누구도 알려주지 않는 인공지능 이야기 - 인공지능의 모든 것

왜 ‘딥 언더스탠딩(Deep Understanding)’인가? ‘딥 언더스탠딩(Deep Understanding)’은 인공 지능이 인간처럼 세상을 이해하고, 그에 따른 의사결정을 내릴 수 있는 능력을 개발하는 것을 목표로 한다. 그래서 중요성이 부각되는 것이다. ‘딥 언더스탠딩’은 인공지능을 구현하는데 다음과 같은 이유에서 중요한 요소로 꼽힌다. 1. 보다 정교한 예측과 분석: 딥 언더스탠딩을 통해 인공 지능은 단순히 패턴을 인식하는 것을 넘어, 문맥을 이해하고 추론을 할 수 있다. 예를 들어, 의료 분야에서는 이미지를 통해 병을 진단하거나, 텍스트 데이터를 통해 환자의 상태를 예측하는 등의 작업이 가능해진다. 기존의 머신 러닝이나 딥 러닝으로는 자료를 가져올 수 있을 뿐 추론이나 예측하는 것은 불가능하..

딥언더스탠딩 2023. 6. 28. 15:51

인간과 인공지능의 학습 방법 차이는 인간의 학습과 인공지능의 학습이 비슷하다고 생각하지만 이 둘은 몇 가지 주요한 방면에서 차이가 있다. 1. 학습 방법: 인간은 경험, 상호작용, 반복, 시행착오를 통해 학습한다. 인간의 학습은 일반적으로 복잡하고 다양한 과정을 거치며, 감성적인 요소와 직관, 창의성을 포함한다. 반면에 인공지능은 알고리즘과 데이터를 기반으로 학습한다. 주로 대규모 데이터 세트를 분석하여 패턴을 찾고, 이 패턴을 사용하여 예측하거나 결정을 내린다. 인간은 스스로 데이터를 만들지만 인공지능은 스스로 데이터를 만들 수 있다. 2. 전이 학습: 인간은 한 영역에서 배운 지식을 다른 영역에 적용하는 능력이 있다. 예를 들어, 수학적 개념을 배운 후에는 이를 물리학, 공학, 경제학 등 다른 분야에..

머신러닝 2023. 6. 27. 18:47

폰 노이만 컴퓨터에서 인공지능은 어떻게 구현될까? 폰 노이만 컴퓨터는 현대 컴퓨터 아키텍처의 기본을 형성하며, 이는 CPU, 메모리, 입력, 출력 장치 등 주요 부품으로 구성되어 있다. 폰 노이만 아키텍처에서 인공지능을 구현하는 방법은 다양한 알고리즘과 프로그래밍 기술에 따라 다르지만, 대체로 몇 가지 주요 단계를 따르게 된다. 1. 데이터 수집: 인공지능은 머신 러닝 모델이 적용될 경우 대량의 데이터가 필요하다. 수집된 데이터는 훈련 데이터로 사용되며, 예측, 분류, 추천 등 다양한 작업에 이용될 수 있다. 최근 이슈가 되는 ChatGPT도 데이터가 수집이 되었기에 인간이 놀랄 정도의 답을 내놓을 수 있었던 것이다. 2. 데이터 전처리: 수집된 데이터는 전처리 과정을 거친다. 누락된 값의 처리, 이상치..

머신러닝 2023. 6. 26. 16:54

ChatGPT가 못하는 것은? 불완전한 존재인 인간이 만든 ChatGPT는 대화형 인공지능 모델로 한계점이 있고, 못 하는 것도 있다. ChatGPT가 못하는 것은 다음과 같은 것이 있다. 1. 개인적인 의견과 경험: ChatGPT는 개인적인 의견, 믿음 또는 경험을 가지고 있지 않다. 단지 학습된 패턴과 정보를 기반으로 응답만을 제공한다. 즉, 인간처럼 같은 경험을 하더라도 다른 느낌을 표현하는 것은 불가능하다. 또한 ‘8월 말 정동진에 가서 조용한 밤바다를 걸을 때 복잡한 마음도 정리되고 힐링도 된다’는 것과 같은 경험을 이야기해 줄 수 없다. 2. 독립적 추론: ChatGPT는 보기에는 그럴듯한 응답을 생성할 수 있지만 독립적인 추론 능력이나 비판적으로 생각할 수 있는 능력은 가지고 있지 않다. C..

