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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...

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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

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

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

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

'음악, 미술, 게임 다 잘한다' 딥러닝으로 사람과 닮아가는 AI

무인자동차를 ‘윤리적으로’ 프로그래밍하려면 어떻게 해야 할까? 로봇 의사를 교육하는 최선의 방법은 무엇일까? 기계에게 심미적 섬세함을 가르치는 것이 가능할까? 캠브리지 컨설턴트(Cambridge Consultants)의AI팀은 어쩌면 이러한 질문들에 대한 답을 찾게 될 지도 모른다. 1960년에 설립한 https://www.cambridgeconsultants.com/homehttps://www.cambridgeconsultants.com/home는 오늘날 의료, 산업, 국방 등 다양한 분야에서 오카도(Ocado), BT, 노스롭 그루먼 파크 에어 시스템(Northrop Grumman Park Air System) 등과 파트너십을 맺고 연간 400개가 넘는 프로젝트를 진행하는 기업으로 성장했다. 캠브리지 컨설턴트는 현재 여러 가지 프로젝트를 진행하고 있으며 특히 무인자동차와 의료 분야 AI 적용에 중점을 두고 있다. 캠브리지 컨설턴트의 현재 프로젝트는 극비사항이지만, 최근 <테크월드>는 운 좋게도 캠브리지 사이언스 파크에 위치한 본사를 방문하여 캠브리지 컨설턴트의 프로젝트에 대해 이야기를 들어볼 기회가 있었다. AI가 음악 장르를 구분할 수 있을까? 첫 번째 시연 프로젝트가 공개된 것이 작년이었지만, 오늘날 AI 분야의 빠른 변화, 발전 속도를 생각하면 이는 벌써 옛날 일처럼 여겨진다. 이 프로젝트는 여러 AI 프로그램의 음악 장르 분류의 정확도를 비교하기 위한 것이었다. 한쪽에서는 딥러닝 프로그램에게 여러 가지 종류의 음악에 대한 방대한 데이터베이스를 교육하고, 또 다른 쪽에서는 더 오래된 알고리즘 프로그램이 구동되고 있었다. 캠브리지 컨설턴트의 AI 담당자 몬티 발로우는 “이 둘이 합쳐져 수작업으로 코딩한, 정상적 알고리즘 개발이 가능했다. 우리가, 그리고 우리 고객들이 자랑스럽게 여기는 그런 결과물이었다”고 말했다. 이 프로그램은 음악 샘플로 학습하는 것이 아니...

학습 팩맥 계단식 학습 general AI 일반 인공지능 캠브리지 컨설턴트 이세돌 바둑 알파고 무인자동차 미술 음악 구조 예술 인공지능 게임 소방

2018.09.21

무인자동차를 ‘윤리적으로’ 프로그래밍하려면 어떻게 해야 할까? 로봇 의사를 교육하는 최선의 방법은 무엇일까? 기계에게 심미적 섬세함을 가르치는 것이 가능할까? 캠브리지 컨설턴트(Cambridge Consultants)의AI팀은 어쩌면 이러한 질문들에 대한 답을 찾게 될 지도 모른다. 1960년에 설립한 https://www.cambridgeconsultants.com/homehttps://www.cambridgeconsultants.com/home는 오늘날 의료, 산업, 국방 등 다양한 분야에서 오카도(Ocado), BT, 노스롭 그루먼 파크 에어 시스템(Northrop Grumman Park Air System) 등과 파트너십을 맺고 연간 400개가 넘는 프로젝트를 진행하는 기업으로 성장했다. 캠브리지 컨설턴트는 현재 여러 가지 프로젝트를 진행하고 있으며 특히 무인자동차와 의료 분야 AI 적용에 중점을 두고 있다. 캠브리지 컨설턴트의 현재 프로젝트는 극비사항이지만, 최근 <테크월드>는 운 좋게도 캠브리지 사이언스 파크에 위치한 본사를 방문하여 캠브리지 컨설턴트의 프로젝트에 대해 이야기를 들어볼 기회가 있었다. AI가 음악 장르를 구분할 수 있을까? 첫 번째 시연 프로젝트가 공개된 것이 작년이었지만, 오늘날 AI 분야의 빠른 변화, 발전 속도를 생각하면 이는 벌써 옛날 일처럼 여겨진다. 이 프로젝트는 여러 AI 프로그램의 음악 장르 분류의 정확도를 비교하기 위한 것이었다. 한쪽에서는 딥러닝 프로그램에게 여러 가지 종류의 음악에 대한 방대한 데이터베이스를 교육하고, 또 다른 쪽에서는 더 오래된 알고리즘 프로그램이 구동되고 있었다. 캠브리지 컨설턴트의 AI 담당자 몬티 발로우는 “이 둘이 합쳐져 수작업으로 코딩한, 정상적 알고리즘 개발이 가능했다. 우리가, 그리고 우리 고객들이 자랑스럽게 여기는 그런 결과물이었다”고 말했다. 이 프로그램은 음악 샘플로 학습하는 것이 아니...

2018.09.21

'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...

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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

알아두면 쓸데있는 '딥러닝 이야기'

인공지능은 2035년까지 영국에 6,540억 파운드의 경제 효과를 창출할 것으로 예상된다. 그런데 인공지능이 주류로 자리 잡는 과정에서 인공지능을 기술하는 용어 때문에 혼란이 생기고 있다. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝(deep learning)이라고도 하는 유행어가 마치 다 같은 것처럼 쓰이곤 하지만 각각이 의미하는 바는 서로 다르다. ‘인공지능’이라는 말을 처음 만들어낸 사람은 스탠퍼드대학교의 컴퓨터 과학자 존 매카시다. 그는 1956년 관련 주제로 열린 학회에서 인공지능을 “지능적인 기계, 특히 지능적인 컴퓨터 프로그램을 만드는 과학 기술”로 정의했다. ‘지능적’이라는 말은 모호하기 때문에 인공지능은 다양한 분야에서 응용되고 있다. 그러나 대부분 연구원은 인공지능이란 인간의 사고를 똑같이 구현하는 것을 폭넓게 지칭한다는 데 의견을 같이한다. 머신러닝이란 인공지능의 일부분으로서 컴퓨터가 어느 정도 독자적으로 사고할 수 있게 한다. 대량의 데이터를 처리하고 이를 통해 학습할 수 있는 알고리즘을 구현함으로써 미리 프로그램되지 않은 부분에 대해서도 예측과 결정을 내릴 수 있게 하는 방식이다. 기존의 예를 통해 새로운 문제를 푸는 방법이 효과적으로 학습된다. 한편, 딥러닝은 머신러닝의 일종으로서 인간 두뇌에 있는 신경세포들의 연결방식에서 영감을 얻은 것이다. 이러한 생물체의 연결성을 흉내 낸 인공신경네트워크(신경망)가 개발되었다. 딥러닝의 활용 인간의 신경망에는 수십억 개의 신경세포가 서로 연결되어 있으며 이들이 주고받는 전기신호가 생각과 행동으로 발전된다. 인공신경망에서는 노드가 신경세포의 역할을 한다. 조직적인 체계 속에서 움직이는 노드들은 각자 분석한 내용을 모두 합쳐 문제 해결에 활용한다. 예를 들어, 딥러닝 소프트웨어를 활용하면 가득 찬 빨래 바구니처럼 사물이 서로 겹쳐져 있는 복잡한 사진을 이해할 수 있다. ...

