인공지능 프로젝트 목록
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| 인공지능 (AI) |
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다음은 현재 및 과거의 주요 비기밀 인공지능 프로젝트 목록이다.
전문 프로젝트
[편집]뇌 영감 모델
[편집]인지 아키텍처
[편집]- 4CAPS: 카네기 멜런 대학교의 마르셀 저스트에 의해 개발됨.[4]
- ACT-R: 카네기 멜런 대학교의 존 로버트 앤더슨에 의해 개발됨.[5]
- AIXI: IDSIA와 오스트레일리아 국립 대학교의 마르쿠스 후터가 개발한 보편적 인공지능.[6]
- CALO: DARPA의 자금 지원을 받은 25개 기관의 협력 프로젝트로, 다양한 인공지능 접근 방식(자연어 처리, 음성 인식, 머신 비전, 확률 논리, 플래닝, 추론, 다양한 형태의 기계 학습)을 사무실 환경 관리를 돕는 AI 비서로 통합함.[7]
- CHREST: 브루넬 대학교의 페르난 고베와 허트포드셔 대학교의 피터 C. 레인에 의해 개발됨.[8]
- CLARION: 렌슬리어 공과대학교와 미주리 대학교의 론 선에 의해 개발됨.[9]
- CoJACK: ACT-R에서 영감을 받은 JACK 멀티 에이전트 시스템의 확장판으로, 가상 환경에서 더 현실적인(인간과 유사한) 행동을 이끌어내기 위해 에이전트에 인지 아키텍처를 추가함.[10]
- Copycat: 더글러스 호프스태터와 멜러니 미첼이 인디애나 대학교 블루밍턴에서 개발함.[11]
- DUAL: 보이초 코키노프의 지도하에 뉴 불가리아 대학교에서 개발됨.[12]
- FORR: 뉴욕 시립 대학교의 수잔 L. 엡스타인에 의해 개발됨.[13]
- IDA 및 LIDA: 전역 작업 공간 이론을 구현한 것으로, 멤피스 대학교의 스탠 프랭클린에 의해 개발됨.[14]
- OpenCog Prime: OpenCog 프레임워크를 사용하여 개발됨.[15]
- Procedural Reasoning System (PRS): SRI 인터내셔널의 마이클 조지프와 에이미 L. 랜스키에 의해 개발됨.[16]
- Psi-Theory: 독일 밤베르크의 오토 프리드리히 대학교에서 디트리히 되르너에 의해 개발됨.[17]
- Soar: 카네기 멜런 대학교와 미시간 대학교의 앨런 뉴얼 및 존 레어드에 의해 개발됨.[18]
- Society of Mind 및 후속작 The Emotion Machine: 마빈 민스키에 의해 제안됨.[19]
- Subsumption architecture: 로드니 브룩스 등에 의해 개발됨(인지적인지에 대해서는 논란의 여지가 있음).[20]
게임
[편집]- 알파고: 바둑을 두는 구글 개발 소프트웨어.[21]
- Chinook: 영국 체커를 두는 컴퓨터 프로그램으로, 인간과의 경쟁에서 최초로 세계 챔피언 타이틀을 획득함.[22]
- 딥 블루: 1997년에 가리 카스파로프를 꺾은 IBM 개발의 체스 컴퓨터.[23]
- Halite: 2016년에 Two Sigma가 만든 인공지능 프로그래밍 경진 대회.[24]
- Libratus: 2017년에 세계 정상급 포커 플레이어들을 꺾은 포커 AI로, 다른 응용 분야에도 일반화할 수 있도록 설계됨.[25]
- Matchbox Educable Noughts and Crosses Engine(MENACE): 1961년에 인공지능 연구자 도널드 미키가 설계하고 제작한 304개의 성냥갑으로 만든 기계식 컴퓨터.[26]
- Quick, Draw!: 플레이어에게 사물이나 아이디어를 그리게 하고 인공 신경망을 사용하여 그것이 무엇인지 추측하는 구글의 온라인 게임.[27]
- Samuel Checkers-playing Program (1959): 세계 최초의 성공적인 자가 학습 프로그램 중 하나로, 인공지능(AI)의 기본 개념을 매우 초기에 시연함.[28]
- Stockfish AI: 현재 많은 체스 엔진 순위에서 가장 높은 순위를 차지하고 있는 오픈 소스 체스 엔진.[29]
- TD-Gammon: 자기 자신과의 대국(인공 신경망을 이용한 시간차 학습)을 통해 세계 수준의 백개먼 실력을 학습한 프로그램.[30]
인터넷 액티비즘
[편집]- Serenata de Amor: 공공 지출을 분석하고 불일치를 탐지하기 위한 프로젝트.[31]
지식 및 추론
[편집]- Alice (Microsoft): 경제학의 의사결정 향상을 목표로 하는 마이크로소프트 리서치 랩의 프로젝트.
