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Ai를 활용해서 사람의 움직임을 인식하여 어떤 동작인지 표시하고 얼굴의 부분을 인식해서 프로그램을 동작시키는 것이 인상깊었다.

앞으로 더 다양한 Ai를 활용하여 프로그램을 제작하고 인공지능이 할 수 없는 프로그램을 만드는 창의성을 길러야한다는 것을 느꼈다.

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인공지능이 발전한 현대사회에 인공지능이 넘어서고, 모방할 수 없는 인간만의 고유한 능력을 찾는 것이 중요해졌다.

이번 활동에서는 인공지능이라면 만들지 않을 작품을 만들어 보았다. 즉 프로그램의 목적에 맞게 실행시키기 위해서 정답을 찾아가기 위한 코딩을 하는 것이 아닌 엉뚱한, 난해한 사인과, 인터페이스를 만들어 보았다. 엉뚱함과 난해함이라는 단어는 독창성과 특별함이라고 해석될 수 있다고 생각한다. 잎으로는 이러한 단어가 인간에게 많이 요구될 것이며, 인공지능과 인간이 함께 공존하며 살아가는 시대에 인간의 강력한 능력이 될 것이라고 생각한다.

이 활동에서는 인간의 창의성을 요구하였고, 이번 활동을 하면서 인공지능을 만들수 없는 것을 인간이 만드는 것이 창의성이며, 우리만의 기준이 정해져 있고, 그것이 다른 사람들에게 공감이 된다면 창작물을 인정받을 수 있을 것을 깨닫게 되었다.

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인공지능이 만들지 못할 만한걸 만드는 활동이 제일 기억에 남는다.

내가 인공지능을 써봤을땐 보통 명령하면 다해주는데 가끔가다 내가 시키지 않은대로 했던때도 있다 그때가 내가 명령을 헷갈리거나 이상하게 썼을 때 이다.이번 활동을 하면서 다른 친구들이 인공지능이 만들지 못한말한걸 만든걸 봤을때 대부분 규칙이 없는걸로 만들엇었다. 이번 특강을 통해 어떻게 해야. 인공지능이 할수 있고 할수 없는지를 더 파악할 수있었던것 같다. 앞으로 인공지능을 더 효과적으로 사용하고 싶습니다.

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이렇게 인공지능의 대한 두번의 시간을 가졌는데 어렸을때부터 인공지능을 조금씩 접했지만 이렇게 인공지능을 활용하는 시간은 오랜만이었다. 사람들이 미래에는 인공지능이 발전하고 더 활용되면서 인공지능의 대한 직업과 시각이 변화할것이라고 말하고 있어서 그냥 그렇구나라고 생각했는데 최근에 구글에서도 AI가 많이 활용되고 AI를 활용한 영상과 사진등등 을 보면서 더 확실히 느낀것 같다. 그리고 이 시간을 통해서 그런 생각들을 현실로 조금 느낀것이 이 시간이었다고 생각한다. 너무 재밌는 시간이었고 앞으로도 이런시간이 생긴다면 또 신청할 마음이 있을것 같다.

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이번 특강을 통해 관심있었던 AI에 대해 다시 생각해 볼 수 있는 기회가 되었다. 항상 AI를 이용하고 만들고 이해하려만 했지 AI가 하지 못하는 활동을 찾아서 해보는 것은 처음 이였다. 이런 활동을 AI로 인해 학업같은 분야에서 의욕을 잃어가는 세대의 사람들을 대상으로 진행하면 삶의 의욕을 얻는 등의 또 다른 효과도 기대할 수 있을 만큼 의미있는 수업이였다고 생각한다. 이 특강에서 가장 기억에 남는 것은 teachable machine 이며 이 활동이 가장 기억에 남는 이유는 스크래치를 평상시에도 자주해 익숙한 것도 있지만 이 활동에서의 AI를 생으로 활용하는 것이 가장 재미있었다.

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난해한 프로젝트, 엉뚱하게 동작하는 프로젝트 등을 만들면서 이 ai시대에 가장 중요하고 핵심이 되는 능력이 바로 ‘엉뚱함’이라는것을 깨달았다. 처음에는 이 ‘엉뚱함‘이라는 능력을 비교적 비효율적인 능력으로만 여겼지만, 이 수업을 통해 인간이 ‘의미’를 만들어가는 방식중 하나라는 점, 그리고 인간만이 할 수 있는 프로젝트의 시작에는 엉뚱함을 이해하려는 태도가 있다는 것을 깨닫게 되었다.

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항상 AI가 우리보다 우월하고 우리가 할수 있는거 이상으로 더 많이 할 수 있고 잘할 수 있다고 생각하고 있었는데 이 강의를 통해 AI가 엉뚱한것은 못한다는것을 깨달았다. 아이패드를 통해 어려운것을 할 줄 알고 걱정했는데 쉽게 접근하고 쉬운 방법으로 여러가지를 만들어서 재밌었다. 특히나 센서가 어떤 특정한 부분을 찍을때 그것에 해당하는 사진이 나오는게 흥미로웠다. 사진을 더 찍어서 센서가 저장하는 데이터를 더 증가하면 더 정확하게 알려주는것도 매우 신기했다. 특히 그저 코딩만 사용하는 줄 알았는데 코딩과 카메라를 이용해 단지 키보드만 활용한게 아니라 나까지 체험하는 기분이라 더 재밌었다

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Teachable Machine으로 만든 프로그램을 응용해서 움직이는 상태에서도 동작과 모습을 인식하여 분류하는 프로그램을 만들었다. 이를 이용하면 동작 인식 기술로 신체적 장애가 있는 사람들이 더 많은 프로그램을 쉽게 이용할 수 있게 되어 웹의 접근성을 향상시킬 수 있을 것이다. 이를 위해서는 많은 데이터를 학습시켜 데이터가 편중되지 않도록 하고 모든 사람을 동등하게 식별할 수 있도록 해야 할 것이다. 또한 말을 하기 어렵거나 버튼을 누르기 어려운 상황에서도 이런 동작 인식 기술로 서비스를 편리하게 이용할 수 있을 것이다.