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2017.07.27

인공지능은 2035년까지 영국에 6,540억 파운드의 경제 효과를 창출할 것으로 예상된다. 그런데 인공지능이 주류로 자리 잡는 과정에서 인공지능을 기술하는 용어 때문에 혼란이 생기고 있다. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝(deep learning)이라고도 하는 유행어가 마치 다 같은 것처럼 쓰이곤 하지만 각각이 의미하는 바는 서로 다르다. ‘인공지능’이라는 말을 처음 만들어낸 사람은 스탠퍼드대학교의 컴퓨터 과학자 존 매카시다. 그는 1956년 관련 주제로 열린 학회에서 인공지능을 “지능적인 기계, 특히 지능적인 컴퓨터 프로그램을 만드는 과학 기술”로 정의했다. ‘지능적’이라는 말은 모호하기 때문에 인공지능은 다양한 분야에서 응용되고 있다. 그러나 대부분 연구원은 인공지능이란 인간의 사고를 똑같이 구현하는 것을 폭넓게 지칭한다는 데 의견을 같이한다. 머신러닝이란 인공지능의 일부분으로서 컴퓨터가 어느 정도 독자적으로 사고할 수 있게 한다. 대량의 데이터를 처리하고 이를 통해 학습할 수 있는 알고리즘을 구현함으로써 미리 프로그램되지 않은 부분에 대해서도 예측과 결정을 내릴 수 있게 하는 방식이다. 기존의 예를 통해 새로운 문제를 푸는 방법이 효과적으로 학습된다. 한편, 딥러닝은 머신러닝의 일종으로서 인간 두뇌에 있는 신경세포들의 연결방식에서 영감을 얻은 것이다. 이러한 생물체의 연결성을 흉내 낸 인공신경네트워크(신경망)가 개발되었다. 딥러닝의 활용 인간의 신경망에는 수십억 개의 신경세포가 서로 연결되어 있으며 이들이 주고받는 전기신호가 생각과 행동으로 발전된다. 인공신경망에서는 노드가 신경세포의 역할을 한다. 조직적인 체계 속에서 움직이는 노드들은 각자 분석한 내용을 모두 합쳐 문제 해결에 활용한다. 예를 들어, 딥러닝 소프트웨어를 활용하면 가득 찬 빨래 바구니처럼 사물이 서로 겹쳐져 있는 복잡한 사진을 이해할 수 있다. ...

2017.07.27

'AI vs. 인간' 최후의 대결··· '텍사스 홀덤' 포커 승자는?

지난 수십년간 인공지능(AI) 연구자들은 여러 분야에서 세계적인 선수와 AI 간의 대결을 거듭했다. 이제 거의 최후의 대결까지 온 것 같다. 바로 포커의 한 종류인 헤드업 무제한 텍사스 홀덤(Heads-up No-limit Texas Hold'em)이다. 지난 1997년 IBM의 체스 컴퓨터 '딥 블루(Deep Blue)'는 세계 체스 챔피언 개리 카스파로프를 이겼다. 2011년에는 IBM '왓슨(Watson)'이 제퍼디(Jeopardy) 게임 역사상 최고의 승률을 기록한 켄 제닝스와 브래드 루트너를 넘어섰다. 2015년 구글 딥마인드(Google DeepMind)의 '알파고(AlphaGo)'는 세계 최고의 바둑 선수로 알려진 대한민국의 이세돌을 이겼다. 그러나 게임 진행에 있어서 헤드업 무제한 텍사스 홀덤은 완전히 다르다. 정보가 불완전한 게임으로 참가자는 게임 중 카드의 일부만 알 수 있고 블러핑(Bluffing)과 기타 전략을 이용해 상대방을 속일 수 있다. 카네기멜런대학(Carnegie Mellon University)의 컴퓨터 공학 전문가 토마스 샌드홀름에 따르면, 이 게임의 정보 집합 수는 우주의 모든 원자를 합친 것보다 많은 10의 161승개이다. 베팅과 레이즈(Raise)를 사전에 결정된 금액으로 제한하는 제한 홀덤의 정보 집합의 수도 10의 13승개나 된다. 그는 "게임의 규모가 정해진 상태에서 불완전 정보 게임은 완전 정보 게임보다 풀기가 어렵다. 완전 정보 게임은 기본적으로 분석이 가능하고 게임의 종반에는 보이는 것만으로 최선의 답을 얻을 수 있다. 하지만 불완전 정보 게임에서는 거의 마지막 순간에 에이스가 4개라 하더라도 공격적으로 배팅 할 수 없다. 동시에 패가 약하다고 배팅까지 약하게 해서는 안 된다. 그러면 상대방에게 간파 당한다"라고 말했다. 불완전과 허위에 능한 인간 실제로 인간은 항상 불완전한 허위 정보에 기초해 의사를 결정해야 하...

CIO 인공지능 체스 포커 바둑 이세돌 텍사스 홀덤 퀴즈

2017.01.24

지난 수십년간 인공지능(AI) 연구자들은 여러 분야에서 세계적인 선수와 AI 간의 대결을 거듭했다. 이제 거의 최후의 대결까지 온 것 같다. 바로 포커의 한 종류인 헤드업 무제한 텍사스 홀덤(Heads-up No-limit Texas Hold'em)이다. 지난 1997년 IBM의 체스 컴퓨터 '딥 블루(Deep Blue)'는 세계 체스 챔피언 개리 카스파로프를 이겼다. 2011년에는 IBM '왓슨(Watson)'이 제퍼디(Jeopardy) 게임 역사상 최고의 승률을 기록한 켄 제닝스와 브래드 루트너를 넘어섰다. 2015년 구글 딥마인드(Google DeepMind)의 '알파고(AlphaGo)'는 세계 최고의 바둑 선수로 알려진 대한민국의 이세돌을 이겼다. 그러나 게임 진행에 있어서 헤드업 무제한 텍사스 홀덤은 완전히 다르다. 정보가 불완전한 게임으로 참가자는 게임 중 카드의 일부만 알 수 있고 블러핑(Bluffing)과 기타 전략을 이용해 상대방을 속일 수 있다. 카네기멜런대학(Carnegie Mellon University)의 컴퓨터 공학 전문가 토마스 샌드홀름에 따르면, 이 게임의 정보 집합 수는 우주의 모든 원자를 합친 것보다 많은 10의 161승개이다. 베팅과 레이즈(Raise)를 사전에 결정된 금액으로 제한하는 제한 홀덤의 정보 집합의 수도 10의 13승개나 된다. 그는 "게임의 규모가 정해진 상태에서 불완전 정보 게임은 완전 정보 게임보다 풀기가 어렵다. 완전 정보 게임은 기본적으로 분석이 가능하고 게임의 종반에는 보이는 것만으로 최선의 답을 얻을 수 있다. 하지만 불완전 정보 게임에서는 거의 마지막 순간에 에이스가 4개라 하더라도 공격적으로 배팅 할 수 없다. 동시에 패가 약하다고 배팅까지 약하게 해서는 안 된다. 그러면 상대방에게 간파 당한다"라고 말했다. 불완전과 허위에 능한 인간 실제로 인간은 항상 불완전한 허위 정보에 기초해 의사를 결정해야 하...

