2020.01.02

인공지능 관련 TED 강연 15선

Computerworld UK staff | Computerworld UK

인공지능은 윤리, 감성 지능, 인간-컴퓨터 협력에 관한 논쟁을 불러일으키는 주제다. 어떤 사람들은 AI가 기술을 부적절하게 사용할 수 있다고 경고하기도 했고, 기업이 AI를 활용하는 방법과 잠재력을 강조하는 <테크월드(Techworld)>에서도 AI에 관한 다양한 주제를 다루고 있다.



사이버보안부터 사업 기획까지 다양한 주제에 관해 정보를 전달하는 테드 강연(TED Talks) 중에는 AI를 주제로 발표한 여러 연사의 강연이 있다. 꾸준히 인기를 끄는 인공지능에 관한 테드 강연을 소개한다. 

AI가 인류를 어떻게 구할 수 있나
컴퓨터 과학자이자 기술 투자가인 카이-푸는 15분 테드 강연에서 인공 공명 장치와 함께 인간이 어떻게 자연스럽게 공감할 수 있는지 설명한다. 카이-푸는 미국과 중국에서 AI 투자와 개발이 크게 도약하면서 AI 기술의 길을 닦는 방법에 대해 자세히 언급한다. 

그는 "미국이 발견의 시대를 주도하고 중국이 구현의 시대를 주도함에 따라, 우리는 두 초강대국의 이중 엔진이 기술에서 가장 빠른 혁명을 추진하기 위해 함께 노력하고 있는 놀라운 시대에 살고 있다"라고 말한다. 

이어서 "(AI)는 우리를 일상적인 업무에서 벗어나게 하려고 여기 있으며, 우리를 더 인간답게 만드는 것이 무엇인지 상기시켜 주기 위해 여기 있다"라고 전한다. 

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AI에 대한 통제력을 잃지 않으면서 AI를 구축할 수 있을까?
5차례나 뉴욕타임스 베스트셀러 작가로 선정된 샘 해리스는 신경과학과 도덕성부터 인간의 합리성까지 다양하고 흥미로운 주제와 세상이 달라짐에 따라 우리가 어떻게 변화해야 하지에 관한 글을 쓴다.

이 강연에서 해리스는 초 지능형 기계와 관련된 두려움과 이러한 두려움이 정당화되는 이유를 설명한다. 해리스는 통제되지 않은 AI가 엄청난 결과를 초래하는 '공포' 상황이 발생하지 않으려면 높은 수준의 AI를 만들어 내기 전에 인공지능과 관련된 문제가 해결해야 한다고 주장한다. 

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AI가 질병을 쉽게 진단하는 방법
MIT 미디어 랩의 수석 연구원인 프래틱 샤 박사는 5분짜리 강연에서 AI의 질병 진단 잠재력과 이를 위한 AI 알고리즘 훈련 과정을 단축하는 방법을 설명한다. 일반적으로 알고리즘 훈련 과정에는 많은 시간과 자원이 필요하다. 샤 박사는 새로운 방식으로 이 훈련을 개선할 자신의 방법을 소개한다. 샤 박사의 방법은 작동 알고리즘을 개발하는데 50개의 이미지만 있으면 된다. 보통 수십만 개의 데이터가 필요한 점을 고려하면, 이는 거의 믿을 수 없을 정도로 적은 데이터다.

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7종의 로봇 - 우리가 이 로봇들을 어떻게 만들었나
캘리포니아 대학 교수이자 로봇연구소 로메라(RoMeLa)의 설립자인 데니스 홍은 16분짜리 짧은 강연에서 7종의 로봇을 소개하며 이들 각각의 특정 설계에 관한 통찰력을 공유한다. 홍 교수는  자연에서 영감을 얻은 로봇, 축구하는 로봇 등을 보여주며 로봇이 자신의 환경에 따라 지능적으로 대처할 수 있도록 개발됐다고 강조한다. 

이 강연은 홍 교수가 로메라에서 팀원들이 어떻게 아이디어를 만들어 내고 실험에 적용해 무언가를 시작하고 실행하는 방법에 관한 통찰력을 제공하는 것으로 마무리된다.

