기계독해(MRC)는 만드는 사람 맘이기 때문에 사실 다양한 방법들이 존재한다. 챗봇을 하나 만들어도 다양한 기법들이 존재하는 것처럼 챗봇과 본질적으로 유사한 기계독해 역시 마찬가지이다. 다만 기계독해는 문서를 기반으로 공부를 해야 한다는 차이가 있을 것이다. 기계독해 타입들 아래는 필자가 생각하는 기계독해의 타입들이라 생각한다. 물론 다양한 기법들이 존재하지만 대표적으로 몇가지만 끄적여 보았다. 1. 학습없이 진행하는 실시간 타입 가. 질문에 해당하는 가장 유사한 문장을 찾기 나. 해당 문장에서 가장 적합한 답변을 추출하기 이렇게 적으니 엄청 심플해 보인다. 엄청 간단해보이지만, 사실 위 내용을 구현하기 위해서는 인덱스를 추출하고 어느정도 의미를 추출해야만 가능하다. 2. 질문과 문장을 학습한 나름 딥러..
인터넷에 아직도 4차 산업을 유령 취급하는 사람들이 있어서 놀라울 뿐이다. 4차 산업 혁명이 일어나면 마치 새마을 운동이라도 하는 것마냥 온 국민들이 4차 산업을 향해서 달려가는 것이라 착각하는 것 같다. 4차 산업혁명의 가장 큰 트렌드는 누가 뭐라고 해도 인공지능(Artificial Intelligence)이다. 그러나 4차 산업혁명이 도래하기 이전부터 인공지능은 이미 예전부터 존재하기는 했었다. 최초의 컴퓨터가 탄생하기 이전부터 인간은 기계를 자동화하기를 원했었고, 꼼수를 써서 몇몇개는 마치 지능이 있는것마냥 행동을 했다. 대표적인 꼼수 인공지능, 전문가 시스템(Expert System) 우리가 일반적으로 인정하는 진정한 최초의 인공지능인 퍼셉트론(Perceptron)도 1950년대에 나온 기술이니,..
퍼셉트론(Perceptron)을 만든 로센블래트와 고등학교 동창이던 마빈 민스키 박사의 설전을 통해서 퍼셉트론이 대부분 해결할 수 없다는 것이 알려진 직 후, 인공지능의 1차 겨울이 오고 말았다. 퍼셉트론은 AND, OR, NAND와 같은 선형 문제는 풀 수 있었지만, XOR같은 비선형 문제를 풀 수 없었기 때문이다. 이로 인해 발생한 인공지능의 불신과 함께 인공지능에 투자하는 것이 급격히 줄어들게 되며, 조용히 사라지는 듯 보였지만 최초의 신경망이라고 불리는 퍼셉트론 방식과 다른 방식인 전문가 시스템(Expert System)을 통해서 인공지능은 다시 부활하게 된다. 전문가 시스템은 사실 룰(Rule) 기반 방식을 채택하고 있으며, 수많은 IF ~ ELSE(조건문)으로 만들어진 외관상으로 보이는건 인공..
전세계적 베스트 셀러인 JUSTICE를 보면 처음부터 사람의 머리를 꽝 때리는 내용이 나온다. 바로 공리주의에 관련된 내용과 트롤리 딜레마에 대한 내용이다. 공리주의는 쉽게 말해서 대다수의 이익을 위한 행동을 뜻하며, 트롤리 딜레마는 바로 이러한 공리주의에 관련된 윤리학 실험이다. 인공지능의 가장 큰 적은 기술의 진보일 것 같지만 아이러니 하게도 이러한 윤리와 규칙, 철학이 가장 큰 장애물이다. 지금도 이슈지만, 한참 자율주행 자동차가 엄청난 관심을 받았던 시기가 있었다. 곧 운전에서 해방이 된다는 신나는 상상을 하고 있는 와중 전기 자동차의 선두주자인 테슬라(TESLA)에서 자율주행을 설정한 운전자가 죽고, 우버에서는 보행자를 죽게 만든 사고가 발생하면서 자율주행 자동차에 대한 심각한 회의론이 불기 시..
4차 산업혁명을 주도하는 것은 무엇일까? IoT? 5G? 3D Print? 블록체인? 뭐 다 맞는말이다 할 수 있지만, 4차 산업혁명이라는 것을 제대로 만들어주는 공격수는 인공지능(Artificial Intelligence)이라 할 수 있겠다. 5G가 된다 한들 우리는 4차 산업혁명이라는 것을 인지하지 못한다. 그리고 우리가 사용하고 있는 수많은 IT 기기들이 있다고 해도 IoT가 4차 산업혁명의 주역이라 인지하지 못할 것이다. 왜냐하면 3차 산업혁명과 차이점을 명확히 하기가 힘들기 때문이다. 우리의 머리속에 4차 산업혁명은 로봇들과 수많은 AI가 가득할 것이다. 즉 로봇들과 인간들이 공존하고, 인간의 업무를 대체하거나 편리하게 해주는 세상. 즉, 4차 산업혁명의 핵심은 인공지능이라고 자신있게 말할 수 ..
도서 정보 후쿠하라마사히로 / 경향BP ISBN : 9788969521422 정가 : 13,000 원 크기 : 149*213*18mm/341g 쪽수 : 215 출간일 : 2016-11-29 완독일 : 2017년 4월 13일 책의 요약 및 평가 이 책은 인사경영시스템에 관해서 인공지능 도입에 관한 설득이 주를 이루고 있다. 예를 들어, 인사 담당자들이 가지고 있는 편견이든지 혹은 세밀하지 못한 분석과 사람마다 구직자를 채용하기 위한 스킬의 편차 등을 예시로 들며, 처음에는 가볍게 이로 인한 문제점과 빅데이터로 인사 채용을 하고 있는 미국의 파이메트릭스라는 스타트업기업의 사례를 예시로 들며, 책의 흡입력을 높인다. 파이메트릭스는 기존의 채용시스템과 다르게 구직자에게 게임 같은 설문을 하게 만들면서, 단순의 ..
