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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.
휴머노이드 로봇 공학 휴머노이드 로봇 공학 분야는 지난 몇 년 동안 많은 기업과 연구팀이 다양한 방식으로 인간과 상호작용할 수 있는 로봇을 개발하기 위해 노력하면서 상당한 발전을 거듭해 왔습니다. 이 글에서는 휴머노이드 로봇공학의 역사, 도전 과제, 최근의 발전 상황과 이 분야에 대한 투자 관심에 대해 살펴보겠습니다. 휴머노이드 로봇은 산업을 혁신하고 인간의 삶을 개선할 수 있는 잠재력을 가지고 있어 오랫동안 많은 사람들의 관심을 받아왔습니다. 인공지능(AI)과 로봇 기술이 계속 발전함에 따라 인간과 원활하게 상호작용할 수 있는 휴머노이드 로봇을 만드는 꿈이 점차 현실화되고 있습니다. 휴머노이드 로봇의 역사 휴머노이드 로봇의 개념은 고대 그리스와 중국으로 거슬러 올라가며 수세기 동안 존재해 왔습니다. 최초의 휴머노이드 로봇은.. 2023. 5. 5.
ChatGPT가 불러온 생성 AI 대개척 시대 2022년 11월 30일 OpenAI사의 ChatGPT의 출시는 생성 AI 분야에서 중요한 이정표가 되었습니다. 처음으로 언어 모델이 비교적 적은 데이터셋으로 인간 수준의 텍스트를 생성할 수 있게 되었습니다. 이러한 혁신은 고객 서비스, 마케팅, 교육 등 다양한 분야에서 생성 AI를 사용할 수 있는 새로운 가능성을 열었습니다. ChatGPT는 자연어 처리 작업에 특히 효과적인 트랜스포머 신경망의 일종인 GPT 아키텍처를 기반으로 합니다. 이 모델은 800만 개 이상의 웹 페이지로 구성된 데이터 세트로 학습되었는데, 이는 이전의 생성형 AI 모델을 학습하는 데 사용된 데이터 세트보다 훨씬 작은 규모입니다. 이렇게 작은 데이터 세트에도 불구하고 ChatGPT는 사람이 쓴 텍스트와 거의 구별할 수 없는 수준의.. 2023. 5. 4.
2050년, 초지능 AI와 함께하는 미래 사회 2045년에서 2050년까지 초지능 AI가 출현하여 우리의 삶을 송두리채 바꿀 수 있다는 의견은 이미 널리 알려진 사실이다. 그러나 이러한 AI가 어떻게 우리의 삶을 바꿀지에 대한 상상은 상상하기 어렵지만 몇가지 상상을 곁들여 보고자 합니다. 우선 형태변환 로봇을 상상해 볼 수 있겠습니다, 형태변환 로봇은 인간의 행동 패턴과 상호작용을 통해 형태를 자동으로 변환하는 기술을 의미합니다. 이를 이용하면, 인간과 로봇이 함께 일하는 공간에서 로봇이 인간에게 따라 다니며 필요한 도구나 부품을 제공하거나 작업을 보조할 수 있습니다. 이는 생산성과 효율성을 크게 향상시킬 수 있을 뿐만 아니라, 인간의 작업 부담을 줄일 수 있어 건강한 일하는 환경을 조성할 수 있습니다. 둘째 프로그래머블 물질의 출현입니다, 프로그래.. 2023. 5. 4.

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