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오픈AI, 깃허브 코파일럿 AI 모델의 API 제공한다

AI 기반 코딩 도구 ‘깃허브 코파일럿(GitHub Copilot)’을 공동 개발한 인공지능 R&D 연구소 오픈AI(OpenAI)가 코파일럿을 구동하는 모델의 API 버전을 릴리즈했다.    8월 10일(현지 시각) 오픈AI가 자연어를 코드로 변환하는 AI 시스템 ‘오픈AI 코덱스(OpenAI Codex)’의 개선된 버전을 API를 통해 비공개 베타로 공개했다. 코덱스는 비주얼 스튜디오 코드(Visual Studio Code) 확장 프로그램으로 제공되는 코파일럿을 구동하는 모델이다.  --> 깃허브 코파일럿, 개발자 반응은?··· "놀랍도록 유용"vs"아직 미흡" --> 칼럼 | '미래는 좀처럼 오지 않는다'··· 깃허브 코파일럿을 둘러싼 호들갑 오픈AI에 따르면 코덱스 모델은 12개 이상의 프로그래밍 언어에 능숙하다. 코덱스는 자연어로 된 간단한 명령어를 해석하고 사용자 대신 실행할 수 있어 기존 애플리케이션에 자연어 인터페이스를 구축할 수 있다. 오픈AI 코덱스는 GPT-3의 후속작이다. GPT-3 AI API는 검색, 대화, 텍스트 완성과 같은 애플리케이션에 사용돼 왔다.  오픈AI는 코덱스가 파이썬에 가장 적합하지만 자바스크립트, 고랭, PHP, 루비, 스위프트, 타입스크립트 등에도 능숙하다고 밝혔다. 오픈AI 코덱스는 GPT-3의 자연어 이해도를 갖춘 동시에 작업 코드를 생성한다. 또한 범용 프로그래밍 모델인 코덱스는 기본적으로 모든 프로그래밍 작업에 적용할 수 있다고 연구소 측은 전했다. 오픈AI는 이를 변환뿐만 아니라 코드 설명 및 리팩토링에도 활용할 수 있다고 덧붙였다.  한편 현재 테크니컬 프리뷰 단계에 있는 깃허브 코파일럿은 지난 7월 초 출시된 이후 비판을 받고 있다. 자유 소프트웨어 재단(The Free Software Foundation)은 이 기술을 “용납할 수 없고 부당하다”라면서 반기를 들고 나섰다. --> “깃허브 ...

오픈AI 깃허브 깃허브 코파일럿 인공지능 자연어 코드 코덱스 GPT-3 소프트웨어 개발

2021.08.13

AI 기반 코딩 도구 ‘깃허브 코파일럿(GitHub Copilot)’을 공동 개발한 인공지능 R&D 연구소 오픈AI(OpenAI)가 코파일럿을 구동하는 모델의 API 버전을 릴리즈했다.    8월 10일(현지 시각) 오픈AI가 자연어를 코드로 변환하는 AI 시스템 ‘오픈AI 코덱스(OpenAI Codex)’의 개선된 버전을 API를 통해 비공개 베타로 공개했다. 코덱스는 비주얼 스튜디오 코드(Visual Studio Code) 확장 프로그램으로 제공되는 코파일럿을 구동하는 모델이다.  --> 깃허브 코파일럿, 개발자 반응은?··· "놀랍도록 유용"vs"아직 미흡" --> 칼럼 | '미래는 좀처럼 오지 않는다'··· 깃허브 코파일럿을 둘러싼 호들갑 오픈AI에 따르면 코덱스 모델은 12개 이상의 프로그래밍 언어에 능숙하다. 코덱스는 자연어로 된 간단한 명령어를 해석하고 사용자 대신 실행할 수 있어 기존 애플리케이션에 자연어 인터페이스를 구축할 수 있다. 오픈AI 코덱스는 GPT-3의 후속작이다. GPT-3 AI API는 검색, 대화, 텍스트 완성과 같은 애플리케이션에 사용돼 왔다.  오픈AI는 코덱스가 파이썬에 가장 적합하지만 자바스크립트, 고랭, PHP, 루비, 스위프트, 타입스크립트 등에도 능숙하다고 밝혔다. 오픈AI 코덱스는 GPT-3의 자연어 이해도를 갖춘 동시에 작업 코드를 생성한다. 또한 범용 프로그래밍 모델인 코덱스는 기본적으로 모든 프로그래밍 작업에 적용할 수 있다고 연구소 측은 전했다. 오픈AI는 이를 변환뿐만 아니라 코드 설명 및 리팩토링에도 활용할 수 있다고 덧붙였다.  한편 현재 테크니컬 프리뷰 단계에 있는 깃허브 코파일럿은 지난 7월 초 출시된 이후 비판을 받고 있다. 자유 소프트웨어 재단(The Free Software Foundation)은 이 기술을 “용납할 수 없고 부당하다”라면서 반기를 들고 나섰다. --> “깃허브 ...

