의료 분야에서 AI의 놀라운 성과가 또 한 번 입증되었습니다. 최근 제이엘케이가 주최한 '제1회 뇌졸중 AI 국제 검증 세미나'에서 AI가 뇌졸중 전문가들을 상대로 환자 예후 예측에서 우수한 성적을 거두었습니다[2].

 

 

세미나 개요

  • 주최: 제이엘케이, 범부처전주기의료기기연구개발사업단
  • 참가자: 하버드대학교, 엠디 엔더슨, 일본, 대만, 필리핀 등 세계적 뇌졸중 전문가들
  • 국내 참가자: 동국대학교, 서울 보라매 병원 교수진

놀라운 결과

이번 세미나에서는 40개의 초고난도 환자 영상 케이스를 대상으로 AI와 전문가들의 예측 능력을 비교했습니다. 그 결과는 다음과 같습니다:

구분 AI 전문가 평균

예측 정확도 72% 50%
진단 소요 시간 12분 4초 45분 43초

AI는 정확도와 속도 모두에서 전문가들을 크게 앞섰습니다[2].

AI의 장점

  1. 높은 정확도: 최소한의 정보로도 높은 예측률을 보여줍니다.
  2. 빠른 진단 속도: 응급 상황에서 중요한 시간 절약이 가능합니다.
  3. 일관성: 흔들림 없는 예측 수행 능력을 보여줍니다.

전문가들의 평가

엠디 엔더슨의 데이비드 셸링거하우트 교수는 "제이엘케이 솔루션이 MR 영상만으로 짧은 시간 내에 예측을 수행한다는 점이 놀랍다"며 AI 솔루션의 높은 활용 가능성을 언급했습니다[2].

향후 전망

이번 세미나 결과는 의료 AI의 밝은 미래를 보여줍니다. 특히 시간이 생명인 뇌졸중 진단과 치료에 있어 AI의 역할이 더욱 중요해질 것으로 예상됩니다. 제이엘케이의 김동민 대표는 이번 성과를 바탕으로 미국 시장 진출에 대한 자신감을 표현했습니다[2].

의료 AI의 발전은 환자의 생명을 구하고 의료진의 업무를 보조하는 데 큰 도움이 될 것입니다. 앞으로 AI와 의료 전문가들의 협력을 통해 더 나은 의료 서비스가 제공될 수 있기를 기대해 봅니다.

 

 

Citations: [1] https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=164194

                [2] https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=164194

하버드대학교의 두 학생이 개발한 스마트 안경이 큰 논란을 일으키고 있습니다. 이 안경은 안면인식 기술을 활용해 거리에서 마주치는 사람의 이름, 전화번호, 주소 등 개인 정보를 파악할 수 있습니다. 이러한 기술은 메타의 스마트 안경과 핌아이즈(Pimeyes)라는 얼굴 인식 사이트를 결합하여 구현되었습니다[1][2].

이 프로젝트는 안푸 응우엔과 케인 아르데이피오 학생이 진행했으며, 그들은 기술의 가능성을 인식시키기 위해 이를 개발했다고 밝혔습니다. 그러나 이들이 공개한 영상에는 법적으로 금지된 심각한 내용이 포함되어 있어 우려를 낳고 있습니다. 예를 들어, 보스턴 지하철에서 만난 여성의 신원을 파악하고 인사를 나누는 장면이 포함되어 있습니다[1].

 

(사진=셔터스톡)


이 기술은 '아이X-레이(I-XRAY)'라는 이름으로 불리며, 개인정보를 인터넷과 소셜 미디어에서 가져오는 방식으로 작동합니다. 이러한 기술은 누구나 구현할 수 있는 방식으로, 이미 판매 중인 메타의 스마트 안경과 핌아이즈 사이트를 통해 쉽게 사용할 수 있습니다[2].

문제는 이러한 기술이 악용될 가능성이 크다는 점입니다. 메타와 핌아이즈 측은 이러한 사용이 서비스 약관을 위반한다고 밝혔으며, 개인 식별을 위한 서비스가 아니라고 강조했습니다. 하지만, 웨어러블 기기의 특성상 사용자가 인지하지 못하는 상황에서 촬영될 위험이 있어 경각심이 필요합니다[1][2].

