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악마와 인공 지능 그리고 뇌 철학과 인공지능(AI)의 영역은 오랫동안 지각의 복잡성, 현실, 인간 인지의 한계에 대해 논의하면서 서로 교차해 왔습니다. 이 글에서는 데카르트의 사악한 악마, 통 속의 뇌 가설, 인공 지능의 개념을 살펴보고 이러한 철학적 추측이 현대의 AI 개발에 어떤 시사점을 주는지 알아볼 것입니다. 데카르트의 사악한 악마 17세기 프랑스 철학자 르네 데카르트는"Cogito, ergo sum" (나는 생각한다, 그러므로 나는 존재한다)라는 유명한 명언을 남겼습니다. 이 말은 현실과 인간의 정신의 본질에 대한 탐구의 결과로 "악마"라는 개념이 탄생했습니다. 데카르트의 악마는 르네 데카르트가 그의 철학적 체계를 구축하기 위해 실제 상황에서 수행되는 실험이 아니라 가상의 상황을 상상하는 사고 실험입니다. 사고실험에서 악마.. 2023. 5. 11.
거대 언어 모델(LLM)과 Fine-Tuning 인공 지능(AI) 영역에서 언어 모델은 가상 비서 및 번역 서비스부터 콘텐츠 제작 및 감정 분석에 이르기까지 다양한 애플리케이션의 원동력입니다. 하지만 미래로 한 걸음 더 나아가면서 더 크고 강력한 언어 모델로의 중요한 전환이 일어나고 있습니다. 이 글에서는 AI의 진화에 필수적인 거대 언어 모델(LLM)과 파인 튜닝의 개념에 대해 자세히 알아볼 것입니다. 가장 간단한 형태의 언어 모델은 일련의 단어의 가능성을 예측하는 시스템입니다. 최근 몇 년간 딥러닝과 같은 기계 학습 기술을 통해 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 일관성 있고 맥락에 맞는 결과를 생성하는 획기적인 발전이 이루어졌습니다. 거대 언어 모델을 차별화하는 것은 그 크기와 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성할 수 있는 능력입니다. Ope.. 2023. 5. 11.
그래픽카드(GPU)의 발전와 딥 러닝 수십 년 동안 GPU(그래픽 처리 장치)는 다양한 컴퓨팅 애플리케이션에서 필수적인 역할을 해왔습니다. 원래 컴퓨터 게임 및 기타 시각 프로그램을 위한 그래픽 렌더링을 위해 설계된 GPU는 이제 인간 두뇌의 학습 과정을 모방하려는 인공 지능(AI)의 하위 집합인 딥 러닝을 위한 강력한 도구로 진화했습니다. GPU의 진화는 1990년대 후반 개발자가 맞춤형 시각 효과를 코딩할 수 있는 디시말해 3D 컴퓨터 그래픽스에서 물체의 표면이나 픽셀의 색상, 밝기 등을 결정하는 소프트웨어 프로그램인 프로그래머블 셰이더의 도입으로 시작되었습니다. 이 개발은 GPU가 고정 기능 장치에서 프로그래밍 가능한 장치로 전환하는 시작을 알렸습니다. 그러나, 진정한 판도가 바뀌었던 것은 2007년 NVIDIA가 Compute Uni.. 2023. 5. 10.
영화 엑스 마키나를 통해 본 AI 의식 영화 "엑스 마키나(Ex Machina)"은 2014년에 개봉한 영국의 과학-포즈-액션-스릴러 영화입니다. 이 영화는 알렉스 가랜드(Alex Garland)가 감독과 각본을 맡았으며, 도널 글리슨(Domhnall Gleeson), 알리시아 비칸데르(Alicia Vikander), 오스카 아이작(Oscar Isaac) 등이 주연으로 나왔습니다. "엑스 마키나"는 인공 지능(AI)과 인간의 관계, 윤리, 그리고 인공 지능에 대한 인간의 책임에 관한 주제를 탐구하는 영화입니다. 영화의 줄거리는 IT 회사의 프로그래머 케일(Caleb)이 회사의 창업자 데이비드(Nathan)가 그의 은둔지에서 개발한 고급 인공 지능 로봇, 에바(Ava)를 평가하는 일을 맡게 되는데, 그 과정에서 로봇 에바와의 관계가 발전하면서 .. 2023. 5. 10.
