Offcanvas

������

최형광 칼럼 | 인공지능과 튜링테스트의 본질?

1737년 보캉송은 인간의 연주와 같은 방식으로 직접공기를 불어넣고 손가락으로 연주하는 ‘플루트 연주자’ 자동인형을 제작했다. 2011년 제퍼디(Jeopardy!) 퀴즈게임에서 IBM 왓슨(Watson)은 역대 최대 상금 수상자인 브래드 러터(Brad Rutter)와 최장기 우승자인 켄 제닝스(Ken Jennings)와 대결하여 상금 100만 달러 획득했다. 2016년 구글 딥마인드의 알파고는 서울 포시즌 호텔에서 이세돌 9단과의 대국에서 4승 1패를 기록하고 은퇴했다. 인간을 닮은 로봇 안드로이드(인간을 닮은 로봇, andro-인간 eidos-형상의 합성어)에 대한 도전의 역사는 길다. 자크 드 보캉송이 1737년에 만든 ‘플루트 연주자’는 생체역학 기반의 자동화 구현으로 12곡을 연주할 수 있었다. 플루트 연주자는 1738년 프랑스 아카데미에서 시연됐다. 연주는 15개의 레버에 사슬과 끈을 사용하여 공기를 불어넣어 출력을 만들고, 입술의 움직임, 혀, 손가락의 움직임을 제어하여 구동됐다. 보캉송은 1745년에 세계 최초의 자동 직기를 만들기도 했다. 제퍼디에서 왓슨은 질문에 답변을 해서 이기는 게 아니라 문제의 답에 확신이 있을 때 먼저 버튼을 누르고 정확한 답변을 해야 한다. 틀릴 경우에는 감점이 발생하기에 모르면 응답하면 안 된다. 또한 상금을 베팅하면서 이겨야 한다. 경쟁자는 제퍼디에서 74번 우승한 켄 제닝스, 최고 상금을 수상한 브래드 러터였고 질문은 문맥을 이해할 수 있어야 답변이 가능했다. [그림1]은 플루트 연주자 설계도와 왓슨 DeepQA 아키텍처를 보여주고 있다. [그림1] 플루트 연주자 설계도와 왓슨 DeepQA 아키텍처. 플루트 연주자는 하드웨어 구현이며 왓슨은 고급 자연어 처리, 의미 분석, 정보 검색, 자동 추론 및 기계 학습을 사용하는 소프트웨어 구현이다. 왓슨은 질문에 대한 복잡한 연결시스템, 융복합된 상호 작용을 위해 AdaptWatson 방법론으로 정보 검색(IR), 자연어 처리(NLP) 및 추론(KRR)등의 접목을...

최형광 보캉송 튜링 존설 플루트연주자 왓슨 알파고 인공지능 제퍼디 이세돌 튜링테스트 튜링머신 중국어방 중국인방 챗봇 RPA 기계지능 나는 생각한다 나는 생각하지 않는다

2021.07.15

1737년 보캉송은 인간의 연주와 같은 방식으로 직접공기를 불어넣고 손가락으로 연주하는 ‘플루트 연주자’ 자동인형을 제작했다. 2011년 제퍼디(Jeopardy!) 퀴즈게임에서 IBM 왓슨(Watson)은 역대 최대 상금 수상자인 브래드 러터(Brad Rutter)와 최장기 우승자인 켄 제닝스(Ken Jennings)와 대결하여 상금 100만 달러 획득했다. 2016년 구글 딥마인드의 알파고는 서울 포시즌 호텔에서 이세돌 9단과의 대국에서 4승 1패를 기록하고 은퇴했다. 인간을 닮은 로봇 안드로이드(인간을 닮은 로봇, andro-인간 eidos-형상의 합성어)에 대한 도전의 역사는 길다. 자크 드 보캉송이 1737년에 만든 ‘플루트 연주자’는 생체역학 기반의 자동화 구현으로 12곡을 연주할 수 있었다. 플루트 연주자는 1738년 프랑스 아카데미에서 시연됐다. 연주는 15개의 레버에 사슬과 끈을 사용하여 공기를 불어넣어 출력을 만들고, 입술의 움직임, 혀, 손가락의 움직임을 제어하여 구동됐다. 보캉송은 1745년에 세계 최초의 자동 직기를 만들기도 했다. 제퍼디에서 왓슨은 질문에 답변을 해서 이기는 게 아니라 문제의 답에 확신이 있을 때 먼저 버튼을 누르고 정확한 답변을 해야 한다. 틀릴 경우에는 감점이 발생하기에 모르면 응답하면 안 된다. 또한 상금을 베팅하면서 이겨야 한다. 경쟁자는 제퍼디에서 74번 우승한 켄 제닝스, 최고 상금을 수상한 브래드 러터였고 질문은 문맥을 이해할 수 있어야 답변이 가능했다. [그림1]은 플루트 연주자 설계도와 왓슨 DeepQA 아키텍처를 보여주고 있다. [그림1] 플루트 연주자 설계도와 왓슨 DeepQA 아키텍처. 플루트 연주자는 하드웨어 구현이며 왓슨은 고급 자연어 처리, 의미 분석, 정보 검색, 자동 추론 및 기계 학습을 사용하는 소프트웨어 구현이다. 왓슨은 질문에 대한 복잡한 연결시스템, 융복합된 상호 작용을 위해 AdaptWatson 방법론으로 정보 검색(IR), 자연어 처리(NLP) 및 추론(KRR)등의 접목을...