Citations:
[1] https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=163912
[2] https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=163912

 

"AI의 대모"라고 불리우는 Feifei Li는 스탠포드 대학교의 저명한 교수이자 인공지능(AI) 분야에서 중요한 공헌을 한 인물로 잘 알려져 있습니다. 그녀는 특히 **ImageNet** 프로젝트를 통해 컴퓨터 비전 기술의 발전에 크게 기여했습니다[5][6]. ImageNet은 대규모 이미지 데이터셋으로, 컴퓨터가 이미지를 인식하고 해석하는 능력을 크게 향상시켰습니다.

 

공간지능

 그녀는 4월 TED 토크에서 이 개념을 탐구했습니다. " 우리가 AI를 현재 능력을 넘어서 발전시키고 싶다면 , 보고 말할 수 있는 AI 이상을 원합니다. 우리는 할 수 있는 AI를 원합니다." 리는 토크에서 말했습니다. 그녀는 공간 지능의 개념을 설명하기 위해 유리잔을 밀고 있는 고양이의 이미지를 가리켰습니다. "마지막 순간에 뇌는 이 유리잔의 기하학, 3D 공간에서의 위치, 테이블, 고양이 및 기타 모든 것과의 관계를 살펴보았고, 다음에 무슨 일이 일어날지 예측할 수 있습니다." 그녀는 설명했습니다. "행동하려는 충동은 공간 지능이 있는 모든 존재에게 타고난 것이며, 이는 지각과 행동을 연결합니다."

 

                               With Spatial Intelligence, AI Will Understand the Real World | Fei-Fei Li | TED

최근 Feifei Li는 새로운 AI 스타트업인 **World Labs**를 설립하여 주목받고 있습니다. 이 회사는 3차원 세계를 이해하고 상호작용할 수 있는 AI 모델을 개발하는 것을 목표로 하고 있습니다. World Labs는 2억 3천만 달러의 자금을 모금했으며, 이 자금은 Andreessen Horowitz, NEA, Radical Ventures와 같은 주요 투자자들로부터 확보되었습니다[1][2][3]. 이 스타트업은 "대형 세계 모델"을 개발하여 게임 회사나 영화 스튜디오와 같은 고객에게 제공할 계획입니다[1].

World Labs의 주요 목표 중 하나는 **공간 지능**을 갖춘 AI를 개발하는 것입니다. 이는 AI가 3D 환경을 이해하고 예측할 수 있도록 하는 기술로, 증강 현실(AR), 가상 현실(VR), 로봇 공학 등 다양한 분야에 응용될 수 있습니다[3][6]. Feifei Li는 이러한 기술이 현재의 AI 모델들이 가진 한계를 극복하고 더 복잡한 추론 능력을 갖추도록 하는 데 기여할 것이라고 설명합니다[3].

 

World Labs의 기술은 로봇 기술에 여러 가지 혜택을 제공할 수 있습니다. 특히, **공간 지능**을 활용하여 로봇이 환경을 더 잘 이해하고 상호작용할 수 있도록 돕습니다. 
공간 지능은 로봇이 주변 환경을 탐색하고, 물체를 조작하며, 사람들과 상호작용하는 데 필수적인 요소입니다. 예를 들어, 로봇이 물체를 정확하게 인식하고 그에 맞춰 행동할 수 있게 함으로써, 보다 정밀한 작업 수행이 가능해집니다[3]. 이는 제조업, 물류, 의료 등 다양한 산업 분야에서 로봇의 활용도를 높이는 데 기여할 수 있습니다.

또한, World Labs의 기술은 로봇의 **자율성**을 향상시키고, **적응력**을 높이며, **학습 능력**을 강화할 수 있습니다. 이러한 발전은 로봇이 변화하는 환경에 적응하고 복잡한 문제를 해결하는 데 도움을 줄 수 있으며, 이는 궁극적으로 로봇의 효율성과 유연성을 증가시킵니다[6]. 이러한 기술적 진보는 로봇이 단순히 반복적인 작업을 수행하는 것을 넘어, 보다 창의적이고 복잡한 작업을 수행할 수 있도록 하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.


