동영상은 숫자 인식을 예로 들어 이미지 인식을 위한 CNN(Convolutional Neural Networks)과 그 구조를 설명합니다.
첫 번째 숨겨진 계층인 컨볼루션 계층은 커널 또는 기능 감지기를 적용하여 입력 픽셀을 변환하고 가장자리, 모서리 및 모양과 같은 기능을 강조 표시하여 비선형 기능을 수행하는 여러 기능 맵으로 이어집니다.
새로 생성된 기능 맵은 기능 맵의 크기를 줄이고 중요한 정보를 유지하여 출력에 대한 추가 추상화를 구축하는 데 도움이 되는 다음 숨겨진 계층인 풀링 계층의 입력으로 사용됩니다. 풀링 레이어는 다운샘플링 기능 맵을 통해 계산 속도를 높이는 동시에 과적합을 줄입니다. CNN의 두 번째 구성 요소는 이미지를 올바르게 분류하기 위해 입력에서 추상화된 상위 수준 기능을 사용하는 완전히 연결된 계층으로 구성된 분류자입니다.
00:00:00 이 섹션에서는 숫자 인식을 예로 들어 이미지 인식을 위한 CNN(Convolutional Neural Networks)과 그 구조를 소개합니다. 동영상에서는 디지털 기기의 이미지가 픽셀 값의 매트릭스로 저장되며 모든 매트릭스가 이미지의 채널 또는 구성 요소라고 설명합니다. 첫 번째 숨겨진 계층인 컨볼루션 계층은 커널 또는 기능 감지기를 적용하여 입력 픽셀을 변환하고 가장자리, 모서리 및 모양과 같은 기능을 강조 표시하여 비선형 기능을 수행하여 실제 세계에 적응하는 여러 기능 맵으로 이어집니다. 데이터. 새로 생성된 기능 맵은 기능 맵의 크기를 줄이고 중요한 정보를 유지하여 출력에 대한 추가 추상화를 구축하는 데 도움이 되는 다음 숨겨진 계층인 풀링 계층의 입력으로 사용됩니다.
00:05:00 이 섹션에서는 동영상에서 컨볼루션 신경망(CNN)의 풀링 계층의 특징과 기능을 다룹니다. 풀링은 다운샘플링 기능 맵을 통해 계산 속도를 높이면서 과대적합을 줄이는 프로세스입니다. 최대 풀링에서 커널은 입력 기능 맵에서 미끄러지며 해당 영역에서 가장 큰 픽셀 값은 새 출력 맵에 저장됩니다. 얻은 기능 맵은 일반적으로 컨볼루션 계층에서 중요한 정보를 유지하면서 여전히 더 낮은 공간 해상도를 허용합니다. 이 섹션에서는 CNN의 두 번째 구성 요소인 분류자도 다룹니다. 이 분류기는 입력에서 추상화된 상위 수준 기능을 사용하여 이미지를 올바르게 분류하는 완전히 연결된 레이어로 구성됩니다.
컨볼루션 신경망(CNN)의 성공은 저차원 입력을 사용하여 수만 개의 레이블이 지정된 예제로 쉽게 훈련할 수 있다는 점에 있습니다.
실제 세계에는 존재하지만 반드시 인위적으로 재배열된 이미지에는 존재하지 않는 픽셀 패치의 압축성으로 인해 소량의 유용한 정보만 출력하는 컨볼루션 레이어를 사용하여 성공을 거두었습니다. CNN은 다양한 이미지 처리 작업을 수행하는 데 사용되지만 사람과 신경망 모두 고차원 데이터에서 학습할 수 없기 때문에 학습 능력만으로 성공을 거둘 수는 없습니다. 대신, 세계를 "보기" 위해 훈련 전에 아키텍처에 하드 코딩된 공간 구조가 존재해야 합니다.
00:00:00 이 섹션에서는 머신 러닝 모델이 커브 피팅을 통해 작동하는 방식을 설명합니다. 여기에는 포인트 컬렉션에 최대한 가깝게 통과하는 함수를 찾는 작업이 포함됩니다. 그러나 이미지를 설명하려면 각 좌표가 특정 픽셀 강도를 나타내는 고차원 점이 필요합니다. 이것은 모든 32x32 이미지의 입력 공간이 3,072 차원이기 때문에 문제를 제시하며, 그 공간을 조밀하게 채우려면 약 9^3072 이미지에 레이블을 지정해야 합니다. 이는 우주의 입자 수보다 훨씬 더 큰 수입니다. 비디오는 또한 이전 예에서와 같이 이미지를 두 가지 범주로 분류해도 여전히 공간을 조밀하게 채울 필요가 없다고 지적합니다.
00:05:00 이 섹션에서 비디오는 이미지와 같은 고차원 입력이 신경망 훈련에 어떤 어려움을 주는지 설명합니다. 해결책은 이미지의 3x3 픽셀 패치와 같은 저차원 입력을 사용하고 신경망이 원래 입력의 더 큰 영역을 고려할 수 있도록 여러 패치에서 학습할 수 있도록 하는 것입니다. 연속적인 레이어를 통해 신경망은 결국 전체 이미지를 보고 정확한 예측을 할 수 있습니다. 이 접근 방식을 컨볼루션 신경망이라고 하며 CIFAR10 데이터 세트에서 95.3%의 테스트 정확도를 달성할 수 있습니다.
00:10:00 이 섹션에서는 CNN(컨볼루션 신경망)이 어떻게 잘 작동하는지 설명합니다. 이러한 네트워크에는 저차원 입력이 있어 수만 개의 레이블이 지정된 예제만으로 쉽게 훈련할 수 있습니다. 일반적으로 계층에서 수백 또는 수천 개의 숫자를 출력해야 하지만 이는 현실이 아닙니다. 신경망은 작은 임의의 가중치로 시작하고 입력에서 더 유용한 정보를 캡처하기 위해 작은 변경을 수행하여 학습하므로 신경망은 모든 출력 숫자에 유용한 정보가 포함되어 있지 않음을 나타냅니다. 따라서 컨볼루션 레이어는 유용한 정보를 소량만 출력하기 때문에 압축이 엄격하지 않습니다. 이는 자연계에 존재하지만 인위적으로 재배열된 이미지에는 존재하지 않을 수 있는 픽셀 패치의 압축성 때문입니다.
00:15:00 이 섹션에서는 컨볼루션 신경망이 다양한 이미지 처리 작업을 수행하는 데 사용되지만 그 성공이 학습 능력에 전적으로 기인할 수는 없다고 설명합니다. 인간과 신경망 모두 고차원 데이터에서 학습하는 것은 불가능합니다. 인간은 태어날 때부터 세상이 어떻게 작동하는지에 대한 지식을 선천적으로 갖추고 있지만, 컨볼루션 신경망은 훈련이 데이터로부터 배우지 않고도 세상을 "볼" 수 있기 전에 아키텍처에 하드 코딩된 공간 구조가 필요합니다.
영상은 딥 러닝, 로봇 기능, 다양한 산업에 미치는 잠재적 영향, 윤리, 감성 지능, 한계 등의 주제를 다루며 AI와 로봇 공학의 현재 상태와 잠재력에 대해 논의합니다.
