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인공지능에 대한 377개의 태그 검색결과가 있습니다.
- 블로그 단어 하나면 글과 그림, 영상까지 만든다! 생성형 AI의 시대 진화하는 생성형 모델 ‘샌프란시스코 바다에 떠 있는 해적선’이라고 입력을 하면 몇 초 만에 금문교 아래를 지나가는 해적선 그림이 나타납니다. 해골과 십자형 돛이 달린, 영락없는 대항해시대의 갤리온 선박입니다. 그래픽 툴 플랫폼인 어도비가 지난달 미국 로스앤젤레스에서 연례 이벤트인 ‘어도비 맥스 2022’를 통해 선보인 생성형 AI(Generative AI) ‘센세이’입니다. 생성형 모델은 데이터를 입력하면 AI가 해당 데이터를 유추해 사람이 원하는 결과값을 만들어 내는 알고리즘입니다. 추상적인 이미지까지 그릴 수 있다는 점에서 올해 실리콘밸리에서도 매우 높은 관심을...
- 블로그 지능형 스마트홈으로의 변화, 새로운 표준 ‘매터’에 주목! 최근, 다양한 형태의 스마트 커넥티드 디바이스가 보급되고 있습니다. 이를 활용해 더욱 편리한 생활 환경을 구축하는 것에 관심이 높아지고 있는데요. 그러나 ‘스마트홈’은 그 용어가 등장한 이래로 20여 년간 눈에 띄는 발전을 이루지 못했습니다. 여전히 다양한 스마트 기기들을 연결한 후 통합 제어 장치를 이용해서 이들의 상태를 확인 및 제어하거나 기본적인 자동화 동작을 구현하는 수준에 머물러 있었죠. 하지만 지능형 사물인터넷 기술의 등장으로 인해 단순 제어 중심의 스마트홈이 지능형 스마트홈으로 변하고 있는데요. 다양한 생활...
- 블로그 집안일부터 아이 교육까지 척척 해내는 ‘휴머노이드’의 등장! 먼 훗날 식사를 만들고 청소를 하고, 아이에게 책을 읽어주거나 자장가를 불러 재워주는 역할은 누구의 몫이 될까요? 바로 사람이 아닌 사람을 닮은 ‘인간형 로봇’이 하게 될 것입니다. 이른바 인간처럼 행동하는 로봇 ‘휴머노이드(Humanoid)’가 반려견처럼 사람과 함께 생활하며 집안의 각종 궂은 일을 도맡아 처리하게 될 텐데요. 4차 산업혁명 쇼크가 휴머노이드 개발을 가속화하고 있습니다. 휴머노이드 ‘옵티머스’ 신세계를 연다 테슬라의 CEO인 일론 머스크(Elon Musk)가 최근 휴머노이드 ‘옵티머스(Optimus)’를 선보였습니다. 이 로봇은 꽃에 물을 주거나 상자를 들어...
- 블로그 AI 도입, OO 손에 달렸다고요? AI 시대가 도래했습니다. 과거 유행했던 IT 기술들은 모두 패키지, 소프트웨어, 플랫폼이 존재했습니다. 예를 들면 ERP를 도입한다는 것은 결국 ERP 패키지를 도입한다는 것이고, 빅데이터를 도입하는 것은 빅데이터 소프트웨어에 데이터를 넣어서 활용하는 것이었습니다. 클라우드를 도입한다는 것은 당연히 돈을 내고 클라우드 플랫폼을 활용하는 것을 말했습니다. 그런데 AI를 도입에 있어서는 도입할 만한 패키지도 소프트웨어 플랫폼 인프라도 없는 상황입니다. 텐서플로우(tensorflow)나 파이토치(pythorch)는 AI를 개발하는 툴일 뿐입니다. 물론 대량의 데이터를 학습하기 위해서는 GPU 인프라가 필요하나, GPU 인프라를...
