Note (2017-07-12): a more recent version of this slide has been released. https://www.slideshare.net/ByoungHeeKim1/20170629-osia-final
Introduction to deep learning approaches for artificial intelligence (with some practice materials) (mostly in Korean)
(서울대학교 인지과학협동과정, 인지과학방법론 2016년 2학기 강의)
발표 제목 :
GPU 및 오픈 소스 딥러닝 라이브러리를 활용한 향후 인공지능 서비스의 가능성에 대하여 자사 개발 서비스인 "C.VIEW"를 통하여 가늠해 보자.
Abstract :
인공지능은 지금 시대에 있어서, 제4차산업혁명이라고 일컬어 질 정도로, 역사적으로 세 번째의 유행을 맞이 하게 되었다. 1960년대와 1980년대에 관심을 받게 되었을 때, 방대한 양의 학습 데이터를 위한 학습에 소요 되는 처리 시간 및 인간이 기준을 제시하지 않으면 학습이 힘들다는 점이 커다란 과제로 두각 되었으나, 이런한 과제는 2000년도에 들어서서 BigData에 대한 관심과 GPU 악셀레이터 및 오픈소스 딥러닝 라이브러리의 등장으로 그 해결 방안이 제시 되어지고 있으며, 인공신경망에 대한 학술적인 이해가 어느정도 있다면 누구나 쉽게 도전할 수 있는 영역이 되었다. AWS에서 제공 하는 GPU 환경 및 TensorFlow를 이용하여 개발중인 자사 서비스 "C.VIEW"를 통하여, 앞으로의 인공지능 서비스에 대하여 그 가능성을 가늠해 보도록 하자.
발표 시간 : 50분
2018.05.21 판도라큐브 세미나
제작자: 프로그래밍 파트 송민욱
코멘트: 없음
비고: 없음
판도라큐브는 세종대학교 소프트웨어융합대학 소속의 게임 제작 동아리입니다.
매주 회의마다 게임 제작과 관련된 주제로 세미나를 개최합니다.
모든 자료는 세미나 자료 제작자의 동의 하에 업로드됩니다.
세미나의 소유 및 책임은 제작자가 지닙니다.
Note (2017-07-12): a more recent version of this slide has been released. https://www.slideshare.net/ByoungHeeKim1/20170629-osia-final
Introduction to deep learning approaches for artificial intelligence (with some practice materials) (mostly in Korean)
(서울대학교 인지과학협동과정, 인지과학방법론 2016년 2학기 강의)
발표 제목 :
GPU 및 오픈 소스 딥러닝 라이브러리를 활용한 향후 인공지능 서비스의 가능성에 대하여 자사 개발 서비스인 "C.VIEW"를 통하여 가늠해 보자.
Abstract :
인공지능은 지금 시대에 있어서, 제4차산업혁명이라고 일컬어 질 정도로, 역사적으로 세 번째의 유행을 맞이 하게 되었다. 1960년대와 1980년대에 관심을 받게 되었을 때, 방대한 양의 학습 데이터를 위한 학습에 소요 되는 처리 시간 및 인간이 기준을 제시하지 않으면 학습이 힘들다는 점이 커다란 과제로 두각 되었으나, 이런한 과제는 2000년도에 들어서서 BigData에 대한 관심과 GPU 악셀레이터 및 오픈소스 딥러닝 라이브러리의 등장으로 그 해결 방안이 제시 되어지고 있으며, 인공신경망에 대한 학술적인 이해가 어느정도 있다면 누구나 쉽게 도전할 수 있는 영역이 되었다. AWS에서 제공 하는 GPU 환경 및 TensorFlow를 이용하여 개발중인 자사 서비스 "C.VIEW"를 통하여, 앞으로의 인공지능 서비스에 대하여 그 가능성을 가늠해 보도록 하자.
발표 시간 : 50분
2018.05.21 판도라큐브 세미나
제작자: 프로그래밍 파트 송민욱
코멘트: 없음
비고: 없음
판도라큐브는 세종대학교 소프트웨어융합대학 소속의 게임 제작 동아리입니다.