2021.08.13

조호, AI 기반 셀프서비스 BI 플랫폼 출시··· “사용편의성·데이터프렙에 중점”

기업용 서비스형 소프트웨어(SaaS) 제공업체 조호(Zoho)가 조호 데이터프렙(Zoho DataPrep) 애플리케이션과 조호 애널리틱스(Zoho Analytics)를 결합한 AI 기반 셀프서비스 BI 플랫폼을 발표하면서 비즈니스 인텔리전스(BI) 시장에 출사표를 던졌다.  인도 첸나이에 본사를 둔 이 다국적 기업은 사용편의성, 데이터프렙 지원, 내부 데이터와 외부 데이터소스 혼합 등을 특징으로 하는 셀프서비스 BI 플랫폼을 통해 비즈니스 사용자를 확보하겠다고 밝혔다. 회사에 따르면 새로운 플랫폼은 250개 이상의 데이터 소스로 확장할 수 있다.  美 시장조사기관 리서치앤마켓닷컴(ResearchandMarkets.com)의 최근 보고서에 의하면 셀프서비스 BI 시장은 향후 5년 동안 연평균 15.5%의 성장률을 보일 전망이다. 셀프서비스 BI 시장의 주요 경쟁업체로는 태블로(Tableau), 도모(Domo), 마이크로소프트 파워 BI(Microsoft Power BI), IBM 코그노스(IBM Cognos) 등이 있다.    조호 유럽의 전무이사 스리다르 아이엔가르는 “데이터가 비즈니스 성장의 진정한 촉매제 역할을 하기 위해서는 (데이터) 수집, 관리 또는 분석 프로세스에 어떠한 틈(gap)도 없어야 한다”라면서, “그런 맥락에서 조호 BI 플랫폼의 핵심 셀링 포인트는 데이터프렙과 애널리틱스의 조합이다”라고 말했다.  조호의 AI 도구 ‘지아(Zia)’는 해당 플랫폼이 초점을 맞추고 있는 사용편의성의 핵심이라고 할 수 있다. 이는 자연어 쿼리 및 생성, 보고서와 대시보드의 핵심 인사이트에 관한 텍스트 내레이션, 인지 및 고급 애널리틱스 기능을 제공한다고 회사 측은 설명했다.  회사에 따르면 조호의 BI 플랫폼은 ▲강화된 데이터 준비 및 관리, ▲데이터 스토리, ▲증강 분석, ▲앱 마켓플레이스 네 가지 요소를 기반으로 구축됐다. 첫 번째 요소는 새롭게 출시된 셀프서비스 데이터 준비 및 관리 도구 ‘조호...

셀프서비스 BI 인공지능 AI 머신러닝 ML 데이터프렙 서비스형 소프트웨어 SaaS 조호 애널리틱스 비즈니스 인텔리전스 BI 태블로 데이터 데이터 파이프라인 자연어

2021.07.14

기업용 서비스형 소프트웨어(SaaS) 제공업체 조호(Zoho)가 조호 데이터프렙(Zoho DataPrep) 애플리케이션과 조호 애널리틱스(Zoho Analytics)를 결합한 AI 기반 셀프서비스 BI 플랫폼을 발표하면서 비즈니스 인텔리전스(BI) 시장에 출사표를 던졌다.  인도 첸나이에 본사를 둔 이 다국적 기업은 사용편의성, 데이터프렙 지원, 내부 데이터와 외부 데이터소스 혼합 등을 특징으로 하는 셀프서비스 BI 플랫폼을 통해 비즈니스 사용자를 확보하겠다고 밝혔다. 회사에 따르면 새로운 플랫폼은 250개 이상의 데이터 소스로 확장할 수 있다.  美 시장조사기관 리서치앤마켓닷컴(ResearchandMarkets.com)의 최근 보고서에 의하면 셀프서비스 BI 시장은 향후 5년 동안 연평균 15.5%의 성장률을 보일 전망이다. 셀프서비스 BI 시장의 주요 경쟁업체로는 태블로(Tableau), 도모(Domo), 마이크로소프트 파워 BI(Microsoft Power BI), IBM 코그노스(IBM Cognos) 등이 있다.    조호 유럽의 전무이사 스리다르 아이엔가르는 “데이터가 비즈니스 성장의 진정한 촉매제 역할을 하기 위해서는 (데이터) 수집, 관리 또는 분석 프로세스에 어떠한 틈(gap)도 없어야 한다”라면서, “그런 맥락에서 조호 BI 플랫폼의 핵심 셀링 포인트는 데이터프렙과 애널리틱스의 조합이다”라고 말했다.  조호의 AI 도구 ‘지아(Zia)’는 해당 플랫폼이 초점을 맞추고 있는 사용편의성의 핵심이라고 할 수 있다. 이는 자연어 쿼리 및 생성, 보고서와 대시보드의 핵심 인사이트에 관한 텍스트 내레이션, 인지 및 고급 애널리틱스 기능을 제공한다고 회사 측은 설명했다.  회사에 따르면 조호의 BI 플랫폼은 ▲강화된 데이터 준비 및 관리, ▲데이터 스토리, ▲증강 분석, ▲앱 마켓플레이스 네 가지 요소를 기반으로 구축됐다. 첫 번째 요소는 새롭게 출시된 셀프서비스 데이터 준비 및 관리 도구 ‘조호...

