최근 AI에 대한 관심이 매우 뜨겁습니다. ChatGPT를 통해 일반인들도 AI를 직접 접하게 되고 그 효용성을 체감했기 때문이 아닐까 생각되는데요, 과거부터 많은 이슈가 되어 오고 이제 우리 생활의 일부가 되어가고 있는 AI의 개념에 대해 알아보도록 하겠습니다.
1. AI란?
AI(Artificial Intelligence)란 인공지능을 이야기 합니다. 인공지능은 '인간의 지능적인 행동을 모델링하고 시뮬레이션하는 컴퓨터 시스템'으로 정의할 수 있습니다. 이는 기계가 사고하고 학습하며 문제를 해결하고 결정을 내릴 수 있는 능력을 갖춘 기술을 말합니다. AI는 주어진 작업을 수행하는 동안 이전의 경험과 데이터를 기반으로 패턴을 파악하고 예측하는데 중점을 둡니다.
이러한 인공지능은 우리 일상과 사회, 경제, 과학 등 다양한 분야에 혁명적인 변화를 가져온 기술 중 하나입니다. 이는 세 가지 측면에서 중요한 의미를 갖습니다.
- 자동화와 효율성 : AI는 반복적이고 단순한 작업을 자동화하고 최적화 함으로써 생산성을 크게 향상 시킵니다. 이는 사람들이 더 복잡하고 창의적인 과제에 집중할 수 있는 시간과 자원을 확보하는데 도움이 됩니다.
- 데이터 분석과 패턴 인식 : AI는 대량의 데이터를 신속하게 분석하고 패턴을 식별할 수 있어, 의사 결정을 하는데 유용한 정보를 제공합니다. 이를 활용하여 분석, 예측, 추천, 금융 예측 등 다양한 분야에서 더 좋은 결과를 얻을 수 있습니다.
- 혁신과 창의성 : AI는 기존의 문제 해결 방법을 뛰어넘은 새로운 방식을 개발할 수 있습니다. 이는 의료 진단, 예술 작품 생성, 새로운 제품 및 서비스 개발 등에서 혁신을 이끌어 내는데 도움이 됩니다.
2. AI 종류
1) 머신 러닝(Machine Learning)
머신 러닝은 AI의 하위 분야로, 데이터를 분석하고 패턴을 학습하여 예측하거나 결정을 내리는 시스템을 개발하는 기술입니다. 주요 종류는 다음과 같습니다.
- 지도학습(Supervised Learning) : 레이블이 지정된 훈련 데이터를 사용하여 모델을 훈련 시키는 방식으로, 군집화와 차원 축소에 활용됩니다.
- 비지도학습(Unsupervised Learning) : 레이블이 없는 데이터에서 패턴이나 구조를 발견하는 방식으로, 군집화와 차원 축소에 활용됩니다.
- 강화학습(Reinforcenment Learining) : 환경과 상호 작용하며 보상을 최대화하는 방향으로 학습하는 방식으로, 게임이나 로봇 제어에 사용됩니다.
2) 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)
NLP는 사람의 언어를 이해하고 생성하는 기술로, 텍스트 및 음성 데이터와 관련이 있습니다. 주요 종류로는 언어 이해와 생성, 기계 번역, 감정 분석 등이 있습니다.
3) 컴퓨터 비전(Computer Vision)
컴퓨터 비전은 컴퓨터가 이미지와 비디오 데이터를 처리하고 이해하는 기술로, 이미지 분류, 객체 감지, 얼굴 인식 등이 포함됩니다.
4) 기타 활용분야
AI는 의료분야, 자율 주행차량, 로봇 공학, 금융 분야, 예술과 창작 분야, 교육, 에너지, 환경 등 다양한 분야에서 적용이 되고 있고 그 활용이 점차 확대되고 있습니다.
3. AI 작동방식
AI의 작동 방식은 크게 두 가지 단계로 설명할 수 있습니다. 먼저 데이터의 학습 과정을 통해 모델을 훈련 시키고, 그 다음에는 실제 데이터를 입력하여 모델이 작업을 수행하고 결과를 생성하게 됩니다.
