반응형 전체 글619 452. AI의 창의성, 착각인가 새로운 창작인가? 머신러닝 '의외성'의 본질 AI의 창의성, 착각인가 새로운 창작인가? 머신러닝 '의외성'의 본질 서론2022년 미국 콜로라도 주립 박람회에서 AI 이미지 생성기가 만든 작품이 ‘디지털 아트/디지털 합성 사진’ 부문에서 1등을 차지했습니다. 하지만 결과 발표 후 거센 반발이 일었고, 많은 예술가들은 해당 작품을 "예술의 죽음"으로 규정했습니다. 작품 자체의 완성도와는 별개로, AI가 만든 것이라는 출처가 부정적 인식의 핵심 이유였습니다. 이 사건은 "AI가 정말 창작자인가?"라는 사회적 질문을 불러일으킨 대표적 사례입니다. Frontiers in Psychology (2025)에 실린 Human Creativity versus Artificial Intelligence 연구는 이러한 사회적 반응을 실험적으로 확인했습니다. 동일한 작.. 2025. 9. 24. 152. 절대 영도에선 시간이 멈출까? – 온도의 한계와 양자 운동 절대 영도에선 시간이 멈출까? – 온도의 한계와 양자 운동 서론우리가 상상하는 가장 극한의 차가운 세계, 바로 절대 영도(-273.15℃)입니다. 흔히 "모든 움직임이 멈춘다"고 표현되지만, 실제 물리학은 더 복잡한 그림을 보여줍니다. 절대 영도는 단순한 숫자가 아니라 도달 불가능한 한계선입니다. 고전적으로는 모든 운동이 멈출 것 같지만 실제로는 양자역학의 불확정성 원리 때문에 상황이 달라집니다. 입자의 위치와 운동량을 동시에 완벽히 알 수 없기 때문에 절대 영도에서도 제로포인트 에너지가 남아 원자들은 미세하게 진동합니다. 이 잔여 운동은 우리 직관을 깨뜨리며, 고전적 의미의 ‘정지’와는 완전히 다른 세계를 보여줍니다. 이로 인해 액체 헬륨이 초유체로 변하는 등 고전적 직관과는 전혀 다른 현상이 나타납니.. 2025. 9. 20. 451. AI는 과연 '배운다'고 할 수 있을까? 패턴 인식과 인간 학습의 결정적 차이 AI는 과연 '배운다'고 할 수 있을까? 패턴 인식과 인간 학습의 결정적 차이 요약AI는 정말로 배우는 걸까, 아니면 단순히 데이터를 흉내 내는 것일까? 인간 학습과 AI 패턴 인식의 본질적 차이를 최신 연구와 실제 사례를 통해 깊이 있게 풀어봅니다. 서론Claim: 최근의 AI 모델, 특히 GPT-4 같은 대규모 언어 모델은 놀라운 성능을 보여주지만, 그것을 인간처럼 ‘학습’한다고 부를 수 있는지에 대해서는 논란이 있습니다. Evidence: AI 전문가 Gary Marcus는 “겉보기에는 지능적인 행동도 사실은 방대한 데이터에서 통계적 패턴을 반복하는 것에 불과하다”고 지적합니다. 다시 말해 AI의 성과는 진정한 이해가 아니라 패턴 맞추기(pattern matching, 데이터에서 반복되는 통계적 규.. 2025. 9. 19. 151. 유령 입자 중성미자: 매 순간 지구를 통과하는 미지의 세계 유령 입자 중성미자: 매 순간 지구를 통과하는 미지의 세계 서론우리가 알지 못하는 사이, 지금 이 순간에도 수십억~수백억 개 규모의 중성미자(neutrino)가 우리 몸과 지구를 관통하고 있습니다. 전하가 없고 상호작용이 거의 없어 ‘유령 입자(ghost particle)’라 불리는 이 존재는 눈에도, 손에도 잡히지 않습니다. 하지만 중성미자는 현대 물리학과 우주 탐사의 핵심 열쇠로 꼽히며, 보이지 않는 세계를 이해하는 데 중요한 역할을 합니다. 중성미자는 태양, 초신성, 지구 내부, 심지어 인공 원자로에서도 끊임없이 생성됩니다. 이렇게 다양한 출처에서 방출되며, 그 양은 상상을 초월할 정도입니다. 그럼에도 불구하고 흔적을 남기는 경우는 극히 드뭅니다. 본 글에서는 유령 입자 중성미자가 무엇인지, 어디서.. 2025. 9. 18. 450. 알고리즘이 전부라고? AI 성공 좌우하는 건 결국 데이터 알고리즘이 전부라고? AI 성공 좌우하는 건 결국 데이터 요약고도화된 알고리즘보다 데이터 품질과 데이터 중심(Data-Centric) AI가 성능과 비즈니스 성과를 좌우합니다. 왜 그런지, 무엇을 바꿔야 하는지, 최신 연구와 실제 기업 사례, 실무 체크리스트로 확장 설명합니다. 서론Claim: “좋은 알고리즘이면 성능은 따라온다”는 믿음은 반쪽 진실입니다. 실제 현장에서는 정확성·완전성·일관성 같은 데이터 품질이 알고리즘 선택 못지않게, 때로는 그보다 더 크게 모델 성능을 좌우합니다. Evidence: 최신 연구에 따르면, 전체 ML 파이프라인 노력의 45%~90%가 데이터 준비(수집·정제·검증·통합)에 투입된다고 보고되었습니다. 데이터가 편향되거나 누락·오염되어 있으면, 고급 모델도 그대로 그 한계를 .. 2025. 9. 17. 150. 보스트롬의 삼중 명제 쉽게 풀기: 세 갈림길 중 무엇이 현실적인가 보스트롬의 삼중 명제 쉽게 풀기: 세 갈림길 중 무엇이 현실적인가 서론스웨덴 철학자 닉 보스트롬(Nick Bostrom)은 2003년 「Are You Living in a Computer Simulation?」 논문에서 이른바 ‘시뮬레이션 논증’을 제시했습니다. 대중적으로는 “우리는 이미 가상 현실 속에 살고 있다”는 주장으로 알려져 있지만, 실제 논증은 훨씬 더 복잡하고 조건부입니다. 핵심은 세 갈림길(삼중 명제) 중 적어도 하나는 반드시 참이라는 점입니다. 즉, (A) 인류가 고도의 기술 문명에 도달하지 못한다, (B) 포스트휴먼이 되더라도 조상 시뮬레이션을 거의 실행하지 않는다, (C) 우리가 시뮬레이션일 확률이 높다. 이 세 가지 중 하나 이상은 반드시 성립합니다. 본 글에서는 이 갈림길을 쉽게 .. 2025. 9. 13. 이전 1 2 3 4 5 6 ··· 104 다음 반응형
