[기계학습][머신러닝] [인공지능] 지도학습, 비지도학습, 강화학습

머신러닝의 학습 방법은 크게 3가지로 분류됩니다.

• 지도학습
• 비지도학습
• 강화학습

● 지도학습(Supervised Learning)

지도 학습은 말 그대로 정답이 있는 데이터를 활용해 데이터를 학습시키는 것입니다. 입력 값(X data)이 주어지면 입력값에 대한 Label(Y data)를 주어 학습시키며 대표적으로 분류, 회귀 문제가 있습니다.

예를 들어, 입력 데이터 셋을 3*5, 32*44 등을 주고 라벨 데이터 셋을 입력 데이터셋의 정답인 15, 1408등을 주면 해당 모델은 주어지지 않은 데이터 셋 9*3의 정답을 해결할 수 있게 됩니다.

– 지도학습 종류

    1) 분류(Classification)

분류는 주어진 데이터를 정해진 카테고리(라벨)에 따라 분류하는 문제를 말합니다. darknet의 YOLO, network architecture는 GoodLeNet for image classification을 이용하여 이미지를 분류하고 있습니다. 분류는 맞다, 아니다 등의 이진 분류 문제 또는 사과다 바나나다 포도다 등의 2가지 이상으로 분류하는 다중 분류 문제가 있습니다.

예를 들어 입력 데이터로 메일을 주고 라벨을 스팸메일이다, 아니다 를 주면 모델은 새로운 메일이 들어올 때 이 메일이 스팸인지 아닌지 분류를 할 수 있게 됩니다.

스팸메일 분류 예제

    2) 회귀(Regression)

회귀는 어떤 데이터들의 Feature를 기준으로, 연속된 값(그래프)을 예측하는 문제로 주로 어떤 패턴이나 트렌드, 경향을 예측할 때 사용됩니다. 즉 답이 분류 처럼 1, 0이렇게 딱 떨어지는 것이 아니고 어떤 수나 실수로 예측될 수 있습니다.

예를 들어 서울에 있는 20평대 아파트 집값 가격, 30평대 아파트 가격, 지방의 20평대 아파트 가격등을 입력데이터로 주고 결과를 주면, 어떤 지역의 30평대 아파트 가격이 어느정도 인지 예측할 수 있게 됩니다.

보스턴 주택 가격 예측 예제

*Feature

머신러닝은 어떤 데이터를 분류하거나, 값을 예측(회귀)하는 것입니다. 이렇게 데이터의 값을 잘 예측하기 위한 데이터의 특징들을 머신러닝/딥러닝에서는 “Feature”라고 부르며, 지도, 비지도, 강화학습 모두 적절한 feature를 잘 정의하는 것이 핵심입니다. 엑셀에서 attribute(column)라고 불려지던 것을 머신러닝에서는 통계학의 영향으로 feature라고 부릅니다. 과거에 딥러닝 이전의 머신러닝에서는 Raw데이터를 피처 엔지니어가 직접 적절한 피처를 만들고, 머신러닝 모델의 결과로 아웃풋을 냈었는데, 딥러닝 이후로 Raw데이터를 딥러닝 모델에 넣어주면 모델이 알아서 feature를 알아내고 아웃풋을 내는 형식으로 발전하게 되었습니다. (머신러닝 모델이 피처를 알아서 찾아준다고 하여도 여전히 전처리 작업은 중요합니다.)

예를 들어 고양이, 강아지 사진은 분류한다고 하면 고양이는 귀가 뾰족하다 거나 눈코입의 위치, 무늬 등이 피처가 됩니다. 키와 성별을 주고 몸무게를 예측한다고 하면 키와 성별이 피처가 됩니다.

Feature는 Label, Class, Target, Response, Dependent variable 등으로 불려집니다.

● 비지도학습(Unsupervised Learning)

지도 학습과는 달리 정답 라벨이 없는 데이터를 비슷한 특징끼리 군집화 하여 새로운 데이터에 대한 결과를 예측하는 방법을 비지도학습 이라고 합니다. 라벨링 되어있지 않은 데이터로부터 패턴이나 형태를 찾아야 하기 때문에 지도학습보다는 조금 더 난이도가 있다고 할 수 있습니다. 실제로 지도 학습에서 적절한 피처를 찾아내기 위한 전처리 방법으로 비지도 학습을 이용하기도 합니다.