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로봇이 대학 입학시험에 합격할 수 있을까?
일본의 수학자이자 AI 전문가인 노리코 아라이는 컴퓨터가 도쿄 대학에 입학할 수 있는지 알아보고자 도다이(Todai) 로봇 프로젝트를 총괄했다. 이 프로젝트에서 아라이는 AI 시스템이 일본의 대학 입학시험의 70% 이상을 통과할 수 있다는 사실을 발견했다.

'로봇이 대학 입학시험에 합격할 수 있을까?' 프로젝트에서 아라이는 AI 시스템이 인간을 대체할 수 있는 직업의 수를 과소평가했던 것은 아닌지 다시 생각하게 됐다. 그러나 아라이는 인공지능 시스템의 결함도 지적했다. 그에 따르면 인공지능 시스템은 답을 선택할 수 있지만, 그 답의 의미는 모른다.

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기계 지능으로 인간 도덕성이 더 중요해진다
노스캐롤라이나 대학교의 조교수 제이넵 투펙치는 빅데이터 및 알고리즘의 영향과 기술이 사회 운동에 미치는 영향을 연구한다. 이 강연에서 투펙치는 인공지능의 함정과 위험을 언급한다. 투펙치는 인공지능과 지능적인 기계 시대에 인간의 도덕이 더 중요해질 것으로 진단한다.

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빅데이터에 대한 맹목적인 믿음은 이제 그만
<수학 파괴 무기> 등 수많은 데이터 과학책을 저술한 미국의 수학자이자 캐시 오닐은 빅데이터를 논의하고 평가하는 방식에 관한 새로운 통찰력을 제시한다. 오닐은 이 강연에서 알고리즘의 본질에 관해 논하면서, 그것들이 완전히 수학적이라는 일반적인 믿음을 반박한다. 이러한 주장을 뒷받침하는 오닐의 생각은 간단하다. 이 알고리즘을 만든 과학자들은 빅데이터에 대한 매개 변수를 만들고, 어떤 행동을 복제해야 하고 무엇을 버려야 하는지도 선택한다.

AI 알고리즘이 실제로 하는 일은 사람의 행동을 거스르는 것이 아니라, 표준에서 벗어나지 않는 것이다. 오닐은 이로 인해 편견이 생기고 법 체제와 법 집행 등 특정 분야에서는 효과가 없다고 주장한다.

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AI가 어떻게 두 번째 산업혁명을 초래할 수 있나
케빈 켈리는 <와이어드(Wired)>지의 창간 편집장이자 <호울 어쓰 리뷰(Whole Earth Review)>의 발행인으로 유명하다. 켈리는 과학과 철학, 지능형 기계, 인간 두뇌에 관해 광범위하게 글을 썼다. 이 테드 강연에서 켈리는 3가지 인공지능 동향을 다룬다. 켈리는 스마트 제품을 생산하려는 인간의 욕구가 삶의 모든 측면에 큰 영향을 미칠 것이라고 강조한다.

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컴퓨터가 우리보다 똑똑해지면 어떻게 될까?
옥스퍼드 대학교의 교수이자 미래 기술의 영향을 연구하는 옥스포드 마틴(Oxford Martin) 프로그램의 창립자인 닉 보스트롬은 AI를 둘러싼 쟁점인 윤리, 인류의 미래, 잠재적 위험, 마음의 철학을 전문적으로 연구한다.

이 강연은 'AI가 우리보다 똑똑해지면 어떻게 될?'라는 질문에 관한 답을 모색하는 데서 시작한다. 인류를 보존하는 지능적인 기계부터 인류를 멸망케 하는 기계까지 잠재적인 최종 시나리오가 있다. 

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표정을 감지해 사람의 감정을 파악하는 앱
라나 엘 칼리우비는 감정 측정 기술 업체인 어펙티바(Affectiva)의 최고 과학 책임자 겸 공동 설립자로, 컴퓨터가 사람의 표정을 기반으로 그 사람의 감정을 인식할 수 있도록 연구한다. 이 인기 있는 강연에서 칼리우비는 어펙티바의 안면 인식 기술을 시연해 보인다. 칼리우비는 이 '감성 엔진'이 어떻게 인간과 기계가 상호작용하는 방식을 바꾸고 기계가 인간의 감정 반응과 유사한 감정 반응을 어떻게 일치시킬 수 있는지 설명한다.

