JTPARK 정보꿀팁

AI 추론 기술의 미래: 장기 작업 수행과 복잡한 문제 해결 AI 기술이 발전함에 따라, AI가 단순한 연산 능력을 넘어서 복잡한 문제를 해결하고 장기 작업을 수행할 수 있는 능력을 갖추는 것이 중요한 이슈로 떠오르고 있습니다. 지금까지 AI는 빠르고 효율적으로 패턴을 인식하고 데이터를 처리하는 데 초점을 맞추었지만, 복잡한 추론과 장기적인 목표 설정 및 실행에서는 여전히 인간의 능력에 미치지 못했습니다. 그렇다면 AI가 이러한 한계를 어떻게 극복하고, 미래에는 어떤 방식으로 복잡한 문제와 장기 작업을 해결할 수 있을까요? 1. AI의 현재 추론 한계현대 AI 시스템은 주로 확률적 추론을 기반으로 작동합니다. GPT와 같은 대형 언어 모델은 방대한 데이터에서 패턴을 학습하여 가장 가능성이 높은 결과를 예..

알파고 vs 이세돌: 인공지능이 바둑계를 혁신한 순간2016년 3월, 전 세계는 한 대국에 주목했습니다. 바로 구글 딥마인드가 개발한 인공지능 알파고(AlphaGo)와 세계적인 바둑 기사 이세돌 9단의 대결입니다. 이 대국은 단순한 바둑 시합을 넘어, 인공지능(AI)의 발전 가능성을 전 세계에 알린 획기적인 사건으로 평가받습니다. 1. 알파고 대 이세돌: 대국의 전개2016년 3월 9일부터 15일까지 서울에서 열린 알파고와 이세돌의 5번기 대국에서, 최종 결과는 알파고의 4승 1패로 끝났습니다. 이세돌이 4국에서 1승을 거두었지만, 나머지 4경기는 모두 알파고가 승리했습니다. 알파고는 이 대국을 통해 인간 프로 바둑 기사와의 대결에서 처음으로 승리한 인공지능으로 역사에 남았습니다. 주요 일정 및 결과:3..

강화 학습의 모든 것: 심층 강화 학습(Deep Reinforcement Learning)강화 학습은 인공지능의 한 분야로, 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 방법을 학습하는 과정입니다. 이 기술은 게임 플레이, 로봇 공학, 자율 주행차 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 특히 심층 강화 학습(Deep Reinforcement Learning)은 딥러닝과 강화 학습을 결합하여 더욱 복잡한 문제를 해결할 수 있게 합니다.강화 학습의 기본 개념에이전트와 환경강화 학습에서는 에이전트(Agent)와 환경(Environment)이라는 두 가지 주요 개념이 있습니다. 에이전트는 특정 목표를 달성하기 위해 행동을 선택하는 주체이고, 환경은 에이전트의 행동에 따라 상태(State)를 변화시키고 보상(..

2024년 가장 뜨거운 AI 하위 주제인공지능(AI)은 최근 몇 년 동안 급속히 발전해 왔으며, 다양한 하위 주제들이 주목받고 있습니다. 특히 2024년에는 여러 새로운 기술과 개념들이 주목받고 있습니다. 이번 글에서는 2024년 가장 뜨거운 AI 하위 주제들을 깊이 있게 탐구하고, 각 주제의 중요성 및 발전 가능성을 살펴보겠습니다.생성적 AI와 생성형 적대 신경망(GANs)생성적 AI, 특히 생성형 적대 신경망(GANs)은 AI 연구와 개발의 중요한 축을 이루고 있습니다. GANs는 두 개의 신경망이 상호 작용하며 데이터를 생성하고 평가하는 방식으로, 현실과 매우 유사한 이미지를 생성할 수 있습니다. 이는 예술, 디자인, 게임 개발 등 다양한 분야에서 혁신을 이끌어내고 있습니다. GANs의 주요 응용 ..