비지도학습의 대표적인 종류는 클러스터링(Clustering)이 있습니다. 이 외에도 Dimentionality Reduction, Hidden Markov Model이 있습니다. 예를 들어 여러 과일의 사진이 있고 이 사진이 어떤 과일의 사진인지 정답이 없는 데이터에 대해 색깔이 무엇인지, 모양이 어떠한지 등에 대한 피처를 토대로 바나나다, 사과다 등으로 군집화 하는 것입니다.

지도/비지도 학습 모델(Semi-Supervised Learning)을 섞어서 사용할 수도 있습니다. 소량의 분류된 데이터를 사용해 분류되지 않은 더 큰 데이터 세트를 보강하는 방법으로 활용할 수 도 있습니다.

최근 각광받고 있는 GAN(generative Adversarial Network)모델도 비지도 학습에 해당합니다.

• 지도학습, 비지도학습의 대표적인 알고리즘

출처: https://wendys.tistory.com/169

● 강화학습(Reinforcement Learning)

머신러닝의 꽃이라 불리는 강화학습(RL)은 지도, 비지도 학습과는 조금 다른 개념입니다.

행동 심리학에서 나온 이론으로 분류할 수 있는 데이터가 존재하는 것도 아니고 데이터가 있어도 정답이 따로 정해져 있지 않으며 자신이 한 행동에 대해 보상(reward)를 받으며 학습하는 것을 말합니다.

– 강화학습의 개념

• 에이전트(Agent)
• 환경(Environment)
• 상태(State)
• 행동(Action)
• 보상(Reward)

게임을 예로들면 게임의 규칙을 따로 입력하지 않고 자신(Agent)이 게임 환경(environment)에서 현재 상태(state)에서 높은 점수(reward)를 얻는 방법을 찾아가며 행동(action)하는 학습 방법으로 특정 학습 횟수를 초과하면 높은 점수(reward)를 획득할 수 있는 전략이 형성되게 됩니다. 단, 행동(action)을 위한 행동 목록(방향키, 버튼)등은 사전에 정의가 되어야 합니다.

만약 이것을 지도 학습(Supervised Learning)의 분류(Classification)를 통해 학습을 한다고 가정하면 모든 상황에 대해 어떠한 행동을 해야 하는지 모든 상황을 예측하고 답을 설정해야 하기 때문에 엄청난 예제가 필요하게 됩니다.

바둑을 학습한다고 했을 때, 지도 학습(Supervised Learning)의 분류(Classification)를 이용해 학습하는 경우 아래와 같은 개수의 예제가 필요해지게 됩니다.

강화 학습(reinforcement learning)은 이전부터 존재했던 학습법이지만 이전에 알고리즘은 실생활에 적용할 수 있을 만큼 좋은 결과를 내지 못했습니다.

하지만 딥러닝의 등장 이후 강화 학습에 신경망을 적용하면서부터 바둑이나 자율주행차와 같은 복잡한 문제에 적용할 수 있게 되었습니다. 좀 더 자세히 설명하면 고전적인 강화학습 알고리즘은 앞으로 나올 상태에 대한 보상을 모두 계산해야 하는데 실제 세상과 같이 상태 공간이 크면 현실적으로 계산을 할 수 없습니다. 최근에는 계산하는 대신 신경망을 통해 근삿값을 구함으로써 복잡한 문제를 해결할 수 있게 되었습니다.

강화학습에 딥러닝을 성공적으로 적용한 대표적 알고리즘으로는 DQN과 A3C가 있는데요. 두 알고리즘 모두 딥마인드에서 발표했으며 다른 강화학습 알고리즘의 베이스라인이 되었습니다.

[References]

https://blogs.nvidia.co.kr/2018/09/03/supervised-unsupervised-learning/

https://wendys.tistory.com/170

출처: https://ebbnflow.tistory.com/165 [삶은 확률의 구름:티스토리]

[알아봅시다][COMPUTERS] MS, 세상 뒤집을 양자 칩 공개… 수년내 AI 학습속도 100배

 

미국 마이크로소프트(MS)가 양자 컴퓨터 상용화의 최대 걸림돌로 꼽혀온 양자 오류와 집적도 한계 등을 뛰어넘는 양자컴 칩을 개발했다고 밝혔다. 온도·자기장 등 외부 환경 변화에 극히 민감해 오류가 잦고 보정이 어려웠던 기존 칩의 치명적 단점을 해결해 양자컴 시대를 앞당길 수 있게 됐다는 것이다.