매주 회의마다 게임 제작과 관련된 주제로 세미나를 개최합니다.
모든 자료는 세미나 자료 제작자의 동의 하에 업로드됩니다.
세미나의 소유 및 책임은 제작자가 지닙니다.
Searching for magic formula by deep learningJames Ahn
지난 삼성오픈소스 컨퍼런스에서 발표한 것으로
핀테크에 Deep Learning을 적용해 과연 기계에 의한 투자가 가능한지를 시험해 본 발표자료입니다.
첫시도에는 데이터를 무시하고 알고리즘에 전적으로 의존해 완벽한 실패로 끝났지만,
두번째 시도에서는 데이터를 이해하고, 이에 맞는 알고리즘의 적용으로 처참했던 첫번째 시도보다 훨씬 더 좋은 결과를 보여주었습니다.
역시 데이터를 가지고 무엇을 한다는 것은 데이터에 대한 이해가 처음이자 마지막이라는 것을 확실히 느끼게 되었습니다.
Session 4. 쉽게 보는 딥러닝 트랜드와 AWS 활용 시나리오 - 베스핀글로벌 이승규 매니저BESPIN GLOBAL
전 세계적으로 클라우드 기반의 디지털 트랜스포메이션이 빠르게 진행되고 있음에도 불구하고, 기업에서 클라우드를 도입하고 마이그레이션 하는 과정은 여전히 어려움이 많습니다. 성공적인 마이그레이션은 클라우드로의 단순 인프라 변경에서 그치는 것이 아니라 비즈니스와 프로세스가 함께 변화할 때 완성될 수 있습니다.
그리고 그 변화의 중심에는 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)이 있습니다. 인공지능과 머신러닝은 모든 것을 자동화하여 스스로 데이터를 분류하며 유의미한 가치를 찾아냅니다. 바로 여기에서부터 기업의 비즈니스 혁신은 시작됩니다.
클라우드로의 디지털 트랜스포메이션 전략과 인공지능/머신러닝을 활용한 비즈니스 혁신 방법 중, 딥러닝 트렌드와 AWS 활용 시나리오에 대해 이번 세션을 통해 쉽고 정확하게 알아보실 수 있습니다.
오컴 Clip IT 세미나 1회차 "머신러닝과 인공지능의 현재와 미래"
1. 인공지능과 머신러닝
- 영화 및 애니메이션에 나타나는 친화적 인공지능과 적대적 인공지능, 그리고 감성적 인공지능
- 강한 인공지능과 약한 인공지능의 차이
- 인공지능과 머신러닝의 관계
2. 딥러닝과 강화학습
- 인공지능의 중요 열쇠이자 머신러닝의 세부 이론인 딥러닝과 강화학습에 대한 개괄 소개
3. 인공지능에 대한 우리의 자세
- 과연 인공지능은 완벽한가?
- 과연 인공지능은 인간 전문가를 대체할 수 있을까?
- 데이터의 중요성
Searching for magic formula by deep learningJames Ahn
지난 삼성오픈소스 컨퍼런스에서 발표한 것으로
핀테크에 Deep Learning을 적용해 과연 기계에 의한 투자가 가능한지를 시험해 본 발표자료입니다.
첫시도에는 데이터를 무시하고 알고리즘에 전적으로 의존해 완벽한 실패로 끝났지만,
두번째 시도에서는 데이터를 이해하고, 이에 맞는 알고리즘의 적용으로 처참했던 첫번째 시도보다 훨씬 더 좋은 결과를 보여주었습니다.
역시 데이터를 가지고 무엇을 한다는 것은 데이터에 대한 이해가 처음이자 마지막이라는 것을 확실히 느끼게 되었습니다.