- Braina: 윈도우 운영체제를 위한 음성 인터페이스를 갖춘 지능형 에이전트 애플리케이션.[32]
- Cyc: 인간과 같은 상식적 추론이 가능하도록 일상 지식의 온톨로지 및 데이터베이스를 구축하려는 시도.[33]
- Eurisko: 더글러스 레넛이 개발한 문제 해결 언어로, 휴리스틱을 사용하고 변경하는 방법을 포함한 휴리스틱 알고리즘으로 구성됨.[34]
- 구글 나우: 구글의 안드로이드와 애플의 IOS, 개인용 컴퓨터의 구글 크롬 웹 브라우저에서 사용되는 음성 인터페이스 기반 지능형 개인 비서.[35]
- Holmes: 위프로가 만든 새로운 AI.[36]
- Microsoft Cortana: 마이크로소프트의 다양한 윈도우 10 에디션에 포함된 음성 인터페이스 기반 지능형 개인 비서.[37]
- MindsDB: AI/기계 학습 기반 기능 및 애플리케이션을 구축하기 위한 AI 자동화 플랫폼.[38]
- Mycin: 초기 의료 전문가 시스템.[39]
- 오픈 마인드 커먼 센스: 온라인 기여를 통해 대규모 상식 지식 베이스를 구축하기 위한 MIT 미디어 랩 기반의 프로젝트.[40]
- Siri: 애플의 IOS 및 MacOS에서 음성 인터페이스를 사용하는 지능형 개인 비서이자 지식 내비게이터.[41]
- SNePS: 논리 기반, 프레임 기반, 시맨틱 네트워크 기반을 동시에 갖춘 지식 표현, 추론 및 실행 시스템.[42]
- Viv (software): Siri 제작자들이 만든 새로운 AI.[43]
- 울프럼 알파: 구조화된 데이터로부터 정답을 계산하여 질문에 답하는 온라인 서비스.[44]
이동 및 조작
[편집]음악
[편집]자연어 처리
[편집]- AIML: 자연어 소프트웨어 에이전트를 만들기 위한 XML 방언.[48]
- 아파치 루씬: 자바로 작성된 고성능의 전문 텍스트 검색 엔진 라이브러리.[49]
- 아파치 OpenNLP: 자연어 텍스트 처리를 위한 기계 학습 기반 툴킷. 토큰화, 문장 분할, 품사 태깅, 개체명 추출, 청킹 및 파싱과 같은 일반적인 NLP 작업을 지원함.[50]
- A.L.I.C.E.: 자연어 처리 챗봇.[51]
- 챗GPT: 오픈AI의 GPT-3.5 및 GPT-4 제품군 대형 언어 모델을 기반으로 구축된 챗봇.[52]
- 클로드: 앤트로픽이 개발하여 2023년에 출시한 대형 언어 모델 제품군. 클로드 LLM은 여러 공인된 LLM 벤치마크에서 높은 코딩 점수를 달성함.