2021.07.15

만반의 ‘혁신’ 준비 마쳤다’··· NLP에 주목할 이유

고객 대면 챗봇을 서비스하고, 계약서를 검토하며, 회의 내용을 분석하는 것까지 이제 ‘자연어 처리(NLP)’는 비즈니스를 '변혁'할 수 있는 만반의 준비를 마쳤다.  최근 ‘자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)’ 기술이 더 정확해지고, 더 널리 보급되고 있다. 이는 음성 및 텍스트 기능으로 주류 기술을 강화하고 있다. 이를테면 이메일을 자연스러운 음성으로 읽어주거나 엑셀에서 스프레드시트 데이터에 관한 질문을 입력하면 자동 생성 차트와 피벗테이블 형태로 답을 받는 것이다.    사전 설정한 주제로만 제공되던 고객 지원 챗봇도 개선되고 있다. 이제 정성적, 반구조적, 비정형 데이터 처리로 옮겨갈 수 있는 잠재력을 갖추게 된 것이다. 즉, NLP 기술을 바탕으로 데이터로부터 지식을 발견(knowledge mining)하게 됨으로써 기업의 프로세스, 자산, 부채 등에 숨겨진 유용한 데이터를 파악해 더 나은 워크플로우를 생성하고 실시간 정보를 얻을 수 있다.  에이펙스애널리틱스(apexanalytix)의 응용 및 고급 기술 부문 수석부사장 월트 크리스틱에 따르면 NLP는 단어를 가장 단순한 형태로 분해하고 이들 사이의 패턴, 규칙, 관계를 찾아낸다. 그는 “컴퓨터 알고리즘으로 문어와 구어를 분석하고 해석하기 때문에 시스템이 인간의 언어를 배우고 이해할 수 있다”라고 말했다.  오늘날 NLP는 번역과 언어 생성(요약, 주석 등)부터 분류 및 클러스터링, 감정 분석, 기타 정보 추출에 이르기까지 다양하게 활용되고 있다. 가장 간단한 형태의 NLP는 이미 널리 사용되고 있다고 크리스틱은 전했다. 이를테면 맞춤법 검사, 이메일 및 메시지 응답 추천, 시리(Siri)와 같은 가상 비서 등이다. 이들은 챗봇과 마찬가지로 NLP를 사용한다. 그는 “텍스트 데이터 및 비관련 데이터 소스의 의미를 분석하고 추출하는 기술에 대한 수요가 증가하고 있다. 특히 의료와 생명과학 시장이 그렇다”라고 말했...

NLP 자연어 처리 인공지능 챗봇 데이터 데이터 분석 애널리틱스 이메일 엑셀 스프레드시트 마이크로소프트 IBM 왓슨 파이썬 아파치 튜링 다크 데이터 화상회의