AI가 다양한 분야로 원활하게 전환되었지만 전문가들은 여전히 예기치 않은 상황과 윤리적 딜레마를 처리하기 위해 인간이 필요하다고 생각합니다. 로봇을 무기화하는 것에 대한 두려움과 인간의 통제 없이 발전할 수 있는 AI의 잠재력도 논의된다. 그러나 Yumi가 보여준 것처럼 AI의 창의성과 감성 지능에 대한 잠재력은 앞으로 기대되는 것입니다. 핵심 과제는 AI의 통합이 우리 사회에서 점점 더 중요해짐에 따라 AI의 신뢰성과 안전성에 대한 대중의 신뢰를 얻는 것입니다.
00:00:00 이 섹션에서 비디오는 인공 지능(AI)과 그에 상응하는 로봇 공학이 영화에서 우리를 믿게 만든 적이 아니라고 설명합니다. 한때 인간에 의해서만 해결되었던 문제는 이제 AI에 의해 관리되며, 휴대폰, 스트리밍 TV, 소셜 미디어 앱 및 GPS 지도와 같은 다른 분야로 원활하게 전환된 것으로 보입니다. 동영상은 또한 AI 기술이 뇌가 작동하는 방식을 연구하고 모방하는 것에서 파생된다고 설명합니다. 신경망은 인간의 두뇌가 작동하는 방식과 동일한 컴퓨터이며, 네트워크의 뉴런은 입력과 출력을 추가하는 역할을 합니다. 또한 컴퓨터가 분석한 데이터로부터 학습하도록 만드는 과학인 기계 학습은 금융, 의료, 온라인 소매, 세무 회계 등 다양한 산업에서 변화의 원동력이 되었습니다.
00:05:00 이 섹션에서 비디오는 기계 학습이 어떻게 지속적으로 개선되고 있는지에 대해 설명하며 현재 많은 연구는 효과와 효율성을 개선하는 데 중점을 두고 있습니다. 기계 학습 알고리즘은 데이터 준비, 문제 모델링 또는 컴퓨터 솔루션을 실제 솔루션으로 변환하는 것을 포함하지 않기 때문에 프로세스의 일부일 뿐입니다. 딥 러닝은 최고의 전략을 배우기 위해 수백만 번 자체적으로 실행한 특정 신경망 또는 기계 학습 알고리즘을 말합니다. AI는 웹사이트에서 구매 이력을 분석해 특정 상품을 추천하는 등 마케팅에 활용할 수 있지만 자동화와 진정한 AI 창의성에는 차이가 있다. 이 비디오는 또한 무료로 사용할 수 있는 소셜 데이터의 잠재적 위험과 로봇 공학에 AI를 사용할 가능성에 대해 다룹니다.
00:10:00 이 섹션에서 인터뷰 대상자들은 딥 러닝이 학습 프로세스를 가속화하는 데 도움이 될 수 있지만 여전히 사과와 배와 같은 물체를 구별하는 것과 같은 기본 능력이 부족하다는 점에 주목하면서 로봇과 AI의 현재 상태에 대해 논의합니다. 로봇에 대한 헐리우드의 묘사는 흥미롭지만 현재의 능력에 비추어 볼 때 대체로 비현실적입니다. 그러나 세계는 이미 인간을 위해 만들어졌고 인간과 같은 능력을 가진 로봇이 탐색하기 더 쉬울 수 있기 때문에 휴머노이드 로봇을 만들고자 하는 욕구는 실용적일 수 있습니다. AI가 요리나 빨래 개기 같은 일상적인 인간 작업을 대신할 가능성은 AI가 인간과 의미 있게 협력할 수 있는지에 대한 의문을 제기합니다.
00:15:00 이 섹션에서 비디오는 특히 시각, 이동성 및 조작 기능과 같은 다양한 구성 요소의 통합에서 로봇 공학의 발전에 대해 설명합니다. 로봇 공학의 초점은 보다 통제된 환경에서 로봇이 인간, 가구 및 다양한 장애물과 함께 작업해야 하는 보다 개방된 공간으로 이동하고 있습니다. 현재 로봇은 복잡한 지형을 걷고 이동할 수 있지만 인간의 시각 시스템과 조작 능력이 부족합니다. 그러나 Boston Dynamics와 같은 회사에서 개발한 최근 기술로 인해 더 민첩하고 유능한 로봇이 탄생했으며, 이로 인해 디자이너는 알고리즘과 인공 지능을 개선해야 한다는 압박을 받고 있습니다. 영상은 로봇이 비상 상황에서 자율적으로 조치를 취할 수 있는지에 대한 의문을 제기하지만 현재 로봇 기능은 물리적으로 중단된 환경에서 한계가 있음을 지적합니다.
00:20:00 이 섹션에서는 전문가들이 의학 및 수술과 같은 다양한 분야에서 인공 지능(AI) 및 로봇 공학의 잠재적 영향에 대해 논의합니다. AI를 사용하여 의료 데이터를 분석하고 치료를 개선할 수 있지만 전문가들은 예상치 못한 사건이나 오류가 발생할 경우 여전히 인간 의사가 필요하다고 생각합니다. 또한 까다로운 문제는 AI가 의학과 같은 특정 직업에 필요한 인간의 도덕과 윤리적 기준의 복잡성을 가르칠 수 있는지 여부입니다. 연구자들은 기계가 수백 년 전의 철학자처럼 추론하도록 가르치는 방법을 연구하고 있지만 이는 여전히 어려운 과제입니다.
00:25:00 이 섹션에서 전문가들은 AI가 사고 시 자동차 운전자의 안전 또는 보행자의 안전을 우선시할지 여부와 같은 어려운 결정을 내릴 때 발생하는 윤리적 딜레마에 대해 논의합니다. 상황에서 가장 나쁜 결과를 결정하는 것과 같은 윤리적 고려 사항을 AI 시스템에 프로그래밍하는 것의 잠재적 영향과 복잡성을 탐구합니다. 게다가 사람들은 안전과 잠재적인 오작동에 대한 우려 때문에 AI를 받아들이는 것을 당연히 주저합니다. 그러나 기술 혁신은 항공 교통 관제와 같은 중요한 영역에서도 AI를 더 많이 통합하도록 사회를 추진하고 있지만 문제는 안전과 신뢰성을 통해 대중의 신뢰를 얻는 데 있습니다.
00:30:00 이 섹션에서 비디오는 무기화 로봇과 치명적인 자동 무기에 대한 두려움을 탐구합니다. 자율 살상 기능을 갖춘 로봇이 인간의 감독 없이 무차별적인 살육을 일으킬 수 있다는 우려가 나온다. 그러나 일부에서는 로봇이 실제로 감정적이고 잔학 행위를 저지를 수 있는 인간에 비해 전쟁 시나리오에서 더 잘 행동할 수 있다고 주장합니다. 그럼에도 불구하고 치명적인 자율 무기를 제한하거나 금지하려는 움직임이 있고 군은 무인 전투기와 탱크와 같은 로봇 기술의 다양한 측면에 관심을 갖고 있습니다. 이 비디오는 또한 인간과 긍정적으로 협력하려면 인간의 감정을 이해하는 AI의 중요성을 강조합니다.
