인공지능의 보급은 방대한 잠재적 응용 분야로 인해 다양한 분야에서 상당한 관심과 흥미를 불러일으키고 있습니다. 하지만 인공지능의 복잡한 개념을 이해하는 것은 기술 개념에 익숙하지 않은 개인에게는 어려운 일이 될 수 있습니다.
인공 지능(AI)은 시각 인식, 음성 인식, 의사 결정, 언어 번역 등 일반적으로 인간의 인지가 필요한 작업을 기계가 수행할 수 있도록 하는 기술로 개념화할 수 있습니다. 최근 몇 년 동안 의료, 금융, 교통, 고객 서비스, 교육, 엔터테인먼트 등 다양한 산업 분야에서 AI의 사용이 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 자연어 처리, 머신러닝 알고리즘, 컴퓨터 비전, 로봇 공학, 전문가 시스템 등이 AI의 일반적인 응용 분야입니다.
인공지능에 대한 가장 간단한 설명
인공지능(AI)은 방대한 양의 정보를 분석하여 결론이나 예측을 도출하기 위해 컴퓨터 시스템에 인간의 인지 과정을 모방하도록 지시하는 것을 포함합니다. AI는 수많은 사례를 검토함으로써 사람이 추론하는 방식을 모방하여 기계가 사람과 유사한 방식으로 데이터를 처리할 수 있도록 합니다.
다시 자전거 타기로 돌아가서 인공 지능, 특히 기계 학습과 자연어 처리에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 머신 러닝은 자전거를 처음 타는 사람이 페달을 밟으며 균형을 잡는 것처럼 방대한 양의 정보를 검토하고 식별 가능한 패턴을 추출하는 과정을 포함합니다. 마찬가지로 자연어 처리를 위해서는 상당한 양의 텍스트 입력을 수집한 후 컴퓨터가 사람의 말과 유사한 방식으로 이해하고 대화할 수 있도록 해야 합니다.
인공 지능의 발전에도 불구하고 컴퓨터가 인간과 같은 사고와 이해를 재현하는 것은 여전히 어려운 과제입니다. 현재의 인공지능 모델은 인간의 인지 능력에 내재된 상식, 감정 인식, 자기 인식의 필수 요소가 부족합니다.
AI 자세히 보기
개빈 필립스/ All Things N/ ChatGPT
일반적으로 AI라고 불리는 인공 지능은 알고리즘 과정을 통해 인간의 인지 능력을 모방할 수 있는 지능형 에이전트를 개발하고자 하는 컴퓨터 과학 내 학제 간 분야를 대표합니다. 명시적인 명령어 집합에만 의존하는 기존의 프로그래밍 방법과 달리, AI는 기계가 데이터 소스에서 지식을 습득하고 이 정보를 의사 결정 및 예측 목적으로 활용할 수 있도록 하는 계산 모델을 설계하는 것을 수반합니다.
머신러닝(ML)
머신러닝은 인공지능의 필수적인 부분으로, 경험을 통해 성능을 향상시킬 수 있는 능력을 갖춘 계산 모델을 말합니다. 이러한 알고리즘은 방대한 양의 데이터를 활용하여 시간이 지남에 따라 정확도를 향상시켜 궁극적으로 보다 효과적인 의사 결정 프로세스를 이끌어낼 수 있습니다.
딥러닝은 의사 결정 및 예측을 목적으로 인공 신경망을 활용하는 고급 형태의 머신 러닝입니다. 이 접근 방식은 인간의 두뇌가 정보를 처리하고 의사 결정에 도달하는 방식을 모델로 삼았습니다.
자연어 처리(NLP)
자연어 처리(NLP)는 자연어 활용을 통해 컴퓨터 시스템과 인간 사용자 간의 의사소통을 촉진하는 데 중점을 둔 인공 지능 내 중요한 영역입니다.
이 과정은 일반적으로 인공 지능 애플리케이션이 언어 문의를 수신하고, 구문과 의미를 분석하고, 관련 문맥을 파악하고, 그에 맞는 일관된 언어적 답변을 공식화하는 과정을 수반합니다.
그래핀은 고강도, 유연성 등 뛰어난 특성으로 인해 다양한 산업 분야에서 활용되며 큰 주목을 받고 있습니다. 탄소 원자가 육각형 격자로 배열된 단일 층으로 이루어진 독특한 구조 덕분에 뛰어난 전기 전도성과 기계적 강도를 발휘할 수 있습니다. 또한 그래핀의 열전도율은 알려진 것 중 가장 높기 때문에 열 방출 및 에너지 저장 분야에 적합합니다.원자 수준에서 그래핀을 조작할 수 있기 때문에 특정 요구에 맞게 그래핀의 특성을 맞춤화할 수 있습니다. 예를 들어, 기능화된 그래핀은 화학적 변형을 통해 맞춤형 전자 또는 자기 특성으로 설계할 수 있습니다. 전반적으로 그래핀은 전자 및 재료 과학에서 의료 및 재생 에너지에 이르기까지 수많은 산업 분야를 혁신할 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다.