Session 4. 쉽게 보는 딥러닝 트랜드와 AWS 활용 시나리오 - 베스핀글로벌 이승규 매니저BESPIN GLOBAL
전 세계적으로 클라우드 기반의 디지털 트랜스포메이션이 빠르게 진행되고 있음에도 불구하고, 기업에서 클라우드를 도입하고 마이그레이션 하는 과정은 여전히 어려움이 많습니다. 성공적인 마이그레이션은 클라우드로의 단순 인프라 변경에서 그치는 것이 아니라 비즈니스와 프로세스가 함께 변화할 때 완성될 수 있습니다.
그리고 그 변화의 중심에는 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)이 있습니다. 인공지능과 머신러닝은 모든 것을 자동화하여 스스로 데이터를 분류하며 유의미한 가치를 찾아냅니다. 바로 여기에서부터 기업의 비즈니스 혁신은 시작됩니다.
클라우드로의 디지털 트랜스포메이션 전략과 인공지능/머신러닝을 활용한 비즈니스 혁신 방법 중, 딥러닝 트렌드와 AWS 활용 시나리오에 대해 이번 세션을 통해 쉽고 정확하게 알아보실 수 있습니다.
오컴 Clip IT 세미나 1회차 "머신러닝과 인공지능의 현재와 미래"
1. 인공지능과 머신러닝
- 영화 및 애니메이션에 나타나는 친화적 인공지능과 적대적 인공지능, 그리고 감성적 인공지능
- 강한 인공지능과 약한 인공지능의 차이
- 인공지능과 머신러닝의 관계
2. 딥러닝과 강화학습
- 인공지능의 중요 열쇠이자 머신러닝의 세부 이론인 딥러닝과 강화학습에 대한 개괄 소개
3. 인공지능에 대한 우리의 자세
- 과연 인공지능은 완벽한가?
- 과연 인공지능은 인간 전문가를 대체할 수 있을까?
- 데이터의 중요성
The State of Artificial Intelligence and What It Means for the PhilippinesThinking Machines
What consumer-ready applications of artificial intelligence are out there? What are the implications of semi-autonomous agents on Manila's BPO industry? Thinking Machines CEO and data scientist Stephanie Sy delivered this presentation on the current data science and AI landscape at the "Humans + Machines: Using Artificial Intelligence to Power Your People" conference held on February 19, 2016 at BGC, Taguig, Philippines.
For the full video of this presentation, please visit:
https://www.embedded-vision.com/platinum-members/embedded-vision-alliance/embedded-vision-training/videos/pages/may-2017-embedded-vision-summit-babenko
For more information about embedded vision, please visit:
http://www.embedded-vision.com
Boris Babenko, Senior Software Engineer at Orbital Insight, presents the "Using Satellites to Extract Insights on the Ground" tutorial at the May 2017 Embedded Vision Summit.
Satellites are great for seeing the world at scale, but analyzing petabytes of images can be extremely time-consuming for humans alone. This is why machine vision is a perfect complement for satellite imagery: providing human-quality analysis at inhuman scale. This talk explains how different types of satellites are best suited to different types of observation and discusses applications of machine vision. Babenko looks at how this technology was able to not only detect previously unknown oil tanks in China, but also estimate how much oil the country stores in these tanks. He also looks at how simple metrics like car density and building density can be applied to both commercial and humanitarian applications. The talk concludes by examining the possibilities for the future as our ability to both take and process images continues to grow.
We trained a neural network on satellite imagery to predict wealth from space.Eric Rodenbeck
Penny is a simple tool to help us understand what wealth and poverty look like to artificial intelligence algorithms. The tool lets you change the landscape of a city, by adding and removing urban features like buildings, parks and freeways to high-resolution satellite imagery. With this interface, you can explore what different kinds of features make a place look wealthy or poor to an AI.
Satellite Automatic Identification System (S-AIS) for global maritime traffic monitoring has been presented at Technology & Applications for Disaster Management International Conference 2015, Kuala Lumpur from 27-28 October 2015.
14 Startups Leading the Artificial Intelligence (AI) RevolutionNVIDIA
Learn how these top 14 startups around the globe are using artificial intelligence (AI) and Deep Learning to impact key industries and humanity-at-large.
