Neural Core - 인공지능의 모든 것

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..

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..

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..

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 신경망의 역사와 발전:인공지능은 어떻게 인간의 뇌를 닮아 왔는가?인공 신경망은 인간의 뇌가 정보를 처리하는 방식에서 아이디어를 얻어 만들어진 인공지능 기술이다. 인간의 뇌는 수많은 신경세포가 서로 연결되어 정보를 주고받으며 학습과 판단을 수행한다. 인공 신경망은 이러한 구조를 수학과 컴퓨터 기술로 단순화하여 구현한 모델이다. 이 개념은 갑자기 등장한 것이 아니라, 인간의 사고를 기계로 이해하고 재현하려는 오랜 노력 속에서 발전해 왔다.인공 신경망의 출발점은 1943년으로 거슬러 올라간다. 워런 맥컬록과 월터 피츠는 신경세포의 작동 방식을 논리 회로로 표현할 수 있다고 생각했다. 이들은 신경세포가 일정한 자극을 받았을 때만 반응한다는 점에 주목했고, 이를 임계 논리라는 개념으로 설명했다. 입력값이 기..