[인공지능 멘토링/2주차] 인공지능 강의

• IMAGE NET
  - 강아지, 고양이, 아기같이 둥글둥글한 것은 슈퍼컴퓨터로도 사진 구분 불가
• 인공신경망이라는 이름은 논문에서 보면 바로 제외될 대상이였으나 Hinton 교수가 딥러닝이라는 이름을 지어서 증명해냈음
• Nature
  - 사람의 도움 없이 스스로 학습하는 인공지능
  - 인공지능 3가지 특성 : 강화학습, 지도학습, 비지도학습
• AlphaSTAR
  - 스타크래프트2
  - 논문 참고해보면 재밌음
• NVIDIA StyleGAN
  - 사람 사진 + 사람 사진 = 새로운 사람 사진
  - NVIDIA GAN 중 스케치만 하면 실사같이 나오는 GAN도 있음
• AMAZON GO
  - 컴퓨터 비전, 딥러닝 알고리즘, 센서퓨전기술
• Google WayMo
  - 구글 자율차
  - 위에 레이더 같은게 있어서 센싱을 해줌
• Facebook -> Meta
  - 메타버스의 중요성 강조

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• Deepfake 문제
  - 딥페이크 탐지기술개발
  - 부정적 : 피싱사기, 가짜뉴스, 포르노
  - 긍정적 : 신원보호, 교육, 역사재현
• 윤리 문제
  - MS의 AI 챗봇 "TAY"
  - 사람들이 안 좋은 말을 학습시킴
• 일반화 문제
  - 무엇을 배웠는지 모르고, 일반화의 문제로 작은 상황 변화에 취약
• 즉, 설명하지 못하는 딥러닝
  - 중요한 결정을 왜 그렇게 했는지 모름
  - 노이즈에 취약
  - 고의적인 adversarial attack 가능성
• 소모적인 딥러닝
  - 엄청난 데이터와 계산을 요구
  - 딥러닝에 의한 지구 온난화
  - 적은 데이터로 연구하는 방법 연구
• 컴퓨터는 추상적인 개념을 모름

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• Moral Machine
  - 윤리적 행동?
  - 문화적 배경?
  - 기계와 인간이 조화.. 사람과 같이 행동하는 기계 vs 원칙 주의.. 인간은 항상 윤리적인가?
  - MIT의 프로젝트 참고
• 견고한 엔지니어링 도구인가?
  - 너무 갑자기 나온 주제라고 여겨진다.
• 알고리즘이 결정하는 세상
  - 면접
  - 영화 투자가치 판단
  - 증권 거래
  - 판사
• 양날의 칼
  - 터미네이터.. ?!
• 인간은 잉여계급이 되는가?
  - No.. 인공지능 구현 필요 인력
• 인공지능은 결국 도입이 되고, 발전이 될 것이다.