2017.01.24

2016년 실험실 밖으로 나온 인공지능 툴

“자꾸 컴퓨터를 의인화하는데, 그러지 마. 그 친구들은 그런 거 싫어해.” 이 농담은 1997년 딥블루가 세계 체스 챔피언 게리 카스파로프(Garry Kasparov)를 상대로 체스 게임에서 우승했던 이야기만큼이나 오래된 것이다. 물론 그동안 인공지능 분야에서 많은 발전이 있기는 했지만, 아직도 컴퓨터의 ‘감정’에 대해 걱정해야 할 단계는 아니다. 로보이( Roboy)의 머리에 있는 프로젝터는 감정을 나타내는 데 쓰일 수 있다. 입이 내려가고 만화에서 화난 상태를 표현할 때처럼 로봇의 눈과 볼이 빨갛게 변하기도 한다. Credit: Peter Sayer / IDG News Service 컴퓨터는 소셜 미디어에 올라간 사람들의 감정 표현을 분석할 수도 있고, 또 그런 것을 로봇의 얼굴에 투영해 마치 화가 나거나 기쁜 듯한 표정을 짓게 할 수도 있지만, 그렇다고 해서 진짜로 로봇이 감정을 느낀다고 믿는 사람은 없다. 반면 지난 1년간 인공지능의 다른 분야들은 소프트웨어 및 하드웨어 측면에서 놀라울 만큼의 발전을 거두었다. 딥블루는 세계적인 체스 챔피언과 대결해 이겼지만 그렇다고 거만해지거나 뻐기지도 않았고, 졌다고 해서 화가 나 씩씩거리지도 않았다. 작년까지만 해도 바둑에서 인공지능은 인간의 상대가 되지 못한다고 생각했다. 그 생각은 지난 3월, 구글의 딥마인드가 개발한 알파고가 세계적인 바둑 고수 이세돌과의 대국에서 4:1의 승리를 거둠에 따라 완전히 깨지게 됐다. 알파고의 비밀 무기는 바로 강화학습(reinforcement learning)으로서, 목표 달성에 유리한 행위가 무엇인지를 프로그램이 스스로 깨달아 그러한 행위를 강화하는 메커니즘이다. 때문에 사람이 개입하여 어떤 선택이 옳은지를 일일이 가르칠 필요가 없다. 강화학습 덕분에 알파고는 자기 자신을 상대로 끊임없이 대국을 두어 더 나은 전략을 찾아낼 수 있었다. 강화학습 기술 역시 십수 년 전부터 있었던 것이지만, ...

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2016.12.27

“자꾸 컴퓨터를 의인화하는데, 그러지 마. 그 친구들은 그런 거 싫어해.” 이 농담은 1997년 딥블루가 세계 체스 챔피언 게리 카스파로프(Garry Kasparov)를 상대로 체스 게임에서 우승했던 이야기만큼이나 오래된 것이다. 물론 그동안 인공지능 분야에서 많은 발전이 있기는 했지만, 아직도 컴퓨터의 ‘감정’에 대해 걱정해야 할 단계는 아니다. 로보이( Roboy)의 머리에 있는 프로젝터는 감정을 나타내는 데 쓰일 수 있다. 입이 내려가고 만화에서 화난 상태를 표현할 때처럼 로봇의 눈과 볼이 빨갛게 변하기도 한다. Credit: Peter Sayer / IDG News Service 컴퓨터는 소셜 미디어에 올라간 사람들의 감정 표현을 분석할 수도 있고, 또 그런 것을 로봇의 얼굴에 투영해 마치 화가 나거나 기쁜 듯한 표정을 짓게 할 수도 있지만, 그렇다고 해서 진짜로 로봇이 감정을 느낀다고 믿는 사람은 없다. 반면 지난 1년간 인공지능의 다른 분야들은 소프트웨어 및 하드웨어 측면에서 놀라울 만큼의 발전을 거두었다. 딥블루는 세계적인 체스 챔피언과 대결해 이겼지만 그렇다고 거만해지거나 뻐기지도 않았고, 졌다고 해서 화가 나 씩씩거리지도 않았다. 작년까지만 해도 바둑에서 인공지능은 인간의 상대가 되지 못한다고 생각했다. 그 생각은 지난 3월, 구글의 딥마인드가 개발한 알파고가 세계적인 바둑 고수 이세돌과의 대국에서 4:1의 승리를 거둠에 따라 완전히 깨지게 됐다. 알파고의 비밀 무기는 바로 강화학습(reinforcement learning)으로서, 목표 달성에 유리한 행위가 무엇인지를 프로그램이 스스로 깨달아 그러한 행위를 강화하는 메커니즘이다. 때문에 사람이 개입하여 어떤 선택이 옳은지를 일일이 가르칠 필요가 없다. 강화학습 덕분에 알파고는 자기 자신을 상대로 끊임없이 대국을 두어 더 나은 전략을 찾아낼 수 있었다. 강화학습 기술 역시 십수 년 전부터 있었던 것이지만, ...

2016.12.27

2016 라운드업 | 인공지능, 인간의 친구일까, 적일까?

