본문 바로가기

전체 글151

Fei-Fei-Li-computer-vision-ep7 AI 혁명기의 선각자들 Ep.7 – 페이페이 리, 컴퓨터 비전의 기반을 만든 연구자 페이페이 리는 AI가 세상을 이해하는 방식을 근본적으로 바꾼 연구자로, ImageNet을 통해 컴퓨터 비전의 기초를 정립했습니다. 이 글은 그녀가 어떻게 ‘시각 지능’이라는 개념을 현대 AI의 중심으로 끌어올렸는지, 그리고 그 변화가 오늘의 기술에 어떤 영향을 남겼는지 쉽게 설명합니다. [Ep6 요약 3줄 – 데니스 홍]1) 지난 편에서는 데니스 홍이 로봇공학에서 ‘실험·실패·도전’을 통해 혁신을 만들어온 과정을 살펴보았다.2) 그는 인간형 로봇, 보행 로봇, 재난 대응 로봇 등 다양한 프로젝트를 통해 “로봇은 어떻게 세상을 이해하고 움직일 수 있는가?”라는 근본 질문을 탐구했다.3) 이번 Ep7에서는, 이러한 로봇 지능.. 2025. 12. 7.
Dennis-Hong-humanoid-robot-future-ep6 Dennis Hong – 인간형 로봇의 미래를 설계하는 과학자데니스 홍 교수의 TED 강연화면 캡처 AI가 ‘두뇌’를 혁신하고 있다면, 로봇은 ‘신체’를 재정의하고 있다.Ep6에서는 세계적인 로봇공학자 데니스 홍이 바라보는 인간형 로봇의 철학과 기술, 그리고 그의 연구가 왜 “AI 이후 시대의 신체”를 설계하는 작업인지 살펴본다.Ep5 되짚기 – 일론 머스크 이후, 왜 데니스 홍인가Ep5에서 우리는 일론 머스크가 AI·우주·에너지·플랫폼을 동시에 실험하며 문명을 흔드는 모습에 주목했다.그의 전략은 ‘두뇌(AI)’와 ‘물리계(로봇·자동화)’의 결합이 결국 인간의 일상을 재편할 것임을 보여주고 있었다.이제 우리는 그 물리 세계의 ‘신체’를 설계하는 사람, 즉 인간형 로봇 연구의 선구자 데니스 홍으로 시선을 .. 2025. 12. 6.
Elon-Musk-ai-gamble-and-future-ep5 일론 머스크, AI 시대의 비범한 모험가인가 위험한 실험가인가 이 글은 일론 머스크를 단순한 괴짜가 아닌, AI·우주·에너지·플랫폼을 동시에 흔드는 ‘위험한 실험가이자 미래 설계자’로 해석하며, 우리가 배워야 할 전략과 절대 따라 해선 안 될 태도를 함께 정리한다.Ep4 되짚기 – 젠슨 황 이후, 왜 일론 머스크인가Ep4 요약 3줄젠슨 황은 GPU를 단순한 그래픽 카드에서 AI 인프라의 전기로 바꾸며, 반도체·클라우드·스타트업 생태계를 통째로 재배치했다.그의 전략은 ‘제품’이 아닌 플랫폼과 생태계를 설계하는 데 있었고, 이 인프라 위에서 오늘의 AI 경쟁이 벌어지고 있다.이제 우리는, 그 인프라를 활용해 문명 자체를 실험하려는 사람에게로 시선을 옮긴다. 바로 일론 머스크다.Ep4의 젠슨 황이 “AI라는 .. 2025. 12. 6.
Jensen-Huang-gpu-ai-ep4 AI 혁명기의 선각자들 Ep.4 — 젠슨 황: GPU로 문명을 다시 설계한 사람이전 편(Ep.3) 요약제프리 힌튼은 딥러닝의 이론적 기반을 만든 ‘신경망의 아버지’로 불립니다.역전파 알고리즘을 통해 현대 AI 모델의 핵심 구조를 확립했습니다.그의 연구는 2010년대 이후 AI 혁명을 촉발한 결정적 토대가 되었습니다. 샘 올트먼(Ep.1)이 방향을 제시하고, 데미스 하사비스(Ep.2)가 지능의 구조를 연구하고, 제프리 힌튼(Ep.3)이 딥러닝의 근본을 설계했다면, 젠슨 황(Jensen Huang)은 이 모든 흐름을 현실로 움직이게 만든 기술적 기반을 구축한 인물입니다. GPU와 NVIDIA 생태계는 GPT, Sora를 비롯한 대부분의 대규모 AI 모델의 성능과 속도를 결정하는 핵심 엔진이 되었습니다.1. .. 2025. 12. 5.
