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대표적인 AI스피커 구글의 ‘구글홈’, 네이버의 ‘클로바’, 카카오의 ‘카카오미니’
과연 누가 가장 똑똑할까요? 퀴즈대항전을 펼쳐봤습니다.
최근 시사상식부터 외국어, 계산 문제까지 가장 많은 문제를 맞힌 AI스피커는 누구?
전체 기사 보기▶https://www.ajunews.com/view/20181010143058962
기획·촬영·편집 주은정 PD, 이현주 PD / 출연 아주경제 영상사진팀 남궁진웅 기자, 이화선 아나운서, 기획개발팀 김철민 과장
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인공지능 첫인상 테스트 – 3초 연구소
인스타 속 핫한 인공지능 첫인상 테스트! 다른 사람이 본 내 첫인상은 어떨까? | 당신의첫인상느낌은?, 그룹 내 포지션, 내 word cloud.
Source: 3seclab.com
Date Published: 11/15/2021
View: 7182
튜링 테스트 – 나무위키
인공지능 연구의 초기 단계에서는 지능이 무엇인지에 대한 명확한 해답이 존재하지 않았다. 무엇이 인간다운 것인지도. 2500년 역사를 자랑하는 철학 …
Source: namu.wiki
Date Published: 6/11/2022
View: 6010
알파페이스 – AI 인공지능 테스트
별명 테스트, 숨은 매력 테스트, 포켓몬상 테스트, 호감도 테스트를 알파페이스에서 AI, 인공지능을 통해 체험할 수 있습니다.
Source: alphaface-ai.com
Date Published: 11/5/2021
View: 5745
AI（인공지능）자동테스트 | SiTest
SiTest (사이테스토)의 AB 테스트 AI (인공 지능) 자동 테스트는 선택한 목표 달성 수를 최대화하기 위해 테스트해야 할 부분을 AI (인공 지능)가 자동 판별하고 웹 …
Source: sitest.jp
Date Published: 8/20/2022
View: 208
인공지능 성능 테스트
인공지능 성능 테스트 및 검증 기관으로서 인공지능의 성능 분야만 전문적으로 테스트하고 검증하며, 성능검증 (테스트) 결과서를 발급 합니다.
Source: aicerti.com
Date Published: 11/20/2021
View: 4851
AI의 모든 것: 튜링 테스트(Turing test)
선구적인 컴퓨터 과학자 앨런 튜링(Alan Turing)이 1950년에 발명한 이 테스트는 기계가 인간의 생각을 모방하는 것이 가능한지에 대한 질문을 통해 우리가 현재 AI …
Source: atozofai.withgoogle.com
Date Published: 5/5/2022
View: 6504
AI 인공 지능 테스트 – Google Play 앱
“AI 사진”응용 프로그램을 사용하여 사진이나 파일에 인공 지능 (AI 또는 AI) 기능을 적용하십시오. 예를 들어 종이 사진 인쇄, TV 화면 (영화 / 시리즈) 또는 영화 …
Source: play.google.com
Date Published: 10/27/2021
View: 6689
동물상 테스트
얼굴로 보는 인공지능 동물상 테스트, 나와 닮은 동물상을 찾아보세요! 대표 동물상 연예인 사진 데이터로 학습한 인공지능이 나의 얼굴로 동물상과 특징을 찾아 …
Source: animalface.site
Date Published: 4/28/2021
View: 6732
AI의 지능을 측정할 수 있는 4가지 방법
인간의 IQ 테스트처럼 인공지능의 지능도 측정이 가능할까?러시아의 이론 물리학자인 아자마트 압둘라예프(Azamat Abdoulaev) 박사는 최근 영국의 …
Source: www.aitimes.com
Date Published: 1/15/2021
View: 5835
인공지능(AI)은 A/B 테스트를 어떻게 최적화할까? – 브런치
현업 마케터라면 한 번쯤 들어봤을 ‘A/B 테스트’. ‘스플릿 테스트(Split test)’라고도 불리는 이 테스트 방법은 A 버전과 B 버전 등 2가지 이상의 …
Source: brunch.co.kr
Date Published: 12/15/2022
View: 6514
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주제에 대한 기사 평가 인공 지능 테스트
- Author: AJUTV
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- Date Published: 2018. 10. 9.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=EBfOfylYfu0
AI의 모든 것: 튜링 테스트(Turing test)
AI의 모든 것 : A에서 Z까지
튜링 테스트
기계가 생각할 수 있을까?’라는 질문을 던진 유명한 테스트.
