Code to Pleasure: 모두가 약간의 프로그래밍을 배워야 하는 이유 – Michael Littman과의 인터뷰

기쁨을 위한 코드: 모든 사람이 약간의 프로그래밍을 배워야 하는 이유는 브라운 대학의 컴퓨터 과학 교수이자 AIhub의 창립 멤버인 Michael Littman의 신간입니다. 우리는 책이 무엇을 다루고 있는지, 무엇이 영감을 주었는지, 그리고 우리가 깨닫든 모르든 일상 생활에서 많은 프로그래밍 개념에 어떻게 익숙해져 있는지에 대해 Michael과 이야기를 나눴습니다.

먼저 책에 대한 소개와 대상 독자가 누구인지부터 말씀해 주시겠습니까?

대상 청중은 컴퓨터 과학자가 아니지만, 나는 컴퓨터 과학자들로부터 매우 따뜻한 환영을 받았고 이에 대해 감사하게 생각합니다. 이 책의 기본 아이디어는 기계에게 무엇을 해야 할지 알려주는 것(내가 많은 컴퓨터 과학과 인공 지능을 보는 방식)이 실제로 모든 사람이 접근할 수 있는 것임을 사람들이 이해하도록 돕는 것입니다. 이는 사람들이 이미 갖고 있는 기술과 관행을 기반으로 합니다. 나는 그것이 많은 사람들에게 매우 위협적일 수 있다고 생각하지만 그것이 필요하다고 생각하지 않습니다. 저는 기초가 모든 사람을 위해 존재하며 이를 활용하고 구축하는 것이 중요하다고 생각합니다. 내가 바라는 것과 내가 보고 있는 것은 기계 학습과 인공 지능이 부분적으로 사람들을 만나는 데 도움이 될 것이라는 것입니다. 우리가 기계에게 무엇을 해야 할지 더 잘 알려 주려고 노력하면서 기계의 듣기 능력도 점점 더 좋아지고 있습니다.

책을 쓰기로 결심한 계기는 무엇이고, 그 뒤에 숨은 영감은 무엇이었나요?

저는 훌륭한 컴퓨터 과학 입문 수업을 가르쳤고, 거기에는 컴퓨팅에 대한 더 깊은 이해가 어떻게 매우 풍요로워질 수 있는지에 대한 중요한 메시지가 있다고 느꼈고, 이를 더 많은 청중에게 전달하고 싶었습니다.

책의 구성에 대해 조금 이야기해 주실 수 있나요?

이 책의 핵심은 프로그램을 구성하는 기본 구성 요소, 즉 컴퓨터에게 무엇을 하라고 지시하는 방식을 구성하는 기본 구성 요소에 대해 이야기합니다. 각 장에서는 루프, 변수, 조건부 등 다양한 주제를 다룹니다. 각 장에서 나는 이 개념이 이미 사람들에게 친숙한 방식, 일상 생활에서 나타나는 방식에 대해 이야기합니다. 나는 특정 개념을 사용하여 컴퓨터에게 무엇을 해야 할지 알려주는 기존 소프트웨어나 웹사이트를 지적합니다. 각 장은 특정 프로그래밍 구성을 만드는 데 도움이 될 수 있는 몇 가지 기계 학습 개념을 소개하는 것으로 끝납니다. 예를 들어, 조건문에 관한 장에서 나는 일상 생활에서 항상 “if”라는 단어를 사용하는 방식에 대해 이야기합니다. 예를 들어, 결혼식은 “누군가 할 말이 있으면 지금 말하도록 놔두거나 영원히 침묵을 지키십시오”와 같은 진술을 사용하여 매우 조건부 방식으로 구성됩니다. 그것은 일종의 “if-then” 진술입니다. 가지고 놀 수 있는 도구에 관해서는 인터랙티브 픽션에 대해 이야기하고 있습니다. 비디오 게임과 소설의 중간에는 읽혀지는 대로 변화하는 스토리를 만들 수 있다는 개념이 있습니다. 흥미로운 점은 조건부 개념입니다. 즉, 독자가 선택할 수 있고 이로 인해 포크가 발생한다는 것입니다. 온라인에서 이 아이디어를 실행할 수 있는 정말 훌륭한 도구가 있으므로 조건문을 사용하기 위해 완전한 프로그래머가 될 필요는 없습니다. 여기서 소개된 기계 학습 개념은 의사 결정 트리입니다. 이는 시스템에 여러 가지 예를 제공한 다음 의사 결정을 위한 작은 순서도를 생성하는 오래된 형태의 기계 학습입니다.

책에서 생성 AI를 언급하나요?

ChatGPT가 나왔을 때 이 책은 이미 제작 중이었지만 저는 앞서 있었고 GPT-3(ChatGPT 이전)에 대해 그것이 무엇인지, 기계 학습이 어떻게 생성하는지에 대해 설명하는 특정 섹션을 가졌습니다. 프로그램을 만드는데 그 자체로 어떻게 유용할 수 있는지. 그래서 양방향에서 볼 수 있습니다. 이 도구는 실제로 사람들이 기계에게 무엇을 해야 할지 알려주는 데 도움이 되며 인류가 처음에 기계 학습을 사용하여 이 도구를 어떻게 만들었는지에 대한 아이디어도 있습니다.

책을 집필하면서 특별히 흥미롭거나 놀라운 점을 배웠나요?

