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[인공지능 만화] 50. 인공지능 차세대 톱스타 한국인 조경현 교수 [인공지능 만화] 50. 인공지능 차세대 톱스타 한국인 조경현 교수 인공지능 차세대 톱스타 한국인 조경현 교수 인공지능 4대 천왕이라 불리는 거장들이 있습니다. 인공지능 분야를 개척한 제프리 힌튼, 신경망으로 CNN을 만든 얀 레쿤, 딥러닝을 만들어낸 요슈아 벤지오, 그리고 코세라를 창립해 인공지능 교육에 이바지한 앤드류 응이 바로 그들이죠. 이들의 뒤를 이을 차세대 톱스타가 우리나라에서 등장했는데요, 제프리 힌튼의 추천으로 2018 주목할 인물 50에 오르고 얀 레쿤이 한 인터뷰에서 '천재'라고 말하며 요슈아 벤지오와 함께 논문도 쓴 그 인물은?! 바로 딥러닝을 이용한 자연어 처리 분야 최고 연구자로 우뚝 선 한국인 조경현 교수 입니다. 조경현 교수는 딥러닝 엘리트 코스를 밟았다고 해도 과언이 아닐 정.. 더보기
[인공지능 만화] 49. 컴퓨터가 스스로 이미지를 만든다면? GAN과 이안 굿펠로우 컴퓨터가 스스로 이미지를 만든다면? GAN과 이안 굿펠로우 과연 컴퓨터가 스스로 이미지를 만들 수 있을까요? 인공지능으로 이미지를 분류하거나 예측하는 것만이 가능했던 때에는 NO라고 대답했을 것입니다. 하지만 지금은 YES라고 할 수 있죠! 이는 2014년 GAN(Generative Adversarial Network)을 발표한 이안 굿펠로우 덕분이라고 할 수 있습니다. 스탠포드 대학에서 컴퓨터 과학을 전공하던 그는 앤드류 응의 수업을 듣고 인공지능에 관심을 갖게 됩니다. 2014년 졸업 후 몬트리올 대학에 들어가 요슈아 벤지오 교수 연구실에서 박사과정을 밟으며 머신러닝에 대해 깊이 배우게 됩니다. 그러던 어느날 이안 굿펠로우는 한 친구의 박사과정 졸업 축하파티에서 까다로운 문제 하나를 접하게 됩니다. .. 더보기
[인공지능 만화] 48. 1등보다 빛나는 2등, VGG-16 세상에는 많은 대회가 있습니다. 이미지를 정확히 맞히는 알고리즘 대회도 존재하죠. 바로 ILSVRC, 일명 '이미지넷 대회' 입니다. 2014년 이 대회에서 2등을 한 VGG 넷이 1등을 한 구글넷보다 각광을 받고 있는데요, VGG넷이 CNN 학습의 표준모델로까지 자리잡을 수 있었던 이유는 CNN의 기본 아키텍처인 Convolution layer, Pooling layer, Fully connected layer 만을 사용해서 만들었기 때문입니다. 다른 모델에 비해 배우기 쉬운 것이죠. VGG-16 모델은 아래와 같이 구성되어 있습니다. 앞의 그림을 부연 설명하자면 VGG 모델을 만든 곳은 옥스포드 대학 연구팀입니다. VGG팀의 지도교수 지세르만은 컴퓨터 비전 분야의 대가입니다. 컴퓨터 비전 연구원에게 .. 더보기
