누구도 알려주지 않는 인공지능 이야기 - 인공지능의 모든 것

머신 러닝(Machine Learning)의 약점 머신 러닝(Machine Learning) 즉, 기계학습은 1948년에 나온 개념으로 인공지능의 역사와 같이한다. 1948년 앨런 튜링의 논문 ‘지능을 가진 기계(Intelligent Machinery)’라는 논문에서 최초로 언급되었다. 이 논문에서 튜링이 인공지능 즉, Artificial Intelligence라는 말을 사용하지 않았지만, 머신 러닝이라는 단어는 정확하게 사용을 했다는 것에서 의미가 있다. 머신 러닝은 말 그대로 기계를 학습시키는 것이다. 인간을 학습시키는 것을 그래도 기계에 적용하는 것이다. 물론 튜링이 논문을 쓸 당시에는 이론적으로만 가능했다. 이때는 컴퓨터의 성능도 좋지 않았고, 인터넷도 대중화되지 않았던 시기다. 게다가 지금처럼 ..

머신러닝 2023. 2. 23. 15:01

ChatGPT, 단점도 존재한다 최근에 핫이슈가 되는 챗GPT(ChatGPT). 챗GPT를 접해본 사람들은 놀라움을 금치 못하고 있다. 그도 그럴 것이 "Who is the most famous Korean football player?"라고 물어보면 “Son Heung-min"이라고 정확하게 답을 한다. 또한 "Who is the famous Korean comedian?"이라고 물어보면 Lee Kyung-kyu, Yoo Jae-seok, Kang Ho-dong 등 유명한 코미디언을 찾아서 답을 한다. 물론 질문을 영어로 한 것은 아직 챗GPT가 한국어 학습이 되어 있지 않기 때문이다. 그렇다 하더라도 이처럼 질문에 정확하게 답한 것을 보면 놀라지 않을 수 없다. 이 때문에 사람들이 ‘인공지능도 생각을..

딥러닝 2023. 2. 14. 16:41

‘챗GPT’는 인간의 말을 완벽하게 이해할까? 최근 들어 가장 핫한 이슈는 마이크로소프트(Micro Soft)에서 개발한 대화형 인공지능인 챗GPT(chatGPT)일 것입니다. 챗GPT는 채팅을 통해 대화하는 시스템으로 인간이 질문하면 인공지능이 답을 하는 방법입니다. 이것은 일종의 ‘튜링 테스트’ 기법을 사용한 것입니다. 챗GPT를 사용해서 채팅하다 보면 놀랄 때가 많습니다. 인간이 한 질문에 대한 답을 대체로 잘하기 때문입니다. 예를 들어 ‘한국의 유명한 코미디언이 누가 있느냐?’는 질문을 했을 때 유재석, 김병만, 강호동 등의 이름을 나열합니다. 실제로 챗GPT가 찾아서 보여준 내용을 누구나 수긍하는 내용이라 탄성이 나옵니다. 인공지능이 이 정도로 발달했다는 것에 놀라지 않을 수 없었습니다. 하지만..

딥러닝 2023. 2. 9. 14:26

‘딥 러닝’으로 추론이 불가능한 이유 현재의 인공지능은 영화에서 보는 인공지능처럼 사고하고, 행동할 수 없습니다. 또한 인간처럼 인성적인 판단을 할 수 없습니다. 왜, 지금의 인공지능은 이런 것을 구현하지 못하는 것일까요? 지금 인공지능이 인간처럼 사고하고, 행동하고, 이성적인 판단을 할 수 없는 이유는 지금 인공지능을 구현하는 컴퓨터는 계산에만 최적화된 것이기 때문입니다. ‘알파고’를 예를 들어보면 바둑을 둘 때 앞으로 전개될 상황에 대한 수 계산은 가능하지만, 필요에 따라 규칙을 변경하거나 새로운 규칙을 도입하는 등의 제안이나 일은 할 수 없습니다. 이런 부분은 계산을 하는 것으로는 할 수 없습니다. 이성적인 판단을 할 줄 알아야 하는 것입니다. 그런데 지금 인공지능은 할 수 없습니다. 이 말은 다르..

