딥 마인드 | [재택플러스] 딥마인드가 선보인 ‘고퍼’‥언어 인공지능 기술 (2021.12.10/뉴스투데이/Mbc) 빠른 답변

by

당신은 주제를 찾고 있습니까 “딥 마인드 – [재택플러스] 딥마인드가 선보인 ‘고퍼’‥언어 인공지능 기술 (2021.12.10/뉴스투데이/MBC)“? 다음 카테고리의 웹사이트 ppa.maxfit.vn 에서 귀하의 모든 질문에 답변해 드립니다: https://ppa.maxfit.vn/blog. 바로 아래에서 답을 찾을 수 있습니다. 작성자 MBCNEWS 이(가) 작성한 기사에는 조회수 18,385회 및 좋아요 212개 개의 좋아요가 있습니다.

딥 마인드 주제에 대한 동영상 보기

여기에서 이 주제에 대한 비디오를 시청하십시오. 주의 깊게 살펴보고 읽고 있는 내용에 대한 피드백을 제공하세요!

d여기에서 [재택플러스] 딥마인드가 선보인 ‘고퍼’‥언어 인공지능 기술 (2021.12.10/뉴스투데이/MBC) – 딥 마인드 주제에 대한 세부정보를 참조하세요

지난 2016년 한국의 이세돌 9단과 바둑 승부를 벌여 화제가 됐던 알파고, 기억하시나요?
알파고를 만든 곳이 딥마인드인데, 이 회사가 이번엔 대규모 언어 인공지능 ‘고퍼’를 개발했다고 합니다.
실리콘밸리 더밀크의 손재권 대표와 함께 알아보겠습니다.
손 대표님, 딥마인드가 개발했다는 대규모 언어 인공지능, 어떤 기술인가요?
◀ 손재권 / 더밀크 대표 ▶
네, 딥마인드는 알파고 충격 이후 계속 획기적인 인공지능 기술을 개발해 왔는데요.
바로 현지시간 8일, 어제였는데요.
인간 수준의 독해력에 접근하는 대규모 언어 인공지능인 ‘고퍼’를 개발했다고 밝혔습니다.
고퍼는 고난이도의 문장을 독해하는 것에서부터 특정 주제에 대한 질문에 답하는 것까지 광범위한 언어 작업을 수행할 수 있는 인공지능 알고리즘입니다.
고등학교 읽기나 이해력 테스트 심지어 과학 과목에서도 인간 수준에 접근했다고 합니다.
인간이 문자로 쓴 난해한 문장 구조도 이해하고 질문에 대한 답을 할 수 있었던 것입니다.
그러나 고퍼는 아직 상식적인 추론과 수학적 추론을 포함한 다차원적인 분야에서는 인간의 능력에 크게 미치지 못했다고 합니다.
◀ 앵커 ▶
인공지능의 발전으로 인간의 일자리를 뺏을 수 있다는 지적도 나오고 윤리적인 문제도 있고요.