00:35:00 이 섹션에서는 인간과 AI 사이의 원활한 상호 작용을 위해 점점 더 필요해지고 있는 감정 상태를 읽고 신호를 보내는 기능과 함께 로봇의 감성 지능의 중요성에 대해 논의합니다. 그러나 특정 얼굴 표정을 식별하고 해석하는 것은 문화적, 개인적 차이로 인해 어려울 수 있습니다. 또한 기술적 타당성에도 불구하고 가정용 로봇의 생산 및 경제성은 여전히 불확실하며 로봇이 자동화 및 숫자 계산에서 창의성과 독창성으로 전환하는 데 50년이 더 걸릴 수 있습니다. 연사는 프로그래밍에 대한 그들의 매력과 AI가 은퇴로 이어질 수 있다는 초기 믿음을 언급했지만, 이것은 20년이 지난 후에도 달성되지 않았습니다.
00:40:00 이 섹션에서는 AI의 한계와 인간처럼 될 수 있는 잠재력, 자기 인식 및 감정적 감각을 달성하는 데 중점을 둡니다. 초점은 설명 가능성, AI가 내린 결정이 어떻게 도달하는지 이해해야 할 필요성, 인간의 통제력 유지에 있습니다. 컴퓨터가 의식, 자의식, 감성, 지혜 습득 능력을 갖도록 설계되어야 하는지에 대한 논쟁이 논의되고, 인간처럼 기능할 수 있는 일반적인 인공 지능에 대한 아이디어를 탐구하며, 그 잠재력에도 불구하고, AI가 이를 달성하기까지는 아직 갈 길이 멀다.
00:45:00 이 섹션에서 화자는 인간의 통제 없이 스스로 개발하는 AI의 우려를 다룹니다. 그는 컴퓨터가 도구이며 시키는 대로 할 것이기 때문에 적절한 설계를 통해 이러한 시나리오를 피할 수 있다고 주장합니다. 그런 다음 비디오는 AI가 인간의 창의성을 모방하거나 학습하여 인간과 기계 사이의 경계를 모호하게 할 수 있는지에 대한 아이디어를 탐구합니다. Yumi라는 매우 유연하고 예술적인 기계의 예가 표시되어 AI가 단순한 작업을 넘어 더 복잡한 작업을 수행할 수 있는 잠재력을 보여줍니다.
NVIDIA CEO Jensen Huang은 ImageNet 경쟁을 위한 신경망 모델의 가속화를 시작으로 머신 러닝에 주력해 온 회사의 역사를 설명합니다. 그는 NVIDIA의 풀스택 컴퓨팅 유형과 다양한 애플리케이션에 보편적인 GPU 구축의 성공에 대해 설명합니다. Huang은 칩 제조 및 설계 분야에서 AI의 성장과 기후 변화 완화 전략을 시뮬레이션하기 위한 딥 러닝 알고리즘의 잠재력을 예측합니다. 또한 MLOps의 중요성에 대해 논의하고 기계 학습을 위한 정제 프로세스를 공장에 비교합니다. 마지막으로 Huang은 가상 세계에서 혁신과 창의성의 미래에 대한 흥분을 나눕니다.
00:00:00 인터뷰의 이 섹션에서는 NVIDIA의 CEO이자 설립자인 Jensen Huang이 회사가 머신 러닝에 집중하기 시작한 방법에 대해 설명합니다. 연구팀이 대규모 경쟁인 ImageNet에 제출하기 위해 신경망 모델을 가속화하기 위해 NVIDIA에 손을 내밀면서 시작되었습니다. AlexNet의 컴퓨터 비전 혁신은 그들의 관심을 끌었고 소프트웨어, 컴퓨터 과학 및 컴퓨팅의 미래에 대한 의미를 고려하기 위해 한 걸음 물러났습니다. Huang은 컴퓨터 비전에 관심을 갖고 컴퓨터 과학에 대한 심오한 의미를 깨닫고 모든 것에 대한 의미에 의문을 제기한 것이 이 분야에서 회사의 지배력을 유지하는 데 성공한 비결이라고 말합니다.
00:05:00 이 섹션에서 Jensen Huang은 회사가 가속 컴퓨팅을 위해 어떻게 적절하게 구성되었으며 시장에서 어떻게 편재성을 유지하는지 설명합니다. 이 회사는 사명을 염두에 두고 응용 프로그램 가속화에 대한 강력한 기반이 필요한 풀 스택 컴퓨팅 유형입니다. 이 회사는 컴퓨터 그래픽, 과학 컴퓨팅 및 물리 시뮬레이션, 이미지 처리 및 딥 러닝 응용 프로그램에 대한 경험이 있습니다. Huang은 나중에 회사가 게이머, 암호화폐 채굴자, 과학자 및 딥 러닝 개인 간의 다양한 요구 사항에 우선 순위를 부여하는 방법과 이러한 모든 응용 프로그램에 보편적인 GPU를 구축하는 방법에 대해 이야기합니다.
00:10:00 이 섹션에서 Jensen Huang은 AI 및 MLOps의 미래에 대해 논의하고 기능을 시장에 맞게 조정하고 각 사용 사례에 가장 적합한 제품을 제공하는 것의 중요성을 언급합니다. 그는 양자 컴퓨팅이 향후 5년 동안 일반적으로 유용할 것이라고 의심하지만 머신 러닝과 딥 러닝의 발전으로 많은 분야에서 1,000,000배의 개선이 이루어졌다고 말합니다. 그는 AI가 인간보다 많은 작업을 더 잘 수행할 수 있을 것이라고 믿으며 앞으로 몇 년 안에 초인적인 AI를 보게 될 것이라고 예측합니다. Huang은 또한 칩 제조 및 설계에서 AI의 중요성을 강조하면서 AI 없이는 차세대 칩을 구축할 수 없다고 말했습니다.
00:15:00 이 섹션에서 NVIDIA CEO는 전 세계 연구원들이 NVIDIA GPU를 사용하여 강력한 컴퓨팅 기능으로 과학 연구를 수행할 수 있도록 함으로써 과학 컴퓨팅 민주화에 대한 회사의 기여에 대해 논의합니다. 그는 또한 인공 지능을 통한 컴퓨터 과학의 민주화에 대해 이야기합니다. 인공 지능을 통해 거의 모든 사람이 사전 훈련된 모델을 다운로드하고 자신의 응용 분야에서 초인적인 능력을 달성할 수 있습니다. 또한 그는 지구의 기후를 모방한 Earth-2라는 디지털 트윈을 구축하는 등 기후 변화에 대한 우려를 해결하기 위한 회사의 이니셔티브를 공유합니다.
00:20:00 이 섹션에서 Jensen Huang은 지구의 본격적인 디지털 트윈 생성을 지원하는 딥 러닝 알고리즘의 잠재력에 대해 논의합니다. 이 디지털 모델을 통해 과학자와 연구원은 기후 변화에 대처하기 위한 완화 및 적응 전략을 테스트하고 미래의 탄소 흡수 기술의 영향을 시뮬레이션할 수 있습니다. Huang은 이러한 유형의 기술의 가능성을 딥 러닝 작업과 현장에서 호기심을 유지하고 교육을 받는 것의 중요성에 기인합니다. 또한 Huang은 NVIDIA의 성공이 놀라운 사람들이 평생 일을 할 수 있도록 지원하고 대규모 작업을 장려하는 환경을 조성한 덕분이라고 말했습니다. NVIDIA는 일반적으로 게임과 관련이 있지만 Huang은 열렬한 게이머는 아니지만 과거에 십대 자녀와 함께 Battlefield와 같은 게임을 즐겼다고 인정합니다.
