인공지능
인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 인간이 지능적이라고 여기는 행동을 기계가 수행할 수 있도록 만드는 기술과 학문 분야다. 학습·추론·지각·언어 이해·의사결정 같은 능력을 기계에 구현하려는 시도를 총칭한다.
분류: 범위에 따라
| 구분 | 설명 |
|---|---|
| 전용 인공지능 (Narrow AI) | 특정 과제만 수행 (이미지 인식, 번역 등) |
| 범용 인공지능 (AGI) | 인간 수준의 일반 지능. 아직 구현되지 않음 |
| 초지능 (ASI) | 모든 영역에서 인간을 초월. 가설 단계 |
현재 우리가 사용하는 모든 AI는 전용 인공지능에 해당한다.
핵심 접근법
- 규칙 기반(Symbolic AI): 전문가가 규칙을 직접 입력
- 머신러닝: 데이터로부터 패턴을 학습
- 딥러닝: 다층 신경망을 통한 표현 학습
- 강화학습: 보상을 극대화하는 행동 정책 학습
- 거대 언어모델(LLM): 방대한 텍스트로부터 언어 능력 획득
AI의 구성 요소
- 데이터: 학습의 재료. 품질과 양이 모두 중요
- 모델: 데이터에서 학습한 수학적 구조
- 계산 자원: GPU·TPU 기반 대규모 연산
- 평가 방법: 혼동 행렬, ROC 곡선 등 객관적 지표
활용 분야
- 자연어 처리(번역, 요약, 대화)
- 컴퓨터 비전(인식, 생성)
- 추천 시스템
- 자율주행·로보틱스
- 의료 진단·신약 개발
- 코드 생성·소프트웨어 개발 보조
고려사항
- 설명 가능성: 왜 그런 결과가 나왔는가 (A.I. Guideline)
- 편향: 학습 데이터의 편향이 결과에 반영된다
- 프라이버시: 개인 데이터의 학습·추론 사용 문제
- 안전성과 정렬(Alignment): AI의 목적을 인간 가치와 일치시키기
관련 노트
- 전용 인공지능: 현재 실용 AI의 범위
- A.I. Guideline: 설명 가능한 AI
- ROC 곡선 · 혼동 행렬: AI 모델 평가 지표
- 정량적 데이터: AI 학습의 기반 데이터