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구글 딥마인드 '알파폴드', 단백질 구조 예측 AI 대회서 1위

알파고 개발사인 구글 딥마인드에서 지난 2018년에 단백질 구조 예측용으로 개발한 ‘알파폴드’(Alphafold)가 최근 한 대회에 참가해 높은 성적을 거둬 눈길을 끈다.   30일(현지시간) 딥마인드 블로그에 따르면, 알파폴드는 인공지능의 단백질 구조 예측력을 평가하는 대회인 CASP에 참가해 단백질 구조를 예측하는 과제에서 146개 인공지능 중 1위를 했다. 딥마인드에 따르면 단백질 구조 예측의 정확성을 측정하는 테스트인 GDT(Global Distance Test)에서 알파폴드는 100점 만점에 92.4점을 받았다. 이 점수는 과학자들이 앞서 밝혀낸 단백질 구조를 인공지능이 정확하게 맞힐수록 높아진다. 알파폴드는 구조를 예측하기 가장 어려운 단백질의 경우에도 87점을 받았다.  딥마인드 측은 알파폴드의 예측 정확성을 높이기 위해 단백질 데이터 은행에 공개된 단백질 구조 데이터를 이용하여 학습시켰다고 전했다.   -> '바둑은 시작일 뿐' 의료·에너지에서 활약하는 구글 딥마인드 -> 딥마인드, 오진율 줄인 '유방암 진단' AI 모델 개발 -> 구글 딥마인드에 대해 알아둘 만한 12가지 지식 단백질의 구조를 검토하고 예측하는 일은 지난 수십년간 과학계의 주요 관심사였다. 단백질의 3차원 구조를 정밀하게 파악할수록 신약 개발과 난치병 치료에 탄력이 붙기 때문이다.  그러나 단백질은 크기가 매우 작은 탓에 그 구조를 정밀하게 파악하기가 어렵다. 엑스선결정법, 핵자기공명(NMR), 저온전자현미경 등의 방법이나 실험 기기를 사용해 몇 년에 걸쳐 광범위하게 실험해야 한다. 단백질에 따라서는 구조를 예측하는 데 수년이 소요되기도 한다.  딥마인드는 “컴퓨터와 머신러닝 기반으로 과학 연구를 수행하는 이들에게 알파폴드 같은 시스템은 기초적인 과학적 발견을 뒷받침해주는 인공지능의 잠재력을 입증해준다”라고 전했다. ciokr@idg.co.kr

딥마인드 알파폴드 알파고 단백질 접힘(protein folding)

2020.12.01

알파고 개발사인 구글 딥마인드에서 지난 2018년에 단백질 구조 예측용으로 개발한 ‘알파폴드’(Alphafold)가 최근 한 대회에 참가해 높은 성적을 거둬 눈길을 끈다.   30일(현지시간) 딥마인드 블로그에 따르면, 알파폴드는 인공지능의 단백질 구조 예측력을 평가하는 대회인 CASP에 참가해 단백질 구조를 예측하는 과제에서 146개 인공지능 중 1위를 했다. 딥마인드에 따르면 단백질 구조 예측의 정확성을 측정하는 테스트인 GDT(Global Distance Test)에서 알파폴드는 100점 만점에 92.4점을 받았다. 이 점수는 과학자들이 앞서 밝혀낸 단백질 구조를 인공지능이 정확하게 맞힐수록 높아진다. 알파폴드는 구조를 예측하기 가장 어려운 단백질의 경우에도 87점을 받았다.  딥마인드 측은 알파폴드의 예측 정확성을 높이기 위해 단백질 데이터 은행에 공개된 단백질 구조 데이터를 이용하여 학습시켰다고 전했다.   -> '바둑은 시작일 뿐' 의료·에너지에서 활약하는 구글 딥마인드 -> 딥마인드, 오진율 줄인 '유방암 진단' AI 모델 개발 -> 구글 딥마인드에 대해 알아둘 만한 12가지 지식 단백질의 구조를 검토하고 예측하는 일은 지난 수십년간 과학계의 주요 관심사였다. 단백질의 3차원 구조를 정밀하게 파악할수록 신약 개발과 난치병 치료에 탄력이 붙기 때문이다.  그러나 단백질은 크기가 매우 작은 탓에 그 구조를 정밀하게 파악하기가 어렵다. 엑스선결정법, 핵자기공명(NMR), 저온전자현미경 등의 방법이나 실험 기기를 사용해 몇 년에 걸쳐 광범위하게 실험해야 한다. 단백질에 따라서는 구조를 예측하는 데 수년이 소요되기도 한다.  딥마인드는 “컴퓨터와 머신러닝 기반으로 과학 연구를 수행하는 이들에게 알파폴드 같은 시스템은 기초적인 과학적 발견을 뒷받침해주는 인공지능의 잠재력을 입증해준다”라고 전했다. ciokr@idg.co.kr

2020.12.01

"매일 10억 km 이상 안내, 구글 지도가 최적의 경로를 산출하는 방법은..."

교통 정보 분석을 기반으로 한 최적화된 이동 경로 예측은, 지도 서비스의 핵심적인 기능 중 하나다. 현재 위치와 목적지를 선택하면, 불과 몇 초 만에 최적 경로를 알 수 있다. 빠르면 1-2초 만에 끝나 버리기 때문에 간단한 작업처럼 보이지만 실제 그 이면에서는 수많은 작업이 수행된다. 그렇다면 구글 지도는 어떻게 이동 경로를 결정하고, 이동 시간과 도착 시간을 예측할까? 구글 지도 제품 관리자인 요한 라우(Johann Lau)가 구글 블로그를 통해, 구글 지도가 최적 경로를 계산하고 이동 시간을 예측하는 방법에 대해 다음과 같이 소개했다. 구글 지도에 딥마인드의 머신러닝을 활용한 교통 정보 예측이 적용되면서, 전 세계 주요 도시의 예측 정확도가 개선됐다. (자료 : DeepMind) 구글 지도가 전 세계 사용자들에게 하루 동안 제공하는 이동 거리 안내는 10억 킬로미터 이상이다. 서비스 지역에 있다면, 이동 경로 추천과 교통정보, 예상 이동 시간과 도착 시간 등의 정보와 같은 경로 안내 기능을 활용할 수 있다. 교통량을 분석하고 예측하는 데 필요한 정보나 방법은 다양하고, 이를 활용해 경로를 예측하는 알고리즘도 여럿이다. 구글 지도의 경우는 과거에 수집된 데이터를 기반으로, 시간 경과에 따른 교통 패턴을 먼저 분석한다. 그리고 이렇게 분석한 과거의 교통 패턴에 실시간 교통정보를 결합하고, 이를 활용해 이동 시간과 도착 시간 등을 예측한다. 단순하게 현재의 교통 정보만을 가지고, 운전자가 이동하면서 만나게 될 교통 상황을, 단순하게 예측하는 것이 아니라는 의미다. 바로 과거의 데이터를 기반으로 교통 패턴을 분석하는 단계에서, 구글 지도는 고급 기계학습(Advanced Machine Learning)이라는 아키텍처를 사용한다. 예를 들어 평균 주행 속도가 아침 6~7시 사이에는 80km지만, 늦은 오후가 되면 30~40km로 떨어지는 도로가 있다고 하자. 구글 지도는 이러한 두 가지 데이터 세트를 기반으로, 이 도로 구간에서의 교통 상황과 정보를 머...

구글 지도 경로 안내 GNN 요한 라우 교통 정보 딥마인드

2020.09.08

교통 정보 분석을 기반으로 한 최적화된 이동 경로 예측은, 지도 서비스의 핵심적인 기능 중 하나다. 현재 위치와 목적지를 선택하면, 불과 몇 초 만에 최적 경로를 알 수 있다. 빠르면 1-2초 만에 끝나 버리기 때문에 간단한 작업처럼 보이지만 실제 그 이면에서는 수많은 작업이 수행된다. 그렇다면 구글 지도는 어떻게 이동 경로를 결정하고, 이동 시간과 도착 시간을 예측할까? 구글 지도 제품 관리자인 요한 라우(Johann Lau)가 구글 블로그를 통해, 구글 지도가 최적 경로를 계산하고 이동 시간을 예측하는 방법에 대해 다음과 같이 소개했다. 구글 지도에 딥마인드의 머신러닝을 활용한 교통 정보 예측이 적용되면서, 전 세계 주요 도시의 예측 정확도가 개선됐다. (자료 : DeepMind) 구글 지도가 전 세계 사용자들에게 하루 동안 제공하는 이동 거리 안내는 10억 킬로미터 이상이다. 서비스 지역에 있다면, 이동 경로 추천과 교통정보, 예상 이동 시간과 도착 시간 등의 정보와 같은 경로 안내 기능을 활용할 수 있다. 교통량을 분석하고 예측하는 데 필요한 정보나 방법은 다양하고, 이를 활용해 경로를 예측하는 알고리즘도 여럿이다. 구글 지도의 경우는 과거에 수집된 데이터를 기반으로, 시간 경과에 따른 교통 패턴을 먼저 분석한다. 그리고 이렇게 분석한 과거의 교통 패턴에 실시간 교통정보를 결합하고, 이를 활용해 이동 시간과 도착 시간 등을 예측한다. 단순하게 현재의 교통 정보만을 가지고, 운전자가 이동하면서 만나게 될 교통 상황을, 단순하게 예측하는 것이 아니라는 의미다. 바로 과거의 데이터를 기반으로 교통 패턴을 분석하는 단계에서, 구글 지도는 고급 기계학습(Advanced Machine Learning)이라는 아키텍처를 사용한다. 예를 들어 평균 주행 속도가 아침 6~7시 사이에는 80km지만, 늦은 오후가 되면 30~40km로 떨어지는 도로가 있다고 하자. 구글 지도는 이러한 두 가지 데이터 세트를 기반으로, 이 도로 구간에서의 교통 상황과 정보를 머...

