1
00:00:00,080 --> 00:00:02,120
안녕하세요! 저는 Jabril입니다.

2
00:00:02,120 --> 00:00:04,759
저는 존 그린 봇입니다.

3
00:00:04,760 --> 00:00:08,160
Crash Course 인공 지능에 오신 것을 환영합니다!

4
00:00:08,160 --> 00:00:10,780
자, 우리가 같이 이해하고 있는
부분에서부터 시작하겠습니다.

5
00:00:10,780 --> 00:00:12,740
인공 지능은 어디에나 있습니다.

6
00:00:12,750 --> 00:00:17,180
인공지능은 은행이 대출 결정을 내리도록 도와주고, 
의사가 환자를 진단하는 것을 도와줍니다.

7
00:00:17,180 --> 00:00:21,450
스마트폰에서 텍스트 자동완성, YouTube에서 이 다음에 
볼 동영상을 추천하는 것은 알고리즘입니다.

8
00:00:21,450 --> 00:00:23,199
스마트폰에서 텍스트 자동완성, YouTube에서 이 다음에 
볼 동영상을 추천하는 것은 알고리즘입니다.

9
00:00:23,199 --> 00:00:26,710
AI는 이미 우리의 삶에서 모두에게 큰 영향을 미칩니다

10
00:00:26,710 --> 00:00:30,610
이해 가능할 만하게도, 사람들은 이에 대해
양극화된 감정을 가지고 있습니다.

11
00:00:30,610 --> 00:00:34,840
우리 중 일부는 AI가 긍정적인 방식으로 
세계를 바꿀 것이라 상상합니다.

12
00:00:34,840 --> 00:00:40,120
자율 주행 차로 교통 사고를 막을 수 있고, 
노인들에게 개인 맞춤형 치료를 제공할 수 있습니다.

13
00:00:40,120 --> 00:00:44,080
다른 사람들은 AI가 빅 브라더 정부의 지속적인 감시로
이어질 것이라고 걱정합니다.

14
00:00:44,080 --> 00:00:46,310
어떤 사람들은 자동화가 우리의 모든 직업을
빼앗아 갈 것이라고 말합니다.

15
00:00:46,310 --> 00:00:50,200
또는 로봇이 우리 모두를 죽이려 할 수도 있습니다.

16
00:00:50,200 --> 00:00:52,380
아니, 우리는 존 그린 봇 너에 대해 걱정하는게 아냐.

17
00:00:52,380 --> 00:00:55,860
하지만 현재 시리처럼 사용 가능한 
AI와 상호 작용할 때,

18
00:00:55,860 --> 00:00:58,020
Siri야

19
00:00:58,020 --> 00:01:00,300
AI가 우리 모두를 죽일까?

20
00:01:00,300 --> 00:01:03,500
시리 : 저는 'AI가 우리 모두를 죽일까?'를
이해할 수 없습니다.

21
00:01:03,500 --> 00:01:06,680
이러한 것들은 여전히 ​​먼 미래라는 게 확실합니다.

22
00:01:06,680 --> 00:01:11,940
인공 지능이 어디로 향하고, AI 혁명에서
우리의 역할을 이해하기 위해

23
00:01:11,940 --> 00:01:15,340
우리는 오늘날의 우리가 어디까지 왔는지를
이해해야 합니다.

24
00:01:15,340 --> 00:01:24,340
[INTRO]

25
00:01:24,340 --> 00:01:29,120
여러분이 대부분 영화나 책에서 봤던 AI를 안다면,

26
00:01:29,120 --> 00:01:32,640
아마 사람처럼 생각할 수 있는 이 모호하게 생긴
어떤 기계처럼 생겼을 수 있습니다.

27
00:01:32,640 --> 00:01:37,500
소설가들은 좀 더 일반화 된 AI를 상상하길 좋아합니다.
그들은 우리가 가진 모든 질문에 대답 할 수있고

28
00:01:37,500 --> 00:01:39,760
인간이 할 수있는 어떤 일이든 할 수 있습니다.

