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인간의 뇌와 인공지능2

강사명,등록일,학습시간,제공기관,원본출처,태그,저작권
ㆍ강사명 김영보
ㆍ등록일 2018-01-03
ㆍ학습시간
ㆍ제공기관 EBS
ㆍ원본출처 http://www.ebs.co.kr
ㆍ태그
ㆍ저작권

자막

  • 저는 가천대학교 의과대학 신경외과 있는 김영보 입니다. 
    제가 이 사진을 들고 나온 거는 제가 먼저 오늘 인간의 뇌와 인공지능에 대해서 강의를 하게 된 배경이 지난 10여 년 동안 세계적인 영상 전화 해 인제 시작하기 시간 조정이 박사님하고 연구를 해서 전 세계 보는게 얼마나 중요하다는 것을 밝혀 준 사진입니다. 지금 왼쪽에 있는 거는 병원에서 오른쪽은 연구장비 써 보시면 너무나 차이가 많이 쳐 저희 대한민국이 세계의 내놓은 첫 번째 마루의이 영상을 아직 따라오는 데가 없어요 할 만하다는 겁니다. 제가 왜 이런 사진을 얘기를 하냐면 보는 게 얼마나 중요한지에 대한 얘기를 하고 있습니다. 이것도 마찬가지도 오른쪽 보시면 세계 최초로 중풍에 원인 혈관을 아무도 보지 못한 거를 찾아 내서 2008년에 세계적인 스톡이란 잡지에 한국에 처음으로 했습니다.
     그러니까 보는게 얼마나 중요하다는 것을 재미난 시각에 대한 얘기를 하고 있는 거고요 이거 다 마찬가지죠 2011년에 미국에서 대학에서 만든 거 보다 자기 연구소가 내 아내는 전산망들이 많아요 그 전산망을 보는 디퓨전 텐서 이미지 일하는 퀄리티를 더 세게 발표를 했고 그걸로 인해서 나는 또 연결망을 얘기했습니다. 같긴 한데 인간은 지나와 동물이라는 것을 이야기 하는데 굉장히 많은 석학들이 있는데 커즈와일 데미스 하사비스 이런 분들이 인천에 인공지능 하고 뇌과학은 될 수가 없고 가장 선도연구 하는 분들은 2분야를 깊게 연구를 하고 있습니다. 아 이분은 미국의 듀크 대학 전기전자공학과를 졸업을 했거든요 여러분들의 지금 많이 쓰고 있는 스마트 폰에 메모 형태와 던파 피디를 세계에서 제일 먼저 개발한 분이죠 컴퓨터를 전공을 하고 이런 걸 하다 보니까 미래의 인공지능을 가진 열심히 노력을 했는데 가지고는 도저히 앞으로 자기가 예상했던 그런 로봇이 만들어 질 것 같지 않았습니다. 그래서 이 분이 MIT 대학 진학을 하거든요 뭘 공부하려고 하냐면 바이올로지 신경 생물을 근거로 한 UC 버클리 대학에 들어갔거든요 만들어서 계속 환불해 어떤 거죠 이쁜이 그래서 지금 책이 있습니다 온 인텔리전스라고 한국에는 생각하는 뇌 생각하는 기계로 하는 걸로 2004년도인가 번역되어 나왔는데 그 책에서 2분이 전복을 하면서 공부하게 뒤에 나오고요 미래의 인공지능은 어떻게 만들어져 된다고 예측을 하고 있어 그래서 최근에 괜찮아를 만들었는데 거기에 빌게이츠 말로 모스크 마크 저커버그 크 우리가 알고 있는 모든 사람이 투자한 회사 야 거기가 미래 인공지능은 여기 보시면 히어로 Carpenter 메모리라는 개념을 추천 하고 있어요. 아직 여러분들 htm 기분에 인공지능 알고리즘은 만나고 있지 못 하거든요 미래 얘긴데 엄청난 설계 부오나 기업들이 포커스가 주장하는 캠프를 메모리에 투자를 하고 있습니다 practical 층은 공간적인 얘기를 하고 있는 거 타임을 얘기를 하고 있습니다. 그러니까 이번 연구를 하다 보니까 우리가 기억을 하고 그 기억을 세상에서 인출할 때 기억 회사 말들도 순차적으로 회상을 하더라 하는 개념을 이용해서 다음 세대 인공지능을 개발하겠다고 지금 준비를 하고 있습니다.
