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..
딥러닝 등을 활용한 이미지 인식 기술은 현재 폐 질환, 유방암 등의 질병 진단에 많이 적용되고 있습니다. 폐의 단층 촬영 이미지에서 이미지 인식 기술을 이용해 폐암을 진단하는 Vuno의 인공지능 서비스 스타트업 Recursion Pharmaceuticals(이하 Recursion)에서는 비슷하지만 조금 색다른 시도를 하고 있습니다. Recursion에서는 아직 치료법이 없는 희귀병을 위한 새로운 치료법을 찾는 데에 이미지 인식 기술을 적용해보고 있습니다. CEO이자 공동 창업자인 Chris Gibson은 “로보틱스와 머신 비전 기술을 합쳐 우리는 소수의 인력만으로도 수백 개의 질병에 대한 치료법 탐색 작업을 자동화할 수 있습니다.”라고 설명합니다. Recursion는 이미지 인식 기술을 신약 개발에서 진..
최근 들어 자율주행 소식이 눈에 띄게 잦아졌습니다. 아직 연초라 이런 자율주행 유행이 올해 계속 이어질지는 두고봐야겠지만, 선별적으로 소식을 전하는 저희 블로그 특성 상 자율주행 소식을 따로 다뤄주지 않으면 독자 분들이 놓치게 되는 소식이 많을 것 같다는 생각이 들었습니다. 그래서 앞으로 자율주행 소식들을 모아 정기적으로 요약해 전해드릴 계획입니다. 1. 먼저 대부분 자율주행 자동차에서 핵심부품으로 사용하는 라이더(Lidar)를 준 독점적으로 제공하고 있는 기업 Velodyne에서 라이더 메가팩토리를 건설한다고 합니다. 캘리포니아의 산 호세에 건설될 이 공장이 완공되면 일년에 라이더를 100만대씩 생산할 수 있으며, 이는 Velodyne의 라이더 가격을 현재 1억원 정도에서 4000만원 정도로 크게 낮출..
우리가 어떤 글을 읽었고, 어떤 글에 '좋아요'를 눌렀고 하는 것들이 IT회사 데이터베이스에 저장되고 결국 해당 기업들은 이러한 정보를 바탕으로 상품 추천 모델, 광고 추천 모델 등을 만들고는 합니다. 실제로 여러분들이 가끔씩 추천 받는 상품이나 게시글 들은 결코 무작위로 발생하는 일은 아닙니다. 사실 이러한 것이 광고 영역이나, 게시물 추천 등의 영역에서만 쓰인다면 개인이 선택적으로 해당 옵션을 끌수도 있습니다. 그런데 만약에 문화계 블랙리스트처럼 “이 사람은 어떤 정치인을 지지하는 사람이다.", "이 사람은 어떤 정책을 싫어하는 사람이다” 등으로 디지털 흔적 정보를 가지고 사람들의 정보를 모으기 시작하고 명단에 등록하면 어떻게 될까요? 미국의 새로운 대통령, 도날드 트럼프 그런 위험한 일이 일어날 수..
중국 최대의 인터넷 검색엔진으로 유명한 바이두(百度)의 바이두 연구소에서 증강현실(AR) 연구소 설립을 발표했습니다. 바이두의 연구기관 중 빅데이터 연구소, 실리콘 밸리 인공지능(AI) 연구소, 딥러닝 연구소에 이은 네 번째 연구기관입니다. 지난해 9월 바이두는 AI와 AR 분야에 투자하기 위해 2억 달러의 벤처 펀드 조성을 발표한 바 있습니다. 바이두는 연구소 설립에 앞서 지난 해 8월에 AR 플랫폼인 'DuSee'를 발표했습니다. DuSee가 발표된 이후 L'Oreal, Lancôme, Mercedes-Benz 등의 기업들과 합작 프로젝트를 진행하기도 했습니다. 이미 바이두는 자사의 검색 앱 내에 AR 경험을 할 수 있는 여러 기능들을 지원하고 있습니다. 사용자가 특정 검색어를 입력하게 되면 키워드에..