19일 MS는 “세계 최초로 ‘위상(位相) 초전도체’를 사용한 양자 칩 ‘마요라나 1′을 개발했다”며 “반도체 발명이 오늘날의 스마트폰, 컴퓨터, 전자 제품을 가능하게 한 것처럼 이번 개발로 양자컴 시대가 몇 년 안에 실현될 수 있을 것”이라고 밝혔다. MS는 이번 양자 칩 개발을 트랜지스터 발명에 비유했다.

MS는 양자컴 연산의 기본 단위이자 성능 기준으로 꼽히는 ‘큐비트’ 수를 향후 100만개로 확장할 수 있게 됐다고 밝혔다. 현재 IBM과 구글의 양자컴이 1000큐비트급인 점을 감안하면, 1000배에 달하는 규모를 구현할 수 있다고 공언한 것이다. 진공관 시대에 집채만 했던 컴퓨터가 트랜지스터 발명을 계기로 소형화되면서 ‘개인용 컴퓨터’ 시대가 열린 것처럼, 이번 양자컴 기술이 신소재·의료·환경·국방·보안 등 경제·산업·사회 각 분야에 혁명과도 같은 변화를 예고한 것이라는 기대가 나온다.

◇수년내 AI 학습속도 100배… “트랜지스터 발명과 맞먹어”

마이크로소프트(MS)가 19일 자체 개발했다고 공개한 양자컴 칩 ‘마요라나 1’에는 큐비트 8개가 탑재됐다. 큐비트는 양자컴 연산의 기본 단위다. 기존의 일반 컴퓨터는 전자의 유무(有無)에 따라 0과 1의 비트(bit)로 정보를 표현하고 순차적으로 계산하는 반면, 양자컴은 예컨대 0과 1을 동시에 처리(중첩)할 수 있어 연산 속도가 획기적으로 빠르다. 이번에 MS는 큐비트를 100만개 이상으로도 확장할 수 있도록 양자 칩을 설계했다고 밝혔다. 이번 양자 칩의 핵심인 ‘위상 초전도체’는 인듐 비소와 알루미늄 등으로 구현했다. 이를 통해 양자 정보의 손상을 막고 오류 파악과 수정도 디지털로 자동 제어할 수 있게 됐다. 체탄 나약 MS 퀀텀 하드웨어 부사장은 “큐비트 100만개는 양자컴이 산업에 실질적 변화를 가져오기 위한 필수 임계치”라고 했다. 큐비트가 100만개 이상 탑재되는 시기를 ‘양자컴 상용화’가 시작되는 때로 본다는 것이다.

◇양자컴 상용화, 무엇을 바꿀까

MS는 100만 큐비트급 양자컴이 개발되면 분자 간 복잡한 상호작용을 비롯해 오늘날의 컴퓨터로는 풀 수 없는 각종 문제가 해결될 것이라고 했다. 예컨대, 교량이나 항공기의 균열 등을 자가 복구하는 물질을 개발할 수 있고, 각종 플라스틱을 분해하는 만능 촉매도 만들 수 있어 환경오염도 풀 수 있다는 것이다. 토양 비옥도를 획기적으로 높여 식량 부족 문제의 돌파구도 열 수 있다고 했다.

이처럼 수퍼컴퓨터를 월등히 초월하는 양자컴이 상용화되면 인공지능(AI) 분야에서도 근본적 혁신이 가능하다는 분석이 나온다. 막대한 양의 데이터를 학습한 뒤 이를 토대로 연산과 추론을 하는 AI에 양자컴 기술이 접목되면 소비 전력을 비롯해 비용과 시간을 대폭 줄이면서 AI 학습 속도를 100배 가까이 높일 수 있다는 것이다. MS는 “AI와 양자컴이 결합한 시대에는 어떤 물질이나 분자, 제품을 개발하고 싶다고 말하면 즉시 실현 가능한 답을 얻을 수 있게 될 것”이라며 “예전 같은 수년간의 시행착오는 없을 것”이라고 했다.

오로라 기자  

날카롭되 친절한 글을 쓰겠습니다

 

박지민 기자  테크부

테크부에서 과학 분야와 제약·바이오 업계를 맡고 있습니다.

