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"이해"(으)로 총 6,386건 검색되었습니다.
- 쌍둥이 소수 추측 신드롬의 전말수학동아 l2024년 02호
- 질문이나 아이디어도 환영하며, 엉뚱한 이야기를 했다고 공격하지 않는다. 글은 최대한 이해하기 쉽게 쓴다는 등의 내용이 포함돼 있었다. 한 달 뒤, 가워스는 뜻을 함께한 호주의 과학자이자 컴퓨터 개발자 마이클 닐슨과 함께 ‘폴리매스(Polymath) 프로젝트’를 시작했다. 여러 사람의 의견을 받아 ... ...
- [신의 책] 선택의 순간을 설명하는 몬티 홀 문제수학동아 l2024년 02호
- 정확하게 표현해야 해요. ‘정의’, ‘정리’, ‘문제’ 등의 형태로 나를 비롯해 모두가 이해할 수 있도록 표현해야 하죠. 현대 사회에서는 서로의 경험과 생각이 달라 같은 사실을 보고도 다르게 표현하는 경우가 상당히 많아요. 사안에 따라 회사와 노동자, 여당과 야당 그리고 전쟁 당사국들과 ... ...
- 형태만큼 다양한 쓸모 , 로봇 트렌드 톺아보기과학동아 l2024년 02호
- 이미지와 텍스트 정보를 학습해 ‘테일러 스위프트에게 콜라를 줘’와 같은 명령어를 이해하고 행동한다. 협동로봇에 지능을 더하는 원리가 궁금하다면 3파트를 확인하자. QR코드를 스캔하면 RT-2의 활약 영상으로 연결된다 ... ...
- Part3. 대규모 언어모델 AI 로봇 혁신할까과학동아 l2024년 02호
- 필요도, 코딩할 필요도 없다는 것이다. 알터3는 크게 두 단계로 작동한다. 인간의 언어를 이해해 명령 수행 과정에 대한 설명을 만드는 단계와, 그 설명을 바탕으로 수행 코드를 작성하는 단계. 두 과정 속 핵심 기술은 GPT-4, 대규모 언어모델이다. 예를 들어 ‘아이폰으로 셀카를 찍어줘’라는 명령에 ... ...
- [칼럼] AI 판사에게 꼭 필요한 능력은?과학동아 l2024년 02호
- 도움이 된다. 판사나 변호사까지도 챗GPT의 유혹에 빠져드는 이유다. 복잡한 법률 문서를 이해해 법적 판단을 내리고, 판결문까지 작성할 수 있는 AI 판사가 등장하길 기대하는 법조인들이 점점 늘어나는 것도 무리가 아니다. 재판 예측 알고리즘의 역사는 무려 60년 학술적인 의미에서 AI 판사는 ... ...
- MBTI보다 정확한 유전자 검사 체험기과학동아 l2024년 02호
- 해당 특성이 나타나는 데 미치는 여러 요인 중 유전적 요인이 기여하는 영향 정도로 이해하면 된다”고 답했습니다. ‘아토피 피부염’의 유전율이 75%라면, 아토피 피부염에 미치는 다양한 환경 요인(스트레스, 식습관, 음주 등) 외에 유전자가 미치는 영향 정도가 약 75%라는 뜻입니다. 유전적 ... ...
- 외계 생명에게 말을 걸다과학동아 l2024년 02호
- 그리고 우주까지 확장되고 있는 시기라고 생각합니다. 대화란 결국 상대와 나 자신을 이해하기 위해 하는 것이니까요.” 원 작가는 지금까지 만든, 그리고 앞으로 만들 인터스텔라 메시지를 언젠가 우주로 쏘아 올리고자 합니다. “저처럼 지구 바깥에 있을 또 다른 문명과 생명에 호기심이 많은 ... ...
- [과학을 돕는 과학, 과학정책] 기초과학 vs. 응용과학 어떻게 다를까?과학동아 l2024년 02호
- Understanding)’를 쌍축으로 하는 사분면을 제안했습니다. 주목할 것은 과학의 근본적인 이해를 추구하는 동시에, 문제 해결에 기여할 가능성이 있는 연구입니다. 스토크스 교수는 이를 ‘응용에 기여할 수 있는 기초연구(UIBR嗹se-inspired basic research)’라 명명했습니다. 복잡한 이름의 이 분야를 ... ...
- 디지털 종이에 똑똑한 수학 기능 담다, 스티븐 챈 굿노트 CEO수학동아 l2024년 01호
- 기능을 요청하는 이유, 즉 사용자가 요청한 기능을 언제, 어떻게 사용할 계획인지를 잘 이해하고, 이에 관한 최신 기술이 있는지 파악해요. 그다음 이를 결합해서 새로운 기능을 개발하지요. Q. 최근 추가된 AI 수학 도우미 기능을 소개해주세요. AI 수학 도우미는 굿노트에 작성한 수식을 인식하고, ... ...
- 생성 AI 왜 강력할까? 핵심은 트랜스포머 모델과학동아 l2024년 01호
- 생성 인공지능(AI)에 열광하는 이유는 기계가 인간의 ‘자연어’를 이해하고 생성하기 때문이다. 그 기술의 시작은 2017년 구글 브레인의 아시시 바스와니 연구원팀이 발표한, ‘Attention Is AII You Need’ 논문의 ‘트랜스포머 모델’이다. 트랜스포머 모델은 입력된 값들 사이의 연관성을 스스로 ... ...
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