dohaii040603 님의 블로그

1. AI 모델 경량화의 필요성 – 왜 ‘가벼운 AI’가 중요한가 인공지능 기술이 발전함에 따라, 대규모 딥러닝 모델이 사회 각 분야에 본격적으로 도입되고 있다. GPT-4, Gemini, Claude 등 수십억 개 이상의 파라미터를 가진 초대형 모델은 놀라운 성능을 보여주고 있지만, 동시에 막대한 연산 자원과 에너지를 소비하는 문제를 야기한다. 이처럼 ‘거대화’하는 AI 모델의 한계가 드러나면서, AI 모델 경량화에 대한 관심이 급격히 높아지고 있다. 경량화 기술은 단순히 모델의 사이즈를 줄이는 것을 넘어, 모바일 기기, IoT 센서, 웨어러블 디바이스, 엣지 컴퓨팅 환경 등 다양한 저성능 하드웨어에서도 인공지능을 효율적으로 구동할 수 있도록 하는 데 핵심적인 역할을 한다. 예를 들어, 자율주행차의 실..

1. 글로벌 AI 생태계의 중심 – 오픈AI, 구글, 메타의 등장과 전략 2020년대에 들어서면서 인공지능(AI) 기술은 단순한 기술 혁신을 넘어 글로벌 경제와 사회 시스템을 재편하는 핵심 동력이 되고 있다. 이 과정에서 가장 주목받는 플레이어는 단연 오픈AI(OpenAI), 구글(Google), 그리고 **메타(Meta, 구 페이스북)**다. 이 세 기업은 AI 생태계의 중심에서 서로 다른 전략과 비전을 통해 치열한 경쟁을 펼치고 있다. 오픈AI는 원래 비영리 연구 기관으로 시작했지만, 2019년부터 상업적 모델을 병행하는 ‘캡드 프로핏(Capped Profit)’ 구조를 도입했다. 오픈AI의 미션은 “모든 인류에게 혜택을 주는 안전한 인공지능을 개발”하는 것이다. GPT 시리즈를 중심으로 한 자연어 ..

1. 초지능 AI란 무엇인가 – 인간을 초월하는 지능의 정의 초지능 AI(Superintelligence)는 인간의 모든 인지 능력을 뛰어넘는 인공지능을 의미한다. 이는 단순히 인간처럼 사고하고 문제를 해결하는 수준을 넘어, 인간이 도달할 수 없는 복잡한 사고 과정, 창의적 문제 해결, 감정 이해, 자기 개선 능력까지 갖춘 존재를 말한다. 닉 보스트롬(Nick Bostrom) 같은 미래학자들은 초지능 AI를 ‘모든 분야의 활동에서 인간 최고의 지능을 훨씬 능가하는 시스템’이라고 정의한다. 현재 우리가 사용하는 AI는 협의적 AI(Narrow AI) 또는 좁은 인공지능이다. 특정 과업, 예를 들어 번역, 이미지 인식, 게임 플레이 등에서는 인간을 능가할 수 있지만, 다양한 문제를 자유자재로 해결하는 일반 ..

1. 인공지능 자기 복제(Self-Replication)의 개념과 역사적 배경 인공지능(AI)이 인간의 학습 능력과 사고 과정을 모방하려 한 것은 오래된 목표다. 그러나 **자기 복제(Self-Replication)**라는 개념은 단순히 인간을 모방하는 차원을 넘어선다. 이는 AI가 스스로를 복제하거나 변형하여 독립적으로 진화할 수 있는 능력을 뜻한다. 이러한 아이디어는 현대에 새롭게 떠오른 개념이 아니다. 1940년대 후반, 전설적인 수학자 존 폰 노이만(John von Neumann)이 이미 자가 복제 기계(Self-Reproducing Automaton) 이론을 제안한 바 있다. 그는 단순한 기계라도 복제와 진화를 통해 무한히 복잡한 시스템을 생성할 수 있다고 주장했다. 이후 디지털 시대가 도래하며..

1. 감성지능(AEI)의 개념과 인공지능 발전 과정 전통적으로 인공지능(AI)은 논리적 문제 해결, 계산 능력, 패턴 인식 등 **인지적 능력(Cognitive Intelligence)**에 초점을 맞춰 발전해왔다. 그러나 인간의 사고와 행동을 진정으로 이해하기 위해서는 이성뿐 아니라 **감성(Emotion)**을 인식하고 반응하는 능력도 필수적이다. 이로부터 등장한 개념이 바로 **감성지능(Affective Emotional Intelligence, AEI)**이다. 감성지능이란 단순히 데이터를 분석하는 것을 넘어, 인간의 감정, 뉘앙스, 분위기, 미묘한 표정이나 말투의 변화를 인식하고, 그에 맞게 반응하는 능력을 의미한다. AEI는 **감정의 해석(Emotion Recognition)**과 감정에 대..