공상과학 영화나 소설 속에서 등장했던 인공지능(AI)이 이제 우리 생활 속에 파고들고 있다. 올해 초 이세돌과 알파고의 대국을 지켜봤던 많은 이들은 인공지능의 발달에 놀라면서 한편으로는 위협을 느끼기도 했다. 2016년은 인공지능이 사람의 일자리를 빼앗을지도 모른다는 두려움과 이를 어떻게 활용할지 같은 상반되는 분위기가 공존했는데, 이것들은 모두 인공지능에 관한 큰 관심으로 볼 수 있다. 2016년의 인공지능 소식을 시간순으로 정리했다. "알파고의 이색 행마, AI 역량 입증" AI 전문가진 평가 구글 딥마인드의 AI 프로그램 알파고가 최정상 바둑 기사를 상대로 정상적인 수에 해당되지 않는 묘수를 놓았다. AI 전문가들은 이러한 수를 통해 AI로서의 알파고의 강점, 즉 경험을 통해 학습할 수 있는 능력이 드러난다고 분석했다. 기업 내 AI 확산, '평범한 솔루션'의 모습으로  인공 지능(Artificial Intelligence, AI)이라는 말을 들으면 똑똑한 로봇 비서나 영화 <2001 : 스페이스 오딧세이>에 등장했던 'HAL9000' 같은 것이 떠오를 것이다. 그러나 AI는 데이터센터에서 구동하는 소프트웨어의 형태로 등장할 가능성이 더 크다. 유비쿼터스 AI 시대··· 머신러닝이 차세대 BI인 이유  인공지능과 자동화 기술이 비즈니스 의사 결정을 돕는 시대가 열리고 있다. 인공지능이 데이터를 분석해 미래를 예측하는 것은 물론 그에 대한 대책까지 제시하는 시대다. 그게 인공지능이었어?··· AI, 업무 현장에 '불쑥'  인공지능(AI) 기술은 이미 기업에 확산되고 있다. 하지만 잘 모르는 채 도입하는 경우가 많다. 자연어 생성(NLG) 전문기업 내러티브 사이언스(Narrative Science)의 최근 연구에 따르면 이러한 혼란이 일부 나타나고 있지만 인공...

구글 바둑 알파고 챗봇 인공지능 일자리 왓슨 IBM HR 이세돌

2016.12.27

공상과학 영화나 소설 속에서 등장했던 인공지능(AI)이 이제 우리 생활 속에 파고들고 있다. 올해 초 이세돌과 알파고의 대국을 지켜봤던 많은 이들은 인공지능의 발달에 놀라면서 한편으로는 위협을 느끼기도 했다. 2016년은 인공지능이 사람의 일자리를 빼앗을지도 모른다는 두려움과 이를 어떻게 활용할지 같은 상반되는 분위기가 공존했는데, 이것들은 모두 인공지능에 관한 큰 관심으로 볼 수 있다. 2016년의 인공지능 소식을 시간순으로 정리했다. "알파고의 이색 행마, AI 역량 입증" AI 전문가진 평가 구글 딥마인드의 AI 프로그램 알파고가 최정상 바둑 기사를 상대로 정상적인 수에 해당되지 않는 묘수를 놓았다. AI 전문가들은 이러한 수를 통해 AI로서의 알파고의 강점, 즉 경험을 통해 학습할 수 있는 능력이 드러난다고 분석했다. 기업 내 AI 확산, '평범한 솔루션'의 모습으로  인공 지능(Artificial Intelligence, AI)이라는 말을 들으면 똑똑한 로봇 비서나 영화 <2001 : 스페이스 오딧세이>에 등장했던 'HAL9000' 같은 것이 떠오를 것이다. 그러나 AI는 데이터센터에서 구동하는 소프트웨어의 형태로 등장할 가능성이 더 크다. 유비쿼터스 AI 시대··· 머신러닝이 차세대 BI인 이유  인공지능과 자동화 기술이 비즈니스 의사 결정을 돕는 시대가 열리고 있다. 인공지능이 데이터를 분석해 미래를 예측하는 것은 물론 그에 대한 대책까지 제시하는 시대다. 그게 인공지능이었어?··· AI, 업무 현장에 '불쑥'  인공지능(AI) 기술은 이미 기업에 확산되고 있다. 하지만 잘 모르는 채 도입하는 경우가 많다. 자연어 생성(NLG) 전문기업 내러티브 사이언스(Narrative Science)의 최근 연구에 따르면 이러한 혼란이 일부 나타나고 있지만 인공...

2016.12.27

'요즘 구글 알파고는···' 헬스케어 분야서 활용 방안 모색중

구글의 인공지능 '알파고(AlphaGo)'의 괴기스러운 승리는 인간 지성 시대의 종말을 알리는 징조로 받아들여지고 있다. 알파고는 지난 3월 한국의 바둑 챔피언 이세돌과의 대국에서 4:1로 승리했다. 그러나 구글의 연구자 데이비드 실버는 이런 의견에 동의하지 않는다. 대신 인공지능이 인류에게 줄 수 있는 더 많은 혜택과 가능성에 주목하고 있다. Image Credit: 구글 실버는 구글 딥마인드의 알파고 시스템을 이끄는 주요 아키텍트 중 한 명이다. 그는 이 인공지능(AI) 기술의 다음 역할이 인간의 건강을 지키는 일이 될 것으로 기대하고 있다. 최근 뉴욕에서 열린 한 인공지능 관련 국제 컨퍼런스에서 그는 "우리는 이 기술을 실제 세계에 긍정적인 영향을 주는 데 사용하고 싶다"고 말했다. 바둑은 경우의 수가 매우 많다는 점에서 그동안 AI 연구자에게 정복하기에 어려운 영역으로 알려져 있었다. 알파고는 처음에 바둑 전문가의 도움을 받아 훈련했고, 이후 스스로 바둑을 수백만 번 두는 식으로 학습했다. 이세돌과의 대전에서 알파고의 수읽기에 대해 바둑 전문가는 '창의적'이라고 표현했다. 훈련으로 습득하지 않은 수가 포함돼 있었기 때문이다. 이제 딥마인드는 알파고의 딥러닝 지성을 애플리케이션에 이식하고 있다. 건강정보 분석이나 개인화된 진단을 돕는 도우미 역할이 포함된다. 영국에 본사를 둔 딥마인드는 올해 초 헬스 부서를 신설했다. 이달에는 '모어필드 아이 병원(Moorfields Eye Hospital)'과 연구 파트너십을 체결했다. 당뇨병 망막증과 노화에 따른 검버섯을 줄이는 연구 등에 머신 러닝을 사용할 예정이다. 이 밖에 여러 의료 모바일 앱과도 협업하고 있다. 알파고가 바둑에서 성공할 수 있었던 인공기능 기술은 대부분 헬스케어 부문에서도 활용할 수 있을 것으로 보인다. 알파고는 나선형 신경 네트워크와 강화학습(reinforcement learning) 기술에 기반을 두고...