29
00:01:39,760 --> 00:01:45,800
그러나 AI에 대해 그렇게 생각하기엔 매우 융통성 없고
그것은 초현실적이지 않습니다.

30
00:01:45,800 --> 00:01:49,880
미안하지만 John Green-bot,
넌 아직 모든 것을 할 수는 없어.

31
00:01:49,880 --> 00:01:56,180
기계가 인공지능을 지니고 있다고 함은, 데이터를 
해석할 수 있고, 데이터를 통해 잠재적으로 배우며

32
00:01:56,180 --> 00:01:59,540
그 지식을 활용하여 특정 목표를 달성할 수 있습니다.

33
00:01:59,540 --> 00:02:04,480
자, “데이터를 통한 학습”이라는 아이디어는
일종의 새로운 접근 방식입니다.

34
00:02:04,480 --> 00:02:06,820
그러나 이는 에피소드 4 에서 더 자세히
알 수 있을 것입니다.

35
00:02:06,820 --> 00:02:10,480
자, 존 그린 봇에서 새로운 프로그램을 로드
한다고 가정 해 봅시다.

36
00:02:18,280 --> 00:02:22,950
이 프로그램은 저 또는 제가 아닌 많은 무리의 
사진들을 보고 그 데이터로부터 배웁니다.

37
00:02:22,950 --> 00:02:24,120
이 프로그램은 저 또는 제가 아닌 많은 무리의 
사진들을 보고 그 데이터로부터 배웁니다.

38
00:02:24,120 --> 00:02:29,700
그런 다음 그에게 이 Crash Course 촬영 스튜디오에서
찍은 selfie 새 사진을 보여줄 수 있습니다.

39
00:02:29,700 --> 00:02:32,360
우리는 그가 사진이 저인지를 인식할 수 있는지
시험해 볼 것 입니다.

40
00:02:32,360 --> 00:02:38,160
당신은 Jabril입니다.

41
00:02:38,160 --> 00:02:42,340
그가 만약 새 사진을 올바르게 분류할 수 있다면
우리는 존 그린 봇이 인공지능을 가졌다고 말합니다.

42
00:02:42,340 --> 00:02:43,970
그가 만약 새 사진을 올바르게 분류할 수 있다면
우리는 존 그린 봇이 인공지능을 가졌다고 말합니다.

43
00:02:43,970 --> 00:02:49,270
물론, 그것은 매우 특정한 사진들의 입력이고, 
저든 아니든, 사진을 분류하는 매우 특정한 작업입니다.

44
00:02:49,270 --> 00:02:53,120
물론, 그것은 매우 특정한 사진들의 입력이고, 
저든 아니든, 사진을 분류하는 매우 특정한 작업입니다.

45
00:02:53,120 --> 00:02:57,390
그 프로그램으로 존 그린 봇은 제가 아닌 사람을
인식하거나 이름을 말할 수 없습니다.

46
00:02:57,390 --> 00:03:01,450
당신은 Jabril이 아닙니다.

47
00:03:01,450 --> 00:03:12,980
그는 장소를 탐색할 수 없습니다.

48
00:03:12,980 --> 00:03:16,880
또는 의미있는 대화를 나눌 수도 없습니다.

49
00:03:16,880 --> 00:03:18,400
아니.

50
00:03:18,400 --> 00:03:20,440
이해 못 했어.

51
00:03:20,440 --> 00:03:26,440
여기에 완벽하게 좋은 도넛을 먹을 때, 
왜 베이글을 골랐지?

52
00:03:26,440 --> 00:03:32,440
당신은 Jabril입니다.

53
00:03:32,440 --> 00:03:39,120
고마워 존 그린 봇..

54
00:03:39,160 --> 00:03:44,440
그는 인간이 하는 대부분의 일을 할 수 없고 
요즘 보통의 AI입니다.

55
00:03:44,440 --> 00:03:49,000
그러나 인공 지능에 대한
훨씬 제한적인 정의에도 불구하고,

56
00:03:49,000 --> 00:03:51,520
AI는 여전히 우리의 일상에서 중대한 역할을 합니다.