2020.09.08

김진철의 How-to-Big Data | 빅데이터의 미래 (9)

지난 서른다섯 번째 글부터는 빅데이터 비즈니스와 기술의 미래를 현재 기술들의 동향과 전망을 가지고 같이 엿보고 있다. 빅데이터 비즈니스와 기술의 미래로서, 사이버 물리 시스템(CPS)으로 발전해가는 미래 정보통신 기술과 지능형 서비스의 미래를 소개하였고, 앞으로의 빅데이터 비즈니스와 기술의 발전은 이 사이버 물리 시스템(CPS)으로 구현되는 다양한 지능형 서비스들을 중심으로 이루어질 것이라고 설명하였다. 이와 함께, 이 사이버 물리 시스템(CPS)의 기반이 되는 다양한 기술들의 현재와 미래, 이들의 사이버 물리 시스템과의 관련성에 대해서 살펴보고 있다. 지금까지 클라우드 컴퓨팅 기술, 5G 이동통신과 모바일 에지 컴퓨팅으로 대표되는 미래 통신 기술, 사물인터넷(IoT)과 에지 컴퓨팅 기술들이 어떻게 사이버 물리 시스템(CPS) 기반의 지능형 서비스와 관련이 있는지 같이 살펴보았다.   인공지능 기술에 대한 우리들의 오해 (1) – 지나친 낙관론과 과대평가 이번 글부터 두, 세 편의 글에서는 사이버 물리 시스템(CPS) 기반 지능형 서비스의 가장 핵심이 될 것으로 보이는 인공지능 기술의 현재와 미래, 전망에 대해서 같이 살펴보고자 한다. 우리나라 대기업들이 앞다투어 인공지능 기술에 대한 대규모 투자 계획을 발표하고 있고, 우리나라 정부를 포함한 세계 각국 정부들도 인공지능 기술 경쟁에서 앞서 나가기 위해 다양한 계획들을 발표하고 있는 현 상황에서 과연 이런 인공지능 기술에 대한 열기가 기대하는 만큼의 물질적인 번영과 부를 가져다줄 수 있을지, 그렇다면 어느 정도로 광범위하고 다양하게 우리 사회에 영향을 끼칠지 같이 생각해보는 시간을 가지려고 한다. 2016년 1월 “알파고(AlphaGo)”가 이세돌 9단을 이긴 사건을 계기로 최근 5년간은 IT 기술 매체의 많은 지면과 영역을 인공지능 관련 기술들에 관한 내용이 채워왔다. “알파고”를 만든 구글의 “딥마인드(DeepMind)”는 여전히 수익을 내지 못하고 2019년 8월 기준으로 1조 5천억 원이 ...

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2020.07.27

지난 서른다섯 번째 글부터는 빅데이터 비즈니스와 기술의 미래를 현재 기술들의 동향과 전망을 가지고 같이 엿보고 있다. 빅데이터 비즈니스와 기술의 미래로서, 사이버 물리 시스템(CPS)으로 발전해가는 미래 정보통신 기술과 지능형 서비스의 미래를 소개하였고, 앞으로의 빅데이터 비즈니스와 기술의 발전은 이 사이버 물리 시스템(CPS)으로 구현되는 다양한 지능형 서비스들을 중심으로 이루어질 것이라고 설명하였다. 이와 함께, 이 사이버 물리 시스템(CPS)의 기반이 되는 다양한 기술들의 현재와 미래, 이들의 사이버 물리 시스템과의 관련성에 대해서 살펴보고 있다. 지금까지 클라우드 컴퓨팅 기술, 5G 이동통신과 모바일 에지 컴퓨팅으로 대표되는 미래 통신 기술, 사물인터넷(IoT)과 에지 컴퓨팅 기술들이 어떻게 사이버 물리 시스템(CPS) 기반의 지능형 서비스와 관련이 있는지 같이 살펴보았다.   인공지능 기술에 대한 우리들의 오해 (1) – 지나친 낙관론과 과대평가 이번 글부터 두, 세 편의 글에서는 사이버 물리 시스템(CPS) 기반 지능형 서비스의 가장 핵심이 될 것으로 보이는 인공지능 기술의 현재와 미래, 전망에 대해서 같이 살펴보고자 한다. 우리나라 대기업들이 앞다투어 인공지능 기술에 대한 대규모 투자 계획을 발표하고 있고, 우리나라 정부를 포함한 세계 각국 정부들도 인공지능 기술 경쟁에서 앞서 나가기 위해 다양한 계획들을 발표하고 있는 현 상황에서 과연 이런 인공지능 기술에 대한 열기가 기대하는 만큼의 물질적인 번영과 부를 가져다줄 수 있을지, 그렇다면 어느 정도로 광범위하고 다양하게 우리 사회에 영향을 끼칠지 같이 생각해보는 시간을 가지려고 한다. 2016년 1월 “알파고(AlphaGo)”가 이세돌 9단을 이긴 사건을 계기로 최근 5년간은 IT 기술 매체의 많은 지면과 영역을 인공지능 관련 기술들에 관한 내용이 채워왔다. “알파고”를 만든 구글의 “딥마인드(DeepMind)”는 여전히 수익을 내지 못하고 2019년 8월 기준으로 1조 5천억 원이 ...

2020.07.27

딥마인드, 오진율 줄인 '유방암 진단' AI 모델 개발

질병의 진단과 치료에 인공지능을 활용하고 적용하려는 연구가 광범위하게 이뤄지고 있다. 그중에서도 다양한 종류의 암을 공략하려는 인공지능 연구가 활발하다. 이번에는 구글이 유방암 진단에 활용할 수 있는 인공지능 모델을 개발했다고 발표했다.  회사는 딥마인드(DeepMind)가 연구 중인 ‘유방암 진단 인공지능 모델’을 활용하면, 전문의보다 정확하게 유방암을 진단할 수 있다고 블로그를 통해 공개했다.  유방암은 전 세계적으로 여성들에게 가장 큰 영향을 주는 질병이다. 영국에서만 한 해에 5만 5,000명 이상이 유방암 진단을 받고, 미국 여성 8명 중 1명은 살면서 유방암에 걸린다. 유방암을 진단하는 데는 엑스레이(X-Ray) 촬영과 디지털 유방 조영술이 가장 널리 사용된다. 하지만 이러한 방법으로 유방암을 조기 진단하기는 쉽지 않다. 유방에서 생성된 종양이 성장하고 확산하는 과정을 시각화한 이미지. 딥마인드가 개발한 유방암 진단 인공지능 모델은, 인공지능을 활용해 유방암 진단 정확성을 높이고, 조기 발견을 통한 치료 효과를 높이는 것을 목표로 한다.(그림 : 구글 블로그) 딥마인드는 유방암 진단의 정확성을 높일 수 있는지를 확인하기 위해, 지난 2년간 영국에서 파트너들과 협력해 연구와 실험을 진행했다. 영국 암연구 센터(Cancer Research UK Imperial Centre), 노던 웨스턴 대학(Northwestern University), 로열 서리 카운티 병원(Royal Surrey County Hospital)이 연구 파트너로 참여했다.  연구 및 실험에는 환자 개인 정보를 식별할 수 없도록 처리된 데이터 세트가 사용됐다. 이를 통해 영국 여성 7만 6,000명과 미국 여성 1만 5,000명의 유방 조영술 촬영 데이터 세트를 사용해, 유방암 진단 과정을 훈련하고 조정하는 과정을 거쳤다. 그리고 영국 여성 2만 5,856명의 데이터와 미국 여성 3,097명의 데이터를 활용해 실제 진단 실험을 진행했다. 실험 결과...

구글 딥마인드 유방암

2020.01.03

질병의 진단과 치료에 인공지능을 활용하고 적용하려는 연구가 광범위하게 이뤄지고 있다. 그중에서도 다양한 종류의 암을 공략하려는 인공지능 연구가 활발하다. 이번에는 구글이 유방암 진단에 활용할 수 있는 인공지능 모델을 개발했다고 발표했다.  회사는 딥마인드(DeepMind)가 연구 중인 ‘유방암 진단 인공지능 모델’을 활용하면, 전문의보다 정확하게 유방암을 진단할 수 있다고 블로그를 통해 공개했다.  유방암은 전 세계적으로 여성들에게 가장 큰 영향을 주는 질병이다. 영국에서만 한 해에 5만 5,000명 이상이 유방암 진단을 받고, 미국 여성 8명 중 1명은 살면서 유방암에 걸린다. 유방암을 진단하는 데는 엑스레이(X-Ray) 촬영과 디지털 유방 조영술이 가장 널리 사용된다. 하지만 이러한 방법으로 유방암을 조기 진단하기는 쉽지 않다. 유방에서 생성된 종양이 성장하고 확산하는 과정을 시각화한 이미지. 딥마인드가 개발한 유방암 진단 인공지능 모델은, 인공지능을 활용해 유방암 진단 정확성을 높이고, 조기 발견을 통한 치료 효과를 높이는 것을 목표로 한다.(그림 : 구글 블로그) 딥마인드는 유방암 진단의 정확성을 높일 수 있는지를 확인하기 위해, 지난 2년간 영국에서 파트너들과 협력해 연구와 실험을 진행했다. 영국 암연구 센터(Cancer Research UK Imperial Centre), 노던 웨스턴 대학(Northwestern University), 로열 서리 카운티 병원(Royal Surrey County Hospital)이 연구 파트너로 참여했다.  연구 및 실험에는 환자 개인 정보를 식별할 수 없도록 처리된 데이터 세트가 사용됐다. 이를 통해 영국 여성 7만 6,000명과 미국 여성 1만 5,000명의 유방 조영술 촬영 데이터 세트를 사용해, 유방암 진단 과정을 훈련하고 조정하는 과정을 거쳤다. 그리고 영국 여성 2만 5,856명의 데이터와 미국 여성 3,097명의 데이터를 활용해 실제 진단 실험을 진행했다. 실험 결과...

2020.01.03

"100년 전 영국 과학의 전성기, 다시 온다" 에릭 슈미트

지난주 런던에서 열린 맥킨지의 제1회 블링크 행사의 기조연설에서 구글의 전임 CEO인 에릭 슈미트가 영국의 기술연구 및 신생기업 생태계를 높이 평가했다.  알파벳을 떠난 후 슈미트는 미국 국방성 ‘혁신 이사회’의 의장에 임명되었고, 슈미트 가족이 운영하는 트러스트(Trust)와 특별 인재 후원 프로그램인 라이즈(Rise) 등 다양한 박애주의적 사명을 실천하는 일에 앞장서고 있다.   슈미트는 구글의 자회사인 딥마인드(Deepmnind)를 거론하면서 기조연설을 시작했다. 그는 지난주 초 딥마인드 사무실을 방문해 “딥마인드는 새로운 종류의 인공지능, 즉 가장 지혜롭고 자율 사고가 가능한 컴퓨터를 발명할 가능성이 가장 큰 집단이다”라고 말했다.  슈미트는 영국 전체의 연구 역량을 개략적으로 언급하면서 컴퓨팅 능력과 AI의 발전으로 “영국의 차세대 과학자는 전혀 새로운 패러다임 변화를 과학의 핵심부에 가져올 툴을 이용할 수 있을 것”이라는 의견을 제시했다.  그는 “단백질 접힘(protein folding), 양자 화학(quantum chemistry) 같은 것들이다. 영국의 과학의 전성기였던 100년 전으로 돌아가 보아라. 이게 다시 일어날 가능성이 있다. 교육에 대한 집중, 인재에 대한 집중, 영국에서 가능한 기술에 대한 집중 때문이다”라고 덧붙였다.  “기회를 놓치지 마라”  슈미트는 ‘특별한 인재(천재)’라는 생각에 매료됐다. 이는 ‘라이스’ 프로그램에 대한 금전적 지원, ‘로드 트러스트(Rhodes Trust)’와의 연계에서 잘 드러난다.  그는 “특별한 인재는 모든 곳에서 출현한다. 전세계에 있는 특별한 인재(천재)들이 실리콘밸리로 모여든다. 그것이 바로 미국의 나머지 부분보다 실리콘밸리가 특히 글로벌한 이유다”라고 말했다.  슈미트는 가장 재능 있는 과학자와 기업가를 계속해서 끌어들이고 유지하라고 영국에게 조언했다. 그는 “영국에게 좋은 소식은, 최소한 현재에는, 정부의...

