마음의 탄생(챕터 7)

1. 디지털신피질도 생물학적 신피질과 마찬가지로 새로운 기술을 배우기 위해선 수많은 반복교육을 거쳐야 한다. 하지만 언젠가 어디선가 디지털신피질 하나가 학습에 성공하기만 하면, 이 신피질은 지체 없이 새롭게 확보한 지식을 다른 디지털신피질과 공유할 것이다.

2. 블루브레인 같은 시뮬레이션된 뇌가 학습할 수 있는 방법은 두 가지다. 하나는 인간의 뇌가 학습하는 방식으로 시뮬레이션하면서 계속 교육시키는 것이다. 다른 하나는 의미있는 언어로 대화하고 성숙하게 행동할 만큼 충분한 지식을 갖춘 인간의 생물학적 뇌 속에 담겨 있는 패턴을 시뮬레이션한 뇌에 복제해 넣는 것이다.

3. 신경망 구조와 시냅스 가중치는 임의로 설정되기 때문에 학습되지 않은 신경망의 대답 역시 임의적이다. 신경망의 핵심은, 그것이 모방하고자 하는 포유류의 뇌처럼 어떤 주제에 대해 학습할 수 있어야 한다는 것이다. 신경망은 처음에 무지한 상태로 출발한다. 신경망의 선생은 학생 신경망이 올바른 출력을 내면 상을 주고 그렇지 못하면 벌을 준다. 여기서 '선생'이란 인간이 될 수도 있고, 컴퓨터프로그램이 될 수도 있고, 이미 학습을 거친 좀더 성숙한 다른 신경망이 될 수도 있다.

4. 희소코딩 : 백터양자화 - 인간의 음성언어를 이해하려는 시도

5. 마르코프모형은 각 사건이 성공적으로 발생할 확률을 계산해낸다. 마르코프과정은 사건의 선형적 나열을 계층을 이루는 시스템으로 가정하지만 그 사건을 직접 관찰을 수 없다. 이것이 바로 '은닉'이라는 이름이 붙은 이유이다.

6. 유전알고리즘의 핵심은 인간설계자가 해법을 직접 프로그래밍하지 않는다는 것이다. 경쟁과 개선을 시뮬레이션한 반복적인 과정 속에서 해법이 생성되도록 한다.

7. LISP는 1958년 인공지능의 개척자 '존 맥카시'가 처음 설계한 컴퓨터언어이다. LISP는 'List Processor'의 줄임말로, 이름 그대로 리스트를 처리한다.

2017/04/30(일)

MT 주

마음의 탄생(챕터 6)

1. 창조성의 핵심요소는 위대한 은유, 즉 다른 것을 재현하는 상징을 찾는 과정이다. 신피질은 위대한 은유를 생산하는 기계이며, 이는 인간이 왜 유일하게 창조적인 동물인지 설명해준다.

2. 진화적인 관점에서 보면, '사랑'은 순전히 신피질의 욕구를 충족시키기 위한 행동이다. 사랑이라는 감정 없이도-욕정의 힘만으로도-재생산(번식)활동은 충분히 이어나갈 수 있기 때문이다.

3. 신피질은 생명의 가장 위대한 창조물이다. 그러한 신피질이 사랑을 만들어냈고, 우리는 또 사랑을 노래하는 무수한 시들을 창조했다. 이 모든 것이 신피질의 가장 위대한 발명품이라 할 수 있다.

2017/04/23(일)

1. 중간고사 시험 주

마음의 탄생(챕터 5)

1. 올드브레인 - 포유류 이전부터 존재했던 뇌
사실 만족을 추구하고 위험을 회피하고자 하는 동기는 상당부분 올드브레인에서 기인한다.

2. 많은 동물들이 신피질 없이도 아무 문제 없이 생활하고 생존한다. 하지만 인간의 신피질은 욕구를 승화하는 위대한 기관이라 할 수 있다.