57
00:03:51,520 --> 00:03:57,569
Alexa 또는 Roomba와 같은 인공 지능은 좀 더 분명하게
사용되며 공상 과학 소설의 인공 지능과 비슷합니다.

58
00:03:57,569 --> 00:03:59,890
Alexa 또는 Roomba와 같은 인공 지능은 좀 더 분명하게
사용되며 공상 과학 소설의 인공 지능과 비슷합니다.

59
00:03:59,890 --> 00:04:02,660
그러나 덜 확실한 예들도 매우 많이 있습니다!

60
00:04:02,660 --> 00:04:07,790
대형 매장이나 온라인에서 물건을 구입할 때 어떤 유형의
품목을 재고할지 결정하는 AI 유형이 있습니다.

61
00:04:07,790 --> 00:04:09,950
대형 매장이나 온라인에서 물건을 구입할 때 어떤 유형의
품목을 재고할지 결정하는 AI 유형이 있습니다.

62
00:04:09,950 --> 00:04:14,680
그리고 인스타 그램을 스크롤 할 때 다른 유형의 AI는
우리에게 보여줄 광고를 선택합니다.

63
00:04:14,680 --> 00:04:20,809
AI는 대출 승인이나 자동차 보험료를 얼마 내야 할지 
결정하는 것을 돕기도 합니다.

64
00:04:20,809 --> 00:04:23,479
그리고 AI는 삶의 중요한 결정에도 영향을 미칩니다.

65
00:04:23,479 --> 00:04:28,099
대학 (또는 직업) 지원서를 제출할 때 처럼
AI 애플리케이션은 그것을 점검해 볼 수 있습니다.

66
00:04:28,099 --> 00:04:29,300
사람이 그것을 보기 전에요.

67
00:04:29,300 --> 00:04:32,990
상업에서 직업에 이르기까지
AI와 자동화가 모든 것을 바꾸는 방식은

68
00:04:32,990 --> 00:04:35,830
18세기의 산업 혁명과 비슷하다고 할 수 있습니다.

69
00:04:35,830 --> 00:04:41,550
이 변화는 세계적이며, 일부 사람들은 그에 대해 흥분하고, 다른 사람들은 두려워합니다.

70
00:04:41,550 --> 00:04:46,159
그러나 어느 쪽이든, 우리 모두에게는 AI를 이해하고
삶에서 AI가 어떤 역할을 할지 알아낼 책임이 있습니다.

71
00:04:46,159 --> 00:04:48,229
그러나 어느 쪽이든, 우리 모두에게는 AI를 이해하고
삶에서 AI가 어떤 역할을 할지 알아낼 책임이 있습니다.

72
00:04:48,240 --> 00:04:51,439
AI 혁명 그 자체는 그리 오래되진 않았습니다.

73
00:04:51,440 --> 00:04:55,360
한 세기 전에 인공 지능이라는 용어는 
존재 하지도 않았습니다.

74
00:04:55,360 --> 00:04:59,460
그것은 1956년에 존 맥카시라는
컴퓨터 과학자에 의해 만들어졌습니다.

75
00:04:59,460 --> 00:05:03,740
그는 이것을 "다트머스 여름 인공 지능 프로젝트"에서
이 이름을 사용했습니다.

76
00:05:03,759 --> 00:05:06,150
대부분의 사람들은 이것을 짧게
“다트머스 컨퍼런스”라고 부릅니다.

77
00:05:06,150 --> 00:05:10,289
이제는 주말에 한 번 이상 몇몇의 대화 안에서,
사업 만찬에서 이 단어를 듣습니다.

78
00:05:10,289 --> 00:05:11,740
이제는 주말에 한 번 이상 몇몇의 대화 안에서,
사업 만찬에서 이 단어를 듣습니다.

79
00:05:11,740 --> 00:05:15,189
당시에는 학자들이 한동안 생각하기 위해 모였습니다.

80
00:05:15,189 --> 00:05:19,300
다트머스 컨퍼런스는 8주간 지속 되었고, 
거기에는 수많은 컴퓨터 과학자들과

81
00:05:19,300 --> 00:05:22,760
인지 심리학자 및 수학자들이 모여 힘을 싣었습니다.

