매뉴얼의 가치

RTFM, FTFM by deulpul

큰 사고를 보면서 가슴 아파하는 사람들은, 자신이 매뉴얼을 읽고 따르는 종류의 인간인지를 점검해 볼 만하다. 사고에 책임이 있는 사람들이 서서히 드러나면, 이들을 공공의 적으로 몰아세우기는 어렵지 않을 것이다. 그러나 흔히 매뉴얼을 무시하고 원칙보다 융통성을 택한다는 점에서 볼 때, 이들과 우리 자신은 큰 차이가 없다. 다만 우리는 그동안 사고가 나지 않을 정도로 운이 좋았을 뿐이다.

폐부를 찌르는 들풀씨의 명문이다. 본인이 원칙대로 해야 한다고 우기면 이런 융통성 없는 사람같으니 스러운 눈빛을 보내는 사람 많았지… ㅎㅎㅎ 흔히 말하는 FM(필드 매뉴얼)대로 행하는 것에 거부감을 느끼는 사람 많을 것 같다. 나도 ‘유도리’ 따위의 한심한 행위가 있었는지 반성해본다.

인간의 능력을 넘어서는 안면 인식 알고리즘 : GaussianFace

인공지능에 대한 개론적 이야기에서 늘 나오는게 안면인식 문제이다. 사람은 동일인물의 얼굴을 인식하는 것이 거의 즉각적으로 이루어지지만, 컴퓨터는 그렇게 하기 어렵다. (참고로 안면인식 장애의 경우도 있기는 하다) 사람의 얼굴은 다양한 표정을 만들 수 있고, 빛의 각도나 안경 등에 영향을 받는다. 일전에 소개한 eigenface 이야기를 참조하기 바란다.

결국 사람과 컴퓨터는 정보를 처리하는 방법이 근원적으로 달라서, 사람이 행하기 어려운 사칙연산을 컴퓨터는 쉽게 해낼 수 있지만, 컴퓨터가 무어의 법칙에 따라 연산이 비약적으로 발전하고 있음에도 사람이 쉽게 수행하는 몇몇 문제를 컴퓨터가 해내기는 어렵다는 뜻이다. 핑커 형님의 저서에도 종종 언급되는 이야기이다.

그런데 해커뉴스에서 흥미로운 글을 읽었다.

The Face Recognition Algorithm That Finally Outperforms Humans in The Physics arXiv Blog

Chaochao Lu와 Xiaoou Tang의 논문에 따르면 GaussianFace라는 이름이 붙은 기계학습 모델은 사람 이상의 성능을 보이고 있다고 한다. 동일 인물인지를 판정하는데 맞는 확률이 사람은 97.53퍼센트의 정확도를 가지는데 비해, 이번에 새로 발표된 모델은 98.52퍼센트의 정확도를 가진다고 한다. 오오.

논문을 대충 보려고 했는데, 본인이 확률론을 잘 모르다보니 모르는 용어가 너무 많이 나와서 포기했다-_- Gaussian process, Posterior probability, Laplace method, Likelihood function와 같은 용어는 여기서 처음 본다. 켁.

여하간 기계학습 알고리즘도 나날이 발전하고 있다는 사실. 일전에 소개한 ASIMO랑 합치면 사람을 만들 수도 있지 않을까-_-?

2014 퓰리쳐상

지난 주에 2014년 퓰리처상 수상작이 발표된 모양이다. Public Service 부문에서 워싱턴 포스트지와 가디언지가 스노든 폭로 건으로 수상을 해서 화제가 되는 모양. 그래도 퓰리쳐가 언론의 양심을 대변하고 있는 듯 하다.

개인적으로 관심이 있는 분야는 Breaking News Photography 부문과 Feature Photography 부문인데, Breaking News Photography 부문에서 일전에 케냐에서 있었던 웨스트게이트 쇼핑몰 테러 사건 당시의 현장사진을 찍은 뉴욕타임즈 소속의 Tyler Hicks 기자가 수상하였다. 위키피디아를 보니 브라질 출신인 듯.2009년에도 International reporting 부문에서 공동수상한 경력이 있는 모양이다.

여하간 현장감이 느껴지는 사진들인데, 다른 기사에서 본 사진도 좀 있다. 다음 링크에서 수상작 사진을 볼 수 있다.

http://www.pulitzer.org/works/2014-Breaking-News-Photography

신경망 이론과 deep learning

Neural Networks, Manifolds, and Topology by colah

colah’s blog에서 패턴 인식기계 학습에 관한 위 글을 읽어봤는데, 한 가지 이해가 안 되는 부분이 있다면, 왜 데이터를 선형적으로만 자르는지에 대한 부분이다. 그래서 도서관에서 패턴 인식론에 관한 책을 좀 찾아봤다. 근데 와… 인공지능의 이쪽 분야도 엄청 배울게 많다는 것만 알았다-_-

여하간 확실하지는 않지만 퍼셉트론이라는 함수 자체가 vector value를 domain으로 다루는 real-valued function이기 때문이라 그런 것 같다. 근데 1960년대에 Marvin MinskySeymour Papert가 퍼셉트론이 xor연산을 못한다는 것을 증명해서 약간 소동이 있었는 듯. ㅋ 근데 왜 아직 각광을 받는지는 모르겠다.

여하간 토론토 출신의 유명한 과학 저술가 Michael Nielsen씨가 새로운 사이트를 만든 모양인데, (이 아저씨는 수학에 관심이 있다면 이미 알고 있을 polymath 사이트를 만든 사람이다. 일전에 소개한 적 있다) 사이트 제목이 Neural Networks and Deep Learning이다.

http://neuralnetworksanddeeplearning.com/

아직 미완성이라 챕터가 두 개 밖에 없지만, 내용은 꽤 읽을만 하다. 도서관에서 신경망과 패턴인식에 대한 책을 조금 읽고 나니 이해가 약간 되는 편인듯?

