AI 정의는 인간의 지능을 모방하는 컴퓨터 시스템을 의미합니다. 사고, 학습, 문제 해결, 의사 결정 등 인간의 지적 능력을 모방하도록 설계되었습니다. 그럼 AI정의부터 역사, AI종류까지 알아보도록 하겠습니다.
AI 정의: 인간 지능을 모방하는 기계 시스템
AI 정의하기.인공지능의 본질과 중요성
AI 정의는 인공지능의 본질을 이해하는 데 중요한 역할을 합니다. 인공지능(AI)은 인간의 지능을 모방하는 기계 시스템으로, 사고, 학습, 문제 해결, 의사 결정 등 다양한 지적 활동을 수행할 수 있도록 설계되었습니다. AI 정의를 통해 우리는 인공지능이 단순한 계산 기계를 넘어서, 실제로 인간과 유사한 방식으로 정보를 처리하고 반응할 수 있는 능력을 갖추고 있다는 점을 알 수 있습니다.
AI 정의는 또한 기술 발전과 사회적 변화에 대한 깊은 통찰을 제공합니다. AI는 이미 의료, 금융, 제조업 등 여러 분야에서 혁신을 이끌고 있으며, 이러한 변화는 우리의 삶을 더욱 편리하고 효율적으로 만들어 줍니다. 따라서 AI 정의를 이해하는 것은 인공지능 기술이 우리의 미래에 미칠 영향을 예측하고 준비하는 데 필수적입니다.
인공지능 기술의 발전은 계속되고 있으며, AI 정의를 바탕으로 우리는 이 기술이 어떻게 진화할지, 그리고 그로 인해 발생할 수 있는 윤리적 문제와 사회적 책임에 대해 고민해야 합니다. AI 정의는 단순한 개념이 아니라, 우리가 직면한 새로운 도전과 기회를 이해하는 데 중요한 기준이 됩니다.
AI 정의에서 중요한 개념
인공지능(AI)은 인간의 지능을 사고, 학습, 문제 해결, 의사 결정 등을 모방하도록 설계된 컴퓨터 시스템을 의미한다. AI정의에 따르면, 특정 분야에서 인간의 능력을 뛰어넘는 수준의 인공지능 시스템들이 이미 다양한 분야에서 활용되고 있다.
인공지능을 알기 위해서는 컴퓨터에 대해서 알아둬야 한다.
- CPU(Central Processing Unit): 컴퓨터의 중앙처리장치(윈도 같은 운영체제가 이 칩에 의해서 돌아감.)
- GPU(Graphic Processing Unit): 그림을 그리는 칩(모니터의 화면을 구현해내는데 특화된 계산 칩이 필요함)
AI 정의에 따른 인공지능은 GPU의 성능이 계속 업그레이드 되면서 압도적인 병렬계산 능력을 갖게 되었다. 이는 인공지능 시대를 만들어 더욱 빛을 발하게 된다. GPU는 엔비디아의 독주체제인데, V100 제품은 1초에 125조 번 실수 계산이 가능하다. 그 다음 모델 챗GPT 학습에 쓰인 A100은 1초에 312조 번 실수 계산이 가능하다. 이는 딥러닝 학습과 추론에 20배 이상 뛰어난 연산능력을 보인다.
AI 역사: 꿈에서 현실로, 인공지능 기술의 발전 과정
AI 정의에 따른 인공지능에 대한 연구는 1956년 미국 다트머스 대학교에서 시작되었다. 당시 과학자들은 인공지능을 만드는 것이 가능하다고 믿었고, 이후 수십 년 동안 활발한 연구가 진행되어 왔다.
인공지능의 역사에 대해서 간략하게 설명하면 다음과 같다.
1956년 다트머스 회의, AI가 나타나다.
1957년 로젠블랫 퍼셉트론을 고안하다.
1969년 마빈 민스키와 시모어 페퍼트, 퍼셉트론의 한계를 증명하다.
1974년 1차 AI 겨울, AI에 대한 과도한 기대가 깨지다.
