AI는 어떻게 작동하나요?
AI는 인간이 경험을 통해 배우는 것처럼 경험(데이터)으로부터 학습하여 작동합니다. 학습 과정을 통해 기계는 샘플 데이터에서 점차 지식을 일반화하고 나중에 적용할 모델을 형성합니다.
인공지능(AI)은 넷플릭스의 영화 추천부터 웨이모 같은 자율주행차에 이르기까지 우리 일상에서 점점 더 많이 등장하고 있습니다. AI가 어떻게 작동하는지 궁금해 본 적 있으신가요? 모든 스마트 애플리케이션 뒤에는 기계가 데이터를 학습하고 의사결정을 할 수 있게 하는 과정이 있습니다.
이 글에서는 AI가 작동하는 원리를 쉽게 이해할 수 있도록 설명하며, 특히 현대 AI의 핵심인 머신러닝 시스템에 초점을 맞추겠습니다.
AI는 데이터 기반으로 "학습"하고 의사결정을 합니다
본질적으로 AI는 데이터로부터 학습하여 작동합니다. 모든 상황에 대해 고정된 규칙을 프로그래밍하는 대신, AI 시스템(특히 머신러닝을 사용하는 경우)은 방대한 양의 데이터를 제공받아 그 안에서 패턴이나 숨겨진 규칙을 자동으로 발견합니다.
그 후, 학습한 내용을 바탕으로 새로운 데이터를 만났을 때 예측하거나 의사결정을 내립니다. 이 과정은 인간이 많은 사례를 관찰하고 결론을 도출한 뒤 새로운 상황에 적용하는 방식과 유사합니다.
학습 과정에서 시스템은 내부 매개변수를 점차 조정하여 정확도를 향상시킵니다. 그 결과 AI는 이미지가 고양이인지 강아지인지 인식할 수 있는 모델을 형성합니다. 새로운(본 적 없는) 이미지가 주어지면, 모델은 학습한 내용을 바탕으로 고양이인지 강아지인지 예측합니다. 예측이 틀리면 AI는 수학적 알고리즘을 사용해 다음 번 정확도를 높이도록 미세 조정할 수 있습니다.
AI 학습 과정의 네 가지 핵심 단계
간단히 말해, AI의 학습 및 작동 과정은 일반적으로 다음과 같은 핵심 단계를 포함합니다:
데이터 수집 (입력)
먼저 AI가 학습할 입력 데이터가 필요합니다. 데이터는 숫자, 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 형태일 수 있으며, 보통 신중하게 수집 및 준비됩니다. 예를 들어 고양이를 인식하도록 AI를 학습시키려면 수만 장의 고양이(및 비고양이) 이미지를 모아 적절히 라벨링해야 합니다.
모델 학습 (학습/훈련)
다음은 기계가 데이터로부터 학습하는 단계입니다. 입력 데이터는 학습 알고리즘(머신러닝 알고리즘)에 투입됩니다. 이 알고리즘은 데이터 내에서 패턴이나 상관관계를 탐색하고 내부 매개변수를 점차 조정하여 데이터에 맞춥니다.
인공 신경망(딥러닝에서 흔히 사용됨)의 경우, 학습은 여러 반복을 통해 뉴런 간 연결의 가중치를 조정하는 것을 의미합니다. AI는 학습 데이터에 대해 계속 예측을 시도하고, 예측과 실제 결과의 차이를 바탕으로 스스로 수정합니다(이 과정을 신경망에서는 역전파라고 합니다).
예측/결과 도출 (추론)
학습이 완료되면 AI는 학습된 모델을 갖게 됩니다. 이제 AI는 새로운 입력 데이터(본 적 없는 데이터)를 받으면 학습한 모델을 적용해 예측하거나 의사결정을 할 수 있습니다.
- 고양이와 강아지를 구분하는 AI 모델은 새로운 사진을 보고 "이것은 고양이"라고 일정 확률로 예측할 수 있습니다
- 은행 거래 데이터를 학습한 AI는 새로운 거래 중 사기 거래를 예측할 수 있습니다
- 의료 데이터를 학습한 모델은 새로운 환자에 대한 진단을 제안할 수 있습니다
이 단계는 추론이라고 하며, AI가 학습한 지식을 실제 상황에 적용하는 과정입니다.
피드백 및 개선
AI(특히 머신러닝 시스템)의 중요한 특징은 시간이 지남에 따라 스스로 개선할 수 있다는 점입니다. AI가 결과를 내고 정확도에 대한 피드백(예: 사람이 예측이 맞았는지 틀렸는지 표시)을 받으면, 모델을 조정하여 데이터에 더 잘 맞도록 할 수 있습니다.
고양이/강아지 분류 예시로 돌아가면, 모델이 일부 사례를 잘못 분류하면(예: 강아지를 고양이로 착각) 엔지니어는 어려운 사례에 대한 데이터를 추가하거나 모델 구조/하이퍼파라미터를 조정하여 AI가 더 잘 학습하도록 합니다. 이런 지속적인 업데이트를 통해 AI는 시간이 지날수록 점점 더 정확하고 똑똑해집니다.
