19.07.14

인공지능, 아기처럼 실수통한 학습 ‘효과적’

뉴욕대(NYU) 컴퓨터공학과의 카니스크 갠디와 브렌든 레이크 연구진은 지난 6월24일 논문공개 사이트(arXiv.org)에 ‘상호배타성을 활용한 신경망 연구(Mutual exclusivity as a challenge for neural networks)’ 논문을 공개했다. 이 논문은 인공지능에게 아이들이 언어를 배울 때 특정 시기에 활용하는 ‘상호 배타성 편향’을 적용해, 인공지능 언어 학습의 효율을 높일 수 있다는 연구다. (중략)

이 실험을 통해 인공지능은 어린 아이의 언어학습에서 나타나는 ‘상호배타성 편향’을 갖고 있지 않다는 것이 입증됐다. 이 실험 뒤에 연구진은 인공지능에 ‘상호배타성 편향’을 집어넣어, 영어 단어를 독일어로 번역할 때 인공지능이 모르는 의미를 중심으로 의미 연결을 하도록 훈련시켰다. 그 결과 훨씬 뛰어난 결과가 도출됐다. 연구진은 “상호배타성은 알고리즘이 효율성을 향상시키는 결과를 보여준다”고 결론을 내렸다.

그렇다고 합니다.

“기억은 어디에 저장되는가” 110년 된 ‘엔그램’ 수수께끼

이렇듯 헤브의 법칙은 시냅스를 통한 신경세포 간 연결성의 증가가 곧 기억의 생물학적 저장 형태일 것이라는 아이디어를 최초로 제공했다. (중략)

물론 세포나 시냅스보다 훨씬 더 작은 실체에 엔그램이 존재할 가능성도 있다. 기억의 흔적이 유전물질에도 존재할 수 있다는 연구 결과가 발표되고 있기 때문이다. 미국 로스앤젤레스 캘리포니아대학의 데이비드 글랜즈먼 박사 연구팀은 바다 달팽이의 일종인 ‘군소’에게 반사 작용을 학습시킨 뒤 뇌에서 유전물질인 아르엔에이(RNA)를 추출했다. 이 아르엔에이를 학습 경험이 없는 다른 군소의 신경세포에 주입했더니, 그 군소들에서 학습하지도 않은 반사 기억을 이미 보유한 것과 같은 행동이 나타났다. 장기 기억이 형성되려면 유전자 및 단백질의 발현 변화 과정이 필수적이므로, 기억의 정보를 담고 있는 유전물질이 존재한다면 이를 인위적으로 주입함으로써 가짜 기억도 생성시킬 수 있는 것이다.

교양 지식

최초로 신경계 다이어그램이 완성된 예쁜 꼬마 선충

특히 신경계는 불과 1000여개의 세포로 이뤄져 있지만, 충분히 복잡한 행동이 가능하기 때문에 신경 모델 연구에 많이 사용되고 있습니다. 하지만 하나의 뉴런이 여러 시냅스를 통해 복잡한 연결을 확보할 수 있기 때문에 전체 연결 시스템을 알아내는 것은 결코 쉬운 일이 아니었습니다. 이번 연구는 다세포 동물에서 처음으로 뉴런 간 연결 다이어그램을 확인했다는 점에서 한 획을 긋는 성과로 평가할 수 있습니다. 

그렇다고 합니다. 그나저나 예쁜 꼬마 선충은 얘기는 많이 들었지만, 아무리 봐도 예쁜 것과는 거리가 있어 보이는데, 다른 의미에서 예쁜거겠지?

성경(Bible)에서 신(God)을 빼면 무엇일까?

그레이스에이버리(graceavery)라는 온라인 이름을 쓰는 한 아이오에스(iOS) 개발자가 지난달 자신의 블로그에 워드투벡 기계가 이해하는 인간의 말에 대한 재미있는 예를 올려 화제가 되었다. ‘기계의 유머’라 해도 좋을 정도로 워드투벡 엔진은 인간의 말에 대한 신선한 해석을 제법 내놓았다. (중략)

도널드 트럼프는 “넌 해고야”(YOU’RE FIRED)라고 짖고(트럼프가 대통령이 되기 전 리얼리티 프로그램에서 자주 써서 유행한 말)

pig : oink = Donald Trump : YOU’RE FIRED

아인슈타인은 특수상대성 이론을 외쳤다.

pig : oink = Einstein : E = mc2

웃긴 내용이라 정리. 전체는 원문 참조.

사람 근육의 40배 힘 내는 인공근육 개발

국제 공동연구진이 섬유 형태의 인공근육(구동기)을 개발했다. 사람 근육이 내는 힘의 40배에 달하는 힘을 낼 수 있는 데다 가볍고 유연하게 제작할 수 있어 로봇과 웨어러블 기기 등 다양한 곳에 활용될 수 있을 전망이다.

제목에 인공근육이라길래 캡틴 아메리카가 만들어지는 줄.

[ssba]

The author

지성을 추구하는 사람/ suyeongpark@abyne.com

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