알아가는 즐거움

이 글은 2000년에 마빈 민스키(Marvin Minsky) 교수가 CACM에 기고한 글입니다. 제목만 보면 상식이 가미된 유저 인터페이스라는 새로운 개념을 제시할 것 같은데, 읽고 보니까 유저 인터페이스와 직접적인 관련은 없군요.

하지만, 전문가 시스템이나 몇몇 제한된 인공지능 분야에서의 성공에도 불구하고 왜 아직까지 스스로 생각하고 학습하는 기계는 없는가, 사람과 세상을 이해하는 기계를 만들려면 어떻게 해야 하는가에 대한 민스키 교수의 생각을 살펴볼 수 있습니다. [계속 읽기]

제가 알고 있는 블로그 광고 중에 가장 미려한 디자인을 자랑하는 알라딘 책광고를 블로그에 붙였습니다. 요즘 읽고 있는 책이나 앞으로 읽고 싶은 책을 올려놓을 건데, 같은 책이 너무 오랫동안 나오면 민망하니까 빨리 읽어버리라는 무언의 압박 효과도 있을 것 같아요.

그뿐 아니라 실제 금전적인 효과도 있습니다. [계속 읽기]

교과서에서 익힌 기계학습(machine learning) 기법을 교과서에 나오지 않는 데이터에 적용하려고 할 때 부딪치는 가장 큰 어려움이 뭘까?

내가 봤을 때 전처리가 잘 되어 있고 충분히 믿음직한 좋은 품질의 데이터를 구하는 것이 가장 중요하고 또 어려운 것 같다. 여러 알고리즘 중의 가장 적절한 것을 찾는 것은 그 다음의 일이다.

좋은 데이터를 구하는 게 중요한 일이지만 그렇다고 뾰족한 해결책이 있는 것은 아니다. 그냥 ‘알아서 잘 만들어라.’ 외에는. 그런 이유로 교과서에서는 여기에 대해 길게 설명하지 않는다. 하지만, 실제로 맞닥뜨리면 상당히 많은 시간과 노력을 필요로 하는 작업이라는 걸 알게 된다. 왜냐하면 기본적으로 사람이 데이터를 하나하나 보면서 직접 판단을 해야 하기 때문이다. 인물 사진 10000개를 보면서 그게 누구 얼굴인지 태그다는 일을 생각해보라. [계속 읽기]