'AI' 검색 결과

인간의 체력과 지구력의 상징으로 여겨지는 강철맨 존 헨리(John Henry). 그는 강철 망치로 바위에 구멍을 뚫던 힘센 철길 노동자로 알려져 있다. 19세기 후반에 기계식 스팀 망치가 등장하자 노동자들의 일자리를 걱정한 그는 스팀 망치와 터널을 먼저 뚫어 내는 대결을 통해 인간이 기계보다 우수하다는 것을 입증하고자 했다. 존 헨리는 이 대결에서 기계보다 먼저 터널을 뚫으며 승리를 거두지만 안타깝게도 얼마 지나지 않아 과로로 숨을 거두고 말았다. 산업혁명 이후 기계화는 일자리를 크게 변화시켰고 근육의 힘만으로 문제를 해결하던 시대는 사라졌다. 1970년대 이후 컴퓨터 자동화가 확산하면서 공장 기계들은 연결되고 자동화되었다. 공장 노동자들은 운전실 내에서 모니터를 보면서 키보드와 마우스로 작업을 조종하는 화이트칼라로 변모했다. 몸보다 머리를 쓰는 노동자 시대에 이른 것이다. 하지만 알파고(AlphaGo)로 대표되는 인공지능(AI)의 등장으로 이제는 이마저도 저물고 있다. 과연 지식노동자들은 AI에 모든 일자리를 내줘야만 하며, 공존하는 길은 없는 것인가? 인간과 기계의 협동 전통적인 자동차 조립공장에선 로봇과 인간은 서로 분리되어 다른 일을 맡았다. 로봇은 위험하고 빠른 일처리를 위한 고속작업을 맡고 인간은 섬세하고 복잡한 조립작업을 맡았다. 그러나 최근엔 로봇과 작업자가 유연하게 함께 작업하는 사례가 증가하고 있다. 로봇 주변에 민감한 센서들을 설치하고 인공지능 알고리즘으로 주변 상황변화를 인지하여 반응하도록 한다. 그 후 인간이 로봇과 함께 섬세한 작업을 해내고 있다. 예를 들면…

인공지능(A) 기술이 대중에게 가장 극명하게 부각된 사건은 알파고와 이세돌 프로와의 바둑대결이다. 평생을 바둑만 공부해온 프로기사가 바둑을 배운지 1년도 안 되는 소프트웨어에 참패한 세기의 바둑대결은 인간두뇌의 자존심을 무참히 짓밟았다. 그 후로 지난 2년 동안 인공지능의 위력은 바둑게임에 머물지 않고 모든 영역에서 인간의 능력을 뛰어넘는 기교를 보여주고 있다. 특정인의 녹음된 음성을 음성합성 인공지능인 라이어버드(Lyrebird)에게 1분 정도만 들려주면 컴퓨터는 그 사람의 디지털 음성으로 책을 술술 읽어낼 수 있다.   탁월한 성과를 보이는 음성·이미지 복제기술 구글의 타코트론(Tacotron)이나 딥마인드의 웨이브넷(WaveNet)도 사람의 음성을 거의 완벽하게 복제한다. 이젠 녹음된 음성만 듣고 피의자가 사건의 범인일거라고 단정하는 일은 위험하다. 수많은 데이터를 기반으로 한 지도(supervised) 학습과 달리 알고리즘이 데이터를 생성하면서 자체학습을 진행하는 비지도(Unsupervised) 학습 기술도 발전하고 있다. 대표적으로 GAN(generative adversarial network)기법은 음성뿐만이 아니라 이미지 복제기술에서도 탁월한 성과를 거두고 있다. 모든 사진 이미지를 유명화가의 작품처럼 변환시킬 수 있고 가상의 인물을 마치 실존하는 인물처럼 생성시킬 수도 있다. GAN기법이 다양하게 파생되면서 지금도 다양한 응용사례를 만들어 내고 있다. 컴퓨팅 성능이 좀 더 강화된다면 동영상 속의 정보검색이 원활해지고 가상의 인물을 주인공으로 한 동영상을 제작하는 일도 어려운 일이 아니다. 실존하지도 않는 가상인물이 가수나 영화배우로 유명인사가 되는 시대가 다가오고 있다. ▲예제 1, 2 구굴의 타코트론2(Tacotron2) 녹음 음성(위),…

