인공지능

머신러닝을 활용한 금속 발견은 우주부터 심해에 이르기까지 모든 곳에서 활용할 수 있는 유용한 방법이다.

2022년 2월 구글을 떠난 알렉스 한나는 AI 분야의 구조적 문제를 바로잡겠다는 목표를 실현하기 위해 ‘분산 인공지능 연구소(Distributed AI Research Institute, DAIR)’에 합류했다.

신뢰도 높은 AI 시스템을 구축하려면 양질의 데이터가 필요하지만 AI 모델의 훈련에 필요한 데이터를 구하기는 쉽지 않다. 원본 데이터의 통계적 변수 분포와 상관관계 등을 모방한 합성 데이터(재현 데이터)는 고질적인 데이터 병목현상을 해소할 수 있다.

사람들은 진정한 ‘지능’을 가진 기계를 만들기 위해 노력해왔다. 어쩌면 우리는 이 작업을 기계가 스스로 해나가도록 해야 할 필요가 있을지 모른다.

구글이 새로 선보인 AI 시스템인 ‘오디오LM(AudioLM)’에 짧은 음성이나 음악을 들려주면 나머지 부분이 자연스럽게 이어지도록 완성해준다.

딥마인드가 게임 AI ‘알파제로’를 활용해 컴퓨터과학의 핵심 문제인 ‘행렬 곱셈’을 더 빨리 푸는 방법을 알아냈다. 알파제로는 50년 넘게 깨지지 않았던 행렬 곱셈법보다 더 빠른 방법을 찾아내는 등 다양한 행렬 곱셈법을 발견했다.

미국 백악관이 AI 시대 시민의 권리를 보호하기 위해 ‘AI 권리장전’ 청사진을 발표했다.

텍스트에서 이미지를 생성하는 AI를 뛰어넘어서 이제 영상을 생성하는 AI가 등장했다. 그러나 이 AI 모델은 몇 가지 윤리적 의문을 제기한다.

지난해 영국의 자율주행 스타트업 웨이브는 여러 도시를 운전할 수 있는 딥러닝 모델을 선보였다. 이제 웨이브의 AI 모델은 승용차뿐만 아니라 승합차도 운전할 수 있다.

딥마인드가 사람의 피드백을 바탕으로 학습한 뒤 인터넷 검색을 통해 찾아낸 정보로 답변의 근거를 제시하는 새로운 챗봇을 개발했다.

폴란드 출신 디지털 아티스트 그렉 루트코스키(Greg Rutkowski) 풍으로 생성한 'AI 이미지'가 인기를 끌고 있다. 이 분야에서 루트코스키의 명성은 피카소를 압도한다.

단백질 구조를 예측할 수 있는 AI에 이어서 이번에는 새로운 단백질을 설계할 수 있는 AI가 개발됐다. 이 머신러닝 도구는 과학자들이 과학계에 아직 알려지지 않은 완전히 새로운 단백질을 발견하는 데 도움을 줄 것이다.

영국 연구팀이 벌들이 벌집을 짓는 데서 영감을 받아 여러 대의 소형 드론을 훈련시켜 타워를 3D 프린팅할 수 있는 기술을 개발했다.

바이두가 개발한 새로운 이미지 생성 AI는 기존 AI보다 중국 문화와 관련된 내용이나 유명인을 더 정확하게 보여주는 이미지를 생성할 수 있다. 그러나 검열 시스템이 내장되어 있어서 정치적으로 민감한 단어는 필터링된다.

지난달 미국 콜로라도주가 주최한 회화 공모전에서 우승을 차지한 ‘우주 오페라 극장(Théâtre D’opéra Spatial)’이 사람이 아닌 AI가 생성한 이미지였다는 사실이 밝혀지자 논란이 들끓고 있다. 텍스트를 이미지로 전환해주는 생성기(image generator)는 수년 전에 나왔지만 왜 지금 논란이 되는 것일까?

대형언어모델은 인터넷에 맴도는 수많은 개인정보를 이용해서 학습한다. 그렇다면 대형언어모델이 ‘나’에 대해서는 어떤 것들을 알고 있을까?

인공지능 및 컴퓨팅 분야에서의 혁신이 어떻게 이루어졌는지, 그 현장에 있던 사람들의 이야기를 직접 들어보는 코너 입니다. 이번 시간에는 모더나(Moderna)의 데이터 및 인공지능 분야 최고책임자 데이브 존슨(Dave Johnson)을 만나보겠습니다.

딥러닝을 통해 더 정확한 '빙정(氷晶)' 생성 예측이 가능해지면서 향후 기상·기후 예측의 정확도가 크게 개선될 것으로 기대된다.

자동화된 기계학습 기술을 통해 인공지능(AI) 모델의 개발 속도가 빨라지고, 기계학습 분야의 진입장벽 또한 낮아질 전망이다.

영화 속에 등장하는 화려한 로봇들은 어디까지나 스크린 속에 있다. 이와 달리 현실 속 로봇들의 수준은 아득히 떨어진다. 답답하고, 사람이 일일이 할 일을 지정해 주어야만 어느 정도 제 할 일을 할 수 있게 된다. 기계기술이 부족한 것 때문만은 아니다. 사람처럼 생각하고 판단할 능력이 부족한 로봇이 가지는 태생적인 한계다.