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현재 컴퓨터 시스템에서 인간처럼 사고하고 행동하는 인공지능(AGI, Artificial General Intelligence)을 구현하지 못하는 이유 현재 컴퓨터 시스템에서 인간처럼 사고하고 행동하는 인공지능(AGI, Artificial General Intelligence)을 구현하지 못하는 이유는 기술적인 요소에 기인한다. 인간의 사고방식과 행동을 완벽히 모방하는 인공지능을 만드는 데는 다양한 장애물이 존재하며, 그 중에서도 연산 능력, 학습 방식, 하드웨어 및 아키텍처의 한계, 인지 능력등은 가장 중요한 기술적 제약들이다. 이러한 제약들은 인공지능이 특정 작업에서 뛰어난 성과를 보이는 좁은 인공지능(ANI)에 비해, 범용적이고 창의적인 사고를 요구하는 AGI 구현에 있어 큰 장벽이 되고 있다. 첫 ..

About AI 2025. 6. 25. 13:07

인공지능이 인간처럼 질문을 하지 못하는 이유는? 인공지능이 인간처럼 질문을 하지 못하는 이유는 무엇일까? 흔히 우리는 인공지능이 사람처럼 생각하고 판단하며 때로는 사람보다 더 정확한 답변을 내놓는 모습을 보며 놀라움을 느낀다. 그러나 한 걸음 더 깊이 들여다보면 인공지능이 인간이 하는 것처럼 진정한 의미의 질문을 던지는 데 한계가 있음을 알게 된다. 질문이란 그저 정보를 요청하는 단순한 행위가 아니다. 그것은 궁금증과 호기심, 의문과 같은 내적 동기에서 출발하며 맥락과 감정, 심지어 존재의 의미까지 담아내는 고유한 인간적 표현이다. 우선, 인공지능은 본질적으로 데이터와 알고리즘을 기반으로 작동한다. 방대한 양의 데이터를 학습하고 그 안에서 패턴을 찾아내며 미리 학습한 정보를 기반으로 판단을 내린다. 그러..

About AI 2025. 6. 16. 10:48

인공지능이 인간의 창의력을 흉내낼 수 없는 이유 인공지능은 놀랍도록 발전했다. 이제는 인간과 유사한 글을 쓰고, 그림을 그리고, 심지어 음악까지 만들어낸다. 그러나 인간의 창의성을 완전히 따라잡거나 대체할 수 없는 이유는 여전히 분명하다. 창의성이란 단순히 정보를 조합하거나 모방하는 것이 아니라, 삶의 경험과 감정, 직관을 바탕으로 새로운 가치를 창출하는 과정이기 때문이다. 첫째, 인간의 창의성은 감정과 깊이 연결되어 있다. 인간은 기쁨과 슬픔, 사랑과 분노 같은 복잡하고 다양한 감정을 경험하면서 그로부터 영감을 얻는다. 이러한 감정적 경험은 인간이 예술 작품이나 문학, 음악을 창작할 때 독특한 깊이를 더한다. 반면, 인공지능은 인간의 감정을 흉내 낼 수는 있지만 진정으로 느낄 수는 없다. 예를 들어, ..

About AI 2025. 5. 23. 11:04

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