할리우드 업계는 공학이나 과학의 여러가지 이슈에 많은 관심을 보이는데요, 하지만 대부분은 어떻게 더 재미있는 공상 과학 픽션 시나리오를 쓸지에 대한 고민으로 그 관심의 범위가 그치곤 합니다. 특히 인공지능이 최근 크게 발전하면서 이에 대한 업계의 관심도 더욱 높아졌지만, 주로 실용적인 문제보다는 영화에 어떤 철학적 메시지를 담을지와 같은 추상적인 논의에만 집중했습니다. 완성된 인공지능에 대한 철학적 메세지를 전달하는 영화 엑스 마키나 최근 Come Swim 이라는 단편 영화로 감독으로 데뷔한 배우 크리스틴 스튜어트가 이 관행을 깼습니다. 영화 트와일라잇의 여주인공으로도 잘 알려진 크리스틴 스튜어트는 자신의 영화에 직접 딥러닝을 이용한 Style Transfer 기법을 적용하고, 이에 관해 머신러닝 논문을..
벤처 캐피탈리스트 Albert Wenger는 그동안 Etsy나 Tumblr 등의 초기 투자자로 활동하면서 웹 비즈니스 투자에서 뛰어난 수완을 올렸습니다. 하지만 그가 현재 파트너로 있는 Union Square Ventures(이하 USV)에서는 이제 투자를 할 때, 기존 웹의 형태를 바꾸려는 기업들을 위주로 투자할 것이라고 합니다. 지금 우리는 아마존, 구글, 페이스북 등의 플레이어들이 웹 상에서 확실히 자리잡고 시장을 독점하는 시대에 살고 있습니다. 이 기업들은 이제 웹상의 대부분의 데이터를 독점한 상태여서 새로운 플레이어가 이 사이에 끼어들기란 매우 어려운 일입니다. Wenger는 더 장기적이고 개방된 형태의 혁신을 하기 위해서는 이렇게 기존의 웹과는 다른 새로운 인프라가 필요하다고 생각했습니다. (..
이미 구글부터 시작하여 테슬라, 우버 등 다양한 회사에서 자율주행 자동차를 만들어 나가고 있습니다. 그 중 몇몇 자동차들은 이미 실제 도로에서 시험주행을 계속 해 나가는 중입니다. 닛산이 이제서야 이 자율주행 자동차 시장에 뛰어든다는 것은 많이 늦은 감이 있지만, 그만큼 획기적인 자동차 주행 시스템을 가지고 이번 CES2017에서 발표를 진행했습니다. 완전히 자율주행이라고 볼 수 없지만, 나사의 기술과 협력하여 더욱 나은 주행 시스템을 만들기 위해 노력 중입니다. 사실 닛산이 개발하려고 하는 것은 완전한 자율주행 자동차가 아닙니다. 그러나 운전자가 없는 무인 자동차의 실현에 가장 빨리 도달할 수 있는 방법은 완전한 자율주행 말고도 다른 방법이 있습니다. 바로 무인 자동차들을 위한 관제실을 설치하는 것입니..
사람들이 지갑 대신 휴대폰을 꺼내는 시대가 오고 있습니다. 최근 중국에 다녀온 필자는 사람들이 슈퍼마켓, 식당, 택시, 고속도로 톨게이트까지 모바일 결제를 하는 것을 보고 신선한 충격을 받았습니다. 모바일 결제서비스는 이미 중국인들의 일상 속에 녹아들어 있었습니다. 한국에서도 네이버페이, 삼성페이, 카카오페이 등의 모바일 결제서비스가 최근 급성장하고 있습니다. 모바일 결제서비스가 성장하게 된 이유는 간단합니다. 빠르고, 편리하여 '귀찮음'을 해결해주기 때문입니다. 위 사진처럼 카드나 현금 대신 QR코드를 내밀고, 점원이 이를 스캔하면 끝입니다. 반대로, 가게의 QR코드를 고객이 스캔하여 지불하는 방법도 있습니다. QR코드 스캐너를 구비하지 않은 노점상이나 택시에서 주로 활용되는 방법입니다. 노점상에서 결..
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