기술 모험을 시작하세요: 기본 AI 개념 설명

여름 초, 나는 비즈니스 캐주얼 복장을 제대로 입었는지 불안한 마음으로 눈을 크게 뜨고 시카고에 있는 G2 본사로 들어갔습니다.

저는 기술 업계에서 탄탄한 인턴십을 구하게 되어 매우 기뻤습니다. 그러나 도착하자마자 나는 배워야 할 것이 있다는 것을 깨달았습니다. 그 이후로 나는 인공지능(AI) 붐이 기업 세계에 어떤 영향을 미치고 있는지, 그리고 그것이 어떤 직위나 분야에 관계없이 모든 사람에게 왜 중요한지에 대해 더 많이 배웠습니다.

여름 인턴십을 시작하기 전에 AI와 기술에 대해 알았더라면 좋았을 내용은 다음과 같습니다.

인공지능 용어

AI가 등장한 지 수십 년이 지났지만, 본격적으로 등장하기 시작한 것은 최근 몇 달밖에 되지 않았습니다.

그런데 왜 소란이 일어나는 걸까요? 왜 AI에 관심을 가져야 할까요? 먼저 몇 가지 기본 용어를 정의해 보겠습니다.

인공지능이란 무엇인가?

HCLTech은 AI를 “ 인간처럼 생각할 수 있는 기계를 만드는 과학” 으로 정의합니다 . '스마트'하다고 간주되는 일을 할 수 있습니다.” 이어 “AI 기술은 인간과 달리 많은 양의 데이터를 처리할 수 있다. AI의 목표는 인간처럼 패턴을 인식하고, 결정을 내리고, 판단하는 등의 일을 할 수 있는 것입니다. 이를 위해서는 여기에 통합된 많은 데이터가 필요합니다.”

Medium의 Kabir Sidana는 "AI의 목표는 효율성을 높이고 인간의 실수를 줄이기 위해 인간 지능을 모방하는 것"이라고 썼습니다 .

머신러닝이란 무엇인가요?

머신러닝(ML)은 AI의 하위 집합으로, 컴퓨터 시스템이 새로운 알고리즘을 자율적으로 생성하고 학습할 수 있다는 아이디어를 포함합니다.

기존 컴퓨터는 A부터 B 형식을 따릅니다. 즉, 제작자가 프로그래밍한 작업을 수행합니다. 그러나 ML은 새로운 프로세스를 학습하고 즉시 새로운 문제에 적응할 수 있습니다.

간단히 말해서, AI는 What(사람처럼 생각하고 적응할 수 있는 컴퓨터)이고, ML은 How(다양한 분야의 패턴을 감지하고 분석하는 알고리즘)입니다.

예를 들어, 프로그래머는 자율주행차가 직면할 수 있는 모든 단일 시나리오를 계획하지 않습니다. 대신, 시스템은 즉석에서 학습하고 결정을 내리도록 훈련되었습니다.

챗봇이란 무엇입니까?

1966년 에 Chatterbot(나중에 chatbot 으로 불림)으로 처음 만들어진 챗봇은 인간과 같은 대화를 시뮬레이션하도록 설계된 예측 대화형 AI 컴퓨터 프로그램입니다.

ChatGPT는 아마도 AI 챗봇의 가장 잘 알려지고 현재 사용되는 예일 것입니다. 그러나 Google의 Bard와 Microsoft의 AI Bing은 일부 시장 점유율을 확보하기 위해 열심히 노력하고 있습니다.

대규모 언어 모델이란 무엇입니까?

LLM(대형 언어 모델)은 데이터 입력/출력 세트를 통해 훈련되는 또 다른 형태의 예측 대화형 AI입니다. 이는 예측 변수입니다. 즉, LLM에 입력되는 모든 데이터는 프로그램에서 정확한 것으로 간주됩니다. 이러한 예측 프로그램에 공급되는 데이터의 양은 수조 개 이상의 데이터 포인트(매개변수라고도 함)에 도달할 수 있습니다.

