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  •  인공지능은 생각보다 똑똑하지 않다? [2017-10-10]

    2016년 3월, DeepMind의 알파고(AlphaGo)는 세계 최고의 바둑기사였던 이세돌을 이겼다. 이와 같이 신나보이는 승리는 알고리즘을 훈련시키고 무제한적인 컴퓨터의 힘을 사용한 것이지 진정한 지능에 대한 것이 아니다. MIT 로봇공학과의 전 교수이자 iRobot의 설립자 중 하나인 Rodney Brooks는 알파고가 사실 19 x 19 배열의 바둑판 내에서만 강점을 보일 뿐, 이 외에 다른 상황에서는 아무것도 할 수 없다고 설명했다. 일례로 그가 DeepMind팀에게 알파고가 29 x 29 배열의 바둑판이 주어진다면 어떻게 변화되겠냐고 묻자, 알파고 팀은 아주 작은 변화에도 "우린 죽었을 거예요"라고 답했다고 전했다. 이를 바탕으로 Brooks는 "제 생각에 사람들은 알고리즘이 하나의 업무만 잘 하는 것을 보고, 다른 모든 것들도 잘 할 수 있을 거라고 생각하는 거 같아요. 사실 그렇지 않은데 말이죠." 라고 설명했다.[무제한적인 지능]"컴퓨터를 체스의 고수 수준으로 디자인 하는 것은 감각적 지능으로 부르는 것과는 다른 의미라고 볼 수 있습니다."라고 IBM의 Deep Blue와의 매치에서 패배앴던 체스 챔피언 Garry Kasparov는 TechCrunch Disrupt와의 인터뷰에서 밝힌 바 있다. 동시에 "체스 경기에서는 기계가 게임을 주도할 수 있습니다. 왜냐하면 기계가 무제한적으로 계산해서 충분히 크고 빠르며 똑똑한 알고리즘을 기반으로 한 데이터베이스를 가지고 게임을 진행할 수 있으니까요. 그러나 인간만이 이해하는 많은 것들이 아직 있으며, 기계들은 전략적인 패턴을 이해하지 못하고 목적 또한 없습니다." 라고 설명했다. 그러나 이에 대하여 Toyota Institute의 CEO인 Gill Pratt과 Facebook의 Mark Zuckerberg는 반대한다. [인공지능은 부적절할 수 있다]Merriam Webster Defines에 의하면 인공지능이란 "새로운 혹은 시도되는 상황을 다루며 배우거나 이해하는 능력"이라고 언급되어 있다. 이는 인간의 지능과는 맞지 않다. Pascak Kaufmann은 기업들이 인간의 집단 지능을 이용해서 비즈니스 문제를 해결하는 스타트업인 Starmind의 설립자이다. 그는 지난 15년간 신경과학을 공부해 오며, 인간의 뇌가 컴퓨터와는 다르게 작동하는 것을 알아냈으며, 둘을 비교하는 것은 실수라고 말했다. 그는 우리가 만약 지능을 기술적인 용어로 가정한다면, 인간의 지능을 이해하는 것을 발전시키지 않을 것이라고 하면서, "인간은 알고리즘과 사랑에 빠졌어요. 그래서 알고리즘을 가지고 뇌를 묘사하고자 하는데 이것은 잘못된 생각인 것 같아요." 라고 답했다.[문제가 나타날 때]사실 AI의 알고리즘이 우리가 생각한 것 만큼 똑똑하지 않다는 케이스들은 꽤 많다. 별로 유명하지는 않았지만, 일례로 Microsoft Tay chatbot의 인공지능이 제어되지 못했던 것을 알 수 있다. 하루도 안 되는 짧은 시간동안 chatbot은 인종차별주의자로 트레이닝 되었다. 전문가들은 이러한 상황이 어떤 인공지능 시스템에도 나타날 수 있을 것이라고 예상한다. 이러한 예시는 우리가 인공지능 알고리즘에 대해 알기까지 아직도 많은 과제가 남아있음을 보여준다. 따라서 연구자들은 일반적인 인공지능을 개발하는데 성공하여야만 한다. 이것이 결국 변화를 만들 것이기 때문이다. 하지만 현재에는 인간이 알고리즘을 트레이닝 시키는 것보다 훨씬 어렵지만 인간이 쉽게 할 수 있는 것들을 해야 한다. 왜냐하면 우리는 주어진 업무를 배우는데 한계를 가지고 있지 않기 때문이다. 

