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[분석]인공지능 활용 연구③: 사람의 행위나 동작을 흉내 내는 강화학습 사람의 행위나 동작을 흉내 내는 강화학습구글 딥마인드는 2017년 7월 사람의 행동을 흉내 내는 인공지능 개발 결과를 공개했다. 이 기술에는 알파고의 자체대국을 구현했던 기술로도 각광받은 강화학습이 활용됐다. 강화학습은 수많은 시행 착오를 통해 최적의 전략을 도출하는 인공지능 기술로, 목표가 분명한 게임 인공지능에 주로 활용된다.그러나 사람의 행위는 목표가 불분명하다. 예를 들어 몸의 균형을 잡는 움직임은 게임처럼 승패로 논의하기 어렵다. 움직임은 적절하거나 올바른 행위는 있을 수 있으나 반드시 맞고 틀리다의 개념이 아니기 때문이다. 딥마인드 연구진은 강화학습의 보상함수를 개선하여 동작을 흉내 내는 인공지능을
[분석]인공지능 활용 연구②: 미분가능한 신경 컴퓨터(DNC) 미분가능한 신경 컴퓨터 (Differentiable Neural Computer, DNC)지난 2016년 3월, 세기의 대결로 사회적 관심을 모은 알파 고와 이세돌 9단의 대국은 인공지능의 가능성을 전 세계에 알린 신호탄으로 회자되고 있다. 그러나 이미 학계에서는 인공지능의 성공을 예측하고 있었다.2016년 10월, 알파고 개발진 딥마인드는 세계적인 학술지 네이처에 새로운 형태의 인공지능 학습 방법론을 다룬 논문을 게재했다. 미분가능한컴퓨터(DNC)라고 지칭하는 이 방법론은 인간이 특정한 사실을 추론하는 과정이 신경망에 내재된 기억을 재편한다는 사실로부터 출발한다. 지금까지의 심층학습 방법론은 정보의 저장 기능이 없었다. DNC는 일반적인 인공신경망
[분석]인공지능 활용 연구①: 적대적 생성신경망(GAN) 인공지능 활용연구는 인공지능이 의료, 금융, 제조, 보안 등 다양한 분야에 적용되면서 범용기술(GPT)의 역할을 수행하는 것으로 전 세계적으로 가장 활발하게 진행되고 있다. 이렇게 인공지능 기술이 산업과 사회 전반에 걸쳐 영향력을 미치게 되면서 인공지능을 단순히 하나의 기술로만 보기에는 한계가 있다. 세계적인 시장조사기관들은 인공지능의 파급력을 수치화하여 인공지능 시장의 지수적인 전망을 예측하지만 이는 범용기술의 특성을 고려해보면 당연한 예측일 수 있다.인공지능 활용연구는 학습기반의 인공지능 기술로부터 시작된다. 미래를 예측하는 전통적인 방법론중 대표적인 것은 수학적·통계적 모델링이었다. 이는 데이터의 관
[AI 동향] 인공지능, 범용 기술로 자리잡다 제4차 산업혁명의 핵심인 인공지능은 과거 증기기관과 같이 현 시대의 범용기술 (General Purpose Technology, GPT)로 자리매김 하고 있다. 인공지능이 사회와 산업 전반을 발전시키는 원동력이 되면서 관련 기술의 선점이 국가 경쟁력과 직결될 정도로큰 영향력을 미치고 있다. 지난 2016년 3월, 세기의 대결로 사회적 관심을 모은 알파고와 이세돌 9단의 대국은 인공지능의 가능성을 전 세계에 알린 신호탄으로 회자되고 있다. 그러나 이미 학계에서는 인공지능의 성공을 예측하고 있었다.인공지능 기술 R&D의 두 가지 관점지난 2006년, 토론토 대학의 제프리 힌튼 교수는 심층신경망(Deep Neural Network)의 개념을 창시해 인공지능 시대의 서