우리는 지금 AI와 대화한다, 인공지능은 어떤 기술인가?

등장에 놀람도 잠시.... 수많은 사람들이 AI 챗GPT와 대화한다

인공지능(AI)이 현실이 됐는데, 우리가 사는 세상을 어떻게 변화시키고 있는지 궁금하지 않으세요? 핵심적으로, AI는 기계가 인식, 추론, 학습 및 문제 해결과 같이 일반적으로 인간의 지능을 필요로 하는 작업을 수행할 수 있도록 하는 일련의 기술입니다. 기술과 데이터가 만나 인간이 수행할 수 있는 영역을 뛰어넘을 수 있는 능력까지 갖춘 인공지능(AI)과 우리는 이제 대화를 나누고, 문제에 대한 해결까지 요구할 수 있게 됩니다. 이러한 인공지능이 어떻게 완성되었는지 그 핵심기술에 대해서 알아봅니다.

 

챗봇의 텍스트 이미지화(MS 출처)

AI에 필수적인 몇 가지 핵심 기술에 대하여

기계 학습

기계가 명시적으로 프로그래밍되지 않고 데이터에서 학습할 수 있도록 하는 AI의 하위 집합을 말합니다. 기계 학습 알고리즘은 통계적 방법을 사용하여 데이터의 패턴을 식별하고 예측하는 기계 학습 알고리즘의 한 예는 의사 결정 트리 알고리즘입니다. 의사 결정 트리는 분류 작업에 일반적으로 사용되는 감독된 기계 학습 알고리듬의 한 유형으로, 목표는 기능을 기반으로 새로운 입력의 클래스 또는 범주를 예측하는 것입니다.

예를 들어, 고객의 인구 통계 정보(연령, 성별, 소득 등)와 과거 구매 내역을 기반으로 특정 제품을 구매할지 여부를 예측하는 의사 결정 트리를 구축하려고 한다고 가정해 보겠습니다. 먼저 알고리즘에 과거 고객 데이터의 교육 데이터 세트를 제공합니다. 각 레코드에는 고객의 인구 통계 정보와 제품 구입 여부가 포함됩니다.

의사 결정 트리 알고리즘은 교육 데이터를 분석하고 고객이 제품을 구매할지 여부를 예측하는 데 가장 중요한 기능을 식별하는 것으로 시작합니다. 예를 들어, 나이와 소득이 가장 중요한 예측 변수이고, 그다음이 과거 구매 내역입니다. 그런 다음 알고리즘은 이러한 특징을 기반으로 데이터를 분기로 분할하여 각 노드가 특징을 기반으로 한 결정을 나타내고 각 리프 노드가 예측 결과를 나타내는 트리와 같은 구조를 만듭니다.

의사 결정 트리가 과거 데이터에 대해 교육을 받은 후에는 이를 사용하여 새 고객이 자신의 인구 통계 정보와 과거 구매 기록을 기반으로 제품을 구매할지 여부를 예측할 수 있습니다. 이 알고리즘은 트리의 가지를 따라 리프 노드에 도달하여 예측 결과(구매 여부)를 제공합니다.

물론, 이것은 단순화된 예이며, 다양한 유형의 데이터와 작업에 사용할 수 있는 다른 많은 기계 학습 알고리즘과 기술이 있습니다. 하지만 기본적인 아이디어는 기계 학습 알고리즘이 통계적 방법을 사용하여 데이터의 패턴을 분석하고 그 패턴을 기반으로 예측 또는 결정을 내린다는 것입니다.

자연어 처리를 수행

이 기술은 기계가 인간의 언어를 이해하고 해석할 수 있게 해 줍니다. 문자와 음성 모두에서 말이죠. 자연어 처리는 챗봇, 음성 비서, 언어 번역과 같은 애플리케이션에 필수적이며, 자연어 처리(NLP)는 자연어를 사용하여 인간과 컴퓨터 간의 상호 작용을 다루는 인공지능 분야라는 사실입니다. 다음은 NLP가 수행되는 방식에 대한 설명입니다.

