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인공의식? 초지능? 정말로 올까요?

술자리에서 갑자기 인공지능 이야기가 달아올랐습니다. 한 사람이 앞으로 1000년 내에는 인공의식조차 나오지 않을 것이다. 라는 말을 했습니다. 뭐, 누구도 알 수 없지만.. 저의 생각은 다릅니다. 그 동안 뇌과학 역시 150년간 연구한 것 보다 그 후 50년이 훨씬 진보 되었고, 50년 연구보다 그 후 10년이 훨씬 진보 되었습니다. 그리고 이젠 1년, 그리고 수 개월마다 뇌과학은 진보를 거듭하고 있습니다. 인공지능도 역사를 보면 마찬가지 입니다. 59년에 만들어진 개념과 공식은 15년간 연구 되었지만, 80년부터의 7년간이 훨씬 많은 진보를 하였고, 2006년 클라우드란 개념의 시작으로 그리드 컴퓨팅에서는 성공하지 못한 대규모의 경험 축적의 확률론이 구현 되었습니다. Fuzzy theory가 그 동안에는 1000번 등의 단순한 되풀이의 확률 결과라고 한 다면 클라우드와 GPU연산으로 1000억번의 반복으로 더욱 정밀도를 높여갔습니다. 현재는 거의 모든 이론이 구현 가능한 형태로 되었고, 이를 기반으로 알고리즘의 복합으로 그 동안 사람이 상상하지 못했던 결과를 도출하고 있습니다. 뇌 과학에서 늘상 얘기하는 내용 중에 이런 게 있습니다. 인간이 판단하고 상상하는 모든 전기적 신호는 계산이 가능하다. 단지 그 동안 모든 케이스의 전기적 신호를 저장할 수 없었을 뿐.. 실제로 뇌파라는 라디오파를 수집하여 뇌의 정보 처리 및 신경 전달을 이미 어느 정도 연구 성과를 내고 있고, 그에 따른 사람의 생각과 판단의 행동을 전기 신호로 바꾸어 로봇 팔이나 로봇 다리에 전달하여 사람처럼 움직일 수 있는 의수, 의족은 2010년 대에 이미 선보였습니다. 초지능은 인간의 지능과는 달리 완전체가 됩니다. 인간의 지능은 완벽하지 않기 때문에 인간스럽지만, 초지능은 감정을 완전히 배제한 통계 및 학습 데이터에 근거한 판단을 하게 됩니다. 그리고 그 결과를 음성, 행동 등으로 출력이 가능하기 때문에 인간의 ...

미래의 일자리는 어떻게 변할까요? 로봇에 의한 사회 구조의 변화.

일반인들에게  RPA를 가르치면서  배우기 위해 온 사람들을 봤습니다. 2~30대도 있지만,  50대가 넘는 사람들도 왔습니다.  배우지 않으면 정년 전에 밀려날 것 같다는 불안감을 떨구기 위해 최소한의 지식이라도 습득하려 오셨더라구요. 그 동안에는  오피스 정도만 만지는게 고작이었는데.. 지금 50대는  PC가 없이 대학을 졸업한 분들도 있습니다. 너무 빠른 변화에 이해가 안되도  어떻게든 따라가려 하는 모습이 안타깝기도 합니다. 이젠 엑셀도 로봇이 대신하고, 휴가도 로봇이 대신 내주고 있습니다. 사람의 실수를 로봇이 체크해주고 있고, 적정성 평가를 로봇이 대신 내주고 있습니다. 로봇에게  빼앗기기 시작하고 있는 일자리 젊은 층은 어떤 일자리를 찾아야 할까요? 단순하게 얘기하면 창의력 이 필요한 일자리는  이미 물건너 갔습니다. 그림을 사람보다 잘 그리는 로봇이나 새로운 향수를 만들어내는 로봇 새로운 음악을 만들어내는 로봇 거의 모든 일자리는  천재 0.01% 로봇 70% 그외 29.99% 이런 구조로 될 것입니다. 천재가 아닌 대부분의 사람들은 로봇에게 일자리를 뺴앗기고 그 외의 29.99% (갈 수록 줄어들겠지만)에서  더욱 치열한 싸움을 하겠죠.. 아직 로봇이 점령하기 전인  지금도 취준생의 문제가 심각한데 말이죠.. 그리고 저 29.99%는 아마도 로봇에게 지시를 받아서 로봇조차 가성비가 안나오는 일을  하는 것일 겁니다. 제가 가르치는 사람들에게  많이 하는 말이 있습니다.  로봇을 제어하거나 로봇을 수리하는 일은 당분간 로봇이 대체하기 힘든 영역일 것입니다. 차라리 이 쪽으로 눈을 돌리라고 종국에는 ...