2021.07.14

구글, '더 쉬운 챗봇 개발' 위해 자연어 이해 고도화 모색

대화형 AI 플랫폼 다이얼로그플로우(Dialogflow) 통합으로 구글이 더 쉬운 행아웃 채팅용 챗봇 개발 과정을 찾고 있다. 구글은 지난해 초 G 스위트에서 행아웃 앱을 대체할 채팅 기반 협업 도구로 행아웃 챗(Hangouts Chat) 서비스를 시작했다. 구글이 밝힌 최신 통계에 따르면, 행아웃 챗의 사용자는 500만 명에 이른다. 구글은 지난주, 개발자가 다이얼로그플로우를 통해 행아웃 챗용 챗봇을 개발할 수 있다고 발표했다. 다이얼로그플로우는 사람의 상호 반응을 모방하는 자연어 프로세스(NLP)와 자연어 이해(NLU) 앱을 만들어낼 수 있는 구글의 머신러닝 기반 개발 스위트다. 다이얼로그는 문장이나 응답을 훈련할 수 있는 간단한 인터페이스가 있는 구글 어시스턴트용 봇을 개발하는 데 사용된다. 소매점 유니클로, 미국 부동산 관리 회사 JLL 등 챗봇을 회사 내/외부에서 활용하는 업체는 매우 많다. 특히 JLL은 최근 직원 회의 일정을 잡고 빈 회의실 공간을 찾을 때를 위해 다이얼로그플로우에 기반한 JiLL 디지털 어시스턴트를 개발하기도 했다. 슬랙, 마이크로소프트 팀즈 등 다른 협업 앱에서 활용되는 것처럼, 챗봇은 다른 애플리케이션으로의 전환 과정 없이도 서드파티 도구에서 정보를 가져와 질문을 처리할 때 유용한 도구다. 구글도 서비스 시작부터 세일즈포스, 트렐로, 지라(Jira) 등 타사 서비스를 통합하는 개발자용 API를 제공해왔다. 다이얼로그를 행아웃 채팅에 가져오면서 구글은 사용자와 대화할 수 있는 자연어 봇 개발 과정을 더욱 단순하게 만들 수 있다. 구글 클라우드 제품 관리자 존 하머는 블로그를 통해 “다이얼로그플로우를 활용해 단 몇 번의 클릭만으로 자연스러운 대화형 사용자 인터페이스를 개발할 수 있다. 다이얼로그플로우가 NLU를 내장하고 있어서 만들려는 챗봇이 사용자의 메시지를 빠르게 이해하고 응답할 수 있기 때문”이라고 설명했다. 개발자는 행아웃 챗에서 사용될 수 있는 다이얼로그플로우 봇을 만들고, 행아웃 챗 통합 페이지에 봇을 설치한 ...

AI 행아웃 챗봇 자연어

2019.06.27

대화형 AI 플랫폼 다이얼로그플로우(Dialogflow) 통합으로 구글이 더 쉬운 행아웃 채팅용 챗봇 개발 과정을 찾고 있다. 구글은 지난해 초 G 스위트에서 행아웃 앱을 대체할 채팅 기반 협업 도구로 행아웃 챗(Hangouts Chat) 서비스를 시작했다. 구글이 밝힌 최신 통계에 따르면, 행아웃 챗의 사용자는 500만 명에 이른다. 구글은 지난주, 개발자가 다이얼로그플로우를 통해 행아웃 챗용 챗봇을 개발할 수 있다고 발표했다. 다이얼로그플로우는 사람의 상호 반응을 모방하는 자연어 프로세스(NLP)와 자연어 이해(NLU) 앱을 만들어낼 수 있는 구글의 머신러닝 기반 개발 스위트다. 다이얼로그는 문장이나 응답을 훈련할 수 있는 간단한 인터페이스가 있는 구글 어시스턴트용 봇을 개발하는 데 사용된다. 소매점 유니클로, 미국 부동산 관리 회사 JLL 등 챗봇을 회사 내/외부에서 활용하는 업체는 매우 많다. 특히 JLL은 최근 직원 회의 일정을 잡고 빈 회의실 공간을 찾을 때를 위해 다이얼로그플로우에 기반한 JiLL 디지털 어시스턴트를 개발하기도 했다. 슬랙, 마이크로소프트 팀즈 등 다른 협업 앱에서 활용되는 것처럼, 챗봇은 다른 애플리케이션으로의 전환 과정 없이도 서드파티 도구에서 정보를 가져와 질문을 처리할 때 유용한 도구다. 구글도 서비스 시작부터 세일즈포스, 트렐로, 지라(Jira) 등 타사 서비스를 통합하는 개발자용 API를 제공해왔다. 다이얼로그를 행아웃 채팅에 가져오면서 구글은 사용자와 대화할 수 있는 자연어 봇 개발 과정을 더욱 단순하게 만들 수 있다. 구글 클라우드 제품 관리자 존 하머는 블로그를 통해 “다이얼로그플로우를 활용해 단 몇 번의 클릭만으로 자연스러운 대화형 사용자 인터페이스를 개발할 수 있다. 다이얼로그플로우가 NLU를 내장하고 있어서 만들려는 챗봇이 사용자의 메시지를 빠르게 이해하고 응답할 수 있기 때문”이라고 설명했다. 개발자는 행아웃 챗에서 사용될 수 있는 다이얼로그플로우 봇을 만들고, 행아웃 챗 통합 페이지에 봇을 설치한 ...

