신경망 썸네일형 리스트형 더 가볍게! '인공지능 다이어트'가 필요한 이유 오늘날 신경망을 깊게 쌓아 올린 딥러닝 기반 알고리즘들은 다양한 분야에서 미증유의 퍼포먼스를 보여주고 있습니다. 심층 신경망 연구는 하드웨어의 눈부신 발전과 함께 두각을 나타내기 시작했으며, 더 좋은 성능의 알고리즘을 만들어내기 위해 각 기업 및 학계의 연구소에서는 더 강력한 최신의 GPU와 TPU를 사용한 연구를 진행하고 있습니다. 이렇게 강력한 하드웨어와 전력을 쏟아부어야 만들 수 있고 사용할 수 있는 딥러닝 알고리즘. 우리 손엔 자그마한 스마트폰 정도가 쥐어져 있는 것 같은데, 도대체 어떻게 해야 연구소에서 우리 삶 속으로 꺼내올 수 있을까요? 이 포스트를 통해 인공지능(AI) 경량화의 필요성과 그 흐름에 대해 짚어보는 시간을 갖고자 합니다. 경량화의 필요성 심층 신경망의 성능을 끌어올리기 위한 가.. 더보기 코지와 알아보는 AI 2019년 10월 28일 코엑스에서 개최된 ‘데뷰 2019’ 행사에서, 문재인 대통령이 “IT 강국을 넘어서 AI 강국이 되겠다.”라는 기조 연설을 통해 정부의 AI에 대한 기본구상과 추진 전략을 밝혔는데요. l 출처: 과학기술정보통신부 대통령이 개발자 콘퍼런스에 참석한 것은 취임 후 처음인데다가, “AI 정부가 되겠다.” 등 여러 가지 AI 관련 계획을 발표해, 정부의 AI 산업 육성에 대한 강한 의지를 엿볼 수 있었습니다. 또한 서울시 교육청도 2020년을 인공지능(AI)의 원년으로 삼고, 교사 육성, AI 맞춤형 교육, AI 전문 고교 전환 등 AI 인재 육성을 위한 다양한 정책을 추진하겠다고 밝혔는데요. 당연히 AI가 우리나라만의 화두는 아니겠지요. 트럼프 미 대통령은 2019년 2월, AI In.. 더보기 인공지능 시대, 개발자들의 위기 초래할까? SW 개발자들이 인공지능(AI) 시대를 대비하지 않으면 학습된 로봇 인공지능이 SW를 분석하고, 설계하며, 코딩까지 하면서 SW 개발자들의 작업을 빼앗을 것이라는 우려가 나오고 있습니다. 엔비디아의 DGX-1 슈퍼컴퓨터 담당 부사장 짐 맥휴는 아래와 같이 얘기하면서 인공지능 시대의 SW 개발자들의 위기에 대해 강조했습니다. ‘자가 학습을 통해 파이썬 스크립트를 작성하는 SW가 나올 것이다. 이렇게 되면 전통적인 코더는 설자리가 없어지게 될 것이다.’‘인공지능의 분석 능력으로 전 세계 수많은 개발자가 클라우드에 접속해 작성하는 막대한 양의 코드를 분석한다면 아마도 알파고처럼 짧은 시간에 급격한 코딩 능력을 보유하게 될 것이다.’‘인공지능과 딥러닝은 SW를 개발하는 방법을 근본적으로 바꿔놓을 것이고, 이런 .. 더보기 뇌 과학 기반, 인공지능 연구의 현재와 미래 딥마인드의 창업자 하사비스는 최근 발표한 논문에서 뉴로사이언스와 컴퓨터 과학 분야의 융합을 통해 인공지능이 한 단계 더 진보할 수 있다고 했습니다. 오랜 시간 동안 두 분야에서 인간의 뇌, 지능과 관련된 연구를 진행해 왔지만 각 분야의 전문가들이 함께 논의하고 서로의 기술을 융합시키려는 노력이 부족해 왔음을 지적하고 있는 것인데요. 하지만 최근 딥러닝을 시작으로 인공신경망 분야의 급속한 발전에 힘입어 컴퓨터 과학 분야 연구자들의 신경과학, 뇌 과학(Brain Science) 분야 연구에 대한 관심이 급속하게 높아지고 있습니다. 새로운 방식의 인공지능 구현 시도 실제 테슬라의 CEO 일론 머스크는 2017년 3월 뉴럴링크(Neuralink)라는 스타트업을 발표하며 인간의 뇌와 기계를 연결해 인간의 지능을 .. 더보기 알파고(AlphaGo) 탄생의 비밀 ‘강화학습 기반 인공지능이란?’ 2012년을 시작으로 본격화된 딥러닝의 발전은, 2016년을 기점으로 전환점을 맞이했습니다. 딥러닝의 가장 큰 한계였던 깊이(Depth)의 문제가 해결되며 시각•청각 지능에 대해서는 Human-level 혹은 그 이상의 인공지능이 구현되고 있는데요. 과거 인공 신경망 구현에 있어 알고리즘, 컴퓨팅, 데이터의 한계로 인해 얕은 신경망(Shallow Net)에 그쳤던 딥러닝이 이제는 깊이(Depth)의 한계를 극복했다고 말할 수 있습니다. 알파고의 출현을 시작으로, 2016년 초까지 진행되었던 딥러닝의 깊이(Deep) 경쟁은 이제 학습(Learning)의 경쟁으로 전환되고 있습니다. l 딥러닝의 경쟁 핵심 변화 강화학습 기반의 인공지능 학습 과정은 과거의 방식과 전혀 다릅니다. 기존 기계학습 기반의 인공지능.. 더보기 인공지능, 스스로 더 나은 길을 찾다 지난 수십 년 동안 인공지능은 인간과 대결했습니다. 20년 전에는 IBM이 개발한 체스 컴퓨터 '딥 블루(Deep Blue)'가 인간을 이겼고, 2011년에는 IBM의 왓슨(Watson)이 제퍼디 퀴즈쇼의 우승자가 되었죠. 그리고 작년에는 구글 산하 딥마인드(DeepMind)가 개발한 알파고(AlphaGo)가 인공지능을 다시 조명하게 했습니다. 물론, 인공지능이 자신의 의지로 인간들과 대결한 건 아닙니다. 그러나, 우리는 이러한 대결을 척도로 인공지능의 발전을 간접적으로나마 체감할 수 있었는데요. 재미있는 것은 인공지능과 인간과의 대결이 있을 때마다, 수년 안으로 인공지능이 보편적인 기술이 되리라고 전망헀다는 것입니다. 인간에게 도전한 최초의 인공지능 사실 주목할만한 절묘한 시기는 없었지만, 자아가 없이.. 더보기 이전 1 다음