인공지능(AI)은 만능이 아닙니다!

머신러닝(ML)용 데이터를 수집하다보면 이런 질문을 받습니다. * 인공지능은 사람이 못하는걸 해주지 않나요? * 그동안 안쓸거 같아서 버렸는데 필요한 데이터였나요? 제 대답은 언제나 그렇지만, 인공지능(AI)은 사람이 못하는 것을 하지 못합니다. 단지, 사람이 그동안 해오면서 모든 데이터를 볼 시간이 부족하여 꼭 필요하다고 판단되는 데이터만 남기고 버려왔다면, 인공지능은 병렬로 고속으로 그 데이터를 읽고 무한 교차 대입으로 전혀 상관없는 곳에서 상관 관계를 찾아내는 것이 묘미 입니다. 이런 얘기가 있지 않나요? 트위터에 그냥 사람들이 흘린 정보를 가지고 감기가 언제 한국에 상륙하고 얼마만큼의 피해를 낼 것이니 약을 어느정도 준비하면 되겠다 라던가, 전혀 상관없는 미국의 특정 기업의 주식의 변동이 오스트레일리아의 콩의 생산량과 일치한 경우 등. 우리가 나비효과라 이름은 부르지만 그 추적이 불가능 한 것을 인공지능은 역산하여 꺼낼 수 있습니다. 지금도 아무 생각없이 버리고 있는 데이터가 있다면 아래 제 글을 다시 읽어 보시기 바랍니다. https://talklowykr.blogspot.com/2019/03/blog-post_12.html 데이터는 21세기의 원유 입니다. 정유업체가 되지 말고 석유왕이 되십시요! Do not login your server any more! Free server management tool! http://giipweb.littleworld.net Subscribe and publish your links as a book with friends My Favorite Link Share http://link.littleworld.net

토큰을 발행하는 메리트 - ERC20 bitcoin ethereum token 가상화폐 암호화폐

난 원래 토큰은 사기꾼들이 많아서 같은 부류로 취급되는 것이 싫어서 하지 않았었다 . 하지만, 토큰이 가지는 경제적 메리트는 상상을 초월한다. 다들 가상화폐니 암호화폐니 시끄럽지만 그 속에 숨겨진 경제적 가치에 대한 내용은 거의 언급하지 않는다. 내가 토큰을 만든 이유는 이렇다. 나의 비즈니스 또는 개인 적으로 여러가지 재화를 축적하기 위한 여러가지 투자가 필요하다. 시간, 노력, 그리고 물리적인 비용. 사람들에게 어떠한 제안을 하고 그 만큼의 댓가를 지불해야 한다. 그리고 이벤트, 마케팅에 비용이 필요하다. 그런데 내가 경험이 적다면 어떻게 될까? 막대한 비용을 지불하고 유저가 모였는데, 유저를 모으면서 들어간 비용 때문에 사업이 망할 수도 있다. 너무 가격을 잘못 정해서 유저가 늘어날 수록 사업이 망하는 케이스도 있다. 이런 경험적 경제 문제를 완충하기 위해서 토큰이 최적이란 이야기이다. 내가 유저를 모으기 위해 유저 한 명당 만원이라고 생각해서 토큰을 1000토큰을 주었다. 갑자기 유저가 100만명이 모였다. 내 사업자금은 1억인데, 100억이 필요한 것이다. 이 때 토큰으로 지불을 했다면 실제로 100억이 아니다. 그리고 시장에는 100억이 풀렸지만, 나의 예산의 1억 중에서 5천만원만 이를 회수하는데 사용했다. 그렇다면 내가 지불한 마케팅 비용은 실제로 5천만원 뿐인 것이다. 대신 토큰의 가치는 하락하지만, 사업자의 리스크는 굉장히 줄어든다. 이렇게 모은 유저를 이용하여 여러가지 비즈니스를 성공 시켰다. 매출의 20%를 토큰 매입에 쓰겠다고 공약을 하였다. 사람들은 그 미래가치로 토큰을 추가로 구매하고, 실제로 매출의 20%를 지속적으로 구매하게 된다면 처음에 뿌린 100억 중에 들고 있던 사람은 본전 또는 그 이상의 수익을 얻을 수도 있다. 필요한 재화를 먼저 땡겨 쓰고 나중에 수익에서 갚아 나가는 방식은 사업자에게 충격을 완화 시키기도 하지만, 그것을 ...

