2017년 1월 23일. 차원이 다른 구글 번역기의 도래 (9)

구글이 인간의 신경망을 본뜬 인공신경망에 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. 처음부터 보기 8부 보기   6. 기습 쿽 레의 논문을 보면 신경망 번역은 곧 세상에 선을 보일 것 같았다. 하지만 그가 논문에서 인용한 데이터는 상대적으로 아주 작은 데이터였다. (구글의 관점에서 보면 작다는 뜻이다. 사실 레가 인용한 데이터는 관련 데이터 가운데 가장 → 더 보기

2017년 1월 19일. 차원이 다른 구글 번역기의 도래 (8)

구글이 인간의 신경망을 본뜬 인공신경망에 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. 처음부터 보기 7부 보기   2부: 언어를 구사하는 기계 5. 다음 목표는 언어 구글 브레인은 구글 안에서도 가장 자유로운 분위기를 자랑한다. 브레인 팀원들은 구글 안에서 가장 존경받는 직원들이기도 하다. 현재 브레인의 팀원 수는 꾸준히 늘어나 100명 정도로 늘어났는데, 구글 브레인은 대기업 안에 → 더 보기

2017년 1월 17일. 차원이 다른 구글 번역기의 도래 (7)

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. 6부 보기 —– 4. 고양이 얼굴 인식에 관한 논문 한 살배기 아이가 세상을 배워가는 방식을 기계에 적용해 머신러닝을 훈련한 지 불과 1~2년 만에 구글 브레인은 구글 내 연구지원 부서 x 랩에서 나와 더 큰 연구 기관으로 소속을 옮긴다. (x 랩은 아이디어를 → 더 보기

2017년 1월 13일. 구글이 흑인교회 총기난사범의 증오심을 부추겼다?

2015년 6월, 찰스턴의 흑인 교회에서 총기 난사로 9명을 살해한 딜런 루프(Dylann Roof)가 증오 범죄로 사형을 선고받았습니다. 재판에서 루프는 직접 진술도 하지 않았고, 증인도 세우지 않았습니다. 가장 강렬한 진술은 변호인인 데이비드 브룩으로부터 나왔죠. 검찰이 루프가 폭력적인 백인우월주의자임을 증명하기 위해 애쓰는 가운데, 브룩 변호사는 배심원단에게 22세 청년이 어떻게 지금과 같은 신념을 갖게 되었는지를 고려해달라고 호소했습니다. 브룩은 루프의 범행 동기가 100% 인터넷으로부터 왔다며, 그가 인터넷상의 글과 슬로건, 팩트의 조각조각을 그대로 뇌에 다운받은 것이나 → 더 보기

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