12/21 tech issue

온갖 괴상한 코멘트가 170개나 제 모든 포스트에 추가됐네요. 물론 제가 승인하기 전까진 비주얼리 보이지 않는 것들입니다만. 갑자기 이런 스패머의 공격을 받으니 기분이 영. (ㅎㅎ)

요며칠 재미있는 이슈가 참 많았습니다. 최근엔 amazon rekognition 서비스를 활용하며 뭔가 신통방통한 것을 해 봐야겠다는 생각을 하게 됐고 말이죠. 페이스북의 저커버그는 자비스를 만들어냈다는 동영상을 띄우기도 했고요. 세상이 너무 빨리 변합니다.

이런 가운데 제가 연구하고, 또 쓴 논문도 이번에 처음으로 approved 됐습니다. 사실 논문이라기 보다는 논문 요약본이라고 해야 정확한데요. HCI Korea 2017 학회에 채택된 내용은 조만간 다시 올리도록 하겠습니다.

 

The Limits of Fact-Checking Facebook

요즘 가짜뉴스를 비롯한 온갖 ‘가짜 포스팅’과의 전쟁을 선포한 페이스북에 대해 MIT 테크리뷰측은 다소 부정적인 전망을 내놓았습니다.

사실 최근들어 페북 너무 불편하지 않나요. 평가하라는 것(번역부터 광고에 이르기까지)도 너무 많고, 확인하는 것(사람 태그, 장소 태깅)도 너무 많아요. 결국 집단적인 힘(collective power!)이 DB구축엔 최고 요인인 것 같습니다. (네가 쓰는 서비스가 더 편해지기 위함이야~라는 걸 무개로 말이죠.)

How Google’s Search business and humanity’s information is disappearing

이 글에서 주로 다루는 것은 바로 ‘Dark Matter(암흑물질)’라는 것인데요. 검색엔진에서 찾아낼 수 없는 정보들을 이야기합니다. 이 암흑물질들은 주로 검색엔진에 걸리지는 않고 single-page architectures나 social networks, 앱들에 묻혀있는 정보로 존재하는데요. 이를테면 페이스북에 올라온 포스팅을 구글에서 찾아내지 못하는 것이 여기 해당할 겁니다. 이게 뭐가 문제냐구요. 바로 이번 미대선에서도 볼 수 있듯 정보의 불균형화(bias)와 그에따른 거품(filter bubble) 현상을 일으킬 수 있다는 것이지요. 더구나 소셜서비스 vs. 검색엔진의 패권싸움으로 이어질 수 밖에 없고요. 사실 페이스북도 맘만 먹으면 sns상 검색엔진쯤은 만들기 쉬울겁니다. (제생각엔 해시태그가 일부 역할을 하고 있다고도 봅니다만, 페북은 해시태그가 제대로 작동하진 않죠) 구글에만 의지하면, 외려 정보 바이어스에 노출돼 제한적으로 정보를 다루게 될 지도 모른다는 맥락이 담겨있네요.

그런 가운데,

https://quickdraw.withgoogle.com/

구글은 사물을 판별하는 것을 넘어서서, 사물을 만들어내는 것까지 손을 뻗치고 있나봅니다. 사람으로 하여금 어느 한 단어에 대해 그림을 그려보도록 하고, 이걸 인공지능이 알아맞히도록 하는 웹 페이지를 내 놓았는데요, 전형적인 ‘게임형 데이터 수집’인 셈이지요. 제 어마무시한 작품들은 아직 잘 못알아보고 있지만, 언젠간 저처럼 그림을 그려낼 것이라고 생각합니다. #그래_니네가_다해먹어라

 

그리고 요즘 Github과 arXiv를 합친 GitXiv가 유명하다고 하네요.

