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10월 4주차 틸노트 인공지능 뉴스레터

  • 메타의 생각을 읽는 AI : 메타의 연구 발표인데 두뇌의 활동을 스캔해서 이를 이미지화하는 시스템에 있어 성과를 이루었다고 합니다. AI 와 MEG (자기 뇌파 검사)를 사용한다고 합니다. MEG는 초당 수 천번 스캔이 가능해 두뇌의 패턴을 파악할 수 있다고 합니다. 뇌-컴퓨터 인터페이스의 초기 모습을 보는 것 같습니다.

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위의 이미지는 실제 보여진 이미지를 뇌파 스캔을 통해 재구현한 이미지입니다.

  • 알리바바의 AI 통의천문 : 중국의 AI도 궁금하시지 않으신가요? 그 중 하나가 알리바바의 LLM인 통의천문입니다. 이름은 천가지 질문으로 의미를 찾는다는 뜻입니다. 통상 Qwen으로 불리우고 7B 모델이 유명하지요. 이미지 모델인 Tongyi Wanxiang 도 있습니다.

  • 유레카 - 인간 수준의 보상 설계 알고리즘 : 인공지능에 있어 강화학습은 중요한 영역이죠. 하지만 강화학습에 있어 보상을 설정하는 것은 쉬운 일만은 아니랍니다. 원래 인간이 보상을 설계했는데 이걸 GPT-4와 같은 LLM을 통해 수행하는 모델이 공개됐습니다. Nvidia 등이 참여 했으며 물리적인 로봇을 시뮬레이션으로 학습할 수 도 있습니다. 예제에서는 로봇이 펜돌리기를 학습하는 모습을 보여줍니다. 이게 잘 발전하면 로봇 분야에 있어 빠른 발전이 있을 뿐만 아니라 강화학습의 영역도 빠르게 성장하지 않을까 생각해 봅니다.

    10월 4주차 틸노트 인공지능 뉴스레터 image 2

  • Chatgpt의 voice conversations : ChatGPT의 음성 대화 기능을 앱으로 사용 중인데요. 앱을 백그라운드로 내려놔도 잘 작동하고 대답도 잘해서 신기했습니다. 다만 한국어 화자로 설정을 하면 외국인이 한국말을 하는 것 같아요 ㅎㅎ 참 신기한 인터페이스였습니다.

  • Microsoft autogen 사용법 : 마소의 오토젠을 사용해 봤습니다. Auto-GPT와 같은 에이전트를 구현한 것인데요. 목표를 설정하면 테슬라와 메타의 주식 값을 비교하고 스스로 체스를 두기도 하는 등 꽤 놀랄만한 일들을 잘 수행했습니다.

  • 메타의 Habitat 3.0 - 사람, 로봇, AI 의 상호 작용 시뮬레이션 환경 : 마지막으로 메타가 앞서 말했던 유레카와 비슷하게 3D 환경에서 인간과 AI 에이전트, 로봇이 상호작용할 수 있는 시뮬레이션 환경을 공유했습니다. 마찬가지로 강화학습에서 데이터를 수집 시 실제 환경이 아닌 가상의 환경에서 빠르게 수집할 수 있는 수단이 될 수 있지 않을까 생각해 봅니다.

얼마 전 빌게이츠는 GPT 기술이 정체에 이른 것 같다고 말했습니다. 그래서 GPT-5는 엄청난 발전은 없을 것 같다구요. Bill Gates does not expect GPT-5 to be much better than GPT-4 물론 그럼에도 불구하고 매우 큰 발전 가능성이 있다고 말했습니다.

이제 AI의 엄청난 버즈의 시기는 지나지 않았나 생각해 봅니다. 오히려 점진적인 혁신을 통해 천천히 발전해 나가지 않을까 생각해 봅니다. 물론 미래는 아무도 모르지만요.

이번 한 주는 평온한 하루 하루 되시길 바라며 이번 주의 뉴스레터를 마치겠습니다. 감사합니다.

조회수 : 137
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