위클리 NLP

Week 40 - 내가 말하는 걸 보여줘, DALL-E

주변에 디자이너 친구들과 얘기를 하면 분명 회의에서 원하는 것을 잘 상의하고 말로 정리를 잘했는데, 그걸 비주얼로 만들어 나온 것을 공유하면, 상사가 "아니, 내가 원했던 건 그게 아니고..."하는 경우가 많다고 합니다. 그만큼 글이나 말로 된 언어와 시각적으로 표현된 비주얼 언어에는 큰 차이가 있다는 것을 알 수 있습니다. 근데

위클리 NLP

Week 39 - AI로 팔 수 없는 것들

AI 기반 XXX 스타트업. AI 기반 XXX 제품. 이제는 인공지능(AI)를 앞에 붙이지 않은 스타트업이나 제품이 거의 없다시피 합니다. 몇 년 전에는 "빅데이터"가 이러한 역할을 했었죠. 간단한 규칙기반 알고리즘이든 통계 모델이든, 딥러닝이든, AI 기반이라고 할 수 있는 것의 경계선이 어디서부터 어디인지 잘은 모르겠지만 중요한지 않습니다. 그만큼

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Week 38 - [팩트체크] NLP로 가짜 뉴스 거르는게 가능할까?

빠름빠름 LTE를 넘어 5G 네트워크 세상이 되었습니다. 이렇게 통신 기술이 빨리 발전하다보니깐 손 안에서 동영상을 어디서든 기다리지 않고 볼 수 있다는 장점도 있지만, 악성웨어나 바이러스가 우리 주머니 속의 스마트폰으로도 침투할 수 있다는 단점도 있겠지요. 2020년 4월, 영국에서는 몇몇 분들이 화를 주체하지 못한 나머지 네트워킹용 장비를 불태우는 일까지 벌어졌습니다. 이러한 네트워크

위클리 NLP

[1주년 Q&A] 어떻게 하면 NLP 공부를 더 깊게 할 수 있을까요?

안녕하세요, <위클리 NLP>를 쓰고 있는 박지호입니다. 벌써 글을 연재하기 시작한지 1년이 지났네요. 사실 첫번째 글인 매주 <15분 투자해서 AI/NLP를 공부하는 방법>을 2020년 4월 29일에 업로드했을 때에는, 생소하고 전문적인 분야이기 때문에 얼마나 많은 사람들이 제 글에 관심을 가질까 했었습니다. 여러분이 많은 관심과 공유를 해주신

NLP

Google I/O 2021, NLP 위주 리뷰

Google I/O는 구글이 매년 신기술을 뽐내는 컨퍼런스입니다. 원래는 본사에서 락페스티벌 같은 느낌으로 이루어졌지만 올해는 버츄얼로 유튜브로만 생중계 되었습니다. 구글이라는 회사가 워낙 크고 다양한 제품을 가지고 있어 여러가지 프로젝트가 소개되었지만 이 모든 것을 공통으로 묶는 단어가 세 가지 있었습니다. Helpful Thoughtful Artificial Intelligence (A.I.) 구글러들 사이에서는 CEO 순다가 마이크

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Week 37 - NLP 모델, 낚시성 기사 방지 효과 검증돼

"불가리스 코로나19 억제 효과 검증돼" 어렸을 때부터 불가리스를 가끔씩 즐겨마시던 저는 "잉?"하면서 클릭했습니다. 10초만 더 생각했어도 말이 안되는 기사라는 것을 알았겠지만, 역시 스마트폰을 사용하는 손가락은 뇌보다 빠릅니다. 기사를 훑어보고, 제대로 된 임상연구가 아니라는 것을 금방 깨달았습니다. "아, 정말 이렇게 대놓고 광고성 기사를 써도 되는건가?

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Week 36 - 튜링 테스트를 통과한 AI도 세상을 인간만큼 이해하지 못한다

인간처럼 생각하고 말할 수 있는 로봇은 항상 인류 기술 발전의 지향점 같이 여겨져 왔던 것 같습니다. 여러분은 한번 쯤은 어렸을 때 이러한 휴머노이드(humanoid)가 나오는 SF 영화를 본 적이 있지 않으신가요? 어떤 영화가 기억에 남으시나요? (이 답변에 따라 세대차이가 드러날지도 모르겠네요..) 전에도 언급한 적이 있지만 저는 <Her>

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Week 35 - 모델 중심에서 데이터 중심의 AI 개발로

이 글은 DeepLearningAI에서 주최한 앤드류 응 교수의 A Chat with Andrew on MLOps: From Model-centric to Data-centric AI 세미나에 대한 리뷰입니다. 어느 분야이든 주목 받는 역할이 있기 마련입니다. 축구 팀에서는 스트라이커, 밴드에서는 보컬, 회사에서는 CEO, 드라마에서는 주연이 사람들의 시선과 관심을 비교적 많이 받습니다. 하지만 조금만 깊게 알아보면 이 슈퍼스타 뒤에는

위클리 NLP

Week 34 - 즉흥 연극 기법으로 AI 챗봇을 학습시킨다면?

<위클리 NLP>에서는 지난 몇 주 동안 AI 챗봇에 대해서 다루면서 구글, 페이스북, OpenAI 같은 거대한 기업들의 연구를 많이 인용해왔습니다. 이러한 큰 기업들은 거대한 데이터와 엄청난 컴퓨팅 파워를 가지고 있기 때문에 스케일이 큰 혁신을 이루는 데 우위가 있고, 그 결과에 따른 관심도 많이 받고 있습니다. 물론 이러한 선도적인

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<AI 시대, 우리 아이 교육은?> 책 출판

AI 시대, 우리 아이 교육은?: 문과 엄마가 들려주는 미래 시대 자녀 교육법AI가 사회에 가져올 엄청난 변화, 우리 아이 교육 이대로 정말 괜찮은 걸까요? 아이를 어떻게 이끌어야 4차산업혁명 시대에 행복하고 당당한 어른으로 자라날 수 있을까요? 두 아이를 각각 구글과 퀄컴, 두 AI 기업에서 일하는 인재로 키워낸 문과 엄마가 본인의 지식을 공유합니다.

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Week 33 - 문제가 될 것을 미리 알았어야 했다 <AI 챗봇과 윤리 2편>

Why We Should Have Seen That Coming, 학회에 발표된 논문치고는 굉장히 특이한 제목입니다. 직역을 하자면, "왜 우리는 그것이 올 것을 이미 봤어야 했다," 즉 우리는 문제가 될 것을 미리 알았어야 했다는 것이죠. 이 논문은 바로 2016년에 공개되었다 24시간 만에 내린 마이크로소프트의 테이(Tay) 이슈에 대해 이야기합니다. 당시에도 많은

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Week 32 - AI 챗봇이랑 윤리랑 무슨 상관인데? <개인정보 편>

누구나 심심하거나 외로울 때 대화를 해줄 수 있는 AI. 영화 <Her>의 사만다를 떠올리게 하는 제품 이루다 는 2021년 우리에게 AI에 대해 새로운 방향으로 생각해 볼 계기가 되었다고 생각합니다. 결국에는 여러 논란으로 인해 이루다는 서비스가 중단 되었습니다만, 이 논란이 남긴 여러 문제는 한번 짚고 넘어가야 할 가치가 있습니다.