dohaii040603 님의 블로그

1. 규칙 기반 추론 시스템의 기본 원리와 한계 AI 기반 추론 시스템은 데이터를 단순히 저장하고 불러오는 수준을 넘어, 주어진 정보를 바탕으로 스스로 결론을 도출하거나 새로운 지식을 생성하는 능력을 갖추는 것을 목표로 한다. 이러한 시스템의 초석은 과거 ‘전문가 시스템(expert system)’이라 불렸던 규칙 기반 추론 시스템에서 시작되었다. 이 방식은 “IF-THEN” 구조의 규칙을 수천, 수만 개로 확장함으로써 특정 도메인 내 문제 해결 능력을 갖춘 초기 AI 형태로 자리 잡았다. 예컨대, 의료 분야에서는 “만약 환자가 발열과 두통을 호소한다면, 감염 가능성을 의심하라”는 식의 규칙이 누적되어 진단을 내리는 데 쓰였다. 그러나 이러한 방식은 여러 한계에 부딪혔다. 첫째, 규칙이 많아질수록 충돌하..

1. 개념 학습이란 무엇인가 – AI의 사고력을 닮아가는 진화 인공지능의 가장 흥미로운 발전 중 하나는 인간처럼 ‘개념’을 이해하고 일반화할 수 있는 능력을 개발하는 것이다. 개념 학습(Concept Learning)은 단순한 데이터의 암기에서 벗어나, 주어진 데이터를 기반으로 그 속에 있는 규칙, 속성, 분류 기준 등을 스스로 도출해내는 과정을 말한다. 이는 인간이 사물을 인식하고 분류하며, 새로운 정보에 적응하는 사고 과정과 유사하다. 전통적인 머신러닝 기법에서는 대량의 라벨링된 데이터를 바탕으로 분류기를 학습시키는 것이 주된 방식이었다. 그러나 개념 학습은 주어진 소량의 예시로부터 핵심 속성을 뽑아내고, 이를 바탕으로 새로운 사례를 유추할 수 있도록 설계된다. 이러한 학습 방식은 특히 소수 샘플 학..

1. 기억하는 AI를 넘어서 ‘반응하는 기억’으로 기계가 기억을 가질 수 있다는 개념은 오랜 시간 과학자들의 상상력 속에서 존재해왔다. 하지만 최근 인공지능의 발달은 단순히 데이터를 저장하는 ‘기억’을 넘어, 상황에 맞춰 적절히 반응하고 재조합할 수 있는 메모리 시스템, 즉 **반응성 메모리(Reactive Memory)**의 구현 가능성을 현실로 이끌고 있다. 이는 인공지능이 단순한 정보 저장소를 넘어, 인간처럼 상황에 따라 기억을 꺼내고 활용하는 능력을 지니도록 하는 핵심 기술로 평가된다. 전통적인 인공지능 모델, 특히 자연어 처리 분야에서 활용되는 트랜스포머 기반 언어모델(GPT, BERT 등)은 대화나 입력 텍스트의 문맥을 이해하고 반응할 수 있다. 하지만 이들이 사용하는 ‘기억’은 대부분 고정된..

1. 대화형 AI의 등장과 ‘맥락 유지’의 핵심 과제 인공지능과의 대화는 과거 단답형 응답에서 벗어나 점점 더 인간적인 대화 흐름을 구현하고 있다. 특히 챗봇, 가상 비서, 고객 응대 시스템에 활용되는 **대화형 AI(Conversational AI)**는 단순히 질문에 대한 답을 제시하는 것을 넘어서, 사용자의 의도를 파악하고 대화의 흐름을 이해하며 이전에 나눈 내용을 반영해 응답하는 능력이 필수적이다. 이때 가장 중요한 기술적 과제는 바로 ‘맥락 지속(context retention)’, 즉 대화의 흐름을 끊지 않고 기억하고 이어가는 능력이다. 초기 챗봇 시스템은 ‘질문-응답’ 방식의 룰 기반 시스템(rule-based system)이 주류였다. 하지만 이들은 대화의 문맥을 기억하지 못했기 때문에, ..

