AI

    [ZDnet] "전세계 수백개 AI모델 코로나에 무용 지물"

    # KeyPoint: 코로나19를 보다 잘 진단하기 위해 개발된 AI모델 232개를 검토한 결과, 단 2개의 AI알고리즘만 임상에 적용가능... 팬데믹으로 자리잡은 코로나19(Covid) 바이러스를 탐지하기 위해 개발된 수백 개 AI 알고리즘(도구)이 대부분 임상에서 무용지물이였다는 외신 보도가 나왔다. 여전히 AI가 전염병 퇴치에 도움이 된다는 걸 믿고 있다. 문제는 잘못된 방법, 즉 부정확한 데이터를 기반으로 한 AI모델. 오리지널이 아닌 짜집기한 괴물(Frankenstein) 데이터를 사용한 탓에 최근 전세계서 개발 수백개 AI모델들이 임상에서 실제 효과를 보지 못했고 오히려 환자들에게 더 위험할 수 있다. 그럼 해결 방법은 없을까? 데릭은 AI연구원과 의료진간 협업과 AI모델의 학습 방법 공개가 ..

    [ZDNet] AI, '차별·편견'도 걸러낼 수 있을까

    # KeyPoint: 대화형 인공지능(AI)이 사회에 내재된 소수자 혐오 및 차별까지 학습하는 문제를 해소할 수 있을지 주목 이 문제는 특히 마이크로소프트(MS) '테이', 스캐터랩 '이루다' 사례 등 챗봇 서비스에서 크게 주목. 일부 이용자에 의해 AI가 혐오·차별 성향이 담긴 발언을 학습하고, 이를 재생산하면서 사회에 부정적인 여파를 끼치게 된다는 우려. 사용 목적을 특정하지 않고, 사람처럼 다양한 주제로 대화할 수 있는 '오픈 도메인' 챗봇은 이같은 우려가 실제로 현실화되면서 서비스를 조기에 중단한 경우가 많음. 이런 문제를 해결하기 위해, 오픈AI는 직접 개발한 AI 자연어 처리 모델 'GPT-3'에 텍스트 샘플 80개를 조정해 AI의 혐오·차별 성향을 줄임. 학대, 폭력 및 위협, 정신적·신체적..

    [ZDNet] AI가 사람 없는 '올리브영·카페·편의점' 지킨다

    # Keypoint: 마크애니(대표 최종욱)는 인공지능(AI) 기반 무인점포 이상행위 감지 기술 개발에 착수했다. 과제: 과학기술정보통신부의 ‘무인점포 환경 대응형 2D·3D 영상 통합분석기반 지능형 영상보안시스템 기술 개발’ 목표: 딥러닝 영상분석 기술을 기반으로 점원 없이 운영되어 빈번하게 발생하는 도난, 싸움 등 점포의 보안 확보 주관기관: 마크애니, 참여기관은 한국전자기술연구원, EOC, 광운대학교, 올리브영, 카페메쎄 클라우드 기반 딥러닝 영상분석, 2D·3D 듀얼 CCTV 카메라 등. 정교한 데이터 분석을 위해 행위, 자세 추정 알고리즘 설계도 진행. CCTV카메라에 잡히지 않는 사각지대를 없애기 위한 3차원 영상분석 기술도 도입하여 매대와 사람이 겹치거나 매장이 혼잡할 때에도 간격, 거리 계..

    [Vision] Benefiting from AI and deep learning for video summarization

    # Title: “Benefiting from AI and deep learning for video summarization” # Summary: AI의 새로운 분야를 개척할 Video summarization은 GANs과 같은 Unsupervised learning을 사용하면 효과적이다. # Contents: 매일 유튜브 영상을 보는 시간이 증가하고 있으며, 구글의 매점을 방문하기 전에 영상을 보고 방문하는 비율이 50%가량. 비디오는 정보 공유의 컨텐츠로 성장하고 있음. 우리는 이미 컨텐츠를 공유하기 위해 copy and text에서 snapshot and visual posts로 옮김. AI를 사용한다면 작성하는 목적에 따른 명확한 컨텐츠를 제공할 수 있으며, target에게 더 잘 전달할 수 있..

    [ZDNet] 알파고 파워, 영국 프로축구에도 통할까

    # KeyPoint: 알파고로 유명한 딥마인드가 프리미어리그 명문팀 리버풀과 함께 인공지능(AI)을 활용한 축구 전술 개발 작업에 착수했다. 리버풀은 2017년부터 2019년까지 모든 프리미어 리그 경기 데이터를 딥마인드에 제공. 센서와 GPD 추적기, 컴퓨터 비전 알고리즘 등을 활용해 선수들과 공의 모든 움직임을 추적. AI 기술을 활용해 이 데이터들을 분석할 경우 코치들은 만들어내지 못하는 공격 및 수비 패턴을 창출할 수도 있을 것으로 기대. 축구는 체스나 바둑과 달리 예측 불가 상황이 계속 펼쳐지기 때문에 딥마인드 연구자들에겐 자신들의 알고리즘을 실험해 볼 수 있는 매력적인 환경이 될 것으로 기대. 선수들이 특별한 상황에서 어떻게 대처할 지에 대한 모델을 구성. # 느낀점: 알파고(바둑, 지도학습)..