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2017.11.20, 20:12 작성, 2020.5.20일 업데이트

2020.5.20일 update 

Defining AI

3 Mythologies of 21c Robotics and Automation (Mindell 2015)

1. Myth of Linear Progress: “Technology evolves from direct human involvement to remote presence and then to fully autonomous robots”
2. Myth of Replacement: “Machines take over human jobs, one for one”
3. Myth of Full Autonomy: “The utopian idea that robots, today or in the future, can operate entirely on their own”

이 글은 2017.11.20 옛 블로그(태터툴즈)에 게시했던 글을 웹 아카이브에서 복원한 것입니다.

2017.11.15일 르 메르디앙 서울 호텔에서 있었던 <제12회 SAC 2017 : 인공지능과 데이터, 그 진실을 말하다 / 세계적 리더들이 말하는 인공지능 기술과 사업의 실체> 컨퍼런스 참여 노트이다.

컨퍼런스 시작 전 : 실체와 진실

몇 천년 실체를 찾았다고도 했고, 또는 찾으려고도 했던 철학도 (현대로 오면서) 포기한, 
적어도 변화와 생성말고 불변의 실체가 없다고 말하는 (사람이 많아지는) “실체”,
이 낱말을 이곳에서 볼 줄이야 .... 실체를 밝히고 진실이 나오기를 기대한다.

2017 인공지능과 데이터.솔트룩스(노트필기 다운로드).pdf

• 출처 : 2017년 IT산업 메가트렌드.pdf - 한국정보산업연합회(다운로드)
  관련검색 결과

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마지막으로 ...

 
artificial intelligence(AI)라고 하는 것보다 지금은 artificial function(s) 정도가 맞는 것 같다. 현재는 기능/서비스 단위로 알고리듬이 만들어지고 이런 것들의 (무한한) 다발이 AI가 될 것이기 때문이다.

 지난 추석 연휴 기간(2017.9월 말 ~ 10월 초)에 쓴 글이다. 연휴 내내 썼지만 정작 쓴 글에는 생각의 일부분만 포함되었다. 노력 결과 문체는 좀 바꾼 것 같은데, 내용은 길다. 표/그림을 포함해 10페이지 정도를 요청받았는데 결과는 21페이지이다.

기술지대에 대해 좀 더 쓸 수 있는 기회가 있었으면 한다. 글을 쓰면서 미디어산업 내에서 플랫폼(기술지대)의 형태를 통한 전유를 검토해보려고 리카도의 <정치경제학과 과세의 원리에 대하여>를 샀다. 마르크스의 <잉여가치학설사>와 김수행 교수의 <정치경제학 원론>도 다시 들쳐보았다. 리카도는 영국의 곡물법 논쟁에서 '분배의 관점'에서 지대에 대해 논한다. (첨부된) 글에서 이야기했지만 복잡한 전체 과정(프로세스)이 얽혀있어 어디에서 가치가 증가되는지 알 수 없을 때(알기 어려울 때), 상황을 간단하게 모델링하는 방법을 도입해 리카도는 곡물법 논쟁을 분석한다. 미디어산업 내에서 플랫폼 지대 문제도 이런 식으로 접근할 필요가 있다고 생각한다.

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<지상파방송사의 뉴미디어 전략>에 대해 쓰고 싶었던 부분, 결론을 요약하면 아래 글과 같다. "전략은 제도개선투쟁이다. 구태의연한 과거, 법, 제도를 날려야 ... 새로운 rule 정립(하고), 시장적이냐 공익적이냐는 영역을 다시 확정(획정)"해야 한다.

기계적 배치가 바뀌었고, 이것을 제도화해 (굳어진 것이) 하나의(새로운) 뉴미디어/방송 장치일 것이다. 배치는 바뀌었는데 제도가 이것을 따라가지 못한다. 공적인 언표적 배치는 이미 사유화되어 버린 방송계(기계)와 맞지 않는다 등등 ... 

이런 것을 만들어내는(형성시키는) 메커니즘 또는 의미체계에 대해 공부를 해야겠다.

❮지상파 방송사 스마트 미디어 전략의 성과와 전망❯, 한국방송통신전파진흥원, 미디어 이슈 & 트렌드 (2017.10.27) 

직접 파일 다운로드 : 

 2017 10월호 트렌드_전문가_수정.pdf

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원문 (인용처가 명확하게 나오는 버전) 다운로드 :

 지상파 방송사 스마트미디어 전략의 성과와 전망.KCA 전...

