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정보경영

AI의 시대_생성AI

by 인텔리 졍 2023. 3. 18.
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금주 Chat GPT-4 서비스가 출시되고, 생성 AI 분야에 대한 논의가 활발하다. 오늘은 AI와 생성 AI가 무엇인지, 그리고 현재까지 출시된 서비스로는 어떤 것들이 있는지 알아보기로 한다.

AI(Artificial Intelligence)란, 인간의 지능을 모방하여 기계가 스스로 학습하고 추론하는 컴퓨터 프로그램이나 시스템을 의미한다. 즉, 인공적으로 만들어진 시스템이 인간의 학습과 추론 능력을 흉내 내 문제를 해결하고 결정을 내릴 수 있도록 하는 기술이다.

AI는 여러 가지 기술을 포괄하는 개념으로, 주로 머신러닝(Machine Learning), 딥러닝(Deep Learning), 자연어 처리(Natural Language Processing) 등의 분야로 구분된다. 이러한 AI 기술을 사용하면, 데이터 분석, 이미지 인식, 음성 인식, 자율주행, 게임 AI 등 다양한 분야에서 인간 수준 이상의 성능을 발휘할 수 있다.

AI는 인간과 다르게 정확하고 빠르게 연산을 수행할 수 있으며, 반복적인 작업이나 위험한 작업, 불가능한 작업 등을 대신 수행할 수 있다. 예를 들어, 머신러닝을 활용한 스팸 필터링은 이메일에서 스팸을 자동으로 걸러내는 기술로 많이 사용된다. 또한, 자율주행차에서는 인공지능이 주행 환경을 인식하고, 주행 경로를 계획하며, 자동차 제어를 수행하여 운전자를 대신해 운전을 수행할 수 있다.

AI는 다양한 방식으로 분류될 수 있지만, 대표적으로는 다음과 같은 분류가 있다.

1. 규칙 기반 인공지능 (Rule-based AI) : 이전에 수집한 규칙 및 지식을 사용하여 결정을 내리는 방식이다. 규칙에 따라 인공지능이 실행되며, 다양한 상황에서 결정을 내리기 위해 미리 정의된 규칙 세트를 사용한다.
2. 기계 학습 (Machine Learning) : 기계 학습은 데이터를 사용하여 스스로 학습하고 패턴을 파악하는 방식이다. 이를 통해 새로운 데이터를 예측하고 분류하는 데 사용된다. 기계 학습에는 지도 학습, 비지도 학습 및 강화 학습이 포함된다.
3. 신경망 기반 인공지능 (Neural Network-based AI) : 인간의 뇌를 모방한 인공신경망을 사용하여 정보를 처리하는 방식이다. 딥러닝 기술이 이 분류에 해당한다.
4. 진화적 알고리즘 (Evolutionary Algorithms) : 진화론적 원리를 이용하여 최적의 해결책을 찾아내는 방식입니다. 유전 알고리즘, 진화 전략 등이 여기에 해당한다.
5. 혼합 인공지능 (Hybrid AI) : 여러 가지 인공지능 기술을 혼합하여 문제를 해결하는 방식이다. 이를 통해 보다 복잡한 문제를 해결할 수 있다.

 

또 다른 분류로는 넓은 의미의 AI, 좁은 의미의 AI로서 정의를 내리기도 한다.

넓은 의미의 AI는 인간의 지능과 유사한 지능을 가진 기술을 말한다. 이는 인간의 학습 능력, 추론 능력, 자연어 이해 능력, 문제 해결 능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 구현하여, 인간과 유사한 수준의 인공 지능을 구현하는 기술이다.
넓은 의미의 AI는 다양한 분야에서 활용이 가능하다. 예를 들어, 의료 분야에서는 환자의 건강 상태를 모니터링하고, 진단을 도와주는 시스템을 구축하며, 금융 분야에서는 고객 데이터를 분석하여 개인화된 상품 추천을 제공하고, 제조업 분야에서는 제품 생산 과정을 최적화하여 생산성을 향상시키는 등의 역할을 수행한다.
넓은 의미의 AI는 다양한 기술들이 결합하여 만들어진 복합적인 기술이다. 기계 학습, 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 강화 학습, 신경망 등 다양한 기술들이 사용되며, 이러한 기술들을 기반으로 한 딥러닝 기술이 대표적인 예이다.
하지만 넓은 의미의 AI는 아직도 인간의 능력과 완전히 동등한 수준까지는 도달하지 못하고 있다. 또한, AI 기술의 사용에 따른 윤리적 문제나 사회적 이슈들도 제기되고 있어, 이러한 문제들을 해결하기 위한 연구가 계속되고 있다.

