Miracle AI Lab

인공지능이 경험과 생각을 표현하지 못하는 이유는 인공지능이 글을 써 주는 시대라고 하지만 인간의 글쓰기 능력을 100% 흉내 낼 수 없다. 대표적인 것이 인간이라면 누구나 가능한 경험과 생각을 인공지능은 표현하지 못한다는 것이다. 혹자는 인공지능이 빅 데이터를 활용해 경험을 표현한다고 하지만 직접 보고, 듣고, 느낀 것을 표현하기에는 한계가 있고, 인간처럼 표현할 수도 없다. 예를 들어 중학교 2학년이던 1993년 우연히 광안리 해수욕장에서 본 김광석의 버스킹 공연의 느낌은 나는 온전히 글로 전달할 수 있지만 인공지능은 온전히 전달할 수 없다. 게다가 당시의 느낌과 현재의 느낌 차이를 나는 전달할 수 있다. 당시에는 기회가 되면 한 번 더 보고 싶다는 생각을 가졌지만 지금 시점에서 보면 ‘그때는 몰랐다...

About AI 2025. 3. 19. 09:28

인공지능이 인간의 글쓰기 능력을 따라오지 못 하는 이유는? 얼마 전 SNS에 두 개의 글을 올려서 어떤 것이 내가 쓴 글인지 알아맞히는 퀴즈 아닌 퀴즈를 냈었다. 결론부터 말하자면 90% 이상이 내가 쓴 글을 정확히 짚어냈다. 이 말은 내가 직접 쓴 글에는 인간만의 특징이 드러난다는 것이다. 다시 말해 인간이 쓴 글은 ‘인간다움’이 드러난다는 것이다. 그렇다면 ‘인간다움’은 무엇일까? 중학교 시절 우연히 광안리 해변에서 공연을 하고 있던 김광석을 본 이야기를 하나는 내가 직접 쓰고, 다른 하나는 인공지능이 쓰게 했다. 이걸 가지고 어떤 글이 내가 썼는지 맞히는 퀴즈를 냈었는데 90% 이상이 정확히 찾아냈다. 내가 쓴 글을 정확히 알아챈 사람 대부분은 김광석 공연을 봤을 때의 느낌과 시간이 흘러 현재 느낌..

About AI 2025. 3. 4. 14:15

AI시대 인간의 무기는 ‘인간다움’이다 인공지능이 발전하면서 많은 분야에서 인간의 능력을 모방하고 심지어 뛰어넘고 있다. 이제 AI는 예술 작품을 창작하고, 감정을 흉내 내며, 복잡한 결정을 내릴 수도 있다. 그러나 인간만이 가질 수 있는 어떤 것들은 여전히 AI가 도달할 수 없는 영역으로 남아 있다. 가장 먼저, 진정한 창의성과 독창성에 대해 생각해 보자. AI는膨대한 데이터를 학습하여 새로운 조합을 만들어낼 수 있지만, 완전히 새로운 개념을 창조하는 것은 불가능하다. 과거의 문학, 음악, 예술 작품을 분석하고 비슷한 패턴을 만들어낼 수는 있어도, 그것이 인류의 사상과 시대적 배경을 반영한 창작물처럼 느껴지지는 않는다. 베토벤이 청력을 잃은 후 작곡한 교향곡 9번은 인간의 극복과 희망을 담고 있다. 반..

About AI 2025. 2. 6. 16:40

딥페이크 기술의 올바른 사용 방법 최근 몇 년간 딥러닝 기술의 발전과 더불어 '딥페이크(Deepfake)' 기술이 급속도로 확산되었다. 딥페이크는 인공지능 알고리즘을 활용하여 이미지, 동영상, 음성을 변조하는 기술로, 처음에는 연구 및 엔터테인먼트 분야에서 혁신적인 도구로 주목받고 있다. 그러나 이 기술의 남용 사례가 늘어나며 사회적, 윤리적 문제도 함께 부각되었다. 따라서 딥페이크 기술을 올바르게 사용하기 위해서는 기술적 이해뿐 아니라 윤리적 기준과 책임의식을 함께 고려해야 한다. 딥페이크의 긍정적 활용 방안딥페이크 기술은 올바르게 사용될 경우 매우 혁신적이고 유용한 도구로 작용할 수 있다. 예를 들어, 영화나 드라마 제작에서는 배우의 안전과 비용을 절감하기 위해 딥페이크를 활용해 특정 장면을 완성하거..

