AI란
"인공 지능"의 약어로, 컴퓨터 시스템이 인간과 유사한 학습, 추론, 문제 해결 능력을 갖도록 설계된 기술을 나타낸다. 인공 지능은 기계가 데이터를 기반으로 학습하고 경험을 쌓아 문제를 해결하거나 예측하는 데 사용된다. 주요 기술로는 머신 러닝, 딥 러닝, 자연어 처리 등이 있다. 이러한 기술을 통해 AI는 음성 인식, 이미지 인식, 자율 주행 차량, 의료 진단 등 다양한 분야에서 적용된다.
강인공지능 vs 약인공지능
강인공지능(Strong AI 또는 AGI - Artificial General Intelligence):
강인공지능은 인간과 유사한 모든 지적 작업을 수행할 수 있는 지능을 지칭한다. 이는 다양한 영역에서 문제를 해결하고 학습할 수 있는 능력을 포함한다. 강인공지능은 다양한 작업을 인간처럼 다루며, 추론, 자기 학습, 감지, 언어 이해 등의 능력을 갖추게 된다. 현재로서는 아직 강인공지능이 완전히 개발되지 않았으며, 연구 및 개발이 계속되고 있는 단계다.
약인공지능(Weak AI 또는 Narrow AI):
약인공지능은 특정 작업이나 한정된 범위에서 인간과 유사한 지능을 가지고 있지만, 다양한 영역에서의 작업을 수행하지는 못하는 지능을 의미한다. 예를 들어, 음성 인식 소프트웨어, 이미지 인식 프로그램, 특정 게임에서의 인공 지능 등이 약인공지능에 속한다. 이러한 시스템은 특정 작업에 대해 뛰어난 성과를 보이지만, 다른 작업에 대해서는 적용되지 않을 수 있다.
AI관련 직군
머신 러닝 엔지니어 (Machine Learning Engineer): 머신 러닝 엔지니어는 머신 러닝 모델을 설계, 구현 및 유지보수하는 업무를 담당한다.
딥 러닝 엔지니어 (Deep Learning Engineer): 딥 러닝 엔지니어는 딥 러닝 알고리즘 및 신경망을 사용하여 복잡한 작업을 수행하는 모델을 개발한다. 이미지, 음성 및 자연어 처리 분야에서 활동할 수 있다.
로봇공학자 (Robotics Engineer): 로봇공학자는 로봇 시스템을 디자인하고 구축하는 업무를 수행한다. 로봇 제어, 컴퓨터 비전 및 센서 기술에 대한 전문 지식이 필요하다.
AI 윤리 전문가 (AI Ethics Specialist): AI 시스템의 윤리적인 측면을 고려하여 개발 및 운영하는 데 도움을 주는 전문가가 있다.
머신러닝이란
머신 러닝은 컴퓨터 시스템이 데이터로부터 패턴을 학습하고, 이를 기반으로 예측이나 결정을 내리는 인공 지능의 한 분야이다. 기본적으로는 프로그래머가 직접 규칙을 코딩하는 전통적인 프로그래밍 방식과 달리, 머신 러닝은 데이터에서 학습하여 모델을 개발하고 새로운 데이터에 대한 예측을 수행한다.
지도학습 vs 비지도학습 vs 강화학습
지도 학습 (Supervised Learning): 모델을 학습시키기 위해 입력 데이터와 그에 대한 정답이 주어진 상태에서 학습한다. 이후 새로운 입력이 주어지면 모델은 정해진 출력을 예측하려고 노력한다. 분류(Classification)와 회귀(Regression)가 이에 해당한다.
비지도 학습 (Unsupervised Learning): 모델이 입력 데이터에서 패턴이나 구조를 스스로 찾도록 한다. 정답이 주어지지 않고 데이터의 숨겨진 구조를 발견하는 데 사용된다. 군집화(Clustering)와 차원 축소(Dimensionality Reduction)가 비지도 학습의 예이다.
강화 학습 (Reinforcement Learning): 에이전트가 환경과 상호작용하며 특정 작업을 수행하고, 그 결과에 따라 보상이나 패널티를 받아 학습한다. 목표는 보상을 최대화하는 정책(policy)을 학습하는 것이다.
