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오늘은 Google Research에서 발표한 음성 생성 데이터셋, 딥마인드에서 발표한 AlphaZero로 만든 sorting 알고리즘, 마지막으로 딥마인드가 사회에 어떻게 기여했는지 작성한 블로그입니다.
하나. Google Research가 만든 음성 합성 분야 데이터셋
이제 이미지 분류 분야나 자연어처리 분야에서는 어느정도 성능이 좋아져서 자연스럽다고 느껴지지만 아직 음성 생성 분야만큼은 아직까지 시간이 걸리는 것 같습니다. 구글 리서치에서 음성 합성 모델의 품질을 아직까지 주관적으로 평가하고 있는 상황에서 모델 품질을 객관적으로 체크할 수 있는 벤치마크 데이터셋을 공개했습니다. 해당 데이터셋은 65개 언어에서 테스트된 모델을 기반으로 하고 있고 음성이 어느정도 자연스럽게 들리는지 설졍할 수 있다고 합니다.
Evaluating speech synthesis in many languages with SQuId
둘. 딥마인드가 강화학습으로 만든 sorting 알고리즘
이번에 딥마인드가 이전에 나왔던 sorting 알고리즘보다 훨신 빠른 알고리즘을 개발했습니다. 다만 이번 알고리즘의 특징은 엔지니어가 직접 만든 것이 아닌 강화학습을 활용해서 주어진 문제에 대한 답을 내는 알고리즘으로 끊임없이 탐색하는 방식입니다. 해당 sorting 알고리즘은 메인 C++ 라이브러리에 오픈소스화시켰으며 이번 설계된 sorting 알고리즘은 10년만에 더 좋은 결과가 나왔다고 합니다.!
AlphaDev discovers faster sorting algorithms
셋. 딥마인드가 사회를 어떻게 바꾸는지 보여주는 블로그
딥마인드는 자신들이 만든 모델이 현실세계를 어떻게 바꾸고 최적화하는지에 대한 블로그를 작성했습니다. 딥마인드는 AlphaZero와 MuZero로 게임을 하는 알고리즘을 개발했고 AlphaZero를 기반으로 만든 AlphaDev가 sorting 알고리즘을 만들었습니다. 또한 AlphaZero는 데이터센터의 작업 패턴인식을 학습해서 실제 Google 데이터센터의 리소스 활용을 최대 19%까지 줄였다고 합니다. 그밖에도 딥마인드가 기여한 부분에 대해서는 다음 블로그를 참고해주세요
Optimising computer systems with more generalised AI tools
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