1. 텍스트 전처리: NLP의 첫 번째 단계는 컴퓨터가 이해하기 쉽게 텍스트 데이터를 정리하고 서식을 지정하여 사전 처리하는 것입니다. 여기에는 구두점 제거, 모든 텍스트를 소문자로 변환 및 텍스트를 개별 단어로 토큰화하는 작업이 포함될 수 있습니다.

2. 음성 부분 태그 지정: 일단 텍스트가 사전 처리되면, 다음 단계는 각 문장에서 발화 부분을 식별하는 것입니다. 이것은 문장의 문맥에 기초하여 문법적 범주(예: 명사, 동사, 형용사)로 각 단어에 태그를 붙이는 것을 포함합니다.

3. 구문 분석: 언어의 부분이 식별된 후, 다음 단계는 구문 구조를 이해하기 위해 텍스트를 구문 분석하는 것입니다. 여기에는 문장을 구로 나누고 그들 사이의 관계(예: 주어-동사-목적어)를 식별하는 것이 포함됩니다.

4. 명명된 엔티티 인식: NLP의 또 다른 중요한 작업은 사람, 장소, 조직 및 날짜와 같은 텍스트에서 명명된 엔티티를 식별하고 분류하는 것을 포함하는 명명된 엔티티 인식입니다.

5. 감정 분석: NLP는 또한 감정 분석에 사용될 수 있는데, 이는 텍스트의 감정적인 어조를 분석하여 긍정적인지, 부정적인지 또는 중립적인지를 결정하는 것을 포함합니다. 이 기능은 소셜 미디어 모니터링 및 고객 피드백 분석과 같은 애플리케이션에 유용합니다.

6. 기계 학습: 많은 NLP 작업은 예제 데이터에서 학습하여 새로운 데이터에 대한 예측 또는 결정을 내리는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 기계 학습 알고리듬은 새로운 텍스트를 다른 범주로 분류하거나 명명된 엔티티를 식별하기 위해 큰 텍스트 말뭉치에서 훈련될 수 있습니다.

이것들은 NLP에 사용되는 많은 기술과 방법의 몇 가지 예에 불과합니다. NLP는 복잡하고 빠르게 진화하는 분야이며, 연구자들은 자연어 처리 응용 프로그램의 정확성과 효과를 개선하기 위해 끊임없이 새로운 접근법을 개발되고 있다고 합니다.

컴퓨터 비전

이 기술을 통해 기계는 이미지와 비디오와 같은 시각적 데이터를 분석하고 이해할 수 있습니다. 컴퓨터 비전은 얼굴 인식, 물체 감지 및 자율 주행과 같은 응용 프로그램에 사용됩니다.

얼굴 인식: 컴퓨터 비전 알고리즘은 얼굴 특징을 기반으로 사람의 신원을 식별하고 확인하는 데 사용될 수 있습니다. 이것은 보안 시스템, 액세스 제어 시스템 및 Facebook의 자동 태그 기능과 같은 소셜 미디어 응용 프로그램에서 사용됩니다.

개체 탐지: 컴퓨터 비전 알고리즘을 사용하여 이미지 또는 비디오 스트림 내의 개체를 식별하고 찾을 수 있습니다. 이것은 감시 시스템, 로봇 공학 및 자율 주행 자동차를 포함한 광범위한 응용 분야에서 사용됩니다.

자율주행: 컴퓨터 비전은 자율주행을 가능하게 하는 핵심 기술입니다. 자율주행 자동차는 컴퓨터 비전 알고리즘을 사용하여 다른 차량, 보행자 및 도로 표지판과 같은 환경의 물체를 식별하고 추적합니다.

의료 영상 분석: 컴퓨터 비전 알고리즘을 사용하여 X선 및 MRI와 같은 의료 영상을 분석하여 이상을 식별하고 진단을 지원할 수 있습니다. 이것은 암 탐지 및 진단과 같은 의학적 응용에 사용됩니다.

