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2022년에 인공지능은 어디까지 왔나
하루가 멀다하고 쏟아지던 블록체인 소식들은 어느새 "코인"의 전설들만 난무하더니 2022년 루나와 FTX의 몰락으로 긴 동면에 들어간듯 보입니다. 하지만 2022년은 AI 에겐 그 어느 때보다 다양한 가능성을 어필했던 한해였습니다. 그림 그리는 ‘Dall-E 2’부터 이제는 사람을 가르치는 ‘ChatGPT’까지, 기존보다 성능이 월등하게 좋은 AI 모델들이 등장했습니다. ‘이루다 2.0’, ‘AI N행시’ 등 국내 AI 서비스도 준수한 성능으로 많은 관심을 받았습니다. 더 이상 인공지능은 우리 모두에게 낯설지 않습니다.
사실 대화나 그림 등의 생성형 AI(Generative AI)는 오래전부터 발전해 오다가, 드디어 일반 사용자들이 자연스럽게 느낄 수준의 기술이 공개된 분야입니다. 이처럼 이미 고도성장을 이룩한 분야와 달리, 지금 새롭게 탄생하고 발전하고 있는 분야도 있습니다. 한 해를 마무리하며 AI는 지금 어디쯤 와 있는지 2022년의 마지막레터에서 생각해보겠습니다.
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Problem-Solving AI
알고리즘 코딩 문제를 푸는 AlphaCode
개발자에게 알고리즘 프로그래밍 능력은 필수 자질입니다. 이들은 서로의 실력을 가늠하기 위해 대표적인 알고리즘 문제들을 모아두고 경쟁하기도 합니다. 예를 들어 ‘무작위로 제시된 숫자 배열에서 최솟값을 찾으시오’라는 문제가 있다면, 여기에 “원소의 개수, 원소의 최댓값, 작업 시작 시간” 등의 조건이 붙습니다. 같은 문제라고 하더라도 조건에 따라 푸는 방법이 다를 수 있기 때문에 쉽게 풀기 어렵습니다.
올해 2월 프로그래밍 경쟁 플랫폼 Codeforces에 알고리즘 문제를 푸는 AI 모델이 등장했습니다. DeepMind가 개발한 AlphaCode입니다. 주어진 문제와 조건을 이해하고 코드를 작성하는 AlphaCode는 Codeforces에서 상위 54%의 성적을 냈습니다. 높은 숫자는 아니라고요? 네 그렇습니다. 하지만 대회에 참가한 사람들은 대부분 전문 개발자입니다. 그들 사이에서 상위 54%라는 성적은 결코 무시할 만한 결과가 아닙니다. 아직 초기 단계 모델이라는 점을 고려하면 더욱 그렇습니다.
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출처: <Competitive programming with AlphaCode>, DeepMind |
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AlphaCode의 원리는 우리가 공부하는 과정과 비슷합니다. 우선 GitHub에 공개된 코드를 수집하여 코드 작성 방법을 학습합니다. 이 과정에서는 변수를 생성하고, 할당하고, 값을 출력하는 일반적인 코드 문법을 익힙니다. 그 후 미세조정 학습을 통해 주어진 문제를 해결하는 코드를 작성하는 법을 학습합니다.
AlphaCode는 학습을 마친 뒤 Codeforces 문제를 보고 정답(솔루션)을 대량으로 생성해내는데요, 그중에서 가장 가능성이 높은 코드를 필터링합니다. 이후 반복되는 실행과 평가를 거쳐 모델을 개선해 나갑니다. 지금 Problem Solving AI의 영역은 일부 분야에 한정되어 있지만, 응용을 거쳐 곧 다른 분야의 문제도 충분히 해결할 수 있는 수준이 될 것입니다. |
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수학 문제 푸는 인공지능 Minerva
이번에는 지난 6월 구글이 공개한 수학 문제 푸는 인공지능 ‘Minerva’입니다. 단순히 답을 구하는 과정이 아닌 증명 과정과 추론 과정을 모두 상세하게 써내려 갑니다. |
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출처: <Minerva: Solving Quantitative Reasoning Problems with Language Models>, Google |
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왼쪽은 인도 공학 대학 입학시험(JEE)이고 오른쪽은 폴란드 국가 수학 시험입니다. 어떤 느낌인지 감 잡히시나요?
간단하게 소개하자면 언어 모델(PaLM)을 수학 문제에 적용한 것입니다. 질문에 대해 답하도록 학습했다는 점에서 챗봇과 비슷하다고도 볼 수 있습니다. 하지만 Minerva는 보다 수학 문제에 특화돼 있습니다. 특히 추론 과정을 상세하게 풀어낼 수 있고, 수학적 표기법을 학습하여 결과물 또한 더욱 정확하게 표현합니다.
