In the previous section, we discussed search and its application where there is perfect information – such as in games like chess. However, in the real world things are rarely so clear cut.
Instead of perfect information, there is a host of unknown possibilities, ranging from missing information to deliberate deception.
지난 시간에는 완전정보 게임일 때 검색과 응용방법에 대해 설명했습니다. 완전정보 게임의 대표적인 예시로는 체스와 같은 게임을 생각해볼 수 있겠네요. 하지만 우리가 사는 실제 세계에서는 모든 정보가 공개되어 있지는 않습니다. 실제로 완전정보 게임은 드문 대신, 예상하기 어려운 여러 가능성이 존재합니다. 특정한 정보 자체가 누락되는 경우도 있지만, 의도적으로 잘못된 정보를 제공하기도 합니다.
Take a self-driving car for example — you can set the goal to get from A to B in an efficient and safe manner that follows all laws. But what happens if the traffic gets worse than expected, maybe because of an accident ahead? Sudden bad weather? Random events like a ball bouncing in the street, or a piece of trash flying straight into the car’s camera?
자율주행차를 한 번 생각해봅시다. 자율주행 자동차가 A부터 B까지 빠르고 안전하게 이동하는 것을 목표로 삼는다고 생각해보죠. 물론 모든 법규는 다 지켜야 합니다. 그런데 만약 평소에 비해 교통상황이 악화되면 어떨까요? 예를 들어 바로 앞에서 교통사고가 일어났다고 가정해봅시다. 갑자기 날씨가 안 좋아질 수도 있구요. 길거리에 뜬금없이 공이 나타나서 이리저리 튀어다닐 수도 있구요. 자율주행차의 눈이라고 할 수 있는 카메라 앞에 쓰레기가 나뒹굴 수도 있겠습니다.
A self-driving car needs to use a variety of sensors, including sonar-like ones and cameras, to detect where it is and what is around it. These sensors are never perfect as the data from the sensors always includes some errors and inaccuracies called “noise”. It is very common then that one sensor indicates that the road ahead turns left, but another sensor indicates the opposite direction. This needs to be resolved without always stopping the car in case of even a slightest amount of noise.
자율주행차는 정상적으로 운전하기 위하여 여러 가지의 센서가 필요합니다. 음파 탐지기나 카메라 같은 센서는 자동차가 어디에 있고 주위에 무엇이 돌아다니는지 인지하도록 도와줍니다. 이 센서들이 완벽할 수는 없을 것입니다. 왜냐면 센서들이 수집하는 데이터는 보통 노이즈, 즉 잘못된 오류 데이터가 끼기 마련이지요. 어떤 센서는 앞에 놓인 길이 좌회전을 하도록 안내한다고 인지하는데, 갑자기 또 다른 센서는 꼭 우회전을 해야 한다고 판단하기도 합니다. 이러한 상황이 생각보다 흔합니다. 조그마한 노이즈 때문에 운전 자체를 멈출 생각이 아니라면 센서 간의 충돌 문제는 반드시 해결되어야 합니다.
One of the reasons why modern AI methods actually work in real-world problems – as opposed to most of the earlier “good old-fashioned" methods in the 1960-1980s – is their ability to deal with uncertainty.
최신 AI 기법이 실제 환경에서 돌아가는 가장 중요한 이유 중 하나는 불확실성을 다룰 수 있기 때문입니다. 이는 과거 1960년대에서 1980년대까지 사용되었던 고전적 모델과 비교를 이룬다고 할 수 있겠네요.
Note
The history of AI has seen various competing paradigms for handling uncertain and imprecise information. For example, you may have heard of fuzzy logic. Fuzzy logic was for a while a contender for the best approach to handle uncertain and imprecise information and used in many customer-applications such as washing machines where the machine could detect the dirtiness (a matter of degrees, not only dirty or clean) and adjust the program accordingly. However, probability has turned out to be the best approach for reasoning under uncertainty, and almost all current AI applications are based, to at least some degree, on probabilities.
그 동안 사람들은 ‘불확실성'을 어떻게 다뤄왔나요?
AI의 역사는 불확실하고 명확하지 않은 정보를 다루는 서로 다른 방식들이 경쟁해왔다고 말할 수 있습니다. 퍼지 논리(Fuzzy logic)을 예시로 생각해볼게요. (주: 퍼지 논리는 0과 1, 참과 거짓이라는 이분법적 결과가 있는 것이 아니고 특정한 결과에 대한 정도를 나타냅니다.) 사람들은 한 동안 퍼지 논리야 말로 확실하지 않고 불명확한 정보를 다루는 데 가장 좋은 방법이라고 생각했습니다. 퍼지 논리야 말로 기계가 실제 세계에서 동작하는 현상을 이해하고 활용할 수 있다고 보았죠. 세탁기가 그저 깨끗하다, 더럽다의 이분법적 판단 수준을 넘어서 얼마나 깨끗한지, 더러운지를 판단해서 세탁의 정도를 조절할 수 있을 것이라는 기대죠.
그런데 요즘에는 확률에 기반한 접근이 불확실한 문제를 해결할 수 있는 최적의 접근방식이라는 것이 밝혀지고 있습니다. 그래서 요즘 등장하는 웬만한 AI 활용사례는 어떤 방식으로든 확률론적 접근방식을 취합니다.
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)
We are perhaps most familiar with applications of probability in games: what are the chances of getting three of a kind in poker (about 1 in 47), what are the chances of winning in the lottery (very small), and so on. However, far more importantly, probability can also be used to quantify and compare risks in everyday life: what are the chances of crashing your car if you exceed the speed limit, what are the chances that the interest rates on your mortgage will go up by five percentage points within the next five years, or what are the chances that AI will automate particular tasks such as detecting fractured bones in X-ray images or waiting tables in a restaurant.
보통 게임에서 확률 이야기가 많이 나오고는 하죠. 포커 게임에서 같은 숫자가 적힌 카드 3장이 동시에 나오는 확률을 생각해본다던지 (한 1/47 정도 된다고 합니다) 아니면 로또에서 당첨될 확률을 구한다던지 (거의 그럴 일 없겠지만..) 말입니다. 사실 제일 중요한 것은 확률은 일상생활의 다양한 위기상황을 숫자로 나타내서 서로 비교할 수 있도록 해준다는 사실입니다. 만약 과속을 했을 때 내 차가 고장날 확률은 얼마나 되는가, 내 담보대출의 이자율이 5년 내로 5%를 상회할 가능성은 얼마나 되는가, AI가 X-ray 촬영이나 레스토랑 예약 관리와 같은 특정한 업무를 대체할 확률이 얼마나 되는 가.. 같은 것을 생각해볼 수 있죠.
Note