Li Feifei는 '공간 지능'의 기업가적 방향을 밝힙니다. 시각화는 통찰력으로 바뀌고, 보는 것은 이해가 되고, 이해는 행동으로 이어집니다.

Stanford Li Feifei는 자신의 사업을 시작한 후 처음으로 새로운 개념인 "공간 지능"을 공개했습니다.

이것은 그녀의 기업가적 방향일 뿐만 아니라 그녀를 인도하는 "북극성"이기도 합니다. 그녀는 이를 "인공지능 문제를 해결하는 핵심 퍼즐 조각"이라고 생각합니다.

시각화는 통찰력이 되고, 보는 것은 이해가 되고, 이해는 행동으로 이어집니다.

수억 년 전 생명 진화의 기원부터 인간이 무엇에 만족하지 못하는지까지 대중에게 완전히 공개되는 15분 길이의 리페이페이 강연을 바탕으로 합니다. 자연은 그들에게 인공 지능을 부여하고 발전시켜 다음 단계에서 지능적으로 공간을 구축하는 방법을 제시합니다.

9년 전 같은 무대에서 Li Feifei는 딥 러닝 폭발의 시작점 중 하나인 새로 탄생한 ImageNet을 세상에 소개했습니다.

그녀 자신도 네티즌들을 격려했습니다. 두 영상을 모두 시청하시면 지난 10년간의 컴퓨터 비전, 공간 지능, AI에 대해 잘 이해할 수 있습니다.

이제 원래 의미를 바꾸지 않고 Li Feifei의 연설 내용을 정리하겠습니다.

AI가 현실 세계를 이해할 수 있게 해주는 공간 지능

생물학적 시각의 진화

뭔가 보여드리겠습니다. 정확히 말하면 "아무것도" 보여주지 않겠습니다.

이곳은 5억 4천만년 전의 세계입니다. 순수하고 끝없는 어둠. 빛이 부족해서 어둡지는 않습니다. 시력이 부족해서 어둡습니다.

햇빛은 해수면 1,000미터 아래까지 침투할 수 있고, 열수 분출공의 빛도 생명이 가득한 바다 밑바닥까지 침투할 수 있지만, 이 고대 바다에는 눈이 하나도 없습니다.

망막도 없고, 각막도 없고, 렌즈도 없습니다. 그러므로 이 모든 빛, 이 모든 생명은 보이지 않는 채로 남아 있습니다.

'본다'는 개념이 존재하지 않던 시절이 있었습니다. 그것이 실현되기 전까지는 결코 실현되지 않았습니다.

우리가 이제 막 이해하기 시작한 이유로 빛을 감지할 수 있는 최초의 유기체인 삼엽충이 나타났습니다. 그들은 우리가 당연하게 여기는 현실을 감지할 수 있는 최초의 생물입니다. 그들은 자신이 아닌 다른 것이 존재한다는 것을 발견한 최초의 생물이었습니다.

처음으로 세상은 수많은 "나"로 가득 차 있습니다.

볼 수 있는 능력은 동물 종이 화석 기록에 대량으로 들어가는 시기인 캄브리아기 폭발을 촉발한 것으로 생각됩니다. 수동적인 경험, 즉 빛을 받아들이는 단순한 행위로 시작된 것이 곧 더욱 활성화되고 신경계가 진화하기 시작합니다.

비전은 통찰력이 됩니다. 보는 것이 이해가 됩니다. 이해는 행동으로 이어진다.

이 모든 것이 지능을 낳습니다.

컴퓨터 비전의 부상

오늘날 우리는 더 이상 자연이 제공하는 시각적 능력에 만족하지 않습니다. 호기심은 우리가 더 나은 것은 아니더라도 적어도 우리만큼 볼 수 있는 기계를 만들도록 유도합니다.

9년 전 이 단계에서 저는 컴퓨터 비전에 대한 초기 진행 보고서를 제출했습니다.

그 당시 처음으로 세 가지 강력한 힘이 함께 모였습니다.

• 신경망이라고 불리는 알고리즘 클래스
• 그래픽 처리 장치라고 불리는 빠르고 전문적인 하드웨어 또는 GPU
• Plus 빅 데이터 내 연구실에서 몇 년 동안 정리한 ImageNet이라는 1,500만 개의 이미지가 대표적입니다.

그들은 함께 현대 인공지능 시대를 열었습니다.

우리는 그때부터 지금까지 꽤 먼 길을 걸어왔습니다.

처음에는 이미지에 라벨을 붙이는 것만으로도 큰 발전을 이루었지만, 알고리즘의 속도와 정확성이 빠르게 향상되었습니다.

이 진행 상황은 우리 연구실에서 주최하는 연례 ImageNet Challenge에서 측정됩니다. 이 차트에서는 매년 모델 기능의 향상과 일부 마일스톤 모델을 확인할 수 있습니다.

우리는 한 단계 더 나아가 시각적 개체를 분할하거나 시각적 개체 간의 동적 관계를 예측할 수 있는 알고리즘을 만들었습니다. 이 작업은 학생들과 공동 작업자가 수행했습니다.

더 있습니다.

