저는 AI 관련 책도 쓰고 강의도 하는데, 흥미롭게도 'W'에 대한 부분이 있어서 간략히 공유드릴까합니다. 얘기인 즉은, 인공지능의 머신러닝이라는 학습과정에도 'W'가 가장 중요한 역할을 한다는 겁니다. 인공신경망이라는게 복잡해 보이지만 알고 보면 정말 단순한 연산의 무한에 반복이죠. 입력이 수 십 만 장의 고양이 사진이면 출력이 '고양이'라는 텍스트가 성립되는 수학 공식을 만들면 그것이 인공지능 모델입니다. 그런데 그 과정에서 점(노드)과 점을 망처럼 이어가는데, 그 과정에서 연결하려는 값과 랜덤 값인 w(파라미터)를 각각 곱하고 모두 더해서, 그 값이 기준 미달이면 w 값을 수정해서 다시 시도하는 무한 반복이라는 거죠. 그런데 신기 하게도 그렇게 완성된 모델에 어떤 모양의 고양이 사진을 넣어도 사람보다 정확하게 고양이를 찾아낸다는 겁니다. 그래서 인공지능의 핵심인 학습과정은 매개변수 'w 를 업데이트 하는 과정'이라고 얘기할 정도죠. 물론 시골의사 얘기에 나오는 'w'와 정확하게 일치하는 의미는 아니지만 난 해한 인공지능을 이해하는 핵심이라는 측면과 그러한 이해가 인공지능을 잘 다루기 위한 중요한 부분이라면? 그건 ''w'일 수 있다는 생각이 갑자기 들더라구요. 요약하자면, 인공지능 원리의 'w'를 이해하는 사람은 전세계 인구의 1%정도 일테고, 그런 인공지능을 잘 이해하는 사람들이, 당연히 잘 사용 할 거고 그래서 결국 누군가의 자리를 차지하면서 승승장구 할 수 있겠다는 얘기입니다. 약간 억측스러운 면도 있나 싶은데 재미로 들어 주시면 감사하구요. 피자 먹으러 가야 겠습니다. 이런저런 제 얘기가 더 궁굼하시면 네이버 블로그(엑소브레인) 놀러오세요. 그럼,. blog.naver.com/aiinsightkorea
박경철님은 시대를 짚어 나갈수 있는 몇 안되는 밀도높은 영혼을 갖고 있는 사람 입니다 아마 서울대를 수석으로 졸업해도 저런 직관은 갖기 힘들껍니다 주변을 떠나서 인터넷, 어디강연 누구의 직관에 대한 이야기를 미디어나 주변을 통 틀어 들어봐도 저런 사람은 쉽게 존재하지 않습니다 세상의 비난을 감수하며 저런 선택을 하신것에는 나름의 이유가 있겠지요 그런걸 여기서 집구석 방구석에서 발도 안닦고 컵라면 처먹으며 키보드로 지가 위대한듯 남 까는 재미로 사는놈들에게 까진 설명하실 필요성을 못느끼신듯 합니다 오늘도 돌아가는 컨베이어 벨트에서 자신의 깡통에 대한 원망을 높은곳을 보며 쏟아내지 마세요 스스로 인생을 그 안에 집에 넣는 꼴 밖에 안됩니다 ~ 정신 차리고 방구석 정리나 깔끔하게 하세요들
