인공지능(AI) 이란 무엇일까?
미래기술에서 AI를 빼고는 이제 이야기 할 수 없는데요.
하지만 AI가 정확히 무엇을 의미하는지 궁금하지 않으신가요?
인공지능의 정의와 유형, 그리고 화두가 되고 있는 LMM 인공지능에 대해 한번에 알아보겠습니다.
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인공지능(AI)의 정의
인공지능(AI)은 기계가 인간의 지능을 모방하는 것으로,
기계가 인간처럼 사고하고 학습하여 작업을 수행하도록하는 컴퓨터 시스템 입니다.
AI는 음성의 인식, 시각적 지각, 의사 결정, 문제 해결, 추론과 같은 다양한 일들을 인간처럼 수행할 수 있습니다.
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인공지능(AI)의 유형
인공지능의 유형은 크게 4가지로 나눌 수 있습니다.
| 유형 | 설명 | 예 |
| 좁은 AI(약한 AI) | 특정 업무나 영역에 특화 | 음성비서(Siri, Alexa), 이미지 인식 |
| 일반 AI(강한 AI) | 광범위한 작업 전반에 걸쳐 지능을 이해,학습하고 적용할 수 있는 능력을 갖춘 가상의 AI | 아직 실현되지 않음. 인간과 같은 인지력을 보일 것으로 예상함. |
| 규칙 기반 AI | 작업 수행을 위해 사전 정의된 알고리즘과 규칙을 사용 | 전문가 시스템, 의사결정 애플리케이션 |
| 머신러닝 AI | 패턴을 학습하고 데이터로부터 예측하여 시간이 지남에 따라 성능향상 | 추천 시스템, 이미지 인식 |
- 좁은 인공지능(약한 AI)
좁은 인공지능은 특정한 작업에 용이하며 도메인에서 뛰어납니다.
예시 ) Siri나 Alexa, Bixby와 같은 음성어시스턴스 – 음성명령을 인식 및 이해하고 응답하는 형태의 좁은 인공지능 - 일반 인공지능(강한 AI)
일반 인공지능은 여러가지 작업에 걸쳐 인간의 지능을 이해하고 학습하며 작업에 적용하는 능력을 갖추는 것을 목표합니다.
현재는 이론적인 수준이며 완전히 실현되지 않았지만, 모든 분야에서 인간과 유사한 인지 능력을 나타내는 기계입니다.
예시 ) 공상과학소설(SF) 및 영화 속에 등장하는 인공지능 로봇들 - 규칙 기반 인공지능
특정 영역의 인간 전문가의 지식을 기반으로 만들어진 규칙과 알고리즘을 이용하여 작업을 수행합니다.
결정을 위해 명확한 규칙과 논리적 추론이 필요한 작업에 적합니다.
예시 ) 의료 진단 시스템 -증상을 기반으로한 규칙으로 질병 식별 안내. - 머신러닝 인공지능
시스템이 명확하게 프로그래밍하지 않고도 데이터 학습을 통해 작업 할 수 있도록하는 인공지능의 하위 집합입니다.
패턴 식별 및 경험을 통해 학습하고, 명확하게 프로그래밍하지 않고도 예측하여 작업을 수행합니다.
이런 방식으로 새롭고 방대한 데이터에 대한 학습을 일반화할수 있습니다.
예시 ) Netflix 추천 시스템 – 개인의 시청기록 및 선호도를 토대로 개별적인 프로그램을 제공.
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LLM(대규모 언어모델) 인공지능이란 ?
LMM 인공지능을 말하기에 앞서 LLM 인공지능에 대해 먼저 알아보겠습니다.
쉽게 설명하자면 정말 인간처럼 말을 잘하는 슈퍼 스마트 컴퓨터라고 할 수 있습니다.
거의 인간처럼 언어를 이해하고 사용하는 가상 두뇌를 가진 것과 같습니다.
- 작동 방법
책, 기사, 웹사이트 등 인터넷상의 방대한 양의 텍스트를 읽어서 학습합니다.