튜링 테스트에는 간단한 전제가 있습니다. 인간이 기계와 대화하고 있다는 사실을 깨닫지 못한 채로 5분 동안 대화할 수 있다면, 그 컴퓨터는 테스트를 통과한다는 것입니다.
선구적인 컴퓨터 과학자 앨런 튜링(Alan Turing)이 1950년에 발명한 이 테스트는 기계가 인간의 생각을 모방하는 것이 가능한지에 대한 질문을 통해 우리가 현재 AI라고 부르는 기술의 토대를 마련했습니다.
단순히 시스템이 이해하는 것처럼 들리는 답변을 찾아낼 수 있다고 해서 그것이 “시스템이 이해한다”라는 뜻으로 해석될 수는 없습니다.
흥미롭게도 지금까지 테스트를 통과한 시스템의 대다수는 그럴듯한 인간과의 대화가 아닌, 철자 오류나 문법적인 실수를 덧붙임으로써 상대가 지금 사람과 대화하고 있다고 믿게 만들었습니다. 인간처럼 보이거나 튜링 테스트를 통과하기 위해 필요한 능력이 반드시 ‘지능’이나 ‘사고력’과 연관되는 것은 아닙니다.
그럼에도 불구하고 앨런 튜링의 테스트는 많은 과학자와 엔지니어들로 하여금 우리를 본질적으로 인간이게 하는 요소가 무엇인지를 생각하게 했으며, 전 세계 AI 설계팀이 더 자연스럽고 인간과 유사한 방식으로 상호작용하는 컴퓨터 시스템을 만들기 위해 노력하도록 영감을 주었습니다.
AI 인공 지능 테스트
“AI 사진”응용 프로그램을 사용하여 사진이나 파일에 인공 지능 (AI 또는 AI) 기능을 적용하십시오. 예를 들어 종이 사진 인쇄, TV 화면 (영화 / 시리즈) 또는 영화 화면 (영화)의 디지털 사진을 사용하여 촬영 장소, 배우, 스포츠맨, 성격의 이름을 찾거나 사람들의 나이를 찾으십시오!
얼굴을 셀카 찍으세요. 인공 지능은 당신이 젊거나 나이가 들었는지 알려줄 것입니다!
기능? (첫 번째 사진)
1) 연예인 검색 (두 번째 사진)
발견 된 결과는 성격의 성과 이름과 AI가 찾은 결과의 신뢰 수준과 함께 표시됩니다. 참고 : 동일한 사진을 제출하면 다른 결과를 얻을 수 있습니다!
2) 발견 된 얼굴의 성별과 나이 (세 번째 사진)
연령은 최소 연령과 최대 연령 사이의 평균으로 표시됩니다.
3) 얼굴 비교 (네 번째 사진)
첫 번째 얼굴을 선택한 다음 두 번째 얼굴 만 선택하면됩니다. 두 번째 얼굴이 첫 번째 사진의 얼굴과 일치하는지 AI가 알려줍니다.
4) 웹에서 사진 분석 및 비교 가능한 사진 검색 (다섯 번째 사진)
AI는 이미지 테마를 분석하고 웹에서 유사한 사진 URL을 검색합니다. 테마는 영어 탭의 첫 번째 창에 표시되며 두 번째 창에는 신뢰 수준과 URL이 표시됩니다. 크레딧을받는 대가로 특정 언어로의 번역이 옵션으로 제공됩니다.
5) 사진 찾기 (6 번째 사진)
AI가 사진을 찾으려고합니다. 결과가있는 경우 사진 하단에 표시됩니다. 웹 아이콘이 표시되면 위도와 경도를 기준으로 사진의 직접 위치에 액세스 할 수 있습니다.
6) 로고를 검색합니다.
AI는 로고 또는 상표 소유자를 찾고 있습니다.
7) 내 얼굴 모음
얼굴을 하나씩 추가하여 최대 50 개까지 개인 얼굴 컬렉션을 관리 할 수 있습니다.
[+]를 클릭하면 얼굴을 추가 할 수 있습니다. 추가 된 각 얼굴에 이름, 별명 또는 별명을 부여합니다. 목록에서 얼굴을 삭제하거나 이름을 변경할 수 있습니다.8) 얼굴 컬렉션에서 얼굴을 찾습니다.
그런 다음 한 명 이상의 사람이있는 사진에 컬렉션의 얼굴이 포함되어 있는지 검색 할 수 있습니다. 참고 : 얼굴이 여러 개인 경우 가장 큰 얼굴 만 검색됩니다.
어떤 사진을 위해?
