2017년 1월 12일. 차원이 다른 구글 번역기의 도래 (6)

구글이 인간의 신경망을 본뜬 딥러닝을 적용해 지금까지 우리가 알던 번역기와는 차원이 다른 인공지능 번역기를 선보였습니다. 지난달 14일 새로운 구글 번역기를 집중적으로 분석한 뉴욕타임스의 기사 “The Great A.I. Awakening”을 소개합니다. 5부 보기 —– 3. 딥러닝 자세히 알아보기 최고경영자 순다 피차이가 구글이 앞으로 “인공지능 중심 기업”으로 거듭날 것이라고 말했을 때 이는 단지 사업 전략에 관한 전망이 아니었다. 피차이는 오랫동안 실현 불가능한 것으로 여겨지던 아이디어에 구글의 미래를 걸겠다고 선언했던 것이다. 구글은 실제로 가용 → 더 보기

2017년 1월 11일. 차원이 다른 구글 번역기의 도래 (5)

구글이 인간의 신경망을 본뜬 딥러닝을 적용해 지금까지 우리가 알던 번역기와는 차원이 다른 인공지능 번역기를 선보였습니다. 지난달 14일 새로운 구글 번역기를 집중적으로 분석한 뉴욕타임스의 기사 “The Great A.I. Awakening”을 소개합니다. 4부 보기 —– 2. 대단한 인턴 구글 브레인은 본격적으로 팀을 꾸린 지 일 년이 채 되지 않아 가시적인 성과를 내기 시작했다. 제프 딘의 말에 따르면 한 살배기의 능력을 지닌 기계는 놀라운 성과를 연이어 가져왔다. 음성인식 기술을 담당하는 팀에서 기존의 음성인식 시스템의 → 더 보기

2017년 1월 9일. 차원이 다른 구글 번역기의 도래 (4)

구글이 인간의 신경망을 본뜬 딥러닝을 적용해 지금까지 우리가 알던 번역기와는 차원이 다른 인공지능 번역기를 선보였습니다. 지난달 14일 새로운 구글 번역기를 집중적으로 분석한 뉴욕타임스의 기사 “The Great A.I. Awakening”을 소개합니다. 3부 보기   1부: 학습하는 기계 1. 뇌의 탄생 직함은 선임 연구원이지만, 제프 딘(Jeff Dean)은 사실상 구글 브레인 팀을 이끄는 팀장이나 다름없다. 에너지 효율적인, 근육질 몸매의 딘은 길쭉한 얼굴에 두 눈은 깊다. 어린이용 자동차 경주에 모든 걸 쏟아붓듯 성실한 열정을 지닌 → 더 보기

2017년 1월 9일. 차원이 다른 구글 번역기의 도래 (3)

옮긴이: 구글이 인간의 신경망을 본뜬 딥러닝을 적용해 지금까지 우리가 알던 번역기와는 차원이 다른 인공지능 번역기를 선보였습니다. 지난달 14일 새로운 구글 번역기를 집중적으로 분석한 뉴욕타임스의 기사 “The Great A.I. Awakening”을 소개합니다. 2부 보기   —– 이미 인공지능을 탑재한 서비스는 우리 삶 곳곳에 자리를 잡았다. 애플의 시리(Siri), 페이스북의 M, 아마존의 에코(Echo) 모두 머신러닝이 없었다면 태어날 수 없던 서비스들이다. 머신러닝을 활용한 각 기업의 야심 찬 목표는 소비자의 취향, 성향을 파악하는 데 그치지 않는다. → 더 보기

2017년 1월 3일. 차원이 다른 구글 번역기의 도래 (2)

옮긴이: 구글이 인간의 신경망을 본뜬 딥러닝을 적용해 지금까지 우리가 알던 번역기와는 차원이 다른 인공지능 번역기를 선보였습니다. 지난달 14일 새로운 구글 번역기를 집중적으로 분석한 뉴욕타임스의 기사 “The Great A.I. Awakening”을 소개합니다. 1부 보기   구글 번역기가 첫선을 보인 건 2006년의 일이다. 이후 구글 번역기는 구글의 주력 서비스 가운데 하나이자 가장 인기 있는 자산으로 자리매김했다. 현재 매달 5억 명이 구글 번역기를 사용하고, 매일 1,400억 개의 단어가 구글 번역기를 통해 다른 나라말로 옮겨진다. → 더 보기

2017년 1월 1일. 차원이 다른 구글 번역기의 도래 (1)

구글의 가장 인기 있는 서비스 가운데 하나인 구글 번역기가 인공지능을 본격적으로 탑재한 뒤 몰라보게 달라졌다. 머신러닝이 컴퓨터와 기술 생태계를 완전히 뒤바꿔놓을 날이 머지 않았다. → 더 보기

2016년 3월 17일. 구글 포토의 인종차별 논란, 기계가 편견을 학습한다?

데이터에 기반한 컴퓨터 알고리즘은 우리 생활을 편리하게 해주지만, 우리가 갖고 있는 편견을 그대로 반영하고 나아가 강화시키기도 합니다. → 더 보기