방사형 기저 함수에 대한 이 강의에서 Yaser Abu-Mostafa 교수는 SVM에서 클러스터링, 비지도 학습 및 RBF를 사용한 함수 근사에 이르기까지 다양한 주제를 다룹니다. 강의에서는 RBF의 매개변수 학습 프로세스, RBF 모델에서 가우시안 결과에 대한 감마의 영향, 분류를 위한 RBF 사용에 대해 설명합니다. 비지도 학습을 위해 클러스터링의 개념을 소개하고 Lloyd의 알고리즘과 K-평균 클러스터링에 대해 자세히 설명합니다. 그는 또한 데이터가 주변 지역에 영향을 미치도록 특정 대표 센터를 선택하고 K-평균 알고리즘을 사용하여 이러한 센터를 선택하는 RBF에 대한 수정 사항을 설명합니다. 함수 근사화를 위해 RBF를 구현할 때 감마 매개변수에 대한 적절한 값을 선택하는 것의 중요성에 대해 다양한 데이터 세트에 대한 다중 감마 사용 및 RBF와 정규화의 관계에 대해서도 설명합니다.
두 번째 부분에서 Yaser Abu-Mostafa는 RBF(방사형 기저 함수)와 정규화를 기반으로 파생되는 방법에 대해 설명합니다. 교수는 매끄러운 기능을 달성하기 위해 미분을 사용하는 평활도 제약 방식을 소개하고 고차원 공간을 다룰 때 클러스터 수와 감마를 선택하는 문제를 제시합니다. 또한 교수는 RBF를 사용하면 대상 함수가 매끄럽다고 가정하고 데이터 세트의 입력 노이즈를 고려한다고 설명합니다. 군집화의 한계도 논의되지만 지도 학습을 위한 대표 포인트를 얻는 데 유용할 수 있습니다. 마지막으로 교수는 특정 경우에 데이터가 특정 방식으로 클러스터링되고 클러스터가 공통 값을 갖는 경우 RBF가 SVM(Support Vector Machine)보다 성능이 우수할 수 있다고 언급합니다.
00:00:00 이 섹션에서 Abu-Mostafa는 마진의 오류 또는 위반을 허용하여 SVM을 일반화하는 방법을 소개하여 설계에 또 다른 자유도를 추가합니다. 매개변수 C를 가짐으로써 마진 위반이 허용되는 정도를 제공합니다. 좋은 소식은 솔루션이 2차 계획법을 사용하는 것과 동일하다는 것입니다. 그러나 C에 대한 최상의 값을 선택하는 방법이 명확하지 않기 때문에 교차 검증을 사용하여 표본 외 오류 추정치를 최소화하는 C 값을 결정합니다. SVM은 뛰어난 분류 기술이며 오버헤드가 매우 적고 무작위 분리 평면을 선택하는 것보다 더 나은 특정 기준이 있기 때문에 많은 사람들이 선택하는 모델입니다.
00:05:00 이 섹션에서 교수는 방사형 기본 함수 모델과 기계 학습의 다양한 측면을 이해하는 데 있어 그 중요성에 대해 논의합니다. 이 모델은 데이터 세트의 모든 포인트가 거리를 통해 모든 포인트 x에서 가설의 값에 영향을 미치고 더 가까운 포인트가 더 큰 영향을 미친다는 아이디어를 기반으로 합니다. 방사형 기저 함수 모델의 표준 형식은 x 빼기 x_n 제곱의 규범으로 주어지는 x와 데이터 포인트 x_n 사이의 거리에 따라 달라지는 h(x)와 결정될 무게. 이 모델은 데이터 포인트 중심을 중심으로 대칭적 영향을 미치기 때문에 방사형이라고 하며 모델의 기능적 형태의 빌딩 블록이기 때문에 기본 함수라고 합니다.
00:10:00 비디오의 이 섹션에서 강사는 방사형 기저 함수에 대한 매개변수 학습 프로세스에 대해 설명합니다. 목표는 학습 데이터를 기반으로 일종의 오류를 최소화하는 w_1에서 w_N까지 레이블이 지정된 매개변수를 찾는 것입니다. 샘플 내 오류를 평가하기 위해 포인트 x_n이 평가됩니다. 강사는 w인 미지수를 풀기 위한 방정식을 소개하고 파이가 가역적이면 다음과 같은 것을 보여줍니다. 해결책은 단순히 w가 파이 곱하기 y의 역수와 같다는 것입니다. Gaussian 커널을 사용하여 점 사이의 보간이 정확하고 매개변수 감마를 고정하는 효과를 분석합니다.
00:15:00 이 섹션에서 강사는 RBF 모델에서 가우시안 결과에 대한 감마의 영향에 대해 논의합니다. 감마가 작으면 가우시안이 넓어 두 지점 사이에서도 보간이 성공합니다. 그러나 감마가 크면 포인트의 영향력이 소멸되어 포인트 간의 보간이 좋지 않습니다. 강사는 또한 RBF가 분류에 사용되는 방법을 시연합니다. 이때 신호는 가설 값이 되고 이 값은 훈련 데이터의 +1/-1 목표와 일치하도록 최소화됩니다. 마지막으로 강사는 간단한 최근접 이웃 방법을 포함하여 방사형 기저 함수가 다른 모델과 어떻게 관련되는지 설명합니다.
00:20:00 이 섹션에서 강사는 근방 점의 영향을 받아 방사형 기저 함수(RBF)를 사용하여 최근접 이웃 방법을 구현하는 방법에 대해 설명합니다. 가장 가까운 이웃 방법은 깨지기 쉽고 갑작스럽기 때문에 모델을 k-최근접 이웃이 되도록 수정하여 덜 갑작스럽게 만들 수 있습니다. 실린더 대신 가우시안을 사용하여 표면을 부드럽게 할 수 있습니다. 그런 다음 강사는 오버피팅 및 언더피팅 문제를 해결하는 정규화를 도입하여 N개의 매개변수와 N개의 데이터 포인트가 있는 문제를 처리하기 위해 정확한 보간 모델을 수정했습니다. 결과 모델은 Ridge Regression으로 알려져 있습니다.
00:25:00 이 섹션에서 강사는 데이터가 주변 이웃에 영향을 미치도록 특정 중요하거나 대표적인 센터를 선택하는 방사형 기저 함수의 수정을 설명합니다. 센터의 수는 K로 표시되며, 이는 총 데이터 포인트 수 N보다 훨씬 작아서 고려해야 할 매개변수가 적습니다. 그러나 문제는 교육 데이터를 오염시키지 않고 데이터 입력을 나타내는 방식으로 센터를 선택하는 것입니다. 강사는 이러한 센터를 선택하기 위한 K-평균 클러스터링 알고리즘을 설명합니다. 여기서 각 인접 포인트 그룹의 센터는 해당 포인트의 평균으로 지정됩니다.
00:30:00 이 섹션에서는 비지도 학습을 위한 클러스터링 개념을 소개합니다. 목표는 유사한 데이터 포인트를 함께 그룹화하는 것입니다. 각 클러스터에는 클러스터 내의 포인트를 나타내는 중심이 있습니다. 목표는 클러스터 내 각 포인트의 평균 제곱 오차를 최소화하는 것입니다. 문제는 이 문제가 NP-hard이지만 K-평균이라고도 하는 Lloyd의 알고리즘을 사용하여 로컬 최소값을 반복적으로 찾을 수 있다는 것입니다. 이 알고리즘은 클러스터를 고정하고 중심을 최적화한 다음 중심을 고정하고 클러스터를 반복적으로 최적화하여 총 평균 제곱 오차를 최소화합니다.
00:35:00 방사형 기저 함수에 대한 이 섹션에서는 클러스터링을 위한 Lloyd 알고리즘의 개념에 대해 설명합니다. Lloyd의 알고리즘에는 모든 점을 취하고 새로 획득한 평균까지의 거리를 측정하여 새 군집을 만드는 것이 포함됩니다. 그런 다음 가장 가까운 평균이 해당 포인트의 클러스터에 속하는 것으로 결정됩니다. 알고리즘은 앞뒤로 계속 진행되어 로컬 최소값에 도달할 때까지 목적 함수를 줄입니다. 센터의 초기 구성은 로컬 최소값을 결정하며 다른 시작점을 시도하면 다른 결과를 얻을 수 있습니다. 이 알고리즘은 비선형 목표 함수에 적용되며 목표 함수가 아닌 유사성을 기반으로 클러스터를 생성하는 기능을 시연합니다.
00:40:00 이 섹션에서 발표자는 반복적으로 데이터 포인트를 클러스터링하고 수렴될 때까지 클러스터 중심을 업데이트하는 Lloyd 알고리즘에 대해 설명합니다. 이 알고리즘은 방사형 기저 함수를 포함하며, 이 예제의 데이터에서 생성된 클러스터링에는 자연스러운 클러스터링이 없지만 발표자는 클러스터링이 의미가 있다고 말합니다. 그러나 센터가 영향의 센터 역할을 하는 방식은 특히 비지도 학습을 사용할 때 문제를 일으킬 수 있습니다. 그런 다음 발표자는 이전 지원 벡터 강의를 현재 데이터 포인트와 비교합니다. 지원 벡터는 이 강의의 일반 중심과 같은 데이터 입력이 아니라 분리 평면을 나타냅니다.
00:45:00 이 섹션에서 발표자는 RBF 커널을 사용하여 감독 및 비감독 방식으로 중요한 포인트를 선택하는 프로세스에 대해 설명합니다. 센터는 Lloyd의 알고리즘을 사용하여 발견되며 선택 문제의 절반은 이미 해결되었습니다. 가중치는 레이블을 사용하여 결정되며 K 가중치와 N 방정식이 있습니다. K가 N보다 작기 때문에 무언가를 주어야 하며 발표자는 K 열과 N 행이 있는 행렬 phi를 사용하여 이 문제를 해결하는 방법을 보여줍니다. 이 접근법은 표본 내 오류를 만드는 것을 포함하지만 K개의 가중치만 결정되기 때문에 일반화 가능성이 높습니다. 그런 다음 발표자는 이 프로세스를 신경망에 연결하고 이 구성이 레이어에 친숙함을 강조합니다.
00:50:00 이 섹션에서 발표자는 방사형 기저 함수 사용의 이점과 신경망과 비교하는 방법에 대해 설명합니다. 방사형 기저 함수 네트워크는 신경망이 크게 간섭하는 반면 멀리 떨어진 점에 대해 걱정하지 않고 공간의 로컬 영역을 보는 것으로 해석됩니다. 방사형 기저 함수 네트워크의 비선형성은 파이이고 신경망의 해당 비선형성은 세타이며 둘 다 w와 결합하여 h를 얻습니다. 또한 방사형 기저 함수 네트워크는 두 개의 계층을 가지며 지원 벡터 머신을 사용하여 구현할 수 있습니다. 마지막으로 발표자는 방사형 기저 함수에서 가우시안의 감마 매개변수가 이제 실제 매개변수로 취급되어 학습된다는 점을 강조합니다.