저번 연설에서 처음 보여드린 컴퓨터 비전 알고리즘을 떠올려 보세요. AI는 인간의 자연 언어를 사용하여 사진을 설명할 수 있습니다. 그것이 바로 제가 훌륭한 학생인 Andrej Karpathy와 함께 했던 일입니다.

그때 저는 과감하게 말했습니다. "안드레이, 컴퓨터를 그 반대로 만들 수 있나요?" 가능해졌습니다.

이는 인간의 프롬프트 단어를 사진과 비디오로 변환하여 완전히 새로운 것을 만들 수 있는 오늘날의 생성 AI 알고리즘을 구동하는 일련의 확산 모델 덕분입니다.

많은 분들이 최근 OpenAI의 Sora가 인상적인 결과를 얻은 것을 보셨습니다. 그러나 몇 달 전, GPU가 많지 않은 상태에서 제 학생들과 협력자들은

Walt라는 AI 비디오 생성 모델을 개발했습니다.

Δ월트 2023년 12월 출간여기 개선할 여지가 있군요 저 고양이 눈 좀 보세요 파도에도 젖지 않았네요 정말 재앙이군요~

(cat-astrophe)

.

(동종 밈은 돈을 공제합니다!)

공간 지능: 보는 것만으로는 충분하지 않습니다.

과거는 프롤로그입니다. 우리는 이러한 실수로부터 배우고 상상하는 미래를 만들 것입니다. 미래에 우리는 AI가 우리를 위해 일을 하거나 우리가 일을 할 수 있도록 돕기 위해 할 수 있는 모든 일을 하기를 원합니다.

저는 사진을 찍는 것이 보고 이해하는 것과는 다르다고 수년간 말해왔습니다. 오늘 저는 한 가지 요점을 더 추가하고 싶습니다. 단순히 보는 것만으로는 충분하지 않다는 것입니다.

행동과 학습을 살펴보세요.

3D 공간과 시간에서 행동할 때 우리는 배우고, 더 잘 보고, 더 잘하는 법을 배웁니다. 자연은 '공간지능'을 통해 보고 행동하는 선순환을 만들어낸다.

공간 지능이 무엇인지 확인하려면 이 사진을 보세요.

뭔가 하고 싶은 충동이 느껴진다면 손을 들어보세요

.

눈 깜짝할 사이에 두뇌는 이 컵의 기하학적 구조, 3D 공간에서의 위치, 테이블, 고양이 및 기타 모든 물체와의 관계를 관찰하고 다음에 무슨 일이 일어날지 예측할 수 있습니다.

행동하려는 충동은 지각과 행동을 연결하는 공간 지능을 가진 모든 생물에게 내재되어 있습니다.

AI가 현재의 능력을 넘어서기를 원한다면 보고 말할 수 있는 AI뿐만 아니라 행동할 수 있는 AI도 필요합니다.

실제로 우리는 흥미로운 진전을 이루고 있습니다.

공간 지능의 최신 이정표는

컴퓨터에게 보고, 배우고, 행동하고, 더 잘 보고 행동하도록 가르치는 것

입니다.

그리고 쉽지 않습니다.

자연은 수백만 년에 걸쳐 공간 지능을 발전시켰습니다. 눈은 빛을 포착하여 2D 이미지를 망막에 투영하고, 뇌는 이 데이터를 3D 정보로 변환합니다.

최근에 Google의 연구원 그룹이 사진 세트를 3D 공간으로 변환하는 알고리즘을 개발했습니다.

제 학생들과 협력자들은 한 단계 더 나아가 단일 이미지를 3D 모양으로 바꾸는 알고리즘을 만들었습니다.

미시간 대학의 연구팀은 문장을 3D 방 레이아웃으로 변환하는 방법을 찾았습니다.

스탠포드 대학교의 제 동료와 그의 학생들은 시청자가 탐색할 수 있도록 단일 이미지에서 무한한 가능성의 공간을 생성할 수 있는 알고리즘을 개발했습니다.

미래 가능성의 프로토타입입니다. 이러한 가능성 내에서 인간은 전 세계를 디지털 형태로 변환하고 그 풍부함과 미묘함을 시뮬레이션할 수 있습니다.

자연이 우리 각자의 마음 속에 암묵적으로 하는 일을 공간 지능 기술은 우리의 집단 의식에도 똑같이 할 것을 약속합니다.

공간 지능의 가속화된 발전과 함께 이러한 선순환 속에서 새로운 시대가 우리 눈앞에 펼쳐지고 있습니다. 이 주기는 3D 세계를 이해하고 상호 작용하는 데 필요한 모든 내장 지능 시스템의 핵심 구성 요소인 로봇 학습을 촉진합니다.

10년 전, 우리 연구실의 ImageNet은 컴퓨터 비전 훈련에 도움이 되는 수백만 장의 고품질 사진 데이터베이스를 활성화했습니다.

오늘 우리는 비슷한 일을 하고 있습니다.

3D 세계에서 행동하도록 컴퓨터와 로봇을 훈련.

