[읽을거리] 꽁꽁 얼어붙은 세상 위로 AI가 걸어 다닙니다 🤸🏻‍♀️

 

오픈 AI의 ChatGPT, 구글의 바드(Bard) 등

요즘 아주 핫한 AI 인공지능에 대해 알아볼까요?

 

 

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1. 인공지능이란?

 

AI로 생성한 이미지

 

인공지능의 정의는 아래와 같이 정리할 수 있을텐데요.

 

인간의 학습 능력, 추론 능력, 지각 능력,

언어의 이해 능력을 인공적으로 구현하려는 컴퓨터 프로그램 기술을 말해요.

정보공학 분야에서 하나의 인프라 기술이기도 해요.

 

인간의 지능을 모방한 컴퓨터 시스템이며,

다시 말해 인간의 지능이 가지는 학습, 추리, 적응

논증 등등의 기능을 갖춘 컴퓨터 시스템을 뜻하는데요.

 

또한 앞서 말한 능력들뿐만 아니라

다른 다양한 고급 기능까지 수행해 내는 기술을 뜻해요.

(출처 : 위키백과 인공지능)

 

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2. 머신러닝, 딥러닝

 

인공지능의 한 분야로 AI를 구현할 때 머신러닝이라는 기술을 사용하는데,

 

딥러닝과 머신러닝이라는 기술을 나뉘어요.

위 그림에서와 같이 머신러닝이 딥러닝보다 더 큰 개념이에요.

 

✅ 머신러닝

머신러닝은 컴퓨터가 대량의 데이터로부터 스스로 학습하고

그 경험을 바탕으로 특정 작업의 성능을 판단하거나 예측하는 기술을 말해요.

새로운 규칙을 생성할 수 있게 하는 시도에서 만들어졌는데요.

 

예를 들어, 다양한 사진들 속에서 어떤 사진에

강아지가 있는지 알아서 찾고 구분해 줄 수 있게 된 것이죠.

 

강아지의 데이터를 넣으면 스스로 귀가 둥글고

눈이 두 개에 네 바발인 동물이라는 등의 특징을 스스로 분류해요.

 

이때 랜덤 한 데이터보다는 실제고 강아지 사진이

무엇인지 알려주는 정답 데이터가 많아야 해요.

즉, 양질의 데이터를 많이 보유할수록 더 높은 성능을 이끌어 낼 수 있죠.

 

✅ 딥러닝(심층 학습)

 

딥러닝은 머신러닝은 한 방법으로서

인간의 뇌 구조를 모방한 인공 신경망을 사용하여

보다 복잡하고 깊은 학습을 할 수 있게 하는 기술을 뜻해요.

 

기계가 사람의 도움 없이도 정확한 결정을 내릴 수 있또록

해주는 딥러닝 기술은 특히 이미지, 음성 인식, 자연어 처리 등에서

 

뛰어난 성능을 보여주며 구글이나 메타(Facebook) 같은

대기업 기술 회사에서 널리 사용되고 있어요.

예를 들면 알파고(Alphago)도 딥러닝 기술로 만들어진 프로그램이죠.

 

지금보다 AI에 큰 관심이 쏟아지지 않았던 2016년,

 

역대 최고의 바둑 기상니 이세돌 9단과

구글 딥마인드 알파고와의 바둑 대결이 굉장한 이슈가 됐었는데요.

 

(출처 : 유튜브 세계여행자 오끼(World Traveler Oki)님 채널

 

결과적으로 이세돌 기사가 5판 중 1판밖에 못 이겼지만,

그 1판으로 인간의 기술은 AI를 이길 수 없다는 대국 평이 완전히 뒤집히기도 했죠.

 

알파고는 딥러닝 기술을 통해 엄청난 양의 데이터를 바탕으로

각 수별 기상 시뮬레이션을 돌려 승리 확률이 높은 수를 선택했어요.

 

자신과 똑같은 알고리즘을 가진 쌍둥이 알파고라

무려 128만 번의 손수 대국을 치러서 각 상황별로 승리할

확률이 높은 수의 수많은 빅데이터를 확보한 것이에요.