[출처] https://www.chosun.com/economy/tech_it/2025/02/20/WKLWICF2SBHCBNAA2CRK4YECJY/

[chatgpt] 이전 기사 AI타임스 “오픈AI의 AGI 달성 기준은 인간 넘는 ‘코딩 에이전트’ 출시 순간”.

오픈AI가 소프트웨어 개발을 담당하는 코딩 전문 인공지능(AI) 에이전트를 개발 중으로 알려졌다. 그리고 코딩 에이전트가 최고 수준의 프로그래머를 대체하는 순간을 인공일반지능(AGI)에 도달한 것으로 간주할 것으로 전해졌다.

또 이와는 별도로 개발한 범용 GUI 에이전트 ‘오퍼레이터’는 이번 주 정식 출시를 앞뒀다는 소식이다.

디 인포메이션은 22일(현지시간) 오픈AI 임원진과 이야기를 나눈 3명을 인용, 고급 소프트웨어 개발자보다 복잡한 프로그래밍 작업을 처리하는 AI 에이전트를 개발 중이라고 보도했다.

이에 따르면 오픈AI의 목표는 레벨 6 엔지니어, 즉 선임 스태프 급 엔지니어를 복제하는 것이다. 이 수준의 개발자는 관리자로부터 광범위한 지침을 받고 새로운 소프트웨어나 기능의 설계부터 이를 구동하는 시스템까지 전체를 발할 수 있다.

또 오픈AI의 어시스턴트는 코드 출력뿐 아니라, 코드 베이스에 변경 사항을 적용하려는 경우 슬랙을 통해 인간에게 메시지를 보내 알릴 수도 있는 것으로 전해졌다.

오픈AI의 몇개 팀이 이를 개발하고 있으며, 추론 모델 ‘o1’도 일부 활용한 것으로 알려졌다.

이에 대해 제이슨 리우 재피어 AI 컨설턴트는 오픈AI가 최고 수준의 프로그래머를 타깃으로 하는 것이 합리적이라고 말했다. 수석급 엔지니어는 가장 비용이 많이 들고 대체가 어렵기 때문에, 고급 코딩 에이전트가 기업에 재정적으로 확실한 도움이 된다는 것이다.

또 현재 출시된 코딩 에이전트가 기대에 미치지 못한다고도 지적했다. 리우 컨설턴트는 지난해 코그니션이 출시한 세계 최초의 코딩 에이전트 ‘데빈’과 작업하는 것을 “그저 멍청한 인턴 10명의 관리자가 되는 것 같은 느낌이 든다”라고 표현했다. 따라서 성능이 확실히 뛰어나야 한다는 것이다.

앞서 오픈AI는 지난해 하반기부터 코딩 성능 향상에 초점을 맞추고 집중적인 개발에 매달렸다는 말이 나왔다. 당시 오픈AI 제품이 앤트로픽에 비해 코딩 능력이 가장 떨어진다는 판단 때문이었다.

이번 소식으로 인해 샘 알트먼 CEO가 연초 개인 블로그를 통해 ‘리플렉션’이라는 글을 올리며 “AGI에 도달하는 방법을 이미 알고 있다”라고 한 것과 “연말까지 AI가 인력에 합류할 수 있다”라고 말한 것이 어떤 의미인지 확실해졌다는 분석이다.

https://twitter.com/sama/status/1876081442775793984

한편, 디 인포메이션은 내부 관계자를 인용, 오픈AI가 이번 주에 ‘챗GPT’에 AI 에이전트 ‘오퍼레이터’를 통합 출시할 계획이라고 보도했다.

오퍼레이터는 웹 사이트를 검색하고 여행 계획을 짜며 레스토랑을 예약하는 등 사람 대신 마우스와 키보드를 사용해 일반적인 업무를 처리하는 범용 GUI 에이전트다. 

지난 20일에는 티버 블라호라는 소프트웨어 엔지니어가 맥OS용 챗GPT 클라이언트에서 오퍼레이터의 단축키 옵션을 발견했으며, 오픈AI 홈페이지에서는 벤치마크 결과도 확인했다고 전한 바 있다. 이 때문에 오퍼레이터의 출시가 임박한 것으로 파악됐다.

임대준 기자 ydj@aitimes.com

 임대준 기자 ydj@aitimes.com

[출처] https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=167422

[ 一日30分 인생승리의 학습법] 기술부채(Technical Debt)는 소프트웨어 개발이나 프로젝트 과정에서, 약속된 것과 실제로 제공된 것 사이에 차이가 발생하는 것을 의미합니다. 