1. 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 기술의 발전 배경과 개념 **뇌-컴퓨터 인터페이스(Brain-Computer Interface, BCI)**는 인간의 뇌와 외부 기기를 직접 연결하여 의사소통하거나 명령을 내리는 기술이다. 이는 신경 신호를 해독하고, 이를 디지털 신호로 변환하여 컴퓨터, 로봇, 기계 장치를 제어하는 과정을 의미한다. 초기 BCI 연구는 주로 신경과학과 재활 치료 분야에서 시작되었는데, 예를 들어 중증 장애를 가진 환자가 외부 도움 없이 의사를 표현하거나, 인공 팔을 뇌 신호로 움직이는 것이 목표였다. 1970년대부터 시작된 BCI 연구는 2000년대 이후 급격히 발전했다. 특히 뇌파(EEG)를 활용한 비침습형 BCI는 저렴하고 접근성이 높아 상용화 연구가 활발하게 이루어졌다. 동시에,..

1. 자율학습 AI의 개념: 스스로 배우는 능력의 등장 AI 기술은 오랜 시간 동안 인간의 감독과 지도 하에 학습하는 방식에 의존해왔다. 이른바 지도학습(supervised learning)이나 비지도학습(unsupervised learning) 같은 전통적 방법은 방대한 양의 데이터를 미리 준비하고, 인간이 직접 라벨링하여 AI가 이를 학습하도록 하는 방식을 취했다. 하지만 최근 등장한 자율학습(Self-Supervised Learning, Reinforcement Learning) 기술은 이러한 한계를 넘어서려는 시도다. 자율학습 AI는 명시적인 정답이나 라벨 없이, 자체적인 기준에 따라 환경과 상호작용하며 학습한다. 즉, AI가 스스로 실험하고, 실수를 통해 교훈을 얻고, 점점 더 정교한 행동과 판..

1. 인간 영감의 본질: 무의식과 경험의 융합 인간의 ‘영감’은 단순한 정보 처리나 기억의 조합이 아니다. 예술가가 그림을 그릴 때, 작가가 소설을 쓸 때, 과학자가 혁신적 아이디어를 떠올릴 때, 이들은 단순히 과거의 지식을 조합하는 것이 아니라 의식적 사고와 무의식적 정서, 직관과 경험, 사회적 맥락과 개인적 기억이 복합적으로 얽혀 있는 과정을 거친다. 이 과정은 불연속적이고 예측 불가능하며, 때로는 우연성과 감정의 폭발을 동반한다. 심리학자 칼 구스타프 융(Carl Gustav Jung)은 인간 영감을 “의식과 무의식의 경계에서 발생하는 창조적 에너지”라고 설명했다. 즉, 인간의 영감은 논리적 사고만으로 설명할 수 없는 심층 심리적 작용과 깊은 관련이 있다. 또한, 영감은 환경적 자극, 문화적 배경,..

1. 감정의 본질과 인간 표현의 복합성 인간의 감정은 단순한 생리적 반응 이상의 것이다. 기쁨, 슬픔, 분노, 공포 같은 기본 감정 외에도 복합적인 감정 상태는 인간 경험의 핵심이다. 사랑과 상실, 경외와 죄책감처럼 복합 감정은 환경, 기억, 문화적 맥락, 개인적 성찰에 의해 다층적으로 형성된다. 인간은 이러한 감정을 단어, 그림, 음악, 춤 등 다양한 예술 형태를 통해 표현해왔다. 감정은 자발적이고 예측할 수 없는 방향으로 진화하며, 종종 모순되거나 상반된 감정을 동시에 경험하기도 한다. 특히 인간의 감정 표현은 단순히 내면의 상태를 밖으로 드러내는 것에 그치지 않는다. 감정 표현은 타인과의 소통, 사회적 관계 형성, 문화적 정체성 구축에도 핵심적인 역할을 한다. 시인이 단어를 선택할 때, 화가가 색을..

1. 예술가들의 시선: AI와 창조성의 충돌 AI 기술이 급속히 발전하면서 예술계 역시 격렬한 논쟁에 휘말렸다. 특히 “창조성”이라는 인간 고유의 능력이 기계에 의해 재현될 수 있는가에 대한 질문은 수많은 예술가들에게 도전과 충격을 안겨주었다. 예술가들은 AI의 창작물에 대해 어떤 입장을 취하고 있을까? 많은 전통적 예술가들은 AI가 만들어내는 이미지, 음악, 문학 작품을 ‘진정한 창조’로 인정하지 않는다. 그들은 창조성이란 단순한 데이터 조합이나 스타일 모방이 아니라, 개인의 내면적 갈등, 사회적 맥락, 철학적 사유에서 비롯된다고 본다. 예를 들어, 영국의 유명 조각가 아니시 카푸어(Anish Kapoor)는 “AI는 수백만 개의 이미지를 조합할 수 있지만, 공포, 상실, 사랑 같은 인간 감정을 경험하..