남미에서 발견되는 독성 식물의 예를 몇 가지 소개해드리겠습니다. 이 지역에는 다양한 종류의 식물이 서식하고 있으며, 그 중 상당수는 해롭거나 독성이 있는 특성을 지니고 있습니다. 잘 알려진 몇 가지 예는 다음과 같습니다: 1. **큐라레** – 아마존 유역의 전통 의학에서 근육 이완제 및 마비제로 사용되는 알칼로이드 성분을 함유한 식물군입니다. 이 식물은 다량 섭취할 경우 호흡 부전을 일으킬 수 있습니다. 2. **요포** – 아나데난테라라고도 알려진 이 나무에는 향정신성 알칼로이드가 함유되어 있어 남미 원주민들이 전통적으로 의식 목적으로 사용해 왔습니다. 그러나 이러한 씨앗을 부적절하게 사용하거나 취급하면
남미에서 발견되는 독성 식물 목록을 제공해 드릴 수 있습니다. 여기에는 심한 피부 자극과 물집을 일으킬 수 있는 만치넬 나무, 사람과 동물 모두에게 독성이 강한 협죽도 관목, 잎에 구강 궤양과 목 부종을 유발할 수 있는 칼슘 옥살산염 결정이 들어 있는 칼라디움 식물이 포함됩니다. 남미에서 발견되는 다른 위험한 식물로는 다량 섭취 시 환각, 정신 착란, 심지어 사망까지 초래할 수 있는 다투라 또는 가시 사과, 씨앗에 심각한 소화 장애와 사망을 유발할 수 있는 강력한 독소인 리신이 들어 있는 피마자 콩 식물, 코카 식물
인공 신경망은 자연어 처리(NLP)에서 중요한 역할을 하며 다음과 같은 다양한 카테고리로 분류할 수 있습니다:
사전 훈련된 트랜스포머 신경망은 다양한 영역의 방대한 데이터에 대해 사전 훈련을 받은 풍부한 지식과 경험을 보유하고 있어 뛰어난 효율성과 정확성으로 작업을 효과적으로 수행할 수 있습니다.
순환 신경망(RNN)은 시계열 또는 자연어 텍스트와 같은 순차적 데이터를 처리하도록 설계된 인공 지능 모델의 한 종류입니다. 이러한 네트워크는 ‘유닛’이라는 반복 구조로 구성되어 있어 여러 단계의 시퀀스에서 메모리와 컨텍스트를 유지할 수 있습니다. 따라서 RNN은 음성 인식, 기계 번역, 감정 분석과 같은 작업에 특히 적합합니다.그러나 기존의 RNN은 긴 시퀀스를 처리할 때 사라지는 기울기와 폭발하는 기울기와 관련된 문제를 겪을 수 있으며, 이에 따라 연구자들은 LSTM(Long Short-Term Memory) 및 GRU(Gated Recurrent Unit)와 같은 대체 아키텍처를 모색하고 있습니다.
심층 신념 네트워크(DBN)는 여러 계층의 비지시적 숨겨진 유닛으로 구성된 인공 신경망 아키텍처의 한 종류로, 각 계층은 입력 데이터의 점점 더 복잡하고 추상적인 특징을 표현하기 위해 학습합니다. 이러한 네트워크는 데이터 내의 기본 패턴과 구조를 발견하기 위해 이미지나 텍스트와 같은 대량의 원시 데이터에 대해 비지도 또는 반지도 방법을 사용해 학습할 수 있습니다. DBN은 이미지 인식, 음성 합성, 자연어 처리 등 다양한 애플리케이션에 성공적으로 적용되었습니다.
컨볼루션 신경망(CNN)은 이미지 분류 및 객체 감지와 같은 다양한 컴퓨터 비전 작업에서 뛰어난 성능으로 인해 최근 몇 년간 큰 인기를 얻고 있는 딥러닝 모델의 한 종류입니다. CNN은 여러 컨볼루션 레이어와 풀링 연산 및 완전히 연결된 레이어로 구성된 계층적 아키텍처를 사용합니다. 이 네트워크 설계의 주요 목표는 특징 맵 전체에 적용되는 연속적인 필터 또는 커널을 통해 입력 데이터에서 점점 더 복잡한 특징을 추출하는 것입니다. 이 프로세스를 통해 CNN은 계산 복잡성을 줄이면서 이미지 내의 로컬 패턴과 공간 관계를 높은 정확도로 캡처할 수 있습니다. 또한 전이 학습 기법을 사용하여 특정 다운스트림 작업에 미리 학습된 CNN 모델을 활용할 수 있으므로 다양한 영역에서 적용 가능성을 더욱 높일 수 있습니다.