- 블로그 데이터로 미래를 내다본다? 현대판 예언가 초거대 AI의 등장! 미래를 먼저 아는 사람이 세상을 승리로 이끌 수 있습니다. 최근 AI가 과거 예언가나 점성술사를 뛰어넘는 ‘예측 전문가’로 진화하고 있는데요. AI는 거대한 분량의 콘텐츠를 학습해 수필과 소설을 쓰는 창작활동까지 합니다. 여기에는 AI가 사람의 역할을 대신하고 인간을 능가하도록 만들기 위한 ‘초거대 AI 프로젝트’가 큰 몫을 하고 있는데요. 4차 산업혁명이 탄생시킬 초거대 AI는 어떤 미래를 만들까요? 몇 년 안에 지금까지의 AI와는 차원이 다른 ‘초거대 AI’가 등장할 전망인데요. 대규모 데이터를 스스로 학습해 인간처럼 논리를...
- 블로그 광고 카피부터 소설까지 OK! 글 쓰는 AI의 진화 AI가 텍스트 영역으로 빠르게 확장하고 있습니다. AI에 특정 문장을 입력하면 곧 문맥에 맞는 다음 문장을 만들어 내는데요. 2019년 오픈 AI(Open AI)가 GPT-2를 내놓은 이후 AI를 기반으로 한 글쓰기 시대가 열렸습니다. 현재 AI는 이미 많은 영역에서 대량의 글을 빠르게 생산해내고 있습니다. 게다가 글의 품질 역시 이전과 비교할 수 없을 정도로 향상되고 있죠. 물론 AI가 전문 작가를 바로 대체하지는 않겠지만, AI가 글을 쓰는 미래는 우리의 생각보다 빠르게 다가오고 있습니다. AI 글쓰기의 시작 최근...
- 블로그 LG CNS의 SW2.0, “Software with AI” 요즘 IT 관련 신문 기사에는 대부분 AI에 대한 주제가 포함돼 있습니다. 연구실에서만 존재할 것 같았던 AI는 이제 세상 밖으로 나와 우리 모두의 실생활과 밀접하게 연결되고 있죠. 이는 AI 기술이 이미 실체화됐다는 것을 보여줍니다. 그러다 보니 AI를 적용하는 현장 분위기와 관심도 ‘AI 알고리즘’ 중심에서 ‘AI를 적용하는 시스템의 구축, 그리고 운영’으로 이동하고 있습니다. 이를 뒷받침하듯 가트너도 2022년 ‘전략기술 트렌드 톱12’ 중 하나로 ‘AI 엔지니어링’을 선정했습니다. 기술 트렌드를 알 수 있는 하이퍼 사이클...
- 블로그 다가오는 SW2.0시대와 AI엔지니어링! 디스토피아적 공상과학(SF) 영화 덕분일까요? 인간은 ‘사람과 같은’ AI(인공지능)을 그다지 달가워하지 않습니다. 영화 매트릭스는 인간이 컴퓨터와 기계에 의해 양육되는 먼 미래를 그립니다. 터미네이터 역시 자의식을 가진 집단적 AI가 인간을 적으로 간주해 주인공을 죽이려 하는 줄거리를 골자로 합니다. 대부분의 SF 영화에서 인류는 암울한 미래를 맞이합니다. 이처럼 인간을 뛰어넘는 AI에 역습당하는 영화가 난무하지만, 그런데도 우리는 끊임없이 ‘사람과 같은’ AI를 갈구합니다. 사람과 비슷하되 흠 없는 AI를 개발해 더 나은 삶을 사는 것을 꿈꾸죠. 불쾌한...