Feifei Li는 Stanford University의 인간 중심 AI 연구소에서도 계속 활동하며, World Labs를 통해 AI 기술의 새로운 지평을 열어가고 있습니다. 그녀의 연구와 창업 활동은 AI 산업에서 지속적으로 큰 영향을 미치고 있습니다[4][5].

Citations:
[1] https://techcrunch.com/2024/09/13/fei-fei-lis-world-labs-comes-out-of-stealth-with-230m-in-funding/
[2] https://www.bloomberg.com/news/articles/2024-09-13/ai-pioneer-fei-fei-li-raises-230-million-for-new-startup-world-labs
[3] https://techstartups.com/2024/09/13/ai-godmother-fei-fei-li-raises-230-million-in-funding-to-launch-new-ai-startup-world-labs/
[4] https://observer.com/2024/07/ai-godmother-fei-fei-li-1b-spatial-intelligence-startup/
[5] https://en.wikipedia.org/wiki/Fei-Fei_Li
[6] https://www.thedailystar.net/tech-startup/news/godmother-ai-raises-usd-230-mln-ai-startup-3702821

 

 

IT의 최근 연구에 따르면, 인공지능이 이제 무생물에서 얼굴을 인식할 수 있는 능력을 갖추게 되었으며, 이는 피어 리뷰를 기다리고 있는 상태입니다. 이러한 현상은 파레이돌리아라고 불리며, 기계 학습과 인간 인지에 대한 새로운 이해의 길을 열어줍니다. 초기에는 AI에게 도전적이었던 이 능력은 동물 얼굴에 대한 훈련을 통해 크게 향상되었으며, 이는 진화적 생존 기술과 우리가 일상 사물에서 얼굴을 보는 경향 사이의 흥미로운 연관성을 시사합니다.

 

 

AI와 파레이돌리아

파레이돌리아는 무생물에서 얼굴을 인식하는 경향으로, 오랫동안 인간에게만 있는 독특한 특성으로 여겨져 왔습니다. 그러나 최근 인공지능의 발전으로 인해 기계도 유사한 능력을 발휘할 수 있게 되었습니다. 특히 딥러닝 기법을 활용하는 AI 시스템은 파레이돌리아 얼굴을 점점 더 정확하게 인식하도록 훈련될 수 있습니다. 이러한 발전은 인간과 기계의 인식 간의 격차를 좁히며, 인지 과정과 AI 능력에 대한 통찰을 제공합니다.흥미롭게도, 동물 얼굴에 대해 훈련된 AI 모델은 파레이돌리아 얼굴을 감지하는 데 있어 상당한 개선을 보였으며, 이는 생존을 위해 동물 얼굴을 식별하는 우리의 능력과 물체에서 얼굴을 보는 경향 사이의 잠재적인 진화적 연결을 시사합니다. 이 예상치 못한 연결은 시각적 인식의 복잡한 본질과 AI가 인간의 인지 능력을 모방하고 심지어 향상시킬 수 있는 가능성을 강조합니다. AI가 계속 발전함에 따라, 파레이돌리아 얼굴을 인식하고 해석하는 능력은 심리학, 신경과학, 컴퓨터 비전과 같은 분야에서 새로운 응용 프로그램으로 이어질 수 있으며, 인공 및 생물학적 신경망에 대한 우리의 이해를 더욱 발전시킬 것입니다.
 

