[!INFO] 책 정보

저자: 저자/김대식

번역:

출판사: 출판사/동아시아

발행일: 2016-04-12

origin_title: -

나의 평점: 10

완독일: 2022-10-01 00:00:00

tags: #_독서록/2022년

김대식의 인간 vs 기계

Sub title:인공지능이란 무엇인가 양장 Issue date:2016년 04월 12일 #저자/김대식 #출판사/동아시아

표지

1. 질문 (책 읽전에 먼저 작성할 것)

_경험에 , 왜 읽었나 질문,궁금 등 __

1.1 Qustion 질문

(why) 이 책의 제목을 이렇게 지은 이유는?
(how) 어떻게 설명하고 있는가? 어떻게 하라고 하는가? 어떻게 해야하는가?
(where) 어느 곳에서 쓴 책인가? 어느 것을 위해 쓴건인가? 어디로 가야하는가? 어디에서 읽어야 하나? 그곳은 어떤 곳인가?
(when) 이책은 언제 쓰여졌는가? 시대적 배경은 무엇인가? 언제를 기준으로 쓰였는가? 언제 할것인가?
(who) 저자는 누구인가? 주인공은 누구이고 어떤 사람들이 나오나? 누구를 위해 저자는 말하는가?
(why) 이책을 통한 질문을 만들기
- 질문 1.
- 질문 2.
(what) 이 책에서 말하는 주제라는 무엇?
- 알게된 것은 무엇인가?
- 해야할건 먼가?
- 다른 책과 다른 점은 먼가?
- 이 책의 특징은 먼가?

2. 견해

책의 견해

작가의 주장과 의견

나의 견해

주제에 대해
- 책 읽기전
- 책 읽은 후
만약 내가 저자였다면

3.중요 문장 (책 밑줄에서 top 3 선별)

_주요 키 내용 2~3가지로 정리하기 또는 20자 정리 _

4. 내생각

배운점
느낀 점
깨달은 점
기타
- 인공지능을 이해하기 위해서
- 인간이 세상을 어떻게 이해하려고 했는지를 철학적 역사를 집어가며 설명한다 - 최고다
- 그동안의 컴퓨터 cpu의 구조로는 인공지능을 구현할 수 없다
  - 인간은 스스로의 지식, 지혜를 10프로도 표현하지 못한다
  - 인간이 가르치는 컴퓨터는 그 인간의 10프로 지식을 기반으로 동작한다
  - 그래서 지구와 인간의 특성과 지혜를 구현하지 못한다
- 인간의 뇌가 학습하는 방법을 모방한 인공지능 학습법으로 획기적인 결과를 이루어 냇다
- 이제는 인간보다 더 정확하게 사람을 구별하고
- 인간보다 수십보의 앞을 내다본다
  - 알파고, 인간은 10수의 앞을 보지만, 알파고는 끝을 본다
- 강한인공지능, 인간을 능가하는 지적 기계가 탄생하면 인류는 멸망한다.
  - 인류가 멸망하지 않기 위해 어떻게 해야하는가
  - 기계가 인간이 지구에 남아야할 이유를 찾을 수 있도록 방법을 찾아야 한다.
  - 재미있는 해석이며 섬뜩하다
  - 인간은 지구에 이롭지 않다

