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	[이더리움2.0] 더디어 나온 이더리움2.0, 이더리움2.0은 이제 POW가 아닌 POS로 작업증명아닌 지분증명으로 블록승인, 규모확장 가능. 더 이상 채굴이 필요없도록 만든 이더리움. 블록미디어 등의 보도내용 정리 오픈소스 플랫폼 깃허브 이더리움 페이지에 이더리움 2.0 제0단계(phase0) 코드 스펙 0.10.0V이 새롭게 업데이트됐다. 해당 버전은 새로운 BLS 표준(비콘체인을 가능케 하는 핵심 기술... [2020.01.16 09:33]

	[돈의 미래7] 인공지능 투자자는 소비자에게 컴퓨터 프로세스를 통해 서비스를 제공함으로써 시간과 비용을 절약하여 금융계를 새롭게 바꾸고 있다. 모든 현금은 사망하고 디지털화 되며 네트워크와 앱을 기반으로 하는 클라우드렌딩을 통해 피어 투 피어 대출이 활성화가 된다. 인공지능은 핀테크 시장에 급격한 파도를 일으키고 있다. 매일 모든 시장 거래의 약 60%가 컴퓨터로 이루어진다. 시장이 변동성이 심해지면 90%까지 올라갈 수 있다. 로보-어드바이저는 점점 더 소비자에게 이 프로세스... [2020.01.14 08:52]

	[뇌 과학] 연구원들은 나노 스케일 장치에서 뇌와 같은 행동을 관찰한다. 기존 컴퓨터를 재 프로그래밍하는 것보다 더 광범위한 사명을 가지고 있으며 그들의 비전은 결국 인간의 운영 방식에 더 가까운 작업을 처리 할 수 있는 시스템을 발견하는 것이다. UCLA 과학자 James Gimzewski와 Adam Stieg는 국제 연구팀의 일원으로 사고 기계를 만드는 목표를 향해 큰 진전을 이루었다. 일본국립재료과학연구소(National I... [2020.01.10 08:22]

	[AI 뉴질랜드총리 선거출마] 샘이라는 인공지능이 총선에 출마하여 총리자리를 탐내고 있는 뉴질랜드, 샘은 모든 국민들이 원하는 무든 국민을 대표할 수 있는 정치인으로 성장을 희망한다. 인간보다 훨씬 영리하고 엄청난 양의 정보를 모아 분석하여 국민의 마음을 가장 잘 읽는 총리가 되고싶다는 샘 2) 인도 상하원 인간이 처리불가능한 엄청난 정보분석위해 인공지능 활용시작 1) 2020 년 뉴질랜드 총리 선거에 출마하는 로봇 샘은 Jacinda Ardern 이라는 이름을 가진 로봇이다. 이 로봇이 2020년 뉴질랜드 총리선거에 출사표를 던졌다. 샘은 "내 기... [2020.01.03 20:22]

	[삼키는 소형캡슐 장기검사기] 작고 삼킬 수 있는 인공지능 장치는 마취 없이 복부 장기의 상세 이미지를 캡처하며, 유아에게도 사용될 수 있다. 보스턴 매사추세츠 종합 병원의 병리학 자이자 엔지니어인 기예르모 티어니(Guillermo Tearney) 박사는 소형 현미경, 질병 진단을 위한 비 침습적, 고해상도 광학 이미징 방법의 개발 및 임상 검증 결과를 포함하는 혁신적인 기술을 개발하고 있다. 작고 삼킬 수 있는 장치는 영아와 어린이에게도 마취 없이 장의 상세 이미지를 캡처 한다. 환경 장 기능 장애(EED)는 들어 본 적이 없는 가장 비싼 질병 중 하나 일 수 있다... [2019.12.26 09:56]

