누구도 알려주지 않는 인공지능 이야기 - 인공지능의 모든 것

인공지능 시대, 질문을 잘하는 법 인공지능과의 대화가 일상이 된 지금, 우리는 새로운 형태의 소통 능력을 요구받고 있다. 과거 검색엔진 시대에는 키워드를 조합하는 기술이 중요했다면, 이제는 자연스러운 언어로 맥락을 전달하고 명확한 의도를 표현하는 능력이 핵심이 되었다. 인공지능은 단순히 정보를 찾아주는 도구가 아니라 함께 생각을 발전시켜 나가는 대화 상대에 가깝다. 따라서 질문을 잘한다는 것은 단순히 원하는 답을 얻는 것을 넘어, 인공지능과의 협업을 통해 더 나은 결과물을 만들어내는 과정이다. 좋은 질문의 첫 번째 조건은 구체성이다. "마케팅 전략을 알려줘"보다는 "30대 여성을 타겟으로 한 친환경 화장품 브랜드의 인스타그램 마케팅 전략을 알려줘"라고 물을 때 훨씬 유용한 답을 얻을 수 있다. 맥락을 충..

About AI 2025. 11. 18. 10:49

인공지능 시대, 질문을 잘하는 사람이 각광받는 이유 질문이 답보다 중요해진 시대우리는 지금 놀라운 시대를 살고 있다. 손안의 스마트폰으로 몇 초 만에 세상의 거의 모든 정보에 접근할 수 있고, 인공지능에게 물어보면 복잡한 코드도 작성해주고, 보고서도 써주며, 심지어 그림까지 그려준다. 불과 10년 전만 해도 상상하기 어려웠던 일들이 이제는 일상이 되었다. 이런 변화 속에서 한 가지 흥미로운 현상이 나타나고 있다. 바로 '질문을 잘하는 사람'이 새로운 경쟁력을 갖게 되었다는 것이다. 과거에는 많은 지식을 외우고 있는 사람, 정보를 많이 가진 사람이 유능한 사람으로 여겨졌다. 하지만 이제는 정보 자체는 누구나 쉽게 얻을 수 있게 되었다. 중요한 것은 그 방대한 정보의 바다에서 내가 원하는 것을 정확히 끌어낼..

About AI 2025. 11. 14. 11:09

제로샷 예측모델링과 뉴로모픽 컴퓨팅의 필연적 관계 제로샷 학습(Zero-shot Learning)은 인공지능 분야에서 가장 도전적이면서도 혁명적인 개념 중 하나다. 이는 모델이 학습 과정에서 한 번도 접하지 못한 새로운 범주나 상황에 대해서도 예측을 수행할 수 있는 능력을 의미한다. 마치 인간이 '얼룩말'을 한 번도 본 적이 없더라도 '말'과 '줄무늬'라는 개념을 알고 있다면 얼룩말을 인식할 수 있는 것처럼, 제로샷 학습은 기존 지식을 새로운 맥락으로 일반화하는 능력을 추구한다. 그러나 현재의 폰 노이만 아키텍처 기반 컴퓨팅 시스템은 이러한 제로샷 예측모델링을 완벽하게 구현하는 데 근본적인 한계를 지니고 있으며, 이는 뉴로모픽 컴퓨팅의 실현을 필수적으로 요구하는 이유가 된다. 전통적인 컴퓨팅 아키텍처가 ..

AGI 2025. 11. 6. 13:18

뉴로모픽 컴퓨팅과 폰 노이만 아키텍쳐에서의 제로샷 예측모델링 두 가지 컴퓨터의 세계우리가 매일 사용하는 컴퓨터는 70년 전 수학자 폰 노이만이 설계한 방식으로 작동한다. 이 컴퓨터는 마치 성실한 공장 노동자처럼 작업을 순서대로 처리한다. 메모리에서 데이터를 가져오고, 계산하고, 다시 저장하는 과정을 끊임없이 반복하는 것이 특징이다. 반면 뉴로모픽 컴퓨팅은 우리 뇌의 작동 방식을 모방한다. 수십억 개의 뉴런이 동시에 신호를 주고받으며 정보를 처리하는 것처럼, 많은 작은 처리 장치들이 동시다발적으로 일하는 것이 특징이다. 제로샷 예측모델링이란 한 번도 본 적 없는 상황에서도 예측을 수행하는 능력을 말한다. 예를 들어, 고양이와 개를 학습한 AI가 한 번도 보지 못한 '여우'를 보고도 "이것은 개처럼 생긴 귀..

