인공지능

텍스트 기반 어드벤처 게임에 자연어처리와 강화학습을 결합하면 기계에게 언어를 도구로 사용하는 방법을 알려줄 수 있다.

오늘날 우리가 사용하는 대부분의 머신러닝 모델 구축에 쓰이는 프로세스는 실제 세계에서 제대로 작동할지 여부를 알 수 없다는 문제를 안고 있다.

사람처럼 생각할 수 있는 기계는 초창기부터 인공지능 연구의 등불 역할을 했으며, 가장 논란이 많은 분야이기도 하다.

유럽의 빌딩 부지에서는 현재 빌도츠의 이미지 인식 소프트웨어를 사용하여 지연이나 오작동을 자동으로 찾아낸다.

GPT-3와 같은 AI 언어 모델의 발전 수준은 가히 놀라울 따름이다. 온라인상의 데이터를 무분별하게 학습한 탓에 부적절한 발언을 쏟아낸다는 점은 문제지만 말이다. 모두가 안심하고 사용할 수 있을 챗봇은 과연 존재할까?

과학문헌 검색엔진인 시맨틱스칼라(Semantic Scholar)는 최첨단 자연어처리 기술을 활용, 연구자들을 위해 긴 논문을 요약해 주는 기능을 제공한다.

페이스북은 연구자들을 위해 다양한 자동화 및 머신러닝 기법의 정점인 이 인공지능 모델을 오픈소스 방식으로 공개했다.

험한 길을 헤매는 상황이 아니라면 자율주행차는 사람이 운전하는 차보다 더 민첩하게 운전하는 법을 배울 수 있다.

행성 운동부터 판구조론까지 편미분방정식이 사용되지 않는 곳이 없지만, 풀기 어렵다는 점이 항상 문제로 다가온다.

코로나 대유행으로 쇼핑 형태가 달라지면서 중국 전자상거래 업체도 광군제(Singles’ Day) 행사에 만반의 준비를 하고 있다.