인공지능이란?

좁은 AI, 일반 AI, 초지능 AI라는 주요 분류 외에도 더 다양하고 서로 연관된 수준의 인공 지능이 있습니다.

• 머신 러닝(ML, Machine Learning) 은 AI의 하위 집합으로, 컴퓨터 시스템이 경험이나 데이터로부터 학습 및 개선할 수 있도록 하며, 컴퓨터 과학, 통계, 심리학, 신경 과학, 경제학과 같은 분야의 요소를 포함합니다. ML은 다양한 유형의 학습 방법 및 분석 기법에 알고리즘을 적용하여 명시적으로 프로그래밍되어 있지 않아도 자동으로 데이터와 경험으로부터 학습하고 개선할 수 있습니다. 기업에서는 크고 복잡한 데이터 세트에 대한 분석을 바탕으로 결과를 예측하는 데 머신 러닝을 활용할 수 있습니다.

• 신경망 은 인공 지능의 기본 요소로, 인간 뇌의 구조와 기능에서 영감을 얻은 것입니다. 이러한 다층적 계산 모델은 생물학적 뇌의 뉴런처럼 노드가 함께 클러스터링되어 있습니다. 각 인공 뉴런은 입력을 받아 이를 바탕으로 수학적 연산을 수행하여 출력을 생성하며, 이는 빠른 병렬 처리를 통해 다음 뉴런 계층으로 전달됩니다. 신경망은 훈련 중에 데이터에 포함된 예를 기반으로 뉴런 간의 연결 강도를 조정하여 패턴을 인식하고 예측을 수행하며 문제를 해결할 수 있도록 합니다. 이는 태스크 및 데이터 유형에 따라 다양한 방법을 사용하여 데이터에서 학습합니다. 신경망은 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리, 모델링, 자율 주행 차량 등 다양한 분야에서 사용됩니다.

• 딥 러닝(Deep Learning, DL) 은 머신 러닝의 데이터 중심 하위 집합으로, 여러 (깊은) 계층이 있는 신경망을 사용하여 대량의 데이터로부터 학습하고 특성을 추출합니다. 이러한 심층 신경망은 사람이 바로 찾아내지 못할 수 있는 데이터 내의 복잡한 패턴과 관계를 자동으로 발견하여 더욱 정확한 예측과 의사결정을 내릴 수 있게 합니다. 딥 러닝은 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리, 데이터 분석과 같은 태스크에서 탁월한 능력을 발휘합니다. 딥 러닝은 심층 신경망의 계층구조를 활용하여 의료, 금융, 자율 시스템을 비롯한 많은 영역에 혁신적인 변화를 가져왔습니다.

• 생성형 AI(Generative AI, Gen AI)  는 대규모 언어 모델(LLM)과 같은 기반 모델을 사용하여 훈련 데이터를 기반으로 이미지, 텍스트, 사운드, 동영상 및 소프트웨어 코드를 포함한 새로운 컨텐츠를 생성하는 딥 러닝 유형입니다. 생성형 AI는 다양한 기반 모델 기술, 즉 대량의 데이터를 기반으로 텍스트에서 다음에 올 단어를 예측하는 것과 같은 자율 지도 학습을 통해 훈련된 신경망을 총칭하는 용어입니다. 하나의 모델을 통해 시와 비즈니스 문서를 작성하고, 이미지를 만들고, 추론 테스트를 통과할 수 있는 등 생성형 AI의 새로운 능력은 AI에 획기적인 전기를 제공합니다. 과학 연구 저널을 기반으로 독점적으로 훈련된 LLM과 공상 과학 소설을 기반으로 훈련된 LLM이 각각 제공할 결과물을 상상해 보세요. 둘 다 공간 내에서 물체가 이동하는 것에 대한 간략한 설명을 생성할 수 있지만, 그 묘사는 극과 극으로 나뉠 것입니다. 생성형 AI는 실제적인 제품 프로토타입 개발, 고객 서비스에서 자연스러운 대화 수행, 맞춤형 마케팅 자료 디자인, 컨텐츠 생성 프로세스 자동화, 그래픽 및 특수 효과 생성과 같이 비즈니스의 다양한 분야에서 사용되고 있습니다. 대다수 생성형 AI 애플리케이션을 사용하는 데 프로그래밍이나 코딩 기술이 필요하지 않다는 이점으로 인해 기업과 소비자 모두 대단히 빠른 속도로 생성형 AI를 채택하고 있습니다. 사용자가 평소 사용하는 언어로 원하는 것을 설명하기만 하면 애플리케이션이 태스크를 수행하며, 종종 인상적인 결과를 제공합니다. 2023년 맥킨지(McKinsey) 보고서에서는 다음 내용을 확인할 수 있습니다.

• 33%의 조직이 하나 이상의 비즈니스 부문에서 정기적으로 생성형 AI를 사용하고 있습니다.

• 40%의 조직이 생성형 AI로 인해 AI에 대한 투자를 늘릴 예정입니다.

• AI를 사용하는 조직의 60%는 이미 생성형 AI를 사용하고 있습니다.