Geoffrey-Hinton-deep-learning-father-ep3 제프리 힌턴: 딥러닝 혁명의 문을 연 ‘AI의 아버지’ (Ep.3)지난 편 요약Ep.2에서는 데미스 하사비스: DeepMind로 과학·지능을 통합한 천재 (Ep.2)를 통해 AI가 ‘과학의 속도를 높이는 도구’가 되는 과정을 살펴보았습니다.이번 편에서는 AI 혁명의 뿌리, 즉 딥러닝의 근본 구조를 만든 사람을 다룹니다.1. 한 분야를 고집한 사람 — “모두가 틀렸다고 할 때도”제프리 힌턴(Geoffrey Hinton)은 흔히 “딥러닝의 아버지”로 불립니다. 그러나 그의 삶은 화려함보다는 오랜 고독에 가까웠습니다.1980~2000년대, 신경망(Neural Network)은 학계에서 거의 버려진 분야였습니다. 당시 전문가들은 “신경망은 장난감 수준”이라며 회의적이었고, 기계학습의 주류는 SVM, 결정트리, .. 2025. 12. 4.
Demis-Hassabis-deepmind-genius-ep2 데미스 하사비스: DeepMind로 과학·지능을 통합한 천재 (Ep.2)지난 편 요약1편에서는 샘 올트먼: AGI 시대의 문을 연 사람 (Ep.1)을 통해 AI를 “대중의 손에 쥐게 만든 실행형 리더”의 관점을 살펴봤습니다.이번 편에서는 방향이 조금 달라집니다. “서비스와 생태계”가 아니라, “지능과 과학” 그 자체를 파고든 사람, 데미스 하사비스의 이야기입니다.1. 게임 신동에서 신경과학자로데미스 하사비스(Demis Hassabis)는 어린 시절부터 체스 신동으로 알려졌습니다. 어린 나이에 체스 마스터급 실력을 보여주며 “생각하는 게임”에 탁월한 재능을 드러냈고, 청소년기에는 게임 개발자로 커리어를 시작합니다.그는 게임 회사 Bullfrog에서 테마파크(Theme Park)와 같은 전략 시뮬레이션 게임.. 2025. 12. 4.
Sam-Altman-ai-revolution-ep1 sam-altman-ai-revolution-ep1샘 올트먼: AGI 시대의 문을 연 사람 (Ep.1)2020년대 기술의 흐름을 말할 때, 샘 올트먼(Sam Altman)의 이름은 거의 빠지지 않습니다. 그는 투자자나 창업자라는 단어만으로 설명되기 어려운 인물입니다. 어쩌면 그는 우리의 시간대를 조금 더 빠르게 움직여 버린 “시대의 가속자”에 가깝습니다.OpenAI, GPT, ChatGPT, Sora, 에이전트, 멀티모달 AI. 오늘 우리가 매일 마주하는 기술 혁신의 배경에는 그가 설계한 방향성, 그리고 멈추지 않는 질문이 놓여 있습니다.1. 샘 올트먼의 출발점 — “세상을 더 크게 바꾸고 싶다”올트먼의 초기는 화려하지 않았습니다. 스탠퍼드를 중퇴하고 창업한 Loopt는 시장에서 큰 주목을 받.. 2025. 12. 4.
ai-visionaries-series-intro ai-visionaries-series-introAI 혁명기의 선각자들: 시리즈를 시작하며2025년을 사는 우리는 AI 혁명의 한가운데에 있습니다. 인류는 그동안, 농업, 도시, 문자, 종교, 산업(기계,전기,컴튜터,인터넷,모바일) 혁명을 거치며,커다란 변화를 맞이했습니다.기술은 숨 가쁘게 변하고, 사회는 다른 방향으로 흐르고, 사람들은 그 속도에 적응하느라 지치기도 합니다.하지만 이 거대한 변화는 “기술 자체”보다 기술을 만든 사람들을 이해할 때 비로소 시대의 맥락이 보일 것이라고 생각합니다.왜 ‘사람’으로 AI 시대를 읽어야 할까AI는 기술이지만, 그 기술 뒤에는 언제나 ‘철학·성향·집착’을 가진 사람이 있습니다. 한 사람의 결정이 업계 전체의 방향을 바꾸기도 하고, 한 연구자의 세계관이 국.. 2025. 12. 2.
Preparing the Basecamp for Winter 겨울을 준비하는 작은 베이스캠프– 자연 속 다가오는 추위를 맞이하는 모험일지 – 가을은 어느 순간 갑자기 끝나는 것 같다.바람결이 얇아지고, 저녁 공기가 손끝에 닿는 방식이 달라지면, 나는 자연스럽게 베이스캠프의 겨울을 떠올린다.이곳은 내 삶의 아주 작은 자연 속 공간, 쉼터이다. 따뜻한 온기 하나로 버텨야 하는 2평 남짓한 창고와, 가을에 열심히 제작했던 비닐하우스.모르는 것은 Chat GPT에게 질문하며, 조언도 구했다. 다가오는 겨울을 어떻게 맞이할지, 그 준비가 시작되는 시기다.■ 겨울은 자연보다 먼저 공간으로 온다도시에 있으면 계절의 변화가 잘 느껴지지 않을 때가 많다. 수많은 건물과 콘크리트. 하지만 작은 베이스캠프에서는 자연 환경의 변화를 차분히 바라보면 바뀌었다는 걸 알 수 있다.단풍나무,.. 2025. 11. 30.

티스토리툴바