관계형 추론 썸네일형 리스트형 자율주행 기술 경쟁의 새로운 핵심, 딥러닝 “사람이 운전하면 자동차가 주행하는 방법을 스스로 깨우친다.”실리콘밸리의 스타트업인 comma.ai의 창업자인 조지 핫츠(George Hotz)가 딥러닝 기반의 자율주행 자동차를 선보이며 한 말입니다. 딥러닝 기반 인공지능이 탑재된 자동차를 운전자가 주행하면 인공지능이 서서히 사람이 운전하는 방식을 깨우쳐 스스로 주행이 가능한 자동차로 발전해 나간다는 것입니다. 실제 comma.ai는 지난 2016년 3월 이런 방법으로 4주 만에 자율주행 학습이 가능한 인공지능을 만들어 자동차에 탑재했으며 10시간 동안의 학습으로 기본적인 자율주행 기능을 구현해 냈습니다. 고가의 특화 센서를 사용하지 않고 총 1,000달러 이하의 범용 센서만으로 딥러닝 기반 자율주행 기술을 개발해냈습니다. 주목받는 딥러닝 기반 자율주행.. 더보기 자율주행 기술 발전에 도움을 주는 인공지능 기술은? 최근 급속히 발전하고 있는 인공지능 분야의 기술 중 자율주행 분야에 적용될 경우 큰 기술 혁신을 만들어 낼 것으로 기대되는 기술은 강화 학습(Reinforcement Learning)입니다. 강화 학습은 인간의 개입이 없이도 반복 학습을 통해 인공지능이 스스로 목적을 달성하는 과정을 터득해 내는 방법입니다. 인간은 단지 인공지능이 달성해야 하는 목적과 시행착오 중 성공과 실패에 대한 보상(Reward) 및 벌칙(Penalty) 값만 정의해 주면 됩니다. 이에 기반해 인공지능은 수십, 수백만 번의 시행착오를 반복하며 보상 값을 극대화하면서 목적을 달성할 방법을 스스로 찾아내는데요. 실제 알파고를 구현해 낸 딥마인드가 구글에 인수 당시 보유했던 핵심 기술이 바로 강화 학습이었고, 알파고 또한 강화 학습에 기.. 더보기 딥러닝, 자율주행 기술 경쟁의 핵심을 바꾼다 ‘사람이 운전하면 자동차가 주행하는 방법을 스스로 깨우친다.’, 실리콘밸리의 스타트업인 콤마닷에이아이(comma.ai)의 창업자인 조지 핫츠(George Hotz)가 딥러닝 기반의 자율주행 자동차를 선보이며 한 말입니다. 딥러닝 기반 인공지능이 탑재된 자동차를 운전자가 주행하면 인공지능이 서서히 사람이 운전하는 방식을 깨우쳐 스스로 주행이 가능한 자동차로 발전해 나간다는 것인데요. 실제 콤마닷에이아이는 지난 2016년 3월 이러한 방법으로 4주 만에 자율주행 학습이 가능한 인공지능을 만들어 자동차에 탑재했으며, 10시간 동안의 학습으로 기본적인 자율주행 기능을 구현해 냈습니다. 고가의 특화 센서를 사용하지 않고 총 1,000달러 이하의 범용 센서만으로 딥러닝 기반 자율주행 기술을 개발했습니다. 이는 과거.. 더보기 인간처럼 추론하는 인공지능의 등장! 추론 영역은 오랫동안 인간의 고유 영역이라고 여겨지며 기계적으로는 구현하기에 매우 어려운 분야 중 하나였습니다. 수많은 정보를 단순히 조합해 검색, 추천 기능으로 구현하는 것은 가능했으나 주어진 정보로 새로운 명제를 도출하는 추론(Inference•Reasoning) 과정을 기계적으로 구현하는 것은 매우 어려웠습니다. 텍스트, 이미지 등으로 주어지는 정보를 인식해 정보의 문맥적 의미를 이해하는 것은 기본이고 같은 정보라도 상황별로 변화하는 문맥적 관계를 스스로 이해하는 과정이 요구되기 때문이죠. 하지만 최근 발전된 딥러닝, 그중 학습 알고리즘의 진화로 인해 추론 분야의 인공지능도 빠르게 연구, 개발되고 있습니다. 인공지능 분야의 혁신 스타트업 중 하나인 메타마인드(MetaMind)는 추론 문제를 해결하는.. 더보기 이전 1 다음
