머신러닝에 대한 글들을 읽으면 좀 오싹하기도 한데요, 왜냐면 머신러닝이 문제해결을 하는 도구로 쓰이지만 정확히 어떻게 문제를 해결하는지에 대해서는 정확하게 알려지지 않았기때문입니다. 오늘날의 '머신러닝 알고리즘'은 인공 지능의 한 형태로 간주되어지고 있지만, '예측 알고리즘'쯤으로 이해한다면 더 이해가 쉬울것같네요. 예를 들면, 어떤 고객이 높은 평가를 한

AI에 관심있으신 분들이라면 Tech뉴스를 접하면서 AI가 인간의 대체하고 언젠가 AI로부터 점령당하는 때가 멀지 않을거라는 무시무시한 기사를 꽤나 접하셨을텐데요, 하지만 이제 우리 주변에서 AI는 빼놓을 수 없는 단어가 되었습니다. 예를 들어, 요즘 출시되는 최신 휴대폰을 보면 'AI기반'이라는 단어를 빼놓을 수 없죠. 그렇다면 AI기반으로한 휴대폰은 정확히

미국의 한 연구에 따르면, 우울증의 징후가 될 수있는 "언어적 적신호"를 찾아내기위해 Facebook 포스팅을 훑어보도록 훈련된 인공 지능(AI) 프로그램이 일반 건강전문 서비스보다 최대 3개월 가량 빨리 우울증 증상을 찾아낼 수 있다고 합니다. 초기 테스트에서 러닝 머신 알고리즘은 우울증을 확인하는데 사용되는 기존 스크리닝 설문지와 함께

Thread는 인공 지능(AI)을 사용하여 고객에게 옷을 추천해주는 서비스를 제공하는 패션 E-커머스회사인데요. 현재 런던을 기반으로 하고있으며 최근 H&M이 주최하의 투자 경진대회에서 1,700만 파운드(약 한화로 252억)를 모금하는데 성공하였습니다. Thread의비지니스 모델에서는 고객의 패션취향을 휴먼 스타일리스트와 AI의 조합을 내세우고 있습니다.

일반 어린아이에게 여러모양의 도형들이 담긴 사진을 제시하여 크고 빨간 서클을 찾으라고 한다면, 보통은 다음과 같은 사고 과정을 거치게됩니다. 첫번째로, 도형들 중 큰 것에 해당하는 것을 찾아냅니다. 그리고 붉은색인것으로 선택지를 좁혀니갑니다. 마지막으로 그 중 원형인것을 고르면서 답을 찾아냅니다. 이처럼 우리는 이성적인 사고를 통해 세상을 해석하는법을 배웁니다.

AI는 헬스케어와 같은 분야에서 큰 변화를 야기할것으로 기대되지만, AI가 웃짤을 만든다면 사람들이 큰 기대를 할까요? 스탠포드 대학의 학생들은 'AI 유머'라는 새로운 분야를 개척해기로 했습니다. 이들은 현대 유머의 미묘한 차이를 가르치기 위해 400,000개가 넘는 짤을 뉴럴 네트워크에 입력하였고, 이를 바탕으로 AI는 여러가지 결과를 도출하는데 성공하였습니다.

이번 포스팅에서는 Amadeus Code라는 흥미로운 프로젝트를 소개해볼까합니다. 인공지능을 기반으로한 이 시스템은 현재까지 히트를 친 뮤지컬의 데이터를 사용하여 즉석에서 완전히 새로운 곡을 만드는 것입니다.현재 iTunes에서 이 앱을 찾아보실 수 있지만 아직 제대로 작동하기엔 좀 시간이 걸릴것 같네요. 일단 기능적으로는 단 몇분 안에 노래 초안을 만들어내며

MIT Media Lab의 연구진들은 인간이 '감정'을 해석해내는것을 컴퓨터가 좀 더 자연스럽게 인간의 감정을 이해할 수있는 머신러닝 모델을 개발했습니다. "감성 컴퓨팅(Affective Comuting)"이라는 분야에서는, 얼굴 표정을 분석하고 인간의 감정을 해석한 후 이에 반응하도록하는 로봇과 컴퓨터가 개발되고 있습니다. 예를 들어, 개개인의

삶의 질 뇌 혈관종이 있는 환자 혹은 척추 악성 종양을 진단받은 환자들은 보통 5년을 넘기기 어렵습니다. 그리고 그 남은 5년의 시간은 고통스럽게 보내야할겁니다. 그리고 보통 의사들은 종양의 커지는것을 방지하기위해서 방사선 치료와 약물처방을 내리지만 종양을 컨트롤 할 수 있는 반면, 환자가 쇠약해지는 부작용을 낳고있습니다. 이런 부분에서 MIT Media Lab의

이제 온라인 쇼핑이나 리테일 소매점은 AI의 타겟층이 되었습니다. 호주에 있는 메이저급 레테일 회사들은 AI를 도입이 가져올 시너지효과를 기대하며 AI 및 머신러닝 관리자 및 데이터 사이언스팀 멤버를 모집하고 있습니다. 그 중 Woolworths 사업부 WooliesX는 기술, 고객 디지털 경험, 전자 상거래, 금융 서비스 및 디지털 고객 경험 등 다양한 팀을

