Miracle AI Lab

인간의 자연어 처리 vs 인공지능의 자연어 처리 인공지능을 구현하는 데 중요한 요소 중 하나가 바로 ‘자연어 처리’다! 인공지능의 정의가 인간처럼 사고하고 행동하는 기계를 만들기 위해서는 인간의 언어를 제대로 알아야 하는 것이다. 그렇지만 자연어 처리에는 여러 가지 이유로 한계와 어려움이 존재한다. 1. 언어의 복잡성과 모호성: 자연어는 매우 복잡하고 모호한 특성을 가지고 있다. 문장 내에서 단어의 의미는 맥락에 따라 달라질 수 있고, 동일한 단어나 구문이 다른 의미로 사용될 수 있다. 이러한 모호성을 해결하려면 컴퓨터가 문맥을 이해하고 상황을 파악하는 능력이 필요한데, 이는 현재의 기술로는 완벽하게 구현하기 어렵다. 예를 들어 개~로 시작하는 단어는 원래는 안 좋은 뜻으로 사용되었지만 최근에는 좋은 의..

About AI 2023. 8. 29. 11:03

튜링 테스트가 chatGPT에 끼친 영향 튜링 테스트는 앨런 튜링이 1950년에 제안한 인공 지능의 평가 방법으로, 기계가 인간처럼 생각할 수 있는지 판단하는 테스트이다. 튜링 테스트라는 말은 후대에 붙은 이름이고 그가 붙인 이름은 흉내 게임 즉, 이미테이션 게임이다. 튜링의 논문에 나오는 용어도 이미테이션 게임이다. 참고로 지난 2015년 개봉한 튜링의 이야기를 담은 영화 ‘이미테이션 게임’이라는 이름도 여기서 따온 것이다. 튜링 테스트는 인간 평가자가 기계와의 대화를 통해 대화 상대가 기계인지 인간인지 구별할 수 없을 때, 해당 기계는 튜링 테스트를 통과한 것으로 간주된다. 튜링 테스트는 방식으로 ChatGPT와 같은 AI 모델에 다음과 같은 영향을 미쳤다. 1. 목표 설정: 튜링 테스트는 많은 AI..

About AI 2023. 8. 28. 14:36

자연어 처리의 한계는 인공지능, 특히 자연어 처리(NLP) 분야는 최근 몇 년 동안 큰 발전을 이루었지만, 여전히 한계점도 존재한다. 자연어 처리의 한계점은 다음과 같은 것들이 있다. 1. 데이터 의존성: 현재의 대부분의 NLP 모델은 대량의 데이터에 의존한다. 적은 양의 데이터로는 고품질의 모델을 훈련시키기 어렵다. 따라서 언어나 주제에 대한 충분한 데이터가 없는 경우, 해당 언어나 주제에 대한 처리가 제한된다. 2. 문맥 이해의 한계: 현재의 인공지능 모델은 문장의 표면적인 패턴을 잘 인식하고 학습하지만, 복잡한 문맥이나 의도를 완전히 이해하거나 그 의미를 파악하는 데는 한계가 있다. 즉, 인공지능의 자연어처리 기술로는 문장에 숨겨진 뜻이 무엇인지, 그리고 앞뒤 문맥을 파악해서 무엇을 말하고자 하는지..

About AI 2023. 8. 23. 11:11

이미테이션 게임의 한계 With ChatGPT 이미테이션 게임, 즉 튜링 테스트는 인공 지능의 인간적인 지능을 평가하는 테스트로 널리 알려져 있다. 그러나 튜링 테스트와 관련하여 제기된 여러 가지 비판점과 한계가 있다. 이러한 한계는 ChatGPT와 연결된다. 1. 표면적인 학습: 튜링 테스트는 기계가 인간처럼 "생각"하는지를 평가하는 것이 아니라, 기계가 인간처럼 "대화"할 수 있는지를 평가하는 것이다. 이는 기계가 실제로 이해하고 생각하는 것처럼 보일 수 있지만, 실제로는 단순히 학습한 데이터를 반복하는 것일 수 있다는 점을 의미한다. ChatGPT 역시 마찬가지로 특정 주제나 문장 구조에 대한 깊은 이해를 가지고 있지 않고, 대량의 데이터에서 학습한 패턴에 기반하여 응답을 생성한다. 이미테이션 게임..