혁신 단백질 접힘(protein folding) 이민 브렉시트 알파벳 핀테크 디지털 변혁 딥마인드 스타트업 신생기업 맥킨지 인공지능 에릭 슈미트 정책 구글 양자 화학(quantum chemistry

2019.11.20

지난주 런던에서 열린 맥킨지의 제1회 블링크 행사의 기조연설에서 구글의 전임 CEO인 에릭 슈미트가 영국의 기술연구 및 신생기업 생태계를 높이 평가했다.  알파벳을 떠난 후 슈미트는 미국 국방성 ‘혁신 이사회’의 의장에 임명되었고, 슈미트 가족이 운영하는 트러스트(Trust)와 특별 인재 후원 프로그램인 라이즈(Rise) 등 다양한 박애주의적 사명을 실천하는 일에 앞장서고 있다.   슈미트는 구글의 자회사인 딥마인드(Deepmnind)를 거론하면서 기조연설을 시작했다. 그는 지난주 초 딥마인드 사무실을 방문해 “딥마인드는 새로운 종류의 인공지능, 즉 가장 지혜롭고 자율 사고가 가능한 컴퓨터를 발명할 가능성이 가장 큰 집단이다”라고 말했다.  슈미트는 영국 전체의 연구 역량을 개략적으로 언급하면서 컴퓨팅 능력과 AI의 발전으로 “영국의 차세대 과학자는 전혀 새로운 패러다임 변화를 과학의 핵심부에 가져올 툴을 이용할 수 있을 것”이라는 의견을 제시했다.  그는 “단백질 접힘(protein folding), 양자 화학(quantum chemistry) 같은 것들이다. 영국의 과학의 전성기였던 100년 전으로 돌아가 보아라. 이게 다시 일어날 가능성이 있다. 교육에 대한 집중, 인재에 대한 집중, 영국에서 가능한 기술에 대한 집중 때문이다”라고 덧붙였다.  “기회를 놓치지 마라”  슈미트는 ‘특별한 인재(천재)’라는 생각에 매료됐다. 이는 ‘라이스’ 프로그램에 대한 금전적 지원, ‘로드 트러스트(Rhodes Trust)’와의 연계에서 잘 드러난다.  그는 “특별한 인재는 모든 곳에서 출현한다. 전세계에 있는 특별한 인재(천재)들이 실리콘밸리로 모여든다. 그것이 바로 미국의 나머지 부분보다 실리콘밸리가 특히 글로벌한 이유다”라고 말했다.  슈미트는 가장 재능 있는 과학자와 기업가를 계속해서 끌어들이고 유지하라고 영국에게 조언했다. 그는 “영국에게 좋은 소식은, 최소한 현재에는, 정부의...

2019.11.20

'바둑, M&A, 환자 정보 논란…' 알파고의 아버지 딥마인드 연대기

2010년 범용 인공지능(artificial general intelligence)을 구현하고자 출범한 딥마인드는 설립 이래 줄곧 비평과 잡음이 끊이지 않았다. 그러다 2014년 구글은 딥마인드를 4억 파운드에 지불하고 인수했지만 막대한 손실을 입었다. 딥마인드는 과학 발전에서 호평을 받았지만 데이터 프라이버시 및 보안 관행에 대해 ‘자유방임주의 접근 방식’으로 비난을 받았다. 딥마인드의 역사를 시간순으로 정리했다.  2010년 9월-딥마인드 설립 딥마인드는 머신러닝 연구원인 셰인 레그, 레그의 어린 시절 친구인 데미스 하사비스, 전 컨설턴트인 무스타파 슐레이만이 런던에서 설립한 회사다. 공동 창립자 모두 유니버시티 칼리지 런던에서 만났다. 이곳에서 레그는 연구원으로, 하시비스는 인지 신경 과학 박사 학위를 공부하고 있었다.  이들 셋은 새로운 창업 회사에 대한 열망을 다음과 같이 밝혔다. "인텔리전스의 비밀을 밝혀 다른 모든 것을 해결하기 위해 인텔리전스를 사용하는 것이다." 처음에 이들은 비디오 게임을 통해 회사의 높은 목표를 추구했다. 하사비스는 열여섯살 때 히트 시뮬레이션 게임인 심파크(Theme Park)를 공동 개발했으며 스물두살 때에는 자신의 게임 스튜디오를 운영하고 있었다. 그는 이 경험을 신경과학 박사 학위와 결합해 비디오 게임을 마스터할 수 있는 AI 프로그램을 만들었다. 이 시스템 중 하나는 화면에서 점수와 픽셀을 보는 것만으로 퐁(Pong)과 스페이스 인베이더(Space Invaders)를 포함하여 49가지 아타리(Atari) 게임을 하는 방법을 스스로 학습했다. 2013년 12월-딥마인드, 심층 강화 학습 공개 이러한 비디오 게임 실험을 통해 딥마인드는 심층 강화 학습이라는 인공지능 기술에 주력하게 됐다. 이는 심화 학습(Deep Learning)의 패턴 인식과 강화 학습(reinforcement learning)을 통해 달성한 작업을 완료하기 위한 보상 신호가 결합된 것이다. 딥마인드는 아타리 시험에 관해 ...

구글 AI 윤리위원회 범용 인공지능 심층 강화 학습 Artificial General Intelligence NHS 환자 데이터 바둑 알파고 ICO 딥마인드 인공지능 게임 개인정보 M&A 인수 재향군인회

2019.10.22

2010년 범용 인공지능(artificial general intelligence)을 구현하고자 출범한 딥마인드는 설립 이래 줄곧 비평과 잡음이 끊이지 않았다. 그러다 2014년 구글은 딥마인드를 4억 파운드에 지불하고 인수했지만 막대한 손실을 입었다. 딥마인드는 과학 발전에서 호평을 받았지만 데이터 프라이버시 및 보안 관행에 대해 ‘자유방임주의 접근 방식’으로 비난을 받았다. 딥마인드의 역사를 시간순으로 정리했다.  2010년 9월-딥마인드 설립 딥마인드는 머신러닝 연구원인 셰인 레그, 레그의 어린 시절 친구인 데미스 하사비스, 전 컨설턴트인 무스타파 슐레이만이 런던에서 설립한 회사다. 공동 창립자 모두 유니버시티 칼리지 런던에서 만났다. 이곳에서 레그는 연구원으로, 하시비스는 인지 신경 과학 박사 학위를 공부하고 있었다.  이들 셋은 새로운 창업 회사에 대한 열망을 다음과 같이 밝혔다. "인텔리전스의 비밀을 밝혀 다른 모든 것을 해결하기 위해 인텔리전스를 사용하는 것이다." 처음에 이들은 비디오 게임을 통해 회사의 높은 목표를 추구했다. 하사비스는 열여섯살 때 히트 시뮬레이션 게임인 심파크(Theme Park)를 공동 개발했으며 스물두살 때에는 자신의 게임 스튜디오를 운영하고 있었다. 그는 이 경험을 신경과학 박사 학위와 결합해 비디오 게임을 마스터할 수 있는 AI 프로그램을 만들었다. 이 시스템 중 하나는 화면에서 점수와 픽셀을 보는 것만으로 퐁(Pong)과 스페이스 인베이더(Space Invaders)를 포함하여 49가지 아타리(Atari) 게임을 하는 방법을 스스로 학습했다. 2013년 12월-딥마인드, 심층 강화 학습 공개 이러한 비디오 게임 실험을 통해 딥마인드는 심층 강화 학습이라는 인공지능 기술에 주력하게 됐다. 이는 심화 학습(Deep Learning)의 패턴 인식과 강화 학습(reinforcement learning)을 통해 달성한 작업을 완료하기 위한 보상 신호가 결합된 것이다. 딥마인드는 아타리 시험에 관해 ...

2019.10.22

오픈AI에 10억 달러 투자한 마이크로소프트… 구글의 딥마인드 견제?

구글이 딥마인드를 인수하는 동안 마이크로소프트도 인공지능에 크게 투자했다. 마이크로소프트에서 10억 달러(한화  1조 1,883억 원)라는 거액을 투자받은 오픈AI는 어떤 회사며, 향후 마이크로소프트의 인공지능 비즈니스에 어떠한 변화를 가져올까?     개발자들 사이에서 애저가 자리 잡도록 돕는 것부터 인공지능에 관한 윤리와 신뢰 형성까지, 오픈AI에 10억 달러를 투자한 것은 마이크로소프트가 범용 인공지능의 복잡한 세계에 대비하고 있음을 보여준다. 하지만 먼저 빠르게 다시 한번 알려주도록 하겠다. 최근 몇 년 동안 인공지능(AI)은 개념에서 현실로, 그리고 그것을 넘어 수많은 기술을 집약하는 상위 용어로 넘어갔다. 그 결과 특히 머신러닝과 딥러닝 기법이 특히 번창하고 있다. 이러한 것들은 초기에 정의되었지만, AI의 ‘좁은’ 예들, 즉 물체, 얼굴, 언어 인식 또는 데이터 패턴의 발견과 같은 특정적이고 프로그램된 목적을 위해 설계된 기술들이 가장 위에 있다. 이는 흔히 ‘범용 인공지능'(AGI)’이라고 불리는 것들이다. 그렇지 않으면 ‘진정한’ AI와 여전히 공상과학소설의 영역에만 국한되어 있는 어떤 것으로 알려졌을 것이다.  요컨대, AGI가 인간형, 유연한 사고와 이론적 근거를 거의 즉각적인 리콜이나 거대한 데이터 세트를 분석하고 처리하고 이해할 수 있는 능력과 같은 계산적 장점과 결합하게 될 것이라는 믿음이다. 이는 자연히 약간의 우려를 야기했는데, 특히 기술의 장기적인 사회적 영향에 관한 것이다. 테슬라(및 오픈AI) 설립자인 일론 머스크는 이전에 AGI를 인류에 대한 ‘가장 큰 실존적 위협’이라고 불렀고, 작고한 스티븐 호킹 케임브리지대 교수는 BBC에 ‘완전한 인공지능의 발전은 인류의 종말을 부를 수 있다’고 경고했다. 구글의 레이 커즈웨일 이사는 튜링 테스트를 통과할 수 있는 AGI가 보다 가까운 미래인 앞으로 10년 안에 존재할 것이며, 2040년대에 이르면 값싼 컴퓨터가 인류의 결합된 두뇌와 동...