5.책에서 뽑은 키워드 정리

__index_키워드

강한 인공지능은 인류를 멸망시킬것이다 우리가 살길은 신뢰다

319 스티븐 호킹 Stephen Hawking - 인공지능이 생기면 인류는 멸망한다
- 엘론 머스크 - 핵폭탄보다 더 위함하다
- 영국 옥스퍼드대학 닉 보스트롬 Nick Bostrom 교수
  - 『슈퍼인텔리전스』
335 강한 인공지는이 인간을 대하는 태도는 크게 두 가지로 예상해 볼 수 있다
- 첫째, 강한 인공지능이 독립적이어서 인간을 이기려고 할 것이다
- 둘째, 강한 인공지능은 인간을 도와주려고 할 것이다.
  - 강한 인공지능이 인간을 돕도록 인간이 명령할 수 있을까? 아마 불가능
  - 우리보다 더 강하고 독립적인 존재를 컨트롤 할 수는 없다.
그렇다면 기계가 스스로 우리를 돕겠다는 결정을 내려야 합니다.
- 그러려면 기계에게 인간이 존재해야 하는 이유를 설명하고 동시에 강한 인공지능에게 도덕성도 접어넣어야 합낟.
- 강한 인공지능이 등장했을 때 인간이 살아남으려면 기계가 인간을 인정해줘야 합니다. 인간도 살아남을 가치가 있는 존재라는 것을 인정하게 해야한다.
336 기계 입장에서 지구 전체를 볼때 ‘지구 + 인간’ 보다 ‘지구 - 인간’ 이 더 좋다는 결론이 어찌보면 당연하다.
338 ‘강한 인공지능이 등장하면 인류는 멸망한다. 근데 그게 왜 나쁜가? 인류가 멸망하는 것이 왜 나쁜지 한번 설명해봐라’ 카네기멜론대학 앤드루 무어
- 어차피 인류는 한세기도 살지 못한다. 3대를 가지 못한다.
348 이전에는 인간이 인간의 약속을 안 지켜도 인류 안에서 한 약속이까 큰 문제가 없었습니다. … 이제는 말했던 것들을 지켜야 합니다. 종교와 예술과 문명이 등장하기 시작한 5,000년 전부터 우리가 우리 자신에게 했었던 약속을 지켜야 할 때입니다. 이런 것들이 실천된다면 기계는 인류를 남겨두지 않을까요? 우리가 우리의 약속을 지키는 존재라는 걸 기계가 알아준다면 인류를 남겨두지 않을까
350 내가 하는 일이 이미 기계같다면 살아남을 수 없습니다. 따라서 인간이 가진 유일한 희망은 ‘우리는 기계와 다르다’ 입니다. 그 차별화된 인간다움을 가지고 살아가면 되지 않을까.

6.책 밑줄 정리 (책 밑줄 전체,page)

