사람들은 그 동안 정말 똑똑한 기계를 개발하기 위해 노력해왔다. 그러나 어쩌면 우리는 AI가 스스로 발전해 나가도록 할 필요가 있을지도 모른다.

이십 년 가까이 변화가 없던 인터넷 검색 엔진에 새로운 바람이 불고 있다. 구글 연구팀은 마치 실제 전문가와 대화하는 듯한 검색 경험을 제공할 새로운 아이디어를 연구 중이다.

안면인식 시스템이 사람들의 개인 사진으로 훈련하지 못하게 방해하는 프라이버시 보호 도구가 잇달아 개발되고 있다.

유럽연합(EU)가 새롭고 강력한 AI 규정들을 공개했다. 하지만, 미국 연방거래위원회(FTC)의 발표가 더 효과적일 수도 있다.

보스턴 다이내믹스가 공개한 노련한 동작의 로봇 영상이 사람들의 이목을 끌고 있다. 로봇이 스스로 걸을 수 있도록 훈련시키는 것은 어려운 작업이다.

신경과학자이자 기술기업가인 제프 호킨스는 지능이 어떻게 작동하는지 알아냈다고 주장한다. 그는 세계 모든 AI 연구소에서 이 원리를 알게 되기를 바란다.

오픈AI의 GPT-3는 완벽한 영어 구사로 대중을 감탄하게 했다. 하지만 만약 이것이 허상이라면?

지난 10년 간 AI의 인식 능력을 훈련시킨 이미지넷 같은 대규모 데이터세트는 구축이 어렵고 편향성의 위험도 크다. 컴퓨터 합성 데이터세트가 대안이 될 수 있다.

오픈AI는 인공지능이 서로 상대방을 이기려 경쟁하는 게임을 하게 함으로써, 재훈련 없이도 다양한 문제를 해결하는 법을 학습할 수 있는 로봇을 만들려 한다.

인공지능은 문장 속 단어 순서가 바뀌어도 알아채지 못 한다. 이 문제는 AI 성능을 개선하는 방법을 찾는 힌트가 되기도 한다.