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

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

인공지능과 수리적 최적화: 지능의 수학적 기초 1. 수리적 최적화란 무엇인가우리가 일상에서 최선의 선택을 하려고 노력하는 것처럼, 인공지능도 주어진 상황에서 가장 좋은 답을 찾아야 한다. 수리적 최적화는 바로 이 '가장 좋은 답'을 수학적으로 찾아내는 방법이다. 예를 들어, 배달 기사가 여러 목적지를 가장 빠르게 방문하는 경로를 찾거나, 공장에서 자원을 가장 효율적으로 배분하는 문제를 생각해볼 수 있다. 이런 문제들은 모두 '무엇을 최대화하거나 최소화할 것인가'라는 목표와 '어떤 제약 조건 안에서 해결해야 하는가'라는 한계를 가지고 있다. 수리적 최적화는 목적함수와 제약조건이라는 두 가지 핵심 요소로 구성된다. 목적함수는 우리가 최대화하거나 최소화하고자 하는 값을 수식으로 표현한 것이다. 제약조건은 우리..

About AI 2025. 10. 14. 11:20

AGI 구현을 위한 요구사항과 현재 시스템의 한계 인공일반지능(Artificial General Intelligence, AGI)은 인간과 같은 수준의 범용적 지능을 가진 시스템을 의미한다. 특정 작업에만 특화된 현재의 인공지능과 달리, AGI는 새로운 문제를 스스로 학습하고, 추상적으로 사고하며, 다양한 영역의 지식을 통합하여 창의적인 해결책을 제시할 수 있어야 한다. 이러한 진정한 의미의 AGI를 구현하기 위해서는 무엇이 필요하며, 왜 현재의 컴퓨터 시스템으로는 이를 달성할 수 없는지 살펴보고자 한다. AGI 구현을 위해 가장 먼저 필요한 것은 범용적 학습 능력이다. 인간은 소수의 예시만으로도 새로운 개념을 학습하고, 전혀 경험해보지 못한 상황에서도 기존 지식을 응용하여 문제를 해결할 수 있다. 그러..

About AI 2025. 9. 29. 14:13

폰노이만 컴퓨터의 한계와 뉴로모픽 컴퓨팅: 차세대 컴퓨팅 패러다임을 향한 전환 폰노이만 아키텍처의 근본적 한계현대 컴퓨팅의 근간을 이루는 폰노이만 아키텍처는 1940년대 존 폰노이만에 의해 제시된 이래 70여 년간 컴퓨터 설계의 표준 모델로 자리잡아왔다. 이 아키텍처는 중앙처리장치(CPU), 메모리, 입출력 장치가 명확히 분리된 구조를 특징으로 하며, 저장된 프로그램 개념을 통해 데이터와 명령어가 동일한 메모리 공간에 저장되는 혁신적인 설계를 제시했다. 하지만 디지털 기술의 급속한 발전과 함께 이러한 전통적 아키텍처의 근본적 한계가 점점 더 명확하게 드러나고 있다. 가장 심각한 문제 중 하나는 폰노이만 보틀넥(Von Neumann Bottleneck)이다. 이는 CPU와 메모리 간의 데이터 전송 속도가 ..

About AI 2025. 9. 19. 09:59

뉴로모픽 컴퓨팅과 폰 노이만 아키텍처: 두 패러다임의 만남과 분기점 컴퓨팅 패러다임의 진화현대 컴퓨팅 기술의 발전사를 돌아보면, 인간의 지적 욕구와 기술적 한계가 끊임없이 충돌하며 새로운 돌파구를 모색해온 역사를 볼 수 있다. 1940년대 존 폰 노이만이 제시한 저장 프로그램 방식의 컴퓨터 아키텍처는 지난 80여 년간 디지털 혁명의 토대가 되어왔다. 하지만 무어의 법칙이 한계에 도달하고 인공지능과 빅데이터 처리에 대한 요구가 급증하면서, 전통적인 폰 노이만 아키텍처의 근본적 제약이 드러나고 있다. 이러한 시점에서 뇌의 정보처리 방식을 모방한 뉴로모픽 컴퓨팅이 차세대 컴퓨팅 패러다임으로 주목받고 있다. 뉴로모픽 컴퓨팅과 폰 노이만 아키텍처는 근본적으로 다른 철학과 원리에 기반한다. 폰 노이만 아키텍처가 명..

About AI 2025. 9. 15. 15:03

인간의 뇌와 뉴로모픽 컴퓨팅 인간의 뇌는 약 860억 개의 뉴런과 수조 개의 시냅스로 구성된 놀라운 생물학적 컴퓨터다. 이 복잡한 신경망은 불과 20와트의 전력으로 인식, 학습, 기억, 창의성을 포함한 모든 인지 활동을 수행한다. 반면 현재의 슈퍼컴퓨터는 수백만 와트의 전력을 소비하면서도 인간 뇌의 유연성과 효율성에는 미치지 못한다. 이러한 근본적 차이에 주목한 과학자들은 뇌의 작동 원리를 모방한 뉴로모픽 컴퓨팅이라는 새로운 패러다임을 제시했다. 뉴로모픽 컴퓨팅은 단순히 뇌를 모방하는 것을 넘어서, 컴퓨팅 자체의 근본적 한계를 극복하려는 시도다. 기존의 폰 노이만 아키텍처는 중앙처리장치와 메모리가 분리되어 있어 데이터를 주고받는 과정에서 병목현상이 발생한다. 하지만 뇌에서는 정보 처리와 저장이 동일한 위..

About AI 2025. 9. 9. 17:04