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저는 수업을 듣기전에는 인공지능을 이용하기만 했지 정확히 어떤원리로 작동되는지 몰라서 궁금했는데 이번시간으로 알게되어 의미있던 시간이었던 것 같습니다.이번수업에서 인공지능은 사람을 능가할 것이기 때문에 사람만 할 수 있는 독창성이 중요하다는것을 배워 이제부턴 답을 빠르고 정확하게 내는것보단 얼마나 창의적일까?,의미가 얼마나 있을까?가 중요해질것 같습니다.앞을로 가능하다면 특징으로만 판별하는 원리와 다른원리로 작동되는 인공지능이 있는지 그리고 어떤원리로 작동하는지 궁금합니다.

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카메라에서의 얼굴 모습에 따라 미소를 지으면 병아리가 가만히 서 있고 입을 가만히 다물고 있으면 병아리가 고개를 숙이고 입을 크게 벌리면 병아리가 모이를 먹는 모습으로 세 가지로 분류하였다. 하지만 얼굴 모습을 명확하게 표현하지 않으면 AI는 제대로 인식하지 못하고 병아리의 모습이 바뀌지 않는다. 이를 통해 AI는 확실하게 구분이 가능하고 AI만의 기준에 충족하는 경우에 코딩의 입력값을 적용시켜 결과를 도출시킨다는 것을 알 수 있었다. 이처럼 AI가 구분하지 못하는 부분에서 인간만이 가능한 독창적인 일을 수행할 수 있다고 생각했고 이번 프로그램을 통해 앞으로 AI가 할 수 있는 것이 아닌 오직 나만이 할 수 있는 창의적인 일을 탐구하고 실제로 실행해봐야 겠다고 느꼈다.

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이번 특강에서 기억에 남는 활동으로는 상식의 틀을 깨는 Body Sign 활동이었다. 이 활동에서는 평소 잘 생각할 수 없었던 난해하고 복잡한 사인을 만드는 것에서 큰 흥미를 느낄 수 있었고, 창의력을 기를 수 있는 아주 좋은 경험이었다고 생각한다. 다음에도 이러한 상식의 틀을 깰 수 있는 여러 비상식적인 활동들에 대해 조사해보고, 직접 해보고 싶다는 생각이 들게 되었다.

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인공지능이랑 미래에 경쟁을 하면 지지만 인공지능이 생각 하지 못할 프로그램을 만들어야겠다는 생각이 들었고 프로그램 활동을 하면서 재밌었다. 다음에는 프로그램을 해서 로봇이나 기계를 움직이는 활동도 해보고 싶다는 생각이 들었다.

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원래 알고 있었던 스크래치라는 프로그램을 사용하여 친숙할 줄 알았지만 Dancing with ai를 사용하여 새로운 경험을 할 수 있어서 매우 흥미로웠다. 또한 일반적인 수업에서 배우는 정해진 루트를 따라하는 강의가 아닌 AI는 할 수 없는, 오직 인간만이 할 수 있는 작품을 만들어보고 다른 사람들의 작품도 보면서 AI가 상당히 확산되고 있는 현재, 상당히 의미있는 특강이었다고 생각한다. 또한 다른 프로그램들을 사용하여 더욱 더 인공지능은 할 수 없는 새롭고 창의로운 작품들을 만들어보고 싶다고 생각했고 인공지능이 할 수 없는 것들, 인공지능이 접근하지 못하는 인간만의 분야를 좀 더 알아가보고 싶다.

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이번 강연을 들으며 엉뚱하게 동작하는 프로그램 만들기가 가장 기억에 남는다. 올바르게만 작동하는 프로그램을 만드는 대신, 엉뚱하고 이상하게 작동하게 만들면서 AI는 하지 못할 것을 하는 이번 강연이 흥미로웠고, 인간이 AI보다 뛰어난 부분이 있다는 것을 느낄 수 있었다. 미래 사회에서는 가장 뛰어난 인간을 창의력이 뛰어난 사람이라고 여길 것 같다. 그러므로 나는 코딩을 배워 이번 강연에서 했던 것처럼 창의적인 프로그램을 더 만들어보고 싶다. 또 미래에 AI가 못하는 일을 하며 AI와 공존하는 인류 사회를 만들어갈 것이다.

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엉뚱하게 동작하는 프로젝트 만들기 활동이 기존 프로젝트를 변형하는 것이었는데 입을 벌리고 오므리는 것을 인식하는 것과 달리 눈을 깜빡이는 식으로 작동원리를 바꾸는 활동이 인상깊었다. 더 배울 기회가 생긴다면 더 다양한 인공지능을 활용한 활동이 해보고 싶다. 이번 활동을 처음 들으러 올때는 인공지능의 활용법에 대해 설명해주실 수 알았지만 그것보다도 인공지능은 할 수 없는 인간만의 창의성을 강조한 수업을 해주셔서 흥미로웠다.

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인공지능을 활용한 창의 컴퓨팅 활동을 통해 기존의 ‘정답을 맞히는 프로그래밍’이 아니라, 발상을 자유롭게 표현하는 컴퓨팅이 가능하다는 것을 느꼈다. 특히 이번 활동은 일부러 비효율적이거나 엉뚱한 결과를 만들어내는 과정이어서, 오히려 창의성이 더 중요하다는 점이 인상 깊었다.

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10614 원은호 인공지능이 굳이 이걸?

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10614 원은호 인공지능이 굳이 이걸?

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사람들은 왜 이상한것을 할까? 내가 말하는 이상한것은 굳이 안해도 되는 일을 굳이 찾아서 하는 것을 말한다. 내가 올린 사진과 같이 캐릭터가 증식하는 프로그램이나 랜덤으로 캐릭터의 표정이 변하는것을 그냥 보고만 있는것이나. 나는 인공지능이 발전하려면 사람의 ‘왜‘나 ‘굳이’를 더 알아야 한다고 생각한다. 나를 알고 적을 알면 백전백승이란 말도 있지 않나. 그러니 인공지능이 인공지능을 이해하고 인공지능이 사람을 이해하고, ‘왜’나 ‘굳이‘를 찾으면 사람의 감정을 이해하고 적용할수있다. 사람만이 할수있는 것을 할수있다. 지금은 인공지능이 사람의 감정은 이렇구나 하고 외우는 경우에만 불과하다면, 나중엔 더 이해하고 사람 그 자체가 될수있지 않겠나.