- 블로그 소설부터 의상 디자인까지? 초거대 AI, 어디까지 가봤니? 초거대 AI는 무엇을 할 수 있을까요? 빅테크 기업들이 단순히 소설과 칼럼을 쓰기 위해 많은 금액을 투자해 초거대 AI를 구축하지는 않았을 겁니다. 처음에 기업들은 초거대 AI를 활용해 주로 연구를 진행했습니다. 하지만 지금기업은 연구 용도를 벗어나 하나둘 초거대 AI를 사업 모델에 적용하고 있습니다.자체 서비스를 고도화하거나 타 기업과 업무협약(MOU)을 체결해 다양한 산업의 경쟁력을 높이고 있습니다. GPT-3, 다양한 기업의 서비스에 변화 이끌다 초거대 AI의 가능성을 밝힌 모델은 오픈AI의 ‘GPT-3’입니다. 그만큼 활용 사례가 다양한데요. 기업들은 GPT-3로 고객 피드백을 분석하거나 검색 엔진과 챗봇 서비스를 고도화하고 있습니다. 지금까지 공개된 GPT-3 사용 사례 중 중요한 내용을 모아봤습니다. 아이어블, GPT-3로 고객 피드백 분석 고객 피드백을 분석해 고객사의 마케팅 전략을 지원하는 아이어블(Aiable)은 2021년 피드백을 분석하는 업무에 GPT-3를 적용했습니다. 고객이 남긴 앱 리뷰나 설문 조사, 문의 사항, 소셜 미디어, 통화 내용 등에서 얻은 텍스트 형식 피드백을 GPT-3를 사용해 분석하는데요. 여기서 분석한 자료를 다시 텍스트로 처리해 마케팅 전략에 필요한 점을 찾고 있습니다. 예를 들어 “고객이 우리 호텔에서 체크아웃할 때 무엇을 가장 불편해하지?”라고 질문하면 GPT-3를 탑재한 아이어블 플랫폼은 “고객들은 체크아웃하는 시간이 너무 오래 걸린다는 점에 답답함을 느낀다. 특히 체크아웃할 때 자신의 집 주소를 불필요하게 길게 기입하는 걸 안 좋아한다. 그리고 그들은 지금보다 더 다양한 지불 방식을 원한다”라고 대답합니다. 기업 마케터는 이 내용을 사업 전략에 활용할 수 있죠. 알골리아, 고급 검색 솔루션에 GPT-3 통합 검색 엔진 솔루션 기업 알골리아(Algolia)는 자체 개발한 고급 검색 기술에 GPT-3를 통합했습니다. 고객...
- 블로그 텍스트를 넘어 생체신호까지 학습한다!떠오르는 ‘멀티모달 AI’ 지난 글에서는 기계 언어를 바꾼 ‘초거대 AI’의 등장을 살펴봤습니다. 초거대 AI는 인간의 뇌 구조를 모방해 스스로 사고하고 학습하며 판단할 수 있는 AI인데요. LG AI연구원이 선보인 엑사원은 오픈AI의 GPT-3와 네이버가 출시한 하이퍼클로바, 카카오의 코지피티와는 다릅니다. GPT-3와 하이퍼클로바가 언어모델이라면, 엑사원은 멀티모달 AI죠. 언어뿐만 아니라 이미지도 학습하고 사고하고 판단할 수 있습니다. 최근 초거대 AI는 언어모델을 벗어나 엑사원처럼 ‘멀티모달’ 형태로 발전하고 있습니다. 멀티모달 AI란? 멀티모달 AI는 다양한 모달리티를 동시에 받아들이고 사고하는 AI 모델을 뜻합니다. 기존 초거대 AI가 주로 언어에 초점을 맞춘 언어 모델이었다면, 멀티모달 AI는 여기서 한발 더 나아갑니다. 언어모델이 사고할 수 있었던 텍스트 데이터 외에도 △이미지 △음성 △제스처 △시선 △표정 △생체신호 등 여러 입력 방식을 받아들이고 사고할 수 있죠. 이를 통해 인간과 AI가 더욱 자연스럽게 의사소통할 수 있게 합니다. GPT-3가 영국 가디언지에 칼럼을 쓸 수 있었던 것은 AI가 텍스트를 받아들이고 이를 사고할 수 있었기 때문입니다.멀티모달 AI는 텍스트뿐만 아니라 이미지, 동영상, 생체신호 등을 학습하고 사고할 수 있기 때문에 칼럼 작성 외에 다른 일도 할 수 있는데요. 