본문 바로가기

전체 글25

중국에서 개발중인 산업기술들 중국은 어떤 미래산업에 투자를하고있을까? 현재 중국은 인공 지능 분야에서 두각을 나타내고 싶어합니다. 2017년 중국 공산당은 야심찬 인공 지능 AI의 성과 목표를 2030년으로 정하고, 이를 위해 2020년까지 도달할 1차 목표를 세웠습니다. 1차 목표안에는 세계에서 가장 뛰어난 인재들을 발굴하여 인공 지능 분야에서 다양한 각구의 리더들과 어깨를 나란히 하는게 목표입니다. 곧 인공 지능 기술분야의 1차 목표일이 다가옴에 따라 각국 연구원들은 중국의 AI 연구의 품질에 대해 주목하고 있습니다. 그들은 또한 국내의 인재 유지 능력에 변화가 있을 것으로 예측하고 있습니다. 그것은 부분적으로는 정부가 일부 성공적인 유지 프로그램을 시행했기 때문이고 부분적으로는 외교 및 무역 관계 악화가 AI를 포함한 대부분의.. 2022. 9. 26.
쉽게 생각하고 접근하는 미래산업 미래를 주도하는 산업을 대하는 우리의 자세 우선 알고리즘의 명확성 문제를 독점 보호의 한 형태로 정의해야 합니다. 이후 코드의 가독성 측면에서 불투명성을 검토해봐야 합니다. 코드 쓰기는 알고리즘의 계산적 구현에 필요한 기술이며, 일반 대중에서는 널리 찾아볼 수 없는 전문 기술로 남아 있습니다. 마지막으로 이 글의 요점으로 기계 학습 알고리즘의 수학적 절차와 의미 해석의 스타일 사이의 불일치를 중심으로 하는 제3의 형태의 불투명성을 대조해봐야 합니다. 이 도전의 중심에는 기계 학습에 사용되는 특정 기법과 관련된 불투명성이 있습니다. 불투명성의 각 형태는 입법부, 조직적 또는 프로그램적, 기술적인 것에 이르기까지 다양한 도구와 접근방식에 의해 다루어질 수 있습니다. 그러나 인공 지능에서 중요한 것은 특정 알.. 2022. 9. 26.
인간은 기계에 얼마나 의존해야될까? 스스로 결과를 만드는 기계들 지금부터 다룰 내용은 인공 지능의 알고리즘과 관련된 스팸필터, 신용카드 부정행위 탐지, 검색엔진, 뉴스 트렌드, 시장 세분화 및 광고, 보험 또는 대출 자격, 신용평가 등 사회적인 문제를 발생할 수 있는 사항들을 짚어보도록 하겠습니다. 이것들은 우리가 생성하는 개인 데이터와 추적 데이터가 네트워크로 연결된 선진 자본주의 사회에서 매일 적용되는 분류 메커니즘의 일부라는것을 먼저 말씀드립니다. 이러한 분류 메커니즘은 모두 계산 알고리즘에 의존하는 경우가 많으며, 최근에는 이 작업을 하기 위한 기계 학습 알고리즘에 의존하고 있습니다. 불투명성은 법률학자들과 사회과학자들 사이에서 인공 지능 알고리즘에 대한 새로운 우려의 핵심인 것 같습니다. 해당 AI의 알고리즘은 데이터에서 작동됩니.. 2022. 9. 25.
인공 지능 개발의 문제점 개발에 따른 책임과 사회적, 경제적 영향은?. AI의 발달로 이해당사자가 직면한 난제에 기여하는 요소는 다음과 같습니다. 의사 결정의 문제. 투명성과 해석성입니다. 인공지능이 자율주행차부터 보험금 지급 관리까지 다양한 업무를 수행하면서 AI 요원의 결정을 이해하는 것이 중요하게됐습니다. 그러나 알고리즘 결정과 관련한 투명성은 때때로 기업이나 주 정부의 비밀 유지나 기술 사용능력과 같은 것에 의해 제한됩니다. 모델의 내부 의사결정 논리가 프로그래머에게도 항상 이해되는 것은 아니기 때문에 머신러닝은 이것을 더욱 복잡하게 만들게됩니다. 학습 알고리즘이 개방적이고 투명할 수 있지만 알고리즘이 생산하는 모델은 그렇지 않을 수 있습니다. 이것은 기계 학습 시스템의 개발에 영향을 미치지만, 보다 중요한 것은 책임감입.. 2022. 9. 25.