GitXiv – Collaborative Open Computer Science

좀 지나간 얘긴가. 아무튼 한 번 애용해봐야 겠습니다. http://www.gitxiv.com

 

 

12/12 tech issue

우리나라는 탄핵 사태로 정신이 없던 사이 수 많은 연구들이 나왔습니다! 개인적으론 국내 상황을 글로벌리 통하게 할 만한 이야기를 쓰고 싶은데, 아직 고민입니다.

이를테면 며칠 전에 올라온 이런 기사가 제 타깃이 될 수 있지 않나.

https://news.vice.com/story/journalists-and-trump-voters-live-in-separate-online-bubbles-mit-analysis-shows

트럼프 지지자와 기자들은 각기 다른 섬에 살고 있다는 이야기죠. 예전에 이런 비슷한 연구가 있었는데요. 2011년 인디애나대 연구진이 낸 논문 Political Polarization on Twitter 이 대표적입니다. 같은 얘기 하는 사람들끼리만 뭉친다는 내용의 조지아텍 연구진(2010) Dynamic Debates: An Analysis of Group Polarization Over Time on Twitter 연구도 있고요.

이번 트럼프 연구는 MIT 미디어랩 http://www.electome.org/ 프로젝트의 일환으로 진행됐습니다. 이렇게 끌고 나가는 프로젝트가 있다는 것이 새삼 부러워집니다. (…)

 

 

Flickering LED lights could treat Alzheimer’s disease

알츠하이머 환자들에게 LED라이트를 활용해 치료를 한다는 내용인데요. 의학적인 부분이 많아 백 퍼센트 이해를 하진 못했습니다만, 저도 전에 비슷한 연구를 한 적이 있습니다. 약자에 대한 연구는 의미는 엄청난데, 장벽이 너무 높지요. 고민이 많은 부분입니다. 최근엔 지체장애인이 숟가락을 편히 들 수 있도록 하는 발명품도 나왔는데요. http://www.boredpanda.com/self-leveling-spoon-liftware-level/   저도 좋은 일에 동참하고 싶네요. ㅎㅎ

 

The Honest Company’s not terrible but not very good 2016

좋은 일은 돈이 안 된다는 말이 있긴 하지만요…

 

AI Begins to Understand the 3-D World

그렇다고 합니다…… 하, 너무 빠르게 발전해요!

 

11/30 tech issue

우려했던 일이 벌어질 기미가 보입니다. 사실 정부는 우리 개개인의 많은 데이터를 쥐고 있지요. 잘 활용하지 못해서 그렇지, 세밀하게 들여다보겠다고 결심하면 뭐든 안 털릴 수가 없을 겁니다.

중국에서 빅 브라더로서 빅 데이터를 활용하기 시작했다는 MIT 테크리뷰 기사부터 보겠습니다.

China Turns Big Data into Big Brother

중국 정부가 시민의 소셜-파이낸셜 행태에 대한 디지털 레코드를 생성해내는 시스템을 테스트하고 있다고 합니다. 소위 말하는 ‘소셜 크레딧 스코어’라는 것인데, 사실 이게 어느 한 개인으로 좁혀 들어가면 어느 한 개인의 여행과 교육에서부터 대출과 보험에 이르기까지 샅샅이 모니터링이 가능한 장치인 셈이지요. 알리바바의 마윈 회장은 범죄자에 한정해서 데이터 분석을 해야만 한다고 언급하기도 했다는데요. 빅브라더가 거버넌스에까지 결국 이르게 되는 것인가, 싶기도 합니다. 이 와중에 미국 의회는 해킹 파워를 높이는 데 주력해야 한다는 분위기라고 하네요. Congress Is About to Expand Government Hacking Powers

 

Social Media Is Killing Discourse Because It’s Too Much Like TV

소셜미디어가 오히려 담론을 사라지게 하고 있다는 소식입니다. 무슨 말이느냐하면, 갈수록 텍스트 대신 비디오로 대체되는 분위기를 이야기 하고 있는 것이지요. 사실 서두에 나온 말인즉슨 “트럼프 시대에는 더 많은 텍스트와 더 적은 비디오가 필요하다”는 이야기가 나왔습니다만.