2019.06.27

'생각보다 복잡' 자연어처리는 어떻게 작동하나

딥러닝의 도약으로 인공지능 번역과 기타 자연어처리(NLP) 작업이 개선됐다.  다음은 필자 친구의 페이스북에 올라온 인공지능과의 대화다.  나: 알렉사, 아침 5시 30분 요가 수업이 있다는 걸 다시 알려줘. 알렉사: 쇼핑목록에 테킬라를 추가했습니다.  기기와 대화를 나눌 때, 종종 기기는 우리가 말하는 것을 정확히 인식한다. 우리는 무료 서비스를 이용하여 온라인에서 접하는 외국어 구절을 영어로 번역하기도 하는데, 가끔은 정확하게 번역해 준다. 자연어처리는 엄청나게 발전했지만, 아직도 개선의 여지가 상당하다.  필자 친구에게 인공지능의 우발적인 테킬라 주문은 생각보다 더 적절한 것이었을 수도 있다.     자연어처리란 무엇인가? NLP라고 하는 자연어처리는 실패에 관한 이야기에도 불구하고 현재는 딥러닝을 위한 주요한 성공적인 응용 분야 중 하나다. 자연어처리의 전반적인 목표는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 이에 따라 행동할 수 있도록 하는 것이다. 우리는 그것을 다음 섹션에서 더 자세히 다룰 것이다.  역사적으로, 자연어처리는 처음에는 문법이나 어간 추출과 같은 규칙을 작성하여 규칙 기반 시스템에 의해 다루어졌다. 그 규칙들을 사람이 직접 하는 데 드는 엄청난 일의 양은 별론으로 하더라도, 제대로 작동하지 않는 경향이 있었다.  왜 잘 안되었을까? 간단한 예로 철자법의 경우를 생각해보자. 스페인어와 같은 몇몇 언어에서는 철자가 정말 쉽고 방식도 규칙적이다. 그러나 제2외국어로 영어를 배우는 사람은 영어 철자와 발음이 얼마나 불규칙할 수 있는지 안다. 초등학교 철자법칙인 "C 뒤에 올 때를 제외하고 I는 E보다 먼저 온다. 또는 네이버나 웨이처럼 에이(A)라고 발음할 때는 E가 먼저 온다”와 같이 예외로 얼룩진 규칙을 프로그래밍해야 한다고 상상해 보자. 이미 알려진 바와 같이 "E 앞에 I"는 거의 규칙이라고 할 수도 없다. 정확히 말해...

페이스북 심층 전이 학습 오토ML AutoML NLP 자연어처리 자연어 챗봇 마이크로소프트 애저 알렉사 분석 인공지능 소셜미디어 아마존 빅데이터 오토머신러닝

2019.06.03

딥러닝의 도약으로 인공지능 번역과 기타 자연어처리(NLP) 작업이 개선됐다.  다음은 필자 친구의 페이스북에 올라온 인공지능과의 대화다.  나: 알렉사, 아침 5시 30분 요가 수업이 있다는 걸 다시 알려줘. 알렉사: 쇼핑목록에 테킬라를 추가했습니다.  기기와 대화를 나눌 때, 종종 기기는 우리가 말하는 것을 정확히 인식한다. 우리는 무료 서비스를 이용하여 온라인에서 접하는 외국어 구절을 영어로 번역하기도 하는데, 가끔은 정확하게 번역해 준다. 자연어처리는 엄청나게 발전했지만, 아직도 개선의 여지가 상당하다.  필자 친구에게 인공지능의 우발적인 테킬라 주문은 생각보다 더 적절한 것이었을 수도 있다.     자연어처리란 무엇인가? NLP라고 하는 자연어처리는 실패에 관한 이야기에도 불구하고 현재는 딥러닝을 위한 주요한 성공적인 응용 분야 중 하나다. 자연어처리의 전반적인 목표는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 이에 따라 행동할 수 있도록 하는 것이다. 우리는 그것을 다음 섹션에서 더 자세히 다룰 것이다.  역사적으로, 자연어처리는 처음에는 문법이나 어간 추출과 같은 규칙을 작성하여 규칙 기반 시스템에 의해 다루어졌다. 그 규칙들을 사람이 직접 하는 데 드는 엄청난 일의 양은 별론으로 하더라도, 제대로 작동하지 않는 경향이 있었다.  왜 잘 안되었을까? 간단한 예로 철자법의 경우를 생각해보자. 스페인어와 같은 몇몇 언어에서는 철자가 정말 쉽고 방식도 규칙적이다. 그러나 제2외국어로 영어를 배우는 사람은 영어 철자와 발음이 얼마나 불규칙할 수 있는지 안다. 초등학교 철자법칙인 "C 뒤에 올 때를 제외하고 I는 E보다 먼저 온다. 또는 네이버나 웨이처럼 에이(A)라고 발음할 때는 E가 먼저 온다”와 같이 예외로 얼룩진 규칙을 프로그래밍해야 한다고 상상해 보자. 이미 알려진 바와 같이 "E 앞에 I"는 거의 규칙이라고 할 수도 없다. 정확히 말해...