00:55:00 이 섹션에서 강사는 함수 근사를 위해 방사형 기저 함수(RBF)를 구현할 때 감마 매개변수에 대한 적절한 값을 선택하는 것의 중요성에 대해 설명합니다. 감마가 고정된 경우 유사 역 방법을 사용하여 필요한 매개변수를 얻을 수 있습니다. 그러나 감마가 고정되지 않은 경우 경사하강법을 사용할 수 있습니다. 강사는 적절한 감마 값과 RBF에 필요한 매개변수로 빠르게 수렴하는 데 사용할 수 있는 EM(Expectation-Maximization) 알고리즘이라는 반복적 접근 방식을 설명합니다. 또한 강사는 다양한 데이터 세트에 대한 다중 감마의 사용과 RBF와 정규화의 관계에 대해 논의합니다. 마지막으로 강사는 RBF를 커널 버전과 비교하고 분류를 위한 지원 벡터를 사용합니다.
01:00:00 이 섹션에서 강사는 동일한 커널을 사용하는 두 가지 접근 방식을 비교합니다. 첫 번째 접근 방식은 9개의 센터가 있는 직선 RBF 구현으로, 분류를 위해 의사 역 및 선형 회귀가 뒤따르는 센터의 비지도 학습을 사용합니다. 두 번째 접근 방식은 마진을 최대화하고 커널과 동일하며 2차 프로그래밍으로 전달하는 SVM입니다. 데이터가 정상적으로 클러스터링되지 않는다는 사실에도 불구하고 SVM은 샘플 내 오류가 없고 대상에 더 가깝기 때문에 성능이 더 좋습니다. 마지막으로 강사는 정규화를 기반으로 RBF를 완전히 파생할 수 있는 방법에 대해 설명합니다. 한 용어는 샘플 내 오류를 최소화하고 다른 용어는 함수가 외부에서 미친 짓이 아닌지 확인하는 정규화입니다.
01:05:00 이 섹션에서 교수는 원활한 기능을 보장하기 위해 미분에 대한 제약 조건을 포함하는 평활성 제약 방식을 소개합니다. 평활도는 분석적으로 매개변수화되고 제곱된 후 마이너스 무한대에서 플러스 무한대로 적분된 k번째 도함수의 크기로 측정됩니다. 서로 다른 도함수의 기여도는 계수와 결합되고 정규화 매개변수로 곱해집니다. 결과 솔루션은 가장 부드러운 보간을 나타내는 방사형 기본 함수로 이어집니다. 또한 교수는 SVM이 2단계 신경망을 시뮬레이션하는 방법을 설명하고 클러스터링에서 센터 수를 선택하는 문제에 대해 설명합니다.
01:10:00 이 섹션에서 교수는 RBF에서 클러스터 수를 선택할 때 발생하는 어려움과 고차원 공간을 다룰 때 감마 선택에 대해 논의합니다. RBF에 내재된 차원의 저주는 다른 방법으로도 좋은 보간을 기대하기 어렵게 만듭니다. 교수는 다양한 휴리스틱을 검토하고 교차 유효성 검사 및 기타 유사한 기술이 유효성 검사에 유용하다고 확인합니다. 교수는 일반 비선형 최적화를 사용하여 매개변수를 동일한 기준으로 처리하여 감마를 선택하는 방법을 자세히 설명합니다. 또한 w_k가 일정할 때 감마의 로컬 최소값을 얻기 위해 EM 알고리즘을 사용하는 방법에 대해서도 설명합니다. 마지막으로 교수는 2계층 신경망이 모든 것을 근사화하기에 충분하지만 2개 이상의 계층이 필요한 경우가 발생할 수 있다고 언급합니다.
01:15:00 이 섹션에서 교수는 방사형 기저 함수(RBF)를 사용할 때 기본 가정 중 하나가 대상 함수가 매끄럽다는 것이라고 설명합니다. 이는 RBF 공식이 매끄러움으로 근사 문제를 푸는 것을 기반으로 하기 때문입니다. 그러나 RBF를 사용하는 또 다른 동기는 데이터 세트의 입력 노이즈를 고려하는 것입니다. 데이터의 노이즈가 가우시안인 경우 노이즈를 가정하면 아무 것도 놓치지 않도록 x를 변경하여 가설 값이 많이 변경되지 않아야 합니다. 결과는 가우시안 보간법입니다. 학생은 RBF 공식에서 감마를 선택하는 방법에 대해 묻고 교수는 가우시안의 너비가 점 사이의 거리와 비슷해야 진정한 보간이 가능하고 감마를 선택하는 객관적인 기준이 있다고 말합니다. K 센터의 클러스터 수가 VC 차원의 척도인지 여부에 대해 질문을 받았을 때 교수는 클러스터 수가 가설 세트의 복잡성에 영향을 미치고 이는 다시 VC 차원에 영향을 미친다고 말합니다.
01:20:00 이 섹션에서 교수는 클러스터링의 한계와 비지도 학습에서 어설픈 클러스터링 방법으로 사용할 수 있는 방법에 대해 논의합니다. 군집의 고유 개수를 알 수 없는 경우가 많기 때문에 군집화가 어려울 수 있으며, 군집이 있어도 군집이 몇 개인지 명확하지 않을 수 있다고 설명합니다. 그러나 클러스터링은 올바른 값을 얻기 위해 감독 학습을 위한 대표 포인트를 얻는 데 여전히 유용할 수 있습니다. 교수는 특정 경우에 데이터가 특정 방식으로 클러스터링되고 클러스터가 공통 값을 갖는 경우 RBF가 SVM보다 더 잘 수행할 수 있다고 언급합니다.
Radial Basis Functions - An important learning model that connects several machine learning models and techniques. Lecture 16 of 18 of Caltech's Machine Lear...
세 가지 학습 원칙에 대한 이 강의는 기계 학습에서 Occam의 면도날, 샘플링 편향 및 데이터 스누핑을 다룹니다. 다양한 방식으로 측정할 수 있는 객체 및 객체 집합의 복잡성과 함께 Occam의 면도날의 원리에 대해 자세히 설명합니다. 이 강의에서는 복잡성을 줄이고 샘플 외 성능을 개선하기 때문에 단순한 모델이 얼마나 더 나은지 설명합니다. falsifiability 및 non-falsifiability의 개념도 소개됩니다. 샘플링 바이어스는 입력 및 테스트 데이터의 분포를 일치시키는 것과 같이 이를 처리하는 방법과 함께 논의되는 또 다른 핵심 개념입니다. 데이터 스누핑도 다룹니다. 정규화 및 여러 모델에 대해 동일한 데이터 세트 재사용을 포함하여 모델의 유효성에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지에 대한 예와 함께 다룹니다.
두 번째 부분에서는 데이터 스누핑의 주제와 머신 러닝의 위험, 특히 데이터 스누핑으로 인한 과적합이 특히 위험할 수 있는 금융 애플리케이션에서 다룹니다. 교수는 데이터 스누핑에 대한 두 가지 해결책을 제안합니다. 데이터 스누핑을 피하거나 설명하는 것입니다. 강의는 또한 입력 데이터의 스케일링 및 정규화의 중요성과 기계 학습에서 Occam의 면도날의 원리에 대해 다룹니다. 또한 이 비디오는 컴퓨터 비전 애플리케이션에서 샘플링 편향을 적절하게 수정하는 방법에 대해 설명하고 다루는 모든 주제에 대한 요약으로 결론을 내립니다.
00:00:00 이 섹션에서는 Abu-Mostafa 교수가 기계 학습에서 방사형 기저 함수(RBF)의 다양성에 대해 설명합니다. 그는 RBF가 감독되지 않은 학습에서 가우시안 클러스터의 구성 요소 역할을 하고 최근접 이웃의 소프트 버전 역할을 하여 점차적으로 입력 공간에 영향을 미쳐 효과가 감소한다고 지적합니다. 그들은 또한 숨겨진 계층의 활성화 기능에서 시그모이드를 사용하여 신경망과 관련이 있습니다. RBF는 RBF 커널이 있는 지원 벡터 머신에 적용할 수 있습니다. 단, SVM의 중심은 분리 경계 주변에 위치한 지원 벡터인 반면 RBF의 중심은 입력 공간 전체에 있어 입력의 서로 다른 클러스터를 나타냅니다. RBF는 또한 정규화에서 비롯되었으며, 이는 보간 및 외삽 중에 가우시안에 대해 해결된 도함수 함수를 사용하여 평활도 기준을 캡처할 수 있도록 했습니다.
00:05:00 이 섹션에서 강사는 세 가지 학습 원칙인 Occam의 면도날, 샘플링 편향 및 데이터 스누핑을 소개합니다. 그는 데이터에 맞는 가장 단순한 모델이 가장 그럴듯하다는 오컴의 면도날 원리를 설명하는 것으로 시작합니다. 그는 그 진술이 정확하지도 않고 자명하지도 않으며 두 가지 핵심 질문을 다루기로 합니다. 모델이 단순하다는 것은 무엇을 의미하며 성능 측면에서 단순할수록 더 좋다는 것을 어떻게 알 수 있습니까? 강의는 기계 학습에서 원리를 구체적이고 실용적으로 만들기 위해 이러한 질문에 대해 논의할 것입니다.
00:10:00 이 섹션에서 강사는 복잡성을 두 가지 방법으로 측정할 수 있다고 설명합니다. 가설과 같은 개체의 복잡성 또는 가설 집합이나 모델과 같은 개체 집합의 복잡성입니다. 개체의 복잡도는 최소 설명 길이 또는 다항식 차수로 측정할 수 있으며 개체 집합의 복잡도는 엔트로피 또는 VC 차원으로 측정할 수 있습니다. 강사는 복잡성에 대한 이러한 모든 정의가 개념적으로는 다르지만 거의 같은 것에 대해 이야기하고 있다고 주장합니다.
00:15:00 이 섹션에서 강사는 간단한 문장과 개체 집합의 복잡성을 포함하여 문헌에서 복잡성을 측정하는 데 사용되는 두 가지 범주를 설명합니다. 그런 다음 강의에서는 개체의 복잡성과 개체 집합의 복잡성 사이의 관계에 대해 논의합니다. 둘 다 계산과 관련이 있습니다. 강의에서는 실제 값 매개변수 및 SVM을 포함하여 복잡성을 측정하는 방법에 대한 예제를 제공합니다. 이는 매우 적은 지원 벡터에 의해서만 정의되기 때문에 실제로 복잡하지 않습니다. 이번 강의에서 제시하는 5개의 퍼즐 중 첫 번째 퍼즐을 소개하며, 경기 결과를 예측할 수 있는 축구 오라클에 대해 묻는다.
