최근 구글과 메타, 마이크로소프트, 메타를 포함한 빅테크 기업들이 멀티모달 AI 인공지능 모델을 만들면서 AI시장에 고군분투하고 있습니다. AI 인공지능이 중요한 이유는 무엇일까요? 오늘은 AI 인공지능 시장과 필수적으로 알아야 하는 개념인 딥 러닝의 뜻과 의미에 대해서 전해드리겠습니다.
1.AI 인공지능이 무엇인가?
AI는 Artificial Intelligence(인공지능)의 약자로 인공적으로 만들어진 지능입니다. 우리 인간의 지능이 뇌라는 '구조'에서 나온 것처럼, 인공지능도 코딩을 통해 긴 코드로 구성된 '구조'라는 특징을 가지고 있습니다.
또한, 인공지능은 학습 능력이 있습니다. 인간이 뇌만 있다고 해서 끝나는 게 아닌 뇌를 이용하여 어떤 데이터와 지식을 학습하는 능력이 있는 것과 유사합니다. 그리고 인공지능은 학습을 통한 수행능력도 갖추고 있어요.
Chat Gpt는 AI인가?
1.본인의 코드 존재(어딘가 뇌구조체가 있음)
2.우리가 말하는 걸 학습해서 입력해 둠
3.AI를 바탕으로 질문에 대한 요구사항 수행
=AI조건을 다 갖췄음!
AI를 어떻게 세면 될까?
셀 수 있는 단위 모델 Model이라고 함 = 휴대폰 갤럭시 S20, 애플에 아이폰 개념
Google에서 만든 Gemini라는 AI모델이 있고
OpenAI에서 만든 GPT라는 모델과 Sora라는 모델이 있음
META에서 만든 Llama가 있음
휴대폰도 갤럭시 하나 만들고 끝내나?
NO! 갤럭시 1,2,3,4... 20가 있음
Open AI에 GPT도 1,2,3,4가 있음 GPT-4까지 나왔다.
=모델이라는 단위로 AI를 셉니다.
2.딥 러닝의 뜻은?
딥 러닝(Deep learning)은 인공 신경망을 기반으로 한 기계의 학습 분야로, 대량의 데이터를 통해 패턴을 학습하고 예측하는 기술입니다.
AI모델 생성 기법과 필수적으로 알아야 하는 개념 중 하나이며, 지금부터 AI가 어떻게 발전했는지 역사에 대해서 알아보도록 하겠습니다.
기존에는 고양이랑 강아지를 구별하는 것에 대해 사람들이 코딩할 때 "강아지는 고양이보다 눈이 좀 더 동그래" "고양이는 뭔가 귀가 좀 더 뾰족하게 생겼어" "수염도 이렇게 나 있고" 이런 식으로 하나하나 코딩을 했어야 했습니다.
그러다 보니 "웰시코기도 강아지처럼 수염이 있던데?" "웰시코기도 고양이처럼 귀가 뾰족하던데?"등의 반응이 나오기 시작하며, 실컷 코딩을 해도 학습을 똑바로 하지 못 하는 한계가 명확하게 있었습니다. 그래서 딥 러닝이라는 개념을 사용하기 시작했습니다.
4.AI 발전의 촉진제 역할
처음 딥 러닝 개념이 쓰였던 것은 코딩을 좋아하는 사람들이 모인 이미지넷 대회인 ILSVRC에서 매년 올림픽처럼 경기를 하고 있는데, 어느 날 어떤 사람이 나타나 "내가 딥 러닝이라는 것을 써봤는데 이게 대박이야"라고 의견을 제시하였습니다.
딥 러닝은 코딩으로 우리의 뇌와 같은 구조를 짭니다. 이렇게 막 퍼셉트론(Perceptron)이라고 하는 애들이 뉴런처럼 얽혀 있는 구조를 짜는데 이것이 뇌의 역할을 한다고 보면 됩니다.
이걸 짜놓고 뇌한테 강아지랑 고양이 사진을 엄청 많이 보여줬습니다. 그러다 보니까 알아서 뇌가 판단을 해서 "내가 많이 보다 보니까 ~이렇게 생긴 애들은 고양이고~" "이렇게 생긴 애들은 강아지던데?" 이런 걸 구분할 수 있게 되었습니다.