 

그리고,

The end of the Apple dynasty?

정말 애플왕조는 이제 끝나는 걸까요? 저도 궁금합니다. 맥북을 사느냐마느냐의 기로에 서 있는데 말이죠.

11/22 tech issue

요새 현안 관련 글을 한참 쓰느라 정작 제 홈엔 뜸했습니다. 시절이 하수상하니 궁금한 것도 늘고 풀어야 할 숙제도 쌓이네요. 어제 오늘 쓴 글은 다음과 같습니다.

그날, 7시간
‘이것이 팩트’라는 청와대 홈페이지를 뜯어보았다

더 재밌는 분석들 해보려 노력 중입니다. 납득이 안 되는 여러 사안들, 하나씩 짚어볼 예정입니다.

이런 가운데, 기술부문에선 자꾸만 굉장한 이야기가 터져나오고 있더군요. 우리 너무 뒤쳐지는 것 아닐까 싶기도 하지만, 괜찮아요. 우린 지금 민주주의를 다시 세우는 과정에 있으니까요. (그렇게 다독입시다)

AI Has Beaten Humans at Lip-reading

옥스포드대 컴퓨터공학과에서 개발한 ‘LipNet’이라는 겁니다. GRID 데이터셋을 토대로 앞을 보고 있는 클립에 대해서, 사람이 3초간 읽는 문장을 영상만 보고 알아맞힙니다! 일단 speech recognition에 활용된 뉴럴 네트워크를 썼고요, 어떤 말이 이야기될지에 대한 정보를 학습시켰다고 합니다. 아주 정확하게 또박또박 알아맞히진 않더라도 전체적인 그림을 본다는 것이죠, 그래서 문맥상 나올 문장을 검출해 내는 겁니다. 진짜 중요한 건, 사람의 목소리로 전달되는 소리에 비해 입모양의 움직임은 더 적다는 것입니다. 일단 이 시스템은 93.4%의 정확성을 보였고, 인간은 같은 입모양을 보고 겨우 52.3$를 알아맞히는 데 불과했다고 합니다…

그런데 이 옥스포드의 다른 팀은 구글 딥마인드와 함께 GRID데이터 셋이 아닌 BBC텔레비전 클립을 가지고 훨씬 더 다양한 언어와 조도, 얼굴 위치까지 적용가능한 태스크를 진행하고 있다는데요. 현재까진 46.8%의 적중률을 보이고 있는데, 인간은 기껏해야 12.4%를 알아맞힌 바 있는 태스크라고 합니다. 이런 기술이라면, 시끄러운 장소에서 스카이프로 영상통화를 해도 문제가 없을 거라는 분석도 함께 나왔습니다. 아, 진짜 좋은 기술이네요. 허를 찔린 듯한 기분이 듭니다.

Bizly lets you book on-demand meeting spaces in luxury hotels

대박 좋네요. (설명이 필요 없음…) 20명이 들어갈 수 있는 회의실을 만다린 오리엔탈 호텔에 1시간 150불로 빌린다라… 호텔이 원하는 니치를 꽤 잘 파고든 느낌입니다.

Ola, Uber’s rival in India, launches an in-car entertainment platform for passengers

이거 어디서 많이 본 것 같지 않나요? 우리나라도 몇몇 택시엔 오래전부터 탑승석에 작은 LCD화면이 달려있었더랬습니다. 택시 안내동영상이나 뭐 각종 오락거리가 나오곤 했죠. 요즘도 있는 지는 잘 모르겠는데, 뭐든 타이밍이 아닌가 이런 생각이 듭니다. 올라는 지금(그것도 인도에서) 나왔기 때문에 이슈가 되는 것 아닌지!

