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[GT] 차세대 컴퓨터 뉴로모픽을 위 |
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| 피어 리뷰(peer-reviewed) 과학저널 「어드밴스드 매터리얼스(Advanced Materials)」는 기계 학습(machine learning)을 방해하는 한 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있는 비휘발성 컴퓨터 메모리(non-volatile computer memory, 전원이 끊어진 상태에서도 정보를 유지하고 있어 전원이 공급되면 다시 저장된 정보를 사용할 수 있는 기억 매체)를 만드는 새로운 개발 방법을 설명하고 있다. 이 방법은 또한 음성 인식, 이미지 프로세싱, 자율 주행과 같은 각종 기술들을 혁신할 수 있는 잠재력도 갖추고 있다. |
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‘빅 데이터(Big Data)’ 혁명 |
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| 오늘날 온라인에는 수많은 거래 내역이 존재한다. 기업들이 보유한 이러한 상세 거래 내역의 폭발적 증가와 더불어 멀티미디어, 소셜 미디어로 인해 머지않은 미래에 데이터 거래량은 기하급수적으로 늘어날 전망이다. 우리는 이를 ‘빅 데이터’로 부른다. 빅 데이터는 누군가에게는 획기적인 경쟁력을, 또 다른 누군가에게는 재앙을 뜻할 수도 있다. 산업이나 지역을 떠나, 빅데이터로 인한 기회와 위협은 가히 혁명적이라 할 만하다. |
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생성형 AI: 현대 직장에서 비전과 |
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| 생성형 AI의 급성장 속에서 대형 언어 모델(LLM)의 실제 직무 활용에 대한 기대와 한계가 드러나고 있다. 조직들은 LLM 통합 시 지식 수집, 출력 검증, 비용 편익 등 주요 과제를 해결해야 할 필요가 있다. |
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인공 뉴론(Artificial Neu |
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| 인간의 사고는 전기적 신호로 이루어진다. 0과 1의 디지털 코드 이전에, 생명의 신호는 아날로그였다. 뉴런이 쏘아올린 미세한 전압, 스파이크(spike)라 불리는 순간의 불꽃이 우리의 의식과 기억을 만든다. 그리고 지금, 과학은 그 생명의 전류를 실리콘 위에 다시 그리기 시작했다. 2025년, ‘생체 신경모방형 인공 뉴런(Artificial Neuron)’의 개발은 인간의 뇌와 기계의 경계를 허물며, 지능의 새로운 문을 열고 있다. |
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Algospeak: How Socia |
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| | Adam Aleksic |
| ǻ | Knopf |
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