MIT 연구 결과

MIT의 AI 파레이돌리아에 관한 연구는 기계 학습 능력과 인간 지각 모두에 대한 여러 주요 발견을 밝혀냈습니다. 연구자들은 인간과 AI 모두에서 얼굴 인식을 유발할 가능성이 가장 높은 특정 범위의 시각적 복잡성을 가진 이미지가 있는 "파레이돌리아의 골디락스 존"을 발견했습니다. 이 최적의 복잡성 수준은 너무 단순하지도 않고 너무 복잡하지도 않으며, 시각 정보가 처리되는 방식에 대한 근본적인 원칙을 시사합니다.이 연구는 또한 5,000개의 세심하게 주석이 달린 파레이돌릭 얼굴 이미지로 구성된 "사물 속의 얼굴"이라는 새로운 데이터셋을 도입했습니다. 이 광범위한 컬렉션은 연구자들이 AI 알고리즘을 미세 조정하여 무생물에서 얼굴을 감지하는 능력을 크게 향상시킬 수 있게 했습니다. 놀랍게도 AI를 동물 얼굴로 훈련시키는 것이 파레이돌릭 얼굴 감지 능력을 현저히 향상시켰으며, 이는 생존을 위해 동물 얼굴을 식별하는 우리의 능력과 사물에서 얼굴을 인식하는 경향 사이의 가능한 진화적 연결을 암시합니다. 이러한 발견은 AI 지각에 대한 우리의 이해를 발전시킬 뿐만 아니라 인간의 시각적 인식의 인지적 과정을 이해하는 데에도 통찰력을 제공합니다.
 

AI 개발에 대한 함의

 
AI가 파레이돌릭 얼굴을 인식하는 능력은 컴퓨터 비전 및 얼굴 인식 기술에서 AI 개발에 중요한 영향을 미칩니다. 이러한 발전은 AI 시스템이 복잡한 인간의 인지 과정을 모방할 수 있는 잠재력을 보여주며, 기계 지각의 경계를 확장합니다. 연구자들은 AI 모델을 훈련시켜 무생물에서 얼굴을 감지하도록 함으로써, "야생" 환경에서도 작동할 수 있는 더욱 견고하고 다재다능한 얼굴 인식 알고리즘을 개발하고 있습니다.이러한 발전은 보안 시스템의 개선, 더 정확한 감정 인식 기술, 다양한 산업에서의 향상된 객체 감지 기능으로 이어질 수 있습니다. 그러나 이러한 진보는 특히 개인 정보 보호 및 점점 더 정교해지는 얼굴 인식 시스템의 오용 가능성과 관련하여 중요한 윤리적 고려 사항을 제기합니다. AI가 이 방향으로 계속 발전함에 따라, 개발자와 정책 입안자들은 고급 얼굴 인식의 이점을 개인 정보 보호와 의도치 않은 결과를 방지할 필요성과 신중하게 균형을 맞춰야 합니다.
 

도전 과제와 미래 방향

 
사물에서 얼굴을 인식할 수 있는 AI 시스템을 개발하는 것은 독특한 도전 과제를 제시합니다.
"Faces in Things" 데이터셋의 세심한 큐레이션에서 알 수 있듯이, 파레이돌릭 얼굴의 포괄적인 데이터셋을 만드는 것은 노동 집약적입니다. AI가 예상치 못한 장소에서 얼굴을 감지하는 능력이 향상됨에 따라 윤리적 고려 사항도 발생하며, 이는 잠재적으로 사생활 문제를 제기할 수 있습니다. 민감성과 정확성 사이의 균형을 맞추는 것이 중요합니다. 시스템은 미묘한 얼굴 모양의 패턴을 감지할 수 있어야 하며, 과도한 오탐지를 생성하지 않아야 합니다. 연구가 진행됨에 따라 미래 방향은 다음을 포함할 수 있습니다:
- 의도적 및 우연적 얼굴 모양 패턴을 구별하고 맥락을 더 잘 이해하기 위해 AI 모델을 정제
- 오락, 교육 및 의료 분야에서 파레이돌릭 얼굴로부터 감정 인식을 통해 귀중한 통찰력을 제공할 수 있는 응용 프로그램 탐색
- COVID-19 팬데믹이 제기한 도전 과제를 고려하여 보안 시스템 및 비접촉 기술을 강화하는 데 파레이돌릭 얼굴 인식의 잠재적 사용 조사

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홍콩 경찰이 감시 역량을 강화하기 위해 수천 대의 카메라를 설치하려는 야심 찬 캠페인을 추진하고 있다.