이 부분은 어떻게 보십니까?
◀ 손재권 / 더밀크 대표 ▶
네, 인공지능 기술이 인간의 역할을 대체한다는 논란은 오래전부터 있었는데요.
대체해서는 안되는 직업도 있지만 사람이 하고 싶지 않은 일이나 위험한 일은 인공지능이나 로봇이 대체할 수 있다고 봅니다.
코로나19로 인해서 최근 식당에 로봇 서빙 기계가 많이 도입됐는데요.
이 기계도 인공지능 기술이 적용된 것입니다.
이 기계로 인해서 일자리가 없어진다는 지적도 일부 있지만 코로나19로 인해서 비접촉 서비스에 대한 수요가 늘어서 확산되는 부분도 있구요.
사람은 오히려 서비스에 집중할 수 있어서 효율적이라는 긍정적으로 보는 분들도 계십니다.
그러나 인공지능은 최근에 윤리 문제도 대두되고 있는데요.
인공지능 기술을 이용한 안면인식 기술이 인권침해 논란이 일자 미국 샌프란시스코 시에서는 인공지능 안면인식 기술을 사용하지 못하게 하는 법이 통과가 됐습니다.
◀ 앵커 ▶
다른 주제로 넘어가 보죠.
미국에서도 배달 업체들의 경쟁이 치열하다고 하는데 미국에서 15분 배달 서비스가 등장했다고 들었습니다.
미국은 땅도 넓은데 가능한 겁니까?
◀ 손재권 / 더밀크 대표 ▶
네, 미국의 1위 배달 업체 도어대시라는 회사가 있습니다.
이 회사가 최근 ’15분’ 배달 서비스를 제공하겠다고 발표했습니다.
도어대시가 운영하는 대시마트를 통해 가능하다고 하는데요.
우선 배달 지역은 뉴욕의 첼시 지역만 해당합니다.
뉴욕 지역을 중심으로 우선 도입한 뒤에 15분 서비스를 다른 지역으로 확대하겠다는 것입니다.
15분 배송 서비스의 다른 점은 독립형 계약근로자인 ‘긱 워커’를 통한 배달이 아니라는 점입니다.
공유 배달 서비스가 아닌 정직원을 채용하겠다는 건데요.
이 서비스를 위해 도어대시 측은 배달 근로자 60명을 정규직으로 고용하고, 급여와 건강보험 등 혜택을 제공합니다.
긱 워커를 활용할 경우 초고속 배송이 불가능하다는 판단 때문으로 풀이되는데요.
그간 도어대시가 지켜온 원칙을 깰 정도로 시장 경쟁이 치열해지고 있음을 시사하고 있습니다.
◀ 앵커 ▶
미국에서도 배달 수요가 느는 것 같은데요.
배달 사원 구하기도 쉽지 않을 텐데, 미국의 기업들이 내년 역대 최대규모의 임금인상 계획을 갖고 있다는 조사 결과가 나왔다면서요.
◀ 손재권 / 더밀크 대표 ▶
네, 지난 8일 싱크탱크인 컨퍼런스보드 보고서에 따르면 내년 기업들은 2008년 이후 그 어느 때보다 높은 수준의 급여 인상을 위한 예산을 책정했다고 합니다.
설문에 응답한 기업들은 평균 3.9%의 임금을 올릴 계획이라고 응답했습니다.
컨퍼런스보드는 1998년부터 매년 같은 조사를 진행해왔는데요.
기업들이 이번만큼 임금 인상 계획을 높게 책정한 것은 지난 2008년 이후 처음이라고 합니다.
특히 지난 6월 같은 조사보다도 3%포인트 더 올라간 수치입니다.
기업들의 이 같은 임금 인상 계획은 ‘구인난’에서 이유를 찾을 수 있습니다.
팬데믹 기간중 미국 정부의 경기부양책으로 일을 손에서 놓은 노동자들이 많았는데요.
대기업에서도 퇴사하는 직원들이 많아지면서 ‘퇴사의 시대’라는 이야기가 나오기도 합니다.
이에 기업들은 인력을 유치하기 위해 복지혜택을 늘리고, 시급을 15달러까지 인상하는 등 인력 수급에 열을 올리고 있는 것입니다.
임금이 오르면 좋을 것 같지만 딱히 그렇지도 않습니다.
물가가 더 오르기 때문인데요.
미국의 지난 10월 인플레이션은 6.2%에 달했습니다.
WSJ은 \”지속적인 임금 인상은 기업이 임금 인상을 보상하기 위해 가격을 인상함에 따라 소비자 물가를 상승시킬 수 있다\”고 지적했습니다.
◀ 앵커 ▶
말씀 잘 들었습니다.
지금까지 손재권 더밀크 대표였습니다.
https://imnews.imbc.com/replay/2021/nwtoday/article/6322652_34943.html
#재택플러스, #플러스나우, #알파고

딥 마인드 주제에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하세요.

구글 딥마인드 – 나무위키

구글 X 소속이었으나 2015년 구글의 모기업인 알파벳이 설립되며 알파벳의 자회사가 되었다. 주요목표는 기계학습(machine learning)과 신경과학( …

+ 여기에 자세히 보기

Source: namu.wiki

Date Published: 2/5/2022

View: 2325

딥마인드 – 위키백과, 우리 모두의 백과사전

딥마인드(영어: DeepMind Technologies Limited)는 알파벳의 자회사이자 영국의 인공지능(AI) 프로그램 개발 회사이다. 딥마인드. DeepMind logo.png. 원어.

+ 여기를 클릭

Source: ko.wikipedia.org

Date Published: 9/11/2022

View: 3273

DeepMind

Artificial intelligence could be one of humanity’s most useful inventions. We research and build safe artificial intelligence systems.

