[마이리뷰] 예측 기계

예측 기계 - 인공지능의 간단한 경제학
어제이 애그러월 외 지음, 이경남 옮김 / 생각의힘 / 2019년 1월

예측문제

어떤 문제를 예측 문제로 재구성하는 능력을 인공지능 통찰력이라고 부른다. 그리고 요즘 웬만한 엔지니어들은 대부분 인공지능 통찰력을 갖추고 있다. 

예를 들어 차량도 예측의 영역으로 진입했다. 지난 20년 동안 자율주행 차량은 엄격하게 통제된 환경에서만 움직였다. 그런차량은 공장이나 창고 등 세부 평면도가 확보된 장소에서만 운용되었다. 그런 평면도가 있어야 기본적인 ‘이프-덴f-then‘ 논리 지능으로 조종되는 로봇을 설계할 수 있었다. 그래서 앞에 사람이 지나가면 자동차는멈춰 섰고, 진열대가 비어 있으면 다음 진열대로 이동했다. 그러나 일반적인 시내 도로에서는 이런 차량을 사용할 수 없었다. 일어날 수 있는 일이 너무 많았고, ‘이프‘가 너무 많아 코드화할 수 없기 때문이었다.

자율주행 차량이 엄격하게 통제되어 예측이 가능한 환경이 아닌 다른 곳에서도 기능을 발휘할 수 있게 된 것은 엔지니어들이 운행을 예측문제로 재구성하게 된 이후였다. 

엔지니어들은 기계에 어떤 환경에서 어떤 일을 하라고 말하는 대신 한 가지 예측, 즉 ‘인간이라면 어떻게 할까?‘에만 초점을 맞출 수 있다는 사실을 알아냈다. 이제 기업들은 시내와 고속도로 등 통제되지 않은 환경에서도 자율운행이 가능하도록 기계를 훈련시키는 데 수십억 달러를 쏟아붓는다.

인간이 운전대를 잡은 차에 인공지능이 같이 앉아 있다고 생각해보자 인간은 도로를 주행하면서 환경에 관한 데이터를 눈과 귀로 받아두뇌로 보내 데이터를 처리한 다음 그에 대한 반응으로 직진하거나 회전하고 브레이크나 액셀러레이터를 밟는다. 엔지니어들은 자동차에 카메라나 레이더나 레이저 등 센서를 장착해 인공지능에게 눈과 귀를 달아 준다. 그래서 인공지능은 인간이 운전하는 동안 보내 주는 데이터를꼼꼼히 살피는 동시에 운전자의 행동을 유심히 관찰한다. 어떤 환경 데이터가 들어올 때 인간은 우회전을 하고 브레이크를 밟고 엑셀러레이터를 밟는가 인간의 행동을 유심히 많이 관찰할수록 인공지능은 들어오는 데이터를 바탕으로 운전자가 다음에 취할 행동을 더 잘 예측하게 된다 인공지능은 운전자가 주어진 도로의 특정한 조건에서 어떻게 행동할지 예측해 운전하는 법을 배운다 - P30

수렵채집할 땅의 부족 각 인류 공동체의 활동 영역은...

수렵채집할 땅의 부족

각 인류 공동체의 활동 영역은 정착 생활, 국지적 인구 증가, 지속적인 이주에 따른 인구압 때문에 점점 좁아졌다. BCE 10000년경에는 세계 대부분의 지역에 수렵채집인들이 이주한 상태였다. 일부 지역은 사람들 모두가 정착할 수 없을 만큼 인구밀도가 높아졌다. 각 집단은 점점 더 좁은 땅에서, 이주할 여지가 없는 상황에서 살아가기에 이르렀다. 이른바 정착 생활의 덫에 빠지고 만 것이다.



■ - <빅 히스토리>, 데이비드 크리스천 외 2인 - 밀리의 서재
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지식의 전수

영장류학자 셜리 스트럼(Shirley Strum)이 연구한 펌프하우스 갱단(Pumphouse Gang)이라는 개코원숭이 무리는 다른 동물의 한계를 잘 보여준다. 이 집단은 특이할 정도로 사냥을 잘했다. 따라서 구성원들이 사냥에 관한 정보를 잘 공유한다고 짐작할 수도 있다. 그러나 스트럼은 무리의 지도자가 유달리 사냥을 잘하는 개체라는 점을 알아차렸다. 지도자가 죽자 무리의 뛰어난 사냥 능력도 함께 사라졌다. 그전까지 무리가 지녔던 정보는 그냥 흘러 나갔다. - <빅 히스토리>, 데이비드 크리스천 외 2인 - 밀리의 서재
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크로노미터 혁명과 더불어 일련의 과학적 혁신이 일어나 과거에 대한 과학자들의 관심을 더욱 높였다. 20세기에 우주론, 지질학, 생물학 모두가 역사의 한 분야가 되었다. - <빅 히스토리>, 데이비드 크리스천 외 2인 - 밀리의 서재
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- 오리엔트 역사에서 이란, 아랍 그리고 투르크 세 민족이 중요. 이집트는 고대 강대국이었으나 고립적임.


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