- DeepMind는 심층 학습과 강화 학습을 사용하여 복잡한 작업을 해결합니다.
- AlphaGo와 AlphaFold와 같은 모델은 게임과 의학에 혁명을 일으켰습니다.
- Veo를 사용하면 간단한 텍스트나 이미지로 사실적인 비디오를 제작할 수 있습니다.
- Gemma Scope와 같은 도구는 AI의 사고방식을 이해하는 데 도움이 됩니다.
인공 지능 놀라운 발전으로 전 세계의 이목을 사로잡았고, 이 분야를 선도하는 기업 중에서도 구글 딥마인드(Google DeepMind)는 가장 혁신적인 기업 중 하나로 손꼽힙니다. 2010년에 설립되어 2014년 구글에 인수된 이 영국 기업은 의학, 에너지 효율, 게임, 심지어 시청각 콘텐츠 제작까지 다양한 분야에서 두각을 나타낸 다양한 기술을 개발해 왔습니다.
하지만 DeepMind는 정확히 무엇이고 어떻게 사용할 수 있을까요? 이 기술이 어떻게 작동하는지, 실제 생활에서 어떻게 활용되는지, 그리고 일상생활에 어떤 영향을 미치는지 알아보기 위해 이 기술의 역사, 기술적 구조, 주요 개발 사항, 그리고 몇 년 전만 해도 공상과학에나 나올 법했던 이 기술들이 지금 어떻게 구체적으로 적용되는지 살펴보겠습니다.
DeepMind란 무엇이고 어디에서 시작되었나요?
DeepMind는 인공지능 연구실입니다 사전 프로그래밍된 규칙 없이 자율적으로 학습하고 문제를 해결할 수 있는 시스템을 개발하는 것을 목표로 하는 이 회사는 신경과학과 컴퓨터 과학 분야의 경험을 가진 세 명의 영국 연구원에 의해 설립되었습니다. AI에 대한 이 회사의 파괴적인 접근 방식은 빠르게 주목을 받았으며, 400년 구글(현 알파벳)에 약 2014억 파운드(약 XNUMX억 원)에 인수되었습니다.
그 이후로, DeepMind는 700명 이상의 전문가로 구성된 팀으로 성장했습니다. 전 세계 여러 사무실에 분산되어 있습니다. Google의 기술 인프라를 활용하여 의학, 에너지 효율, 신경과학, 로봇공학, 게임 알고리즘 등 다양한 분야로 연구를 확장할 수 있었습니다.
DeepMind의 기술이 작동하는 방식
DeepMind AI의 핵심은 두 가지 기본 원칙에 기초합니다. 딥러닝과 강화학습이들이 개발한 신경망은 데이터로부터 학습하는 상호 연결된 노드 계층을 통해 인간 뇌의 기능을 모방하도록 설계되었습니다.
사용되는 주요 접근 방식 중 하나는 다음과 같습니다. 모델 없는 Q 학습시스템이 보상을 극대화하기 위해 반응을 조정하는 기술입니다. 이러한 학습 방식을 통해 DeepMind는 미리 정의된 명령어 없이도 복잡한 환경에서 진화할 수 있습니다.
예를 들어, 그들은 아타리 비디오 게임으로 AI를 훈련시켰습니다. 처음에는 어떻게 플레이해야 할지 몰랐지만, 수백만 번 반복한 끝에 인간 플레이어를 이길 수 있었습니다.이것이 가능한 이유는 AI가 최적의 패턴을 식별하고 시간이 지남에 따라 오류를 수정할 수 있기 때문입니다.
DeepMind의 다양한 분야에서의 주목할만한 업적
DeepMind는 설립 이후 인공지능 분야에서 획기적인 발전을 이루어 왔습니다. 그중에서도 가장 중요한 성과는 다음과 같습니다.
알파고: 불가능을 정복하다
보드 게임 바둑은 엄청난 전략적 복잡성으로 유명합니다. DeepMind가 개발했습니다. 알파고, 프로 선수를 이긴 최초의 AI이자 세계 챔피언 2016년에 이 업적은 AI가 직관, 창의성, 장기적인 전략적 사고가 필요한 작업을 처리할 수 있음을 보여주었습니다.
AlphaFold: 의학 혁신
가장 파괴적인 발전 중 하나는 AlphaFold였습니다. 단백질이 어떻게 접히는지 예측할 수 있는 AI수십 년 동안 해결되지 않았던 생물학적 문제. 이 도구는 새로운 치료법과 약물 개발을 촉진했을 뿐만 아니라, COVID-19 및 알츠하이머병과 같은 질병과의 싸움에도 도움을 주었습니다.
AlphaZero: 여러 게임을 지배하는 시스템
AlphaZero는 체스, 쇼기, 바둑에서 전문가 수준으로 학습하고 플레이할 수 있습니다. 사전 데이터가 전혀 필요하지 않습니다. 수백만 번 스스로 놀면서 학습할 뿐입니다.며칠 만에 Stockfish 등 세계 최첨단 체스 엔진보다 성능이 더 좋아졌습니다.