1) 데이터 학습(Training Data)
AI 시스템은 학습 데이터를 사용하여 작업을 수행하는 방식으로 동작합니다. 이 학습 데이터는 입력 데이터와 그에 대한 정답, 즉 레이블(label)이 포함되어 있습니다. 이러한 데이터를 사용하여 AI 모델은 패턴을 학습하고 예측을 수행할 수 있도록 조정됩니다.
- 데이터 수집 : 학습 데이터는 문제에 따라 다양한 형태의 데이터일 수 있습니다. 예를 들어, 이미지 분류 작업의 경우 이미지와 해당 이미지의 레이블이 필요합니다.
- 특징 추출 : 데이터에서 중요한 특징을 추출하여 모델이 학습하기 쉽도록 준비합니다.
- 모델 선택 : 어떤 종류의 AI 모델을 사용할지 결정합니다. 여기에는 신경망(Neural Networks), 결정 트리(Decision Trees), SVM(Support Vector Machines) 등이 포함됩니다.
- 모델 훈련 : 학습 데이터를 사용하여 모델을 훈련 시킵니다. 모델은 입력 데이터를 받아들이고 예측을 수행하는 방법을 배우게 됩니다.
2) 데이터 입력과 예측(Inference)
모델이 훈련되었다면, 실제 데이터를 입력하여 모델이 작업을 수행하고 예측을 생성할 수 있습니다.
- 데이터 입력 : 모델에 입력 데이터를 제공합니다. 예를 들어, 이미지 분류 작업의 경우 분석 하려는 이미지를 입력으로 사용합니다.
- 예측 생성 : 모델은 입력 데이터를 기반으로 예측을 생성합니다. 예를 들어 이미지 분류 모델은 입력 이미지가 어떤 클래스에 속하는지 예측할 수 있습니다.
- 결과 출력 : 모델의 예측 결과를 얻습니다. 이 결과는 분류, 회귀, 번역, 생성 등 다양한 형태일 수 있습니다.
4. 생성형 AI란?
생성형 AI는 인간과 유사한 방식으로 텍스트, 음성 또는 이미지 등을 생성하거나 처리하는 인공지능 시스템을 말합니다. 이러한 시스템은 주어진 입력에 대해 응답을 생성하거나 문장, 단락, 이야기, 음악, 그림 등 다양한 형태의 내용을 생성할 수 있습니다. 그 중에서도 OpenAI의 GPT 시리즈는 생성형 AI의 대표적인 예시 중 하나 입니다.
1) ChatGPT
ChatGPT는 GPT 모델 계열의 하나로, 대화 형식으로 텍스트를 생성하고 처리하는 데 특화되어 있습니다. 이 모델은 사용자와 자연스러운 대화를 나누는 데 사용될 수 있으며, 질문에 대답하거나 대화의 흐름을 이어가는데 활용됩니다. ChatGPT는 주어진 문맥과 이전 대화 내용을 이해하고 이를 기반으로 응답을 생성합니다.
2) ChatGPT 작동방식
GPT(Generative Pre-trained Transformer) 모델 계열은 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 기반으로 합니다. 이 모델은 큰 양의 텍스트 데이터를 사전 훈련하여 언어의 패턴과 구조를 학습한 후, 이를 새로운 작업에 맞게 세부 조정하는 데 사용됩니다.
- 사전 훈련(Pre-training) : 대규모 텍스트 데이터를 사용하여 언어의 통계적 패턴과 문맥을 학습합니다. 이 단계에서 모델은 문장 내 단어 간의 관계와 문맥을 파악하는 데 중점을 둡니다.
- 미세 조정(Fine-tuning) : 사전 훈련된 모델은 특정 작업에 맞게 미세 조정됩니다. ChatGPt의 경우, 대화 데이터를 사용하여 대화 스타일과 특정 주제에 더 적합한 응답을 생성하도록 조정됩니다.
5. 마무리
지금까지 AI의 정의와 의미, 종류 그리고 AI의 작동방식과 최근 많은 이슈가 되고 있는 생성형 AI는 무엇인지에 대해서 알아보았습니다. AI를 설명하기에는 부족한 내용이지만 AI의 아주 기초적이고 상식적인 선에서 이해를 할 수 있는 내용이라고 생각됩니다. 앞으로 우리 생활과 밀접하고 뗄 수 없는 관계가 될 AI에 대해 더 많이 알아보도록 하겠습니다.
