Miracle AI Lab

인간의 학습과 머신 러닝의 학습 방법은 어떤 차이가 있을까? 학습은 경험, 연구, 또는 가르침을 통해 지식이나 기술을 습득하는 과정이다. 인간의 학습과 머심 러닝은 이 기본 목적을 공유하지만, 그 메커니즘, 적응성, 그리고 결과 면에서 상당히 다르다. 이러한 차이를 이해하는 것은 두 가지의 능력과 한계를 밝히는 것뿐만 아니라, 인공지능을 통해 인간의 인지 과정을 모방하려는 복잡성을 강조하는 것이다. 학습의 메커니즘인간의 학습은 감각 정보를 처리하고, 기억을 만들며, 경험에 따라 행동을 적응시키는 뇌의 능력을 포함하는 다면적인 과정이다. 이는 감정적, 사회적, 환경적 요인을 포함하는 전체론적인 과정이다. 인간은 관찰, 모방, 교육, 시행착오 등 다양한 방법으로 학습을 한다. 추론, 문제 해결, 비판적 사고..

About AI 2024. 6. 25. 16:49

인간과 인공지능 학습 방법의 차이점 인간 지능을 이해하고 복제하려는 탐구는 인공 지능(AI)의 발전을 주도했다. AI 시스템은 점점 더 복잡한 작업을 수행할 수 있게 되었지만, AI 시스템이 사용하는 학습 방법은 인간이 사용하는 학습 방법과 크게 다르다. 이러한 차이점은 학습의 기본 원리, 프로세스 및 결과에 있으며, 이는 역량과 적용의 차이로 이어진다. 1. 학습 과정: 타고난 것 vs. 알고리즘인간은 환경으로부터 학습하는 타고난 능력을 가지고 태어났다. 유아기부터 인간의 학습은 호기심, 탐구, 상호작용에 의해 주도된다. 인간 두뇌의 신경 가소성 덕분에 경험에 반응하여 적응하고 재구성할 수 있다. 경험 학습으로 알려진 이 과정에는 감각 입력, 사회적 상호 작용 및 피드백을 기반으로 신경 연결을 형성, ..

About AI 2024. 6. 24. 15:21

인간처럼 사고하고 행동하는 인공지능, 왜 어려운가? 현대 사회는 인공지능(AI) 기술의 발전으로 놀라운 변화를 겪고 있다. 자율주행차, 챗봇, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 AI는 우리의 삶을 편리하게 만들고 있다. 그러나 여전히 인간처럼 사고하고 행동하는 인공지능을 개발하는 것은 매우 어려운 일ㅇㅣ다. 그 이유는 무엇일까? 첫째, 현대 컴퓨터의 연산 방식이 인간의 뇌와 근본적으로 다르기 때문이다. 컴퓨터는 디지털 방식으로 데이터를 처리하며, 모든 정보가 이진수 형태로 표현된다. 이는 명확한 규칙과 논리를 바탕으로 계산되지만, 인간의 뇌는 아날로그 신호와 화학적 신호의 복잡한 상호작용을 통해 정보를 처리한다. 또한, 컴퓨터는 선형적으로 작업을 처리하는 반면, 인간의 뇌는 병렬 처리를 통해 동시에 여러 ..

About AI 2024. 6. 1. 14:27

참조 무결성: 데이터 전처리의 필수 전제 조건 데이터 전처리는 현대 데이터 분석과 데이터 과학에서 중요한 역할을 한다. 하지만 데이터 전처리의 시작점은 반드시 참조 무결성을 보장하는 것에서 출발해야 한다. 참조 무결성은 데이터베이스의 여러 테이블 간의 관계를 유지하는 데 필수적인 규칙이며, 이를 통해 데이터의 일관성과 신뢰성을 확보할 수 있다. 참조 무결성이 보장되지 않는 데이터베이스는 일관성 없는 데이터를 낳을 수 있다. 일관성 없는 데이터는 분석 결과에 심각한 왜곡을 초래하며, 이를 기반으로 한 의사결정은 잘못된 방향으로 나아갈 위험이 커진다. 데이터베이스에서 외래 키 제약 조건을 통해 참조 무결성을 유지하면, 한 테이블의 행이 다른 테이블의 유효한 행을 참조하도록 강제할 수 있다. 이는 데이터베이스..