예를 들어, Google의 LLM 모델인 Bard를 사용 하고 "오늘 아침 식사는..."이라고 입력하면 "오트밀 한 그릇", "스크램블 에그 2개", "크림 치즈를 곁들인 베이글"이라고 응답했습니다. 이는 Bard가 이전에 이러한 요리가 일반적으로 아침 식사 시간에 먹힌다는 것을 알았기 때문에 발생했습니다.

LLM의 주요 관심사는 LLM에 수집되는 데이터가 자신도 모르게 편향되거나 부정확할 수 있다는 것입니다. 이로 인해 일부 응답이 부정확하고 모호하며 심지어 공격적일 수도 있습니다.

현재 LLM 구축의 목표는 더 많은 데이터 포인트로 LLM을 더 크게 만드는 것이 아니라 훨씬 더 작게 만들고 특정 비즈니스에 더 집중하는 것으로 보입니다.

섭취 가능한 데이터를 프로그램에 공급하기 전에 인증할 수 있으므로 이는 더 저렴하고 빠르며 정확합니다.

자연어 처리란 무엇입니까?

자연어 처리(NLP)는 인간이 할 수 있는 것과 동일한 방식으로 말을 이해하고 처리하는 컴퓨터 학습을 말합니다. 언어의 규칙과 기초를 취하고 이를 방대한 양의 입력 데이터와 결합하여 자연어 처리를 시작합니다.

이 원칙은 음성 작동 GPS 시스템, 텍스트 음성 변환 옵션, 고객 서비스 챗봇 등을 갖춘 방식입니다. 이러한 모든 기능은 비즈니스 프로세스를 가속화하고 직원 생산성을 높이며 고객이 정확한 결과를 더 빠르게 얻을 수 있도록 설계되었습니다.

딥러닝이란 무엇인가요?

딥 러닝(DL)은 대규모 문제를 다루는 ML의 하위 집합입니다.

이러한 프로그램은 여러 계산을 동시에 실행할 수 있으므로 더 빠른 결과를 얻을 수 있습니다. 많은 DL 프로그램은 ML 시스템과 마찬가지로 인간의 도움이나 안내 없이 새로운 알고리즘을 생성할 수 있습니다. 이 프로그램은 지식의 폭을 넓히고 의료, 소셜 미디어, 금융, 사이버 보안 및 더 많은 영역에 걸쳐 새롭고 혁신적인 방식으로 우리를 지원합니다.

핵심은 MLg이지만 더 크고 복잡한 문제에 사용됩니다. 학습은 인간에게 도움이 되는 방식으로 더 배우고 발전하기 위해 엄청난 양의 정보를 저장할 수 있습니다.

AI의 역사

그렇다면 AI는 언제부터 시작됐나?

AI의 기원은 1950년대 현대 컴퓨터의 아버지인 앨런 튜링(Alan Turing)에서 시작되었습니다. 1950년 튜링은 "컴퓨팅 기계와 지능"이라는 제목의 논문을 발표했습니다. 이 논문은 인간이 저장된 정보를 사용하여 새로운 문제를 해결하고 결정을 내리는 경우 기계가 동일한 작업을 수행하는 것을 방해하는 요소는 무엇입니까?

안타깝게도 당시의 컴퓨터는 가격이 비싸고 속도가 느렸습니다. 그리고 명령을 저장하는 대신 명령을 실행하기만 했기 때문에 Turing이 구상한 대로 학습하고 분석하는 것이 불가능했습니다. 그러나 시간이 지나면서 컴퓨터의 성능과 메모리는 증가하는 동시에 크기와 가격은 줄어들었습니다.

2022년 말, OpenAI는 NLP 전문 AI 챗봇인 ChatGPT 라는 획기적인 제품을 출시했습니다. 출시 4일 만에 사용자 100만 명을 넘어섰고, 그로부터 한 달 뒤 전문가들은 ChatGPT의 순 사용자가 약 2억 6500만 명 에 달하는 것으로 추정했습니다.

참고로 TikTok은 월간 활성 사용자 1억 명을 누적하는 데 9개월이 걸렸고, Instagram은 그 지점에 도달하는 데 거의 2년 반이 걸렸습니다.

