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..

마인드 업로딩에서 가장 큰 질문, 복사인가 이동인가마인드 업로딩을 논의할 때 가장 먼저 등장하는 질문은 이것이 복사인지 이동인지에 대한 문제이다. 마인드 업로딩은 인간의 정신을 컴퓨터에서 시뮬레이션하는 기술을 전제로 한다. 컴퓨터에서 이루어지는 시뮬레이션은 기본적으로 파일처럼 복사가 가능하다. 이 때문에 많은 사람들은 마인드 업로딩이 본질적으로 ‘이동’이 아니라 ‘복사’라고 생각했다.만약 인간의 뇌를 파괴하지 않고 정신 정보를 읽어 시뮬레이션을 만든다면, 업로드된 의식은 살아 있는 인간과 동일한 기억을 가진 복사본이 된다. 이 경우 원래의 인간과 업로드된 존재는 동시에 존재하게 된다. 두 존재는 업로드 순간까지의 기억은 같지만, 이후 각자 다른 경험을 하게 되면서 점점 다른 인격으로 변해 간다. 처음에는..

인지과학의 주요 발견과 역사적 발전인지과학은 인간이 어떻게 생각하고 판단하며 행동하는지를 과학적으로 이해하려는 학문이다. 이 학문은 인간의 마음을 단순한 감정이나 직관의 영역이 아니라, 분석하고 설명할 수 있는 대상으로 보았다. 인지과학의 발전 과정에서는 여러 중요한 발견이 이루어졌고, 이 발견들은 다른 학문 분야에도 큰 영향을 미쳤다.인지과학의 중요한 성과 중 하나는 인간이 항상 이성적으로 판단하지 않는다는 사실을 밝혀낸 점이었다. 사람은 정보를 처리할 때 편향된 방식으로 생각하는 경우가 많았다. 이러한 인지 편향은 위험을 평가하거나 선택을 할 때 특히 강하게 나타났다. 예를 들어 같은 상황이라도 표현 방식에 따라 전혀 다른 결정을 내리는 경우가 있었다. 이러한 연구 결과는 경제학 분야에 큰 영향을 미..

인지과학의 연구 범위와 주요 주제인지과학은 인간의 인지와 관련된 매우 넓은 영역을 연구하는 학문이다. 그러나 인지과학이 인간의 정신이나 지능과 관련된 모든 주제를 동일한 비중으로 다루는 것은 아니었다. 인지과학은 주로 정보가 어떻게 처리되는지를 중심으로 연구를 진행해 왔다. 이 때문에 사회문화적 요인이나 감정, 의식과 같은 주제는 상대적으로 덜 다루어지거나 논의에서 제외되는 경우도 있었다.특히 개인이 느끼는 주관적인 경험, 예를 들어 통증의 강도나 맛의 느낌, 색을 바라볼 때의 감각과 같은 감각질은 인지과학에서 다루기 어려운 주제였다. 이러한 경험은 객관적으로 측정하기가 어렵기 때문에 과학적 연구 대상으로 삼기 힘들었다. 그럼에도 불구하고 일부 연구자들은 이러한 주관적 경험 역시 인간 인지를 이해하는 데..

인지과학이란 무엇인가인지과학은 인간의 마음이 어떻게 작동하는지를 연구하는 학문이다. 인간이 생각하고, 기억하고, 배우고, 판단하고, 행동하는 모든 과정이 인지과학의 연구 대상이었다. 인지과학은 단순히 뇌만을 연구하는 학문이 아니었다. 인간의 마음은 뇌의 작용뿐만 아니라 몸의 움직임, 주변 환경과의 상호작용 속에서 함께 형성된다고 보았다.인지과학은 인간뿐만 아니라 동물과 인공 지능 시스템에서 정보가 어떻게 처리되는지도 함께 연구했다. 즉, 사람이 문제를 해결하는 방식과 컴퓨터가 정보를 처리하는 방식을 비교하며 지능이란 무엇인지 탐구했다. 이러한 이유로 인지과학은 인간의 마음과 지능을 종합적으로 이해하려는 학문이었다. 인지과학이 여러 학문과 연결되는 이유인지과학은 하나의 학문만으로는 설명하기 어려운 분야였다..

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 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..