  •  인공지능 기반 무료 논문 검색 엔진 `Meta Science` [2017-09-22]

    인공지능을 탑재한 무료 논문 검색 엔진 "Meta Science"에 대해 해설한 기사 "연구의 효율성을 개선하기 위해 노력 : Meta Science 초보자 가이드 "를 소개한다. 또한, 본 기사는 Wolters Kluwer社의 저자를 위한 뉴스레터, Author Resource Review 에 게재된 것이다. 생체 임상의학 분야에서는 20초 마다 새로운 학술 논문이 발표되며, 이를 1년으로 환산하면 150만 건 이상의 논문이 발표된다고 할 수 있다. 연구의 활성화는 반가운 일이지만, 그에 따른 부정적인 측면도 발생한다. 기존 제품과 도구로는 방대한 양의 정보를 정리할 수 없는 상황이기 때문이다. 즉, 발견된 정보를 신속하게 공유하여 연구원들이 공동 작업을 수행할 수 있는 도구가 필요하다. 이러한 수요를 충족하기 위해 만들어진 것이 인공지능 기반의 "Meta Science"이다. 인공지능을 탑재한 무료 논문 검색 엔진 "Meta Science"는 전세계의 모든 연구를 실시간으로는 물론, 지난 200년 이상을 거슬러 올라가 찾을 수 있다. 동료들과의 공유도 손쉽게 가능하여 연구원의 작업 과정을 간소화하여 지금까지 없던 방법으로 과학정보 및 그 역사를 추적할 수 있다. MetaScience의 주요 기능은 다음과 같다.  1. 중요 논문을 놓치지 않는 `Focus Feed`   `Meta Science`는 강력한 전용 피드 기능 (Focus Feed)이 탑재 되어 있어 최신 정보를 얻을 수 있다. 새로운 논문이 출판되는 순간이 피드에 반영되므로, 전문 분야 관련 논문을 놓치지 않을 수 있다. 반대로 연구 분야의 특정 주제 또는 찾고 싶지 않은 특정 저널 또는 저자의 논문 등 범위를 어느 정도 제한하여 Focus Feed를 설정하는 것도 도움이 된다. - Focus Feed 설정 하는 방법 전문 분야에 관련 된 어떤 주제, 연구원, 저널 등을 검색 (예: Brca1 protein), 「Add to Feed」클릭, 「Add to Focus Feed」클릭.2. 광범위한 영역에 따른 `Broad Feed`  특정일에 간행된 전세계 논문 중에서 사용자가 관심을 가질만한 논문을 수백 개의 인자를 바탕으로 평가하여 피드 맨 위에 표시해 준다. 또한 14, 30, 90 일 마다 가장 중요도가 높은 논문을 한눈에 파악할 수 있게 제공한다. Broad Feed의 범위가 넓을수록 적절한 논문을 발견할 수 있다.- Broad Feed 설정 하는 방법 관심이 있는 테마를 검색 (예: 유방암), 「Add to Feed」클릭, 「Broad Feeds」아래에 표시된 목록에서 가장 적절한 피드를 선택하거나 새로 만들기.3. 즐겨찾기를 통한 연구 정보 관리 Meta Science 피드 내의 중요 논문을 쉽게 즐겨찾기 등록할 수 있다. 이 기능은 이동 중 이나 휴식 중에 천천히 읽고 싶은 논문이 있는 경우에 매우 유용히 쓰인다. - 논문 즐겨찾기 등록 하는 방법 피드의 모든 논문에 별 아이콘을 클릭, 「Libraries」 탭 열기 시 등록된  논문은 첫 번째 폴더에 나타난다. 논문을 읽은 후, 각각 적합한 라이브러리에 분류도 가능하다. 라이브러리는 개인전용폴더로 논문 작성시 정보정리에 도움이 된다.- 즐겨찾기 논문을 라이브러리에서 관리 하는 방법 즐겨찾기 폴더에 있는 논문을 선택 후 「Save to Library」를 클릭. 논문 대상 라이브러리를 선택하거나 새로운 라이브러리 드롭다운 메뉴에서 직접 만들 수 있다.4. 공동작업을 위한 자유로운 의견 교환  `Meta Science`를 사용 하면 다른 연구자와의 공동 작업을 쉽게 수행할 수 있다. 비공개 메시지 기능을 활용하여 노트와 중요 논문을 공유하고, 공유된 논문은 받는 즉시 라이브러리에 추가된다.- 개인적으로 논문을 보내는 방법 공유하고자 하는 논문에서 「Send」 클릭, 받는 사람의 사용자 이름 입력(여러 사용자에게 보낼 경우에는 이름을 쉼표로 구분), 빈칸에 메시지 입력.5. 참고 문헌 목록 개선 생체 임상 의학 분야에서 지금까지 출간된 거의 모든 주제, 저자, 논문, 저널을 망라하고있다. 각 페이지에는 강력한 추천 기능이 있어 자신의 참고 문헌 목록에 자료를 추가하여 논문의 질을 향상시킬 수 있다.- 권장 엔진 활용방법Meta Science의 모든 페이지에서 관련 된 저자, 테마, 논문을 클릭.

