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AI 타이탄 인공지능을 이끄는 사람들 5 "레이 커즈와일" 레이 커즈와일은 미국의 미래학자이자 발명가이며 컴퓨터 과학자 그리고 작가입니다. 그는 2045년경에 인공지능이 인간의 지능을 넘어서고 기술적 특이점이 발생할 것이라고 예측한 것으로 유명합니다. 그의 저서인 "특이점이 온다"는 100개 이상의 언어로 번역되었으며, 인공지능과 기술의 미래에 대한 그의 통찰력이 담겨 있습니다. 커즈와일은 1948년 뉴욕에서 태어났습니다. 그는 MIT에서 물리학과 컴퓨터 과학을 공부했으며, 졸업 후에는 매킨토시 개발에 참여했습니다. 1979년에는 자신의 회사인 커즈와일 로보틱스사를 설립했으며, 이 회사에서 음성 인식 기술과 인공 지능 기술을 개발했습니다. 커즈와일은 미래학자로서 인공지능의 발전에 큰 관심을 가지고 있습니다. 그는 2045년경에 인공지능이 인간의 지능을 넘어서고,.. 2023. 6. 1.
AI 안전 센터, The Center for AI Safety(CAIS) 인공지능(AI)의 발전 속도는 빠르고 혁신적인 가능성을 보여주지만, 동시에 내재된 위험성도 수반하고 있습니다. AI 시스템이 점차 복잡해지고 사회에 통합되는 상황에서, 윤리적 고려사항, 안전 기준, 그리고 책임감 있는 AI 활용에 대한 중요성이 더욱 부각되고 있습니다. 이러한 관점에서 AI 안전 센터(CAIS) 같은 기관의 역할이 매우 중요하게 작용합니다. CAIS는 샌프란시스코에 본부를 두고 AI와 관련된 사회적 위험을 줄이는 데 전념하는 연구 및 현장 구축 비영리 단체입니다. AI의 잠재력이 전 세계에 큰 혜택을 줄 수 있다는 점을 인식하면서도, AI를 안전하게 개발하고 사용하는데 필요한 연구와 행동을 적극적으로 추진하고 있습니다. CAIS는 여러 학문 분야, 공공 및 민간 기관, 그리고 일반 대중과.. 2023. 5. 31.
인공지능이 불러올 인류멸종의 경고 인공지능(AI)의 세계는 현재 중요한 논의의 중심에 있습니다. 한편으로는, AI의 잠재적 위협을 전염병이나 핵전쟁과 같은 세계적인 위협과 비교하는 등, AI 분야의 주요 인물들이 심각한 경고를 내놓고 있습니다. 그러나 다른 한편으로는 이 분야의 일부 연구자들은 이러한 주장이 과장되었다고 주장하며, 현재의 문제에 초점을 맞추어야 한다고 주장합니다. 이러한 이분법적인 시각은 최근 AI Safety Center의 웹페이지에 게재된 성명서에서 특히 두드러집니다. 이 성명서는 OpenAI의 CEO 샘 알트만, Google DeepMind의 CEO 데미스 하사비스, 그리고 Anthropic의 다리오 아모데이 등이 지지를 표하고 있습니다. AI Safety Center는 AI의 무기화, AI에 의한 오해의 소지가 있.. 2023. 5. 31.
AI 타이탄 인공지능을 이끄는 사람들 4 "페이 페이 리" 페이 페이 리는 인공 지능(AI) 분야의 선구자입니다. 영향력 있는 연구자이자 교육자, 리더인 리는 특히 컴퓨터 비전 분야에서 AI에 큰 공헌을 해왔습니다. 중국 베이징에서 태어난 리는 10대 때 미국으로 이주했습니다. 이후 프린스턴 대학교에서 물리학 학사 학위를, 캘리포니아 공과대학교에서 전기공학 박사 학위를 취득했습니다. 리의 주요 전문 분야는 컴퓨터 비전으로, 기계가 인간과 유사한 방식으로 시각 정보를 '보고' 이해하도록 훈련하는 AI 분야입니다. 그녀는 22,000개 카테고리에 걸쳐 1,500만 개 이상의 레이블이 지정된 이미지로 구성된 방대한 데이터 세트인 ImageNet을 구축한 팀을 이끌었습니다. 이 데이터 세트는 컴퓨터 비전 분야를 발전시키는 데 중요한 역할을 했으며 딥러닝 모델 개발에도 .. 2023. 5. 30.
AI 타이탄 인공지능을 이끄는 사람들 3 "이안 굿펠로" 저명한 컴퓨터 과학자이자 엔지니어, 경영자인 이안 굿펠로(Ian Goodfellow)는 딥 러닝과 인공 신경망에 대한 이해를 크게 발전시킨 인공 지능(AI) 분야의 선구자 중 한 명입니다. 1987년생인 굿펠로는 스탠퍼드대학교에서 구글 브레인의 공동설립자이자 책임자인 앤드류 응의 지도 아래 컴퓨터공학 학사 및 석사를 취득하는 등 풍부한 교육 배경을 보유하고 있습니다. 이후 2014년 4월에는 몬트리올 대학교에서 "표현의 딥 러닝과 컴퓨터 비전에의 적용"이라는 제목의 논문으로 요슈아 벤지오와 아론 쿠르빌의 지도하에 머신 러닝 박사 학위를 취득했습니다. 굿펠로우의 직업 경력은 학문적 성과만큼이나 인상적입니다. 졸업 후 그는 구글 브레인 연구팀의 일원으로 구글에 입사했습니다. 2016년 3월, 그는 구글을 떠.. 2023. 5. 29.
