인공지능 소개 2
인공지능 소개 2
Hisroty of Deep Learning
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1943 : Neural Networks
Warren McCulloch, Walter Pitss
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1957 : Perceptron
Frank Rosenblatt, 최초의 신경망 모델
Machine Learning 개념 도입 (일반화를 할 수 있는 능력)
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1969 : NN(Neural Network)로는 XOR이 불가능 함을 증명
- Marvin Minsky, Seymour Papert
- 현재의 퍼셉트론으로는 XOR가 절때 불가능 하다라는 것을 수ㅈ학적으로 증명
- Multilayer perceptron을 통해서 XOR가 해결될 수 있지만 학습방법이 없음
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1974 : backpropagation
- Paul Werbos backpropagation 제안, 이로인해 XOR문제 해결
- 즉, Multi-layer neural networks을 학습시킬 수 있는 방법
- 하지만 주목을 받지 못했다.
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1986 : backpropagation, RBM, RNN
- Geoffrey Hinton : backpropagation
- Neural networks가 다시 주목을 받기 시작하였다.
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1989~1998: CNN, MNIST, LSTM, bidirectional RNN
이때, 우리가 지금 사용하는 거의 모든 종류의 알고리즘 개발
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1990 후반~: 쇠퇴
- ‘vanishing or exploding gradient problem’
- Neural network layer가 많아질수록 학습이 안되는 문제가 생김
- SVM(Support Vector Machine)이라는 강력한 경쟁자
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2006: Deep Learning 으로 부활
- CIFAR 기관에서 Geoffrey Hinton 팀: 위의 학습문제 해결
- ”A fast learning algorithm for deep belief nets” 논문에서
- ‘neural’ 대신 ‘deep’ 으로 용어를 바꿔 사용 (rebrand)
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2009: ImageNet
- Image Database: 22K Categories, 14M images
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2012: AlexNet, Dropout
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ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC)
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라는 대회에서 딥러닝을 사용한 AlexNet으로 오류률을 10퍼센트 정도 훅 줄였다.
=> 딥러닝이 다시 주목받기 시작한 계기
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2014: GANs, DeepFace
- Generative Model, 이제부터는 생산도 가능하다. (이미지 등)
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2016: AlphaGo
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2017: AlphaZero
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2018: BERT
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2020: GPT3
- 2020년 OpenAl에서 개발한 자연언어 생성 모델
AI / Deep Learning 응용
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Gamaing : AlpaGo Zero, AlphaStar ( 스타크래프트 2019)
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Machine Translation
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Recommentdation System : 추천 시스템
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- ChatBot
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사람과의 문자 대화를 통해 질문에 알맞은 답이나 각종 연관 정보를 제공하는
‘인공지능(AI) 기반의 커뮤니케이션 소프트웨어’
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IoT 접목 ex) AI스피커
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의학 진단 ex) 암진단 => 인공지능 Watson
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AlphaFold
구글 딥마인드 AI , 인간 단백질 구조모두 예측
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Self-driving car
- WAYMO
- TESLA
약인공지능 vs 강인공지능
약인공지능 (Weak AI)
현재의 인공지능 수준
특정 영역의 학습한 작업에 대해서만 수행할 수 있다.
강인공지능 (String AI) = 범용 인공지능(AGI)
인간과 동등하거나 우월한 능력을 가진 인공지능
general한 문제를 해결가능한 인공지능 이다.
Technological Singularity (기술적 특이점)
초지능(super Intelligence)이 탄생하는 시점
인공지능이 인간의 지능, 전 인류의 지능을 넘는 시점이다 (이것이 가능할지도 연구과제임)
Vernor Vinge가 개념을 정의