00:25:00 이 섹션에서 Jensen Huang은 회사의 공급망과 AI에 대한 종속성에 대해 논의합니다. Huang은 오늘날 구축되고 있는 가장 복잡하고 무거운 컴퓨터인 DGX 컴퓨터의 복잡성과 단일 구성 요소 오류로 인해 배송이 지연될 수 있는 방법에 대해 이야기합니다. 그는 정교한 지능을 생산하기 때문에 AI 제조의 수요를 따라잡는 것이 중요하다고 강조합니다. Huang은 또한 리더로서의 자신의 진화에 대해 이야기하고 테이프아웃 보너스와 같이 그가 과거에 사용했던 리더십 기술 중 일부를 공유합니다.
00:30:00 비디오의 이 섹션에서는 NVIDIA의 CEO인 Jensen Huang이 그의 팀과 일대일에 대한 특이한 접근 방식을 공유합니다. 그는 일련의 개인을 통해 번역되는 내용에 의존하기보다는 모든 사람이 같은 페이지에 있는지 확인하기 위해 전체 팀과 의사 소통하는 것을 선호합니다. 그는 지식과 정보를 투명하게 공개하면 더 많은 사람들의 손에 맡길 수 있고 그는 더 취약하고 더 많은 비판을 받기 때문에 자신의 아이디어를 다듬고 정보에 입각한 결정을 내리는 방법으로 보고 있습니다. Jensen은 또한 리더십에 대한 자신의 접근 방식에 대해 이야기하면서 회사의 주식 실적과 상관없이 자신의 행동과 문제 해결 방식이 일관되게 유지된다고 말했습니다. 공개 기업으로서 그는 성공에 대한 외부 압력을 인정하지만, 비전을 표현하고 무언가를 하는 이유가 명확하다면 사람들이 기꺼이 시도해 볼 것이라고 믿습니다.
00:35:00 이 섹션에서는 Jensen Huang이 AI 및 MLOps의 다음 단계에 대해 설명합니다. 그는 회사가 여러 영역에서 인텔리전스 기술을 발명했지만 이제 이 인텔리전스를 자율 주행 차량 운전, 고객 서비스, 방사선과 같은 가치 있는 기술로 변환하는 것이 중요하다고 설명합니다. 그는 또한 AI의 다음 시대가 물리 법칙을 학습하고 이러한 법칙을 준수하는 가상 세계를 만드는 것과 어떻게 관련될 것인지에 대해 이야기합니다. 이것이 Omniverse 개발의 목표였습니다. 이 물리적 기반 플랫폼은 인공 지능을 물리적 세계에 연결하고 디지털 트윈을 구축하여 미래에 큰 영향을 미칠 수 있는 잠재력을 제공하는 것을 목표로 합니다.
00:40:00 비디오의 이 섹션에서 Jensen Huang은 자신의 회사가 애플리케이션을 구축하는 사람들을 위한 애플리케이션 프레임워크를 만들어 차세대 AI를 위한 애플리케이션을 구축할 수 있도록 하는 방법에 대해 이야기합니다. 그는 컴퓨터 비전, 음성 AI 및 언어 이해 능력을 갖춘 가상 로봇인 애플리케이션 프레임워크 중 하나에 대해 설명합니다. 그것은 가상 병원, 공장, 엔터테인먼트와 같은 것들에 대한 큰 잠재력을 가지고 있지만 Jensen은 메타버스가 주로 2D 디스플레이에서 즐길 것이라고 분명히 말했습니다. Jensen은 다중 방식 AI, 인식을 새로운 수준으로 끌어올릴 다중 방식인 자기 지도 학습 접근 방식, 제로 샷 학습, 딥 러닝 파이프라인과 동일한 프레임워크에서 그래프를 처리할 수 있는 그래프 신경망에 대해 이야기합니다. 마지막으로 그는 사람들이 메타버스라고 부르는 가상 세계에서 혁신과 창의성의 미래에 대한 흥분을 공유합니다.
00:45:00 이 섹션에서는 NVIDIA의 CEO인 Jensen Huang이 기업이 딥 러닝과 머신 러닝의 힘을 활용하여 소프트웨어를 작성할 때 직면하는 문제에 대해 설명합니다. 그는 MLOps라고도 하는 방법, 프로세스 및 도구의 중요성을 강조하고 기계 학습을 위한 정제 프로세스를 공장에 비유합니다. Huang은 이를 가능하게 하고 연구자들이 신경망 모델을 개발하고 검증하도록 돕기 위해 인터뷰를 주최하는 회사와 같은 회사의 중요성을 인식합니다.
OpenAI CEO 겸 CTO Sam Altman은 ABC News의 Rebecca Jarvis에게 AI가 사회를 재구성하고 위험을 인정할 것이라고 말했습니다. 인간의 가치에 부합하고 일자리를 없애거나 인종적 편견을 증가시키는 것과 같은 부정적인 결과를 피하는 책임 있는 개발.
그들은 AI가 잠재적인 위험을 가지고 있지만 이 기술을 사용하지 않는 것이 더 위험할 수 있다고 주장합니다. CEO들은 또한 AI의 가드레일을 정의하는 데 있어서 인간의 통제와 공공 의견의 중요성과 AI가 교육을 혁신하고 모든 학생에게 개인화된 학습을 제공할 수 있는 잠재력을 강조합니다. 그들은 AI와 관련된 위험을 인정하면서도 의료 및 교육과 같은 분야에서 AI의 잠재적 이점에 대해 낙관적입니다.
00:00:00 이 섹션에서는 인공 지능이 사회에 미치는 긍정적 영향과 부정적 영향에 대해 논의합니다. 그는 인류의 집단적 힘과 창의성이 AI가 1년, 5년 또는 10년 안에 어떤 변화를 가져올 것인지를 결정할 것이라고 믿습니다. 선에 대한 잠재력은 크지만 사회에 좋지 않은 결과를 가져올 수 있는 미지수도 엄청나게 많습니다. 그래서 그는 이러한 제품을 세상에 내놓고 현실과 접촉하는 것의 중요성을 강조한다. 이 기술은 매우 위험할 수 있지만 이 기술을 사용하지 않는 것은 훨씬 더 위험할 수 있다고 그는 말합니다.
00:05:00 이 섹션에서 Sam Altman은 책임 있는 AI 개발의 중요성에 대해 논의하고 이로움과 해로움 모두의 가능성을 인정합니다. 그들은 사용자가 AI 동작을 특정 범위 내에서 자신의 값과 일치시키고 이러한 범위가 어떻게 보여야 하는지에 대한 공개 의견을 수집할 수 있는 사용자 지정 옵션의 필요성을 강조합니다. CEO는 또한 AI의 힘을 고려할 때 중대한 부정적인 결과의 가능성과 책임감 있는 구축의 중요성을 인정하는 동시에 의료 및 교육과 같은 분야에서 잠재적인 이점을 강조합니다. 마지막으로, 그들은 특히 기술을 악용하려는 권위주의 정부로부터 보호하기 위해 인간이 AI를 계속 통제해야 하는 중요한 필요성에 대해 논의하고 사용자가 모델이 자신 있게 완전히 꾸며낸 사실을 진술할 때 발생할 수 있는 환각 문제를 인식하도록 경고합니다. .