딥러닝 2023. 6. 23. 14:32

ChatGPT와 같은 언어 생성 모델에는 다음과 같은 단점이 있다. 1. 정보제공의 한계: ChatGPT는 훈련 데이터셋에서 학습한 정보를 바탕으로 응답을 생성한다. 이 모델은 인터넷에 연결되어 있지 않으며 실시간 정보에 접근할 수 없다. 특히나 스스로 새로운 정보를 찾아서 학습할 수 없다. 이는 모르는 것이 있으면 스스로 정보를 찾거나 전문가에게 물어보는 등 인간의 행동과는 차이가 있다. 2. 문맥을 이해하지 못한다: ChatGPT는 때때로 주어진 문맥을 완벽하게 이해하지 못할 수 있다. 특히 긴 대화에서 이전의 메시지를 잊거나 일관성을 유지하는 데 어려움이 있을 수 있다. 특히 대화나 문맥 속 숨겨진 의미를 찾지 못하는 경우가 있다. ChatGPT는 특히 거시기, 충분히, 적당히 등 뜻이 분명하지 않..

딥러닝 2023. 6. 2. 10:21

ChatGPT를 능동적으로 활용하려면 ChatGPT는 ‘양날의 검’입니다. 어떻게 활용하느냐에 따라 약이 될 수도 있고, 독이 될 수도 있습니다. ChatGPT가 나에게 약이 되기 위해서는 어떻게 사용해야 될까요? ChatGPT를 사용하기 전에 ChatGPT는 기본적으로 인간이 만든 것이라 단점 또한 존재합니다. ChatGPT가 만능이라고 여기는 사람이 있는데, ChatGPT는 결코 만능이 될 수는 없습니다. 또한 ChatGPT 사용에는 표절 이유가 항상 따라다닙니다. 학교에서 ChatGPT로 과제를 했다가 0점 처리당한 것이 대표적입니다. ChatGPT를 활용하면 분명 편리한 점은 있지만 부작용 또한 따라다닙니다. 그래서 ChatGPT는 능동적으로 사용하는 것이 나에게 약이 되는 것입니다. ChatGP..

딥러닝 2023. 4. 12. 13:57

ChatGPT도 완벽한 것은 아니다 인간은 신이 아니기에 완벽할 수는 없다. 그래서 실수를 하고 이를 통해 배우는 것이다. 살아오면서 실수를 한 번도 한 적이 없는 사람은 없다는 것이 이를 잘 보여준다. 4차 산업혁명 시대의 핵심인 ‘인공지능’ 또한 마찬가지다. 인공지능이 탑재된 것은 기본적으로 기계다. 기계도 사람이 만든 것이라 완벽하지는 않다. 자동차나 컴퓨터 같은 기계에서 오류가 나오는 것도 완벽하지 않은 인간이 만든 것이기 때문이다. 기계뿐만 아니라 기계를 움직이게 하는 소프트웨어도 마찬가지다. 아무리 좋은 소프트웨어라도 오류가 발생하기 마련이다. 이 말은 인공지능 또한 완벽할 수 없다는 것이다. 최근 이슈가 되는 ChatGPT도 인간이 만든 것이라 한계가 있을 수밖에 없다. 인간처럼 대화하는 인..

딥러닝 2023. 3. 29. 19:24

ChatGPT는 만능이 아니다 GPT-3.5 기반의 ChatGPT가 등장하자 많은 사람이 놀라움을 금치 못했다. ChatGP와 채팅을 통해 주고받은 답변을 보면 인간이 하는 것과 거의 유사했다. ‘Who is the famous Korean football Player?’이라는 질문을 했을 때 ChatGPT는 ‘Son Heung-min’이라고 답했다. 게다가 손흥민이 왜 가장 유명한 한국인 축구선수인지 그 근거도 같이 제시했다. 이 정도면 인간이 하는 것과 유사하다. 이것만 보면 인공지능이 인간과 비슷한 능력을 갖춘 것 아니냐는 생각을 가질 수도 있다. 결론부터 말하자면 ‘No’다. ‘가장 유명한 한국인 축구선수가 누구냐?’는 질문에는 ‘손흥민’이라는 답과 그 근거를 제시했지만 ‘How do you th..

딥러닝 2023. 3. 23. 15:32