+ 여기에 자세히 보기

Source: www.deepmind.com

Date Published: 3/24/2022

View: 4898

딥마인드, 사람처럼 코딩하는 AI 개발…한국 연구자 제1저자로 …

“바둑은 이겼다. 이번엔 코딩이다.” 알파고를 개발한 딥마인드가 이번에는 사람처럼 코딩하는 인공지능(AI) ‘알파코드’를 공개했다. 딥마인드는 코딩 …

+ 여기에 더 보기

Source: www.aitimes.com

Date Published: 8/28/2022

View: 8407

딥마인드, 604개 업무 수행 새 AI ‘가토’ 선보여 – 지디넷코리아

딥마인드는 ‘가토’에 대해 “일반인공지능(AGI)을 향한 큰 진전”이라고 주장했고, 일부 AI연구자들도 동의했다. ‘가토’가 수행한 업무는 아타리 2600 …

+ 여기에 더 보기

Source: zdnet.co.kr

Date Published: 1/12/2022

View: 5504

딥마인드의 새 AI 모델을 둘러싼 과장된 보도들이 놓치고 있는 것

딥마인드는 가토가 아타리(Atari) 비디오 게임 플레이, 사진 설명 작성, 채팅, 실제 로봇팔을 이용한 블록 쌓기 등을 포함해 총 604개의 작업을 수행할 수 …

+ 여기에 보기

Source: www.technologyreview.kr

Date Published: 9/19/2021

View: 7738

구글 딥마인드 AI, 거의 모든 단백질 구조를 예측한다

알파폴드가 예측한 단백질의 3D 구조. 딥마인드 제공. 딥마인드가 인공지능(AI) 단백질 구조 예측 프로그램 ‘알파폴드’를 이용해 2억개 이상의 단백질 …

+ 더 읽기

Source: m.dongascience.com

Date Published: 2/6/2021

View: 2405

알파고 이후 3년, 딥마인드의 최근동향과 미래 전망

알파고를 개발한 딥마인드는 2014년 구글에 4억 달러에 인수된 회사로 바둑 대결 이후에도 게임, 헬스케어 분야 등에서 활발히 인공지능 기술을 개발해 나아가고 있다.

+ 여기에 더 보기

Source: spri.kr

Date Published: 12/6/2021

View: 8469

딥마인드 – 해시넷 위키

딥마인드(DeepMind)는 컴퓨터 소프트웨어를 이용한 인공지능 프로그램을 개발하는 회사로 인공지능 바둑 프로그램인 알파고를 개발한 구글의 자회사 …

+ 여기에 더 보기

Source: wiki.hash.kr

Date Published: 9/30/2022

View: 760

딥마인드 – LG CNS

찾고 싶은 것이 있나요? 검색. 딥마인드에 대한 14개의 태그 검색결과가 있습니다. 블로그 인공지능 …

+ 더 읽기

Source: www.lgcns.com

Date Published: 1/30/2022

View: 9232

주제와 관련된 이미지 딥 마인드

주제와 관련된 더 많은 사진을 참조하십시오 [재택플러스] 딥마인드가 선보인 ‘고퍼’‥언어 인공지능 기술 (2021.12.10/뉴스투데이/MBC). 댓글에서 더 많은 관련 이미지를 보거나 필요한 경우 더 많은 관련 기사를 볼 수 있습니다.

[재택플러스] 딥마인드가 선보인 '고퍼'‥언어 인공지능 기술 (2021.12.10/뉴스투데이/MBC)
[재택플러스] 딥마인드가 선보인 ‘고퍼’‥언어 인공지능 기술 (2021.12.10/뉴스투데이/MBC)

주제에 대한 기사 평가 딥 마인드

  • Author: MBCNEWS
  • Views: 조회수 18,385회
  • Likes: 좋아요 212개
  • Date Published: 2021. 12. 10.
  • Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=MgrAfbX-vlo

위키백과, 우리 모두의 백과사전

딥마인드(영어: DeepMind Technologies Limited)는 알파벳의 자회사이자 영국의 인공지능(AI) 프로그램 개발 회사이다.