82
00:05:22,780 --> 00:05:27,180
인공 신경 네트워크와 같이 Crash Course AI에서
이야기 할 많은 개념들은

83
00:05:27,180 --> 00:05:31,000
이 회의를 통해 생각해 내어 졌고, 
그 이후 몇 년 동안 발전되었습니다.

84
00:05:31,009 --> 00:05:32,009
이 회의를 통해 생각해 내어 졌고, 
그 이후 몇 년 동안 발전되었습니다.

85
00:05:32,009 --> 00:05:36,809
하지만 이 신난 학자들은
인공 지능에 대해 정말 낙관적이며

86
00:05:36,809 --> 00:05:38,389
그들은 약간 부풀려 말했을 수 있습니다.

87
00:05:38,389 --> 00:05:43,419
예를 들어, Marvin Minsky는 재능이 있는
다트머스 회의의 인지 과학자였습니다.

88
00:05:43,419 --> 00:05:44,499
예를 들어, Marvin Minsky는 재능이 있는
다트머스 회의의 인지 과학자였습니다.

89
00:05:44,499 --> 00:05:49,689
그러나 그는 또한 기술, 특히 AI에 대해
우스꽝스럽게 잘못된 예측을 했습니다.

90
00:05:49,689 --> 00:05:54,449
1970년에 그는 "3~8년 이내에 우리는 평범한 인간의 
지능을 지닌 기계를 가질 것입니다." 라고 주장했습니다.

91
00:05:54,449 --> 00:05:57,000
1970년에 그는 "3~8년 이내에 우리는 평범한 인간의 
지능을 지닌 기계를 가질 것입니다." 라고 주장했습니다.

92
00:05:57,000 --> 00:05:58,729
미안, 마빈

93
00:05:58,729 --> 00:06:01,289
하지만 우리는 지금도 가까이 있지 않습니다.

94
00:06:01,289 --> 00:06:06,820
다트머스 회의의 과학자들은 AI가 복잡한 실제 문제를
해결하는 데 얼마나 많은 데이터와 컴퓨팅 능력이

95
00:06:06,820 --> 00:06:08,680
필요한지를 심각하게 과소평가했습니다.

96
00:06:08,680 --> 00:06:13,729
보세요. 인공지능은 처음 만들어졌을 때 
무언가를 "알지"못합니다.

97
00:06:13,729 --> 00:06:15,479
인간의 아기처럼요.

98
00:06:15,479 --> 00:06:20,319
아기는 자신의 감각을 사용하여 세상을 인식하고
몸으로 상호 작용하며

99
00:06:20,319 --> 00:06:23,099
그들은 그들의 행위의 결과에서 배웁니다.

100
00:06:23,099 --> 00:06:27,350
제 아기 조카가 입에 딸기를 넣고 그것이
맛있다고 결정할 수 있습니다.

101
00:06:27,350 --> 00:06:30,889
그리고 그녀는 입에 놀이점토를 넣고
그것이 맛없다고 결정지을 것입니다.

102
00:06:30,889 --> 00:06:36,379
아기는 이러한 수백만 데이터의 사건들을 경험하면서 
말하기, 걷기, 생각하기를 배웁니다.

103
00:06:36,379 --> 00:06:37,470
그리고 놀이 점토를 먹지 않죠.

104
00:06:37,470 --> 00:06:42,420
대부분의 인공 지능은 감각, 신체, 또는

105
00:06:42,420 --> 00:06:46,700
인간 아기처럼 다른 많은 것들을 자동으로 판단할 수
있는 뇌를 갖고 있지 않습니다.

106
00:06:46,729 --> 00:06:49,699
최신 AI 시스템은 기계의 프로그램 일 뿐입니다.

107
00:06:49,699 --> 00:06:52,599
따라서 우리는 AI에 많은 데이터를 제공해야 합니다.

108
00:06:52,599 --> 00:06:57,550
게다가, 우리는 어떤 정보든지 AI가 배우려고 하는
데이터에 라벨을 붙여야 합니다.

109
00:06:57,550 --> 00:06:59,869
음식이 인간에게 좋은지 여부와 같이요.

