디지털 튜터로서 배워가야 될 항목들이 점점 많아지고 있다.
현실에 있는 다양하고 방대한 빅데이터를 모아서
분석을 확인하는 방법은...
상황을 파악하고, 진단하고 예측하고 처방하는 단계적 과정이 있다.
사람들이 가장 관심있어하는 부분은
예측에 관한 부분인데
미래가 어떻게 변화할것인지 앞으로 어떻게 될 것인지에 대한 사항들이다.
예측을 잘한다면
처방단계의 방법이 잘진행될것이고
예측을 못한다면 잘못된 처방이 될 것이다.
그래서 많은 과학자들은 예측을 더 잘하기 위해선
빅데이터를 가지고 ai 인공지능을 어떻게 하면 사람처럼 만들 수 있을지 많은 고민을 시작했다.
수학 자겸 물리학자인 앨런 튜링은 인공지능을 어떻게 하면 정의할 수 있을지 고민을 했다.
실험 결과 인공지능은 사람처럼 판단할 수 있다면 ai인공지능으로 봐야 된다고 정의를 내렸다.
(앨런 튜링의 이미테이션 게임 - 볼만한 영화이다. 최초의 컴퓨터 이론을 만든 사람이다. )
다시 과학자들은
사람처럼 판단을 한다는 것은 사람은 무엇을 근거로 판단과 생각을 할까???
이런 고민에서 인간의 뇌는 어떻게 작용할까...
이런 생각으로 인간의 뇌를 관찰한 결과
인간 뇌의 특징은 수억 개의 뇌세포로 이루어져 있고
뇌세포를 자극 전과 자극 후로 분류한 결과
뇌세포들끼리 엄청난 연결이 이루어진 다는 걸 밝혀냈다.
예를 들어 수영을 배운다는 건
뇌가 변화가 된 것이고
우리의 뇌가 팔이 움직이면 다리가 움직여야 된다는
학습을 통한 뇌세포들 간에 연결이라고 보면 된다.
우리가 배운다고 생각하고 학습한다고 생각하는 것들이
모두 뇌세포들 간에 연결이라는 말이다.
인간이 배우는 모든 학습이 이렇다... 뇌가 바뀐다는 것이다.
과학자들은 그러면 뇌세포가 변화하는 것처럼
컴퓨터(인공지능)도 변화시켜보자란 생각을 가지고
인간의 뇌신경세포를 수학공식으로 만들었다.
공식으로 만든 것을 컴퓨터에 계속해서 입력을 시켰다.
컴퓨터에 반복 제시를 통해 뇌세포의 연결을 만들게 된 것이다.
이런 실험들이 계속되면서 머신러닝과 딥러닝 이란 개념들이 생겨나게 되었다
머신러닝이란...
인간의 학습능력(뇌세포 연결)과 같은 기능을
컴퓨터에서 실천하고자 하는 기술이다
딥러닝은...
학습능력(뇌세포 연결)을 배운 컴퓨터에
많은 데이터를 비슷한 것들끼리 분석하는 기술이라고 보면 된다.
수많은 얼굴을 보고 얼굴을 인식하는 것이라던지.
수많은 언어를 듣고 분석해서 언어를 인식하는 과정이다.
지금도 계속 발전해가는 인공지능은
머신러닝과 딥러닝은 통해 많은 것들을 배워나가고 있다.
빅데이터를 통한 인공지능의 발전으로
자연스럽게 사람처럼 판단하고 생각하는 컴퓨터가 발전해 나가고 있다.
인공지능의 조금 더 좋은 선택과 바람직한 예측으로
앞으로 다가올 미래에 대한 걱정을 조금이나마 덜어볼 수 있지 않을까 생각해본다.
ps. 계속 조금씩 배워나가면서 어려운 부분들이 많이 생기고 있지만
새로운 것과 모르는 분야의 학습을 통해서
나의 뇌세포들도 자극 전과 자극 후의 연결이 이루어지듯이
연결이 되었으면 한다.
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