00:10:00 이 섹션에서 그는 AI가 세상에서 더 많은 진실을 창조하는지 또는 더 많은 거짓을 창조하는지에 대한 질문에 대해 논의합니다. 그들이 만드는 모델은 팩트 데이터베이스가 아닌 추론 엔진으로 생각해야 하며 인간을 위한 도구이며 능력을 증폭시킬 수 있다고 언급합니다. 그러나 그들은 AI가 현재 수백만 개의 일자리를 없애고 인종적 편견과 잘못된 정보를 증가시키며 모든 인류를 합친 것보다 더 똑똑한 기계를 만들어 끔찍한 결과를 초래할 수 있음을 인정합니다. 그들은 질병 치료 및 모든 어린이 교육과 같은 긍정적인 방향으로 추진하면서 이러한 단점을 인정하고 피하는 것의 중요성을 강조합니다. 그들은 또한 사회 전체가 함께 모여 AI를 위한 가드 레일을 정의해야 할 필요성을 언급합니다.
00:15:00 이 섹션에서는 Sam Altman이 AI의 위험과 그것이 사회에 미치는 영향에 대해 논의합니다. 그들은 AI가 선거에 미치는 영향과 AI가 정보를 조작하는 데 어떻게 사용될 수 있는지에 대한 불확실성을 인정하지만 기술을 제어하거나 끄거나 규칙을 변경할 수 있음을 강조합니다. 그들은 Touch GPT가 변경될 Google에서 사람들이 사용했던 몇 가지 일이 있을 것이라고 말하지만 근본적으로 다른 종류의 제품입니다. CEO는 진실을 말하는 AI 시스템의 중요성에 대해 Elon Musk와 동의하지만 AI가 어떻게 진행되어야 하는지에 대해서는 서로 다른 의견을 가지고 있습니다. 그들은 또한 AI의 위험을 탐색하기 위한 사려 깊은 정책과 정부의 관심의 필요성, 그리고 학생들 사이에서 부정행위나 게으름이 증가하는 것을 피하면서 AI를 교육에 통합하는 것의 중요성을 강조했습니다.
00:20:00 이 섹션에서는 Sam Altman이 교육에 대한 인공 지능(AI)의 잠재적 영향에 대해 논의합니다. 그들은 AI가 모든 학생에게 훌륭한 개별 학습을 제공함으로써 교육을 혁신할 수 있는 능력이 있다고 믿습니다. 채팅 GPT 기술은 현재 일부 학생들에 의해 원시적인 방식으로 사용되고 있지만 기업이 이러한 종류의 학습을 위한 전용 플랫폼을 만들면 더욱 발전하여 학생들이 우리가 상상할 수 있는 것보다 더 똑똑하고 유능하게 될 것입니다. 그러나 이는 채팅 GPT의 도움으로 작성된 에세이를 평가하는 방법을 파악해야 하는 교사에게 부담이 되지만 소크라테스식 교육자 역할을 하는 것과 같이 새로운 방식으로 학습을 보완하는 데 도움이 될 수도 있습니다.
신경망은 의사 결정 트리입니다. 잘 정의된 통계가 있는 문제에 적합한 기계 학습 알고리즘 유형입니다. 그들은 저장하고 이해하기 쉬운 데이터 유형인 테이블 형식 데이터에 대한 학습에 특히 능숙합니다. 이 비디오에서는 케임브리지 대학교의 Alexander Mattick이 신경망 및 결정 트리에 대해 발표한 최근 논문에 대해 설명합니다.
00:00:00 이 백서에서는 신경망을 바이어스가 있는 선형 변환 영역으로 생각할 수 있는 스플라인 세트로 표현하는 방법에 대해 설명합니다. 2018년에 논문이 발표되었습니다.
00:05:00 신경망은 데이터를 분석하는 데 사용할 수 있는 일종의 기계 학습 모델입니다. 결정 트리는 결정을 내리는 데 사용할 수 있는 일종의 기계 학습 모델이지만 신경망을 해석하는 능력에는 한계가 있습니다.
00:10:00 신경망은 데이터를 기반으로 예측하는 데 사용할 수 있는 일종의 기계 학습 알고리즘입니다. 신경망은 상호 연결된 여러 노드 또는 "뉴런"으로 구성되며 데이터에서 학습하여 예측하도록 설계되었습니다. 신경망의 크기는 의사 결정 트리의 깊이를 결정하며 신경망이 넓을수록 정확한 예측이 어려워집니다.
00:15:00 이 비디오는 신경망이 의사결정 트리와 다른 점에서 의사결정 트리는 이제 최적의 분할을 수행해야 하는 기능군과 함께 작동해야 하는 반면 신경망은 몇 가지 기능과 희망으로 작동할 수 있다는 점에서 설명합니다. 최선을 다해. 이 차이는 신경망을 사용하기 쉽게 만들고 경우에 따라 더 효과적일 수 있지만 항상 최적의 것은 아니라는 의미이기도 합니다.
00:20:00 이 비디오는 신경망을 의사 결정 트리로 볼 수 있고 의사 결정 트리 표현이 계산 복잡성 측면에서 유리하다는 아이디어에 대해 설명합니다. 이 논문은 또한 이것이 사실임을 시사하는 실험 결과를 가지고 있습니다.
00:25:00 이 비디오에서 Alexander Mattick은 신경망이 실제로 잘 정의된 통계가 있는 문제에 적합한 일종의 기계 학습 알고리즘인 결정 트리라고 설명합니다. 그는 의사 결정 트리가 저장하고 이해하기 쉬운 유형의 데이터인 테이블 형식 데이터에 대한 학습에 특히 뛰어나다고 말합니다.
00:30:00 이 비디오에서는 케임브리지 대학교의 Alexander Mattick이 신경망 및 결정 트리에 대해 발표한 최근 논문에 대해 설명합니다. 신경망은 대규모 데이터 세트에서 사전 훈련된 분류자와 유사한 의사 결정 트리(NNDT) 모델입니다. NNDT는 데이터에서 다양한 기능을 추출하는 반면 대규모 데이터 세트에서 사전 훈련된 분류기는 몇 가지 기능만 추출합니다. NNDT는 또한 처리할 수 있는 데이터 양 측면에서 대규모 데이터 세트에 대해 사전 훈련된 분류자보다 더 효율적입니다.
AlphaTensor는 행렬 곱셈을 하위 랭크 텐서로 분해하여 속도를 높일 수 있는 새로운 알고리즘입니다. 이것은 잠재적으로 많은 시간과 에너지를 절약할 수 있는 매트릭스 곱셈의 돌파구입니다. 이 동영상은 Google의 DeepMind에서 개발한 도구인 AlphaTensor가 어떻게 인공 지능 분야의 게임 체인저가 될 수 있는지 설명합니다.
00:00:00 AlphaTensor는 많은 과학 분야의 기초가 되는 행렬 곱셈을 가속화하는 새로운 시스템입니다. 이것은 많은 과학 분야에서 매트릭스 곱셈이 필수적이기 때문에 세상을 더 나은 곳으로 만들 수 있습니다.