딥러닝 2023. 2. 1. 18:35

‘딥 러닝’도 약점이 있다! 우리가 흔히 볼 수 있는 인공지능 제품의 핵심 기술은 ‘머신 러닝’과 ‘딥 러닝’ 그 중 ‘딥 러닝’이다. ‘딥 러닝’은 여러 계층의 신경망을 통해 학습하는 것이다. 여기서 학습이란 빅 데이터 기반의 학습을 말한다. 일종의 ‘인공 신경망’이라고 할 수 있는데 인간 두뇌의 학습을 모방한 것이라 할 수 있다. ‘딥 러닝’을 통해 학습할 때는 빅 데이터가 필요하고, 이에 따른 규칙도 필요하다. 알파고가 딥 러닝으로 구현될 수 있었던 것은 ‘바둑 규칙’이 있었기에 가능한 것이다. 여기서 말하는 규칙은 오랜 시간 변하지 않는 규칙을 말한다. 바둑, 장기, 체스는 수 천 년 동안 규칙은 변하지 않았다. 단지 대국 시간이 변했을 뿐이다. 이 말은 규칙이 자주 변하는 것은 ‘딥 러닝’을 적..

딥러닝 2023. 1. 25. 16:27

현대 컴퓨터의 구조는? 인공지능을 이야기하기 위해서는 가장 먼저 알아야 할 것이 현대 컴퓨터의 구조다. 우리가 사용하는 컴퓨터의 구조 및 구동원리는 1952년에 정립이 되었다. 바꿔 말하면 1952년 이후 컴퓨터는 바뀐 것이 없다는 것이다. 1952년 폰 노이만은 ‘에드박’이라는 컴퓨터를 만들었다. ‘에드박’은 기존의 ‘에드삭’보다 효율적인 컴퓨터다. ‘에드삭’은 프로그램 내장방식을 처음 적용했던 컴퓨터다. ‘에드박’과 다른 것은 에드삭은 10진법체계였다는 것이다. 지금 우리가 사용하는 2진법체계의 컴퓨터와는 다른 것이다. 2진법 체계를 처음 적용한 컴퓨터가 바로 ‘에드박’이다. ‘에드박’ 이후의 컴퓨터는 예외 없이 프로그램 내장방식과 2진법 체계를 적용하고 있다. 그래서 우리가 사용하고 있는 컴퓨터를 ..

About AI 2023. 1. 9. 15:57

인간의 학습과 머신러닝의 차이 머신러닝과 딥러닝이 나온 이유는 인간이 학습하는 것을 컴퓨터에 그대로 이식시키기 위해서이다. 하지만 인간의 학습과 머신러닝을 비교하면 차이가 있는 것도 현실이다. (딥러닝은 머신러닝의 일부이므로 머신러닝에 포함된다) 인간의 학습은 초기에는 누군가가 지식을 알려줘야 한다. 어린아이일 때는 부모가, 학교에 가게 되면 교사들이 지식을 알려준다. 이것은 머신러닝에도 그대로 적용이 되는 것이기도 하다. 그런데 인간은 알려준 지식을 습득하는 것에서 끝나지 않고, 이것을 바탕으로 해서 내 것으로 만든다. ‘모방은 창조의 어머니’라는 말이 괜히 나온 것이 아니다. 인간은 학습을 할 때 기본적인 개념을 바탕으로 이를 응용해서 새로운 것을 만드는 것이 가능하다. 우리가 가장 많이 사용하는 프..

머신러닝 2022. 12. 26. 11:56

머신러닝이란? 인공지능을 하면 떠오르는 것이 ‘딥러닝과 머신러닝’일 것이다. 딥러닝을 머신러닝의 일부이기 때문에 머신러닝을 모르고서는 딥러닝을 이야기할 수 없다. 그렇다면 머신러닝은 무엇을 말하는 것일까? 국립중앙과학관의 사물 인터넷 파트에서 정의한 머신러닝은 인공지능의 한 분야이다. 1959년 아서 사무엘은 기계학습을 “컴퓨터에 명시적인 프로그램 없이 배울 수 있는 능력을 부여하는 연구 분야”라고 정의하였다. 즉 사람이 학습하듯이 컴퓨터에도 데이터들을 줘서 학습하게 함으로써 새로운 지식을 얻어내게 하는 분야이다. y=3x라는 함수를 예로 든다. (x.y)의 집합 중 (1,3), (3,9), (4,12), (6,18)의 데이터가 있다고 하자. 해당 함수를 컴퓨터가 모르더라도 앞의 데이터들을 컴퓨터에 입력..

머신러닝 2022. 12. 19. 17:56