Deep Learning - The Past, Present and Future of Artificial IntelligenceLukas Masuch
In the last couple of years, deep learning techniques have transformed the world of artificial intelligence. One by one, the abilities and techniques that humans once imagined were uniquely our own have begun to fall to the onslaught of ever more powerful machines. Deep neural networks are now better than humans at tasks such as face recognition and object recognition. They’ve mastered the ancient game of Go and thrashed the best human players. “The pace of progress in artificial general intelligence is incredible fast” (Elon Musk – CEO Tesla & SpaceX) leading to an AI that “would be either the best or the worst thing ever to happen to humanity” (Stephen Hawking – Physicist).
What sparked this new hype? How is Deep Learning different from previous approaches? Let’s look behind the curtain and unravel the reality. This talk will introduce the core concept of deep learning, explore why Sundar Pichai (CEO Google) recently announced that “machine learning is a core transformative way by which Google is rethinking everything they are doing” and explain why “deep learning is probably one of the most exciting things that is happening in the computer industry“ (Jen-Hsun Huang – CEO NVIDIA).
[Let's Swift 2019] iOS 앱에서 머신러닝이 해결 할 수 있는 문제들Doyoung Gwak
iOS에서 머신러닝으로 해결할 수 있는 문제들을 다양한 예시와 함께 소개합니다. 기존에 룰베이스 알고리즘으로는 해결하기 힘들었던 어려운 문제들을 머신러닝이 어떻게 해결할 수 있는지 설명하고, 간단한 코드 예제와 함께 Core ML 사용법을 알려드립니다. 또한 서비스에 사용하는 모델의 경우 어떤 추가적인 고려를 해야하는지도 간략히 소개하고 있습니다.
본 발표에 공유된 대부분의 데모는 https://github.com/motlabs/awesome-ml-demos-with-ios 저장소에 올라가있어, 코드 레벨까지 궁금한 분들께서는 이 저장소를 확인해주세요.
발표영상: https://www.youtube.com/watch?v=zKPB8rnS-EM
LX공간정보 아카데미의 '공간정보 기반의 스마트시티 비즈니스 모델 개발' 과정에서 강의한 자료입니다. 디지털 트윈의 개념, 연원, 도시/국토관리로의 확장, 공간정보 분야의 동향과 전망, 디지털 트윈 기반 스마트시티, 오픈소스 기반 디지털트윈 플랫폼인 mago3D, 그리고 mago3D를 적용한 대표적인 사례 등에 대해 소개하였습니다.
[PR12] PR-050: Convolutional LSTM Network: A Machine Learning Approach for Pr...Taegyun Jeon
PR-050: Convolutional LSTM Network: A Machine Learning Approach for Precipitation Nowcasting
Original Slide from http://home.cse.ust.hk/~xshiab/data/valse-20160323.pptx
Youtube: https://youtu.be/3cFfCM4CXws
[PR12] PR-026: Notes for CVPR Machine Learning SessionsTaegyun Jeon
PR-026: Notes for CVPR Machine Learning Session
Paper 1: Borrowing Treasures From the Wealthy: Deep Transfer Learning Through Selective Joint Fine-Tuning, https://arxiv.org/abs/1702.08690
Paper 2: The More You Know: Using Knowledge Graphs for Image Classification, https://arxiv.org/abs/1612.04844
Paper 3: On Compressing Deep Models by Low Rank and Sparse Decomposition, http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/papers/Yu_On_Compressing_Deep_CVPR_2017_paper.pdf
15. 딥러닝 관련 연구: SuperResolution
ECCV 2016, C. Dong et al. (The Chinese University of Hong Kong)
▫ FSRCNN: “Accelerating the Super-Resolution Convolutional Neural Network”
CVPR 2016, W. Shi et al. (Magic Pony Technology)
ESPCN: “Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an
Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network”
CVPR 2016, J. Kim et al. (Seoul National University)
▫ DRCN: “Deeply-Recursive Convolutional Network for Image Super-Resolution”
