The Asimov Institute

한 장으로 수십 가지 아키텍처를 덮는다. 퍼셉트론과 단순 피드포워드에서 합성곱, 순환, 게이트 설계를 거쳐 오토인코더와 적대적 생성 신경망까지 포함한다. 노드 지도로 그리면 용어집이 못 하는 일을 한다. 계보가 보인다. LSTM과 GRU가 게이트만 다른 순환 신경망이라는 걸 알면 이름이 임의로 붙은 기호로 보이지 않는다.

도해의 각 항목에는 모델이 무엇을 하고 어떻게 학습하며 주로 어디에 쓰이는지 적은 글이 있다. 수식을 피하고 몇 문장으로 개념을 설명하므로 더 깊이 읽을 가치가 있는지 판단할 수 있다. 원 논문이 옆에 있어 얕은 설명과 1차 자료가 같은 자리에 있다.

도해는 PNG로 바로 내려받는다. 계정도 워터마크도, 중간에 끼어드는 추가 판매도 없다. 강의 슬라이드나 사내 문서, 인쇄한 참조표에 쓰기 좋다. 파일보다 실물이 필요한 사람을 위해 주문형 인쇄 포스터도 연결해 둔다.

컴퓨터 비전의 방향을 뒤집는 연구 프로젝트다. 카메라와 인식 시스템을 시민이 아니라 감시하는 쪽으로 향하게 한다. 전문가 인터뷰, 실제로 작동하는 사례 두 건의 기록, 2021년 해커톤 자료가 사이트에 올라와 있다. 권력과 데이터에 대한 기관의 입장이 가장 선명하게 드러나는 곳이다.

건축가, 그래픽 디자이너, 패션 디자이너, 마케터, 음악 프로듀서를 위한 생성 도구를 만든다. 중심 개념은 자동화된 새로움이다. 이미 있는 것을 분류하는 데 그치지 않고 새로운 제품과 콘텐츠, 스타일, 아이디어를 제안하는 모델이다. 스히폴 공항 항공편 배출량을 다룬 사례처럼 공개된 사례 연구가 연구의 실무 적용을 보여 준다.

공개 프로젝트 외에도 신경망 연구를 발표하고, 데이터와 AI가 사회와 사업에 미치는 영향에 대해 조직을 자문한다. 생성 기능을 검토하는 기업에는 학문적 토대와 스튜디오 실무가 함께 있다는 점이 연락할 이유가 된다. 팀과 연락처는 사이트에 그대로 공개돼 있다.