dohaii040603 님의 블로그

1. 진화에서 배우는 인공지능 – 유전 알고리즘의 개념과 의의 유전 알고리즘(Genetic Algorithm, GA)은 생물학적 진화의 원리를 모방한 최적화 기법으로, 다윈의 자연선택 이론을 기반으로 한다. 이 알고리즘은 다양한 해답의 조합에서 가장 적합한 해를 찾아내는 방식으로 작동하며, 특히 고전적인 방법으로는 해결하기 어려운 복잡하고 비선형적인 문제에 효과적인 대안을 제시한다. 기본적으로 유전 알고리즘은 ‘개체(Individual)’로 구성된 집단(Population)을 생성하고, 각 개체는 문제의 가능한 해(해결책)를 유전자(Chromosome) 형태로 인코딩한다. 이후 적합도(Fitness) 평가, 선택(Selection), 교차(Crossover), 돌연변이(Mutation) 등의 과정을 반복..

1. 오류 인식은 인공지능의 다음 관문이다 – 문제의식과 배경 인공지능(AI)은 인간의 판단과 행동을 모방하며 다양한 산업과 일상에 빠르게 적용되고 있다. 하지만 AI 시스템이 내리는 결정은 항상 정확하지 않으며, 때로는 치명적인 오류를 야기하기도 한다. 여기서 핵심적인 기술적 과제 중 하나가 바로 “AI가 스스로 오류를 인식하고, 이를 바로잡을 수 있는 능력”을 갖추는 것이다. 이는 단순히 입력값과 출력값의 관계를 예측하는 기계학습을 넘어서, AI가 자신이 생성한 결과에 대해 신뢰 여부를 판단하고, 오류 가능성을 자가 분석하여 피드백하는 ‘자기 인식(Self-awareness)’의 초기 단계로 볼 수 있다. 인간이 실수했을 때 “무언가 잘못되었다”고 느끼고 되돌아보는 과정은 매우 복잡한 인지적 판단의 ..

1. AI 데이터 편향 문제의 본질 – 왜 편향은 발생하는가? 인공지능(AI) 기술이 빠르게 확산되며 다양한 산업에서 활용되는 가운데, ‘데이터 편향(data bias)’은 AI의 정확성과 공정성, 그리고 사회적 신뢰를 위협하는 중요한 문제로 부각되고 있다. AI는 기본적으로 대규모 데이터를 학습하여 패턴을 파악하고 결과를 도출하는 구조이기 때문에, 이 데이터가 인간 사회의 불균형, 편견, 고정관념을 반영할 경우, AI는 그 자체로 편향된 판단을 하게 된다. 예를 들어, 채용 알고리즘이 과거 남성 중심의 채용 데이터를 학습하면 여성 지원자를 낮은 평가 점수로 처리할 수 있고, 얼굴 인식 알고리즘이 백인 중심의 얼굴 이미지만 학습하면 유색 인종을 잘못 인식하거나 누락시킬 수 있다. 이러한 문제는 단순히 기..

1. 창발적 행동(Emergent Behavior)과 인공지능의 만남 최근 인공지능의 급격한 발전은 예측 가능한 문제 해결뿐 아니라, 인간조차 예상하지 못한 행동을 스스로 유도하는 ‘창발성(emergence)’ 현상을 동반하고 있다. ‘창발적 행동’이란 단순한 요소들이 모여 고차원적인 복합적 행동이나 패턴을 만들어내는 것으로, 전통적으로 생물학, 사회학, 물리학에서 주로 다뤄졌던 개념이다. 그러나 이 창발성이 딥러닝 기반의 AI 시스템에서도 관찰되기 시작하면서, 단순히 훈련된 범위 내에서 작동한다고 여겨졌던 인공지능이 ‘예상 밖의 전략’을 스스로 만들어내는 일이 증가하고 있다. 예컨대 구글 딥마인드의 알파고는 바둑 경기에서 인간이 사용하지 않던 비정형 수를 두며 압도적인 승리를 이끌었고, 이는 개발자조차..

1. 시계열 예측(Time Series Forecasting)의 중요성과 AI 적용 필요성 시계열 예측은 시간의 흐름에 따라 수집된 데이터를 분석해 미래의 값을 예측하는 기법으로, 금융, 날씨, 재고 관리, 에너지 수요 등 다양한 분야에서 필수적으로 활용된다. 전통적인 통계 모델인 ARIMA나 Holt-Winters 같은 방식은 과거 데이터를 기반으로 특정 패턴이나 계절성을 분석해 미래를 추정하지만, 복잡한 변수나 비선형적인 변화를 포착하는 데 한계가 있었다. 이러한 한계를 보완하기 위해 최근에는 인공지능(AI), 특히 딥러닝 기반의 모델이 시계열 분석에 적극 도입되고 있다. AI는 대량의 데이터를 빠르게 처리하고, 과거의 미세한 변화나 숨겨진 트렌드까지 학습함으로써 보다 정밀한 예측을 가능하게 만든다...

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..