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추론

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
상상하고 행동하는 인공지능의 등장 행동(Action)과 관련된 분야의 인공지능 기술은 인간 수준으로 구현되기 매우 어려운 분야로 생각되어 왔습니다. 인간 수준의 행동이란 단순히 현재 만을 고려해 행동하는 것이 아니라 현재의 행동이 미래에 미치는 영향을 고려하고 동시에 최종적인 목적을 달성하기 위해 매 순간 계획(Planning)과 결정(Decision)이 동반되어야 하기 때문입니다. 그렇기 때문에 때로는 현재 시점에서 최선의 선택이 아니더라도 장기적 관점에서 목적 달성에 도움이 된다면 차선책을 선택해 행동하는 것도 필요합니다. 이러한 모든 과정이 고려되어야 하므로 인간처럼 행동하는 인공지능을 구현하기는 쉽지 않았는데요. l 상상•계획에 기반한 인공지능의 등장 하지만 최근 발표된 연구는 이러한 인간과 같은 행동 방식을 인공지능으로 구현해 .. 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