현재의 로봇은 서로 다른 상황에 필요한 동작을 개별적으로 학습해 구현하지만 세상에는 무한히 다양한 상황이 존재하며 동일한 상황이 반복되는 경우는 공장의 생산 라인 정도에 불과합니다. 아니, 무한 반복작업이 이루어지는 공장의 생산 라인조차 갖가지 예외 상황이 발생하고 예외를 인간 감독자가 일일이 처리하는 데는 한계가 있습니다. 같은 로봇이라도 스스로 상황에 대처하는 범용성이 높을수록 효용이
2025.03.03 13:46:20
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이승환
Haafor Singapore 대표
월스트리트에서 퀀트 매니저로 활약하며 밀레니엄과 월드퀀트 등의 세계 최고의 헤지펀드에서 단기운용전략으로 십조원 이상의 자금을 운용하며 대규모 연구팀을 구성하였습니다. 이후 본인의 헤지펀드를 싱가포르에서 운용했습니다. 암벽등반이 취미이고, 저술을 즐겨합니다.
인공지능을 주제로 인지과학 박사, 수학 박사, 컴퓨터공학 석사 취득(서울대학교, Indiana Univ. Bloomington)
전 Managing Director at Millennium Management, Managing Director at Worldquant
현 CEO at Haafor Singapore