[인공지능개론] Artificial Intelligence Basics

제목: 인공지능으로의 첫걸음

서론

인공지능(AI)은 현대 사회의 모든 분야를 혁신하고 있는 핵심 기술이다.(특히 최근에는 LLM의 등장으로 더더욱) 과거에는 상상 속에서만 존재했던 인공지능이 이제는 현실 세계에서 우리 삶의 일부가 되어가고 있다. 이러한 AI의 눈부신 발전은 몇 가지 핵심 요소들의 융합 덕분에 가능했다.

현대 AI 발전의 원동력

거대 데이터 축적: 인터넷의 발달로 방대한 양의 데이터가 생성되고 축적되면서, AI 모델 학습에 필요한 풍부한 자원이 마련되었다.
인프라: 구글과 같은 IT 기업들은 막대한 자본과 기술력을 바탕으로 AI 연구 개발에 필요한 인프라를 구축하고, AI 생태계를 활성화하는 데 기여했다.
GPU: 그래픽 처리 장치인 GPU는 병렬 연산에 최적화된 구조를 가지고 있어, AI 모델 학습 속도를 획기적으로 향상시켰다.

이러한 요소들이 서로 시너지를 일으키며 AI 기술의 발전을 가속화하고, 더욱 강력하고 효율적인 AI 모델 개발을 가능하게 했다.

AI의 두 가지 형태: 강인공지능과 약인공지능

AI는 크게 두 가지 형태로 구분할 수 있다.

강인공지능(Strong AI): 인간과 같은 수준의 지능을 가지고, 스스로 사고하고 판단하며 문제를 해결할 수 있는 AI를 의미한다. 감정이나 창의성까지 갖춘 완벽한 인공지능을 뜻하며, 아직은 연구 개발 단계에 있다.
약인공지능(Weak AI): 특정 작업에 특화된 AI로, 주어진 데이터를 기반으로 패턴을 인식하고 예측하는 능력을 갖추고 있다. 현재 널리 사용되는 AI 대부분은 약인공지능에 속한다.

현재 많은 연구자들은 약인공지능을 넘어 강인공지능, 즉 인간 수준의 지능을 가진 '범용 인공지능(AGI, Artificial General Intelligence)' 개발을 목표로 노력하고 있다.

AI의 구조: 인공지능, 머신러닝, 딥러닝

AI는 크게 인공지능, 머신러닝, 딥러닝으로 구조화할 수 있다.

인공지능: 인간의 지능을 모방하여 기계가 문제를 해결하고 학습할 수 있도록 하는 포괄적인 분야이다.
머신러닝: 인공지능의 한 분야로, 데이터를 통해 학습하고 스스로 성능을 향상시키는 알고리즘과 모델을 개발하는 분야이다.
딥러닝: 머신러닝의 한 분야로, 인공 신경망을 이용하여 복잡한 패턴을 학습하고 처리하는 기술이다.

Structure of AI

머신러닝 알고리즘: 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습

머신러닝 알고리즘은 학습 방식에 따라 크게 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습으로 구분할 수 있다.

지도 학습(Supervised Learning): 입력 데이터와 정답 레이블이 함께 제공되는 학습 방식이다. 예를 들어, 개 사진과 함께 각 사진에 해당하는 품종 정보가 주어지는 경우, 지도 학습 알고리즘은 이 데이터를 통해 개 품종을 분류하는 모델을 학습한다. 지도 학습에서는 충분한 양의 데이터가 모델의 정확도를 높이는 데 중요한 역할을 한다.

비지도 학습(Unsupervised Learning): 정답 레이블 없이 입력 데이터만 제공되는 학습 방식이다. 비지도 학습 알고리즘은 데이터 내의 패턴이나 구조를 스스로 발견하고 분석한다. 대표적인 비지도 학습 방법으로는 군집화(Clustering)가 있으며, 이는 유사한 데이터들을 그룹으로 묶는 데 사용된다. 군집화 알고리즘은 초기에는 임의로 그룹을 설정하고, 반복적인 계산을 통해 데이터 간의 유사성을 기반으로 그룹을 조정하며 최적의 결과를 찾아낸다. 비지도 학습은 데이터의 숨겨진 특징을 발견하고 새로운 정보를 추출하는 데 유용하며, 많은 AI 연구자들이 비지도 학습이 AI 발전의 다음 단계를 이끌 핵심 기술이 될 것으로 예측하고 있다.

강화 학습(Reinforcement Learning): 행동에 대한 보상과 벌칙을 통해 학습하는 방식이다. 에이전트는 환경과 상호작용하며 시행착오를 통해 최적의 행동을 학습한다.

General framework

생성 AI: 새로운 콘텐츠 창조의 시대

최근에는 텍스트, 이미지, 음악, 비디오 등 새로운 콘텐츠를 생성하는 생성 AI(Generative AI) 기술이 급부상하고 있다. 생성적 적대 신경망(GAN, Generative Adversarial Network)은 생성 AI를 위한 대표적인 프레임워크로, 두 개의 신경망이 서로 경쟁하며 학습하여 더욱 사실적인 새로운 데이터를 생성한다.

결론

인공지능은 데이터 폭발, 인프라 발전, GPU 기술의 발전과 같은 요소들의 융합으로 비약적인 발전을 이루었다. 현재는 약인공지능이 주를 이루지만, 많은 연구자들이 범용 인공지능(AGI) 개발을 위해 노력하고 있다. 머신러닝은 인공지능의 핵심 기술으로써, 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 등 다양한 학습 방식을 통해 발전하고 있다. 특히 비지도 학습은 데이터의 숨겨진 특징을 발견하고 새로운 정보를 추출하는 데 유용하며, AI 연구의 중요한 분야로 주목받고 있다. 또한, 생성 AI 기술은 새로운 콘텐츠 창조의 가능성을 열어주며, AI의 미래를 더욱 기대하게 만든다.

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