우리가 인공지능이나 로봇을 개발하는 이유는 단순하다. 인간의 부족한 역량을 높이고 약점을 보완하는데 있다. 인간의 지적인 약점은 소프트웨어인 인공지능을 통해서 보완하고, 신체적 약점은 하드웨어인 로봇기술을 통해서 강화시키고자 한다. 일부 사람들은 인공지능, 로봇이 인간의 일자리를 빼앗고 인간을 지배할 ‘적’이 될 것으로 우려하지만, 일의 효율성을 높이고 새로운 기능을 보강하는 역할을 할 것이라고도 믿는다. 사람들은 모든 로봇이 인공지능에 의해 작동되고 있다고 생각하기 쉬우나, 대부분의 로봇은 사전에 입력된 논리회로에 의해 작동되는 자동화 장치 수준에 머물러 있다. 공장 로봇을 비롯해 가정용 청소 로봇도 일정한 논리회로에 따라서 작동되므로 자율로봇이 아니다. 스스로 주변의 새로운 변화를 실시간으로 학습하고 바로 대응할 줄 아는 자율로봇이 실용화되기까지는 많은 장애물이 남아 있다. 인공지능은 같은 일만 반복해서 처리하는 논리회로와 달리, 스스로 데이터를 학습해서 일처리 방식이나 내용을 바꾸는 능력을 갖는다. 인공지능이란 표현이 마치 인간의 두뇌를 대신해서 일처리 한다는 의미로 해석되지만, 실제론 작업환경이 빠르게 변하거나 처리해야할 데이터가 많은 경우 두뇌를 보완하는 기능으로 활용하면 좋다. 로봇 역시 인체의 허약함을 보완하는 기계장치로서 더 활용가치가 높다. 인체가 견디기 어려운 환경, 인간이 감당하기 힘든 일을 대신하는 것이다. 예를 들면 방사능 오염지역이나 화재지역에서 임무를 수행하고, 공장에서 인체가 감당키 어려운 고속 반복 작업이나 매우 정교하고 미세한 작업들을 대신하는 게 바람직하다. 로봇이 인간의…

인공지능(AI) 기술은 우리 시대의 비즈니스와 사회를 새롭게 바꿔줄 중요한 수단으로 급부상했다. 많은 사람들이 AI 관련 기업들이 그리는 장밋빛 미래에 흥분하지만 실제론 기대에 못 미치는 사례가 상당히 많다. 데이터가 충분히 많다고 해서 AI가 모두 비즈니스 적으로 성공하는 것은 아니다. 주어진 상황에 맞지 않는 데이터나 AI 알고리즘을 억지로 끼워 맞추면 오히려 AI 알고리즘이 잘못 작동해 잘못된 해석을 낳거나 편견을 조장하는 등 신뢰할 수 없는 결과를 나타낸다. 시간이 흐르면 AI가 기하급수적으로 발전해 모든 면에서 인간의 지능을 뛰어 넘는 ‘초지능 상태’로 진화할 것이라고 주장하는 사람도 있지만 AI의 개념을 현실적으로 받아들일 필요가 있다. 실제로 우리가 현재 사용하는 AI 응용 프로그램은 지난 수십 년 동안 개발해 온 것과 수준면에서 별 차이가 없는 알고리즘을 사용하고 있다. 다만 예전보다 훨씬 더 많은 데이터를 훨씬 더 강력한 컴퓨터에 입력해서 학습한 결과라는 점이 다르다. 그렇다고 지금의 컴퓨터 알고리즘들이 인간의 두뇌에 근접해 가고 있다고 주장하는 건 사실과 다르다. 전혀 비교 대상이 되지 못할 뿐만 아니라 그 성과 역시 아주 좁은 영역에서만 작용하는 한정된 프로그램이란 점을 정확히 인식해야 한다. AI란 결코 ‘생각하는 기계’가 아니고 다만 사용자인 인간이 생각을 더 깊게 할 수 있도록 기능면에서 보철작용을 한다고 보아야 옳다. 따라서 AI 알고리즘이 인간의…

4차 산업혁명에 직면한 우리의 미래는 어떻게 변할까? 지난 11월 16~18일 산업통상자원부가 주최하는 ‘2017 대한민국 산업기술 R&D대전’(이하 ‘R&D 산업대전’)이 서울 코엑스에서 열렸습니다. ‘R&D, 상상에서 일상으로’란 주제로 열린 이번 전시는 로봇, AR, VR, AI 등 4차 산업혁명 관련 제품을 전시하고 직접 체험할 수 있도록 꾸며졌습니다. ‘산업혁신관’, ‘4차 산업혁명체험관’, ‘Tech-Biz관’, ‘특별관/기타’ 4가지 섹션으로 구성돼, 다양한 산업과 첨단 미래 기술을 선보인 R&D 산업대전~! 삼성디스플레이 뉴스룸이 직접 다녀왔습니다.   로봇·드론·VR 등 최첨단 기술을 선보인 ‘4차산업혁명 체험관’ 3D 프린터로 나만의 몽타주를 만들고, 평창 동계 올림픽 봅슬레이 경기장을 직접 체험해 볼 수 있는 ‘4차 산업혁명 기술 체험관’은 로봇, 인공지능, 가상현실, 증강현실 기술 등을 직접 체험할 수 있어 관람객의 발길이 끊이질 않습니다. VR 체험이 가능한 가상/증강 현실 코너에서 한 관람객이 생체형 안드로이드와의 전투를 소재로 한 ‘모탈 블리츠 포 워킹 어트랙션’을 직접 체험합니다. 최근 출시된 VR 게임들은 HMD를 비롯한 주변기기와의 연동을 통해 더욱 현실감 있는 게임을 즐길 수 있습니다. ▲세계 최초 상용 로봇 바리스타를 선보인 로브 사의 ‘로봇 바리스타 드립커피 머신’ 로브사에서 선보인 ‘로봇 바리스타’는 태블릿을 통해 주문한 커피를 로봇이 직접 만들어 줍니다. 로봇이 직접 내려주는 커피 맛을 본 관람객들은 “사람은 매번 동일한 커피 맛을 내기 쉽지 않은데, 로봇이라면…

