Miracle AI Lab

인간지능과 인공지능: 공존과 대비의 시대 21세기를 살아가는 우리는 새로운 형태의 지능, 즉 인공지능(AI)과 함께하는 시대에 진입했다. 음성 인식 비서, 자동 번역기, 자율주행 자동차, 생성형 언어모델까지, 인공지능은 더 이상 먼 미래의 기술이 아니다. 그만큼 인간지능과 인공지능의 차이를 묻는 질문은 단순한 이론적 호기심이 아니라, 사회 전반의 구조와 개인의 정체성에까지 영향을 미치는 실질적 고민으로 다가오고 있다. 이 글에서는 인간지능과 인공지능의 기원, 작동 방식, 한계와 가능성에 대한 비교를 통해, 이들이 어떻게 서로를 보완하고 또한 충돌할 수 있는지를 탐색하고자 한다. 우선 인간지능은 진화의 산물이다. 인간은 수십만 년에 걸쳐 환경에 적응하고 타인과 소통하며 지능을 발달시켜왔다. 이러한 지능은 ..

About AI 2025. 4. 25. 11:08

데이터마이닝이 필요한 이유 요즘 우리는 하루에도 수없이 많은 데이터를 만들어내며 살아간다. 스마트폰으로 찍는 사진, 검색하는 단어, 쇼핑몰에서 클릭하는 상품, 심지어 걷는 걸음 수까지 모두 데이터로 기록된다. 이렇게 우리 일상에서 생성되는 데이터는 상상을 초월할 만큼 방대하며, 그 양은 시간이 지날수록 더 빠른 속도로 증가하고 있다. 이처럼 넘쳐나는 데이터를 단순히 저장만 해두는 것은 아무런 가치를 만들어내지 못한다. 중요한 것은 이 데이터를 어떻게 활용하느냐에 달려 있으며, 바로 그 지점에서 ‘데이터마이닝’이라는 기술이 필요해진다. 데이터마이닝은 말 그대로 ‘데이터 속에서 숨겨진 보석을 캐는 작업’이다. 우리가 일상적으로 마주하는 데이터 속에는 겉으로는 잘 드러나지 않지만, 중요한 패턴과 관계가 숨어 ..

강화학습 2025. 4. 16. 16:06

데이터 전처리를 효과적으로 하는 방법 데이터 전처리는 데이터 분석과 인공지능 모델 개발에 있어서 가장 중요하고 필수적인 단계 중 하나이다. 효과적인 데이터 전처리를 통해 데이터 품질을 향상시키고, 분석의 정확성을 높이며, 모델의 성능을 극대화할 수 있다. 그렇다면 데이터를 효과적으로 전처리하는 방법은 무엇일까? 첫째, 데이터의 이해와 탐색적 분석(EDA, Exploratory Data Analysis)이 선행되어야 한다. 효과적인 데이터 전처리는 데이터에 대한 깊은 이해로부터 시작된다. 데이터를 탐색적으로 분석하면, 결측치, 이상치, 데이터 분포 등 데이터의 전반적인 특성을 파악할 수 있다. 시각화 도구를 활용하여 데이터를 시각적으로 탐색하면 패턴과 문제점을 쉽게 발견할 수 있으며, 이는 후속 전처리 작..

강화학습 2025. 4. 11. 10:34

인공지능이 인간의 인생을 표현하지 못하는 이유 우리는 종종 인공지능이 만들어낸 글과 그림, 음악과 영상들을 접하면서 경이로움을 느낀다. 그것들이 마치 인간의 감정과 삶을 그대로 담아낸 듯 정교하게 느껴지기도 한다. 그러나 아무리 정교하고 완벽해 보이는 인공지능의 창작물이라 할지라도, 여전히 인간의 삶과 인생을 온전히 표현하지 못하는 한계를 가지고 있다. 인공지능이 인간의 삶을 완벽히 묘사할 수 없는 이유는 무엇일까? 먼저 인공지능은 경험이라는 것을 온전히 체험하지 못한다. 인공지능은 수많은 데이터를 학습하고 그 속에서 패턴을 찾아 인간의 반응과 행동을 모방하지만, 그것은 어디까지나 모방일 뿐 실제의 체험에서 비롯된 진정한 공감이나 감정을 느끼지 못한다. 예를 들어 사랑하는 이를 잃었을 때 느끼는 그 깊은..

About AI 2025. 4. 4. 12:51

AI가 흉내 내지 못하는 인간의 강점은? 연필로 쓴 글씨를 지우려고 하는데 지우개가 보이지 않는다면 어떻게 할 수 있을까? 대부분은 방 안을 뒤져서라도 지우개를 찾을 것이다. 하지만 발상을 전환한다면 연필과 지우개를 하나로 합치면 좋을 것이라 생각할 것이고, 이렇게 해서 나온 것이 바로 지우게 달린 연필이다. 지우게 달린 연필처럼 발상을 전환하는 것은 인공지능이 할 수 있을까? 정답부터 말하자면 할 수 없다. 발상의 전환을 하기 위해 반드시 필요한 것이 경험과 경험에 따른 느낌이다. 앞선 본 지우게 달린 연필 사례에서 보듯 연필로 쓴 글씨를 지우려고 할 때 지우개가 보이지 않았던 경험은 누구나 최소 한 번쯤은 했던 것이다. 그리고 지우개를 찾느라고 시간을 빼앗긴 경험도 최소 한 번은 했을 것이다. 이런 ..

About AI 2025. 3. 25. 13:33

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