에너지 효율성 분야의 DeepMind
DeepMind의 AI는 우리가 자원을 사용하는 방식도 개선했습니다. Google 데이터 센터에 적용된 결과, 냉각 에너지 소비량이 40% 감소했습니다. 실시간으로 최적화된 강화 학습 시스템 덕분입니다.
로봇공학의 발전
DeepMind는 다음과 같은 로봇을 개발했습니다. 다양한 로봇 팔을 조작하는 법을 배울 수 있는 로보캣 몇 번의 시연만으로도 충분합니다. 시스템은 자체 생성된 데이터로 학습되므로 새로운 과제에 직면할 때 효율성이 향상됩니다.
새로운 지평: DeepMind를 활용한 생성적 AI
가장 눈에 띄는 새로운 기능 중 하나는 비디오용 생성 인공지능 모델 Veo이 기술은 Google I/O 2024 이벤트에서 발표되었으며, 시청각 창작에 혁명을 가져올 것으로 기대됩니다.
Veo는 무엇을 할 수 있나요?
Veo는 텍스트, 이미지 또는 이전 비디오 시퀀스를 기반으로 다양한 맥락에서 고품질 1080p 비디오를 생성할 수 있습니다.복잡한 세부 사항을 직관적으로 포착하는 능력 덕분에 크리에이터, 영화 제작자, 광고주에게 이상적인 도구입니다.
다음과 같은 기능을 제공합니다.
- 가면 에디션: 기존 비디오의 특정 영역을 수정할 수 있습니다.
- 이미지 기반 비디오 만들기: 이미지와 텍스트를 바탕으로 미적, 서사적 일관성을 갖춘 영상이 생성됩니다.
- 클립 확장: 시각적 연속성을 유지하면서 60초 이상의 영상을 제작하세요.
Veo 실제 사용 사례
영화 제작자 도날드 글로버는 구글과 협력하여 Veo의 창의적 역량을 테스트했습니다. 그들은 이 AI를 사용하여 촬영하기 전에 복잡한 장면을 시각화했습니다.시간과 자원을 절약할 수 있습니다. 이러한 빠른 미리보기 기능을 통해 팀은 샷과 초점을 미리 조정하여 제작 수준을 높일 수 있습니다.
광고, 교육, 심지어 의학에도 사용되었습니다. Veo는 훈련을 위해 현실적인 환경을 시뮬레이션하거나 인상적인 교육용 비디오를 제작할 수 있습니다. 복잡한 주제를 이해하는 데 도움이 됩니다.
Veo는 어떻게 작동하나요?
이 모델은 Generative Query Network, Image-Video, VideoPoet 등 여러 이전 기술을 결합한 것입니다. 텍스트와 이미지에 대한 인코더를 사용하고 이를 잠재 확산 모델을 거치는 단일 입력으로 결합합니다.이는 고해상도로 디코딩된 압축 비디오를 생성합니다.
또한, 모든 비디오에는 SynthID를 사용하여 보이지 않는 워터마크가 표시됩니다.AI가 생성한 콘텐츠의 추적 가능성과 보안을 보장하는 독점 도구입니다.
Gemma Scope: AI의 사고방식 이해
AI의 과제 중 하나는 내부에서 무슨 일이 일어나고 있는지 정확히 아는 것입니다. 이 미스터리를 해결하기 위해 DeepMind 팀은 기계론적 해석 분야의 도구인 Gemma ScopeAI가 어떻게 결론에 도달하는지 보여주는 것이 그 기능입니다.
희소 자동 인코더를 사용하면 가능합니다. 특정 자극에 의해 어떤 뉴런이 활성화되는지 확인하세요마치 우리가 AI의 뇌를 현미경으로 관찰하는 것처럼 말입니다. 예를 들어, 치와와에 대해 질문하면 "개" 패턴이 나타날 수 있습니다.
이러한 도구는 감지하는 데 도움이 됩니다. 내부 오류 및 편견예를 들어, 모델에서 9.11이 9.8보다 크다고 한다면, 이는 해당 숫자를 성경 구절이나 11/XNUMX과 같은 날짜에 잘못 연결했기 때문입니다. 엔지니어는 이 정보를 바탕으로 잘못된 동작을 수정할 수 있습니다.
인간의 감정을 감지하는 것과 같은 기능도 탐색되었습니다. 다른 사람들의 당혹감또는 속임수일 수도 있지만, 속임수의 경우를 분리해 내는 것은 여전히 어렵습니다.
DeepMind는 GitHub 및 Neuronpedia와 같은 플랫폼을 통해 이러한 도구를 대중에 공개했습니다. 이를 통해 더 많은 전문가가 협업하여 모델의 작동 방식을 이해하고 알고리즘을 역공학할 수 있습니다.
DeepMind의 끊임없는 진화 덕분에그들의 기술은 연구를 넘어 신약 개발부터 영화, 교육에 이르기까지 현실 세계의 문제에 적용 가능한 해결책으로 발전하고 있습니다. 윤리적 접근 방식, 투명성에 대한 헌신, 그리고 AI를 이해할 수 있는 도구 개발은 아직 탐구해야 할 것이 많으며, 이러한 유형의 인공지능이 가진 잠재력의 시작에 불과함을 보여줍니다.