딥러닝 2025. 1. 10. 13:20

데이터 전처리에서 데이터 마이닝의 필요성 현대 사회는 데이터의 홍수 속에 살고 있다고 해도 과언이 아니다. 기업, 정부, 학계 등 다양한 분야에서 데이터는 중요한 자산으로 인식되고 있으며, 이를 효율적으로 활용하는 것이 경쟁력을 좌우한다. 그러나 데이터가 방대해질수록 이를 분석하고 활용하기 위한 준비 과정이 더욱 중요해지고 있다. 데이터 전처리는 이러한 과정에서 가장 기초적이지만 필수적인 단계로, 데이터를 분석하기 전에 품질을 높이고 오류를 최소화하는 작업이다. 이 과정에서 데이터 마이닝은 핵심적인 역할을 담당한다. 먼저, 데이터 전처리는 데이터 분석 및 모델링의 기반을 다지는 과정이라 할 수 잇다. 여기에는 데이터 정제, 변환, 통합 등이 포함되며, 이러한 과정에서 데이터의 품질을 보장하는 것이 가장 ..

강화학습 2025. 1. 8. 13:50

데이터 전처리에 파이썬이 유용한 이유 데이터 전처리(Data Preprocessing)는 머신러닝, 데이터 분석, 그리고 인공지능 모델링의 성공적인 실행을 위해 필수적인 단계라 할 수 있다. 하지만 데이터 과잉처리(Overprocessing)는 불필요한 시간 소모와 자원 낭비를 초래할 수 있으며, 심지어 데이터의 본질적인 특징을 왜곡할 위험이 있다. 이러한 이유로 데이터 간소화(Underprocessing)가 필요한 경우가 있으며, Python은 이를 실행하는 데 최적의 도구로 평가받는 이유는 다음과 같다. 1. 데이터 본질 보존데이터 간소화의 가장 큰 목적은 데이터의 본질적인 특성을 보존하면서 불필요한 변형을 최소화하는 것이다. Python은 간소화된 데이터 전처리를 효과적으로 지원하는 다양한 라이브러..

강화학습 2024. 12. 30. 13:35

데이터 전처리에서 데이터 변환이 중요한 이유 데이터 전처리는 데이터 분석과 인공지능 모델 개발 과정에서 필수적인 초기 단계로, 데이터의 품질을 개선하고 분석 목적에 맞게 준비하는 과정을 포함한다. 이 과정에서 데이터 변환은 매우 중요한 역할을 하며, 데이터 분석의 정확성과 모델의 성능을 좌우하는 핵심 요소 중 하나로 간주된다. 그래서 다음과 같은 이유로 데이터 변환이 중요하다. 첫째, 데이터 변환은 데이터의 일관성을 확보하기 위해 필요하다. 데이터는 일반적으로 다양한 출처에서 수집되며, 이러한 출처 간의 형식이나 구조가 다를 수 있다. 예를 들어, 한 데이터셋에서는 날짜 형식이 "YYYY-MM-DD"로 제공되는 반면, 다른 데이터셋에서는 "DD/MM/YYYY"로 나타날 수 있다. 이러한 형식의 차이는 분..

강화학습 2024. 12. 27. 18:12

데이터 필터링이 필요한 이유 데이터 필터링은 오늘날 데이터 중심 사회에서 필수적인 과정으로 간주된다. 현대 사회는 방대한 양의 데이터가 생성되고 축적되는 환경에 놓여 있으며, 이를 활용하여 통찰을 얻고 의사결정을 내리는 것이 기업과 조직의 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 자리 잡고 있다. 하지만 원천 데이터(raw data)는 종종 오류, 중복, 불필요한 정보, 부정확한 데이터 등을 포함하고 있어 이를 그대로 활용할 경우 심각한 문제를 초래할 수 있다. 따라서 데이터 필터링은 데이터의 품질을 보장하고 효율성을 높이며 분석의 신뢰성을 확보하기 위해 반드시 필요한 과정이다. 첫 번째로, 데이터 필터링은 데이터의 품질을 확보하는 데 중요한 역할을 한다. 데이터 분석 과정에서 오류나 이상치(outlier)가 포함..

강화학습 2024. 12. 26. 17:10