(이번 글은 수포자들도 읽을 수 있게끔 아주 기초적인 내용만을 다룹니다.)
1. AI, AI, AI!
소프트뱅크 창립자 손정의 아저씨가 문재인 전 대통령을 만나서 한 말이다.
2000년 초에 김대중 전 대통령을 만났을 때는 '첫째도 둘째도 셋째도 초고속인터넷(브로드밴드)다!'
라고 했던 캐치프라이즈를 키워드만 AI로 바꿔서 얘기하신듯하다.
하긴, 소프트뱅크 후임자도 내쫓으면서 컴백한 이유가 AI때문인 분이니 놀랍지도 않다.
손정의 센세의 안목은 그동안 정말 놀라웠다. 소프트뱅크의 자금규모만 봐도 말을 더 할 필요가 굳이 있을까.
그렇다면, 이 할아버지는 대체 왜! AI가 앞으로의 미래 핵심 키워드라고 생각하는 것이고, 대체 AI가 뭔데 저렇게 난리인지 궁금해서 뒷조사(?)를 좀 하기로 했다.
2. AI가 대체 뭐야?
일단 개미로서 손정의 센세의 가르침에 따라 AI 관련주를 살 때, 아무것도 모르고 막 사면 아주 그냥 처참하게 주식시장의 매운 맛을 맛볼 수 있다. 최소한의 지식은 알고 덤벼야 하지 않겠는가! 그런 취지에서 이번 글을 포스팅하게 되었다.
AI란, Artificial Intelligence의 약자로 인공지능이라는 뜻이다.
그럼 지능이란 무엇인가? 지능은 심리학적으로 새로운 대상이나 상황에 부딪혀 그 의미를 이해하고 합리적인 적응 방법을 알아내는 지적 활동의 능력으로 정의할 수 있다.
위키피디아에 따르면, 지능의 특징은 다음과 같다.
- 적응(adaptive)
: 지능은 다양한 상황과 문제에 융통성을 갖고 반응하는 데 사용된다.- 학습능력(learning ability)
: 특별한 영역에 지적인 능력을 가진 사람은 그렇지 아니한 사람보다 더 신속하게 새로운 정보를 처리할 수 있다.- 선행지식 활용(use of prior knowledge)
: 지능은 여러가지 다른 정신 과정들의 복잡한 상호작용과 조정을 포괄한다.
즉, 선행지식을 학습하고, 활용하여 다양한 상황에 적응하는 것이 지능이라고 볼 수 있다. 그러면, '수치화된 지식을 학습시켜서 우리가 원하는 결과를 얻어내는 그런 무언가가 있다면 이것도 일종의 지능이라고 할 수 있지 않을까? 그렇다면 우리가 인공적으로 지능을 만들어볼 수 있겠네?' 라는 생각에서 시작되었을 것이라 믿어 의심치 않는다.
그럼 사람은 어떻게 학습할 수 있는가? 사람은 뇌에서 학습이 이루어진다는 건 이제 다 아는 사실이다. 그럼 뇌는 대체 어떻게 학습, 생각을 할 수 있는 것일까? 뇌과학의 정설에 따르면, 사람의 뇌를 구성하는 뉴런들의 전기적 신호에 의한 상호작용을 통해 생각을 할 수 있다고 한다.
그럼 여기서 이런 생각이 떠오를 것이다.
어라? 결국 지능은 뇌 안의 신경세포인 뉴런간의 전기적 신호가 기본 베이스라는 뜻이네?
여기서 우리는 전기적 신호를 활용하여 계산하는 기계 하나를 너무나도 잘 알고 있다.
바로 컴퓨터다.
'그렇다면, 컴퓨터를 이용해서 지능을 만들 수 있지 않을까?'
이 발칙한 생각에서부터 AI는 시작되었다.
3. 퍼셉트론(Perceptron)
퍼셉트론(Perceptron)은 프랑크 로젠블라트(Frank Rosenblatt)가 1957년에 제안한 초기 형태의 인공 신경망으로 다수의 입력으로부터 하나의 결과를 내보내는 알고리즘이다. 퍼셉트론은 신경 세포 뉴런의 동작과 유사한데, 뉴런은 가지돌기에서 신호를 받아들이고, 이 신호가 일정치 이상의 크기를 가지면 축삭돌기를 통해서 신호를 전달한다. 또한 축삭돌기 말단과 신경세포체가 연결되어 있는 시냅스라는 곳을 통해 세포간 신경물질이 전달된다.
간단하게 말하면, 퍼셉트론은 뉴런(신경세포) 2개의 연결을 흉내낸 '첫 AI 알고리즘'이다.
가장 원시적인 단층 퍼셉트론의 경우 일반적인 함수랑 크게 다를 것이 없다. 다수의 입력값을 특정 가중치를 매겨 합한 후 결과를 가장 잘 설명할 수 있는 함수에 넣어 결과값을 도출해내는 방식이기 때문이다.