구글 인공지능 헬스케어 딥마인드 알파고 이세돌

2016.07.13

구글의 인공지능 '알파고(AlphaGo)'의 괴기스러운 승리는 인간 지성 시대의 종말을 알리는 징조로 받아들여지고 있다. 알파고는 지난 3월 한국의 바둑 챔피언 이세돌과의 대국에서 4:1로 승리했다. 그러나 구글의 연구자 데이비드 실버는 이런 의견에 동의하지 않는다. 대신 인공지능이 인류에게 줄 수 있는 더 많은 혜택과 가능성에 주목하고 있다. Image Credit: 구글 실버는 구글 딥마인드의 알파고 시스템을 이끄는 주요 아키텍트 중 한 명이다. 그는 이 인공지능(AI) 기술의 다음 역할이 인간의 건강을 지키는 일이 될 것으로 기대하고 있다. 최근 뉴욕에서 열린 한 인공지능 관련 국제 컨퍼런스에서 그는 "우리는 이 기술을 실제 세계에 긍정적인 영향을 주는 데 사용하고 싶다"고 말했다. 바둑은 경우의 수가 매우 많다는 점에서 그동안 AI 연구자에게 정복하기에 어려운 영역으로 알려져 있었다. 알파고는 처음에 바둑 전문가의 도움을 받아 훈련했고, 이후 스스로 바둑을 수백만 번 두는 식으로 학습했다. 이세돌과의 대전에서 알파고의 수읽기에 대해 바둑 전문가는 '창의적'이라고 표현했다. 훈련으로 습득하지 않은 수가 포함돼 있었기 때문이다. 이제 딥마인드는 알파고의 딥러닝 지성을 애플리케이션에 이식하고 있다. 건강정보 분석이나 개인화된 진단을 돕는 도우미 역할이 포함된다. 영국에 본사를 둔 딥마인드는 올해 초 헬스 부서를 신설했다. 이달에는 '모어필드 아이 병원(Moorfields Eye Hospital)'과 연구 파트너십을 체결했다. 당뇨병 망막증과 노화에 따른 검버섯을 줄이는 연구 등에 머신 러닝을 사용할 예정이다. 이 밖에 여러 의료 모바일 앱과도 협업하고 있다. 알파고가 바둑에서 성공할 수 있었던 인공기능 기술은 대부분 헬스케어 부문에서도 활용할 수 있을 것으로 보인다. 알파고는 나선형 신경 네트워크와 강화학습(reinforcement learning) 기술에 기반을 두고...

2016.07.13

칼럼 | 맨땅에 헤딩, 그리고 머리가 깨지던 시절...

알파고가 이세돌 9단과 세기의 바둑 대결을 벌인 후 언론은 온통 인공지능 이야기 천지다. 갑자기 인공지능에 관한 관심이 급격히 높아지고 미래의 모습에 대한 여러 가지 이야기들이 언론에 나온다. 하지만 인공지능 분야는 정말 오랜 역사를 가진 컴퓨터 공학의 전통 깊은 분야다. 아마도 컴퓨터가 세상에 등장하고 얼마 되지 않았을 때부터, 지금의 컴퓨터 성능에 비하면 정말 보잘것없는 시절, 메인프레임 컴퓨터라는 게 오늘날 우리가 손에 쥐고 다니는 스마트폰 성능의 1/10도 안 되던 시절부터 인공지능은 컴퓨터 공학자의 주요 연구 분야였다. 필자가 대학원에 다니던 1988년에 이미 인공지능랩이 있었고 인기도 아주 높았었다. 이전 칼럼 '응답하라 1988'에서 언급했던 것처럼 플로피 디스크를 사용하고 100MB 외장 하드디스크가 100만 원 하던 시절부터 인공지능은 컴퓨터 공학의 첨단 연구분야였다. 당시 필자의 연구분야는 비교적 새로운 분야인 신경망이었다. 지금 딥러닝 모델의 기본과 유사한 신경망 학습모델이 머신 러닝의 새로운 가능성으로 떠올랐고 이를 여러 개의 CPU를 가진 병렬 아키텍처에서 구현하는 연구를 과제로 삼았었다. 주어진 하드웨어 성능은 지금과 비교해 보잘것없었지만 꿈꾸는 이상만큼은 오늘날의 알파고와 별반 다르지 않았던 듯싶다. 하지만 인공지능 연구분야에는 당시 유명한 속담이 전해져 내려왔다. '인공지능 연구분야는 새로운 학생이 큰 꿈을 가지고 연구분야에 뛰어들었다가 맨땅에 헤딩만 하다가 결국 머리가 깨져서 피 흘리며 졸업하면, 그 뒤에 다시 새로운 학생이 들어와서 또 맨땅에 헤딩하는 분야'라는 말이었다. 그만큼 사람에게는 그리 어렵지 않은 문제 해결 능력이기에 컴퓨터로 구현하는 것을 만만하게 생각하고 도전했으나 결과를 얻지 못하고 졸업을 하는 어렵고 힘든 분야였다는 뜻이다. 또한 해당 분야의 연구 경험을 기업에 입사한 후 별로 사용할 때도 없으니 점차 인공지능에 대한 국내 컴퓨터공학과의 인기도 차츰 시들어갔다. 그러다가 ...

CIO 바둑 알파고 딥러닝 머신러닝 정철환 기계학습 컴퓨터공학 인공지능 AI 스마트폰 구글 이세돌

2016.04.01

알파고가 이세돌 9단과 세기의 바둑 대결을 벌인 후 언론은 온통 인공지능 이야기 천지다. 갑자기 인공지능에 관한 관심이 급격히 높아지고 미래의 모습에 대한 여러 가지 이야기들이 언론에 나온다. 하지만 인공지능 분야는 정말 오랜 역사를 가진 컴퓨터 공학의 전통 깊은 분야다. 아마도 컴퓨터가 세상에 등장하고 얼마 되지 않았을 때부터, 지금의 컴퓨터 성능에 비하면 정말 보잘것없는 시절, 메인프레임 컴퓨터라는 게 오늘날 우리가 손에 쥐고 다니는 스마트폰 성능의 1/10도 안 되던 시절부터 인공지능은 컴퓨터 공학자의 주요 연구 분야였다. 필자가 대학원에 다니던 1988년에 이미 인공지능랩이 있었고 인기도 아주 높았었다. 이전 칼럼 '응답하라 1988'에서 언급했던 것처럼 플로피 디스크를 사용하고 100MB 외장 하드디스크가 100만 원 하던 시절부터 인공지능은 컴퓨터 공학의 첨단 연구분야였다. 당시 필자의 연구분야는 비교적 새로운 분야인 신경망이었다. 지금 딥러닝 모델의 기본과 유사한 신경망 학습모델이 머신 러닝의 새로운 가능성으로 떠올랐고 이를 여러 개의 CPU를 가진 병렬 아키텍처에서 구현하는 연구를 과제로 삼았었다. 주어진 하드웨어 성능은 지금과 비교해 보잘것없었지만 꿈꾸는 이상만큼은 오늘날의 알파고와 별반 다르지 않았던 듯싶다. 하지만 인공지능 연구분야에는 당시 유명한 속담이 전해져 내려왔다. '인공지능 연구분야는 새로운 학생이 큰 꿈을 가지고 연구분야에 뛰어들었다가 맨땅에 헤딩만 하다가 결국 머리가 깨져서 피 흘리며 졸업하면, 그 뒤에 다시 새로운 학생이 들어와서 또 맨땅에 헤딩하는 분야'라는 말이었다. 그만큼 사람에게는 그리 어렵지 않은 문제 해결 능력이기에 컴퓨터로 구현하는 것을 만만하게 생각하고 도전했으나 결과를 얻지 못하고 졸업을 하는 어렵고 힘든 분야였다는 뜻이다. 또한 해당 분야의 연구 경험을 기업에 입사한 후 별로 사용할 때도 없으니 점차 인공지능에 대한 국내 컴퓨터공학과의 인기도 차츰 시들어갔다. 그러다가 ...