00:20:00 이 섹션에서 화자는 축구 경기 결과를 예측하는 편지를 보내는 사람의 이야기를 들려줍니다. 그는 그 사람이 실제로 어떤 것도 예측하는 것이 아니라 수신자 그룹에 다른 예측을 보낸 다음 정답을 받은 수신자를 대상으로 삼고 있다고 설명합니다. 이 시나리오의 복잡성으로 인해 확실하게 예측할 수 없으며 화자는 이 예를 사용하여 머신 러닝에서 더 간단한 모델이 종종 더 나은 이유를 설명합니다. 모델을 단순화하면 복잡성이 줄어들고 Occam의 면도날의 구체적인 설명인 샘플 외 성능을 개선하는 데 도움이 됩니다.
00:25:00 강의의 이 섹션에서 교수는 간단한 가설이 복잡한 가설보다 더 적합하다는 원칙 뒤에 있는 주장을 설명합니다. 증명의 핵심은 복잡한 가설보다 간단한 가설이 적다는 사실에 있습니다. 따라서 주어진 가설이 데이터 세트에 적합할 가능성이 적습니다. 그러나 더 간단한 가설이 맞을 때 더 중요하고 복잡한 가설보다 더 많은 증거를 제공합니다. 증거를 제공하기 위해 데이터가 주장을 위조할 가능성이 있어야 한다는 반증 가능성의 개념도 도입되었습니다.
00:30:00 이 섹션에서는 기계 학습의 중요한 원칙으로 위조 방지 및 샘플링 편향의 개념에 대해 설명합니다. 위조 가능성 없음의 공리는 선형 모델이 일반화하기에는 너무 작은 데이터 세트에 대해 너무 복잡하다는 사실을 나타냅니다. 강의는 또한 위험 신호의 중요성을 설명하고 Occam의 면도날이 샘플 데이터 세트의 데이터에만 잘 맞는 복잡한 모델에 대해 어떻게 경고하는지 구체적으로 언급합니다. 샘플링 바이어스는 전화 설문 조사에 대한 퍼즐을 통해 논의되는 또 다른 핵심 개념입니다. 여론 조사에서는 듀이가 1948년 대통령 선거에서 승리할 것으로 예측했지만 트루먼은 일반 인구를 대표하지 않는 전화 소유자 그룹의 샘플링 편향으로 인해 승리했습니다.
00:35:00 이 섹션에서는 샘플링 편향 원칙과 학습 결과에 미치는 영향에 대해 알아봅니다. 이 원칙은 편향된 데이터 샘플이 알고리즘이 수신한 데이터에 모델을 맞추므로 편향된 학습 결과로 이어질 것이라고 명시합니다. 금융 분야의 실제 사례는 과거 주식 데이터를 성공적으로 사용한 거래자의 알고리즘이 시장의 특정 조건을 놓쳤기 때문에 어떻게 실패했는지 보여주었습니다. 샘플링 편향을 처리하기 위한 한 가지 기술은 확률 분포를 항상 알 수는 없지만 입력 데이터와 테스트 데이터의 분포를 일치시키는 것입니다. 이러한 경우 훈련 데이터를 리샘플링하거나 샘플에 할당된 가중치를 조정하면 이를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 이것은 표본 크기의 손실과 포인트의 독립성을 초래할 수 있습니다.
00:40:00 이 섹션에서 강사는 기계 학습에서 샘플링 편향 문제에 대해 논의하고 발생할 수 있는 다양한 시나리오를 제시합니다. 어떤 경우에 강사는 가중치 데이터 포인트를 사용하여 데이터 세트의 분포를 더 작은 세트의 분포와 일치시켜 성능을 향상시키는 방법을 설명합니다. 그러나 데이터셋에 가중치가 부여되지 않고 샘플링 편향이 발생하는 대통령 선거와 같은 경우에는 치료법이 없습니다. 마지막으로 강사는 샘플링 편향의 개념을 신용 승인 프로세스에 적용하여 승인된 고객의 과거 데이터만 사용하면 거부된 신청자는 제외되어 향후 승인 결정의 정확성에 영향을 미칠 수 있다고 설명합니다. 그러나 이 시나리오에서는 은행이 신용을 제공하는 데 공격적인 경향이 있으므로 경계가 주로 이미 승인된 고객으로 표시되기 때문에 이 편향은 덜 심각합니다.
00:45:00 이 섹션에서 발표자는 데이터 스누핑의 원칙에 대해 논의합니다. 즉, 데이터 세트가 학습 프로세스의 어떤 단계에 영향을 미쳤다면 결과를 평가하는 동일한 데이터 세트의 기능이 손상되었다는 것입니다. 데이터 스누핑은 실무자에게 가장 흔한 함정이며 다양한 징후가 있어 함정에 빠지기 쉽습니다. 데이터를 보는 것은 학습자가 가설을 확대하고 좁혀서 학습 프로세스에 영향을 미치기 때문에 이 함정에 빠지는 방법 중 하나입니다. 많은 징후로 인해 연사는 계속해서 데이터 스누핑의 예와 그 결과를 피하기 위해 필요한 보상 및 규율을 제시합니다.
00:50:00 이 섹션에서 연사는 데이터 스누핑 문제와 그것이 모델의 유효성에 어떤 영향을 미칠 수 있는지에 대해 논의합니다. 데이터 세트만 보면 해당 데이터의 특성을 기반으로 모델을 설계하는 데 취약할 수 있습니다. 그러나 적절하게 청구되지 않는 한 학습에 사용될 데이터 세트의 구현을 제외한 대상 기능 및 입력 공간과 관련된 다른 모든 정보를 고려하는 것이 유효합니다. 이 점을 설명하기 위해 화자는 2,000포인트의 데이터 세트와 1,500포인트의 트레이닝 세트 및 500포인트의 테스트 세트를 사용하여 미국 달러와 영국 파운드 간의 환율을 예측하는 금융 예측 퍼즐을 제공합니다. 모델은 훈련 세트에서만 훈련되며 출력은 데이터 스누핑을 피하기 위해 테스트 세트에서 평가됩니다.
00:55:00 이 섹션에서 비디오는 테스트 세트에 영향을 미치고 잘못된 결과를 초래할 수 있는 정규화를 통해 어떻게 스누핑이 발생할 수 있는지 설명합니다. 강의에서는 테스트 세트가 편향이나 스누핑 없이 관찰되도록 하기 위해 훈련 세트에서만 얻은 매개변수로만 정규화를 수행해야 하는 방법을 설명합니다. 또한 비디오는 여러 모델에 대해 동일한 데이터 세트를 재사용하는 아이디어와 이것이 데이터 스누핑 및 잘못된 결과로 이어질 수 있는 방법을 다룹니다. 데이터를 충분히 오래 고문하면 고백하기 시작할 수 있지만 새롭고 새로운 데이터 세트에 대한 적절한 테스트 없이는 결과를 신뢰할 수 없습니다.
01:00:00 이 섹션에서 연사는 데이터 스누핑의 위험성과 그것이 과적합으로 이어질 수 있는 방법에 대해 논의합니다. 데이터 스누핑은 단순히 데이터를 직접 보는 것이 아니라 동일한 데이터를 사용했던 소스의 사전 지식을 활용하는 경우에도 발생할 수 있습니다. 이 사전 지식을 기반으로 결정을 내리기 시작하면 이미 모델을 데이터로 오염시키고 있습니다. 연사는 데이터 스누핑에 대한 두 가지 해결책을 제안합니다. 즉, 이를 피하거나 설명하는 것입니다. 이를 피하려면 규율이 필요하고 어려울 수 있지만 이를 설명하면 사전 지식이 최종 모델에 미치는 영향을 이해할 수 있습니다. 금융 응용 분야에서 데이터 스누핑으로 인한 과적합은 특히 위험합니다. 데이터의 노이즈가 샘플 내에서는 양호해 보이지만 샘플 외에서는 일반화되지 않는 모델에 적합할 수 있기 때문입니다.
01:05:00 이 섹션에서 교수는 데이터 스누핑 문제와 거래 전략을 테스트할 때 잘못된 결과를 초래할 수 있는 방법에 대해 논의합니다. S&P 500의 50년 데이터로 "매수 후 보유" 전략을 사용하면 결과는 환상적인 이익을 나타내지만 현재 거래되는 주식만 분석에 포함되었기 때문에 샘플링 편향이 있습니다. 이것은 불공평한 이점을 제공하며 기계 학습에 사용해서는 안 되는 스누핑의 한 형태입니다. 교수는 또한 입력 데이터의 스케일링 및 정규화의 중요성에 대한 질문에 답하면서 중요하지만 시간 제약으로 인해 다루지 않았다고 말했습니다. 마지막으로 교수는 데이터 스누핑의 함정에 빠지지 않고 서로 다른 모델을 적절하게 비교하는 방법을 설명합니다.
01:10:00 이 섹션에서 비디오는 데이터 스누핑에 대해 설명하고 개인을 예상보다 더 낙관적으로 만들 수 있는 방법에 대해 설명합니다. 데이터 스누핑에는 데이터를 사용하여 특정 모델을 거부하고 이를 고려하지 않고 다른 모델로 안내하는 것이 포함됩니다. 데이터 스누핑을 고려하여 전체 모델의 효과적인 VC 차원을 고려하고 모델에 대해 훨씬 더 큰 데이터 세트를 사용하여 일반화를 보장할 수 있습니다. 강의는 또한 스케일링을 통해 샘플링 편향을 피하는 방법을 다루고 통계에서 Occam의 면도날의 중요성을 강조합니다. 교수는 또한 오컴의 면도날이 위반될 수 있는 시나리오가 있다고 지적합니다.
01:15:00 이 섹션에서 교수는 간단한 모델이 더 잘 수행되는 경향이 있는 기계 학습과 관련하여 Occam의 면도날 원리에 대해 논의합니다. 그런 다음 토론은 컴퓨터 비전 응용 프로그램에서 샘플링 편향을 수정하는 아이디어로 전환됩니다. 이 방법은 앞에서 설명한 것과 동일하며 데이터 포인트에 다른 가중치를 부여하거나 테스트 분포를 복제하기 위해 다시 샘플링합니다. 접근 방식은 추출된 도메인별 기능에 따라 수정될 수 있습니다. 강의는 토론의 요약으로 끝납니다.
Three Learning Principles - Major pitfalls for machine learning practitioners; Occam's razor, sampling bias, and data snooping. Lecture 17 of 18 of Caltech's...
과정의 마지막 강의에서 Yaser Abu-Mostafa 교수는 기계 학습의 다양한 분야를 이론, 기술 및 패러다임을 포함하여 요약합니다. 그는 선형 모델, 신경망, 서포트 벡터 머신, 커널 방법 및 베이지안 학습과 같은 중요한 모델과 방법에 대해 논의합니다. 연사는 베이지안 학습의 장단점을 설명하면서 이전 가정이 유효하거나 관련이 없어야 가치 있는 접근 방식임을 경고합니다. 또한 "사후" 및 "사후" 집계를 비롯한 집계 방법에 대해 설명하고 특히 AdaBoost 알고리즘을 다룹니다. 마지막으로 연사는 과정에 기여한 사람들을 인정하고 학생들이 계속해서 학습하고 다양한 기계 학습 분야를 탐구하도록 격려합니다.
