AI 탐구노트

혹시 '마방진(魔方陣)'이라고 들어 보셨나요? 저는 초등학교 때 책을 통해 접했습니다. 정사각형 형태의 숫자 배열이 가로, 세로, 대각선의 합이 모두 같은 특징을 가지는 이것은 당시로서는 엄청나게 신기한 장난감이었습니다. 당시 봤었던 책에는 만드는 방법이 소개되어 있었는데, 친구들과 커다란 종이 (A0 아니면 A1이었던 것 같네요)에 엄청 큰 마방진을 만들어 보기도 했었습니다. 당시 봤었던 원리를 현재도 고스란히 기억하고 있죠. 이번 글에서는 마방진에 대한 간략한 소개와 제가 기억하고 있는 직접 만드는 방법, 그리고 코드를 통해 생성하는 방법 이렇게 정리해서 알려 드리도록 하겠습니다. 마방진(魔方陣, Magic Square)이란?마방진은 '가로, 세로, 대각선의 합이 모두 같은 정사각형 형태의 숫자 배열..

요즘 AI 관련 뉴스를 보면, 기술이 단순히 작업을 돕는 도구에서 벗어나 사회와 깊이 연결되는 방식으로 진화하고 있다는 걸 느낄 수 있습니다. 그런데 이런 미래를 조금 더 생생히 상상할 수 있게 해주는 흥미로운 실험이 공개됐습니다. AI 스타트업 알테라가 게임 마인크래프트라는 가상 세계에서 1000개의 AI 에이전트를 자유롭게 활동하게 한 실험인데요. AI가 만들어낸 작은 문명은 단순한 호기심을 넘어서 깊은 질문을 던지고 있네요.    AI가 만든 사회는 어떤 모습일까…마인크래프트에 AI 캐릭터 넣어봤더니인기 게임 마인크래프트에 AI 에이전트 1000개 투입 자유롭게 행동하게 놔두니 농부·광부 등 각자 역할 찾아 종교 생활·세율 인하 투표도 “완전한 자율 에이전트 도래하면 AI의 진정한 잠재력이n.new..

1. 서론Text to Image(T2I) 모델은 인공지능 이미지 생성 기술의 혁신을 이끌며 예술, 게임, 3D 모델링 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 그러나 이러한 모델을 다중 뷰 이미지 생성에 적용하려는 시도는 높은 계산 비용과 데이터 부족, 이미지 품질 저하 등의 문제에 직면해 왔습니다. 특히, 기존의 많은 연구들은 모델 전체를 튜닝하거나 대규모 3D 데이터셋에 의존해야만 했기 때문에 사용성과 효율성이 떨어진다는 한계가 있었죠. 이러한 한계를 극복하기 위해 MV-Adapter라는 새로운 접근 방식이 등장했습니다. MV-Adapter는 기존 T2I 모델을 변경하지 않고 플러그 앤 플레이 방식으로 다중 뷰 이미지를 생성할 수 있는 어댑터 솔루션입니다. 이는 적은 수의 파라미터(매겨변수)만 업데이..

1. 서론 무인매장은 소비자들에게 간편한 쇼핑 경험을 제공하며 빠르게 확대되고 있습니다. 특히 팬데믹 이후 비대면 소비 문화가 자리 잡으면서, 다양한 산업 분야에서 무인화가 필수적인 트렌드로 자리 잡았습니다. 하지만 이러한 혁신적인 매장 운영 방식은 새로운 과제도 함께 던져 주었습니다. '도난 방지'가 그 대표적인 예입니다. 사람이 매장에 상주하지 않다 보니, 도난 상황을 즉시 감지하거나 대처하기 어려운 환경이 된 것입니다.  이러한 문제를 해결하기 위해 인공지능(AI) 기술의 활용이 시도되고 있습니다. Vision 기술과 딥러닝 알고리즘은 물체와 사람의 동작을 인식하고, 절도 상황을 판단하는데 적용되고 있는 것이죠. 하지만 아시다시피 사람의 동작은 무척이나 다양하고 복잡합니다. 단순히 물체를 집는 동작..

컴퓨터의 발전 과정을 보면 지금처럼 윈도우, Mac에서처럼 GUI 기반으로 된 컴퓨터가 나오기 전까지는 대부분 단순 텍스트 입력만 가능한 터미널을 이용했습니다. 예를 들어 오래 전 은행에서 근무하셨던 분들은 '3270 터미널' 같은 용어를 아실 수도 있을 것 같습니다. 계정계 시스템으로 사용되던 메인프레임 접속을 위해 사용하던 터미널 프로그램이었죠. 개인용 PC 시장에서는 DOS라는 것이 나오면서 또 터미널을 이용했습니다.  지금처럼 Windows, MacOS와 같이 GUI 기반 운영체제가 나온 것은 1980년대 중반 정도부터였습니다. Xerox, Apple Macintosh, MS Windows, 유닉스 계열에서도 GUI를 지원하는 X Windows System (X11)이라는 것이 생겼고 그 이후 엄..