2019.06.03

'브랜드-소비자 간 상호작용 방식 바뀐다' 마케팅 돕는 알렉사

아마존 알렉사가 기업-소비자 간의 상호작용 방식을 바꿔 놓을 것이다. 브랜드 마케팅 담당자가 알아야 할 놓쳐서는 안 되는 기회와 간과하기 쉬운 점들을 알아보자. 아마존 알렉사가 기업 시장에 침투하고 있다. 업계 전문가에 따르면, 알렉사는 10년 전 등장했던 모바일 앱보다 더 소비자와 상호작용하는 방식을 크게 바꿔 놓을 전망이다. 아마존이 알렉사 음성 상호작용 플랫폼의 현지화 버전을 출시하고 2월부터 호주에서 에코(Echo)와 도트(Dot) 스피커의 판매가 시작된다는 소식이 전해진 후 브랜드 마케팅 전문가들은 <CMO>에 소비자가 브랜드와의 상호작용 방식으로 음성을 선호하게 될 것이라고 입을 모아 이야기했다. 지난주 웨스트팩(Westpac)은 알렉사 전용 스킬(Skill)을 발표한 여러 현지 브랜드 중 하나다. 웨스트팩의 소비자 디지털(Consumer Digital) 책임자 트래비스 타일러는 사람들이 서비스 제공자와 상호작용하는 진보적인 방으로 음성 기반 상호작용을 식을 지목했다. 새로운 웨스트팩 스킬을 이용해 소비자는 계좌 잔액뿐 아니라 최근 50건의 거래 기록 등 이어지는 질문을 던질 수 있다. 그는 <CMO>에 “웨스트팩에서는 이런 종류의 기술이 소비자와 더욱 개인화된 상호작용 그리고 원활하면서 편리한 뱅킹이 가능하도록 하는 상호작용을 제공함으로써 일상에 가장 적합하도록 한다”고 강조했다. 이어서 “우리의 웨스트팩 뱅킹 스킬(Westpac Banking Skill)은 소비자가 지속해서 일상 생활에 적합한 뱅킹을 위한 손쉬운 방법을 추구하면서 고객의 필요를 염두에 두고 개발되었다”고 전했다. 타일러는 고객들이 상호작용 수단으로써 음성에 익숙해지면 사용이 간편하고 일상에 적합한 알렉사를 통해 뱅킹 서비스를 주기적으로 이용할 것으로 보고 있다. “웨스트팩 플래시 브리핑 스킬(Westpac Flash Briefing Skill)도 사용자들에게 오전에 ...

아마존 사용자경험 자연어 웨스트팩 에코 알렉사 상호작용 가상비서 마케터 소비자 자연어 처리 스피커 인공지능 UX CMO 음성 기술

2018.01.22

아마존 알렉사가 기업-소비자 간의 상호작용 방식을 바꿔 놓을 것이다. 브랜드 마케팅 담당자가 알아야 할 놓쳐서는 안 되는 기회와 간과하기 쉬운 점들을 알아보자. 아마존 알렉사가 기업 시장에 침투하고 있다. 업계 전문가에 따르면, 알렉사는 10년 전 등장했던 모바일 앱보다 더 소비자와 상호작용하는 방식을 크게 바꿔 놓을 전망이다. 아마존이 알렉사 음성 상호작용 플랫폼의 현지화 버전을 출시하고 2월부터 호주에서 에코(Echo)와 도트(Dot) 스피커의 판매가 시작된다는 소식이 전해진 후 브랜드 마케팅 전문가들은 <CMO>에 소비자가 브랜드와의 상호작용 방식으로 음성을 선호하게 될 것이라고 입을 모아 이야기했다. 지난주 웨스트팩(Westpac)은 알렉사 전용 스킬(Skill)을 발표한 여러 현지 브랜드 중 하나다. 웨스트팩의 소비자 디지털(Consumer Digital) 책임자 트래비스 타일러는 사람들이 서비스 제공자와 상호작용하는 진보적인 방으로 음성 기반 상호작용을 식을 지목했다. 새로운 웨스트팩 스킬을 이용해 소비자는 계좌 잔액뿐 아니라 최근 50건의 거래 기록 등 이어지는 질문을 던질 수 있다. 그는 <CMO>에 “웨스트팩에서는 이런 종류의 기술이 소비자와 더욱 개인화된 상호작용 그리고 원활하면서 편리한 뱅킹이 가능하도록 하는 상호작용을 제공함으로써 일상에 가장 적합하도록 한다”고 강조했다. 이어서 “우리의 웨스트팩 뱅킹 스킬(Westpac Banking Skill)은 소비자가 지속해서 일상 생활에 적합한 뱅킹을 위한 손쉬운 방법을 추구하면서 고객의 필요를 염두에 두고 개발되었다”고 전했다. 타일러는 고객들이 상호작용 수단으로써 음성에 익숙해지면 사용이 간편하고 일상에 적합한 알렉사를 통해 뱅킹 서비스를 주기적으로 이용할 것으로 보고 있다. “웨스트팩 플래시 브리핑 스킬(Westpac Flash Briefing Skill)도 사용자들에게 오전에 ...

