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  🤖 "가짜를 진짜보다 더 진짜같이!" 인공지능 GAN의 한계를 뛰어넘은 새로운 수학 공식의 탄생! 최근 딥러닝 기술의 발전으로 우리는 진짜 사람인지 가짜인지 구분하기 힘든 인물 사진이나 예술 작품을 일상에서 흔히 접하게 됐다. 이 놀라운 기술의 중심에는 두 인공지능이 서로 속고 속이며 실력을 키우는 생성적 적대 신경망, 즉 GAN(Generative Adversarial Networks)이라는 기술이 있다. 하지만 이 천재적인 인공지능도 때로는 한계에 부딪힌다. 바로 학습하지 않은 데이터 앞에서는 맥을 못 추는 일반화(Generalization) 문제다. 최근 인공지능 연구진은 이 문제를 해결하기 위해 기존의 복잡한 모델인 InfoGAN을 획기적으로 개선하고, 그 성능을 수학적으로 증명하는 데 성공했다. 초등학생도 이해할 수 있을 만큼 쉽고 흥미로운 인공지능의 세계로 지금 바로 들어가 보자! "숨바꼭질 천재 인공지능" 알고 보니 데이터가 부족하면 엉터리? 인공지능 GAN은 쉽게 말해 '위조지폐범'과 '경찰'의 대결과 같다. 위조지폐범(생성기)은 경찰을 속이기 위해 아주 정교한 지폐를 만들고, 경찰(판별기)은 그것이 진짜인지 가짜인지 잡아내려 애쓴다. 이 과정을 반복하다 보면 생성기는 결국 경찰도 속아 넘어갈 만큼 완벽한 가짜를 만들어내게 된다. 하지만 문제가 있다. 인공지능이 공부한 데이터(훈련 데이터)에 대해서는 완벽하지만, 한 번도 본 적 없는 새로운 데이터(테스트 데이터)를 만났을 때도 잘 작동할지는 장담할 수 없다는 점이다. 이를 인공지능의 일반화 능력이라고 한다. 지금까지 많은 연구가 있었지만, 특히 정보를 더 효율적으로 처리하는 InfoGAN 모델에서는 이 일반화 능력이 수학적으로 얼마나 보장되는지 명확히 밝혀지지 않았었다. "더 간단하게, 더 강력하게!" 연구진이 찾아낸 황금 공식 마무드 하산(Mahmud Hasan) 교수팀을 포함한 ...

  "등 뼈 사진 한 장으로 골다공증 잡는다?" AI가 찾아낸 우리 몸속 뼈의 비밀! 혹시 우리 할머니, 할아버지가 갑자기 허리가 아프다고 하시거나 키가 줄어든 것 같아 걱정해 본 적이 있는가? 범인은 바로 뼈가 구멍 뚫린 것처럼 약해지는 골다공증일 확률이 높다. 하지만 병원에 가서 검사받으려면 커다란 기계에 누워 복잡한 검사를 해야 하고, 시골에 사는 분들은 그런 기계가 있는 큰 병원까지 가기가 너무 힘들다. 그런데 최근, 태국의 연구진이 아주 놀라운 마법 같은 기술을 개발했다는 소식이다. 바로 우리가 흔히 찍는 허리 엑스레이(X-ray) 사진 한 장만 있으면 인공지능(AI)이 뼈의 단단함 정도를 척척 알아맞히는 기술이다! 엑스레이 속에 숨겨진 뼈의 건강 점수를 찾아라! 연구진은 골다공증을 미리 찾아내어 뼈가 부러지는 사고를 막기 위해 이 연구를 시작했다. 보통 뼈의 단단한 정도인 골밀도를 측정하려면 DXA라는 아주 비싸고 특별한 기계가 필요하다. 하지만 동네 병원이나 보건소에는 이 기계가 없는 경우가 많다. 반면, 엑스레이 촬영기는 어디에나 있다. 연구팀은 "어디서나 찍는 엑스레이 사진으로 골밀도를 정확히 예측할 수 있다면 얼마나 좋을까?"라는 생각에서 출발했다. 2,875명의 여성 환자 데이터를 모아 AI를 훈련시켰고, AI는 사진 속에서 뼈의 아주 미세한 패턴과 무늬를 분석해 뼈가 건강한지, 아니면 위험한 상태인지 스스로 판단하는 법을 배웠다. 똑똑한 AI '요로'와 친구들이 뼈를 분석하는 3단계 과정 이 마법 같은 시스템은 크게 세 단계로 작동한다. 첫 번째, AI 모델 중 하나인 YOLO(요로)가 엑스레이 사진에서 분석해야 할 허리 뼈 4개(L1부터 L4까지)를 정확하게 찾아내어 테두리를 그린다. 마치 숨은그림찾기에서 목표물을 찾는 것과 같다. 두 번째, 분류 모델이 이 뼈가 정상인지, 조금 약해진 상태(골감소증)인지, 아니면 아주 위험한 상태(골다공증)인지 1차로 구분한다. 세 번...