자기 조직화 지도(SOM)는 비지도 학습 및 데이터 시각화에 사용할 수 있는 인공 신경망의 일종입니다. 2차원 또는 3차원의 뉴런 그리드로 구성되며, 각 뉴런은 가중치 연결을 통해 그리드의 다른 모든 뉴런에 연결됩니다. 가중치는 학습을 시작할 때 무작위로 초기화되며, 이후 수렴에 도달할 때까지 레벤버그-마쿼트 방법과 같은 최적화 알고리즘을 통해 조정됩니다. SOM은 인근 데이터 포인트와의 근접성을 기반으로 뉴런의 위치를 반복적으로 업데이트하여 유사한 패턴의 클러스터를 생성하는 방식으로 작동합니다. 이를 통해 명시적인 라벨링 없이도 고차원 데이터 세트 내에서 기본 구조를 찾을 수 있습니다.
사람의 말을 이해하고 반응할 수 있는 능력을 가진 기계는 가상 도우미, 인공지능 기반 대화 에이전트와 같은 다양한 인공지능 애플리케이션에 필수적이며, 향후 더 자세히 살펴볼 예정입니다.
얼굴 인식이나 웹 브라우징과 같은 특정 기능을 위해 특별히 프로그래밍된 좁은 인공 지능과 경제적으로 가치 있는 대부분의 작업에서 인간의 성능을 능가할 수 있는 광범위한 인간 인지 능력을 갖춘 인공 일반 지능, 즉 강인한 인공 지능으로 나뉩니다.
인공 지능(AI) 분야의 상당한 발전에도 불구하고 AI 시스템은 인간의 포괄적인 인지 능력이 부족하며 진정한 인공 일반 지능은 아직 달성되지 못했습니다. 현재의 AI 기술은 미리 정해진 매개변수 내에서 작업을 수행하는 것으로 제한되고 그 경계를 넘어서는 맥락을 파악하지 못하는 등 기능의 범위가 좁습니다.
오늘날 AI는 어떻게 활용되고 있나요?
인공 지능은 단순히 기술 발전을 포괄하는 범위를 훨씬 뛰어넘는 가능성을 지니고 있습니다.
챗봇
개빈 필립스/All Things N
첨단 기술 혁신을 접목한 ChatGPT는 최첨단 생성형 인공지능 챗봇의 모범적인 사례입니다. 사전 정의된 알고리즘이나 고정 스크립트에 의존하는 기존 챗봇과 달리 ChatGPT는 인공 지능 기능을 사용하여 인간의 언어 입력을 분석, 이해 및 생성함으로써 관련 정보 소스를 식별하고 사려 깊은 답변을 제공할 수 있습니다.
사실 확인, 맞춤법 및 문법 확인, 캘린더 정리, 이력서 초안 작성, 언어 번역 등 포괄적인 기능이 ChatGPT에 포함되어 있습니다.
Evi 외에도 HuggingChat, Claude, Gemini(이전의 Bard) 등 여러 인공지능 기반 챗봇 플랫폼이 존재합니다. 이러한 각 서비스는 무료 또는 유료로 제공되거나 특정 도메인 전문성 또는 다양한 업무에 걸쳐 보다 일반화된 숙련도를 제공하는 등 고유한 특성을 가지고 있습니다.
데이터 분석
데이터 분석 프로세스는 연구, 의료, 비즈니스 등 다양한 영역에서 필수적인 역할을 합니다. 컴퓨터는 오랫동안 데이터 분석에 활용되어 왔지만, 인공지능을 접목하면 그 기능이 크게 향상됩니다.
고급 인공지능 시스템은 기존의 컴퓨팅 장치나 사람에 비해 반복되는 주제, 상관관계, 불규칙성을 식별하는 데 탁월한 능력을 발휘합니다. 실제로 이러한 인공지능 모델은 소셜 네트워킹 사이트 사용자들의 미묘한 특징과 성향을 보다 명확하게 인식할 수 있어 고도로 맞춤화된 콘텐츠를 제공할 수 있습니다.
생산 및 디자인
상품을 제작하는 과정에서는 수많은 변수를 고려해야 합니다. 구성 요소의 비용, 조달 방법, 상품이 작동하는 효율성과 같은 측면은 기업이 염두에 두어야 할 몇 가지 예에 불과합니다. 여기에 인공지능(AI)이 도움을 제공할 수 있는 잠재력이 있습니다.
인공지능은 정보 노출을 통해 지식을 습득하는 능력을 갖추고 있어 경제적이고 환경 친화적인 제품 제조 방법을 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 인공지능 시스템은 철저한 데이터 세트를 기반으로 배터리 부품에 대한 친환경 대안을 제안할 수 있습니다.
