전체 글 34

자연어 처리(NLP)의 원리와 발전: 챗봇부터 생성형 AI까지

1. 자연어 처리(NLP)의 기본 원리자연어 처리(NLP, Natural Language Processing)는 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하고 해석하며 생성하는 기술입니다. 인간의 언어는 복잡하고 모호성이 많기 때문에, 이를 기계가 이해하도록 하는 과정은 단순한 문자 해석을 넘어서는 고도의 기술을 필요로 합니다. NLP의 기본 원리는 텍스트 데이터를 구조화된 형태로 변환하고, 이를 통해 언어의 의미와 맥락을 파악하는 데 있습니다. 이를 위해 형태소 분석, 구문 분석, 의미 분석 등의 다양한 기법이 활용됩니다. 형태소 분석은 문장을 구성하는 최소 의미 단위인 형태소를 추출하는 과정이며, 구문 분석은 문장의 구조를 파악해 각 단어의 역할을 이해하는 작업입니다. 의미 분석은 문맥에 따라 단어와 문장의 의미를..

AI의 현재 수준: 최신 기술 동향과 실제 활용 사례

1. 최신 AI 기술 동향최근 인공지능(AI)은 급격한 발전을 이루며 다양한 최신 기술들을 선보이고 있다. 딥러닝(Deep Learning)은 여전히 AI 기술의 중심에 있으며, 특히 자연어 처리(NLP)와 컴퓨터 비전에서 혁신적인 성과를 내고 있다. 트랜스포머(Transformer) 기반의 언어 모델인 GPT 시리즈와 같은 대규모 언어 모델(LLM)은 인간 수준의 언어 이해와 생성 능력을 보이며, 텍스트 요약, 번역, 창의적 글쓰기 등에서 뛰어난 성능을 보여준다. 또한 이미지 생성 및 편집, 영상 분석에 활용되는 GAN(Generative Adversarial Network)과 CLIP 모델은 예술, 미디어, 광고 산업에서 창의적인 콘텐츠 제작을 돕고 있다.강화 학습(Reinforcement Learn..

인공지능의 역사: 기초 개념부터 현재까지의 발전 과정

1. 인공지능의 탄생과 초기 개념인공지능(AI)의 역사는 20세기 중반으로 거슬러 올라간다. 1956년 다트머스 회의에서 존 매카시(John McCarthy), 마빈 민스키(Marvin Minsky), 클로드 섀넌(Claude Shannon) 등의 학자들이 모여 AI라는 개념을 처음 공식적으로 제안했다. 이 회의에서 AI는 "기계가 인간의 지능적 행동을 모방할 수 있는 시스템"으로 정의되었고, 이후 연구의 초석이 되었다. 초기 AI 연구는 규칙 기반 시스템과 논리적 추론을 중심으로 이루어졌으며, 기계가 데이터를 기반으로 결정을 내리도록 하는 알고리즘 개발에 중점을 두었다. 이 시기의 대표적인 성과 중 하나는 앨런 튜링(Alan Turing)의 튜링 테스트로, 기계가 인간과 같은 수준의 지능적 대화를 수행..

인공지능(AI)의 정의와 원리: 우리는 AI를 얼마나 알고 있는가?

1. 인공지능(AI)의 개념과 정의인공지능(AI, Artificial Intelligence)은 인간의 학습, 추론, 문제 해결, 언어 이해, 시각 인식 등 지능적 행위를 기계가 수행할 수 있도록 하는 기술이다. AI의 개념은 1956년 다트머스 회의에서 존 매카시(John McCarthy)가 처음으로 제안한 이후, 컴퓨터 과학과 수학, 심리학, 신경과학 등의 다양한 학문이 융합되면서 발전해왔다. 현재 AI는 좁은 인공지능(ANI, Narrow AI)과 일반 인공지능(AGI, Artificial General Intelligence), 그리고 미래의 초지능(Superintelligence)으로 구분된다. ANI는 특정 작업에 특화된 AI로, 음성 비서, 이미지 인식, 추천 시스템 등이 이에 해당한다. 반..