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‘자기 인식’ 로봇 개발하기
로봇 공학자 호드 립슨은 컬럼비아대학의 크리에이티브 머신랩(Creative Machines Lab)의 디렉터다. 립슨의 주요 관심사 중 하나는 진화론적 로봇 공학으로, 인공 생명 및 완전 자율 로봇 분야의 연구다. 비교적 오래된(2007년) 이 강연에서 립슨은 스스로 로봇을 배우고 이해하며 자신의 한계를 인지하도록 프로그래밍한 로봇을 시연한다.

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인간-컴퓨터의 협력
샴 상카르는 빅데이터 분석 전문 업체인 팔란티르 테크놀로지(Palantir Technologies)의 FDE(Forward Deployed Engineering) 이사다. 상카르는 인간-컴퓨터 공생에 중점을 두고 인공지능이 아닌 가장 어려운 문제를 해결하기 위해 지능 확대(IA)를 연구한다. 이 테드 강연에서 상카르는 테러와 같은 국제적인 문제를 해결하려면 알고리즘을 정확히 이해하기보다는 컴퓨팅과 인간 개인의 연결성에 중점을 둬야 하는지를 설명한다.

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학습 능력을 갖춘 컴퓨터의 놀랍고도 무시무시한 함의
제레미 하워드는 환자 데이터를 기반으로 최적의 치료 결정을 전문으로 하는 고급 머신러닝 업체 엔리틱의 CEO였으며 현재 패스트.ai(Fast.ai)의 딥러닝 연구원이다. 이 강연에서 하워드는 머신러닝을 포함한 딥러닝의 의미를 이야기한다. 최초의 자가 학습 컴퓨터로 돌아가서 하워드는 구글, IBM, 바이두, 기타 기술 대기업이 머신러닝의 기반을 어떻게 구축하는지를 설명한다. 또한 IBM의 왓슨이 제퍼디쇼에서 어떻게 우승했으며 구글의 검색 엔진이 어떻게 작동하고, 이밖에 의료 업계가 겨냥한 딥러닝 프로세스에 관해서도 언급한다.

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컴퓨터가 시를 쓸 수 있을까?
오스카 슈워츠는 디지털 기술이 문화와 인간의 상호작용에 미치는 영향을 전문적으로 연구하는 작가 겸 시인이다. 슈워츠는 사람과 컴퓨터 중 누가 시를 썼는지 판단하게 하는 웹 사이트인 ‘Bot or not’을 개발하기도 했다.

이 강연에서 슈워츠는 컴퓨터와 사람이 쓴 시의 사례를 제공해 시청자가 컴퓨터로 쓴 시를 추측하도록 유도하는데, 그 결과는 흥미롭다. 슈워츠는 이 결과와 함께 사람들의 반응에 질문을 던진다. 컴퓨터가 쓴 시를 시라고 할 수 있을까? 컴퓨터가 정말 스스로 표현했을까? 인간 존재의 의미가 무엇일까? 또는 컴퓨터 존재의 의미는 무엇일까? 

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‘영혼’이 있는 로봇
코넬대학 기계항공공학 대학원 조교수인 가이 호프만은 로봇의 상호작용을 집중적으로 연구한다. 그는 로봇이 둘 이상의 사람들 사이에서 일어나는 상호작용을 따라 할 수 있을까 하는 의문에서 이 연구를 시작했다. 

호프만은 영화 속 로봇의 '인간화'를 탐구하고 이것이 어떻게 이루어질 수 있는지 소개한다. 호프만은 인간 대 로봇 체스 게임처럼 ‘사람을 관찰하고 반응하는’ 전형적인 관계에서 벗어난 로봇을 연구해 그 결과도 공유한다. 

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ciokr@idg.co.kr



2020.01.02

인공지능 관련 TED 강연 15선

Computerworld UK staff | Computerworld UK

인공지능은 윤리, 감성 지능, 인간-컴퓨터 협력에 관한 논쟁을 불러일으키는 주제다. 어떤 사람들은 AI가 기술을 부적절하게 사용할 수 있다고 경고하기도 했고, 기업이 AI를 활용하는 방법과 잠재력을 강조하는 <테크월드(Techworld)>에서도 AI에 관한 다양한 주제를 다루고 있다.



