Neural Core - 인공지능의 모든 것

오픈AI와 다른 인공지능 기업 비교최근 인공지능 기술이 빠르게 발전하면서 다양한 인공지능 기업들이 등장했다. 그중에서도 오픈AI는 가장 많이 언급되는 대표적인 인공지능 연구 기관이었다. 그러나 인공지능 분야에는 오픈AI 외에도 구글, 메타, 마이크로소프트, 앤트로픽과 같은 여러 기업들이 존재했다. 이 기업들은 모두 인공지능을 개발하고 있었지만, 목표와 방식, 기술 활용 방향에서는 차이가 있었다.오픈AI와 다른 인공지능 기업의 차이를 이해하면 인공지능 기술이 어떤 방향으로 발전하고 있는지를 보다 쉽게 알 수 있었다. 또한 각 기업이 어떤 가치를 중요하게 생각하는지도 함께 파악할 수 있었다. 오픈AI의 특징과 방향성오픈AI는 인공지능 기술이 인류 전체에 이익이 되도록 만드는 것을 목표로 하는 연구 기관이었다..

챗GPT와 오픈AI의 차이 이해하기최근 인공지능에 대한 관심이 높아지면서 챗GPT라는 이름을 자주 듣게 되었다. 많은 사람들은 챗GPT를 하나의 회사나 독립된 인공지능이라고 생각하기도 했다. 그러나 챗GPT와 오픈AI는 같은 개념이 아니었다. 두 개념은 서로 밀접하게 연결되어 있었지만, 역할과 의미는 분명히 달랐다.오픈AI는 인공지능 기술을 연구하고 개발하는 기관이었다. 반면 챗GPT는 오픈AI가 개발한 여러 인공지능 서비스 중 하나였다. 즉, 오픈AI는 사람으로 비유하면 회사를 운영하는 조직이었고, 챗GPT는 그 조직이 만든 대표적인 제품이었다. 이 차이를 이해하는 것이 매우 중요했다. 오픈AI는 어떤 조직인가오픈AI는 인공지능을 연구하고 개발하기 위해 설립된 미국의 연구 기관이었다. 이 조직의 가장 ..

생성형 인공지능과 거대 언어 모델의 관계생성형 인공지능은 다양한 형태의 결과물을 만들어내는 기술 전체를 의미한다. 이 가운데 가장 널리 알려지고, 사람들의 일상에 가장 깊이 들어온 분야가 바로 거대 언어 모델이었다. 거대 언어 모델은 방대한 양의 글과 문서를 학습하여 인간의 언어를 이해하고 새로운 문장을 만들어내는 인공지능이었다.거대 언어 모델은 트랜스포머 구조를 기반으로 하여 문장 속 단어들의 관계를 파악했다. 이 모델은 단어 하나하나를 따로 이해하는 것이 아니라, 문장 전체의 흐름과 맥락을 고려해 의미를 해석했다. 그 결과 질문에 답하거나 글을 작성하고, 대화를 이어가는 능력을 갖추게 되었다.ChatGPT, Gemini, Claude와 같은 서비스는 모두 거대 언어 모델에 해당했다. 이들은 사용자의 ..

생성형 인공지능이란 무엇인가생성형 인공지능은 기존에 존재하던 데이터를 학습하여, 완전히 새로운 결과물을 만들어내는 인공지능 기술이다. 생성형 인공지능은 영어로 Generative Artificial Intelligence라고 불리며, 텍스트, 이미지, 음악, 음성, 코드 등 다양한 형태의 콘텐츠를 생성할 수 있다. 이 기술은 사용자가 입력한 지시문, 즉 프롬프트를 바탕으로 결과물을 만들어낸다는 특징을 가지고 있다.기존의 인공지능은 주로 데이터를 분류하거나 예측하는 역할을 수행했다. 예를 들어 이메일을 스팸과 정상 메일로 나누거나, 시험 점수를 기반으로 합격 여부를 예측하는 것이 대표적인 사례였다. 이러한 인공지능은 정답이 이미 정해진 문제를 빠르고 정확하게 해결하는 데 초점을 맞추었다. 반면 생성형 인공..

챗봇이란 무엇인가챗봇은 사람과 컴퓨터가 문자나 음성을 통해 대화를 나눌 수 있도록 만들어진 컴퓨터 프로그램이다. 챗봇은 영어로 chatbot이라고 하며, 채터봇이나 봇이라고도 불린다. 챗봇은 사람이 질문을 입력하면 그에 맞는 대답을 출력하도록 설계된 시스템이다. 최근에는 스마트폰, 메신저 앱, 웹사이트 등 다양한 환경에서 쉽게 접할 수 있는 기술이 되었다. 챗봇의 가장 큰 특징은 인간이 사용하는 언어를 바탕으로 소통한다는 점이다. 이를 위해 챗봇은 자연어 처리 기술을 활용했다. 자연어 처리란 사람이 사용하는 말을 컴퓨터가 이해하고 분석할 수 있도록 만드는 기술이다. 챗봇은 사용자의 질문을 그대로 이해하려고 시도하며, 질문의 의도를 파악해 적절한 답변을 제공하려고 했다. 챗봇의 작동 방식은 크게 세 가지로..

