순서를 읽는 기술에서 시간의 구조를 다루는 기술로 인공지능이 텍스트를 이해하고, 음성을 처리하고, 사용자의 행동을 예측하고, 추천을 수행하려면 반드시 풀어야 하는 문제가 있습니다. 바로 순서와 시간입니다. 어떤 정보가 먼저 들어왔고, 무엇이 나중에 들어왔는지, 앞에서 벌어진 사건이 뒤의 판단에 어떤 영향을 미치는지, 그리고 그 영향이 얼마나 오래 남아 있어야 하는지를 설명해야 하기…

애딥 GPR이 등장한 이유 오늘날 우리는 인공지능(Artificial Intelligence, AI)이 너무 익숙한 시대를 살고 있습니다.이제 AI는 질문에 답하고, 이미지를 만들고, 영상을 편집하고, 심지어 사람처럼 대화까지 합니다. 그래서 많은 사람들이 이렇게 생각합니다. “이제 AI는 거의 완성된 것 아닌가?” 하지만 조금만 깊이 들어가 보면, 현재의 AI에는 여전히 아주 큰 한계가 있습니다.특히 사람을 이해해야…

의미를 저장하는 공간에서, 의미를 설계하는 공간으로 앞선 마인드셋 엔진은 사용자의 상태를 추론하고, 그 상태가 어떻게 변화할지를 시뮬레이션하는 단계까지 확장되었습니다. 이제 시스템은 단순히 “무엇을 좋아하는가”를 넘어서, “지금 어떤 상태에 있고 앞으로 어떤 방향으로 변할 것인가”를 이해할 수 있게 됩니다. 하지만 여기서 또 하나의 중요한 문제가 남습니다. 이렇게 추론된 상태와 의미를 어디에,…

행동을 읽는 AI를 넘어, 상태를 이해하는 AI로 지금까지의 많은 인공지능 시스템은 인간을 행동의 집합으로 이해해 왔습니다. 무엇을 클릭했는지, 얼마나 머물렀는지, 어떤 콘텐츠를 선택했는지와 같은 관측 가능한 반응을 중심으로 사용자를 해석해 온 것입니다. 이러한 방식은 단기 반응을 예측하는 데에는 유효하지만, 인간을 실제로 이해하는 데에는 분명한 한계가 있습니다. 사람은 클릭 하나로 설명되는…

추천과 생성의 한계를 넘어, 세계를 이해하는 방식의 전환 지금까지 인공지능의 발전은 더 많은 데이터와 더 큰 모델을 통해 이루어졌습니다. 추천 시스템과 생성 모델 역시 이러한 흐름 속에서 발전해 왔습니다. 그러나 실제 서비스 환경에서는 반복적인 한계가 나타났습니다. 추천은 단기 반응을 맞히는 데는 성공했지만 사용자의 장기적인 상태 변화를 이해하지 못했고, 생성 모델은…

추천과 생성이 자꾸 실패하는 진짜 이유 이번 내용은 기존 추천 시스템과 생성형 AI가 왜 계속 비슷한 한계에 부딪히는지를 구조적으로 풀어보는 이야기입니다. 기술이 부족해서가 아니라, 애초에 문제를 바라보는 관점 자체가 어긋나 있었기 때문이라는 점을 설명하는 내용입니다. 요즘의 추천 시스템과 생성형 AI는 데이터도 충분하고 모델도 강력합니다. 그럼에도 불구하고 사용자 경험은 쉽게 좋아지지…

시간은 데이터가 아니라 구조 인간의 행동과 언어와 선택은 단일 순간의 사건이 아닙니다. 그것들은 항상 시간 위에 펼쳐진 흐름으로 존재합니다. 우리가 어떤 말을 이해할 때도, 어떤 행동의 의도를 해석할 때도, 우리는 그 이전에 무엇이 있었는지와 이후에 무엇이 기대되는지를 함께 고려합니다. 같은 말이라도 언제 나왔는지에 따라 의미가 달라지고, 같은 행동이라도 이전의 선택…