사이버보안부터 사업 기획까지 다양한 주제에 관해 정보를 전달하는 테드 강연(TED Talks) 중에는 AI를 주제로 발표한 여러 연사의 강연이 있다. 꾸준히 인기를 끄는 인공지능에 관한 테드 강연을 소개한다. 

AI가 인류를 어떻게 구할 수 있나
컴퓨터 과학자이자 기술 투자가인 카이-푸는 15분 테드 강연에서 인공 공명 장치와 함께 인간이 어떻게 자연스럽게 공감할 수 있는지 설명한다. 카이-푸는 미국과 중국에서 AI 투자와 개발이 크게 도약하면서 AI 기술의 길을 닦는 방법에 대해 자세히 언급한다. 

그는 "미국이 발견의 시대를 주도하고 중국이 구현의 시대를 주도함에 따라, 우리는 두 초강대국의 이중 엔진이 기술에서 가장 빠른 혁명을 추진하기 위해 함께 노력하고 있는 놀라운 시대에 살고 있다"라고 말한다. 

이어서 "(AI)는 우리를 일상적인 업무에서 벗어나게 하려고 여기 있으며, 우리를 더 인간답게 만드는 것이 무엇인지 상기시켜 주기 위해 여기 있다"라고 전한다. 

강연 보기 : AI가 인류를 어떻게 구할 수 있나

AI에 대한 통제력을 잃지 않으면서 AI를 구축할 수 있을까?
5차례나 뉴욕타임스 베스트셀러 작가로 선정된 샘 해리스는 신경과학과 도덕성부터 인간의 합리성까지 다양하고 흥미로운 주제와 세상이 달라짐에 따라 우리가 어떻게 변화해야 하지에 관한 글을 쓴다.

이 강연에서 해리스는 초 지능형 기계와 관련된 두려움과 이러한 두려움이 정당화되는 이유를 설명한다. 해리스는 통제되지 않은 AI가 엄청난 결과를 초래하는 '공포' 상황이 발생하지 않으려면 높은 수준의 AI를 만들어 내기 전에 인공지능과 관련된 문제가 해결해야 한다고 주장한다. 

강연 보기 : AI에 대한 통제력을 잃지 않으면서 AI를 구축할 수 있을까?

AI가 질병을 쉽게 진단하는 방법
MIT 미디어 랩의 수석 연구원인 프래틱 샤 박사는 5분짜리 강연에서 AI의 질병 진단 잠재력과 이를 위한 AI 알고리즘 훈련 과정을 단축하는 방법을 설명한다. 일반적으로 알고리즘 훈련 과정에는 많은 시간과 자원이 필요하다. 샤 박사는 새로운 방식으로 이 훈련을 개선할 자신의 방법을 소개한다. 샤 박사의 방법은 작동 알고리즘을 개발하는데 50개의 이미지만 있으면 된다. 보통 수십만 개의 데이터가 필요한 점을 고려하면, 이는 거의 믿을 수 없을 정도로 적은 데이터다.

강연 보기 : AI가 질병을 쉽게 진단하는 방법

7종의 로봇 - 우리가 이 로봇들을 어떻게 만들었나
캘리포니아 대학 교수이자 로봇연구소 로메라(RoMeLa)의 설립자인 데니스 홍은 16분짜리 짧은 강연에서 7종의 로봇을 소개하며 이들 각각의 특정 설계에 관한 통찰력을 공유한다. 홍 교수는  자연에서 영감을 얻은 로봇, 축구하는 로봇 등을 보여주며 로봇이 자신의 환경에 따라 지능적으로 대처할 수 있도록 개발됐다고 강조한다. 

이 강연은 홍 교수가 로메라에서 팀원들이 어떻게 아이디어를 만들어 내고 실험에 적용해 무언가를 시작하고 실행하는 방법에 관한 통찰력을 제공하는 것으로 마무리된다.

