인공지능

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인공지능

AI 담론 과잉과 교육의 또다른 역할

서울특별시 교육연수원에서 개최된 콘퍼런스 가운데 ‘인공지능과 교육불평등’ 세션에서 발표한 내용입니다. 인공지능 실체로서 알고리즘 인공지능을 이해하는데 있어 그것의 실체를 드러내는 작업은 긴요하다. 인공지능이라는 기표가 주는 위압감에 눌려 인공지능을 ‘만능지능‘으로 상정하는 우를 범할 수 있어서다. 최근의 인공지능은 딥러닝과 동의어로 사용된다. 실제 알고리즘 개발

  • 이성규
    이성규
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인공지능

'인공지능은 뇌를 닮아가는가'를 읽고

‘인공지능은 뇌를 닮아가는가’를 마쳤다. 강한 인공지능과 약한 인공지능의 구분, 연결주의와 계산주의의 공학 전통, 분할 후 정복이라는 인공지능 개발 메커니즘, 지능이란 무엇인가에 대한 철학적 질문. 하나하나가 쉬운 것 없는 내용들이다. 인공지능을 이해하는 개괄서로서 매력적이다. 저자는 철학과 공학을 넘나드는 해박한 지식을 뽐내면서도 결론은

  • 이성규
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유발 하라리

페이페이 리-유발 하라리 대담을 읽고 나서

원문(읽은 글) : WILL ARTIFICIAL INTELLIGENCE ENHANCE OR HACK HUMANITY? 일종의 관전평이랄까요. 짧게만 쓴다면. 유발 하라리와 페이페이 리의 대화는 그리 원만하진 않더군요. 이는 페이페이 리가 지적한 바와 같이 “AI가 전능하다(omnipotent)는 가정 하에서 대화를 하고 있기 때문”이었습니다. AI가 전능하다는 전제에서 세상을 이해하려고

  • 이성규
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머신러닝

알고리즘 편향, 어떻게 측정하고 분석할 수 있을까

AI의 실체로서 머신러닝 알고리즘 머신러닝은 간단하게 설명하면 결정론적 함수식(deterministic function)이다. d라는 속성이 함수를 거쳐 Y라는 예측치를 도출하는 과정이다. Y가 한정돼있다면(남성, 여성 혹은 암환자, 정상환자) 함수는 곧 분류기(classfier)가 된다(Fredrikson 등, 2015). 대다수의 분류기는 분류값의 속성 벡터를 받아들여 분류하는 회귀함수이다.

  • 이성규
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