기계 학습은 그 이름 대로 기계 학습입니다. 기계를 학습 시킨다는 것입니다. 기계가 학습한다는 것은 그것을 누군가 원한다는 거고. 이미 많은 도구들이 있는 상황에서 학습까지 시키겠다는 것은 기존 도구와는 좀 다른 것이 있었으면 한다는 것입니다. 수 많은 도구가 있지만, 아직 사람 같이 것은 없다는 거고, 그런 도구를 원한다는 것입니다.

과거 데이터로부터 패턴을 학습하고, 데이터가 주어졌을 때 예측하고 결정합니다.

기계 학습은 지속적인 학습과 개선의 흥미로운 경로입니다. 데이터를 더 많이 제공하고 알고리즘을 개선함에 따라, 기계 학습은 의료 영상에서 질병을 탐지하는 것부터 자동차를 운전하는 것까지 놀라운 업적을 달성할 수 있게 됩니다. 이는 기계가 학습하고 적응하며 결정을 내릴 수 있는 세계를 열어줍니다.

기계 학습은 사람이 학습 과정에 얼마나 개입할 것 인가에 따라 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습으로 구분 됩니다. 학습 데이터에서 사람이 입력 데이터를 보고 정답 레이블을 주면 지도 학습, 그렇지 않으면 비지도 학습. 시행착오를 통해 배우면 강화 학습 입니다.

강화 학습 알고리즘은 종종 에이전트라 불립니다. 행동을 수행하고 보상이나 벌칙을 받음으로써 결정을 내리는 법을 배웁니다. 에이전트는 시간이 지남에 따라 보상을 극대화하기 위해 전략을 조정하며, 받은 피드백에 따라 조정합니다.

딥러닝은 기계 학습 방법(알고리즘)으로 현대 AI의 최전선에 있습니다. 이 모델은 생물학적 신경망에서 영감을 받아  경험에서 배우고, 복잡한 패턴을 이해하며, 세밀한 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 딥러닝의 마법은 대량의 데이터를 처리하고 세상을 정교하게 표현할 수 있는 능력에 있습니다.

신경망은 서로 연결된 노드 층으로 구성되어 있으며, 이를 통해 데이터를 처리합니다. 각 층은 특정 특징이나 패턴을 추출하는 것을 배우며, 그 결과로 최종적인 출력이나 결정에 기여합니다. 이러한 계층적 접근 방식은 신경망이 대규모 데이터셋에서 복잡한 패턴을 학습할 수 있게 하여, 이미지 인식, 자연어 처리 등의 작업에서 특히 효과적입니다.

신경망의 주요 강점 중 하나는 계층적 표현을 학습할 수 있다는 것입니다. 예를 들어, 하위 층은 이미지에서 선이나 색상과 같은 단순한 특징을 학습하고, 더 깊은 층에서는 이러한 단순한 특징들을 조합하여 더 복잡한 표현(형태, 물체, 심지어 얼굴 등)을 배우게 됩니다.

신경망은 입력 층, 하나 이상의 은닉 층, 그리고 출력 층으로 이루어져 있습니다. 입력 층은 이미지의 픽셀 값과 같은 원시 데이터를 받고, 은닉 층의 각 뉴런은 데이터의 일부를 처리하여 특정 특징이나 패턴을 학습합니다. 출력 층은 최종 결정을 내리는데, 예를 들어 이미지를 분류하는 것입니다.

신경망에서 뉴런들은 시냅스를 통해 연결되어 있으며, 각 연결은 ‘가중치’라는 값을 가지며 이는 연결의 강도를 결정합니다. 학습 단계에서는 네트워크 출력의 오류에 기반하여 이 가중치들이 조정됩니다. 이는 역전파라는 과정을 통해 이루어지며, 네트워크의 예측과 실제 결과 사이의 차이를 최소화하기 위해 연결의 가중치를 조정하는 기술입니다.

딥러닝과 신경망은 AI의 진화에서 중요한 도약을 대표합니다. 자동 번역, 음성 인식, 자율 주행 등의 분야에서 비교할 수 없는 능력을 제공하며 산업을 변화 시켰습니다. 우리가 이 도구들을 정제하고 그 잠재력을 이해하면서, 우리의 디지털 환경에서 더욱 혁명적인 변화를 목격할 것으로 예상됩니다.

딥러닝은 효과적으로 훈련되기 위해 방대한 양의 데이터와 상당한 계산 자원을 필요로 합니다. 더 많은 데이터가 학습에 사용될 수록 더 많은 요인들이 영향을 주기 때문에, 사람은 예측이나 결정을 내리는 과정을 해석하기 어렵게 됩니다.

사람들은 자연어로 의사 소통하기 때문에, 사람 같은 도구를 원한다면 도구도 자연어를 사용하길 바랄 것입니다. 이는 거의 실현하지 못할 것 같은 바램처럼 보였는데, 구글의 “Attention Is All You Need” 논문이 발표되면서 급 현실화 됩니다.

자연어를 사용하게 될 때 사람처럼 할 수 있다고 할 때, 이런 도구를 꿈꾸던 사람들은 ‘창의성’ 부분을 생각하고 새로운 것을 만드는 ‘생성’에 초점을 맞춥니다. OpenAI의 GPT 모델은 사람들을 놀라게 할 만 했고  연속적인 버전 업을 통해 GPT-4는 일관성 있고 맥락에 적절한 문장을 생성할 수 있으며, 종종 사람이 작성한 텍스트와 구별하기 어려울 정도로 인간 같은 텍스트를 생성할 수 있게 됩니다.

도구를 사용하는 것이 사람과 상호작용 하는 것과 비슷해 진다는 것은 기술과 사회의 새로운 경계를 열게 됩니다. 사람에게 중요한 분야에 있어 그 영향은 더 놀라울 것입니다. 의료는 그 대표적인 분야가 될 것입니다. 

AI는 인간의 능력을 보완할 수 있는 매우 강력한 도구로 입증되었지만, 인간 지능을 대체하지는 않습니다. 합리성, 창의성, 감정, 도덕, 직관 등 인간 지능의 다양한 측면은 그 어느 것과도 비교할 수 없으며 필수적입니다. AI를 개발하고 배포함에 있어 인간 지능의 독특한 강점을 기억하고, AI를 인간에게 이익이 되는 방식으로 활용하여 우리의 본질적 능력을 복제하거나 대체하려고 시도하기보다는 이를 활용하는 것이 중요합니다.

새로운 AI 주도 시대의 문턱에 서 있는 우리는, 우리의 개인 생활에서 AI의 적용이 계속해서 성장할 것임이 분명합니다. 우리는 우리의 집이 더 스마트해지고, 우리의 자동차가 스스로 운전하며, AI가 우리 일상 생활의 더욱 통합된 부분이 되어 편리성, 효율성 및 미래의 감동을 제공할 미래로 나아가고 있습니다.

이러한 예시들은 AI의 잠재력을 겨우 보여주는 일부에 불과합니다. AI 연구 및 개발이 계속됨에 따라, 우리는 더 많은 혼란과 변화를 기대할 수 있습니다. 그러나 이것은 도전 과제를 수반합니다. 기업은 빠른 변화에 적응해야 하며, 규제는 새로운 윤리 및 보안 문제를 해결해야 하며, 개인은 AI 주도 경제에서 새로운 기술을 학습해야 합니다.

현재 AI를 이해하고 그 기능과 한계를 아는 것은 이 변혁적인 시기를 탐색하는 데 필수적입니다. 이것은 당신이 적응하고, 번성하며, 인간 혁신의 이 흥미로운 새로운 경계를 형성하는 데 도움이 될 것입니다.