AI와 인간의 협업: 새로운 집단 지성
최근 재미있게 읽은 글 공유합니다. 이 글에서는 인간과 AI가 각자 잘하는 분야가 다르고, 어느 한 쪽이 다른 쪽을 대치하기 보다는 함께 협업하는 형태를 소개합니다. 집단 지성(collective intelligence)은 한 개인의 지적…
AI: Intelligence vs. Automation
링크글은 Intelligence와 Automation의 차이에 대한 많은 고민이 들게 만드는 글입니다. Artificial Intelligence는 1960년대 신경망이 등장하면서 쓰이게 된 용어로 알려져 있는데요, 이후 컴퓨팅 파워나 데이터 확보 등에서 어려움을 겪으면서 특별한 진전을…
NVidia Ampere Architecture 소개
딥러닝 알고리즘을 학습할 때는 GPU가 필수적이라고 생각되지만, 모델 학습이 완료되고 난 후 서빙을 하는 경우에는 GPU 대신 CPU를 쓰는 경우가 많이 있습니다. 예를 들어 어느 정도 최적화 과정을 거치고 나면…
알고리즘 혐오현상과 설명 가능한 AI
예측 분야에서, Algorithm Aversion(알고리즘 혐오)는 알고리즘이 실수할 수 있다는 것을 인지하게 되면 인간의 예측보다 우수하더라도 쓰지 않으려는 경향이 있다는 의미로 쓰입니다. 예를 들어 AI 면접, 질병 예측, 자율 주행, AI…
자율주행차 기술 소개 및 사회적 합의
조금 비약이 있기는 하지만 AI 알고리즘에 물리적 장치를 추가한 것을 지능형 로봇이라고 본다면, 아마도 향후 가장 많이 보급될 지능형 로봇은 자율주행차일 수도 있다는 생각이 들었습니다. 좀 궁금해져서 자율주행차에 대한 서베이…
인간의 뇌 vs. AI – 하드웨어 비교
최근 트렌드 중 하나는 초거대 모델, 즉 파라미터의 수를 엄청나게 늘리고 기존 학습법을 적용하는 것입니다. 인간의 뇌가 보여주는 “소프트웨어적 능력”은 둘째 치고, 얼마나 늘려야 인간의 뇌의 “하드웨어적” 능력에 도달할 것인가?에…
IBM의 감성 로봇 Nao-mi
IBM의 감성 로봇 나오미(Nao-mi)에 대한 영상입니다. [내용 요약] 어렵게 쌓은 탑을 무너뜨리라고 요구하는 사람과 하기 싫다고 말하는 로봇. 계속적인 요구에 로봇은 울다가 결국 무너뜨립니다. 영상을 보면서 가슴이 많이 아팠습니다. 마음을…
선택이 아니라 필수가 되어가는 Transfer Learning
Few shot learning만으로 모든 자연어 task에 적용할 수 있는 가능성을 보여준 초대규모 언어 모델의 대명사 GPT-3의 학습 비용은 한화로 약 40억원으로 추산된다고 합니다. GPT-2의 경우는 약 4천만원. 아무리 재활용성이 높다고…
YouTube의 약진에 의한 지식 비색인화 현상
디지털화가 진행되고 인터넷, 웹이 등장하면서 지식은 전세계 서버에 분산되어 저장되었고 서로 연결되고 검색 가능하게 되어 접근성과 활용성이 비약적으로 발전합니다. 책을 도서관에서 빌려서 순차적으로 읽으면서 정보를 “검색”하는 대신, 검색 엔진을 이용하여…
