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최근 인공지능 커뮤니티를 뜨겁게 달구는 이슈들 중의 하나는 ChatGPT입니다. ChatGPT는 지금까지 출시된 모델들과는 차원이 다른 수준의 대화 능력을 보여주고 있지요. 질문에 대해 자세한 답변을 해 주거나, 프로그래밍 코드를 작성해 주거나, 시를 써 주거나, 문체를 바꿔 주는 등의 작업을 꽤 훌륭하게 수행하고 있습니다. ChatGPT의 뛰어난 능력 때문에 ChatGPT가 이미 튜링테스트를 통과했다는

최근에 인공지능 커뮤니티를 뜨겁게 달구고 있는 모델들 중의 하나는 "Stable Diffusion"입니다. 이 모델은 문장으로 구성된 텍스트를 입력하면 그 내용에 적합한 이미지를 자동으로 생성하죠. 아래의 그림들은 Stable Diffusion 모델을 써서 생성해 낸 것들입니다. Diffusion의 과정을 정리하고 이해하기 위해서는 수학적 설명을 차근차근 따라가야 하지만, 전체적인 개념을 먼저 잡는 것이

*** 이번 포스트는 ACM Interactions 지에 실린 “Human-AI Interaction: Intermittent, Continuous, or Proactive”라는 제목의 논문(아래의 외부링크 참조)을 적절히 풀어서 설명합니다. *** Human-AI Interaction AI 기술이 발전하고 관련 서비스가 늘어남에 따라 사람과 AI 시스템 사이의 인터랙션(Human-AI interaction)에 대한 고찰의 필요성이 점점 높아지고 있습니다. AI 시스템에 명령을 내리면 원하는

문서 공간 일반적으로 문서들은 수많은 다른 문서들과 함께 존재합니다. 문서들로 구성된 공간이 만들어지는 것이죠. 따라서 하나의 문서는 문서들로 구성된 공간 상의 점이라고 할 수 있습니다. 문서 하나의 정보, 즉 점이 포함한 정보의 의미와 가치를 충분히 파악하려면 이 점이 위치한 좌표에 대해서도 알아야 합니다. 문서들로 구성된 공간에서의 위치와 맥락을 살펴봐야 한다는

문서 세트에 숨어있는 지식의 구조와 흐름이 궁금하지만... 문서 세트가 있습니다. 이 세트 안에는 1000건, 10000건, 아니 100만 건 이상의 문서들이 들어있을 수 있습니다. 계속해서 새로운 문서들이 추가될 수도 있지요. 웹 포털 사이트, 소셜 미디어, 커뮤니티 게시판, 기업이나 기관의 업무 처리 문서 등이 당장 떠오르네요. 문서 세트 안에 어떤 내용의 지식들이

인공지능을 잘 활용하려면 무조건 기술을 알아야 할까요? (YouTube 영상) 인공지능에 대한 관심도가 증가하면서 관련 인력에 대한 수요가 늘고 있으며 인공지능과 관련된 내용을 공부해 보려는 사람들이 늘어나고 있습니다. 그리고 인공지능에 대한 지식은 주로 과학 및 공학적인 이론과 기술을 바탕으로 하고 있어 대부분의 인공지능 교육 프로그램들이 관련 세부 기술을 가르치는 것으로 내용을