다양한 이미지를 학습해 인테리어를 디자인할 수 있고, 사람의 대화를 바로 영상으로 만들어 보여줄 수도 있습니다. 이처럼 멀티모달 AI는 텍스트 기반으로 새로운 콘텐츠를 만들어냈던 초거대 AI가 이미지, 음성, 표정, 시선, 제스처 등 다양한 데이터를 토대로 새로운 결과물을 내놓는 방향으로 진화한 버전입니다. 초거대 멀티모달 AI의 시작을 알린 오픈AI의 ‘달리(DALL-E)’ GPT-3로 초거대 언어모델 AI 시대를 알린 오픈AI는 초거대 멀티모달 AI에도 성과를 냈습니다. 오픈AI는 2021년 1월 초거대 멀티 모달 AI인 ‘달리(DALL-E)’를 자사 블로그에 공개했습니다. 달리는 자율주행 로봇 이야기를 담은 2008년 애니메이션 영화 ‘WALL-E’와 초현실주의 화가 살바도르 달리(Salvador Dalí)를 합친 이름입니다. 오픈AI는 “달리가 NLP(Natural Language Processing, 자연어처리)와 이미지 인식 기술을 함께 사용해 전에 학습한 적이 없는 이미지를 새로 ‘창조’해낼 수 있다”고 밝혔습니다. GPT-3가 방대한 양의 언어 데이터를 학습한 후 다양한 방식으로 언어를 사용할 수 있었다면, 달리는 GPT-3가 학습한 텍스트와 더불어 같은 방식으로 이미지를 학습해 새로운 결과물을 냈습니다. 달리는 기존 이미지 생성 기술과 달리 각 이미지 데이터를 큐레이팅, 라벨링 하지 않습니다. 인터넷상에서 수집한 방대한 이미지와 이를 묘사한 캡션들을 학습해 결과물을 내죠. 이를 통해 경험한 적이 없는 이미지 대상도 학습 데이터를 조합해 새로 만들어낼 수 있습니다. 예를 들어 달리는 ‘개를 산책시키는 아기 무’란 이미지를 만들어낼 수 있습니다. 개를 산책시키는 무는 세상에 없죠. 따라서 이러한 이미지를 라벨링 할 수 없고 학습할 수도 없습니다. 하지만 달리는 이 이미지를 조합해 새로운 이미지를 창조해냈습니다. 오픈AI는 블로그를 통해 “달리는 이질적인 아이디어를 결합해 사물을 합성할 수 있는 능력을 갖추고 있다”며 “현실 세계에 존재하지 않는 것도 만들어낼 수 있다”고 밝혔습니다. ‘달리 2(DALL-E 2)’와 구글 ‘이매젠(Imagen)’의 등장 오픈AI는 올해 4월 달리에 이은 ‘달리 2(DALL-E...
- 블로그 나랑 ‘티키타카’ 할 수 있는 AI 비서? ‘초거대 AI’의 등장! 지금의 인공지능(AI) 기술이 아이언맨에 나오는 AI 비서 ‘자비스’처럼 인간과 자연스러운 대화를 하며 도움을 줄 수 있을까요? 우리에게 익숙한 챗봇처럼 정해진 답변만 제공하는 것이 아니라 우리의 대화를 이해해 자연스러운 대화가 가능한 AI 비서가 나올 수 있을까요? 이 질문에 대한 답은 ‘그렇다’ 입니다. 이미 이러한 기술은 속속 등장하고 있죠. 초거대 AI가 등장하면서입니다. AI 업계에 ‘거거익선(巨巨益善)’바람이 불고 있습니다. 최근 AI 빅테크 기업은 하이퍼스케일(Hyperscale)급 학습 모델을 갖추고 있는데요. 이는 ‘초거대 AI’혹은 ‘초대규모 AI’라고 불리는 AI 학습 모델입니다. 초거대 AI란? 초거대 AI는 스스로 사고하고 학습하며 판단할 수 있는 인간의 뇌 구조를 모방한 AI입니다. 대용량 연산이 가능한 컴퓨팅 인프라를 기반으로 대규모 데이터를 스스로 학습하고 사고하며 판단할 수 있습니다. 글을 쓴다고 가정해봅시다. 사람이 하나의 주제에 대한 글을 쓰기 위해선 관련 주제에 대한 데이터를 모으고 공부를 해야 합니다. 그리고 이러한 데이터를 토대로 내용을 구성하고 새로운 이야기를 만들어 글을 작성하죠. 