AI 개념 뜻

안녕하세요,

AI를 조금더 쉽게 이해 하시기 위한 도움을 드리려고 정보 편집 및 공유합니다.

사진과 내용을 보시면서 AI 개념 잡으시길 기원합니다.

 

인공지능 AI의 뜻
- 인공지능이란 사고나 학습 등 인간이 가진 지적 능력을 컴퓨터를 통해 구현하는 기술이다. 인공지능은 개념적으로 강 인공지능(Strong AI)과 약 인공지능(Weak AI)로 구분할 수 있다. 강AI는 사람처럼 자유로운 사고가 가능한 자아를 지닌 인공지능을 말한다. 인간처럼 여러 가지 일을 수행할 수 있다고 해서 범용인공지능(AGI, Artificial General Intelligence)이라고도 한다. 강AI는 인간과 같은 방식으로 사고하고 행동하는 인간형 인공지능과 인간과 다른 방식으로 지각·사고하는 비인간형 인공지능으로 다시 구분할 수 있다.
약AI는 자의식이 없는 인공지능을 말한다. 주로 특정 분야에 특화된 형태로 개발되어 인간의 한계를 보완하고 생산성을 높이기 위해 활용된다. 인공지능 바둑 프로그램인 알파고(AlphaGo)나 의료분야에 사용되는 왓슨(Watson) 등이 대표적이다. 현재까지 개발된 인공지능은 모두 약AI에 속하며, 자아를 가진 강AI는 등장하지 않았다.
약AI 분야는 많은 진전을 이루었다. 특히 초고밀도 집적회로(VLSI, Very-Large-Scale Integration) 분야와 프로그래밍 분야에서의 큰 진전으로 일본과 미국에서의 인공지능 연구에 대한 노력이 증대되었다. 많은 연구가는 고밀도 집적회로 기술이 진정한 의미의 지능형 기계를 만드는 데 필요한 하드웨어 기반을 제공할 수 있다고 믿고 있다.
현재 지능형 컴퓨터는 병렬처리를 할 수 있는 내부구조로 만들어진다. 병렬처리란 수백만 개의 중앙처리장치 (CPU)와 기억장치, 입출력장치가 1개의 작은 실리콘 칩 안에 들어가 있는 집적회로를 여러 개 사용하여 기억·논리·제어 등과 같은 몇 개의 독립된 연산들을 동시에 수행하는 것을 말한다.
디지털 컴퓨터는 이 연산들을 직렬 또는 순서대로 행한다. 즉 별개의 입력회로가 데이터를 각 기억장치에 저장하고 이 기억장치로부터 한 번에 하나의 정보가 중앙처리장치로 전달되어 처리되며 그 결과는 외부 출력장치로 출력된다. 이제까지 개발된 가장 빠른 컴퓨터가 1초에 약 100억 번의 연산을 할 수 있지만 거의 순간적으로 수많은 연상과 일반화를 수반하는 인간의 사고작용을 흉내 내기에는 아직도 느리다는 것이 일반적인 평가다.

기계학습을 통해서 발전
기계학습이란 경험(experience)을 통해 특정 작업(task)의 성능(performance)을 향상시키는 방법을 말한다. 이는 몇 가지 특정한 사건들보다 다수의 사건에 대한 경험을 통해 그들의 추세(패턴)를 학습하고, 이를 기반으로 판단을 내린다는 점에서 '패턴인식(Pattern Recognition)'이라고도 불리는데, 전통적인 통계학을 기반으로 한 인공지능의 새로운 패러다임이라고 할 수 있다.

보통 기계학습은 주어진 훈련데이터를 가지고 데이터의 패턴을 파악한 후 이를 바탕으로 새로운 질문에 대해 예측(prediction)하는 것을 목적으로 하는데, 이는 크게 지도학습(supervised learning)과 비지도학습(unsupervised learning)으로 구분할 수 있다. 지도학습은 훈련데이터(초기 패턴을 학습할 수 있도록 이용 가능하게 주어진 데이터)에 조건 X뿐만 아니라 이에 대한 정답(또는 라벨) Y까지 주어져 있는 경우의 기계학습을 말한다.

딥러닝이 이끄는 인공지능의 미래
딥러닝(Deep Learning) 또는 딥뉴럴네트워크(Deep Neural Network)라고 불리는 기술은 사실 오랜 역사를 가진 인공신경망(Artificial Neural Network)이 발전한 형태라고 할 수 있다. 이 방법은 사람의 뇌가 수많은 신경세포들에 의해 움직인다는 점에 착안하여 만들어졌는데, 많은 수의 노드들을 놓고 그들을 연결하여 이들의 연결값들을 훈련시켜 데이터를 학습한다. 즉, 관측된 데이터는 많은 요인들이 서로 다른 가중치로 기여하여 만들어졌다고 생각할 수 있는데, 인공신경망에서는 요인들을 노드로, 가중치들을 연결선으로 표시하여 거대한 네트워크를 만든 것이다. 딥러닝은 간략히 말해 이러한 네트워크들을 층층이 쌓은 매우 깊은 네트워크를 일컫는다.
딥러닝의 거장으로 불리는 토론토대학의 제프리 힌톤 교수, 뉴욕대학의 얀 레쿤 교수, 그리고 스탠퍼드 대학의 앤드류 응(Andrew Ng) 교수는 구글, 페이스북, 바이두에 각각 영입되었고, 딥러닝 인재들이 모여 만든 기업 딥마인드는 50명 남짓의 뚜렷한 제품도 없는 작은 기업임에도 구글에 무려 5000억가량에 인수되어 세계를 놀라게 하기도 하였다. 최근에는 테슬라 자동차의 창업주 엘론 머스크 등의 지원 하에 1조 원 규모의 비영리 인공지능 연구단체 오픈 에이아이(Open AI)가 출범하기도 하였다.

차이점

감사합니다.