About AI 2024. 5. 28. 13:16

참조 무결성이 필요한 이유 참조 무결성(Referential Integrity)은 관계 데이터베이스 관계 모델에서 두 관련 있는 관계 변수 간의 일관성(데이터 무결성)을 말한다. 참조 무결성은 AI시대 효과적인 빅 데이터 활용을 위해서는 반드시 필요한다. 다음과 같은 이유에서 중요하다. 1. 데이터 일관성 유지참조 무결성은 데이터베이스의 테이블 간의 관계를 일관되게 유지한다. 예를 들어, 주문테이블의 고객ID가 고객테이블의 고객ID를 참조할 때, 참조 무결성이 보장되지 않으면 존재하지 않는 고객ID를 참조할 위험이 있다. 이는 데이터의 신뢰성을 저해하고, 데이터베이스의 일관성을 깨트릴 수 있다. 2. 데이터 무결성 보장참조 무결성은 데이터의 정확성과 신뢰성을 보장합니다. 예를 들어, 삭제 규칙과 같은 제..

About AI 2024. 5. 27. 14:55

https://youtu.be/frOJDGG0Xds아마존 큐 (영상=AWS) 아마존웹서비스(AWS)가 지난해 11월 공개한 기업용 인공지능(AI) 챗봇 ‘아마존 큐(Amazon Q)’를 정식 출시했다. 기업 내부의 모든 데이터를 검색하고 문서 작성을 돕는 것은 물론, 코딩을 모르는 사람도 자연어 대화로 애플리케이션을 만들 수 있게 해주는 새로운 AI 어시스턴트다.벤처비트는 30일(현지시간) AWS가 개발자와 비즈니스 사용자가  코드를 디버깅하고 비즈니스 작업을 자동화할 수 있도록 돕는 AI 챗봇 ‘아마존 큐’를 정식 출시했다고 보도했다.이를 계기로 기업용 생산성 앱 시장에서 마이크로소프트(MS)의 ‘코파일럿(Copilot)’과 구글의 ‘제미나이(듀엣 AI)’와의 경쟁이 본격화될 전망이다.스와미 시바수브라..

About AI 2024. 5. 3. 11:01

괴델의 불완전성 정리와 인공지능 폰 노이만과 같은 오스트리아-헝가리 제국 출신의 미국 수학자인 쿠르트 괴델은 직접적인 인공지능 연구는 하지 않았지만 그의 불완정성 정리는 인공지능 구현과 관련이 있다. 그의 불완정성 정리는 두 가지가 잇다. 1. 괴델의 첫 번째 불완전성 정리 괴델의 첫 번째 불완전성 정리는 충분히 강력한 형식 체계(예를 들어, 자연수에 대한 산술을 포함하는 체계)에서, 그 체계 내의 모든 진리를 증명할 수 있는 충분한 규칙을 가질 수 없다고 주장한다. 다시 말해, 이 체계 내에서 참이지만 증명할 수 없는 명제가 반드시 존재한다는 것이다. 괴델은 이 정리를 증명하기 위해 '이 명제는 증명할 수 없다'라는 명제를 형식 체계 내에서 표현하는 방법을 찾았다. 이 명제가 참이라면, 그것은 증명할 ..

About AI 2024. 4. 12. 14:12

인공지능과 폰 노이만 인공지능 하면 가장 먼저 떠올리는 인물은 바로 앨런 튜링이다. 그도 그럴 것이 튜링은 1948년 [지능을 가진 기계 (Intelligent Machinery)]라는 논문을 썼고 여기서 ‘머신 러닝(machine learning)’이라는 용어를 사용했기 때문일 것이다. 튜링은 이 논문 외에도 1950년 [계산 기계와 지능 (Computing Machinery and Intelligence)]이라는 논문을 발표했고, 1951년 [지능을 가진 기계라는 이단적 이론 (Intelligent Machinery, a Heretical Theory )], [디지털 컴퓨터가 생각할 수 있을까? (Can Digital Computers Think?)] 라는 주제로 강연을 했다. 또한 튜링은 1953년..

About AI 2024. 3. 7. 10:17