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스타트렉과 인공지능 그리고 집단 지능 인공지능의 미래에 대한 최고의 컴퓨터 과학자들의 의견이 스타트렉의 세계와 비슷하다고 합니다. 러프버러 대학교(Loughborough University), MIT, 예일 대학교와 같은 세계적인 과학자들은 우리가 곧 "집단 인공지능(Collective AI)"의 등장을 목격할 것이라고 말합니다. 이는 새로운 지식과 기술을 지속적으로 습득할 수 있는 여러 인공지능 단위가 네트워크를 형성하여 서로 정보를 공유하는 시스템입니다. 스타트렉에 등장하는 사이보그 종족인 '보그(The Borg)'와 유사한 이 집단 인공지능은, 링크된 하이브-마인드( 개별적인 개체들이 연결되어 집단적인 지능을 형성하고 결정을 내리는 과정 )를 통해 운영되고 지식을 공유하는 방식으로 작동합니다. 그러나 많은 과학 소설에서 나타나는 것과 .. 2024. 3. 28.
서로 다른 인공지능의 대화와 소통이 가져오는 혁신 스위스 제네바 대학교(UNIGE)의 연구진이 개발한 인공지능(AI) 간에 서로 새로운 작업을 수행하고 이를 서로에게 설명할 수 있는 기술이 Nature Neuroscience 저널에 발표되었습니다. . 이 연구는 로봇 공학과 자연어 처리 기술의 발전에 큰 기대를 모으고 있습니다. 거두절미하고 이 연구의 성과를 살펴 보도록 하겠습니다. 인공지능이 서로 의사소통하고 협력하는 능력을 부여하는 새로운 방법을 개발했습니다. 기존의 방법은 인공지능이 서로 다른 언어를 사용하거나, 서로 다른 데이터 세트에 대해 훈련된 경우 협력이 어려웠습니다. 그러나 이번 연구에서 개발된 방법은 이러한 문제를 해결하여, 인공지능이 서로 다른 언어와 데이터 세트에 대해 훈련된 경우에도 효과적으로 협력할 수 있게 되었습니다. 로봇 팔 .. 2024. 3. 27.
언어모델(LLM)에 "생각"을 더하다 인공지능(AI) 기술이 급속히 발전하면서, 우리는 이제 AI가 단순히 정보를 처리하고 답변을 생성하는 것을 넘어, 스스로 ‘생각하는’ 방법을 배울 수 있는 시대에 접어들었습니다. 이러한 혁신의 최전선에는 ‘Quiet-STaR’이라는 프로젝트가 있습니다. 이것은 언어 모델이 자신의 답변을 내기 전에 잠시 멈추고 생각하는 법을 배울 수 있게 하는 연구입니다. 마치 우리가 대화 중에 잠시 멈추고 다음 말을 고민하듯이 말이죠. Quiet-STaR에 대한 연구는 스탠포드 대학교와 Notbad AI Inc에서 진행되고 있으며 Notbad AI Inc는 인공지능(AI)을 활용하여 마케팅 솔루션을 제공하는 회사입니다. 이 회사는 데이터를 기반으로 전략을 제공하며, 이를 인간의 창의성으로 확장하고 AI를 통해 구현합니다.. 2024. 3. 25.
다크웹과 인공지능 다크웹이란 무엇인가? 다크웹(Dark Web)은 일반적인 검색 엔진으로는 찾을 수 없고 특정 소프트웨어, 설정, 또는 사용자 인증을 통해서만 접근할 수 있는 인터넷의 일부분입니다. 다크웹은 인터넷의 '깊은 곳'에 위치해 있으며, 여기에는 일반적인 웹 페이지들이 위치한 '표면 웹'과는 달리, 다양한 활동과 정보가 숨겨져 있습니다.\ 다크웹은 때때로 불법적인 거래, 익명성을 요구하는 통신, 또는 인터넷 검열을 피해야 하는 경우에 사용됩니다. 이러한 특성 때문에 다크웹은 범죄 활동의 장으로 알려져 있기도 하지만, 정치적 탄압이나 검열로부터 자유롭게 정보를 교환하려는 활동가들에게는 소중한 자원으로도 활용됩니다. 다크웹에 접근하기 위해서는 토르(Tor) 브라우저와 같은 특수한 도구가 필요합니다. 토르 네트워크는 .. 2024. 3. 19.
