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AI(인공지능) 용어는 언제 처음 사용되었나? 인공지능(AI) 용어의 유래 및 처음 사용된 이야기 인공지능(Artificial Intelligence)이라는 용어는 1956년 미국 다트머스 대학에서 열린 다트머스 인공지능 워크숍에서 처음 사용되었습니다. 이 워크숍은 인공지능 연구 분야의 공식적인 시작을 알리는 중요한 사건으로 평가받습니다. 워크숍의 주최자인 존 매카시(John McCarthy) 교수는 당시 초청장에 "인공적인 두뇌(Artificial Intelligence)를 만드는 가능성에 대한 연구"라는 문구를 사용했습니다. 이것이 바로 "인공지능"이라는 용어가 처음 등장한 계기입니다. 인공지능 초기 연구자들 매카시 교수는 인공지능을 "기계가 인간과 같은 방식으로 생각하고 행동할 수 있는 능력"이라고 정의했습니다. 그는 또한 인공지능이 언어 처리.. 2024. 1. 8.
튜링테스트란? 튜링테스트 쉬운 설명 1. 튜링머신이란? 튜링 테스트는 기계가 인간과 구별할 수 없는 지능적인 행동을 보이는 능력을 테스트하는 것입니다. 1950년 앨런 튜링의 논문 "Computing Machinery and Intelligence"에서 처음 소개되었습니다. 2. 튜링머신 동작방식 튜링 테스트는 다음과 같이 작동합니다. 인간 심사위원은 컴퓨터와 인간과의 두 가지 대화에 참여합니다. 심사위원은 텍스트 기반 채팅을 통해 두 대상과 상호 작용할 수 있습니다. 심사위원은 두 대상 중 어느 것이 인간인지 구별해야 합니다. 컴퓨터가 심사위원을 속여 인간이라고 믿도록 할 수 있다면 테스트를 통과한 것으로 간주됩니다. 튜링 테스트는 인공 지능의 발전을 측정하는 데 널리 사용되는 도구이지만 비판도 받았습니다. 한 가지 비판은 테스트가 지능.. 2024. 1. 6.
규칙기반시스템? 전문가시스템? 이란 인공지능의 초기 시절 중요한 역할을 했던 규칙기반시스템과 전문가시스템에 대해 알아보겠습니다. 규칙기반시스템은 '만약 A라면 B를 실행하라'와 같은 규칙들을 사용하여 문제를 해결하는 시스템입니다. 마치 요리 레시피를 따라 요리를 하는 것처럼, 규칙기반시스템은 명확한 규칙과 순서를 따라 정답을 도출합니다. 전문가시스템은 특정 분야의 전문가 지식을 컴퓨터에 구현하여 문제를 해결하는 시스템입니다. 의사 진단, 법률 상담, 금융 투자 등 전문적인 분야에서 인간 전문가의 판단을 대신하는 역할을 합니다. 규칙기반시스템의 특징 명확한 규칙: 시스템은 '만약-그렇다면' 형태의 규칙들을 사용하여 문제를 해결합니다. 단순한 구조: 규칙기반시스템은 비교적 구조가 단순하고 이해하기 쉽습니다. 제한적인 문제 해결: 명확한 규칙이.. 2024. 1. 5.
퍼셉트론(Perceptron)과 아달라인(Adaline) 퍼셉트론(Perceptron)과 아다라인(Adaline)은 인공 신경망의 초기 형태 중 하나로 등장한 모델들입니다. 이 두 모델은 비슷한 개념을 공유하지만 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다. 아래에서 각각의 개념과 차이를 설명하겠습니다. 퍼셉트론(Perceptron): 개념: 퍼셉트론은 Frank Rosenblatt에 의해 1957년에 개발된 간단한 이진 분류기입니다. 입력값과 가중치를 곱한 후, 활성화 함수(보통 계단 함수)를 통과시켜 결과를 출력합니다. 출력은 입력값과 가중치의 선형 조합에 따라서 두 개의 클래스 중 하나로 분류됩니다. 활성화 함수: 퍼셉트론에서는 주로 계단 함수(Step Function)를 활성화 함수로 사용합니다. 계단 함수는 임계치를 기준으로 0 또는 1의 이진 출력을 생성합니다.. 2024. 1. 4.