전 세계 기업들은 AI에 대한 수요 증가를 따라잡기 위해 안간힘을 쓰고 있었습니다. 곧 업계 전반의 주요 기업들이 비즈니스 프로세스를 간소화하기 위해 AI를 사용한다고 발표했습니다.

예를 들어, Microsoft는 ChatGPT가 부상한 직후 OpenAI와 파트너십을 맺고 AI 연구 개발에 100억 달러를 투자하기로 합의했다고 발표했습니다 . 다른 주요 회사들도 이를 따랐지만, 그들 모두가 Microsoft와 같은 주요 기술 회사는 아니었습니다. 일부는 전혀 기술 분야에 있지도 않았습니다.

기술 산업의 AI

기업은 항상 경쟁사보다 우위를 점할 수 있는 방법을 찾고 있습니다. AI는 기업이 이를 수행하는 데 도움을 줄 수 있는 강력한 도구입니다.

AI는 비즈니스 효율성과 규모를 높이는 데 도움이 되며 기업은 인간과 인공 두뇌를 결합하여 성과와 가치를 극대화할 수 있습니다. 또한 비즈니스의 개별 요구 사항에 맞게 맞춤화할 수 있으며 비즈니스 모델을 간소화하는 매우 비용 효율적인 방법입니다.

기업은 AI를 어떻게 활용하고 있나요?

2023년 4월, EY는 기술 부문 리더 250명 이상을 대상으로 설문조사를 실시했습니다.

G2도 크게 뒤처지지 않습니다.

몇 달 전, G2는 Monty 라는 인공 챗봇의 자체 버전을 출시했습니다. 간단히 말해서 Monty를 사용하면 소프트웨어 연구자가 어떤 종류의 서비스에 관심이 있는지 물어볼 수 있습니다. 그런 다음 Monty는 몇 초 만에 제안 목록을 제공합니다.

다음은 누군가가 수행할 수 있는 검색의 예입니다.

정말 멋지죠?

여기서 AI는 G2의 비즈니스 프로세스를 원활하게 하고 있습니다. G2의 공동 창립자 중 한 명인 Tim Handorf에 따르면, G2의 비즈니스 프로세스에 AI를 구현하면 " 사용자의 고유한 비즈니스 요구에 맞는 이상적인 소프트웨어 솔루션을 안내"하는 데 도움이 됩니다.

전체적으로 AI는 비즈니스의 미래입니다. 이전에 한 번도 시도한 적이 없는 방식으로 비즈니스를 확장하고, 성장하고, 성공할 수 있게 해주는 것은 인간과 기계의 결합입니다.

스위스 제네바 대학원 연구소의 경제학자이자 교수인 리처드 볼드윈(Richard Baldwin)은 “ AI는 당신의 직업을 대신하지 않을 것입니다. AI를 사용하는 사람이 그럴 것입니다.”

AI를 효과적으로 사용함으로써 우리 사회는 생산성과 생산량이 급증하고 AI를 통해서만 가능한 간소화된 프로세스와 노력을 바탕으로 구축된 새로운 세대를 맞이하게 될 것입니다.

AI는 아무것도 아닙니다. 그게 전부야

AI는 다양한 잠재력을 갖고 있다. 학생이 다음 단계로 나아갈 준비가 되면 난이도가 높아지는 맞춤형 교육 시스템부터 인간보다 빨리 Waldo를 찾아내는 AI 시스템 까지 그 기능은 무궁무진합니다.

ML을 우리 사회에 적용하면 업계를 막론하고 기술 활용 방식에 있어 더욱 긍정적인 성장 결과를 볼 수 있을 것입니다. 요즘에는 AI를 사용하는 것만으로는 충분하지 않습니다. AI를 수용해야 합니다.

우리와 마찬가지로 인공지능도 학습을 멈추지 않습니다. 이러한 봇이 강화 학습을 사용하여 기술을 미세 조정하는 방법에 대해 자세히 알아보세요.