 

아, 그리고

Most students can’t tell the difference between sponsored content and real news

이런 건 내가 진작에 빨리 써서 올렸어야 하는 내용 아닌가! 늦었군, 늦었어! ㅠ

11/16 tech issue

언제적 마이크로소프트냐는 말을 많이 하지만, 제보기엔 여기만큼 요새 핫한 곳 없습니다. 서피스 스튜디오라는 엄청나게 탐나는 아이템은 물론이고, AI분야에도 아낌없이 투자하고 있거든요. 최근에는 OpenAI와 손을 잡았습니다. 아래 Announcement.

https://news.microsoft.com/features/democratizing-ai/

그리고 구글의 번역능력은 신경망을 타고 훨훨, 날개를 펴고 날기 시작했습니다. 이젠 한국말 ‘ㅋ’ 갯수대로 영역을 한다는 소문이…

Google Translate starts using neural machine translation in 9 languages, coming to all 103

이 두 가지 만으로도 충분히 쇼킹한 하루네요. #그래_그렇게_앞서가라

 

 

 

11/14 tech issue

세상이 온통 난장판이라더도, 일단 제 할 일도 꼼꼼하게 해야겠지요. 원래 잔잔한 시냇물들이 모여 바다를 이루는 것 아니겠습니까. 시냇물을 깨끗하게 흘리겠다는 의무감으로 오늘도 테크놀로지 이슈를 확인해봅니다.

 

Amazon’s Next Big Move: Take Over the Mall

유명작가 ‘니콜라스 카’가 테크놀로지리뷰에 쓴 글입니다. 아마존의 책판매와 관련한 이야기를 하고 있지요. 입장은, 다른 작가들과 마찬가지로 ‘애증love-hate)의 관계라고 밝혔고요. 현재 미국에서 전체의 30% 정도의 인쇄된 책을 아마존에서 판매하고 있고, ebook 시장은 2/3 정도라고 합니다. 사실 이들이 아마존의 독식을 우려하는 건 ‘불신’ 때문인데요, 전통적인 인쇄시장에 판매를 앞새우며 독재를 하려들 수도 있다는 우려때문이지요. 니콜라스 카는 온라인 중심의 책 판매 문화에 대해 비판합니다. 별점으로 매겨, 사용자별로 맞춤형 책을 추천하는 시스템으론 책을 잘 팔 수 있을지는 몰라도, 소수가 좋아하는 책은 사라지게 할 거라는 것이죠. 그밖에도 아마존이 시도하는 소매 용품점(주로 온라인에서 구입해 픽업하는) 확장 등 사실상 주(主)가 온라인인 매장들에 대해서도 비판적 견해를 펼칩니다. 한 번 읽어볼만 한 아티클입니다. 

 

Prediction Models Gone Wild: Why Election Forecasts and Polls Were So Wrong 

올 초에 정치학방법론(계량사회학) 수업을 들으면서, 언젠가는 데이터를 활용해 현재의 여론조사 틀을 완전히 바꾸어놓는 아이디어를 제시하겠다는 생각을 하게 됐습니다. 올초 4.13 총선도 여론조사와 완전히 다른 결과가 나타났고, 이번 미 대선도 마찬가지였죠. MIT 테크리뷰에서도 같은 문제제기를 합니다. 여론조사기관이 예측을 할 때 ME(Margin of error)을 최대로 활용하고 있다는 점이 한 가지 이유로 거론됐고요. 백인의, 블루컬러 직종 유권자들의 솔직한 답변을 끌어내지 못한 것또한 이야기됐습니다. 참 어렵네요.

또 트럼프가 내세운 테크 관련 공약 가운데, 트럼프 지지자들의 투표(및 지지)를 이끌어낸 내용이 무엇이 있었는지도 다음과 같이 나왔습니다. Election Day’s Tech-Related Triumphs — and Failures  그렇다면, 다음 선거땐 ‘공약과 각 주별 현안 및 찬반 투표 결과’를 여론조사용 자료로 써보는 건 어떨까요? 국내에서도 통할지는 잘 모르겠습니다만. (오히려 이 정국에 인물이 없는 상태라… 깜깜이 선거가 된다면, 효과가 있을지도 모르겠습니다.)