  •  Microsoft사, 인공지능 연구소 설립 [2017-09-20]

    Microsoft사가 일반적인 목적의 러닝 시스템을 목표로 하는 인공지능에 초점을 맞춘 연구소를 시작한다.  새로운 연구소인 Microsoft Research AI는 본사에 기반을 두고 Washington Redmond에 위치할 예정이며, 인지, 학습, 자연어 처리 등을 포함한 AI 분야의 세부 필드에 속한 100명 이상의 과학자들이 근무할 것으로 예상된다. Microsoft Research Lab의 수장인 Eric Horvitz는 연구소가 일반 인공지능(General AI)을 위해 세부 필드의 다양한 트레이닝을 겸비하여 하나의 시스템이 넓은 범위의 업무를 처리할수 있도록 하는 것을 목표로 한다고 하였다. 예를 들어 도시에서 운전하면서 가장 최고의 길을 알 수 있음과 동시에 택시 요금을 최소화 시킬 수 있는 방안을 제시할 것이며, 또한 어려운 인간만의 영역인 빈정댐(Sarcasm)이나 제스처를 이해할 수 있을 것이다. 이는 또한 약한 AI (narrow AI, weak AI)라 불리는 한가지의 업무만 제대로 수행하도록 계획된 AI들과는 차이를 보이는데 예를 들어 디지털 사진에서 얼굴을 인식하는 것 등에서 나타난다.일반 AI를 개발하는 경기에 입장하는 Microsoft사는 London을 베이스로 하는 DeepMind나 San Fraancisco를 베이스로 하는 Google Brain 등과 같은 AI 연구소 뿐만 아니라 OpenAI와도 경쟁하게 될 것이다. "이 필드는 지난 몇 년동안 엄청난 원심력(centrifugal force)을 겪어왔다."라고 Horvitz는 말한다. 더하여 그는 Microsoft가 컴퓨터 과학자와 인지심리 전문가들을 고용할 계획임과 동시에, 새로운 연구소는 미국 MIT의 Center for Brains, Minds and Machines와도 파트너십을 맺을 계획이라고 밝혔다.Microsoft사는  `인간과 사회에 공헌하기 위한 AI 파트너쉽(Partnership on AI to Benefit People and Society)`을 맺고 많은 AI 라이벌들과 함께 더욱 강력하고 점점 더 유비쿼터스화 되어가는 머신러닝 시스템의 개발의 윤리적 함의를 위해 노력중이다. Partnership on AI의 공동 창립 의장인 Horvitz는 내년에는 단독 의장 자리를 맡을 예정이다.끝으로 Microsoft사는 지난 7월, Horvitz를 포함한 기업내 관련 부서의 장들로 새로운 회사 전반의 고문 패널단을 지정하였다. 이는 회사의 AI를 위한 노력에 있어 필요한 윤리적 감독을 위함이다. 이 패널들은 AI와 엔지니어링 및 연구에서의 윤리 (AI and Ethics in Engineering and Research) 혹은 Aether로 짧게 부르기로 하였으며, 이들은 Microsoft사의 CEO인 Aatya Nadella에게 바로 보고하는 형태로 운영될 것임을 밝혔다.

  •  스마트폰의 종말과 이에 대비한 기업들의 준비 [2017-08-25]