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2019.10.16

구글이 딥마인드를 인수하는 동안 마이크로소프트도 인공지능에 크게 투자했다. 마이크로소프트에서 10억 달러(한화  1조 1,883억 원)라는 거액을 투자받은 오픈AI는 어떤 회사며, 향후 마이크로소프트의 인공지능 비즈니스에 어떠한 변화를 가져올까?     개발자들 사이에서 애저가 자리 잡도록 돕는 것부터 인공지능에 관한 윤리와 신뢰 형성까지, 오픈AI에 10억 달러를 투자한 것은 마이크로소프트가 범용 인공지능의 복잡한 세계에 대비하고 있음을 보여준다. 하지만 먼저 빠르게 다시 한번 알려주도록 하겠다. 최근 몇 년 동안 인공지능(AI)은 개념에서 현실로, 그리고 그것을 넘어 수많은 기술을 집약하는 상위 용어로 넘어갔다. 그 결과 특히 머신러닝과 딥러닝 기법이 특히 번창하고 있다. 이러한 것들은 초기에 정의되었지만, AI의 ‘좁은’ 예들, 즉 물체, 얼굴, 언어 인식 또는 데이터 패턴의 발견과 같은 특정적이고 프로그램된 목적을 위해 설계된 기술들이 가장 위에 있다. 이는 흔히 ‘범용 인공지능'(AGI)’이라고 불리는 것들이다. 그렇지 않으면 ‘진정한’ AI와 여전히 공상과학소설의 영역에만 국한되어 있는 어떤 것으로 알려졌을 것이다.  요컨대, AGI가 인간형, 유연한 사고와 이론적 근거를 거의 즉각적인 리콜이나 거대한 데이터 세트를 분석하고 처리하고 이해할 수 있는 능력과 같은 계산적 장점과 결합하게 될 것이라는 믿음이다. 이는 자연히 약간의 우려를 야기했는데, 특히 기술의 장기적인 사회적 영향에 관한 것이다. 테슬라(및 오픈AI) 설립자인 일론 머스크는 이전에 AGI를 인류에 대한 ‘가장 큰 실존적 위협’이라고 불렀고, 작고한 스티븐 호킹 케임브리지대 교수는 BBC에 ‘완전한 인공지능의 발전은 인류의 종말을 부를 수 있다’고 경고했다. 구글의 레이 커즈웨일 이사는 튜링 테스트를 통과할 수 있는 AGI가 보다 가까운 미래인 앞으로 10년 안에 존재할 것이며, 2040년대에 이르면 값싼 컴퓨터가 인류의 결합된 두뇌와 동...

2019.10.16

딥마인드 공동 창업자 무스타파 슐레이만, 구글 퇴사

딥마인드의 공동 창업자이자 응용 인공지능 책임자인 무스타파 슐레이만이 갑자기 회사를 떠났다. 22일 블룸버그의 보도에 따르면, 이 결정은 회사와 상호 간 합의된 것으로 알려졌다. 딥마인드 대변인은 “무스타파가 10년 동안 바쁘게 지내다 지금 막 시간을 갖게 됐다”라고 밝혔다. 회사는 슐레이만의 퇴사 이유를 언급하지 않았지만 그의 성과와 관련이 있다는 어떤 표현도 하지 않았다. 그리고 슐레이만이 결국에는 복귀할 것으로 예상된다.    슐레이만은 2010년 뉴질랜드의 머신러닝 연구원인 셰인 레그와 어린 시절 친구이자 알파고의 아버지 데니스 하사비스와 함께 AI 연구소를 설립했다. 2014년 구글은 4억 파운드에 이 AI 연구소를 인수했으며, 결국 실제 문제를 해결하는 데 딥러닝 기술을 적용할 목적으로 슐레이만에게 딥마인드의 응용 AI 사업부 운영을 맡였다.  2016년 딥마인드는 영국 국민건강서비스(NHS)와 손잡으면서 난관에 부딪히게 됐다. 딥마인드는 스트림(Streams)이라는 신장 모니터링 앱을 개발하기 위해 NHS와 데이터를 공유했는데 이 때 데이터 공유 통제가 부적절하다는 지적이 있었다. 이후 구글 내 헬스부서로 흡수돼 딥 마인드의 미래 의료 프로젝트는 의심을 사게 됐다.  또한 딥마인드는 지난해 재무 손실까지 커졌다. FT는 이 회사의 손실이 작년에 55% 증가한 4억 7,400만 파운드를 기록했다고 밝혔다. 딥마인드는 향후 12개월 안에 10억 달러 이상의 부채를 보유하게 되며 장기 전략에 대한 회의론도 커졌다. 로버스트.AI(Robust.AI) 설립자 겸 NYU의 심리학과 신경과학 교수인 개리 마커스는 <와이어드(Wired)>에 쓴 기고문에서 심층 강화 학습을 위한 상용 애플리케이션에 대한 의문을 제기하며 "매년 손실이 약 2배로 계속된다면, 알파벳조차도 결국 철수해야 한다는 느낌을 받을 수 있다"라고 밝혔다.    -------------------------------...

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2019.08.23

딥마인드의 공동 창업자이자 응용 인공지능 책임자인 무스타파 슐레이만이 갑자기 회사를 떠났다. 22일 블룸버그의 보도에 따르면, 이 결정은 회사와 상호 간 합의된 것으로 알려졌다. 딥마인드 대변인은 “무스타파가 10년 동안 바쁘게 지내다 지금 막 시간을 갖게 됐다”라고 밝혔다. 회사는 슐레이만의 퇴사 이유를 언급하지 않았지만 그의 성과와 관련이 있다는 어떤 표현도 하지 않았다. 그리고 슐레이만이 결국에는 복귀할 것으로 예상된다.    슐레이만은 2010년 뉴질랜드의 머신러닝 연구원인 셰인 레그와 어린 시절 친구이자 알파고의 아버지 데니스 하사비스와 함께 AI 연구소를 설립했다. 2014년 구글은 4억 파운드에 이 AI 연구소를 인수했으며, 결국 실제 문제를 해결하는 데 딥러닝 기술을 적용할 목적으로 슐레이만에게 딥마인드의 응용 AI 사업부 운영을 맡였다.  2016년 딥마인드는 영국 국민건강서비스(NHS)와 손잡으면서 난관에 부딪히게 됐다. 딥마인드는 스트림(Streams)이라는 신장 모니터링 앱을 개발하기 위해 NHS와 데이터를 공유했는데 이 때 데이터 공유 통제가 부적절하다는 지적이 있었다. 이후 구글 내 헬스부서로 흡수돼 딥 마인드의 미래 의료 프로젝트는 의심을 사게 됐다.  또한 딥마인드는 지난해 재무 손실까지 커졌다. FT는 이 회사의 손실이 작년에 55% 증가한 4억 7,400만 파운드를 기록했다고 밝혔다. 딥마인드는 향후 12개월 안에 10억 달러 이상의 부채를 보유하게 되며 장기 전략에 대한 회의론도 커졌다. 로버스트.AI(Robust.AI) 설립자 겸 NYU의 심리학과 신경과학 교수인 개리 마커스는 <와이어드(Wired)>에 쓴 기고문에서 심층 강화 학습을 위한 상용 애플리케이션에 대한 의문을 제기하며 "매년 손실이 약 2배로 계속된다면, 알파벳조차도 결국 철수해야 한다는 느낌을 받을 수 있다"라고 밝혔다.    -------------------------------...

2019.08.23

김진철의 How-to-Big Data | 빅데이터 조직과 시스템 (10)

데이터 과학팀 리더의 리더십 (5) – 머리와 가슴을 조화시켜라 (집중할 수 있는 환경 만들기) 지난 스물아홉번째, 서른번째 글에서 데이터 과학팀을 이끄는 리더가 자주 범하는 실수인 리더 자신이 걸림돌이 되는 리더십의 문제점, 팀의 문제 해결 역량과 시너지를 높이기 위한 팀 내 투명한 소통, 팀원 간 케미 및 관계, 팀의 집중력을 유지하는 문제를 다루었다. 이번 글에서는 데이터 과학자 및 데이터 과학팀 구성원 개개인의 역량을 최대로 끌어내기 위해 필요한 리 더십 요소들을 같이 생각해보자.   데이터 과학자들은 과학자의 호기심을 보통 사람들보다 강하게 가지고 있는 사람들이어서, 데이터 과학자가 자신의 흥미와 아이디어를 좇다가 팀의 미션과 목표에서 벗어나지 않고 팀이 팀 전체의 집중력을 잃지 않게끔, 팀 리더가 각 데이터 과학자의 업무 집중력을 세심하게 점검하고 부드럽게 조율해줄 필요가 있다고 얘기하였다. 호기심이 원동력이 되는 데이터 과학자들의 자율성과 자발적 헌신을 해치지 않으면서 각 데이터 과학자가 팀의 미션과 업무에 집중하게끔 하여 팀 수준의 집중력을 높이는 것도 중요하지만, 이들 각각이 업무에 집중할 수 있는 환경을 만드는 것도 매우 중요하다. 데이터 과학팀 구성원들이 업무에 집중할 수 있는 환경이란 단순히 조용하고 방해받지 않는 업무 공간을 만드는 것만을 의미하지 않는다. 데이터 과학팀 구성원들이 업무에 집중할 수 있는 환경이란 정서적, 감정적으로 안전하게 느끼고 팀의 미션을 위해 집중해서 풀어야 하는 문제 이외에 스트레스를 주는 다른 문제에 마음을 빼앗겨 온전히 집중하지 못하는 일이 없도록 팀 분위기를 유지하는 일을 포함한다.  많은 리더는 데이터 과학자와 같은 과학자를 마치 데이터와 자료만 주면 뭔가 대단한 것을 기계적으로 만들어 내는 기계처럼 생각하는 것 같다. 데이터 과학자들도 보통 사람들과 같은 감정과 정서를 지닌 사람이라는 것을 종종 간과하는 것이다. 데이터 과학자들이 보통 사람들보다 더 이성적이고 논리적인 사고에 ...

