AI 초보자를 위한 필수용어 정리: 인공지능 쉽게 이해하기

AI 초보자를 위한 필수 용어 정리:인공지능 쉽게 이해하기

인공지능(AI)의 세계는 빠르게 발전하고 있으며, 다양한 전문 용어들이 등장하고 있습니다. 때로는 복잡하게 느껴질 수 있지만, 핵심 개념들을 이해하면 AI기술의 작동방식과 가능성을 더 깊이 있게 파악할 수 있습니다. 오늘은 AI분야에서 자주 등장하는 필수 용어들을 쉽고 명확하게 풀어보겠습니다.

1. 인공지능(Artificial Inteligence, AI)

정의: 인간의 지능을 모방하여 컴퓨터가 학습, 추론, 문제 해결, 인식, 언어 이해 등 인간과 유사한 지능적인 작업을 수행할 수 있도록 하는 기술 또는 시스템을 의미합니다

핵심: 데이터 기반으로 학습하고, 학습한 내용을 바탕으로 스스로 판단하고 행동하는 능력을 구현하는 데 초점을 맞춥니다

2. 머신러닝(Machine Learning, ML)

정의: 명시적인 프로그래밍 없이 컴퓨터가 데이터로부터 패턴을 학습하고, 이를 통해 새로운 데이터에 대한 예측이나 의사 결정을 할 수 있도록 하는 AI의 한 분야입니다

핵심: 대량의 데이터를 분석하여 숨겨진 규칙이나 패턴을 스스로 찾아내고, 이를 활용하여 성능을 점진적으로 향상시키는 데 중점

예시: 스팸 메일 필터링, 상품 추천 시스템, 이미지 인식 등 컴퓨터가 그 차이를 스스로 학습해 분류할 수 있습니다

3. 딥러닝(Deep Learning, DL)

정의: 머신러닝의 한 분야로, 인간의 뇌 신경망 구조를 모방한 심층 신경망(Deep Neural Network)을 사용하여 복잡한 데이터의 특징을 스스로 학습하는 머신러닝의 한 분야입니다

핵심: 여러 계층으로 구성된 신경망을 통해 이미지, 음성, 텍스트 등 복잡한 데이터를 효과적으로 처리하고 높은 수준의 추상적인 특징까지 학습할 수 있습니다

예시: 이미지/음성 인식, 자연어 생성, 자율 주행 기술 등, ChatGPT, Claude 같은 AI모델도 이 딥러닝 기술로 만들어졌습니다

4. 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)

정의: 인간 뇌의 신경 세포(뉴런) 연결 방식을 모방하여 만든 컴퓨터 시스템입니다. 여러 개의 노드(뉴런)들이 연결되어 층(Layer)을 이루고, 각 연결에는 가중치가 부여되어 데이터를 처리하고 학습합니다

핵심: 입력된 정보를 여러 계층을 거치면서 변환하고, 가중치를 조정하여 원하는 출력값을 얻도록 학습합니다. 신경망의 깊이가 깊어질수록 더 복잡한 패턴을 학습할 수 있는데, 이것이 딥러닝의 핵심 기반 기술입니다

5. 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)

정의: 컴퓨터가 인간의 언어(텍스트, 음성 등)를 이해하고 분석하며 생성할 수 있도록 하는 AI의 한 분야입니다

핵심: 텍스트 분석, 기계 번역, 챗봇, 음성 인식, 텍스트 생성 등 인간과 컴퓨터 간의 자연스러운 언어 소통을 가능하게 하는 기술

예시: 번역기(Google Translate), 챗봇(ChatGPT, Claude), 감정분석(리뷰에서 긍정, 부정 판단) 등

6. 프롬프트(Prompt)

정의: 대규모 언어 모델(LLM)과 같은 생성형 AI에게 특정 작업이나 답변을 유도하기 위해 제공하는 입력 텍스트 또는 명령어

핵심: 어떤 프롬프트를 제공하느냐에 따라 생성되는 결과물의 품질과 내용이 크게 달라지므로, 명확하고 구체적인 프롬프트 작성 기술이 중요합니다.

