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16/11/20 15:40
알파고와 일반 직업 대체는 조금 다른 차원입니다. 알파고는 선택지가 매우 좁은 (361-이미놓인수) 에서 최상의 선택으로 최고의 인간을 꺾는 것을 목표로 한 알고리즘이고 서비스업의 경우에는 평범하더라도 어느정도 창의적/공감적 능력이 필요하기 때문에 다른 문제입니다. 인공지능이 서서히 단순노동을 대체할 것이라는 전망은 오래 전 8086 시대때 부터 있었던 이야기인데 실현은 아직 먼 이야기입니다. 알파고, 구글번역기는 이제 한 걸음 정도 간 수준입니다. 소프트웨어적으로도 그렇고, 하드웨어적으로는 더더욱.
16/11/20 15:55
https://www.youtube.com/watch?v=t4kyRyKyOpo&t=916s 이영상 보면 그런소리 안나오실겁니다 그리고 17분 부터는 일자리 대체에 대해 말하는데 선진국 일자리 고용의 70~80%가 서비스업인데 이건 컴퓨터가 배울수 있는거라고 대놓고 언급합니다
16/11/20 15:59
컴퓨터가 배울 수 있다고 했지 금방 배울 수 있다는 이야기는 아니죠. 궁극적으로 할 수 있느냐 하면 누구나 할 수 있다고 대답하죠. 저조차도요. TED 는 몽상가들을 위한 채널 같은 곳이라서 여기를 레퍼런스로 대시면 곤란합니다. 딥러닝을 현실에 적용하려는 시도는 지금도 하고 있으나 현실의 벽은 아직 높아요. 보조적인 역할도 아직 맡기지 못하는게 현실입니다. 생각해보세요. 인간이 하는 일 중 기계 입장에서 가장 쉬운 보드게임에서 (바꿔 말하면 기계에게 가장 유리한 분야...) 인간을 극복하는데에도 아직 천문학적인 돈을 들인 컴퓨팅 시스템을 사용해야 합니다.
16/11/20 16:07
http://www.ajunews.com/view/20151006151945916 카이스트 교수도 몽상가인가요? 그리고 당장 모든 대기업들이 4~5년뒤에 완전 자율주행차를 내놓겠다고 하고 있는데 이것만 되도 국내 운송업 100만명이 실업자가 됩니다
16/11/20 16:09
기술이 완성되는거랑 실제로 상업화되는거랑 간격이 엄청납니다...
저번달에 한국 자율주행 단체장 하는 교수님 사내강연에서도 최소 20년 보고있다고 했고요. 공장 무인화와는 달리 자율주행의 대중화는 넘을 장벽이 너무 커요
16/11/20 16:13
전문가 개인 의견을 전체로 확대하면 곤란하고, 저 분은 무엇보다 conflict of interest 가 명확한 분이잖습니까... 그 학계의 전체적인 의견을 보아야죠. 제가 알기로는 여기에 대해서 구체적인 컨센서스는 없는 것으로 알고 있는데요. 본인에게 유리한 자료만 보시면 세상이 그렇게 보이실 수도 있죠. 알파고로 관심/투자가 어느 정도 몰리고 해당 업계가 고무된 것은 이해하는데, 하드웨어 업계에서는 컴퓨팅 파워 확보에 아직 어려움을 겪고 있습니다.
그리고 완전 자율주행차 말씀하시는데 4-5년 후에 프로토 타입 나오고, 그 몇 년 지나고 상용화 모델이 나오고, 출시 당시에는 낮은 가격 경쟁력으로 운송업이 즉시 대체되는 것도 아닐 겁니다. 그나마 이것도 '기계 입장' 에서 굉장히 유리한 분야중 하나입니다. 새로운 기술에 대한 꿈 같은 이야기는 항상 있어 왔지만, 실제는 항상 달랐죠.
16/11/20 16:20
구글에서 만든 프로토타입이 나온지 몇 년 되긴 했는데, 그 후 딱히 진척이 없긴 하죠.
도요타가 NVIDIA 에서 자율주행용 컴퓨팅 칩 물량 받은지도 꽤 됐는데 그 쪽도 아직 소식이 없죠.
16/11/20 16:42
그럼 완전자율차는 언제 상용화가 될까요?비판 기사보면 2020년 부터 나오는건 특정 지역에서만 되고 시속40 이하라 제대로 된것도 아니라고 하더라고요
16/11/20 16:53
imemyminmdsad 님// 법률 규제때문에 난항을 겪을수도 있는지라 정확히는 예측이 힘드네요.
난항이 없다는 가정하에 2025년전에 된다고 봅니다.