 

현 시점에서 더 오래 소요될 수 있는 더 나은 접근방식을 사용하는 대신 쉬운(제한된) 솔루션을 채택함으로써 발생되는 추가적인 재작업의 비용을 반영하는 소프트웨어 개발의 한 관점이다.

기술 부채는 금전적인 채무와 비유될 수 있다.

– 위키백과

출처 입력

[알아봅시다] 세상에서 가장 재미있는 과학 시상식…2024 이그노벨상

2024 Ig Nobel 제공

● 드디어 돌아왔다! 이그노벨상 현장 시상식

“무엇보다 안전이 중요합니다. 비상구 위치를 확인하고 당신이 아이가 아니라면 다른 사람 위에 앉지 마세요. 오리에게 먹이를 주거나 오리를 쫓아다니거나 오리를 먹지 마세요. 자 그럼 이제 34번째 이그노벨 시상식을 시작하겠습니다.”

9월 12일 미국 매사추세츠공대의 한 강의실에서 키이스 뮬러 박사가 34번째 이그노벨 시상식 개최를 알렸습니다. 뮬러는 2003년에 죽은 청둥오리 연구로 이그노벨 생물학상을 받은 수상자예요. 이그노벨상은 매년 가을 노벨상 발표 2주전에 열리는 특별한 시상식으로 미국 유머과학잡지 ‘기발한 연구 회보’에서 만들었습니다.

카이스 뮬러 박사. 2024 Ig Nobel 제공

이그노벨상은 매년 사람들을 웃게 하고 그다음에 생각하게 만드는 연구를 선정해 상을 줍니다. 이그노벨상의 창시자인 마크 에이브러햄스는 위대한 연구도 처음에는 무시당하거나 우습게 여겨졌던 경우가 있다는 사실에 주목했어요.

실제로 안드레 가임 영국 맨체스터대 교수는 2000년에 이그노벨상을 받은 뒤 2010년에 노벨물리학상을 받았습니다. 이그노벨상은 개구리 공중부양 연구로, 노벨상은 그래핀 연구로 받은 거긴 하지만요.

노벨과 이그노벨의 다른점. 어린이과학동아 제공

이그노벨 시상식은 매년 주제를 정해서 진행됩니다. 올해 시상식 주제는 머피의 법칙이었어요. 머피의 법칙은 ‘잘못될 만한 일이 있다면 그 일은 반드시 잘못된다’는 뜻의 심리학 용어입니다. 이전 수상자들이 24초 동안 머피의 법칙과 관련된 개념을 설명한 뒤 딱 7개의 단어로 요약하는 ’24/7’ 강연을 진행했어요. 24초를 넘기면 가차없이 말을 끊어 웃음을 자아냈습니다.

2024 이그노벨 트로피 – 상금(약 530원)과 함께 전달된 트로피. 머피의 법칙과 관련있을 수도 있는 물건이 든 투명한 상자다. 열리지는 않는다. 2024 Ig Nobel 제공

또 올해의 트로피는 ‘머피의 법칙과 관련이 있을 수도 있는’ 물건이 담긴 플라스틱 상자였는데 누군가 시상 후 무대에 놓고 가버리는 바람에 진행자가 범인찾기에 나서기도 했습니다. 상품이 마음에 안 들어도 피할 수는 없었답니다.

죽은 송어보다 살아있는 송어가 더 많이 움직인다는 내용의 물리학상, 부작용이 심한 가짜약이 부작용이 없는 가짜약보다 효과적이라는 내용의 의학상 등 기발한 연구로 가득했던 2024 이그노벨상 수상 연구들을 지금부터 소개합니다.

○ 2024 이그노벨상 통계학상. 동전 350757번 던지고 알아낸 것은?

● 몸으로 확인한 동전 던지기 가설

동전을 던져 앞면이 나올 확률은 얼마일까요. 미국의 수학자 디아코니스가 세운 가설에 따르면 동전이 시작 면과 같은 면으로 떨어질 확률은 다른 면으로 떨어질 확률보다 약간 높아요. 하지만 이 가설이 아직 증명되지는 않았습니다.

프란티셰크 바르토시 네덜란드 암스테르담대 심리학적방법론 박사과정생은 직접 동전을 수십만 번 던져서 가설을 확인하기로 했어요. 충분한 데이터를 모으기 위해 바르토시는 친구들을 모아 동전 던지기 마라톤을 여러 차례 열었습니다.

