Human, Data & A.I.
인공지능을 의심해 봅시다.
– 우리는 기술개발 소식, 비즈니스 소식, 인플루언서들이 전달하는 내용 등을 통해 인공지능에 대해 듣게 됩니다. 그런데, 우리가 접하는 소식들의 대부분은 인공지능이 우리의 삶에 미칠 부작용이나 해악에 대해서는 크게 비중을 두지 않습니다. 왜냐하면, 연구개발자들은 자신의 능력과 노력의 결과를 인정받는 것에만 집중하고, 더보기…
Trends of Data, Machine Learning, A.I.
[Mostly AI-Generated] “Attention is all you need” 논문의 1저자인 Ashish Vaswani는 그 이후에 어떤 연구를 했을까?
“Attention is All You Need” 논문은 2017년 Google Brain 팀에서 발표한 획기적인 연구로, 자연어 처리 분야에 혁명을 일으킨 Transformer 모델을 소개한 논문입니다. 이 논문은 BERT, GPT 등 현대 자연어 처리 모델의 기반이 되는 아키텍처를 제시했다는 점에서 매우 중요한 의미를 갖습니다. 더보기…
Trends of Data, Machine Learning, A.I.
[Mostly AI-Generated] IoT(Internet of Things) 환경에서 NLP(Natural Language Processing)나 LLM(Large Language Model)은 어떻게 활용될까?
각 시기에 독특하게 나타난 키워드들은 다음과 같습니다. 더보기 >> IoT(Internet of Things) 환경에서 NLP(Natural Language Processing)나 LLM(Large Language Model)은 어떻게 활용될까?
Trends of Data, Machine Learning, A.I.
[Half-AI-Generated] 노벨 물리학상 수상자 John Joseph Hopfield : 생물학적 신경망 시스템의 복잡성을 이해하고 계산적으로 모델링하여 다양한 문제를 해결하고자 노력한 연구자.
Image source : https://www.nobelprize.org/prizes/physics/2024/hopfield/facts/ “John Joseph Hopfield(이하 Hopfield)의 연구는 1980년대부터 2020년대까지 생물학적 시스템과 신경망의 계산 모델(Computational Model)에 초점을 맞추고 있습니다. 초기에는 생물학적 뉴런의 비동기 병렬 처리와 컴퓨터 시스템의 content-addressable memory를 설명했습니다. 1980년대 중반에는 비선형 아날로그 뉴런을 활용하여 최적화 문제를 해결하였고 이를 더보기…
Trends of Data, Machine Learning, A.I.
[Mostly AI-Generated] AI 분야의 논문들에서는 Military 관련 내용을 어떻게 언급하고 있을까?
“2021년에는 게임과 시뮬레이션, 인공지능, 무인 항공기(UAV), 군사 통신과 IoT, 얼굴 인식 등 다양한 기술이 군사 분야에 어떻게 적용될 수 있는지를 탐구했습니다. 특히, 게임과 AI의 연결, 군사 시뮬레이션에서의 AI 활용, UAV의 작전 수행 방법 등이 주목받았습니다. 2022년에는 강화 학습, 군사 드론, 더보기…
Trends of Data, Machine Learning, A.I.
[Mostly AI-Generated] AI 분야의 논문들에서는 Spiking neural network에 대해 어떤 이야기를 해왔을까?
“Spiking Neural Network(SNN)는 뇌의 신경 활동을 모방하여 정보를 처리하는 신경망 모델로, 전통적인 인공 신경망과 달리 이진 스파이크를 통해 정보를 전달하며, 시간적 및 공간적 동적 특성을 활용합니다. 이러한 특성 덕분에 많은 연구들이 SNN이 기존의 Artificial Neural Networks(ANNs)와 비교하여 에너지 효율성, 생물학적 더보기…
Trends of Data, Machine Learning, A.I.
[Mostly AI-Generated] 노벨 물리학상 공동수상자인 Geoffrey Everest Hinton는 최근 AI분야에서 어떤 연구에 참여했을까?
닮았으면 좋겠는데… +_+ Geoffrey Hinton의 연구는 2020년부터 2023년까지 인공지능과 머신러닝 분야에서 다양한 혁신적인 접근법을 제시하고 있습니다. 2020년에는 딥러닝 모델의 효율성과 성능을 향상시키기 위한 다양한 기술들을 소개하였습니다. 예를 들어, 큰 모델의 지식을 작은 모델로 전이하는 “Knowledge Distillation”, 데이터 증강을 활용한 “SimCLR” 더보기…
Trends of Data, Machine Learning, A.I.
[Mostly AI-Generated] 노벨화학상 공동수상자인 DeepMind의 Demis Hassabis는 AI분야에서 어떤 연구에 참여했을까?
Google DeepMind의 CEO인 Demis Hassabis가 3차원 단백질 구조 예측과 관련한 업적으로 노벨 화학상을 공동 수상하였습니다. DeepMind라고 하면, 이세돌 9단과 대국을 하였던 AlphaGo를 떠올리게 되는데요, 2020년부터 최근까지 Demis Hassabis는 인공지능 분야에서 어떤 연구를 수행했는지 알아보겠습니다. 이 글은 2020년 이후 AI관련 분야의 더보기…
Trends of Data, Machine Learning, A.I.
[Mostly AI-Generated] Knowledge Graph는 RAG 과정에서 어떤 역할을 수행할까?
2020년부터 2024년까지 Knowledge Graph는 Retrieval-Augmented Generation(RAG) 과정에서 중요한 역할을 수행하며, 그 활용 방식이 진화해 왔습니다. 초기에는 Knowledge Graph를 통해 RAG 모델이 더 많은 배경 지식을 활용하고, 정보 보강과 추론 지원을 받았습니다. 2021년에는 엔티티와 관계의 구조화된 표현을 통해 자연어 이해와 질문 더보기…
Human, Data & A.I.
[Mostly AI-Generated] AI 디지털 교과서는 어떤 문제를 지니고 있는가?
“AI 관련 법안의 충분한 검토가 이루어지지 않은 상황에서 AI 개발을 서두르는 것에 대한 우려가 제기되었습니다. 이는 AI 디지털 교과서가 법적 및 윤리적 기준을 충족하지 못할 경우, 교육 현장에서 문제가 발생할 수 있음을 시사합니다. AI 기술이 빠르게 발전하고 있지만, 그에 따른 더보기…
