인공지능은 과학이여? 뭐여?

[익명(49.169)]

빅데이터로 학습을 하고

그 학습으로 어떤 모델을 만들어서 판단하는것 같은디

그럼 인공(전)지능 요것이 학습을 잘혀서 인공(후)지능이 왜 이런 모델을 만들었는지는 인공지능(전)(후)중에 누가 아는겨?

[물갤러 1(14.32)]

인공지능은 미래를 어떤 확률로 예측할 뿐 100 % 미래를 보지는 못해. 이 정도면 이해 하겠지?

[익명(49.169)]

ㅋ 너 공부 못하지?

[+abcd3421(chermy0326)]

Functioning Function

[+abcd3421(chermy0326)]

..

[pltonium(kangbms)]

학습으로 모델을 만드는 게 아니라, 모델을 학습시키는거임. 가령 어떤 함수 f(x) 가 있어. 이 함수는 파라미터가 4개야. 파라미터 값을 조정함에 따라 출력이 달라지지? 이게 1 층짜리 딥러닝(?) 모델이야. 이제, g(f(x))라는 함수가 있어. 이 함수는 파라미터 값이 8개야.(g가 4개라 치면) 그러면 g(f(x))는 f나 g의 파라미터에 따라 결과가 달라지는 2층짜리 모델이야. 만약 모델을 g(f(x) + h(x)) 라고 짰어. 이건 또 다른 구조가 있는 새로운 모델이야. - dc App

[익명(49.169)]

오잉? 내가 잘못 알았나? 기존데이터를 가지고 학습을 통해 모델을 만들고 그 학습된 모델이 실제 데이터를 가지고 판단하는거 아니었나?? 암튼 데이터로 학습을 한다는 것이 데이터에 대한 정합성은 고려하지 않는 오류가 있을것 같고 그리고 내가 궁금한것은 인공지능이 어떤 논리적 또는 어떤 과정을 통해 이런 결과를 도출했는지를 인공지능은 자체메모리에 저장함으로써 알 수 있는지? 아니면 인공지능을 설계한 당사자는 알 수 있는지 하는 부분임.

[pltonium(kangbms)]

일반적으로 학습에 따라 변하는 것은 모델(해당 ai의 구조) 보다는 파라미터값임. 모델의 개별 층에서 결과값을 추출해내어 잘 분석해보면, 해당 AI가 어떤 과정을 통해 결론을 유추해내는지 추정할 수는 있지. 하지만 그건 잘 훈련된 사람들만이 할 수 있을거야. - dc App