110
00:06:59,869 --> 00:07:04,309
그리고 AI에는 모든 데이터를 이해하기 위하여 충분히 
강력한 컴퓨터가 필요합니다.

111
00:07:04,320 --> 00:07:07,120
이 모든 것이 1956년에 제공되지는 않았습니다.

112
00:07:07,120 --> 00:07:12,569
당시 AI는 삼각형과 원을 구분하여 말할 수 있었지만

113
00:07:12,569 --> 00:07:16,039
존 그린이 전에 했던 것처럼 사진에서
제 얼굴을 인식하지 못했습니다.

114
00:07:16,039 --> 00:07:22,099
약 2010년 까지이 분야는 기본적으로
AI Winter라고 불리는 시대에 얼어 붙었습니다.

115
00:07:22,099 --> 00:07:27,690
그런데도 지난 반세기 동안의 많은 변화가 우리를
AI 혁명으로 이끌었습니다.

116
00:07:27,690 --> 00:07:32,399
누군가 말하길, “역사는 우리에게 혁명은 사건이라기
보다 , 변화가 일어나는 과정이라는 것을 상기시킨다."

117
00:07:32,399 --> 00:07:33,960
누군가 말하길, “역사는 우리에게 혁명은 사건이라기
보다 , 변화가 일어나는 과정이라는 것을 상기시킨다."

118
00:07:33,960 --> 00:07:38,880
AI 혁명은 하나의 사건 또는 하나의 발명으로
시작되지는 않았습니다.

119
00:07:38,880 --> 00:07:43,379
우리는 많은 작은 결정과 컴퓨팅의 두 가지 큰 발전으로
인해 현재의 위치에 도달했습니다.

120
00:07:43,379 --> 00:07:44,400
우리는 많은 작은 결정과 컴퓨팅의 두 가지 큰 발전으로
인해 현재의 위치에 도달했습니다.

121
00:07:44,400 --> 00:07:48,830
첫 번째 발전은 컴퓨팅 성능과 컴퓨터가 데이터를
처리하는 속도가 크게 향상되었습니다.

122
00:07:48,840 --> 00:07:50,200
첫 번째 발전은 컴퓨팅 성능과 컴퓨터가 데이터를
처리하는 속도가 크게 향상되었습니다.

123
00:07:50,200 --> 00:07:53,760
얼마나 큰 지 알기 위해, 
생각 거품으로 가 봅시다!

124
00:07:53,760 --> 00:07:59,589
1956년 다트머스 회의에서
가장 발전한 컴퓨터는 IBM 7090이었습니다.

125
00:07:59,589 --> 00:08:04,180
그것은 방 전체를 채우고 기본적으로
거대한 카세트 테이프에 데이터를 저장했으며

126
00:08:04,180 --> 00:08:06,840
종이 펀치 카드를 사용하여 명령을 내렸습니다.

127
00:08:06,860 --> 00:08:12,360
매 초마다, IBM 7090은
약 200,000번 작동했습니다.

128
00:08:12,360 --> 00:08:17,400
하지만 만약 여러분이 그렇게 하려고 하면
55 시간 반이 걸릴 것 입니다!

129
00:08:17,409 --> 00:08:21,479
초당 하나의 작업을 수행하고, 쉬지 않았다고
가정했을 때 입니다.

130
00:08:21,479 --> 00:08:22,479
그래요.

131
00:08:22,480 --> 00:08:25,200
간식 시간 조차 없죠.

132
00:08:25,240 --> 00:08:28,960
당시 미 공군의 탄도 미사일 경고 시스템을 지원하기에는
충분한 컴퓨팅 성능이었습니다.

133
00:08:28,960 --> 00:08:30,120
당시 미 공군의 탄도 미사일 경고 시스템을 지원하기에는
충분한 컴퓨팅 성능이었습니다.

134
00:08:30,120 --> 00:08:34,960
그러나 AI는 더 많은 데이터로
더 많은 계산을 수행해야 합니다.

135
00:08:34,960 --> 00:08:39,720
컴퓨터의 속도는 작동해야 하는 트랜지스터 숫자와 
연관되어 있습니다.

