"인공지능" 주제의 글
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2017년 8월 25일. 문서를 요약하는 인공지능
트위터나 페이스북에서 공유되는 기사, 혹은 업무에 필요한 문서를 모두 읽는 것은 무척 어려운 일입니다. 정보의 홍수 현상이 점점 더 심해지고 있는 요즘, 이 문제를 해결해줄 것은 인공지능밖에 없을 것 같다는 생각이 듭니다. 어쩌면 언젠가는, 컴퓨터가 모든 기사나 논문을 요약해주는 것이 당연해질지도 모르지요. 세일즈포스 연구진이 개발한 한 알고리듬은 컴퓨터가 문서를 요약하는 세상이 올 수도 있다는 사실을 분명히 보여줍니다. 이 알고리듬은 몇 가지 기계학습 방법을 이용해 긴 글을 놀라울 정도로 논리적이고 정확하게 요약합니다. 더 보기 -
2017년 8월 18일. 오늘날 인공지능 연구가 가진 문제와 이를 해결하는 방법
최근 인공지능은 엄청난 주목을 받고 있지만, 실제로는 앞으로 해결해야 할 문제가 훨씬 더 많이 남아 있습니다. 물론 최근 인공지능이 체스에서 바둑, “제오파디” 퀴즈쇼, 포커 등 몇 개의 게임에서 인간을 이겼지만, 현실 세계에서는 그런 모습을 보이지 못하고 있습니다. 로봇은 문을 열다 넘어지기도 하고, 자율주행 자동차는 아직 수시로 사람의 손이 필요하며, 대학생은 고사하고 6학년 수준으로 글을 읽고 이해하지도 못하고 있습니다. 지성의 한 특징인 스스로 교육하는 것은 아직 상상 속에서만 가능한 일입니다. 인공 더 보기 -
2017년 6월 30일. 기계와 인간이 협력하는 미래
지난달 인류는 다시 한번 기계와의 대결에서 패했습니다. 추상적인 전략을 이용하는 보드게임인 바둑에서 구글의 알파고는 세계 1인자를 물리쳤습니다. 바둑은 극히 복잡한 게임으로 이번 승리는 다시 한번 기계학습 기술의 우수성을 보여주었습니다. 하지만 크게 눈에 띄지 않은, 그러나 어쩌면 더 중요한 사실이 하나 있습니다. 바로 같은 기간 동안 이루어진, 일류 바둑기사들이 알파고와 팀을 이루어 대결을 펼친 일입니다. 이들은 알파고의 기보를 보며 새로운 전략을 배웠고 알파고를 통해 새로운 자신감을 얻게 되었다고 말합니다. 이 사실은 더 보기 -
2017년 6월 19일. 팀 쿡의 MIT 졸업식 축사
* 애플 CEO 팀 쿡이 지난 9일 M.I.T. 졸업식에서 축사를 했습니다. 몇몇 국내 언론에서 팀 쿡의 발언을 발췌했는데, 전문을 번역해 소개합니다. —– M.I.T. 여러분 안녕하세요! 감사합니다. 먼저 2017년 졸업생들에게 축하 인사를 전합니다. 특히 밀라드 이사회 의장님과 라이프 총장님, 여러 교수님과 이사님들, 그리고 (졸업 50주년을 맞아 특별히 오늘 졸업식을 빛내주신) 1967년 졸업생 여러분께도 감사드립니다. 오늘처럼 아름답고 소중한 날에 여러분과 가족, 친지 앞에 설 수 있게 된 건 정말 뜻깊은 일이 아닐 더 보기 -
2017년 3월 28일. 차원이 다른 구글 번역기의 발전한 한국어 실력
지난해 말 뉴욕타임스는 딥러닝을 통해 언어를 학습한 인공신경망을 탑재한 구글 번역기가 완전히 새로 태어나는 과정을 소개했습니다. 뉴스페퍼민트는 이 글을 올해 초 12편에 걸쳐 번역, 소개했고, 마지막 번외편에는 해당 기사 전체를 구글 번역기에 넣고 나온 한글 번역문을 실었습니다. 신경망 번역의 놀라운 성과를 다룬 기사였지만, 많은 뉴스페퍼민트 독자분들도 확인하셨듯 영어를 한국어로 옮긴 결과는 신통치 않았습니다. 분명 한글은 한글인데, 한국 사람이 보기에 뜻이 전혀 통하지 않는 표현과 비문투성이였고, 문법상 잘못된 부분도 너무 많았습니다. 더 보기 -
2017년 3월 24일. 스스로 언어를 만들어내 구사하는 인공지능의 출현
와이컴비네이터의 샘 알트만과 테슬라 설립자인 엘론 머스크가 운영하는 인공지능 랩 오픈AI에서 근무하는 이고르 모르다치와 그 동료들은 소프트웨어 봇이 자신의 언어를 만들고 학습하는 세계를 만들어냈습니다. 그 “세계”는 언뜻 보기에 그저 이차원의 커다란 백색 화면일 뿐이며, 그 안에서 움직이는 봇들 역시 빨갛고 파란 원의 형상을 띠고 있습니다. 그러나 여기야말로 봇들이 과제를 수행하기 위해 서로를 도우며 그 과정에서 언어를 만들어내는 장소입니다. 이는 흔히 강화학습(reinforcement learning)이라 불리는 기술에 의한 것으로, 봇이 시행착오를 거듭하며 무엇이 더 보기 -
2017년 2월 20일. 의사, 변호사, 다른 전문직도 자동화 바람에 무사할 수 있을까?