CIO 알파고 웨이모 김진철 빅테이블 데이터 과학팀 따돌림 아인슈타인의 보스 – 천재들을 지휘하는 10가지 법칙 쿠버네티스 텐서플로 구글 빅데이터 이직 컨테이너 맵리듀스 KPI 데이터 과학 딥마인드 직장내 괴롭힘

2019.07.23

데이터 과학팀 리더의 리더십 (5) – 머리와 가슴을 조화시켜라 (집중할 수 있는 환경 만들기) 지난 스물아홉번째, 서른번째 글에서 데이터 과학팀을 이끄는 리더가 자주 범하는 실수인 리더 자신이 걸림돌이 되는 리더십의 문제점, 팀의 문제 해결 역량과 시너지를 높이기 위한 팀 내 투명한 소통, 팀원 간 케미 및 관계, 팀의 집중력을 유지하는 문제를 다루었다. 이번 글에서는 데이터 과학자 및 데이터 과학팀 구성원 개개인의 역량을 최대로 끌어내기 위해 필요한 리 더십 요소들을 같이 생각해보자.   데이터 과학자들은 과학자의 호기심을 보통 사람들보다 강하게 가지고 있는 사람들이어서, 데이터 과학자가 자신의 흥미와 아이디어를 좇다가 팀의 미션과 목표에서 벗어나지 않고 팀이 팀 전체의 집중력을 잃지 않게끔, 팀 리더가 각 데이터 과학자의 업무 집중력을 세심하게 점검하고 부드럽게 조율해줄 필요가 있다고 얘기하였다. 호기심이 원동력이 되는 데이터 과학자들의 자율성과 자발적 헌신을 해치지 않으면서 각 데이터 과학자가 팀의 미션과 업무에 집중하게끔 하여 팀 수준의 집중력을 높이는 것도 중요하지만, 이들 각각이 업무에 집중할 수 있는 환경을 만드는 것도 매우 중요하다. 데이터 과학팀 구성원들이 업무에 집중할 수 있는 환경이란 단순히 조용하고 방해받지 않는 업무 공간을 만드는 것만을 의미하지 않는다. 데이터 과학팀 구성원들이 업무에 집중할 수 있는 환경이란 정서적, 감정적으로 안전하게 느끼고 팀의 미션을 위해 집중해서 풀어야 하는 문제 이외에 스트레스를 주는 다른 문제에 마음을 빼앗겨 온전히 집중하지 못하는 일이 없도록 팀 분위기를 유지하는 일을 포함한다.  많은 리더는 데이터 과학자와 같은 과학자를 마치 데이터와 자료만 주면 뭔가 대단한 것을 기계적으로 만들어 내는 기계처럼 생각하는 것 같다. 데이터 과학자들도 보통 사람들과 같은 감정과 정서를 지닌 사람이라는 것을 종종 간과하는 것이다. 데이터 과학자들이 보통 사람들보다 더 이성적이고 논리적인 사고에 ...

2019.07.23

구글 딥마인드에 대해 알아둘 만한 12가지 지식

2014년 구글이 40억 달러에 딥마인드(DeepMind)를 인수하면서, 런던에 소재한 이 인공지능 전문기업에 대해 이목이 집중됐다. 딥마인드가 제작한 알파고 시스템은 2016년에는 이세돌 9단과의 대국에서 4:1로 승리를 거두며 헤드라인을 장식했다. 구글의 AI 연구에서 중요한 비중을 차지해온 이 기업은 최근 NHS와의 데이터 공유 계약 및 모기업과의 관계로 인해 프라이버시 운동가들로부터 관심을 받고 있기도 하다. 여기 "인텔리전스를 해결하고 이를 통해 다른 모든 것을 해결하고자 하는" 기업에 대해 알아둘 만한 정보를 정리한다. 1. 2010년 런던 대학교 UCL(University College London)에서 설립 딥마인드의 목표는 기계가 스스로 학습할 수 있게 한다는 것이었다. 회사는 강력한 범용(general-purpose) 학습 알고리즘 세트를 개발하고 이를 AI 시스템 또는 '에이전트'와 결합해 이러한 목표를 달성한다는 전략을 이어가고 있다. 2. 2014년 구글에 피인수 정확한 매각 금액은 아직까지도 알려지지 않았다. 그러나 40억 달러에서 50억 달러 사이라는 것이 대체적인 관측이다. 인수 당시 딥마인드는 데미스 하사비스, 셰인 레그, 무스타파1 술레이만에 의해 설립된 스타트업이었다. 흥미로운 사실 중 하나는 데미스가 어린 시절 체스 신동이었다는 것이다. 3. 딥마인드의 연구가 네이처 지에 실렸다 무스타파 술레이만에 따르면 딥마인드 연구팀은 업무 성과가 네이처의 전면 커버에 실렸을 때 "매우 자랑스러워"했다.  4. 딥마인드는 옥스포드 스타트업 2곳을 인수 딥마인드는 옥스포드 교수진이 설립한 다크 블루 랩스와 비전 팩토리라는 기업을 2015년 10월 인수(금액 미공개)했다.  5. 딥마인드는 언론의 AI 묘사에 대해 부정적이다 딥마인드는 미디어들이 AI를 다룰 때 공상과학 이야기에 지나치게 초점을 맞추고 있다고 보고 있다. 엑스-마키나나 터미네이터와 같은 SF 영화와 연계시켜 다룬다는 불만이다. 무스타파 술레이만...

구글 딥마인드

2019.07.09

2014년 구글이 40억 달러에 딥마인드(DeepMind)를 인수하면서, 런던에 소재한 이 인공지능 전문기업에 대해 이목이 집중됐다. 딥마인드가 제작한 알파고 시스템은 2016년에는 이세돌 9단과의 대국에서 4:1로 승리를 거두며 헤드라인을 장식했다. 구글의 AI 연구에서 중요한 비중을 차지해온 이 기업은 최근 NHS와의 데이터 공유 계약 및 모기업과의 관계로 인해 프라이버시 운동가들로부터 관심을 받고 있기도 하다. 여기 "인텔리전스를 해결하고 이를 통해 다른 모든 것을 해결하고자 하는" 기업에 대해 알아둘 만한 정보를 정리한다. 1. 2010년 런던 대학교 UCL(University College London)에서 설립 딥마인드의 목표는 기계가 스스로 학습할 수 있게 한다는 것이었다. 회사는 강력한 범용(general-purpose) 학습 알고리즘 세트를 개발하고 이를 AI 시스템 또는 '에이전트'와 결합해 이러한 목표를 달성한다는 전략을 이어가고 있다. 2. 2014년 구글에 피인수 정확한 매각 금액은 아직까지도 알려지지 않았다. 그러나 40억 달러에서 50억 달러 사이라는 것이 대체적인 관측이다. 인수 당시 딥마인드는 데미스 하사비스, 셰인 레그, 무스타파1 술레이만에 의해 설립된 스타트업이었다. 흥미로운 사실 중 하나는 데미스가 어린 시절 체스 신동이었다는 것이다. 3. 딥마인드의 연구가 네이처 지에 실렸다 무스타파 술레이만에 따르면 딥마인드 연구팀은 업무 성과가 네이처의 전면 커버에 실렸을 때 "매우 자랑스러워"했다.  4. 딥마인드는 옥스포드 스타트업 2곳을 인수 딥마인드는 옥스포드 교수진이 설립한 다크 블루 랩스와 비전 팩토리라는 기업을 2015년 10월 인수(금액 미공개)했다.  5. 딥마인드는 언론의 AI 묘사에 대해 부정적이다 딥마인드는 미디어들이 AI를 다룰 때 공상과학 이야기에 지나치게 초점을 맞추고 있다고 보고 있다. 엑스-마키나나 터미네이터와 같은 SF 영화와 연계시켜 다룬다는 불만이다. 무스타파 술레이만...

2019.07.09

디지털 시대, IT일자리도 불안··· AI의 부상과 노동의 종말

한때 인간의 전유물로 여겼던 일자리까지도 인공지능과 프로세스 자동화가 잠식하고 있다. 지금 당신이 하는 일은 로봇이 할 수 없는 ‘철옹성’ 같은 일인가? 아니면 로봇이 충분히 대신할 수 있는 일인가?   인간과 기계 사이의 전쟁에서 기계가 우위를 점했다. 이미 컴퓨터가 체스, 퀴즈쇼 제퍼디, 바둑에서 인간을 상대로 이길 수 있음을 확인시킨 상태다. 한술 더 떠, 이제 인공지능(AI)에 기반을 둔 알고리즘이 한때 인간의 전유물로 여겼던 일자리에 도전하고 있다. 여기에는 의사, 변호사, 교사 같은 전문직, 그리고 IT 전문 직종도 포함된다. 맥킨지 추정에 따르면, 현재 가용한 기술을 사용해 자동화할 수 있는 노동 활동이나 업무가 전체의 약 절반에 달한다. 2030년에는 전세계 노동자의 최대 30%가 자동화로 대체될 수도 있다. AI는 수많은 일자리에 영구적인 변화를 가져올 전망이다. 자동화는 기존에 존재하지 않았던 새로운 역할과 기회도 창조할 것이다. 그렇지만 이렇게 새로 만들어진 일자리의 수가 없어진 일자리를 대체할 수 있을 정도로 충분한지 아닌지는 지켜볼 일이다. 당신은 어떤가? 알고리즘이 당신의 일자리를 대체할 위험이 있나? 그렇다면 여기에 어떻게 대처할 수 있나? 이에 로봇이 지배하는 미래 세상에 대해 알아야 할 내용을 소개한다. 자동화로 대체될 IT일자리는? 컨설팅회사인 EY의 글로벌 및 미국 컨설팅 리더인 키스 스트리어에 따르면, 거의 모든 산업에서 가장 먼저 자동화될 IT일자리는 사람의 재량(결정)이 많이 필요하지 않은 반복적인 수동 업무, 작업이다. 그는 “시스템 관리자나 티어 1 기술 지원 담당자라면, 또는 심지어 사이버보안 분야라도 주된 업무가 특정 신호와 지표를 찾는 일이라면 일자리에 위험이 초래될 것”이라고 전망했다. 옥스퍼드대학과 노스웨스턴대학 켈로그경영대학원의 조사 결과에 따르면, 데이터베이스 관리자 업무가 자동화로 대체될 수 있는 비율이 39%에 달한다. 그리고 I...

