Rethink: Big Intelligence?
단국대 세미나
2014 년 9 월 27 일
삼성전자 어길수 부사장
목 차
New era
Paradigm Shift Intelligence
정의
Intelligence
의 중요성
Intelligence Service Platform
New era is coming..
Computer outperforms human
2014. 8. 20
Hongkong University 최근 결과 99.15%
(Dubbed GaussianFace 알고리즘 성능 )
Eugene passed Turing test
Turing Test 를 통과한 최초의 SW 2014. 6. 8
영국 레딩대학교는 "인공지능 분야에 역사적인 일이 일어났 다 "라며 " 컴퓨터 프로그램 유진 구스트만 ( ‘ 이하 유진 )' 이 65년 만에 처음으로 인공지능을 가늠하는 기준인 튜링테스 트를 통과했다 "라고 대대적으로 발표했다
Eugene Goostman
-5 분 길이의 질의 응답 ->33% 이상의 심사위원이 인간이라고 판단
-블라디미르 베셀로프 , 유진 뎀첸코 , 세르게이 울라 센이 개발
- 2001 년 최초 버젼
-우크라이나에 사는 13 세 소년인듯 동작
[
참고 : Turing test]
Turing Test ( 튜링 테스트 )
- 기계가 인간과 얼마나 비슷하게 대화할 수 있는지를 기준으로 ' 기계의 사고 능력 ' 를 판별 - 실제로는 사람과 컴퓨터가 대화를 나누고 있는데 , 대화 상대편이 컴퓨터인지 진짜 인간인지
그림 : 아이뉴스 24
Computer starts to hear from you
Paradigm Shift
역사상 가장 위대한 발명
인용 : 미국 Times 誌
금속 활자 ( 구텐베르크 , 독일 , 1436)
지식의 공유
9/57
Quiz: 아래 3 가지 사건에서 생각나는 숫자는 ?
James Watt 의 증기 기
Adam Smith관 의 국부론
미국 독립 선언
James Watt
의 증기기관
열에너지를 기계동력으로 바꾸는 증기 기관의 기술적 효율성을 폭넓게 일반화 , 상용화하여 증기기관의 시대를 열다 .
Adam Smith
의 국부론
“ 자신의 이익을 열심히 추구하는 가운데서 ' 보이지 않는 손 ' 에 의해 국가전체의 이익을 증대시키는 방향으로 모든 경제활동이 조정된다 .”
– Adam Smith, 국부론 –
미국의 독립 선언
“ 모든 사람은 평등하게 태어났고 , 창조주는 몇 개의 양도할 수 없는 권 리를 부여했으며 , 그 권리 중에는 생명과 자유와 행복의 추구가 있다 .”
– 미국 독립선언문 –
18/19C
사회 변화
과학기술
Quantum
경제
Leap정치
“ 수공업 중심”
“ 봉건주의”
“ 왕권 주의”
경제
정치
“ 기계화 , 대량생산” ( 산업혁명 역군 )
“ 현대 자본주의”
“ 인간의 기본권”
“ 국민 주권 주의”
과학기술
미국독립선언 국부론
증기 기관
Engine
의 증폭
자동차엔진
항공기엔진
선박엔진
발전기엔진
…
오토바이 엔진
기차엔진
증기 기관 엔진
KB Repo
Algorithm
Engine #N
KB Repo
Algorithm
Engine #3
KB Repo
Algorithm
Engine #2
지식의 증폭
지식 = f (Knowledge Data, Algorithm)
KB Repo
Algorithm
Engine #1
Common Sense
Knowledge User
Knowledge
디지털 정보 시대
Wikipedia
200 년 역사의 브리태니커 백과사전 정보량 / 정확도 추월 (1953 년 당시 )
Britannica, 1953 년 광고 ‘20 년 35 Zetta 예상
Data Tsunami
이틀마다 5EB 정보 생성
( 문명 이후 2003 년까지 생성된 정보량 )
지식 기반 가치 창출
Intelligence Platform, Knowledge graph, Machine learning, Data Mining, Analytics
Value Creation
“Watson
에 IBM 의 미래가 있다
”– Ginni Rometty, IBM CEO –
IBM Watson
- Jeopardy Show -
Intelligence 란 ?
Intelligence
의 정의
人間 고유의 인지 (Cognitive) 능력을 구비한 시스템
- 사물의 인식 - 자연어 이해 - 지식의 체계화 - 논리적 추론 - 학습
Knowledge Base Learning
HPC / Big Data
지식지식 인식인식 논리논리 언어언어
Intelligence
의 사용자 가치
“ 기계가 말을 하다니 흠좀무
요새 소쎈에서 슈주의 브금이 짱 ”
1.
자연스러운 소통
2.개인 맞춤
3.전문가
Intelligence
의 사용자 가치
1.
자연스러운 소통
2.개인 맞춤 3. 전문가
Intelligence
의 사용자 가치
1.