2020.07.21

고객 대면 챗봇을 서비스하고, 계약서를 검토하며, 회의 내용을 분석하는 것까지 이제 ‘자연어 처리(NLP)’는 비즈니스를 '변혁'할 수 있는 만반의 준비를 마쳤다.  최근 ‘자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)’ 기술이 더 정확해지고, 더 널리 보급되고 있다. 이는 음성 및 텍스트 기능으로 주류 기술을 강화하고 있다. 이를테면 이메일을 자연스러운 음성으로 읽어주거나 엑셀에서 스프레드시트 데이터에 관한 질문을 입력하면 자동 생성 차트와 피벗테이블 형태로 답을 받는 것이다.    사전 설정한 주제로만 제공되던 고객 지원 챗봇도 개선되고 있다. 이제 정성적, 반구조적, 비정형 데이터 처리로 옮겨갈 수 있는 잠재력을 갖추게 된 것이다. 즉, NLP 기술을 바탕으로 데이터로부터 지식을 발견(knowledge mining)하게 됨으로써 기업의 프로세스, 자산, 부채 등에 숨겨진 유용한 데이터를 파악해 더 나은 워크플로우를 생성하고 실시간 정보를 얻을 수 있다.  에이펙스애널리틱스(apexanalytix)의 응용 및 고급 기술 부문 수석부사장 월트 크리스틱에 따르면 NLP는 단어를 가장 단순한 형태로 분해하고 이들 사이의 패턴, 규칙, 관계를 찾아낸다. 그는 “컴퓨터 알고리즘으로 문어와 구어를 분석하고 해석하기 때문에 시스템이 인간의 언어를 배우고 이해할 수 있다”라고 말했다.  오늘날 NLP는 번역과 언어 생성(요약, 주석 등)부터 분류 및 클러스터링, 감정 분석, 기타 정보 추출에 이르기까지 다양하게 활용되고 있다. 가장 간단한 형태의 NLP는 이미 널리 사용되고 있다고 크리스틱은 전했다. 이를테면 맞춤법 검사, 이메일 및 메시지 응답 추천, 시리(Siri)와 같은 가상 비서 등이다. 이들은 챗봇과 마찬가지로 NLP를 사용한다. 그는 “텍스트 데이터 및 비관련 데이터 소스의 의미를 분석하고 추출하는 기술에 대한 수요가 증가하고 있다. 특히 의료와 생명과학 시장이 그렇다”라고 말했...

2020.07.21

엔비디아, 튜링 아키텍처 기반 ‘타이탄 RTX’ 출시

엔비디아가 인공지능(AI) 연구와 데이터 과학, 창의적 애플리케이션을 위한 고성능을 제공하는 엔비디아 타이탄(TITAN) RTX를 발표했다. T-렉스(Rex)로 불리우는 엔비디아 튜링(Turing) 아키텍처 기반의 타이탄 RTX는 130 테라플롭(teraflops)에 달하는 딥 러닝 성능과 11 기가레이(GigaRays) 규모의 레이 트레이싱 성능을 제공한다. 엔비디아 젠슨 황 CEO는 “튜링은 엔비디아가 10년만에 이룬 최대의 기술 진보로, 셰이더, 레이 트레이싱, 딥 러닝을 융합해 GPU를 재창조한 것”이라며, “T-렉스의 출시로 개발자, 과학자 및 콘텐츠 제작자 등 가장 까다로운 요구사항을 가진 전세계 수백 만의 PC 사용자들도 튜링을 활용할 수 있게 됐다”고 설명했다. 튜링은 레이 트레이싱을 가속화하는 새로운 RT 코어와 AI 교육 및 추론을 위한 새로운 다중정밀 텐서(Tensor) 코어를 특징으로 한다. 이 두 가지 엔진은 보다 강력해진 컴퓨팅, 향상된 래스터화(rasterization) 기능과 결합돼 다양한 산업분야에 걸친 수백만 명의 개발자, 설계자, 아티스트들의 작업을 혁신할 기능을 구현한다고 업체 측은 설명했다. 고도의 컴퓨팅을 요하는 다양한 애플리케이션을 위해 설계된 타이탄 RTX는 AI, 실시간 레이 트레이싱 그래픽, 차세대 가상 현실 및 고성능 컴퓨팅의 탁월한 조합을 제공한다. 주요 특징은 ▲576개의 다중정밀 튜링 텐서 코어를 통해 최대 130 테라플롭의 딥 러닝 성능 제공 ▲72개의 튜링 RT 코어로 초당 최대 11 기가레이의 실시간 레이 트레이싱 성능 제공 ▲초당 672 기가바이트(GB) 대역폭의 24GB 고속 GDDR6 메모리 지원 등이다.    타이탄 RTX는 AI 연구자와 개발자를 위해 PC를 슈퍼컴퓨터로 전환시킨다. FP32부터 FP16, INT8, INT4에 이르는 고성능을 위한 다중정밀 튜링 텐서 코어를 제공해, 한층 빠른 신경망 교육과 추론을 가능케 ...

