Adrian Zidaritz, AIbluedot.com의 저자 – 인터뷰 시리즈

아드리안 지다리츠는 AIbluedot.com, 수학, 윤리, 정치 및 그 사이의 "모든 것"이 혼합된 AI의 개요를 제공하는 블로그입니다. 기사에는 최소한의 기술 자료가 포함되어 있지만 전문가를 대상으로 하는 것이 아니라 일반 대중을 대상으로 합니다. AI는 비전문가에 의해 오해되고 있으며 미디어에서 과장되거나 폄하됩니다. 그럼에도 불구하고 현재 우리 시대에 가장 중요한 기술입니다.

처음에 AI에 끌린 이유는 무엇입니까?

AI 개발에는 다른 현대 기술과 달리 다양한 전문 지식이 필요합니다. 그것은 통계학, 신경과학, 응용 수학, 컴퓨터 과학, 소프트웨어 개발, 심리학 등의 연구를 기반으로 합니다. 그 도전은 제가 이전 경력에서 이러한 많은 분야를 다룰 수 있는 행운이 있었다는 사실과 결합하여 저를 매료시켰습니다. 수학, 콤프 사이언스, 소프트 개발, 통계.

당신은 AI 분야에서 광범위한 경력을 쌓았습니다. 이러한 주요 사항 중 일부에 대해 논의할 수 있습니까?

이는 질문 1과 이어지는 내용입니다. 현재 AI 분야에서 일하는 거의 모든 중년층은 다른 곳에서 왔습니다. 2005년경까지는 AI가 없었습니다. (그런데 AI의 성공은 주로 신경망 = 딥 러닝에 기인하며 다른 모든 기술은 비교가 되지 않습니다. 따라서 모든 실제적인 목적에서 AI라고 말할 때는 딥 러닝을 의미합니다.) 결과적으로 AI 분야에서 일하는 우리 중 많은 사람들이 이 분야에 독특한 관점을 제시합니다. 저는 빅데이터 엔지니어링이 매우 큰 역할(때때로 전체 프로젝트 시간의 80% 이상)을 수행하는 선도적인 실용적인 AI 프로젝트와 결합된 수학 배경을 갖고 있습니다. 내 배경은 AI의 수학적 기초(매우 이론적)에 대한 질문과 선도적인 데이터 과학자 및 기계 학습 엔지니어 팀의 매우 실용적인 측면 사이에 끼어 있습니다. 샌드위치의 중간에는 AI 기술에 대해 더 잘 아는 다른 연구자들이 있습니다.

당신은 AI가 미디어에서 과장되거나 축소되었다고 말했습니다. AI의 상태를 정확하게 보도하는 미디어와 기술의 실제 현실 사이에 단절이 있다고 생각하는 이유는 무엇입니까??

언론은커녕 AI 관련 일을 하는 일부 사람들조차 AI를 오해하고 있기 때문이다. 그것은 아주 젊은 노동자들이 있는 아주 젊은 분야입니다. 이 젊은 노동자들의 다양한 의견은 미디어에 침투하여 목표의 불일치를 조장합니다. 실리콘 밸리의 관점에서 AI에 대한 이러한 상충된 견해가 잘 문서화되어 있는 넷플릭스의 사회적 딜레마 다큐멘터리를 언급하는 것으로 충분합니다.

현재 우리가 AI에서 본 진보의 대부분은 딥 러닝에서 이루어졌습니다. 딥 러닝의 블랙박스 문제에 대한 당신의 견해는 무엇입니까?

그것은 큰 문제입니다. 기본적으로 우리는 학습 과정에 대한 이론적(=수학적) 이해가 없습니다. 우리는 딥 러닝 알고리즘이 실제로 어떻게 학습하는지 모릅니다. 우리는 그들이 그렇게 한다는 것을 볼 뿐입니다. 물론 이론을 개발하려는 시도가 있었지만 어느 것도 널리 받아들여지지 않았습니다. 따라서 기본적인 이해가 없는 상황에서 우리가 할 수 있는 일은 "봐, 효과가 있어"라고 말하는 것뿐입니다. 그러나 화이트 박스 설명을 제공하는 것은 현재로서는 불가능합니다. 다른 알고리즘(딥 러닝이 아님)은 더 잘 이해되며 결과에 대한 설명을 제공할 수 있습니다. 딥러닝용이 아닙니다.

AI 편향에 대한 귀하의 견해는 무엇이며 이를 방지하는 방법은 무엇입니까?

현재 AI는 알고리즘이 아니라 데이터에 관한 것입니다. 알고리즘은 편향을 알지 못하며 편향은 데이터에 있습니다. 데이터 수집에도 편향이 있기 때문에 데이터는 사회 구성과 사회 계층을 반영합니다. 그건 그렇고, 자연적으로 발생하는 일이며 데이터 수집 프로세스에 모든 종류의 배경을 가진 사람들을 점진적으로 포함하여 데이터가 인구의 올바른 표현을 반영하도록 해야 합니다.

어떤 유형의 기계 학습에 가장 관심이 있습니까?

앞서 말했듯이 기계 학습은 이제 가장 성공적인 내부 분기인 딥 러닝에 자리를 내주고 있습니다. 다재다능함을 통해 신경망이 지배적입니다.

당신은 보편적 기본 소득(UBI)이 AI로 인한 일자리 손실을 처리하는 데 절대적으로 필요할 것이라고 말했습니다. 이러한 견해에 대해 자세히 설명해 주시겠습니까?

사회는 자동화(응용 AI)로 인해 엄청난 영향을 받을 것입니다. 우리는 2016년 이후 정치적 격변 속에서도 중대한 변화를 목격했습니다. 다시는 돌아갈 방법이 없을 것입니다. 많은 직업이 단순히 사라질 것입니다. 요즘 방사선과 전문의로 훈련하는 것은 이치에 맞지 않습니다. AI는 X-레이, MRI 및 기타 모든 종류의 지문을 인간보다 훨씬 더 잘 읽을 수 있습니다. 단순히 할 수 있는 일이 없을 때 사람들은 어떻게 될까요? UBI는 자동화가 널리 퍼질 때 인간이 불필요하게 고통받지 않도록 보장합니다. AI가 사회가 계속 기능하는 데 필요한 작업을 제공할 것이기 때문에 그럴 필요가 없습니다.

인공 일반 지능(AGI)을 달성할 수 있다고 믿습니까?

예, 많은 사람들은 DeepMind의 소프트웨어가 이미 AGI에 접해 있다고 주장합니다. 나는 그 생각에 동의하지 않지만 나에게도 대답은 '예'입니다. AGI는 감정이나 의식을 의미하지 않으며 AGI의 I는 단순히 인지 지능입니다. 그리고 그 수준의 지능에 대한 대답은 '예'인 것 같습니다.

우리가 시뮬레이션 속에 살고 있을 확률이 있다고 믿습니까?

가능성? 예, 우리가 시뮬레이션 속에 살 확률이 0이 아니라는 의미입니다. 그것은 또한 지적으로 매력적입니다. 그러나 가능성이 있습니까? 아니오, 나에게는 그럴 것 같지 않습니다. 즉, 확률은 0은 아니지만 매우 작습니다.

인터뷰 감사합니다. AI의 다양한 측면에 대한 Adrian의 견해에 대해 더 알고 싶은 독자는 AIbluedot.com.