로봇이 통증을 느끼고 치료하다 우리는 모두 로봇이 얼마나 놀랍고 혁신적인지 알고 있습니다. 그러나 싱가포르 난양공과대학교(NTU Singapore)의 과학자 팀이 최근 우리가 알고 있던 로봇의 한계를 뛰어넘는 업적을 이뤄냈습니다. 그들은 로봇이 '통증'을 인식하고 스스로 치료할 수 있는 인공지능(AI) 시스템을 개발했습니다. 그런데 여기서 말하는 '통증'이라는 건, 인간이 흔히 이해하는 감정적 경험이 아닌, 시스템에 잠재적인 해를 끼칠 수 있는 신호를 의미합니다. 이 시스템의 핵심은 AI 지원 센서 노드에 의존하는 통증 감지 메커니즘입니다. 센서 노드에 직접 AI를 통합함으로써, 정보 처리와 학습이 로컬에서 이루어지게 됩니다. 이렇게 되면 필요한 배선의 양이 크게 줄어들고 응답 시간이 단축되어 기존 로봇에 비해 5~10배 빠른 응답 .. 2023. 5. 28.
인공 지능의 주요 기계 학습 용어 가이드 인공지능(AI)은 우리의 세상을 재편하고 있는 분야로 빠르게 진화하고 있습니다. AI가 일상 생활에 계속 통합됨에 따라 이 분야를 정의하는 몇 가지 주요 용어를 이해하는 것이 중요합니다. 특히 AI의 하위 집합인 머신러닝은 처음에는 어렵게 느껴질 수 있는 용어들로 가득 차 있습니다. 하지만 이러한 용어를 이해하면 이 분야에 대한 이해도를 크게 높일 수 있습니다. AI의 주요 머신 러닝 용어 몇 가지를 자세히 살펴보겠습니다. 1.인공 지능(AI) 인공지능은 기계에서 인간의 지능을 시뮬레이션하는 것을 가리키는 광범위한 용어입니다. AI의 목표는 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 시스템을 만드는 것입니다. 이러한 작업에는 문제 해결, 언어 이해, 패턴 인식, 경험으로부터의 학습 등이 포함.. 2023. 5. 28.
FBI의 AI 전략, 소셜 미디어와 메시징 앱을 통한 테러리즘 예방 디지털 시대에 우리는 특별한 역설에 직면하고 있습니다. 한편으로는 정보와 의사소통 기능의 풍부함이 우리의 삶을 수많은 방법으로 향상시키는 반면 이러한 동일한 도구들이 테러리스트에 악용될 수도 있습니다. 테러 활동의 잠재적 위협은 기술의 발전, 특히 모바일 메시징 애플리케이션과 소셜 미디어 플랫폼의 일상화로 인해 크게 증가하였습니다. 그러나 기술은 양날의 검이며, 동일한 발전은 효과적인 반테러 대책의 개발을 가능하게 하였습니다. 대표적인 예로 미국 연방수사국(FBI)이 머신러닝을 사용하여 잠재적인 테러 활동을 탐지하는 방법을 들 수 있습니다. 이 글에서는 모바일 메시징 앱과 소셜 미디어 플랫폼의 데이터를 추적하고 분석하여 잠재적인 위협을 식별하는데 머신러닝 기술이 어떻게 활용되는지 살펴봅니다. 또한 개인 .. 2023. 5. 27.
생명공학의 새로운 지평, 효소-기질 상호작용을 예측하는 AI 끊임없이 진화하는 과학 기술 세계에서 인공지능(AI)은 금융, 운송, 의료, 생명공학에 이르기까지 다양한 분야에 혁신을 일으키고 있습니다. 방대한 양의 데이터를 분석하고, 패턴을 인식하고, 예측하는 AI의 능력은 복잡한 문제에 접근하는 방식을 변화시켰습니다. 최근 생명공학 분야에서는 국제 연구팀이 AI를 사용하여 효소와 기질 간의 상호작용을 정확하게 예측하는 모델을 개발함으로써 신약 연구와 바이오 연료 생산의 발전을 위한 기반을 마련한 사례를 볼 수 있습니다. 효소의 수수께끼 효소는 기질로 알려진 기본 물질을 유기체의 생존에 필수적인 분자로 변환하는 화학 반응을 촉진하는 살아있는 세포의 일꾼입니다. 효소의 중요성에 대한 이해에도 불구하고 대부분의 효소의 구체적인 기능은 여전히 미스터리로 남아 있습니다. .. 2023. 5. 27.

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