엔비디아 튜링

2018.12.04

엔비디아가 인공지능(AI) 연구와 데이터 과학, 창의적 애플리케이션을 위한 고성능을 제공하는 엔비디아 타이탄(TITAN) RTX를 발표했다. T-렉스(Rex)로 불리우는 엔비디아 튜링(Turing) 아키텍처 기반의 타이탄 RTX는 130 테라플롭(teraflops)에 달하는 딥 러닝 성능과 11 기가레이(GigaRays) 규모의 레이 트레이싱 성능을 제공한다. 엔비디아 젠슨 황 CEO는 “튜링은 엔비디아가 10년만에 이룬 최대의 기술 진보로, 셰이더, 레이 트레이싱, 딥 러닝을 융합해 GPU를 재창조한 것”이라며, “T-렉스의 출시로 개발자, 과학자 및 콘텐츠 제작자 등 가장 까다로운 요구사항을 가진 전세계 수백 만의 PC 사용자들도 튜링을 활용할 수 있게 됐다”고 설명했다. 튜링은 레이 트레이싱을 가속화하는 새로운 RT 코어와 AI 교육 및 추론을 위한 새로운 다중정밀 텐서(Tensor) 코어를 특징으로 한다. 이 두 가지 엔진은 보다 강력해진 컴퓨팅, 향상된 래스터화(rasterization) 기능과 결합돼 다양한 산업분야에 걸친 수백만 명의 개발자, 설계자, 아티스트들의 작업을 혁신할 기능을 구현한다고 업체 측은 설명했다. 고도의 컴퓨팅을 요하는 다양한 애플리케이션을 위해 설계된 타이탄 RTX는 AI, 실시간 레이 트레이싱 그래픽, 차세대 가상 현실 및 고성능 컴퓨팅의 탁월한 조합을 제공한다. 주요 특징은 ▲576개의 다중정밀 튜링 텐서 코어를 통해 최대 130 테라플롭의 딥 러닝 성능 제공 ▲72개의 튜링 RT 코어로 초당 최대 11 기가레이의 실시간 레이 트레이싱 성능 제공 ▲초당 672 기가바이트(GB) 대역폭의 24GB 고속 GDDR6 메모리 지원 등이다.    타이탄 RTX는 AI 연구자와 개발자를 위해 PC를 슈퍼컴퓨터로 전환시킨다. FP32부터 FP16, INT8, INT4에 이르는 고성능을 위한 다중정밀 튜링 텐서 코어를 제공해, 한층 빠른 신경망 교육과 추론을 가능케 ...

2018.12.04

튜링 GPU는 어떻게 몰입형 AI를 혁신하는가

이제 GPU(Graphic Processing Unit)는 단순한 그래픽 칩에 그치지 않는다. 인공지능 혁명의 핵심으로 자리매김했다. 고충실도 3D 이미지 처리를 위한 연산 성능 덕분에 정교한 AI 애플리케이션을 작동시키는 신경망을 뒷받침하는 엔진으로 이어졌기 때문이다. 그렇다고 GPU가 처음부터 AI를 위해 개발된 것은 아니다. 엔비디아, AMD, 기타 칩 제조사들은 수 년 동안 PC그래픽, 상호형 게임, 이미지 후처리, 가상 데스크톱 인프라를 위한 GPU를 제공하면서 많은 수익을 얻었다. 그럼에도 불구하고 그래픽 처리와 AI 사이의 관련성은 부정할 수 없다. CNN(Convolutional Neural Network) 같은 경우 AI의 최전방에 서 있으며 주로 이미지 분석, 분류, 렌더링, 조작에 활용된다. GPU는 많은 애플리케이션에서 CNN 처리를 위한 주된 하드웨어 장치라고 할 수 있다. AI와 이미지 처리의 공통점 기술적인 관점에서 이미지 처리와 AI의 공통점은 병렬적인 행렬과 벡터 연산에 의존한다는 것이며 여기에서 GPU가 빛을 발한다. 기본적으로 AI 기술의 매트릭스(일명 ‘텐서’(Tensor) 그래프)는 컴퓨터 생성 이미지 프레임의 픽셀 매트릭스 또는 점들의 열과 행과 같다. GPU에 내장된 메모리 구조는 그래픽 이미지 전체를 하나의 행렬로 처리하며, 이는 딥러닝과 기타 AI행렬의 동시 실행을 통해 얻은 적응형 지능을 통해 농축된다. 이 아키텍처를 통해 GPU구동 시스템은 인라인AI를 활용하여 이미지 업데이트 및 수정 처리를 동적으로 그리고 선택적으로 가속화한다. 또한 애플리케이션 수준에서는 이런 작업 부하들 사이의 공생 관계가 명확하며, 이것이 GPU가 여러 그래픽이 풍부한 지능형 애플리케이션에서 선호되는 하드웨어 가속기 기술인 경우가 많은 이유이다. AI가 점차 이미지를 자동으로 안정화하고 색상 및 노출을 조정하며 초점을 선택하고 현장에서 촬영하는 장면에 따라 실시간으로 이미지를 조정하여 기술이 서투른 사진을 촬영할 가능성을 ...