AI와 로봇의 혁명, 재료과학의 미래를 재창조하다 최근 구글이 발표한 A-Lab과 GNoME 시스템은 재료 과학 분야에 혁신적인 변화를 가져오고 있습니다. A-Lab은 완전 자율적인 로봇과 인공지능(AI) 시스템을 결합하여 전에 없던 새로운 물질들을 창조해내고 있으며, 이는 배터리나 태양 전지 같은 분야에서 사용될 수 있는 재료를 포함합니다. 한편, 다른 AI 시스템인 GNoME은 수십만 가지의 안정적인 물질들의 존재를 예측하며, A-Lab이 미래에 시도할 수 있는 후보군을 제공합니다. 재료 발견의 대규모 확장 과학자들은 수세기에 걸친 노력을 통해 수십만 가지의 무기 화합물을 합성했습니다. 그러나 연구에 따르면 아직 수십억 가지의 비교적 간단한 무기 물질들이 발견되기를 기다리고 있습니다. 구글 DeepMind의 GNoME AI 시스템은 이러한 탐색을 대.. 2023. 12. 4.
AI 기술의 혁신이 이끄는 지속 가능한 농업의 미래 최근 몇 년 동안, 농업 분야는 지속 가능한 방법론과 환경에 미치는 영향을 줄이기 위해 중요한 기술적 진보를 목격했습니다. 이러한 진보 중 가장 주목할 만한 것은 잡초 관리 방식을 근본적으로 변화시킨 AI 기반 점 살포 기술입니다. 이 기술은 농업 효율성을 획기적으로 향상시킬 뿐만 아니라 환경 보호에도 중요한 역할을 합니다. Weed-IT Quadro의 혁신적 도입 이 기술 혁신의 대표적인 예는 네덜란드의 Rometron이 개발하고 북미에서 Red LED 조명으로 소개된 Weed-IT Quadro 시스템입니다. 앨버타주 메디슨 햇의 농부 라베른 길은 이 시스템을 도입하여 제초제 사용량을 최대 86%까지 줄였다고 합니다. 이 시스템은 잡초를 식별하고 선택적으로 타겟팅하여, 전면 살포를 과거의 일로 만들고,.. 2023. 11. 30.
OpenAI의 새로운 돌파구: Project Q-Star (Q*) 1. 서론 최근 OpenAI에서 발표된 Project Q-Star, 종종 Q*로 불리는 이 프로젝트는 인공 지능(AI) 연구의 새로운 장을 여는 중요한 발전으로 주목받고 있습니다. 이 프로젝트는 기존의 AI 알고리즘과 달리 훈련 데이터에 포함되지 않은 간단한 수학 문제를 해결할 수 있는 능력을 보여주었습니다. 이러한 발전은 인공 일반 지능(Artificial General Intelligence, AGI)에 한 걸음 더 다가갈 수 있는 가능성을 제시합니다. 2. Project Q-Star의 개요 Project Q-Star는 OpenAI의 연구진이 개발한 AI 알고리즘으로, 특히 수학 문제 해결 능력에서 혁신을 보여줍니다. 기존 AI 모델과 달리, Q-Star는 훈련 중에 접하지 않은 새로운 문제에 대한 .. 2023. 11. 28.
직장에서 생성형 AI를 사용할 때 해야 할 일과 하지 말아야 할 일 직장 내에서 생성 인공지능(AI)을 통합하는 것은 비즈니스 운영을 혁신하는 흥미로운 기회를 제공하지만, 동시에 새로운 도전과 위험을 수반합니다. 이러한 기술의 사용은 업무 효율성을 증가시키고 창의적인 문제 해결 방법을 제공할 수 있으며, 직원들의 역량을 강화하는 데에도 도움이 될 수 있습니다. 하지만, AI를 사용할 때는 적절한 가이드라인을 설정하여 잠재적인 위험을 최소화하는 것이 중요합니다. 생성 AI를 사용함에 있어서 '해야 할 것들'과 '하지 말아야 할 것들'을 명확히 구분하는 것은 이 기술을 효과적으로 활용하고, 동시에 직원들과 고객의 이익을 보호하는 데 필수적입니다. 여기서는 직장 내에서 생성 AI를 사용할 때 고려해야 할 주요 지침들을 소개합니다. 해야 할 것들: 창의성 및 문제 해결 향상: .. 2023. 11. 28.
