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대규모 언어 모델(LLM : Large Language Models) 연구 동향인공지능 2023. 10. 9. 23:22
대규모 언어 모델에 대한 조사 A Survey of Large Language Models 요약 1950년대에 튜링 테스트(Turing Test)가 제안된 이래로 인간은 기계가 언어 지능을 마스터하는 방법을 탐구해 왔습니다. 언어는 본질적으로 문법 규칙에 의해 지배되는 복잡하고 정교한 인간 표현 체계입니다. 이는 유능한 인공지능을 개발하는 데 언어를 이해하고 파악할 수 있는 유능한 인공 지능(AI) 알고리즘을 개발하는 것은 중요한 과제입니다. 언어 모델링은 지난 20년 동안 언어 이해와 생성을 위해 널리 연구되어 왔으며, 통계적 언어 모델(statistical language models)에서 신경망 언어 모델(neural language models)로 발전해 왔습니다. 최근에는 대규모 말뭉치(larg..
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의료 생명 과학 분야에서 주목해야 할 생성형 AI 스타트업인공지능 2023. 10. 9. 22:44
생성형 AI는 현재 의료와 생명 과학 분야에서 많은 주목을 받고 있습니다. 이 분야의 AI 기술은 패러다임 전환을 이끌고 있으며, 텍스트를 이미지로 변환하는 능력과 ChatGPT와 같은 모델의 등장은 이러한 변화를 가속화하고 있습니다. 생성적 사전 학습 트랜스포머(GPT)는 대규모 언어 모델(LLM)로, 딥러닝을 활용하여 인간과 유사한 텍스트를 생성합니다. LLM은 이미 오랫동안 연구되어 왔지만, OpenAI의 ChatGPT와 같은 혁신적인 모델은 새로운 패러다임을 제시하며 의료 및 생명 과학 분야에서의 활용 가능성을 증대시켰습니다. 이제 ChatGPT를 통해 수백만 명의 사용자들은 의료 분야에서 새로운 응용 프로그램을 개발하고 적용하는데 관심을 기울이고 있습니다. 이러한 응용 분야로는 새로운 검색 엔진..
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딜로이트, 인공지능(AI) 활용서 : 6대 산업별 활용 사례인공지능 2023. 10. 9. 14:46
2023.8월 딜로이트 AI 연구소 AI를 활용해 사업가치를 창출하는 6가지 경로 비용 절감 : AI와 지능형 자동화 솔루션을 도입해 상대적으로 가치가 낮고 반복적인 업무를 자동화하면 효율성과 품질을 개선해 비용을 절감할 수 있다. 실행 속도 단축 : 지연시간을 최소화해 운영 및 사업 성과 도출에 걸리는 시간을 단축한다. 복잡성 감축 : 보다 선제적이고 예측 가능하며 갈수록 복잡해지는 데이터 소스에서 패턴을 파악하는 능력 등이 더욱 향상된 애널리틱스 기술을 활용하면, 이해와 의사결정을 개선할 수 있다. 관계의 전환 : 사람과 기술 간 소통 방식을 전환해, 사람이 기계의 방식에 맞추는 대신 사람의 방식 그대로 소통할 수 있다. 혁신 촉진 : AI를 활용해 혁신적인 신제품, 시장, 비즈니스 모델을 창출함으로..
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중국 인공지능의 기회와 시사점인공지능 2023. 10. 9. 14:36
2022년 말 이후, OpenAI의 ChatGPT와 같은 생성형 인공지능(AI) 플랫폼의 등장은 AI 기술의 혁신과 그 중요성의 급격한 상승을 시사하고 있습니다. 이러한 발전은 중국과 전 세계에서 AI 산업의 방향을 재조정하고 새로운 기회와 도전을 던지고 있습니다. 빠른 사용자 채용: ChatGPT와 같은 생성형 AI 플랫폼의 빠른 사용자 채용은 기존의 플랫폼과의 비교를 통해 혁신적인 AI 기술의 엄청난 잠재력을 보여주고 있습니다. 이는 기업들이 AI를 활용하여 새로운 시장을 개척하고 경쟁력을 확보하는 데 중요한 동기부여가 될 것입니다. 새로운 비즈니스 모델: 생성형 AI는 기존 비즈니스 모델을 혁신하고 새로운 수익 창출 방식을 모색할 수 있는 기회를 제공합니다. 예를 들어, 맞춤형 콘텐츠 생성, 개인화..