136
00:08:39,720 --> 00:08:44,600
1956년부터 매 2년마다, 엔지니어들은 동일한 공간에
들어맞는 트랜지스터 수를 두 배로 늘렸습니다.

137
00:08:44,600 --> 00:08:46,760
1956년부터 매 2년마다, 엔지니어들은 동일한 공간에
들어맞는 트랜지스터 수를 두 배로 늘렸습니다.

138
00:08:46,760 --> 00:08:49,190
그에 따라 컴퓨터가 훨씬 빨라졌습니다.

139
00:08:49,200 --> 00:08:54,720
2007년 첫 번째 iPhone이 출시되었을 때,
초당 약 4억 건의 작업이 가능했습니다.

140
00:08:54,760 --> 00:08:58,560
그러나 10 년 후,
애플은 아이폰 X의 프로세서가

141
00:08:58,560 --> 00:09:01,320
초당 약 6천억 작업을 수행한다고 말합니다.

142
00:09:01,320 --> 00:09:05,480
그것은 여러분 주머니에 천 개의 오리지널 아이폰이 든 
컴퓨팅 능력을 지닌 것과 같습니다.

143
00:09:05,490 --> 00:09:10,370
(거기 모든 컴퓨터 괴짜들에게, 당신 말이 맞아요, 
그렇게 간단하지는 않습니다.)

144
00:09:10,370 --> 00:09:13,240
(우리는 여기서 FLOPS(부동 소수점 연산)에 대해서만 
이야기하고 있습니다.

145
00:09:13,240 --> 00:09:17,540
IBM 7090과 같은 계산 기능을 수행하는
최신 슈퍼 컴퓨터는

146
00:09:17,550 --> 00:09:20,540
초당 30조 회를 수행할 수 있습니다.

147
00:09:20,540 --> 00:09:25,710
다시 말해서, 현대 슈퍼 컴퓨터가 1초 동안 계산하는
프로그램은 IBM 7090에게 4,753년이 걸릴 것입니다.

148
00:09:25,710 --> 00:09:31,790
다시 말해서, 현대 슈퍼 컴퓨터가 1초 동안 계산하는
프로그램은 IBM 7090에게 4,753년이 걸릴 것입니다.

149
00:09:31,790 --> 00:09:33,290
고마워 생각 거품!

150
00:09:33,290 --> 00:09:39,760
그리하여 2005년 무렵, 컴퓨터는 특정 뇌 기능을 
모방하기에 충분한 파워를 갖기 시작했습니다.

151
00:09:39,760 --> 00:09:43,760
그리고 이 무렵은 인공 지능 겨울이
해빙의 징후를 보이기 시작한 시기입니다.

152
00:09:43,760 --> 00:09:48,440
하지만 여러분이 강력한 컴퓨터를 가지고 있다 하더라도
우걱우걱 먹을 데이터가 없다면 무용지물입니다.

153
00:09:48,440 --> 00:09:50,360
하지만 여러분이 강력한 컴퓨터를 가지고 있다 하더라도
우걱우걱 먹을 데이터가 없다면 무용지물입니다.

154
00:09:50,360 --> 00:09:55,240
두 번째로 개발된 AI혁명은 여러분이 지금 사용하고 있는

155
00:09:55,240 --> 00:09:57,240
인터넷과 소셜 미디어 입니다.

156
00:09:57,250 --> 00:10:01,410
지난 20년 동안 우리 세계는
훨씬 더 상호 연결되어 왔습니다.

157
00:10:01,410 --> 00:10:05,510
휴대 전화에서 실시간 스트리밍하거나 신용 카드만
사용해도 여러분 모두 현대 세계에 참여하고 있습니다.

158
00:10:05,510 --> 00:10:06,650
휴대 전화에서 실시간 스트리밍하거나 신용 카드만
사용해도 여러분 모두 현대 세계에 참여하고 있습니다.