총 48명이 참여해 81일 동안 650시간 동전 던지기를 한 결과, 처음 위로 향했던 면이 1% 정도 더 많이 나온다는 걸 알아냈다. 2024 Ig Nobel, Frantisek Bartos 제공

48명이 35만757번 동전을 던진 결과 처음 면과 같은 면이 나올 확률은 50.8%였습니다. 현실에서 동전을 던질 때 앞면이나 뒷면이 나올 확률은 완전히 무작위하지 않고 처음 보였던 면이 다시 나오는 경우가 조금 더 자주 있는 거예요.

연구팀은 공중에 던진 동전이 완벽하게 돌지 않고 약간 비틀리면서 돌아서 이론적인 확률에 딱 떨어지지 않는 것으로 추정했습니다. 바르토시는 “이 연구가 일상에 특별히 변화를 불러오진 않을 것”이라면서도 “미세한 물리 법칙이 우리에게 영향을 미친다는사실을 보여준다”고 말했습니다.

○ 2024 이그노벨상 해부학상. 가마 방향은 태풍의 영향을 받을 수도 있지만, 아마 아닐 것이다” – 로만 콘사리

사람의 정수리를 보면 머리카락이 양쪽으로 나뉘는 지점이 있는데 이를 ‘가마’라고 합니다. 로만 콘사리 프랑스 파리시립대 의대 교수팀의 연구 결과에 따르면 북반구 사람들의 가마는 시계 방향으로 남반구 사람들의 가마 방향은 반시계 방향으로 회전하는 경향이 있습니다.

콘사리는 사람들의 가마 방향이 다른 이유에 태풍과 같은 환경적 요인이 있을 수도 있다고 설명하다가 이렇게 덧붙였어요. “하지만 사실 그럴 가능성은 거의 없습니다.” 도대체 무슨 의미일까요.

2024 Ig Nobel 제공

Q. 수상 소식을 듣고 기분이 어떠셨나요.

“팀원들이 많이 생각났어요. 이 연구를 하는 동안 병원의 동료들이 우리 팀을 많이 놀렸거든요. 그런데 이렇게 인정받아 무척 자랑스러웠죠.”

Q. 왜 사람의 가마 방향을 연구하게 됐나요.

“환자의 머리를 수술하면서 가마를 자주 봐요.몇몇 유전 질환은 머리카락의 방향이랑 관련이 있거든요. 그런데 어느 날 동료인 윌렘스 박사의 쌍둥이 딸들의 가마가 같은 방향인 것을 보고 가마 방향이 유전적인 영향을 받는지 환경적 영향을 받는지 궁금해졌어요.”

가마 연구자. Roman Khonsari 제공

Q.”태풍이 가마 방향과 관련있을 수도 있지만 아마 아닐 것”이라고 하신 이유는 뭔가요.

“태풍의 방향은 지구 자전에 영향을 받아요. 물체가 회전할 때 작용하는 힘을 ‘코리올리힘’이라고 하는데 지구가 자전하면서 생긴 코리올리힘이 바람이나 해류의 방향을 결정하죠. 저희는 남반구와 북반구 사람들의 가마 방향이 다른 이유에 환경적 요인이 있을 수 있다고 짐작했어요.

하지만 코리올리힘은 대규모 환경에서 작동하는 것이라 세포 수준의 사건에는 거의 영향을 미치지 않아요. 그러니까 이 가설이 맞을 가능성은 거의 없죠. 하지만 모든 발견에는 고유한 가치가 있답니다.”

○ 2024 이그노벨상 화학상. “술취한 벌레보다 맨정신인 벌레가 빠르다” – 앙투안 드블레

앙투안 드블레 네덜란드 암스테르담대 물리학과 교수팀은 술이 생물의 움직임에 미치는 영향을 알아내기 위해 독특한 실험을 설계했습니다. 술에 취한 벌레와 맨정신인 벌레에게 달리기를 시킨 결과 맨정신인 벌레가 훨씬 빨랐어요. 연구팀은 술취한 벌레의 활동성이 맨정신인 벌레보다 떨어진다고 설명했습니다.

