| [컴퓨터] 행렬은 어따쓰는가? - 딥러닝의 분야들과 인공신경망 (알파고도 약간~)(5) | |
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| 선우 | 2019-12-05 |
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달러 앵벌이하게 메인 걸어봄 ㅋㅋㅋ 이전편 행렬을 어따쓰는가? 딥러닝이란 무엇인가? https://idpaper.co.kr/counsel/item/item_view.html?cnslSeq=524263 행렬과 미분은 어따 쓰는가? 인공지능의 발전 역사 (문제 해결의 연속) https://idpaper.co.kr/counsel/item/item_view.html?cnslSeq=525716&from=open&page=2&sortType=1&schType=1&schTitle= 아 참고로 나 비전공자고 관련수업 들은적 없고 그냥 관심있어서 인터넷에서 글 찾아 읽는 정도임 틀린내용이나 부족한 내용 있으면 전공자 언니들이 튀어나와서 얘기해주삼 ----------------------------------------------------------- 컴퓨터에는 크게 4가지 분야가 있다. 논리회로, OS(operate system), DB(데이터베이스), AI(인공지능) 논리회로는 컴퓨터 하드웨어를 만든다. 이 비어있는 하드웨어에 OS -윈도우같은게 os. 얘가 컴퓨터를 돌아가게 만들어주고 컴퓨터가 돌아가려면 데이터가 필요한데 이걸 관리하는게 database영역이야. 그리고 이렇게 만들어진 컴퓨터를 사용하는게 AI야. 참고로 DB가 없으면 뭘 할수가 없어. 논리회로, os, db는 절대로 사라지지 않는 분야이고 오히려 AI같은 경우에는 새로운 기술이 개발되면 사라질 수 있는 분야임. 예를들어 AI에는 행렬을 이용한 알고리즘과 벡터를 이용한 유전 알고리즘, 또 하나 뭐시기가 경쟁했는데 (유전알고리즘은 벡터를 랜덤하게 골라서 조합하는거야) 행렬에서 딥러닝이 나오면서 성능이 넘사로 좋아지자 유전 알고리즘은 사장됐어. 불과 6년전까지 있던 기술인데 이제는 "옛날옛날에 야다라는 사람이 살았어요"같은 전설 수준으로 이야기되니 앞으로는 또 어떻게 변할지는 아무도 모름. ㅋㅋㅋㅋ 빅데이터는 말그대로 많은 데이터를 뜻하고, 데이터베이스는 데이터를 관리하는 거야. 예를들면 요새는 1시간짜리 영화가 2~3GB정도 하는데 옛날에는 40GB정도 됐음. 이걸 효율적으로 쓰기 위해 데이터베이스에서 이걸 잘 압축시킨거야. 요즘에는 인간이 조절해서 향상시키기 힘든 수준이 되어서 이전편에 말했던 GAN 모델을 적용하는거로 알고 있음. 아무튼 인공지능(AI) 안에 머신러닝 안에 딥러닝이 있는데 딥러닝을 black box라고 해. 어떻게 구성되는지는 모르지만 어떻게 가르쳐야할지는 알고있어. (미분을 쓰면 된다는걸 안다.) 인공지능의 발전 역사에서 각각의 행렬로 어떻게 생긴지 모르는 그래프를 뽑을 수 있는데 그 안에서 error날 확률이 가장 낮은 지점을 찾아야 한다.. 라고 했는데 이 최저값을 찾는 기법은 여러가지가 있고 그중 하나가 관성 moment를 이용한 거야. 수학적 증명은 수학과한테 맡기고 우리는 이런 모델중에 뭐가 제일 효율적이이고 좋아보인다 라고 감만 잡으면 됨. 컴퓨터 공학에서는 머신러닝을 만들 때 train(학습)에 learning방법에 Adagram을 넣으면 알아서 해주니까 증명 방법 몰라도 됨 코드를 다 짜놔서 할필요 없음. 꼭 최저점을 찾지 않아도 충분히 좋으면 그냥 그거 쓰면 되서 인공지능은 퍼센트의 싸움이야. 