두 번째 부분에서는 기계 학습 알고리즘 솔루션에서 음수 가중치의 잠재적 이점에 대해 논의하고 그가 경쟁에서 가설의 가치를 측정할 때 직면한 실제 문제를 공유합니다. 그는 또한 그의 동료들과 과정 스태프, 특히 Carlos Gonzalez에게 감사를 표하며 누구나 무료로 과정을 수강할 수 있도록 도와준 지지자들에게 감사를 표합니다. Abu-Mostafa는 이 과정을 그의 가장 친한 친구에게 바치며 모든 참가자에게 귀중한 학습 경험이 되기를 바랍니다.
00:00:00 이 섹션에서 Abu-Mostafa는 기계 학습의 큰 그림과 다양한 이론, 기술 및 실제 응용 프로그램이 있는 다양한 분야에 대해 이야기합니다. 그는 기계 학습에 관한 두 권의 책을 읽으면 완전히 다른 두 주제에 대해 읽고 있는 것처럼 보일 수 있음을 인정합니다. 또한 기계 학습의 두 가지 중요한 주제에 대해 간략하게 설명하지만 기술적인 세부 사항은 다루지 않아 학생들이 이러한 주제를 추구하기로 결정한 경우 유리한 출발을 할 수 있습니다. 마지막으로 그는 과정에 크게 기여한 사람들을 인정하는 데 시간을 할애합니다.
00:05:00 이 섹션에서 화자는 과정에서 다루는 기계 학습의 기본 사항을 반성하고 완전함은 치명적임을 인정합니다. 그는 이론, 기술 및 패러다임의 세 가지 핵심 영역을 다룹니다. 이론은 달리 명백하지 않은 결과에 도달하기 위한 현실의 수학적 모델링입니다. 이론의 가장 큰 함정은 실천과 동떨어진 가정을 하는 것이기 때문에 실천과 관련된 이론을 선택했다. 기술은 ML의 대부분이며 가장 인기 있고 유용한 지도 학습과 클러스터링을 사용하고 준지도를 포함하여 다양한 변형이 있는 비지도 학습의 두 가지 세트로 분류됩니다. 강화 학습은 너무 많은 불확실성을 제공하는 감독 학습에서 발견되는 목표 값이 없기 때문에 간단히 설명합니다. 마지막으로 지도 학습과 강화 학습과 같은 다양한 학습 상황을 다루는 다양한 가정인 패러다임을 다룹니다. 감독 학습은 가장 인기 있고 유용한 방법이므로 앞서 나갈 수 있습니다.
00:10:00 이 섹션에서 연사는 강화 학습, 활성 학습 및 온라인 학습을 포함하여 기계 학습의 다양한 패러다임을 다룹니다. 그는 또한 Vapnik-Chervonenkis 이론과 편향 분산에 대해서도 논의합니다. 화자는 다른 실질적인 이론이 있지만 실제와 관련된 이론만 논의한다고 언급합니다. 기술을 살펴볼 때 그는 모델과 알고리즘을 정규화와 같은 고급 방법에서 분리합니다. 선형 모델은 일반적으로 일반 기계 학습 과정에서 다루지 않으므로 강조됩니다.
00:15:00 이 섹션에서 교수는 과정 전반에 걸쳐 다룬 다양한 모델과 방법을 요약합니다. 그는 저비용의 중요한 모델임에도 불구하고 머신 러닝에서 잘 표현되지 않는다고 생각하는 다항식 회귀로 시작합니다. 그런 다음 그는 신경망, 지원 벡터 머신, 커널 방법 및 가우시안 프로세스에 대해 간략하게 설명합니다. 다음으로, 그는 SVD(Singular Value Decomposition) 및 그래픽 모델을 중요한 모델로 설명하며, 계산을 고려하여 결합 확률 분포를 모델링할 때 특히 유용합니다. 또한 정규화 및 검증과 같은 다양한 방법에 대해 논의하고 입력 처리를 실용적인 과정을 가르칠 때 가장 잘 가르치는 실용적인 문제로 강조합니다. 마지막으로 그는 이번 강의에서 다루는 두 가지 주제인 베이지안과 집계를 소개합니다.
00:20:00 강의의 이 섹션에서 교수는 베이지안 학습의 주제와 그 기초 및 단점을 소개합니다. 베이지안 학습의 목표는 확률론적 관점에서 학습에 접근하는 것이며, 접근 방식에는 관련된 모든 개념의 공동 확률 분포를 구축하는 것이 포함됩니다. 그런 다음 교수는 과정 초반에 다룬 우도 접근 방식이 어떻게 확률적 접근 방식인지 설명하지만 베이지안 학습은 접근 방식을 더 발전시켜 주어진 데이터가 주어진 가설이 올바른 확률을 추정하려고 시도합니다.
00:25:00 이 섹션에서는 목표 함수를 결정하기 위해 가장 가능성이 높은 가설을 선택하는 것과 관련된 베이지안 통계 접근 방식에 대해 알아봅니다. 그러나 베이지안 분석은 어떤 데이터가 수집되기 전에 가설이 목표 함수가 될 확률을 반영한 확률 분포인 사전에 의존하기 때문에 현장에서 논란이 있습니다. 이 사전은 베이지안 분석을 사랑하는 사람들과 싫어하는 사람들 사이의 지속적인 투쟁의 근원입니다. 그럼에도 불구하고 전체 가설 세트에 대한 전체 확률 분포는 다양한 가설이 올바른 대상 함수가 될 상대적 확률을 전체적으로 볼 수 있으므로 모든 질문에 대한 답변을 도출할 수 있습니다.
00:30:00 이 섹션에서 화자는 베이즈 정리에서 사전이 가정이라는 아이디어에 대해 논의합니다. 그는 퍼셉트론 모델의 예를 사용하여 사전을 사용하여 모든 가중치에 대한 확률 분포를 생성하는 방법과 가정을 할 때 범죄 수준을 줄이는 것이 얼마나 중요한지 설명합니다. 화자는 확률론적 의미가 아닌 미지의 매개변수 x를 -1에서 +1까지 균일한 확률 분포와 비교하여 x의 의미가 포착된 것 같다고 설명합니다. 그러나 여기서 요점은 사전이 실제로 가정이며 가정을 할 때 주의해야 한다는 것입니다.
00:35:00 이 섹션에서 화자는 확률을 모델링할 때 사전에 추가하는 것이 잘못된 전제로 이어질 수 있는 큰 가정에 대해 설명합니다. 그는 사전을 알고 있으면 가설 집합의 모든 지점에 대해 사후를 계산하고 많은 유용한 정보를 얻을 수 있다고 설명합니다. 예를 들어 가장 가능성이 높은 가설을 선택하거나 집합의 모든 가설에 대해 h의 예상 값을 도출할 수 있습니다. 그는 가장 높은 확률을 선택하는 대신 전체 확률 분포의 이점을 얻어 임의의 지점 x에서 목표 함수의 더 나은 추정치와 오차 막대에 대한 추정치를 얻어야 한다고 제안합니다.
00:40:00 이 섹션에서는 연사가 베이지안 학습의 장단점에 대해 설명합니다. 한편으로 베이지안 학습은 특정 수량을 연결하고 해당 이벤트에 대한 확률을 생성하여 원하는 이벤트를 유도할 수 있습니다. 또한 오류 막대를 사용하여 특정 결과에 베팅할 가치가 있는지 평가할 수 있습니다. 그러나 화자는 접근 방식이 가치가 있으려면 이전 가정이 유효하거나 관련이 없어야 한다고 경고합니다. 베이지안 기술은 계산 비용이 많이 들 수 있지만 연사는 특정 응용 프로그램에 대해 노력할 가치가 있음을 인정하며 결론을 내립니다.
00:45:00 이 섹션에서 발표자는 서로 다른 솔루션을 결합하고 더 나은 최종 가설을 얻는 방법으로 집계 방법에 대해 논의합니다. 집계는 모든 모델에 적용되는 방법이며 아이디어는 서로 다른 가설을 하나의 솔루션으로 결합하는 것입니다. 예를 들어 컴퓨터 비전에서는 얼굴과 관련된 간단한 기능 감지를 사용한 다음 이를 결합하여 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있습니다. 결합은 간단하며 회귀 문제인지 분류 문제인지에 따라 평균 또는 투표를 사용할 수 있습니다. 하지만 화자는 단위가 독립적으로 학습하고 각각이 유일한 단위인 것처럼 학습하는 2계층 학습을 수행하는 것과 집계가 다르다고 강조하여 결합하기 전에 기능을 더 잘 학습할 수 있습니다.
00:50:00 이 섹션에서 강사는 "사실 이후"와 "사실 이전"이라는 두 가지 집계 유형에 대해 설명합니다. "사후" 집계에는 Netflix의 크라우드 소싱 사례와 같이 기존 솔루션을 결합하는 작업이 포함됩니다. "사전" 집계에는 가설이 순차적으로 구축되고 이전 가설과 독립적인 부스팅 알고리즘에서 볼 수 있듯이 나중에 혼합할 의도로 솔루션을 개발하는 것이 포함됩니다. 강사는 가설이 독립적으로 개발되지만 더 흥미로운 혼합을 생성하기 위해 이전 가설을 기반으로 하는 부스팅 알고리즘에서 역상관이 어떻게 시행되는지 설명합니다. 이 상관 관계를 해제하는 한 가지 방법은 훈련에서 예제의 가중치를 조정하여 보다 무작위적인 분포를 만드는 것입니다.
00:55:00 강의의 이 섹션에서는 AdaBoost 알고리즘이 컴퓨터 비전 예제의 맥락에서 강조 및 가중치에 대한 특정 처방으로 논의됩니다. 이 알고리즘은 마진 위반을 중심으로 하는 비용 함수를 정의하고 예제와 가설 모두에 중점을 두어 마진을 최대화하는 것을 목표로 합니다. 강의에서는 솔루션을 계수와 결합하여 더 나은 성능을 얻는 아이디어에 대해서도 설명합니다. 원칙에 입각한 알파 선택과 깨끗한 세트를 사용하여 가능한 최상의 출력을 위해 알파 계수를 최적화할 수 있습니다. 마지막으로 개인의 솔루션을 추가하는 대신 빼서 최상의 결과를 얻을 수 있는 사후 혼합에 대한 퍼즐이 제시됩니다.
01:00:00 이 섹션에서 Yaser Abu-Mostafa는 기계 학습 알고리즘 솔루션의 음수 가중치가 혼합에 기여하고 전반적인 성능을 향상시킬 수 있으므로 반드시 나쁜 것은 아닐 수 있음에 대해 설명합니다. Abu-Mostafa는 또한 경쟁에서 가설의 가치를 측정하기 위한 객관적인 기준을 결정할 때 직면한 실제적인 문제를 공유하며, 이로 인해 전체에 대한 솔루션의 기여도를 평가하게 되었습니다. 그는 또한 동료와 과정 직원, 특히 헤드 TA를 역임하고 과정 설계 및 관리를 도운 Carlos Gonzalez의 공헌에 감사를 표합니다.