13세에 세계 유소년 체스 대회 2위를 한 천재 데미스 허사비스가 15세 때 고교과정을 마치고 케임브리지대에서 컴퓨터공학 학사, 유니버시티칼리지런던(UCL)에서 인지신경과학 박사 학위를 받고서 2010년 신경과학을 응용한 인공지능 회사를 세운게 시초이다.[1]

장소는 영국의 런던이였으며 데미스 허사비스 외에도 셰인 레그, 무스타파 술레이만이 공동 창업하였다. 당시 회사 이름은 ‘딥마인드 테크놀로지’였다. 머신러닝(기계학습)과 신경과학 기반의 스스로 학습하는 컴퓨터 알고리즘을 개발한다. 미리 프로그램이 짜여져 있는 기존 인공지능과 달리 머신러닝으로 스스로 정보를 처리함으로써 특정 분야에 국한되지 않고 다양한 분야에서 활용할 수 있는 ‘범용 학습 알고리즘’을 만드는 것을 목표로 하고 있다. 구글이 근래 인공지능 분야에 대한 투자를 확대하였고, 이 회사의 가치를 알아본 구글이 2014년 4억 달러(약 4800억원)에 인수해 현재의 사명이 되었다. 직원 규모는 2016년 100여명이다.[2]

구글 딥마인드는 심층 인공지능 기술인 ‘심층 큐 네트워크’(Deep Q-network)를 독자적으로 개발하였다. 이 기술은 다층 신경망(Deep Neural Network)과 큐 러닝(Q-Learning)을 조합한 기술이다. 규칙을 알지 못하는 상태에서 점수와 픽셀 디스플레이를 정보로 활용하여 최고점을 만들기 위해 이전 게임 세션으로부터 학습하는 능력만을 갖추었다. 그리하여 아타리 2600 비디오 게임을 플레이하는 법을 스스로 터득했는데, 그 실력이 전문적인 게임 테스터의 실력과도 맞먹는 수준이었다고 한다. 해당 기술의 연구는 네이처 저널에 실렸다.[2][3]

인공지능 바둑 프로그램인 알파고(AlphaGo)를 개발, 다른 바둑 프로그램들과 총 500회 대국을 벌여 499회 승리했다. 2015년 10월에는 바둑 기사 판 후이와 대국, 5전 전승하였다.(판 후이와 비공식 대결{시간 제한 30초} 3승 2패[알파고 승]). 2016년 3월 이세돌 9단과의 알파고 대 이세돌 대국에서 1회전과 2회전, 그리고 3회전에서 불계승하였으며 4회전에서는 이세돌 9단이 불계승 하였다. 마지막 5회전에서는 알파고의 승리로 끝이났다.[4]

스타크래프트 2 인공 지능 알파스타 [ 편집 ]

“저희는 DeepMind를 ‘AGI’, 즉 인공 일반 지능이라고 부르는 인공 지능으로 만들고 있어요. 특정한 하나의 게임 에이전트만이 아니라 학습 패러다임을 이해함으로써 사전 지식 없이 어떤 게임이든 플레이할 수 있는 에이전트를 만드는 중이죠.” – Oriol Vinyals

딥마인드의 스타크래프트 2 프로젝트 총책임자 Oriol Vinyals에 따르면 스타크래프트 II용으로 개발하고 있는 인공 지능은 스타크래프트 2뿐만이 아니라, 어떤 게임에도 적용할 수 있는 인공 일반 지능이 목표라고 한다.[5]

구글 DeepMind의 스타크래프트 2 인공 지능은 알파스타 (AlphaStar)로 명명되었다. 알파에 바둑을 의미하는 Go를 붙여 명명된 알파고 (AlphaGo)와 같은 명명 방식이다. 프로게이머 다리오 뷘시 (Dario Wünsch, TLO)와 그레고리 코민츠 (Grzegorz Komincz, MaNa)를 상대로 각각 5:0으로 이겼다. 경기에서 AlphaStar의 평균 분당 행동수(APM)는 TLO와 MaNa보다 낮은 수준을 유지하였으나 최대 APM은 둘보다 높았다. 또한 시야가 모니터 크기로 제한되는 인간과 달리 맵 전체를 시야로 쓸 수 있었다. 시야 크기를 모니터 크기로 제한한 경기에서는 MaNa에게 0:1로 패배하였다.[6]

각주 [ 편집 ]

외부 링크 [ 편집 ]

딥마인드, 사람처럼 코딩하는 AI 개발…한국 연구자 제1저자로 참여

딥마인드가 사람처럼 코딩하는 인공지능 ‘알파코드’를 공개했다. (사진=딥마인드 블로그)

“바둑은 이겼다. 이번엔 코딩이다.” 알파고를 개발한 딥마인드가 이번에는 사람처럼 코딩하는 인공지능(AI) ‘알파코드’를 공개했다. 딥마인드는 코딩 대회 성적 결과 알파코드가 사람 평균 수준의 실력을 기록했다고 밝혔다. 이번 알파코드 개발에는 국내 연구진이 공동 제1저자로 참여했다.