00:05:00 AlphaTensor는 두 행렬을 곱하는 것보다 두 행렬 간의 덧셈을 계산하는 것이 더 빠르기 때문에 게임 체인저입니다. 대부분의 시간이 덧셈을 하는 대신 숫자를 곱하는 데 소비되기 때문에 이것은 최신 프로세서에서 큰 이점입니다.
00:10:00 더 빠른 행렬 곱셈이 가능합니다. 설명은 곱셈의 수에만 관심이 있고 텐서를 구성 요소 행렬로 분해하여 알고리즘을 찾을 수 있다는 사실로 인해 속도 향상이 가능한 방법을 보여줍니다.
00:15:00 AlphaTensor는 행렬을 개별 구성 요소로 분해하는 데 사용할 수 있는 DeepMind에서 만든 도구로, 더 빠른 행렬 곱셈을 가능하게 합니다.
00:20:00 3차원 텐서에 적용할 수 있는 분해 알고리즘입니다. 세 벡터의 곱을 기반으로 하며 모든 순위의 텐서에 적용할 수 있습니다.
00:25:00 텐서를 더 쉽게 분해할 수 있습니다. 이것은 벡터와 행렬의 문제를 푸는 데 유용할 수 있습니다.
00:30:00 행렬 곱셈을 하위 순위 텐서로 분해하여 속도를 높일 수 있습니다. 이것은 잠재적으로 많은 시간과 에너지를 절약할 수 있는 매트릭스 곱셈의 돌파구입니다.
00:35:00 AlphaTensor는 강화 학습 알고리즘을 보다 효율적으로 교육할 수 있기 때문에 게임 체인저입니다. AlphaTensor는 Torso 신경망 아키텍처의 보다 세련된 버전이며 주어진 행동 공간에 대한 정책을 최적화하는 데 사용할 수 있습니다.
00:40:00 AlphaTensor는 체스 게임의 첫 번째 단계를 찾는 데 사용되는 효율적이고 낮은 등급의 Monte Carlo 트리 검색을 허용하기 때문에 게임 체인저입니다. 이 알고리즘은 게임 플레이 방법을 배우고 향후 움직임을 예측하는 데 사용됩니다. 또한 지도 학습을 사용하여 어떤 움직임을 취해야 하는지에 대한 피드백을 네트워크에 제공합니다.
00:45:00 AlphaTensor는 최신 GPU 및 TPU에서 행렬 곱셈 및 분해에 대해 가장 잘 알려진 알고리즘을 능가할 수 있는 DeepMind의 새로운 알고리즘입니다.
00:50:00 DeepMind의 AlphaTensor 알고리즘은 특정 하드웨어에서 다른 알고리즘보다 더 빠른 것으로 밝혀졌으며 컴퓨터 프로그램의 효율성을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.
00:55:00 이 동영상은 Google의 DeepMind에서 개발한 도구인 AlphaTensor가 어떻게 인공 지능 분야의 게임 체인저가 될 수 있는지 설명합니다.
Google의 AI 시스템인 Lambda가 지각할 수 있는지에 대한 논란이 이 부분에서 논의됩니다. 전문가들은 그 생각을 일축했지만, 일어날 수 있다는 인식과 정책 입안자와 규제에 의해 제기되는 잠재적 위험에 대한 우려가 있습니다. 이 논의는 AI 시스템이 단순히 제대로 작동하지 않아 발생할 수 있는 피해보다는 매우 유능하고 차별적이거나 조작하는 결과에 더 초점이 맞춰져 있음을 강조합니다.
00:00:00 이 섹션에서 Wall Street Journal의 Karen Howe는 회사가 궁극적으로 모든 것을 할 수 있는 슈퍼 인텔리전스를 만드는 것을 목표로 하는 AI 기술에 대한 많은 투자와 함께 인공 지능(AI)에 대한 실용적 사용과 야심찬 사용 사이에서 어떻게 분할되는지 논의합니다. 인간보다 낫습니다. AI 커뮤니티는 이 문제에 대해 분열되어 있으며 일부 전문가는 언어 생성 시스템의 기능을 과대평가하고 이러한 시스템을 신뢰할 수 있는 것보다 훨씬 더 신뢰하는 위험에 대해 경고합니다. 2017년 페이스북의 AI 시스템은 아랍어로 "좋은 아침"을 영어로 "상처를 입히다", 히브리어로 "공격하다"로 오역해 팔레스타인 남성을 체포했다. 한편, 또 다른 Google 엔지니어는 실험적인 챗봇이 지각력이 있다고 믿었지만 대부분의 전문가들은 이 주장을 기각했습니다.
00:05:00 이 섹션에서는 Google의 AI 시스템인 Lambda가 신비한 사제가 수행한 실험으로 인해 잠재적으로 지각할 수 있다는 아이디어를 둘러싼 논쟁에 대해 설명합니다. 구글을 비롯한 과학계에서는 AI 시스템이 지각력이 없다고 밝혔지만 인공지능이 지각력을 가질 수 있다는 인식이 널리 퍼져 정책 입안자와 규제에 잠재적인 위험을 안겨주고 있다. 대화는 AI 시스템이 매우 유능하고 차별적이거나 조작함으로써 발생하는 피해에 초점을 맞추었지만 AI 시스템이 제대로 작동하지 않아 발생하는 피해에는 초점을 맞추지 않았습니다.
이 비디오는 인공 뉴런, 활성화 함수, 가중치 행렬 및 바이어스 벡터를 포함하여 신경망의 기본 구조와 개념에 대한 명확한 시각적 소개를 제공합니다. 신경망을 사용하여 데이터에서 패턴을 찾고 데이터 세트에서 경계선과 복잡한 결정 경계를 결정하는 방법을 보여줍니다. 보다 복잡한 결정 경계를 해결하고 데이터를 분류하는 데 도움이 되므로 활성화 기능의 중요성도 강조됩니다. 이 비디오는 딥 러닝 선구자들의 지원을 인정하고 훈련된 신경망이 어떤 모습인지 탐구하면서 끝납니다.
00:00:00 제작자가 신경망의 개념과 구조를 소개합니다. 신경망의 목표는 데이터에서 패턴을 찾는 것이며 입력 레이어, 숨겨진 레이어 및 출력 레이어가 있는 계층 구조입니다. 신경망은 많은 뉴런 또는 원으로 구성되며 입력 레이어는 이미지의 픽셀 값으로 구성되고 출력 레이어는 분류된 출력으로 구성됩니다. 작성자는 신경망을 훈련함으로써 입력이 있는 위치를 찾기 위한 경계선을 결정하고 heavyset wxb를 사용하여 출력을 결정할 수 있다고 설명합니다. 제작자는 더 나아가 문제에 추가 차원을 추가하면 퍼셉트론의 복잡성이 어떻게 증가하는지 설명합니다.
00:05:00 이 비디오는 Heaviside 단계 함수, 시그모이드 곡선 및 ReLU(정류된 선형 단위)를 포함하여 인공 뉴런 및 활성화 함수의 기본 사항을 다룹니다. 이 비디오는 또한 선형적으로 분리 가능한 데이터 세트의 개념과 신경망이 활성화 기능을 활용하여 복잡한 결정 경계를 모델링하는 방법을 설명합니다. 신경망 변환 및 선형 변환의 시각화와 함께 가중치 행렬 및 편향 벡터의 개념을 소개합니다. 마지막으로 비디오는 무작위 가중치와 편향을 사용하여 2개의 입력, 2개의 출력 및 1개의 은닉층이 있는 신경망을 보여줍니다.