-예를 들어 셀카, 단체 또는 얼굴 사진, 인쇄물 사진, 심지어 텔레비전 또는 영화 스크린 사진 (배우 이름, 촬영 장소 등)과 같이 애플리케이션에서 직접 찍은 사진 (사진 버튼);
-스마트 폰 또는 태블릿 갤러리의 사진 (파일 버튼).
사진의 어느 부분에 대해?
-왼쪽 하단에있는 버튼을 클릭하여 전체 사진을 100 %;
-또는 선택할 영역을 나타 내기 위해 사진의 반대쪽 두 지점을 클릭하여 사진의 영역. 먼저 사진을 스크롤하고 확대 / 축소 할 수 있습니다.
스크린 샷이 포함 된 전체 문서 : https://app.ia-pass.com
일반 사용 조건 : https://appconditions.ia-pass.com
업데이트 날짜 2021. 6. 16.
AI의 지능을 측정할 수 있는 4가지 방법
인공지능도 IQ 테스트가 가능할까? (사진=셔터스톡)
인간의 IQ 테스트처럼 인공지능의 지능도 측정이 가능할까?
러시아의 이론 물리학자인 아자마트 압둘라예프(Azamat Abdoulaev) 박사는 최근 영국의 기술 전문 매체 [BBN Times]에 기고한 칼럼에서 인공지능(AI)의 지능을 테스트할 수 있는 4가지 방법을 소개했다.
아자마트 압둘라예프(Azamat Abdoulaev)는 인간과 컴퓨터를 위한 표준 온톨로지의 범용 세계 모델을 도입했으며, 수학과 이론 물리학 박사 학위를 갖고 있다.
우선 그는 “인공지능(AI)은 가까운 미래에 인간의 지능(HI)을 능가할 가능성이 있다”며“하지만 기술이 엄청나게 발전한다 해도 아직은 멀었다”고 전제를 달았다.
그의 주장에 따르면 인간과 인공지능의 지능 테스트 과정을 비교해볼 때 양측의 기준이 서로 다르다는 것이다. 즉 인간은 경험을 통해 배우고 다른 인지 과정을 통해 새로운 환경에 적응하는 것을 목표로 하는 반면 인공지능(AI)은 인간의 행동을 모방하고 따라하면서 그것을 능가하는 것을 목표로 한다.
다양한 지능 측정 방법 개발돼
먼저 그는 인간의 지능을 측정하기 위해 개발된 테스트 방법들을 예로 들면서“인간의 지능은 집단 또는 개별적으로 시행되는 테스트에 의해 측정된다”고 말했다.
철학자와 심리학자들은 지능을 개념화하고 측정하는 방법에 대해 오랫동안 논쟁을 벌여왔다. 즉, 그 논쟁의 요소는 지능의 종류가 얼마나 많은지, 지능에서 자연 대 육성의 역할, 지능의 사회적, 생물학적, 환경적 결정 요소는 무엇인지 또는 지능이 뇌에서 어떻게 표현되는가 등에 대한 것들이다.
이를 통해 다양한 척도들이 개발됐는데 1900년대에 알프레드 비넷(Alfred Binet)과 사이먼(T. Simon)이 최초의 지능 테스트인‘학교에서의 지능 테스트’를 개발했다. 여기에는 사물의 이름 짓기, 단어 정의, 그림 그리기, 문장 완성, 항목 비교, 문장 구성 등의 다양한 질문들이 포함돼 있다.
또 지능 지수(IQ)는 나이에 따라 달라지는 지능의 척도로 널리 채택되는 기법이다. 이 지수는 인간의 지능을 평가하기 위해 고안된 일련의 표준화된 테스트라고 볼 수 있으며 총 점수로 지능을 나타낸다.
AI의 지능 검사는 IQ 테스트와는 다르다. (사진=셔터스톡)
또 스탠포드-비넷(Stanford-Binet) 테스트가 있는데 이는 어휘, 그림 기억, 익숙한 사물의 이름 짓기, 반복 문장, 그리고 다음 명령을 포함한 다양한 작업으로 구성된 일반적인 지능의 척도다.
웩슬러 성인 지능 검사 또는 웩슬러 성인 지능 척도(Wechsler Adult Intelligence Scale, WAIS)는 미국에서 가장 널리 사용되는 IQ 테스트로 알려져 있다. 130이 넘는 IQ 점수는 일반적으로 높은 지능과 관련이 있는 것으로 인정된다. 70점 이하는 보통 걱정거리로 볼 수 있는데 그것은 기초적인 학습 장애를 나타낼 수 있기 때문이다.
