Neural Core - 인공지능의 모든 것

마인드 업로딩과 복제 인간의 근본적인 차이미래 기술을 다룬 이야기에서 자주 등장하는 개념으로 마인드 업로딩과 복제 인간이 있다. 두 기술은 모두 인간을 다시 만들어낸다는 공통점을 가지지만, 그 방식과 결과는 근본적으로 다르다. 이 차이를 이해하는 것은 인간이 무엇으로 정의되는 존재인지 생각하는 데 중요한 의미를 가진다.마인드 업로딩은 인간의 정신과 기억, 사고 패턴을 디지털 정보로 변환하여 컴퓨터나 인공 시스템에서 재현하는 개념이다. 반면 복제 인간은 인간의 유전 정보를 기반으로 새로운 생물학적 인간을 만들어내는 기술이다. 하나는 정보와 데이터 중심의 기술이며, 다른 하나는 생물학과 유전자 중심의 기술이었다. 생성 방식에서의 차이복제 인간은 기본적으로 생물학적 과정을 따른다. 대표적인 예는 체세포 핵치환..

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 ..

오픈AI란 무엇인가오픈AI는 인공지능 기술을 연구하고 개발하는 미국의 인공지능 연구 기관이다. 오픈AI의 가장 중요한 목표는 인공지능 기술이 특정 기업이나 개인의 이익이 아니라, 전 인류에게 도움이 되도록 만드는 것이었다. 이를 위해 오픈AI는 처음 설립될 때부터 인공지능의 안전성과 윤리성을 매우 중요하게 생각했다.오픈AI는 독특한 구조를 가진 조직이었다. 이윤을 추구하는 기업 형태인 OpenAI LP와, 그 위에 있는 비영리 단체 OpenAI Inc로 구성되어 있었다. 이러한 구조는 단기적인 이익보다 장기적인 인류의 이익을 우선시하기 위해 만들어졌다. 오픈AI는 연구 성과와 기술을 가능한 한 공개하고, 다른 연구 기관이나 개발자들과 협력하는 것을 목표로 했다.오픈AI는 챗GPT를 통해 대중에게 널리 알..

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..

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..

인공 일반 지능이란 무엇인가인공 일반 지능은 인간이 수행할 수 있는 거의 모든 인지 작업을 인간과 비슷한 수준이거나 그 이상으로 수행할 수 있는 인공지능을 의미한다. 영어로는 Artificial General Intelligence이며, 보통 AGI라고 불린다. 현재 우리가 사용하는 인공지능은 대부분 특정한 작업만 잘 수행하는 약한 인공지능에 해당한다. 예를 들어 번역만 잘하는 인공지능, 그림만 생성하는 인공지능, 바둑만 두는 인공지능은 모두 특정 영역에 특화된 인공지능이었다. 반면 인공 일반 지능은 문제의 종류가 달라져도 새로 프로그래밍하지 않고 스스로 상황을 이해하고 해결할 수 있는 능력을 목표로 한다. 인간이 수학 문제를 풀다가 글쓰기 과제로 바뀌어도 적응할 수 있는 것처럼, AGI 역시 다양한 분..

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..

인공 신경망의 적용과 논란에 대한 이해인공 신경망은 인간의 뇌가 정보를 처리하는 방식을 단순화하여 컴퓨터로 구현한 기술이다. 인간의 뇌는 수많은 신경 세포가 서로 연결되어 신호를 주고받으며 학습하고 판단한다. 인공 신경망 역시 이러한 구조를 본떠 입력된 데이터를 처리하고, 그 결과를 바탕으로 스스로 학습하도록 만들어진 모델이다. 인공 신경망은 특히 사람이 규칙을 하나하나 정의하기 어려운 문제를 해결하는 데 적합한 기술이다.인공 신경망의 가장 큰 특징은 데이터를 관찰하여 그 안에 숨겨진 패턴을 찾아내고, 이를 통해 원하는 결과를 예측하거나 판단할 수 있다는 점이다. 복잡한 데이터일수록 인간의 직관이나 주관적인 판단이 개입되기 쉬운데, 인공 신경망은 이러한 부분을 수치적으로 학습하여 보다 일관된 결과를 만들..

인공 신경망이란 무엇인가:인간의 뇌를 닮은 인공지능의 학습 원리인공 신경망은 인간의 뇌와 신경 구조에서 영감을 받아 만들어진 인공지능 학습 모델이다. 인간의 뇌는 수많은 신경세포가 서로 연결되어 정보를 주고받으며 생각하고 판단한다. 인공 신경망은 이러한 구조를 컴퓨터 안에서 수학적이고 논리적으로 단순화하여 구현한 시스템이다. 이 기술은 기계학습과 인지과학 분야에서 중요한 역할을 해 왔으며, 오늘날 인공지능 기술의 핵심 기반이 되었다.인공 신경망은 영어로 Artificial Neural Network라고 하며, 줄여서 ANN이라고 불린다. 이 모델은 여러 개의 인공 뉴런이 서로 연결된 네트워크 구조를 가진다. 각각의 인공 뉴런은 입력값을 받아 일정한 계산을 수행한 뒤, 그 결과를 다음 뉴런으로 전달했다. ..

딥 러닝이란 무엇인가: 컴퓨터는 어떻게 사람처럼 배우게 되었는가딥 러닝은 인공지능 기술 가운데서도 최근 가장 큰 주목을 받고 있는 핵심 기술이다. 딥 러닝은 사람의 뇌 구조를 본떠 만든 인공신경망을 여러 층으로 깊게 쌓아 올린 구조를 이용해 데이터를 학습하는 방법이다. 심층 학습이라고도 불리는 딥 러닝은 단순한 규칙을 입력받아 결과를 출력하는 방식이 아니라, 많은 데이터를 반복적으로 학습하면서 스스로 특징을 찾아내는 방식이라는 점에서 기존 컴퓨터 기술과 뚜렷한 차이를 보였다.기존의 컴퓨터는 사람이 미리 정해 놓은 규칙에 따라 움직였다. 예를 들어 “이 조건이면 이 결과를 출력한다”라는 식의 명령을 하나하나 입력해야 했다. 그러나 딥 러닝은 이러한 방식에서 벗어나 데이터를 통해 스스로 규칙을 발견하도록 설..