재밌게 봐주세요!
글을 시작하며
안녕하세요. 과학을 좋아하는 아빠 도도한 쭌냥이입니다.
인공지능에도 여러가지 종류가 있는 것을 아셨나요? 오늘은 어떤 인공지능들이
있고, 어떻게 분류하는 알아보려고 합니다. 재밌게 봐주시면 좋을 것
같습니다.
기능에 따른 분류
가장 널리 사용되는 형태는 좁은 인공지능(Narrow AI)입니다. 이는 특정 작업이나
문제를 해결하기 위해 설계된 AI로, 우리가 일상적으로 사용하는 음성 비서(Siri,
Alexa)나 번역 프로그램(Google Translate), 그리고 얼굴 인식 시스템 등이 이에
해당합니다.
반면, 범용 인공지능(General AI)은 인간처럼 다양한 작업을 수행하고 학습할 수
있는 AI를 의미합니다. 아직은 개념적인 단계에 있으며, 이를 구현하려는 연구가
진행 중입니다.
범용 인공지능 보다 더 발전된 개념으로는 초인공지능(Super AI)이 있습니다.
초인공지능은 인간의 지능을 초월해 스스로 목표를 설정하고 문제를 해결하는
능력을 가진 AI를 말하지만, 이는 현재 존재하지 않는 미래 기술에 가까운
이야기입니다.
학습 방식에 따른 분류
지도 학습(Supervised Learning)은 정답(라벨)이 포함된 데이터를 바탕으로
학습하며, 스팸 이메일 필터링이나 이미지 분류와 같은 문제를 해결하는 데
사용됩니다.
반대로 비지도 학습(Unsupervised Learning)은 정답이 없는 데이터를 분석하여
숨겨진 패턴이나 구조를 찾아내는 방식입니다. 이 방법은 고객
그룹화(클러스터링)나 데이터 압축과 같은 작업에서 활용됩니다.
또 다른 방식으로 강화 학습(Reinforcement Learning)이 있는데, 이는 환경과
상호작용하며 보상을 통해 최적의 행동을 학습합니다. 알파고처럼 게임 AI를
개발하거나 로봇 제어 기술을 발전시키는 데 유용합니다.
최근 주목받는 방식으로 자율 학습(Self-Supervised Learning)이 있습니다. 이는
AI가 데이터를 스스로 라벨링해 학습하는 방식으로, GPT와 같은 대규모 언어 모델이
이를 활용하고 있습니다.
활용 목적에 따른 분류
활용 목적에 따라 인공지능을 나누면 생성형 AI와 분석형 AI, 그리고 물리적 AI로
분류할 수 있습니다.
생성형 AI는 데이터를 기반으로 새로운 콘텐츠를 만들어내는 데 중점을 둡니다.
예를 들어, ChatGPT는 텍스트를 생성하고, DALL·E는 이미지를 생성하는 데
탁월합니다.
반면, 분석형 AI는 데이터를 분석하여 유용한 패턴이나 통찰력을 제공합니다. 금융
시장 예측이나 데이터 시각화 툴이 이 기술의 대표적인 활용 사례입니다.
마지막으로 물리적 AI는 물리적 환경에서 활동하는 로봇 형태의 AI로, 자율주행차나
공장 자동화 로봇과 같은 기술이 이에 속합니다.
구조에 따른 분류
기계 학습(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning), 그리고 전문가
시스템(Expert System)으로 나눌 수 있습니다.
기계 학습은 데이터를 학습해 스스로 성능을 개선하는 기술로, 지도 학습, 비지도
학습, 강화 학습과 같은 다양한 하위 기술을 포함합니다.
딥러닝은 인공신경망(ANN)을 기반으로 한 기계 학습의 하위 분야로, 대규모
데이터와 복잡한 연산을 처리하는 데 적합합니다. 음성 인식이나 이미지 분석
기술은 딥러닝의 대표적인 응용 사례입니다.
전문가 시스템은 특정 분야의 전문 지식을 바탕으로 문제를 해결하는 방식으로,
의료 진단 시스템과 같은 분야에서 활용됩니다.
인공신경망
인공신경망은 인간 뇌의 뉴런 구조를 모방하여 만들어진 알고리즘입니다. 쉽게
말해, 컴퓨터가 마치 사람처럼 학습하고 판단할 수 있도록 합니다.
복잡한 패턴 인식
이미지, 음성, 텍스트 등 다양한 데이터 속에서 복잡한 패턴을 찾아내고 의미를
파악합니다.
자동 학습
방대한 데이터를 스스로 학습하여 성능을 향상시킵니다.
예측
미래를 예측하거나 새로운 데이터에 대한 결과를 예측할 수 있습니다.
글을 마치며
인공지능의 발전으로 인해 인간이 새로운 위협에 직면할 수 있다는 우려가 커지고 있습니다. 하지만 동시에 이 놀라운 기술이 인류를 어떤 방향으로 이끌어갈지 기대되는 부분도 적지 않습니다. 저는 인공지능이 단순히 위협적인 존재라기보다는 인류와 공존하며 함께 발전해 나갈 수 있는 동반자라고 생각합니다. 앞으로 인공지능 기술이 더욱 발전하여 인류의 삶을 더욱 풍요롭게 만들어주길 기대합니다. 긴 글 읽어주셔서 감사합니다.
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과학