인공지능 인물 역사

인간은 어떻게 비정형데이터를 정형 데이터로 바꾸는가?
인간이 세상을 이해하는 방법
철학에서는 ‘보편성 문제 univerals’ 라고 한다.
보편성 문제를 해결하는 2가지 방법이 있다.
- 유명론 nominalism - 아리스토 텔레스
  - 현실이 진실 - 증명불가능한 세상 - 존재하지 않음
- 실념론 realism- 플라톤
  - 완벽한 이데아 존재 - 현실은 그것의 그림자(가짜)
#BC450년
- 파르메니데서 https://ko.wikipedia.org/wiki/파르메니데스
- “자연이 하나이기 때문에 이해할 수 있을것 같다.”
#BC475년
- 헤라클레이토스 https://ko.wikipedia.org/wiki/헤라클레이토스
- “일상생활에서 우리눈에 보이는게 다가 아니고 뒤에 무언가 있다. 그것이 자연이고, 숨으려한다. 우리는 그것을 찾아내야 한다”
#BC322년
- #아리스토텔레스 https://ko.wikipedia.org/wiki/아리스토텔레스
- (자연을 알아내기 위한) 도구 발명
  - 물리학,형이상학,시,생물학,동물학,논리학,수사,경제학
  - 서양에서 세상을 이해하기 위한 분설 TOOL
    - 기호 symbol
    - 기호연결 Tool
#1716년
- 고트프리트 빌헬름 라이프니츠 https://ko.wikipedia.org/wiki/고트프리트_빌헬름_라이프니츠
- 독일 수학자, 철학자
- 이진법 만듬
- 미적분 만듬 — 뉴턴과 비슷한 시기에 동시
#1864년
- 조지 불 George Boole https://ko.wikipedia.org/wiki/조지_불
- 고트로브 프레게 Gottlob Frege https://ko.wikipedia.org/wiki/고틀로프_프레게
- 라이프니츠는 인간간어를 이전법으로 변환 하였으나 논리를 정하지 못함
- 조지불의 심볼의 논리(문법)을 만듬
- AND,OR,NOT …
#1880년
- 찰스 샌더스 피어스 Charles Sanders Peirce https://ko.wikipedia.org/wiki/찰스_샌더스_퍼스
- 처음 NAND 기능 제시
#1918년
- 비트겐슈타인 https://ko.wikipedia.org/wiki/루트비히_비트겐슈타인
  - NAND (NOT and AND) 진리의 함수 《논리-철학 논고》 에서 개념 발표
  - 표현 불가한것은 침묵해야한다 (7원칙) –> 딥러닝은 그래서 스스로 학습한다(표현 불가한 것을 가르칠수 없음으로)
#1945년
- 앨런 튜링 Alan Mathison Turing https://ko.wikipedia.org/wiki/앨런_튜링
- 알고리즘과 계산 개념을 튜링 기계라는 추상 모델을 통해 형식화함으로써 컴퓨터 과학의 발전에 지대한 공헌을 했다
- 버트런드 러셀 , 알프레드 노스 화이트헤드 의 영향받음
  - 1910년에 런던 대학교의 응용수학 교수가 되기까지 버트런드 러셀과 10년간에 걸쳐 협력하여 수학의 논리적 기초를 논한 고전 《수학 원리》 3권을 완성
- #세계2차대전 보편적 #튜링기계 (논리기계) 제시
- 튜링기계 = 최초의 컴퓨터 구조
- 컴퓨터 = 전쟁에서 포탄등을 계산하던 사람들을 말함
  - 계산기계를 만들고 이름을 계승함
  - 컴퓨터 어원
#1950년대
- 존 폰 노이만 https://ko.wikipedia.org/wiki/존_폰_노이만
- CPU , MEM 의 구조 디자인
- 제2차 세계 대전 동안 폰 노이만은 핵무기를 만들기 위한 미국의 맨해튼 계획에 참여한다. 1936년부터 1938년까지 앨런 튜링이 고등연구소의 방문연구원으로 연구했으며, 폰 노이만의 지도로 박사학위를 마친다.
#1956년
- 미국 다트머스 대학교에서 마빈 민스키, 클로드 섀넌 등 인공지능 및 정보 처리 이론에 지대한 공헌을 한 사람들이 개최한 학회에서 존 매카시가 ‘인공지능’ 용어를 처음 사용
#1957년
- 딥러닝 태동
- 프랭크 로젠블라트 https://ko.wikipedia.org/wiki/프랑크_로젠블랫
- 미국의 신경생물학자
- 퍼셉트론(Perceptron)을 개발했다.
  - 가장 간단한 형태의 피드포워드(Feedforward) 네트워크, 선형분류기로도 볼 수 있다
  - 인공신경세포들을 적절히 연결 시킨것
  - 논리연산 규칙을 스스로 인식
- 맥클록과 피츠가 시작한 인공신경망이 기초가 되어 탄생한 퍼셉트론 이론은, 원시적인 인공신경망 이론에 ‘학습’이라는 개념을 추가하였다. 실제로 생물학적 신경망 내에서 반복적인 시그널이 발생할 때 신경세포들은 그 시그널을 기억하는 일종의 학습효과가 있는데, 이를 가중치를 이용하여 인공신경망에 구현한 것이 퍼셉트론이다.
#1969년
- 시모어 페퍼트 https://ko.wikipedia.org/wiki/시모어_페퍼트
- 마빈 민스키 https://ko.wikipedia.org/wiki/마빈_민스키
- 단층 퍼셉트론 한계 증명, 다층 퍼셉트론 MLP Multi Layer Perceptron 필요하나 학습 방법 못찾음
- 일반적인 다층 퍼셉트론의 형태는 입력층 - 은닉층 - 은닉층 - … - 출력층으로 구성
- 각 층은 서로 교차되는 가중치 값으로 연결되어 있다.
#1970년대
- 역전파(逆傳播), 오차 역전파법(영어: Backpropagation 백프로퍼게이션) 또는 오류 역전파 알고리즘
- https://en.wikipedia.org/wiki/Backpropagation
- 1960년대 초반부터 연구가 진행되었고
- 1970년대에는 컴퓨터에서 실행시킬 수 있도록 구현되었다.
- 인지심리학자 데이비드 룸멜하트(David Everett Rumelhart)와 맥클리랜드는 MLP를 효율적으로 학습시킬 수 있는 오차역 전파펍을 제시했다 (7페이지)
- 다층 퍼셉트론 학습에 사용되는 통계적 기법
- 출력층에서 제시한 값이 실제 원하는 값에 가까워지도록 학습하기 위해 통계적 방법에 의한 오차역전법을 사용한다.
- 기계 학습에서 사용되는 학습 구조로 다층 퍼셉트론이 있다
- 오차역전법은 동일 입력층에 대해 원하는 값이 출력되도록 개개의 가중치를 조정하는 방법으로 사용되며, 속도는 느리지만 안정적인 결과를 얻을 수 있는 장점이 있어 기계 학습에 널리 사용되고 있다.
- 가 뽑고자 하는 target값과 실제 모델이 계산한 output이 얼마나 차이가 나는지 구한 후 그 오차값을 다시 뒤로 전파해가면서 각 노드가 가지고 있는 변수들을 갱신하는 알고리즘인 것이다.출처
제프리 힌튼 Geoffrey Everest Hinton https://ko.wikipedia.org/wiki/제프리_힌턴
- 깊은 층수로 인공신경망 구상
- 볼츠만 머신에 백프로퍼게이션을 결합해 CNN을 완성
- 죽어가던 신경망 연구를 살리다
- 룸벨하트(David Everett Rumelhart)와 만나 #1986년 백프로퍼게이션(backpropagation)논문에 참여하게 된다.
- 그 이후로 존 홉필드(john joseph Hopfield) 박사가 홉필드 네트워크를 제안하고 신경망 연구에 새로운 길을 열고,
- 제프리 힌튼은 테리 세이 노프스키(Terry Sejnowski) 와 함께 홉필드 네트워크와 신경망 알고리즘을 결합시켜
- #1984년 에 볼츠만 머신을 만든다.
- 이후 #1989년 제프리 힌튼 교수 밑에서 박사후 과정을 진행하던 얀 레쿤(Yann LeCun), 요슈아 벤지오(Yoshua Bengio) 와 함께 볼츠만 머신에 백프로퍼게이션을 결합해 CNN을 완성하고 딥러닝의 전환점을 만들었다.