구글 AI 자회사 딥마인드는 2일(현지시간) 회사 블로그를 통해 자동으로 코드를 작성하는 AI 알파코드를 개발했다고 밝혔다. 알파코드로 코딩 대회에 참가한 결과 사람 평균 수준인 상위 54.3%를 달성했다고 전했다. AI 기반 코드 생성 시스템이 프로그래밍 대회에서 인간 수준의 성능을 보인 것은 이번이 처음이다.

알파코드는 전에는 없던 새로운 코드를 스스로 생성할 수 있다. 코드를 새로 짜기 위해서는 자연어 이해는 물론 비판적 사고, 논리 등 복합적인 능력이 필요하다. 기존 코딩 AI가 코딩 대회에서 인간 수준의 성능을 보이지 못한 것은 이러한 능력이 부재한 탓이다. 지금까지 선보여진 코딩 AI는 대부분 기존에 있던 코드를 복사하거나 관련된 모든 알고리즘을 학습해 적용까지만 할 수 있었다.

딥마인드는 논문에서 “최근 등장한 대규모 언어모델은 코드를 생성할 수 있는 인상적인 능력을 보여줬고, 간단한 프로그래밍 작업도 할 수 있을 것으로 보인다”면서도 “하지만 이러한 모델은 더 많은 부분에서 평가할 때 여전히 성능이 떨어진다”고 지적했다. 이어 “단순히 지시문을 번역하는 것을 넘어 문제 해결 기술을 요구하는 복잡하고 보이지 않는 문제들은 (대규모 언어모델이) 처리하지 못 해 이러한 격차를 해소하기 위해 코드 생성을 위한 시스템 알파코드를 개발했다”고 밝혔다.

알파코드가 푼 문제 모습. (사진=딥마인드 블로그)

알파코드가 만든 코드 모습. (사진=딥마인드 블로그)

딥마인드는 알파코드 성능 테스트를 위해 코드포스에서 주최하는 정기 대회에 총 10회 참여했다. 코드포스는 대회 참가자들에게 문제를 제시하고 이를 해결하는 프로그램을 제출받아 평가한 뒤 순위를 매긴다.

대회 출제 문제를 해결하기 위해서는 비판적 사고와 논리, 알고리즘, 코딩 기술, 자연어 이해 등이 복합적으로 필요하다. 예를 들어 특정 제약 조건에서 도로와 건물 등을 배치하는 방법을 찾거나 보드게임에서 이길 수 있는 전략을 짜는 것과 같은 문제가 출제된다. 평가 결과 알파코드가 내놓은 10개 문제의 해답은 상위 54.3% 내에 드는 것으로 나타났다.

마이크 미르자야노프(Mike MirzayaNnov) 코드포스 설립자는 “알파코드 결과는 기대를 완전히 뛰어넘었다”며 “알고리즘을 새로 만들어야 하는 어려운 과제가 있어 AI가 이런 과제를 수행하는 것에 회의적이었지만 알파코드는 새로운 경쟁자 수준에서 과제를 해냈다”고 평가했다.

오리올 빈얄스(Oriol Vinyals) 딥마인드 연구자는 “알파코드는 아직 초기 단계지만 코딩 문제를 자율적으로 해결할 수 있는 문제 해결력을 지닌 AI를 만드는 데 한 걸음 더 가까워진 사례”라며 “지금은 인간의 영역인 코드를 작성하는 문제를 해결해 비개발자의 어려움을 해결할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.

이번 알파코드 개발에는 국내 연구자인 정준영 딥마인드 연구원이 공동 제1저자로 이름을 올렸다. (사진=딥마인드 논문 캡처)

이번 알파코드 개발에는 국내 연구자가 공동 1저자로 참여했다. 정준영 딥마인드 연구원이다. 그는 이번 논문에서 12명의 공동 1저자 중 한 명으로 이름을 올렸다.

정준영 연구원은 와 인터뷰에서 “이번 연구에서 주로 알파코드에 쓰일 딥러닝 모델을 설계 및 개발하는 역할을 담당했다”고 밝혔다.

알파코드 등장으로 기대되는 효과에 대해서는 “알파코드에게 주어지는 코딩 대회 문제를 풀기 위해서는 언어 이해, 알고리즘, 데이터 구조에 대한 지식, 추론 능력이 필요하다”면서 “아직 초기 단계지만, 복합적인 사고가 필요한 문제해결이 가능한 AI를 만드는데 한 걸음 다가갔다고 생각한다”고 평가했다.