예시: "3줄 요약해 줘", "블로그 제목 추천해줘", "챗지피티에 대한 전반적인 사항을 알려줘" 등

7. 토큰(Token)

정의: 자연어 처리 모델이 텍스트를 처리하는 기본적인 단위. AI는 문장을 단어가 아닌 '토큰' 단위로 이해하며 단어, 구두점, 심지어 단어의 일부까지 토큰으로 나뉠 수 있습니다. 한글은 보통 단어 단위로 잘리지만, 영어에서는 'ChatGPT'가 한 개 또는 여러 개의 토큰으로 분리되기도 합니다

핵심: 모델은 텍스트를 토큰 단위로 분해하여 이해하고 생성, 입력 및 출력 텍스트의 길이는 토큰 수로 제한되는 경우가 많습니다. 토큰 수는 AI가 한 번에 처리할 수 있는 문장의 길이와 비용에 직접적인 영향을 미칩니다

8. 트랜스포머(Transformer)

정의: 2017년 발표한 "Attention is All You Need" 논문에서 처음 소개된 딥러닝 모델 구조입니다. 특히 자연어 처리 분야에서 혁신적인 성능 향상을 가져왔으며, ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델의 핵심 기반 기술입니다.

핵심: 문장 내 단어들 간의 관계(Attention Mechanism)를 효과적으로 파악하여 문맥을 깊이 있게 이해하고 장문 텍스트 처리 능력과 병렬 처리 효율성을 크게 향상시켰습니다.

예시: 병렬처리, 긴 문장처리, 번역 및 요약, 생성 등 다양한 작업에 유용

9. 파인튜닝(Fine-tuning)

정의: 이미 대규모 데이터로 사전 학습된 모델(Pre-trained Model)을 특정 작업이나 데이터셋에 맞춰 추가적으로 학습시키는 과정

핵심: 사전 학습된 모델의 지식을 활용하여 적은 양의 데이터로도 특정 분야에서 높은 성능을 빠르게 달성할 수 있도록 합니다.

예시: 일반적인 GPT모델을 의료분야에 맞게 파인튜닝하면 의학 논문에 특화된 AI가 됩니다.

10. 생성형 AI(Generative AI)

정의: 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 형태의 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 인공지능 모델

핵심: 학습한 데이터를 기반으로 단순히 예측하거나 분류하는 것을 넘어, 이전에는 존재하지 않았던 새로운 결과물을 만들어낼 수 있다는 점에서 주목받고 있습니다.

예시: ChatGPT (텍스트 생성), Midjourney/Stable Diffusion (이미지 생성), Jukebox, Suno (음악 생성) 등

📌 생성형 AI의 작동 원리 생성형 AI는 대부분 딥러닝(deep learning) 기술을 기반으로 하며, 그 중에서도 트랜스포머(Transformer) 구조를 사용합니다. 수많은 데이터를 학습한 후, 입력된 정보를 바탕으로 가장 자연스럽고 확률적으로 적절한 출력을 생성하는 방식입니다. 예) 입력: "고양이에 대한 짧은 시를 써줘" 출력: "창밖에 비가 내릴 때 / 고양이는 조용히 발을 모은다…"

마치며

AI에 대한 이해는 단순히 기술을 아는 것을 넘어, 그 기술이 우리의 삶에 어떻게 영향을 주는지 파악하는 데 도움이 됩니다. 용어 하나하나가 익숙해지면, AI 서비스와 툴을 보다 잘 활용할 수 있고, 업무나 일상에서 더욱 유리한 위치를 차지할 수 있습니다. 위에 소개한 용어들을 이해하는 것은 AI기술의 발전과 활용을 따라가는데 필수적입니다. 앞으로 블로그에 더 깊이 있는 내용을 다룰 때, 이 기본적인 개념들이 든든한 토대가 될 것입니다.

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