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내가 하는 동작마다 모두 다른 그림을 넣으면 ai를 학습시켰다

하지만 두가지 이상의 행동을 하니 ai가 내 행동을 명확히 이해하지 못 하고 한가지 그림만 나왔다. 이 결과로 ai가 사람의 행동을 완전히 이해하지 못 한다는 것을 볼 수 있었다.

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가위바위보 게임을 하자고 하지만 무조건 질수밖에 없는 게임을 만들었다. 인공지능은 무조건 이기는 게임이 아니라 이기고 지는 게임을 만들겠지만 나는 상대가 무조건 지게 만드는 게임을 만들었다.

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원래 프로그램은 노란색 공이 초록색 공과 접촉하면 모두 지우고, 접촉하지 않은 상태로 노란색 공은 검지에 초록색 공은 엄지손가락에 닿으면 노란색 공이 도장을 찍는 방식으로 만들어졌다. 하지만 이 코딩에 무작위 색깔로 바꾸기, 무작위 위치로 이동하기라는 블록을 사용하여 인공지능이 예측할 수 없는 상황을 만들고자 하였다. 무작위라는 요소는 인공지능에게 과거 데이터를 아무리 많이 주더라도 다음 값을 알 수 없기 때문에 인공지능이 만들 수 없다고 생각하였다.

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이번 특강을 들으며 알게 된 것은 인공지능은 효율성과 완벽을 중시하기에 인간만이 가지고 있는 고유한 특성인 창의성을 모방할 수 없다. 사람의 움직임을 따라 만들어지는 사인, 손동작을 구별해주는 프로젝트, 인공지능이 알지 못하는 나의 기억 등이 있다. 따라서 발전하는 세상 속에서 사람이 인공지능에 대해 특수성을 가질 방법은 엉뚱하고 독특한 창작을 하는 것이다. 다음에 기회가 된다면 학교 생기부 활동에 인공지능과 코딩을 추가시켜 이 내용을 좀 더 다루어 보고 싶다.

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선의 굵기와 색상을 무작위로하여 예측불가능하게 , ai는 만들지 않을것같은 작품을 그려냈던 ‘우스꽝스러운 바디사인 만들기’가 가장 인상깊었습니다.

평소에 어떻게 AI를 뛰어넘어야할지 경쟁을 해야하는지에 대해서 고민을 하였고 더 잘만든 작품을 만들수 있을까 싶었는데, 이번 기회로 오히려 ai라면 만들지 않을 불규칙하고 우스꽝스러운 그러한 작품들을 제작하게 되며 생각의 폭을 많이 넓힐 수 있었던 좋은 계기가 된것같습니다. 앞으로 이러한 AI라면 하지 않는 작품이지만 훌륭한 작품을 만들어보고 싶단 생각이 들었습니다.

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이 활동을 하면서 처음에 인공지능이 만들지 못하는 작품을 만든다는것이 매우 흥미롭고 재미있었고 인공지능도 못하는 것이 있다는점을 깨달아서 다행이다라는 생각이 들었고 인공지능이 할 수 없는 것을 더 배워보고 싶다.

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Dancing with ai로 진행했던 코딩 내용이 기억에 남는다. 처음에 했던 상체의 일부를 펜 촉으로 삼아서 나의 사인을 새기는 활동이 기억에 남았던 것 같다. 화면상에서 내 어떤 몸을 화면에 작용하는 매개물로 삼아서 자의로 그림을 그릴 수 있게 한다는 점이 재밌었고, 이후 활용했을 때도 코딩에 여러 조건과 화면에 보이는 개체의 크기나 색 등을 달리하여 시각적으로 불규칙하지만 느낌 있는 작품을 만드는 재미가 있었다.

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인공지능이 따라하지 못할 창의적인 컴퓨팅을 한다는 점에서 이번 특강이 흥미로웠다. 평소 프로그래밍을 할 때 정답만을 바라보며 프로그래밍을 하려고 했었는데, 이번 시간에는 정답이 아닌 새롭고 특별한 것을 제작하려고 한 것이 인상깊게 느껴졌다. 또, AI를 학습시켜 분류하여 결과를 받는 실험을 후에 자료의 개수를 늘리고 정확하게 만든다면 이 프로그램을 활용하여 더 많은 프로그램들을 만들어 낼 수 있을 것 같다고 생각하여 시간이 된다면 더 알아보고 싶다.

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창의 컴퓨팅 수업에서 하리라고 기대한 내용과 달리

인공지능이 할 것 같지 않은,엉뚱한 작품을 만드는 수업을 진행하셔서

새로웠고 지루하지 않았다.

컴퓨팅 수업에 늘 주입식으로 코딩만 하는 수업을 대체로 해왔는데

내 창의력과 생각을 우선시해서 하는 컴퓨팅 수업은 거의 처음이라

기억에 남는 활동이 되지 않을까싶다.

더 알아보고 싶은 내용은 이런식으로 엉뚱하게 만들어서 낸 결과물을

인공지능이 할 수 있었던가,따라할 수 있었던 사례가 있는지 궁금하다.

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인공지능이 할 수 없는 일을 한다는 수업의 취지가 신기했다. 얼굴을 사용하여 코딩하는 건 처음해보는데 재미있었다. 이런 활동 말고도 실제로 인공지능이 할 수 없는 일에는 어떤것들이 있는지 알아보고 싶다.

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두번에 걸친 수업을 듣고

Ai의 활용성과 이용 방법에 대해 더 자세하게 익힐 수 있어 좋았다.

보다 더 다양하고 다채로운 Ai모델들도 나중에 체험해보고 싶다

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코딩을 화날때 빨간색으로 그리고 트라이앵글을 연주하게하고 스플때 파랑색으로 그리고 스네어드럼을 연주하게했다.그리고 입을 벌릴때는 노란색으로 그리고 베이스 드럼을 연주하게하고 웃을때 보라색으로 그리고 크래시 심벌을 연주하게 했다. 인공지능은 사람이 타악기를 연주하거나 그림을 그릴때 손만 이용한다고 학습했기때문에 얼굴의표정으로 타악기를 연주한다는것을 생각하지 못할것이다.