1980년 2차 AI 부흥, 전문가 시스템과 기호주의가작동하는가?
1986년 다층 퍼셉트론과 역전파 알고리듬 등장
1980년대 후반 기울기 소실 문제와 하드웨어 제약, 두번째 AI 겨울
2000년 GPU 등장
2006년 제프리 힌턴, 딥러닝 논문을 발표하다.
2012년 제프리 힌턴 팀, 딥러닝으로 이미지넷 경진대회에서 압도적인 점수를 얻다.
2015년 ResNet, 사람보다 이미지 분류를 잘하다.
2016년 알파고AphaGo, 비둑에서 이세돌 9단을 이기다.
2017년 트랜스포머Transformer 모델 등장
2018년 GPT/BERT 생성형 인공지능의 새장을 열다
2020년 GPT-3출현
2021년 알파폴드 AlphaFold, 딥마인드 단백질 접힘을 거의 완벽히 예측하다.
2022년 스태빌리티 AI, 스테이블 디퓨전을 오픈소스로 공개하다.
2022년 ChatGPT, 놀라운 자연어를 구현하다.
2023년 GPT-4, 멀티모달을 선보이다
다음은 인공지능이 다각적으로 궁금하신 분을 위한 글이니 참고하세요.
AI 종류: 다양한 목적과 활용 분야를 가진 인공지능 시스템
AI 정의에 따른 인공지능 시스템은 다양한 목적과 활용 분야를 가지고 있으며, 크게 다음과 같이 분류할 수 있다.
1. 학습 방식에 따른 분류
감독 학습: 학습 데이터에 정답이 포함되어 있는 경우
비감독 학습: 학습 데이터에 정답이 포함되어 있지 않은 경우
강화 학습: 시행착오를 통해 경험을 통해 학습
2. 문제 해결 방식에 따른 분류
논리적 추론 기반 인공지능: 논리적 규칙과 추론을 통해 문제를 해결
인공 신경망 기반 인공지능: 인간의 뇌 구조를 모방하여 데이터로부터 학습
진화 알고리즘 기반 인공지능: 자연 진화 과정을 모방하여 문제를 해결
3. 활용 분야에 따른 분류
자연어 처리: 인간의 언어를 이해하고 생성
컴퓨터 비전: 이미지와 영상을 인식하고 이해
로봇 제어: 로봇을 제어하고 작업을 수행
전문가 시스템: 특정 분야의 전문 지식을 기반으로 문제 해결
게임 플레이: 게임을 플레이하고 전략을 수립
4. 대표적인 인공지능 시스템
알파고: 바둑 게임에서 인간 세계 챔피언을 꺾은 인공지능
왓슨: 방대한 양의 정보를 기반으로 질문에 답변하는 인공지능
시리: 스마트폰에서 사용되는 가상 비서 인공지능
셀프 드라이빙 카: 인간의 개입 없이 스스로 운행하는 자율주행 자동차
페이스북 뉴스피드 추천 시스템: 사용자에게 맞춤형 뉴스 기사를 추천하는 인공지능 시스템
인공지능의 미래
AI 정의에 따른 인공지능 AI 기술은 앞으로 우리 삶을 더욱 풍요롭고 편리하게 만들 가능성이 높습니다. 하지만 동시에 인공지능 기술의 오남용 가능성, 일자리 감소, 윤리적 문제 등 다양한 우려도 제기 되고 있습니다.
인공지능 시대를 살아가는 우리는 앞으로 커다란 삶의 변화가 예상됩니다. 인공지능 기술의 기대와 우려를 모두 이해하고, 인공지능 기술을 올바르게 활용할 수 있도록 노력해야 합니다.
인공지능 기술에 대한 지식을 쌓고, 인공지능 기술을 활용하는 능력을 키우는 것이 중요합니다. 또한, 인공지능 기술 개발에 참여하고, 인공지능 기술의 윤리적 사용을 위한 논의에 참여하는 것도 중요합니다.
