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역전파 알고리즘부터 전이학습까지...AI 용어의 모든 것

인공지능(AI)은 이제 많은 이들에게 익숙해진 용어다. 그러나 인공지능의 갈래들인 머신러닝이나 딥러닝이 구체적으로 무엇인지, 인공지능을 구현하는 방법들을 어떤 것들이 있는지는 많은 이들에게 아직 블랙박스처럼 다가오는 것이 현실이다. '로봇의 부상' 저자 마틴 포드가 전 세계적으로 유명한 AI 전문가들과 AI에 대한 다양한 주제로 대담한 내용을 정리한 책 A...

기술이 이끌고 제품은 계속 성장한다...AI 비즈니스 모델의 두 가지 특징

알파고가 이세돌 9단을 꺾은 이후 인공지능(AI)에 대한 기업들의 관심이 커졌지만 구체적으로 AI를 어디에 어떻게 써야 할 지로 넘어가면 모호함이 있는 게 사실이다. 한동대학교 ICT창업학부 정두희 교수가 쓴 한권으로 끝내는 AI 비즈니스 모델은 비즈니스 차원에서 AI를 활용해 어떤 성과를 만들어낼지 접근할 수 있는 방법론을 제시하고 있다. 저자에 따르면...

왜 포커 챔피언 꺾은 AI 파괴력을 주목해야 하는가

카네기 멜론 대학이 개발한 머신러닝 시스템 리브라투스는 2017년 1월 최고의 포커 선수들과 3주에 걸쳐 1대1 게임을 했다. 결과는 리브라투스의 승리였다. 구글 딥마인드가 개발한 알파고가 이세돌 9단을 꺾은 지 1년여 만에 벌어진 일이다. 이 분야 전문가들은 리브라투스의 승리에 대해 깜짝 놀라는 반응을 보였다. 포커는 바둑이나 체스와는 급이 다르다는 이유...

로봇 청소기에 인공지능을 허하노라

로봇 청소기를 써본 사람들은 누구나 느끼는 아쉬움이 있다. "청소 로봇인데 청소를 잘 못한다" 청소 로봇을 쓰기 전에 사람이 먼저 초벌 청소를 해줘야 하는 난감함이 있다. 뭔가 치우고 정리해줘야 로봇 청소기가 제대로 청소할 수 있다. 이럴 바에야 그냥 진공 청소기로 직접 하는 게 낫다는 말하는 사람도 있다. 로봇 청소기보다 무선 청소기 같은 편리한 도구가...

AI는 자동화가 아니다

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프로세스를 간소화하고 보다 효율적인 모델로 전환하려는 모든 비즈니스는 그 과정에서 자동화, 기계 학습 및 인공지능(AI)을 접하게 된다. 2020년 현재 우리는 여전히 수많은 반복적인 노동 활동을 이어가고 있지만, AI 기술의 발달은 이러한 비효율적인 반복 업무를 줄이고 비즈니스를 더욱 효율적으로 만드는데 일조하고 있다. 피라미드로 비유하면 AI는 피라미드...

에릭 슈미트 전 구글 CEO, 중국 AI 패권 경고..."미국 R&D 예산 두배 늘려야"

와이어드에 전 구글 CEO인 에릭 슈미트가 AI역량에서 미국에 중국에 밀릴 수 있음을 경고하는 메시지를 담은 기사가 실렸다. 보도에 따르면 미국 GDP 대비 과학분야 연구개발(R&D) 지출은 스푸트니크 이전 시기 이래로 현격한 수준으로 떨어졌다. 이와 관련해 에릭 슈미트는 최근초당적정책센터(BPC) 웹캐스트에 출연해 미국은 중국과의 AI 경쟁에서 승리하기...

"로봇을 재정의하다" 2천만원대 가사용 로봇 등장

몇 년 전 일본의 유명 회전초밥집을 방문한 적이 있다. 입구에서 종업원 대신 로봇이 대기석 관리를 도와주고 있었다. 소프트뱅크가 만든 로봇 '페퍼'였다.대기 번호표를 뽑고 기다리는 손님을 순번에 따라 자리로 안내하는 역할을 충분히 소화하고 있었다. 페퍼 도입 초기여서 홍보 효과도 겸한 것으로 보였다. 현재 실용화된 가정용 로봇은 페퍼 정도까지다. 인간과 대...

핫메일→G메일 이은 차세대 e메일 서비스는?

직장인에게 꼭 필요한 필수 IT 서비스 세 가지가 있다. e메일과 인터넷, 그리고 전화(휴대폰)다. 아마 이 세가지만있으면 대부분의 비즈니스가 가능하다고 해도 과언이 아닐 것 같다. 여기에 굳이 하나를 더 추가하자면 메신저 정도일 것이다. 그리고 이들 서비스는 모두 스마트폰에 통합됐다. e메일, 인터넷, 전화, 메신저 중 가장 오래됐으면서도 가장 혁신이 덜...

AI와 사법 시스템의 결합을 가장 우려하는 이유

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인공지능 시스템은 현재 편향 논란에서 자유롭지 않다. 인공지능 시스템을 만든 사람의 편향부터 우리 사회 전체가 갖고 있는 편향이 인공지능 시스템에 녹아들 경우 사회적으로 이런 저런 문제들을 일으킬 수 있다. 클라이브 톰슨이 쓴 '은밀한 설계자들'을 봐도 편향은 인공지능이 풀어야 할 커다란 숙제 중 하나다. 저자는 특히 인공지능 시스템의 확산과 더불어 가장...

애플 뉴스앱 편집 사례로 본 AI vs. 인간 "누가 우월한가"

일전에 MSN 뉴스 편집 사례를 통해 인공지능(AI)의 인간 대체 가능성에 대해 살펴봤다. 당시 사진 캡션을 다는 과정에서 작다면 작은 AI의 실수(?)가 있었지만, 단편적인 사례일 뿐 사실 편집 상의 실수는 인간이 더 많이 저지르기 마련이다. 그런데 단편적 실수가 아닌 장기적 관점에서 살펴본 AI 뉴스 편집의 효용성에 대한 연구 결과가 최근 공개됐다. 두...


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