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10302 김동희 불규칙한 나비

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10302 김동희 불규칙한 나비

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이 프로젝트는 입을 벌릴때 나비가 날개를 흔들고 웃을때 나비가 움직이는 프로그램입니다. 난해한 부분은 웃을 때와 입을 벌릴때 난해한 부분이 가장 잘 드러나는것 같습니다. 그리고 인공지능이 만들수 없는 이유는 불규칙적이고 이것을 왜 만들고 하는지 그 근거를 찾을수 없기 때문입니다.

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핸드센싱을 활용하여 콧대를 따라다니며 흔적을 남기는 노란 공을 활용하여 자신의 무의식적인 얼굴 움직임을 분석할 수 있는 프로그램과 티처블 머신을 활용한 바른 허리 자세와 바르지 않은 허리 자세를 구분하는 자세교정 프로그램을 합쳐 얼굴 움직임 분석 프로그램이 자세가 바를 때만 반응하게 하였다. 이 프로그램을 통해 목 자세와 허리 자세 모두 바르게 교정할 수 있다. 인공지능은 인간의 무의식적인 움직임을 잘 예측할 수 없기에 인공지능은 이 프로그램을 만들지 못할 것이다.

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이 프로젝트는 원래 얼굴을 움직이며 배구를 하는 것이지만 중력을 극단적으로 낮춰서 공이 화면 밖으로 빠져나가 게임이 진행이 안 되게 하여 공을 받아치더라도 받아친 사람이 지도록 설계되었다. 따라서 공을 치지 않아도, 공을 쳐도 지므로 무조건 지는 게임이라고 이름을 짓게 되었다. 이 프로젝트가 난해하며 인공지능이 만들 수 없는 이유는 게임이 진행되지 않기 때문이다. 공이 무중력에 가까운 상태이기 때문에 공을 받아치면 아주 빠르게 올라가는 것에서 난해한 면이 있고, 인공지능은 프로젝트가 정상적이고 원활하게 작동하는 것을 목표로 하므로 이렇게 비정상적이고 난해하며 제대로 작동하지 않는 프로젝트를 만들 수 없을 것이다.

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(무작위 반응)원래 코딩과 달리 노란 공이 초록공에 닿으면 위치를 무작위로 이동하도록 변경하였다.노란공이 초록공과 충돌했을 때 위치를 무작위하게 변경하도록 설정한 것은 시스템이 충돌의 원인이나 물리적 의미를 이해하지 못하고 단순히 프로그래머가 지정한 규칙을 수행한다는 점을 보여준다. 이는 ai가 상황을 ‘이해’하기보다는 정해진 알고리즘에 따라 작용한다는 한계점을 보여준다.

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10101 강병준 손가락으로 동물 표현하기

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10101 강병준 손가락으로 동물 표현하기

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손가락으로 동물을 표현하여 첫번째는 다섯 손가락을 구부리면 사자가 나오고 두번째로는 두 손가락만 펼쳐 구부리면 토끼가 나오게 하였고 세번째로 다섯 손가락을 다 피면 독수리가 나오게 만들었다. Ai는 무슨 손가락이 무슨 동물을 의미하는지 모르고 사람들만 알수 있게 만들었다.

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과일을 손가락의 끝으로 자르는 게임의 코딩을 바꾸었는데, 먼저 과일을 자르는 효과음이 원래는 없지만 펭귄의 울음소리를 추가했고, 자를때 나오는 이미지를 펭귄의 이미지로 바꾸었다. Ai는 이런 난해하고 복잡하게 만들지 못하것 같다. 이런 활동을 하면서 ai는 못하는 우리가 할수있는 영역을 다시한번 생각하게 되서 우리가 앞으로 어떻게 살아야 하는지 어떤 방향으로 나아가야 하는지 이해하게 되었다.

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일반적으로 입을 벌리면 프로그램내의 캐릭터의 입이 벌려지는 식으로 사용자의 입력값과 프로그램에서의 출력값이 보편적으로 일치하는 것이 일반적일 것이다. 그렇기에 그러한 비슷한 데이터들을 학습한 AI 또한 그러한 프로그램을 만들것이다. 하지만 이 프로그램은 그에 맞지 않게 입을 벌렸을땐 입이 닫히고 입을 닫았을땐 열리도록 하여서 보편적인 데이터를 학습한 AI라면 만들어낼 수 없는 프로그램을 만들어냈다고 생각한다.

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하늘을 나는 병아리를 만들었다.

인공지능은 병아리가 하늘을 날수 없다고 학습했기 때문에

명령하지 않는 이상 만들기 어려울 것이라 생각합니다.

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색과 굵기를 무작위로 한 바디사인을 기반으로 나의 표정과 손짓에 따라서 스프라이트의 표정이 달라지게 하였다. 표정과 손짓과는 의미없는 스프라이트의 표정을 제시하여 예측이 불가능하도록 하였다. 나의 이름이나 생일과 같은 나의 개인정보를 기반으로 하지 않고 무작위하게 사인을 그려내어 ai가 잘 하지 못하도록 작품을 만들었다.

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내 얼굴 표정에 따라 스프라이트의 표정과 말풍선 내용, 배경이 각각 달라지도록 코딩했다. 이 결과물에서는 인공지능은 사람의 비해 수동적이다. 인공지능이 사람의 표정에 영향을 받도록 코딩되었으므로 인공지능은 이와 같은 프로젝트를 만들 수 없을 것이다.

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화면에서 감지되는 얼굴이 웃고 있다면 그. 반대인 화난 표정으로, 슬픈 얼굴이 감지되면 웃는 표정으로 캐릭터의 모습을 바꾸도록 코딩했다.

이 작품은 보이는 감정과 정반대인 모습을 표현하므로 직관적인 인공지능이 이 작품을 만들 수 없을 것 같다.

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공이 코에 닿았을때 공 도장이 찍히도록 했다. 손가락으로 하는것보다 코가 더 불편하고 인공지능은 편리함을 추구하기 때문에 코를 이용한건 만들 수 없을 것이라고 생각한다.