AI타임스 김동원 기자 [email protected]

[관련기사] 딥마인드도 초거대 AI 언어모델 고퍼 공개…크기 대비 성능이 차별점

[관련기사] 구글 모회사 알파벳, AI 신약 개발사 ‘아이소모픽 랩스’ 설립

딥마인드의 새 AI 모델을 둘러싼 과장된 보도들이 놓치고 있는 것

한 번에 다양한 작업을 수행할 수 있는 딥마인드의 새로운 AI 모델을 향한 관심이 뜨겁다. 그러나 일부에서는 이러한 모델에 대한 지나친 관심이 AI 분야 연구에 해가 된다고 우려하고 있다.

5월 초 알파벳(Alphabet)의 인공지능 연구소 딥마인드(DeepMind)가 다양한 작업을 수행할 수 있는 새 ‘범용형’ 인공지능(AI) 모델 ‘가토(Gato)’를 선보였다. 딥마인드는 가토가 아타리(Atari) 비디오 게임 플레이, 사진 설명 작성, 채팅, 실제 로봇팔을 이용한 블록 쌓기 등을 포함해 총 604개의 작업을 수행할 수 있다고 발표했다.

딥마인드의 설명대로라면 가토가 대단히 흥미로운 AI라는 점은 부인할 수 없는 사실이다. 그러나 일부 연구자들은 가토가 출시되고 일주일 동안 지나치게 흥분한 듯한 모습을 보였다.

딥마인드의 수석연구원이자 가토에 관한 논문의 공동 저자인 난도 드 프레이타스(Nando de Freitas)는 흥분을 억누르지 못했다. 그는 트위터에서 “게임은 끝났다!”라며 가토가 인공일반지능(AGI: artificial general intelligence)으로 향하는 확실한 길을 보여준다고 밝혔다. 인공일반지능이란 인간과 비슷하거나 인간을 뛰어넘는 수준의 AI를 의미하는 모호한 개념이다. 그는 인공일반지능을 구축하는 것이 이제는 규모의 문제일 뿐이라고 주장했다. 즉 가토 같은 AI 모델의 규모와 성능을 더 키우면 인공일반지능 구축에 성공할 수 있다는 것이다.

당연하게도 프레이타스의 발표에 흥분한 언론은 딥마인드가 인간과 비슷한 수준의 AI에 ‘거의 도달했다’고 보도했다. 이렇게 과장된 보도가 현실보다 앞서나간 것은 이번이 처음이 아니다. 오픈AI(OpenAI)의 언어모델 GPT-3와 이미지 생성 AI 달-E(DALL-E) 같은 다른 놀라운 새 AI 모델들이 발표됐을 때도 이번과 유사하게 거창한 주장들이 등장했다. 그러나 AI 분야의 많은 이들은 일부 AI 모델을 둘러싼 이런 종류의 과열된 담론으로 인해 다른 중요한 AI 연구 분야들이 제대로 주목받지 못한다고 생각한다.

이러한 평가가 나온다는 것은 안타까운 일이다. 가토가 AI 모델의 발전 과정에서 상당히 흥미로운 단계에 해당하기 때문이다. 최근 일부 AI 모델들은 다양한 기술을 혼합하기 시작했다. 예를 들어 달-E는 텍스트 설명을 바탕으로 이미지를 생성한다. 다른 모델들은 단일한 학습 기법을 사용해서 이미지와 텍스트 인식 방법을 모두 배우기도 한다. 한편 딥마인드의 알파제로(AlphaZero)는 바둑, 체스, 장기 두는 법을 배웠다.

그러나 여기에는 중대한 차이점이 있다. 알파제로는 한 번에 한 가지 작업만 배울 수 있었다. 우선 바둑 두는 법을 학습한 알파제로는 체스 두는 법을 배우기 전에 바둑에 관해 학습했던 모든 내용을 잊어야 했고, 장기를 배울 때도 마찬가지였다. 알파제로는 한 번에 두 가지 게임을 동시에 플레이하는 법을 배울 수 없었다. 그러나 가토는 다르다. 가토는 동시에 다양한 작업을 학습한다. 즉 다른 기술을 학습하기 전에 이전에 학습했던 기술을 잊을 필요 없이 배운 내용을 전환하는 것이 가능하다. 이는 작지만 매우 중요한 진전이다.

