AI 인공지능이해
글로벌 IT 기업들에 이어 국내 IT 기업들도 최근 하이퍼스케일 인공지능 개발에 뛰어들고 있습니다. 인공지능에 대한 기업들의 관심은 잠시 주춤하는 듯 조용했지만 다시 한번 뜨거워지고 있는 것 같은데요. 하이퍼스케일 인공지능에 많은 기업들이 투자하는 요즘, 인공지능에 대한 기본적인 내용은 알아두면 좋겠죠?
인공지능 기본 용어 알아보기
인공지능 : 인공지능이란 컴퓨터나 기계가 인간의 지능을 모방해 문제를 인식하고 학습해 해결하도록 하는 것을 말합니다. 프로그래밍 된 방식대로만 움직이지 않고, 컴퓨터가 인간처럼 스스로 학습할 수 있도록 하는 것이 인공지능이죠. 인공지능이라는 단어는 1956년 처음 등장했으며 지금까지 다양한 방법으로 인간의 지능을 모방하기 위한 시도가 이어져 왔습니다.
머신러닝 : 머신러닝은 인공지능을 구현하는 구체적인 방법 중 하나입니다. 머신러닝은 사람이 알고리즘을 직접 프로그래밍해서 문제를 해결하지 않고, 컴퓨터가 데이터로부터 규칙을 학습할 수 있도록 하는 기술을 말합니다. 예를 들어 사람이 1+1=2라고 프로그래밍하지 않고 컴퓨터가 학습을 통해 알아내도록 학습시키는 것입니다.
딥러닝 : 딥러닝은 머신러닝의 하위개념입니다. 하지만 딥러닝은 인간의 뇌 구조를 모방한 인공 신경망이라는 알고리즘 구조를 사용합니다. 가장 인간의 지능과 비슷하게 동작하는 인공지능이라고 할 수 있죠. 머신러닝이 "기계가 어떻게 학습을 해야 되는지 방법을 알려주는 방식"이라면, 딥러닝은 "학습의 방법도 기계가 알아서 찾아가는 방식"입니다.
파라미터 : 파라미터는 딥러닝에서 인간의 시냅스와 비슷한 역할을 하는 "변수"입니다. 파라미터(변수)가 많을수록 더 복잡한 상황에 대해 판단하고 대처할 수 있습니다. 하지만 파라미터가 많으면 그만큼 연산이 복잡해지고 오히려 정확한 판단이 어려워지기도 합니다.
인공지능의 3대 요소
데이터 : 데이터는 인공지능이 학습을 하기 위한 연료입니다. 인공지능이 활발하게 연구되고 발전할 수 있었던 것은 빅데이터 시대로 접어들며 어마어마하게 많은 데이터가 생기고, 이를 학습할 수 있었기 때문입니다. 데이터는 훌륭한 인공지능 모델을 만들기 위한 기본이자 시작점입니다.
연산 능력 : 어마어마한 양의 데이터로 복잡한 연산을 거치며 컴퓨터를 학습시키기 위해서는 빠른 연산 능력이 필수입니다. 과거 인공지능이 1950년대 처음 등장하고도 빠르게 발전하지 못했던 것은 당시의 기술력으로는 컴퓨터를 학습시킬만한 연산 능력을 구현하지 못했기 때문입니다. 최근 데이터도 더욱 방대해지고 파라미터 수도 늘어나면서 기업들은 슈퍼컴퓨터를 사용해 연산 능력을 확보하고 있습니다.
모델 : 모델은 인공지능으로 구현된 인간의 뇌 그 자체라고 볼 수 있습니다. 학습 방법, 파라미터 수 등을 정해 인공지능 모델을 만들 수 있습니다. 현존하는 최고의 언어 인공지능으로 불리는 GPT-3, 네이버의 하이퍼클로바도 하나의 인공지능 모델입니다.
기업들은 왜 인공지능에?
네이버, 카카오, LG, KT 등 국내 유수의 기업들도 최근 하이퍼스케일 인공지능을 개발하기 위해 투자를 아끼지 않고 있는데요. 왜 이들은 인공지능 개발에 많은 돈을 투자하는 걸까요? 첫 번째로, 인공지능은 정말 다양한 활용처를 갖고 있습니다. 테슬라는 인공지능을 자율주행에 활용하고, 네이버는 검색엔진 고도화는 물론 쇼핑 추천, 웹툰 자동화 등 여러 분야에 활용하겠다고 발표했죠. 인공지능은 시장 규모를 정확히 파악하기 힘들 정도로 정말 많은 분야에 활용될 전망입니다.
그런데 예를 들어 구글이 굉장히 고도화된 인공지능을 개발했다고 가정해볼까요? 정말 똑똑한 인공지능을 활용하고 싶은 국내 기업들은 구글에 비싼 돈을 주고 인공지능 모델을 구매해 사용해야 할 것입니다. 많은 기업들은 특정 기업의 인공지능 플랫폼에 종속되지 않고 "AI 주권"을 지키기 위해 자체 인공지능 개발에 열을 올리고 있습니다. 어차피 인공지능은 여러 사업 분야에 반드시 필요하니까 자체적으로 우리 회사에 가장 적합한 인공지능을 개발해서 사용하겠다는 것입니다. 많은 기업들이 AI 개발에 열을 올리고 있으니, 조만간 세상을 깜짝 놀라게 할 인공지능이 등장할 수 있을까요