IT 블로그에 이런 글을 올려도 될지 모르겠지만, 연애대장님 밑의 부하직원으로 잠깐 근무했던 적이 있어서 일단 이 분이 누구이며, 현재 만들어진 소개팅앱인 럽센트(LoveCent, Love is Percent)에 대해서 좀 소개해 보려고 합니다. 일단, 많은 분들이 "연애대장"이라는 분에 대해서 의아해 하실겁니다. 연애대장이라면 연애를 많이 해본 사람이 연애대장이어야 되는거 아니야? 라고 생각하실지 모르겠지만, 이 분은 일단 제가 여태까지 살면서 알던 수많은 사람들의 범주를 벗어나신 분입니다. 연애대장은 어떤 분인가? 일단, 뭔가 해야되거나 관심이 가는 분야가 있으면 엄청나게 몰입하시는데 어느정도냐면 이 럽센트를 만들기 위해서 하루에 책을 한권씩 읽으셨으며(일하는 중에도) 진짜 우리나라에서 별의별 책들과..
1. 인공지능의 종류 인공지능을 설계할 때, 강한 인공지능(Strong AI)로 만들 것인가? 아니면 약한 인공지능(Weak AI)로 만들 것인가 기준을 잡고 만들게 된다. 강한 인공지능(Strong AI) 혹은 일반 인공지능(General AI)는 정의대로 하면 현재 만들 수 없는 기술이긴 하지만 분류를 하자면 Watson같은 존재가 Strong AI로 볼 수 있다. 약한 인공지능(Weak AI) 혹은 좁은 인공지능(Narrow AI)은 거의 대다수를 차지하는 인공지능인데 전문가 시스템적인 인공지능이라고 보면 된다. 예를 들면 추천시스템, 로봇 청소기, 번역 시스템, 그리고 최근의 알파고같이 특정 임무를 수행하는 인공지능이 바로 약한 인공지능이다. 2. 약한 인공지능 약한 인공지능을 만들기 위해서는 어..
이 포스팅은 머신러닝 및 데이터마이닝, 인공지능을 위한 파이썬 강좌입니다. 추후 간단한 머신러닝과 추천에 관련된 데이터마이닝을 할 예정입니다. Java로 가능한 부분은 Java와의 코드를 비교하여 파이썬의 속도 및 수준등을 비교 할 예정입니다. 현재 이 글을 쓰고 있는 사람은 데이터마이닝(추천 관련)을 전문적으로 하고 있으나, 파이썬에 대해서는 아직은 기초지식만 가지고 있는 상태이고, 여러가지의 책들과 포스팅등을 통해서 저 역시 공부를 하면서 포스팅을 하고 있으니 비슷한 수준이구나 생각하시면서 보시면 됩니다. 이 포스팅을 읽는 대상은 프로그래밍을 배우지 않는 분들도 쉽게 따라할 수 있게 할 예정입니다. 추후 이 포스팅은 제가 다니고 있는 회사분들에게 강의를 하는 목적도 가지고 있기 때문에 최대한 쉽게 작..
올초, 알파고의 메가쇼킹급 등장으로, 우리나라에도 이제 본격적인 인공지능 시대 신호탄을 쏘아올리게 되었다. 어릴적부터 A.I, 인공지능이라는 말을 수없이 듣고, 영화도 보면서 언제쯤 인공지능 시대가 올까? 라는 생각을 했었지만, 바둑으로 인간을 이긴 이 경악스러운 사건에 국내 뿐만 아니라 전세계가 떠들썩하게 됐었다. 알파고를 한번이라도 이긴, 최초의 인간이 된 이세돌... 현재 알파고는 이세돌이 이겼던 알파고의 수준을 한참 넘어섰다. 바둑에 알파고가 있다면, 또다른 초미의 관심사 자율주행자동차가 있을 것이다."아직 전기차도 제대로 활성화 안됐는데 무슨 자율주행자동차야?" 라고 반문할지 모르지만전기차와 자율주행자동차는 거의 동시다발적으로 활성화 될 것으로 예상한다. 사진 출처, 볼보 오히려, 자율주행자동차..
인공지능이라는 개념을 제일 처음 만든 사람은 누구일까? "이미테이션 게임"이라는 영화를 본 사람은 튜링이 마지막에 기계와 인간 사이에서 혼란을 느끼는 장면에 의아해 했을 것이다. 앨런 튜링은, 최초의 컴퓨터(물론 기준을 어떤걸로 잡느냐에 따라서 최초냐 아니냐 말이 많다.)를 만드는 것부터 시작해서 인공지능의 개념까지 만든 컴퓨터계에서 입지전적인 인물이다. 베네딕트 컴버배치와 전혀 안 닮았지만, 왠지 튜링은 베네딕트와 더 어울린다.;;; 사람들마다 인공지능에 대한 기준이 존재한다. 누구는 정말 인간같이 똑같이 생각하는 마치 "매트릭스"에서의 컴퓨터 수준의 인공지능으로 볼 수 있지만, 앨런 튜닝은 간단했다. 인간이 컴퓨터와 대화를 하는데 컴퓨터를 사람으로 착각한다면, 해당 컴퓨터는 사고를 가지고 있고, 그것..