인공지능과 자동화 시대의 도래가 오늘날 대부분 인력을 대체할 것이라 예상하는 사람이 많습니다. 하지만 의사, 변호사, 회계사 등 주류 전문직 종사자들은 언제나 예외였죠. 이들의 일에 필요한 고도의 판단력, 창의력, 동감 능력은 기계가 대체하지 못할 것으로 생각했기 때문입니다. 하지만 전문직 종사자 역시 자동화 바람에 무사하지 못합니다. 이미 전문직 종사자들의 위기는 시작되었습니다. 웹엠디(WebMD)라는 의학/건강 관련 웹사이트의 방문자 수는 미주 전역의 진료 건수보다 높습니다. 온라인 중고 거래 사이트 이베이에서는 매해 60만 건 이상의 분쟁 더 보기 -
2017년 2월 6일. 테슬라 모델S의 사고, 자율주행 자동차의 미래는?
2016년 5월 자율 주행 모드로 달리던 테슬라 모델S가 사고를 일으키며 운전자가 사망하자 자율주행 자동차의 미래 역시 어두워지는 듯했습니다. 그러나 이 사고의 원인을 분석한 미국 연방교통안전위원회(National Transportation Safety Board: NTSB)의 보고서가 출간되자, 오히려 반대 현상이 나타나기 시작했습니다. 더 많은 자동차 제조사와 부품 공급업자들이 자율주행 자동차 개발에 뛰어들겠다고 발표하기 시작한 것이죠. 미국 연방교통안전위원회는 2016년 테슬라 모델S의 사고 원인을 분석한 뒤, 테슬라 모델S의 자율 주행에는 안전 관련 결함이 존재한다 보기 힘들다고 발표했습니다. 또한, 더 보기 -
2017년 1월 30일. 차원이 다른 구글 번역기의 도래 (번외)
지난 한 달간 뉴욕타임스 매거진의 기사 “The Great A.I. Awakening”를 12편에 걸쳐 소개했습니다. 매번 그날 소개한 부분에 해당하는 구글 번역기의 번역을 글 뒷부분에 첨부했는데, 오늘은 구글 브레인이 개발한 신경망 번역기로 옮긴 해당 기사 전문을 따로 소개합니다. 앞서 첨부한 번역기의 번역은 맞춤법이나 띄어쓰기 등을 일부 수정했지만, 오늘 올리는 글은 소제목을 굵은 글씨로 바꾼 것 외에 아무런 수정도 하지 않은 것임을 말씀드립니다. 뉴스페퍼민트의 번역과 비교해보시면서 읽어보시면, 많은 부분이 다른 걸 확인하실 수 있습니다. 위대한 더 보기 -
2017년 1월 30일. 차원이 다른 구글 번역기의 도래 (12)
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 11부 보기 에필로그: 귀신 씌우지 않은 기계 역사상 인공지능에 대한 가장 유명한 비판, 혹은 인공지능의 한계를 드러내려 한 주장을 꼽을 때 빠지지 않고 등장하는 사례가 아마도 인공지능의 번역 능력의 한계를 지적한 실험일 것이다. 중국어방 논쟁(Chinese Room argument)이라 더 보기 -
2017년 1월 30일. 차원이 다른 구글 번역기의 도래 (11)
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 10부 보기 8. 축하 실리콘밸리에서 계절의 변화를 감지할 수 있는 지표는 두 가지다. 먼저 휴게실에 구비된 제철 과일이다. 한여름에는 자두와 살구를 교배한 플루오트가, 가을이 되면 배와 감이 소쿠리를 채운다. 또 다른 지표는 기술의 발전이다. 구글 번역기의 획기적인 더 보기 -
2017년 1월 25일. 차원이 다른 구글 번역기의 도래 (10)
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 9부 보기 7. 이론이 하나의 제품이 되기까지 그때까지만 해도 신경망 번역 프로젝트를 진행하는 사람은 슈스터와 인턴으로 합류했던 우, 첸까지 단 세 명뿐이었다. 하지만 휴즈가 기존의 구글 번역팀을 재편해 신경망 번역 프로젝트를 지원하면서 인력난은 단번에 해결됐다. 매주 수요일 오후 2시, 더 보기