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인용도서 (일부)

방송 재원 -  황근 지음/커뮤니케이션북스

황근, 지상파 다채널 방송 정책 평가 연구* 

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기술지대 등 때문에 읽는 책

리카도가 들려주는 자유 무역 이야기 -  허균 지음, 황기홍 그림/자음과모음

정치경제학과 과세의 원리에 대하여 -  데이비드 리카도 지음, 권기철 옮김/책세상

기호와 기계 -  마우리치오 랏자라또 지음, 신병현.심성보 옮김/갈무리

이 글은 2017.05.16 옛 블로그(태터툴즈)에 게시했던 글을 웹 아카이브에서 복원한 것입니다.

럽스타(LuxStar)란 서비스를 오늘(2017.5.16) 시작한다. 럽스타는 3월 중순부터 시작한 것 같으니 2개월 걸렸다. 서비스는 안드로이드폰에서 SBS앱을 받아 설치하면 된다. SBS 서비스에 사진 찍는 기능을 추가해 팬덤에 바탕을 둔 서비스로 진화시켜 나갈 계획이다. 사진을 찍으면 아래처럼 공유할 수 있고, 관련 영상을 최신순으로 볼 수 있다. (현재 안드로이드폰에서만 됨) 

• 프로그램 촬영장소에 가면 그곳에서 프로그램을 촬영한 star(텔런트)가 나온다.
• Location Event : 촬영장소 --> offline 참여 / O2O or T2O(TV to On/Offline)

• Time Event : 방송시간 --> 약속시청 / 방송시간에 맞춰 앱을 켜면 전세계 어디서나 사진을 함께 찍을 수 있다. 그 시간엔 전세계에서 볼 수 있도록 SBS 앱에서 <인기가요>를 무료로 서비스한다.

• 특정 프로그램을 선정 : <런닝맨> 등을 검토하다가 <인기가요>로 정했다. 왜냐하면 초기 팬덤 등에 대한 고려와 위치선정 문제 때문이다.
• 위치 선정 : <인기가요>는 전국에 있는 학교(초등하교에서 대학교)에서 관련 스타이미지를 호출해 사진을 찍고 놀 수 있다.
• 전세계 서비스 오픈 : <인기가요> Live를 온라인으로 전세계에서 볼 수 있고, 그 시간에는 어디서나 사진을 찍고 놀 수 있다.
• 콘텐츠 큐레이션 : 사진을 찍은 star의 최신 콘텐츠가 자동으로 업데이트 되고, 스마트미디어렙에서 제공받은 다른 방송사들의 관련 클립도 함께 볼 수 있다. 좋아하는 star 중심으로 추천되는 듯한 느낌의 서비스를 제공하게 된다.
• 저작권 / 카니벌라이제이션 이슈 : 음악 프로그램은 대부분이 유튜브 등으로 공개되어 full-VOD 중심의 소비가 없고, 클립 중심으로, 팬 중심 소비가 주이다.

 

우리가 숙고하는 것은 목적이 아니라 수단이다. 치료할 것인지 아닌지를 의사가 숙고하지는 않듯이 ... 설득할 것인지 아닌지를 연사가 숙고하지는 않듯이 ... 그들은 목적을 당연한 것으로 여기고, 어떤 수단으로 그 목적을 어떻게 달성할 것인지, 그럼으로써 최선의 결과를 쉽게 얻을 수 있을 것인지 고려한다. 그들은 수단으로 목적을 달성할 수 있을 때만 그 목적을 어떻게 달성할 것인지, 그리고 구체적으로 어떤 수단을 사용할 것인지 고려한다. 그러한 과정을 제1원인(first cause)에 도달할 때까지 반복한다. ... 그리고 분석의 마지막 요인은 그 다음 분석의 첫 요인이 되곤 한다. 만일 불가능에 부딪히면, 이를테면 돈이 필요한 데 돈을 구하지 못한다면, 검색을 포기한다. 그러나 가능해 보이는 일이라면 시도한다.

인공지능 1 : 현대적 접근방식 - 스튜어트 러셀.피터 노빅 지음, 류광 옮김/제이펍

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럽스타 서비스와 함께 Live 챗팅, U20 월드컵 사이트도 함께 시작한다. 목표가 정해지면 지치지않고 될 때까지 ...  라이브 채팅은 PC 온에어 창에서 먼저 써볼 수 있다. 앱은 조만간 오픈하다. 다듬는 중이다. 첫발을 떼었으니 '분석의 마지막 요인이 그 다음 분석의 첫요인'이 되는 것처럼, 첫발이 다음 발을 이끌 것이다.

