리(컴퓨터보다 백만 배 느림
→ 3차원 처리로 이것을 벌충)
 칩의 밀도가 매우 높다고 해도 평면적 연산이다.
 15~20년 뒤에는 인간지능을 재현하는 하드웨어가 등장한다.
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인간 두뇌 탐사 기술의 발달
 두뇌의 특정 부분을 대처
 귀가 먹은 사람에게 달팽이관 이식 수술
 파킨슨병 환자의 신경이식 수술
 인간두뇌의 각 부분들과 신경 시스템의 상
호작용 가능
 30년 안에 수학적 비밀을 밝혀낸다면?
 두뇌 작동의 수학적 모델 완성 응용 가능
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패턴 인식

기계적 지능의 특징



빠르고 정확하게 응용
정확하게 기억
다른 기계들과의 손쉽게 지식 공유
기계는 자기들끼리 지식의 패턴 공유

30년 안에 인간 지능과 견줄 만한 비생물체의 지능을 만들어 낼 수 있
을 것이다.
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인간 지능을 강화시켜줄 기대점
 신경세포와 쌍방향 커뮤니케이션
 가상현실체험
 비생물학적 지능의 강화
인지능력 향상, 빠른 정보 처리
지식 내려 받기 가능 패턴 공유
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특이점(singularity)의 등장
특이점이란?
-물리학에서 밀도와 에너지가 무한에 가까워지면서 시공간의 천에
파열이 일어나는 지점을 뜻함.
 인간의 뇌 역분석이 끝남 → 생물학적 인간과 동등
한 지능 모델링 가능
 기계의 장점과 생물학적 지능의 결합
 기계의 지능이 인간을 초월
 스스로 진화 가능한 기계의 등장
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어디까지 가능할까?
 뇌의 역분석




신경망의 정밀한 모델들 등장
복잡계 네트워크의 창조성
점점 발전하는 컴퓨팅 기술, 뇌의 고도화된 병렬 처리도 모사할 수 있을 것
인간의 인지 과정에 컴퓨터가 직접 개입
기계들이 우리와 경쟁할 수 있는 지점을
넘어서면 삶이 어떤 모습으로 변할까?
40
특이점이 온다면?
기계와 인간의 구분은?
신의 영역은 어디까지?
수많은 철학적 문제 대두
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기계시대
 공상과학 영화에서 보는 장면들의 현실 재현성?
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특이점은 어떻게 받아질까?
 생물학적 인간의 관점

