인공지능은 많은 산업의 흐름을 바꿉니다. 음악 산업 역시 인공지능으로 인해 크게 변화했으며, 앞으로 더욱 큰 변화가 일어날 산업입니다. 전통적인 음반 소비가 온라인 스트리밍으로 옮겨가고, 공연장에서 열리던 콘서트는 온라인 콘서트로 대체되고 있습니다. 과거에는 음악을 데이터로 인식하기 어려웠지만, 이제는 단순히 듣고 즐기는 대중문화 콘텐츠가 아닌 하나의 데이터로 인식되면서 이러한 변화는 더욱 가속화되고 있습니다. 최근 인공지능은 미술, 음악, 소설과 같은 예술 영역에 도전하고 있습니다. 수많은 그림을 학습해 인공지능이 그림을 그리기 시작했습니다. 피카소가 그린 느낌의 그림을 인공지능이 그려내고, 많은 책을 학습해 운율이 살아 있는 시를 짓기 시작했습니다. 이제 인공지능은 대량의 음악 데이터를 학습합니다. ..

컴퓨팅 하드웨어 제조사인 NVIDIA는 자사의 GPU 제조 역량을 활용해 자율주행 자동차 시장에 진출하고 있습니다. GPU는 딥러닝 기반의 인공지능 구현 시 컴퓨팅 속도 및 성능 향상을 위해 필수적으로 활용되어야 하는 핵심 부품입니다. 이러한 역량을 기반으로 인공지능 기반의 다양한 산업 영역 중 자율주행 시장에 집중하며 기술 혁신을 만들어 가고 있습니다. NVIDIA의 자율주행 자동차 NVIDIA는 자사의 GPU를 기반으로 한 자율주행 기능을 소프트웨어로 구현하고, 이를 플랫폼으로 공개해 자율주행 분야의 생태계를 구축하고 있습니다. 실제 NVIDIA는 딥러닝 기반의 자율주행 관련 논문을 발표하고 자사가 개발한 자율주행 차량의 데모 영상을 공개했습니다. 데모 영상에서 NVIDIA가 개발한 자율주행 자동차는..

ICT 산업의 기술 발전 속도는 해마다 빨라지고 있습니다. 매년 출현하는 혁신 기술들은 다양한 산업 영역에 적용되며 기존 경쟁의 패러다임을 바꾸어 놓는 가운데 2018년은 특히 이러한 혁신 기술의 등장과 산업 혁신이 동시다발적으로 진행되어 온 한 해입니다. 일반적으로 혁신 기술이 상용화 기술로 구현되고 산업 적용에 이르기까지 상당 기간의 시간이 소요되어 온 과거와 큰 차이를 갖는 것으로 혁신 기술의 산업 적용 속도가 점점 빠르게 진행되고 있는 것을 의미하기도 합니다. 2018년 ICT 산업 트렌드를 기술과 산업 측면에서 살펴보면, 기술 측면에서는 인공지능, 5G 등과 같은 기반 기술 분야의 발전과 대화형 인공지능(Conversational AI), VR, AR과 같은 응용 기술의 상용화가 본격적으로 진행..

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..