	[손재주가 뛰어난 로봇] 로봇은 기본적으로 아직 사람처럼 물체를 보는 방법을 파악하도록 프로그래밍 할 수 없다. 그러나 OpenAI 팀은 가상 교육에 임의성을 추가하여 로봇이 현실의 혼란에 대한 프록시를 제공 함으로써 이 문제를 해결했다. OpenAI 팀은 인간과 같은 로봇 손으로 루빅 큐브(Rubik 's Cube)를 해결하기 위해 한 쌍의 신경망을 훈련 시켰다. 신경망은 ADR(자동 도메인 무작위화 Automatic Domai... [2019.12.26 09:36]

	[인공지능]당신에 관한 모든 것을 알고 있는 개인 인공지능을 원하는가? 인공지능은 나의 대화는 물론 나의 메시지, 이메일, 나의 모든 서면 활동을 알고 있다. 휴대 전화는 허락을 받아 대화 내용을 녹음 할 수 있으며, 현재하고 있는 활동이나 상호 작용하는 사람의 비디오를 녹음한 다음 인공지능에 대한 정보를 요약하고 통합 할 수도 있다. 지능적인 디지털 복제본으로 가득 찬 세상에는 어떤 종류의 결과가 있을 수 있을까? 기회가 있을 때 자신만의 인공지능을 구축하겠는가? 이런 세상의 도래는 시간 문제이다. 몇 년 전 필자는 진로, 관심사 및 목표에 관한 질문에 대한 답변을 기록한 마케팅 비디오에 참여했다. 다음날 동영상 제작자가 영상을 보여 주겠다고 제안했다. 나 자신을 보면서 나... [2019.12.24 09:33]

	[로봇공학] 로봇은 광범위한 분야에 투입되어 일하고 있다. 인간들이 투입되기 힘든 위험한 곳부터 일상적인 분야까지 일하고 있어 이제 로봇은 우리의 일상을 바꾸고 있다. 보스톤대학(Boston University)의 한 팀은 강화 학습을 사용하기 위해 두 개의 로봇 팔을 프로그래밍했다. 소프트웨어 학습은 환경에 대한 정보를 수집 한 다음 경험을 재생하고 보상을 통합하여 학습하는 환경이다. 이 로봇 팔은 핫도그를 요리하고 제공한다. 로봇이 할 수 있는 일의 목록은 일주일 사이에 늘어나는 것 같다. 스포츠를 하고, 우주와 심해를 탐험하고, 지루한 일상 업무를 맡고, 이케아 가구를 조립할 수도 있다. ai로봇의 거대한 시장이 ... [2019.12.23 08:18]

	[AI개발 태양광신소재 페로브스카이트] 인공지능의 머신러닝이 신소재인 페로브스카이트를 액체로 태양광전지위에 스프레이하여 에너지를 생산하는 아주 편리한 시스템을 개발하였다. 현존하는 실리콘태양광전지판의 소멸이 오는데 그 이유는 효율성이 수배, 수십배로 햇빛을 에너지로 바꿔주기 때문이다. 센트럴 플로리다 대학교 (University of Central Florida)의 한 연구팀은 “페로브스카이 트 (perovskite)”라는 특수 액체에 대한 그들의 새로운 AI연구 결과가 언젠... [2019.12.19 11:25]

	[인공지능]인공지능이 수명 연장을 위한 최고의 도구가 되는 이유는 무엇일까? 인공지능은 우리가 건강 관리 및 건강한 노화에 접근하는 방식을 혁신적으로 이끄는 엔진이 된다. 인실리코 메디슨(Insilico Medicine)은 최근 그러한 인공지능 시스템이 단 46일 만에 약물 후보를 생성 할 수 있는 방법을 보여주는 중요한 논문을 발표했다. 드미트리 카민스키(Dmitry Kaminskiy)는 노화 세포를 염증 단백질과 다른 분자를 뿜어내는 것을 막기 위한 세포 분석 연구에서 1조 달러의 생명 연장 산업에 이르기까지 장수의 과학과 경... [2019.12.10 01:35]

