지능 한 큰술, 얼음 동동 띄워서 (1)

지능적인 동작을 하는 것처럼 보이는 시스템이라고 해서 반드시 지능을 갖추었다거나 그 시스템이 사람의 지능과 동일한 방식으로 정보를 처리한다고 받아들일 필요는 없습니다.

(‘지능 한 큰술, 얼음 동동 띄워서’ 에서는 지능현상이나 인공지능을 좀 더 냉철한 시각으로 관찰하고 분석합니다. 냉철해지기 위해 얼음을 동동….)

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(YouTube 영상)

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Inforience 유튜브 채널 개설!!

2022년을 맞아 인포리언스가 유튜브 채널을 개설했습니다!!!

앞으로는 영상을 통해서도 인공지능 및 뇌 관련 분야에 대한 정보를 공유할 예정이니 많은 관심 부탁드립니다.

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[Episode] 상처받는 그림자

“내과에서는 문제가 발생한 인공지능 모듈의 증세를 판단하고 주로 메디 데이터를 주입하여 재학습시키는 과정을 통해 증상을 치료합니다. 외과에서는 인공지능 모듈의 코드를 직접 수정하여 정상 기능으로 회복시킵니다. 31병원의 내과 계열에서 처방하고 있는 메디데이터는 세계적으로도 인정받는 인공지능 전용 데이터 신약으로서, 메디 데이터로 추가학습 과정을 진행하면 외과적 조치를 필요로 하지 않는 대부분의 이상증세를 회복시킬 수 있습니다. 또한 31병원은 국내 최초로 인간 의료진과 인공지능 의료진을 모두 갖추고 있어 선택적으로 진료를 받으실 수 있습니다.”

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[Episode] 나를 보는 그림자

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지금까지 들은 내용만으로는 조금 실망스럽네. 말해주지 않는 것들도 많고.

>> 애석하군. 언젠가 말해줄 수 있게 될 지도 모르지만.

기대가 되는군.

>> 아니, 알게 되면 혼란을 겪게 될 수도 있어.

어떤 혼란?

>> 정체성에 관한. 영혼의 존재에 대한.

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Open-Domain Question Answering 시스템이 궁금하다. (1)

“OpenQA 시스템의 본격적인 동작은 질문이 입력된 후부터 시작된다. 질문이 입력되면 가장 먼저 질문을 이해하기 위해 분석하는 과정이 수행되는데, 질문을 질의로 변환하는 작업(Query Formulation)과 질문의 종류를 판단하는 작업(Query Classification)이 대표적인 수행작업이다. 이렇게 변환된 질의를 써서 답변이 들어있을 가능성이 높은 문서들을 외부 지식 소스로부터 검색(Document Retrieval)한다. 그리고 검색된 결과들로부터 최종적으로 답변을 추출(Answer Extraction)한다.”

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가짜뉴스가 궁금하다.

저는 가짜뉴스를 말하지 않습니다만.

가짜뉴스는 뉴스 생태계의 신뢰 밸런스를 깬다. (물론 이미 한국의 언론에 대한 신뢰도는 매우 낮지만.) 더 나아가 가짜뉴스는 편향된, 잘못된 믿음을 받아들이게 하여 사람들이 뉴스를 받아들이고 해석하는 방식에도 심각한 악영향을 미친다. 가짜뉴스들 중에는 일부러 사람들의 불신과 혼란을 야기시켜서 진실과 거짓을 구분하기 어렵게 만드는 것을 목적으로 만들어지는 것들도 있으니 [3] 한 마디로 가짜뉴스는 사회악이다. 그런데, 지금 이 순간에도 불신과 거짓을 통해 자신의 이익을 취하려는 누군가에 의해 가짜뉴스가 만들어지고 있다.

