서비스디자이너의 독학
[AI] 독학 #1 : 어디로 가야할지, 뭘 모르는지도 모르는 상태 본문
인공지능의 시대가 온다. 하지만 어디로 가야할지, 뭘 모르는지도 모르는 상태다. 하지만 독학에 대한 전략은 있다. 독학은 어떻게 삶의 무기가 되는가를 읽고 얻은 공부 방법. 대략적인 큰 4가지 틀을 올해 이루고자 한다.
전략
어떤 테마에 대해 지적 전투력을 높이고 싶은지 그 방향성을 생각하는 것
인풋
전략의 방향성에 근거해 책과 기타 정보 소스로부터 정보를 획득하는 것
추상화 및 구조화
인풋한 지식을 추상화하고 다른 것들과 연결짓는 것으로, 나름의 독특한 시사점, 통찰력, 깨달음을 만들어내는 것
축적
획득한 지식과 추상화 및 구조화로 얻은 시사점과 통찰력을 묶어 세트로 저장하고, 필요에 따라 꺼내 쓸 수 있도록 정리해두는 것
일단은 이 글에선 개괄적인 나의 부족함을 인정하고 시작해야겠다. 전략을 정하기도 어려운 나의 부족함에 대한 고백.
그러기 이해서 우선 전략부터 시작해야하는데, 나는 전혀 아무런 지식이 없다. 회의에서 주워들은 단어들은 많지만 아직 활용할 수 있는 것들은 전무한 상태. 단어에 확신도 잘 없는 편. 그래서 일단 감을 잡기 위한 유튜브 한편.
https://youtu.be/2CS6xsb9-o0?si=d8N8IEhndNDdYmHm
평소 이 분야에 전혀 지식이 없지만 박태웅 의장의 식견이 대단하다는 것은 알고있었다. 연초에 이 영상 하나를 보고 감이 조금은 잡혔다.
내용을 요약하면 다음과 같다. (이 정리도 AI로 같이 했다.)
1. 생산성과 노동 시장
- 생산성 향상에 따라 주 4일 또는 주 3일 근무로의 전환이 가능하지만, 이를 위해 노동 시간을 나누는 방식이 필요하다. 그렇지 않으면 질 좋은 일자리가 줄어들 위험이 있음.
- 노동 시간 단축은 인류 역사에서 중요한 흐름이었다는 점을 인정해야 한다.
2. AI와 개발
- 현재 대부분의 개발자들이 AI를 활용해 코딩을 하고 있으며, AI는 과학적 혁신을 이끌고 연구 시간을 절약하는 데 중요한 역할을 하고 있다.
- AI는 단백질 접힘 예측을 통해 10억 시간 이상의 연구 시간을 절약했으며, 이는 노벨 화학상 수상으로 이어졌다.
3. 멀티모달 AI의 발전
- 미래의 AI는 텍스트 외에도 이미지, 영상 등 다양한 형태의 데이터를 처리하는 멀티모달 AI로 발전할 것이다. 이는 AI의 경쟁력 강화를 위한 필수 요소로, 복합적인 데이터 처리 능력이 중요하다.
- 텍스트 데이터가 포화 상태에 이르러, 동영상 등 다른 유형의 데이터를 활용해야 AI 발전이 가능해진다.
4. AGI (인공지능 일반화) 목표
- AI 개발의 궁극적인 목표는 인간의 지능을 넘어서는 인공지능(AGI)을 만드는 것이다. 이를 위해서는 다양한 데이터와 학습 방법을 통합하는 멀티모달 접근이 필수적이다.
- AGI 개발은 인간의 지능 진화 방식을 본뜬 접근을 필요로 하며, 뇌의 작동 방식을 모방하는 딥러닝 기술이 이를 지원한다.
5. 온디바이스 AI
- 온디바이스 AI는 개인의 기기에서 데이터를 로컬로 처리하는 방식으로, 개인정보 보호 및 보안 문제를 해결할 수 있다.
- 스마트폰, 노트북 등에서 작동하는 온디바이스 AI의 사용이 확대될 전망이며, 이를 통해 개인화된 서비스와 더 나은 사용자 경험을 제공할 수 있다.
6. AI 에이전트
- 온디바이스 AI의 발전으로, 개인 비서 역할을 하는 AI 에이전트가 보편화될 것이다. 이러한 에이전트는 사용자의 데이터를 분석하고, 맥락을 이해하여 효율적인 업무 지원을 제공한다.
- AI 에이전트는 사람들의 일상에서 점점 더 중요한 역할을 하게 될 것이며, 그 성능은 빠르게 향상될 것이다.
7. AI와 인간 지능의 관계
- AI는 인간의 지능을 복제하려는 목표를 가지고 있으며, 인간의 뇌가 어떻게 발전해 왔는지에 대한 이해가 AGI 개발에 중요한 통찰을 제공할 수 있다.
- 인간의 뇌는 과거 몇 천 년 동안 크기가 줄어들었지만, AI는 이를 본떠 점점 더 고도화된 지능을 추구하고 있다.
사실 지난 시간동안 거쳐왔던 많은 회의들에서 확인한 내용들이다. 하지만 한번 더 확인하는 차원에서 정리.
나는 AI를 별로 안좋아하는 사람이었는데, 그런 사람도 결국 AI를 공부해야하는 시대가 온 것 같다. 아날로그가 좋다고해서 아날로그의 삶을 유지하기 어려운 날이 됐다. 이제받아들이고나도 독학을 해야지.
+ 그리고 딥러닝 공부 순서도 아래의 블로그에서 참고. 언젠가 저 단계까지 가야지.
쌩판 노베이스 비전공자를 위한 딥러닝 공부 순서
저는 컴공아닌 공대생이었구요, 공대 필수로 듣는 C와 python, 그리고 선형대수학을 비롯한 수학과목들을 수강했었습니다. 지금은 대학원에서 딥러닝 관련 공부중에 있습니다. 저도 아직 계속해
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