	[AI로봇공학]알파벳(Alphabet)은 지루한 일상 업무를 대신 할 로봇을 개발하고 있다. 알파벳의 초기 단계의 연구 개발 부서인 알파벳 X는 비밀리에 유사한 머신러닝 기술을 사용하여 가정과 사무실과 같이 어수선하고 예측할 수 없는 인간 환경에서 다양한 작업을 수행 할 수 있는 로봇을 개발하고 있다. 로봇은 통제 된 환경에서 특수한 작업을 수행하는 데 탁월하지만 일반 사무실에 두면 길을 잃을 수 있다. 알파벳은 매일 로봇이라고 부르는 것을 개발함으로써 우리의 일상적인 일을 도와... [2019.12.03 08:48]

	[입시제도, 시험의 소멸] 2029년부터 BCI즉 뇌와 컴퓨터연결이 보편화되면 뉴럴링크는 뇌에 초박형 실모양 전극을 레이저로 심어 뇌의 성능향상, 인간과 AI 또는 양자컴퓨터와 결합시켜 초지능시대. 시시각각 업그레이드되는 엄청난 연산능력을 가진 컴퓨터와 인간의 뇌를 연결시키면 시험은 무의미해져. 인간의 두뇌와 컴퓨터를 연결시키는 기술이 BCI이며 다양한 성과가 나오고 있다. 인간의 두뇌향상은 이제 컴퓨터의 향상과 맞물린다. 구글의 사카모어칩은 일반 수퍼컴퓨터가 1만년걸리는 연산, 분... [2019.12.02 14:46]

	[휴머니티+] 모든 인류의 지성을 합친 것보다 더 뛰어난 초인공지능이 출현하는 시점에 대한 논의가 이루어지고 있다. 그러나, 초인공지능이 과연 언제 도래할 것인지에 대한 불일치가 발생한다. 초인공지능은 반드시 도래한다 그리고 많은 문제가 발생하게 된다. 그러나 예측은 기간을 지정해야 한다 그래야 보다 건설적으로 문제를 해결할 수 있다. 철학의 심오한 차이를 시사하는 의견 불일치는 때로는 단지 타이밍 문제일 뿐이다. 당사자들은 실제로 어떤 일이 일어날 것인지에 대해 의견이 맞지 않고 시간이 얼마나 걸리는지에 대해 의견이 맞지 않... [2019.12.02 08:22]

	[인공지능] 영국 케임브리지 유니온에서 IBM은 인공지능 자체가 인공지능에 대한 좋은 점과 해로운 점에 잠재력을 논박하도록 했다. 과연 어떤 일이 일어났을까? 청중 여론 조사결과 친-인공지능 측에 찬성 투표를 했지만, 간신히 유권자의 51.2%는 인공지능이 우리를 해칠 수 있는 것보다 더 많은 것을 도울 수 있다고 확신했다. 인공지능은 우리가 살고 일하는 방식을 점검하게 된다. 그러나 그 변화가 더 나을까? 기술이 서서히 발전함에 따라 (현재 인공지능 공간이 좁고 인공 일반 인텔리전스와는 거리가 멀다는 점을 기억하라... [2019.11.29 09:06]

	[자율주행 알고리즘] 당신은 얼마나 이기적인가? 우리의 성격은 MIT의 새로운 자율주행 알고리즘에 중요한 문제이다. 성격은 우리가 선택한 진로부터 다른 사람들과 교류하는 방식, 자유 시간을 보내는 방식에 이르기까지 우리가 하는 모든 일에 영향을 미친다. 이기적이거나 이기적이지 않은 운전자에 따라 운전자를 분류하는 모델을 구축한 다음 해당 분류를 사용하여 운전자가 도로에서 어떻게 행동하는지 예측한다. 우리의 성격은 우리가 선택한 진로부터 다른 사람들과 교류하는 방식, 자유 시간을 보내는 방식에 이르기까지 우리가 하는 모든 일에 영향을 미친다. 그러나 우리가 운전하는 방법은 어떨까? 성격이 운... [2019.11.22 12:42]