  피곤함이 일상이 된 당신에게, 인공지능이 보내는 ‘핑크빛’ 구조 신호! 오늘도 아침에 일어나기가 천근만근이었나? 거울 속 내 얼굴이 평소보다 창백해 보이지는 않았는가? 만약 그렇다면 당신은 전 세계 수억 명의 여성이 겪고 있는 소리 없는 불청객, 빈혈과 싸우고 있을지도 모른다. 특히 젊은 여성들에게 빈혈은 단순한 영양 부족을 넘어 삶의 질을 송두리째 흔드는 심각한 위협이다. 하지만 걱정 마시라. 이제 똑똑한 인공지능(AI)이 우리의 혈액 속 산소를 지키기 위해 나섰다! 인공지능이 어떻게 빈혈을 찾아내고 우리 몸을 관리해 주는지, 그 놀라운 이야기를 지금부터 시작한다. 우리 몸속 산소 배달부의 파업, 빈혈은 왜 젊은 여성을 노릴까? 빈혈이란 우리 몸 구석구석에 산소를 배달하는 적혈구 속의 헤모글로빈이 부족해지는 상태를 말한다. 산소가 부족해지면 우리 몸의 장기들은 숨을 헐떡이게 되고, 결국 극심한 피로감과 어지러움, 두통 같은 증상이 나타나게 된다. 특히 18세에서 26세 사이의 젊은 여성들은 이 질환에 매우 취약하다. 왜 그럴까? 매달 겪는 생리로 인해 철분이 몸 밖으로 빠져나가는 데다, 다이어트나 불규칙한 식습관으로 충분한 영양을 섭취하지 못하는 경우가 많기 때문이다. 놀랍게도 전 세계 15세에서 49세 사이 여성 3명 중 1명은 빈혈을 앓고 있다. 이는 단순한 개인의 건강 문제를 넘어 사회 전체의 활력을 떨어뜨리는 커다란 장벽이 되고 있다. 빈혈은 공부에 집중하는 힘을 뺏어가고, 직장에서의 업무 효율을 낮추며, 미래의 아이에게까지 영향을 줄 수 있는 무서운 순환의 고리를 만든다. 인공지능이 내미는 마법의 손길, "손톱 셀카 한 장으로 빈혈 체크 끝!" 지금까지 빈혈을 진단하려면 병원에 가서 팔에 두꺼운 바늘을 꽂고 피를 뽑아야 했다. 주사를 무서워하는 사람들에게는 그야말로 고역이었다. 하지만 이제는 인공지능 덕분에 이런 풍경이 바뀔 전망이다. 인공지능은 복잡한 의료 데이터를 학습해 인간의 눈으로는 도저히 찾아낼 수 없...