 

Facebook opens analytics and FbStart to developers of the 34,000 bots on Messenger

페북이 봇 활용해 데이터 분석하기 좋은 환경을 구축해준다는데, 그런 건 됐고 그냥 데이터나 좀 모을 수 있게 해 주시면… (역시, 대세는 메신저봇인가…)

 

그리고,

Samsung is buying Harman for $8B to further its connected car push

삼성이 하먼을 인수했죠. sm시리즈에 세게 덴 바 있지만, 그래도 커넥티드카 가나봅니다. 하필 시국이 이럴 때 이런 타이밍에 낸 것(어제 이재용 부회장이 11시간 검찰조사를 받았죠)이 영 걸린다는 말도 있지만, 어찌됐든 삼성은 지금 갤폭 위기와 최순실게이트 등 겹겹이 낀 안개를 어서 빨리 헤쳐야 하는 상황입니다.

 

 

 

 

11/8 tech issue

아직 이 땅의 역대급 샤머니즘 국정개입이 끝난 것은 아니지만, 그래도 테크놀로지 이슈도 잘 챙겨야겠기에 간만에 새 포스트를 열었습니다. 국정농단과 관련해 데이터를 분석한 뒤 글을 두 개 정도 썼는데, 반응이 나쁘지는 않더군요.

관련링크:
대통령의 사과문, 누구 것과 가장 비슷할까?
‘돈도 실력’이라기에 분석해본 실력자의 말타기 실력

 

그 외에도 여러 기술을 동원해 분석하고 싶은 것이 산더미지만, 어째 제 기술력으로는… 차근차근 해 나가는 중입니다. (ㅎㅎ)

Why it’s so hard to create unbiased artificial intelligence

요즘 텐서플로(tensorflow)를 좀 들여다보고 있는데요. 제가 최종적으로 하고 싶은 goal은 ‘이미지 데이터를 가지고 예측을 해 보자(이를테면, 저 둘은 모녀 관계일 것이다-를 맞춘달지)’ 입니다. 엄청 어려워 보이는데, 사실 통계적으론  binary 팩터(1, 0) 기반으로 여러가지 변수 가운데 가장 코어한 변수를 골라내는 것이 관건일 듯 합니다. 음, 여전히 어려워 보이네요.

1이를테면 이런 사진에서 모녀 검출이랄지…

아무튼, 테크 크런치에 실린 내용인즉슨 완전이 중립적인 unbiased AI를 만들어낼 수는 없다는 겁니다. 일단 학습데이터에 대한 문제가 가장 많이 제기됐고. 제가 가장 관심있게 본 부분은 ‘그렇다면 이 머신러닝의 편향성은 누구에게 책임이 있는가’인데요. 기사에서는 ‘머신러닝은 투명하지 않고(아무래도 전통적인 코딩과는 차이가 크기 때문에), 심지어 창작자들도 정확한 예측을 해낼 수가 없다’고 설명하고 있습니다. (그래서 트럼프는 구글에 “왜 내 뉴스는 나쁜 얘기만 나와!”라며 고소장을 날렸죠…) 역시나 이 질문에 기사에선 답을 내리지 못했습니다. 대신 편향성을 없애려면 DB에 대해 꼼꼼한 점검이 있어야 할 테고요(빅데이턴데…), 페북과 아마존, 구글, 마소 등이 함께 한 ‘AI협회’ 같은 곳이 아마 이런 편향을 잡는 데 큰 역할을 하지 않을까 기대한다고 밝혔습니다. (더불어 엘론 머스크도 OpenAI라는 이니셔티브를 공언했으니… 기대해도 되겠죠)

 

