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"직관"(으)로 총 341건 검색되었습니다.
- 인공지능에서는 ‘인간다움’이 주는 감동을 느낄 수 없다2016.03.25
- 사람과 사람의 바둑 대결에서는 서로의 기백을 보고 그 날의 컨디션을 체크하며 자신의 직관을 믿고 돌을 놓는다. 기계와 인간의 대결에서 기백이란 있을 수 없으며 수를 잘 못 놓는 순간 오류라고 판명나고, 망가진 것으로 전락해버린다. 혹은 버그라고 지칭하기도 한다. 기계에게 실수란 것은 ... ...
- 제네시스, 4도어 스포츠 세단 ‘뉴욕 콘셉트’ 세계 최초 공개동아닷컴 l2016.03.24
- 센터페시아의 기능 대부분이 포함되어 운전자에게 차량과 운행에 관련된 모든 정보를 직관적이고 편안하게 전달한다. 차량 실내 1열에서 2열까지 시원하게 이어지는 센터콘솔에는 터치기능과 필기인식 기능이 탑재된 중앙 제어판(Central Control panel)이 자리해 운전자에게 기존에 없는 새로운 편리함을 ... ...
- 인공지능에 밀린 기자, 밥 먹고 살 수 있을까요?2016.03.20
- 더 잘 할 수 있다는 사실을 눈앞에서 확인했다는 점이 가장 충격적입니다. 우리가 ‘직관’과 ‘통찰’이라고 생각했던 것이 사실은 축적된 데이터와 적절한 알고리즘이 있으면 얼마든지 기계적으로 분석, 추론, 예측할 수 있지만, 기술이 부족해 지금까지 하지 못 했던 일들에 대한 ‘인간중심적’ ... ...
- 당신 생활 속 인공지능(AI), 어디에? - 포털(네이버&카카오) 편바이라인 네트워크 l2016.03.18
- 스스로 학습하는 것이다. 학습 알고리즘과 데이터를 기반으로 학습을 하다보면 인간이 직관으로 강아지와 고양이를 구별하듯, 컴퓨터도 점차 구별할 수 있다. 네이버는 이 사진 분류 기술을 지식iN과 네이버 클라우드 등의 서비스에 적용했다. 모바일에서 사진을 첨부해 지식인에 질문하면, ... ...
- [동아광장/이광형]알파고 이후의 ‘비틀기’ 전략동아일보 l2016.03.18
- 있는 김정주 회장 등이 그 멤버들이었다. 나는 다섯 차례의 바둑 대국을 지켜보면서 직관과 창의력도 인간의 전유물이 아님을 깨달았다. 계산력이 뒷받침되자 알파고는 여러 가지 수에 대한 성공 가능성을 계산할 수 있게 됐다. 앞으로 계산력은 더욱 증가하고, 성공 가능성 계산은 더욱 정교해질 ... ...
- ‘AI 넘는 인류’ 새 숙제동아일보 l2016.03.16
- 무한에 가깝던 경우의 수를 확률적으로 계산해 내면서 인간의 고유 영역으로 불리던 직관마저 ‘딥러닝’이라는 기술로 흉내 냈다. 익명을 요구한 한 과학자는 “가장 놀라운 것은 알파고의 개발자인 데이비드 실버를 포함해 그 누구도 알파고의 진정한 실력을 알기 힘들 정도로 AI가 계속 ... ...
- [알파고 4승 1패] “알파고-아자 황 관계에서 AI가 인간 조종하는 듯한 느낌 들어”2016.03.16
- 박사학위를 받은 데미스 허사비스 구글 딥마인드 최고경영자(CEO)가 알파고에 인간의 직관과 추론 능력을 더했다. 이 시도는 21세기 AI 연구를 지배하는 흐름이 될 것”이라고 말했다. 그럼에도 정 교수는 “이세돌 9단이 거둔 1승에서 AI의 미래를 발견했다”고 강조했다. 그는 “이 9단은 불과 세 ... ...
- [알파고 4승 1패] 알파고가 남긴 것…5번의 대국 되돌아보니 2016.03.15
- 승리하자 “학습되지 않은 상황이 벌어지자 당황했던 것”이라고 풀이했다. 사람은 직관으로 어느 정도 유불리를 따진 후 판단이 불확실한 경우에 계산에 들어간다. 이에 비해 컴퓨터는 알고리즘에서 지정해 준 모든 경우의 수를 계산해 봐야 하므로 연산량이 많아지면 대처가 느리다는 단점이 ... ...
- [AI 시대가 온다 ③] AI에 대한 ‘미신’ 3가지2016.03.15
- 보여주고 있다. 하지만 드보르스키는 “오랜 세월에 걸쳐 진화한 사람의 뇌에서 나오는 직관과 같은 능력을 일반 기계가 흉내 내는 일은 불가능하다”고 말했다. 미래학자들은 사람의 의식을 흉내낼 수 없기 때문에 사람보다 우수한 AI는 탄생하기 어려울 것이라고 주장한다. - Flickr 제공 ... ...
- [알파고 1패] AI 전문가들이 분석한 알파고의 약점2016.03.14
- 뜻이다. 이지수 한국과학기술정보연구원(KISTI) 책임연구원은 “알파고가 사람이라면 직관으로 볼 수 있는 것을 놓친 것”이라고 설명했다. 알파고의 이번 패배는 구글에 새로운 숙제를 던져 줬다. 알파고의 AI 기술의 핵심인 확률통계 분석의 맹점을 해결해야 한다는 점이다. 실제로 알파고 ... ...
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