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10115 윤지상  표정이 바뀌는 로봇

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10115 윤지상  표정이 바뀌는 로봇

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카메라 안 사람이 미소를 지으면 로봇의 모양을 화난 표정으로 바꾸고 크기를 키웠다가 미소를 멈추면 다시 원 상태로 돌아온다. 카메라 안 사람이 눈을 감으면 로봇의 모양을 황홀한 표정으로 바꾸고 한 바퀴 회전한 다음 원 상태로 돌아온다. AI는 이유 없이 미소를 짓자 화를 내는 것을 이해하지 못할 것이고, 눈을 감는 것과 황홀한 표정을 짓는 것의 관련성을 찾을 수 없어서 이렇게 만드는 것을 이해하지 못할 것이다. AI는 관련성이 없는 두 행동을 굳이 이어서 하려고 하지 않을 것이기 때문에 AI는 이것을 따라하지 않을 것이다.

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첫번째 사진에는 웃는 표정을 담았고 두번째 사진은 슬픈 표정을 세번째 사진에는 화나는 표정을 지어 ai에 학습시켰다. 웃는 표정을 지으면 애기가 우는 사진이, 우는 표정을 지으면 강아지 사진이, 화나는 표정을 지으면 강아지 사진이 나온다. Ai는 내가 화내면 왜 강아지가 웃는표정이 나오는지 이해하지 못할것이다. 이렇게 관련 없는 표정과 사진이 나오면 AI가 학습하기 어려워할것이다.

AI를 학습시킬때 주의해야할 점은 AI가 학습하는 과정에서 표정변화를 확실하게 주지 않으면 표정 인식이 잘 되지않아 내가 원하는 사진이 나오지 않을수도 있다.

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손가락을 이용하여 수박과 입을 움직일 수 있다.입과 수박이 닿으면 맛있다라고 녹음된 소리가 나온다.Ai는 수박의 맛을 느낄 수 없기때문에 맛있는지 맛없는지 판단하기가 어렵다.그러므로 Ai가 난해한 점은 음식의 맛을 판단하기 어렵다.

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(10327 박준서) Project 2 제목: “AI가 반드시 져 주어야 하는 가위바위보“

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(10327 박준서) Project 2 제목: “AI가 반드시 져 주어야 하는 가위바위보“

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전에 작품과 다르게 정보의 수(사진 수)를 늘려서 AI를 학습 시켰다. 또 GIF도 주제에 맞는것에 바꾸었다. 주제는 “AI가 반드시 져 주어야 하는 가위바위보“ 이다. 하지만 잘 살펴보면 내가 정보를 인식시킨 순서대로 바위, 가위, 보이고 GIF의 그에 상응하는 사진들의 순서 또한 바위, 가위, 보이다. 즉 내가 바위를 내면 바위, 가위면 가위, 보면 보를 내서 절대로 누군가가 이기거나 질수 없는 것이다. 하지만 이는 주제와 어긋나는 행동이므로 AI에게 이런 주제로 명령을 했지만 이 학습은 그것을 지키지 않는 행동이 되기 때문에 AI라면 할수없는 프로그래밍이라고 생각했다. 주제와 맞지않는 행동을 해서 AI를 혼란하게 하고 난해한 프로그램을 만들어 낼 수 있다. 그러므로 이러한 프로그래밍은 AI가 할 수 없는 인간만이 할 수 있는 창의적이고 고유적인 행동, 활동 이라고 할 수 있다고 생각한다.

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앵무새가 입을 벌리면 귀로 이동하게 하였고, 눈을 감으면 코로 이동하게 하였다. 기다리는 시간과 앵무새가 날갯짓을 하며 모양이 변하는 시간을 설정한 범위 내에서의 무작위로 설정하였다. Ai는 이 프로젝트에서 사람을 인식하고 이동시키는 것까지는 잘 할 것이라고 생각한다. 하지만 어떤 의도가 담겨있는지, 왜 이것을 만들어야 하는지와 같은 것들을 제대로 이해할 수 없기 때문에 이와 같은 점에서 AI가 제작하기 어려울 것이라고 생각한다.

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캐릭터가 손가락을 따라가는데 오른쪽으로 가면 계속 커지고

왼쪽으로 가면 계속 작아진다 하지만 오른쪽으로 갔을때 캐릭터가 벽에 닿으면 튕겨진다. 이것이 난해한 이유는 인공지능이 계속 커지면 벽에 닿을수밖에 없기 때문에 튕겨지는데 손가락을 따라가야하기 때문에 캐릭터가 이상해지고 왼쪽으로 가면 계속 사라지기 때문에 캐릭터가 나중에는 사라진다 인공지능이 만들수없는 이유는 코딩한 블록 끼리 서로 오류가 생기기 때문이다

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무작위로 계속 커지는 공(10123최태호)

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무작위로 계속 커지는 공(10123최태호)

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무작위의 위치로 이동하면서 벽에 충돌할때마다 크기가 50씩 커지도록 정하였다. 기존의 어떤 공이 움직이는 경로를 무시하고 계속해서 랜덤한 위치에 소환되는 형식이기에 예측하기 쉽지 않고 언제 공의 크기가 커질지도 모른다. 그러므로 인공지능이 쉽게 구현할 수 없으리라 생각된다. 특정 크기에 다다르면 이동 없이도 공이 계속 벽에 닿아 무한히 커질 수 있다.

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검지손가락끝으로 펜을 이용할 수 있게 만들었다

하고싶은 대로 그림을 그렸고

인공지능이 ‘하고 싶다’라는 감정을 느끼지 못할 것이기 때문에

만들지 못할 것이며

렉과 인공지능이 인식한 만큼만 그려졌기 때문에 똑같이 그릴려해도

결국 다다른 결과물이 나올 것이다

# data[].attributes.body
일반인의 모습과 지루성 피부염, 또는 안면 습진이 나타나는 환자의 이미지를 학습시켜, 얼굴 피부병이 의심될때 이 프로그램을 사용하여 간단하게 자가 진단을 할 수 있는 프로그램을 직접 제작해 보았다. 최근 Ai가 환자 진단에 사용되기도 한다는 시사글을 접하고 간단하게나마 제작해보고 싶었는데 이 프로그램으로 비록 2가지 질병이긴 하지만, 자신이 인터넷을 찾아 사진을 비교하며 어떤 질병인지 찾는 것보다 더 정확할 것이며, 학습되는 질병 이미지의 종류 수를 기하급수적으로 늘리게 되면 실제로도 의료 분야에서 Ai진단이 널리 사용될 수 있으며 더욱 정확한 진단 결과를 가져올 수 있을 것이라고 생각한다.