[인공지능 만화] 47. 알파고는 누가 만들었을까? 데미스 하사비스 2016년 3월 전세계를 충격에 빠뜨린 세기의 대결이 있었습니다. 바로, 이세돌과 알파고의 바둑 대국 '구글 딥마인드 챌린지 매치' '구글 딥마인드 챌린지 매치'는 인공지는 바둑 프로그램인 알파고와 프로 바둑 기사인 이세돌의 바둑 대국으로 인간과 인공지능의 대결이라는 점에서 세계의 이목을 끌었습니다. 오늘 이야기의 주인공은 바로 이 알파고를 만든 데미스 하사비스입니다. 1976년 런던에서 태어난 그는 어릴 적부터 논리와 전략을 이용한 게임에 재주를 보였습니다. 게임을 할 때 발휘되는 자신의 능력을 더 큰 곳에서 활용하고 싶다고 생각한 하사비스는 컴퓨터 게임 개발에 관심을 갖기 시작하면서 1993년 - 컴퓨터 게임 회사 불프로그에 입사해 게임 개발에 참여 (신디케이크, 테마파크) - 캠브리지 대학 컴퓨터 .. 더보기
[인공지능 만화]3-19. 최애 영화를 찾아주는 넷플릭스 창시자, 리드 헤이스팅스 한 기자회견장에서 색다른 광경이 펼쳐집니다. 한 회사의 CEO가 기자 개개인 취향에 맞춰 손수 커피를 타주고 있는 것이었습니다. 바로 넷플릭스의 CEO 리드 헤이스팅스 이야기입니다. 시청자의 취향을 저격할 콘텤츠를 추천해주는 넷플릭스의 CEO답게 기자들을 취향 저격할 커피를 타주고 있는 모습이었죠. 넷플릭스릐 취향저격은 빅데이터 분석을 통한 콘텐츠 추천 알고리즘 덕분이랍니다. 시청자 개개인에 맞춰 다양한 콘텐프를 추천하는 이 알고리즘은 과연 어떻게 나다나게 된 것일까요? 리드 헤러스팅스는 1988년 스탠포드 대학에서 컴퓨터 공학 석사과정을 맞친 후 소프트웨어 개발자로 살아가고 있었습니다. 그러던 어느날 비디오 대여점에서 영화 '아폴로13'을 빌려본 후 깜빡하고 제 때 반납을 하지 못해 연체료 40달러를 .. 더보기
[인공지능 만화] 3-18. 추락하던 AMD를 부활시킨 리사 수 2010년대 초반 인텔이 CPU 시장을 독점하는 상황에서 날개 없이 추락하던 AMD 1969년에 창립된 AMD가 2014년을 기점으로 다시 부활할 수 있었던 이유는 무엇일까요? 떨어지기 직전인 AMD의 마지막 잎새를 초강력 접착제로 이어붙인 현 AMD CEO이자 엔지니어 리사 수 박사 덕분이랍니다. 리사 수는 타이난 출신 미국인으로 MIT에서 전기 공학을 전동하고 26살에 IBM 반도체 연구 개발 부서에 이사로 합류하는 등 엄청난 수재였습니다. 좋은 회사에서 잘 나가던 그는 2012년 다니던 회사를 그만두고 망해가던 AMD 부사장으로 취임하게 됩니다. 리사 수는 우선 AMD를 살리기 위해 이미 인텔이 꽉 잡고 있는 PC시장 대신 비디오 게임 시장을 노리는 전략을 세월습니다. 바로 과거 실패했던 APU를 .. 더보기
[인공지능 만화] 3-17. 이젠 선택이 아닌 필수 GPU의 아버지 젠슨 황 2012년 이미지넷 대화에서 경이적인 기롣으로 우승한 알렉스 크리체프스키의 알렉스 넷. 이 우승에는 GPU 기반 딥러닝 기술이 바탕에 있었는데요, 알렉스 넷은 당시 최고 사양이었던 엔비디아의 그래픽 카드인 GTX 580두 장을 병렬로 이어붙인 모델을 사용했습니다. 이 사건으로 덩달아 유명해진 GPU 설계 회사인 엔비디아. 1993년 젠슨황이 동료들과 함께 자신의 30번째 생일날 설립한 회사입니다. 이들 중 젠슨 황은 'GPU'라는 개념을 만든 인물로 사실상 엔비디아 GPU 기술의 중심에 있다고 볼 수 있죠. 1990년 초, 현재 엔비디아의 경쟁사인 AMD에서 CPU가 만드는 일을 했던 젠슨 황은 PC가 업무용으로만 사용된다는 점에 의문을 가졌습니다. 1993년 젠슨 황은 PC가 업무용 외에 게임·동영상 .. 더보기
