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인공지능8

인공일반지능(AGI) - 인간 수준의 지능을 가진 인공지능과 그 가능성 최근 핫 이슈가 되고 있는 인공일반지능(Artificial General Intelligence, AGI)에 대해 이야기해 보려고 합니다. 인공지능(AI)이 점점 더 발전하고 있는 현재, AGI는 인간 수준의 지능을 가진 인공지능을 구현하려는 끊임없는 노력의 결과물입니다. 이 글에서는 AGI가 무엇인지, 그 가능성이 무엇인지, 그리고 우리가 AGI의 발전을 통해 어떤 영향을 받을 수 있는지에 대해 알아보겠습니다. 이 글을 읽고 나면 여러분도 AGI에 관심을 갖게 될 것입니다. 인공일반지능(AGI)란 무엇인가? 인공일반지능(AGI)은 인간 수준의 지능을 가진 인공지능 시스템을 말합니다. AGI는 다양한 과제를 수행하고 이해하며 학습할 수 있는 능력을 가지고 있으며, 인간처럼 추론, 계획, 문제 해결, 학습.. 2023. 4. 10.
인공지능 (AI) 블록체인 만남 - 미래를 바꾸는 두 기술의 융합 최근 큰 인기를 끌고 있는 두 기술, "인공지능(AI)"과 "블록체인"에 대해 이야기해 보려고 합니다. 이 두 기술이 함께 작용하면 어떤 놀라운 혁신이 일어날 수 있는지 알아보겠습니다. 2023. 4. 1.
영상을 생성하는 AI (Gen-2, DAMO) Text-to-Image 생성 인공지능이 공개된 지 얼마 되지 않았는데, 이제는 영상을 생성하는 인공지능이 나와서 소개해 드리기 위해 포스팅합니다. (Gen-2, DAMO) Text-to-Text(대표: ChatGPT), Text-to-Image, Image-to-Image(DALL-E, Stable Diffusion, Midjourney)에서 이제 영상을 생성하는 인공지능(AI)이 나왔습니다. 1. Gen-2 1.1. Gen-2 소개 및 기능 오늘 소개해드릴 인공지능은 그중에서 "Gen-2(runway Reasearch)"입니다. Gen-2(영상 생성 인공지능)는 단순 Text-to-Video를 넘어섰습니다. 아래와 같은 다양한 방법으로 영상 생성이 가능합니다. Text-to-Video: 텍스트에서 영.. 2023. 3. 27.
인공지능(AI)이란 무엇인가? - 기술의 핵심 개념 이해하기 인공지능(AI)은 컴퓨터 시스템이 인간처럼 사고하고 학습하는 능력을 갖춘 기술입니다. 이 글에서는 인공지능의 정의와 발전 과정, 그리고 주요 영역과 응용 사례를 살펴봅니다. 인공지능(AI)의 정의 인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 기계가 인간의 지능을 모방하도록 설계된 컴퓨터 시스템입니다. AI는 자연어 처리(NLP), 기계 학습(ML), 컴퓨터 비전, 음성 인식 등 다양한 영역에서 활용되며, 인간의 사고, 학습, 문제 해결, 패턴 인식 능력을 모방하여 작동합니다. 인공지능의 역사와 발전 AI는 20세기 중반부터 연구되기 시작했으며, 초기에는 규칙 기반 인공지능(rule-based AI)이 주류를 이루었습니다. 하지만 21세기 들어 빅 데이터와 컴퓨팅 파워의 발전으로 인해 기.. 2023. 3. 20.
ChatGPT-4 주요 변경사항 이번 포스팅에서는 ChatGPT 3.5에서 ChatGPT-4로 변경되면서 업그레이드된 사항 중 가장 중요한 부분을 설명드립니다. 입력할 수 있는 글자 수 증가 입력할 수 있는 글자 수를 3,000자에서 25,000로 늘렸습니다. 이는 더 긴 글을 읽고 해석하며, 응답할 수 있다는 뜻입니다. 더 긴 글의 기사, 메뉴얼, 논문등을 읽고 해석하며, 이에 대한 요구하는 질문에 응답을 할 수 있게 되었습니다. 부분 작업으로 인해서 걸리던 시간을 더욱 단축시키게 되었으며, 더 빠른 시간 내에 긴 글을 더 함축적으로 요약하는 작업이 용이해지게 되었습니다. 질문의 답변을 사용자의 요구에 맞게 유연한게 대처하는 능력 향상 사용자가 질문에 대한 답변의 형태를 지정을 하면 그에 맞게 답변을 해주는 유연한 기능이 생기게 되었.. 2023. 3. 16.
VAE(Variational Autoencoders)이란? VAE (Variational Autoencoder)는 생성 모델(Generative Model) 중 하나로, 인코더(Encoder)와 디코더(Decoder)로 구성된 인공신경망(A Neural Network)입니다. VAE는 입력데이터를 잠재 공간(Latent Space)으로 인코딩하고, 이 공간에서 무작위 샘플링(Random Sampling)을 통해 새로운 데이터를 생성할 수 있습니다. 이러한 특성 때문에 VAE는 이미지, 음성, 자연어 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 1. VAE란? VAE는 Variational Autoencoder의 약자로, 인코더(Encoder)와 디코더(Decoder)로 이루어진 생성 모델(Generative Model)입니다. 인코더는 입력 데이터를 잠재 공간(Lat.. 2023. 3. 13.
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