학습을 마친 LMM 인공지능은 매우 영리해지며 단어 속 숨은 의미와 전달하는 감정까지 이해하며
학습한 단어를 적절한 맥락에 사용하는 방법까지 터득할 수 있습니다. - 적용 분야
LMM 인공지능은 인간과 같은 텍스트를 이해하여 생성하는 능력을 활용하여 다양한 분야에 적용됩니다.
LMM AI가 적용되는 주요 분야는 다음과 같습니다.
| 분야 | 응용프로그램 |
| 자연어 처리(NLP) | – 감정 분석 – 언어 번역 – 명명된 개체 인식(NER) |
| 콘텐츠 제작 및 마케팅 | – 콘텐츠 생성 – 광고 카피라이팅 |
| 고객 지원 및 챗봇 | – 챗봇의 대화형 AI – 고객 지원의 자동 응답 |
| 연구 및 정보 검색 | – 텍스트 요약 – 연구 목적을 위한 데이터 분석 |
| 교육 | – 교육 콘텐츠 제작 – 언어 학습 앱에 통합 |
| 헬스케어 | – 임상 문서 – 의료 챗봇의 환자 상호 작용 |
| 법률산업 | – 법률문서 분석 – 계약서 작성 |
| 금융 서비스 | – 금융 뉴스 분석 – 자동화 |
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LMM(대규모 멀티 모달모델) 인공지능이란 ?
LMM(대규모 멀티 모달 모델) 인공지능은 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성하는 탁월한 능력으로 인해 주목받은 LLM(대형 언어 모델) 인공지능의 한계를 넘어, 텍스트 외에 이미지와 음성 같은 다양한 방식으로 학습하는 AI를 말합니다.
응용 분야
| 분야 | 설명 |
|---|---|
| 이미지 인식 및 설명 | 이미지 내 객체, 장면, 맥락을 정확하게 식별하고 설명 |
| 자연어 처리(NLP) | 시각적 맥락 통합, 감정 분석 개선 등을 통해 NLP 애플리케이션 강화 |
| 자동 자막 | 이미지 및 비디오에 대한 설명 캡션을 생성하여 이미지 캡션 및 비디오 요약에 기여 |
| 시각적 질문 응답(VQA) | 정확한 응답을 생성하기 위해 텍스트 질문과 시각적 콘텐츠를 처리 |
| 콘텐츠 제작 및 생성 | 기사, 블로그 게시물, 소셜 미디어 게시물을 포함한 멀티미디어 콘텐츠 생성 |
| 가상 비서 및 챗봇 | 질문에 대한 이해와 대응을 통해 가상 비서 및 챗봇 강화 |
LMM(대규모 멀티 모달모델) 인공지능이 주목받는 이유?
LMM(대규모 멀티 모달모델) 인공지능은 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성하는 탁월한 능력으로 인해 주목받은 LLM(대형 언어 모델) 인공지능의 한계를 넘어, 텍스트 외에 이미지와 음성 같은 다양한 방식으로 학습하기 때문에 주목받고 있습니다.
< 존맛탱을 번역하고 엑스레이 영상도 분석하는 LMM AI의 등장 >
LMM(대규모 멀티 모달모델) 인공지능의 한계와 노력할 점은?
이처럼 LMM(대규모 멀티 모달 모델) 인공지능은 텍스트, 이미지뿐만 아니라 오디오나 비디오와 같은 다양한 소스의 정보를 원활하게 처리함으로써 놀라운 다양성을 보여주지만, 한계가 존재합니다.
모델의 교육 및 배포에 상당한 양의 컴퓨팅 리소스가 필요하다는 것인데요.
정교한 작업과 대규모 작업에서는 강력한 정보들이 필요하므로 소규모 조직이나 컴퓨팅 능력이 제한된 조직에서는 접근하기 어렵다는 단점이 있습니다.
이러한 한계를 해결하기 위해서는 지속적이 연구 및 개발 노력이 필요하며, 접근성 향상, 정보의 편향 완화, 해석 능력 강화 그리고 모호성을 처리하는 능력 향상에 중점을 두어야 합니다.