2016.04.01

알파고 최종전 승리... 하사비스 대표, "맹점 제거에 주력할 것"

구글 딥마인드의 알파고 인공지능 프로그램이 이세돌 9단과의 최종전에서도 승리했다. 하사비스 대표는 초반의 실수를 극복한 역전승이라고 평가하며 향후 인공지능의 맹점을 줄여나가는 데 초점을 맞출 계획이라고 전했다.  15일 승리로 인해 알파고는 이세돌 9단과의 5연전에서 종합전적 4-1을 기록했다. 알파고는 지난해 10월 유럽 바둑 챔피언에 5-0으로 승리한 바 있지만 이세돌 9단의 바둑계 입지에 미뤄볼 때 이번 대국이 전하는 충격파가 훨씬 더 컸다. 5차전 초반에는 승리를 예상하기 어려운 혼전이 이어졌다. 예를 드어 구글 딥마인드 CEO 데미스 하사비스는 트위터를 통해 알파고가 심각한 실수를 저질렀다고 전하며 "만회하기 위해 노력 중"이라고 밝혔다. 알파고 프로그램은 경험을 통해 학습하는 능력을 갖췄다는 점에서 AI 분야 최전선에 있는 것으로 평가받는다. 일련의 AI 전문가들은 알파고가 인간이 통념을 깬 행마를 보이기도 한다는 점에서 AI의 가능성을 입증한다고 분석하기도 했다. -> "알파고의 이색 행마, AI 역량 입증" AI 전문가진 평가 IMD 비즈니스 스쿨 전략관리 및 혁신 분야 하워드 유 교수는 이번 알파고의 승리에 대해 1997년 딥블루가 체스 챔피언에 거둔 승리에 이은 AI 분야의 이정표라고 강조했다. 그에 따르면 바둑은 흔히 체스보다 더 복잡한 전략적 게임으로 묘사된다. 검은 돌과 흰 돌을 각각 보유한 양측의 플레이어는 19 X 19 그리드의 바둑판 위에서 상대방의 돌을 포위하거나 영역을 둘러쌈으로써 공간을 차지하게 된다. 최종 승리는 더 많은 공간을 차지한 측이 가져간다. 한편 지난 13일 4차전에는 이세돌 9단이 알파고에 승리했다. 이때 알파고는 발견하기 힘든 '블라인드 스폿'에 직면한 이후 이상한 행마를 펼쳤다. 알파고 프로젝트 핵심 연구진인 데이비드 실버는 인간이 알파고를 예상치 못한 수를 통해 곤경에 몰아넣을 수 있다는 의미라고 전...

구글 AI 인공지능 딥마인드 알파고 바둑 이세돌 딥블루

2016.03.16

구글 딥마인드의 알파고 인공지능 프로그램이 이세돌 9단과의 최종전에서도 승리했다. 하사비스 대표는 초반의 실수를 극복한 역전승이라고 평가하며 향후 인공지능의 맹점을 줄여나가는 데 초점을 맞출 계획이라고 전했다.  15일 승리로 인해 알파고는 이세돌 9단과의 5연전에서 종합전적 4-1을 기록했다. 알파고는 지난해 10월 유럽 바둑 챔피언에 5-0으로 승리한 바 있지만 이세돌 9단의 바둑계 입지에 미뤄볼 때 이번 대국이 전하는 충격파가 훨씬 더 컸다. 5차전 초반에는 승리를 예상하기 어려운 혼전이 이어졌다. 예를 드어 구글 딥마인드 CEO 데미스 하사비스는 트위터를 통해 알파고가 심각한 실수를 저질렀다고 전하며 "만회하기 위해 노력 중"이라고 밝혔다. 알파고 프로그램은 경험을 통해 학습하는 능력을 갖췄다는 점에서 AI 분야 최전선에 있는 것으로 평가받는다. 일련의 AI 전문가들은 알파고가 인간이 통념을 깬 행마를 보이기도 한다는 점에서 AI의 가능성을 입증한다고 분석하기도 했다. -> "알파고의 이색 행마, AI 역량 입증" AI 전문가진 평가 IMD 비즈니스 스쿨 전략관리 및 혁신 분야 하워드 유 교수는 이번 알파고의 승리에 대해 1997년 딥블루가 체스 챔피언에 거둔 승리에 이은 AI 분야의 이정표라고 강조했다. 그에 따르면 바둑은 흔히 체스보다 더 복잡한 전략적 게임으로 묘사된다. 검은 돌과 흰 돌을 각각 보유한 양측의 플레이어는 19 X 19 그리드의 바둑판 위에서 상대방의 돌을 포위하거나 영역을 둘러쌈으로써 공간을 차지하게 된다. 최종 승리는 더 많은 공간을 차지한 측이 가져간다. 한편 지난 13일 4차전에는 이세돌 9단이 알파고에 승리했다. 이때 알파고는 발견하기 힘든 '블라인드 스폿'에 직면한 이후 이상한 행마를 펼쳤다. 알파고 프로젝트 핵심 연구진인 데이비드 실버는 인간이 알파고를 예상치 못한 수를 통해 곤경에 몰아넣을 수 있다는 의미라고 전...

2016.03.16

"알파고의 이색 행마, AI 역량 입증" AI 전문가진 평가

구글 딥마인드의 AI 프로그램 알파고가 최정상 바둑 기사를 상대로 정상적인 수에 해당되지 않는 묘수를 놓아 해설진에게 당혹감을 안겨주고 있다. AI 전문가들은 이러한 수를 통해 AI로서의 알파고의 강점, 즉 경험을 통해 학습할 수 있는 능력이 드러난다고 분석했다. 캐나다 퀘벡주 맥길대학교 컴퓨터과학대 부교수인 도이나 프리컵은 이메일 인터뷰에서 인간의 지식을 단순히 합치는 것만으로는 이러한 수를 둘 수 없다고 평가했다. 스위스 국제경영개발원(IMD)의 전략적 관리·혁신과 교수인 하워드 유는 “알파고는 기계가 생각할 수 있을 뿐만 아니라 학습하고 전략을 세울 수 있음을 보여줬다”라고 밝혔다. 알파고는 지난주 이세돌 9단을 상대로 3연승을 거두며 최종 승리했다. 그러나 지난 13일에 있었던 4차 대국에서는 실수를 하며 결국 패했다. 구글 측은 100만 달러의 우승 상금을 추후 기부한다는 방침이다. 알파고 프로젝트 소속 연구원인 데이비드 실버는 “2년 전 딥러닝을 사용하는 신경망으로 바둑을 둘 수 있을지 테스트하기 위한 연구 사업의 일환으로 알파고를 시작했다”고 밝혔다. 구글은 영국계 AI 기업인 딥마인드를 지난 2014년에 인수했다. 알파고는 바둑기사들의 기보로 구성된 ‘정책망’을 통해 상대방의 수를 예측하면서 동시에 ‘가치망’을 통해 해당 수를 뒀을 때의 승률을 심도 있게 평가하는 방식으로 작동한다. 딥마인드의 CEO인 데미스 하사비스는 알파고가 인간과 달리 중간 이득보다는 최종 승률을 극대화하도록 설계됐다고 설명했다. 알파고와 대결 중인 이세돌 9단이 다음 수를 고심하고 있다. 2016년 3월 12일. 출처 : Google/IDGNS 프리컵은 바둑의 경우 체스와 같은 다른 전략 게임보다 복잡하고 경우의 수가 훨씬 많기 때문에 알파고가 이기려면 수년의 시간이 더 필요할 것으로 예상했었다고 밝혔다. AI 기업 센션...

