AI란 무엇인가요? 작동 방식과 사용처

AI에 대한 화두는 어디에나 있습니다. 안 될 이유가 있을까요? 

이메일 작성 방식부터 자율 주행 자동차 설계 방식에 이르기까지 모든 것을 변화시키고 있습니다. 

그러나 과대 광고와 헤드라인 사이 어딘가에서 여전히 많은 사람들이 AI의 본질과 작동 방식에 대해 잘 모르고 있습니다.

이 가이드는 전문 용어에 얽매이지 않고 바로 이러한 내용을 다루고 있습니다. 

이 과정을 마치면 매일 사용하는 도구에 AI가 어떻게 적용되는지에 대한 기본 개념과 기본 사항을 이해하게 됩니다.

시작하겠습니다.

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주요 내용

• AI는 우리가 일반적으로 인간의 지능과 연관 지어 생각하는 작업을 수행할 수 있도록 훈련된 기계를 만드는 과학입니다.

• AI는 데이터를 받아 알고리즘을 통해 처리하고, 예측하고, 실수를 통해 학습하고, 시간이 지남에 따라 개선하는 방식으로 작동합니다.

• 오늘날 대부분의 AI는 특정 작업을 위해 구축된 좁은 의미의 AI이며, 여러 분야에 걸쳐 인간의 능력을 따라잡을 수 있는 일반 AI, 즉 AGI는 아직 개념에 불과합니다.

• 생성형 AI는 딥러닝을 사용하여 프롬프트에 응답하여 새로운 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, 심지어 코드를 생성합니다.

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AI는 무엇을 의미하나요?

AI는 인공 지능의 줄임말로, 일반적으로 인간의 두뇌가 필요하다고 생각하는 일을 기계가 할 수 있는 능력을 말합니다:

• 인식 
• 추론 
• 학습
• 세상과 소통하기 
• 문제 해결 
• 창의력의 불꽃을 보여주세요

이러한 기능을 갖춘 인공지능을 알게 모르게 접한 적이 있을 것입니다. 

예를 들어 Siri에게 질문을 하거나 단순히 대화를 나누는 것은 AI와 채팅하는 것과 같습니다.

아니면 어떤 페이지에 갇혀 있는지 정확히 알고 있는 웹사이트의 챗봇과 채팅할 때? 이것도 인공지능입니다.

그렇다면 AI가 음성을 인식하고, 이미지를 식별하고, 인간의 언어를 이해하고 반응할 수 있는 이유는 무엇일까요? 

이는 수많은 알고리즘과 모델, 고급 수학을 통해 이루어집니다. 

아이디어를 제공하기 위해 AI의 몇 가지 구성 요소는 다음과 같습니다: 

• 머신 러닝
• 신경망
• 딥 러닝
• 자연어 처리

인간 지능 대 기계 지능

AI는 점점 더 발전하고 있지만 아직 우리에 비할 바는 아닙니다. 

우리는 다음과 같은 이유로 이를 알고 있습니다. 지금까지 튜링 테스트를 통과한 AI 도구는 없습니다.는 기계가 대화에서 사람처럼 설득력 있게 행동할 수 있는지 확인하는 방법입니다. 또는 기계가 생각할 수 있는지 확인하기 위한 목적도 있습니다.

사람처럼 맥락과 뉘앙스, 의미를 진정으로 이해하는 AI를 구현하기에는 아직 멀었습니다.

대부분의 전문가들은 이러한 인공지능을 개발하려면 아직 수십 년이 남았다고 생각합니다. 그리고 어떤 이들은 절대 실현되지 않을 수도 있다고 말합니다. 

ChatGPT나 DALL-E와 같은 생성형 AI 도구는 몇 가지 놀라운 일을 할 수 있지만, 그 속을 들여다보면 본질적으로 예측 기계입니다. 

즉, 이러한 도구는 방대한 데이터 세트에 대한 학습을 통해 사용자의 요청에 대한 가장 가능성이 높은 응답을 놀라운 정확도로 추측할 수 있습니다.

유용하고 때로는 기이하기까지 하지만 인간의 지능과는 다릅니다.

AI의 간략한 역사

'생각하는 기계'라는 개념은 고대 철학으로 거슬러 올라갈 수 있지만, AI의 현대 역사는 20세기 중반에 시작되었습니다.

아래 표에는 AI 개발에서 가장 중요한 몇 가지 이정표가 요약되어 있습니다:

연도	마일스톤
1950	앨런 튜링 출판 컴퓨팅 기계 및 인텔리전스 튜링 테스트를 제안합니다.
1956	존 매카시는 다트머스 컨퍼런스에서 '인공 지능'이라는 용어를 처음 사용했습니다.  The 최초의 AI 프로그램, 논리 이론가가 생성됩니다.
1967	프랭크 로젠블랫은 시행착오를 통해 머신러닝을 입증한 초기 신경망인 마크 1 퍼셉트론을 개발합니다.
1980	역전파는 신경망 훈련에 널리 사용됩니다.
1997	IBM의 딥 블루, 체스 챔피언 게리 카스파로프를 꺾다 복잡한 작업에서 AI가 인간의 전문성을 뛰어넘을 수 있다는 가능성을 보여줍니다.
2004	존 매카시 인공지능이란 무엇인가요?  이는 빅데이터와 클라우드 컴퓨팅이 부상하면서 널리 인용되는 AI의 정의를 제공합니다.
2011	IBM 왓슨, 최고의 챔피언들을 상대로 제퍼디! 우승.
2015	바이두의 민와 슈퍼컴퓨터가 인간을 능가하는 이미지 인식 능력을 달성했습니다.
2016	딥마인드의 알파고가 바둑 챔피언 이세돌을 꺾었습니다.
2022	AI 성능을 혁신하고 생성형 AI 애플리케이션을 확장하는 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델의 등장.
2024	멀티모달 및 소규모의 효율적인 AI 모델의 성장.
2025	에이전트 AI 시스템의 빠른 도입과 함께 GPT-5 출시. 억만장자들과 정부가 AI 칩, 인프라, 개발에 수십억 달러를 투자하고 있습니다.

AI 작동 방식

이제 AI가 무엇이며 인간의 지능과 어떻게 비교되는지 정리했으니, AI의 작동 원리를 한눈에 살펴봅시다.

다음은 AI가 작동하는 5가지 주요 단계입니다:

• 입력: 모든 AI 시스템이 존재하려면 데이터가 필요합니다. 이 데이터는 텍스트, 오디오, 비디오, IoT 센서 등 거의 모든 곳에서 얻을 수 있습니다. 

• 처리 중입니다: 데이터가 AI에 적합한 형식으로 제공되면 AI는 프로그래밍된 알고리즘을 사용하여 데이터의 패턴과 관계를 식별합니다. 이를 AI 학습이라고 하며, 이러한 학습을 통해 AI는 새로운 데이터에서 유사한 패턴을 인식할 수 있게 됩니다.

• 결과: AI는 데이터를 분석한 후 예측 또는 분류를 내립니다. 예를 들어, 데이터가 이전 패턴과 일치하는지(합격) 또는 일치하지 않는지(불합격)를 결정할 수 있습니다. 

• 조정: AI는 무언가 잘못하면 그 실패를 학습 포인트로 삼습니다. 실패를 통해 학습한 후 시스템은 결과 단계로 돌아가 업데이트된 규칙에 따라 결정을 다시 확인할 수 있습니다. 이러한 학습은 다음과 같은 형태로 이루어질 수 있습니다:

• 알고리즘 규칙 조정하기
• 데이터 해석 방식 변경
• 입력을 처리하는 조건 세분화하기

• 평가: 마지막 단계에서는 AI가 전체적으로 성능을 평가합니다. 이전 조정 결과를 고려하고 새로운 인사이트를 종합하여 향후 예측을 개선하는 데 사용합니다. 

AI의 유형

다음은 여러분이 보셨거나 아직 보지 못한 주요 AI 유형입니다:

좁은 AI와 일반 AI

사람들이 처음 인공지능이 무엇인지 물어볼 때, 종종 이미 실제로 작동하는 버전인 좁은 의미의 인공지능을 떠올리곤 합니다. 

좁은 AI는 약한 AI라고도 하며, 매우 특정한 작업 또는 정의된 작업 집합을 수행하도록 구축됩니다. 

신용카드 네트워크에서 사기 거래를 탐지하는 것부터 Siri, Alexa와 같은 음성 비서를 구동하거나 챗봇이 질문에 응답할 수 있도록 자연어 처리를 실행하는 것까지 다양합니다.

오늘날 여러분이 상호작용하는 대부분의 인공지능은 좁은 의미의 인공지능입니다.

반면에 강력한 인공지능 또는 일반 인공지능이라고 불리는 인공 일반 인공지능(AGI)이 있습니다. 

이러한 종류의 AI는 다양한 업무에 걸쳐 지식을 학습하고 적용하며, 이러한 업무를 수행하는 데 있어 인간의 능력과 비슷하거나 능가합니다.

현재 AGI는 아직 그 수준에 도달한 인공지능 시스템이 없기 때문에 이론적인 단계에 머물러 있습니다.

에이전트 AI

에이전트 AI라는 용어를 들어보시고 에이전트 AI가 무엇인지 궁금하신 분들을 위해 가장 간단하게 설명하자면, AI 에이전트로 구축된 시스템이라고 할 수 있습니다.

AI 에이전트는 사람의 도움을 최소화하거나 전혀 받지 않고도 작업을 수행하고 의사 결정을 내리는 자율적인 프로그램입니다. 에이전트의 이름에 포함된 '에이전트'는 이러한 도구가 실행할 수 있는 에이전트를 의미합니다. 

에이전트 AI는 이를 기반으로 여러 AI 에이전트를 조정하여 한 명의 에이전트만으로는 달성할 수 없는 더 큰 목표를 향해 함께 협력하는 방식으로 구축됩니다.

반응형 기계, 제한된 메모리, 마음의 이론

앞서 살펴본 AI의 유형은 범위와 자율성 측면에서 차이가 있습니다.