▫ VDSR: “Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks”
ECCV 2014, C. Dong et al. (The Chinese University of Hong Kong)
▫ SRCNN: “Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks”
인공지능: 변화와 능력개발 Page 15
16. 딥러닝 관련 연구: SuperResolution
인공지능: 변화와 능력개발 Page 16
SRCNN [Dong2014] VDSR [Kim2016], DRCN [Kim2016]
17. SRCNN: 딥러닝의 첫 적용
인공지능: 변화와 능력개발 Page 17
Simple 3-Layer CNN
▫ End-to-end mapping (LR-HR)
▫ Convolution and ReLU
C. Dong et al., “Learning a Deep Convolutional Network for Image Super-Resolution”, ECCV (2014) [Link]
18. SRCNN: Network Architecture
인공지능: 변화와 능력개발 Page 18
C
O
N
V
I
N
P
U
T
R
e
L
U
C
O
N
V
R
e
L
U
C
O
N
V
O
U
T
P
U
T
CONV Convolutional layer
ReLU Rectified Linear Unit
POOL Pooling layer
No dimension reduction
with poolinglayer1 layer2 layer3
Cost function
▫ 𝑙𝑜𝑠𝑠 =
1
2
𝑦 − 𝑓(𝑥) 2
▫ Evaluation
▫ Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR)
19. SRCNN: Summary
Advantage and Disadvantage
(+) Demonstrated the feasibility of an end-to-end learning.
(-) Context of small image regions (13x13)
(-) Only works for a single scale (x3)
(-) Slow to converge (learning rate = 10-5)
인공지능: 변화와 능력개발 Page 19
20. 인공지능: 변화와 능력개발 Page 20
SRCNN [Dong2014] VDSR [Kim2016], DRCN [Kim2016]
SISR에 대한 첫 딥러닝 시
도
Context Region (13x13)
x3만 고려
학습이 느림
21. VDSR: Very Deeper SR
인공지능: 변화와 능력개발 Page 21
Deeper model
▫ Depth: 20 layers
Residual learning
▫ Simplify the learning goal
Single model for multiple scales
▫ Combine various scale factors for training data
25. 인공지능: 변화와 능력개발 Page 25
SRCNN [Dong2014] VDSR [Kim2016], DRCN [Kim2016]
SISR에 대한 첫 딥러닝 시도
Context Region (13x13)
x3만 고려
학습이 느림
20 레이어로 학습 가능
Context Region (41x41)
Scale (x2, x3, x4)
빠른 학습
Recursion model (모델축소)
48. 인공지능: 변화와 능력개발 Page 48
물체 검출 =
주어진 이미지에서
특정 종류의 물체가
어디에 있는지
찾아내는 것
= Region Proposal
+ Classification
49. 물체 검출을 위한 딥러닝 모델
R-CNN (R. Girshick et al., CVPR 2014)
SPPnet (K. He et al., ECCV 2014)
Fast R-CNN (R. Girshick, ICCV 2015)
Faster R-CNN (S. Ren et al., NIPS 2015)
AttentionNet (D. Yoo et al., ICCV 2015)
YOLO (J. Redmon et al., CVPR 2016)
인공지능: 변화와 능력개발 Page 49
50. 물체 인식 적용 사례: 건물 탐지 (NVIDIA)
인공지능: 변화와 능력개발 Page 50
Exploring the SpaceNet Dataset Using DIGITS (2016)
NVIDIA Devblog (https://devblogs.nvidia.com/parallelforall/exploring-spacenet-dataset-using-d
55. Design Patterns for RNN
인공지능: 변화와 능력개발 Page 55
Blog post by A. Karpathy. “The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks” (2015)
56. Trend Monitoring: World Oil Storage Index
인공지능: 변화와 능력개발 Page 56
Orbital Insight (https://orbitalinsight.com/solutions/world-oil-storage-inde
57. Trend Monitoring: World Oil Storage Index
U.S. Energy Information Administration (EIA: 미국 에너지 관리
청)
인공지능: 변화와 능력개발 Page 57
Orbital Insight (https://orbitalinsight.com/solutions/world-oil-storage-inde
58. Contents
우주항공 분야 적용 사례
▫ Application: Single Image Super-Resolution
▫ Application: Object Detection
▫ Application: Trend Monitoring
인공지능 발전 전망
인공지능 관련 역량개발
결론
인공지능: 변화와 능력개발 Page 58
59. 인공지능 발전 전망
Artificial “Narrow” Intelligence
▫ 한 분야를 잘하는 인공지능
▫ Is TRAINED or just PROGRAMMED
Artificial “General” Intelligence
▫ 사람처럼 하나를 배우면 열을 아는 인공지능
▫ Is EDUCATED
Artificial “Super” Intelligence
▫ 어떤 사람보다 모든 분야에 뛰어난 인공지능
▫ 과연 존재할까??
