인공지능(AI)은 어떻게 만들까?

 

요즘 워낙에 핫한 것이 AI이죠? 여기에서 우리는 항상 그래왔듯이 궁금증을 가져봅니다.

과연, 인공지능(AI)은 어떻게 만들어질까요?

 

인공지능(AI, Artificial Intelligence)은 21세기의 가장 혁신적인 기술이라고 이야기할 만큼, 인간의 삶을 혁신적으로 바꿔주고 있습니다. AI는 상시 데이터를 학습하고, 이를 바탕으로 스스로 판단하거나 문제를 해결하는 기본능력을 갖춘 기술입니다.

 

요즘에 들어서는, 노래도 알아서 뚝딱 만들어주고, 그림도 순식간에 그려주며, 심지어는 실제와 구분이 전혀 되지 않을 정도의 퀄리티가 수준급인 영상도 손쉽게 만들어 버리는 수준까지 도달하였습니다.

 

 

이렇게 놀라운 AI는 단순히 하드웨어와 소프트웨어만을 조합시킨다고 해서 완성되는 것이 아닙니다.

복잡한 데이터 처리 과정, 알고리즘 설계, 컴퓨팅 자원 활용 등의 수많은 여러 단계로 나누어진 정교한 작업과 그에 상응하는 기술력이 필요합니다.

 

이번 글에서는 AI의 간단한 정의와 종류, 개발에 필요한 재료와 기술, 그리고 실제 제작 공정까지 깊이 있게 알아보도록 하겠습니다. 잠시만 시간을 투자한다면, 이 글울 통해 AI 제작 과정이 어떻게 이루어지는지의 과정과 관련 지식을 단번에

습득할 수 있을 것입니다.

 

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1. 인공지능의 정의와 주요 기술

 

 

 

인공지능이란 쉽게 말해, 컴퓨터가 인간의 지능적 행동을 모방하도록 설계된 말 그대로 인공적인 지능기술을 구현한 것입니다. 이는 단순히 명령에 반응하는 기존 컴퓨터 시스템과 달리, 학습과 추론, 의사결정을 통해 스스로 문제를 해결하고, 이런 과정과 경험을 데이터화하여 학습하고 스스로 자가발전 합니다. AI의 핵심은 데이터를 처리하는 알고리즘과 이를 구현하는 컴퓨팅 자원에 있습니다.

 

인공지능의 개념이 정확하게 언제부터 시작 됐는지는 정확하지 않습니다만, 대략 17~18세기부터 그 기본개념은 자리하고 있었습니다. 다만 그를 실현시킬 수 있는 수단이 존재하지 않았을 뿐이었죠.

 

20세기에도 크게 달라진 것은 없었습니다. 기술력의 진보가 미비했던 것일까요? 이 시절에도 인공지능이라 함은, 어떤 공상과학적 의견 수준에 불과했을 뿐, 컴퓨터 자체의 혁신을 우선시하기 바빴었습니다.

다만, 하나의 성과가 있었다면 20세기부터 인공지능에 대한 개념을 점차 많은 사람들이 다루기 시작하며,

하나의 학문 영역으로 인정받기 시작했었다는 것입니다.

 

하지만 이제는 다릅니다. 기술력이 상당히 진보된  21세기에 접어든 현재야 말로 개념뿐만이 아닌, 실제로 '인공지능'이라고 불릴만한 실질적인 태동이 시작되게 된 것입니다.

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아래는 인공지능의 가장 핵심이 되는 기술로서 다루어지는 것들입니다.

 

 

[AI의 핵심 기술]

 

 

기계학습(Machine Learning) - 데이터를 분석하여 패턴을 학습하고 이를 바탕으로 예측을 수행 및 적용하는 기술입니다.

예를 들면, 스팸 메일 필터링을 자동화해주거나, 은행 사기 탐지등의 업무를 알아서 수행해 줄수도 있습니다.

사실은 이 기계학습 능력 덕분에 인공지능이라는 명칭이 의미를 가지는 것이 아닐까 생각해 봅니다.

스스로 데이터를 수집 및 분석하고 학습하여 능력을 자가 업그레이드 한다는 것은 엄청난 기술인 것이지요!

 

 

딥러닝(Deep Learning) - 인공신경망을 활용해 복잡한 데이터(이미지, 음성 등)를 분석하는 하이테크놀로지 기술입니다.

이런 딥러닝 기술이 적용되고 앞으로도 꾸준히 발전되면, 얼굴 인식, 음성 번역등의 서비스뿐만 아니라, 자율주행차, 의료 영상 진단등 의료와 운송적인  분야도 상상할 수 없는 수준만큼 업무효율성이 높아질 것입니다.

