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선진국도 검찰조사를 받으면 자살자가 늘어나는 지 궁금하다.
왜 한국은 검찰조사를 받으면 조사받는 사람들이 자살자가 늘어나는 가?
또 검찰은 검찰조사를 받으면서 죽은 사람이 처음이 아니라
너무 많아서 조사받는 사람의 죽음에 무감각해진 것일까?
검찰에서는 조사받은 사람이 자살하는 것을 당연하게 생각하는 것은 아닌지 궁금하다.
자살자를 처음보면 많은 생각과 겁도 나겠지만
지금 처럼 한달 새 3명이 자살하면 검찰은 조사자의 죽음에 무감가해 지겠다.
검찰의 조사나 수사기법이 바뀌어야 한다.
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정확히 위반자를 찾아서 과태료를 물리는 것 보다는, 이미지가 아주 선명하지 않더라도 이렇게 위반 장면을 공개하면, 위반한 본인은 인지할 것이고, 그의 가족이나 친구들도 어느 정도 알아차릴 가능성이 있으므로, 위반자의 심리나 평판에 압박을 가하는 효과가 있지 않을까 합니다...
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이번에도 78수가 묘수라는~
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바둑은 원자(요소, 특징)를 지정하기 쉽고(바둑돌이니깐) 대신 수의 변화가 큰 문제라 현 인공지능 기술의 관점에서는 쉬운 문제에 해당합니다. 강화학습이 사람에게는 쉬운 2d 게임을 풀기 어려워 하는게 이를 방증합니다.
즉 인공지능 기술의 핵심 과제가 대상을 가리키는 문제라는 겁니다. 어른 사람이 대상을 가리킬 때 맥락을 잊고도 잘만 가리키니깐 인공지능도 그럴 것이라고 생각하고 접근했다가 일이 꼬여버리는게 현시창.
사건의 중심이 맥락에 있는가 요소에 있는가의 문제를 심각하게 다루지 않으므로 갈 길이 먼 게 사실. 하지만 이 점만 해결되면 터미네이터 정도는 우습죠.
근데 구조론에서 매번 느끼다시피 이게 그렇게 간단한 문제가 아닙니다. 인공지능은 여전히 제논의 역설을 이해하지 못하는 겁니다. 그게 그것일 때는 그것인 사전 절차가 있는데 그걸 당연하다고 여기므로 그게 바뀌면 그것이 아니게 되는 상황 말이죠.
즉 인공지능 기술의 핵심 과제가 대상을 가리키는 문제라는 겁니다. 어른 사람이 대상을 가리킬 때 맥락을 잊고도 잘만 가리키니깐 인공지능도 그럴 것이라고 생각하고 접근했다가 일이 꼬여버리는게 현시창.
사건의 중심이 맥락에 있는가 요소에 있는가의 문제를 심각하게 다루지 않으므로 갈 길이 먼 게 사실. 하지만 이 점만 해결되면 터미네이터 정도는 우습죠.
근데 구조론에서 매번 느끼다시피 이게 그렇게 간단한 문제가 아닙니다. 인공지능은 여전히 제논의 역설을 이해하지 못하는 겁니다. 그게 그것일 때는 그것인 사전 절차가 있는데 그걸 당연하다고 여기므로 그게 바뀌면 그것이 아니게 되는 상황 말이죠.
비전문가는 오해할 수 있는데, AI가 AI를 가르친다는 개념은 그런게 아닙니다. Transfer learning(전이학습)은 선생님이 학생을 가르치는 게 아니라 나의 특정 영역(자전거)에서 완성된 지식을 유사한 다른 영역(오토바이)의 지식 습득에 써먹어보자는 개념입니다. 기자들의 워딩은 워딩일 뿐입니다. 낚이면 안 됩니다.
기사 본문에 나오는 라벨링(이름붙이기)도 오해되기 쉬운데요, 이름을 붙인다기보다는 이름으로 규정된 카테고리로 대상(이미지, 텍스트)을 분류하는 것을 말합니다. 이는 인간의 "분류지식"을 컴퓨터가 인지할 수 있는 정보(이미지나 텍스트) 지식으로 복제하는 것입니다.