Minerva의 특징 중 하나는 Chain of Thought 방법이 적용됐다는점입니다. 쉽게 말하면 사고 과정을 풀어냈다는 것입니다. 정말 사람과 같이, 문제를 어떻게 풀어내는지 설명할 뿐만 아니라 큰 문제를 작은 문제로 쪼개어 추론의 난도를 낮추고 최종 성능을 높입니다.
물론 아직 완벽한 수준은 아닙니다. 수학의 원리를 이해하고 문제를 해결한 것이 아니기에 쉬워 보이는 문제에서 실수기도 합니다. 아래 예시를 보면 루트 기호에 대한 의미를 제대로 파악하지 못하고 계산한 걸 알 수 있습니다. 개선의 여지는 많지만 앞으로 수학 문제를 푸는 데도 인공지능의 도움을 받을 날이 머지않아 보입니다. |
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이번 호에서는 2022년 공개된 언어 모델 기반의 Problem Solving AI에 대해 알아보았습니다. 사실 Problem Solving AI는 인공지능 발전에 극히 일부분에 불과합니다. 그럼에도 이 분야가 더욱 기대되는 이유는 우리가 생각하는 방식과 더욱 가깝기 때문입니다. 미지의 영역에서 이제 막 발돋움하고 있기에 앞으로의 성장 또한 빠를 것으로 기대됩니다. 인공지능이 수학 문제를 풀고, 코드를 작성해주고. 어쩌면 인공지능이 단순 문제 해결을 대체하고, 인간은 또 다른 일을 개척해 나갈지 다가오는 2023년이 떨리도록 기대됩니다. |
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대한민국 최초,
피쳐스페이스(Feature Space) 기반으로 데이터셋의 분포를 눈으로 확인하고 데이터셋의 커버리지(Coverage)와 AI 모델 개선에 필요한 데이터를 보다 구체적으로 파악할 수 있는 데이터셋 분석 SAAS, DATUMO FST.
자유도 높은 분석과 큐레이션(Curation)을 통해 엣지 케이스(Edge case)를 분석하고 선별 알고리즘을 통해 엣지 케이스와 유사한 데이터를 조회하거나 전체 데이터셋을 대표하는 일부 데이터셋을 추출할 수도 있어 기존 기업의 AI 모델 성능 향상에 따르는 시간과 비용 절감에 혁신을 가져올 것입니다.
알파테스트에 관심이 있거나 참여를 원하는 단체나, 기관, 기업은 아래 링크로 부담없이 신청하셔서 AI DATA 분야에서 한걸음 앞서가는 얼리어답터가 되십시오.
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12월의 AI NODAJI는 AI LEADERS FORUM 관계로 채굴을 쉬었습니다.
하지만, 2023년 첫 AI NODAJI는 모두의 연구소와 함께합니다! |
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* 참가신청 및 더 자세한 안내는
2023년 첫 뉴스레터에서 알려드립니다!
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Weekly AI Issues → →
GOOGLE 너 떨고 있니?
ChatGPT에게 ‘러시아-우크라이나 전쟁이 세계 경제에 미치는 영향을 에세이로 써줘’라고 주문하면 그 자리에서 에세이 한 편을 만들어 냅니다. 이처럼 질문 형식에 구애받지 않고 원하는 답을 출력하는 ChatGPT라면, 가까운 미래에 구글을 대체할 수도 있겠습니다.
몸집 커지는 AI반도체… “44兆 시장 잡아라”
자본시장 유동성이 감소하는 와중에도 미래 먹거리를 위한 투자는 계속됩니다. 굴지의 기업들이 AI 반도체 시장 경쟁력을 갖추기 위해 노력하고 있습니다.
글로벌 AI 공공 서비스 시장 연 평균 40% 성장 기대
인공지능(AI)을 이용한 공공 서비스가 2028년 486억달러(약 63조원) 규모의 글로벌 시장을 형성한다는 예측이 나왔습니다. 시장조사 전문 업체 리포트링커는, 정부와 기관 등은 '클라우드' 서비스보다 하드웨어와 소프트웨어를 직접 구매해 커스터마이징하는 '온프레미스(개별 구축)'를 더 많이 도입했다고 밝혔습니다.
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가짜뉴스로 밝혀진 저 기사가 한 개도 부럽지 않은
셀렉트스타의 핵심가치이자 최고 장점은 바로, "자율"
1-5시 코어타임만 지키면 그 외엔 언제 어디서나
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*본 콘텐츠는 deep daiv. 와의 제휴로 구성 되었습니다.
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