구글을 비롯한 전문가들은 인공지능 소프트웨어가 기존 AI 전문가들이 하던 일의 일부를 대신할 수 있을 것이라고 생각합니다. 출처: Shutterstock/iurii 인공지능의 발전은 사람들이 트럭 운전같은 직업을 인공지능에게 빼앗길 수도 있다는 걱정을 하게 만들었습니다. 하지만 이보다 더 나아가, 최근 주요 연구자들은 인공지능이 자신들에게도 가장 까다로운 부분 중 하나인 '인공지능 소프트웨어 설계'를 학습할 수 있다는 것을 밝혀내고 있습니다. 구글 브레인 인공지능 연구그룹의 연구자들은 머신러닝 시스템이 소프트웨어의 성능을 측정하는 데 사용되는 소프트웨어를 설계하게 하는 시도를 했습니다. 이 인공지능 시스템이 설계한 소프트웨어는 사람이 설계한 기존 소프트웨어의 성능을 뛰어넘었다고 합니다. 구글 브레인. 출..
인공지능 기술은 딥러닝의 등장과 함께 크게 발달하기 시작했습니다. 이 덕분에 최근에는 음성인식, 이미지 인식 등 다양한 분야에서 딥러닝이 사용되고 있습니다. 하지만 이런 딥러닝 알고리즘들은 댑부분 많은 양의 연산을 필요로 합니다. 특히 이미지 인식에서 많이 사용되고 있는 Convolutional Neural Network (CNN)의 경우, 수많은 행렬 곱셈의 반복으로 이루어져 있습니다. 각각의 계산 자체는 단순하지만, 이를 수많이 반복하기 때문에 전체 연산량이 매우 커지게 됩니다. 이런 연산량은 딥러닝이 작은 연산 능력을 가지고 있는 휴대폰, 임베디드 센서, 카메라 등에 적용되는 것을 막고 있습니다. 만약 이런 연산량이 줄어들 수 있다면 슈퍼컴퓨터 및 수많은 GPU에서 벗어나 작은 디바이스에도 인공지능..
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