 

홍콩 경찰은  올해 2,000대의 새로운 감시 카메라를 설치하는 목표를 설정했었고,  이 후로  매년 그 이상을 설치할 것으로 보인다.

니다. 홍콩경찰은 이 카메라에 얼굴 인식을 도입하여 AI를 사용하여 용의자를 추적할 수 것으로 보인다.

 

                                                    홍콩 국제공항 출국장의 얼굴 인식 게이트

 

 홍콩 경찰은 다른 나라의 경찰이 감시 카메라를 사용하는 방법, 특히 AI를 사용하는 방법을 연구하고 있다고 밝혔지만, 기술 도입 일정에 대해서는 밝히질 않고 있다.

제 도입될지에 대한 일정이 있는지는 불분명합니다.

 

영국과 같은 일부 지역에서는 얼굴 인식 카메라를 사용하기 시작했지만 초기 실험으로 신중한 규제와 개인정보 보호지침을 따르고 있다. 

 

그러나 홍콩은 영국과 다른 정치적 환경에 있다.

중국당국에 의해 간접적으로 지배받고 있고  민주 활동가, 언론인, 정치적 반대자들을 투옥하고 시민 사회 단체와 노골적인 언론 매체를 표적으로 삼는 데 사용되는 광범위한 국가 안보법을 시행하고 있다.

 

중국 본토의 경우 2023년 기준 약 7억대의 감시카메라가 설치되어 있어 인구 1,000명당 440대로,  거의 2인당 1대의 카메라가 설치되어 있으며 특히 특히 충칭, 선전, 상하이는 평균이 비해 휠씬 많은 양이 설치되었다.

 

영국의 기술 연구 기업인 Comparitech의 추산 에 따르면 홍콩에는  공공 CCTV 카메라가 54,500대가 넘는다. 이는 1,000명당 카메라 7대 수준이다. 

이는 뉴욕시와 비슷한 수준이고 런던(1,000명당 13대)보다는 훨씬 낮지만, 1,000명당 평균 카메라 수가 440대인 중국 본토 도시에는 훨씬 못 미친다.

 

홍콩 뉴타운 플라자 쇼핑몰에서 시위자가 보안 카메라를 부수려고 뛰어드는 모습

2019년 시위 동안 중국 본토 스타일의 감시와 경찰 운영에 대한 두려움이 상당한 불안을 야기했는데, 이는 많은 홍콩 주민들이 중국 중앙 정부가 도시의 제한적인 자치권을 침해할 것이라는 두려움을 품고 있다.

거리의 시위대는 신원을 식별하지 못하도록 마스크와 고글로 얼굴을 가렸고, 때로는 보안 카메라를 부수거나 가렸다.  홍콩 당국이 교통, 날씨, 오염에 대한 데이터만 수집하기 위한 것이라고 말했음에도 불구하고 "스마트" 가로등을 무너뜨렸다 .

리퀴드 AI(Liquid AI)는 현재 인공지능 분야에서 큰 주목을 받고 있는 개념 중 하나로, 전통적인 고정된 구조의 인공지능 시스템과는 달리, 유동적이고 적응성이 뛰어난 AI 시스템을 지칭합니다. 이 개념은 AI가 변화하는 환경이나 요구에 맞춰 즉각적으로 적응하고 학습할 수 있도록 설계되는 것을 의미합니다.

리퀴드 AI의 개념

리퀴드 AI는 '리퀴드'라는 용어에서 알 수 있듯이, 고정적인 데이터나 규칙에 얽매이지 않고, 다양한 데이터 소스와 환경에서 쉽게 흐르듯 작용할 수 있는 AI 시스템을 지향합니다. 이러한 유연성은 다양한 산업 분야에서 AI 기술을 활용하는 데 큰 장점으로 작용할 수 있습니다. 예를 들어, 리퀴드 AI는 실시간으로 변화하는 시장 상황이나 고객 요구에 신속하게 반응하여 최적의 해결책을 제시할 수 있습니다.