Deep Neural Network Learns to Judge Books by Their Covers

DNN으로 책 커버만 보고 어떤 책인지 장르를 알아맞힐 수 있다는 내용입니다. 위에서 말한 것처럼 학습을 통한 예측에 대한 것인데요. 뭐 숙어로 “책 표지만 보고 판단하지 말라”는 말을 응용하는 위트도 선보였네요. 일본의 큐슈대에서 진행한 것으로, 아마존에서 북커버 13만여 개를 다운받아 20개의 장르로 구분(기존 카테고리별로)했다고 합니다. 만일 두 개 이상의 카테고리에 묶여 있으면 먼저 쓰인 것을 주 분류로 택했고요. 그리고나서 이 데이터의 80%를 학습을 시켰는데, 레이어는 총 4개- 512개의 뉴론들로 구성돼있고, 10%의 데이터로 validate를 하고, 남은 10%로는 확인을 하는 그런 방식을 취했다고 합니다. 최대 3개까지 초이스를 하게 했는데, 우연히 고르는 것보다 훨씬 높은 수치가 나왔다고 하고요. 제일 잘 찾은 건 요리책이었다고 합니다. ㅋㅋ 아, 이런 재미난 걸 해야하는데 말입니다.

New Pokémon just appeared in Pokémon GO’s code

포켓몬들이 거의 다 잡힐 무렵 2세대 포켓몬이 대거 풀렸다는 소식입니다 ㅋㅋ 속초 가도 되겠어요. 됐고, 마리오나 어서 나왔음 좋겠네요.

 

Google’s New Hardware Strategy: Actually Make Money

하드웨어(특히 스마트폰) 시장이 아직도 잘 풀릴 수 있을까? 싶은 즈음에 구글이 픽셀폰을 내 놓았죠. 시장 반응은 역시나 잘 된다고 합니다. 사실 구글의 최근 모토라고 한다면 “AI를 심각하게(!) 생각하는 사람들에겐 그들의 하드웨어를 만들어줘야 하고, 그리고 그들에게 그것을 ‘프리미엄’으로 팔아야 한다”라는데. 말인즉슨 AI 테크놀로지 기반 customized에 방점을 찍은 값비싼 하드웨어라면 승산이 있다는 얘기죠. 그런 맥락에서 아이폰만큼 비싼 픽셀폰이 나온 것일 테고요. (실제 런던에 위치한 한 마켓 리서치 펌에서 픽셀XL폰의 재료와 제작공정 비용은 285.75불로 나왔다고 해요. (다른 펌에서도 비슷한 계산을 했는데 약 220불 정도였다고. 다만 여기엔 재료비가 좀 덜 들어간 수치라 합니다.) 실제 판매가는 769불이고요. 그 차액은 R&D, 특허료, 마케팅 등에 쓰였겠죠. (그렇게 치면, 저 값에 팔 만 하다는 생각도 드네요…) 물론 유통비용에서도 힌트를 많이 얻었다고 합니다. 샤오미의 전략을 많이 참고했다고 하고요. 좀 이른 판단일 수도 있겠지만(10/20 발매였으니) 현재로선 구글 픽셀폰 가격전략이 꽤 성공적이었다는 평가입니다.

 

10/27 tech issue

요며칠 나라꼴이 말이 아니라 다른 것에 좀 몰두했습니다. 세월호 참사때만큼이나 전국민적인 무기력함이 퍼지고 있지요. 어디선가(=업체) 이와 관련한 소셜 마이닝을 하고 있을 듯.

아무튼, 우리가 이렇게 실의에 빠져있는 사이 마소가 엄청난 걸 내놨습니다.

Microsoft Surface Studio PC announced for $2,999, coming this holiday

세계에서 가장 얇은 PC탑재 LCD모니터인 게 문제가 아닙니다. 서피스 다이얼(Surface Dial: The surface dial is a crazy puck that controls MS’s new PC)이라고 하는 어마무시한 액세서리까지 탑재해서는, 놀랍도록 컬러풀한 스튜디오를 구사하고 있지요. 디자인, UX 하시는 분들은 정말 탐날만한 아이템입니다. #iOS에서_떠날때가_됐나

이에 질세라 닌텐도도 ‘스위치’라는 새 콘솔을 내놨는데, 벌써부터 반응이 뜨겁습니다.