     내는 신피질 제일 마지막에 진화한 우리의 콜택시 일로 이루어졌는데 취업을 많이 하고 예측 모델링 기획 기계라는 내처럼 인공지능은 무엇을 하는 기계냐 무엇을 하는 알고리즘 그러면 예측을 하는 알고리즘이고 예측을 하는 기계 다 그렇게 생각을 하시면 됩니다 .또 두 번째로 요즘에 구글에 끌고 있는 미래학자죠 커즈와일 이분은 미래학자 그래서 유명해진 것 같지만 또 엄청난 가격을 하고 계세요 구글에 있지만 선택이죠 해 가지고 2분도 내는 그 패턴 인식이다 하는게 중요한 얘기를 했거든요 난 만들어 봤어 근데 이분이 연구한 신경과학을 보면은 신경학적으로 신경 생물학적으로 패턴 인식이라는 주장을 하고 있는 분이죠 그래서 여기 보시면 우리 뇌는 여섯 개 층으로 되어있거든요 가장 늦게 지난 신피질의 굉장히 두께가 얇아요 어떻게 그 세포구조 들이 동일해요 기능이 다르면 구조가 달려야 될 거 같은데 대신 피질은 너무나 평범한 6층이 데이트 하는 거죠 그래서 2분이 뭘 발견 했는데 새로움은 연결 속에서 일어나는 거 다 동일한게 아무리 많이 있어도 그 연결 패턴이 다르면 다른 기능이 될 수 있다는 얘기를 하고 어 이거는 정량적으로 어떤 기능에는 패턴인식 블록 컬러 미 맨만기가 있어야 되고 어떤 일을 하려면 돈 몇 십만 개가 있어야 되고 그들과 내 연결망은 어떻게 되고 이제 이런 연구들을 했거든요 그래서 이분이 연구를 한 내용들을 하는데 결국은 되는 이런 계층구조로 데이터 근데 그 여섯 개 층이 한결같이 동일한 패턴인데 왜 이런 너희는 어마어마한 일을 할까 하는 의문을 가지고 이제 연구를 했던 거죠 동일학원  일반적인 구조의 연결이 기능을 만들어 내더라. 바로 이 개념이 빅데이터 인공지능 클라우드에 클라우드의 개념입니다 앞으로 계속 얘기를 하겠지만 연결이 새로움을 만든다는 거죠 여러분들 이분은 너무 잘 알죠 딥마인드 서비스가 만드는 알파고 세계 대결에서 저 인간이 이제 보면 현장이 4차 산업 혁명 시대의 행운의 나라라고 하거든요 우리 딸한테 3월 줬죠 우리나라 인공지능 분열 한 10년 정도 안깐게 없다고 합니다 우리 쪽에는 알파고로 만든 분으로 알려져 있지만 이분이 또 2007년에 논문을 하나 쓰거든요 어떤 놈을 살려면 단기기억 그러니까 작업 기억을 수행하는 굉장히 중요한 기관인데 기관이 망가졌던 그러면 인간의 어떤 엄청난 능력이고 그래 어떻게 보면 최고사령부인 전두엽이 이런 일을 다 총괄하고 합친 다음에 일어나는 기능일 줄 알았더니 벌써 2분은 앞으로 우리 컴퓨터에서 인공지능이란 던지는게 발전을 하려면 인간의 뇌를 공부를 하고 연구를 해야지 미래지향적인 어떤 인공지능 시스템이 탄생 할 것도 하는 거를 알았던 분이죠 하사비스가 2007년에 논문을 쓰면서 메모에 대한 얘기를 많이 하고 있습니다. 해 말을 보니까 그 안에 있는 전문용어지만 sata3 데이트 자이로스이 안에 어떤 연결망들을 보지 않은 시대에서 보는 시대로 올 때 얼마나 많은 깊은 연구가 이루어진다는 걸 알 수가 있고 우리가 기억에 대한 바로 4차 산업 혁명의 빅데이터 처리 기술에 대한 첨단기술이 나온다는 겁니다. 
     서비스는 벌써 그걸 알았던 거죠 마인드를 만드는데 물론 캐나다 토론토 대학에 그 어떤 인공지능의 새로운 기술인 컨볼루션 뉴럴 네트워크에는 이러는지 기술들을 만들어냄으로 인해서 굉장히 속도를 빨리 했죠 2012년 인제 굉장히 중요한데 그분들이 만든 일은 모든 프로그램은 바로 인간의 시각 영역에 대한 연구를 많이 했고 여기서 모방을 했습니다.