구글 이세돌 바둑 알파고 딥마인드 체스 인공지능 AI IBM 딥블루

2016.03.15

구글 딥마인드의 AI 프로그램 알파고가 최정상 바둑 기사를 상대로 정상적인 수에 해당되지 않는 묘수를 놓아 해설진에게 당혹감을 안겨주고 있다. AI 전문가들은 이러한 수를 통해 AI로서의 알파고의 강점, 즉 경험을 통해 학습할 수 있는 능력이 드러난다고 분석했다. 캐나다 퀘벡주 맥길대학교 컴퓨터과학대 부교수인 도이나 프리컵은 이메일 인터뷰에서 인간의 지식을 단순히 합치는 것만으로는 이러한 수를 둘 수 없다고 평가했다. 스위스 국제경영개발원(IMD)의 전략적 관리·혁신과 교수인 하워드 유는 “알파고는 기계가 생각할 수 있을 뿐만 아니라 학습하고 전략을 세울 수 있음을 보여줬다”라고 밝혔다. 알파고는 지난주 이세돌 9단을 상대로 3연승을 거두며 최종 승리했다. 그러나 지난 13일에 있었던 4차 대국에서는 실수를 하며 결국 패했다. 구글 측은 100만 달러의 우승 상금을 추후 기부한다는 방침이다. 알파고 프로젝트 소속 연구원인 데이비드 실버는 “2년 전 딥러닝을 사용하는 신경망으로 바둑을 둘 수 있을지 테스트하기 위한 연구 사업의 일환으로 알파고를 시작했다”고 밝혔다. 구글은 영국계 AI 기업인 딥마인드를 지난 2014년에 인수했다. 알파고는 바둑기사들의 기보로 구성된 ‘정책망’을 통해 상대방의 수를 예측하면서 동시에 ‘가치망’을 통해 해당 수를 뒀을 때의 승률을 심도 있게 평가하는 방식으로 작동한다. 딥마인드의 CEO인 데미스 하사비스는 알파고가 인간과 달리 중간 이득보다는 최종 승률을 극대화하도록 설계됐다고 설명했다. 알파고와 대결 중인 이세돌 9단이 다음 수를 고심하고 있다. 2016년 3월 12일. 출처 : Google/IDGNS 프리컵은 바둑의 경우 체스와 같은 다른 전략 게임보다 복잡하고 경우의 수가 훨씬 많기 때문에 알파고가 이기려면 수년의 시간이 더 필요할 것으로 예상했었다고 밝혔다. AI 기업 센션...

2016.03.15

IT리더에게 듣는다 | "급변하는 시대, 빅뱅방식보단 점진적 고도화로" NH투자증권 박선무 상무

한국IDG의 미래 IT환경 준비 현황 조사에는 231명의 국내 기업 IT담당자들이 참여했으며 이 결과를 토대로 <CIO Korea>는 기업 IT를 총괄하는 CIO들을 만나 심층 인터뷰를 진행했다. <CIO Korea>는 NH투자증권의 박선무 상무 인터뷰를 시작으로 ‘미래를 준비하는 IT리더’ 인터뷰 시리즈를 연재할 예정이다. <편집자 주> “(구)우리투자증권과 (구)NH농협증권 시스템 통합 이후 새로운 땅(H/W)을 사서 거기에 새로운 건물(S/W)을 짓는 식의 빅뱅방식의 차세대시스템 구축은 당사의 현재 상황에 적합하지 않다고 생각했습니다. 거기에는 2가지 이유가 있는데, 첫째로 현재 운영되고 있는 기존 업무시스템이 구조적인 개선 요구가 없다는 것이고, 둘째로 워낙 빠르게 업무와 기술 환경의 변화가 일어나고 있다는 것이 그 이유입니다. 따라서, 당사는 전략적으로 단위시스템 별 점진적 고도화 방식으로 가는 것을 선택하였습니다.” 2014년 우리투자증권과 합병하면서 IT통합을 이끌었던 NH투자증권 박선무 상무는 올해 주문시스템부터 고도화할 계획이라고 밝혔다. 박 상무는 점진적인 고도화 방식을 현재 살고 있는 집에서 각 방 별로 리모델링 하는 것에 비유해 설명했다. 이어서 박 상무는 “안방이라고 하는 주문시스템을 고도화하는 작업부터 시작해 점진적인 형태로 수정ㆍ보완 한다는 의미”라며 “그때 그때 주거자의 요구에 맞춰 다소 급하게 들여왔던 중복된 기능의 가구나 소품, 욕실 등을 방의 크기나 기본 구조는 그대로 두고, 단위 업무별, 기능별 표준화라는 정리정돈으로 유연성을 확보하겠다는 것이다”고 전했다. 이어서 그 바탕에는 컴포넌트 기반 개발(CBD)이라는 개념을 넣어 부품화하는 작업을 진행하고 있다고 덧붙였다. 모듈 형태로 업무 및 기능을 분리할 경우 ‘단위업무 및 단위기능의 범위를 어디까지로 볼 것인가&rsq...