엔비디아 GPU 몰입 쿠다 튜링 텐서

2018.10.23

이제 GPU(Graphic Processing Unit)는 단순한 그래픽 칩에 그치지 않는다. 인공지능 혁명의 핵심으로 자리매김했다. 고충실도 3D 이미지 처리를 위한 연산 성능 덕분에 정교한 AI 애플리케이션을 작동시키는 신경망을 뒷받침하는 엔진으로 이어졌기 때문이다. 그렇다고 GPU가 처음부터 AI를 위해 개발된 것은 아니다. 엔비디아, AMD, 기타 칩 제조사들은 수 년 동안 PC그래픽, 상호형 게임, 이미지 후처리, 가상 데스크톱 인프라를 위한 GPU를 제공하면서 많은 수익을 얻었다. 그럼에도 불구하고 그래픽 처리와 AI 사이의 관련성은 부정할 수 없다. CNN(Convolutional Neural Network) 같은 경우 AI의 최전방에 서 있으며 주로 이미지 분석, 분류, 렌더링, 조작에 활용된다. GPU는 많은 애플리케이션에서 CNN 처리를 위한 주된 하드웨어 장치라고 할 수 있다. AI와 이미지 처리의 공통점 기술적인 관점에서 이미지 처리와 AI의 공통점은 병렬적인 행렬과 벡터 연산에 의존한다는 것이며 여기에서 GPU가 빛을 발한다. 기본적으로 AI 기술의 매트릭스(일명 ‘텐서’(Tensor) 그래프)는 컴퓨터 생성 이미지 프레임의 픽셀 매트릭스 또는 점들의 열과 행과 같다. GPU에 내장된 메모리 구조는 그래픽 이미지 전체를 하나의 행렬로 처리하며, 이는 딥러닝과 기타 AI행렬의 동시 실행을 통해 얻은 적응형 지능을 통해 농축된다. 이 아키텍처를 통해 GPU구동 시스템은 인라인AI를 활용하여 이미지 업데이트 및 수정 처리를 동적으로 그리고 선택적으로 가속화한다. 또한 애플리케이션 수준에서는 이런 작업 부하들 사이의 공생 관계가 명확하며, 이것이 GPU가 여러 그래픽이 풍부한 지능형 애플리케이션에서 선호되는 하드웨어 가속기 기술인 경우가 많은 이유이다. AI가 점차 이미지를 자동으로 안정화하고 색상 및 노출을 조정하며 초점을 선택하고 현장에서 촬영하는 장면에 따라 실시간으로 이미지를 조정하여 기술이 서투른 사진을 촬영할 가능성을 ...

2018.10.23

컴퓨터의 창의력, 인류에게 어떤 의미일까?

영국 런던퀸매리대학 제레인트 위긴스 교수는 컴퓨터 창의력이 우리의 문제에 관한 새로운 해결책을 발견할 수 있다고 확신하지만, 다른 사람들은 그것이 인류에 위협이 될 수 있다고 두려워하는 것으로 나타났다. 튜링(Turing) 테스트는 인간의 지능과 닮은 정도에 관해 기준을 제시하는 테스트로 인기 높다. 그런데 튜링보다 덜 알려져 있지만, 기계가 혼자 ‘창착물’을 창조할 수 있는지 측정하는 러브레이스(Lovelace) 테스트도 있다. 이는 저명한 ‘컴퓨터 과학자’로 기계가 엔진을 이용해 계산하고 자카드 방직기가 꽃과 잎의 문양을 수 놓듯, 대수학 패턴을 수 놓는 기계를 예상해 에이다 러브레이스(Ada Lovlace)의 이름을 딴 테스트다. 제렌트 위긴스 교수는 기계가 에이다 러브레이스의 이름을 딴 테스트를 통과하도록 가르치는 컴퓨터 과학자 중 한 명이다. 그는 런던 퀸매리대학(QMUL)의 교수로 에든버러 대학(University of Edinburgh)에서 컴퓨터 언어학과 음악 작곡 박사 학위를 취득했으며, 두 전문성을 결합해 컴퓨터 크리에이티비티를 연구하고 있다. 위긴스는 기계가 ‘창의적인 사고’를 바탕으로 사람들이 상상조차 할 수 없는 방법으로, 사람들의 문제를 해결할 방법을 찾을 수 있다고 믿는다. 비가 오면 차단돼, 사람들의 일상에 방해를 주는 교차로를 생각해보자. 사람이나 일반 머신은 새 도로를 건설하라는 등 뻔한 해결책을 제안한다. 그렇지만 창의적인 컴퓨터는 사람이 생각할 수 없는 해결책을 생각할 수 있다. 벨기에 루벤(Leuven)에서 열린 한 행사에 참석한 위긴스는 “사람이 생각하기 힘든 방법을 컴퓨터가 고안해 제안할 수 있다. 사람들은 불가능할 수도 있는 방법으로 연결고리를 만들어 조합할 수 있는 능력을 갖추고 있기 때문이다”고 말했다. 크리에이티비티 평가 기계는 꽤 오래전부터 그림과 음악을 재생산하고, 기타 예...