    지난 4월부터 6월까지 거대한 정보기술 회사들은 앞으로 12개월 동안 그들의 비전을 보일 연례적인 메가이벤트를 개최하여 왔다. Facebook이 지난 4월 말 F8 conference를 통해 포문을 열기 시작하였고, 뒤이어 Microsoft Build, Google I/O conference, 그리고 Apple의 Worldwide Developers Conference까지 행사를 진행하였다. Amazon은 이벤트를 열지는 않았지만, 비슷한 시기에 Amazon Echo라는 새로운 스피커를 발표하였다. 그리고 상황은 점점 흥미롭게 변해가고 있다. 이번 가을, Apple은 아이폰의 10번째 기념해를 맞이할 것으로 예상하고 있으며, Google 역시 개조한 Pixel smartphone을 발표한다고 밝혔다. 또한 Microsoft는 또 다른 컨퍼런스를 이번 10월에 열 계획이다. 사실기술에 있어 올해는 크게 변화한 것이 없다. 그러나 우리는 곧 차세대 컴퓨팅의 전쟁의 초기 단계에 들어서 있음을 알 수 있다. 왜냐하면 Apple과 Google이 오늘날 스마트폰 시장의 1위로 역할을 하는 동안, 증강현실과 같은 새로운 플랫폼 기반의 기술에 있어서는 뚜렷한 승자가 보이지 않기 때문이다. 그렇기 때문에 Amazon, Microsoft, 그리고 Facebook은 모바일 플랫폼에서 주도권을 놓쳤지만, 스마트폰의 종말을 서두르기 위해 최선을 다하고 있다. 이는 곧 Apple과 Google의 시장 독점을 끝낼 수 있기 때문이다.모든 거대한 기술 변화는 몇몇의 빠르게 움직이는 기업가들에게 큰 기회를 만들어주었다. 그리고 지금, 우리는 디지털 세계와 인간의 감각기관이 뒤덮여지는 증강현실과 가상현실의 성장통을 지켜보고 있다. 이것은 정보가 우리의 귀와 눈을 통해 전달될 것임을 의미한다. Netflix나 WhatsApp이 당신 눈 앞에 떠다니는데 굳이 핸드폰을 들고 다닐 필요가 있겠는가? 누군가는 이것을 유행이라고 한다. 또한 다른 누군가는 스마트폰을 향한 실질적인 협박으로 고려되어지기엔 너무 새롭고 미지의 것이라고 말하기도 한다. 그러나 미래의 증강현실 플랫폼을 만드는 레이스의 진정한 무기는 이미 존재한다. Amazon의 Alexa는 디지털 가상 비서로 흔히 생각되어지지만, 증강현실에서는 가상의 "사람"이 당신에게 시간이나 날씨를 말해줄 수 있다. Microsoft 역시 현실을 반영한 HoloLens "홀로그램 고글"을 출시하였으며, Facebook과 Snapchat은 카메라를 통해 증강현실을 만들 수 있는 기능이 있다. 위의 회사들이 가지는 공통점은 스마트폰으로 작동하는 시스템을 더이상 사용하지 않는 다는 것이다. 이제, 다음 차례에 무엇이 올 지는 그들에게 달렸다.Apple과 Google은 이러한 위협에 대해 잘 알고 있다. 이에 두 기업 다 증강현실과 관련한 시스템 개발에 박차를 가하고 있는데, Apple은 아이폰 앱을 통해 증강현실을 만드는 ARkit 시스템을 밝힌 바 있다. 이것은 기술적으로 강력하고 사용하는데 있어 충분히 쉽기 때문에 개발자들이 선호하고 있으며, 증강현실에 있어 Apple에게 훌륭한 발판이 될 수 있을 것이다. Google 역시 Project Tango를 포함하여 많은 노력을 쏟고 있다.

  •  인공지능이 법률 전문가에게 미치는 영향은? [2017-08-09]

    최근 뉴스를 보고 있노라면 온 세상이 10년에서 20년 안에 인공지능에 의해 돌아갈 것 처럼 보인다. 인공지능의 역할에 대한 가장 최근의 논의는 법조계에서 이루어져야 할 것이다. 법조계에도 미래가 있을 것인가? 법과 관련한 산업은 몇십년 전부터 이어져 온 같은 원칙에 기반을 두고 있지만, 지난 몇년동안 뚜렷한 변화를 겪어왔다. 특히 그 중 하나가 AI이다. 세상은 급격하게 `자동화`에 초점을 맞추어 왔고, 산업은 자동화를 하면 어떤 모양일 지 알아내고자 한다. 하지만 AI의 진짜 기회는 법, 산업에 있다. 변호사들은 그들의 담당건수 진행을 위한 길을 찾아야 할 뿐만 아니라, 고객들은 작은 문제를 해결하는데 너무 많은 단계를 거쳐야 하는 데 지쳐있기 때문이다. "인공지능을 이용하면 챗봇(Chatbot)으로 부터 주차 위반 딱지 금액을 내야할 지 말아야 할 지에 대한 조언부터 미국 대법원의 결정을 예상하는 알고리즘까지 다급한 법률서비스에 활용할 수 있습니다.  법률서비스를 민주화하자는 슬로건 하에, 이러한 활용 방법은 변호사에게 비싼 비용을 지불하지 않고도 법률 자문을 용이하게 얻을 수 있도록 합니다." 라고 기술 평론가 Alice Kohn은 말한다. 변호사가 소중한 시간을 들이지 않거나 잠재적 고객에 대한 관심을 끈 상태에서 고객이 원하거나 필요한 정보를 제공할 수 있는 세상을 생각해보라. 사람들은 이미 인터넷을 이용해 자신들이 가지는 법적 질문에 대한 답을 찾고자 한다. 변호사 Rowdy Williams와 같은  전문가시스템은  이미 인기가 많다. 그러나. 만약 이와 같은 정보가 개인의 환경을 기반으로 좀 더 상세한 답변을 줄수 있는 더욱 스마트한 방법으로 고객에게 제공된다면 어떨까? 이것이 현실에서도 곧 머지 않음을 알 수 있다. "기업의 법무 파트나, 로펌, 그리고 서비스 제공자들은 인공지능을 문서를 표준화하고 리뷰하는데 사용합니다. AI가 할 수 있는 업무의 리스트는 폭발적으로 증가할 것입니다. AI가 현재 법조계에 영향을 미치는 것은 초기 단계이지만, 이것의 효과는 현저합니다."라고 Forbes의 Mark Cohen은 말한다. 그렇다고 해서 인공지능과 자동화의 증가가 반대 없이 진행되고 있는 것은 아니다. 새로운 기술이 나오면 늘 그렇듯이 일부에서는  AI가 변호사를 무능하게 할 것이라고 생각한다. 그러나 이와 같은 기술은 변호사 없이는 활용될 수 없으며 현실적이지도 않다. 이와 관련한 사람들이 보다 쉽게 이용할 수 있도록 하는데 의미가 있다. 우리는 AI가 모든 산업 혁신에 영향을 미치는 위기의 시대 한 가운데 있다. 법조계를 살펴본다면, 긍정적인 것들이 나타나고 있다. 하지만 AI와 법을 안전하고 편하게 즐기려면 마음가짐 역시 바뀌어야 할 것이다. 변호사인 Julie Sobowale은 "인공지능 혁명을 실제로 만드는 것은 변호사의 기존 생각을 바꾸는 것입니다. 아마도 실제 변화는 고객에게 더 나은 서비스를 제공해야겠다는 간단한 인식으로 부터 나올 것입니다" 라고 말한다. 

