분류 전체보기70 가짜영상 딥페이크 : 인공지능 AI 가짜영상 딥페이크(Deepfake)는 인공지능(AI) 기술, 특히 딥러닝(Deep Learning) 알고리즘을 사용하여 만들어진 가짜 비디오, 오디오, 이미지 등의 미디어 콘텐츠를 말합니다. 이 기술은 기존의 사진, 비디오, 오디오 등을 분석하여 실제와 구분하기 어려운 수준의 가짜 미디어를 생성할 수 있습니다. 딥페이크의 가장 대표적인 사용 예로는 유명 인사의 얼굴이나 목소리를 본떠서 만들어진 비디오나 오디오가 있습니다. 1. 작동 방식 딥페이크는 주로 두 가지 딥러닝 기술, 즉 생성적 적대 신경망(GAN, Generative Adversarial Networks)과 오토인코더(Autoencoders)를 활용합니다. 생성적 적대 신경망(GAN) GAN은 생성자(Generator)와 판별자(Discrimi.. 2024. 4. 3. 오픈 AI의 음성 생성 AI '보이스 엔진' 오픈 AI의 음성 생성 AI '보이스 엔진' 공개 오픈 AI는 최근 인공지능 기술을 이용해 사람의 음성을 학습하고 모방하는 음성 생성 AI인 ‘보이스 엔진’을 공개했습니다. 이 기술은 불과 15초 분량의 음성 샘플만을 가지고 원래 목소리를 흡사하게 재현할 수 있는 능력을 가지고 있어, 많은 기대와 동시에 우려를 자아내고 있습니다. 보이스 엔진의 주요 기술 보이스 엔진은 사용자의 음성 입력을 받아 이를 텍스트로 변환하거나, 텍스트를 음성으로 변환하는 기술입니다. 이러한 기술은 음성 인식과 음성 합성의 두 가지 주요 기능으로 구분될 수 있습니다. 1. 음성 인식 (Speech Recognition) 음성 인식 기술은 사용자가 말하는 언어를 인식하고 이해하여 텍스트 데이터로 변환합니다. 이 과정에서 배경 소음.. 2024. 4. 2. 자율주행과 인공지능(AI) 자율주행 기술은 다양한 하드웨어와 소프트웨어의 결합을 통해 자동차가 인간의 개입 없이도 주변 환경을 인식하고, 결정을 내리며, 안전하게 이동할 수 있도록 합니다. 자율주행의 주요 기술들을 살펴보고 인공지능(AI)의 역할과 발전 방향에 대해서 알아보겠습니다. 자율주행 하드웨어 기술 1. 센서 라이다(LiDAR): 빛을 이용해 주변 환경의 3D 맵을 생성 합니다. 물체와의 거리를 정확하게 측정할 수 있습니다. 레이더(Radar): 전자파를 이용하여 물체의 위치, 속도, 방향을 감지합니다. 기상 조건에 강하고 장거리 감지에 유용합니다. 카메라: 시각적 정보를 제공하며, 표지판 인식, 신호 인식, 차선 인식 등에 사용됩니다. 초음파 센서: 주차 및 저속 주행 시 장애물을 감지하는 데 사용됩니다. 2. GPS 및.. 2024. 4. 1. 인공지능의 한계와 진화 인공지능(AI)의 한계는 여러 차원에서 논의될 수 있으며, 기술적, 윤리적, 철학적 측면에서 다양한 논점이 있습니다. 현재까지의 발전 상황과 미래 전망을 바탕으로 몇 가지 핵심적인 한계와 그에 따른 진화를 살펴보겠습니다. 기술적 한계 1. 일반화의 어려움 현재 인공지능은 특정 작업에 대해 매우 효과적일 수 있으나, 그 성과를 다른 맥락이나 도메인으로 일반화하는 데 한계가 있습니다. 이는 인공지능이 아직 인간처럼 유연하게 다양한 상황을 이해하고 적응하는 능력이 부족하기 때문입니다. 2. 창의성과 상상력 인공지능은 데이터와 알고리즘에 기반하여 작동하기 때문에, 인간의 창의성이나 상상력을 완전히 모방하거나 초월하기 어렵습니다. 예술적 창작물이나 과학적 발견과 같이 창의적인 사고를 필요로 하는 영역에서 인간의 .. 2024. 3. 29. 소라, OpenAI의 동영상 생성 인공지능 OpenAI의 동영상 생성 인공지능 소라와 그가 가져올 수 있는 미래에 대한 깊은 이해와 통찰을 위해 소라에 대한 개요, 기능, 학습 원리, 문제점, 반응 및 미래 전망과 고민까지 포괄적으로 알아보도록 하겠습니다. 개요 2024년 2월 15일, OpenAI는 인공지능 역사상 또 한 번 중요한 이정표를 세웠습니다. 소라, 일본어로 하늘을 의미하는 이 이름은 인공지능의 무한하고 창의적인 잠재력을 상징합니다. 이 모델은 움직이는 물리적 세계를 이해하고 시뮬레이션하는 능력을 목표로, 실세계 상호작용을 필요로 하는 동영상 생성 문제 해결에 초점을 맞추고 있습니다. 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 하는 소라는 이미지와 비디오를 패치라는 작은 데이터 단위로 표현하며, 각 패치는 GPT의 토큰과 유사합니다. 현재 일반인.. 2024. 3. 28. 인공지능과 로봇 인공지능과 로봇의 발전은 거의 함께 해 왔다고 해도 과언이 아닐 것입니다. 이 두 분야의 기술은 오늘날 우리 삶에 깊숙이 자리 잡고 있습니다. 여기에서는 인공지능과 로봇의 발전과 상호관계에 대해서 살펴보겠습니다. 인공지능의 발전 초기 연구와 발전 (1950-1970년대) 기원과 개념화: AI 연구의 시작은 1950년대로 거슬러 올라가며, 앨런 튜링의 "기계가 생각할 수 있을까?"라는 질문과 "튜링 테스트"에서 비롯됩니다. 다트머스 회의 (1956): 이 회의에서 "인공지능"이라는 용어가 처음 등장했으며, 이 분야의 학문적 연구가 본격적으로 시작됐습니다. 기호주의 접근 (Symbolic Approach): 초기 AI는 규칙 기반 시스템과 기호를 사용해 문제를 해결하려는 접근 방식이었습니다. 이 시기에는 엘.. 2024. 3. 27. 이전 1 2 3 4 5 ··· 12 다음