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제조 분야와 인공지능(AI)인공지능 2023. 10. 9. 14:25
IFS의 글로벌 인더스트리 디렉터인 매기 슬로윅은 인공지능(AI)과 인간이 기계의 결정을 이해해야 하는 이유에 대해 다음과 같이 설명합니다. "Accenture의 연구에 따르면, 인공지능(AI)은 제조업에 미치는 영향이 상당히 크다는 것이 입증되었습니다. 이 연구에 따르면, AI 기술은 2035년까지 총부가가치(GVA) 측면에서 3조 8,000억 달러를 추가로 창출할 것으로 예측되며, 또한 수익성을 38% 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있다고 밝혀졌습니다. 이에 따라 제조업체들은 비즈니스의 발전을 촉진시키기 위해 새로운 솔루션을 도입하는 방향으로 노력하고 있습니다. McKinsey에 따르면, 2017년부터 2022년까지 기업들이 AI를 도입하는 비율은 두 배 이상 증가한 것으로 나타났습니다. 이는 기..
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인공지능 시대 미래 교육 시스템과 수학 교육의 혁신카테고리 없음 2023. 10. 9. 14:17
인공지능 시대의 수학 불안 극복하기 인공지능 기술이 점차 보편화되면서 교육 시스템은 수학 교육의 새로운 접근 방식을 모색해야 합니다. 모든 개인이 수학 전문가로 되어야 하는 것은 아니지만, 수학 교육을 효과적으로 전달하고 미래의 요구 사항에 부합하는 방법을 찾는 것이 중요합니다. 수학의 중요성은 콘래드 울프람과 같은 전문가들이 강조하는 바와 같이 계산 능력을 넘어 다양한 분야에서 문제 해결과 혁신에 필수적입니다. 따라서 미래의 교육 시스템은 다음과 같은 방향으로 발전해야 합니다. 현실 세계 응용: 수학 교육은 단순한 계산 능력을 넘어 현실 세계의 문제 해결에 중점을 두어야 합니다. 학생들은 수학이 현실 세계의 다양한 상황에서 어떻게 활용되는지를 경험하고 이해해야 합니다. 문제 해결 능력 강화: 교육은 학..
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인공지능이 인간을 능가할 수 없는 이유인공지능 2023. 10. 9. 14:10
개요 인공지능은 많은 일을 할 수 있지만 사람과 사람 사이의 접촉에 대한 욕구를 충족시킬 수는 없습니다. 사람과 사람 간의 상호 작용을 소홀히 하면 장기적으로 비즈니스에 해가 되는 이유. AI가 실제 인간의 혁신을 대체할 수 없는 이유 우리의 인식에 따르면, 인공지능(AI)이 인간이 수행해야 할 활동을 빠르게 대체하고 있는 사실은 많은 글을 읽지 않아도 분명합니다. 대기업과 신생 기업 모두 데이터 분석에서부터 콘텐츠 제작까지 다양한 분야에서 AI를 도입하여 비용 절감과 수익 증대를 모색하고 있습니다. 그러나 우리가 간과해서는 안 될 점은 인공지능 도입이 서둘러 이루어지는 것처럼 보이더라도, 특히 최종 소비자와 직접 상호 작용하는 활동에서 사람과 사람 간의 접촉의 가치입니다. 비즈니스를 로봇이나 AI에게 ..
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인공지능을 통한 친환경 전환 사례와 기회인공지능 2023. 10. 9. 12:52
인공지능을 통한 친환경인 전환 인공지능(AI)은 청정 에너지 모델로의 전환을 촉진하는 중요한 역할을 할 수 있습니다. 현재의 에너지 시스템은 환경에 부정적인 영향을 미치는 온실가스 배출과 자원 소비를 초래하고 있는데, 이를 개선하고 친환경적인 에너지 모델로 전환하기 위해 AI 기술이 활용될 수 있습니다. 에너지 생산 및 관리 AI 기술은 에너지 생산 및 관리 분야에서 많은 혁신을 가져오고 있습니다. 아래에는 태양광 및 풍력 발전에 대한 예측 및 최적화, 전력 그리드 운영 및 유지보수에 대한 AI의 활용 예시를 상세히 설명하겠습니다. 태양광 발전: AI는 기상 데이터, 태양광 패널의 특성, 위치 정보 등을 고려하여 태양광 발전량을 예측할 수 있습니다. 이를 통해 미리 발전량을 예측하여 전력 그리드에 안정적..