3. 시상 - 감각정보

4. 해마 - 새로운 사건을 기억하는 영역 및 기능
<시상을 거쳐 신피질로 들어간 감각정보가 새로운 경험이라고 판단되면 이는 다시 해마로 전달된다.>

5. 소뇌 - 추세모형

6. 측좌핵 - 쾌감과 연관된 영역

2017/04/15(토)

1. 엑스 마키나 영화 감상
- 에이바가 목표를 달성하기 위해 사람을 그 과정의 도구로 이용한다는 느낌이 들었다.

- 주인공은 에이바를 인간적인 모습을 그대로 갖춘 인공지능 로봇이라 인지한다 반면에 세계최고의 검색엔진 회사인 블루북의 회장은 에이바를 완벽한 인공지능 로봇을 구현하기 위한 과정의 도구(회장은 주인공 역시 에이바를 다음 성장단계로 재탄생시키기 위해 이용한다.)라고 인지한다는 면을 보여줌으로써 두 사람의 갈등을 영화가 진행되면서 차츰 보여주지만 에이바는 이 모든것을 이용했다는 반전을 보여준다.

마음의 탄생(챕터 4)

1. 우리 뇌는 처음부터 개개의 패턴인식모듈이 '언제든 연결될 수 있도록' 인프라스트럭처를 미리 깔아놓는 것이다. 언제든 연결될 수 있는 상태이기 떄문에, 전기플러그를 꽂듯이 축삭 하나를 신경섬유의 말단에 꽂기만 하면 되는 것이다.

2. 인간의 뇌에는 점진적으로 길어지는 시간수용창의 계층 구조가 존재한다. 신피질의 정보처리방식이 보편적이라는 것을 보여주는 가장 강력한 증거는 뇌의 가소성이다. 가소성은 학습을 통해 뇌의 연결망이 달라지거나 어느 한 영역의 역할을 다른 영역이 대신할 수 있는 특성으로, 이는 신피질의 전체에 공통된 알고리즘이 작동한다는 뜻이다.

3. 가소성에 한계가 존재하는 데에는 몇가지 이유가 있다.
첫 번째, 평생에 걸쳐 습득하고 완벽하게 다듬어야 하는 기술도 있는데, 그런 기술을 다른 피질 영역을 활용해 다시 습득해야 한다면 당장 똑같은 결과를 얻을 수 없다.
두 번쨰, 무엇보다도 그 기술을 수행하는 피질 영역의 크기가 줄어든다.
세 번쨰, 우리 뇌는 특정 형태의 패턴을 특정 뇌 영역에서 가장 잘 처리할 수 있도록 최적화되어있다.

2017/04/09(일)

1. Symbolic AI(기호 표현), Artificial Neural Network(인공 신경망), Genetic Algorithm(진화) '인공지능'은 이 3가지 범주를 벗어날 수 없다.

2. IT개발의 이 3개의영역 중 <개발/기획/판매> <기획/판매>는 우리가 다루는 영역이 아니다.

3. DL = Deep Learning

4. 인공지능의 대표적 교재 -> 인공지능 : 현대적 접근방식

5. agent = autonomous software<자율적 소프트웨어>,<daemon, bot, agent는 자율적 소프트웨어이다>

6. 괴델의 불완전성의 정리

마음의 탄생(챕터 3)

1. 신피질의 주요 기능은 계층적으로 구성된 정보의 패턴을 다루는 것이다.

2. 뉴런, 뇌에서 정보를 처리하는 기본 단위('신경세포' 라고도 한다.)

3. 시냅스, 축삭말단과 수상돌기를 이어주는 연결지점으로 세포 간 신호를 전달하는 기능을 한다.

4. 신피질에 존재하는 약 3억 개의 패턴인식기가 인식하는 패턴은 제각각 세 부분으로 구성된다. 첫 번째 부분은 입력부, 두 번째 부분은 패턴명명부, 세 번쨰 부분은 출력부이다.

2017/04/02(일)

1. A.I(Artificial Intelligence) <-> N.I(Natural Intelligence)

2. Google Allo = Apple Siri = MS Cortana

3. Symbolic A.I

4. Artificial Neural Network(인공 신경망)

5. Genetic Algorithm