159
00:10:06,650 --> 00:10:10,620
사진을 업로드 할 때마다 링크를 클릭하고, 
해시 태그를 트윗하고,

160
00:10:10,620 --> 00:10:16,340
해시 태그가 없는 트윗 (예 : YouTube 동영상)을
Facebook 친구에게 태그하고, Reddit에 의견을 말하고

161
00:10:16,340 --> 00:10:22,640
TikTok에 [R.I.P. Vine]을 게시하고, 킥 스타터 캠페인 
지원, 아마존 스낵 판매, 파티에서 우버에 전화하는 것

162
00:10:22,660 --> 00:10:25,720
기본적으로 모든 활동은 데이터를 발생시킵니다.

163
00:10:25,720 --> 00:10:30,420
우리가 오프라인에서 하는 것 같이 보여도,
예를 들어 새 차를 사기 위해 대출을 받는 것과,

164
00:10:30,420 --> 00:10:35,320
공항에서 여권을 사용하는 것들의
데이터 세트는 더 큰 시스템에 있게 됩니다.

165
00:10:35,320 --> 00:10:40,260
풍부한 데이터와 이를 이해할 수 있는 컴퓨팅 파워를 
가지고 있기 때문에, AI혁명은 지금 일어나고 있습니다.

166
00:10:40,260 --> 00:10:42,130
풍부한 데이터와 이를 이해할 수 있는 컴퓨팅 파워를 
가지고 있기 때문에, AI혁명은 지금 일어나고 있습니다.

167
00:10:42,130 --> 00:10:43,180
음, 알겠어요.

168
00:10:43,180 --> 00:10:49,360
우리가 많은 데이터를 생성하고 있지만 컴퓨터 프로그램
에서 데이터를 사용하는 방법, 이유 또는 사용 여부가

169
00:10:49,360 --> 00:10:51,700
항상 압도적이라는 사실을 항상 알고있는 것은 아닙니다.

170
00:10:51,700 --> 00:10:55,760
하지만 Crash Course AI를 통해, 우리는
인공 지능이 작동하는 방식을 배울 것입니다.

171
00:10:55,760 --> 00:10:58,320
왜냐하면 그것은 우리 삶에 커다란 영향을 미치기 때문이에요.

172
00:10:58,320 --> 00:11:00,650
그리고 그 영향은 계속 커질 것입니다.

173
00:11:00,650 --> 00:11:05,000
지식을 바탕으로, 우리는 작은 결정을 내리며
AI 혁명을 이끄는 것을 도울 수 있습니다.

174
00:11:05,000 --> 00:11:08,320
우리가 신청하지 않은 롤러 코스터를 타는 느낌을
받는 대신,

175
00:11:08,320 --> 00:11:13,550
우리는 함께 매일 인공지능의 미래를 창조하고 있습니다.

176
00:11:13,550 --> 00:11:15,360
이건 정말 멋지다고 생각합니다.

177
00:11:15,360 --> 00:11:20,440
다음 시간에는, 감독, 비지도 및 강화학습과 같은 기술적 
사상을 파헤쳐 볼 것 입니다.

178
00:11:20,440 --> 00:11:21,440
다음 시간에는, 감독, 비지도 및 강화학습과 같은 기술적 
사상을 파헤쳐 볼 것 입니다.

179
00:11:21,440 --> 00:11:24,590
그리고 우리는 무엇이 머신 러닝의 알고리즘을 
좋게 만드는지 토론할 것 입니다.

180
00:11:24,590 --> 00:11:25,590
그때 봐요!

181
00:11:25,590 --> 00:11:28,360
Crash Course AI를 후원 해 주신 PBS에게 감사합니다!

182
00:11:28,360 --> 00:11:31,610
Crash Course가 모두를 위해 무료일수 있도록
도움을 주시고 싶으면 Paetron 커뮤티에 가입해주세요!

183
00:11:31,610 --> 00:11:33,880
Crash Course가 모두를 위해 무료일수 있도록
도움을 주시고 싶으면 Paetron 커뮤티에 가입해주세요!

184
00:11:33,880 --> 00:11:41,960
컴퓨터 속도가 어떻게 빨라 졌는지 자세히 알아 보려면
무어의 법칙에 관한 비디오를 확인하십시오.