증강 현실입니다: 컴퓨터 비전은 가상 물체가 실제 세계에 중첩되는 증강 현실 응용 프로그램에서도 사용됩니다. 컴퓨터 비전 알고리즘을 사용하여 사용자 장치의 위치와 방향을 추적하여 가상 물체를 실제 세계에 고정할 수 있습니다.

이것들은 컴퓨터 비전의 많은 응용 프로그램 중 몇 가지 예에 불과합니다. 컴퓨터 비전 기술이 계속 발전함에 따라, 우리는 광범위한 산업에서 훨씬 더 혁신적인 응용 프로그램을 볼 수 있을 것으로 기대할 수 있다고 합니다.

 

AI의 영상처리(MS 출처)

로봇 공학

로봇 공학은 인공지능과 기계 공학을 결합하여 물리적인 작업을 수행할 수 있는 지능형 기계를 만듭니다. 로봇은 제조에서 의료, 우주 탐사에 이르기까지 광범위한 응용 분야에 사용됩니다. 응용 분야에 사용되는 예를 들어 보면,

1. 제조: 산업용 로봇은 조립, 용접 및 재료 취급과 같은 작업을 자동화하기 위해 제조 공장에서 일반적으로 사용됩니다. 이 로봇들은 매우 정밀하고 지속적으로 작업할 수 있어 반복적이거나 높은 수준의 정확도를 요구하는 작업에 이상적입니다.

2. 의료: 로봇은 최소 침습적 수술을 수행하고 물리적 치료를 보조하는 것과 같은 의료 분야에서 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 예를 들어, 다빈치 수술 시스템은 로봇 팔을 사용하여 인간 외과 의사보다 더 정확하고 통제력 있는 수술을 수행합니다.

3. 우주 탐험: 로봇은 인간에게 너무 위험하거나 어려운 작업을 수행하는 데 사용될 수 있는 우주 탐험에 광범위하게 사용됩니다. 예를 들어, 화성 탐사 로봇 큐리오시티는 2012년부터 화성 표면을 탐사하며 데이터를 수집하고 실험을 수행해 온 매우 정교한 로봇입니다.

4. 농업: 로봇은 재배, 수확, 농작물 성장 모니터링과 같은 작업을 위해 농업에서 개발되고 사용되고 있습니다. 예를 들어, 블루 리버 테크놀로지가 개발한 로봇은 컴퓨터 비전을 사용하여 농작물 밭에서 개별 잡초를 식별하고 분사하여 제초제의 필요성을 줄입니다.

5. 교육: 로봇은 또한 프로그래밍, 수학, 그리고 다른 과목들을 가르치는 것을 돕기 위해 교육에 사용되고 있습니다. 예를 들어, Dash라고 불리는 프로그래밍 가능한 로봇은 아이들에게 코딩하는 법을 가르치기 위해 사용될 수 있는 반면, 휴머노이드 로봇 Pepper는 자폐증이 있는 학생들에게 언어와 의사소통 기술을 가르치기 위해 교실에서 사용되어 왔습니다.

지금까지 나열한 것들은 로봇이 다양한 산업과 응용 분야에서 사용되고 있는 여러 가지 방법 중, 몇 가지 예에 불과합니다. 기술이 계속 발전함에 따라, 우리는 미래에 훨씬 더 혁신적인 로봇이 만들어져 사용될 겁니다. 지금까지 나열한 위의 설명들 외에도 신경망, 딥 러닝, 강화 학습 등 AI에 기여하는 다른 많은 기술과 분야가 있습니다. 전반적으로 AI 기술의 핵심은 가능한 모든 시나리오에 대해 명시적으로 프로그래밍되지 않고 데이터와 경험을 기반으로 기계가 학습하고 추론하고 의사 결정을 내리는 능력까지 갖추게 될 수 있다는 겁니다. 우리가 상상하는 이 그 이상이 될 수도 있다면?  잠시 두려워집니다. 어디까지 갈까요?