윈디하나의 누리사랑방. 이런 저런 얘기

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이세돌 vs 알파고

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※ 공식 명칭은 구글 딥마인드 챌린지 매치(Google DeepMind Challenge Match). 이세돌 九단과 알파고(인공지능)과의 바둑 대결로 관심을 모았다. 결과는 4:1로 이세돌의 패.

※ 내 예상은 첫판 이겼으면 전부 이기는거였는데 다행이도 예상이 틀렸다. ㅎㅎ

※ 컴퓨터 관련 업종에 종사하는 관계로 이 대결에 크게 관심을 두진 않았는데, 세간에는 재미있는 기사들이 많이 나와 적잖이 당황중이다.

※ 크게 관심을 두지 않은 이유는, 비록 지금 알파고가 이긴 결과가 나오긴 했지만, 알파고가 졌다고 해도 언젠간 인공 지능이 인간을 뛰어넘는 때가 올것이기 때문이다. 이번 매치에서 알파고가 이겼으니 그 시점이 빨라졌구나 정도의 생각이 드는거지, 다른 감흥은 없다. 하지만 다른 사람들은 다르게 받아들이는 것 같아 놀랬다.

※ 인공지능이 인간의 지능을 넘을 날은 반드시 오게 마련이다. "감히 인공지능 따위가"라고 말할 수 없다. 반대로 인공지능 입장에선 "겨우 유기생명체 따위가"밖에 안된다. 인공지능 개발을 제한하자는 말이 나오기도 하는데 법률로 인공지능을 개발하지 못하게 해도 어차피 다른 나라, 아프리카 오지 가서 개발하면 된다. 어느 미친 과학자가 자신의 시간과 돈 들여서 개발해도 되고. 개발만 해놓으면 '돈'이 되는데 기업이 안 뛰어들리도 없다. 우리가 안하면 어차피 남이 하게 마련인게 인공지능이라, 너도나도 투자하려 하고, 그래서 인공지능이 인간의 지능보다 좋게되는건 근 미래의 현실이 되었을걸로 생각한다.

※ 그나마 이세돌이 4국에서 이겨서 인간이 체면 치례는 한 느낌. 수고하셨다는 말 한마디 건네고 싶다.

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4국 기보. 이세돌(백)이 이겼다


※ 지금은 인공지능과 인간이 조화롭게 살 수 있는 방안을 논의해야할 때가 아닐까? 터미네이터나 매트릭스 처럼되지 않도록 이런 논의를 할 시간이 많이 남아있진 않은것 같은데 말이다. '원자력'이 그랬던 것 처럼 잘만 이용하면 인류에 큰 혜택에 되는게 '인공지능'이다.

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알파고: http://windy.luru.net/1836
스핑크스의 저주: http://windy.luru.net/1295
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알파고(AlphaGo)

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※ 알파벳사의 자회사인 구글 딥마인드(Google Deepmind)에서 개발한 바둑 프로그램. 심층나선형신경망(Deep Convolutional Neural Network)을 사용하는 바둑 대전용 인공지능이다. 일본어로 바둑(碁)을 고라고 부르며, 그래서 서양인들에겐 고가 바둑을 의미한다.

※ 2000년대 초까지만 해도 신경망이 활발히 연구되었지만 당시 기술로는 현실적인 한계가 있었고 흐지부지되는듯 하다가 2007년 비지도학습(Unsupervised Learning)방식이 나오면서 활발히 연구되고 있다고 한다. 예전엔 인간이 판단한 결과까지를 신경망에 넣어줬는데, 결과 대신 신경망에 '특징'도 입력해준다. 나선형신경망은 2007년에 나온 비지도학습에 더해 특징까지도 신경망 자체가 판단(분류)하는 알고리즘을 가지고 있다.

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신경망의 학습을 도식화한것. 자세한 설명은 생략.

※ 딥러닝은 나선형신경망에 빅데이터(Big Data)를 더해 광범위한 학습을 통해 스스로, 더 정교하게 신경망을 구성하는 것을 말한다.