자연어 처리란 무엇인가자연어 처리는 사람이 일상에서 사용하는 언어를 컴퓨터가 이해하고 다룰 수 있도록 연구하는 인공지능 분야이다. 자연어란 우리가 평소에 말하고 글로 쓰는 한국어, 영어와 같은 언어를 의미했다. 컴퓨터는 원래 숫자와 기호로 이루어진 프로그래밍 언어만 이해할 수 있기 때문에, 사람의 언어를 그대로 이해하지 못했다. 자연어 처리는 이러한 한계를 극복하기 위해 등장한 기술 분야였다.자연어 처리는 컴퓨터 과학과 인공지능의 한 분야이며, 언어학과도 깊은 관련이 있었다. 문장의 구조와 의미를 연구하는 언어학의 지식을 바탕으로, 컴퓨터가 문장을 분석하고 의미를 파악하도록 만드는 것이 목표였다. 또한 언어를 사용하는 인간의 사고 과정을 연구하는 인지 과학의 영향을 많이 받았다. 실제 구현 과정에서는 수..

딥페이크란 무엇인가딥페이크는 딥러닝과 가짜라는 의미의 영어 단어가 결합된 용어이다. 인공지능 기술을 활용해 사람의 얼굴이나 음성을 실제처럼 합성하는 기술을 의미했다. 딥페이크 기술은 기존의 사진이나 영상을 바탕으로 다른 사람의 얼굴이나 표정, 목소리를 자연스럽게 덧씌워 새로운 영상이나 이미지를 만들어내는 방식으로 작동했다. 과거에도 사진이나 영상을 조작하는 기술은 존재했다. 그러나 딥페이크는 인공지능과 기계학습 기술을 기반으로 한다는 점에서 기존 합성 기술과 큰 차이가 있었다. 특히 생성적 적대 신경망이라는 기술을 활용해 사람이 직접 하나하나 수정하지 않아도 매우 자연스러운 결과물을 만들어낼 수 있었다. 딥페이크에 사용되는 기술딥페이크의 핵심 기술은 인공신경망이었다. 얼굴 인식 알고리즘을 통해 사람의 얼..

알파고란 무엇인가알파고는 구글의 인공지능 연구 회사인 딥마인드가 개발한 인공지능 바둑 프로그램이다. 알파고는 단순히 바둑을 두는 컴퓨터 프로그램이 아니라, 인공지능이 인간의 사고 영역에 어디까지 도달할 수 있는지를 보여준 대표적인 사례였다. 알파고의 등장은 인공지능이 계산만 잘하는 기계라는 기존의 인식을 바꾸는 계기가 되었다. 딥마인드는 원래 영국에서 설립된 인공지능 전문 스타트업 기업이었다. 이 회사는 인간처럼 학습하고 판단할 수 있는 인공지능을 만드는 것을 목표로 연구를 진행했다. 2014년 딥마인드는 구글에 인수되었고, 이후 대규모 자본과 연구 인력을 바탕으로 알파고 개발이 본격적으로 시작되었다. 그 결과 2015년부터 여러 시험 버전의 알파고가 공개되었으며, 2017년에는 인간의 도움 없이 스스로..

사고범위 문제란 무엇인가사고범위 문제는 인공지능 분야에서 매우 중요한 개념 중 하나이다. 사고범위 문제는 영어로 프레임 문제라고 불리며, 한정된 계산 능력을 가진 인공지능이나 로봇이 현실 세계에서 발생할 수 있는 수많은 상황과 정보 중에서 무엇을 고려하고 무엇을 무시해야 하는지를 판단하지 못하는 문제를 의미한다. 이 문제는 인공지능이 인간처럼 유연하게 사고하지 못하는 이유를 설명하는 대표적인 사례로 자주 언급된다.이 개념은 1969년 존 매카시와 패트릭 헤이즈가 발표한 논문에서 처음으로 제시되었다. 이들은 인공지능이 현실 세계에서 문제를 해결하려고 할 때, 모든 가능성을 전부 계산하려 한다면 사실상 아무 행동도 할 수 없게 된다는 점을 지적했다. 즉, 인공지능은 생각해야 할 정보의 범위를 적절히 제한하지..

알고리즘 트레이딩의 개념과 전략에 대한 이해알고리즘 트레이딩은 컴퓨터 프로그램을 이용하여 일정한 규칙과 논리 구조에 따라 금융 상품을 자동으로 거래하는 방식이다. 여기서 말하는 금융 상품에는 주식, 선물, 옵션, 외환과 같은 유동성이 높은 자산이 포함된다. 알고리즘 트레이딩의 가장 큰 특징은 사람이 직접 매수나 매도 버튼을 누르지 않아도, 미리 만들어진 프로그램이 시장 상황을 분석하여 자동으로 거래를 수행한다는 점이다.알고리즘 트레이딩은 시스템 매매, 시스템 트레이딩, 프로그램 매매라는 이름으로도 불려 왔다. 이 중 프로그램 매매라는 용어는 선물 시장과 현물 시장의 가격 차이를 이용한 차익 거래를 의미하는 경우가 많았다. 이는 선물과 현물 중 상대적으로 가격이 높은 자산을 팔고, 가격이 낮은 자산을 동시..