CIO 노조 노동조합 바둑 RPA 기계 알렉사 디지털 변혁 딥마인드 분석 코딩 윤리 일자리 데이터 과학자 아마존 구글 풀스택 엔지니어

2019.05.30

한때 인간의 전유물로 여겼던 일자리까지도 인공지능과 프로세스 자동화가 잠식하고 있다. 지금 당신이 하는 일은 로봇이 할 수 없는 ‘철옹성’ 같은 일인가? 아니면 로봇이 충분히 대신할 수 있는 일인가?   인간과 기계 사이의 전쟁에서 기계가 우위를 점했다. 이미 컴퓨터가 체스, 퀴즈쇼 제퍼디, 바둑에서 인간을 상대로 이길 수 있음을 확인시킨 상태다. 한술 더 떠, 이제 인공지능(AI)에 기반을 둔 알고리즘이 한때 인간의 전유물로 여겼던 일자리에 도전하고 있다. 여기에는 의사, 변호사, 교사 같은 전문직, 그리고 IT 전문 직종도 포함된다. 맥킨지 추정에 따르면, 현재 가용한 기술을 사용해 자동화할 수 있는 노동 활동이나 업무가 전체의 약 절반에 달한다. 2030년에는 전세계 노동자의 최대 30%가 자동화로 대체될 수도 있다. AI는 수많은 일자리에 영구적인 변화를 가져올 전망이다. 자동화는 기존에 존재하지 않았던 새로운 역할과 기회도 창조할 것이다. 그렇지만 이렇게 새로 만들어진 일자리의 수가 없어진 일자리를 대체할 수 있을 정도로 충분한지 아닌지는 지켜볼 일이다. 당신은 어떤가? 알고리즘이 당신의 일자리를 대체할 위험이 있나? 그렇다면 여기에 어떻게 대처할 수 있나? 이에 로봇이 지배하는 미래 세상에 대해 알아야 할 내용을 소개한다. 자동화로 대체될 IT일자리는? 컨설팅회사인 EY의 글로벌 및 미국 컨설팅 리더인 키스 스트리어에 따르면, 거의 모든 산업에서 가장 먼저 자동화될 IT일자리는 사람의 재량(결정)이 많이 필요하지 않은 반복적인 수동 업무, 작업이다. 그는 “시스템 관리자나 티어 1 기술 지원 담당자라면, 또는 심지어 사이버보안 분야라도 주된 업무가 특정 신호와 지표를 찾는 일이라면 일자리에 위험이 초래될 것”이라고 전망했다. 옥스퍼드대학과 노스웨스턴대학 켈로그경영대학원의 조사 결과에 따르면, 데이터베이스 관리자 업무가 자동화로 대체될 수 있는 비율이 39%에 달한다. 그리고 I...

2019.05.30

질병 진단과 치료, 개인화 추천··· 딥마인드 활약상 10선

2014년 구글이 4억 파운드에 영국에 있는 AI 신생벤처를 사들인 후 딥마인드는 자주 언론의 머리기사를 장식했다. 프로 바둑 기사 이세돌을 이긴 딥마인드의 알파고는 개인 의료 기록 접근에 관한 논란으로 비판을 받기도 했다. ICO 판결에 따르면 구글이 데이터 보호법을 위반했으며 구글이 딥마인드 헬쓰를 통제한다고 발표하면서 우려는 더욱 커졌다. 그 후 신뢰가 흔들리기도 했지만 런던 킹스 크로스(King's Cross)에 있는 딥마인드 연구소는 AI를 계속 연구했으며, 그 결과 런던은 AI를 선도하는 도시로 부상하고 있다. 1. 풍력발전 효율 향상 딥마인드는 미국 중부에 있는 구글의 풍력발전 단지에서 생산된 에너지의 가치를 높이기 위해 에너지가 생성되기 36시간 전에 산출량을 예측했다. 이 회사는 지역 일기 예보와 터빈 데이터에 관해 신경망으로 학습해 다음날 전력망에 최적의 시간별 전기량을 권장할 수 있었다. 딥마인드는 이미 구글의 풍력 에너지 가치를 약 20% 높였으며 예측할 수 없는 에너지 원천을 상업적이고 실용적으로 만들기 위해 모델을 더욱 세밀하게 조정할 것이라고 전했다. 2. 구글 플레이에서 앱 추천 최적화 딥마인드는 머신러닝을 사용하여 이전 다운로드 및 사용된 상황을 기반으로 사용자가 쉽게 쓰고 즐길만한 앱을 찾아 구글 플레이에서 앱 추천을 맞춤 설정하는 데 도움을 주었다. 이 작업은 유료 고객을 구글 플레이 스토어로 끌어들이는 데 목적이 있다. 구글은 딥마인드가 개발한 기술을 구글이 상업화할 수 있는 방법을 보여줬다. 3. NHS 환자의 급성 신장 손상 감지 딥마인드는 검사 결과에 질병의 징후를 검토하고 긴급한 진단이 필요한 경우 직원에게 즉각적인 경고를 보내는 스트림(Streams)이라는 환자 안전 경보 애플리케이션을 개발했다. 이 애플리케이션은 임상가가 급성 신장 부상과 같은 다른 심각한 상태를 신속하게 확인하고 버튼을 눌러 혈액 검사, 스캔, 엑스레이 결과를 표시하도록 도와준다. 이 프로젝트는 의료 치료를 향상하고 의료 프로세...

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2019.03.15

2014년 구글이 4억 파운드에 영국에 있는 AI 신생벤처를 사들인 후 딥마인드는 자주 언론의 머리기사를 장식했다. 프로 바둑 기사 이세돌을 이긴 딥마인드의 알파고는 개인 의료 기록 접근에 관한 논란으로 비판을 받기도 했다. ICO 판결에 따르면 구글이 데이터 보호법을 위반했으며 구글이 딥마인드 헬쓰를 통제한다고 발표하면서 우려는 더욱 커졌다. 그 후 신뢰가 흔들리기도 했지만 런던 킹스 크로스(King's Cross)에 있는 딥마인드 연구소는 AI를 계속 연구했으며, 그 결과 런던은 AI를 선도하는 도시로 부상하고 있다. 1. 풍력발전 효율 향상 딥마인드는 미국 중부에 있는 구글의 풍력발전 단지에서 생산된 에너지의 가치를 높이기 위해 에너지가 생성되기 36시간 전에 산출량을 예측했다. 이 회사는 지역 일기 예보와 터빈 데이터에 관해 신경망으로 학습해 다음날 전력망에 최적의 시간별 전기량을 권장할 수 있었다. 딥마인드는 이미 구글의 풍력 에너지 가치를 약 20% 높였으며 예측할 수 없는 에너지 원천을 상업적이고 실용적으로 만들기 위해 모델을 더욱 세밀하게 조정할 것이라고 전했다. 2. 구글 플레이에서 앱 추천 최적화 딥마인드는 머신러닝을 사용하여 이전 다운로드 및 사용된 상황을 기반으로 사용자가 쉽게 쓰고 즐길만한 앱을 찾아 구글 플레이에서 앱 추천을 맞춤 설정하는 데 도움을 주었다. 이 작업은 유료 고객을 구글 플레이 스토어로 끌어들이는 데 목적이 있다. 구글은 딥마인드가 개발한 기술을 구글이 상업화할 수 있는 방법을 보여줬다. 3. NHS 환자의 급성 신장 손상 감지 딥마인드는 검사 결과에 질병의 징후를 검토하고 긴급한 진단이 필요한 경우 직원에게 즉각적인 경고를 보내는 스트림(Streams)이라는 환자 안전 경보 애플리케이션을 개발했다. 이 애플리케이션은 임상가가 급성 신장 부상과 같은 다른 심각한 상태를 신속하게 확인하고 버튼을 눌러 혈액 검사, 스캔, 엑스레이 결과를 표시하도록 도와준다. 이 프로젝트는 의료 치료를 향상하고 의료 프로세...

2019.03.15

'정부가 나섰다' AI 연구개발 계획 발표한 10곳은 어디?

인공지능 연구∙개발 경쟁이 치열해지고 있으며 몇몇 정부가 국가 인공지능 전략을 발표하고자 서두르고 있다. 여기 10개국 정부 현황을 정리했다.  1. 러시아 러시아는 블라디미르 푸틴 대통령 정부에서 AI 투자를 강화해왔다. 푸틴 대통령은 2017년 ‘이 분야의 리더가 되는 사람이 세계를 이끌 것"이라고 선언했다. 2개월 후 러시아 정부는 2020년까지 AI 연구 개발에 280억 루블(4,760억 원)을 쓸 계획이라고 발표했다. 그 약속은 내년에 디지털 기술이 공개될 2019-21 계획에서 약 2배가 되었다. 2018년 3월 러시아 국방부, 교육과학부, 러시아 과학아카데미가 주관하는 ‘인공지능 : 문제와 해결 방안 – 2018’ 컨퍼런스에서 AI 로드맵 초안이 작성되었다. 이는 과학, 교육, 산업을 선도하는 AI 컨소시엄 개발과 주제에 대한 새로운 주요 교육 시스템, AI 센터, AI 분석을 이용한 전쟁 게임 등 10가지 정책을 담고 있다. 로드맵의 최종 버전은 2019년 중반에 발표될 예정이다. 2. 독일 독일은 2018년 11월에 국가 AI 전략을 발표했다. 독일 정부는 향후 6년 동안 인공지능을 향상하는 데 30억 유로(3조 8,563억 원)를 투자하기로 약속했다. 이 전략에는 최소한 12개의 R&D센터, 100명 이상의 대학 AI 교수, AI를 위한 독일 관측소, 데이터 보호 규칙을 준수하는 AI 시스템 개발 및 사용 지침의 국가 네트워크 등을 만든다는 계획이 포함돼 있다. 또한 독일과 프랑스는 유로존 통합을 확대할 계획을 세우고 있다. 이 두 나라는 각기 다른 기술을 결합한 ‘가상 센터’라는 합작 R&D 네트워크를 개발하고 공동 연구 프로젝트 자금 지원을 위한 유럽 혁신 클러스터를 형성할 것이다. 3. 영국 영국 정부는 교육, 인프라, 비즈니스 환경에 10억 파운드(1조 4,527억 원)를 투자하겠다고 약속했으며 2018년 4월 AI ...