기계 지능이란 인류를 능가하는 하인
 경제적 관점

나노 기술과 인공지능의 결합으로 무한 정보 창출
 영혼의 관점

2030년 무렵 감정을 주장하며 의식이 있는 것처럼 보임
 철학적 문제

진짜 의식을 가진 존재인가? → 과학적으로 해결 불가
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특이점 후에
 종교, 정치 세력들이나 대중들이 특이점에 관한 논의를 제한한다면?
 막상 특이점이 닥쳤을 때 몰려올 엄청난 철학적, 윤리적, 법적 문제들 즐비
 우리의 후손에게 남겨줘야 할 것은?
 특이점을 인정한다면, 그리고 기계의 인공지능을 인정한다면,
기성 종교와 세계관은 어떻게 바뀌어야 할까?
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어디까지가 인간인가?
 뇌에 나노봇 1만개를 넣어 능력이 강화된 사람
 불의의 사고로 뇌를 다쳐 뇌의 90%를 인공물로 대체한 사
람
 인공지능 컴퓨터를 뇌에 박은 사람
 살아있는 신경 세포들과 결합한 인공지능 회로
 어느 한 사람의 뇌 전체(모든 뉴런 연결,흥분 상태까지)를
스캔, 인공지능 기계 속에서 돌아가게 한 것
 겉보기에 사람하고 똑같다면, 심지어 생물학적 신체까
지 그대로 가진 인공지능이 있다면, 인간으로 인정할 수
있을까?
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과학기술의 발전이 가져올 위험
 자기 복제 가능한 로봇
 인공지능이 인간에게 호위적이지 않을 경우
 테러리스트들의 생물공학적 병원균
21세기 우리가 직면할
첫 번째 문제점!
46
기술 발전의 제어
 빌 조이(선마이크로시스템즈의 수석 과학자)
: 이런 기술이 미래에 드러낼지도 모르는 내용이 너무나 위험하기 때문에 더욱 지
적인 네트워크와 더욱 강력한 컴퓨터를 만드는 것을 중단 요구
 기술 발전의 강은 여전히 흐른다.
: 인류에게 이익을 주는 기술과 해악을 끼칠 수 있는 기술은 결국 같은 것이다. 어느
한 나라에서 제한을 가해도 결국 다른 나라에서 개발할 것이다.
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우리는 무엇을 해야 하는가?
인류 역사에서 그 누구도 마주하지 못했던 문제들이 떠오를 것이다.
 인간이란 대체 무엇을 뜻하는가?
 인간과 지능을 갖춘 기계를 어떻게 인식해야 하는가?
 한 세대의 도구는 다음 세대의 도구를 만들어 내는 힘을 만
들어 냈다.(기하급수적 발전)
 가공할 만한 수준의 나노테크놀로지로 인한 문제는 없을까?
철학적 문제, 법적 문제에 대한
광범위한 사회적 합의가 필요하다.
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생물학적 진화의 연장선에서의 고민
 우리가 사는 동안 닥칠 지도 모른다.
 설령 우리 세대에서 일어나지 않더라도, 미리 고민하지 않으면 실제 닥
쳐왔을 때 미쳐 손도 못 쓸 것이다.
인간의 능력과 통제를
뛰어넘는 기술이기에,
공존할 방법을 찾아야 한다.
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부정적 견해
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디스토피아
 과연 기계가 인간의 지능을 가질 수 있나?
 가진다면 세상이 어떻게 될까?
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인터넷과 인공지능
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What is the evolution of the internet to 2020?
53
What is web 1.0?
The world-wide web
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How deep is the web?
Very
Surface web is accessed by search engines. Deep web is
several orders of magnitude larger, and is not indexed by
public search engines.
Search engines, such as Google, rely upon automated
crawlers and are great for ?nding Web pages. However,
these Web page search engines typically cannot reach
information within a database. Rather, database content is
retrieved through the database’s own search engine.
Recognizing the distinction between searching Web page
content and database content is important because the bulk
of authoritative information resides in databases within the
deep Web. A new class of search engine speci?cally
designed to access distributed resources in the deep Web,
enabling a single query to launch searches across a
number of databases.
This chart depicts the web as an iceberg. The visible tip of
the iceberg is the surface web of an estimated 10-12 billion
pages that is indexed by various search engines. The deep
web of more than 600 billion pages lies below the surface
and is not accessible with public search engines.
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What is web 2.0?
A web of participation
Web 2.0 is the the second stage the web. It is the social
web that connects people. It is a web of participation. User
consumes & creates. Sites are interactive, for example:
blogs–keep a web-diary; Wikipedia — free encyclopedia,
anyone edits; Del.icio.us — social bookmarking; mySpace,
openBC – cultivate social relations; Flickr — share photos;
and YouTube–broadcast yourself.
According to Tim O’Reilly, several principles distinguish web
2.0, for example: (1) the web as platform ; (2) harnessing
collective intelligence (3) data is the next Intel inside; (4)
end of the software release cycle; (5) lightweight
programming models; (6) software above the level of a
single device; and (7) rich user experiences. In addition
web 2.0 approaches embrace: remixing data and services;
relation-orientation; the long tail; and bi-directional
interaction.
Web 2.0 social computing has both consumer and
enterprise impacts.
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What is social computing?
Putting the “I” in the UI, and the “we” in web.
According to Clay Shirkey, social computing is software that
supports group interaction. It’s about augmenting our
human social and collaborative abilities.
Something has changed in the Web during this decade of
online history... At the beginning it was all about being
online; now it’s about socializing the online environment.
It’s not about technology. The addition of human (social)
significance to our online interactions is driving the
emergence of a real (cyber)social environment, that extends
seamlessly to the “real world”.
It’s about people. Their social (networking) activity is going
online to be expanded and amplified by network effects, and
the viral nature of the information flowing through the
Internet.
It’s about social networks. We are getting linked to them,
making the Web itself more social (humane).
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What is web 3.0?
A web of meanings and connected knowledge.
Web 3.0 is the third stage of internet evolution that is
starting now. It is a web of meanings. It connects
knowledge. It represents meanings and knowledge about
things so both computers and people can work with them.
Web 3.0 is not about re-inventing the internet; it’s about
making the internet more useful, and our experience of it
better. Web 3.0 makes the internet more connected, open,
and intelligent. Users are served by systems that present
personalized information, are context-aware, can link and
share information in relevant ways, connect with relevant
people, better organize the digital life, combine and
integrate processes, arrange dates and tasks, give
meaningful answers instead of data in bulk.
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What is web 3.0?
Web 3.0 = web 2.0 + semantic web + AI.
Trends towards web 3.0 have been gestating for a decade
and are approaching a tipping point. Specifically, several
major technology trends are reaching a new level of
maturity at the same time. These include:
(1) ubiquitous connectivity including broadband adoption,
mobile devices and Internet access;
(2) distributed network computing using P2P, grid, mesh,
and hosted “cloud computing”;
(3) open standards-based technologies, open-source, and
open identity;
(4) semantic application platforms;
(5) scalable declarative storage systems;
(6) natural language processing, machine learning, and
machine reasoning; and
(7) semantic agents.
The simultaneous maturity of these trends is mutually
reinforcing, and collectively they will drive the thirdgeneration web.
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What is web 4.0?
A web of connected intelligence
Web 4.0 is the ubiquitous web. Everything is connected.
Everything has some intelligence, memory, a lifecycle, and
agency. It is a web of semantic agents. Both people and
things contribute to co-evolving social dialog.
The emerging pervasive/ubiquitous computing landscape is
a network of connected “things” with invisible processors,
lightweight, small, cheap, low/no power in almost all
everyday objects, wirelessly interconnected, continuously
"online.” Seamless services across all contexts.
This is a post-PC, post-IP era. Object-orientation and stack
architectures get jettisoned as “trainer wheels.” Interaction,
coordination, security, and integrity cannot be organized
centrally. The most granular societal artifacts have skills for
orientation, planning, scheduling, and acting. Intellectual
property is autonomic. Whether we are speaking of a
content paragraph, picture, a model, a software service, a
sensor, a product or other physical entity — all are selforganizing, context-aware, self-describing, self-configuring,
autonomic, and communicating autonomously.
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What are we looking for in Web 4.0?
Everything, everywhere, all the time, sleepless.
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What are the semantic wave technology themes?
Knowledge, user experience, social computing,
applications, and infrastructure.
This figure depicts five semantic wave
technology themes and lines of
development: (1) executable
knowledge, (2)semantic user
experience, (3) semantic social
computing, (4) semantic applications,
and (5) semantic infrastructure.
The vertical axis depicts semantic
bandwidth — the increasing ability to
handle complex reasoning tasks. The
horizontal axis depicts the relative
performance gains from the
application of increasingly powerful
capabilities and approaches. While
technology themes can be considered
separately, these capabilities build on
each other . More complex spaces
depicted to the right, demand the
innovations shown to the left.
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기계지능 향상
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