이쁜 만일까요? 보안이나 각종 데이터 처리 과정에서도 엄청난 기대효과를 노려 볼 수도 있을 것입니다.

 

현재 거의 무한대의 수준이라고 해도 과언이 아닐 정도로 인류 생활 편의성 전반적인 영역이 폭넓게 확대되고 있습니다.  현재 우리가 사용하는 AI기술보다 앞으로도 빠른 속도로 끊임없이 발전해 나갈 것이며, 성능 또한 비교할 수 없는 수준으로 뛰어나게 진화하게 될 것이 분명합니다.

 

자연어 처리(NLP) - 텍스트 데이터를 전문적으로 분석하고 이해하도록 설계된 기술입니다.

채팅봇이나, 각종 명령을 기반으로 작업을 수행하는 능력에 특화된 것인데요, 이 기술은 현재까지도 수많은 사용자들 사이에서 폭넓게 사용되고 있는 기능이기도 합니다.

예를 들어, 한떄 인기 열풍을 일으켰던 채팅봇 대란은 현재,  수많은 ai채팅봇 시장을 양성시켰고,

텍스트 명령 기반의 인공지능 중에 대표 격인 챗GPT 또한, 텍스트 데이터를 전문적으로 분석하고, 해당 내용을 수행하도록 설계된 모델이라고 할 수 있겠습니다.

 

 

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2. 인공지능의 종류

 

 

 

약한 인공지능(Narrow AI)

어떠한 특정 작업에만 특화된 AI로, 현재 상용화된 AI 기술의 대부분을 의미합니다.

예를 들면, 넷플릭스의 콘텐츠 추천 시스템, 알렉사 같은 음성 비서 시스템, 이미지 메이커 전문, 음원 자동생성 AI 등이 있습니다.

 

사실, 이 단계는 '지능'이라고 명명하기에는 아주 많이 먼.. 그런.. 단계인데요

지금 우리는 인공지능이라고 부르기에는 너무 애매한 것을 가지고 인공지능이라고 부르고 있는 것일지도 모릅니다.

사실상 따지고 보면, 미리 학습되거나 데이터화된 내용을 효율적으로 계산하고 산출해 내어 결괏값을 도출시키는

어떤 편리한 무언가를 개발한 것일 뿐, 진짜 인공지능의 영역에는 발도 들여보지 못했을 수도 있습니다.

 

 

강한 인공지능(General AI)

인간처럼 다양한 작업을 알아서 처리하고 사고하는 능력을 갖춘 통합형 AI로, 현재는 완벽히 구현되지 않은 연구 단계에 있습니다. 극히 일부분만이 구현되어 있는 모델이 존재하기는 합니다만, 아직 혁신적인 기술로 받아들여질 만큼의 기술적 진보가 이루어지지는 않은 상태라고 할 수가 있겠습니다.

 

그런데 이 단계에서부터는 그 레벨이 아예 다릅니다. AGI(범용 인공지능)의 개념을 다루기 시작하기도 하는데요, AGI는 쉽게 말해 특정 상황이나 목적에서만 사용하는 것이 아니고, 필요한 모든 곳에 언제든 이용하거나 적용시킬 수 있는 범용성을 가진 인공지능을 일컫습니다. 

 

예를 들면, 영화 아이언맨에 등장하는 토니스타크의 조수인 '자비스'가 강 인공지능을 표현한 대표적인 예 라고 할 수 있겠습니다. 

 

혹자는 인공지능이라는 명칭은 약인공지능에게나 사용하는 명칭일 뿐, 강인공지능의 수준부터는 지능의 영역이 아닌,

'인공 의식'의 범주에 속하게 된다고 주장하는데, 이 인공의식이라는 것은 지능을 월등히 앞선, 초지능 상태의 무언가를 의미합니다.

 

이로 인해, 인공지능의 특이점으로 인한 인류의 위험성이 대두되기 시작하는 시점이 될 것이라고 판단하는 사례가 아주 많습니다.

 

 

초인공지능(Super AI)

인간의 모든 지적 능력을 초월하는 AI로, 현재는 오로지 이론적으로만 존재하며, 아주 먼 미래의 기술로 여겨집니다.

이 기술이 자칫 잘못 개발되면 인류 사회의 멸망은 기본적으로 초래하게 될 수도 있다고 조언하는 인공지능 반대파들의 주장도 상당수 존재하고 있으며, 윤리적인 문제로 까지 대두되기도 하는 메인 주제가 되기도 합니다.