     지금 여기 보시면 인간의 시각 일하는게 우리가 본다는게 어떤 절차를 통해서 우리가 고양이하고 개를 9분하고 이제 복잡하죠 사진이 근데 우리가 요즘에 인공지능 공부하다보면 첫 번째 층에서는 어떤 큰 다른 책을 보고 그리고 났더니 색깔이 들어오고 이런 레이어라고 하는 층에 대한 연구들이 이루어 졌는데 이게 인간 시각처리에서 하고 있는 거고 너무나 유사합니다. 그러니까 인간이 그 동안에  우리가 열었던 스크립트 이런 분들이 샌디에이고 샌디에고 대학에 가서 인간 시각에 대한 연구를 굉장히 많이 했죠. 그런 분 주역 드리라고 우리한테 얘기도 할 수가 있습니다. 요즘에 그 전기자동차 하면서 엘론머스크 얘기 나올 때 자율주행 자동차의 핵심 부품이 지표라는 거죠 엔비디아 요즘에 그 게임하는 젊은 친구들은 이것에 사러가 가지고 용산전자상가가 품귀현상을 이렇게 산에 서비스는 저 GPU를 도입을 해서 CPU는 1600 되면 지표가 72 인가 썼다고 합니다. 바로 그래픽 영상 처리를 하는 핵심 반도체 앞으로 몇 년 후에 우리 개개인의 전체 유전자를 가진 이 시대가 곧 올 겁니다. 그런 유전자 빅데이터 바로 이런 GPU가 들어가고 있어 이거는 수학에서 복잡한 행렬 계산을 담당해서 전담하는 반도체 반복적으로 처리하는 거거든 여러분들이 영화 보다 보면 동영상들 많지 압축해서 보내잖아요 음성 파일도 느그 압축 이게 메인 알고리즘이 뭐냐면 그냥 이렇게 고정적으로 있잖아요 데이터는 움직이지 않으니까 관두고 제가 지금 좌우로 움직이는 움직 가능한 거거든요 형에게 저도 여러분들이 처음에 제가 볼 때 들어오는 빛 움직이면 여러가지 있지만 점점 복잡한 위에는 추상화 되거든요 근데 계산 장이 하부구조 일수록 많은 걸 그걸 담당하는게 바로 이런 그래픽프로세서 그러니까 알파고 그러면 여러분들은 굉장히 이렇게 생각할 수 있잖아 근데 두 가지가 같이 작용한 거죠 인간의 시각의 진화의 정점인 알고리즘 하고 그다음에 확률 통계적인 어떤 그렇게 합쳐 가지고 탄생을 한 겁니다 알파고도 GP 없었으면 힘들겠죠.
     요즘에 그 구글에서 텐서프로세싱유닛 저런 인제 그렇게 하고 우리가 얘기하는 센트럴 프로세스 유니트가 한 덩어리에 들어가 있는 인공지능 전용 반도체 애들이 나오기 시작하거든요 참 무서운 시계 그러니까 알파고 정도의 능력을 만드는데 이제 테섭 반도체가 확장이 되니  4차 산업 혁명의 키워드를 빅데이터 인공지능 클라우드 컴퓨팅 이렇게 세 가지를 얘기를 했는데 갑자기 이상한 사진이야 나왔죠 이건 올해 면적을 구하는 방법이 여러분들은 중고등학교 오시면서 타이어 자식이라는 공식을 배우느라고 굉장히 고생하셨어요. 잘 생긴데 아 여기 보면은 원의 반지름이 1cm고 높이가 6cm 줘 4등분 하면 한 변이 1 cm 끊고 박 이사 줘  2는 4 그런데 어떤 무작위로 점을 찍어요 저기다 갖다 준다고 생각하시면 수가 무한대로 증거를 하면은 3.141592에 수렴합니다 지금 제가 아까 얘기한 파이얼 전승은 해석하기가 그러는데 공식을 가지고 우리가 면적도 구하고 그래프를 구하는 방식에 제가 뒤에 얘기한다 틀을 무한대로 던진다 아는 건 요즘에 컴퓨터를 이용한 수치해석 일하는 방법론 이거든요 그런데 이제는 파일 저승을 몰라도 컴퓨터가 워낙 빨라져서 빅데이터 말 있으면 3.141592를 시대가 됐다는 거야 그러니까이 한 장의 그림이 엄청난 미적분학 이런 얘기를 했던 다루던 분양 부녀가 떠오르고 있어요 인간의 수학은 설명을 해야 되는데 생명을 하는게 바로 이런 공식들을 맞고 틀리는 거를 증명하기 바빴는데 지금은 컴퓨터가 해 주는 거야 그리고 증명 방법이 인간의 어떤 공식이 아닌 데이터 건너면 컴퓨터가 증명해주는 시대로 돌입하고 있다는 것 좀 많은 생각을 해봐야 되겠습니다.

강의 소개

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