GIIP 토큰 에어드롭 합니다! - ERC20 Ethereum platform

GIIP토큰은 GIIP서비스 활성화를 위해서 만들어진 토큰이며 아래 거래소에서 거래되고 있습니다. https://tokenjar.io/GIIP 서버 엔지니어 또는 개발자가 자신의 노우하우를 올리고 고객이 사용하면서 지불하는 비용만큼 수익으로 돌아오는 구조이며 그 수익을 거래소에서 팔고 GIIP에서는 수익의 일부를 거래소에서 사들이는 순환 구조를 가지고 있습니다. 이에 많은 사람들에게 알리기 위한 마케팅 목적으로 이번 에어드랍을 시작하려 합니다! 아래 미션을 클리어 하시고 GIIP토큰을 받아가세요! 1. giip 로그인 된 계정 정보 스샷 2. TokenJar 에 접속후 GIIP 거래 준비 완료! 3. 자신의 메타마스크에 등록된 지갑 주소 체크 4. 메일(lowyshin.giip@gmail.com) 로 위 세 가지 내용을 송신! 접수된 내용을 검토 후 문제가 없다면 전원 1000GIIP 를 드립니다! * giip 로그인   * http://giipweb.littleworld.net 에 접속하여 회원 가입 또는 구글 로그인후 프로파일 스샷     (로그인 후   http://giipweb.littleworld.net/view/SMAHTML/profile.asp  에 접속하면 계정 정보가 보임) * Tokenjar에 접속   * https://tokenjar.io/GIIP   Tokenjar에 WETH와 GIIP이 표시되고 거래 준비 체크 된 상태를 스샷하여 아래 이메일로 보내주시면 됩니다! 보내실 때 지갑주소도 꼭 보내주세요! * DEX에 관하여... 요즘은 거래소의 횡포를 막기 위해 DEX를 이용하고 있습니다. DEX : Decentralized EXchanger(탈 중앙화 거래소) DEX의 가장 큰 장점은 거래소가 주는 지갑이 아닌 자신이 가진 지갑을 연동하여 거래하므로 거래소가 사고가 터져도 바로 자신의 지갑으로 회수하여 다른...

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당신은 github사용할 떄 README.md 파? wiki파?

소스에 코멘트를 달다보면 끝이 없기 때문에  상세사양을 따로 적습니다. 여러분은 github의 README.md 에 상세를 기입하시나요? 아니면 github의 wiki에 상세를 기입하시나요? 여기서 명확한 답이 아직 서지 않았는데.. README.md에 내용을 넣다보면 소스와 같이 관리되는 장점이 있지만,  README.md만 갱신해도 commit회수가 늘어나고 지나치게 README.md가 늘어날 수가 있습니다.  Func.md 등 여러 파일로 나누어 관리하는 것도 방법이지만,  소스의 파일이 많아지게 되네요. github wiki를 사용하게 되면 wiki에 걸맞는 여러가지 기능을 활용할 수 있는데. (sidebar나 footer 등) 소스와 따로 관리를 하게 되므로 관리 포인트가 늘어납니다. 그래도 github답게 wiki조차도  다른 git으로 통으로 내려받고 관리가 되네요. MSA를 추구하게 되다보니  저 같은 경우는  root 디렉토리에서 공통 파일을 넣은 core.git과 각각의 모듈들을 각각의 directory로 관리합니다.  관리가 쉽도록  directory name = repository name  으로 관리 중이구요.. (giip는 구 버전 구조라 service별로 쪼개지고  virtual directory구조임) 무엇이 대세다.. 라는 것은 웃기는 얘기구요.. 대세 따라갈 실력도 없으면서 뭐 만든 사람이 했다 라는 이유로 맹목적으로 따라가는 것을 보면.. 언제나 고민해야 하는 것은 이게 MSA가 되었을 때  어떻게 활용해야 심플하면서 확장성이 높은가? 그리고 노드가 망가졌을 때  다른 노드에 무엇만 올리면 되는가? 내가 100개의 노드를 가지고 있다면 이를  ...