 

이 단계의 인공지능은 인공의식 정도의 수준이 아닌, 거의 전지전능하다고 일컫어도 손색이 없을 수준의 무언가가 되어 있을 확률이 높은데요,

만일, 모두의 우려 대로 이 무언가가 반인 간 적 사고를 하게 되거나, 혹시 모르게 인간처럼 '감정'이라는 것을 가질 수 있게 된다면, 언젠가 인류의 손으로 탄생시킨 것에 의해 모든 것이 무너질 수 있다는 상황이 우려된다는 것입니다.

 

이 걱정이 현재에는 단순히 상상뿐이지만, 이런 걱정들이 영화화된 사례들을 보면 가끔은 정말 무서운 생각이 들기도 하더군요.

 

 

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3. 인공지능을 만들기 위한 재료

 

 

AI 제작 과정에서 필요한 주요 재료는 다음과 같습니다. 여기서 재료라 함은, 물론 물질적인 재료의 개념도

당연히 필요하겠지만, 소프트웨어적인 비물리적 자원도 동시에 필요하기 때문에 이렇게 정리하였습니다.

 

 

데이터

말 그대로 데이터베이스로 활용할 데이터 자체가 많이 필요합니다. 이미지 분석을 위한 사진 데이터셋, 언어 모델을 위한 대규모 텍스트 데이터 등등 AI가 학습할 방대한 양의 데이터 전부를 일컫습니다.

데이터는 깨끗하고 표준화된 형태로 가공되어야 효과적으로 학습에 활용되므로, 수급에 시간이 상당하게 소요됩니다.

 

 

 

컴퓨터 자원

AI는 방대한 양의 데이터를 처리하기 때문에 고성능 하드웨어가 필수입니다. 웬만한 고성능을 뛰어넘는 초 고성능의 컴퓨터가 필요할 테지요.

 

여기서 조금 더 상세하게 컴퓨터 자원의 항목별로 인공지능과의 밀접한 관계를 따져보자면, 아래와 같습니다.

 

 

그래픽카드

1. GPU(Graphics Processing Unit): 우리가 흔히 알고 있는 그래픽 카드를 말합니다. 병렬 연산이 필요한 작업에 강하며 딥러닝에 최적화된 부품이지요.

 

 

 2. TPU(Tensor Processing Unit): 구글이 자체 개발한 AI 전용의 고성능 칩을 이야기합니다.

 

 

   3. 알고리즘: 데이터를 학습하고, 분석하며, 패턴을 찾아내며, 문제를 해결하는 자체 논리회로입니다.

 

 

 

 4. 각종 소프트웨어 도구: Tensor Flow, PyTorch 같은 딥러닝 프레임워크는 AI개발자의 필수 도구입니다.

 

 

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4. AI 제작 공정

 

 

AI는 다음과 같은 다섯 단계를 거쳐 제작되게 됩니다. 이 단계는 고도의 전문가가 다루었을 때에는 더욱 세분화

될 수도 있고, 분야에 따라서도 그럴 수 있겠지만, 최소한으로는 이러하다 정도의 지표로 나누어 보았습니다.

 

 

 

① 문제 정의 및 설계 단계

AI를 개발하려면 먼저 해결할 문제나 수행해야 할 기능을 정의해야 합니다.

그리고 그 목적성에 맞는 제대로 된 설계를 진행하여야 하지요.

자율주행차를 위한 AI라면, 보행자 인식과 도로 표지판 해석, 차선 인식 등이 개발 목표가 될 수 있습니다.

음악을 랜덤 하게 자동 생성하기 위한 AI라면, 감정이나 느낌에 따른 음악의 이해와 매번 생성 시, 중복되지 않는 다채롭고 고유한 음악을 만들어 내도록 하는 등이 개발 목표가 될 수 있겠지요

 

설계 단계에서는 AI의 해당 개발 목표의  성능 발현 기준, 이에 필요한 데이터의 유형과 그 양을 명확히 설정하도록 합니다.

 

 

② 데이터 수집 및 전처리

AI가 제대로 학습하려면 개발 목표와 관련한 대규모의 방대한 고품질 데이터들이 필요합니다.

데이터는 크롤링, 센서, 데이터베이스, 일정기간 동안의 베타테스터를 통한 가수집기간 적용 등을 통해 수집됩니다.

이후 결측값 제거, 중복 데이터 삭제, 데이터 정규화를 통해 학습에 적합하게 가공되고 정리되게 됩니다.

 

 

③ 모델 설계 및 학습

인공지능 모델은 AI의 핵심인 두뇌 역할을 합니다.

예를 들자면, 이미지 처리에는 CNN(컨볼루션 신경망), 언어 모델에는 RNN(순환 신경망) 또는 Transformer(딥러닝 논리 신경망) 사용이 주가 되는 등의 주 신경망 모델 설정을 하여야 함을 이야기하는 것이지요.

