그림자 함정
“어차피 그래봤자 다 meme 수프에서 쫓겨난 불순물일 뿐….”
강혁은 ‘1.69호’를 찾아가기로 결심했다.
어둠이 멀리서 달려오고 있는 넓은 광장을 지나 작은 가로등 앞에 서자 크래프트 한 대가 다가왔다.
“어디로 모실까요?”
“갑자기 옛날 흉내를 내는 거야? 다 알면서?”
“가끔씩 20세기 사람의 프로젝션을 하고 오는 사람들도 있어서요. 손님에게 맞춰주느라. 뭐. 생각보다
Topic
Legacy
A collection of 179 issues
‘Shadow Media Syndrome’이 그린 세상
에피소드 ‘Shadow Media Syndrome’는 먼 미래를 배경으로, 미디어 컨텐츠에 의해 자신도 모르게 편향적 사고에 빠지게 된, ‘셰도우미디어 신드롬’을 겪고 있는 사람의 이야기를 묘사하고 있다. 상업 미디어 채널에서 컨텐츠에 몰래 주입한 ‘셰도우미디어’는 컨텐츠를 소비하는 사람들로 하여금 컨텐츠 제공자가 원하는 방향대로 생각을 하게 만든다. 그리고 ‘셰도우미디어’에 지속적으로 노출된
Shadow Media Syndrome
민석이 정신내과 채널에 프로젝션하자 낮고 차분한 음성이 들려왔다.
“모든 검사 결과가 나왔습니다. 환자분께서 구형 터미널을 사용하시는 관계로 몇가지 항목은 재검이 필요합니다만… “
정신내과 채널은 검사 결과에 대해 상세히 설명하기 시작했다.
“몇몇 상업 미디어 채널에서 사용자의 뇌에 편향성을 심기 위한 셰도우미디어를 지속적으로 컨텐츠에 몰래 주입한다는 소문이 있어왔고, 그에 의한 부작용을 호소하는 환자들의
Hello, world !! (from ShadowEgo)
지능에 대한 이해, 발전, 그리고 통합
인공지능에 대한 관심이 뜨겁습니다. 새로운 모델과 응용 시스템이 계속 개발되고 있고, 응용 분야도 크게 넓어지고 있지요. 이러한 추세에 따라, 인공지능을 탑재한 서비스들이 우리도 모르게 우리의 삶에 영향을 미치고 있습니다. 시간이 흐를 수록 그 영향의 정도는 더욱 커지겠지요.
인공지능에 대한 높은 관심은 뇌를 이해하고 활용하고자
2020 AI 특성화 기업 역량강화 사업에서의 인포리언스
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‘AI 특성화 기업 역량강화 사업’(AI 역량강화)은 AI 기술을 접목하여 비즈니스를 창출하고자 하는 중소기업을 지원하는 것을 목적으로 연구개발특구진흥재단에서 발주한 사업입니다. 이 사업에서는 AI 기술을 필요로 하는 수요기업들을 대상으로 기술교육을 진행하거나 기술 수요기업들과 기술 공급기업(기관)을 매칭하여 컨설팅을 진행하고 초기 파일럿 프로젝트를
Brain Implant 뉴스 기사 흐름 분석
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YouTube 영상:
개요
Brain implant 기술은 전기적으로 동작하는 소형장치를 써서 뇌가 생성하는 전기신호를 수집하거나 뇌에 자극(stimulation)을 주는 기술이다. 사고 또는 질병으로 인해 몸을 움직일 수 없게 되었거나 시각 또는 청각 능력을 상실한 사람들로 하여금 자신의 신체활용능력과 감각을 회복할 수 있게 하기
(CLIP) 텍스트 정보를 이용한 Visual Model Pre-training
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이번 포스트에서는 OpenAI 에서 최근 발표한 CLIP 모델[1]을 소개한다.
이미지, 오디오 등과 같은 데이터의 차원(dimension)을 줄이면서도 보다 의미있는 형태로 변환하는 representational learning은 딥러닝 및 AI 기술의 대중화를 가능하게 한 중요한 요소들 중 하나이다. 특히 컴퓨터 비전 문제에서는 ImageNet의 대용량
우리들이 품은 bias, 그리고 새로운 bias의 출현
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Bias?
편향, 즉 bias는 무엇이고, 왜 중요할까? Bias는 “tendency of favoring one thing or opinion over another” [1] 라고 정의된다. 간단히 말하면, 특정 무엇인가를 (다른 것들에 비해) 선호하게 되는 경향 또는 현상이라고 할 수 있다. 예를 들어, 특정 과목, 특정 연예인, 특정 미디어
의료분야에서의 인공지능
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들어가며...
인공지능 기술은 의료분야에서 가장 뜨겁게 활용될 수 있다. 질병을 찾아내고, 치료하고, 예후를 관찰하고, 새로운 치료방법을 연구, 적용하는 등의 다양하고 광범위한 일들이 의료 분야에서 이루어지고 있고, 이러한 일들을 효율적으로 수행하기 위한 새로운 방법이 늘 필요하기 때문이다. 그러나 한편으로는, 사람의 건강과 생명에 직결되기에, 새로운
서로 다른 정보를 결합하기 위한 Feature-wise transformations
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CLEVR 데이터셋/태스크[1]는 신경망의 멀티모달 인식과 논리적 문제 풀이 능력을 시험하기 위해 제안되었다. 아래 예시 문제와 같이 사진 한 장과 자연어로 쓰여진 질문이 주어지고 주어진 질문에 대한 정답을 찾는 문제이다. 영상에 대한 이해, 자연어에 대한 이해, 그리고 약간의 논리적 사고도 필요한