특히 피부병같은 경우에는 변칙적인 발현 경우가 드물며 대부분 비슷한 형태로 발현되기 때문에 환자들의 이미지를 대량으로 학습시키면 의사를 능가하는 진단의 정확성과 속도를 제공할 것으로 예상된다.

# data[].attributes.body
1. 제목에 학번, 이름을 작성합니다.

2. 이번 특강에서 기억에 남는 활동을 간단하게 작성합니다.

3. 앞으로 더 알아보고 싶은 내용을 간단하게 작성합니다.

# data[].attributes.body
1:손x, 2:오른손, 3:왼손 세 가지로 분류해 손이 없을 때와 있을 때인 손의 유무로 1과 2,3을 구별하고 오른손, 왼손으로 손을 반대로 하여 2와 3을 구별해 AI가 이 세 가지를 각각 잘 인식해 구분할 수 있을 것이다.

# data[].attributes.body
데이터의 양이 많을 수록 더 정확하게 인식할수 있고 데이터가 적으면 인식하기 어려울것이다.

# data[].attributes.body
기계에 바위, 가위, 보를 각각 학습시켜 구별 및 인식할 수 있도록 하였다. 기계가 각각의 동작을 더 잘 분류할 수 있도록 하려면 첫째로 예시를 더 많이 추가하는 것이다. 기존의 100개를 넘어 200개, 300개 정도의 데이터가 추가된다면 기계가 더 잘 분류할 수 있을 것이다. 둘째로 다양한 각도에서 촬영한 예시를 추가하는 것이 있다. 다양한 각도에서 촬영한다면 분류의 정확도가 높아질 것이다. 마지막으로 기계가 더 인식하기 어렵게 하려면 동작을 중첩되게(애매하게) 하여 구별하기 어렵게 하는 방법이 있다.

# data[].attributes.body
주먹, 가위, 보자기를 한 모습을 차례대로 AI에 학습시켰다.

손동작의 방향을 바꿔가며 인식시켜 정확도를 높였다.

방향과 각도에 따라 다양하게 이미지를 학습시키지 않는다면 AI가 분류하는데 어려울 것이다.

# data[].attributes.body
잠,인사,놀란모습으로 분류하였습니다.

잠을 자는모습을 얼굴을 손에 기대어 자는 모습 업드리는 모습 두가지를 학습시켜 두가지 모두 잠으로 이식하게 하였고 인사는 손을 흔들고 인는 상태에서 학습시켜 손의 위치가 조금 달라도 인사로 인식하게 했습니다.마지막으로 놀란 모습은 입를 벌린상태를 학습 시켰습니다.하지만 잠을자는 모습,인사하는 모습은 그냥 서있는 모습과 많이 달라져 인공지능이 잘 인식했지만

입을 벌리는 모습이 그냥서있는 모습과 조금만 달라서 그런건지 입을 안벌려도 놀란거로 인식한걸 보아 작은범위에서는 인공지능이 인식을 잘 못하는 것 같습니다.

# data[].attributes.body
각각 사람, 사탕, 펜을 등록하고 학습시킨후 오른쪽에 사람을 삽입하여 학습이 되었는지 확인하였다. 확실히 결이 다른 물건들이라 구분하는데 이상은 없을듯하다

# data[].attributes.body
가위,바위,보를 구분지어서 인식할 수 있도록 했는데 가위와 보의 손바닥 옆모습을 비슷하게 하면 보를 내도 인공지능이 가위로 인식하는 경우가 있었다.

# data[].attributes.body
첫번째는 보자기를 학습시켰고 두번째는 주먹을 학습시켰다. 마지막으로 세번째에는 가위를 학습시켰다. 더 많은 데이터를 학습시킬수록 AI가 높은 정확도로 각각의 모습들을 구별하는 것 같고, 입력한 데이터와 가장 비슷한 모습일수록 잘 구별하는 것 같다. 그렇기에 입력한 데이터와 다르게 멀리서 모습을 표현한다면 정확도가 낮은 분류를 보여주는 것 같다.

# data[].attributes.body
처음에는 무표정 두번째는 웃다가 마지막에는 엄청 행복한 표정을 단계적으로 찍었다. 다양한 표정을 ai에 학습시키면 지금 나의 기분을 인식할 수 있을것이다.

# data[].attributes.body
첫번째는 가만히 있는 사진으로 했고, 두번째는 엄지척 세번째는 검지와 중지를 올려 v를 만들었다.

애매하게 할려면 손가락을 조금 더 애매하게 펴서 인식을 잘 못하게 하고,

제대로 할거면 손가락을 인식 잘하게 잘 피면 된다

# data[].attributes.body
순서대로 가위, 바위, 보이다. 사람의 손동작을 인식해서 ai가 가위, 바위, 보를 인식할 수 있게 만들었다. AI는 학습을 하면 할수록, 데이터의 양이 많고 정확할 수록 더 정확한 답을 찾을 수 있기 때문에 가위, 바위, 보의 손가락 모양을 다양한 여러 각도에서 촬영하고 주변의 배경을 바꿔가며 배경과는 관계없이 가위, 바위, 보를 인식할 수 있게 한다. 또 손의 색이 달라서 인식하지 못할 수도 있으니 인종도 바꾸면 좋을 것 같다. 그렇다면 반대로 AI가 인식하지 못하고 틀리게 하기 위해서는 이러한 조건들을 없애면 된다. 이 ai를 살펴본 결과 사람의 특정행동을 인식, 분석 한다기 보다는 장면전체를 인식해 동작을 취한 장면과 가장 일치하는 것을 답으로 내놓는 것 같았다. 따라서 손의 각도는 딱 한장면에서만 촬영하게 하고 배경도 바꾸지 않으면서 촬영한다면 사진 전체를 기반으로 학습한 AI는 틀린 답을 내놓을 수도 있을 것 같다. 이거보다 더 어렵게 만들려면 똑같은 장소, 옷, 사람, 손모양, 색 으로만 학습 시키고 다른 장소, 옷, 사람, 색, 손모양을 이용하면 더 잘 속일 수 있을것 같다.