AI 지능의 4가지 척도
그럼 인간이 부여한 학습 기능을 통해 지능의 지평을 넓혀가는 AI의 지능의 기준은 과연 무엇일까?
그는 “인공지능(AI) 시스템의 지능을 크게 네 가지 방법으로 측정할 수 있다”고 밝혔다.
첫째 AI의 광범위한 기능(Breadth)을 제시했다. 우리가 지능적이라고 여기는 시스템들은 광범위한 능력을 가지고 있다. 이른바 강력한 AI 시스템은 인간 엔지니어가 소스 코드를 직접 수정하지 않고도 어떤 작업도 학습할 수 있는 기능이 있다.
즉, 이렇게 광범위한 AI 시스템을 갖추려면 하나의 알고리즘이 아닌 일련의 기본 학습 알고리즘이 필요하며 딥마인드의 경우 AI의 더 넓은 버전인 인공 일반 지능(AGI)과 같은 일련의 범용 학습 알고리즘을 찾고 있다. 사실 이 한 가지만으로도 AI 시스템이 얼마나 지능적인지 측정할 수 있다.
예측은 AI의 가장 중요한 지능 지표다. (사진=셔터스톡)
둘째 AI의 데이터 요구 조건이 있다. 강력한 AI 시스템은 가능한 한 적은 데이터로 문제를 모델링하는 반면에 거대한 스케일의 데이터를 소비하고 그것을 이해할 수 있어야 한다.
따라서 매우 적은 훈련 데이터로 일반화하는 능력은 막대한 양의 데이터를 소비하는 것보다 더 지능적이라는 것이 그의 주장이다.
셋째 지도 대 비지도의 문제로 AI의 지능을 잴 수 있다는 것이다. AI에서 지도 학습과 비지도 학습은 모두 중요하지만 비지도 학습은 더 지능적인 것으로 간주된다. 그 이유는 최소한의 감독에 의해 스스로 학습하는 시스템은 감독을 더 많이 필요로 하는 시스템보다 더 지적인 것으로 여겨지기 때문이다.
이는 인간의 지능에서도 강하게 드러나는 현상으로 코딩을 스스로 할 수 있는 아이는 더 지능적이라고 여겨진다.
마지막으로 AI의 예측 기능을 예로 들었다. 그는 계획과 추론에 필수적인 예측은 매우 강력한 지능의 기능이라고 주장했다. 인간은 강력한 예측 능력을 갖고 있고 항상 무언가를 기대하고 장단기적으로 그것을 계획하려고 노력한다.
단기 예측의 경우 자신에게 던져진 공을 잡고 싶을 때 공의 궤적을 예측해 잡는다. 장기 예측은 계획이라 불리며 말 그대로 목표를 달성하기 위해 어떻게 행동할지를 생각해내는 것이다.
예를 들면 하와이로 휴가를 갈 때, 마음의 어떤 예측적인 기능이 작용해서 계획을 세우는 것이다. 그는 “예측은 바로 지능이다”고 강조했다.
AI타임스 조행만 객원기자 [email protected]
인공지능(AI)은 A/B 테스트를 어떻게 최적화할까?
현업 마케터라면 한 번쯤 들어봤을 ‘A/B 테스트’. ‘스플릿 테스트(Split test)’라고도 불리는 이 테스트 방법은 A 버전과 B 버전 등 2가지 이상의 시안을 무작위로 노출하여 최적안을 선정하는 실험 방법이죠.
# A/B 테스트는 왜 필요할까요?
가설을 직관이 아닌 ‘데이터’로 증명 가능하기 때문입니다. 예를 들어, 광고 배너를 제작할 때에도 디자인에 대해서 누구나 가설을 세울 수 있지만 이를 실제로 증명하기는 어렵습니다. 마케터라면 대부분 이런 경험도 있으실 텐데요, 기대했지만 막상 실행해보니 성과가 발생하지 않았거나 혹은 전혀 예상하지 않았지만 성과가 크게 증가했던 경험 말이죠.
그렇기 때문에 대부분의 마케터가 A/B 테스트를 할 때 이런 고민을 하게 됩니다.
노출 비율은 어떻게 조정해야 할까?
CVR(전환율) 차이가 1% 차이인데 좋은게 맞을까?
어느 정도 기간을 두고 조정을 해야할까?
매일 체크해야 할까?
판단을 잘못 내린 것은 아닐까?
그루비의 ‘A/B 테스트 자동화’는 이러한 마케터들의 고민을 해결해줄 수 있는 기능입니다. 그럼 ‘A/B 테스트 자동화’가 왜 필요한지, 그리고 마케터에게 무엇을 제공하는지 살펴볼까요?
