인공 지능(AI)과 머신 러닝은 오늘날 기술 업계에서 볼 수 있는 많은 발전의 원동력입니다. 하지만 기계는 어떻게 학습할 수 있는 능력을 갖게 되었을까요?
머신 러닝의 정의와 머신 러닝의 몇 가지 예, 그리고 머신 러닝이 어떻게 잘못될 수 있는지 살펴보세요.
머신 러닝 정의: 머신 러닝이란 무엇인가요?
머신 러닝은 컴퓨터 과학의 한 분야로, 인간의 학습을 모방하는 방식으로 AI가 작업을 학습할 수 있는 능력을 부여하는 데 중점을 둡니다. 여기에는 프로그래머가 AI에 이러한 작업을 수행하도록 명시적으로 코딩하지 않고도 이미지 인식과 같은 기능을 개발하는 것이 포함됩니다. 대신 AI는 학습 데이터를 사용하여 패턴을 식별하고 예측할 수 있습니다.
프로그래머가 제공하는 일련의 지침인 알고리즘은 학습 데이터 세트와 함께 작동하여 AI가 학습할 수 있도록 합니다.
알고리즘은 AI가 문제를 해결하는 데 사용할 수 있는 일련의 단계를 제공할 수 있습니다(예: 고양이와 강아지의 사진을 식별하는 방법 학습). AI는 알고리즘에 의해 설정된 모델을 고양이와 개 이미지가 포함된 데이터 세트에 적용합니다. 시간이 지남에 따라 AI는 특정 패턴을 식별하여 개와 고양이를 더 정확하고 쉽게 식별하는 방법을 학습하게 됩니다.
머신러닝은 어떻게 작동하나요?
머신 러닝에 대한 접근 방식은 AI에 얼마나 많은 감독이 제공되는지에 따라 다릅니다. 예를 들어 지도 학습에는 레이블이 지정된 학습 데이터가 포함됩니다. 이 접근 방식은 고전적인 머신 러닝이라고도 하며, AI가 데이터 세트의 특징을 이해하도록 돕기 위해 인간에게 의존합니다.
비지도 머신 러닝은 레이블이 지정된 데이터를 포함하지 않고 레이블이 지정되지 않은 데이터 세트를 선택합니다. 딥 머신 러닝(머신 러닝의 하위 집합)에서 흔히 사용되는 이러한 형태의 AI 학습을 통해 AI는 데이터에서 감지할 수 있는 특징을 통해 데이터의 패턴과 클러스터를 식별할 수 있습니다. 이러한 유형의 머신 러닝은 딥 러닝을 가능하게 하는 신경망에 의존합니다.
학습 결과에 따라 프로그래머는 알고리즘을 조정하여 AI가 원하는 결과를 더 잘 얻을 수 있도록 할 수도 있습니다.
머신러닝은 검색 엔진, 스마트 홈 기기, 온라인 서비스, 자율 머신과 같은 기술을 개선합니다. 넷플릭스가 사용자가 어떤 영화를 좋아할지, 음악 스트리밍 서비스가 재생 목록을 추천할 수 있는지 알아내는 것도 바로 이 때문입니다.
머신 러닝 AI의 예
머신 러닝은 우리가 일상에서 볼 수 있는 많은 AI의 원동력입니다. 추천 알고리즘은 스트리밍 서비스 및 소셜 미디어 사이트에서 흔히 볼 수 있는 머신 러닝의 한 형태입니다. 이러한 플랫폼은 AI를 사용하여 프로필에서 수집한 데이터를 기반으로 사용자가 좋아할 만한 콘텐츠를 예측합니다.
머신 러닝은 생성형 AI와 대규모 언어 모델을 만드는 데도 사용되며, Bing Chat과 같은 도구의 AI는 방대한 양의 학습 데이터에 의존합니다.
머신 러닝이 잘못되는 이유
머신 러닝이 의도하지 않은 결과를 초래하는 데에는 몇 가지 이유가 있습니다. 여기에는 데이터 수집, 제공된 데이터, 사람들이 AI 도구를 사용하는 방식에 대한 문제가 포함됩니다.
데이터의 경우 “정크 인, 정크 아웃”이라는 진리가 적용됩니다. AI에 제공되는 데이터가 제한적이거나 편향적이거나 품질이 낮다면, 그 결과는 제한된 범위나 편견을 가진 AI가 될 것입니다.
그러나 프로그래머가 데이터를 올바르게 확보하더라도 사람이 작업을 방해할 수 있습니다. 소프트웨어 제작자는 사람들이 악의적이거나 이기적인 목적으로 기술을 사용할 수 있다는 사실을 깨닫지 못하는 경우가 많습니다. 딥페이크는 영화에서 특수 효과를 개선하는 데 사용되는 기술에서 비롯되었지만, 사람들을 오도하는 데에도 사용될 수 있습니다.
최근에는 사람들이 플랫폼의 서비스 약관을 위반하기 위해 챗봇을 탈옥하고 있습니다.
악의적인 사용을 방지하기 위해 머신러닝 기술 관련 안전장치를 개선하기 위해 노력하는 사람들이 있습니다. 그러나 도구의 발전이 사회의 적응 능력을 앞지르게 될 것이라는 우려가 있습니다.
우리를 도울 수 있는 머신러닝 알고리즘
머신러닝은 온라인에서 추천 및 검색 결과를 제공하는 강력한 AI 도구에 사용되며, 생성 AI와 대규모 언어 모델의 근간을 형성하는 데에도 사용됩니다.
그러나 머신 러닝 알고리즘의 출력은 데이터 세트의 품질에 따라 달라집니다.