※ 신경망이란그냥 인간의 두뇌를 신경 레벨에서 시뮬레이션했다고 보면 된다. 의학의 발전으로 신경 자체의 학습 방법에 대한 메커니즘은 알게 되었는데, 이를 컴퓨터로 이식한게 신경망이다. 단 두뇌를 그대로 따라하기엔 인간의 대뇌 피질에만 100억개가 넘고 전체적으로는 1조개가 넘는 것으로 추산되는데, 이런 신경망을 컴퓨터로 연산하는건 현재도 어렵고 앞으로 수천년이 지나도 불가능하다. (많은 CPU를 병렬로 연결해야 한다는건 둘째고 그걸 작동시킬 전력을 공급하는게 가장 큰 문제다) 그래서 좀 더 쉽게 할 수 있는 방법을 연구하게 된 것이다.

※ 최근 이세돌과의 바둑 대결에서 연전연승을 거두다 오늘 드디어 1패! 했다. 이세돌의 여측 불가능한 수에 당황(?)한 알파고가 실수(알고리즘상의 버그)한 셈이라고 한다. 신경망은 당연히 그 구조상 실수가 반드시 있게 마련이지만, 그걸 극복해내는 알고리즘은 아직 없는 상태로 알고 있다. 단지 인간보다 실수를 줄일수 있을 뿐.

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https://deepmind.com/alpha-go.html
http://deeplearning.net/tutorial/lenet.html
https://github.com/rbgirshick/rcnn

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기술적 특이점(Technological singularity)

※ 원숭이가 비행기를 타고 간는 상황을 떠올려보자. 이 상황에서, 원숭이는 비행기의 작동원리를 이해하고 타는건 아니며 앞으로 이해할 가능성은 없다. 하지만 인간은 공부하면 비행기의 작동 원리를 이해할 수 있다. 비행기의 작동원리가 인간의 사고 능력의 한계에 포함할 수 있는 범주이기 때문이다.

※ 미래의 어느 시점에서 인간이 인공지능을 개발하고, 이 인공 지능이 스스로 학습해서 계속 발전해 인간의 지능을 아득히 뛰어넘었을 때 인공지능이 개발한 기술과 상품을 인간들이 사용한다고 치자. 그렇다면 인류는 인류의 사고능력을 훨씬 뛰어넘는 삶을 영위할 수 있게 되지만, 그 삶을 이해하고 스스로 발전 시킬수는 없다.

※ 즉 인공지능이 인공지능을 발전시키는 날이 오게 되며, 그것이 반복되는 경우 인공지능이 개발한 기술을 인간이 따라가지 못한다는 것이다. 이걸 인간의 기술적 특이점에 도달했다고 말한다. 미국의 컴퓨터 과학자이자 미래학자, 발명가인 Ray Kurzweil이 2007년 그의 저서인 The Singularity Is Near 에서 발표했다.

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커즈와일의 저서 "기술적 특이점이 온다". 빌게이트의 추천사가 들어있다.


※ 이 시점이 언제쯤 될것인지에는 의견이 분분하지만 앞으로 30년 이내에 올것이라고 믿는다. 특히 요즘 알파고를 보면서 '어쩌면 10년 안에 오지 않을까?' 하는 생각도 든다. 이미 알파고의 바둑 수를 처음엔 이해하지 못했으니깐.

※ 참고로 커즈와일은 최초로 디지털 신디사이저를 만들기도 했다. 영창피아노로 유명한 영창뮤직에서 인수한 회사중에 "커즈와일"이라는 신디사이저 제조회사가 있는데, 그 회사 창림자 맞다. 커즈와일사는 레이 커즈와일이 개발한 방법에서 한단계 더 발전한 V.A.S.T방식(Variable Architecture Synthesis)의 신디사이저를 만든다. 신디사이저의 음악 합성 방식은 특허로 보호받고 있기 때문에 아무나 따라할 수 없는걸로 알고 있다. 미국과 일본 정도에서 할 수 있다.
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디지털 기기의 한계

디지털 기기에도 발전에 한계가 있다는 것. 아직 현실화되지는 않았고 지금은 크게 문제가 되지 않지만, 이 문제는 발전된 기술로도 극복이 불가능한 영역이라 문제가 현실화 된경우 우회해서 해결해야 한다. 몇가지 알려진것을 정리해본다.

※ 4GHz 의 벽

- 발열양의 문제이기도 하다. CPU의 전력 소모량 = CPU의 발열량인데 전력 소모량이 전압에 비례하고 동작속도의 "제곱"에 비례한다. 현재는 전압을 낮춰 해결하고는 있지만 전압을 낮추는 것도 한계가 있기 때문에 언젠간 나올 이슈다.