중국 프랑스 연구 러시아 EU 독일 양성 캐나다 딥마인드 인공지능 R&D 전략 정부 일본 인도 영국 미국 인력 투자 국가 AI 전략

2019.01.22

인공지능 연구∙개발 경쟁이 치열해지고 있으며 몇몇 정부가 국가 인공지능 전략을 발표하고자 서두르고 있다. 여기 10개국 정부 현황을 정리했다.  1. 러시아 러시아는 블라디미르 푸틴 대통령 정부에서 AI 투자를 강화해왔다. 푸틴 대통령은 2017년 ‘이 분야의 리더가 되는 사람이 세계를 이끌 것"이라고 선언했다. 2개월 후 러시아 정부는 2020년까지 AI 연구 개발에 280억 루블(4,760억 원)을 쓸 계획이라고 발표했다. 그 약속은 내년에 디지털 기술이 공개될 2019-21 계획에서 약 2배가 되었다. 2018년 3월 러시아 국방부, 교육과학부, 러시아 과학아카데미가 주관하는 ‘인공지능 : 문제와 해결 방안 – 2018’ 컨퍼런스에서 AI 로드맵 초안이 작성되었다. 이는 과학, 교육, 산업을 선도하는 AI 컨소시엄 개발과 주제에 대한 새로운 주요 교육 시스템, AI 센터, AI 분석을 이용한 전쟁 게임 등 10가지 정책을 담고 있다. 로드맵의 최종 버전은 2019년 중반에 발표될 예정이다. 2. 독일 독일은 2018년 11월에 국가 AI 전략을 발표했다. 독일 정부는 향후 6년 동안 인공지능을 향상하는 데 30억 유로(3조 8,563억 원)를 투자하기로 약속했다. 이 전략에는 최소한 12개의 R&D센터, 100명 이상의 대학 AI 교수, AI를 위한 독일 관측소, 데이터 보호 규칙을 준수하는 AI 시스템 개발 및 사용 지침의 국가 네트워크 등을 만든다는 계획이 포함돼 있다. 또한 독일과 프랑스는 유로존 통합을 확대할 계획을 세우고 있다. 이 두 나라는 각기 다른 기술을 결합한 ‘가상 센터’라는 합작 R&D 네트워크를 개발하고 공동 연구 프로젝트 자금 지원을 위한 유럽 혁신 클러스터를 형성할 것이다. 3. 영국 영국 정부는 교육, 인프라, 비즈니스 환경에 10억 파운드(1조 4,527억 원)를 투자하겠다고 약속했으며 2018년 4월 AI ...

2019.01.22

왕년의 체스 챔피언 가리 카스파로브가 전하는 '인공지능과 미래'

가리 카스파로프(Garry Kasparov)는 15년 동안 세계 체스 챔피언 ‘왕좌’를 유지하면서 수천 번의 승리를 거뒀다. 그러나 여기에 못지않게 그의 ‘유명세’에 일조한 사건 하나가 있다. 1997년, IBM 컴퓨터인 딥블루(Deep Blue)와 체스 게임에서 진 사건이다. 그는 지금도 당시 패배를 기억하고 있다. 패배를 극복하지 못한 것이다. 그는 가트너 심포지엄에 참석한 청중들에게 “게임과 ‘수’를 보면 딥블루가 완벽하지 않다는 것을 알 수 있다. 체스 랭킹을 보면, 객관적으로 내가 더 강한 체스 선수라고 할 수 있다”고 언급했다. 그는 당시 큰 압박감과 스트레스를 받고 있었다. 이 러시아계 미국인에 따르면, ‘대결’ 하루 전날 뉴스위크 첫 페이지의 머리기사는 ‘인간 두뇌의 마지막 저항(The Brain’s Last Stand)’였다. 그는 가트너 심포지어 참가자들에게 “TV 뉴스 진행자 한 명은 ‘인류의 미래가 걸린 대결’이라고 말했다. 대결에 대한 준비가 잘 되어있지 않았다. IBM 과학자들의 공이 크다. 아주 훌륭한 일을 해냈기 때문이다. 그렇지만 대결 조건이 완벽하지는 않았다. 물론 그것에 대해 불평하는 것은 아니다”고 이야기했다. 그는 청중들에게 1997년 패배한 대결이 사실은 재대결이었다고 밝혔다. 카스파로프는 해당 대결 1년 전 딥블루와 4번 게임을 해서 2번은 이겼고, 2번은 비겼다. 카스파로프는 “나는 패배를 인정하고 받아들이지 않는다. 그래서 오랜 기간 ‘챔피언’ 자리를 유지할 수 있었다. 지는 것이 아주 괴롭기 때문이다”고 말했다. 약한 ‘한 수’들 카스파로프는 컴퓨터가 ‘우습도록 약한 장치’에서 ‘절대 지지 않는 장...

구글 브루트 포스 가리 카스파로프 체스 챔피언 딥 블루 이세돌 바둑 알파고 딥마인드 심포지엄 체스 인공지능 IBM 가트너 심층신경망

2018.11.12

가리 카스파로프(Garry Kasparov)는 15년 동안 세계 체스 챔피언 ‘왕좌’를 유지하면서 수천 번의 승리를 거뒀다. 그러나 여기에 못지않게 그의 ‘유명세’에 일조한 사건 하나가 있다. 1997년, IBM 컴퓨터인 딥블루(Deep Blue)와 체스 게임에서 진 사건이다. 그는 지금도 당시 패배를 기억하고 있다. 패배를 극복하지 못한 것이다. 그는 가트너 심포지엄에 참석한 청중들에게 “게임과 ‘수’를 보면 딥블루가 완벽하지 않다는 것을 알 수 있다. 체스 랭킹을 보면, 객관적으로 내가 더 강한 체스 선수라고 할 수 있다”고 언급했다. 그는 당시 큰 압박감과 스트레스를 받고 있었다. 이 러시아계 미국인에 따르면, ‘대결’ 하루 전날 뉴스위크 첫 페이지의 머리기사는 ‘인간 두뇌의 마지막 저항(The Brain’s Last Stand)’였다. 그는 가트너 심포지어 참가자들에게 “TV 뉴스 진행자 한 명은 ‘인류의 미래가 걸린 대결’이라고 말했다. 대결에 대한 준비가 잘 되어있지 않았다. IBM 과학자들의 공이 크다. 아주 훌륭한 일을 해냈기 때문이다. 그렇지만 대결 조건이 완벽하지는 않았다. 물론 그것에 대해 불평하는 것은 아니다”고 이야기했다. 그는 청중들에게 1997년 패배한 대결이 사실은 재대결이었다고 밝혔다. 카스파로프는 해당 대결 1년 전 딥블루와 4번 게임을 해서 2번은 이겼고, 2번은 비겼다. 카스파로프는 “나는 패배를 인정하고 받아들이지 않는다. 그래서 오랜 기간 ‘챔피언’ 자리를 유지할 수 있었다. 지는 것이 아주 괴롭기 때문이다”고 말했다. 약한 ‘한 수’들 카스파로프는 컴퓨터가 ‘우습도록 약한 장치’에서 ‘절대 지지 않는 장...

2018.11.12

기고 | AI∙ML 채용 전망 '수요 느는데 공급은 부족'

인공지능(AI)은 수십 년간 모든 업계에서 가장 중요한 기술 진보로 입증될 것이다. AI 로봇 측면에서는 아직 멀었지만 머신러닝(ML) 분야는 고객 유지율 향상부터 대용량 데이터에 대한 통찰력 강화, 공급망의 리스크 완화까지 모든 분야의 기업을 지원함으로써 폭발적으로 증가했다. 시장 조사기관 리서치 앤 마켓(Research and Markets)의 최근 보고서에 따르면 글로벌 머신러닝 시장은 2017년 14억 달러에서 2020년까지 88억 달러로 증가할 전망이다. 이러한 투자가 어느 방향으로 나아가고 있는지, 점점 더 수요가 높아지는 머신러닝 인재에게 어떤 의미가 있는지 살펴보자. NLP와 음성 기반 상호 작용과 인사하라 작년에 아마존이 기업용 가상 비서로서 알렉사를 소개했는데, 음성으로 작동되는 이 AI 기기는 시작일 뿐이었다. 머신러닝을 통해 자연 언어 처리(NLP)가 가능해지면 컴퓨터, 시스템 및 솔루션이 문장의 내용과 의미를 더 잘 이해할 수 있다. NLP가 개선되고 향상되면서 인간은 명령 코드를 작성할 필요 없이 음성만으로 원활하게 기계와 통신한다. 요즘 NLP 및 음성 기반 컴퓨터와의 상호 작용은 일정 구성이나 간단한 데이터 세트 제공 등과 같이 일상이나 지루한 작업에 주로 초점을 맞춘다. 그러나 이러한 IoT 기기의 기술이 직장에서 주류로 채택되면서 향후 몇 년간 급격하게 발전할 것이라는 기대에 따라 개발자들은 현재는 불가능한 공용 및 전용 ML 전원 공급 애플리케이션을 적극적으로 개발하고 있다. 음성 인식 기기 시장에서 선도적인 혁신가이자 리더인 구글과 아마존은 ML과 NLP의 연구 및 개발에 대한 투자를 늘려나가면서 이러한 기기에 대한 다양한 새로운 용도를 밝힐 예정이다. 대부분의 주문형 AI 기술을 유지하는 머신러닝 오늘날 머신러닝은 규모에 따른 이미지 식별과 분류, 소비자 중심의 챗봇, NLP와 음성 검색, 리드 예측, 구글의 딥마인드 네트워크 같은 고급 신경 네트워크에 사용된다. 머신러닝 애플리케이션과 활용...

CIO ML NLP 가상 비서 알렉사 몬도 딥마인드 사물인터넷 음성 인식 인공지능 일자리 고용 채용 구글 자연 언어 처리

2018.08.06

인공지능(AI)은 수십 년간 모든 업계에서 가장 중요한 기술 진보로 입증될 것이다. AI 로봇 측면에서는 아직 멀었지만 머신러닝(ML) 분야는 고객 유지율 향상부터 대용량 데이터에 대한 통찰력 강화, 공급망의 리스크 완화까지 모든 분야의 기업을 지원함으로써 폭발적으로 증가했다. 시장 조사기관 리서치 앤 마켓(Research and Markets)의 최근 보고서에 따르면 글로벌 머신러닝 시장은 2017년 14억 달러에서 2020년까지 88억 달러로 증가할 전망이다. 이러한 투자가 어느 방향으로 나아가고 있는지, 점점 더 수요가 높아지는 머신러닝 인재에게 어떤 의미가 있는지 살펴보자. NLP와 음성 기반 상호 작용과 인사하라 작년에 아마존이 기업용 가상 비서로서 알렉사를 소개했는데, 음성으로 작동되는 이 AI 기기는 시작일 뿐이었다. 머신러닝을 통해 자연 언어 처리(NLP)가 가능해지면 컴퓨터, 시스템 및 솔루션이 문장의 내용과 의미를 더 잘 이해할 수 있다. NLP가 개선되고 향상되면서 인간은 명령 코드를 작성할 필요 없이 음성만으로 원활하게 기계와 통신한다. 요즘 NLP 및 음성 기반 컴퓨터와의 상호 작용은 일정 구성이나 간단한 데이터 세트 제공 등과 같이 일상이나 지루한 작업에 주로 초점을 맞춘다. 그러나 이러한 IoT 기기의 기술이 직장에서 주류로 채택되면서 향후 몇 년간 급격하게 발전할 것이라는 기대에 따라 개발자들은 현재는 불가능한 공용 및 전용 ML 전원 공급 애플리케이션을 적극적으로 개발하고 있다. 음성 인식 기기 시장에서 선도적인 혁신가이자 리더인 구글과 아마존은 ML과 NLP의 연구 및 개발에 대한 투자를 늘려나가면서 이러한 기기에 대한 다양한 새로운 용도를 밝힐 예정이다. 대부분의 주문형 AI 기술을 유지하는 머신러닝 오늘날 머신러닝은 규모에 따른 이미지 식별과 분류, 소비자 중심의 챗봇, NLP와 음성 검색, 리드 예측, 구글의 딥마인드 네트워크 같은 고급 신경 네트워크에 사용된다. 머신러닝 애플리케이션과 활용...