정보를 보유할 수 있는지 여부와 환경을 해석하는 방식에 따라 AI를 분류하는 또 다른 방법이 있습니다. 

이 관점에서는 AI를 크게 세 가지 범주로 나눕니다:

• 반응형 머신: 가장 기본적인 형태의 인공지능입니다. 이전에 일어난 일에 대한 기억을 저장하지 않고 현재 수신하는 입력에만 반응합니다. 내부 상태나 환경의 표현 없이 작동한다는 것이 가장 큰 한계입니다. 입력을 처리한 후에는 해당 메모리를 폐기하고 빈 메모리로 다음 입력으로 넘어갑니다.

• 제한된 메모리 머신: 제한된 메모리 머신은 과거 데이터를 내부에 저장하여 시간이 지남에 따라 환경의 패턴과 상관관계를 인식하고 이러한 이해를 바탕으로 동적 조건에서 응답을 개선할 수 있습니다. 

• 마음의 이론: 이는 인간이나 다른 기계 등 다른 에이전트의 존재를 이해하고 내부 상태를 추론할 수 있는 AI입니다. 이러한 형태의 AI는 현재로서는 불가능합니다. 마음의 이론 행동에는 종종 의도, 신념 또는 감정에 의해 영향을 받을 수 있는 보이지 않는 원인이 있다는 것을 인식하는 능력이 필요합니다.

AI의 예

지금까지 다양한 유형의 인공지능과 인공지능이 정보를 처리하는 방식에 대해 살펴봤으니, 이 모든 것이 실제 환경에서 어떻게 작동하는지 살펴볼 가치가 있습니다. 

자율주행 차량

자율 주행 자동차는 교통 패턴부터 도로 표지판 인식까지 모든 것을 포함하는 방대한 데이터 세트에서 학습된 머신 러닝에 크게 의존합니다. 

개발자는 종종 차량이 도로에 출시되기 전에 인공 시뮬레이션을 사용하여 성능을 평가합니다. 

블랙박스 테스트는 테스터가 시스템의 내부 작동에 직접 액세스하지 않고 대신 동작을 조사하여 약점을 파악하는 방법으로, 일반적으로 사용됩니다. 

텍스트 편집기 또는 자동 고침

Grammarly를 사용하여 에세이를 확인하거나 문자 메시지를 보내면서 자동 고침에 의존한 적이 있다면, 여러분은 AI와 상호작용한 경험이 있는 것입니다. 

배운 대로 문법 규칙 학교에서는 AI 알고리즘이 적절한 언어 사용을 인식하고 편차를 발견하도록 학습합니다.

쉼표를 잘못 사용하거나 잘못된 단어를 선택하면 편집기에서 플래그를 지정하고 적절한 수정을 제안할 수 있습니다.

가상 비서

아마존 알렉사, 구글 어시스턴트, 애플의 시리 같은 가상 비서가 일상적인 작업을 도와줍니다. 

사용자의 특정 사용 패턴을 학습하여 사용자의 선호도에 맞게 조정할 뿐만 아니라 시간이 지남에 따라 사용자의 요구를 더 잘 예측할 수 있습니다.

검색 및 추천 알고리즘

스트리밍 서비스를 검색하다가 놀랍도록 적절한 영화 추천을 발견하거나 온라인 스토어에서 최근 검색한 내용과 일치하는 제품을 표시하는 경우, 다음과 같이 표시됩니다. AI 기반 추천 시스템 직장에서. 

이러한 시스템은 시간 경과에 따른 상호작용을 추적하고 머신러닝 및 딥러닝 모델을 사용하여 이를 분석하여 다음에 사용자가 원하는 것을 예측합니다.

제너레이티브 AI란 무엇인가요?

온디맨드 방식으로 완전히 새로운 콘텐츠를 제작할 수 있는 능력으로 큰 주목을 받고 있는 특정 범주의 AI가 있습니다. 이러한 시스템을 제너레이티브 AI라고 합니다. 

제너레이티브 AI가 무엇인지 자세히 살펴보겠습니다.

생성형 AI 또는 생성 AI는 사용자의 질문에 대한 응답으로 독창적인 결과물을 생성하는 딥러닝 모델을 말합니다. 

이러한 시스템을 만들 수 있습니다: 

• 긴 형식의 텍스트
• 고품질 이미지
• 사실적인 비디오
• 생생한 오디오
• 기능 코드 

최신 제너레이티브 AI 모델은 채팅에서 바로 다양한 애플리케이션의 대화형 시뮬레이션을 생성할 수도 있습니다.

생성 AI의 출력 품질은 모델의 정교함과 프롬프트가 학습과 얼마나 밀접하게 일치하는지에 따라 달라집니다. 

예를 들어, ChatGPT는 민족주의 이론에 대한 명료하고 체계적인 에세이를 몇 초 만에 작성할 수 있으며, DALL-E 2와 같은 이미지 기반 시스템은 르네상스 스타일의 마돈나 그림과 피자를 먹는 아이처럼 특이하지만 시각적으로 인상적인 구도를 만들 수 있습니다. 

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AI 관련 자주 묻는 질문

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