16/11/20 16:27
그럼 폭스콘 같은 대표적인 제조업체에서 한공장에서만 중국인 노동장 6만명을 해고하고 로봇으로 대체한것에 대해 어떻게 생각하나요?http://www.zdnet.co.kr/news/news_view.asp?artice_id=20160526073613 지금 대만에서만 인공지능에 1조원 가까이 투자한다는데
16/11/20 16:56
저는 몽키매직님 의견에 따라
자유의영혼님이 이불킥 하실거라는데 현재 제 통장잔고 46000원을 걸어봅니다. 흐흐흐 2026년11월20일에 뵈요!! 그때까지... 탈퇴안할게요.. 모바일로 보는거라서 헷갈리는데 몽키매직님이 이불킥한다 보시는것 맞으시죠..?
16/11/21 00:32
네 맞습니다. 몽키매직님이 이불킥한다는데 걸었습니다.
베팅은 상대방이 있어야 성립하는 것인데.. 받아주시는 분이 있으시다니 기쁘네요. 10년뒤에 뵙겠습니다. 크크크크.
16/11/20 15:42
알파고는 거의 천문학적인 확률 계산을 하기위해서 여러 cpu를 써서 계산을 빨리하는거죠.
단순한 알바같은건 그냥 너무나도 간단한 확률이고요. 오히려 간단한 알바같은게 나중에도 살아남을 확률이 높다고 봅니다. 저임금 단순한 일에 알파고같은 인공지능은 사치죠. 나중엔 보급이 많이되고 단가가 싸지면 저임금수준에도 들어올 수 있겠지만.. 인공지능은 말그대로 고지능이 필요한 창작이나, 복잡한 계산적인 일에 1차적으로 쓰일듯 합니다. 일단 제일 위태로운게 운전기사가 아닐까 싶습니다.
16/11/20 16:06
알파고의 경우 많은 경우의 수를 여러가지 인공지능 테크닉으로 실시간으로 걸러내야하기 때문에 슈퍼컴이 필요하고
음성인식의 경우 인공지능을 트레이닝 시킬때 시간이 필요하고 인식할때는 훨씬 수월합니다. 구글번역도 실시간 번역을 위해 여러가지 테크닉이 들어갔구요. 보통 알고리즘 트레이닝에 연산능력이 더 요구됩니다. 딥러닝 트레이닝후 적용단계에서 연산을 빠르게 하기위해서 cpu가아닌 뇌의 신경망을 모델로한 칩들이 많이 나오고 있습니다. 연산능력의 한계로 인공지능 적용못시킬 가능성은 희박해보이고 한계에 부딪치더라도 클라우드 컴퓨팅이 점점 대세가 될거라 인공지능의 미래는 아주 밝아보입니다.
16/11/20 16:18
정확도/신뢰도를 낮추고 컴퓨팅 파워를 확보하는 방식은 현재 컴퓨팅과 비교하면 어마하게 좋아보이지만, 정확도/신뢰도 도 무한히 낮출 수 있는 것이 아니라 이것도 어느 시점에서는 결국 한계에 부딪힐 겁니다. 시간이 충분히 지나면 컴퓨팅 파워는 신경 안 써도 될 정도로 확보가 될 것이라는데는 동의하지만, 10년은 좀 짧은 것 같습니다.
16/11/20 16:22
인공지능이 연산능력 한계에 부딪힐거라는 얘기는 학계에선 별로 하지도 않는 생각입니다.
각분야에서 인공지능 자체를 개선시키는게 문제죠. 지금 칩들의 연상능력과 한창 개발되고 있는 neuromorphic 칩으로도 충분하고 결국엔 클라우드 컴퓨팅으로 가면 해결될 일입니다.
16/11/20 16:07
머신러닝에서 데이터 학습하는 과정과 그렇게 학습이 완료된 결과로 실제 사용하는 단계에서 연산량 차이가 많이납니다
학습할때는 슈퍼컴퓨터가 필요하지만 실제 결과물을 사용하는데는 일반 컴퓨터로 충분해요
16/11/23 14:27
항상 신기술이 인간을 대체하는지 문제는 단가가 걸려있는지라...사실 대부분의 일용직/공장 노동자들이 하는 일들을 자동화 할 수 있는 기술이 생긴지는 꽤 되었지만 아직도 많은 일용직 노동자가 있죠. 설비 투자비와 관리비가 최저임금 수준의 일용직 노동을 대체할 수 있느냐의 문제인데....정규직 노동자도 아깝다고 일용직/단기 계약직 알바로 대체하는 마당에 한번 코스트가 들어가면 죽으나 사나 (협상의 여력 없이) 비용을 지불해야 하는 불편한 자동화를 공장주들이 선호할리가 없죠.
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