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로봇이 대학 입학시험에 합격할 수 있을까?
일본의 수학자이자 AI 전문가인 노리코 아라이는 컴퓨터가 도쿄 대학에 입학할 수 있는지 알아보고자 도다이(Todai) 로봇 프로젝트를 총괄했다. 이 프로젝트에서 아라이는 AI 시스템이 일본의 대학 입학시험의 70% 이상을 통과할 수 있다는 사실을 발견했다.

'로봇이 대학 입학시험에 합격할 수 있을까?' 프로젝트에서 아라이는 AI 시스템이 인간을 대체할 수 있는 직업의 수를 과소평가했던 것은 아닌지 다시 생각하게 됐다. 그러나 아라이는 인공지능 시스템의 결함도 지적했다. 그에 따르면 인공지능 시스템은 답을 선택할 수 있지만, 그 답의 의미는 모른다.

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기계 지능으로 인간 도덕성이 더 중요해진다
노스캐롤라이나 대학교의 조교수 제이넵 투펙치는 빅데이터 및 알고리즘의 영향과 기술이 사회 운동에 미치는 영향을 연구한다. 이 강연에서 투펙치는 인공지능의 함정과 위험을 언급한다. 투펙치는 인공지능과 지능적인 기계 시대에 인간의 도덕이 더 중요해질 것으로 진단한다.

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빅데이터에 대한 맹목적인 믿음은 이제 그만
<수학 파괴 무기> 등 수많은 데이터 과학책을 저술한 미국의 수학자이자 캐시 오닐은 빅데이터를 논의하고 평가하는 방식에 관한 새로운 통찰력을 제시한다. 오닐은 이 강연에서 알고리즘의 본질에 관해 논하면서, 그것들이 완전히 수학적이라는 일반적인 믿음을 반박한다. 이러한 주장을 뒷받침하는 오닐의 생각은 간단하다. 이 알고리즘을 만든 과학자들은 빅데이터에 대한 매개 변수를 만들고, 어떤 행동을 복제해야 하고 무엇을 버려야 하는지도 선택한다.

AI 알고리즘이 실제로 하는 일은 사람의 행동을 거스르는 것이 아니라, 표준에서 벗어나지 않는 것이다. 오닐은 이로 인해 편견이 생기고 법 체제와 법 집행 등 특정 분야에서는 효과가 없다고 주장한다.

강연 보기 : 빅데이터에 대한 맹목적인 믿음은 이제 그만

AI가 어떻게 두 번째 산업혁명을 초래할 수 있나
케빈 켈리는 <와이어드(Wired)>지의 창간 편집장이자 <호울 어쓰 리뷰(Whole Earth Review)>의 발행인으로 유명하다. 켈리는 과학과 철학, 지능형 기계, 인간 두뇌에 관해 광범위하게 글을 썼다. 이 테드 강연에서 켈리는 3가지 인공지능 동향을 다룬다. 켈리는 스마트 제품을 생산하려는 인간의 욕구가 삶의 모든 측면에 큰 영향을 미칠 것이라고 강조한다.

강연 보기 : AI가 두 번째 산업 혁명을 가져올 수 있는 방법

컴퓨터가 우리보다 똑똑해지면 어떻게 될까?
옥스퍼드 대학교의 교수이자 미래 기술의 영향을 연구하는 옥스포드 마틴(Oxford Martin) 프로그램의 창립자인 닉 보스트롬은 AI를 둘러싼 쟁점인 윤리, 인류의 미래, 잠재적 위험, 마음의 철학을 전문적으로 연구한다.

이 강연은 'AI가 우리보다 똑똑해지면 어떻게 될?'라는 질문에 관한 답을 모색하는 데서 시작한다. 인류를 보존하는 지능적인 기계부터 인류를 멸망케 하는 기계까지 잠재적인 최종 시나리오가 있다. 

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표정을 감지해 사람의 감정을 파악하는 앱
라나 엘 칼리우비는 감정 측정 기술 업체인 어펙티바(Affectiva)의 최고 과학 책임자 겸 공동 설립자로, 컴퓨터가 사람의 표정을 기반으로 그 사람의 감정을 인식할 수 있도록 연구한다. 이 인기 있는 강연에서 칼리우비는 어펙티바의 안면 인식 기술을 시연해 보인다. 칼리우비는 이 '감성 엔진'이 어떻게 인간과 기계가 상호작용하는 방식을 바꾸고 기계가 인간의 감정 반응과 유사한 감정 반응을 어떻게 일치시킬 수 있는지 설명한다.