좁은 의미의 AI는 특정 작업에 대해서만 인공지능적인 기능을 수행하는 것을 말한다. 즉, 특정 작업에만 적용할 수 있는 한정된 인공지능 기술을 의미한다. 이를 통해 인간의 업무를 보조하거나 자동화하는 등의 작업에 활용된다.
좁은 의미의 AI에는 다양한 기술이 포함된다. 예를 들어, 컴퓨터 비전 기술을 사용하여 이미지나 비디오를 처리하고 분류하는 기술, 자연어 처리 기술을 사용하여 언어를 이해하고 번역하는 기술, 추천 시스템을 위한 기계 학습 기술 등이 있다.
좁은 의미의 AI는 특정한 분야에서 일반적으로 사용되는데, 예를 들어, 의료 분야에서는 이미지 분석 기술을 사용하여 의료 영상을 처리하고 진단을 도와주는 등의 역할을 수행한다. 또한, 금융 분야에서는 자동화된 거래 처리 시스템을 구축하고, 고객 데이터를 분석하여 개인화된 상품 추천을 제공하는 등의 역할을 한다.
좁은 의미의 AI는 넓은 의미의 AI에 비해 구체적이고 한정된 범위에서만 활용이 가능하지만, 그만큼 세부적인 분야에서 매우 높은 성능을 발휘할 수 있다.

좁은 의미의 AI의 대표적인 사례로 최근 활황이 생성 AI에 대해 알아보자.

생성 AI(Generative AI)는 인공지능 기술의 한 분야로, 컴퓨터 프로그램이 새로운 데이터, 이미지, 음악 등을 창작해내는 기술을 의미한다. 이를 통해 기존에 없던 창작물을 만들어내는 능력을 가진 AI 기술을 말한다.
생성 AI는 딥러닝(Deep Learning)과 같은 인공신경망(Artificial Neural Network) 기술을 활용하여 이미지, 음성, 텍스트 등의 데이터를 분석하고, 그 분석 결과를 기반으로 새로운 데이터를 생성하는 것이다. 생성AI는 예술, 음악, 디자인, 게임 개발 등 다양한 분야에서 활용될 수 있으며, 인간의 창의성과 상상력을 대체하는 능력을 가진 기술로 평가받고 있다.

생성 AI는 다양한 분야에서 사용되고 있고 다음과 같은 사례가 있다.

1. 자연어 처리 (NLP) 분야에서는 생성 AI를 사용하여 자연어 이해, 기계 번역, 질문 답변 시스템 등을 개발한다. 예를 들어, GPT-3는 대화형 대화 시스템, 문서 요약 및 생성, 텍스트 생성, 번역 등에 사용된다.
2. 디자인 분야에서는 생성 AI를 사용하여 로고, 웹사이트, 앱 등을 디자인할 수 있다. 예를 들어, Runway ML은 딥러닝을 사용하여 디자인 작업을 자동화한다.
3. 음악 분야에서는 생성 AI를 사용하여 음악 생성 및 예측, 음악 장르 분류 등을 수행한다. 예를 들어, Amper Music은 인공 지능을 사용하여 사용자 지정 음악을 생성한다.
4. 비디오 게임 분야에서는 생성 AI를 사용하여 게임 캐릭터 및 배경을 자동으로 생성한다. 예를 들어, NVIDIA의 GauGAN은 사용자가 그린 스케치를 기반으로 실제 같은 이미지를 생성한다.
5. 영화 및 TV 분야에서는 생성 AI를 사용하여 VFX 효과를 생성한다. 예를 들어, NVIDIA의 Omniverse는 실시간 렌더링 및 VFX를 위한 툴킷을 제공한다.
6. 의학 분야에서는 생성 AI를 사용하여 이미지 분류, 진단, 약물 개발 등을 수행한다. 예를 들어, OpenAI는 이미지 생성을 사용하여 병리학 이미지를 생성하고 특정 질병을 예측하는 연구를 수행한다.

 

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