각 장의 예제를 조사하면서 많은 주제를 탐구하게 되었습니다. 저는 인터랙티브 픽션이라는 개념과 인터랙티브 픽션을 만드는 도구가 매우 흥미롭다는 사실을 발견했습니다. 다른 장을 조사하는 동안 나는 유대인 기도서에서 나에게 정말 공감되는 예를 발견했습니다. 그래서 유대인 기도서(그리고 이것이 다른 신앙 체계에도 해당되는지는 모르겠지만 나는 유대교에 더 익숙합니다)에는 읽어야 할 내용이 포함되어 있지만 조건부 표시가 거의 없습니다. 때때로. 예를 들어, “오늘이 토요일이라면 이 글을 읽지 마세요”, “보름달이라면 이 글을 읽지 마세요”, “토요일에 보름달이라면 읽지 마세요”라고 말할 수 있습니다. 나는 특정 구절을 읽는 것이 적절한지 여부를 결정하기 위해 실제로 확인해야 하는 14가지 조건이 있는 구절을 발견했습니다. 그것은 나에게 놀라운 일이었습니다. 사람들이 예배 중에 그렇게 많은 복잡한 계산을 해야 한다는 것을 나는 전혀 몰랐습니다.

모든 사람이 프로그래밍을 조금 배우는 것이 왜 중요한가요?

결국 AI가 하는 일은 우리가 기계에게 무엇을 해야 할지 지시하는 것을 더 쉽게 만드는 것이고, 우리는 그 더 큰 능력을 광범위한 사람들과 공유해야 한다는 생각을 명심하는 것이 정말 중요합니다. 컴퓨터에게 더 쉽게 무엇을 해야 할지 지시할 수 있는 사람은 머신러닝 엔지니어뿐이어서는 안 됩니다. 우리는 모든 사람이 이를 더 쉽게 할 수 있는 방법을 찾아야 합니다.

컴퓨터가 도움을 주기 위해 여기에 있지만 양방향 거리이기 때문입니다. 우리는 우리가 원하는 것을 정확하고 자동으로 표현할 수 있는 방법을 기꺼이 배워야 합니다. 우리가 그러한 노력을 기울이지 않으면 다른 당사자, 종종 회사가 개입하여 우리를 위해 노력할 것입니다. 그 순간, 기계는 우리 자신이 아닌 다른 사람의 이익을 위해 일하고 있습니다. 저는 우리가 더 이상 자율성을 잃기 전에 이러한 기계와 건전한 관계를 다시 구축하는 것이 절대적으로 중요하다고 생각합니다.

우리가 고려해야 할 최종 생각이나 결론이 있습니까?

여기에는 컴퓨터 공학 연구자들에게도 메시지가 있다고 생각합니다. 우리가 다른 사람들에게 무엇을 해야 할지 말할 때, 우리는 프로그램과 같은 설명이나 규칙과 데이터와 같은 예를 결합하는 경향이 있습니다. 우리는 서로 이야기할 때 그냥 섞습니다. 책을 쓰던 어느 순간, 식기세척기가 오작동하고 있었는데 그 이유를 알고 싶었습니다. 나는 귀하의 설명서를 읽었으며 사람들에게 식기세척기로 무엇을 해야 하는지 말할 때 저자가 사람들에게 특정 물건으로 무엇을 하라고 말하고 있는지에 대한 높은 수준의 설명을 끊임없이 혼합하는 빈도에 놀랐습니다. , 생생한 예: 맨 위 선반에 무엇을 올려야 하는지에 대한 규칙과 해당 규칙에 맞는 항목 목록. 그것이 바로 사람들이 정보를 전달하고 받기를 원하는 방식인 것 같습니다. 나에게 미친 점은 우리가 컴퓨터를 그런 식으로 프로그래밍하지 않는다는 것입니다. 예가 없고 규칙만 엄격하게 프로그래밍된 것을 사용하거나 규칙 없이 모든 것이 예인 기계 학습을 사용합니다. 사람들이 이렇게 소통하는 이유는 서로 다른 두 메커니즘이 서로 상보적인 장점과 단점을 갖고 있고, 이를 결합할 때 정확하게 이해될 가능성이 극대화되기 때문이라고 생각합니다. 이것이 우리가 기계에게 무엇을 해야 할지 지시하는 목표입니다. 나는 AI 커뮤니티가 기계 학습에 대해 배운 내용을 프로그래밍과 결합하여 기계에게 무엇을 해야 하는지 알려주는 훨씬 더 강력한 방법을 만들 수 있는 방법에 대해 생각하기를 바랍니다. 저는 이것이 아직 해결된 문제라고 생각하지 않으며, 커뮤니티의 사람들이 이 점에 대해 깊이 생각하길 바랍니다.

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Michael L. Littman은 불확실성 하에서의 기계 학습과 의사 결정을 연구하는 브라운 대학의 컴퓨터 과학 교수입니다. 그는 교육으로 여러 대학 수준의 상을 수상했으며, 강화 학습, 확률 계획 및 자동 십자말 풀이에 대한 그의 연구는 3개의 최우수 논문상과 3개의 영향력 있는 논문상을 수상하는 등 인정을 받았습니다. Littman은 Brown의 Humanity-Centered Robotics Initiative의 공동 이사이자 인공 지능 발전 협회 및 컴퓨팅 기계 협회의 회원입니다. 그는 또한 인공 지능에 초점을 맞춘 미국 과학 진흥 협회의 Leshner Management Institute for Public Engagement in Science의 회원이기도 합니다. 그는 현재 국립과학재단(Nationwide Science Basis)의 지능형 및 정보 시스템 부문 이사로 재직하고 있습니다.