인공지능: 변화와 능력개발 Page 59
61. 범용 인공지능 (Artificial “General” Intelligence)
Deep Reinforcement Learning (DeepMind)
▫ DQN paper
• www.nature.com/articles/nature14236
▫ DQN source code
• https://sites.google.com/a/deepmind.com/dqn/
인공지능: 변화와 능력개발 Page 61
62. 범용 인공지능 (Artificial “General” Intelligence)
Deep Reinforcement Learning (AI = RL + DL)
▫ 스스로 문제를 정의하고
Reinforcement Learning = Objective
▫ 스스로 그 문제를 풀어내는 능력
Deep Learning = Mechanism
인공지능: 변화와 능력개발 Page 62
RL + DL = General Intelligence
63. 범용 인공지능 (Artificial “General” Intelligence)
7 C’s of Learning
▫ Choose: we are self-service learners. We follow what interests us, what is
meaningful to us, what we know is important.
▫ Commit: we take ownership for the outcomes. We work until we’ve gotten
out of it what we need.
▫ Crash: our commitment means we make mistakes, and we learn from them.
▫ Create: we design, we build, we are active in our learning.
▫ Copy: we mimic others, looking to their performances for guidance.
▫ Converse: we talk with others. We ask questions, offer opinions, debate
positions.
▫ Collaborate: we work together. We build together, evaluate what we’re doing,
and take turns adding value.
인공지능: 변화와 능력개발 Page 63
65. 범용 인공지능 (Artificial “General” Intelligence)
Meta-learning
Learning-to-learn
Responsibility for own learning
Development of personal skills
Change management
Flexibility
인공지능: 변화와 능력개발 Page 65
66. 범용 인공지능 (Artificial “General” Intelligence)
더 읽어볼 만한 것들
▫ A page on AGI in Wikipedia
▫ An article on Scholarpedia
▫ A survey paper Artificial General Intelligence: Concept, State of the Art and
Future Prospects, by Ben Goertzel
▫ A gentle introduction to AGI, by Pei Wang
▫ The introduction chapter of Artificial General Intelligence, by Cassio
Pennachin and Ben Goertzel
▫ The introduction chapter of Advances in Artificial General Intelligence, by Pei
Wang and Ben Goertzel
▫ Mapping the Landscape of Human-Level Artificial General Intelligence,
report from an “AGI roadmap” workshop
▫ Comparative table of cognitive architectures: a collective effort sponsored
by the BICA SOCIETY
인공지능: 변화와 능력개발 Page 66
67. 슈퍼 인공지능 (Artificial “Super” Intelligence)
Nick Bostrom – “SuperIntelligence”
▫ 과학 기술 창조, 일반적인 지식, 사회적 능력 등을
포함한 전 영역에서 모두, 제일 총명한 인류의
두뇌보다 훨씬 총명한 지능
▫ 과연 현실로 다가올까요?
더 읽어볼만한 것들
▫ The AI Revolution: The Road to Superintelligence
▫ The AI Revolution: Our Immortality or Extinction
인공지능: 변화와 능력개발 Page 67
68. 직업의 미래: 4차 산업혁명과 일자리
20년후 내 직업은?