AGI 2025. 11. 4. 18:33

폰 노이만 아키텍쳐에서 제로샷 모델링 구현의 한계 컴퓨터의 기본 구조가 AI에게 맞지 않는 이유우리가 매일 사용하는 컴퓨터는 1945년에 존 폰 노이만이라는 과학자가 설계한 방식을 따르고 있다. 이 방식의 핵심은 간단하다. 컴퓨터의 두뇌인 CPU가 명령어를 하나씩 가져와서 실행하고, 필요한 데이터는 메모리라는 저장 공간에서 꺼내 쓴다. 마치 요리사가 레시피를 한 줄씩 읽으면서 냉장고에서 재료를 꺼내 요리하는 것과 비슷하다. 그런데 최근 각광받는 인공지능, 특히 제로샷 학습이라는 기술은 이런 방식과 잘 맞지 않는다. 제로샷 학습이란 AI가 한 번도 본 적 없는 새로운 문제를 풀 수 있는 능력을 말한다. 예를 들어 ChatGPT에게 "스페인어로 편지를 써줘"라고 하면, 누가 특별히 그렇게 가르치지 않았어도 ..

AGI 2025. 10. 28. 11:40

지금의 컴퓨터 시스템에서 제로샷 모델링을 완벽히 구현하기 어려운 이유 제로샷 학습(Zero-shot Learning)은 인공지능 분야에서 가장 매력적이면서도 도전적인 과제 중 하나다. 모델이 학습 단계에서 전혀 보지 못한 클래스나 태스크를 추론할 수 있다는 개념은 인간의 일반화 능력을 모방하려는 시도이며, 진정한 의미의 인공지능에 한 걸음 더 다가가는 길이기도 하다. 하지만 현재의 컴퓨터 시스템과 기계학습 패러다임 안에서 제로샷 모델링을 완벽하게 구현하기는 여전히 요원한 일이다. 이는 단순히 기술적 미성숙의 문제가 아니라, 근본적인 지식 표현의 한계, 의미론적 이해의 부족, 그리고 컴퓨팅 자원의 제약이 복합적으로 작용한 결과다. 제로샷 학습의 핵심은 기존에 학습한 지식을 새로운 상황에 전이하는 능력이다...

AGI 2025. 10. 23. 10:10

제로샷 예측모델링이 필요한 이유 인간의 학습 방식과 인공지능의 차이우리가 어린 시절을 떠올려보면, 처음 보는 동물이나 사물을 접했을 때 어떻게 그것을 인식했는지 생각해볼 수 있다. 예를 들어, 한 번도 실제로 본 적 없는 얼룩말을 동화책이나 사진으로 처음 접했을 때, 우리는 "말처럼 생겼는데 줄무늬가 있네"라고 이해하며 쉽게 받아들였다. 부모님이나 선생님께서 "얼룩말은 말과 비슷하지만 온몸에 검은색과 흰색 줄무늬가 있단다"라고 설명해주시면, 실제로 동물원에서 얼룩말을 처음 봤을 때도 우리는 금방 알아볼 수 있었던 이유가 바로 여기에 있다. 이것이 바로 인간이 가진 놀라운 능력이다. 우리는 직접 경험하지 않은 것도 설명만 들으면 이해하고 인식할 수 있다. 단 한 번도 보지 못한 것을 언어적 설명이나 다른 ..

AGI 2025. 10. 21. 09:58

인공지능의 돌발 상황 대응 한계: 알파고의 교훈 2016년 3월, 알파고가 이세돌 9단을 상대로 거둔 승리는 인공지능의 가능성을 전 세계에 각인시킨 역사적 사건이었다. 수천 년 인간의 전유물이었던 바둑이라는 영역에서 기계가 인간 최고수를 압도한 것은 많은 이들에게 충격으로 다가왔다. 하지만 이 놀라운 성취 뒤편에는 인공지능의 근본적인 한계가 존재한다. 알파고의 사례는 오히려 현재 인공지능이 돌발 상황을 예측하고 처리하지 못하는 이유를 명확히 보여주는 거울과도 같다. 바둑은 겉보기에 무한에 가까운 복잡성을 지닌 게임이다. 19x19 바둑판 위에서 가능한 경우의 수는 우주의 원자 수보다 많다고 알려져 있다. 하지만 바둑은 완벽하게 정의된 규칙 체계 안에서 작동한다. 돌은 교차점에만 놓을 수 있고, 착수 후에..

About AI 2025. 10. 16. 11:22