AI와 그래픽카드(GPU)의 연관성 딥러닝은 인공지능(AI) 분야의 핵심 기술로, 방대한 양의 데이터를 분석하여 패턴을 학습하고 예측을 하는 데 사용됩니다. 딥러닝 모델 학습은 엄청난 양의 계산을 필요로 하기 때문에, 빠르고 효율적인 학습을 위해 그래픽카드(GPU)가 필수적인 역할을 합니다. 1. 딥러닝 모델 학습의 특징 방대한 데이터 처리: 딥러닝 모델은 수백만, 수십억 개의 데이터를 학습하여 모델을 구축합니다. 복잡한 계산: 딥러닝 모델은 신경망이라는 복잡한 수학적 구조의 연산을 통해 학습합니다. 반복적인 학습: 딥러닝 모델은 정확도를 높이기 위해 반복적으로 학습을 수행합니다. 2. 그래픽카드의 역할 그래픽 카드는 원래 컴퓨터에서 그래픽을 처리하는 역할을 합니다. 그러나 최근에는 그래픽 카드가 인공지능의 핵심 구성 요소로 자리 잡았습니.. 2024. 1. 3.
멀티모달 AI란? Multi-modal AI란? 멀티모달 AI 쉬운 설명 멀티모달 AI란? 멀티모달 AI는 다양한 유형의 데이터(예: 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등)를 이해하고, 이를 동시에 처리하여 결정을 내리거나 인사이트를 제공하는 인공지능 기술입니다. 이는 각각의 모달리티에서 얻은 정보를 통합하여 더욱 풍부하고 정확한 데이터 분석을 가능하게 합니다. 현재 GPT-4, 구글 Gemini 등이 멀티모달 AI 서비스를 제공하고 있습니다. 멀티모달 AI의 사용 예시 소셜 미디어 분석: 이미지와 텍스트 모두를 분석하여 소셜 미디어 트렌드를 이해하고, 감정 분석을 수행합니다. 교통 관리 시스템: 도로의 CCTV 비디오 데이터와 교통 흐름 데이터를 결합하여 교통 상황을 실시간으로 분석하고, 최적의 교통 관리 결정을 내립니다. 의료진단: AI가 환자 정보와 의료 영상을 종합적으.. 2024. 1. 3.
구글 Gemini란? 구글 제미나이 쉬운 설명 구글의 multi-modal AI Gemini 1. 구글 Gemini 란? 구글 Gemini는 구글이 개발한 최신 AI 모델로, 텍스트, 오디오, 이미지 등 다양한 데이터를 이해하고 처리할 수 있는 멀티모달(multi-modal) 능력을 갖추고 있습니다. 이는 인간처럼 복잡한 작업을 수행할 수 있게 함으로써, AI 기술의 새로운 기준을 제시합니다. 2. 구글 Gemini의 주요 특징 멀티모달 능력: 멀티모달 능력을 갖추고 있어 그림이나 사진, 오디오를 이해하고 대답할 수 있음 정확하고 유익한 응답: 제미나이는 방대한 양의 데이터 세트에서 훈련되어, 사실적인 주제에 대한 질문에 대한 답변이 더욱 정확하고 포괄적입니다. 창의적인 텍스트 형식 생성: 시, 코드, 대본, 음악 작업, 이메일, 편지 등과 같은 다.. 2024. 1. 3.
GPT-4 Turbo란? GPT-4 터보 쉬운 설명 1. GPT-4 터보란? GPT-4 터보는 OpenAI가 개발한 최신 인공지능 모델입니다. 이전 모델인 GPT-4에 비해 다양한 기능을 제공하면서도 가격은 저렴하게 설정되어 있습니다. GPT-4 터보는 2023년 4월까지의 최신 정보를 학습하여 최신성을 높였습니다. 2. GPT-4 터보의 주요 특징 확장된 처리 용량: GPT-4 터보는 한 번에 무려 300여 쪽에 해당하는 최대 12만8000 토큰 (단어 약 10만 개)을 프롬프트에 입력하는 것이 가능합니다. 최신 지식 베이스: GPT-4 터보는 2023년 4월까지의 정보를 기반으로 학습해 이제 최신 맥락에 맞게 프롬프트에 답변할 수 있습니다. 멀티모달 기능의 확장: GPT-4 터보는 이미지 생성 AI '달리 3’와의 연동을 통해 이미지 생성 기능을 제공.. 2024. 1. 2.
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