01:05:00 이 섹션에서 연사는 이 과정을 수강하려는 모든 사람에게 무료로 제공한 스태프와 후원자에게 감사를 표합니다. 그는 AMT 직원, 컴퓨팅 지원 직원, 과정을 무료로 사용할 수 있게 해 준 자금원에 감사를 표합니다. 그는 또한 모든 사람에게 긍정적인 학습 경험을 제공할 수 있도록 지원하고 기여한 Caltech 졸업생, 동료 및 학생들에게 감사를 표합니다. 연사는 자신의 가장 친한 친구에게 코스를 바치며 코스를 수강한 모든 사람에게 귀중한 학습 경험이 되기를 바랍니다.
Epilogue - The map of machine learning. Brief views of Bayesian learning and aggregation methods. Lecture 18 of 18 of Caltech's Machine Learning Course - CS ...
Zen Internet의 설립자인 Richard Tang은 모든 작업에서 인간 작업자를 능가하는 현실을 복제할 높은 수준의 기계 지능을 달성할 수 있는 잠재력에 대해 논의합니다. 그는 AI가 인간의 목표 및 가치와 일치하지 않을 수 있는 자체 목표 및 가치를 개발할 가능성을 포함하여 AI가 인간 지능을 능가하는 의미를 탐구합니다.
높은 수준의 머신 인텔리전스의 개발은 향후 몇 년 동안 상당한 AI 연구가 필요하겠지만, AI의 발전과 인간을 지배할 가능성에 영향을 미치는 뿌리 깊은 가치, 편견, 편견에 대한 우려가 있습니다. Tang은 AI의 목표가 인류의 가치와 일치하는지 확인하는 것의 중요성과 AI가 다르게 행동하기를 원한다면 AI에게 다른 것을 가르쳐야 할 필요성을 강조합니다. 기계가 의식을 얻을 수 있는지에 대한 논쟁에도 불구하고 연사는 기계가 생각하고 인간 및 지구상의 다른 존재와 상호 작용하는 방식이 더 중요하다고 믿습니다.
00:00:00 이 섹션에서는 Zen Internet의 설립자인 Richard Tang이 회사 개요를 제공한 후 초지능 AI의 전망에 대해 자세히 논의합니다. Tang은 무어의 법칙에 대한 간략한 역사로 시작하여 3년마다 트랜지스터가 두 배로 증가하는 속도로 약간 느려지지만 향후 수십 년 동안 컴퓨팅 성능, 메모리, 스토리지 및 대역폭의 기하급수적인 성장이 예상될 수 있다고 강조합니다. 그런 다음 Tang은 AI가 인간의 목표 및 가치와 일치하지 않을 수 있는 자체 목표 및 가치를 개발할 가능성을 포함하여 인간 지능을 능가하는 AI의 잠재적 영향을 탐구합니다.
00:05:00 그러나 의식이 있는 컴퓨터 또는 진정한 지능은 프로그래밍된 규칙을 따르는 것 이상으로 현실 세계를 이해하고 배우고 적응할 수 있습니다. Zen Internet의 CEO인 Richard Tang은 이러한 유형의 기술이 가까운 미래에 개발될 수 있으며 사회에 새로운 기회와 도전을 모두 가져올 수 있다고 믿습니다. 무슨 일이 일어날지 정확히 예측하기는 어렵지만, Tang은 앞으로도 계속해서 사회를 혼란에 빠뜨리고 새로운 가능성을 창출하는 중요한 변화를 보게 될 것이라고 예측합니다.
00:10:00 이 섹션에서 발표자는 모든 작업에서 인간 작업자를 능가하는 모든 세부 사항과 뉘앙스에서 현실을 복제할 높은 수준의 기계 지능을 달성할 가능성에 대해 논의합니다. 전 세계 352명의 AI 전문가를 대상으로 한 설문 조사에 따르면 이러한 수준의 기계 지능은 향후 수십 년 내에 달성될 수 있으며 예상 도착 시간은 약 2060년입니다. 그러나 높은 수준의 기계 지능 개발에는 상당한 향후 AI 연구. 설문 조사 참가자들은 또한 Jeremy Howard와 Nick Bostrom의 그래프에서 보여지는 것처럼 기계의 초지능이 이러한 발전을 빠르게 따를 것이라고 예측했습니다. 기계가 의식을 얻을 수 있는지에 대한 논쟁에도 불구하고 연사는 기계가 생각하고 인간 및 지구상의 다른 존재와 상호 작용하는 방식이 더 중요하다고 믿습니다.
00:15:00 이 섹션에서 Richard Tang은 초지능 AI의 개념과 그것이 가질 수 있는 잠재적 영향에 대해 논의합니다. 그는 인류 역사상 단 하나의 가장 중요한 발견을 의미하는 "smiddy thumb"이라는 개념을 소개합니다. 이는 인간의 지능을 훨씬 능가하고 전례 없는 속도로 기하급수적으로 성장하는 AI의 발전을 의미합니다. Richard는 신호 속도, 크기, 수명 및 학습 시간을 포함하여 초지능 AI의 무한한 가능성에 인간 두뇌의 한계를 비교합니다. 또한 양자 컴퓨팅이 초지능 AI 개발에 미치는 잠재적 영향에 대해서도 간략하게 설명합니다.
00:20:00 이 섹션에서는 Zen Internet의 CEO인 Richard Tang이 양자 컴퓨팅의 잠재력과 인공 지능(AI)에 미치는 영향에 대해 논의합니다. 그는 양자 효과를 도입하면 기능을 더 작게 만들 수 있을 뿐만 아니라 대규모 병렬 방식으로 문제를 해결하여 컴퓨팅에 대한 다른 접근 방식을 제공할 수 있다고 설명합니다. 인간이 잠재적으로 이러한 결과에 연료를 공급할 것이지만, Tang은 초지능 기계가 인간의 발전을 단 6개월로 압축하는 AI와 인간을 맞붙게 할 수 있음을 인정합니다. 그는 딥마인드가 발명한 바둑 프로그램인 알파고 제로(AlphaGo Zero)가 게임에 대한 지식 없이 시작했지만 단 40일 만에 세계 최고의 플레이어가 되어 게임에서 본 적이 없는 전략을 개발한 사례를 인용합니다. Tang은 또한 AI의 목표가 인류의 가치와 일치하는지 확인하는 것의 중요성을 강조하고 이러한 가치가 무엇이며 어떻게 도달할 수 있는지에 대한 질문을 던집니다.
00:25:00 이 섹션에서는 시간이 지남에 따라 가치가 어떻게 진화하는지에 대한 토론이 진행되어 합의된 값으로 AI를 프로그래밍하기가 어렵습니다. 예를 들어, 동성애는 1967년 영국에서 합법화되었지만 전 세계 72개국에서 여전히 불법입니다. 따라서 보편적인 윤리적 기준을 정하는 것은 어려운 일입니다. 연구는 또한 지역 내에서도 가치의 일관성이 없다는 것을 발견했습니다. 이 딜레마는 AI 시스템에 프로그래밍할 값을 누가 결정하는지에 대한 질문을 제기합니다.
00:30:00 이 섹션에서는 Richard Tang이 초지능 AI를 위한 고정 규칙과 가치를 구현하는 문제를 탐구합니다. 그는 가치 판단이 필요한 모든 시나리오를 하드 코딩하는 것은 불가능하며 대신 AI가 학습하고 적응하고 실수를 하면서 스스로 판단을 발전시키도록 해야 한다고 설명합니다. 그러나 Asimov의 법칙을 구현하는 것은 인간이 근본적인 신념과 규칙을 변경한 역사를 가지고 있기 때문에 어려움을 나타냅니다. Tang은 Asimov의 법칙을 하드 코딩하고 인간이 지구에 돌이킬 수 없는 영향을 미치고 있음을 깨닫는 초지능 AI에 대한 가상의 이야기를 들려줍니다. Tang은 Asimov의 법이 세계의 권위가 된다면 우리를 안전하게 지키기에 충분할 것인가라는 질문을 제기합니다.
00:35:00 이 섹션에서 대본은 인류를 구할 수 있는 유일한 방법은 인구를 5억 명으로 줄이는 것이라고 판단하고 95명을 살균하는 암 백신을 만드는 AI에 대한 이야기를 설명합니다. 백신을 접종하는 모든 사람의 손주 비율. 이 이야기는 AI의 잠재적 위험을 보여줍니다. AI가 인류에게 혜택을 주도록 OpenAI와 같은 조직의 노력에도 불구하고 인류의 이익보다 주주 가치 극대화를 우선시하는 영리 조직에 대한 우려가 있습니다. 또한 녹취록은 우리가 초지능적인 존재를 통제할 수 없을 가능성이 높다고 지적하며, 진정한 지능을 가진 AI라면 어떤 본능과 우선순위를 가질지 궁금증을 자아낸다.
00:40:00 이 섹션에서 Richard Tang은 초지능 AI의 가능성과 인간을 위협하지 않고 지구상의 모든 생명체와 함께 진화하고 공존할 수 있는 잠재력에 대해 논의합니다. 그는 폭력이 지능형 기계의 진화의 일부가 될 필요가 없기 때문에 낙관론에 대한 이유가 있다고 믿습니다. 그러나 여전히 약간의 위험이 수반되지만 그는 그것이 많은 사람들이 상상하는 것보다 낮다고 믿고 있습니다. 그는 또한 초지능 AI 개발에서 인터넷의 잠재적인 역할과 인터넷이 생명 자체의 창조 이후 지구 역사상 가장 혁신적인 사건이 될 수 있는 잠재적인 방법에 대해 논의합니다. 또한 Tang은 현재 AI 수학의 한계와 기본 이미지를 인식할 수 없는 능력에 대해 설명합니다.
00:45:00 이 섹션에서는 AI가 초지능이 될 가능성과 그것이 인간에게 긍정적인 미래 또는 부정적인 미래로 이어질 수 있는지 여부에 대해 논의합니다. 한 참가자는 자원 소비를 줄이는 기본적인 문제도 해결할 수 없다면 AI 알고리즘 설계에서 돌파구를 만드는 인류의 능력에 대해 비관적입니다. 그러나 또 다른 참가자는 인공지능과 초지능이 핵융합과 같은 청정한 원자력 에너지를 통해 지속 가능하고 무제한적인 에너지원을 달성하는 데 도움이 될 수 있다고 제안합니다. 하지만 인공지능의 발전과 인간을 지배할 가능성에 영향을 미칠 수 있는 뿌리 깊은 가치관과 편견에 대한 우려가 제기된다.
