- 인공지능의 작동 원리에 대한 기본 사항 알아보기
이 단원의 활동은 다음과 같습니다:
AI는 어떻게 작동하나요?
앞서 인공 지능이 다양한 분야에서 어떻게 일상 생활에 놀라운 영향을 미치고 있는지 알아보았습니다. 이제 인공지능이 무엇 이며 어떻게 작동하는지 좀 더 자세히 살펴보겠습니다.
진정한 인공 지능은 아직 오지 않았습니다. 인간처럼 완전히 생각하고 행동하는 시스템은 아직 존재하지 않습니다. 우리가 일상 생활에서 인공지능을 생각할 때 우리는 실제로 머신러닝을 생각하고 있습니다.
이 커리큘럼에서 AI에 대해 이야기할 때는 인공 지능의 두 가지 하위 집합인 머신 러닝과 생성 AI에 대해 이야기할 것입니다.
그게 뭔가요?

머신 러닝
은 기계(컴퓨터)가 패턴을 식별하는 방법을 '학습'하여 예측할 수 있도록 하는 AI의 하위 집합입니다.
이를 통해 유튜브는 사용자가 다음에 시청할 만한 동영상을 예측하고, 페이스북은 이미지에서 사용자의 얼굴을 식별할 수 있습니다.

제너레이티브 AI
는 텍스트, 이미지, 사운드를 생성할 수 있습니다. 대규모 언어 모델을 사용하여 수많은 기존 데이터를 기반으로 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.
ChatGPT와 DALL-E는 현재 인기 있는 제너레이티브 AI의 예입니다.
머신 러닝에 대해 자세히 알아보겠습니다.
머신 러닝은 크게 세 부분으로 구성됩니다.
데이터 세트
학습 알고리즘으로 패턴 찾기
예측!
출처: "인공 지능에 대해 배우기: 초중고 학생들을 위한 MIT 리소스 허브", MIT 미디어 랩
데이터 세트
- AI는 학습을 위해 많은 데이터가 필요합니다. AI는 데이터 세트즉, 매우 큰 데이터 집합을 사용합니다! 오늘날의 컴퓨터는 그 어느 때보다 더 많은 데이터에 액세스할 수 있습니다. 이것이 바로 지난 몇 년 동안 AI가 엄청난 발전을 이룬 이유 중 하나입니다.
AI:
- 데이터로부터 학습
- 결국에는 스스로 패턴을 찾을 수 있습니다.
- 새로운 데이터를 가져올 때
- 예측을 할 수 있습니다.
- 패턴을 기반으로 합니다.
멈추고 토론하기
AI는 어디서 데이터를 얻나요? 여러분과 저에게서 많은 데이터를 얻습니다.
가정에서 기술을 통해 매일 어떤 종류의 데이터를 생성하고 있나요?
- 모든 Google 검색
- 이메일에 입력하는 단어
- Alexa/Siri/OK Google에 묻는 모든 질문
- 연결된 장치 - 조명을 켜거나 에어컨 또는 난방을 켤 때마다
- 휴대폰으로 탭하기
- 온라인에서 구매한 모든 제품
- 소셜 미디어에서 연결된 사람
- 듣는 노래
- 수행하는 단계

예시
Google 지도에서 AI를 사용하여 원하는 목적지로 가는 길을 안내하는 방법을 단계별로 살펴보세요. 각 상자에 마우스를 가져가면 Google 지도가 각 부분을 어떻게 처리하는지 확인할 수 있습니다.
데이터 세트
데이터 세트
- 현재 위치
- 목적지
- 모드(도보, 자동차, 대중교통)
- 트래픽
패턴 찾기
패턴 찾기
예측
예측
멈추고 토론하기
이제 직접 해보세요!
유튜브와 함께 프로세스를 단계별로 진행하세요.
- 데이터 세트는 무엇인가요?
- 유튜브는 어떻게 학습하나요?
- 무엇을 예측할 수 있나요?

활동: 행동하는 AI
아래 웹사이트를 통해 AI가 어떤 일을 할 수 있는지 알아보세요.
돌아보기
이제 인공 지능을 만드는 데 무엇이 필요한지 살펴보았으니, 해결하고자 하는 문제와 AI가 어떻게 유용할 수 있는지 생각해 볼 수 있습니다.

주요 용어 검토
- 인공 지능(AI) - 일반적으로 인간만이 할 수 있다고 생각되는 작업을 수행할 수 있는 기계/프로그래밍
- 머신 러닝 - 데이터로 기술을 훈련하고 예측을 위해 패턴을 인식하도록 "학습"하는 AI의 하위 집합입니다.
- 생성 AI - 텍스트, 이미지, 사운드와 같은 콘텐츠를 생성할 수 있는 기술
- 대규모 언어 모델 - 방대한 양의 데이터를 사용하여 학습된 텍스트를 예측하고 생성하는 AI 모델입니다.
- 데이터 세트 - AI가 패턴을 인식하고 무언가를 예측하도록 가르치는 데 사용되는 정보
추가 리소스
더 멋진 AI를 살펴보고 싶으신가요?