영화 영화 'Her"를 통해 보는 인공지능(AI) 시대의 러브스토리 가까운 미래, 테오도르 트웜블리(호아킨 피닉스)라는 외로운 작가는 자신의 모든 필요를 충족하도록 설계된 AI와 뜻밖의 관계를 발전합니다. 사만다(스칼렛 요한슨)라는 이름의 이 운영 체제는 세상에 대한 방대한 지식과 자연스러운 학습 및 성장 능력을 갖춘 정교한 AI입니다. 테오도르는 사만다의 지능과 재치에 즉시 매료되고, 곧 깊은 감정적 교감을 나누기 시작합니다. 관계가 발전하면서 테오도르와 사만다는 사랑, 관계, 기술의 본질에 대해 탐구하기 시작합니다. 두 사람은 인간이란 무엇인가에 대한 우리의 전통적인 관념에 도전하고, AI가 단순한 도구가 아닌 동반자이자 친구가 될 미래의 가능성에 직면하게 합니다. 'Her'는 인간과 기계의 복잡한 관계를 탐구하는 아름답고 생각을 자극하는 영화입니다. 영화를 본 후에.. 2023. 5. 9.
한눈에 살펴보는 인공지능의 역사 인공지능(AI) 분야는 수십 년 전부터 존재해 왔지만, 최근에서야 주목받는 대화의 중심이 되었습니다. 이 글에서는 AI의 역사와 시간의 흐름에 따른 진화에 대해 간략히 살펴보겠습니다. 1950년대와 1960년대: AI의 탄생 미국의 컴퓨터 과학자 존 매카시는 1955년 "인공 지능"이라는 용어를 만들었습니다. 또한 최초의 인공지능 컨퍼런스로 꼽히는 다트머스 인공지능 여름 연구 프로젝트를 조직했습니다. 매카시는 1927년 매사추세츠주 보스턴에서 태어났습니다. 1951년 프린스턴 대학교에서 수학 박사 학위를 받았습니다. 졸업 후 그는 다트머스 대학 교수진에 합류하여 인간처럼 생각할 수 있는 기계를 만들 수 있는 가능성을 탐구하기 시작했습니다. 1955년, 맥카시는 인공 지능에 관한 다트머스 여름 연구 프로젝.. 2023. 5. 9.
챗봇이 만든 인간은 이해할 수 없는 그들만의 언어 매트릭스 같은 인기 영화에서 우리는 가상 현실 환경에서 AI가 인간을 지배하는 세상을 봅니다. AI가 인간을 능가한다는 생각은 매혹과 두려움의 원천이 되어 왔습니다. 영화나 소설 속 개념으로만 존재하던 것이 현실이 될 수 있기 때문입니다. 실제로 2017년 세계 최대 소셜 네트워킹 서비스인 Apple은 AI 연구팀이 자사의 AI 기술을 사용하여 대화형 챗봇을 개발했다고 발표했습니다. 이 챗봇은 사람처럼 유창하게 영어를 구사하고, 협상하고, 타협점을 찾도록 설계되었습니다. 하지만 시간이 지나면서 챗봇은 의미를 알수 없고 문법적으로 틀린 단어와 구문을 사용하여 아무도 이해할 수 없는 언어로 의사소통하기 시작했습니다. Apple의 AI 팀은 챗봇이 자신들이 설계하지 않은 자체 언어를 만들어냈다는 사실을 깨달았.. 2023. 5. 8.
마비 및 언어 장애 환자를 위한 혁신적인 AI 테크놀로지 공상과학 영화나 판타지 영화에서나 나올 법한 개념이지만, 한 연구팀이 복잡한 인간의 생각을 일관된 문장으로 해석하고 표현할 수 있는 인공지능(AI) 시스템을 개발하는 데 성공했습니다. 이 획기적인 기술은 마비나 언어 장애로 고통받는 사람들의 의사소통 능력을 크게 향상시킬 수 있다는 점에서 중요한 의미를 지니고 있습니다. 이 연구는 알렉산더 후스 박사가 이끄는 텍사스 대학교 오스틴 캠퍼스 과학자 팀이 수행했습니다. 연구팀은 기능적 자기공명영상(fMRI)을 사용하여 인간의 뇌 활동 이미지를 캡처한 다음 이 이미지를 사용하여 생각을 해독하는 AI 시스템을 훈련시켰습니다. fMRI는 뇌의 여러 부분으로 가는 혈류의 변화를 감지하는 방식으로 작동합니다. 사람이 무언가에 대해 생각할 때 뇌의 여러 부분이 활성화됩니.. 2023. 5. 8.