# data[].attributes.body
가위바위보 3가지 경우를 학습시켰다. 더 많은 예시를 학습시킨다면 정확도가 더 올라갈 것이다. 내가 만약 가위와 바위 두 가지 손동작을 동시에 한다면 인식하기 어려울 것 같다.

# data[].attributes.body
숫자 1, 2, 4를 구분하는 모델을 만들었다. 손동작을 명확하게 해주어야 숫자를 확실하게 구별하고, 손가락을 덜 피는 것 같이 애매하게 하면 제대로 구분하지 못한다.

# data[].attributes.body
가위 주먹 보자기를 각각 모델에 학습시켰고 그에 따라 산출되는 이미지를 넣었다. 여러 각도에서 각각의 손모양을 분석해야 했기에 높은 인식도를 위해 여러 방면에서 학습시켰다. 하지만 가위를 들었을때 옆모습과 보자기를 들었을 때 옆모습이 유사하여 잘 구분짓기 어렵다는 보델의 단점이 있다.

# data[].attributes.body
손을 안들었을때랑 손으로 1,2를 들었을때로 세가지로 구분하여 만들었다.

# data[].attributes.body
사람이 찍히지 않을 때, 허리를 핀 바른 자세일 때, 척추측만증을 유발하는 나쁜 자세일 때의 세 가지 케이스로 분류했다. 두 자세를 차이가 크게 하여 학습시키고, 바리에이션들도 학습시킨다면 인공지능이 잘 인식하겠지만, 차이를 모호하게 하고 비슷비슷한 샘플들만 학습시킨다면 인식하지 못할 것이다.

# data[].attributes.body
조용히 하라는 행동과, 총을 보고 겁을 먹는 장면, 인사하는 장면을 표현해 보았습니다. 정확한 인식을 위해 패드와 나의 거리를 바꾸어 더 많은 사진을 찍어 제 행동을 정확하게 3가지 분류로 나눌 수 있었습니다. 이 3가지 경우에서 보았듯이 조용히하라는 행동과 인사하는 장면을 비슷한 거리에서 애매하게 손을 접는다면 AI가 인식을 못하는 것을 볼 수 있었습니다. 이에 저는 부정확하고 애매하게 한다면 AI는 잘 분류할 수 없을 것 같습니다.

# data[].attributes.body
가위, 바위, 보 손동작을 인식해서 어떤 걸 냈는지 표시하는 프로그램을 만들었다. 손의 위치를 다양하게 하고 다양한 각도에서 많은 사진을 학습시키면 더 잘 인식하는 프로그램을 만들 수 있을 것 같다. 왼손과 오른손을 바꾸어가며 가위, 바위, 보를 내거나 학습시킬 때 적은 양의 사진을 학습시키면 인식하기 어려울 것 같다.

# data[].attributes.body
손가락 1개와 2개 손바닥 전체를 3개의 분류기준으로 나누어 학습시켰습니다. 아무래도 분류를 할때 내가 넣어놓은 예시와 같은 데이터를 기반으로 분류하는것이기떄문에 확실하고 많은 양의 데이터를 학습을 시키면 분류의 기준을 일반화하고 나의 동작을 분류하는것이 더욱 정확해질것같다.

반대로 모호하고 적은 양의 데이터를 넣으면 잘 분류할 수 없을것 같다.

# data[].attributes.body
웃을때와 찡그린 얼굴 긜고 무표정일때를 학습시켜 각 표정을 지을 때 표정에 맞는 이미지가 나오게 했다. 표정을 극단적으로 다르게하면 표정을 인식하는데 좀 원활해지고 표정을 비슷하지만 조금씩 다르게 하면 제대로 인식을 하지 못한다. 그리고 학습시킨 사진의 양 자체가 많다면 작은 표정의 차이도 인식할 수 있을 것이다

# data[].attributes.body
손가락 1개, 2개, 3개로 나눠서 분류하였다. AI에게 정보를 입력할때에 정보의 개수와 정보의 정확성이 높아야 Ai가 잘 분류할 수 있을 것이다.

# data[].attributes.body
따봉과 브이와 핸드폰을 보여주는 것 3가지를 학습 시켰다

만약 내가 브이와 따봉을 같이하면 인식하기 어려울거 같다

# data[].attributes.body
첫번째는 내 손으로 내 얼굴을 가렸고

두번째는 내가 화면 밖으로 나가고

세번째는 그냥 가만히 있는것이다

인식하게 못하게 하려면 조금더 애매하게 행동을 해야할거같고

잘 인식하게 하려면 더 명확하게 행동을 해야할거같다

# data[].attributes.body
손가락 1,2,3으로 찍었다

손가락을 명확히 피면 쉽게 분류할수 있을 것이고

애매하게피면 분류하기 어려워할것같다

# data[].attributes.headline
따봉 중간따봉 역따봉 분류

# data[].attributes.subject
따봉 중간따봉 역따봉 분류

# data[].attributes.body
많은 예시를 학습 시켜 정확한 자세로 표현하면 더 정확하게 분류 할 것이고 적은 예시와. 부정학한 자세를 표현하면 분류하는데 어려움이 있어 인간이 Ai를 이길 수 있다

# data[].attributes.body
브이와 따봉, 손하트 세가지로 학습시켰다

더 정확하고 원활한 인식을 위해

다양한 각도에서 손의 모습을 입력했고

밝기 또한 다른 상황에서도 입력하였다

한가지 방향에서만 사진을 입력한다면,

다른 각도에서 인식하기 힘들 것이다.

# data[].attributes.body
1. 제목에는 프로젝트를 대표하는 키워드를 작성합니다.

2. TM의 분류 장면을 캡쳐하여 추가합니다.

3. 본문에는 3가지 분류 모델에 대해 설명을 1문장 이상 작성하며, 어떻게 하면 기계가 잘 분류하고, 어떻게 하면 기계가 잘 분류할 수 없을지를 작성합니다.

# data[].attributes.body
원래는 눈을 깜빡일 때 날개가 움직이고 입을 벌리게 되어있었는데

웃을때 움직이고 입을 벌리게 만들었습니다.인공지능이 무작위로 날개를 움직이게 할 수 있겠지만 사람이 웃을때를 예측할 수 없을거라 생각합니다.