AI 분야 경쟁은 전세계적으로 시간이 지나면 지날수록 치열해지고 있는데요, 이미 구글, 마이크로 소프트, 애플과 같은 테크기반 회사들은 전반에 영역에 AI를 통합하는 시도를 하고있습니다. AI기술력에 있어 국가적인 순위를 매기자면 단연 현재 1위는 미국과 그리고 그 뒤를 바짝 쫓아오는 중국이 2위가 되겠습니다. 두말할 필요도없이 미국과 중국은 가장 활발한 움직임을

Obvious Art 요즘에야 말로 AI가 끊임없이 다양한 영역에서 새로운 행보를 보여주고 있습니다. 하지만 AI영역과 실제로 연관이 없는 분들은 새로운 행보들이 그닥 와닿지 않을 수 있습니다. 보통 AI가 대중의 마음을 사로잡는건 부분적인 기계의 면모를 보여줄때가 아닌가 싶은데요. 즉, 체스 챔피언쉽의 프로선수 Garry Kasparov가 AI Deep Blue에게

딥페이크(Deepfakes)의 Face-Sawpping에 관해 이미 다른 포스팅에서 다뤘는데요. 이번 포스팅에선 자신의 기본 움직임에 대한 정보를 제공했을때, 몸치가 어떻게 화려한 무용수가 될 수 있는지에대한 영상을 들고왔습니다. 기본적으로 AI를 사용하여 다른 사람의 춤 동작을 읽고 대상의 몸체에 그 동작을 붙여넣기를 하는것 입니다. 이 실험은 UC Berkley의

AI 큐브 [이미지 출처 : STAN SCHROEDER/MASHABLE] 이미 스마트 스피커들을 타사에서 출시해놓은 상황에서 이번에는 화웨이가 AI 스피커에 도전장을 내밀었습니다. 최근 베를린에서 열리는 IFA 전시회에서 화웨이는 'AI Cube'를 발표하였는데요, AI Cube의 특징은 무엇일까요? AI 큐브는 4G 라우터가 탑재된 Alexa 기반의 스마트

버추얼 어시스턴트 (Virtual assistant)의 예를 들면 대표적으로 Alexa 와 Siri를 떠올릴 수 있는데요, 이 밖에도 이를 주제로한 영화 Her의 Samantha나, Blade Runner 2049의 Joi도 있습니다. 여기서 하나의 공통점을 찾아보면 대부분의 가상비서들은 여성으로 이미지를 구현하고 있습니다. 남성 가상비서도 볼 수 있지만 (아이언맨의

비즈니스와 소비자 영역에서 느껴질 수 있듯이 인공지능은 이미 사회를 서서히 변화시키고 있습니다. Alexa, 자율 차량 및 인공 지능 구동 공급망과 같은 사례는 인공 지능이 머나먼 미래뿐만 아니라 곧 다가올 가까운 미래에 어떤 모습으로 우리에게 다가올지를 보여주는 예고편과 같습니다. 하지만 지금 당장의 AI의 현실을 진단해본다면, 혹자들이 AI가 과대평가된것이

최근에 Microsoft는 중국어 전용 AI인 XiaoIce 챗봇에게 사진 및 이미지를 보고 시르 짓는 법을 가르쳤습니다. 당연히 인간이 시를 짓는 것처럼 사물에서 오는 영감을 받아 시가 만들어지는 것은 아니지만, 인간의 행동양식을 따라하는 것이기 때문에 흥미로운 과정이라고 생각합니다. 당연히 시를 쓰는 최초의 AI는 아니지만 '이미지에서 영감을 얻은 중국어시를

LEVERTON : 서류 관리 서비스 (신기하게도 KBS에게 인터뷰를 요청을 받았네요.) 2012년에 시작된 베를린의 LEVERTON은 AI기반 기업 문서용 데이터 추출 도구를 개발하기 위해 1,800만 달러 펀딩을 받았는데요,광학 문자 인식(OCR : Optical Character Recognition) 알고리즘은 부동산 문서, 금융 문서, 고용 계약 및

지난 포스팅에선 독일이 EU에서 가장 큰 경제(명목 GDP 기준)를 영위하고있는데 반해, AI 분야에 있어서 눈에 띄는 성과를 내지 못하고 있습니다. 오히려 영국과 프랑스가 이 분야에 큰 욕심을 내고 있는것을 알 수 있죠. 하지만 그렇다고 해서 독일 AI분야에서 아무런 성과가 없다는 의미는 아닙니다. 이번 포스팅에서는 독일내 최고의 AI 플레이어 TOP 10을

이제는 인공 지능(AI)과 머신러닝(ML)에 대해 어떤 입장을 취하는지에 대해 그렇게 중요하지 않습니다. 왜냐면 이미 AI의 중요성은 전 세계적으로 확산되었기때문이죠. 이번 블로그에서는 AI 분야에서 리더십을 쟁취하기위한 세계적인 경쟁에 대해 이야기해보고자합니다. AI에 대한 주제에 있어서 여러 사상가들과 리더의 어떻게 보면 공상과학적인(?) 어필과 실험적인