  •  일본 경제산업성(METI), 빅데이터 및 인공지능을 활용한 새로운 경제지표에 대한 의견 모집 [2017-08-04]

    2017년 7월 19일, 일본 경제산업성은 인터넷 블로그나 Twitter 등의 빅데이터 및 인공지능(AI), 민간 기업이 보유한 POS 데이터 등을 활용하여 새로운 경제 지표를 개발 · 시험 공표했다.  1. 빅데이터를 활용한 경제 지표의 개요   정밀한 경기 동향 파악 및 보고자 부담의 경감 등을 실현하기 위한 수단의 하나로서, 빅데이터 등의 새로운 데이터 소스의 활용에 대한 기대가 높아졌다. 이에 따라 일본 정부는 현재 진행하고있는 통계사업에 빅데이터 등을 적극 활용하기로 한 바 있다. 이에 대한 일환으로 빅데이터와 AI 기술을 활용하여 다음과 같은 새로운 경제 지표를 개발했다고 발표하였다. - SNS × AI 신뢰 지수  `인공 지능 (AI)`에 의해 체감 경기에 대한 트윗을 추출, 감정 (긍정적 / 부정적) 평가를 실시하는 것으로 산출되는 지수. 기존의 통계 조사 방법으로는 파악할 수 어려웠던 매일의 체감 경기를 효율적으로 예측할 수 있을 것으로 기대된다. - SNS × AI 광공업 생산 예측 지수  `인공 지능 (AI)`에 의해 직장이나 경기에 대한 기록을 추출하고 통계 등의 `오픈 데이터`를 조합, 기계 학습 기법을 이용.이를 활용한 `광공업 생산 지수 (경제 산업 교육부)` 의 예측이 기대된다.  - POS 가전 할인판매점 동향 지표  가전 할인판매점의 판매 정보 POS (Point of Sales) 데이터를 수집, 집계.`판매 동향` 의 일별 파악을 기대해 볼 수 있다. 2. 기존 통계와의 비교 이름조사 주기공표 빈도즉시성기존 통계와의 관계1SNS × AI 신뢰 지수 (전문가 AI)매일매주4 일 경기 전문가 조사 [기존 통계]월별매월약 10 일상관 계수 0.79 *경기 동행 지수 [기존 통계]월별매월약 40 일상관 계수 0.63SNS × AI 신뢰 지수 (중소 AI)매일매주4 일 중소기업 경황 조사 [기존 통계]분기분기약 1 개월상관 계수 0.58경기 동행 지수 [기존 통계]월별매월약 40 일 상관 계수 0.722SNS × AI 광공업 생산 예측 지수매일매주4 일 광공업 생산 지수 (IIP) [기존 통계]월별매월약 1 개월 상관 계수 0.903POS 가전 할인판매점 동향 지표주별매주4 일 상업 동태 통계 (가전) [기존 통계]월별매월약 1 개월 매 총액의 92 %* 상관계수는 세 가지 지수 모두 기존 통계 조사 시점의 결과를 이용하여 계산.  3. 시험 공표 · 의견 모집에 대해 본 사업에서 개발한 경제 지표의 일부를 시험적으로 공표하고 널리 의견을 모집하기 위해 웹사이트 `BigData-STATS`를 개설했다. 지표의 내용은 공개 사이트에 게재되어 있다. - 공개 사이트 : BigData-STATS - 개설일 : 2017 년 7 월 19 일 (수요일) - 업데이트 날짜 : 2017 년 7 월 27 일 (목요일)부터 매주 목요일 - 2 차 공개 : 2017 년 7 월 19 일 ( 수요일) ~ 10 월 31 일 (화요일) - 2 차 출판 : 2018 년 1 월 8 일 (월요일) ~ 2 월 28 일 (수요일) (예정)   ※ 2 차 공개에서 받은 의견 등을 근거로 위 기간에서 2차 공개 예정 중.