※ 라이브 채팅은 채팅 프로그램 편성이 되어야 활성화됨. 아무 때나 볼 수 없다고 .. ㅜ.ㅜ
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* 지능(intelligence)를 갖는다는 것이 의미하는 바가 무엇일까? 동물생태학과 진화심리학, 그리고 전기에서 후기로 넘어가는 비트겐슈타인의 언어게임 이론을 보면 지능은 논리적이라기 보다는 경험적이고, "인간적(세계 내에서 환경과 상호작용하면서 진화된 인간)"이다. 논리와 계산의 문제가 아니라는 것. 1차, 2차 AI가 실패한(어려웠던) 이유를 보면 알 수 있다. 그리고 지능은 성공보다 실패의 결과이고, 이런 의미에서 '실패가 성공의 어머니이다'. 실패(새로운 경험)를 두려워할 때 진화란 없다. (아래 관련글을 볼 것)

more..

  "1950년대 말부터 60년대 말까지 인공지능은 추론, 탐색위주의 1차 AI붐의 시대를 구가했다. 추론과 탐색위주의 논리연산은 최종상태를 상정하고 최초의 입력에서 마지막 결과까지 하나의 논리적 흐름으로 수행된다. 이 시스템은 각 단계를 충분히 잘게 나누면 어떤 복잡한 문제도 해결할 수 있다는 것을 전제하고 있다. 이런 인지도식을 계산주의라고 한다. 계산주의 인지도식으로 구현된 인공지능은 수학문제의 증명 같은 어려운 문제를 척척 해결 했다. 그러나 계단을 올라간다거나 목욕타월을 꺼낸다거나 하는 일상적인 문제에서는 무능하기 짝이 없었다. 복잡한 문제를 충분히 잘게 쪼개어서 논리연산으로 해결한다는 이 도식은 복잡도가 늘어남에 따라 연산에 걸리는 시간이 거의 지수적으로 늘어나기 때문이었다. 

 흔히 모라벡의 역설로 알려진 이 문제는 연산불가능성 때문에 발생한다. 일명 “순회세일즈맨 문제”인데, 세일즈맨이 판매를 위해서 A, B, C 세집을 방문해야 한다고 하자. 그는 어떤 경로를 잡아야 최소한의 발품을 팔게 될 지를 대충 가늠하고 방문 순서를 잡을 것이다. 하지만 이를 컴퓨터로 결정한다면 모든 가능한 경로를 다 계산해 보고 가장 적은 수치를 찾는다. 이 경우는 3!, 여섯 가지 경로를 모두 계산하면 최적의 경로를 결정할 수 있다. 그러나 세일즈맨이 방문해야 될 집이 늘어날수록 계산해야 하는 경우의 수는 지수적으로 증가하게 된다. 가령, 방문해야 될 집이 30집이라면 30! ≈ 2.65×10³² 번의 계산을 수행해야 한다. 이정도의 계산은 테라급 컴퓨터로 계산해도 약 8×10¹²년, 우주의 나이인 100억년보다 800배정도 더 긴 시간이 걸린다. 논리적으로는 계산이 가능할 지라도 실질적으로는 계산이 불가능한 셈이다. 

 사실 연산의 속도는 여태까지 대단한 발전이 있었다. IC집적도의 지수적인 증가, CPU의 병렬처리, GPU 등이 개발되었고, 양자정보이론에 따르면 0과 1의 이산적 선택 뿐 아니라 동시적 선택도 가능하다. 이는 연산속도의 비약적인 증가에 기여할 것으로 기대된다. 그렇다면 향후에는 연산속도의 문제가 해결될 수 있을까? 그렇게 낙관적이지 않다. 일명 폰노이만 병목현상 때문이다. 컴퓨터에서 프로그램과 데이터는 메모리에 기록되는 것이다. 명령을 수행하는 것은 CPU인데 자신의 명령이 무엇인지 알기 위해서 그리고 입력데이터와 출력 데이터를 기록하기 위해서 데이터버스가 메모리와 CPU 간을 왔다 갔다 해야만 한다. CPU의 연산속도가 아무리 빠르더라도 데이터버스의 속도가 전체 연산속도를 결정하게 된다. 이 현상은 캐쉬 메모리를 늘리고 CPU를 병렬화한다고 해도 없어질 수가 없는 연산의 정체현상이다. 이런 한계 때문에 70년대 인공지능의 연구는 깊은 침체기를 맞이했다.