00:10:00 이 비디오는 신경망의 2D 및 3D 시각적 표현을 통해 보다 복잡한 결정 경계를 해결하는 데 도움이 되는 활성화 기능의 중요성을 탐구합니다. 이 비디오는 바이어스 벡터를 추가하기 전에 회전, 전단 및 스케일링이 어떻게 자동으로 수행되었는지 보여주고 활성화 함수(ReLU)는 양수 입력을 접고 첫 번째 8분원에서만 접힌 삼각형 모양을 나타내는 데 도움이 됩니다. 이 비디오는 또한 모델링 기능뿐만 아니라 10개의 값 중 하나에 숫자를 할당하고 최종 레이어의 값을 기반으로 가장 높은 값의 숫자를 선택하여 데이터를 분류하는 신경망의 중요성을 강조합니다. 이 비디오는 딥 러닝 선구자들의 지원을 인정하고 훈련된 신경망이 어떻게 생겼는지 탐구하면서 끝납니다.
이 비디오는 softmax 기능, 결정 경계 및 입력 변환에 대해 자세히 살펴보며 신경망의 효율성을 탐구합니다. 비디오는 기존 argmax 함수 대신 signoid 함수를 사용하여 각 출력에 확률을 할당하는 방법을 설명합니다. 그런 다음 softmax 함수를 사용하여 유사한 포인트를 클러스터링하고 교육 중에 선형적으로 분리 가능하게 만드는 방법을 보여줍니다. 그러나 초기 훈련 영역 밖으로 이동하면 신경망이 결정 경계를 선형으로 확장하여 부정확한 분류로 이어집니다. 이 비디오는 또한 신경망의 첫 번째 뉴런이 결정 경계에 대한 평면 방정식으로 변환될 수 있는 방법을 설명하고 신경망을 통해 손으로 쓴 숫자의 변환을 시각화하는 대화형 도구를 시연합니다.
00:00:00 시그모이드 뒤에 있는 아이디어는 Heaviside 단계 함수를 매끄럽게 하고 각 출력에 확률 또는 입력 범위를 할당하는 데 사용할 수 있습니다. 이는 미분 가능성을 보장하므로 신경망을 훈련할 때 특히 중요합니다. 이 예에서 신경망에는 2개의 뉴런으로 구성된 입력 레이어와 5개의 뉴런으로 구성된 출력 레이어가 있습니다. 숨겨진 계층은 relu 활성화 함수를 사용하여 100개의 뉴런으로 구성됩니다. 마지막 레이어는 softmax를 사용하여 x 및 y 좌표의 출력을 5개 뉴런의 최대값으로 할당합니다. argmax 함수를 사용하여 최대값의 인덱스를 결정할 수 있으므로 데이터셋을 쉽게 분류할 수 있습니다.
00:05:00 이 비디오는 n개 요소의 벡터를 입력으로 받아서 n개 요소의 확률 벡터를 출력으로 출력하는 softmax 함수를 설명합니다. 훈련 중에 신경망은 입력 데이터를 비선형 결정 경계로 구분되는 5개의 서로 다른 나선형으로 분류하는 일련의 가중치와 편향을 결정합니다. 신경망은 출력 공간을 살펴봄으로써 유사한 점을 클러스터링하여 선형 분리 가능하게 만듭니다. 그러나 초기 훈련 영역 밖으로 이동할 때 신경망은 결정 경계를 선형으로 확장하여 부정확한 분류를 초래합니다. 마지막으로 비디오는 softmax 함수의 출력을 그래프로 표시하여 각 색상에 대한 확률을 시각화하는 방법을 보여줍니다.
00:10:00 이 비디오는 평면 방정식 측면에서 신경망의 첫 번째 뉴런 값과 이것이 입력 데이터 분류를 위한 결정 경계로 변환되는 방법을 설명합니다. 그런 다음 비디오는 softmax 함수를 사용하여 각 출력 값을 확률로 나타내는 방법을 보여줍니다. 각 색상 표면은 각 해당 클래스에 대한 최대 확률 출력을 나타냅니다. 마지막으로 비디오는 신경망을 통해 손으로 쓴 숫자의 변환을 시각화하기 위한 대화형 도구를 보여줍니다.
컨볼루션 신경망 설명(CNN 시각화)
컨볼루션 신경망 설명(CNN 시각화)
동영상은 숫자 인식을 예로 들어 이미지 인식을 위한 CNN(Convolutional Neural Networks)과 그 구조를 설명합니다.
첫 번째 숨겨진 계층인 컨볼루션 계층은 커널 또는 기능 감지기를 적용하여 입력 픽셀을 변환하고 가장자리, 모서리 및 모양과 같은 기능을 강조 표시하여 비선형 기능을 수행하는 여러 기능 맵으로 이어집니다.
새로 생성된 기능 맵은 기능 맵의 크기를 줄이고 중요한 정보를 유지하여 출력에 대한 추가 추상화를 구축하는 데 도움이 되는 다음 숨겨진 계층인 풀링 계층의 입력으로 사용됩니다. 풀링 레이어는 다운샘플링 기능 맵을 통해 계산 속도를 높이는 동시에 과적합을 줄입니다. CNN의 두 번째 구성 요소는 이미지를 올바르게 분류하기 위해 입력에서 추상화된 상위 수준 기능을 사용하는 완전히 연결된 계층으로 구성된 분류자입니다.
컨볼루션 신경망이 잘 작동하는 이유는 무엇입니까?
컨볼루션 신경망이 잘 작동하는 이유는 무엇입니까?
컨볼루션 신경망(CNN)의 성공은 저차원 입력을 사용하여 수만 개의 레이블이 지정된 예제로 쉽게 훈련할 수 있다는 점에 있습니다.
실제 세계에는 존재하지만 반드시 인위적으로 재배열된 이미지에는 존재하지 않는 픽셀 패치의 압축성으로 인해 소량의 유용한 정보만 출력하는 컨볼루션 레이어를 사용하여 성공을 거두었습니다. CNN은 다양한 이미지 처리 작업을 수행하는 데 사용되지만 사람과 신경망 모두 고차원 데이터에서 학습할 수 없기 때문에 학습 능력만으로 성공을 거둘 수는 없습니다. 대신, 세계를 "보기" 위해 훈련 전에 아키텍처에 하드 코딩된 공간 구조가 존재해야 합니다.
AI에게 옳고 그름의 차이를 가르칠 수 있습니까? [4K] | 인공지능 | 불꽃
AI에게 옳고 그름의 차이를 가르칠 수 있습니까? [4K] | 인공지능 | 불꽃
영상은 딥 러닝, 로봇 기능, 다양한 산업에 미치는 잠재적 영향, 윤리, 감성 지능, 한계 등의 주제를 다루며 AI와 로봇 공학의 현재 상태와 잠재력에 대해 논의합니다.