구글 해롤드 코헨 AARON 애론 Computational Creativity 사유 에이다 러브레이스 크리에이티비티 컴퓨터 창의력 튜링 생각 예술 인공지능 아티스트 앤드 머신 인텔리전스

2018.05.14

영국 런던퀸매리대학 제레인트 위긴스 교수는 컴퓨터 창의력이 우리의 문제에 관한 새로운 해결책을 발견할 수 있다고 확신하지만, 다른 사람들은 그것이 인류에 위협이 될 수 있다고 두려워하는 것으로 나타났다. 튜링(Turing) 테스트는 인간의 지능과 닮은 정도에 관해 기준을 제시하는 테스트로 인기 높다. 그런데 튜링보다 덜 알려져 있지만, 기계가 혼자 ‘창착물’을 창조할 수 있는지 측정하는 러브레이스(Lovelace) 테스트도 있다. 이는 저명한 ‘컴퓨터 과학자’로 기계가 엔진을 이용해 계산하고 자카드 방직기가 꽃과 잎의 문양을 수 놓듯, 대수학 패턴을 수 놓는 기계를 예상해 에이다 러브레이스(Ada Lovlace)의 이름을 딴 테스트다. 제렌트 위긴스 교수는 기계가 에이다 러브레이스의 이름을 딴 테스트를 통과하도록 가르치는 컴퓨터 과학자 중 한 명이다. 그는 런던 퀸매리대학(QMUL)의 교수로 에든버러 대학(University of Edinburgh)에서 컴퓨터 언어학과 음악 작곡 박사 학위를 취득했으며, 두 전문성을 결합해 컴퓨터 크리에이티비티를 연구하고 있다. 위긴스는 기계가 ‘창의적인 사고’를 바탕으로 사람들이 상상조차 할 수 없는 방법으로, 사람들의 문제를 해결할 방법을 찾을 수 있다고 믿는다. 비가 오면 차단돼, 사람들의 일상에 방해를 주는 교차로를 생각해보자. 사람이나 일반 머신은 새 도로를 건설하라는 등 뻔한 해결책을 제안한다. 그렇지만 창의적인 컴퓨터는 사람이 생각할 수 없는 해결책을 생각할 수 있다. 벨기에 루벤(Leuven)에서 열린 한 행사에 참석한 위긴스는 “사람이 생각하기 힘든 방법을 컴퓨터가 고안해 제안할 수 있다. 사람들은 불가능할 수도 있는 방법으로 연결고리를 만들어 조합할 수 있는 능력을 갖추고 있기 때문이다”고 말했다. 크리에이티비티 평가 기계는 꽤 오래전부터 그림과 음악을 재생산하고, 기타 예...

2018.05.14

이재용 칼럼 | 신경기반 컴퓨팅이 촉진시킬 특이점

알란 튜링과 존 폰 노이만이 구축한 엄격한 프로그래밍 작성 규칙를 가지는 컴퓨팅환경을 벗어나려는 노력들이 결실을 맺어가고 있다. 신경 기반 컴퓨팅(Neuro-Inspired Computing)을 하드웨어 수준에서 소프트웨어 수준(인공지능)까지 구축하려는 시도다. 이번 칼럼에서는 특이점을 감안해 만들어진 컴퓨터의 초기 모델에서부터 현대의 인지 컴퓨팅까지의 경로를 신경심리학의 관점에서 살펴보기로 한다. 인간의 연구에서 출발한 컴퓨터 컴퓨터는 알란 튜링과 존 폰 노이만의 인간 연구에서 출발했다. 알란 튜링은 튜링 모델을 고안해냈다. 또 존 폰 노이만이그 개념에 stored 프로그램과 byte의 병렬 개념을 적용하여 폰 노이만형 컴퓨터를 만들어내었다. 알란 튜링은 인간 사고기능 중에서 계산 기능만을 끄집어 내어 미세과정을 구분해내는 사고모의를 해냄으로써 인간심리와 계산기의 통섭을 이룬 선구자적 천재다. 놀랍게도 1950년 <계산기계와 지능> 이라는 논문에서 오늘날의 첨단 분야에서 논쟁이 되고 있는 의식에 관련한 주장(The Argument from consciousness), 학습하는 기계(Learning Machines)등을 언급했다. 해당 논문에서 인간심리적요소와 관련된 내용의 연구가 함께 하는 것에서 알 수 있는 것처럼 컴퓨터는 그 출발에서부터 심리학과 밀접한 관련을 가진다. 이제 특이점(singularity)로 가는 4차 산업혁명의 길목에서, IT기술이 심리학으로 외연을 확장되도록 것이 통섭의 핵심 중 하나다. 그 구현이 인지컴퓨팅으로 진행되고 있다. 물론 그 끝은 의식의 발생과 탄생에 대한 문제일 것이다. 튜링 머신 Prototype (출처 : 위키피디아) 커즈와일은 <특이점이 온다>책에서 존 폰 노이만이 언급한 말을 다음과 같이 인용해 말했다. ‘기술의 항구한 가속적 발전으로 인해 인류 역사에는 필연적으로 특이점이 발생할 것이며, 그 후의 인간사는 지금껏 이어져온 것과는 전혀 다른 ...