딥 러닝은 AI 발전의 촉진제 역할과 AI의 발전을 가속화시켰습니다. "뇌한테 데이터라는 걸 많이 넣기만 하면 어떤 작업이든 되게 잘 수행할 수 있구나!"라는 가능성을 보여줬어요.
딥 러닝이 혁신적인 이유는 무엇인가?
1.신경망 구조만 잘 짜면 많은 데이터를 넣어도 잘 학습한다!
=이 뇌구조만 잘 짜면 알아서 학습을 함 (가장 중요한 포인트)
2.특별한 코딩 없이도 일반적인 태스크 수행 가능
=두 번째, 어떤 테스크(작업)에 특별한 코딩을 할 필요가 없다.
예를 들어 귀를 특별히 찾는다거나, 코, 수염 이런 것들을 굳이 내가 코딩할 필요 없이
일반적으로 작업을 수행할 수 있음 (AI가 발전할 수 있는 토대가 되었음)
4.AI는 언제부터 주목을 받았나?
2012년 AI와 딥 러닝 개념이 대두되었으며, 2016년 3월 알파고의 등장(이세돌 VS 알파고)으로 기계가 인간을 이기는 상황을 맞이하였습니다.
AI 1차 공포 신드롬이 있었으며, 이후 대학교 컴퓨터공학과 지원율이 많이 높아졌습니다. 2022년 11월 조용히 Chat GPT의 등장하게 되면서 AI시장에 대한 관심이 폭증하기 시작했어요.
Chat GPT의 좋은 성능과 모델은 사람들에게 긍정적인 반응을 이끌어내며 ai신드롬이 강력하게 일어나는 시대를 만드는데 일익을 담당했습니다.
5.AI용어 정리
LLM (Large Language Model)은 AI모델의 한 종류이며 언어에 대해서 주료 얘기하며 자연어(자연에 있는 인간들이 만든 언어)에 특화된 대형 언어 모델입니다.
LLM은 번역, 요약, 코딩 등으로 자주 활용되곤 합니다. LLM을 채팅형으로 만든 게 Chat GPT입니다. 지금 대기업들이 만드는 Language Model들은 다 LLM에 해당한다고 보면 됩니다.
생성형 AI (Generative AI)는 숏폼 영상에 이전에 없던 영상, 오디오, 사진을 만들어주는 AI의 한 종류를 담당하고 있습니다. 예로는 사람이 막 자리에 있다가 풍선껌처럼 빵 터지고, 막 찌그러지는 장면을 만드는 것이 생성형 AI입니다.
멀티모달은 LLM(대형 언어모델)뿐만 아니라 비디오, 오디오, 이미지까지 만들어주는 생성형 AI의 기능을 가진 모델입니다. GPT 1,2,3은 LLM에 가까우며, GPT-4는 멀티모달 모델입니다.
마지막으로 AGI(Artificial General Intelligence)는 일반적인 인공지능으로 AI개발자들이 AI 개발을 목표로 하고 있는 이유 중 하나이기도 합니다. 일반 AI과 다른 점으로는 스스로 판단해서 문제 해결을 할 수 있는 사고 능력을 갖춘 모델입니다. 예시로는 아이언맨 자비스 등이 있어요.
6.개인적인 의견
생성형 AI는 광고나 촬영 특수효과나 CG로 들어가서 이미지나 비디오, 오디오등으로 활용되는 내용을 포함한 여러 이점이 있습니다.
하지만, 범죄에 쓰인다면 딥페이크나 보이스피싱으로도 활용될 수 있기에 주의해서 활용해야 합니다. 다음 글은 최근 이슈와 관련하여 꼭 알아야 하는 정보들에 대해서 구체적으로 알려드릴게요.
'AI기술 및 IT분야' 카테고리의 다른 글
| 그록3 관련주, 폴라리스오피스와 GST 주가 및 실적 (6) | 2025.03.03 |
|---|---|
| 일론머스크의 AI 그록3 출시, Grok3 뜻과 사용방법 (2) | 2025.02.27 |
| 딥시크 개발자, 억대 연봉 95년생 천재소녀 뤄푸리? (10) | 2025.02.14 |
| 딥시크(Deep Seek)창업자 량원펑 프로필 학력 나이 정리 (4) | 2025.02.13 |
| 딥시크 접속 차단, Deep Seek 개인 정보유출 우려 확산? (0) | 2025.02.12 |
