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미디어를 생산하는 인공지능에 대해 생각해 봅시다. (YouTube) 위의 링크, 또는 이 글 하단의 외부링크에 공유된 동영상을 보시고 난 뒤에 각자의 의견을 생각해 보시고 답글로 공유해 보면 좋겠습니다. ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 미디어를 생산하는 인공지능에 대한 3가지 질문에 대한 인포리언스의 생각은 다음과 같습니다. 첫째, 미디어 자동 생성 기술이 사회에 미칠 영향력이 클까요?큽니다. 미디어 자동 생성 기술은 활용 범위가 점점…

이번 포스트는 연구개발특구진흥재단에서 발주하고 에이아이프렌즈학회 및 (주)에이프리카가 주관하는 2021년 AI 특성화기업 역량강화 지원사업의 일환으로 인포리언스가 수행한 (주)트레이더스의 파일럿 제작 지원 프로젝트의 결과를 바탕으로 구성하였습니다. 본 프로젝트에서는 복수의 해외 사이트들에서 수집한 공개 데이터를 활용하였음을 미리 말씀드립니다. 그리고 구체적인 데이터 처리 과정이나 구현 모델 등과 같은 자세한 사항들에 대해서는 이 글에서 모두 공개할 수 없다는 점도 미리 밝힙니다. 열차와 전철은…

“전 세계 모든 지역 사람들은 놀라운 신기술에 접근할 수단을 가지려 고군분투하고 있다. 하지만 이 기술은 우리에게 그것으로 무엇을 하라고 말하지 않는다. 유전공학, 인공지능 그리고 나노기술을 이용해 천국을 건설할 수도 있고, 지옥을 만들 수도 있다. 현명한 선택을 한다면 그 혜택은 무한할 것이지만, 어리석은 선택을 한다면 인류의 멸종이라는 비용을 치르게 될 수도 있다. 현명한 선택을 할지의 여부는…

우리는 텍스트 문장 또는 단락을 읽으면 많은 것들을 떠올립니다. 아마도 자신의 경험과 관련된 것들이겠죠. 이렇게 서로 다른 객체를 서로 연관지어 기억하고 불러내는 것을 심리학에서는 Associative Memory라고 부릅니다. 그렇다면 텍스트를 입력받으면 이미지를 떠올리게 하거나, 이미지를 입력받으면 텍스트를 출력하게 하는 기능을 인공지능에게도 부여할 수 있을까요? 최근에 소개되고 있는 멀티모달(Multi-modal) 모델들이 이러한 시도를 하고 있습니다. 다양한 embedding 기법의…

특정 시스템의 내부 동작에 대해 잘 파악할 수 있다면, 그 시스템이 지능적인지에 대해서도 평가해 볼 수 있을 겁니다. 물론 지능적인지의 여부를 판단하는 기준을 잡는 것이 쉽지는 않겠지만요. 특정 시스템의 내부 동작원리를 파악할 방법이 없다면, 그 시스템을 외부에서 관찰하여 지능적인지의 여부를 판단해야 합니다. 사실 우리는 인공지능 스피커나 챗봇, 인공지능 아나운서 등을 겉으로 드러난 모습만 보고 지능적이라고 생각하기도 합니다. 이렇게 내부동작을…

궁금한 것을 질문하면 대답해 주는 시스템? 살아가면서 수많은 의문이 생긴다. 그리고 그러한 의문들은 비교적 간단한 사실에 대한 것에서부터 (예: 올해의 추석 연휴 기간은?) 치밀한 분석이 필요하거나 주관적인 의견이 녹아들어갈 수도 있는 것들 (예: 세계에서 가장 좋은 대학은? 역대 축구 선수들 중에서 가장 최고의 선수는?) 더 나아가 아주 추상적인 것들 (예: 삶의 의미는 무엇인가? 행복은 상대적이고…

이렇게까지 했는데 보지 않고 넘어갈 수 있겠어? 시작 뉴스가 생성되고 전파되는 속도가 엄청나게 빨라졌다. 과거에 우리는 종이 신문이나 TV, 라디오를 통해 뉴스를 접했다. 아직 이러한 매체들이 남아있기는 하지만 지금은 스마트폰만 열면 포털, 앱, 소셜미디어, 인터넷 커뮤니티, 톡 프로그램 등을 통해 언제 어디서나 뉴스를 접할 수 있다. 뉴스가 한번 배포되면 수십만 명의 사람들이 거의 동시에 볼…

재미있는 이야기를 시작해 보자. 우리는 특정 문장을 읽은 후에 그 내용과 관련된 개인적인 기억을 떠올린다. 그 기억의 장면이 뇌리를 스치는 것이다. ‘서늘한 바람’이라는 구절을 보고 바람에 흔들리는 나뭇가지를 떠올리는 사람이 있을 수 있다. 아주 더웠던 여름 날에 에어컨 앞에 서서 바람을 맞으며 열기를 식히던 자신의 모습을 떠올리는 사람도 있을 것이다. 누군가는 공포영화에서 악령이 나타나는 순간을…

CLIP 논문에서는 (이미지, 물체 분류) 데이터 대신 (이미지, 텍스트)의 데이터를 사용하는데, 수작업 labeling 없이 웹 크롤링을 통해 자동으로 이미지와 그에 연관된 자연어 텍스트를 추출하여 4억개의 (이미지-텍스트) 쌍을 가진 거대 데이터셋을 구축하였다. (이미지, 텍스트)로 구성된 데이터셋은 정해진 class label이 없기 때문에 분류(classification) 문제로 학습할 수는 없다. 따라서 CLIP 논문에서는 주어진 N개의 이미지들과 N개의 텍스트들 사이의 올바른…

들어가며 국방 분야에서는 다양한 기술이 종합적으로 활용되며, 국방 분야의 기술이 민간 분야의 기술 발전을 이끌기도 한다. 특히, 시간이 흐를 수록 전자, 컴퓨터 분야의 기술의 비중이 커지고 있으며, 최근에 들어서는 인공지능 관련 기술의 발전에 힘입어 국방 분야에서 필요로 하는 다양한 무기체계와 프로세스를 지능적인 것으로 발전시키기 위한 노력들이 나타나고 있다. 인공지능 기술이 국방 분야에 커다란 변화의 바람을…