학습 과정에서 데이터를 메인 모델에 입력하면 모델은 해당 메인주제에 관하여 반복적으로 훈련시키며, 맞춤형 AI로서의 성능을 가지기 시작하며, 끊임없이 학습하고 개선합니다.

 

사실, 위에서 이야기 한 '현재 사용하는 것이 인공지능이라고 부를 만 한가?'의 의견 근거에 대해 뒷받침을 강하게 해주는 항목이 이 부분에도 해당이 된다고 생각합니다.

이미 이 메인 모델 설정에서부터 누군가 구축해 놓은 일종의 틀을 가진 시스템을 채택하여 이용하는 셈이기 때문이지요.

 

물론, 기존의 이런 메인모델 들도, 계속되는 사용에는 결국에 언젠가는 그 몸집과 범용성을 점점 확대시킬 순 있겠지요.

이런 메인 모델들을 기반을 더욱 개선된 최신 모델들도 점차 개발될 테지만 말이고요.

 

④ 테스트 및 검증

이 단계에서 AI 모델이 원하는 목표대로 정상 작동하는지 평가합니다.

목표로 설정한 일정 수준의 정확도, 정밀도, 재현율 등의 지표를 사용하고, 측정 및 평가합니다.

성능 부족 시, 문제점을 파악하고 개선점을 찾아내야 하며, 필요하다면 하이퍼파라미터를 조정하여 모델 성능을 향상할 수도 있습니다.

 

⑤ 배포 및 유지보수

완성된 모델은 실제 필요한 환경 및 사용자들에게 배포 가능한 상태가 됩니다.

하지만 이게 끝은 아니겠지요. 배포 후에도 모델을 정기적으로 점검하고 업데이트하여 성능을 유지시키거나 개선해 나가야만 합니다. 실제로 수많은 사용자가 사용하며 쌓이는 데이터 베이스는 인공지능망의 성장에 필요한 고급 양분(데이터)이 되어 줄 것입니다.

 

 

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5. 인공지능 개발의 주요 도전 과제

 

 

 

데이터 편향 문제 개선

AI는 주어진 데이터에 따라서만 학습하므로, 편향적으로 제공된 데이터는 너무 한 방향으로만 치우친 결과를 초래할 수 있습니다.

대표적으로, 아시아 권에서만 사용되어 오던 얼굴 인식 AI가 특정한 다른 인종들의 안면을 제대로 인식하지 못하는 사례도 예를 들 수 있고, 모자라는 개념을 학습시킬 때, 캡모자의 형태만 모자로서 인식시킨 모델의 경우에는 비니를 보여주면 전혀 다른 물체라고 오판하여 결과를 도출할 수도 있을 것입니다.

 

높은 비용 구조 문제 해결

AI를 개발하고 유지하는 데는 고성능 하드웨어와 막대한 데이터가 필요한데요, 이는 곧바로 비용 문제로 이어집니다.

덩치가 큰 대기업이나, 자본력이 상당한 투자자가 있다면 모르겠지만, 중소기업이나 개인 개발자에게는 상상 그 이상의 부담이 될 수 있습니다.

 

윤리적 문제 해결

만일 AI가 중대한 사항에 대해서 개입하여, 잘못된 결정을 내릴 경우, 큰 사회적 영향을 미칠 수 있습니다.

작게는 기기 오작동이나, 소규모의 재산피해 정도에 그칠 수 있겠지만, 조금 더 나아가 자율주행차가 사고를 일으키는 상황이 발생하거나, 인명사고를 일으킬 수도 있는 중대한 문제를 발생시킬 가능성도 없지는 않습니다.

 

보안 위협 해결

만일, 높은 수준의 기술력을 가진 자가 올바르지 않은 마음을 먹거나 또는, 엄청난 성능을 가진 AI가 악용되는 경우도 가능성을 염두에 두어야 합니다.  해킹되거나 악의적으로 사용될 위험성이 충분히 있다는 말입니다.

이러한 부분 또한 강력한 해결방안이나 방지책을 충분히 마련해 두어야만 할 것입니다.

 

 

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오늘은, AI(인공지능)의 정의를 알아보고, 각종 정보도 알아보았습니다.

그 뒤엔 어떻게 만드는 지도 함께 알아보았는데요!

 

유익한 시간이 되셨나요?

 

다음번에는 더욱더 재미있는 주제로 글을 포스팅할 수 있도록 열심히 활동하겠습니다!

방문해주심에 깊이 감사드립니다^^

 

만일, 어떤 물건에 대해 어떻게 만드는지 궁금증이 생기신다면,

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