- 참고로 현재는 4GHz이상의 속도로 작동하는 CPU가 나와있다. 4GHz의 숫자에 의미를 두지 말길 바란다.

※ 5nm 의 벽

- 회로 선폭의 문제다. 5nm이하가 되면 양자역학에서 말하는 전자 터널효과가 CPU 작동에 방해를 줄정도로 나타나기 때문에 회로를 서로 떨어뜨려야 한다. 하지만 이렇게 되면 회로선폭을 줄여 집적도를 높일 수가 없게된다. 이러한 오류를 고치면서 개발할 수는 있지만 그러면 배보다 배꼽이 더 커지게 된다. 차라리 안하는게 나을 수 있다는 의미. 또한 여태까지 회로 선폭을 낮추면서 제조비용을 줄였는데, 20nm 이하의 공정으로 가면서 회로 선폭을 줄일수록 제조비용은 점점 늘고 있다는 점도 사실상 5nm 회로 선폭을 가진 CPU를 만들기 어려워지는 요인이 되고 있다. 하지만 제조비용이 올라도 5nm 까지는 나올것으로 생각한다. 소비 전력이 줄기때문이다.

※ 256Gb 용량 한계

- 회로 선폭의 문제와 유사하다. 플래시 메모리는 CPU에 더해 회로에 여러가지 물질을 추가하는데 이때문에 10nm 이하의 셀을 만들기 힘들어지는 물리적인 한계가 온다. 이 시점이 256Gb 다. 이것을 현재는 적층구조(2겹, 3겹으로 쌓는다)로 해결하고 있다.

※ 1TB 용량 한계

- 3.5" 하드디스크에 사용되는 플래터의 용량 한계다. 수직 자기 기록 방식의 한계다. 현재는 이걸 기와식으로 붙여 적층하는 방법을 연구하고 있고 하나의 하드디스크에 4개 이상의 플래터를 사용할 수 있도록 플래터 간격을 줄이는 기술을 연구중이다. 하지만 기본적으로 플래터당 밀도는 1TB에서 크게 늘어나지 않고 있다. (현재 1.25TB짜리 플래터가 나오긴 했다)

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http://samsungsemiconstory.com/474
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분류 문화,취미/피아노
디지털 피아노 vs 신디사이저

※ 두가지를 비교하는것 자체가 의미없다고 보지만 디지털 피아노 뒤져보다가 의외로 이런 질문이 많이 나와 놀랬다

※ 두가지 제품의 가장 큰 차이점은 '목적'이다.

"디지털 피아노는 어쿠스틱 피아노를 흉내낸 제품",
"신디사이저는 좋은 소리를 내기 위한 제품"

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커즈와일의 CGP-220 디지털 피아노


※ 디지털 피아노는 건반을 치는 느낌이라던가 소리를 어쿠스틱 피아노와 유사하게 내는게 목적이고, 신디사이저는 좋은 소리를 만들어 연주하고 공연하고 녹음하는 것이 목적이다.

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커즈와일 PC3-A8 신디사이저



따라서 신디사이저는 치는 느낌이 피아노와 당연히 다르며 피아노와는 다른 소리를 낸다. 재미있는건 피아노에 익숙하지 않은 사람이 피아노 소리와 신디사이저에서 합성한 피아노 비슷한 소리를 들으면 아마 신디사이저에서 낸 소리가 더 좋게 들릴 것이다. 그만큼 신디사이저에서 합성된 필터링된 음이 사람의 귀에 더 부드럽고 좋게 들린다. 물론 피아노를 오래친 사람은 당연히 둘을 구분해내고 피아노 소리를 더 좋게 친다.

※ 특히 공연에 특화된 디지털 피아노를 스테이지 피아노라고 해서 별도로 구분하기도 한다. 음색은 몇개 없지만 반주 선 입력이 가능하고 무었보다 소리 튜닝을 즉흥적으로 할 수 있도록 만든다.

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커즈와일의 Forte SE 스테이지 피아노

※ 또한 상대적으로 신디사이저는 피아노에 비해 건반 무게를 가벼운걸 사용한다. 무거운 건반은 그만큼 힘이 많이 들어가고 오래치는 경우, 오래 공연하는 경우 손가락이 아프기 때문이다.