인공지능(AI) 소개: 기본 용어와 개념 정리

오늘은 인공지능(AI)에 대해 깊이 이해하기 위한 첫걸음을 함께 걸어보려고 합니다. AI가 우리 삶의 많은 부분에서 중요한 역할을 하고 있지만, 그 기본적인 원리와 개념에 대해 이해하지 못하는 사람들이 많습니다. 이 글을 통해 인공지능의 세계를 쉽고 재미있게 이해할 수 있기를 바랍니다.

인공지능(AI)이란 무엇인가요? 이 질문에 답하기 위해서는 '지능(Intelligence)'이란 무엇인지부터 이해해야 합니다. 지능이란 정보를 이해하고, 문제를 해결하는 능력을 말합니다. 이러한 지능을 인간이 아닌 기계가 갖추었을 때, 그것을 '인공지능(AI)'이라고 부릅니다.

인공지능은 크게 두 가지로 나눌 수 있습니다. 첫 번째는 '강한 AI'로, 인간의 지능을 완전히 모방하거나 뛰어넘는 AI를 말합니다. 강한 AI는 인간처럼 생각하고 학습하며, 자아의식을 가질 수 있는 능력까지 갖추고 있다고 보는 관점입니다. 반면 '약한 AI'는 특정 작업을 수행하는 데 인간의 지능을 모방하는 AI를 가리킵니다. 현재 우리가 흔히 접하는 AI는 대부분 약한 AI에 속합니다.

인공지능의 핵심 개념 중 하나는 '머신 러닝(Machine Learning)'입니다. 머신 러닝은 AI가 스스로 학습하고 발전하는 기술로, 데이터를 통해 패턴을 인식하고, 이를 바탕으로 예측을 만드는 등의 작업을 수행합니다. 이를 통해 AI는 스스로를 향상시키고, 더욱 복잡하고 정교한 작업을 수행할 수 있게 됩니다.

머신 러닝은 크게 세 가지 범주로 나눌 수 있습니다: 지도 학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 그리고 강화 학습(Reinforcement Learning).

1. 지도 학습(Supervised Learning): 이는 가장 널리 알려진 머신 러닝의 형태입니다. 지도 학습에서, 컴퓨터는 입력 데이터와 그에 해당하는 레이블(예: 정답)로 이루어진 훈련 데이터를 학습합니다. 예를 들어, 개와 고양이의 이미지를 구분하는 머신 러닝 모델을 훈련시키려면, 개와 고양이의 이미지를 입력 데이터로, 각 이미지에 대한 '개' 또는 '고양이'라는 레이블을 제공해야 합니다.
2. 비지도 학습(Unsupervised Learning): 이 형태의 머신 러닝은 레이블이 없는 데이터를 학습합니다. 비지도 학습 알고리즘은 데이터의 숨겨진 구조나 패턴을 찾는데 주로 사용됩니다. 예를 들어, 소비자 구매 데이터에서 비지도 학습 알고리즘이 물품의 구매 패턴을 찾아내고, 이를 바탕으로 소비자를 여러 그룹으로 나눌 수 있습니다.
3. 강화 학습(Reinforcement Learning): 이는 머신이 환경과의 상호작용을 통해 학습하는 머신 러닝의 한 형태입니다. 강화 학습은 보상 시스템을 사용하여 머신이 어떤 행동이 최적의 결과를 가져다주는지 학습하게 합니다. DeepMind의 AlphaGo는 바둑을 배우기 위해 강화 학습을 사용한 가장 유명한 예입니다.

머신 러닝은 많은 현대 응용 프로그램에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 이메일 스팸 필터링, 웹 검색 결과의 순위 결정, 음성 인식, 추천 시스템 등이 머신 러닝 알고리즘에 크게 의존하고 있습니다. 또한, 금융 시장 예측, 의료 진단, 웹 트래픽 예측 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 하고 있습니다.

최근에는 머신 러닝을 기반으로 한 인공지능 알고리즘이 놀라운 성과를 이끌어내고 있습니다. 예를 들어, 이미지 분류, 자연어 처리, 기계 번역 등에서 인간 수준의 성능을 보이고 있습니다.