# 인공지능(AI)로 A/B 테스트 자동화로 고민의 시간 줄이기
A/B 테스트 자동화의 핵심 키워드는 이것입니다.
전환 손실의 최소화, 전환 기회의 최대화
그루비 고객사의 베타 테스트 사례를 살펴보며, A/B 테스트 자동화에 대해 자세히 설명드리겠습니다.
여성의류 쇼핑몰 리얼코코는 새벽 시간대 전환율을 개선하기 위해 캠페인을 진행했습니다.
캠페인 내용은 구매 전환이 낮은 오전 2시~오전 7시에 리얼코코를 방문한 고객이 평균 페이지뷰 이상 보고 있을 때 구매를 유도하는 메시지를 노출하는 것이었습니다.
접속 유형 : PC/모바일
타겟팅 조건 : 2페이지 뷰 이상
목표 : 구매
노출 기간 : 4일 (매일 오전 2시~7시 사이)
이 캠페인의 A/B 테스트를 ‘수동(기존 방식)’과 ‘자동(업데이트 기능)’ 2가지 방법으로 진행했습니다.
A/B 테스트 수동 진행 → A:B:C = 40:40:20
A/B 테스트 자동화 진행 → A:B:C 노출 최적화 (※ C는 비노출을 의미)
각각 4일간 진행한 2개의 캠페인은 어떤 차이가 있었을까요?
먼저, 기존 방법대로 수동으로 A/B 테스트를 진행한 캠페인의 일자별 노출 비중과 전환율을 살펴보겠습니다. 수동으로 노출 비율을 고정하여 A/B/C 테스트를 할 경우 전환율의 성과와 상관없이 노출 비율이 고정으로 유지됩니다.
반면 A/B 테스트를 자동으로 진행한 경우는 어떨까요?
자동화의 경우 각 A, B, C안의 전환 성과에 따라 전환 성과가 좋은 안의 노출을 더 늘려줍니다. 수동으로 테스트했을 때와 큰 차이는 전환 성과를 실시간으로 탐색(Exploration)하여, 최선의 선택(Exploitation)을 한다는 것입니다.
위의 A/B 테스트 자동화 그래프에서 확인할 수 있는 것처럼, 전환 성과가 높은 B안의 노출이 가장 높습니다. 그러나 그루비 AI는 계속해서 전환율을 탐색하며 A안의 전환 성과가 높고 낮아짐에 따라 A안의 노출을 조정합니다. 최대의 전환 기회를 만들기 위해 계속해서 탐색하고, 최선의 선택을 하는 것이죠.
# 똑똑한 AI의 핵심은 ‘정확한 예측’ 그리고 ‘최선의 선택’
그렇다면 그루비 AI는 어떻게 최대의 전환 기회를 만들기 위해 움직이는 것일까요?
A/B 테스트 자동화를 진행했던 또 다른 캠페인의 노출과 컨버전의 변화를 통해 살펴보겠습니다.
캠페인을 시작하는 초기에는 A안, B안, C안의 비슷한 수준으로 노출하여 전환 성과를 탐색(Exploration)합니다. 그러던 중, 지속적으로 B안의 전환이 높은 성과를 보이면서 3일차부터 점차 B안의 노출량을 증가시킵니다. 전환 수를 최대화하기 위해 최선의 선택(Exploitation)을 하게 된 것이죠.
대부분의 마케터들이 A/B 테스트에서 이렇게 성과가 확인되면, B안을 좋은 안이라고 판단을 내리고 이시점(4-5일차)에서 A/B 테스트를 마치게 됩니다. 정말 A/B 테스트가 끝이 났다고 확신할 수 있을까요?
동일한 캠페인을 이어 진행하던 중, 7일차부터 A안의 전환율이 점점 올라가는 모습이 발견됩니다. 그루비 AI는 ‘예측’을 통해 A안의 노출량을 서서히 증가시켰고, 9일차에 A안의 전환율이 가장 높은 타이밍에 A안의 노출량 또한 최대치로 늘리게 됩니다. 이처럼 성과는 웹사이트를 방문한 고객이나 혹은 다른 외부 변수에 따라 일정하지 않고 달라질 수 있기 때문에, 최적화가 되는 시점은 실시간으로 변할 수 있습니다.
A/B 테스트 자동화 기능이 전환 손실을 최소화하고 전환 기회를 최대화할 수 있는 이유는 바로 그루비 AI의 ‘정확한 예측’과 그리고 ‘최선의 선택’ 때문입니다.
AI 마테크 솔루션 그루비로 A/B 테스트 자동화하기 >>
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