근데 지금 문제가 얼룩말을 만드는 놈은 얼룩말밖에 못 만들고 알파고는 바둑밖에 못 둠 ㅋㅋㅋㅋ 계산을 못하고 스스로 생각을 못해 (이걸 약한 인공지능이라고 함) 영화 같은데서 진짜 스스로 생각해서 혼자 발전하고 막 사람 죽이고 다니고 범죄 일으켜서 문제되는 애들은 강한 인공지능임. 이걸 만들고 싶은데 현재 학계에서는 100%가 완성이면 1%도 못 갔다고 본다. 강한 AI는 어떻게 짜야할지도 아직 모른다. 알파고한테 갑자기 코드 안 바꾸고 이제부터 체스 두라고 결과값을 주면 에러떠. 강한 AI는 이제부터 체스 두라고 하면 혼자 막 체스를 공부하기 시작해서 두는거야. 그래서 인공지능을 계속 발전시키면 안된다 논란있는데 이건 이 분야에 대해 조금이라도 알아보지 않은 사람들의 뇌내망상임 알파고 나왔을 때도 계속 발전시켜도 되냐 시끄러웠는데 걱정할 필요가 없는거지 왜냐면 걘 바둑 밖에 못 두거든 ㅋㅋㅋ 지능이 뭔지 규정할 수 있어야 (행렬로 나타낼 수 있어야) 인간의 지능을 가지고 생각하는 컴퓨터를 만들 수 있는데 어떻게 구현해야할지조차 모름 아이언맨의 자비스 같은 애는 우리가 한 백 몇살쯤 되면 나올듯? 근 30년 이내에는 어려울거라고 봐. 바둑도 되게 어려워보이지만 그냥 안에서 지 혼자 몇백수를 다 둬보는거임 노가다 속도가 빠른거. 옛날에도 만들 수 있었는데 컴퓨터 성능이 안 따라줘서 못 나오고 있었고 계산은 할수 있었어 체스가 96년에 인공지능이 인간을 이겼는데 그때 얘가 한 수를 두려면 하루를 계산했음 ㅋㅋㅋ 챔피언 이겼는데 요새는 초단위로 계산해서 체스는 절대로 인간이 못 이김. 체스형 알파고의 이름은 딥블루인데 얘는 바둑 못함. 이때도 사람들이 걱정했지만 지금은 그냥 다른 버젼 딥블루가 나온거임 ㅋㅋㅋ 걍 대가리 좀 더 커진 딥블루 만든거. 물론 대단한거야. 바둑이 경우의수가 2.6x10^845보다 큰데 우주에 있는 H 수보다 많은 걸로 알아 그래서 옛날에 계산은 할수 있었지만 구현하지는 못했어. 근데 또 모르겠다 발전속도는 지수함수로 겁나 가파르게 증가하니까 갑자기 획기적인게 나와서 빨리 될수도? 누군가 획기적인걸 만들어 줘야 구현가능하다. 참고로 획기적인걸 만든 사람들은 다 기억에 남는다. 게임 DQN, 위조지폐범 이런거는 만들자마자 구글에서 데려가서 연봉 10억 넘을걸? 되게 최신기술이야 2015년 기술 지금까지 말한게 다 딥러닝의 분야들임. + 곁다리로 알파고는 지난번에 말했던 DQN을 쓰는데 (경우의 수가 많은 것들을 게임이라고 한다고 보면 돼) 바둑에 수가 많잖아 이 수를 두면 마이너스 몇 점, 이 수를 두면 플러스 몇 점. 이게 바로 게임이론. 게임이론은 딥러닝 안 쓰는거로 알고 있음. 그리고 마지막으로 인공신경망은 이게 바로 이전 글에서 다룬 nxm 행렬이야 https://youtu.be/3JQ3hYko51Y 실제 모델을 3D로 구현한 영상인데 작동하는 모습이 사람의 신경을 닮아서 인공신경망이라고 해 1~9까지의 숫자를 출력하는 신경망의 실제 행렬들이 이렇게 생긴거야 우리가 볼 때는 숫자로 보이는데 컴퓨터가 숫자 (예를들어 1을) 어떻게 인식하느냐를 보여주는 거야 결과적으로 1~9사이의 값이 하나가 반짝이는데 안쪽에서는 이렇게 계산하고 있는거야 multilayer로 더 쌓으면 행렬이 많아져서 정확도가 더 높아져 https://www.youtube.com/watch?v=qv6UVOQ0F44 이건 사람이 하는게 아니라 컴퓨터가 맵을 인식해서 하는거임 얘도 벌점 너무 많이 먹이면 멈춘다 ㅋㅋㅋ 그림을 봐서 신경망을 잘 통과하면 오른쪽 상단에 ADXY 버튼을 지가 누르는거야 |
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