심리학 인지 컴퓨팅 뉴로모픽 칩 폰 노이만 튜링 4차 산업혁명 특이점 신경기반 컴퓨팅 상변화 메모리

2017.12.15

알란 튜링과 존 폰 노이만이 구축한 엄격한 프로그래밍 작성 규칙를 가지는 컴퓨팅환경을 벗어나려는 노력들이 결실을 맺어가고 있다. 신경 기반 컴퓨팅(Neuro-Inspired Computing)을 하드웨어 수준에서 소프트웨어 수준(인공지능)까지 구축하려는 시도다. 이번 칼럼에서는 특이점을 감안해 만들어진 컴퓨터의 초기 모델에서부터 현대의 인지 컴퓨팅까지의 경로를 신경심리학의 관점에서 살펴보기로 한다. 인간의 연구에서 출발한 컴퓨터 컴퓨터는 알란 튜링과 존 폰 노이만의 인간 연구에서 출발했다. 알란 튜링은 튜링 모델을 고안해냈다. 또 존 폰 노이만이그 개념에 stored 프로그램과 byte의 병렬 개념을 적용하여 폰 노이만형 컴퓨터를 만들어내었다. 알란 튜링은 인간 사고기능 중에서 계산 기능만을 끄집어 내어 미세과정을 구분해내는 사고모의를 해냄으로써 인간심리와 계산기의 통섭을 이룬 선구자적 천재다. 놀랍게도 1950년 <계산기계와 지능> 이라는 논문에서 오늘날의 첨단 분야에서 논쟁이 되고 있는 의식에 관련한 주장(The Argument from consciousness), 학습하는 기계(Learning Machines)등을 언급했다. 해당 논문에서 인간심리적요소와 관련된 내용의 연구가 함께 하는 것에서 알 수 있는 것처럼 컴퓨터는 그 출발에서부터 심리학과 밀접한 관련을 가진다. 이제 특이점(singularity)로 가는 4차 산업혁명의 길목에서, IT기술이 심리학으로 외연을 확장되도록 것이 통섭의 핵심 중 하나다. 그 구현이 인지컴퓨팅으로 진행되고 있다. 물론 그 끝은 의식의 발생과 탄생에 대한 문제일 것이다. 튜링 머신 Prototype (출처 : 위키피디아) 커즈와일은 <특이점이 온다>책에서 존 폰 노이만이 언급한 말을 다음과 같이 인용해 말했다. ‘기술의 항구한 가속적 발전으로 인해 인류 역사에는 필연적으로 특이점이 발생할 것이며, 그 후의 인간사는 지금껏 이어져온 것과는 전혀 다른 ...