예술 창작
2022년 인공지능으로 생성된 예술의 등장은 전 세계 사람들의 큰 호응을 얻었습니다. DALL-E, 스테이블 디퓨전, 미드저니와 같은 첨단 기술을 활용한 이 혁신적인 AI 텍스트-이미지 변환 플랫폼은 사용자가 서면 설명을 시각적으로 매혹적인 예술 작품으로 변환할 수 있게 함으로써 창작 환경에 혁신을 불러일으켰습니다.
DALL-E는 사용자가 다양한 검색어를 입력해 다양한 결과를 생성할 수 있는 고급 이미지 생성 도구입니다. 예를 들어, ‘달의 보라색 일몰’을 입력하면 여러 가지 결과가 표시됩니다. 또한 일부 비주얼 콘텐츠 제작자는 빈티지, 하이퍼리얼리즘, 애니메이션 등 특정 예술적 스타일을 선택할 수 있는 옵션을 제공합니다. DALL-E는 도입 이후 상당한 발전을 거듭하여 현재 DALL-E 3.0으로 알려진 세 번째 버전에 이르렀습니다.사용자는 ChatGPT Plus를 통해 이 혁신적인 기술을 활용하여 대화 내에서 AI가 생성한 이미지를 만들 수 있습니다.
마이크로소프트 이미지 크리에이터/All Things N
일부 창작자들은 지적 재산권에 대한 우려로 인해 AI 아트 제너레이터를 도입하지 않기로 결정했습니다. 이러한 시스템은 이전에 게시된 디지털 저작물을 위탁 콘텐츠 제작의 기준점으로 사용하여 프로그래밍되는데, 일부에서는 이를 저작권법 위반으로 간주하고 있습니다. 이러한 관행은 디지털 영역에서 지속적으로 문제가 되고 있는 사이버 공간에서의 원본 저작물 무단 사용 문제를 더욱 악화시키고 있습니다.
인공지능의 미래
인공지능(AI)은 제약 분야에서 새로운 치료제 개발을 지원하고, 친환경 이니셔티브를 통해 친환경 기업 전략을 추진하며, 식사 준비와 집안일을 비롯한 소소한 일상을 처리하는 등 다양한 분야에서 상당한 진전을 보이고 있습니다.
확실히 많은 사람들이 인공지능(AI)에 대한 전망을 암울하게 인식하고 있는 것 같습니다. 공상과학 문학과 영화가 AI와 그 잠재적 파급력을 둘러싼 특정 불길한 원형을 전파하는 방식을 고려하면 이러한 정서를 이해하는 것은 어렵지 않습니다.
AI가 악용될 가능성이 있다는 것은 인정되지만, 사이버 범죄자들이 악성 소프트웨어를 배포하고 사기를 저지르는 데 악용한 Wi-Fi, VPN, 이메일, 플래시 드라이브 등 다른 기술에 대해서도 비슷한 우려가 제기되고 있습니다. 그럼에도 불구하고 AI를 둘러싼 불안감은 AI의 광범위한 기능에서 비롯됩니다.
최근 한 해킹 포럼에서 한 사용자가 2023년 1월에 ChatGPT를 활용한 바이러스를 개발했다고 주장했습니다. 특별히 복잡한 바이러스는 아니었지만 인공지능 챗봇을 통해 악성 코드를 생성할 수 있다는 점에서 상당한 논의를 불러일으켰습니다. 이 개발의 의미는 초보적인 인공지능 시스템의 오용 가능성에 대한 우려를 불러일으키며, 향후 초지능 컴퓨터의 출현으로 인해 얼마나 더 심각한 결과를 초래할 수 있는지에 대한 의문을 불러일으킵니다.
현재 인공지능(AI) 시스템은 인간과 동등한 인지 능력을 갖추지 못했습니다. 인간 수준의 사고를 할 수 있는 인공지능 시스템의 특징과 모습에 대해 수많은 추측이 제기되고 있지만, 이는 순전히 이론적인 수준에 머물러 있습니다. 이러한 기계가 향후 10년 이내에 개발될 것인지 아니면 훨씬 더 많은 시간이 필요할 것인지에 대해서는 전문가들 사이에서도 의견이 분분합니다.
AI를 효과적으로 규제하면 악의적인 개인이나 단체가 고도로 정교한 기술을 획득하지 못하도록 AI의 발전과 활용을 통제할 수 있습니다.
라이선스 규정, 법적 프레임워크 및 휴리스틱 가이드라인의 구현은 AI 기술의 무단 소유를 방지하는 데 필수적입니다. 하지만 이러한 조치가 오히려 AI 혁신의 발전과 보급을 저해할 수 있으므로, 이러한 조치가 AI 혁신의 발전과 보급을 과도하게 방해하지 않도록 하는 것이 중요합니다.