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[ 밑줄/연결 ] 2009년 NVIDA의 CUDA 사용을 전제로, 신경망 종류에 따라 5.3배에서 최대 15.3배의 학습 성능 향상이 있었던 것이다. 현재의 상용 인공신경망들도 학습이 한 달 이상 걸린다는 것을 생각해 보면 이게 얼마나 큰 진전인지 알 수 있다. 학습 속도는 시장 진출 타이밍 자체를 완전히 바꿔 놓는 문제이기 때문이다. 학습에 1년이 소요되는 신경망은 두 번망 실패해도 상용화까지 3년이 걸린다. 반면 학습 기간이 한 달이라면 1년에 12번은 해 볼 수 있었다. STT의 발전을 가로막던 큰 문제는 다국어 지원 문제였다. 백인, 흑인, 황인 등 다양한 인종이 있지만 얼굴은 어느 정도 공통 요소가 존재한다. 하지만 음성인식은 다르다. 언어의 종류가 수십 가지다.... 이런 문제를 해결한 것이 ..