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| − | 인공 신경망 연구가 [[캡챠]]등 이미지 인식이나 [[시리]]같은 음성인식 분야에서 상당한 결실을 거두고 있으나 심도깊은 면에서 정확한 작동원리를 파악하고 있지는 못하다. 실제로, [[흑인]] 사진을 [[고릴라]]로 분류하는 통한의 [[인종차별|실수]]를 저지르기도 했다. 그래서 구글은 더 깊은 신경망 연구를 위해 다층 | + | 인공 신경망 연구가 [[캡챠]]등 이미지 인식이나 [[시리]]같은 음성인식 분야에서 상당한 결실을 거두고 있으나 심도깊은 면에서 정확한 작동원리를 파악하고 있지는 못하다. 실제로, [[흑인]] 사진을 [[고릴라]]로 분류하는 통한의 [[인종차별|실수]]를 저지르기도 했다. 그래서 구글은 더 깊은 신경망 연구를 위해 다층 구조의 인공 뉴런에 이미지를 쏟아 부어 인식기능의 향상을 도모함과 동시에 이를 시각화, 관찰하여 각 층(layer)에서 도대체 무슨 일이 일어나는지 파악하기 위해 시도했다.<ref>Google Research Blog, [http://googleresearch.blogspot.kr/2015/06/inceptionism-going-deeper-into-neural.html Inceptionism: Going Deeper into Neural Networks], 2015. 6. 17.</ref> 어쨋든 이 과정에서 구글은 이러한 이미지 인식을 위한 인공신경망을 이용해 이미지를 생성하는 것도 가능하다는 것을 밝혀냈다. |
이러한 이미지 생성은 원래부터 구성되어 있던 사진, 그림을 토대로 이루어질 수 있으며, 이 과정에서 인공 신경망은 자신이 원래 의도된 이미지의 형태만을 과장하고, 그 외의 요소는 무시해, 이미지를 왜곡해낸다. 더불어, 아무런 의미도 없는 노이즈 이미지에 반복적으로 절차를 시행해 이미지를 생성해내는 것도 가능하였으며, 구글을 이를 두고서 인공신경망이 [[꿈]]을 꾼다고 표현했다. | 이러한 이미지 생성은 원래부터 구성되어 있던 사진, 그림을 토대로 이루어질 수 있으며, 이 과정에서 인공 신경망은 자신이 원래 의도된 이미지의 형태만을 과장하고, 그 외의 요소는 무시해, 이미지를 왜곡해낸다. 더불어, 아무런 의미도 없는 노이즈 이미지에 반복적으로 절차를 시행해 이미지를 생성해내는 것도 가능하였으며, 구글을 이를 두고서 인공신경망이 [[꿈]]을 꾼다고 표현했다. | ||