AI 시스템은 데이터로부터 학습하고, 논리를 적용해 결과를 추론하며, 오류로부터 스스로 수정하는 세 가지 주요 능력을 결합해 작동합니다. 학습 단계에서는 데이터를 수집하고 정보를 추출해("지식" 생성) 학습합니다. 추론 단계에서는 학습한 지식을 활용해 새로운 상황을 처리하고 결과를 만듭니다. 그리고 스스로 수정하며 정확도를 지속적으로 향상시킵니다.
— AI 작동의 핵심 원리
학습, 추론, 자기 수정의 결합이 현대 AI 시스템의 힘을 만듭니다.
AI 작동 방식을 보여주는 간단한 예시
위 과정을 더 잘 이해하기 위해 메시지에 자동으로 답변하는 AI 챗봇이라는 실제 예시를 살펴보겠습니다. 베트남어로 자연스럽게 질문에 답할 수 있는 고객 지원 챗봇을 만든다고 가정해 봅시다.
데이터 수집
챗봇 학습
사용자 응답
시간에 따른 개선
이 예시는 실용적인 AI가 과거 데이터를 학습해 미래 상황에 적용하는 방식을 명확히 보여줍니다. 고양이/강아지 분류든 고객 질문 답변이든 기본 원리는 동일합니다.
생성형 AI는 어떻게 작동하나요?
최근 AI 분야에서 주목받는 트렌드는 생성형 AI입니다. 생성형 AI는 이전에 존재하지 않았던 텍스트, 이미지, 오디오 등 새로운 콘텐츠를 창작할 수 있는 AI 시스템입니다. 그렇다면 생성형 AI는 어떻게 작동하며 무엇이 다른 걸까요?
분류 및 예측
- 패턴 인식
- 예측 수행
- 데이터 분류
- 기존 옵션 중 선택
콘텐츠 생성
- 새로운 콘텐츠 창작
- 텍스트, 이미지, 오디오 생성
- 학습한 패턴 결합
- 독창적인 결과물 생산
사실 생성형 AI도 방대한 데이터로부터 딥러닝새로운 결과물을 생성하도록 훈련됩니다.
대형 언어 모델
예를 들어 ChatGPT 같은 대형 언어 모델은 수십억 단어의 텍스트(책, 기사, 웹사이트)를 학습해 단어와 문장 간 관계를 익힙니다.
- 수십억 개의 매개변수
- 다음 단어 예측
- 유창하고 문맥에 맞는 응답 생성
AI 아트 생성기
Midjourney, DALL-E 같은 AI 아트 생성기는 이미지의 "언어"를 깊이 학습한 후 요청에 따라 새로운 시각적 작품을 만듭니다.
- 방대한 데이터셋으로 훈련된 기초 모델
- 트랜스포머 아키텍처
- 창의적 콘텐츠 생성
사용 시 ChatGPT는 미리 저장된 답변 대신 학습된 확률에 따라 다음 단어를 선택해 새로운 응답을 생성합니다. 결과는 학습 데이터의 언어 스타일을 반영하면서도 완전히 새로운 내용의 유창한 텍스트입니다.
이로 인해 ChatGPT나 Midjourney 같은 프로그램은 단순히 기존 답변을 선택하는 것이 아니라 학습한 지식을 바탕으로 새로운 콘텐츠(텍스트, 이미지, 음악 등)를 생성할 수 있습니다.
생성형 AI의 특별한 점은 단순히 인식하거나 분석하는 것을 넘어 어느 정도 창작까지 한다는 것입니다. 물론 이 창의성도 AI가 학습한 내용을 기반으로 하며, 본 패턴을 결합하고 변형해 새로운 것을 만듭니다. 하지만 결과물은 매우 다양하고 풍부해 생성형 AI는 콘텐츠 제작, 디자인, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에서 강력한 도구가 됩니다.
— 생성형 AI의 힘
주요 요점 정리
요약하면, AI는 인간이 경험을 통해 배우는 것처럼 경험(데이터)으로부터 학습하여 작동합니다. 학습을 통해 기계는 샘플 데이터에서 점차 지식을 일반화하고 나중에 적용할 모델을 형성합니다.
패턴 발견
AI는 문제 해결을 위해 데이터 내 숨겨진 패턴을 발견합니다
지속적 학습
시스템은 시행착오를 통해 성능을 지속적으로 향상시킵니다
실용적 응용
이미지 인식부터 자동 텍스트 생성, 예술 창작까지 다양합니다
기본 알고리즘은 단순한 결정 트리부터 수십억 매개변수를 가진 딥 뉴럴 네트워크까지 다양하지만, AI의 공통 목표는 문제 해결에 도움이 되는 숨겨진 패턴을 발견하는 것입니다. 오늘날 방대한 데이터와 강력한 컴퓨팅 덕분에 AI는 정확한 이미지 및 음성 인식부터 자동 텍스트 작성과 예술 창작에 이르기까지 놀라운 성과를 이루고 있습니다.
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