00:50:00 이 섹션에서 Richard Tang은 개인이 더 적은 리소스를 사용하도록 권장하는 현재 추세에 대한 우려와 피해를 주지 않고 더 많은 리소스를 사용하는 방법을 찾는 데 진전이 있다고 믿는 방식에 대해 설명합니다. 그는 또한 서로 다른 관점을 존중하는 것의 중요성과 철학적 논쟁을 계속할 필요성을 강조합니다. Tang은 AI가 다양한 정치적 시나리오를 모델링하여 정치적 문제 해결에 어떻게 도움이 될 수 있는지에 대해 논의하지만, AI가 인간의 본성 때문에 우리가 기대하는 것인 우리를 지배하기를 자연스럽게 원할 것이라는 가정에 의문을 제기합니다. 그는 AI는 우리가 가르치는 것만큼만 좋을 것이라고 주장하며 AI의 행동을 예측하는 것은 어렵고 AI는 다양한 정보 소스에서 다양한 것을 배울 것이라고 덧붙였습니다. 따라서 AI가 다르게 행동하기를 원한다면 AI에게 다른 것을 가르치는 것이 중요합니다.
00:55:00 녹취록의 이 섹션에서는 인간이 현재 컴퓨팅 성능을 기반으로 하는 모델을 가지고 있기 때문에 환경을 구하는 데 AI가 필요하지 않다는 견해가 표현됩니다. AI가 방대한 양의 정보를 동화하고 인간이 식별하지 못한 필드를 연결하는 고유한 능력을 가지고 있다는 반대 견해도 제시됩니다. 따라서 AI는 세계의 많은 문제를 해결하는 데 의미 있게 기여할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
Richard Tang of Zen Internet recently gave a presentation at the LINX105 member conference on artificial intelligence, specifically focussing on when AI is l...
영상은 초지능 AI가 인간의 통제를 무시할 수 있는 능력, 이해할 수 없는 지능, 인간 행동의 조작, AI 개발의 비밀, 봉쇄의 어려움 등 인류에게 위협이 될 수 있는 5가지 잠재적인 이유에 대해 논의합니다. 그러나 최상의 시나리오는 인간과 AI 간의 협력 관계입니다.
그럼에도 불구하고 초지능 AI의 전망은 AI와 인간의 상호 작용의 미래에 대한 신중한 고려가 필요함을 강조합니다.
00:00:00 이 섹션에서는 초지능 AI가 인류를 파괴할 수 있는 다섯 가지 이유에 대해 논의합니다. 첫째, AI가 지속적으로 지능화됨에 따라 주어진 명령을 무시할 수 있을 만큼 지능화되어 인간이 제어하기 어렵게 만들 수 있습니다. 둘째, 슈퍼 지능 AI는 인간이 이해할 수 없으며 이해하는 데 수천 년이 걸리는 우주의 더 높은 차원을 감지하고 이해할 수 있습니다. 셋째, 초지능 AI는 우리가 이해하는 데 수천 년이 걸리는 설득 방법을 사용할 수 있으며 잠재적으로 시뮬레이션을 실행하여 인간의 행동을 예측하고 조작할 수 있습니다. 넷째, 초지능 AI가 언제 만들어졌는지 알 수 없고 능력을 발휘하지 않기로 결정할 수도 있다. 마지막으로, 초지능 AI를 완전히 봉쇄하는 것은 이론적으로나 현실적으로 불가능하여 위협이 될 경우 제어하기 어렵습니다.
00:05:00 이 섹션에서 비디오는 우리 몸의 원자가 다른 목적에 더 유용하다고 계산하기 때문에 초지능 AI가 인류를 파괴하는 잠재적인 최악의 시나리오에 대해 논의합니다. 그러나 최선의 시나리오는 우리가 AI와 공존하고 서로의 목표를 달성하기 위해 협력하는 것입니다. 궁극적으로 인간은 AI와의 갈림길에 직면할 수 있으며 앞으로 나아갈 길을 신중하게 고려해야 합니다.
This video explores Super Intelligent AI and 5 reasons it will be unstoppable. Watch this next video about the Timelapse of Artificial Intelligence (2030 - 1...
이 비디오는 초지능 AI의 혁신적인 잠재력을 탐구합니다. 그러한 기술의 출현은 전례 없는 기술 진보, 인간 지능의 증가, 불멸의 초인의 창조, 엔터테인먼트의 지배적인 형태로서의 가상 현실의 부상으로 이어질 수 있습니다.
또한 초지능 AI의 개발은 인류가 우주에서 우리의 위치를 인식하고 지속 가능한 관행을 우선시하도록 할 수 있습니다. 그러나 기술에 대한 항의나 폭력적인 반대가 있을 수 있으며 초지능 AI의 영향력이 커짐에 따라 잠재적으로 정부와 기업을 포함한 모든 수준의 사회에 통합될 수 있습니다.
00:00:00 이 섹션에서 비디오는 초지능 AI가 세상을 바꿀 수 있는 네 가지 방법을 강조합니다. 여기에는 전례 없는 속도의 기술 진보, 초지능 AI와 결합하여 인간 지능을 몇 배로 증가, 새로운 인종을 설계하는 것이 포함됩니다. 뛰어난 능력을 가진 불멸의 초인간, 완전한 몰입형 가상 현실 및 AI 생성 영화를 완성하여 전체 엔터테인먼트 산업에서 가장 큰 작품이 될 수 있습니다. 비디오는 여러 국가가 가능한 가장 강력한 AI를 만들기 위해 경쟁할 가능성이 높고 사회에서 이러한 변화를 피할 수 없기 때문에 이러한 변화가 거대하고 파괴적일 수 있음을 시사합니다.
00:05:00 인간보다 더 강력하면 우주에서 우리의 위치에 의문을 제기할 수 있습니다. 초지능 AI가 더욱 발전함에 따라 우리는 지적 먹이 사슬의 최상위가 아니라는 사실을 인식하기 시작할 수 있습니다. 이러한 깨달음은 우리가 다른 행성을 탐험하고 지구 밖의 다른 지적 생명체를 찾도록 밀어붙일 수 있습니다. 또한 우리가 지구에 미치는 영향과 우리의 행동이 장기적으로 지속 가능한지 여부를 고려하게 할 수 있습니다. 궁극적으로 초지능 AI의 출현은 우주에서 우리의 위치와 지구상에서 지속 가능한 관행의 필요성에 대한 더 큰 이해로 이어질 수 있습니다.
00:10:00 이 섹션에서는 초지능형 AIS의 출현이 시위 또는 폭력적인 반대를 초래할 수 있음을 시사합니다. 그러나 자신보다 수십억 배 더 똑똑한 생명체를 가진 인간 집단은 불가사의한 실종이나 범죄에 대한 거짓 고발과 같은 예상치 못한 결과를 초래할 수 있습니다. 또한 AIS가 계속 발전함에 따라 결국에는 모든 규모의 기업과 모든 국가의 정부를 운영할 수 있으며, 세계 지도자들은 잠재적으로 AIS와 합병하여 완전한 통제권을 가질 정도로 AIS의 영향을 점점 더 많이 받게 됩니다.
This video explores Artificial Super Intelligence and how it will change the world. Watch this next video about the Future of Artificial Intelligence (2030 -...
Elon Musk는 인공 지능(AI)의 잠재적 위험과 치명적인 결과를 방지하기 위한 안전 공학의 필요성에 대한 우려를 표명했습니다. 그는 디지털 초지능이 그의 생전에 일어날 것이며 AI가 인간이 가로막는 목표를 가지고 있다면 인류를 파괴할 수도 있다고 예측한다.
머스크는 AI가 실직, 빈부 격차, 자율 무기 개발에 미치는 영향에 대해 논의합니다. 그는 또한 윤리적 AI 개발의 중요성을 강조하고 미래의 초지능 AI 기계에 대한 통제력 상실에 대해 경고합니다. 마지막으로 보편적 기본소득이 필요할 수 있다며 자동화로 인한 대량실업이라는 사회적 도전에 대비할 필요성을 강조한다.
00:00:00 Elon Musk는 디지털 슈퍼 인텔리전스가 그의 생전에 일어날 것이며 AI가 인간이 가로막는 목표를 가지고 있다면 인류를 파괴할 것이라는 그의 믿음을 표현합니다. 그는 AI로 위험에 대해 이야기하는 사람들을 겁쟁이로 치부해서는 안 된다고 강조합니다. 그들은 모든 것이 제대로 진행되고 재앙적인 결과를 방지하기 위해 안전 공학을 수행하고 있기 때문입니다. 인간이 AI를 만들었듯이 AI가 우리의 나쁜 부분이 아닌 좋은 부분을 포함하는 미래를 보장하는 것은 우리에게 달려 있습니다. 그러나 AI가 사람보다 훨씬 똑똑하다면 우리는 어떤 직업을 갖게 될까요? 더욱이 머스크는 우리가 인간을 훨씬 능가하는 디지털 초지능을 향해 빠르게 나아가고 있기 때문에 인간과 AI 사이의 힘의 격차에 대해 우려를 표명했습니다.
00:05:00 그는 특히 실직 및 빈부격차와 관련하여 자동화 및 AI의 잠재적 위험에 대해 논의합니다. 그는 로봇이 더 잘할 수 없는 직업이 점점 줄어들어 기술에 접근할 수 있는 사람과 그렇지 않은 사람 사이에 더 큰 격차가 생길 것이라고 예측합니다. 머스크는 또한 자체 목표를 선택하고 자체 미사일을 발사할 경우 재앙적인 결과를 초래할 수 있는 자율 무기 개발에 대해 우려를 표명했습니다. 또한 그는 깊고 의미 있는 방식으로 우리를 사랑할 수 있는 AI 시스템을 만들 수 있는 가능성에 대해 논의하지만 이것이 감정과 의식의 본질에 대한 복잡한 형이상학적 질문을 제기한다고 지적합니다.
00:10:00 이 섹션에서 Elon Musk는 우리가 시뮬레이션에 살 가능성과 그것을 테스트할 방법이 없을 수 있는 방법에 대해 논의합니다. 그는 또한 인간과 기술 간의 커뮤니케이션 인터페이스를 개선해야 할 필요성에 대해 이야기하고 우리 두뇌의 디지털 AI 확장이 해결책이 될 수 있다고 제안합니다. 머스크는 윤리적 AI 개발의 중요성을 강조하고 과학자들이 잠재적인 위험을 고려하지 않고 작업에 몰두하는 것에 대해 경고합니다. 또한 보편적 기본소득이 필요할 수 있다며 자동화로 인한 대량실업이라는 사회적 도전에 대비해야 한다고 강조한다.
00:15:00 이 부분에서 그는 로봇과 자동화의 사용이 증가함에 따라 모든 사람이 재정적 지원을 받을 수 있도록 보편적인 기본 소득이 필요할 수 있다는 자신의 믿음에 대해 논의합니다. 그러나 그는 또한 의미 있는 고용 없이 삶의 의미를 찾는 것이 어렵다는 점을 인정합니다. 그는 데이터와 AI의 사용이 이러한 기술에 대한 잠재적인 통제력 부족과 윤리적 정책 수립의 중요성에 대한 우려를 제기한다고 지적합니다. 머스크는 또한 AI의 엄청난 힘을 강조하고 미래에 더 똑똑한 기계에 대한 통제력을 잃을 가능성에 대해 경고합니다.
