저는 Ale Flores라고 합니다. Alexa에서 제품 관리를 맡고 있습니다.

저는 Dr. Chelsea Haupt입니다. Allen Institute for Artificial
Intelligence에서 근무하고 있고,

AI 기반 학술 검색 엔진 개발에 힘쓰고 있어요.

사방을 둘러보면 컴퓨터들이 결정을 내리고 그러한 결정에 우리의 일상이

영향을 받고 있어요. 인터넷 검색을 하거나 뉴스 피드를 스크롤해서 볼 때

우리가 무엇을 볼지 컴퓨터가 결정하죠.

컴퓨터는 벌써 우리 얼굴을 분간하고 목소리를 알아들을 수 있고,

머지않아 차를 몰고 질병을 진단할 거예요. 사람보다도 훨씬 나을 걸요.

그러면 이 모든 게 어떻게 가능한 건가요?

AI라거나 인공지능이라고 하는 걸 들어보신 적 있을 거예요.

진정한 인공지능은 수십 년 멀었어요.

하지만 오늘 여기 있는 AI 형태는 기계학습이라고 해요.

자기도 모르게 매일 상호작용하고 있을 형태의 AI죠.

세계적으로 중요한 몇몇 문제들을 해결하는 데 도움이 되는 기회랍니다.

기계학습 덕에 컴퓨터가 프로그래밍이 명시되지 않아도 패턴을 인지하고

결정을 내리는 거예요.

흥미로운 점은 전에 우리가 했던 것과는 완전히 다른 방식으로

컴퓨터를 프로그래밍하는 일이란 거죠.

기계학습을 이용하면 컴퓨터를 한 단계 한 단계 프로그래밍하는 대신,

우리가 시행착오와 수많은 연습을 통해 배우는 것처럼 학습하도록 프로그래밍할 수 있어요.

학습은 경험에서 오는 것이고, 기계학습에도 마찬가지로 적용되죠.

이 경우 “경험”은 아주 아주 많은 데이터를 뜻해요.

기계학습은 이미지, 동영상, 오디오, 텍스트,

어떤 형식의 데이터든 취할 수 있고 그 데이터에서 패턴을 인식하기 시작합니다.

일단 데이터에서 패턴을 인식하는 법을 배우면 그런 패턴들을 바탕으로 해서

예측하는 법도 배워요.

차 이미지와 자전거 이미지 사이에서 차이를 발견하는 식으로요.

AI와 기계학습이 전반적인 사회에서 하는 역할이 점점 커지고 있어요.

우리의 미래를 가꾸고 있죠.

그래서 어느 정도 직접 경험을 해가며 어떤 원리인지 배우는 게 아주 중요합니다.

여러분의 기계학습 모델을 학습시켜 볼 기회가 바로 앞에 있습니다.

잊지 마세요. AI는 여느 도구와 마찬가지입니다. 일단 지식을 갖추면 힘이 됩니다!