韓国では人工知能AIや技術的特異点Singularityについてどう語られていますか?

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  • 1名無し2016/10/05(Wed) 02:47:38ID:Y1MDU4OTA(1/1)NG通報

    日本では人工知能ブームが来て書店では人工知能に関連した本が並んでいます。
    テレビでも人工知能に関連したニュースがよく流れています。
    韓国もそんな感じですか?

  • 2A42016/10/05(Wed) 07:11:34ID:c4OTkzODU(1/1)NG通報

    잠깐 유행했다 사그라든거 같다.
    이젠 alpha go에 관련된 농담이나 가끔 하는정도?

  • 3名無し2016/10/05(Wed) 07:14:42ID:k4Njc5OTA(1/1)NG通報

    프로그래머가 아닌 일반인의 시선에서는 잘 모르겠지만
    얼마 전까지만 해도 알파고 vs 이세돌 바둑대결로 뜨거웠다.

  • 4타카짱2016/10/05(Wed) 07:16:02ID:A4OTE0MTU(1/1)NG通報

    인공지능이 유행한적은 없었는거 같다. 알파고 나왔을때 한번 떴었지

  • 5名無し2016/10/05(Wed) 07:16:08ID:E5MjQwMDU(1/1)NG通報

    Alpha Go 때문에 '반짝' 했다가
    냄비처럼 식었다.

  • 6ㅇㅂㅇ2016/10/05(Wed) 07:40:43ID:IxNDE5MjU(1/1)NG通報

    현재 정부가 세금으로 개발한다고 발표했다. 하지만 그 돈은 누군가의 주머니로 들어 갈 것이다.

  • 7名無し2016/10/05(Wed) 07:47:27ID:k1NTM4MTA(1/1)NG通報

    20年前に大学でニューラルネットやってたから
    いまのディープラーニングが単に20年前からの継続的進化なのを知っていて
    最近の、まるでいきなりすごいことが突然出てきたみたいな報道がどうも釈然としないんだよなぁ

  • 8名無し2016/10/05(Wed) 07:51:02ID:Y4MTQyNDU(1/1)NG通報

    >>7
    한국에서는 관련 업계인들이
    정부나 기업의 지원금을
    많이 얻게 되어서
    많은 돈을 벌었다는 소문이 대학 커뮤니티에 돌고 있습니다.

  • 9kalt6662016/10/05(Wed) 08:08:37ID:E1MjEzMDU(1/1)NG通報

    >>1
    지원한다고 돈 많이주는것처럼 하지만 실제로 윗대가리들이 다챙겨서 아래애들이 연구할 비용이 거의없다.
    그정도 돈이면 연구 6개월도 제대로못함.사비로 연구해야됨.

  • 10名無し2016/10/05(Wed) 08:11:40ID:Q3NzMzNzU(1/1)NG通報

    >>3
    棋士としての名誉を賭けて 真っ向からAIに挑んだ彼の勇気は 永遠に賞賛されるべき

  • 11名無し2016/10/05(Wed) 08:13:53ID:E1NjQxMzA(1/1)NG通報

    >>9
    国が支援しようとしても下の研究員にお金がいかないんのではいつまでたっても開発できないよね。
    横領や腐敗の是正がまず開発の一歩目だね。

  • 12名無し2016/10/05(Wed) 08:37:33ID:EzNjQxMzU(1/1)NG通報

    특이점이 적어도 한국에 오려면 다른나라보다 10년은 늦을거같다

  • 13인공지능은2016/10/05(Wed) 09:02:46ID:A3MDQxNTA(1/1)NG通報

    시대의 흐름이라서 대학쪽에서도 연구를 많이 진행하고 있어. 기술적 특이점은 미래학매니아 사이에서 유행은 하지만 ai의 경우엔 현실적으로 딥러닝을 통해서 획기적으로 발전했잖아. 딥러닝 장치들이 HBM메모리와 공정개선을 통해서 계속해서 발전하고 있으니 조만간 AI를 만나볼 수 있지않을까 싶어.

  • 14fff2016/11/19(Sat) 06:30:35ID:g1MDExMzc(1/2)NG通報

    >>7

    최근들어서 갑자기 신경망이 뜨는 이유는 여러가지가 있다.

    먼저 첫번째로 ILSVRC 2012(대용량의 여러개의 이미지를 카테고리로 프로그램을 통해 분류하는 대회라고 보면 된다.)에서 기존의 방식을 뛰어넘은 accuracy를 가진 Alexnet으로 1위를 했다는 점이 주요원인이다.

    Alexnet은 2012년에 도입된 deep neural network로 기존의 hand crafted 방식에서 탈피하여 deep convolutional neural network의 방식을 적용하여 이미지 분류에 적용하였으며 이 때 accuracy가 획기적으로 향상되었다. 바로 이에 대한 영향이 크다.

    이 이후로 한국의 경우에는 기존의 영상처리하시는 교수님들이 다수가 deep learning 분야에 관심을 가지기 시작했다. 정보이론 쪽 교수님들도 마찬가지다.

    왜냐하면 기존에는 고도로 숙고된 hand crafted 영상처리 테크닉을 이용하여 이미지를 분류했는데 그런 숙고된 지식보다 영상처리에 대한 지식이 전무한 상태로 deep neural network 하나로 accuracy에서 압도적인 성능을 보여주었으니 영상처리 전문가의 입장에서는 큰 충격이었겠지.

    두번째로 신경망에 대한 이론분야는 굉장히 오래전부터 존재해왔지만 이를 구현할 수 있는 작업환경이 없었다. 그러나 최근 들어서 gpu의 기술이 좋아짐에따라 깊은 신경망을 구현할 수 있는 작업환경이 구축되었으며 이를 computer vision에 적용하여(대표적으로 Alexnet) 압도적인 성능을 보여주었기 때문이다.

    사실 Alexnet의 시초는 Lecun 교수의 lenet이긴 했지만 그 당시만 하더라도 gpu 성능은 이를 구현하기에는 힘들었다.

    세번째로는 신경망의 핵심인 데이터 학습에 있어서 상당히 유리한 조건이 조성되었기 때문이다. 예전과 달리 요즘은 데이터의 양이 많아지는 빅데이터 시대이다 보니 supervised learning의 핵심요소인
    데이터학습에 있어서 용이한 환경이 조성되었다.

  • 15fff2016/11/19(Sat) 06:30:47ID:g1MDExMzc(2/2)NG通報

    >>14


    네번째로는 Alexnet 이후로 많은 사람들이 deep neural network에 관심을 가지게 된 결과 여러가지 획기적인 알고리즘에 대한 진전이 이루어졌기 때문이다.

    deep neural network가 비록 최신개념은 아니지만 예전에 그닥 주목받지 못한 이유가 바로 overfitting문제였기 때문이다. 이 overfitting 문제를 dropout 등을 통해 해결하였고 그외에 optimization 분야에 있어서도 batch normalization과 같이 진전이 이루어졌기 때문이다.

    마지막 다섯번째로 한국의 경우에는 알파고 vs 이세돌의 對局이 하나의 큰 이슈가 되었기 때문이다. 한국인들이 많이 관심을 가져준 결과 많은 사람들이 AI에 관심을 가지게 되었고 이에 대한 영향도 적지 않다고 본다.