자율 주행차가 최단거리의 길을 스스로 찾아 운전하고, 유튜브와 넷플릭스는 사용자의 데이터를 분석해 가장 흥미를 느낄만한 영상을 메인 페이지에서 추천해준다. 구글은 기계 스스로 벽돌깨기 게임을 풀어가는 알고리듬이 열어갈 인공지능(AI) 세상의 가능성만으로 알파고를 만든 딥마인드를 5억달러에 인수했다. 구글은 인공지능을 만드는 방법을 인공지능에게 가르치고 있다고 하니 이제는 인공지능의 한계가 어디까지인지 모를 지경이다. 불과 몇 년 사이에 미디어를 통해 접했던 인공지능 환경이 너무 빠르게 변하고 있다. 인공지능 기술의 무한한 가능성이야 더 이상 의심할 여지가 없지만, 창작 영역은 어떻게 변하고 있을까? 인간의 창작활동 역시 기계환경 변화에 영향을 받을 수 밖에 없을텐데 말이다. 오랫동안 창의성은 인간만이 가지는 고유 특성이라 믿었던 우리 생각이 흔들리기 시작한 것은 어쩌면 너무 당연한 수순이다.   AI, 인간의 영역에 도전하다 인간의 뇌 구조와 많이 닮아있는 인공신경망은 사물을 인식하고 개념화, 추상화 하는 일들을 제한적이지만 곧 잘 할 수 있게 되었다. 이는 곧 기계 역시 창의성을 가질 수 있다는 것을 보여주고 있다. 미켈란젤로가 말했듯이 인식과 창작은 매우 밀접하게 연결되어 있고 기계가 창의성을 가질 수 있는가는 예전부터 꾸준히 제기되어왔던 질문이다. 구글의 머신러닝팀 디렉터, 블레이즈 아게라(Blaise Aguera) (이미지 출처: www.ted.com) 1973년 샌디에이고 대학교의 하롤드 코핸 교수는 이미지를 추상할 수 있는 알고리듬에 따라 그림을 그리는 ‘아론(AARON)’을 만들어…

지난 대선을 거치며 우리 사회의 중요한 화두로 대두된 '4차 산업혁명'. 4차 산업혁명의 기반이 되는 인공지능기술은 우리가 인식하지 못하는 사이 이미 우리의 삶 깊숙이 들어와 있습니다. 유무선 센서, 로봇, 자율자동차, 드론 등 다른 첨단 기술과 결합해 여러 분야에서 자동화, 무인화, 지능화를 앞당기고 있죠. 그런데 이 인공지능기술의 부상으로 함께 주목 받고 있는 '키워드'가 있습니다. 평소에는 존재를 드러내지 않고 숨어 있다 필요할 때 나타나 사용자에게 편의를 제공하는 기술, '캄테크'가 바로 그것입니다.

지난달 스위스 다보스에서 제 47회 세계경제포럼(World Economic Forum, WEF) 2017이 개최됐습니다. 세계경제포럼은 저명한 기업인, 경제학자, 정치인 등이 모여 세계 경제에 대해 토론하고 연구하는 국제민간회의체로 1971년 1월 제네바대학 경영학교수 클라우스 슈밥에 의해 창설된 유럽경영포럼으로 출발해 1981년부터 매년 1~2월 스위스의 다보스에서 회의를 열어 '다보스포럼'으로도 불립니다.

삼성전자는 지난 3일(현지시간) 미국 라스베이거스의 킵 메모리 얼라이브(Keep Memory Alive) 센터에서 QLED TV를 선보였습니다. 2,000니트의 최대 밝기와 생동감 넘치는 화질 뿐 아니라 음성인식을 통한 가상개인비서 기능이 행사참석자들의 주목을 받았습니다.

호텔, 병원, 공항, 정류장 같은 유동인구가 많은 곳에서 광고와 공공 정보 등을 제공하는 디지털 사이니지. 디지털 사이니지는 해상도와 휘도 등 하드웨어 발전에 미디어와 ICT(정보통신기술)가 융합돼 고부가 전략 산업으로 각광받고 있습니다. 오늘은 해외 디지털 사이니지 산업의 새로운 트렌드와 사례를 살펴보겠습니다.