개략도는 아래와 같다.
(수식을 보면 울렁증이 생기는 분들도 볼 수 있게끔 계산식은 넣지않도록 하겠다)
기본 아이디어는 굉장히 단순하다. 단층 퍼셉트론은 기본적인 2개의 뉴런간의 연결을 흉내 정도 내본 것이다. 물론, 그 끝은 무궁무진하다. 마치 우리 뇌처럼 말이다.
4. 다층 퍼셉트론
그럼 여기서 한단계 더 발전시켜서 생각해보자!
우리는 생물시간에 감각뉴런과 운동뉴런에 대해 배워봤을 것이다.
배운 적이 없는 분들을 위해 간단히 설명드리자면, 인간의 오감을 받아들이는 신경세포와 인간이 외부자극에 대응하여 움직일 수 있게끔 하는 운동뉴런이 따로 존재한다. 간단하게 그림으로 표현하면 아래와 같다.
사람의 신경계는 자극을 받아들이고 움직임으로 가져가는데까지 중간에 '연합뉴런' 이라는 신경세포들을 거치게 된다. 즉 뉴런 2개만으로 사람이 감각을 느끼고 움직이는 것이 아닌 수많은 중간 뉴런들간의 상호작용을 거친다는 뜻이다.
오호라. 그렇다면, 저 단순히 연결되어 있는 단층 퍼셉트론을 조금 더 사람 신경계처럼 발전시켜볼 수 있겠군!
라는 생각이 든다면 당신은 진정한 공돌이다. 훌륭하다.
이런 뉴런의 구조를 바탕으로 좀 더 발전된 알고리즘이 등장하는데 바로 이것이 '다층 퍼셉트론' 이다.
어라? 위 그림에서 처음보는 것이 등장했다. 입력층(input layer)이랑 출력층(output layer)까지는 알겠는데, 은닉층(hidden layer)은 뭘까?
은닉층은 바로 위에서 나온 연합뉴런 같은 개념이다.
다층 퍼셉트론은 입력층과 출력층 사이에 하나 이상의 중간층(은닉층)이 존재하는 신경망(Nueral Network, NN)이다. 신경망은 입력층, 은닉층, 출력층 방향으로 연결되어 있고, 각 층내의 연결과 출력층에서 입력층으로 직접적 연결이 없다. 다층 퍼셉트론은 단층 퍼셉트론과 유사한 구조를 가지지만, 중간층과 각 구성단위의 입출력 특성을 비선형으로 하여 네트워크 능력을 향상시켜 퍼셉트론의 단점들을 극복했다.
선형, 비선형이 뭔지 몰라도 된다! 그냥 다층 퍼셉트론 구조가 우리 뇌를 더 닮아 생각을 더 잘한다 정도로만 이해해도 충분하다.
바로 저 연합뉴런, 아니 은닉층을 어떻게 구성하느냐에 따라서 필자가 나중에 다룰 여러 인공지능 모델들이 탄생하게 된다.
5. 그래. 이제 AI가 뭔지는 알겠는데, 그래서 어디에 쓴다는 건데?
AI가 인간의 신경계를 배껴서 만든 컴퓨터 알고리즘이라는 사실은 이제 대충 이해했다. 하지만, 우리의 가장 큰 관심사는 무엇이냐.
우리의 관심은 주식이다!
그렇다. 그럼 AI로 할 수 있는게 무엇인지를 알아야 어떤 회사가 AI로 뭘 한다는 건지 알 수 있다. AI가 활용되고 있는 대표적인 분야들은 다음과 같다.
- 자율주행(Tesla)
- 스마트 디지털 도우미(Siri, Bixbi, ...)
- 콘텐츠 추천(Youtube, Netflix, ...)
- 핀테크(Toss, KakaoBank, ...)
- 챗봇
- 비디오 요약(Youtube 미리보기)
- 얼굴/사물 인식(Zoom, Face ID, ...)
- 번역
- TTS(Text To Speech)/STT(Speech To Text) (Google, Naver, ...)
(출처 : Ai타임스 기사)
세상에.. 이렇게나 다양한 서비스가 AI로 만들어진 거라니..!
우리가 맨날 침대에서 자기 전에 보는 유투브가 AI의 집약체라니..!
이미 AI는 이렇게 우리의 삶에 들어와 있던 것이다.
개인적으로는 자율주행이 얼른 더 발전해서 출퇴근길 운전이 편해지길 바라본다.
결론 : AI 관련 주를 사고 싶은 우리 개미들은 위 서비스들을 개발하는 회사들에 관심을 가지면 된다!
(지금 하락장인 건 안비밀)
다음 포스팅부터 조금 더 어려운 내용을 다룰 예정이기 때문에 AI가 더 알고싶은 공돌이는 조금만 더 기다려주세요!
Comming Soon~