2017.12.15

"쉽고 안전!" 한 튜링상 수상자가 제안하는 비밀번호 알고리즘 트릭

인터넷 상에서 패스워드는 거추장스러운 존재다. 그러나 한 튜링 상 수상자가 안전하면서도 쉬운 알고리즘 접근법을 제시했다. 단 연습이 조금 필요하다. 오늘날 인터넷 사용자는 평균 약 20여 개의 비밀번호를 활용하고 있는 것으로 조사되고 있다. 문제는 기억하기 쉬울수록 안전성도 떨어진다는 사실이다. 또 같은 비밀번호를 여러 곳에서 이용하면 위험성도 더 커지기 마련이다. 1995년 튜링 상을 수상한 바 있는 카네기 멜론 대학 컴퓨터 공학 교수 마누엘 블룸은 자신이 이에 대한 답을 찾았다고 주장한다. 그가 '휴먼 컴퓨테이블'(human computable) 패스워드라고 부르는 방법을 이용하면 안전할 뿐더러 사이트마다 제각각으로 설정한 비밀번호를 외울 필요도 없다는 것. 그러나 이를 위해서는 알고리즘과 개인 프라이빗 키 등을 이용한 활용법에 익숙해져야 한다. 여기에 웹사이트 이름을 접목해 독특한 패스워드를 만들어내는 방식이다. 마누엘 블룸은 지난주 하이델베르그 작가 포럼(Heidelberg Laureate Forum)에서 "나의 경우 패스워드를 외울 필요가 없다"라며, "아내가 REI 웹사이트 비밀번호를 물어왔을 때 REI에 가입여부조차도 기억하지 못했다. 그러나 만약 가입했다면 아마 비밀번호는 이것일 것이라고 말할 수 있었다"라고 말했다. 웹사이트 이름을 활용하는 그의 알고리즘은 다음과 같다. 만약 한 사람의 개인키 문자가 26개의 알파벳과 10개의 숫자로부터 만들어진 비표준순서의 6 X 6 매트릭스로 구성됐다고 하자. 첫 줄은 리노타입 타입세팅 머신(E,A,T,O,I,N)으로 구성돼 있다. 나머지 문자들은 구형 기기들에서 활용되는 순서에 따라 배열돼 있다. 그 이후는 0부터 9까지의 숫자다. 웹사이트 이름을 비밀번호로 변환시키기 위해 사용자는 이 매트릭스를 이용하는데, 알고리즘이 지시하는 문자로 치환하게 된다. 블룸의 사례는 콤파스 방향을 이용하는 시스템이었다. 만약 사이...

비밀번호 패스워드 알고리즘 튜링 마누엘 블룸

2015.09.01

인터넷 상에서 패스워드는 거추장스러운 존재다. 그러나 한 튜링 상 수상자가 안전하면서도 쉬운 알고리즘 접근법을 제시했다. 단 연습이 조금 필요하다. 오늘날 인터넷 사용자는 평균 약 20여 개의 비밀번호를 활용하고 있는 것으로 조사되고 있다. 문제는 기억하기 쉬울수록 안전성도 떨어진다는 사실이다. 또 같은 비밀번호를 여러 곳에서 이용하면 위험성도 더 커지기 마련이다. 1995년 튜링 상을 수상한 바 있는 카네기 멜론 대학 컴퓨터 공학 교수 마누엘 블룸은 자신이 이에 대한 답을 찾았다고 주장한다. 그가 '휴먼 컴퓨테이블'(human computable) 패스워드라고 부르는 방법을 이용하면 안전할 뿐더러 사이트마다 제각각으로 설정한 비밀번호를 외울 필요도 없다는 것. 그러나 이를 위해서는 알고리즘과 개인 프라이빗 키 등을 이용한 활용법에 익숙해져야 한다. 여기에 웹사이트 이름을 접목해 독특한 패스워드를 만들어내는 방식이다. 마누엘 블룸은 지난주 하이델베르그 작가 포럼(Heidelberg Laureate Forum)에서 "나의 경우 패스워드를 외울 필요가 없다"라며, "아내가 REI 웹사이트 비밀번호를 물어왔을 때 REI에 가입여부조차도 기억하지 못했다. 그러나 만약 가입했다면 아마 비밀번호는 이것일 것이라고 말할 수 있었다"라고 말했다. 웹사이트 이름을 활용하는 그의 알고리즘은 다음과 같다. 만약 한 사람의 개인키 문자가 26개의 알파벳과 10개의 숫자로부터 만들어진 비표준순서의 6 X 6 매트릭스로 구성됐다고 하자. 첫 줄은 리노타입 타입세팅 머신(E,A,T,O,I,N)으로 구성돼 있다. 나머지 문자들은 구형 기기들에서 활용되는 순서에 따라 배열돼 있다. 그 이후는 0부터 9까지의 숫자다. 웹사이트 이름을 비밀번호로 변환시키기 위해 사용자는 이 매트릭스를 이용하는데, 알고리즘이 지시하는 문자로 치환하게 된다. 블룸의 사례는 콤파스 방향을 이용하는 시스템이었다. 만약 사이...

2015.09.01

회사명:한국IDG 제호: ITWorld 주소 : 서울시 중구 세종대로 23, 4층 우)04512
등록번호 : 서울 아00743 등록일자 : 2009년 01월 19일

발행인 : 박형미 편집인 : 박재곤 청소년보호책임자 : 한정규
사업자 등록번호 : 214-87-22467 Tel : 02-558-6950

Copyright © 2022 International Data Group. All rights reserved.

10.5.0.9