이번에는 정적 이미지를 수집하는 대신 컴퓨터가 동작의 무한한 가능성을 학습할 수 있도록 3D 공간 모델로 구동되는 시뮬레이션 환경을 개발합니다.

방금 보신 것은 행동이라는 제 연구실에서 진행하는 프로젝트인 로봇을 가르치는 작은 예입니다.

우리는 로봇 언어 지능 분야에서도 흥미로운 발전을 이루고 있습니다.

대규모 언어 모델을 기반으로 한 입력을 사용하여 제 학생들과 협력자들은 로봇 팔이 음성 지시에 따라 다양한 작업을 수행할 수 있음을 입증한 최초의 팀 중 하나입니다.

이 서랍을 열거나 전화 코드를 뽑는 것과 같습니다. 또는 빵, 양상추, 토마토를 사용하여 샌드위치를 ​​만들거나 사용자를 위해 냅킨을 놓을 수도 있습니다. 일반적으로 저는 좀 더 푸짐한 샌드위치를 ​​원하지만, 여기서부터 시작하는 것이 좋습니다.

공간 지능의 응용 전망

고대 원시 해양에서는 환경을 보고 감지하는 능력이 캄브리아기의 다른 생명체와의 상호 작용 폭발을 촉발시켰습니다.

오늘 그 빛이 디지털 사고에까지 닿고 있습니다.

공간 지능을 통해 기계는 서로뿐만 아니라 인간, 실제 또는 가상 3D 세계와도 상호 작용할 수 있습니다.

이 미래가 구체화되면 많은 삶에 지대한 영향을 미칠 것입니다.

헬스케어를 예로 들어보겠습니다. 지난 10년 동안 우리 연구실에서는 환자 결과와 의료 직원의 피로에 영향을 미치는 과제에 AI를 적용하기 위한 초기 노력을 수행해 왔습니다.

Stanford Medicine 및 기타 파트너 병원의 협력자들과 함께 임상의가 손을 제대로 씻지 않고 병실에 들어가는 경우 이를 감지할 수 있는 스마트 센서를 시험하고 있습니다. 또는 수술 도구를 추적하거나 환자가 넘어지는 등 신체적 위험에 처했을 때 치료 팀에 경고합니다.

우리는 이러한 기술을

추가 눈과 같은 주변 지능의 한 형태로 생각합니다.

하지만 저는 추가 손이 절실히 필요한 환자, 임상의, 간병인을 위해 더 많은 대화형 지원을 제공하고 싶습니다.

간병인이 환자에게 집중하는 동안 의료 용품을 운반하는 자율 로봇이나 증강 현실을 사용하여 외과 의사에게 보다 안전하고 빠르며 덜 침습적인 수술을 안내하는 것을 상상해 보세요.

중증 마비 환자가 생각으로 로봇을 조종할 수 있다고 다시 상상해 보세요. 그렇습니다. 뇌파를 사용하여 당신과 내가 당연하게 여기는 일상적인 작업을 수행합니다.

이것은 최근 제 연구실에서 진행된 파일럿 연구입니다. 이 비디오에서는 뇌의 전기 신호로만 제어되는 로봇 팔이 일본식 스키야키 요리를 요리하고 있습니다. EEG 캡을 통해 신호가 비침습적으로 수집됩니다.

5억 년 전, 시각의 출현은 어둠의 세계를 뒤집었고 가장 심오한 진화 과정, 즉 동물 세계의 지능 발달을 촉발시켰습니다.

지난 10년간 AI의 발전도 마찬가지로 놀랍습니다. 그러나 저는 자연이 우리 모두에게 그러했듯이 컴퓨터와 로봇에 공간 지능을 부여할 때까지 디지털 캄브리아기 폭발의 잠재력이 완전히 실현되지 않을 것이라고 믿습니다.

우리의 디지털 동반자에게 우리가 집이라고 부르는 이 아름다운 3D 공간을 추론하고 상호 작용하는 동시에 우리가 탐험할 수 있는 더 많은 새로운 세계를 만들 수 있는 흥미로운 시간입니다.

이 미래를 달성하는 것은 쉽지 않을 것입니다. 이를 위해서는 우리 모두가 깊이 생각하고 항상 사람을 중심에 두는 기술을 개발해야 합니다.

그러나 우리가 올바르게 수행한다면 공간 지능으로 구동되는 컴퓨터와 로봇은 유용한 도구일 뿐만 아니라 신뢰할 수 있는 파트너가 되어 개인의 존엄성을 존중하면서 우리의 생산성을 높이고 인간성을 향상시키며 삶을 향상시킬 것입니다. 집단 번영.

제가 가장 기대하는 미래는 AI가 더 지능적이고 통찰력 있고 공간적 인식을 갖고 더 나은 세상을 만들기 위한 노력에 동참하는 미래입니다.

(전체 텍스트 완성)

동영상 재생: https://www.ted.com/talks/fei_fei_li_with_spatial_intelligence_ai_will_understand_the_real_world/transcript

위 내용은 Li Feifei는 '공간 지능'의 기업가적 방향을 밝힙니다. 시각화는 통찰력으로 바뀌고, 보는 것은 이해가 되고, 이해는 행동으로 이어집니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!