인공지능(AI)의 건축 분야의 역할 인공 지능(AI)은 현대 건축 분야에서 혁신적인 변화를 가져오고 있으며, 이 분야에서의 역할은 더욱 중요해지고 있습니다. 기존의 건축 방식과 기술을 혁신하고 더 지속 가능하고 효율적인 건축물을 만드는 데 AI가 어떻게 기여하고 있는지 살펴보겠습니다. 1. 자동 설계 및 최적화: AI는 건축 설계 과정에서 중요한 역할을 수행합니다. 자동 설계 소프트웨어를 통해 AI는 다양한 매개 변수를 고려하여 건축물을 최적화하고 최상의 성능과 비용 효율성을 달성할 수 있습니다. 이러한 자동화된 설계 프로세스는 시간과 비용을 절약하며, 더 나은 디자인을 제공합니다. 펜실베이니아의 다리 프로젝트에서 엔지니어들은 AI 기술을 활용하여 콘크리트 블록의 새로운 모양을 개발하여 더 적은 재료를 사용하면서도 내구성을 유지하는 방법을.. 2023. 11. 27.
그래프캐스트, 전 세계 일기 예보에서 AI의 혁신 기상 패턴이 끊임없이 변화하고 극한 상황이 점점 더 흔해지고 있는 오늘날, 신속하고 정확한 예보의 필요성이 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 몇 분 안에 전례 없는 정확도를 제공하여 중거리 일기 예보에 혁명을 일으킨 구글 딥마인드에서 만든최첨단 AI 모델인 GraphCast를 소개합니다. Science 저널에 게재된 이 모델은 유럽중기예보센터(ECMWF)에서 개발한 업계 최고의 고해상도 앙상블 예보(HRES) 시스템보다 성능이 뛰어나 최대 10일 전의 기상 조건을 더 정확하고 훨씬 빠르게 예측합니다. 그래프캐스트는 날씨를 예측할 뿐만 아니라 기상 이변에 대한 조기 경보도 제공합니다. 향후 사이클론의 경로를 정확하게 예측하고, 홍수 위험과 관련된 대기의 하천을 식별하며, 이상 기온의 시작을 예측할 수 있습니.. 2023. 11. 17.
인공지능의 자기복제와 자기진화 AI시스템이 또 다른 인공지능을 만들고하 할 때 필요한 개념이 두가지가 있습니다. 첫 번째는 자기복제이고 두 번째는 자기진화입니다. 이는 우리 호모사피엔스가 무언가를 창조하는 과정과 너무도 닮아 있어 더욱 흥미롭습니다. 호모사피엔스도 처음엔 모방(복제)으로 시작하여 점차 창조(진화)의 길로 가는 것과 정확하게 일치합니다. 그렇다면 두 개념이 왜 인공지능이 또 다른 인공지능을 만드는데 필요한지 좀 더 구체적으로 알아보겠습니다 자기복제의 개념이 필요한 이유 이 개념은 AI가 스스로의 설계와 기능을 이해하고, 이를 바탕으로 새로운 버전의 AI를 만들어내는 능력을 가리킵니다. 자기복제의 중요한 요소와 그 의미를 다음과 같이 설명할 수 있습니다: 자동화된 AI 생성: 자기복제는 AI가 인간 개발자의 직접적인 개입.. 2023. 11. 16.
인공지능이 만드는 인공지능 인공지능이 만드는 인공지능은 인공지능의 발전에 있어 획기적인 변화를 가져올 것으로 기대되는 기술입니다. 기존에는 인공지능을 개발하기 위해서는 인공지능 전문가의 많은 노력과 시간이 필요했습니다. 그러나 인공지능이 만드는 인공지능 기술이 발전하면, 누구나 쉽게 인공지능을 개발할 수 있게 될 것입니다. 이는 인공지능의 보급과 활용을 크게 확대시킬 것으로 예상됩니다. 인공지능이 만드는 인공지능 기술은 크게 두 가지 방식으로 구현될 수 있습니다. 첫 번째 방식은 인공지능이 인공지능을 개발하기 위한 알고리즘을 스스로 학습하는 방식입니다. 이러한 방식은 인공지능이 인공지능을 개발하는 데 필요한 지식을 스스로 습득할 수 있다는 점에서 매우 효율적입니다. 두 번째 방식은 인공지능이 이미 개발된 인공지능을 기반으로 새로운.. 2023. 11. 16.

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