dohaii040603 님의 블로그

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..

1. 자가설계 AI의 개념과 기술적 원리 인공지능의 발전은 단순한 자동화 수준을 넘어 이제는 알고리즘이 스스로를 설계하는, 이른바 **‘자가설계 AI(Self-designing AI)’**의 시대로 접어들고 있다. 자가설계 AI란 인간이 직접 코딩하거나 설계하지 않아도, AI가 스스로 구조를 변화시키고 최적화하면서 진화하는 시스템을 말한다. 이는 기존의 규칙 기반 시스템이나 지도 학습 기반의 AI와는 완전히 차별화되는 개념이다. 이 기술은 주로 **AutoML(Automated Machine Learning)**이나 신경망 아키텍처 탐색(Neural Architecture Search, NAS) 기술에 기반하여 발전해왔다. 예를 들어 구글의 NASNet은 인간보다 더 효율적인 이미지 분류 신경망 구조를 ..

1. 연합학습(Federated Learning)의 개념과 등장 배경 인공지능(AI)이 사회 전반에 깊이 침투하면서, 데이터의 가치와 그 활용 방식에 대한 고민도 한층 복잡해지고 있다. 특히 개인정보 보호와 데이터 활용의 균형은 AI 시대의 가장 핵심적인 과제로 떠오르고 있으며, 이러한 맥락 속에서 주목받는 기술이 바로 **연합학습(Federated Learning)**이다. 연합학습이란 개별 디바이스 또는 기관이 로컬 데이터를 외부로 전송하지 않고, 각자의 장비 내에서 모델을 학습한 뒤, 중앙 서버에는 학습된 파라미터만 공유하는 방식을 말한다. 기존의 중앙집중형 AI 학습 모델은 데이터를 한 곳에 모아 처리해야 했지만, 이 과정에서 개인정보 유출, 서버 과부하, 네트워크 병목 등의 문제가 발생하곤 했다..

1. 시뮬레이션 학습의 개념과 필요성최근 인공지능(AI)의 발전 속도는 상상을 초월할 정도로 빠르다. 그 중심에는 방대한 양의 데이터를 처리하고 학습하는 딥러닝 알고리즘이 있으며, 이를 뒷받침하는 **시뮬레이션 기반 학습 모델(Simulation-Based AI Learning)**은 AI가 현실에서 겪기 어려운 수많은 상황을 가상 환경에서 경험하고 학습할 수 있게 해준다. 기존의 AI 학습은 실제 데이터를 기반으로 하며, 이미지, 텍스트, 음성 등 다양한 형태의 정적 데이터를 분석하고 예측하는 데 초점을 맞추어 왔다. 그러나 이러한 방식은 데이터 수집 비용이 높고 윤리적, 기술적 제한이 많다는 단점이 존재한다. 이와 같은 한계를 극복하고자 등장한 것이 바로 시뮬레이션 기반 학습이다. 이는 물리적 환경이..

1. 인간 감각의 디지털화 – 촉각·후각 인공지능의 등장인공지능(AI)의 발전은 인간의 인지능력뿐만 아니라 감각 체계까지 흉내 내는 수준에 이르렀다. 기존의 시각 및 청각 중심의 AI가 인공지능 연구의 주류였다면, 최근에는 **촉각(Haptic)**과 후각(Olfaction) 영역까지 그 기술 범위가 확장되고 있다. 인간의 감각 중 촉각과 후각은 비교적 정량화가 어렵고 주관성이 강해, 디지털화가 가장 늦게 이뤄진 분야다. 그러나 오늘날 AI 연구자들은 로봇이 손끝의 감촉을 감지하고, 인공 코가 냄새를 구분하는 수준까지 기술을 진보시키고 있다. 이러한 감각 모사 AI는 단순한 기술 흉내를 넘어서, 정밀 의료, 원격 수술, 식품 품질 검사, 감성 마케팅 등 다양한 산업에서 파급력을 확대하고 있으며, 향후 로..

1. 사고력 구현이란? – AI에서 ‘생각’은 어떻게 정의되는가인공지능(AI)의 사고력 구현은 단순한 연산 처리나 기계 학습의 범위를 넘어, 문맥 이해, 문제 해결, 추론, 창의적 판단 등 인간의 인지 능력을 모방하거나 대체하려는 시도다. 오늘날 AI는 정해진 규칙에 따라 반복되는 작업을 빠르고 정확하게 수행하는 데 강점을 보이지만, 인간처럼 복잡한 맥락을 이해하고 상황에 따라 유연하게 대응하는 사고력은 여전히 개발 초기 단계에 머물러 있다. ‘사고력’은 명시적인 학습 결과가 아니라 비정형 문제를 해결하는 능력, 즉 새로운 정보를 바탕으로 가설을 세우고, 이를 검증하며, 상황에 따라 전략을 바꾸는 일련의 인지적 행동을 뜻한다. 이러한 인공지능의 ‘생각하기’를 구현하기 위해서는 단순한 데이터 분석이나 통계..

1. 멀티에이전트 시스템(MAS)의 개념과 필요성멀티에이전트 시스템(Multi-Agent System, MAS)은 여러 인공지능 에이전트가 서로 상호작용하며 협력하는 구조를 말한다. 각각의 에이전트는 독립적으로 작동하면서도, 공동의 목표를 달성하기 위해 정보를 공유하고 행동을 조율하는 능력을 지닌다. 단일 AI가 특정 작업을 수행하는 데 집중하는 ‘모놀리식(monolithic)’ 구조와는 달리, MAS는 분산성과 유연성, 확장성을 통해 복잡한 문제를 보다 효율적으로 해결할 수 있다. 자율주행 차량 간의 협력 주행, 분산 로봇 시스템, 실시간 군사 시뮬레이션, 스마트 그리드 에너지 관리 등 다양한 분야에서 멀티에이전트 구조는 핵심 인프라로 자리매김하고 있다. 특히 하나의 에이전트가 전체 시스템의 병목이 되..

1. 초지능 AI의 개념과 등장 배경: 기술 진보의 정점초지능 AI(superintelligent AI)는 인간의 모든 인지적 능력을 능가하는 인공지능으로 정의된다. 이 AI는 단순한 기계 학습이나 패턴 인식 기술이 아닌, 스스로 목표를 설정하고 학습하며 문제를 해결하는 자율적 사고 능력을 갖춘 존재로 여겨진다. 기존의 인공지능이 주로 특정한 과업에 특화된 ’협의 AI(narrow AI)’였다면, 초지능 AI는 범용성과 자율성을 기반으로 인간 사회 전체에 영향을 미치는 결정과 판단까지 수행할 수 있다. 이 같은 초지능 AI의 등장은 하드웨어 성능의 급격한 향상, 딥러닝 알고리즘의 고도화, 양자 컴퓨팅의 도입 등의 복합적 요소에 의해 가능해지고 있다. 하지만 이 기술적 진보의 정점에서 사회는 어떤 준비를 ..