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품목정보
| 발행일 | 2022년 02월 07일 |
|---|---|
| 쪽수, 무게, 크기 | 276쪽 | 494g | 148*218*20mm |
| ISBN13 | 9791167960986 |
| ISBN10 | 116796098X |
- eBook
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생각이 너무 많은 어른들을 위한 심리학 (20만부 기념 리커버 에디션)
16,020원 (10%)
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2017년 당시 머스크는 액체형 전자 그물망을 뇌에 주입해서 뇌세포의 모든 신호와 자극을 읽어내는 방식을 시도하겠다고 밝혔습니다. 이렇게 읽어낸 뇌 신호를 인공지능 컴퓨터와 연결시키면 각종 뇌질환을 치료하는 것은 물론, 인지, 사고, 기억력 등 뇌 기능을 향상시킬 수 있을 것입니다. 일론 머스크는 “인공지능에 맞서는 가장 좋은 방법은 뇌에 인공지능을 이식하는 겁니다. 인체와 공생할 수 있는 제3의 층을 대뇌피질 위에 만들면 됩니다”라고 이야기합니다.
--- p. 37
그러면 어떻게 게놈 정보와 AI를 이용해서 신생 항원 백신 기반의 면역 치료를 개발했을까요? 우선 피부암 환자의 암 조직에서 DNA와 RNA를 추출해서 게놈 정보를 확보한 다음, 기계학습 기술을 이용해서 환자 특이적인 백혈구 항원 정보를 예측합니다. 그리고 게놈 정보에서 주어진 암 환자 특이적인 변이 정보를 가지고 발생하는 이상펩타이드가 백혈구 항원과 얼마나 잘 결합할지를 기계학습적인 방법을 통해 예측합니다. 그렇게 예측한 결과를 가지고 신생 항원을 기반으로 한 펩타이드 백신을 개발해서 백신을 환자에게 주입하고 면역 시스템을 자극하는 식으로 암을 치료하는 전략을 개발했습니다.
--- p. 85
지금까지는 입력 데이터가 있으면 데이터에서 정보를 추출해서 인식하려 했다면, 실제로 이미지 데이터를 만들어내는 작업도 있습니다. 이미지를 생성하는 가장 유명한 방법은 적대적 생성 신경망이라는 것입니다. 상당히 최근에 나온 방법으로 2014년에 발표된 논문인데, 적대적 생성 신경망에는 제너레이터(Generator)라는 생성 신경망과 디스크리미네이터(Discriminator)라는 검증 신경망의 2가지 네트워크가 있습니다.
--- p. 126
물론 딥러닝의 한계도 있습니다. 현재는 문제가 명확하게 정해지면 입출력이 아무리 복잡해도 상당히 잘 처리하지만, 입출력이 명확하게 잘 정의된 문제만 잘 해결할 수 있습니다. 그리고 아주 많은 데이터가 있어야만 딥러닝이 성능을 발휘합니다. 또한 많은 데이터를 처리하기 때문에 어마어마한 컴퓨팅 파워가 필요합니다. 사람은 지금 이 순간에도 뭔가 학습하고 주변을 이해하고 달라집니다. 그런데 딥러닝은 그렇게까지는 못 합니다. 한 번만 데이터를 관측해도 사람은 학습할 수 있고, 바로 변화를 꾀할 수도 있습니다. 반면에 딥러닝은 그 수준까지는 아니지요.
--- p. 173
2020년 기준으로 세계 10대 제약회사를 살펴보면 AI 회사와 파트너십을 맺든가 회사를 인수하고 있습니다. 예를 들어 로슈라는 제약회사는 제넨테크와 함께 후보 약물, 개인 맞춤 의학을 지향하고 있습니다. 화이자와 IBM은 면역 항암제 개발에 AI 기술을 도입하고 있습니다. 프랑스 기업 사노피는 엑스사이언시아와 협업하여 기존에 있는 약물을 조합하여 부작용 없는 좋은 약물을 개발하고 있습니다. 몇 년 되지 않아서 아직 성공적인 사례는 없지만 곧 성공적인 사례를 기대해볼 수도 있겠지요.
--- p. 37
그러면 어떻게 게놈 정보와 AI를 이용해서 신생 항원 백신 기반의 면역 치료를 개발했을까요? 우선 피부암 환자의 암 조직에서 DNA와 RNA를 추출해서 게놈 정보를 확보한 다음, 기계학습 기술을 이용해서 환자 특이적인 백혈구 항원 정보를 예측합니다. 그리고 게놈 정보에서 주어진 암 환자 특이적인 변이 정보를 가지고 발생하는 이상펩타이드가 백혈구 항원과 얼마나 잘 결합할지를 기계학습적인 방법을 통해 예측합니다. 그렇게 예측한 결과를 가지고 신생 항원을 기반으로 한 펩타이드 백신을 개발해서 백신을 환자에게 주입하고 면역 시스템을 자극하는 식으로 암을 치료하는 전략을 개발했습니다.
--- p. 85
지금까지는 입력 데이터가 있으면 데이터에서 정보를 추출해서 인식하려 했다면, 실제로 이미지 데이터를 만들어내는 작업도 있습니다. 이미지를 생성하는 가장 유명한 방법은 적대적 생성 신경망이라는 것입니다. 상당히 최근에 나온 방법으로 2014년에 발표된 논문인데, 적대적 생성 신경망에는 제너레이터(Generator)라는 생성 신경망과 디스크리미네이터(Discriminator)라는 검증 신경망의 2가지 네트워크가 있습니다.
--- p. 126
물론 딥러닝의 한계도 있습니다. 현재는 문제가 명확하게 정해지면 입출력이 아무리 복잡해도 상당히 잘 처리하지만, 입출력이 명확하게 잘 정의된 문제만 잘 해결할 수 있습니다. 그리고 아주 많은 데이터가 있어야만 딥러닝이 성능을 발휘합니다. 또한 많은 데이터를 처리하기 때문에 어마어마한 컴퓨팅 파워가 필요합니다. 사람은 지금 이 순간에도 뭔가 학습하고 주변을 이해하고 달라집니다. 그런데 딥러닝은 그렇게까지는 못 합니다. 한 번만 데이터를 관측해도 사람은 학습할 수 있고, 바로 변화를 꾀할 수도 있습니다. 반면에 딥러닝은 그 수준까지는 아니지요.
--- p. 173
2020년 기준으로 세계 10대 제약회사를 살펴보면 AI 회사와 파트너십을 맺든가 회사를 인수하고 있습니다. 예를 들어 로슈라는 제약회사는 제넨테크와 함께 후보 약물, 개인 맞춤 의학을 지향하고 있습니다. 화이자와 IBM은 면역 항암제 개발에 AI 기술을 도입하고 있습니다. 프랑스 기업 사노피는 엑스사이언시아와 협업하여 기존에 있는 약물을 조합하여 부작용 없는 좋은 약물을 개발하고 있습니다. 몇 년 되지 않아서 아직 성공적인 사례는 없지만 곧 성공적인 사례를 기대해볼 수도 있겠지요.
--- p. 217
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