  •  Google사, AI TensorFlow를 이용한 Google Cloud 이용증가 계획 [2017-08-04]

    구글의 인공지능 연구자들이 2005년초 잘 알려지지 않은 텐서플로우(TensorFlow)하는 소프트웨어를 를 제작한지 2년이 지났다.  현재 머신러닝을 위해 사용되어지고 있는 이 소프트웨어는 구글과 모회사인 알파벳(Alphabet)의  미래상을 뒷받침하고 있다. 텐서플로우는 기업의 엔지니어들에게 검색과 음성인식의 정확성과 같은 서비스를 향상시키며,  새로운 접근 방식으로 더 쉽게 인공지능을 실용적으로 코드화할 수 있도록 한다. 그러나 텐서플로우가 구글의 코더 군대에게 출시된 지 약 한달이 지난 후, 구글은 전세계에 오픈소스 전략으로 이를 무료로 제공하기 시작하였다. 이는 프로그래머들이 새로운 소프트웨어를 시도하도록 하는 일반적인 전략이다.이러한 구글의 최고 AI 증정품이 주는 혜택은 점차 분명해지고 있다. 오늘날 텐서플로우는 프로그래머들 사이에서 명백한 리더로 자리매김하며 머신러닝을 바탕으로 새로운 것을 계속 만들어네고 있다. 텐서플로우 제작을 총괄지휘했던 Jeff Dean은 "우리는 오늘날 의미있는 사용자들이 있으며, 이들은 점차 가속화되고 있습니다." 라고 말하고 있다.텐서플로우를 이용해 무언가를 만든다면, 그것을 어느곳에서든지 운영할 수 있으나, 그 중에서도 구글 클라우드 플랫폼에서 훨씬 쉽게 이용할 수 있다. 이와 같은 이유는 더 많은 기업들이 구글 클라우드를 편하게 이용할 수 있도록 하기 위함인데, 이는 구글이 400억 달러(그리고 현재도 계속 늘고 있는) 규모의 클라우드 인프라 마켓의 대지분을 가지는 것을 돕는다. (현재 구글은 아마존, 마이크로소프트에 뒤이어 3번째로 큰 지분을 가지고 있다.) 구글 클라우드의 수장인 Diane Greene은 지난 4월, 5년 안에 클라우드 분야에 있어 최고가 될 수 있을 것이라는 기대와 동시에 건강에서 자동차에 이르기까지 다양한 산업에서 나타나는 인공지능을 따라잡기 위한 구글의 중심 부서가 되는 것을 기대한다고 언급한 바 있다. 구글은 클라우드 제공자로서 경비지출 등 복잡함은 피하고 AI 그 자체로 운영 될 수 있도록 투자할 것으로 예상된다. `환상적인 기술(Fantastic Technology)`텐서플로우를 활용해 교통사고의 비용을 예상하게하는 시스템을 만든 AXA 보험사와 같은 고객은 같은 구글 인프라를 사용함으로써 이익을 얻는다. 벤처 펀드 Madrona의 관리자이자 마이크로소프트사 개발 부서의 전 수장이었던 S. Somasegar은 텐서플로우의 명성이 구글 드라이브의 라이벌들이 도전하도록 하는 계기를 마련한다고 하였다. "이것은 환상적인 전략입니다. 구글은 클라우드 사업에 있어 꽤나 뒤쳐지고 있었지만, 그들이 교두보를 확보할 수 있는 지점을 파악한 것이죠." 구글 내에서도 텐서플로우는 구글 번역 모바일 앱과 같은 제품을 작동시키고 있다. 구글은 텐서플로우를 더 빠르게 만들고자 특별한 프로세서를 만들었는데, 이는 구글의 데이터센터 내에서 소비를 줄이도록 한다. 이와 같은 프로세서는 과거 영광의 소프트웨어인 알파고(AlphaGo)가 작년 보드게임 Go의 챔피언이 될 수 있도록 나아가게 했으며, 구글 번역 서비스 중 몇몇 언어는 인간 수준의 서비스를 제공할 수 있도록 업데이트 되는데 도움이 되었다. 텐서플로우는 단지 도구가 아니라 그곳에서 머신러닝 소프트웨어를 제작하며, 전문가들은 각각의 이점에 대해 몇시간씩 토론한다. 구글이라는 브랜드의 무게와 기술적인 장점은 이러한 패키지를 더 드러나게게 한다고 스탠포드대학 부교수인 Reza Zadeh은 말한다. 그는 자신의 스타트업인 Matroid를 운영하다가 텐서플로우를 시도한 후에 모든 것을 다 버리면서  "나는 이것이 매우 명백히 모든 기술적인 요소에서 우수하다는 것을 보았습니다." 라고 하였다. 구글이 텐서플로우를 출시한 이래, 클라우드 컴퓨팅에 있어 경쟁자인 마이크로소프트사와 아마존 역시 무료 소프트웨어 툴을 출시하거나 지원하는 것을 시작해왔다. 그러나 지금까지 그 어떤 것도 텐서플로우 만큼이나 연구자들, 학생들, 그리고 코더 들 사이에 넓게 퍼졌던 적이 없으며 이용자들을 헌신하게 한 것도 없다고 토론토 대학교 AI 센터의 강사인 Guerzhoy는 지적하고 있다.Google Drive에서 TensorFlow 시작하기: https://cloud.google.com/ml-engine/ 

