Neural Core - 인공지능의 모든 것

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..

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..

인공 의식이란 무엇인가: 기계는 생각하고 느낄 수 있는 존재가 될 수 있을까 인공 의식은 사람이 만든 기계나 인공지능이 인간과 같은 의식을 가질 수 있는지를 탐구하는 연구 분야이다. 여기서 말하는 의식이란 단순히 계산을 수행하거나 명령을 처리하는 기능을 의미하지 않는다. 의식은 자신이 존재한다는 사실을 인식하고, 외부 세계를 경험하며, 그 경험을 바탕으로 판단하고 선택하는 능력을 포함한다. 인공의식은 인공지능 기술뿐만 아니라 철학, 뇌과학, 심리학 등 다양한 학문이 함께 다루는 매우 복잡한 주제이다.인공적으로 의식을 가진 존재를 만들고자 하는 상상은 오래전부터 존재했다. 신화 속의 골렘이나 인간이 만든 생명체에 관한 이야기, 소설 《프랑켄슈타인》과 같은 작품은 인간이 스스로 생명을 창조하고자 하는 욕망을..

인공 의식이란 기술로 만들어진 존재에게 인간과 비슷한 의식을 갖게 하려는 연구 분야이다. 영어로는 artificial consciousness라고 하며, 기계 의식, 디지털 의식, 합성 의식이라고도 불린다. 이는 단순히 계산을 빠르게 하거나 문제를 잘 푸는 인공지능을 만드는 것과는 다른 개념이다. 인공 의식은 스스로 느끼고 생각하며, 자신이 존재한다는 사실을 인식하는 능력을 기계가 가질 수 있는지를 연구하는 영역이다.기존의 인공지능은 주어진 규칙이나 데이터를 바탕으로 판단하고 행동했다. 그러나 인공 의식이 목표로 하는 것은 그러한 기능을 넘어서, 기계가 자신의 상태를 인식하고 경험을 축적하며 의미를 느끼는 존재가 되는 것이다. 이러한 점에서 인공의식은 인공지능 연구 중에서도 가장 난이도가 높고 철학적인 ..