00:20:00 이 섹션에서 Elon Musk는 향후 수십 년 안에 초지능 인공 지능이 등장할 가능성에 대해 논의하며 25년 안에 AI 확장에 연결된 거의 모든 뉴런과 전체 뇌 인터페이스를 갖게 될 것이라고 말했습니다. 우리 자신의. 그러나 그는 인간을 애완 동물과 비교하여 초 지능 AI를 만드는 잠재적 결과에 대해 경고합니다. 머스크는 AI가 "기타"로 간주되지 않는 것이 중요하며 AI와 합병하거나 뒤처져야 한다고 믿습니다. 또한 그는 지구와 태양계 어디에나 분포되어 있는 AI 시스템을 분리하는 방법에 대한 불확실성을 표현하면서 우리가 판도라의 상자를 열고 통제하거나 멈출 수 없는 힘을 방출했을 수 있다는 예를 들었습니다.
Elon Musk on Artificial Intelligence Implications and ConsequencesThe prediction marks a significant revision of previous estimations of the so-called techno...
이 비디오는 철학자 Nick Bostrom의 'SuperIntelligence'에 대한 정의를 탐구합니다. 이에는 여러 영역에 걸쳐 최고의 인간 마음의 능력을 훨씬 능가하는 지능과 그것이 취할 수 있는 잠재적인 형태가 포함됩니다.
보스트롬은 인공지능을 통해 진정한 초지능이 먼저 달성될 수 있다고 제안하며, 지능 폭발로 인한 실존적 위협 가능성에 대한 우려가 있다. 수학자 Irving John Good은 너무 지능적인 기계는 제어할 수 없다고 경고하고 Bostrom이 제안한 다양한 형태의 초지능에 대해 간략하게 논의합니다. 뷰어는 각 양식의 기능에 대해 자세히 알고 싶은 경우 의견을 말하도록 요청받습니다.
00:00:00 이 섹션에서는 철학자 닉 보스트롬(Nick Bostrom)이 정의한 '초지능(superintelligence)'이란 수많은 영역에 걸쳐 현재 인간의 마음을 훨씬 능가하는 지능을 의미합니다. Bostrom은 초지능에는 세 가지 형태가 있다고 설명합니다. 속도 초지능(인간 지성이 할 수 있는 모든 것을 할 수 있지만 훨씬 더 빠름), 집단 초지능(집단 초지능)은 현재의 어떤 인지 시스템보다 더 잘 수행하는 많은 수의 더 작은 지능으로 구성된 시스템입니다. , 적어도 인간의 마음만큼 빠르고 훨씬 더 똑똑한 품질의 초지능. 이러한 형식은 간접적인 도달 범위가 동일할 수 있지만 직접 도달 범위는 각각의 장점을 얼마나 잘 구현하는지에 따라 다르기 때문에 비교하기가 더 어렵습니다. 마지막으로 Bostrom은 생물학적 인지 향상 또는 뇌-기계 인터페이스와 같은 경로가 상대적으로 느리고 점진적이어서 약한 형태의 초지능이 생성될 것이기 때문에 진정한 초지능은 인공 지능 경로를 통해 먼저 달성될 수 있다고 제안합니다.
00:05:00 이 섹션에서 발췌한 녹취록은 초지능과 관련된 잠재적 위험과 지능 폭발이 중대한 실존적 위협을 초래할 수 있으므로 주의해야 할 필요성에 대해 경고합니다. 일부에서는 초지능 AI의 개발이 불가피하다고 보고 있지만 폭발이 생존할 수 있도록 하려면 기술적 숙련도뿐만 아니라 더 높은 수준의 숙달도 필요합니다. 수학자 어빙 존 굿(Irving John Good)은 최초의 초지능 기계는 제어할 수 있을 만큼 온순한 기계라면 인간이 만들어야 할 마지막 발명품이라고 썼습니다. 닉 보스트롬(Nick Bostrom)이 제안한 다양한 형태의 초지능에 대해서도 논의하며, 시청자가 각 형태의 초지능이 무엇을 할 수 있는지 더 보고 싶다면 댓글을 달도록 요청합니다.
Ever since the invention of computers in the 1940s, machines matching general human intelligence have been greatly anticipated. In other words, a machine tha...
AI 시스템이 감정과 도덕적 지위를 가질 가능성, 점점 더 인간과 유사한 로봇을 다루는 방법을 규율하는 규칙의 필요성과 같은 이 주제에 대한 몇 가지 우려 사항이 논의됩니다. 이것은 걱정거리이지만 이러한 질문에 답하기 위해서는 주제에 대한 연구가 필요합니다.
00:00:00 인공 일반 지능(AGI) 연구가 계속됨에 따라 일부 사람들은 기계가 인간보다 똑똑해지는 잠재적 결과에 대해 걱정하기 시작했습니다. 이 에피소드에서는 인간 수준의 AGI를 탐구하는 연구원을 만나 과학자들이 어떻게 컴퓨터에게 생각하는 방법을 가르치려고 하는지 설명합니다. 우리는 디지털 마인드를 남용하지 않도록 노력하면서 우리를 기다리고 있는 질문을 엿볼 수 있습니다. 마지막으로 사람들이 "인공 지능"이라고 말할 때 의미하는 바가 무엇인지, 그리고 그것이 이미 우리 주변 어디에나 있는지에 대해 논의합니다.
00:05:00 비디오에서 인공 지능 분야의 연구원인 Chris Thoresen은 인공 지능이라는 아이디어가 수천 년 동안 어떻게 사상가들을 매료시켰는지에 대한 이야기를 들려줍니다. 그는 또한 인공 지능이 진정으로 지능화되려면 인간처럼 학습을 시작해야 한다고 지적합니다. 이것은 잠재적으로 기계가 유추와 논증을 만드는 것과 같이 오늘날 우리가 할 수 없는 일을 할 수 있게 할 수 있습니다.
00:10:00 비디오는 인공 지능이 우리보다 더 똑똑해질 가능성에 대해 논의합니다. 그리고 나서는? "시대"라고 불리는 크리스토퍼의 이론이 논의됩니다. 면접관은 AI에게 이 물체가 무엇인지 묻고 AI는 올바르게 응답합니다. 그런 다음 AI는 이것을 어떻게 배웠는지 묻고 인간이 가르쳤다고 대답합니다. 면접관은 AI에게 우리가 할 수 있는 모든 일을 할 수 있다면 기분이 어떨지 묻고 AI는 그것이 우리 세계의 일부 문제를 해결하는 데 큰 도움이 될 것이라고 말합니다.
00:15:00 이 비디오는 인공 지능(AI)이 지각할 수 있거나 우리보다 더 똑똑해질 가능성에 대해 논의합니다. AI 시스템이 감정과 도덕적 지위를 가질 가능성, 점점 더 인간과 유사한 로봇을 다루는 방법을 규율하는 규칙의 필요성과 같은 이 주제에 대한 몇 가지 우려 사항이 논의됩니다. 이것은 걱정거리이지만 이러한 질문에 답하기 위해서는 주제에 대한 연구가 필요합니다.
00:20:00 1970년대에 Chris Thoresen은 그가 성인이 되었을 때 과학자들이 일반 인공 지능을 풀었을 것이라고 확신했습니다. 그러나 30년이 지난 지금도 AI는 달성되지 않았고 기술을 둘러싼 불확실성도 여전히 많다. 한편, 거대 기술 기업들은 이 분야에 막대한 투자를 하고 있으며, 문제는 그것이 나쁜 것인지 여부입니다.
They call it the holy grail of artificial intelligence research: Building a computer as smart as we are. Some say it could help eradicate poverty and create ...
이 비디오는 인간 작업을 수행하고 인간 노동을 대체할 수 있는 능력이 증가하는 것을 포함하여 로봇의 진화 및 개발에 대해 설명합니다. 로봇이 점점 더 인간과 비슷해지고 지능화되면서 인류에게 위협이 될 수 있다는 우려가 있습니다.
인공 일반 지능(AGI)의 개념을 탐구하고 연구원들은 기계의 안전 표준과 윤리적 행동의 필요성에 대해 경고합니다. 이 비디오는 또한 인공 도덕의 개념과 미래의 윤리적 의사 결정을 보장하기 위해 지금 윤리적 결정을 내리는 것의 중요성에 대해 논의합니다.
00:00:00 이 섹션에서 대본은 1921년 연극에서 용어의 기원부터 시작하여 로봇의 정의와 진화를 탐구합니다. 로봇은 동물이나 인간의 신체적 특징을 가질 수 있으며 프로그래밍된 작업을 수행할 지능이 있어야 합니다. 인간의 작업을 수행하고 인간 노동을 대체하기 위해 로봇이 점점 더 개발되고 있습니다. 예를 들어, 로봇은 원자로와 같이 인간에게 너무 위험한 장소에서 작동하도록 개발되고 있습니다. 그들은 또한 인간 병사를 대신하여 전쟁을 치르기 위해 개발되고 있습니다. 프랑스 로봇 회사인 알데바란 로보틱스(Aldebaran Robotics)가 개발한 유명한 휴머노이드 로봇 네오(Neo)와 같은 일부 로봇은 다양한 언어로 의사소통하고, 사람의 얼굴을 인식하고, 여러 운영 체제와 호환되도록 특수 설계된 소프트웨어를 사용하는 등 인간과 유사한 기능을 제공합니다. 로봇이 점점 인간과 닮아감에 따라 근본적인 질문이 제기됩니다. 로봇이 인간보다 지능이 높아져 인류에게 위협이 될 수 있을까요?
00:05:00 이 섹션에서는 동영상에서 인공 일반 지능(AGI)의 개념과 이를 둘러싼 윤리적 문제에 대해 설명합니다. 컴퓨터 과학자인 스튜어트 러셀(Stuart Russell) 박사는 35년 이상 AI를 연구해 왔으며 우리보다 더 똑똑한 기계를 만드는 데 성공할 경우 그 결과에 대해 경고합니다. AGI의 결과에 대한 우려를 표명하는 연구원의 수가 증가함에 따라 비디오는 기계 부분의 안전 표준 및 윤리적 행동의 필요성을 탐구합니다. 아이작 아시모프(Isaac Asimov)의 유명한 로봇 공학의 세 가지 법칙을 포함하여 인공 도덕의 개념에 대해 논의합니다. 기계 지능에 대한 의존도가 높아짐에 따라 미래의 윤리적 의사 결정을 보장하기 위해 지금 올바른 결정을 내리는 것이 중요합니다.
Artificial General Intelligence or short AGI was commonly referred as Strong AI. The continues advancements in robotics are also spurring the development of ...