  •  미국 NASA, 지구 보호를 위한 인공지능 활용 계획 [2017-07-31]

    미국 NASA의 Frontier Development Lab (FDL)은 항공 기관인 Ames Research Center와 SETI에 의해 공동 운영 되고 있다. 이들은 잠재적 위험성을 가지고 있는 소행성과 혜성으로부터 지구를 보호하는 방법을 연구하고자 인공지능을 이용하겠다고 발표하였다. 지난 2014년에 매년 6월 30일을 국제 소행성 날 (International Asteroid Day)로 지정하고 Near Earth Objects(NEOs)로 부터 오는 잠재적 위협에 대한 연구결과를 발표하는 연내행사를 계획하는 것으로 만들어졌다. 6월 30일이 선택된 이유는 1908년에 일어난 러시에 시베리아 위치한 퉁구스카에 충돌체 사건을 기념하는 날이기 때문이었다. 연내 기념행사는 천체물리학자이자 Queen의 리드 기타리스트인 Brian May, 그리고 영화 제작자인 Grigorij Richters의 아이디어였다. Richter은 런던 한 복판에 소행성이 충돌한다는 가상의 영화 `51 Degrees North`를 제작한 바도 있다.이와 같은 이벤트를 위해 첫 해에 FDL은 행성 방어에 있어 인공지능이 도울 수 있는 방법에 대해 토론하고자 연구팀을 모집하였다. 또한, 가능성 있는 위험한 소행성과 혜성에 대한 이슈를 다루기 위해, 태양폭풍으로 부터의 위협 역시 다루었다. 이벤트를 진행한 이후의 두번째 해에는 Luxembourg Space Resources, Lockheed Martin, IBM, Intel, Nvidia를 포함한 여러 기관들과 파트너십을 맺었다. 또한 학제간 연구방법을 이용하고자  행성학과 태양물리학(heliophysics)을 포함한 다양한 분야의 머신러닝 학자들을 초빙했다. FDL의 수장인 James Parr은 "행성 방어와 같은 큰 도전은 기발한 접근이 필요하다. 우리는 우리의 행성을 보호하는 일과 우주 프로그램 산업에 있어 돌파구가 될 수 있는 플랫폼을 만들고 싶었다." 라고 말하고 있다,  컨퍼런스에서 연구자들은 머신러닝을 이용하여 할 수 있는 옵션들에 대해 토론하였으며, 그 옵션들은 아래와 같다. - 수명이 긴 혜성의 궤도를 모델링 하고자 머신러닝을 사용하는 것- 2D 리서치 데이터를 3D 이미지로 자동화하여 그들의 모양과 회전율을 확인하는 것- 데이터 마이닝 기법을 이용하여 태양과 지구간 상호작용을 통해 나타나는 우주의 기상상태에 대한 연구를 진행하는 것- 머신러닝기법을 사용하여 태양폭풍에 대해 미리 경고하는 것International Asteroid Day Website: https://asteroidday.org/

  •  과학 R&D를 지원하는 인공지능 서비스, Iris AI [2017-07-20]

