전체 글26 현대 뇌과학의 시작: 19세기 두개골 측정부터 뉴런 발견까지 -두개골 측정학의 태동과 한계: 프란츠 조제프 갈의 골상학 19세기 초, 프란츠 조제프 갈(Franz Joseph Gall)은 두개골 측정학, 즉 골상학(phrenology)을 창안하며 뇌 연구에 대한 새로운 접근을 제시했습니다. 그는 두개골의 형태와 돌출부를 분석하여 인간의 성격, 지능, 도덕적 성향을 이해할 수 있다고 주장했습니다. 갈은 뇌가 다양한 기능적 영역으로 나뉘어 있으며, 특정 영역이 발달할수록 해당 영역이 두개골 외부로 돌출된다고 믿었습니다.골상학은 당시 많은 사람들에게 매력적인 이론이었고, 유럽과 미국에서 큰 인기를 끌었습니다. 이 이론은 뇌가 지역적으로 기능을 나누고 있다는 개념을 제시하며 현대 뇌과학의 기초를 마련했습니다. 그러나 두개골의 모양과 성격 간의 상관관계는 과학적 근거가 부.. 2025. 1. 22. 고대에서 중세까지: 뇌의 기능에 대한 초기 이해 -뇌와 마음의 중심은 어디인가? – 고대 이집트와 그리스의 관점 고대 문명에서 뇌는 지금과 같은 중요한 기관으로 여겨지지 않았습니다. 예를 들어, 고대 이집트에서는 심장이 인간의 사고와 감정의 중심으로 간주되었습니다. 이들은 미라를 제작할 때 심장은 보존했지만, 뇌는 제거해 버렸습니다. 이는 뇌가 중요하지 않다는 인식 때문이었습니다.반면, 고대 그리스 철학자들은 뇌의 역할에 대해 더 깊은 사유를 시작했습니다. 피타고라스 학파는 뇌를 사고의 중심으로 보았고, 히포크라테스는 “뇌는 감각과 사고의 중심이다”라고 주장하며 심장 중심설을 반박했습니다. 특히 히포크라테스는 뇌가 감각 정보의 처리와 감정의 근원이라고 보았으며, 이는 현대 뇌과학의 기초적인 관점과 연결됩니다. 그러나 아리스토텔레스는 여전히 심장을 사고.. 2025. 1. 22. AI 학습하기: 초보자를 위한 가이드 인공지능(AI)은 현대 기술의 중심에 있으며, 이를 배우는 것은 더 이상 전문가만의 영역이 아닙니다. AI는 다양한 산업에서 활용되며, 학습을 시작하려는 사람들에게 많은 기회를 제공합니다. 이번 가이드에서는 AI를 배우기 위해 필요한 기술, 추천 도구, 그리고 학습 자료를 소개합니다. -AI를 배우기 위해 필요한 기술 AI를 배우기 위해 기본적으로 갖추어야 할 기술과 지식을 살펴보겠습니다. 이들은 AI 학습의 기초를 다지는 데 필수적입니다.프로그래밍 언어: Python은 AI와 머신러닝(ML) 분야에서 가장 널리 사용되는 언어입니다. Python의 간결한 문법과 풍부한 라이브러리는 초보자들이 AI를 배우기에 적합한 환경을 제공합니다. 특히 다음 라이브러리를 학습하면 좋습니다:NumPy: 수학 연산 및 배.. 2025. 1. 22. Create AI(Generative AI)의 현재와 미래 생성형 AI(Generative AI)는 텍스트, 이미지, 동영상 등 다양한 콘텐츠를 생성하는 기술로, 최근 AI 분야에서 가장 주목받는 영역 중 하나입니다. ChatGPT, DALL·E와 같은 대표적인 생성형 AI 모델은 그 작동 원리와 활용 가능성에서 혁신적인 가능성을 보여주고 있습니다. 이번 글에서는 생성형 AI의 작동 원리, 현재 활용 사례, 그리고 미래 전망을 중심으로 살펴보겠습니다. -생성형 AI의 작동 원리: 어떻게 콘텐츠를 만들어낼까? 생성형 AI는 주로 딥러닝 기술, 특히 생성적 적대 신경망(GAN)과 트랜스포머(Transformer) 모델을 기반으로 동작합니다. 이러한 기술들은 AI가 학습 데이터를 기반으로 새로운 콘텐츠를 창조하는 데 핵심적인 역할을 합니다.트랜스포머 모델: 트랜스포머.. 2025. 1. 22. AI 스타트업 성공 사례와 트렌드 인공지능(AI)은 기술 혁신의 중심에 서 있으며, 이를 기반으로 한 스타트업들은 다양한 산업에서 새로운 가치를 창출하고 있습니다. 이 글에서는 AI 기반 스타트업의 성공 사례와 최신 트렌드를 통해 AI 산업의 흐름을 살펴보겠습니다. -AI 스타트업 성공 사례: 혁신의 주역들 AI를 활용한 스타트업들은 다양한 문제를 해결하며 각자의 분야에서 성공을 거두고 있습니다. 몇 가지 대표적인 사례를 살펴보겠습니다.OpenAI: OpenAI는 생성형 AI 모델인 ChatGPT와 DALL·E로 주목받으며 AI 기술의 상업적 가능성을 입증했습니다. 특히 ChatGPT는 고객 서비스, 콘텐츠 제작, 교육 등 다양한 분야에서 활용되며, AI 기술이 실질적인 비즈니스 도구로 자리 잡는 데 기여했습니다.UiPath: 자동화 기.. 2025. 1. 21. AI와 게임: 게임 디자인과 플레이의 진화 게임 산업은 기술 발전과 함께 끊임없이 변화하고 있으며, 특히 인공지능(AI)의 도입은 게임 디자인과 플레이 경험에 혁신을 가져오고 있습니다. AI는 단순히 플레이어와의 상호작용을 넘어 게임 개발 과정 전반에 걸쳐 중요한 역할을 하고 있습니다. 이번 글에서는 AI가 게임 디자인과 플레이 경험에 미치는 영향을 세 가지 측면에서 살펴보겠습니다. -캐릭터 행동의 혁신: 더 똑똑한 NPC의 등장 비디오 게임에서 비(非)플레이어 캐릭터(NPC)는 플레이어의 몰입감을 높이는 데 중요한 요소입니다. 과거에는 NPC가 정해진 행동 패턴에 따라 움직이는 경우가 많았지만, AI 기술의 발전으로 NPC는 더욱 자연스럽고 예측 불가능한 행동을 하게 되었습니다.적응형 AI NPC: AI를 활용한 NPC는 플레이어의 행동을 분석.. 2025. 1. 21. 이전 1 2 3 4 5 다음
