분류 전체보기36 인공지능의 기술적 발전과 동향에 대한 최신 연구 동향 최근 몇 년간 인공지능 기술은 엄청난 발전을 이루어 왔습니다. 이러한 발전은 기술적인 측면에서 많은 연구 및 개발을 촉진하고 있습니다. 특히, 딥 러닝과 빅데이터 기술의 결합으로 새로운 혁신적인 알고리즘이 개발되고 있습니다. 이는 더욱 놀라운 결과를 가져다줄 것으로 예상됩니다. 기존의 머신러닝 알고리즘을 뛰어넘는 새로운 모델들이 연구되고 있으며, 이는 다양한 산업 분야에서 혁신을 이끌고 있습니다. 이러한 추세는 앞으로 더욱 가속화될 것으로 보입니다. 인공지능 학습 모델의 발전 최근 몇 년 동안, 인공지능 학습 모델은 혁신적인 발전을 이룩해 왔다. 딥러닝과 머신러닝 알고리즘의 발전으로 인해 이들 모델은 이전보다 더 정교하고 효율적으로 학습할 수 있게 되었다. 이러한 모델은 이미지 인식, 자연어 처리, 음성.. 2024. 3. 3. AI 시대, 인간의 생존과 일자리 AI 시대, 인간의 생존과 일자리 AI 시대에는 인간의 일자리가 대규모로 대체될 가능성이 높습니다. 이미 현재 AI 기술은 여러 산업과 직업에 영향을 미치고 있으며, 이러한 영향은 계속해서 확대될 것으로 예상됩니다. 예를 들어, 컴퓨터 프로그램은 단어를 읽는 것을 뛰어넘어 인간의 두뇌를 따라잡는 수준으로 발전하고 있습니다. 따라서, 인간의 일부분은 이미 대체되고 있으며, 향후에는 더 많은 직업이 자동화되고 대체될 것으로 보입니다. 또한, 디자이너나 소설가와 같은 창의적인 직업도 AI의 발전으로 대체의 위협을 받고 있습니다. 예를 들어, 소설가나 극작가의 경우에도 AI가 극본을 작성하는 등의 일을 수행할 수 있게 되면서 이들의 일자리가 위협받고 있습니다. 물론, 이러한 과정에서 일부 인간의 역할은 존속할 .. 2024. 2. 28. 딥페이크 기술 발전과 대응 전략 딥페이크 기술 발전과 확장 딥페이크는 CG 합성 기술을 기반으로 한다고 합니다. 이전에는 사람이 직접 합성하는 방식이었지만, 딥페이크는 인공지능과 딥러닝을 활용하여 가짜 이미지와 영상을 생성한다고 설명하였습니다. 초기에는 주로 사람의 얼굴 표정 등을 바꾸는데 초점을 맞추었지만, 현재는 이미지와 영상 뿐만 아니라 음성까지 변조할 수 있는 수준으로 발전하고 있다고 교수님이 강조하였습니다. 생성형 AI와 적대적 생성 네트워크(Generative Adversarial Network, GAN) 등의 기술이 딥페이크의 발전을 가속화시켰다고 설명하였습니다. 2014년 이안 굿 펠로우의 논문에서 소개된 GAN은 적대적 생성 AI의 한 형태로, 가짜 이미지를 생성하는 AI와 그것을 판별하는 AI를 경쟁시켜 발전시키는 방.. 2024. 2. 27. 인공지능 기술과 뇌 연구의 결합 인공지능 기술과 뇌 기반 연구의 결합 최근 국내 연구진에서 개발한 뇌 기반 인공지능 기술은 인간의 추론 능력을 활용하여 학습 효율을 최대 40%까지 향상시킬 수 있다고 주장하고 있습니다. 이러한 기술은 기존의 단순한 학습 반복이 아니라, 인간의 뇌와 유사한 추론 능력을 모델링하여 적용된 것입니다. 연구진은 베이지언 추론과 원샷 추론이라는 두 가지 인간의 추론 모델을 중심으로 연구를 진행했습니다. 베이지언 추론은 사전에 가설을 수립하고 실험 결과를 반복하여 점진적으로 추론하는 방법이며, 원샷 추론은 단 한 번의 경험으로 빠르게 추론하는 방법입니다. 이 두 가지 추론 모델을 활용하여 학습 기술을 개발한 결과, 최대 40%의 학습 효율 향상을 달성했다고 밝혔습니다. 인간의 추론 능력을 모델링한 이 기술은 다양.. 2024. 2. 26. 이전 1 2 3 4 5 ··· 9 다음