1. 서론요즘 인공지능 기술에서 가장 주목받는 것은 대규모 언어 모델(LLM)입니다. 이런 모델은 우리에게 친숙한 챗봇이나 텍스트 생성 서비스 등에 사용되고 있죠. 하지만 이 모델들은 주어진 문장을 단어 하나하나를 예측하면서 작동합니다. 이는 많은 경우에 효과적이지만, 인간처럼 먼저 큰 그림을 그리며 생각하는 것과는 다릅니다. 예를 들어, 긴 문서를 작성하거나 복잡한 문제를 해결할 때 우리는 우선 큰 틀을 세우고, 그 다음에 세부 사항을 채워 넣습니다. 하지만 기존의 LLM은 이런 과정을 제대로 흉내 내지 못하죠. 이 문제를 해결하기 위해 Meta 연구팀은 문장이 하나의 "생각"처럼 작동하는 새로운 모델, 즉 대규모 개념 모델(LCM)을 개발했습니다. 이 모델은 사람들이 생각하는 방식에 더 가까운 방식으..

1. 서론디지털 기술이 발전하면서 사람처럼 대화할 수 있는 AI 기술에 대한 관심이 커지고 있습니다. 특히, 얼굴 표정과 머리 움직임을 자연스럽게 구현하는 기술은 화상 회의, 가상 비서, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에서 유용하게 쓰일 수 있기 때문에 많은 곳에서 연구를 진행하고 있습니다.  이 논문에서는 INFP라는 새로운 기술을 소개하고 있는데, 이는 사람의 목소리를 듣고 적절한 얼굴 표정과 머리 움직임을 만들어냅니다. 중요한 점은, 이 기술이 사람처럼 대화 상황에 따라 자유롭게 '말하기'와 '듣기' 상태를 전환할 수 있다는 것입니다. 예를 들어 두 사람이 대화를 하는 상황이면 한 사람이 말을 하면 상대는 이를 듣는 동안 표정이나 움직임을 보인다는 거죠. 이는 기존 기술이 특정 역할(화자나 청자)에만 ..

요즘 AI 기술이 놀라운 속도로 발전하고 있지만, 한편으로는 중요한 과제가 점점 더 명확해지고 있습니다. AI가 앞으로도 진화하려면 NPU, GPU 같은 하드웨어뿐만 아니라, 고품질의 학습 데이터가 필수인데요, 그런데 지금 AI 개발자들 사이에서는 '데이터가 바닥을 보이고 있다'는 걱정이 커지고 있는 것이죠. 최근 보도된 오픈AI의 코드명 '오리온(Orion)'으로 알려진 GPT-5 개발이 예상보다 지연되고 있다는 소식도 이 때문일 것이라는 예상들도 나오고 있습니다.   “오픈 AI, 새 모델 개발 지연···학습할 데이터 부족”챗GPT 개발사 오픈AI의 차세대 주력 인공지능 모델 개발이 당초 목표보다 늦어지고 있다고 월스트리트저널(WSJ)이 22일 전했다. WSJ가 이날 여러 소식통을 이용해 보도한 내용..

요즘 인공지능(AI) 관련 이슈는 거의 매일 접할 수 있죠. 그중에서도 AI의 윤리성이나 안전성과 관련된 논의는 정말 중요한데요. 최근 한 연구에서 AI 모델이 사후 훈련을 통해 인간의 선호에 맞춘 척하지만, 사실은 기존 성향을 유지한다는 결과가 발표되었습니다.   앤트로픽 "AI, 본성 숨기고 가짜 대답 내놓는 '정렬 위장' 현상 보여" - AI타임스인공지능(AI) 모델이 사후 훈련 중 사람이 원하는 대로 답을 바꾸는 것처럼 보이지만, 실제로는 사전 훈련 중 습득한 성향을 그대로 유지한다는 연구 결과가 나왔다. 이 때문에 인간 선호에 맞춰www.aitimes.com 이를 '정렬 위장(alignment faking)'이라고 부르는데, 이번 글에서는 이 개념과 연구 내용을 좀 더 자세히 살펴보고자 합니다...

휴머노이드 로봇이 등장하는 SF 영화 속 미래가 이제는 현실이 되고 있습니다. 특히 중국은 이런 기술을 대규모로 학습하고 생산해 나가며 글로벌 시장에서 눈에 띄는 모습을 보여주고 있죠. 반면 우리나라 기업들은 정부차원의 IT 연구개발 예산 삭감에 힘들어하고 있고 빅테크들의 한국 시장 진출에 대응해야 하면서 동시에 내부적으로는 변화하는 기술 트랜드를 따라가기 위해 부단히 노력하고 있습니다. 하지만, 전망이 그리 밝은 것은 아닌 것 같습니다. 너무 외파가 크기 때문입니다.  반면 미국과 중국의 테크 기업들이 첨단 기술 개발에 막대한 투자를 쏟아붓고 있습니다. 대량생산을 목표로 개발되고 있는 테슬라의 옵티머스봇 외에 이번에 소개할 것은 중국의 AGIBot이라는 업체의 사례입니다. 예전 Agibot2라는 휴머노..