[인공지능 만화]3-16. 머신러닝 발전에 기여한 주요 데이터 셋 2020년 우리나라에 국가의 디지털 역량을 강화하기 위한 '디지털 뉴딜 사업'으로 AI Hub가 생긴 것 아시나요? AI Hub: 인공지능 학습용 데이터를 법국가적으로 모으는 곳 AI 허브는 국내 기업 · 연구소 · 개인 등이 자체적으로 확보하기 어려운 양질의 대용량 인공지능 학습용 데이터들을 공개하고 있는데요, 사람동작 영상 데이터/ 위해물품 엑스레이 이미지 데이터/ 한국어-영어 번역 말뭉치 데이터/ 한국인 안면 이미지 데이터 데이터를 모르는 AI 허브와 같은 사이트의 시초는 UCI 머신러닝 리파지토리입니다. 초기 머신러닝 발전에 기여한 수많은 데이터 셋들이 공개되어 있죠. UCI 머신러닝 리파지토리는 1987년 UCI 대학원생인 데이비드 아하와 동료들이 만든 데이터 셋 모음 사이트인데요, 이 중 주요.. 더보기
[인공지능 만화]3-15. 빅데이터 시대를 가장 먼저 예견한 비운의 천재 짐 그레이 오늘날 대부분의 기업은 IT시스템을 활용하여 실시간 업무를 보고 있습니다. 이러한 것을 '온라인 트랜잭션 프로세싱'이라고 합니다. 여기에서 '트랜잭션'이라는 영단어의 사전적 의미는 '거래'인데 컴퓨터 과학에서는 'unit of work(일의 단위)'라고 정의하고 있습니다. 또한 '트랜잭션은 ACID 규칙이 지켜져야한다', '분산 DB 환경에서는 2Phase Commit을 해야한다' 등 조금 어려운 규칙들도 있답니다. 지금처럼 컴퓨터로 회사 업무를 보고, 집에서 인테넷으로 은행업무와 쇼핑을 하게 된 데에는 소설처럼 살다간 한 천대의 공헌이 있었는데요, 그 천재는 바로 짐 그레이입니다. 짐 그레이는 트랜잭션 이론 정립에 기여한 공로로 1998년에 컴퓨터 분야의 노벨상이라고 불리는 튜링상을 받았습니다. 197.. 더보기
[인공지능 만화] 3-14. 내 은행 계좌 비밀번호는 어디에 저장되어 있을까? RDBMS 인공지능의 기반이 되는 빅데이터. 이런 빅테이터는 NoSQL, Hadoop과 같은 빅데이터 레이크에 저장되고 있지만 중요한 데이터들은 여전히 RDBMS에 저장되고 있습니다. RDBMS란 관계형 모델을 효율적으로 저장 · 구성 · 관리할 수 있는 데이터 베이스 관리 시스템입니다. 여기서 관계형 모델이란 데이터의 중복을 없애고 데이터 사이의 관계를 정의하여 데이터의 생성 · 수정 · 삭제가 잘 되도록 설계된 모델을 말하죠. 관계형 DB에 대한 개념을 처음으로 제시한 인물은 바로 E.F.코드 박사 입니다. 1970년 IBM연구소에서 근무하던 엔지니어가 아닌 수학자인 코드 박사가 수학자의 관점에서 데이터를 효율적으로 관리하기 위한 색다른 방법을 논문으로 발표한 것인데요, 바로 데이터를 관리할 때 합집합 · 교집.. 더보기

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