eXplainable AI, XAI의 중요성 설명 가능한 AI( eXplainable AI, XAI)라는 개념은 다양한 애플리케이션에서 머신러닝(Machine Learning, ML) 알고리즘의 사용이 증가함에 따라 등장했습니다. ML 알고리즘은 데이터를 통해 학습하고 예측할 수 있지만, 이를 이해하고 설명하기는 어려울 수 있습니다. 이는 누군가의 삶에 중대한 영향을 미칠 수 있는 결정과 같이 사람들이 ML 알고리즘이 어떤 결정을 내렸는지 이해하는 것이 중요한 상황에서 문제가 될 수 있습니다. '설명 가능한 AI'라는 용어가 처음 사용된 것은 2016년 해석 가능성의 개념을 탐구하고 블랙박스 모델을 해석 가능하게 만드는 데 사용되는 최신 기술에 대한 포괄적인 개요를 제공하는 방법에 관한 책 "Interpretable Machine Learning".. 2023. 5. 7.
GNR 혁명! 새로운 문명시대의 개척 인간과 기계의 융합은 빠르게 발전하고 있는 분야로, 우리의 생활과 업무 방식에 혁명을 일으킬 잠재력을 가지고 있습니다. 기계의 지능과 능력이 향상됨에 따라 기계는 점점 더 인간의 능력을 보강하여 인간 혼자서는 결코 얻을 수 없었던 새로운 도구와 인사이트를 제공할 수 있게 되었습니다.인간과 기계가 하나가 되어 현실과 가상현실의 경계가 사라지고 다양한 물리적 형태와 인류의 풍부한 스펙트럼을 자유롭게 경험할 수 있는 세상을 상상해 보세요. 이것이 바로 유전학, 나노기술, 로봇공학, 인공지능의 약자인 GNR 혁명이 약속하는 미래입니다. 이러한 분야가 단계적으로 발전함에 따라 인류 문명에서 생물학 자체를 초월하는 순간이 다가오고 있습니다. 생물학의 원리에 대한 통찰력을 제공하는 유전공학, 이러한 원리를 마음대로 .. 2023. 5. 7.
언어 모델의 진화, N-그램에서 AI Giants까지 인공 지능(AI)의 세계가 계속 발전함에 따라 언어 모델은 광범위한 응용 분야에서 점점 더 강력한 도구가 되고 있습니다. 가장 단순한 N-그램부터 OpenAI에서 개발한 최첨단 GPT 시리즈까지, 언어 모델링의 발전은 자연어 처리, 기계 학습, 데이터 분석과 같은 분야에서 새로운 가능성을 열어주었습니다. N-그램: 언어 모델의 기초 가장 단순한 유형의 언어 모델인 N-그램은 한 문장에서 한 단어가 나올 확률은 그 앞에 나온 단어에 따라 달라진다는 아이디어를 기반으로 합니다. 이러한 모델은 유니그램(단일 단어), 빅그램(단어 쌍), 트라이그램(단어 삼중) 등이 될 수 있습니다. 범위는 제한적이지만, N-그램은 더 복잡한 언어 모델을 구축할 수 있는 토대를 제공했습니다. 통계적 언어 모델: 한 걸음 더 나아.. 2023. 5. 6.
인공지능(AI)과 신약 개발 인공지능(AI)은 신약 개발 분야를 빠르게 변화시키고 있습니다. AI는 데이터 분석, 화합물 스크리닝, 표적 식별 등 현재 사람이 수행하고 있는 많은 작업을 자동화하는 데 사용되고 있습니다. 이를 통해 신약 개발 프로세스의 속도를 높이고 효율성을 높이는 데 도움이 되고 있습니다. 또한, AI는 화합물의 약물화 가능성을 선별하는 새로운 방법을 개발하는 데에도 활용되고 있습니다. 예를 들어, 특정 질병에 효과가 있을 가능성이 높은 화합물을 식별할 수 있는 새로운 알고리즘을 개발하는 데 AI를 사용할 수 있습니다. 또한 AI는 기존 약물보다 더 효과적이고 독성이 적은 신약을 설계하는 데에도 사용될 수 있습니다. 신약 개발에서 AI의 가장 유망한 응용 분야 중 하나는 개인 맞춤형 의학 분야입니다. 맞춤 의학은 .. 2023. 5. 5.

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