AI 개요

1. AI란 무엇인가?

  • 흔히 생각하는 인공지능이란?
    • 컴퓨터를 이용하여 사람의 지능을 구현한 시스템?
    • 사람보다 뛰어난 능력을 보유하므로 인류에게 큰 도움을 주거나 인류에게 큰 위협이 될 수 있는 존재?
  • 그러나… 특이점이라는 것이 발생한 후의 미래형 초 인공지능이라면 모를까..
    • 그런 인공지능은 현재로선 불가능

1.1 AI 개요


그림출처: 아이다랩(AiDALab)
  • 흔히 볼 수 있는 두루뭉술한 인공지능의 정의를 생각하게 되면 산업에서의 적용은 오히려 어려워짐
  • 책에서 볼 수 있는 상상 속의 인공지능에 대한 개념은 잠시 접어둘 것


  • 인공지능(AI)란..
    • 다양한 기술을 이용하여 사람이 하는 일을 흉내내어 처리할 수 있는 시스템
      • 다양한 기술이란?
        • 기계, 전자, 컴퓨터 등 공학적인 기술
        • 예술로 표현할 수 있는 창의성을 포함(하는 것을 목표로 함)


  • 정의가 애매한 이유는 무엇일까?
    • 먼저 “지능”에 대한 정의가 명확하지 않음
    • 아직 인간의 지능에 대하여 밝혀진 것이 거의 없기때문에 명확하게 정의할 수 없음


  • 인간의 지능에 대하여 명확하게 밝혀지거나 정의되지 않음에 따라
    • 인공지능의 구현 방향은 지능적인 것으로 보이는 것을 흉내 내어 보자! → 인간을 흉내 내자! 라는 것으로 귀결됨
  • 인간을 흉내내기 위한 방향성
    • 기계적인 부분을 흉내 내자
    • 그 외의 부분을 흉내………… 어떻게든 해 보자

1.2 기존에 연구되던 AI 기술

  • 현재, 일반적으로 볼 수 있는 AI 기술은…
    • 하나의 개체(인간)가 가지는 생물학적/기계적인 기능을 흉내 낸 것



    그림출처: 아이다랩(AiDALab)
  • 그렇다면 비 기계적인 부분(사고과정)은 어떻게?
    • 아직 정확한 방법은 나오지 않았음
    • 지능이 무엇인지도 모르는데 만들 수 있을리가 없음
    • 그래서 비 기계적인 부분(사고과정)은 우회하는 방법을 채택
    • 사고과정에서 일어나는(행하는) 일들을 분류함
      • 데이터 처리, 의사결정, 예측, 의사소통(언어, 커뮤니케이션), 콘텐츠 생성 등
    • 각각에 대한 다양한 연구가 진행됨


  • 책 등에서 흔히 볼 수 있는 AI의 개념과 분류



    그림출처: 아이다랩(AiDALab)


1.3 자연어 처리 기술과 대형 언어 모델

  • 여기서!! → 인간은 사회적인 동물이다!!
    • 인간은 크고 작은 사회, 조직 안에서 지식과 지혜를 세대를 거쳐 누적 시킴으로써 문명을 이루었고, 본능과 다른 지성을 성립시켜 옴
    • 이 과정에서 사람과 사람 사이의 소통, 커뮤니케이션이 요구됨
    • 이런 커뮤니케이션을 위해 발생한 것이 언어, 즉 자연어(Natural Language)
  • 언어(자연어)의 발생은…
    • 인간이 스스로의 지식을 구조화 할 수 있게 진화 시킴 → 인간의 사고 행위는 언어(자연어)로 구성됨
    • 언어의 발생의 의의
      • 인간의 진화는 매우 더디게 진행 ➜ 언어의 발생과 함께 폭발적으로 진화
      • 언어 발생 이전의 사고 ➜ 단순한 동물이 보이는 기계적인 반응에 그침
      • 언어를 사용하면서 ➜ 지식의 구조화 성립, 현대적인 의사소통 능력 발생

    • 인간의 사고 능력은 생물학적 기능의 모방으로 구현할 수 없으며, 사고 능력은 언어를 기반으로 성립함

    • 또한… 인간의 지능, 지성은 복합적으로 구성됨
      • 한 사람, 하나의 개체에만 적용되는 지능, 지성
      • 사회를 구성하는 집단에서 발생하는 집단 지성
    • 이러한 모든 것을 연결하는 핵심이 언어(자연어)
    • 언어(자연어)를 컴퓨터/AI가 처리할 수 있게 되면서 → 단순한 산업, 계산, 예측을 위한 시스템에 인간이 쌓아 올린 문명과 문화가 반영되기 시작

  • 자연어 처리 기술의 발전


  • AI 기술은 오랜 역사에 비해 최근 몇 년간 급속한 발전을 이루다보니 잘못된 접근 또는 지나치게 추상적이거나 형이상학적인 접근 등이 과도하게 퍼져나간 경향이 있음
  • 자신의 업무 등에 적합한 방향으로 접근하는 것이 AI에 대한 이해도와 접근 능력, 응용 능력을 바르게 키울 수 있는 방법임
  • AI 기술을 전문적으로 연구해 나갈 계획이 아니라면 전체적인 흐름을 이해하는 선에서 마무리하고 업무에 맞는 활용 방안을 학습하는 것을 권장함
    • 실제 AI분야는 흔히 알려진 것보다 오랜 역사를 가지고 있으며 그 연구 방향과 영역도 지금 주목받는 분야보다 폭넓게 진행되어 왔음
    • 개인적인 규모로는 따라가는 것조차 힘들 정도로 광범위하고 깊기때문에 자신에게 필요한 범위에 집중하는 것이 좋음