아 근데 이 글은 본 블로그에 넣을 카테고리가 없네… 애매하다… -_-

놀라운 휴머노이드 ASIMO

해커뉴스에서 혼다가 개발한 로봇에 대한 와이어드 기사가 나오길래 봤는데, 본인이 휴머노이드 로보틱스 쪽에 문외한이라 그런지 몰라도, 와 대단하다. ASIMO라는 이름의 로봇이다.

와이어드 Watch the Astounding Dexterity of Honda’s Dancing Humanoid Robot 04.19.14 | 6:30 AM

위 기사에 영상이 있는데, 공을 발로 차는 로봇의 움직임이 자연스럽다. 본인이 알기로는 다리 두 개로 서 있는 것 자체가 불안정해서 2족보행을 구현하기 꽤 어렵다고 들었다.

ieee spectrum에서도 기사로 소개하고 있다.

ieee spectrum Video Friday: youBots and Drones, Dash in a Box, and a New ASIMO? 18 Apr 2014 | 14:47 GMT

Live! with Kelly and Michael이라는 쇼 프로그램이 있나본데, 여기에도 출연한 듯. 기사에서 유튜브 영상을 링크하고 있다.

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Maths Routine

일전에 스탠드업 코미디를 하는 경제학자를 소개하면서, 수학 스탠드업 코미디는 없나고 한 적이 있는데, reddit에 올라온 이야기를 보니 진짜로 있다-_-

Dave Gorman이라는 코미디언이 수학을 주제로 스탠드업 코미디를 한 적이 있는 듯.

아 물론 일전에 소개한 경제학자 Yoram Bauman은 경제학만을 주로 하는 듯 하지만, Dave Gorman은 늘 수학을 주제로 이야기를 하는 것은 아닌 듯 하다. 근데 위키피디아를 보니 수학과 출신인 듯. (졸업은 못했다고 돼 있는데 학부인지 대학원인지는 모호함)

실제로 영상을 보니 말이 너무 빨라서 어디가 웃긴지는 잘 모르겠다. 켁-_- 유튜브의 자동 자막으로 대충 내용은 이해하겠지만…

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커널 만들기

해커뉴스에서 요런 재밌는 글이 올라와 있었다.

Kernel 101 – Let’s write a Kernel by Arjun Sreedharan

다 집어치우고 딱 커널만 만드는 과정을 소개하는 글인데, 커널만 딸랑 만드는 것은 의외로 소스코드가 무척 짧은 것에 놀랐다. 그래서 본인도 시도해봤는데 라이브러리에 무슨무슨 파일이 부족하다고 에러뜨고 검색 겨우해서 그걸 해결하려니 또 다른 에러가 뜨고 그래서 시간을 너무 잡아먹길래 포기… -_-

본인이 프로그래머가 아니다보니 본래 부실한 라이브러리를 가지고 있긴 했지만, 그래도 원체 지식이 없으니 따라하기도 힘들구만. 켁. 나도 내 커널 한 번 만들어보고 싶어라. ㅎㅎ

EBS 수학돌 세미

EBS에서 공부 안 하는 중딩들을 위해 수학 캐릭터 세미를 만들었다는데, 이게 본래의 취지와는 달리-_- 들에게 비상한 관심을 받고 있는 듯. ㅋㅋ
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자세한 것은 EBS 공식 블로그와 엔하위키를 참조하시라. 아 웃겨. ㅋㅋㅋ 이걸 보니 이게 생각난다.
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일전에 3d 어드벤처 수학게임 이야기도 했지만, 애들 수학 공부 한번 시켜볼려고 하는 사회적 노력들이 좀 눈물 겹다고나 할까. ㅎㅎㅎ

어린 애들은 기본적으로 일정량 이상의 호기심을 가지고 있어서, 수학에 그리 선입견이 없는 애들은 말빨로 잘 설명만 해주면 꽤 흥미있어 하는데, 애들에게 수학 자체가 아닌 수학 외적인 요소로 흥미를 이끌려고 하니 조금 아쉽기도 하다.

바베큐 고기를 흑맥주에 절여두면 좋다

검색해보니 A marriage made in heaven은 ‘환상의 조합’을 의미하는 상용어구인 듯 하다. 이코노미스트지에 이런 기사가 올라와 있다.

이코노미스트 A marriage made in heaven Apr 5th 2014

그릴에 고기를 구우면 맛이 있지만 애석하게도 발암물질인 polycyclic aromatic hydrocarbons이 생성된다. 고기를 양념에 절여 놓는 것을 Marination이라 하는 모양인데, Journal of Agricultural and Food Chemistry에 올라온 Ferreira 등의 연구에 따르면[1], 맥주에 절여놓은 고기를 구울 때 PAH의 양이 감소한다고 한다. 애석하게도 논문은 유료라서 본인은 abstract만 봤다.

이코노미스트지에 따르면 그냥 고기를 구우면 PAH가 평균 21나노그램인데, 고기를 맥주에 절여 놓으면 18나노그램 정도로 감소하고, 흑맥주에 절여놓으면 10나노그램으로 절반정도 감소하는 듯.

근데 나는 절이지 말고 걍 마셨으면 좋겠는데. ㅋㅋ 근데 아까운 맥주를 진짜로 이렇게 먹는 사람이 있긴 있나? ㅋㅋ

 


[1] Olga Viegas, at al. “Effect of Beer Marinades on Formation of Polycyclic Aromatic Hydrocarbons in Charcoal-Grilled Pork“, J. Agric. Food Chem., 2014, 62 (12), pp 2638–2643 DOI: 10.1021/jf404966w