2018.01.22

AI 독해력, 사람을 앞지르다··· 알리바바, MS 개발

마이크로소프트와 알리바바가 각각 개발한 인공지능 모델이 사람의 독해력을 뛰어넘었다. 스탠퍼드 독해력 테스트(SQuAD : Stanford Question Answering Dataset)는 500개가 넘는 위키피디아 항목에서 답을 찾을 수 있는 질문으로 구성돼 있다. 이 테스트에서 알리바바의 심층 신경망 모델은 정확히 일치하는 답을 찾는 데 82.440점을 받아 사람이 받은 점수인 82.304점을 근소한 차이로 앞질렀다. 마이크로소프트가 개발한 비슷한 모델 역시 82.650점으로 사람보다 우수했다. 점수는 구글, IBM 연구소, 페이스북 AI 연구소, 세일즈포스 연구소, 텐센트, 삼성을 비롯한 인공지능 연구를 수행하는 회사의 담당자가 매겼다. 알리바바와 마이크로소프트 두 회사는 획기적인 이정표에 도달했다고 주장하며 처음으로 이 순위에 나란히 이름을 올렸다. 마이크로소프트는 1월 3일에, 알리바바는 2일 후에 점수를 등록한 것으로 알려졌지만, 알리바바는 테스트 결과가 등록되었을 때가 아니라 회사가 모델을 제출한 날짜라고 전했다. 알리바바의 데이터 과학 기술 연구소(iDST) 자연어 처리 수석 과학자인 루오 시는 "기계가 인간의 독서력을 능가하는 이정표를 목격하게 된 것을 영광으로 생각한다. 우리는 NLP 연구가 1년 동안 중요한 진전을 이뤘음을 보게 돼 매우 기쁘다. 우리는 모델 구축 방법론을 더 다양한 커뮤니티와 공유하고 가까운 미래에 이 기술을 고객에게 제공하기를 기대한다"고 밝혔다. 마이크로소프트 리서치 아시아 담당 전무인 밍 주우는 획기적인 발전이지만 전반적으로 아직은 사람이 언어의 복잡성과 뉘앙스를 이해하는 데 기계보다 훨씬 뛰어나다고 말했다.   그는 "자연어 처리는 우리가 계속해서 투자하고 추진해야 할 과제가 많은 영역이다"며 "이 이정표는 시작일뿐이다"고 강조했다. 대형 AI 업체가 독해 및 응답 모델에 막대한 자금을 투자하고 있다....

CIO 독해 심층 신경망 자연어 위키피디아 인공지능 알리바바 마이크로소프트 IBM 구글 DNN

2018.01.17

마이크로소프트와 알리바바가 각각 개발한 인공지능 모델이 사람의 독해력을 뛰어넘었다. 스탠퍼드 독해력 테스트(SQuAD : Stanford Question Answering Dataset)는 500개가 넘는 위키피디아 항목에서 답을 찾을 수 있는 질문으로 구성돼 있다. 이 테스트에서 알리바바의 심층 신경망 모델은 정확히 일치하는 답을 찾는 데 82.440점을 받아 사람이 받은 점수인 82.304점을 근소한 차이로 앞질렀다. 마이크로소프트가 개발한 비슷한 모델 역시 82.650점으로 사람보다 우수했다. 점수는 구글, IBM 연구소, 페이스북 AI 연구소, 세일즈포스 연구소, 텐센트, 삼성을 비롯한 인공지능 연구를 수행하는 회사의 담당자가 매겼다. 알리바바와 마이크로소프트 두 회사는 획기적인 이정표에 도달했다고 주장하며 처음으로 이 순위에 나란히 이름을 올렸다. 마이크로소프트는 1월 3일에, 알리바바는 2일 후에 점수를 등록한 것으로 알려졌지만, 알리바바는 테스트 결과가 등록되었을 때가 아니라 회사가 모델을 제출한 날짜라고 전했다. 알리바바의 데이터 과학 기술 연구소(iDST) 자연어 처리 수석 과학자인 루오 시는 "기계가 인간의 독서력을 능가하는 이정표를 목격하게 된 것을 영광으로 생각한다. 우리는 NLP 연구가 1년 동안 중요한 진전을 이뤘음을 보게 돼 매우 기쁘다. 우리는 모델 구축 방법론을 더 다양한 커뮤니티와 공유하고 가까운 미래에 이 기술을 고객에게 제공하기를 기대한다"고 밝혔다. 마이크로소프트 리서치 아시아 담당 전무인 밍 주우는 획기적인 발전이지만 전반적으로 아직은 사람이 언어의 복잡성과 뉘앙스를 이해하는 데 기계보다 훨씬 뛰어나다고 말했다.   그는 "자연어 처리는 우리가 계속해서 투자하고 추진해야 할 과제가 많은 영역이다"며 "이 이정표는 시작일뿐이다"고 강조했다. 대형 AI 업체가 독해 및 응답 모델에 막대한 자금을 투자하고 있다....

2018.01.17

IT 시장 전망을 뒤흔드는 10대 기술

프로스트앤설리반에 따르면 ‘디지털화 이후의 인텔리전스(post-digitization intelligence)’가 IT 진화의 길을 닦고 있으며, IT 환경에 새로운 파괴적인 기술이 탄생했다. 프로스트앤설리반은 이러한 파괴적인 기술이 이미 전세계의 다양한 애플리케이션 및 시장에 침투하기 시작했다고 전했다. 새로운 파괴 기술 가운데 눈에 띄는 10개 기술이 있으며 기존 시장을 혼란스럽게 할뿐 아니라 채널에 대한 새로운 기회를 발굴할 것으로도 예상된다. 프로스트앤설리반은 2017년 ICT 시장에서 다음의 10가지 기술을 고려해야 한다고 말했다. 1. 인공지능(AI) 2. 블록체인 3. 5G 4. 사이버보안 5. 혼합현실 6. 자연어 상호작용 7. 작은 데이터 8. 하이퍼컨버전스 시스템 9. 모든 것의 서비스화(Everything-as-a-Service) 10. 로봇공학 프로세스 자동화 10가지 기술 중에서드 프로스트앤설리반은 특히 AI와 블록체인을 강조했다. 프로스트앤설리반 테크비전 수석 애널리스트인 스왑나디프 나약은 사물인터넷(IoT)의 중요성으로 IoT 엔드포인트가 기업이 필요로 하는 막대한 양의 데이터를 생성하므로 데이터 수집을 위한 새로운 패러다임이 됐다고 전했다. 여기서 실용적인 통찰력을 얻으려면 실시간 분석이 필요하다. 나약은 "조직이 고급 분석 및 AI와 같은 기술에 점점 더 활용하게 되며, 수집한 데이터에서 흥미로운 패턴을 해석하고 의미 있는 통찰력을 얻게 된다"라고 말했다. 프로스트앤설리반 산업 담당 선임 애널리스트인 데바룬 구하는 AI가 독립 투자자와 벤처캐피탈의 대규모 투자를 유치하는 데 가장 유망한 기술 중 하나라고 덧붙였다. 구하는 "이미 지난 3년 동안 이 분야에 2만 1,000개 이상의 특허가 등장했다"고 언급했다. 매니지엔진(ManageEngine) 부회장인 스리다 아이엔가는 AI가 1년 내내 혁신을 주...