Nintendo will reveal the Switch’s price and release date on Jan 12th

얼마전에 제가 산 플스 슬림 모델과 약간 비슷한 듯 하지만 뭐 당연히 훨씬 예쁠 듯..

Designing mindful machines

페북이 최근에 트렌딩 토픽 팀을 (고심끝에?) 해체했다고 합니다. 그 자리를 알고리즘으로 메운 것이지요. 다만 이 알고리즘이 편향된 뉴스 선정에 있어선 쥐약이라는 겁니다. 인간이 이런 편향성을 억제하는 역할을 해왔던 셈인데, 페북은 그런 그들을 쫓아냈고요. 따라서 ‘마음’ 머신을 디자인하는 과정에서, 투명성과 책임을 가지고 인간 삶의 진보에 신경써야하는 것 아니겠느냐-하는 내용이 실려있습니다. 좀 뻔한 얘기지만, 요즘 이런 내용에 관심이 가긴 하네요.

 

10/18 tech issue

어젯밤에 막 잠들려는 시점에, ‘마지막으로 한 번 페북이나 들춰볼까?’라면서 켰다가 알게 된 이야기… 역시나, 날이 밝으니 MIT 테크리뷰에서도 다뤘군요.

Apple Gets Its First director of AI

루스 살라쿠트디노프(발음이 맞는지…)라는 카네기멜론 컴공과 교수(딥러닝 전문가)가 애플로 영입됐다는 소식입니다. 어젯밤 제가 잠들기 약 20분 전에 루스 교수 본인이 페북에도 “애플간다~”고 올렸던 건데요. (그리고 본인과 함께 연구할 CMU 연구진도 좀 데리고 갈 모양)

이분이 요즘 아주 핫한 인물이랍니다. 일단 뉴럴 네트워크를 활용한 매시브 데이터 분석(즉 딥러닝)에서 거의 1인자스러운 사람이고. 특히 컴퓨터 비전이나 자연어 처리, 로보틱스 등에서도 적용 가능한 Cutting-Edge Machine-Learning*(절삭이라고 해야하려나) 기술을 가지고 있다고 합니다. 뭐 이 교수가 말하는 AI 분야는 1)컴퓨터에게 더 나은 언어이해력을 부여하고 2)컴퓨터로 하여금 반복과 긍정적인 반응을 통해 더 배울 수 있도록 하고, 3)마지막으로 레이블링되지 않은 데이터로부터 머신이 러닝을 할 수 있는 방법을 개발하는 것- 이렇게 세 가지가 바로 앞으로 AI가 진보할 방향이다-라고 하는군요.

 

조금 늦은 감이 있지만, 최근 구글 딥마인드도 최근 네이처지에 흥미로운 연구를 게재했지요.

Google’s AI reasons its way around the London Underground

딥러닝 시스템에 저장장치와 제어역할을 하는 컨트롤러를 접목해서, 인간이 할 수 있는 추론 능력을 지닌 인공지능 기술을 개발한 것이지요. 아, 어렵습니다. 차근차근 읽어봐야 겠어요.

Qualcomm debuts plans to help build more connected cameras

퀄컴은 커넥티드 카메라에 주목하고 있습니다. 홍콩에서 열린 서밋에서 발표한 내용에 따르면, 비디오 분석과 4K 인코딩 등 여러 ‘카메라적’ 요소들로 플랫폼을 확장해간다고 하는데요. 역시 세상은 이제 보이는 것의 시대로…

 

 

10/11 tech issue

얼마 전부터 활쏘기를 배우고 있습니다. 양궁이 아닌 국궁인데요. 호흡도 가다듬고 온 몸의 밸런스를 잘 고려해 쏴야하다 보니 상당히 힘이 듭니다. 멘탈에 여러모로 도움이 될 것도 같고요. 이젠 습사일기까지 써 봐야 하려나 봅니다! 제가 물리와 수학을 좀만 더 잘했더라면, 국궁을 하면서 더 많은 아이디어를 얻을 수도 있었을텐데 하는 아쉬움도 듭니다. 물론, 지금부터 시작해봐도 되겠지요?