About AI 2023. 8. 22. 10:29

인공지능과 이미테이션 게임의 관계 ‘이미테이션 게임’은 1950년에 발표한 앨런 튜링의 논문에서 제안한 인공지능(AI)의 테스트 방법이다. 이 논문에서 ‘이미테이션 게임’이라는 단어가 나오는데, 2015년 베네딕트 컴버배치가 앨런 튜링 역을 맡은 영화의 제목이 여기에서 나온 것이다. 이 영화에서도 이 테스트가 언급된다. 이 테스트는 후에 "튜링 테스트"라고 알려지게 되었으며, 인공지능이 사람처럼 생각할 수 있는지 판단하는 기준으로 사용된다. 이미테이션 게임의 구성은 다음과 같다: 세 명의 참가자(심사관, 사람 A, 컴퓨터 C)가 참여한다. 심사관은 A와 C와 통신하면서 어느 쪽이 사람이고 어느 쪽이 컴퓨터인지 구별하려고 시도한다. 모든 대화는 텍스트 기반으로 이루어진다 (즉, 심사관은 상대방의 외모나 목..

About AI 2023. 8. 21. 14:00

ChatGPT와 이미테이션 게임의 관계 "이미테이션 게임"은 앨런 튜링이 제안한 생각 실험이다. 1950년에 출판된 라는 논문에서 처음으로 소개되었다. 이 게임은 기계가 사람과 동등한 수준으로 사고할 수 있는지 여부를 결정하기 위한 방법으로 제안되었다. 지난 2015년 개봉한 베네딕트 컴버배치 주연의 영화 제목인 도 이 논문에서 따온 것이다. 이미테이션 게임의 원래 구성은 다음과 같다. 1. 참가자 A (실제 사람) 2. 참가자 B (다른 실제 사람 또는 기계) 3. 심사관 C (또 다른 사람) 심사관 C는 참가자 A와 B와의 텍스트 기반 대화를 통해 A와 B 중 어느 쪽이 사람이고 어느 쪽이 기계인지 판단해야 한다. 기계가 사람처럼 충분히 대화할 수 있다면, 그것은 기계가 사람의 지능을 모방할 수 있다..

About AI 2023. 8. 14. 15:23

인공지능이 연산 외의 작업을 못하는 이유는? 인공지능, 특히 현대의 딥러닝 모델 같은 경우, 본질적으로는 연산 수행을 기반으로 하는 시스템이다. 인공신경망의 각 노드와 연결은 수학적 함수와 연산으로 표현되며, 이러한 연산의 결과는 최종적으로 예측이나 분류 등의 작업을 수행한다. 연산에는 덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈을 하는 사칙연산과 예/아니오를 판단하는 논리연산 두 가지가 있다. 인공지능이 연산 외의 작업을 하지 못하는 이유는 다음과 같은 것들이 있다. 1. 정의된 범위: 인공지능은 주어진 데이터와 알고리즘에 기반으로 해서 작동한다. 즉 지금의 인공지능은 특정한 작업에만 특화되어 있다. 이 범위 외의 작업이나 탐색은 아예 할 수 없다. 예를 들어, 특정 이미지 분류 작업을 위해 훈련된 모델은 그 범위의 ..

About AI 2023. 8. 10. 10:49

AI가 발상의 전환을 하지 못하는 핵심적인 이유는? 인공지능이 발상의 전환을 하지 못하는 핵심 이유는 인공지능이 인간과 달리 창의적인 사고나 직관적인 판단 능력을 갖추지 못했기 때문이다. 인공지능은 데이터와 알고리즘을 바탕으로 작동한다. 창의적 사고는 한 마디로 다르게 생각하는 것에서 시작되는 것이고, 기존에 있던 것을 재해석해서 새로운 것을 만드는 것이다. 이런 부분은 많은 사람들이 알고 있지만 직관적인 판단 능력이 무엇인지 아는 사람은 많이 없다, 이것을 알아야 발상의 전환을 쉽게 이해할 수 있다. 인공지능이 "학습"한다는 것은 사실 수많은 데이터를 통해 패턴을 파악하고, 이러한 패턴에 따라 특정 작업을 수행하도록 프로그래밍 되는 과정을 말한다. 따라서 인공지능의 "직관"이라는 것은 사실 그가 학습한..

About AI 2023. 8. 7. 14:22