1. 다중언어 AI 시스템의 등장 배경과 기술적 필요성 디지털 글로벌화의 가속화는 단일언어 기반 인공지능 모델의 한계를 드러내고 있다. 과거의 AI 모델들은 대부분 영어 중심으로 설계되었고, 자연어 처리(NLP) 기술의 성능 역시 영어 데이터를 기준으로 측정되었다. 하지만 세계 인구의 약 75%는 영어를 모국어로 사용하지 않으며, 경제·문화적 영향력이 커지고 있는 국가들(예: 한국, 인도네시아, 베트남, 브라질 등)은 각기 다른 언어 환경을 지닌다. 이에 따라 AI가 진정으로 ‘세계화’되기 위해서는 다중언어(multi-lingual) 지원은 선택이 아닌 필수로 여겨진다. 다중언어 AI 시스템은 단순한 번역기의 기능을 넘어서, 언어별 문화 맥락과 문법 구조를 이해하고, 감성의 미묘한 차이까지 파악할 수 있..

1. AI 메모리 구조의 한계와 장기기억 구현의 필요성 현재의 인공지능은 비약적인 연산 능력과 패턴 인식 성능을 갖추었지만, 인간의 사고방식과 비교했을 때 여전히 ‘기억’이라는 측면에서는 큰 한계를 지닌다. 일반적인 딥러닝 모델, 예컨대 GPT, BERT, CLIP 등은 한정된 문맥 범위 내에서 데이터를 처리하며, 이를 ‘단기 기억(Short-Term Memory)’ 구조로 볼 수 있다. 이들은 주어진 입력에 반응하는 데는 탁월하지만, 이전의 상호작용이나 맥락을 기억하고 그것을 이후 판단에 활용하는 데 있어서는 매우 제한적인 성능을 보여준다. 이러한 이유로, 인공지능이 지속적인 학습과 맥락 기반 이해를 수행하려면 **장기기억(Long-Term Memory, LTM)**의 구현이 필수적이라는 목소리가 커지..

1. 딥러닝 최적화 알고리즘의 중요성과 진화 과정 인공지능 기술이 폭발적으로 발전하면서, 그 기반이 되는 딥러닝 신경망도 점차 복잡하고 정교해지고 있다. 하지만 아무리 고성능의 아키텍처를 설계하더라도, 이를 뒷받침할 수 있는 ‘최적화 알고리즘’이 없다면 모델은 의미 있는 학습을 하지 못한다. 최적화 알고리즘이란, 손실 함수(loss function)의 값을 줄이기 위해 신경망 내 가중치(weight)를 조정하는 수학적 절차를 말한다. 이는 단순히 수치를 조정하는 계산을 넘어서, 학습 속도, 일반화 성능, 과적합 여부, 수렴 안정성 등 AI 성능 전반에 지대한 영향을 미친다. 초기의 딥러닝 모델은 주로 확률적 경사 하강법(Stochastic Gradient Descent, SGD)에 의존했다. 이 방식은 ..

1. 확률적 프로그래밍의 개념과 등장 배경 전통적인 프로그래밍은 결정적인 결과를 중심으로 작동한다. 주어진 입력값에 따라 고정된 출력이 도출되는 방식은 일상적인 업무 자동화에는 효과적이지만, 현실 세계의 ‘불확실성’을 다루기엔 한계가 명확하다. 반면, 확률적 프로그래밍(Probabilistic Programming)은 변수 간의 확률적 관계를 모델링하여 불확실성을 자연스럽게 반영하는 AI 접근 방식이다. 예측 모델이 ‘모를 수 있다’는 사실 자체를 인식하고, 다양한 가능성의 분포를 기반으로 최적의 판단을 유도한다는 점에서 기존 딥러닝 모델과 차별화된다. 베이지안 네트워크, 마르코프 체인, 몬테카를로 시뮬레이션 등 다양한 통계 기반 기법과도 밀접한 연관이 있으며, 최근에는 TensorFlow Probabi..