초거대 AI도 비슷합니다. 수많은 데이터를 학습하고 여기서 학습한 데이터를 토대로 새로운 이야기를 만들어냅니다. 초거대 AI가 학습할 수 있는 데이터는 사람의 학습량을 훨씬 초월하기 때문에 사람보다 더 빠르고 다양한 내용을 다룰 수 있습니다. 초거대 AI에는 인간의 뇌에서 정보를 학습하고 기억하는 ‘시냅스’와 유사한 역할을 하는 존재가 있습니다. 인공신경망에 있는 ‘파라미터(Parameter, 매개변수)’인데요. 우리 뇌에 있는 시냅스는 많으면 많을수록 뇌가 처리할 수 있는 정보량이 많아지고 처리 속도도 빨라집니다. 뇌의 성능이 좋아지는 것이죠. AI도 마찬가지입니다. 이론상으로 AI는 파라미터가 많으면 많을수록 정교한 학습이 가능합니다. 일반적으로 초거대 AI는 기존 AI보다 최소 수백 배 많은 파라미터를 탑재하고 있습니다. 오픈AI가 개발한 ‘GPT-3’는 1,750억 개의 파라미터를 탑재하고 있죠. 네이버의 ‘하이퍼클로바’는 2,040억 개, LG AI 연구원의 ‘엑사원’은 약 3,000억 개의 파라미터를 보유하고 있습니다. 이처럼 파라미터를 많이 탑재한 초거대 AI는 기존 AI처럼 특정 역할에 국한되지 않고 스스로 생각하고 학습하며 판단할 수 있습니다. 그렇다면 초거대 AI는 왜 등장하게 됐을까요? AI의 최종 목표는 사람같이 생각하고 판단할 수 있는 모델을 만드는 것입니다. 사람의 뇌와 같은 역할을 할 수 있는 AI를 목표로 하죠. 이러한 AI가 만들어져야 사람의 개입 없이 완전 자율주행을 할 수 있는 자동차가 만들어질 수 있고 영화에서 나오는 AI 비서를 만들 수 있기 때문입니다. 하지만 지금까지 AI 개발 속도는 더딘 편이었습니다. 딥러닝 학습이 등장하면서 학습 속도가 대폭 개선됐지만, 여전히 사람의 뇌에는 한참 미치지 못했는데요. 이에 AI 개발자들은 학습 모델을 대폭 키우기 시작했습니다. 엄청난 양의 데이터를 소화할 수 있는 컴퓨팅 인프라를 갖춘 후 여기서 데이터를 학습해 나갔죠. 많은 양의 데이터를 학습한 AI는 특정 역할에만 한정됐던 기존 AI의 한계를 벗어났습니다. 학습한 데이터를 토대로 더 자연스러운 대화를 하기 시작했고, 사설과 소설도 작성할 수 있게 됐습니다. 이러한 학습모델의 가능성이 켜지면서 빅테크 기업들은 경쟁적으로 초거대 AI 모델을 갖추기 시작했습니다. 초거대 AI의 불을 지핀 GPT-3 초거대 AI가 처음 등장한 것은 2020년입니다. 일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)가 설립하고 마이크로소프트 등 글로벌 기업이 투자한 미국 AI 연구기관인 오픈AI는 2020년 수많은 언어 데이터를 학습한 GPT-3를 선보였습니다. GPT-3는 1,750억 개의 파라미터를 탑재한 AI 모델입니다. 기존 GPT-2가 보유한 파라미터 15억개보다 117배 많은 양을 탑재했죠. GPT-3는 자연어를 번역할 수 있었고, 대화와 작문이 가능했습니다. 자연어를 토대로 사람과 소통할 수 있는 가능성을 연 것입니다. 이 모델은 GPT-2를...
- 블로그 AI 활용 트렌드, 여기서 확인해보세요! 맥락과 취향을 이해하는 인공지능(AI)이 궁금하신가요? LG CNS Entrue DX Foresight 2022에서 인과적 관계를 이해하는 AI 활용 트렌드를 소개합니다! 8월 웨비나에서는 여러 AI기술의 적용 사례와 경험을 바탕으로 한 Entrue컨설팅만의 인사이트를 전해드릴 예정입니다. 여러분의 많은 관심과 참여 부탁드립니다. 글 ㅣ LG CNS 홍보팀