CIO 모듈화 점진적 개선 빅뱅방식 박선무 NH농협증권 NH투자증권 이세돌 바둑 알파고 딥러닝 예측 증권 우리투자증권 통합 M&A 미래 변화

2016.03.14

한국IDG의 미래 IT환경 준비 현황 조사에는 231명의 국내 기업 IT담당자들이 참여했으며 이 결과를 토대로 <CIO Korea>는 기업 IT를 총괄하는 CIO들을 만나 심층 인터뷰를 진행했다. <CIO Korea>는 NH투자증권의 박선무 상무 인터뷰를 시작으로 ‘미래를 준비하는 IT리더’ 인터뷰 시리즈를 연재할 예정이다. <편집자 주> “(구)우리투자증권과 (구)NH농협증권 시스템 통합 이후 새로운 땅(H/W)을 사서 거기에 새로운 건물(S/W)을 짓는 식의 빅뱅방식의 차세대시스템 구축은 당사의 현재 상황에 적합하지 않다고 생각했습니다. 거기에는 2가지 이유가 있는데, 첫째로 현재 운영되고 있는 기존 업무시스템이 구조적인 개선 요구가 없다는 것이고, 둘째로 워낙 빠르게 업무와 기술 환경의 변화가 일어나고 있다는 것이 그 이유입니다. 따라서, 당사는 전략적으로 단위시스템 별 점진적 고도화 방식으로 가는 것을 선택하였습니다.” 2014년 우리투자증권과 합병하면서 IT통합을 이끌었던 NH투자증권 박선무 상무는 올해 주문시스템부터 고도화할 계획이라고 밝혔다. 박 상무는 점진적인 고도화 방식을 현재 살고 있는 집에서 각 방 별로 리모델링 하는 것에 비유해 설명했다. 이어서 박 상무는 “안방이라고 하는 주문시스템을 고도화하는 작업부터 시작해 점진적인 형태로 수정ㆍ보완 한다는 의미”라며 “그때 그때 주거자의 요구에 맞춰 다소 급하게 들여왔던 중복된 기능의 가구나 소품, 욕실 등을 방의 크기나 기본 구조는 그대로 두고, 단위 업무별, 기능별 표준화라는 정리정돈으로 유연성을 확보하겠다는 것이다”고 전했다. 이어서 그 바탕에는 컴포넌트 기반 개발(CBD)이라는 개념을 넣어 부품화하는 작업을 진행하고 있다고 덧붙였다. 모듈 형태로 업무 및 기능을 분리할 경우 ‘단위업무 및 단위기능의 범위를 어디까지로 볼 것인가&rsq...

2016.03.14

구글 알파고, 이세돌 9단에 1차전 승리

구글 딥마인드(DeepMind) 알파고(AlpahGO)가 인공지능의 역사를 새로 썼다. 이 인공지능 시스템은 9일 열린 1차전에서 이세돌 9단에 186수 만에 불계승을 기록했다. 이로써 1997년 IBM 딥 블루가 개리 카스파로프에 승리하고 2011년 IBM 왓슨이 제퍼리 퀴즈 쇼에서 우승한 이후 인공지능 분야에서 또 하나의 이정표가 만들어졌다. 한편 이번 대국은 온라인으로 생중계돼 큰 관심을 끌었으며 관전한 많은 이들이 인공지능에 지배받을 암울한 미래에 대한 농담을 던졌다. 유튜브를 통해 경기를 관전한 한 네티즌은 "세계를 구해줘 이세돌"이라는 글을 남겼으며 다른 네티즌은 경기 직전 "인류 멸망까지 10분 남았다"라고 썼다. 알파고는 지난 10월 유럽 바둑 챔피언 판 후이에 5대 0으로 승리한 바 있으며, 이에 고무된 구글 딥마인드 연구진은 이세돌 9단에서 도전장을 던졌다. 5연전의 승자는 100만 달러를 획득하게 된다. 딥마인드 연구진은 승리할 경우 상금을 기부할 것이라고 밝혔다. 이번 이벤트 해설자이자 전문 바둑 기사인 마이클 레드몬드는 알파고가 이세돌 기사와의 대국에서 대단히 공격적이었다고 평가했다. 그는 작년 10월의 경기에서는 알파고가 수비적이었던 점을 언급하며 알파고 프로그램이 그 동안 무척 강력해진 것으로 보인다고 평가했다. 2,500년 전 창안된 것으로 알려진 바둑은 특유의 복잡성으로 인해 그간 AI 시스템이 넘볼 수 없는 영역이었던 바 있다. 구글 연구진은 "방대한 검색 영역과 위치 및 입지 평가 시스템이 까다롭기 때문"이라고 설명했다. 구글 딥마인드 CEO이자 공동설립자 데미스 하사비스는 바둑이 치밀한 계산보다는 직관과 밀접한 게임이기에 컴퓨터가 제대로 플레이하기 어려운 게임이라고 설명했다. 딥마인드는 영국 출신의 AI 기업으로 2014년 구글에 인수됐다. 구글 딥마인드는 알파고의 검색 알고리즘이 IBM 딥블루보다 좀더 인간에 가깝다고 주장하고...

AI 인공지능 알파고 바둑 이세돌

2016.03.09

구글 딥마인드(DeepMind) 알파고(AlpahGO)가 인공지능의 역사를 새로 썼다. 이 인공지능 시스템은 9일 열린 1차전에서 이세돌 9단에 186수 만에 불계승을 기록했다. 이로써 1997년 IBM 딥 블루가 개리 카스파로프에 승리하고 2011년 IBM 왓슨이 제퍼리 퀴즈 쇼에서 우승한 이후 인공지능 분야에서 또 하나의 이정표가 만들어졌다. 한편 이번 대국은 온라인으로 생중계돼 큰 관심을 끌었으며 관전한 많은 이들이 인공지능에 지배받을 암울한 미래에 대한 농담을 던졌다. 유튜브를 통해 경기를 관전한 한 네티즌은 "세계를 구해줘 이세돌"이라는 글을 남겼으며 다른 네티즌은 경기 직전 "인류 멸망까지 10분 남았다"라고 썼다. 알파고는 지난 10월 유럽 바둑 챔피언 판 후이에 5대 0으로 승리한 바 있으며, 이에 고무된 구글 딥마인드 연구진은 이세돌 9단에서 도전장을 던졌다. 5연전의 승자는 100만 달러를 획득하게 된다. 딥마인드 연구진은 승리할 경우 상금을 기부할 것이라고 밝혔다. 이번 이벤트 해설자이자 전문 바둑 기사인 마이클 레드몬드는 알파고가 이세돌 기사와의 대국에서 대단히 공격적이었다고 평가했다. 그는 작년 10월의 경기에서는 알파고가 수비적이었던 점을 언급하며 알파고 프로그램이 그 동안 무척 강력해진 것으로 보인다고 평가했다. 2,500년 전 창안된 것으로 알려진 바둑은 특유의 복잡성으로 인해 그간 AI 시스템이 넘볼 수 없는 영역이었던 바 있다. 구글 연구진은 "방대한 검색 영역과 위치 및 입지 평가 시스템이 까다롭기 때문"이라고 설명했다. 구글 딥마인드 CEO이자 공동설립자 데미스 하사비스는 바둑이 치밀한 계산보다는 직관과 밀접한 게임이기에 컴퓨터가 제대로 플레이하기 어려운 게임이라고 설명했다. 딥마인드는 영국 출신의 AI 기업으로 2014년 구글에 인수됐다. 구글 딥마인드는 알파고의 검색 알고리즘이 IBM 딥블루보다 좀더 인간에 가깝다고 주장하고...

2016.03.09

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