# data[].attributes.body
이 프로젝트는 입을 벌리면 나비가 날갯짓을 하도록 하는 프로젝트이다. AI는 입을 이용한 반응을 생각해내기 어려울 것이라고 생각하여 AI가 만들 수 없다고 생각한다.

# data[].attributes.body
시간에 따라 색깔 공이 랜덤 색으로 변하게 하였다. AI 랜덤으로 나오는 색깔을 예측할 수 없고 시간 또한 정해져 있지 않기 때문에 예측할 수 없다.

# data[].attributes.body
공의 색을 각각 다르게 하여 불규칙하게 해보았다

# data[].attributes.body
입을 벌리면 병아리가 숙이는 것과 웃을때 불규칙적으로 움직이는 것입니다. 입을 벌리면서 웃음을 짓는게 엉뚱하고 불규칙적이기 때문에 인공지능이 예측하기 어려울것 같습니다.

# data[].attributes.body
나비가 눈을 감으면 x축으로 10 y축으로 5만큼씩 늘어나서 날아갈수 있게 해준다. 그리고 스페이스 바를 누르면 다시 돌아온다. 사람의 행동으로 움직이는 거라서 인공지능이 할수는 없을거 같다.

# data[].attributes.body
색깔을 1~100의 난수로 정해 예측을 못 하게 하였고 굵기를 0.01씩 증가 하게 하였는데 속도가 너무 빨라 결국 규칙성이 없게 되었습니다. 이렇게 무작위의 요소가 많아 인공지능이 못할 것이라 생각합니다.

# data[].attributes.body
노란공이 손가락이 아니라 콧대를 따라가게 해서 공의 움직임을 조정하는 과정을 더 무작위이고, 더 어렵게 했습니다. 인공지능은 사람의 창의적인 동작을 완벽히 모방할 수 없기에 인공지능이 만들 수 없을 거라 판단했습니다

# data[].attributes.body
원래는 손가락의 끝부분으로 커서를 조종하여 과일 부분으로 이동 시켜 과일을 잡는 게임 이었지만, 코 끝부분으로 잡는 것으로 변형 하여 더 몸을 많이 쓰게 만들었습니다. 인공지능은 내 몸을 쓸 수 없기 때문에 대체할 수 없는 것 같습니다.

# data[].attributes.body
스케치 되는 노란색 공을 왼쪽 귀로 설정하고 지우기 기능이 되는 초록색 공을 오른쪽 귀로 설정을 바꾸어서 AI라면 편의와 효율성을 따지겠지만 이 작품은 상당히 편의와 효율성이 배제된 프로그램이라고 생각되어서 AI는 이렇게 만들 수 없다고 생각한다.

# data[].attributes.body
원래 손가락의 끝을 이용하여 하는 게임을 입으로 바꾸어서 Ai는 못하는 몸을 활용하여 했다

# data[].attributes.body
공이 손가락에 닿으면 불규칙하게 막무가내로 움직이게 해 노란 공이 초록 공에 닿는것을 어렵게 만들었다. 일정한 정해진 규칙이 있는 ai에게 어려울것같다는 생각이들었다.

# data[].attributes.body
입을 열면 새가 입을 뻐끔거리는 대신에 눈을 감으면 고개를 숙이도록 바꿨고 새가 계속 점프를 뛰도록 바꿨다. 외국의 AI는 예의범절을 몰라서 고개를 숙이는 새를 따라하지 못할 것이고, AI는 점프를 뛰고자 하는 새의 의지를 알 수 없을 것이기 때문에 따라할 수 없다.

# data[].attributes.body
손가락을 인식해 움직이게 하는 대신 코끝을 인식해 움직이도록 했다. 코의 움직임이 불규칙하기 때문에 인공지능이 따라할 수 없을 것이다.

# data[].attributes.body
노란공을 파란색으로 바뀌었고 이러한 공의 움직임을 AI가 만들수 없을것이다.

# data[].attributes.headline
눈에 따라 입을 움직이는 병아리(유채훈)

# data[].attributes.subject
눈에 따라 입을 움직이는 병아리(유채훈)

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일반적으로 얼굴의 모양에 따라 캐릭터의 모양이 바뀌게 만들어 입을 벌리거나 닫을때 병아리의 입이 닫혔다 열렸다 하겠지만 코드를 살짝 변형하여 눈을 뜨고 있을 때 입을 벌리고 감고 있을때 입을 닫도록 코딩했다.

인공지능은 일반적으로 공통적인 데이터를 통해 학습하므로 다른 얼굴 부위를 통해 작동하는 이 프로젝트를 제작하지 못 할 것이다.

# data[].attributes.body
양원을 짝사랑하는 채수민이 양원을 쫓아가는것을 공의 이미지와 크기를 바꾸어서 표현했습니다. 인공지능은 채수민이 양원을 짝사랑하는것을 모르기 때문에 만들수없을거같습니다.

# data[].attributes.body
얼굴 대신 손가락으로 캐릭터를 조종해서 배구를 하도록 만들었다. 상대편은 캐릭터를 2개로 바꾸어 게임의 난이도를 높였다. 사람의 손가락의 무작위한 움직임을 따라해서 인공지능이 만들기 어려울 것 같다. 상대편은 캐릭터 간격이 좁아서 바닥에 떨어지는 것이 불가능하기 때문에 이길 수 없는데 인공지능은 이걸 왜 만드는지 이해하기 어려울 것이다.

# data[].attributes.body
손가락으로 움직이는 걸 코끝으로 바꿨고

무대 위로 올라가면 화난표정으로 바뀌게 했습니다

# data[].attributes.body
만약 눈을 감으면 뒷담화를 하고 눈을 뜨면 뒷담화를 하지 않고 반겨준다.

아직 인공지능이 인식을 완벽하게 하지 못하기 때문이다.

# data[].attributes.body
두 공이 충돌할때 생기는 팬의 굵기를 지속적으로 변화시켜 화면을 채우게 했다. 계속 색깔이 확장되기 때문에 기기가 멈춰서 사진을 찍지 못했다. 여러 의미로 인공지능이 할 수 없는 일이라 여겨진다.