자연스러운 소통
2.개인 맞춤
3.전문가
Big Data
와 Intelligence 의 다른
점
Big Data vs Intelligence
Analytics Cognition Inference
Big Data
Intelligence
Big Data vs Intelligence
Big Data Intelligence
보이지 않는 것을 추출 추출된 것에 의미와 지식 부여
Computer
의 주능력
Computer의 능력 + 인간의 추론 능력
컴퓨터化
분석 처방
Enabling Technology
Natural Language Understanding
SVM (Support Vector Machine)
CRF (Conditional Random Field)
Machine Learning
GMM (Gaussian Mixture Model)
MLP (Multi-Layer Perceptron)
ELM (Extreme Learning Machine)
Deep Learning
DBN (Deep Belief Network)
DNN (Deep Neural Network)
CNN (Convolutional Neural Network)
Deep Learning = Learning Representations/Features
“Simple”
Trainable Classifier
기존기존
Hand-crafted Feature Extractor
■ 전통적인 Pattern Recognition 접근 방법
- Fixed/engineered features + trainable classifier - 주로 Computer Vision 기반의 접근 방향
Deep Learni
ng Deep Learni
ng Trainable “Simple”
Classifier
Hand-crafted Feature Extractor
■ Deep Learning 의 접근 방법
- Trainable features + trainable classifier - Machine Learning 기반의 접근 방향
Trainable Feature Extractor
“ 이미지의 특징을 찾는 알고리즘은 사람이 직접 연구해서 개발함”
“ 특징 (feature/representation) 을 찾는 방법을 Training 을 통해서 찾음”
Deep Learning
Gartner Hype Cycle | Neural Network
Expectations
1980 Time
1950~70 1990 2000 2006 2009
Peak of Inflated Expectation Technology
Trigger Trough of
Disillusionment Slope of
Enlightenment Plateau of Productivity
DBN (Geoffrey Hinton) Speech Recognition
(DNN+DBN) SVM
2014
Intelligence
의 응용 분야
Intelligence
의 응용 | IoT
Intelligence
의 응용 |
Object RecognitionIntelligence
의 응용 |
Personal AssistantMeeting
Intelligence
의 응용 |
Product RecommendationIntelligence
의 응용 |
Machine TranslationReal-time machine translation for VoIP
MS, at Code Conference, May 27 2014
사회적 필요성
정보의 개인화
사회적 변화 : 개인화
사회적 변화 : 노령화
생활방식변화 : 편리 추구
원하는 것을 스스로 알아서 제공하는 디바이스
생활방식변화 : 전문지식 요구
상식 수준의 지식으로 대응 불가
Technical Enabler: Cloud
Cloud Computing
Real-Time Service 및 전문화 / 정밀화 향상
Technical Enabler: Big Data
Data Growth 800 배 증가 , 저장비용 250 배 감소
Technical Enabler: IoT
Connected Device 50 배 증가 , 가격 75% 감소
Technical Enabler:
고성능 CPU
Tianhe2 (Milkyway-2) 中國 No 1 since 2013
28.5 PetaFlops Titan: Oak Ridge National Laboratory No. 1 in Nov 2012
Intelligence Service Platform
Grand Bleu
( 그랑블루 )
Intelligence : next gen. paradigm
Value
TV, Phone Smart Device
Data Service
Past Present Future
Intelligent Device Internet of Things+
Knowledge Expert Service
Personalized Service Intelligence 시
대
OS Platform 시 대
HW/Embedded 시대
Grand Bleu Logical View
지식지식 인식인식 논리논리 언어언어
Knowledge Base Learning
사용자 가치
자연스러운 소통
모든 정보 및 기기의 자연스러운 상호 작용
개인 맞춤 ‘ 나 를 이해 배려하는’ ∙ 맞춤형 개인화 서비스
전문가 전문가 수준의
조언 및 의사결정 지원
Grand Bleu Architecture
Online System Offline System
Q&A Search NLP/NLU Dialog Man-
agement
Proactive Event Decision Multi-
Fan-in Out
NLU Model Generation
Domain KB Ex- traction
Personal Knowl- edge Extraction Data Acquisition
Device
Online Offline
Data Com- put.
Data Storage Service/App FW
Data Processing System
Device Pipeline FW Data Pipeline FW
Data Storage Data Computation
Data Cluster Manage-
ment
Runtime Adaption FW
Grand Bleu Data Flow
Online System Offline System
Data Processing System (Computation & Storage)
Raw Data 생성
사용
Data
Source User
Grand Bleu
Grand Bleu Example |
음성인식
Grand Bleu Example | Intelligent Asssitant
오늘 일정 ?
3 시에 김박사와 미팅 잡아줘 오전 10 시 주간 회의 ,
점심은 팀원들과 약속이 있습니다 .
오후 3 시 , 15 층 2 번 회의실로 예약되었습니다 . 미팅에 초청하고 싶은 사람이 있나요 ?
이 부장도 초대해줘
Grand Bleu Example |
전문가 시스템
Grand Bleu | Open Innovation
소프트웨어센터삼성전자
Intelligence 자문단
Cloud 자문단
해외연구소
(Allen Institute, Fraunhofer, KIT등 )
산학 프로그램 / 과제
Visiting Scholar ML/DL 전문가
Grand Bleu Vision
Cloud Knowledg e
서비스
기업
User Behavio
r
Big Data
지식증폭
감사합니다 !
감사합니다
Shallow Deep
