about AI65 AI는 데이터를 어떻게 학습할까? – 인공지능 학습의 원리와 과정 AI는 데이터를 어떻게 학습할까? – 인공지능 학습의 원리와 과정 1. 인공지능, 스스로 생각하는 기계인가?우리가 흔히 "AI가 스스로 배운다"고 말할 때, 실제로는 인간이 학습시킨 데이터와 알고리즘을 통해 '패턴'을 인식하는 것이다.즉, AI는 지능을 가진 존재가 아니라, 주어진 데이터를 바탕으로 수학적으로 예측하는 도구다.하지만 이 '예측 능력'이 발전하면서 오늘날 AI는대화를 이해하고이미지를 생성하며논문을 요약하고코드를 작성하는 등사람처럼 행동하는 수준까지 진화해 왔다.그렇다면, AI는 어떻게 데이터를 학습하고 판단을 내릴 수 있는 것일까?2. AI 학습의 핵심은 '데이터 + 알고리즘'인공지능이 작동하려면 두 가지가 필요하다.01. 데이터(Data) – 텍스트, 이미지, 음성 등 학습 재료02. 알.. 2025. 4. 11. AI 특이점, 언제 도달할 것인가? – 인공지능이 인간을 넘어서는 순간의 의미 AI 특이점, 언제 도달할 것인가? – 인공지능이 인간을 넘어서는 순간의 의미 1. 인공지능 특이점이란 무엇인가?**AI 특이점(Technological Singularity)**이란, 인공지능이 인간의 지능을 완전히 능가하며스스로를 개선하고 진화하는 능력을 갖게 되는 시점을 의미한다.이 개념은 미래학자 **레이 커즈와일(Ray Kurzweil)**에 의해 대중화되었으며,기술 발전 속도가 지수적으로 증가하여 인간의 예측 능력을 초월하는 순간이 도래할 것이라는 주장이다.즉, 특이점이란 AI가 인간의 통제 범위를 벗어나 독자적인 사고와 창조를 수행하게 되는 임계점이다.2. AI 특이점은 언제 도달할 것인가? – 다양한 시나리오AI 특이점의 도달 시점에 대해서는 다양한 전망이 존재한다.최근 GPT-4, 제미나.. 2025. 3. 29. OpenAI, '챗GPT-4o 이미지 생성' 공개 – 멀티모달 AI의 새로운 도약 OpenAI, '챗GPT-4o 이미지 생성' 공개 – 멀티모달 AI의 새로운 도약1. 챗GPT, 이미지 생성 능력을 다시 정의하다2025년 3월, OpenAI가 **새로운 멀티모달 이미지 생성 모델 ‘챗GPT-4o 이미지 생성(GPT-4o Image Generation)’**을 전격 공개하며 주목받고 있다.이번 모델은 기존의 DALL·E 시리즈보다 한층 향상된 성능을 보여주며,복잡한 텍스트 명령을 시각적 이미지로 정확하게 변환하는 능력이 크게 강화되었다.텍스트 이해, 객체 인식, 스타일 구현 등 다양한 측면에서 기존 이미지 생성 AI의 한계를 넘어서는 수준으로 진화하면서,AI 기반 시각 콘텐츠 생성의 경쟁 구도에도 중대한 변화를 예고하고 있다.2. GPT-4o 이미지 생성 모델의 주요 특징이번 모델은 단.. 2025. 3. 28. 카카오톡, 15주년의 진화 – ‘AI 메신저’로 향하는 플랫폼 전략 카카오톡, 15주년의 진화 – ‘AI 메신저’로 향하는 플랫폼 전략1. 카카오톡, 15년 만의 대전환 선언2025년, 국민 메신저로 자리매김한 **카카오톡(KakaoTalk)**이 서비스 출시 15주년을 맞아AI 기술 중심의 플랫폼 재정비에 나선다.카카오는 이번 변화의 핵심 키워드로 ‘AI 메이트’의 도입과 AI 기반 콘텐츠·상거래 서비스의 확장을 내세웠으며,이는 단순한 메신저 기능을 넘어 ‘AI 통합 생활 플랫폼’으로의 전환을 예고하는 전략적 선언이다.2. AI 메이트 도입 – 메신저의 패러다임을 바꾼다카카오는 2025년 상반기 중 ‘AI 메이트’ 기능을 정식 출시할 예정이다.AI 메이트는 기존의 단순 챗봇을 넘어서, 대화형 AI 비서이자 콘텐츠·쇼핑·로컬 정보의 개인화 큐레이터 역할을 수행한다.기대 .. 2025. 3. 27. 구글, ‘제미나이 2.5’ 공개 – 추론 능력의 진화를 이룬 차세대 AI 모델 구글, ‘제미나이 2.5’ 공개 – 추론 능력의 진화를 이룬 차세대 AI 모델1. 제미나이 2.5, 생성형 AI의 새로운 기준을 제시하다2025년 3월, 구글이 자사의 최신 인공지능 모델 **‘제미나이 2.5(Gemini 2.5)’**를 공식 발표했다.이번 모델은 단순한 성능 향상을 넘어, **복잡한 문제 해결에 최적화된 ‘추론 능력’**을 핵심으로 내세우며 AI 시장에서의 경쟁 판도를 다시 한 번 흔들고 있다.특히 코드 생성, 수학적 계산, 과학적 응용 등 고차원 지적 작업에서 경쟁 모델을 상회하는 성능을 보여주며,OpenAI의 GPT-4 및 Anthropic의 Claude 2와의 기술 격차를 좁히거나 일부 영역에서는 추월했다는 평가도 나오고 있다.2. 제미나이 2.5의 핵심 기술 – 무엇이 달라졌나?.. 2025. 3. 27. AI의 5단계 진화 – 인공지능은 어디까지 발전하고 있는가? AI의 5단계 진화 – 인공지능은 어디까지 발전하고 있는가? AI는 단일 기술이 아니다인공지능(AI)은 단일한 기술이 아니라, 시간과 기술적 발전에 따라 단계적으로 진화해 온 복합적인 시스템이다.우리가 오늘날 사용하는 챗봇, 이미지 생성기, 음성 비서는 모두 AI의 발전 단계에서 특정 시점에 해당하는 기술적 결과물이다.이번 글에서는 AI의 진화를 5단계로 구분하여 정리하고,각 단계에서 AI가 어떤 기술적 능력을 갖추고 있으며, 어떤 한계와 가능성을 갖는지를 분석해본다.1단계: 규칙 기반 인공지능 (Rule-based AI)AI 발전의 가장 초기 형태로, 사람이 미리 설정한 ‘조건 → 결과’ 규칙에 따라 작동한다.특징:명시된 규칙에 따라 작동새로운 상황에는 대응 불가초창기 챗봇, 계산기, 간단한 게임 알고.. 2025. 3. 27. 이전 1 2 3 4 ··· 11 다음
