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딥러닝 AI, 사람보다 빠르고 정확하 |
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| 전통적으로 병리학은 고도로 훈련된 전문가가 수많은 조직 슬라이드를 현미경으로 관찰하고 분석하는 과정을 통해 이루어졌다. 이 과정은 시간과 노동력이 많이 드는 고정밀 작업이다. 하지만 워싱턴주립대학교(WSU)의 연구팀이 개발한 인공지능 딥러닝 모델은 이러한 전통적인 방식에 근본적인 질문을 던진다. |
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Nightmare Scenario: |
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| | Yasmeen Abutaleb 외 |
| ǻ | Harper |
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세계에서 가장 중요한 문제들 The |
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| 오늘날 24시간 뉴스 시스템이 정착하면서, 우리는 이 미디어를 통해 우리가 어떤 위기에 직면해있는지 상시적으로 알게 되었다. 어떤 것은 단기적이고 어떤 적은 중장기적인 이 위기는 현재 수없이 많다. 그렇다면 이 수많은 위기를 어떻게 바라봐야 할 것인가? 시작은 수많은 잠재적 위기가 무엇이고, 이러한 위기가 어떻게 해결될 수 있는지를 이해하는 것이다. 그리고 더 중요한 것은 어떤 위기가 가장 큰 것인지에 우선순위를 매기는 것일 것이다. |
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낱말의 장면들 |
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| | 민바람 (지은이), 신혜림 (사진) |
| ǻ | 서사원 |
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자동화의 새로운 시대가 성큼! |
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| 공장 자동화에 대한 논의는 이제 ‘일자리를 가져가는’ 산업용 로봇에서 ‘노동력 부족을 해결하는’ 로봇으로 그 패러다임이 이동하고 있다. 로봇을 두려워하기 보다는, 공장 노동자들이 점차적으로 이러한 로봇들을 환영하고 있다. 반복적인 업무나 육체적으로 힘든 업무를 이들 로봇이 처리해주기 때문이다. 이러한 업무로부터 자유로워지면서 이들은 더 부가가치 높은 일을 수행하게 된다. 어떤 요인이 이러한 변화를 이끌었을까? 어떤 의미와 수익 창출의 기회가 생성되는가? |
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