인공지능: 변화와 능력개발 Page 68
http://channel.mk.co.kr/event/2016/j
ob/
69. 사라지는 일자리
인공지능: 변화와 능력개발 Page 69
직종 순위
컴퓨터
대체 확률 (%)
전화상담원 582 99
권리분석사 581 99
보험 손해사정인 580 99
시계 수리공 579 99
화물, 창고업무 종사자 578 99
세무대리인 577 99
회계관리인 576 99
보험청구인 575 98
중개인 574 98
물건 수주 종사자 573 98
대출 관련 종사자 572 98
보험조정인 571 98
스포츠경기 심판 570 98
은행 창구 직원 569 98
직종 순위
컴퓨터
대체 확률 (%)
동판화가, 판화가 568 98
포장기계 조작공 567 98
조달업무 종사자 566 98
신용분석사 565 98
파트타임 영업사원 564 98
손해사정인, 평가사, 조사관 563 98
운전사/영업직 사원 562 98
무선통신사 561 98
법률비서 560 98
회계업무 종사자 559 98
모델 558 98
레스토랑, 커피숍 직원 557 97
신용등급 부여자 및 서무 556 97
농산물 및 식품과학 기술자 555 97
70. 사라지지 않는 일자리
The Future of Employment: How susceptible are jobs to
automation. (Michael Osborne and Carl Frey, Oxford Martin
School, 2015)
인간이 작업 환경에서 기계에 비해 가질 수 있는 9가지 장점
▫ 사회지각력(social perceptiveness)
▫ 협상력(negotiation)
▫ 설득력(persuasion)
▫ 관계성(assisting and caring for others)
▫ 독창성(originality)
▫ 예술성(fine arts)
▫ 손가락 기교(혹은 손 끝 기술) (finger dexterity)
▫ 손재주(manual dexterity)
▫ 작업환경의 열악성(the need to work in a cramped work space)
인공지능: 변화와 능력개발 Page 70
71. 사라지지 않는 일자리
인공지능: 변화와 능력개발 Page 71
직종 순위
컴퓨터
대체 확률 (%)
임상심리사 및 기타 치료사 1 0.28
공업기계 설치 및 정비원 2 0.3
비상경영 관리자 3 0.3
정신건강 상담 치료사 4 0.31
음향치료사 5 0.33
작업치료사 6 0.35
발교정기 및 보철 인공기관 치료사 7 0.35
사회복지사 8 0.35
치아 및 양악관절 전문의사 9 0.36
소방 및 방재업무 관리자 10 0.36
다이어트 및 영양 관리사 11 0.39
임업 및 벌목업자 12 0.39
안무가 13 0.4
외과의사 14 0.42
직종 순위
컴퓨터
대체 확률 (%)
심리치료사 15 0.43
경찰 및 치안담당 관리자 16 0.44
일반 치과의 17 0.44
초등학교 교사 (특수학교 제외) 18 0.44
의료과학자 (임상학자 제외) 19 0.45
초중등학교 교직원 20 0.46
수족 전문의 21 0.46
교내 심리 상담사 22 0.47
심리상담사 23 0.48
의복 및 직물 패턴 디자이너 24 0.49
전시 기획자 25 0.55
인사관리 담당자 26 0.55
스포츠 및 레크리에이션 강사 27 0.61
훈련 및 강화 훈련교관 28 0.63
79. 앞으로의 문제들 (OpenAI)
인공지능의 지능을 어떻게 평가할 것인가?
▫ 사람 (IQ: intelligence quotient)
▫ 인공지능 (?)
가정부 로봇은 과연 만들 수 있을까?