 

여기서 머신러닝의 한 분야로서, '딥러닝(Deep Learning)'을 주목해야 하는데, 이것은 사람의 뇌에서 일어나는 것을 모방한 인공 신경망을 사용합니다. 이 딥러닝이 바로 챗봇, 자동화된 번역 서비스, 음성 인식과 같은 복잡한 문제를 해결하는데 광범위하게 사용되고 있습니다. 우리가 지금 매일매일 듣고 있는 대화형 AI 모델인 챗GPT(Generative Pretrained Transformer) 서비스가 바로 이 딥러닝 기술을 기반으로 하고 있습니다. 챗GPT는 거대한 텍스트 데이터셋으로 훈련된 딥러닝 모델로, 챗봇과 같은 응용 프로그램에서 사람처럼 자연스럽게 대화를 이끌 수 있습니다. 챗GPT는 문맥을 이해하고, 대화의 흐름을 유지하며, 질문에 대답하고, 적절한 응답을 생성할 수 있습니다. 이는 딥러닝 모델이 인간의 언어를 이해하고 모방하는 능력 덕분입니다. 물론, 이 모델은 아직 완벽하지 않습니다. 때로는 이해할 수 없는 질문을 만나거나, 잘못된 정보를 제공하기도 합니다. 그러나, 이 기술이 계속 발전함에 따라, 우리는 챗GPT와 같은 딥러닝 기반의 AI가 더욱 똑똑해지고, 더욱 유용해지는 것을 볼 수 있을 것입니다. 따라서, 딥러닝의 기본 개념과 이를 바탕으로 한 챗GPT와 같은 AI 기술을 이해하는 것은 매우 중요합니다.

딥러닝에서 '딥(deep)'이란 단어는 이 인공 신경망이 여러 계층(layer)으로 이루어져 있음을 의미합니다. 이 계층들이 깊게 쌓여있는 구조 때문에, 딥러닝 모델은 복잡한 패턴이나 관계를 추출할 수 있습니다.

 

입력 계층은 원시 데이터를 받아들이고, 출력 계층은 최종 결과를 생성합니다. 그 사이에 위치한 하나 이상의 은닉 계층(hidden layer)들이 데이터에서 높은 수준의 추상화를 통해 복잡한 패턴을 탐지합니다. 각 계층은 다음 계층에 정보를 전달하고, 모델은 손실 함수(loss function)라는 기준에 따라 예측을 향상시키기 위해 각 노드의 가중치를 조정합니다. 이런 과정이 반복되면서 모델은 스스로 학습하게 됩니다.

 

그럼에도 불구하고, 모든 딥러닝 모델이 같은 방식으로 동작하는 것은 아닙니다. 다양한 종류의 인공 신경망이 있으며, 각각은 특정 종류의 문제를 해결하는데 최적화되어 있습니다. 예를 들어, 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Networks, CNN)은 이미지 인식에 탁월하고, 순환 신경망(Recurrent Neural Networks, RNN)은 시퀀스 데이터(예: 텍스트, 시계열 데이터)를 처리하는데 적합합니다.

 

이렇게 딥러닝은 높은 수준의 복잡성과 유연성을 가지고 있어, 이미지와 음성 인식, 자연어 처리, 게임 플레이 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 하지만 모델을 학습시키기 위해선 대량의 레이블된 데이터와 상당한 계산 능력이 필요하며, 이는 딥러닝 적용에 있어 주요한 도전 과제 중 하나입니다. 이 장면에서 마이크로소프트(Microsoft)와 OpenAI의 협력이 등장하게 되었다고 볼 수 있습니다. 마이크로소프트는 OpenAI에게 Azure 클라우드 플랫폼을 제공함으로써, 이 도전 과제를 극복하게 도와줍니다. 어떻게? 클라우드는 거대한 계산 능력을 제공하므로, 이로 인해 OpenAI는 딥러닝 모델 학습에 필요한 대규모 연산을 실행할 수 있게 됩니다. 따라서, 마이크로소프트와 OpenAI의 관계는 그저 기업 간의 투자 관계를 넘어, 이런 혁신적인 기술의 성장을 지원하는 역할을 합니다. 이런 협력이 없었다면, 우리가 지금처럼 AI에 대해 자세히 이해하고, 그것을 사용하여 일상 생활을 개선하는 데는 한계가 있었을 것입니다.

(이미지 학습,Pixabay)