기타

177 당연히 뇌는 무엇인가를 계산을 하고 그 일부만을 언어로 표현하는데, 언어로 표현할 수 없는 모든 걸 우리가 적분해서 합쳐서 직감이라고 이름을 붙여준 거라고 생각합니다
- 인간의 직감, 즉 말로 표현할 수 없는 90퍼센트를 행동으로 표현한다면, 그 행동을 관찰해서 학습을 합니다.
산업화 시대 : 육체 노동을 기계에 전가. 인공지능 시대 : 정신 노동을 기계에 전가
인간은 세상을 보는게 아니다 , 시각을 통해 들어온 신호를 저장된 패턴으로 해석하는 것이다.
- 눈,코,귀 등 오감으로 들어오는 정보 -> 전기 신호 -> 뇌 -> 패턴화 -> 시놉시스 연결 패턴 저장
인간은 경험과 학습을 통해 배운다.
우리가 언어로 표현할 수 있는 것은 실생활에 극히 일부이고 대략적이다. 그래서 컴퓨터에게 정확한 설명이 불가하다 -> 그래서 스스로 학습, 딥러닝 나옴
319 스티븐 호킹 Stephen Hawking - 인공지능이 생기면 인류는 멸망한다
- 엘론 머스크 - 핵폭탄보다 더 위함하다
- 영국 옥스퍼드대학 닉 보스트롬 Nick Bostrom 교수
  - 『슈퍼인텔리전스』