 

인간은 절대 따라할 수 없는 엄청난 횟수의 반복 학습을 통해

끊임없이 스스로 바둑 전략을 배운것이죠. 정말 대단하지 않나요? 😮

 

지치지도 않고 질리지도 않으면서 쉬지 않고 학습하는데,

이들의 진화 속도를 인간은 절대 따라갈 수가 없었고

이 대국은 딥러닝으로 학습된 인공지능의 위대함을 볼 수 있기도 했어요.

(출처 : 네이버 머신러닝, 딥러닝)

 

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3. 미래

(AI로 생성한 이미지)

 

몇몇 전문가들은 시스템 자산을 스스로

개선하고 기하급수적인 성장을 거듭하면서

인간의 지능을 뛰어넘을 수도 있다고 주장해요😮

 

미래에는 사이보그로 진화하여 초지능을

(인간의 능력을 뛰어넘는 가설적인 지능체)

손에 넣을 수도 있다는 주장도 있어요.

 

초기에 직관에 반하거나,

틀렸을 것 같은 결과를 제공한다면

 

일반적으로 사람들은 인공지능을 직접 확인하고

검증할 수 없으니 인공지능의 판단을 불확실하다고

느끼면서 곧바로 불신으로 이어질 수 있어요.

 

이에 XAI 인공지능(설명 가능한 인공지능)은

사람들이 이런 인공지능을 좀 더 합리적으로 이해하고,

결과를 확인한 다음 최종 사용 여부를 결정하게 해요.

 

(AI로 생성한 이미지)

 

설명 가능한 인공지능이란,

인공지능이 판단한 결과를 사람들이 더 정확히 앻하고 해석하고,

최종 결과물에 대해 설명할 수 있도록 해주는 확장된 개념의 인공지능 기술이에요.

 

어떤 절차와 과정을 거쳐 결과물을 도출했는지

사람이 설명할 수 있을 만큼 신뢰할 수 있고, 개발자의 책임성도 높일 수 있어요.

 

그럼으로써 그 결정에 대해 신뢰할 수 있고, 개발자의 책임성도 높일 수 있어요.

 

미래에는 더욱 발달해서 인공지능 없이 생활을 못하는,

우리와 같이 살아가는 필수적인 역할을 하지 않을까요?

(출처 : 동아일보)

 

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4. 알고리즘

 

 

알고리즘이란 컴퓨터를 활용한 문제 해결 과정에서 컴퓨터가

따라 할 수 있도록 주어진 문제를 논리적으로 해결하는 데

 

필요한 절차, 방법, 명령어들의 집합을 말해요.

간단히 말해 해결 방법들을 순서대로 나열한 것이지요.

 

알고리즘은 프로그램을 어떻게 구성하는가에 따라

효율적이고, 명확하게 만드는 것이 중요해요.

 

프로그램을 만드는 전체 과정에서 알고리즘을 짜는 것은

<계획> 단계라고 하는데, 이 알고리즘 순서대로 프로그램

언어로 작성하여 소프트웨어를 완성하는 것이죠.

 

 

알고리즘이 필요한 이유는 특정 행동이나 절차를 자동화할 수 있기 때문인데요.

 

알고리즘은 수백, 수십억 개의 입력 데이터를 테스트하고 분석하고

훈련용 데이터와 알고리즘을 사용하여 의사 결정에 중욯나 결과를 도출해요.

 

새로운 정보를 투입하면, 이 정보를 분석해 일련의 응답 값을 추론하는 것이에요.

 

예를 들어, 한 소비자가 온라인 쇼핑몰을 방문한 경우,

이 소비자의 나이, 거주지, 구매 목록, 검색 기록, 기타 인구 통계 정보 등과 같은

소비자 관련 데이터를 활용해 맞춤 상품을 추천할 수 있어요.

 

인공지능을 이용하면 소비자를 여러 다른 그룹으로 세분화하고,

각각 다른 추천 상품으로 맞춤 제안할 수도 있어요.

 

알고리즘을 사용하여 각 소비자 그룹별로

더 효과적인 마케팅 전략을 적용할 수 있겠죠?

(출처 : 네이버 지식 백과 알고리즘)

 

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오늘 포스트에서는 우리가 앞으로 살아가면서

꼭 알고, 적용해야 할 인공지능에 대해 알아보았어요!

 

다음 포스트에서도 유익한 정보로 찾아올게요! 💚🧡