    Iris AI는 인공지능을 기반으로 연구자들이 논문 조사를 위해 키워드를 알지 못해도 관련 논문을 찾는데 도움을 주는 개인연구지원 서비스이다. 노르웨이에 소재한 스타트업 기업인 개발팀은 현재는 걸음마 단계이나  Iris가 현실의 과학자처럼 진화해 가설을 검증하고 세울 수 있는 정도의 수준으로 빌전시키는 것을 목표로 하고 있다. 이를 바탕으로 웹 상의 게재된 논문이나 특허 등 다양한 연구정보를 읽고 파악하여 이용자에게 적절하고 필요한 정보를 제공할 수 있다는 것이다. Iris AI 팀은 이제서야 Iris가 실현 가능해진 이유를 인공지능 기술과 클라우드 지성의 발전, 열린 사회로의 진화라고 설명하고 있다.  Iris는 초기에 관련 논문을 단순히 알려주는 수준에 그쳤으나, 현재는 알려주는 논문에 실제로 접근할 수 있게끔 도와준다.  Iris는 앞으로 더 많은 정보를 인식해서 결국엔 다른 인공지능을 트레이닝 시킬 수 있는 수준으로  진화할 것이라고 예상하고 있다.현재 Iris AI는 Scithons에 의해 지속적으로 트레이닝 되고 있다. Science와 Hackathons의 합친 말인 Scithons는 Iris의 트레이너로 홈페이지에서 간단한 회원가입을 함으로써 누구나 참여할 수 있다. 2016년 기준, 2,800여명의 Scithons이 등록한 상태이며 활동은 무료임에도 불구하고 그 수는 점차 증가하고 있다. 그렇다면 왜 사람들은 Scithons에 참여하고싶은 것일까? 그 이유는 바로 Iris를 통해 활용할 수 있는 다양한 분야의 정보를 확장하고자 하는데 있다. Scithons의 홍보영상을 보면, Iris를 활용한 팀은 그렇지 않은 팀에 비해 논문 검색시간을 현저히 줄일 수 있었고, 절약한 시간을 바탕으로 논문을 충분히 이해할 수 있었기 때문에 더 나은 연구 결과물을 생산할 수 있었음을 알 수 있다.   - Iris의 비전 : Baby Iris(2016년)가 과학자로 발전하여 가설을 검증하고 세울 수 있을 정도가 되는 것   - Iris 목표 : 모든 게재 된 논문을 다 읽어서 이용자에게 맞는 논문을 제공하는 것   - Iris의 단계1st Iris: easily navigate2nd Iris: navigate and connectlonger prospective: scientist as herselfIris trains other AI   - Iris의 비즈니스 모델Scithons: Science + Hackathons- Scithons에 의해 Iris가 활용된 예: 한 팀은 Iris를 활용하고 다른 팀은 기존의 방식(Iris를 활용하지 않음)으로 같은 주제(radiation)에 대해 연구한 결과, Iris를 활용한 팀은 그렇지 않은 팀에 비해 관련 논문을 찾는 시간을 줄일 수 있었음.  Iris를 활용한 팀은 전체 시간 중 20%를 논문 찾는데 사용하고 그 외 시간을 논문을 이해하는데 활용했다면, 다른 팀은 반대로 80%의 시간을 논문 찾는데 사용했다는 점   - Iris의 정보처리 과정 (초창기 버전을 대상으로)(Ref: https://iris.ai/artificial-intelligence/sciencebehindiris/)ReadingWhile reading, making sense of words: figuring out which are the most important (frequency analysis)Extracting combining words in cluster using cluster to find the meaning of the words in the context synonyms: to expand categories and get a broader understandingGeneralization: finding precise definitionOrganizingData visualization

  •  영국왕립학회, 데이터 거버넌스 체제 필요성에 관한 보고서 발표 [2017-07-17]

    2017년 6월 29일, 영국왕립학회(Royal Society)와 영국 학술원(British Academy)이 21세기 데이터 거버넌스 체제의 필요성을 고찰한 보고서 "Data management and use : Governance in the 21st century - a British Academy and Royal Society project"를 공개했다. 보고서에 따르면, 데이터 관리 및 사용을 관리하기 위한 현재의 프레임워크는 기술 발전에 비해 보조를 맞추기 힘들다고 지적하면서 먼저 모든 형식의 데이터 거버넌스를 명확히 형성할 원칙을 수용할 필요가 있다고 제언했다. 데이터를 관리하는 시스템이 개인 및 지역사회를 위해 데이터를 사용할수 있는 데에 중점을 두고, 다음과 같은 원칙을 제안했다. - 개인 및 단체의 권리 및 이익 보호 - 데이터 관리 및 데이터 사용에 영향을 받는 사항의 투명성, 책임성, 포괄성 보장 - 여러 성공과 실패로부터의 모범사례 수용 - 기존 민주적 거버넌스 강화  두번째로 거버넌스 체제 전체를 총괄하는 별도의 독립 기구를 설립할 것을 제안하고 있다. 이 독립적 기구는 데이터의 관리 및 사용을 예측, 모니터링 및 평가하고, 관행 및 표준을 수립하여 명확성을 제공하는 역할을 담당한다. 또한 공익을 대표할 수 있는 여러 분야의 전문가의 주도 아래 설립된 기구가 합리적 증거 기반의 실용적인 제안을 제시하며, 갈등이 있을 경우 해결책을 중재하는 역할을 할 것이다.  보고서의 발표에 대해 영국왕립학회 과학정책자문그룹 의장인 Dame Ottoline Leyser 교수는 "일상 생활의 대부분이 수집 데이터를 생성하고 기회를 제공하는 단계에 도달했다. 많은 개인과 기관이 다양한 데이터를 사용하고 있으며, 데이터가 사용되는 많은 방법이 사회에 영향을 미치기 때문에 위험과 이점을 투명하고 포괄적인 방법으로 검토할 수 있도록 보장하는 새로운 관리 방식을 필요로 한다." 고 언급했다. Data Management and Use: Governance in the 21st Centuryhttps://royalsociety.org/~/media/policy/projects/data-governance/data-management-governance.pdf

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