술 취한 벌레 경주를 실험하는 모습. 2024 Ig Nobel, Antoine Deblais 제공

Q. 이 연구 결과엔 어떤 의미가 있을까요.

“친구들과 경주한다고 생각해 보세요. 어떤 친구는 빨리 뛰고, 또 어떤 친구는 천천히 걸어요. 이 연구에서 벌레들은 달리기 선수들이에요. 우리는 벌레들을 술에 취하게 한 뒤 그들이 어떻게 움직이는지를 관찰했어요.

이를 통해 우리는 스스로 움직일 수 있는 것들이 어떻게 행동하는지 또 이런 움직임이 자연에서 어떻게 적용되는지에 대한 아이디어를 얻었어요. 물고기 떼나 새 떼가 어떻게 함께 움직이는지 이해하는 데도 쓰일 수 있죠. 그래서 과학적으로 아주 중요한 연구입니다.”

Q. 이그노벨상은 과학자에게 어떤 상인가요.

“이그노벨상은 과학의 창의성을 기념하는 상이에요. 연구가 재미있을 수 있다는 걸 상기시켜 주고 과학이 모두에게 열려 있다는 점을 다시 한번 생각하게 해요. 때로는 웃을 수 있는 연구가 중요한 발견으로 이어질 수도 있다는 사실을 보여주기도 합니다.”

Q. 이그노벨상을 꿈꾸는 어린이들에게 조언을 해주신다면.

“과학이 누구에게나 열려있다는 사실을 기억하세요. 여러분이 어리든 대학에 다니든 말든 상관없어요. 우리 연구팀의 테스는 23살 학생인데 집에서 대부분의 실험을 했어요. 항상 호기심을 유지하고 엉뚱해 보이는 질문도 두려워하지 마세요. 계속해서 실험하고 과학을 즐기다 보면 여러분의 실험이 이그노벨상을 받을 날이 올지도 몰라요.”

※관련기사
어린이과학동아 11월 1일, 2024 이그노벨상. 세상에서 가장 재미있는 과학 시상식

박현선 기자 hs215@donga.com

[출처] https://n.news.naver.com/article/584/0000029490?cds=news_media_pc

“돈 너무 많이 든다”오픈AI, 지배구조전면 개편 하기로

– 오픈AI, 결국 투자 친화적 기업으로 전환…지배 구조 바꾼다

 

세계에 생성 인공지능(AI) 열풍을 불러일으킨 챗GPT 개발사 오픈AI가 수익성을 강화하는 방향으로 지배 구조를 전격 개편한다. 오픈AI는 “상상보다 더 많은 자본을 모으는 것”을 개편 이유로 들었다.

27일 오픈AI는 자사 블로그를 통해 비영리 이사회의 통제를 받는 기존의 영리 자회사 법인을 보통 주식(ordinary shares of stock)을 보유한 공익법인(Public Benefit Corporation, PBC)으로 전환하는 방안을 검토하고 있다고 밝혔다. 앞서 오픈AI는 ‘안전한 AI’를 목표로 내걸고 2015년 비영리법인으로 시작했다.

오픈AI는 지배 구조 개편이 필요한 이유로 ‘자금 조달’을 들었다. 오픈AI는 “주요 기업들이 현재 AI 개발에 수천억 달러를 투자하고 있는 상황은 오픈AI가 사명을 계속 추구하기 위해 실제로 무엇이 필요한지를 보여준다”며 “우리는 다시 한번 상상했던 것보다 더 많은 자본을 조달해야 한다. (지배 구조 개편을 통해) 경쟁사들처럼 필요한 자본을 조달할 수 있게 될 것”이라고 밝혔다.

현재 오픈AI는 복잡한 구조를 갖고 있다. 2015년 설립된 오픈AI는 비영리법인으로 시작해 이사회의 통제를 받고 있다. 하지만 AI 모델을 훈련하기 위해 대규모 자금이 필요하자 2019년 손자회사로 ‘오픈AI 글로벌’이라는 영리법인을 설립했다. 실제 AI 모델을 개발하고 사업화를 담당하는 회사다.

명목은 ‘영리법인’이지만 오픈AI 글로벌은 ‘이익제한기업(Capped profit company)’이라는 독특한 구조를 갖고 있다. 주요 의사 결정은 모회사인 ‘오픈AI 지주회사’가 내리고 수익은 원금의 100배로 제한돼 있다. 상한선을 초과하는 이익은 비영리법인에 귀속돼 오픈AI가 지향하는 인류 전체의 이익을 위해 사용된다.