2018.08.06

'AI 연구에 국가가 발벗고 나선다' 8개 정부 추진

인공위성 무기 경쟁이 가속화되는 가운데 각국 정부가 국가 차원의 인공지능 전략을 발표하기 위해 서두르고 있다. 그 가운데 영국, 미국, 중국, 인도, 일본, 프랑스, 캐나다, EU 현황을 알아보자. 1. 영국 2018년 4월 영국 정부는 교육, 인프라, 비즈니스 환경에 10억 파운드(1조 4,790억 원)를 투자하겠다는 ‘AI 섹터 딜(AI Sector Deal)을 발표했다. 이 자금은 박사 1,000명과 전문 컴퓨터과학, 새로운 데이터 공유 프레임워크, 3가지 새로운 지원 기구에서 8,000명을 양성하는 데 쓰일 예정이다. 여기에는 데이터 윤리 및 혁신 센터, 해당 분야 리더가 참여하는 AI 위원회, 화이트홀에 있는 AI 사무국이 해당된다. 특히 AI사무국은 딥마인드 공동 창업자인 데니스 하사비스가 자문으로 참여할 것이다. 2. 미국 미국은 인공지능을 포괄하는 일련의 정책 문서를 발표했으나 여전히 통합 국가 계획은 부족한 상태다. 과거 오바마 행정부는 인공지능과 연구 개발 전략 계획에 대한 검토를 발표했으나 트럼프 행정부는 규제 장벽을 없애고 연구 자금을 조달하는 데 중점을 두고 있다. AI는 AI 투자를 요구하는 국가 안보 전략과 같은 다른 정책 분야에도 AI를 포함시켰다. 미국의 지방 정부 가운데 특히 뉴욕시장 빌 드 블라지오는 자동 의사결정 시스템 태스크포스(Automated Decision Systems Task Force)를 만들겠다고 발표하면서 계획을 수립하기 시작했다. 3. 중국 2017년 7월 중국은 2030년까지 10조 위안(1,649조 7,000원) 규모의 AI 관련 산업 분야에서 자국을 글로벌 리더로 만들기 위해 미화 1,500억 달러(168조 750억 원)의 포괄적인 국가 전략을 발표했다. 이 자금은 인공지능에 대한 법률 및 규정 수립, 능력있는 인재 교육, 해외 인재 유치 등에 지원될 것이다. 중국의 산업정보기술부(Ministry of Industry and Information Techno...

중국 딥마인드 캐나다 계획 EU 프랑스 인공지능 투자 미국 영국 인도 일본 교육 정부 국가 AI 전략

2018.07.26

인공위성 무기 경쟁이 가속화되는 가운데 각국 정부가 국가 차원의 인공지능 전략을 발표하기 위해 서두르고 있다. 그 가운데 영국, 미국, 중국, 인도, 일본, 프랑스, 캐나다, EU 현황을 알아보자. 1. 영국 2018년 4월 영국 정부는 교육, 인프라, 비즈니스 환경에 10억 파운드(1조 4,790억 원)를 투자하겠다는 ‘AI 섹터 딜(AI Sector Deal)을 발표했다. 이 자금은 박사 1,000명과 전문 컴퓨터과학, 새로운 데이터 공유 프레임워크, 3가지 새로운 지원 기구에서 8,000명을 양성하는 데 쓰일 예정이다. 여기에는 데이터 윤리 및 혁신 센터, 해당 분야 리더가 참여하는 AI 위원회, 화이트홀에 있는 AI 사무국이 해당된다. 특히 AI사무국은 딥마인드 공동 창업자인 데니스 하사비스가 자문으로 참여할 것이다. 2. 미국 미국은 인공지능을 포괄하는 일련의 정책 문서를 발표했으나 여전히 통합 국가 계획은 부족한 상태다. 과거 오바마 행정부는 인공지능과 연구 개발 전략 계획에 대한 검토를 발표했으나 트럼프 행정부는 규제 장벽을 없애고 연구 자금을 조달하는 데 중점을 두고 있다. AI는 AI 투자를 요구하는 국가 안보 전략과 같은 다른 정책 분야에도 AI를 포함시켰다. 미국의 지방 정부 가운데 특히 뉴욕시장 빌 드 블라지오는 자동 의사결정 시스템 태스크포스(Automated Decision Systems Task Force)를 만들겠다고 발표하면서 계획을 수립하기 시작했다. 3. 중국 2017년 7월 중국은 2030년까지 10조 위안(1,649조 7,000원) 규모의 AI 관련 산업 분야에서 자국을 글로벌 리더로 만들기 위해 미화 1,500억 달러(168조 750억 원)의 포괄적인 국가 전략을 발표했다. 이 자금은 인공지능에 대한 법률 및 규정 수립, 능력있는 인재 교육, 해외 인재 유치 등에 지원될 것이다. 중국의 산업정보기술부(Ministry of Industry and Information Techno...

2018.07.26

'바둑은 시작일 뿐' 의료·에너지에서 활약하는 구글 딥마인드

2014년 1월 구글이 AI 신생벤처를 4억 파운드에 인수한 이후 딥마인드는 줄곧 언론에 자주 등장했다. 프로 바둑 기 사 이세돌과 딥마인드의 알파고 간의 대국에서 이세돌을 이긴 인공지능은 더욱 관심을 받게 됐다. 현재 딥마인드가 선보인 흥미로운 인공지능 사례를 소개한다. 1. 참전 군인의 질환이 악화될지 예측 딥마인드는 약 70만 건의 의료 기록 패턴을 분석해 환자가 악화될지를 예측하고자 미 육군 참모부와 협력하고 있다. 이 프로젝트의 목표는 머신러닝이 환자 악화의 위험 요인을 파악하고 병원 내 사망에서 약 11%를 차지하는 문제의 치료를 개선하기 위해 언제 시작할지를 예측하는 것이다. 연구팀은 환자 질환 악화의 일반적인 원인인 급성 신부전(AKI)과 딥마인드가 전문 지식을 개발한 분야를 탐지하는 데 사용되는 알고리즘을 개선할 방법을 모색할 것이다. 2. 임페리얼 칼리지 런던의 유방암 진단 딥마인드는 임페리얼 칼리지 런던(Imperial College London)의 영국 암연구센터(Cancer Research UK Center)가 주도하는 구글의 AOI 건강 연구팀 및 연구 기관과 공동으로 유방암 발견을 개선하고 있다. 이 질병으로 인해 매년 전세계에서 50만 명이 사망하고 있으며 일부는 발견과 진단의 어려움 때문에 발생하는 것으로 파악됐다. 오늘날 사용되는 유방 조영 검사는 매년 수천 개의 암을 발견하지 못하고 종종 과다 진단으로 인한 잘못된 경보를 유발한다. 딥마인드는 머신러닝이 이것을 향상할 수 있다고 믿고 있다. 딥마인드 연구원은 머신러닝 도구가 유방 조영술보다 암 조직의 징후를 좀더 효과적으로 식별하는지 평가하기 위해 약 7,500명의 여성으로부터 유래된 확인되지 않은 유방 조영술을 분석할 것이다. 이 연구는 유방암 검사를 바꿔놓을 가능성이 있다. 3. 안드로이드 기기에서 배터리 관리와 화면 밝기 맞춤 설정 구글의 딥마인드는 안드로이드를 위한 두 가지 새로운 기능, 즉 다음에 어떤 앱을 사용해야 배터리 성능을 높일지 예측하는 적응형...

구글 암 진단 군인 NHS 유방암 임페리얼 칼리지 런던 안과 두경부 암 웨이브넷 구글 어시스턴트 이세돌 안드로이드 개인정보 배터리 시리 인공지능 딥마인드 알파고 바둑 아타리 게임

2018.06.05

2014년 1월 구글이 AI 신생벤처를 4억 파운드에 인수한 이후 딥마인드는 줄곧 언론에 자주 등장했다. 프로 바둑 기 사 이세돌과 딥마인드의 알파고 간의 대국에서 이세돌을 이긴 인공지능은 더욱 관심을 받게 됐다. 현재 딥마인드가 선보인 흥미로운 인공지능 사례를 소개한다. 1. 참전 군인의 질환이 악화될지 예측 딥마인드는 약 70만 건의 의료 기록 패턴을 분석해 환자가 악화될지를 예측하고자 미 육군 참모부와 협력하고 있다. 이 프로젝트의 목표는 머신러닝이 환자 악화의 위험 요인을 파악하고 병원 내 사망에서 약 11%를 차지하는 문제의 치료를 개선하기 위해 언제 시작할지를 예측하는 것이다. 연구팀은 환자 질환 악화의 일반적인 원인인 급성 신부전(AKI)과 딥마인드가 전문 지식을 개발한 분야를 탐지하는 데 사용되는 알고리즘을 개선할 방법을 모색할 것이다. 2. 임페리얼 칼리지 런던의 유방암 진단 딥마인드는 임페리얼 칼리지 런던(Imperial College London)의 영국 암연구센터(Cancer Research UK Center)가 주도하는 구글의 AOI 건강 연구팀 및 연구 기관과 공동으로 유방암 발견을 개선하고 있다. 이 질병으로 인해 매년 전세계에서 50만 명이 사망하고 있으며 일부는 발견과 진단의 어려움 때문에 발생하는 것으로 파악됐다. 오늘날 사용되는 유방 조영 검사는 매년 수천 개의 암을 발견하지 못하고 종종 과다 진단으로 인한 잘못된 경보를 유발한다. 딥마인드는 머신러닝이 이것을 향상할 수 있다고 믿고 있다. 딥마인드 연구원은 머신러닝 도구가 유방 조영술보다 암 조직의 징후를 좀더 효과적으로 식별하는지 평가하기 위해 약 7,500명의 여성으로부터 유래된 확인되지 않은 유방 조영술을 분석할 것이다. 이 연구는 유방암 검사를 바꿔놓을 가능성이 있다. 3. 안드로이드 기기에서 배터리 관리와 화면 밝기 맞춤 설정 구글의 딥마인드는 안드로이드를 위한 두 가지 새로운 기능, 즉 다음에 어떤 앱을 사용해야 배터리 성능을 높일지 예측하는 적응형...

2018.06.05

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