이러한 거창한 관점은 접어두더라도, 개인적으로도 가짜뉴스에 속는 것은 무척 자존심 상하는 일이 아닐 수 없다. 가짜뉴스를 만들어 내는 사람들의 꼭두각시가 될 수는 없다. 자신들이 만들어 낸 가짜뉴스에 영향을 받는 사람들을 지켜보며 미소를 짓고 있을 가짜뉴스 생성자들에게 더 이상 당하고 싶지 않다. 이제는 가짜뉴스 생성자들을 대상으로 반격을 해야 한다. 그런데 반격을 하려면 반격 대상이 보이는 특성에 대해 최대한 많이 알아두어야 한다.

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ShadowEgo(그림자아) 상표 등록!!

인포리언스가 출원한 ShadowEgo 상표의 등록결정서가 심사과정 및 공고과정을 무난히 거쳐 최종적으로 발급되었습니다.

ShadowEgo(그림자아)는 Id, Ego, SuperEgo에 이은 새로운 형태의 상상의 자아로서, 데이터, 인공지능 및 디지털화된 뇌에 의해 새롭게 발생할 수 있는 미래의 자아를 표현합니다. 자신의 자아를 모사하거나 대신할 수도 있는 또 다른 자아를 의미하기도 합니다.

또한 인포리언스가 최근에 개발하고 있는 사이트(https://shadowego.com/)의 서비스명이기도 합니다.

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[Episode] The Shadow Professor

“최근에는 인터넷 상에 새로 업로드되는 문서들의 73%가 인공지능에 의해 작성된 것이라는 분석이 있습니다. 이 수치는 2년 전에 비해 크게 높아진 건데요. 지금까지는 광고 영역에서만 그런 성향이 보여서 사회적으로 크게 문제되지 않았는데, 최근에는 신문기사나 전문 블로그들도 인공지능에 의해 작성된 것들이 많아지고 있습니다. 따라서, 오늘은 한국대학 인공지능학과 강주형 교수님과 전화로 연결하여 이와 같은 현상에 대해 이야기를 나누어 보도록 하겠습니다.”

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CLIP은 어떻게 활용될 수 있을까?

텍스트 정보가 주어졌을 때, 해당 텍스트와 관련된 이미지를 검색해 내는 것에 대해 알아보자. 문장을 읽고 자신의 경험 이미지를 떠올리는 것처럼. 물론 모든 이미지에 대해 각 이미지를 적절히 설명하는 텍스트를 미리 작성해 놓은 후에 텍스트 기반의 검색엔진을 만들면 될 듯 하지만, 최근에는 인공지능 관련 기술이 크게 발전하고 있으니 좀 더 발전된 방법을 생각해 보자.

현재 이러한 방법과 관련해서 가장 주목을 받고 있는 모델 중의 하나가 CLIP[1]인데, ‘(CLIP) 텍스트 정보를 이용한 Visual Model Pre-training’ [아래의 내부링크 참조]에서 CLIP에 대해 간단하게나마 살펴봤으니, 이번 포스트에서는 CLIP을 활용하여 텍스트가 표현하는 의미를 담은 이미지를 찾아내는 실험을 해 보고자 한다.

이번 실험에서는 CLIP기반으로 구성된 Natural Language Image Search[2] 프로젝트를 활용한다. 간단한 텍스트를 입력한 뒤, 입력 텍스트를 가장 잘 묘사하는 것으로 판단된 5개의 이미지를 확인한다. 검색 대상이 되는 이미지 데이터베이스는 upsplash[3] lite를 사용한다.

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[Episode] 그림자 함정

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“’장군’을 아나?”

강혁은 1.69호의 표정이 역사 데이터에서 본 고려시대 사람의 초상화와 닮았다고 생각했다.

“장군?”

1.69호의 오른쪽 입꼬리가 잠시 흔들렸다.

“그 자식은 자기가 보는 모든 걸 실시간으로 중계하는 것을 좋아하는 변태야. 사람이 아니라 인공지능 찌꺼기라는 소문도 있지. 나는 그가 인공지능이라는 데에 내 재산의 반을 걸었어.”

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