인공지능에 대한 생각 & 공부 계획 (기계학습, 분산 시스템)

기계학습을 공부하고 있는데 여러 난관들에 부딪혀 새로운 계획의 필요성을 느꼈다.

가장 큰 난관은 인공지능의 뜨거운 관심인 것 같다..
알파고 덕분에? 국내의 인재들이 기계학습에 몰리지 않을까 걱정된다.

나보다 머리 좋은 애들이 나를 금방 앞지를텐데  ㅠ
국내의 통계를 잘하고 프로그래밍 좀 한다는 사람들은 다 기계학습으로 몰릴테고

기계학습을 공부하다 보면 인공지능도 하고 싶을테니..

인공지능은 4차 산업혁명의 핵이라는 말을 부정할 순 없을 것이다.

내가 보기엔 요즘 뜨는 IT 기술들은 인공지능을 받쳐주는 기술로 밖에 안보인다.

로봇산업, 사물인터넷, 가상현실은 인공지능이 학습하기 딱 좋은 환경을 만들어 준다고 생각한다.

가상현실이 발전한다면 인공지능은 가상현실에서 학습할테고
가상현실에서 원하는 상황을 만들어 알파고처럼 몇 달만 공부시키면
또 인류 대표를 이길 것이다.
기계의 물리적인 한계가 존재하지 않는 바둑이나 분석 같은 것들은 인공지능이 금방 따라잡을 것이다.

아직 로봇이 뛰어다니면서 점프하고 뒹굴고 이런 부드러운 움직임을 보여줄 순 없다 .
만약 로봇이 발전하고 인간과 같은 물리적인 조건을 갖춘다면
스포츠, 전쟁 같은 것들도 인공지능이 가상현실에서 학습할 것이다.
그럼 또 인간을 앞지르겠지..
이미 마소는 인공지능을 마인 크래프트에서 학습시킨다고 한다.

사물인터넷도 마찬가지다. 딥러닝이라는 개념은 인간의 뇌를 모방한 기계학습이다.
모두가 알고 있듯이 컴퓨터의 하드웨어적인 한계 때문에 역사 속에 사라졌다가
21세기에 하드웨어의 한계를 극복하고 빛난 기계학습이다.
'왜 사물인터넷 얘기에서 딥러닝으로 빠지는가'라고 생각할 수 있겠지만
내 생각에는 굉장히 관련이 깊다.
왜냐하면 딥러닝은 좋은 하드웨어가 기반이 되어야한다.
돌아다니는 로봇이 좋은 하드웨어를 달고 다니기엔 현재는 힘들 것이다.
미래엔 초소형 하드웨어가 나올지 모르겠지만 사물인터넷 환경이 잘 구축된다면 그럴 필요 없어보인다.
로봇은 그저 좋은 서버에 통신만 되면 딥러닝 결과대로 움직일 수 있다고 생각한다.
간단한 예를 들면, 우리가 구글 검색을 할 때 검색에 따른 많은 결과들이 우리 컴퓨터가 좋아서 그런 것일까?
뭐 하드웨어도 무시할 순 없지만 전 세계에 있는 구글 서버의 역할이 더 커보인다.

단지 주관적인 내 생각과 추측들 뿐이다.
객관적인 사실들이지만 사실들을 연결하고 의미를 부여하는 것은 내 주관적인 생각들이니 너무 심각하게 받아들이지 않았으면 한다.
만약 내 생각대로 미래가 발전해나간다면
이 상황을 좋아해야할지 말아야할지는 인류의 실험일 것이다.

공부 계획 쓰려다가 서론이 많이 길었다.
우선 나의 목표는 데이터 분석과 분산 시스템이다.

데이터 분석은 파이썬과 기계학습으로 공부할 것이다.

기계학습을 공부하려면 통계와 프로그래밍을 선수해야하기 때문에

통계 복수전공을 해야한다.

또한 아직 통계쪽은 선형대수 밖에 아는 게 없으니 살짝 미루어 두고

우선 데이터 스크래핑부터 할 것이다.

데이터 스크래핑 -> 통계학, 데이터 분석  ->  분산 시스템 하둡

데이터 분석은 아래와 같은 그림처럼 단계가 이루어져있다.

(출처 : Udacity : Intro to Machine Learning)

하둡은 올해 안에 할 수 있을지 잘 모르겠다..

우선 데이터 스크래핑에 대해 좀 더 공부해봐야겠다..

통계학은 개념을 탄탄히 하는 상향식이 아닌 기계학습하다가 어려운 개념이 나오면 찾아가며 공부하는 하향식 공부법을 선택하는 것이 더 좋을 것 같다..

상향식 공부를 하기엔 시간이 그리 많지 않다..