인공지능(AI)의 모든 것: 헷갈리는 용어 완벽 정리! 🤖

 

안녕하세요! 오늘은 인공지능(AI)과 관련된 헷갈리는 용어들을 명쾌하게 정리해 드리는 시간을 갖겠습니다. AI, 머신러닝, 딥러닝… 많이 들어는 봤지만 정확한 차이를 알기 어려우셨죠? 이 포스팅 하나로 모든 궁금증을 해결해 보세요!

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가장 큰 그림: 인공지능 (AI)

인공지능(AI)은 기계가 사람처럼 생각하고 학습하며, 인간의 지능을 필요로 하는 작업을 수행할 수 있도록 하는 포괄적인 기술 분야를 의미합니다. 우리가 흔히 생각하는 ‘인공지능’이라는 단어는 바로 이 AI를 지칭하는 것이죠. 1960년대에 개발된 초기 챗봇 ‘엘리자(Eliza)’처럼 AI는 생각보다 오랜 역사를 가지고 있답니다.

AI의 핵심, 머신러닝 (ML)

머신러닝(ML)은 AI의 한 분야로, 컴퓨터가 명시적인 프로그램 없이도 데이터로부터 스스로 학습하고 예측하며, 결정을 내릴 수 있도록 하는 알고리즘을 개발하는 데 중점을 둡니다. 즉, 기계에게 ‘학습 능력’을 부여하는 기술이라고 할 수 있습니다.

머신러닝에는 크게 세 가지 학습 방법이 있습니다.

• 지도 학습: 정답이 있는 데이터(레이블이 지정된 데이터)를 통해 모델을 훈련시키는 방법입니다.
• 비지도 학습: 정답이 없는 데이터에서 스스로 패턴을 찾아내도록 하는 방법입니다.
• 강화 학습: 모델이 특정 환경과 상호작용하며 보상을 받아 더 나은 결정을 내리도록 학습하는 방법입니다.

더 깊게, 더 똑똑하게: 딥러닝 (DL)

딥러닝(DL)은 머신러닝의 하위 집합으로, 인간의 뇌 신경망을 모방한 인공 신경망을 여러 겹으로 쌓아 올린 구조를 사용합니다. 이를 통해 이미지, 음성, 텍스트와 같은 방대한 양의 비정형 데이터를 처리하고 복잡한 패턴을 발견하는 데 매우 뛰어난 성능을 보입니다. 하지만 모든 머신러닝이 딥러닝인 것은 아니며, 선형 회귀나 의사결정 트리와 같은 전통적인 머신러닝 기법들도 여전히 중요한 역할을 합니다.

새로운 시대의 기반: 파운데이션 모델 (Foundation Models)

파운데이션 모델은 2021년 스탠포드 연구원들에 의해 널리 알려진 개념으로, 주로 딥러닝 기술을 기반으로 합니다. 방대한 양의 데이터로 사전 훈련된 거대한 신경망으로, 다양한 응용 분야의 ‘기반’이 되는 모델입니다. 덕분에 특정 작업을 위해 처음부터 모델을 훈련할 필요 없이, 이 파운데이션 모델을 가져와 약간의 미세 조정을 거치기만 하면 되므로 시간과 자원을 크게 절약할 수 있습니다.

언어의 마법사: 대규모 언어 모델 (LLM)

대규모 언어 모델(LLM)은 파운데이션 모델의 한 종류로, 인간의 언어를 이해하고 생성하는 데 특화되어 있습니다. 이름에서 알 수 있듯이, 수십억 개가 넘는 방대한 매개변수를 가지고 있으며, 이를 통해 인간과 자연스럽게 소통하고 글을 쓰는 등 다양한 언어 관련 작업을 수행할 수 있습니다.

창의력의 발현: 생성형 AI (Generative AI)

마지막으로 생성형 AI는 새로운 콘텐츠를 ‘생성’하도록 특별히 설계된 모델과 알고리즘을 의미합니다. 파운데이션 모델이 지식과 이해의 기반을 제공한다면, 생성형 AI는 그 기반 위에서 새로운 글, 이미지, 음악 등을 창조해내는 창의적인 표현이라고 할 수 있습니다. 우리가 요즘 흔히 접하는 AI 그림, 작곡, 글쓰기 서비스들이 바로 이 생성형 AI 기술을 활용한 것입니다.

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이제 AI 관련 용어들의 관계가 한눈에 들어오시나요? 이 포스팅이 여러분의 궁금증을 해소하는 데 도움이 되었기를 바랍니다!