아쉬운 점은 가토가 한 가지 작업만 할 수 있는 모델들만큼 작업 수행 능력이 뛰어나지 않다는 것이다. 매사추세츠 공과대학교(MIT)에서 인공지능과 자연어 및 음성처리를 전문으로 하는 조교수 제이컵 안드레아스(Jacob Andreas)는 “로봇들은 여전히 세상이 작동하는 방식에 관해 텍스트로 ‘상식적인 지식’을 배워야 한다”고 말했다.

그러한 학습 방식은 예를 들어 집안에서 사람들을 도울 수 있는 로봇들에게 유용할 수 있다. 안드레아스는 “로봇을 주방에 내려놓고 처음으로 차를 끓여달라고 요청하면 로봇은 차를 끓이는 데 어떤 과정이 필요한지, 티백이 찬장 어디에 들어있을 가능성이 큰지 알 수 있다”고 설명했다.

일부 외부 연구자들은 프레이타스의 주장을 노골적으로 무시하기도 했다. 딥러닝(deep learning)에 비판적인 AI 연구원 게리 마커스(Gary Marcus)는 “그건 ‘지능’과는 거리가 멀다”며, “가토를 둘러싼 과대광고들은 AI 분야가 쓸모없는 ‘승리주의 문화’로 인해 엉망이 되고 있다는 것을 보여준다”고 말했다.

마커스는 인간과 비슷한 수준의 지능에 도달할 만한 잠재력이 있다며 흥분을 크게 불러일으키곤 하는 딥러닝 모델들이 “만약 사람이 그런 실수를 한다면 어딘가 문제 있는 사람처럼 취급받을만한” 그런 실수를 범하곤 한다고 말했다.

그는 “자연은 우리에게 ‘아무 소용도 없다’는 것을 말해주려고 하고 있지만, AI 분야는 언론이 하는 듣기 좋은 말들을 너무 믿고 있어서 자연의 경고를 알아챌 수가 없다”고 덧붙였다.

딥마인드에서 프레이타스와 함께 가토에 관해 연구했던 재키 케이(Jackie Kay)와 스콧 리드(Scott Reed)조차도 프레이타스의 주장에 관한 질문을 받자 신중한 태도를 보였다. 그들은 가토가 인공일반지능에 가까워지고 있는 AI 모델이라는 생각에 선뜻 동의하지 않았다. 케이는 “사실 현재 상황에서 그런 예측을 하는 게 가능하다고 생각하지 않는다. 그런 이야기는 피하려고 한다. 마치 주식시장을 예측하는 것과 마찬가지”라고 말했다.

리드는 어려운 질문이라고 답하며 “대부분의 머신러닝 연구원들은 신중한 태도로 대답을 피할 것이라고 생각한다. 예측하기는 매우 어려운 일이지만 언젠가 우리가 인공일반지능에 도달하기를 바란다”고 말했다.

어떤 면에서는 딥마인드가 가토를 ‘범용형’ AI라고 부르는 바람에 가토가 인공일반지능을 둘러싼 AI 분야의 지나친 과대광고의 희생양이 됐을 수도 있다. 오늘날 AI 시스템들은 ‘좁은(narrow)’ AI라고 불리는데 이는 AI가 텍스트 생성처럼 특정적이고 제한된 작업만 할 수 있다는 의미이다.

딥마인드의 몇몇 연구원을 포함한 일부 기술 전문가들은 언젠가 인간이 인간만큼 또는 인간보다 더 나은 기능을 보일 수 있는 ‘폭넓은(broader)’ AI 시스템을 개발할 것이라고 생각한다. 어떤 이들은 그런 AI를 ‘인공일반지능’이라고 부르지만 다른 이들은 이를 ‘마법에 대한 믿음’에 비유하기도 한다. 메타의 수석 AI 과학자 얀 르쿤(Yann LeCun) 같은 최고 연구자들은 대부분 그런 AI가 애초에 가능한 것인지 의문을 품고 있다.

가토는 동시에 많은 작업을 수행할 수 있다는 의미에서 ‘범용형(generalist)’ AI이다. 그러나 이는 모델이 기존에 학습했던 것과 다른 새로운 작업에도 유의미하게 적응할 수 있는 ‘범용(general)’ AI와는 완전히 다르다. MIT의 안드레아스는 “그런 AI를 실현하려면 아직도 갈 길이 너무나 멀다”고 말했다.

