AI 란?
AI, ML, Deep Learning, Generative AI의 관계
요즘 세상이 온통 AI라는 단어로 시끄럽다. 그저 IT의 영역이고, 남의 얘기로만 생각했던 AI가 이제는 생활 곳곳에 알게 모르게 스며들었고, AI라는 단어를 사용하지 않으면 큰 잘못이라도 하는 양 사회생활 전 영역에 걸쳐 AI가 적용되지 않는 분야가 없다. AI가 엄청 앞선 기술이라고 생각되고, 전문가의 영역이라 생각되어 미국의 실리콘밸리에 있는 사람들이나 할 수 있다고 두려움과 거부감이 있는 듯한데, 사실 AI라는 것이 어느 날 갑자기 튀어 나온 것도 아니고, 우리 생활 속에서 데이터라는 이름으로 늘 존재해 오던 것들을 바탕으로 만들어 지는 산출물이라 조금만 사용법을 알게 되면 누구나 쉽게 접근해 배울 수 있는 도구가 아닐까 생각한다. 우리가 자동차를 운전하면서 자동차에 대해서 자세하게 공부하고, 고장났을 경우 직접 수리를 하며, 자동차의 발달 역사에 대해 잘 알고 있는건 아니다. 그냥 이동 수단으로 운전하는 방법을 배워 도구로 활용하는 것이지. AI도 그냥 본인의 니즈(Needs)에 맞게 도구로 잘 활용하면 되는 것일 뿐 어려워 하거나 쫄 필요 없다.
그럼에도 불구하고 AI에 대한 학습을 하기 전, AI란 개념이 언제부터 왜 생겨났는지 부터 알아두는게 좋을 것같다. 1957년 프랑크 로젠블랏(Frank Rosenblatt)이 고안한 신경망(딥러닝)의 기원이 되는 퍼셉트론(Perceptron)이라는 알고리즘이 AI, 딥러닝(Deep Learning)의 시초로 볼 수 있다. 퍼셉트론은 '다수'의 신호를 입력으로 받아 하나의 신호를 출력하는데, 예를 들어 퍼셉트론을 통과하여 신호를 1과 0으로 신호를 출력하게 된다. x1, x2의 입력들이 주어졌을 때, 각각의 입력들에 가중치 값인 w1, w2와 연산을 진행하고 연산이 된 값들의 합이 한계, 즉 임계점(세타)을 넘어서면 y값(출력=신호)으로 1을 넘어서지 못하면 0을 출력하게 된다.1)
1) 출저 : velog.seonydg.log [딥러닝] 퍼셉트론(perceptron)
위의 말은 이해하기 어려울지 모르지만, 그는 '컴퓨터가 패턴을 인식하고 학습할 수 있다'고 하였는데, 이미 1950년 대부터 AI, 딥러닝의 개념이 시작되었다는 점은 AI가 어느 날 갑자기 우리 앞에 찾아온 것은 아니라는 말이다.
Gemini를 통해 AI로 생성한 Image필자가 2017년 서울대 EMBA 과정에서 수업을 들을 때 이미 AI가 앞으로 세상을 지배할 것이라는 말이 나왔고, Analytics라는 말로 데이터를 분석하고, 해석하는 일이 AI의 솔루션이 될 것으로 예상을 했으니, Chat GPT가 출현한 2020년대 초는 AI가 이미 상당히 발전한 이후다. 그런데 우리 대부분은 AI에 대해 막연히 단어를 사용하고 있을 뿐 그 개념에 대해서는 잘 모르는 것같고, 회사에서 업무로 AI를 매일같이 사용하고 있는 필자도 AI의 개념에 대해서는 다소 기초가 부족한 듯하여 정리를 해보고자 한다.
Gemini를 통해 AI로 생성한 ImageAI는 인공지능으로 Artificail Intelligence의 약자다. AI는 컴퓨터 과학의 한 분야로, 이론과 방법을 다루며 추론, 학습, 자율적인 행동을 수행할 수 있는 시스템을 만드는 학문이다. 쉽게 말해 사람처럼 사고하고, 행동하는 기계를 만드는 것이 목표인 것이다. AI의 하부 개념으로 ML(Machine Learning)이 있는데, 입력 데이터를 사용하여 모델을 훈련시키는 프로그램 또는 시스템을 말한다. 훈련된 모델은 새로운 데이터를 기존의 훈련 데이터에서 얻은 결과값을 참고로 의미있는 예측을 할 수 있다. 딥러닝(Deep Learning)은 ML의 하위 개념으로 인경 신경망을 사용하여 머신러닝보다 더 복잡한 패턴을 처리할 수 있는 ML의 한 유형이다. 딥러닝의 인공 신경망은 인간의 뇌를 모방한 구조로, 많은 연결된 뉴런들로 이루어져 있고, 이 뉴런들은 데이터를 처리하고, 예측을 수행하는게 사용된다.2)
2) 구글 클라우드 Generative AI Learning Path - Introduction to Generative AI
Gemini를 통해 AI로 생성한 Image생성형AI, Generative AI는 위의 이미지와 달리 일반적으로는 딥러닝의 하위 개념으로 보는데, 명령어인 프롬프트(Prompt)를 입력하면 명령에 따라 텍스트, 이미지, 동영상 등 다양한 형태의 아웃풋(Output)으로 새롭게 생성해 주는 AI를 말한다. 예를 들어, Chat GPT나 Gemini에 'AI와 관련된 이미지를 만들어줘', 또는 'ML과 관련된 동영상을 생성해줘'라고 하면 세상에 없던 이미지나 동영상을 만들어 주듯이 기존의 데이터나 자료들을 스스로 학습하여 새로운, 창조적인 작품을 만들어 내는 것이 생성형AI다.
예전 외부 강의에서 강사가 '자녀가 게임을 못하게 하는 방법'이라며 알려준 것이 게임의 역사, 게임의 개요, 게임 개발자와 출생연도 등을 외우게 시켜서 시험보고, 못하면 벌서고 하면 게임에 질려버릴거라는 우스갯 소리를 한 적이 있었는데, AI 관련 첫 시간부터 너무 지루하고, 재미없는 개념만 길게 설명한게 아닌가 싶어 글을 읽는 독자들이 손절(?)할까 다소 걱정이 되어 이만 줄이고자 한다. 다음 글부터는 현실적이고, 회사에서 AI 관련 업무나 연구를 하며 기억에 남을만한 이야기로 만나기로 하자.