- 클레버봇: Jabberwacky의 후속작으로, 현재 1억 7천만 줄의 대화 데이터, 딥 컨텍스트, 퍼지성 및 병렬 처리를 갖추고 있음. 클레버봇은 매달 약 200만 건의 사용자 상호작용으로부터 학습함.[53]
- DBRX: 데이터브릭스와 Mosaic ML이 개발한 1,360억 개의 매개변수를 가진 오픈 소스 대형 언어 모델.[54]
- ELIZA: 인간 중심 상담을 패러디한 조셉 웨이젠바움의 유명한 1966년 컴퓨터 프로그램.[55]
- FreeHAL: 대화에서 인간과 매우 유사한 행동을 모방하기 위해 시맨틱 네트를 사용하여 지식을 구성하는 자가 학습 대화 시뮬레이터(챗봇).[56]
- 제미나이: 구글의 DeepMind가 개발한 멀티모달 대형 언어 모델 제품군.[57] 이전에는 바드(Bard)로 알려졌던 제미나이 (챗봇)을 구동함.[58]
- GigaChat: 러시아 스베르방크의 챗봇.[59]
- GPT-3: 인간이 쓴 글과 구별하기 어려운 텍스트를 생성할 수 있는 2020년 오픈AI 개발 언어 모델.[60]
- Jabberwacky: 자연스러운 인간 대화를 시뮬레이션하는 것을 목표로 롤로 카펜터가 만든 챗봇.[61]
- LaMDA: 구글이 개발한 대화형 신경 언어 모델 제품군.[62]
- LLaMA: 메타가 개발한 2023년 언어 모델 제품군으로, 70억, 130억, 330억, 650억 개의 매개변수 모델을 포함함.
- Mycroft: 자연어 사용자 인터페이스를 사용하는 자유 오픈 소스 지능형 개인 비서.[63]
- PARRY: 케네스 콜비가 1972년에 작성한 초기 챗봇으로, 편집성 조현병 환자를 시뮬레이션하려 함.[64]
- SHRDLU: 1968년부터 1970년까지 MIT의 테리 위노그래드가 개발한 초기 자연어 처리 컴퓨터 프로그램.[65]
- 시스트란: 알타비스타, 구글, 야후 등에서 사용되는 동명의 회사에서 만든 기계 번역 기술.[66]
음성 인식
[편집]- CMU Sphinx: 카네기 멜런 대학교에서 개발된 음성 인식 시스템 그룹.[67]
- DeepSpeech: 바이두의 딥 스피치 연구 논문을 기반으로 한 오픈 소스 음성-텍스트 변환 엔진.[68]
- Whisper: 오픈AI에서 개발한 오픈 소스 음성 인식 시스템.[69]
음성 합성
[편집]- 15.ai: MIT의 익명 연구원이 개발한 실시간 인공지능 텍스트-음성 변환 도구.[70]
- Amazon Polly: 아마존의 음성 합성 소프트웨어.[71]
- Festival Speech Synthesis System: 에든버러 대학교 음성 기술 연구 센터(CSTR)에서 개발한 범용 다국어 음성 합성 시스템.[72]
- 웨이브넷: 원시 오디오를 생성하기 위한 딥 신경망.[73]
비디오
[편집]기타
[편집]- 1 the Road: AI가 쓴 것으로 마케팅된 최초의 소설.[77]
- 알파폴드: 단백질 구조 예측을 위해 DeepMind에서 개발한 딥 러닝 기반 시스템.[78]
- Otter.ai: 사용자가 온라인 회의를 텍스트로 녹음할 수 있게 해주는 음성-텍스트 합성 및 요약 플랫폼으로, 회의 중 실시간 자막을 생성함.[79]
- en:Synthetic Environment for Analysis and Simulations (SEAS): 미래의 사건과 행동 방침을 예측하고 평가하기 위해 시뮬레이션과 AI를 사용하는 국토안보부 및 미국 국방부에서 사용하는 실제 세계 모델.[80]
다목적 프로젝트
[편집]소프트웨어 라이브러리
[편집]- 아파치 머하웃: 확장 가능한 기계 학습 알고리즘 라이브러리.[81]
- Deeplearning4j: JVM용으로 작성된 오픈 소스 분산 딥 러닝 프레임워크.[82]
- 케라스: 기계 학습을 위한 고수준 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리(다른 라이브러리 위에서 작동함).[83]
- 마이크로소프트 코그니티브 툴킷 (이전 명칭 CNTK): 인공 신경망 구축을 위한 오픈 소스 툴킷.[84]
- OpenNN: 신경망을 구현하는 포괄적인 C++ 라이브러리.[85]
- PyTorch: 파이썬 기반의 오픈 소스 텐서 및 동적 신경망 라이브러리.[86]
- 텐서플로: 기계 학습을 위한 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리.[87]
- Theano: 수학식, 특히 행렬 값 수식을 조작하고 평가하기 위한 파이썬 라이브러리 및 최적화 컴파일러.[88]
GUI 프레임워크
[편집]클라우드 서비스
[편집]각주
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