[AI] 독학 #1 : 어디로 가야할지, 뭘 모르는지도 모르는 상태

 

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.

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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.

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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.

https://oculus.tistory.com/40

쌩판 노베이스 비전공자를 위한 딥러닝 공부 순서