개발 현황

현재 리퀴드 AI는 다양한 연구 및 개발이 진행 중이며, 특히 자율주행차, 의료 인공지능, 금융 서비스 등 다양한 산업 분야에서 응용되고 있습니다. AI 시스템이 데이터 입력에 따라 실시간으로 적응할 수 있도록 하는 연구가 활발히 이루어지고 있으며, 이를 통해 더 높은 효율성과 정확도를 달성하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 또한, 오픈AI, 구글, 마이크로소프트 등 대기업에서 리퀴드 AI 관련 기술 개발에 투자하고 있으며, 이는 각 기업의 비즈니스 모델에도 큰 영향을 미치고 있습니다.

미래 전망

미래에 리퀴드 AI는 더 넓은 분야에서의 적용 가능성이 크게 확대될 것으로 예상됩니다. 특히, 데이터가 폭발적으로 늘어나고 있는 지금의 시대에서 리퀴드 AI는 적시적소에 맞는 판단을 내리며, 보다 인간적인 의사결정을 지원할 수 있는 시스템으로 자리 잡을 것입니다. 이를 통해 업무 자동화, 예측 분석, 개인 맞춤형 서비스 제공 등에서 핵심적인 역할을 할 것으로 보입니다.

결론적으로, 리퀴드 AI는 유연하고 적응력이 뛰어난 인공지능 시스템으로, 다양한 산업에서 그 가능성이 계속해서 확장되고 있는 상황입니다. 이 시스템이 미래 사회에 미칠 영향은 매우 클 것으로 기대되며, 지속적인 연구 개발을 통해 더욱 진보된 형태로 발전해 나갈 것입니다.

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최근 SK하이닉스가 메모리 반도체 시장에서 삼성전자를 추월할 가능성이 제기되고 있습니다. 특히, 인공지능(AI) 시대의 도래와 함께 고대역폭 메모리(HBM) 시장에서 SK하이닉스의 주도권이 강화되면서 관심이 집중되고 있습니다.

3분기 실적 전망

- **삼성전자**: 3분기 매출은 약 80조7천849억원, 영업이익은 10조3천570억원으로 예상됩니다. 이 중 디바이스솔루션(DS) 부문, 특히 메모리 사업의 매출은 22조∼24조원, 영업이익은 5조2천억∼6조3천억원으로 추산됩니다.

- **SK하이닉스**: 3분기 매출은 18조1천262억원, 영업이익은 6조7천679억원으로 전망됩니다. 예상대로라면 SK하이닉스의 영업이익이 삼성전자 DS 부문을 최소 4천억원에서 최대 1조5천억원까지 앞설 수 있습니다[2].

HBM 시장의 주도권

SK하이닉스는 차세대 D램인 HBM의 선점으로 수익성을 크게 높였습니다. 일반 D램보다 가격이 높은 HBM을 통한 수익성 증대가 주요 요인입니다. 실제로 올해 2분기 기준으로 SK하이닉스의 영업이익률은 33%로 삼성전자의 22.6%를 앞섰습니다.

미래 전망

HBM 사업의 전망도 밝습니다. SK하이닉스는 엔비디아에 HBM3E 8단을 업계 최초로 납품했고, 최근에는 12단 제품 양산에 돌입하여 연내 공급을 시작할 예정입니다. 이러한 추세는 내년까지 지속될 가능성이 높습니다. 반도체 전문 시장조사기관 트렌드포스에 따르면, 내년에는 HBM이 전체 D램 비트 생산량의 10%를 차지하고, D램 시장 수익에 대한 HBM 기여도는 30%를 초과할 것으로 예상됩니다[2].

결론적으로, AI 기술 혁신과 HBM 시장의 주도권을 바탕으로 SK하이닉스는 삼성전자를 제치고 메모리 반도체 시장에서 새로운 강자로 부상할 가능성이 큽니다.

Citations:
[1] https://n.news.naver.com/mnews/article/088/0000908131?sid=101
[2] https://n.news.naver.com/mnews/article/088/0000908131?sid=101

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