구글 하이퍼컨버전스 혼합현실 자연어 블록체인 로봇공학 사물인터넷 XaaS 5G 인공지능 사이버보안 프로스트앤설리반 마이크로소프트 액센츄어 스몰 데이터

2017.07.14

프로스트앤설리반에 따르면 ‘디지털화 이후의 인텔리전스(post-digitization intelligence)’가 IT 진화의 길을 닦고 있으며, IT 환경에 새로운 파괴적인 기술이 탄생했다. 프로스트앤설리반은 이러한 파괴적인 기술이 이미 전세계의 다양한 애플리케이션 및 시장에 침투하기 시작했다고 전했다. 새로운 파괴 기술 가운데 눈에 띄는 10개 기술이 있으며 기존 시장을 혼란스럽게 할뿐 아니라 채널에 대한 새로운 기회를 발굴할 것으로도 예상된다. 프로스트앤설리반은 2017년 ICT 시장에서 다음의 10가지 기술을 고려해야 한다고 말했다. 1. 인공지능(AI) 2. 블록체인 3. 5G 4. 사이버보안 5. 혼합현실 6. 자연어 상호작용 7. 작은 데이터 8. 하이퍼컨버전스 시스템 9. 모든 것의 서비스화(Everything-as-a-Service) 10. 로봇공학 프로세스 자동화 10가지 기술 중에서드 프로스트앤설리반은 특히 AI와 블록체인을 강조했다. 프로스트앤설리반 테크비전 수석 애널리스트인 스왑나디프 나약은 사물인터넷(IoT)의 중요성으로 IoT 엔드포인트가 기업이 필요로 하는 막대한 양의 데이터를 생성하므로 데이터 수집을 위한 새로운 패러다임이 됐다고 전했다. 여기서 실용적인 통찰력을 얻으려면 실시간 분석이 필요하다. 나약은 "조직이 고급 분석 및 AI와 같은 기술에 점점 더 활용하게 되며, 수집한 데이터에서 흥미로운 패턴을 해석하고 의미 있는 통찰력을 얻게 된다"라고 말했다. 프로스트앤설리반 산업 담당 선임 애널리스트인 데바룬 구하는 AI가 독립 투자자와 벤처캐피탈의 대규모 투자를 유치하는 데 가장 유망한 기술 중 하나라고 덧붙였다. 구하는 "이미 지난 3년 동안 이 분야에 2만 1,000개 이상의 특허가 등장했다"고 언급했다. 매니지엔진(ManageEngine) 부회장인 스리다 아이엔가는 AI가 1년 내내 혁신을 주...

2017.07.14

애플, 특허 전문기업에 2,490만 달러 지불키로··· '시리 소송 종료'

애플 시리가 자사의 특허를 침해했다며 소송을 제기한 한 특허 전문 기업에게 애플이 2,490만 달러를 지불하기로 합의했다. 5년 간의 분쟁이 이로써 막을 내렸다. 해당 기업은 텍사스에 소재한 마라톤 페이턴트 그룹이다. 이 기업은 기업용 데이터베이스를 위한 자연어 UI와 관련된 2007 특허에 대해 배타적 라이선스를 보유하고 있다. 마라톤은 지난 19일 미국 증권거래위원회(Securities and Exchange Commission)에 이같은 합의안을 보고했으며, 이에 따라 20일 미 뉴욕 북부 지방법원은 관련 고소건을 각하했다. 마라톤 측은 SEC에 제출한 파일에서 이번 합의금의 일부과 RPI 공과대학에 전달될 것이라고 전했다. 해당 특허의 자연어 기술은 RPI 결정 과학 및 엔지니어링 시스템 쳉 추 교수와 비라 분징 박사 과정 연구원이 개발한 것으로 알려졌다. ciokir@idg.co.kr  

애플 소송 특허 시리 자연어

2016.04.21

애플 시리가 자사의 특허를 침해했다며 소송을 제기한 한 특허 전문 기업에게 애플이 2,490만 달러를 지불하기로 합의했다. 5년 간의 분쟁이 이로써 막을 내렸다. 해당 기업은 텍사스에 소재한 마라톤 페이턴트 그룹이다. 이 기업은 기업용 데이터베이스를 위한 자연어 UI와 관련된 2007 특허에 대해 배타적 라이선스를 보유하고 있다. 마라톤은 지난 19일 미국 증권거래위원회(Securities and Exchange Commission)에 이같은 합의안을 보고했으며, 이에 따라 20일 미 뉴욕 북부 지방법원은 관련 고소건을 각하했다. 마라톤 측은 SEC에 제출한 파일에서 이번 합의금의 일부과 RPI 공과대학에 전달될 것이라고 전했다. 해당 특허의 자연어 기술은 RPI 결정 과학 및 엔지니어링 시스템 쳉 추 교수와 비라 분징 박사 과정 연구원이 개발한 것으로 알려졌다. ciokir@idg.co.kr  