▫ 범용적 목적, 다양한 일을 수행 가능한 로봇
인공지능: 변화와 능력개발 Page 79
80. 앞으로의 문제들 (OpenAI)
자연어를 이해하는 인공지능
▫ 현재: 기본적인 대화, 질의응답, 기계번역
▫ 미래: 복잡한 대화, 문서이해, 복잡한 자연어 명령 이해
인공지능: 변화와 능력개발 Page 80
Watson (IBM) Siri (Apple)
82. 앞으로의 문제들 (OpenAI)
Deep Q-Networks (DeepMind)
인공지능: 변화와 능력개발 Page 82
Human (grey) / DQN
(blue)
83. 문제 해결 기법
Structure and Interpretation of Computer Programs
인공지능: 변화와 능력개발 Page 83
84. 컴퓨터과학, 수학, 통계, 프로그래밍
뭘 공부해야 할까요?
무작정 수학을 공부하기보다 “부족한 바탕지식이 무엇인지?” 먼저 깨
닫자.
이후에 차곡 차곡 한 조각씩 메꾸어 가면, 적어도 방향을 잃어버리는
일은 없다.
이산 수학 : 전산학
▫ 기본 개념을 정석으로 다루고 있고
▫ 문제가 풍부하며
▫ 전산에서 어떻게, 왜 쓰이고 있는지, 그 연계성을 명확히 밝혀놓은 것
인공지능: 변화와 능력개발 Page 84
85. 컴퓨터과학, 수학, 통계, 프로그래밍
확률, 통계 : 시뮬레이션
미적분, 선형대수 : 2D/3D 그래
픽스
인공지능: 변화와 능력개발 Page 85
대수학 : 함수형 프로그래밍
극한, 수열 : 알고리즘 해석, 분석
90. 윤리적 인공지능 디자인 지침서
IEEE Ethically Aligned Design (EAD)
인공지능: 변화와 능력개발 Page 90
91. 윤리적 인공지능 디자인 지침서
AI / AS가 인권을 침해하지 않도록 어떻게 보장 할 수 있습니까?
▫ How can we ensure that AI/AS do not infringe human rights?
도덕 과부하 - AIS는 일반적으로 서로 충돌 할 수있는 여러 가지 표준
및 값의 영향을 받습니다.
▫ Moral overload – AIS are usually subject to a multiplicity of norms and
values that may conflict with each other.
인공지능: 변화와 능력개발 Page 91
https://www.technologyreview.com/s/542626/why-self-driving-cars-must-be-programmed-to-kill/
92. 윤리적 인공지능 디자인 지침서
연구원과 개발자는 점점 더 자율적이며 능력이 있는 인공 지능 시스템
의 개발과 배치에서 보다 복잡한 윤리적 및 기술적 안전 문제에 직면
할 것입니다.
▫ Researchers and developers will confront a progressively more complex set
of ethical and technical safety issues in the development and deployment of
increasingly autonomous and capable AI systems.
어떻게 개인을 존중하도록 개인 정보에 관한 동의를 재정의 할 수 있습
니까?
▫ How can we redefine consent regarding personal data so it honors the
individual?
인공지능: 변화와 능력개발 Page 92
93. 윤리적 인공지능 디자인 지침서
전쟁터에서 인간의 감독을 배제하는 것은 부주의 한 인권 침해와 부주
의 한
긴장감의 상승으로 이어질 수 있습니다.
▫ Exclusion of human oversight from the battlespace can too easily lead to
inadvertent violation of human rights and inadvertent escalation of tensions.
인공지능: 변화와 능력개발 Page 93
http://futureoflife.org/open-letter-autonomous-weapons#signatories
94. Contents
우주항공 분야 적용 사례
▫ Application: Single Image Super-Resolution
▫ Application: Object Detection
▫ Application: Trend Monitoring
인공지능 발전 전망
인공지능 관련 역량 개발
결론
인공지능: 변화와 능력개발 Page 94
95. 결론
인공지능 기술은 우주항공분야의 다양한 곳에 사용될 수 있다. 그 시장
은 곧 열릴것이며, 앞으로 발전 가능성은 무궁무진하다.
딥러닝의 발달로 기존의 어려웠던 문제들이 하나씩 해결 되고 있다.
AGI 그리고 ASI가 21세기 안에 나타날 것이다.
더욱 인간다운 고민을 하시기 바랍니다.
인공지능: 변화와 능력개발 Page 95