오픈AI은 이같은 수익 제한 원칙이 투자금을 제한할 수 있다고 보는 것으로 알려졌다. 실제 지난 10월 오픈AI는 66억 달러(약 9조 7416억원) 규모의 투자를 유치했는데 당시 투자자들은 오픈AI에 2년 이내에 회사가 현재의 수익 제한을 풀지 못하면 자금을 회수할 수 있다는 조건을 내건 것으로 알려졌다.

이 때문에 오픈AI는 ‘투자 친화적’인 기업으로 전환을 위해 현재의 영리 법인을 보통 주식을 보유한 PBC로 전환한다는 계획이다. PBC는 사회에 공헌하는 목표를 갖고 있으면서도 이익을 추구할 수 있는 형태의 구조다. 오픈AI의 대항마로 평가받는 AI 스타트업 앤스로픽과 일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)가 소유한 AI 기업 xAI도 이와 유사한 구조라고 로이터 통신은 전했다.

오픈AI는 “(개편을 통해) 상업적 운영을 추진할 수 있다”며 “그러면서도 비영리 부문을 위해 직원을 별도로 고용하고 이 부문이 의료, 교육, 과학 분야에서 자선 활동을 맡을 수 있게 하겠다”고 밝혔다.

다만 오픈AI의 이같은 계획이 순조롭게 이뤄질지는 미지수다. 오픈AI의 공동창립자이자 현재는 샘 올트먼 오픈AI CEO와 대립각을 세우고 있는 머스크가 앞장서서 이를 반대하고 있기 때문이다. 그는 지난달 29일 캘리포니아 북부 지방법원에 오픈AI 영리법인 전환을 막아달라며 가처분 신청서를 제출했다. 머스크 CEO는 “(오픈AI가 초래할 위협을 막기 위해선) 오픈AI의 비영리적 성격을 보존하게 하는 가처분 명령이 유일한 구체책”이라고 주장했다.

여기에 페이스북 모회사 메타의 마크 저커버그 CEO도 가세하고 나섰다. 메타는 지난 12일 캘리포니아주 법무장관에게 보낸 서한에서 “자선단체로서 비영리 혜택을 누린 뒤 영리 목적으로 전환하는 것은 불법”이라며 오픈AI의 영리법인 전환을 저지해줄 것을 요청했다.

[출처] https://www.chosun.com/economy/tech_it/2024/12/28/B4NFVKBRYVETZH4PEPRUMSIAOI/

[chatGPT] 인간에 가까워진 추론력…오픈AI, 신모델 ‘o3’ 공개

‘o1’ 업그레이드···내년 출시

[서울경제]

오픈AI가 한층 향상된 고급 추론 인공지능(AI) 모델 ‘o3’를 20일(현지 시간) 공개했다.

o3는 9월 출시된 ‘o1’의 업그레이드 버전이다. 오픈AI는 영국 스마트폰 브랜드 ‘O2’에 대한 존중 차원에서 모델명에서 ‘o2’를 건너뛰고 ‘o3’으로 정했다. 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 “내년 1월 말 소형 모델인 ‘o3 미니’를 먼저 출시하고 곧이어 o3를 내놓을 예정”이라고 말했다.

추론 능력에 초점을 둔 o3는 o1과 마찬가지로 응답하기 전에 먼저 생각하도록 훈련됐다. 작업을 추론하고 계획할 수 있으며 오랜 기간에 걸친 작업을 해나가는 데 있어 해결책을 찾는 데 도움이 된다고 오픈AI는 설명했다. o1과 마찬가지로 o3도 응답하는 데 몇 초∼몇 분 더 걸리지만 물리학·과학·수학과 같은 분야에서 더 신뢰할 수 있다고 오픈AI는 강조했다. 또 특정 조건에서는 o3가 범용인공지능(AGI)에 가까워졌다고 덧붙였다.

오픈AI는 o3가 벤치마크(성능 측정)에서 다른 모델을 압도한다고 강조했다. 특히 올해 미국 초청 수학 시험(AIME)에서는 단 한 문제만 틀려 96.7%의 점수를 기록했고, 대학원 수준의 생물학, 물리학, 화학 문제 테스트(GPQA 다이아몬드)에서는 87.7%의 성과를 거뒀다고 오픈AI는 설명했다.

김성태 기자(kim@sedaily.com)

[출처] https://n.news.naver.com/mnews/article/011/0004430982

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Free소스  2019년 5월 29일  2  RWDB

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