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‘자기 인식’ 로봇 개발하기
로봇 공학자 호드 립슨은 컬럼비아대학의 크리에이티브 머신랩(Creative Machines Lab)의 디렉터다. 립슨의 주요 관심사 중 하나는 진화론적 로봇 공학으로, 인공 생명 및 완전 자율 로봇 분야의 연구다. 비교적 오래된(2007년) 이 강연에서 립슨은 스스로 로봇을 배우고 이해하며 자신의 한계를 인지하도록 프로그래밍한 로봇을 시연한다.

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인간-컴퓨터의 협력
샴 상카르는 빅데이터 분석 전문 업체인 팔란티르 테크놀로지(Palantir Technologies)의 FDE(Forward Deployed Engineering) 이사다. 상카르는 인간-컴퓨터 공생에 중점을 두고 인공지능이 아닌 가장 어려운 문제를 해결하기 위해 지능 확대(IA)를 연구한다. 이 테드 강연에서 상카르는 테러와 같은 국제적인 문제를 해결하려면 알고리즘을 정확히 이해하기보다는 컴퓨팅과 인간 개인의 연결성에 중점을 둬야 하는지를 설명한다.

강연 보기 : 인간-컴퓨터의 협력 

학습 능력을 갖춘 컴퓨터의 놀랍고도 무시무시한 함의
제레미 하워드는 환자 데이터를 기반으로 최적의 치료 결정을 전문으로 하는 고급 머신러닝 업체 엔리틱의 CEO였으며 현재 패스트.ai(Fast.ai)의 딥러닝 연구원이다. 이 강연에서 하워드는 머신러닝을 포함한 딥러닝의 의미를 이야기한다. 최초의 자가 학습 컴퓨터로 돌아가서 하워드는 구글, IBM, 바이두, 기타 기술 대기업이 머신러닝의 기반을 어떻게 구축하는지를 설명한다. 또한 IBM의 왓슨이 제퍼디쇼에서 어떻게 우승했으며 구글의 검색 엔진이 어떻게 작동하고, 이밖에 의료 업계가 겨냥한 딥러닝 프로세스에 관해서도 언급한다.

강연 보기 : 학습 능력을 갖춘 컴퓨터의 놀랍고도 무시무시한 함의

컴퓨터가 시를 쓸 수 있을까?
오스카 슈워츠는 디지털 기술이 문화와 인간의 상호작용에 미치는 영향을 전문적으로 연구하는 작가 겸 시인이다. 슈워츠는 사람과 컴퓨터 중 누가 시를 썼는지 판단하게 하는 웹 사이트인 ‘Bot or not’을 개발하기도 했다.

이 강연에서 슈워츠는 컴퓨터와 사람이 쓴 시의 사례를 제공해 시청자가 컴퓨터로 쓴 시를 추측하도록 유도하는데, 그 결과는 흥미롭다. 슈워츠는 이 결과와 함께 사람들의 반응에 질문을 던진다. 컴퓨터가 쓴 시를 시라고 할 수 있을까? 컴퓨터가 정말 스스로 표현했을까? 인간 존재의 의미가 무엇일까? 또는 컴퓨터 존재의 의미는 무엇일까? 

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‘영혼’이 있는 로봇
코넬대학 기계항공공학 대학원 조교수인 가이 호프만은 로봇의 상호작용을 집중적으로 연구한다. 그는 로봇이 둘 이상의 사람들 사이에서 일어나는 상호작용을 따라 할 수 있을까 하는 의문에서 이 연구를 시작했다. 

호프만은 영화 속 로봇의 '인간화'를 탐구하고 이것이 어떻게 이루어질 수 있는지 소개한다. 호프만은 인간 대 로봇 체스 게임처럼 ‘사람을 관찰하고 반응하는’ 전형적인 관계에서 벗어난 로봇을 연구해 그 결과도 공유한다. 

강연 보기 : ‘영혼’이 있는 로봇
ciokr@idg.co.kr



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