AI가 다양한 분야로 원활하게 전환되었지만 전문가들은 여전히 예기치 않은 상황과 윤리적 딜레마를 처리하기 위해 인간이 필요하다고 생각합니다. 로봇을 무기화하는 것에 대한 두려움과 인간의 통제 없이 발전할 수 있는 AI의 잠재력도 논의된다. 그러나 Yumi가 보여준 것처럼 AI의 창의성과 감성 지능에 대한 잠재력은 앞으로 기대되는 것입니다. 핵심 과제는 AI의 통합이 우리 사회에서 점점 더 중요해짐에 따라 AI의 신뢰성과 안전성에 대한 대중의 신뢰를 얻는 것입니다.
Jensen Huang — 차세대 AI 및 MLOps에 대한 NVIDIA의 CEO
Jensen Huang — 차세대 AI 및 MLOps에 대한 NVIDIA의 CEO
NVIDIA CEO Jensen Huang은 ImageNet 경쟁을 위한 신경망 모델의 가속화를 시작으로 머신 러닝에 주력해 온 회사의 역사를 설명합니다. 그는 NVIDIA의 풀스택 컴퓨팅 유형과 다양한 애플리케이션에 보편적인 GPU 구축의 성공에 대해 설명합니다. Huang은 칩 제조 및 설계 분야에서 AI의 성장과 기후 변화 완화 전략을 시뮬레이션하기 위한 딥 러닝 알고리즘의 잠재력을 예측합니다. 또한 MLOps의 중요성에 대해 논의하고 기계 학습을 위한 정제 프로세스를 공장에 비교합니다. 마지막으로 Huang은 가상 세계에서 혁신과 창의성의 미래에 대한 흥분을 나눕니다.
그는 더 취약하고 더 많은 비판을 받기 때문에 자신의 아이디어를 다듬고 정보에 입각한 결정을 내리는 방법으로 보고 있습니다. Jensen은 또한 리더십에 대한 자신의 접근 방식에 대해 이야기하면서 회사의 주식 실적과 상관없이 자신의 행동과 문제 해결 방식이 일관되게 유지된다고 말했습니다. 공개 기업으로서 그는 성공에 대한 외부 압력을 인정하지만, 비전을 표현하고 무언가를 하는 이유가 명확하다면 사람들이 기꺼이 시도해 볼 것이라고 믿습니다.
위험에 대한 OpenAI CEO, CTO 및 AI가 사회를 재구성하는 방법
위험에 대한 OpenAI CEO, CTO 및 AI가 사회를 재구성하는 방법
OpenAI CEO 겸 CTO Sam Altman은 ABC News의 Rebecca Jarvis에게 AI가 사회를 재구성하고 위험을 인정할 것이라고 말했습니다. 인간의 가치에 부합하고 일자리를 없애거나 인종적 편견을 증가시키는 것과 같은 부정적인 결과를 피하는 책임 있는 개발.
그들은 AI가 잠재적인 위험을 가지고 있지만 이 기술을 사용하지 않는 것이 더 위험할 수 있다고 주장합니다. CEO들은 또한 AI의 가드레일을 정의하는 데 있어서 인간의 통제와 공공 의견의 중요성과 AI가 교육을 혁신하고 모든 학생에게 개인화된 학습을 제공할 수 있는 잠재력을 강조합니다. 그들은 AI와 관련된 위험을 인정하면서도 의료 및 교육과 같은 분야에서 AI의 잠재적 이점에 대해 낙관적입니다.
신경망은 결정 트리입니다(w/ Alexander Mattick)
신경망은 결정 트리입니다(w/ Alexander Mattick)
신경망은 의사 결정 트리입니다. 잘 정의된 통계가 있는 문제에 적합한 기계 학습 알고리즘 유형입니다. 그들은 저장하고 이해하기 쉬운 데이터 유형인 테이블 형식 데이터에 대한 학습에 특히 능숙합니다.
이 비디오에서는 케임브리지 대학교의 Alexander Mattick이 신경망 및 결정 트리에 대해 발표한 최근 논문에 대해 설명합니다.
이것은 게임 체인저입니다! (DeepMind의 AlphaTensor 설명)
이것은 게임 체인저입니다! (DeepMind의 AlphaTensor 설명)
AlphaTensor는 행렬 곱셈을 하위 랭크 텐서로 분해하여 속도를 높일 수 있는 새로운 알고리즘입니다. 이것은 잠재적으로 많은 시간과 에너지를 절약할 수 있는 매트릭스 곱셈의 돌파구입니다.
이 동영상은 Google의 DeepMind에서 개발한 도구인 AlphaTensor가 어떻게 인공 지능 분야의 게임 체인저가 될 수 있는지 설명합니다.
Google의 AI Sentience: 우리는 실제로 얼마나 가깝습니까? | 기술 뉴스 브리핑 팟캐스트 | 월 스트리트 저널
Google의 AI Sentience: 우리는 실제로 얼마나 가깝습니까? | 기술 뉴스 브리핑 팟캐스트 | 월 스트리트 저널
Google의 AI 시스템인 Lambda가 지각할 수 있는지에 대한 논란이 이 부분에서 논의됩니다. 전문가들은 그 생각을 일축했지만, 일어날 수 있다는 인식과 정책 입안자와 규제에 의해 제기되는 잠재적 위험에 대한 우려가 있습니다. 이 논의는 AI 시스템이 단순히 제대로 작동하지 않아 발생할 수 있는 피해보다는 매우 유능하고 차별적이거나 조작하는 결과에 더 초점이 맞춰져 있음을 강조합니다.
신경망, 시각적 소개 | 딥 러닝 시각화, 1장
신경망, 시각적 소개 | 딥 러닝 시각화, 1장
이 비디오는 인공 뉴런, 활성화 함수, 가중치 행렬 및 바이어스 벡터를 포함하여 신경망의 기본 구조와 개념에 대한 명확한 시각적 소개를 제공합니다.
신경망을 사용하여 데이터에서 패턴을 찾고 데이터 세트에서 경계선과 복잡한 결정 경계를 결정하는 방법을 보여줍니다. 보다 복잡한 결정 경계를 해결하고 데이터를 분류하는 데 도움이 되므로 활성화 기능의 중요성도 강조됩니다.
이 비디오는 딥 러닝 선구자들의 지원을 인정하고 훈련된 신경망이 어떤 모습인지 탐구하면서 끝납니다.
딥 러닝 시각화 2. 신경망이 왜 그렇게 효과적인가요?
딥 러닝 시각화 2. 신경망이 왜 그렇게 효과적인가요?
이 비디오는 softmax 기능, 결정 경계 및 입력 변환에 대해 자세히 살펴보며 신경망의 효율성을 탐구합니다. 비디오는 기존 argmax 함수 대신 signoid 함수를 사용하여 각 출력에 확률을 할당하는 방법을 설명합니다.
그런 다음 softmax 함수를 사용하여 유사한 포인트를 클러스터링하고 교육 중에 선형적으로 분리 가능하게 만드는 방법을 보여줍니다. 그러나 초기 훈련 영역 밖으로 이동하면 신경망이 결정 경계를 선형으로 확장하여 부정확한 분류로 이어집니다.
이 비디오는 또한 신경망의 첫 번째 뉴런이 결정 경계에 대한 평면 방정식으로 변환될 수 있는 방법을 설명하고 신경망을 통해 손으로 쓴 숫자의 변환을 시각화하는 대화형 도구를 시연합니다.