알파고 제로 이후.. IT 이야기

1. 지금까지는 강화학습 AI 모델에서 중요한 것은 사람이 쌓은 기존 데이터들이었습니다. 이 강화학습을 하기 위한 초기 데이터가 없어서는 AI 산업이 성립이 어렵다였는데... 알파고 제로는 알고리즘이 좋다면 초기 데이터들이 없다고 해도 강화학습을 통해서 결과물을 보여줄 수 있다는 것을 보여줬습니다.


2. 문제는 (1)번 때문에 이제 스슬 데이터 없이 알고리즘만 잘 짜면 AI모델을 만들 수 있다는 것이 증명되었으니 데이터 없이 AI 해보자라고 약파는 분들이 등장하고 있다는 점 입니다. 물론 (1)이 그걸 증명했죠.


3. 하지만 (2) 이야기를 들으면서 참 궁금한게 있는데 말이죠.

데이터를 통한 강화학습을 한 녀석이 아닌.. 데이터 없이 알고리즘을 통한 강화학습을 한 그 AI의 정확성은 어떻게 누가 평가할 수 있는가? 라는 점 입니다. 알파고 제로는 기존 알파고와 대국을 시켜서 그 능력을 평가했지만.. 과연 다음 만들어질 AI들은 어덯게 그 정확도를 평가하고 유용성을 증명할 수 있을까요? 그 부분은 잘 모르겠습니다.


과연 어떻게 되려나요?


덧글

  • Literaly 2017/10/30 23:18 # 삭제 답글

    각자 대표가 되는 AI를 내보내서 수많은 AI가 싸우고 싸워서 싸워서 살아남은 AI가 패권을 쥐는겁니다
  • 로리 2017/10/31 00:30 #

    두두둥!!!!
  • 나그네 2017/10/31 09:21 # 삭제 답글

    http://news.naver.com/main/read.nhn?mode=LSD&mid=sec&sid1=105&oid=023&aid=0003320218
    http://www.ciokorea.com/news/34812

    실제로 이미 '인공지능의 의사결정 과정' 전체를 이해 못하고 있습니다. '설명 가능한 AI'(explainable AI) 논란도 있습니다. 농담이 아니라 진짜로 인공지능을 이용해서 인공지능을 연구하자는 착안도 제기됩니다.

    진짜 수십년 이내에 기술적 특이점이 도달해서 AI가 인류 인식을 초월해버릴지도요......
  • 로리 2017/10/31 10:00 #

    정말로 무섭긴 합니다.
  • 개발부장 2017/10/31 13:20 # 답글

    기억은 안나지만, 어떤 단편 SF에서는 AI가 내놓은 학술적 성과를 인간이 이해할 수 있도록 해석하는 학문이 등장하기도 했었죠.
    그러므로 특이점을 맞이하기 위해 가장 급한 것은 AI를 개발하는 AI인 겁니다!
  • 로리 2017/11/01 17:43 #

    과연!!
  • 일곱자 2017/11/01 17:17 # 삭제 답글

    생각만큼 현실에 반영이 되는 인공지능을 학습시키는게 쉽지않은것이

    바둑은 내부적으로 가상으로 시뮬레이션하기 쉬운 형식이고
    시간의 (짧게) 한계가 없다시피하기때문에 발전이 빨랐지만
    현실에서는 절대적인 시간과 공간이 필요하기때문에 바둑만큼 많은 변수를
    스스로 학습시키기가 쉽지않기때문이지요.

    단초는 만들어졌지만 발전은 생각보다는 빠르지 않을듯 합니다.
  • 로리 2017/11/01 17:44 #

    네, 확실히 그렇겠죠. 역시 이번 알파고는 인공지능이 그런 것을 할 수 있다. 는 것을 증명하긴 위한것이지 실제 얼마나 걸리진 모르겠습니다.
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