  우리 친구들은 혹시 친구들끼리만 아는 비밀 암호를 만들어본 적이 있는가? 그런데 만약 우리 팀원 중 누군가가 나쁜 마음을 먹고 그 비밀 암호를 다른 반 친구들에게 몰래 가르쳐준다면 어떻게 될까? 정말 화가 나고 속상할 것이다. 인터넷 세상에서도 이런 일이 자주 일어난다. 여러 명이 함께 정보를 공유하는 ‘블록체인’ 세상에서, 누군가 몰래 암호 키를 빼돌려 나쁜 사람들에게 팔아넘기는 것이다. 하지만 이제 그런 걱정은 끝이다! 최근 중국 저장과학기술대학교 연구진이 아무리 교묘하게 숨어든 배신자라도 끝까지 찾아내고, 여러 명이 짜고 공격해도 끄떡없는 새로운 암호 기술을 개발해 전 세계의 주목을 받고 있다. 블록체인 세상의 ‘스파이’를 잡아라! 왜 이 연구가 그토록 중요한가 요즘 뉴스에서 ‘블록체인’이라는 말을 많이 들어봤을 것이다. 블록체인은 정보를 여러 곳에 나누어 저장해서 아무도 마음대로 고칠 수 없게 만드는 아주 똑똑한 기술이다. 하지만 사람이 많아지면 늘 문제가 생긴다. 정식 사용자 중 누군가가 자신의 암호 키를 몰래 복사해서 가짜 해독기를 만들거나, 여러 명의 사용자가 짜고(이를 ‘공모’라고 한다) 암호를 깨뜨리려고 시도하기 때문이다. 지금까지는 이런 ‘배신자(Traitor)’가 누구인지 정확히 알아내기가 무척 어려웠다. 마치 범인이 현장에 지문을 남기지 않은 것처럼 말이다. 이번 연구는 바로 이런 ‘내부의 적’을 완벽하게 차단하고, 설령 정보가 새 나갔더라도 누가 범인인지를 ‘물전사’처럼 흔적을 추적해 찾아내는 기술을 다루고 있다. 수학으로 만든 ‘비밀 조각’과 배신자의 ‘지문’... 그 놀라운 마법의 원리 연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 아주 재미있는 수학적 방법들을 조합했다. 핵심은 크게 세 가지다. 첫째는 ‘샤미르의 비밀 공유(Shamir's Secret Sharing)’다. 이건 마치 보물지도를 여러 조각으로 찢어 나누어 갖는 것과 비슷하다. 혼자서는 보물을 찾을 수 없지만, 약속된 수만큼의 사람들이 모여 조각을 합치...

인공지능(AI)이 우리 삶의 모든 곳에 스며든 세상이다. 하지만 화려한 AI 뒤에는 엄청난 에너지를 먹어치우는 데이터 센터와 복잡한 계산 과정이 숨어 있다는 사실을 알고 있는가? 인류는 이제 더 똑똑하면서도 전기는 아주 조금만 쓰는, 이른바 ‘가성비 끝판왕’ 인공지능을 찾아 나섰다. 그 중심에 바로 인간의 뇌 구조를 흉내 낸 ‘뉴로모픽 지능’과 이를 구현할 핵심 기술인 ‘리저버 컴퓨팅(Reservoir Computing, RC)’이 있다. 오늘 우리는 이 흥미진진한 연구의 세계로 들어가 보려 한다. 복잡한 학습은 가라! 단순함 속에 감춰진 놀라운 효율성 기존의 인공지능은 수만 개의 연결 고리를 일일이 수정하며 배우는 ‘고된 공부’를 해야 했다. 하지만 리저버 컴퓨팅은 다르다. 마치 물이 가득 찬 저수지(Reservoir)에 돌을 던지면 물결이 퍼져나가듯, 입력된 정보를 저수지 안에서 복잡하게 섞어버린 뒤 맨 마지막 결과물만 살짝 조정해 정답을 찾아낸다. 내부의 복잡한 움직임은 그대로 두니 계산 속도는 빛의 속도만큼 빠르고, 에너지는 획기적으로 줄어든다. 이 연구는 이 방식의 두 주인공인 ‘에코 상태 네트워크(ESN)’와 ‘액체 상태 머신(LSM)’이 얼마나 잘 작동하는지 낱낱이 파헤쳤다. 카오스의 파도를 넘어라! 두 천재 모델의 숨 막히는 대결 연구팀은 두 모델에게 아주 어려운 숙제를 내주었다. 바로 ‘매키-글라스(Mackey-Glass)’라 불리는, 미래를 예측하기 힘든 요동치는 파동 데이터를 맞히는 일이었다. 실험 결과는 어땠을까? 먼저 ESN은 작은 규모에서도 정답을 척척 맞히는 놀라운 정확도를 보여주었다. 하지만 덩치를 키우자 문제가 생겼다. 너무 공부를 많이 한 나머지, 새로운 데이터에는 적응하지 못하는 ‘과적합(Overfitting)’ 현상이 나타난 것이다! 반면 LSM은 처음엔 조금 느린 듯 보였지만, 덩치가 커질수록 실력이 쑥쑥 늘어났다. 특히 정보를 ‘0’과 ‘1’의 전기 신호(스파이크)로 처리하는 덕분에 아주 거친 계산 환경에서도 끄...