80년대 2차 AI 붐을 일으킨 것은 전문가시스템(expert system)이다. 인간의 경험적 지식을 컴퓨터에 입력해서 현실의 문제를 풀자는 시도다. 이것은 추론 탐색과는 전혀 다른 시도로 논리보다는 축적된 경험을 중시하는 것이다. 그러나 전문가 시스템의 경우 고도의 전문지식으로 한정된 분야는 그럭저럭 성과를 발휘했지만 좀 더 넓은 범위의 문제를 다루려고 하면 곧 한계에 부딪치고 말았다. 범위가 넓어짐에 따라, 지식의 양도 양이지만 서로 모순적인 지식들도 증가하게 되는데, 이들을 어떻게 처리할 것인가에 대한 해결책이 없기 때문이었다. 이로써 인공지능 연구는 다시 혹독한 시간을 겪게 된다. 

 1,2차 AI 붐과 그 실패가 의미하는 것은 무엇일까? 추론, 탐색의 경우는 인식을 인식주체의 독자적인 활동으로 상정했기 때문은 무한대의 계산시간을 감당할 수 없었다. 반면 전문가 시스템은 무한대에 이르는 지식의 양과 그 모순적인 관계들을 감당할 수 없었다. 이것이 단지 기술적인 난제에 불과할까? ....

... (현재) 딥러닝의 성공요인을 말해본다면 논리추론이 가지고 있던 추상성을 극복했기 때문이라고 할 수 있다. 학습은 수많은 경험들에 기반 한 것이고 수많은 실패를 통해 마침내 하나의 해를 창안하는 것이다. 학습알고리듬의 핵심메커니즘인 오류역전파는 바로 수없는 실패와 재시도를 의미한다. 딥러닝은 이런 과정들을 통해 각 층위마다 특징을 포착하고 그것을 자원으로 삼아 다시 상위의 특징을 포착하는 일련의 과정을 거친다. 이런 식으로 한다면 데이터만 있으면 로봇이 학습하지 못할 것이 없고, 대부분의 인간 노동을 로봇이 대체할 수 있는 날은 멀지 않아 보인다. 그런데 정말 인간의 활동이 사라졌을까? 

 인공지능이 유기체(특히 인간)의 능력을 모사한다는 목표가 있는 한 유기체의 활동은 사라질 수 없다. 인공지능이 큰 성과를 내고 있는 이유는 인간 혹은 그와 연계된 유기체들의 활동으로부터 학습하기 때문이다. 그들의 활동이 더 이상 데이터로 주어지지 않는다면 컴퓨터는 학습할 수 없고 그의 능력은 신장되지 않는다. 혹자는 컴퓨터끼리 상호간의 학습이 가능하지 않느냐고 반문할 것이다. 하지만 그들이 학습이라는 동일한 메커니즘을 가지는 한 그것은 이미 학습된 데이터들을 교차시켜서 재활용하는 것일 뿐이다. 학습이라는 것 자체가 자신의 경계밖에 있는 낯선 것들에 익숙해지는 과정이라는 안다면, 학습에 전제되어 있는 것은 필연적으로 자신이 아닌 낯선 것들이고, 인공지능 로봇에게 가장 낯선 것은 유기체들이라는 것을 어렵지 않게 알 수 있다. 

그러니까 오늘날의 인공지능은 독자적으로 존재하는 것이 아니라 그들 인공지능과 연계된 유기적 신체들과 함께이다."

최유미, <자율자동차와 무인자동화의 환상> (2017.5. 맑스 코뮤날레, 인공지능시대의 생산과 자본 세션 발표자료)

픽사 이야기 - 데이비드 A. 프라이스 지음, 이경식 옮김/흐름출판

 두시반에 깨 막 현관문에 던져진 신문을 읽었다. 

"이 작고 메마른 바위섬이 보여주는 어마어마한 창조력에 놀랐다"고 다윈은 <비글호 항해기>에서 갈라파고스의 경험을 적었다고 한다. 