2016.04.21

칼럼 | 모든 직장인에게 개인 비서가 생긴다면... '메시지 교환 봇'

"거기에 맞는 앱 있는데"라는 말은 직장에서는 아마 효율성의 보루라기보다는 부담으로 작용할 것이다. 소프트웨어 때문에 피로를 느끼고, 다양한 정보 관리 및 협업 애플리케이션 간의 비효율적인 전환이 불만족스러운 모든 지식 노동자들에게는 이미 익숙한 이야기다. 전문가들은 슬랙(Slack)이나 신생업체 코어(Core) 등이 머신러닝과 자연어 처리 기술을 이용해 여행 예약, 지출 관리, 안내 및 기타 서비스를 자동화하는 메시지 교환 봇을 개발할 것이라고 예측한다. 이제 소프트웨어가 사용자 대신 여러 가지 기능을 자동화하고 디지털 라이프의 가상 비서로 활용되는 단일 메시지 인터페이스를 상상해 보자. 슬랙의 원대한 계획이 결실을 맺는다면, 애플리케이션 개발사는 여행을 예약하고 문서를 작성하며 매출을 파악하고 직원들을 관리하며 기업 직원들의 기술적 문제점을 해결해주는 메시지 교환 봇을 개발할 것이다. 이런 봇은 인간끼리의 대화를 모방한 현실적 대화로 인간과 상호작용한다. 슬랙의 제품 책임자 에이프릴 언더우드는 CIO와의 인터뷰에서 “슬랙 내에서 동료들과 대화를 나누듯 간편하게 사용할 수 있는 메시지 교환 인터페이스로 애플리케이션 앱과 상호작용할 수 있는 시대를 상상해 보라”고 말했다. “직장에서 사용하는 애플리케이션이 늘어나도 거대한 학습 곡선과 팀 부담을 유발하지 않는 세계가 가시화되고 있다” 는 것이다. 언젠가는 봇이 협업을 관리할 것이라는 아이디어가 생경하지는 않다. 페이스북 M은 메신저 내의 가상 비서다. 보도에 따르면 구글은 새로운 메시지 교환 앱에 챗봇을 통합하는 시도를 하고 있다. 많은 매체에서 여러 소프트웨어 디자인 및 개발 전문가들이 메시지 교환을 위한 지능형 비서로서의 봇에 희망을 걸고 있다. 봇 머신의 등장 슬랙을 사용한 적이 있는 사용자라면 이미 챗봇을 사용해 보았을 것이다. 슬랙봇은 슬랙으로 속도를 낼 수 있도록 도움을 제공하는 가상 호스트로, 다음과 같은 메시...

생산성 코어 머신러닝 슬랙 메시징앱 자연어

2016.02.04

"거기에 맞는 앱 있는데"라는 말은 직장에서는 아마 효율성의 보루라기보다는 부담으로 작용할 것이다. 소프트웨어 때문에 피로를 느끼고, 다양한 정보 관리 및 협업 애플리케이션 간의 비효율적인 전환이 불만족스러운 모든 지식 노동자들에게는 이미 익숙한 이야기다. 전문가들은 슬랙(Slack)이나 신생업체 코어(Core) 등이 머신러닝과 자연어 처리 기술을 이용해 여행 예약, 지출 관리, 안내 및 기타 서비스를 자동화하는 메시지 교환 봇을 개발할 것이라고 예측한다. 이제 소프트웨어가 사용자 대신 여러 가지 기능을 자동화하고 디지털 라이프의 가상 비서로 활용되는 단일 메시지 인터페이스를 상상해 보자. 슬랙의 원대한 계획이 결실을 맺는다면, 애플리케이션 개발사는 여행을 예약하고 문서를 작성하며 매출을 파악하고 직원들을 관리하며 기업 직원들의 기술적 문제점을 해결해주는 메시지 교환 봇을 개발할 것이다. 이런 봇은 인간끼리의 대화를 모방한 현실적 대화로 인간과 상호작용한다. 슬랙의 제품 책임자 에이프릴 언더우드는 CIO와의 인터뷰에서 “슬랙 내에서 동료들과 대화를 나누듯 간편하게 사용할 수 있는 메시지 교환 인터페이스로 애플리케이션 앱과 상호작용할 수 있는 시대를 상상해 보라”고 말했다. “직장에서 사용하는 애플리케이션이 늘어나도 거대한 학습 곡선과 팀 부담을 유발하지 않는 세계가 가시화되고 있다” 는 것이다. 언젠가는 봇이 협업을 관리할 것이라는 아이디어가 생경하지는 않다. 페이스북 M은 메신저 내의 가상 비서다. 보도에 따르면 구글은 새로운 메시지 교환 앱에 챗봇을 통합하는 시도를 하고 있다. 많은 매체에서 여러 소프트웨어 디자인 및 개발 전문가들이 메시지 교환을 위한 지능형 비서로서의 봇에 희망을 걸고 있다. 봇 머신의 등장 슬랙을 사용한 적이 있는 사용자라면 이미 챗봇을 사용해 보았을 것이다. 슬랙봇은 슬랙으로 속도를 낼 수 있도록 도움을 제공하는 가상 호스트로, 다음과 같은 메시...

2016.02.04

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