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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

차세대 AI 하드웨어 경쟁 '불꽃'··· IBM, 인텔, 구글, MS 전략 요약

머신러닝 또는 인공지능은 기업 IT의 근간을 재창조하고 경쟁 우위를 유지하도록 해주는 분야로 각광받고 있다. 인텔, 구글, IBM, 마이크로소프트 역시 바로 이 머신러닝/인공지능에 집중적으로 투자하고 있다. 특히 차세대 애플리케이션의 성능을 대폭 개선할 수 있는 하드웨어 설계를 두고 치열한 경쟁을 벌이고 있다. 4대 업체의 머신러닝/인공지능 관련 하드웨어 개발 현황을 정리해 본다. 인텔 세계 최고의 칩 업체인 인텔은 최근 머신러닝 애플리케이션을 대상으로 한 전문 CPU 제품군 나이츠 밀(Knights Mill)을 발표했다. 또한 자사의 CPU와 FPGA 프로세서를 결합할 계획도 있다고 밝혔다. FPGA는 매우 강력한 성능을 자랑하지만, 인텔은 이 기술을 그리 적극적으로 활용하지 않았다. PC 시장이 마치 북극의 얼음처럼 점점 녹아 없어지면서 인텔은 새로운 시장을 물색해 왔다. 서버 제품군 만으로는 부족한 실정. 인텔은 자사의 사업 범위를 머신러닝 기능을 가속화하는 주 프로세서는 물론 보조 프로세서까지 확장했다. 하지만 인텔이 머신러닝을 위한 GPU를 내놓지는 않을 것이다. 인텔의 GPU 관련 개발이 다른 업체와 같은 수준으로 올라온 적은 없었으며, 언제나 CPU 중심의 성능 개선으로 GPU를 이길 수 있다는 전략이었다. 결국 인텔은 다른 업체의 GPU와 손 잡지 않고 CPU만의 환경을 만들 가능성이 크다. 마이크로소프트 자사 애저 클라우드에 머신러닝 가속화 기능을 위한 특수 설계 FPGA를 탑재한 후, 마이크로소프트는 애저 클라우드 내에서 머신러닝용으로 좀 더 강력한 툴을 구현하기 위해 고객들에게 디바이스를 직접 프로그램하도록 했다. 마이크로소프트는 이미 머신러닝/AI 툴을 애저 클라우드 안팎으로 제공하고 있으며, 주요 비영리 AI 연구 프로젝트인 오픈AI도 애저 클라우드를 사용하고 있다. 하지만 지금 마이크로소프트는 클라우드 고객에게 머신러닝용 하드웨어를 제공할 새로운 방법을 고민하고 있다. 어려운 과제이자 가치 있는 과...

구글 나이츠밀 텐서플로우 FPGA 인공지능 AI 마이크로소프트 IBM 인텔 파워AI

2016.11.23

머신러닝 또는 인공지능은 기업 IT의 근간을 재창조하고 경쟁 우위를 유지하도록 해주는 분야로 각광받고 있다. 인텔, 구글, IBM, 마이크로소프트 역시 바로 이 머신러닝/인공지능에 집중적으로 투자하고 있다. 특히 차세대 애플리케이션의 성능을 대폭 개선할 수 있는 하드웨어 설계를 두고 치열한 경쟁을 벌이고 있다. 4대 업체의 머신러닝/인공지능 관련 하드웨어 개발 현황을 정리해 본다. 인텔 세계 최고의 칩 업체인 인텔은 최근 머신러닝 애플리케이션을 대상으로 한 전문 CPU 제품군 나이츠 밀(Knights Mill)을 발표했다. 또한 자사의 CPU와 FPGA 프로세서를 결합할 계획도 있다고 밝혔다. FPGA는 매우 강력한 성능을 자랑하지만, 인텔은 이 기술을 그리 적극적으로 활용하지 않았다. PC 시장이 마치 북극의 얼음처럼 점점 녹아 없어지면서 인텔은 새로운 시장을 물색해 왔다. 서버 제품군 만으로는 부족한 실정. 인텔은 자사의 사업 범위를 머신러닝 기능을 가속화하는 주 프로세서는 물론 보조 프로세서까지 확장했다. 하지만 인텔이 머신러닝을 위한 GPU를 내놓지는 않을 것이다. 인텔의 GPU 관련 개발이 다른 업체와 같은 수준으로 올라온 적은 없었으며, 언제나 CPU 중심의 성능 개선으로 GPU를 이길 수 있다는 전략이었다. 결국 인텔은 다른 업체의 GPU와 손 잡지 않고 CPU만의 환경을 만들 가능성이 크다. 마이크로소프트 자사 애저 클라우드에 머신러닝 가속화 기능을 위한 특수 설계 FPGA를 탑재한 후, 마이크로소프트는 애저 클라우드 내에서 머신러닝용으로 좀 더 강력한 툴을 구현하기 위해 고객들에게 디바이스를 직접 프로그램하도록 했다. 마이크로소프트는 이미 머신러닝/AI 툴을 애저 클라우드 안팎으로 제공하고 있으며, 주요 비영리 AI 연구 프로젝트인 오픈AI도 애저 클라우드를 사용하고 있다. 하지만 지금 마이크로소프트는 클라우드 고객에게 머신러닝용 하드웨어를 제공할 새로운 방법을 고민하고 있다. 어려운 과제이자 가치 있는 과...

2016.11.23

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