IT산업에서 '한국 갈라파고스'라는 부정적 맥락의 이야기를 들을 때마다 묻고 싶었던게 있다. 나에게 갈라파고스는 종의 다양성으로 이해되었기 때문이다. 내가 볼 때 문제라면 세계화 속에서 (언어, 문화 때문에 상대적으로) 반도에 갇힌 시장 크기와 창업가적(또는 영역 구분 안하는 '융합적인' 투기적) 기질, 하지만 빠르게 구조화된 패권적 시장 질서에 따른 어려움들이 아니었나 생각된다. (한국에서 거대한 육식공룡이 못나온다라는 의미로 '갈라파고스' 이야기하는 거라면 할 말이 없음. 땅이 작아 ... 외에)

밖에서 한국을 볼 때 어떨까? (언어 문화적 한계로) 글로벌기업은 못되도 많은 새로운 시도들과 국지적으로 성공한 서비스들이 있어 벤치마킹의 대상이 아니었던가 판단한다. 지금도 유효하다. 종의 다양성이 지리적 격리 때문에 일어난 것처럼 한국 문화적(언어적) 격리 속에서, 그러면서도 세계화된 경제 - 이전 같으면 종속적!?, 국제분업 질서 속에서의 위치 - 때문에 묘한(thisness한) 환경을 갖게 되었다고 생각된다. 

이건 느낌이고 시장의 역동성을 저해하는 요소를 지적하면서 '갈라파고스화 된다'는 말을 쓰는 게 실제와 맞을까 다시 생각해 본다. 적어도 구글, 유튜브, 페이스북 등이 지배하지 못하는 환경인 것이다. 그런 회사(공룡)가 안나오는 것은 미국 빼고 전세계 대다수(모두) 아닐까. 한국의 상황이 다른 나라보다 나을 수도 있다. 이런 생각을 좀 과장(거짓)이라 말씀하시는 분도 있겠지만, 나는 우리의 '갈라파고스'도 과장이라 생각한다. 

그리고 어렵다면 '갈라파고스'에 사는 먹이사슬 최상위 종의 폭식성 때문일 수 있다. 삼성, 네이버 등등이 갈라파고스 전체처럼 보일 때가 많다. 그러니 알아서 (사실은 압박 때문일 수도 있지만) '상생협력' 이야기하는 것은 아닐까! 상생의 다른 말은 종적 구조의 지속이겠지만...

http://ecotopia.hani.co.kr/391998

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그리고 요즘 회사 일 때문에 자주 생각하는 주제도 있다. "공유된 이익이 동맹의 기반이라는 사실"! 어렵다고 이것을 잊으면 어떻게 될까. 동맹에도 시작과 끝이 있을 게다. 어려우면 트럼프같이 '아메리카 퍼스트'를 외치는 분들, 한국이, 동맹국이 우릴 뜯어먹고 산다는 피해의식에 빠진 분들이 많아진다. 

적어도 내가 배운 <노동가치설>과 <세계체제론>에 따르면 반대이다. 자본주의에서 부는 아래로 내려가지 않고, 위로 빨려 올라간다. 이게 잘 안되면 트럼프처럼 힘을 동원하겠다 위협도 하고 ...

http://m.hani.co.kr/arti/opinion/column/781702.html…

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갑자기 장하준 교수의 책을 다시 읽고 싶다. 사다리를 걷어차는, 나쁜 사마리아인들도 있고 .... 이때 호주의 턴불 총리처럼 "나는 호주의 이익을 대변할 뿐이다"라고 트럼프에게 말해줄 필요가 있는 것이다. 

잘해라. 계속 트럼프처럼 굴면 동맹국은 떠나고 '갈라파고스화 된다'! 

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사족 - 2014년 말, 글로벌 스탠다드라고 말하는 유튜브를 떠났지만 아직 살아있다. 그해 아마 pooq도 통신사와 헤어졌을텐데 .... 

종의 다양성은 구조/환경이 변화할 때 그 가능성이 더 커진다. 특정 종은 사멸될 수도 있지만 ... 그게 자연이 창조하는 방식이고 진화이다. 그래도 종의 절멸은 우리에게 슬픔을 일으킨다. 

"2012년 100살의 나이로 숨져 유명해진 갈라파고스땅거북 '외로운 조지'는 핀타섬의 마지막 개체였다. 사람의 눈앞에서 한 종이 멸종하는 모습을 지켜본 최초의 생물이었다" 바로 눈 앞에서 ....

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근대세계체제 1 -  이매뉴얼 월러스틴 지음, 나종일 외 옮김/까치