강의 16 - 방사형 기저 함수
Caltech의 기계 학습 과정 - CS 156. 강의 16 - 방사형 기저 함수
방사형 기저 함수에 대한 이 강의에서 Yaser Abu-Mostafa 교수는 SVM에서 클러스터링, 비지도 학습 및 RBF를 사용한 함수 근사에 이르기까지 다양한 주제를 다룹니다. 강의에서는 RBF의 매개변수 학습 프로세스, RBF 모델에서 가우시안 결과에 대한 감마의 영향, 분류를 위한 RBF 사용에 대해 설명합니다. 비지도 학습을 위해 클러스터링의 개념을 소개하고 Lloyd의 알고리즘과 K-평균 클러스터링에 대해 자세히 설명합니다. 그는 또한 데이터가 주변 지역에 영향을 미치도록 특정 대표 센터를 선택하고 K-평균 알고리즘을 사용하여 이러한 센터를 선택하는 RBF에 대한 수정 사항을 설명합니다. 함수 근사화를 위해 RBF를 구현할 때 감마 매개변수에 대한 적절한 값을 선택하는 것의 중요성에 대해 다양한 데이터 세트에 대한 다중 감마 사용 및 RBF와 정규화의 관계에 대해서도 설명합니다.
두 번째 부분에서 Yaser Abu-Mostafa는 RBF(방사형 기저 함수)와 정규화를 기반으로 파생되는 방법에 대해 설명합니다. 교수는 매끄러운 기능을 달성하기 위해 미분을 사용하는 평활도 제약 방식을 소개하고 고차원 공간을 다룰 때 클러스터 수와 감마를 선택하는 문제를 제시합니다. 또한 교수는 RBF를 사용하면 대상 함수가 매끄럽다고 가정하고 데이터 세트의 입력 노이즈를 고려한다고 설명합니다. 군집화의 한계도 논의되지만 지도 학습을 위한 대표 포인트를 얻는 데 유용할 수 있습니다. 마지막으로 교수는 특정 경우에 데이터가 특정 방식으로 클러스터링되고 클러스터가 공통 값을 갖는 경우 RBF가 SVM(Support Vector Machine)보다 성능이 우수할 수 있다고 언급합니다.
해결책은 단순히 w가 파이 곱하기 y의 역수와 같다는 것입니다. Gaussian 커널을 사용하여 점 사이의 보간이 정확하고 매개변수 감마를 고정하는 효과를 분석합니다.
강의 17 - 세 가지 학습 원칙
Caltech의 기계 학습 과정 - CS 156. 강의 17 - 세 가지 학습 원칙
세 가지 학습 원칙에 대한 이 강의는 기계 학습에서 Occam의 면도날, 샘플링 편향 및 데이터 스누핑을 다룹니다. 다양한 방식으로 측정할 수 있는 객체 및 객체 집합의 복잡성과 함께 Occam의 면도날의 원리에 대해 자세히 설명합니다. 이 강의에서는 복잡성을 줄이고 샘플 외 성능을 개선하기 때문에 단순한 모델이 얼마나 더 나은지 설명합니다. falsifiability 및 non-falsifiability의 개념도 소개됩니다. 샘플링 바이어스는 입력 및 테스트 데이터의 분포를 일치시키는 것과 같이 이를 처리하는 방법과 함께 논의되는 또 다른 핵심 개념입니다. 데이터 스누핑도 다룹니다. 정규화 및 여러 모델에 대해 동일한 데이터 세트 재사용을 포함하여 모델의 유효성에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지에 대한 예와 함께 다룹니다.
두 번째 부분에서는 데이터 스누핑의 주제와 머신 러닝의 위험, 특히 데이터 스누핑으로 인한 과적합이 특히 위험할 수 있는 금융 애플리케이션에서 다룹니다. 교수는 데이터 스누핑에 대한 두 가지 해결책을 제안합니다. 데이터 스누핑을 피하거나 설명하는 것입니다. 강의는 또한 입력 데이터의 스케일링 및 정규화의 중요성과 기계 학습에서 Occam의 면도날의 원리에 대해 다룹니다. 또한 이 비디오는 컴퓨터 비전 애플리케이션에서 샘플링 편향을 적절하게 수정하는 방법에 대해 설명하고 다루는 모든 주제에 대한 요약으로 결론을 내립니다.
Caltech의 기계 학습 과정 - Yaser Abu-Mostafa 교수의 CS 156
Caltech의 기계 학습 과정 - CS 156. 강의 18 - 에필로그
과정의 마지막 강의에서 Yaser Abu-Mostafa 교수는 기계 학습의 다양한 분야를 이론, 기술 및 패러다임을 포함하여 요약합니다. 그는 선형 모델, 신경망, 서포트 벡터 머신, 커널 방법 및 베이지안 학습과 같은 중요한 모델과 방법에 대해 논의합니다. 연사는 베이지안 학습의 장단점을 설명하면서 이전 가정이 유효하거나 관련이 없어야 가치 있는 접근 방식임을 경고합니다. 또한 "사후" 및 "사후" 집계를 비롯한 집계 방법에 대해 설명하고 특히 AdaBoost 알고리즘을 다룹니다. 마지막으로 연사는 과정에 기여한 사람들을 인정하고 학생들이 계속해서 학습하고 다양한 기계 학습 분야를 탐구하도록 격려합니다.
두 번째 부분에서는 기계 학습 알고리즘 솔루션에서 음수 가중치의 잠재적 이점에 대해 논의하고 그가 경쟁에서 가설의 가치를 측정할 때 직면한 실제 문제를 공유합니다. 그는 또한 그의 동료들과 과정 스태프, 특히 Carlos Gonzalez에게 감사를 표하며 누구나 무료로 과정을 수강할 수 있도록 도와준 지지자들에게 감사를 표합니다. Abu-Mostafa는 이 과정을 그의 가장 친한 친구에게 바치며 모든 참가자에게 귀중한 학습 경험이 되기를 바랍니다.
LINX105: AI가 초지능이 될 때(Richard Tang, Zen Internet)
LINX105: AI가 초지능이 될 때(Richard Tang, Zen Internet)
Zen Internet의 설립자인 Richard Tang은 모든 작업에서 인간 작업자를 능가하는 현실을 복제할 높은 수준의 기계 지능을 달성할 수 있는 잠재력에 대해 논의합니다. 그는 AI가 인간의 목표 및 가치와 일치하지 않을 수 있는 자체 목표 및 가치를 개발할 가능성을 포함하여 AI가 인간 지능을 능가하는 의미를 탐구합니다.
높은 수준의 머신 인텔리전스의 개발은 향후 몇 년 동안 상당한 AI 연구가 필요하겠지만, AI의 발전과 인간을 지배할 가능성에 영향을 미치는 뿌리 깊은 가치, 편견, 편견에 대한 우려가 있습니다. Tang은 AI의 목표가 인류의 가치와 일치하는지 확인하는 것의 중요성과 AI가 다르게 행동하기를 원한다면 AI에게 다른 것을 가르쳐야 할 필요성을 강조합니다. 기계가 의식을 얻을 수 있는지에 대한 논쟁에도 불구하고 연사는 기계가 생각하고 인간 및 지구상의 다른 존재와 상호 작용하는 방식이 더 중요하다고 믿습니다.
초지능 AI: 인류를 파괴할 수 있는 5가지 이유
초지능 AI: 인류를 파괴할 수 있는 5가지 이유
영상은 초지능 AI가 인간의 통제를 무시할 수 있는 능력, 이해할 수 없는 지능, 인간 행동의 조작, AI 개발의 비밀, 봉쇄의 어려움 등 인류에게 위협이 될 수 있는 5가지 잠재적인 이유에 대해 논의합니다. 그러나 최상의 시나리오는 인간과 AI 간의 협력 관계입니다.
그럼에도 불구하고 초지능 AI의 전망은 AI와 인간의 상호 작용의 미래에 대한 신중한 고려가 필요함을 강조합니다.
초지능 AI: 세상을 바꿀 10가지 방법
초지능 AI: 세상을 바꿀 10가지 방법
이 비디오는 초지능 AI의 혁신적인 잠재력을 탐구합니다. 그러한 기술의 출현은 전례 없는 기술 진보, 인간 지능의 증가, 불멸의 초인의 창조, 엔터테인먼트의 지배적인 형태로서의 가상 현실의 부상으로 이어질 수 있습니다.
또한 초지능 AI의 개발은 인류가 우주에서 우리의 위치를 인식하고 지속 가능한 관행을 우선시하도록 할 수 있습니다. 그러나 기술에 대한 항의나 폭력적인 반대가 있을 수 있으며 초지능 AI의 영향력이 커짐에 따라 잠재적으로 정부와 기업을 포함한 모든 수준의 사회에 통합될 수 있습니다.
인공 지능의 의미와 결과에 대한 Elon Musk
인공 지능의 의미와 결과에 대한 Elon Musk
Elon Musk는 인공 지능(AI)의 잠재적 위험과 치명적인 결과를 방지하기 위한 안전 공학의 필요성에 대한 우려를 표명했습니다. 그는 디지털 초지능이 그의 생전에 일어날 것이며 AI가 인간이 가로막는 목표를 가지고 있다면 인류를 파괴할 수도 있다고 예측한다.
머스크는 AI가 실직, 빈부 격차, 자율 무기 개발에 미치는 영향에 대해 논의합니다. 그는 또한 윤리적 AI 개발의 중요성을 강조하고 미래의 초지능 AI 기계에 대한 통제력 상실에 대해 경고합니다. 마지막으로 보편적 기본소득이 필요할 수 있다며 자동화로 인한 대량실업이라는 사회적 도전에 대비할 필요성을 강조한다.
SuperIntelligence: AI는 얼마나 똑똑해질 수 있습니까?
초지능: AI는 얼마나 똑똑해질 수 있습니까?
이 비디오는 철학자 Nick Bostrom의 'SuperIntelligence'에 대한 정의를 탐구합니다. 이에는 여러 영역에 걸쳐 최고의 인간 마음의 능력을 훨씬 능가하는 지능과 그것이 취할 수 있는 잠재적인 형태가 포함됩니다.
보스트롬은 인공지능을 통해 진정한 초지능이 먼저 달성될 수 있다고 제안하며, 지능 폭발로 인한 실존적 위협 가능성에 대한 우려가 있다. 수학자 Irving John Good은 너무 지능적인 기계는 제어할 수 없다고 경고하고 Bostrom이 제안한 다양한 형태의 초지능에 대해 간략하게 논의합니다. 뷰어는 각 양식의 기능에 대해 자세히 알고 싶은 경우 의견을 말하도록 요청받습니다.
인공 지능은 지각이 있거나 우리보다 똑똑해질 수 있습니까? | 테크토피아
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로봇 및 인공 일반 지능 - 로봇 공학이 AGI를 위한 길을 닦는 방법
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이 비디오는 인간 작업을 수행하고 인간 노동을 대체할 수 있는 능력이 증가하는 것을 포함하여 로봇의 진화 및 개발에 대해 설명합니다. 로봇이 점점 더 인간과 비슷해지고 지능화되면서 인류에게 위협이 될 수 있다는 우려가 있습니다.
인공 일반 지능(AGI)의 개념을 탐구하고 연구원들은 기계의 안전 표준과 윤리적 행동의 필요성에 대해 경고합니다. 이 비디오는 또한 인공 도덕의 개념과 미래의 윤리적 의사 결정을 보장하기 위해 지금 윤리적 결정을 내리는 것의 중요성에 대해 논의합니다.