그래서 간단한 계산 하나.

국궁 과녁은 사대로부터 145m 바깥에 있습니다. 시위를 당긴 뒤 3초쯤 뒤에 명중 소리가 (스피커로) 들리더군요! 직선이 아닌 포물선으로 날아가니까, 화살의 기울기는 대략  (제가 보기엔) 대지로부터 30도쯤 될 것 같습니다. 이게 장력(여성 기준 45파운드)의 영향도 있을 듯 하지만, 일단 우리가 배운 공식 상으로는 이 정도 숫자들이면 화살의 속력쯤은 해결할 수 있겠군요!

자, 계산은 잠시 제쳐두고.

 

Samsung kills the Galaxy Note 7 for good

아아 삼성. 결국 거센 비난을 이기지 못하고 이대로 갤놋7을 접습니다. 이번 사태를 보다 문득 며칠 전 만났던 기사가 떠오르더군요. “더 ‘이상’의 스마트폰은 없다”. 더 나은 기술을 탑재하고 더 얇은 자태를 뽐낸 갤놋7이 이렇게 맥없이 주저앉게 된 지금, 더 이상 스마트폰에 욕심내지 않아도 될 것 같다는 생각이 듭니다. (…그런 연유로 결국 저는 때마침 산산조각 나버린 아이폰6를 리퍼받고 왔지요… 마치 보험금 노린 사기꾼 느낌이지만; 정말로 어제 자전거 타다 떨궈 액정이 산산조각나고 이어폰 잭 투입구가 부서져 버린걸요…ㅠ 동기화도 귀찮은데!)

 

Huawei puts $1M into a new AI research partnership with UC Berkeley

이 와중에 중국 화웨이는 UC버클리와 손잡고 AI 연구소를 만들었군요. 1백만 불을 투입한다는데, 생각보다 큰 액수는 아니네요. (무..물론 그것도 감지덕지ㅠ) 산학협력의 좋은 예가 되기를 기대해 봅니다. (좋겠죠…)

 

GE’s WiFi dishwasher orders detergent through Amazon Dash

이번에 새로 나온 GE의 와이파이 식기세척기가 아마존 Dash를 통해 세제를 주입한다는 내용인데요. 아마존 Dash라 함은, 세척기 내 그릇양을 파악해서 어느 정도의 세제를 넣을 지를 인공적으로 계산하는 기기라고 합니다. 그러니까 이번 스마트 식기세척기는 GE와 아마존의 합작인 셈이죠. 사실 저희 집 LG세탁기도 이런 스마트한 녀석인데(물론 뭐 직접 세제를 넣진 않지만) 놀랍게도 NFC와만 연동이 돼 제 아이폰과는 그 어느 스마트한 인터랙션도 하지 못 하더군요.

 

FTC Chairwoman: We Must Not Give Up on Privacy

미연방무역국에서 각종 IoT 기기들의 개인정보 수집과 관련해 제동을 걸 것이라고 아주 굳게 밝혔다는 소식입니다. 최근 미 대선에서 (트럼프쪽은 넘나 번잡, 난잡, 복잡하니 제쳐두고) 클린턴의 이메일 스캔들이 큰 이슈로 떠오른 상태고, 나아가 얼마 전에는 야후가 개인정보를 탈탈 털리고 개인 이메일까지 해커들에게 읽히는 사건도 있었죠. 이 일련의 사건에 대한 Edith Ramirez 미연방무역국 대표와 MIT Technology Review의 인터뷰가 실렸습니다.