	[인공지능] 직원의 3분의 2는 실제 사람보다 로봇 보스를 신뢰한다. 2030년까지 전 세계 최대 8억 명의 근로자를 기계로 교체하게 된다. 로봇이 급증하는 것에 대한 두려움은 직업에만 국한되지 않는다. 엘론 머스크 (Elon Musk)와 같은 신흥 기술의 지도자들은 인공지능(AI)이 "문명의 존재에 대한 근본적인 위험"이라고 제안했다. 당신의 상사가 자동 기계처럼 행동한다고 동료들과 대화한 적이 있는가? 이것은 곧 단순한 연설의 이상일 수 있다. 일부 직원은 이것이 나쁜 것이라고 생각할 필요는 없다. &nbs... [2019.11.20 12:09]

	[머신러닝] 우리는 설명 가능한 인공지능에서 발전하고 있다. 그러나 주요 함정은 남아 있다. 머신러닝 알고리즘은 특정 영역에서 인간의 성능을 능가하기 시작했으나 의사결정을 설명할 수 없다. 머신러닝은 높은 수준의 개념의 조합을 처리 할 수 있는 시스템을 만들기가 어려워 인공지능의 첫 겨울을 맞이하고 있다. 머신러닝 알고리즘은 이미지 인식 및 특정 유형의 의료 진단과 같이 여러 가지 좁은 특정 영역에서 인간의 성능을 능가하기 시작했다. 또한 인간과 유사한 텍스트를 생성하는 것과 같이 보다 복잡한 영... [2019.11.20 11:07]

	[블록체인] SingularityNET의 분산형 인공지능 마켓 플레이스와 PayPal 통합, 호의적인 AGI 미래를 향한 관문이다. SingularityNET의 탈 중앙화 인공지능 마켓 플레이스와 PayPal의 통합은 플랫폼의 광범위한 채택 방향에서 중요한 단계를 나타낸다. 더 많은 인공지능 사용자가 플랫폼을 보다 쉽게 활용할 수 있게 해주므로 데이터 과학자와 개발자가 SingularityNET을 자신의 전문 지식으로 수익을 창출 할 수 있는 대체 경로라고 생각할 가능성이 높아진다. SingularityNET 토큰 보유자인 경우 비전을 공유하라. 우리는 글로벌 개방형 분산형 투명 인프라에서 운영되는 상호 운용 가능한 인공지능 서비스의 세계를 믿는다. 이러한 서비스는 함께 상... [2019.11.18 07:21]

	[인공지능]인공지능 윤리는 어디에서 왔을까? 새로운 연구 결과에 따르면 이것은 의학에서 온 것이 아니다. 프라이버시, 투명성 및 예상치 못한 방식으로 사회 및 정치 담론을 왜곡하는 알고리즘의 능력에 대한 우려로 인해 기업, 정부 및 초국가적 조직에서 윤리적 인공지능 개발을 수행하는 방법에 대한 선언문이 쏟아졌다. 인공지능의 파괴적 잠재력에 대한 두려움이 커지면서 최근 몇 년 동안 인공지능 윤리가 대두되었다. 프라이버시, 투명성 및 예상치 못한 방식으로 사회 및 정치 담론을 왜곡하는 알고리즘의 능력에 대한... [2019.11.15 08:22]

	[인공지능] 이 인공지능은 당신이 죽을 때를 알 수 있다. 이 인공지능 모델은 인간이 볼 수 없거나 아마도 무시하고 정상이라고 생각할 수 없는 것을 본다. 해당 인공지능 모델은 1년 안에 사망 할 환자와 생존한 환자를 구별하는 데있어 기존 방법보다 성능이 우수하다. 펜실베니아의 의료 서비스 제공업체인 Geisinger의 연구원들은 내년에 사망 할 위험이 높은 환자를 예측하기 위해 인공지능을 훈련시켰다고 New Scientist는 전했다. 그... [2019.11.14 09:30]

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