안드레아스는 모델의 규모를 키운다고 해서 모델이 ‘평생 학습’을 하지 못하는 문제를 해결할 수 있는 것은 아니라고 말했다. 여기서 ‘평생 학습’이란 AI 모델이 어떤 작업을 한 번 학습하면 그 작업이 암시하는 모든 내용을 이해하고 다른 결정을 내릴 때도 그 정보를 활용한다는 의미이다.

AI 및 로봇공학 연구원이자 팀니트 게브루(Timnit Gebru)가 공동 설립한 ‘블랙인AI(Black in AI)’의 일원인 이매뉴얼 카헴브웨(Emmanuel Kahembwe)는 가토 같은 모델을 둘러싼 과대광고가 AI의 전반적인 발전에 해가 된다고 말했다. 그는 “관심 바깥으로 밀려나 있거나 연구비 지원이 부족하거나 더 많은 관심이 필요한 매우 흥미로운 주제들이 많이 있지만 기술 대기업이나 그런 기업에 속한 수많은 연구자들은 그런 흥미로운 주제에 관심이 없다”고 밝혔다.

AI 프로젝트에 ‘영원히’ 연구비를 지원하는 자선단체 패트릭 J. 맥거번 재단(Patrick J. McGovern Foundation)의 회장 빌라스 다르(Vilas Dhar)는 기술 기업들이 한 걸음 물러서서 자신들이 지금 만들고 있는 것을 만들고 있는 이유를 천천히 살펴보아야 한다고 말했다.

그는 이렇게 설명했다. “인공일반지능은 우리가 위대해질 수 있도록 이끌어줄 도구를 제작해서 우리를 지금보다 더 나은 존재로 만들 수 있다는 ‘매우 인간적인’ 생각을 의미한다. 이는 매우 좋은 생각이지만, 그런 생각은 오늘날 우리가 직면한 실질적인 문제들이 있고 우리가 AI를 사용해서 그런 문제들을 해결하려고 시도해야 한다는 사실에서 우리의 주의를 딴 데로 돌리고 있기도 하다.”

딥마인드 – LG CNS

블로그

상상하고 행동하는 인공지능의 등장

행동(Action)과 관련된 분야의 인공지능 기술은 인간 수준으로 구현되기 매우 어려운 분야로 생각되어 왔습니다. 인간 수준의 행동이란 단순히 현재 만을 고려해 행동하는 것이 아니라 현재의 행동이 미래에 미치는 영향을 고려하고 동시에 최종적인 목적을 달성하기 위해 매 순간 계획(Planning)과 결정(Decision)이 동반되어야 하기 때문입니다. 그렇기 때문에 때로는 현재 시점에서 최선의 선택이 아니더라도 장기적 관점에서 목적 달성에 도움이 된다면 차선책을 선택해 행동하는 것도 필요합니다. 이러한 모든 과정이 고려되어야 하므로 인간처럼 행동하는 인공지능을 구현하기는 쉽지 않았는데요. 하지만 최근…

키워드에 대한 정보 딥 마인드

다음은 Bing에서 딥 마인드 주제에 대한 검색 결과입니다. 필요한 경우 더 읽을 수 있습니다.

이 기사는 인터넷의 다양한 출처에서 편집되었습니다. 이 기사가 유용했기를 바랍니다. 이 기사가 유용하다고 생각되면 공유하십시오. 매우 감사합니다!

사람들이 주제에 대해 자주 검색하는 키워드 [재택플러스] 딥마인드가 선보인 ‘고퍼’‥언어 인공지능 기술 (2021.12.10/뉴스투데이/MBC)

  • MBC
  • MBC뉴스
  • 뉴스데스크
  • newsdesk
  • 뉴스투데이
  • newstoday
  • 8시뉴스
  • 아침뉴스
  • 뉴스
  • 정오뉴스
  • news
  • 재택플러스
  • 플러스나우
  • 알파고
  • 딥마인드
  • 고퍼
  • 언어
  • 인공지능
  • 도어대시
  • 미국
[재택플러스] #딥마인드가 #선보인 #’고퍼’‥언어 #인공지능 #기술 #(2021.12.10/뉴스투데이/MBC)

YouTube에서 딥 마인드 주제의 다른 동영상 보기

주제에 대한 기사를 시청해 주셔서 감사합니다 [재택플러스] 딥마인드가 선보인 ‘고퍼’‥언어 인공지능 기술 (2021.12.10/뉴스투데이/MBC) | 딥 마인드, 이 기사가 유용하다고 생각되면 공유하십시오, 매우 감사합니다.

Leave a Comment