AI의 모든 것

  • 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?

얼굴 인식

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.

로봇과 함께 생성된 소녀

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:

  1. 데이터로부터 학습
  2. 결국에는 스스로 패턴을 찾을 수 있습니다.
  3. 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?

이 중 어떤 것을 생각하셨나요?
  • 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
토론하는 소녀들

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

Google 지도는 예측을 위해 다음과 같은 입력을 받습니다.
  • 현재 위치
  • 목적지
  • 모드(도보, 자동차, 대중교통)
  • 트래픽

패턴 찾기

패턴 찾기

Google 지도는 Google 지도를 사용하는 사람들로부터 지속적으로 학습하고 있습니다. 이러한 데이터는 학습 알고리즘에 제공되어 Google 지도가 예측을 지속적으로 개선할 수 있도록 합니다.

예측

예측

Google 지도는 현재 지식을 바탕으로 목적지까지 가는 최적의 경로를 예측합니다. 다양한 옵션이 제시될 수도 있습니다. 사용자가 한 가지 옵션을 선택하면 계속해서 학습합니다.

멈추고 토론하기

이제 직접 해보세요!

유튜브와 함께 프로세스를 단계별로 진행하세요.

  1. 데이터 세트는 무엇인가요?
  2. 유튜브는 어떻게 학습하나요?
  3. 무엇을 예측할 수 있나요?

 

활동: 행동하는 AI

예상 시간: 15분

아래 웹사이트를 통해 AI가 어떤 일을 할 수 있는지 알아보세요.

탐색할 때 고려해야 할 사항이 있습니다:
  • 이 개념을 다른 맥락에서 적용해 볼 수 있을까요?
  • 이러한 애플리케이션이 작동하려면 어떤 종류의 데이터가 필요하다고 생각하시나요?
악기 놀이터 - AI는 이미지를 기반으로 사용자가 실제로 그곳에 있다면 들을 수 있을 것으로 예상되는 소리를 생성합니다.
자동 그리기 - 는 사용자가 낙서한 그림을 보고 무엇을 그리려고 하는지 아주 빠르게 예측합니다!
X 분리 정도 - 는 두 개의 예술 작품을 가져와서 두 작품을 연결하는 유사한 예술 작품의 다리를 보여줍니다.

돌아보기 

이제 인공 지능을 만드는 데 무엇이 필요한지 살펴보았으니, 해결하고자 하는 문제와 AI가 어떻게 유용할 수 있는지 생각해 볼 수 있습니다.

호수에 비친 석양과 반사
AI의 세 가지 요소인 데이터, 패턴, 예측의 관점에서 문제와 가능한 해결책을 생각해 볼 수 있나요?
솔루션에서 이 세 가지 부분을 모두 어떻게 해결하시겠습니까?

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
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추가 리소스

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