인공지능 작동 방식(뇌를 컴퓨터로의 구현)

인공지능은 사람의 사고를 컴퓨터 시스템으로 구현하는 기술입니다. 사람처럼 학습하고 추론하고 문제 해결과 의사결정을 할 수 있으며, 많은 분야에서 활용되어 사람들의 삶을 개선하고 있으며 기업에서는 생산성을 높이고 있습니다.

인공지능 작동원리

인공지능은 사람의 사고방식을 모방하였기 때문에 뇌의 구조와 비슷하게 작동합니다. 사람들이 경험하고 학습하는 것처럼 인공지능 역시 빅데이터를 기반으로 학습을 하고, 그 기준으로 무언가를 예측하고, 효율성일 높이고 의사결정을 할 수 있는 원리를 가지고 있죠

빅데이터를 기반으로 학습하고 추론하는 원리는 인공지능 기술에 따라 학습 방식과 추론하는 과정들이 다르게 나타날 수 있습니다.

인공지능 주요 기술

종류	대표적인 특징	예시
딥러닝	인간의 뇌 구조를 모방하여 인공신경망을 만들어 복잡한 데이터 패턴 학습 가능	질병 진단 시스템 개인 맞춤형 학습 플랫폼
머신러닝	알고리즘을 통해 데이터를 분석하고 예측 모델을 구축 가능	금융 사기 감지 신용 평가
자연어 처리	인간 언어를 이해하고 컴퓨터와 상호작용 가능	학습 챗봇 상담 챗봋
강화학습	스스로 보상이나 벌점을 받으면서 보상을 극대화 학습 가능	게임AI(알파고) 로봇 제어
컴퓨터 비전	이미지나 영상을 분석하여 물체 인식 등을 수행	스마트 공장 제품 품질 관리

인공지능 주요 기술의 작동 방식

1. 딥러닝, 인간 뇌 구조를 모방한 인공지능

딥러닝은 뇌의 신경망 구조의 뉴런들을 상호작용하고 모방하여 인공신경망(ANN)을 만들어 복잡한 데이터를 학습하는 인공지능 기술입니다. 이러한 인공신경망은 다층으로 설계할 수 있으며, 더욱 복잡한 데이터들을 학습하고 정확도를 높일 수 있으며, 이러한 딥러닝 모델이 작동되기 위해서는 몇 가지 요소들이 필요합니다.

딥러닝 구성요소 : 인공신경망, 뉴런, 가중치, 치우침, 활성화 함수 등

• 인공신경망 : 인간의 뇌를 모방한 계산 모델

• 뉴런 : 인간의 뉴런과 같이 인공 신경망의 기본 단위이며 입력값을 받고 출력값을 내보냅니다. 출력값은 활성화 함수를 통해 계산된 값으로 재학습을 위해 입력값으로 다시 사용될 수 있습니다. 마치 인간의 뇌세포처럼 정보를 처리하고 전달하는 개념이죠.
  
  뉴런의 작동 방식은 여러 개의 입력값을 받고 그 입력값에 가중치를 곱합니다. 이후 치우침을 더하고 활성화 함수를 추가해서 출력값을 계산하죠. 그 출력값을 다음 뉴런의 입력값으로 전달하는 작동원리를 가지고 있는 다소 복잡한 기술입니다.

• 가중치 : 뉴런 간의 연결 강도를 나타내는 값으로, 스스로 학습을 통해 조정될 수 있습니다. 일반적으로 가중치를 임의의 값으로 초기화하거나 이미 학습된 모델의 가중치를 사용하여 학습 과정에서 조정하는 과정을 거칩니다.

• 치우침(Bias) : 뉴런이 내보내는 출력값에 영향을 미치는 상수입니다. 쉬운 예를 들면 식당 메뉴판에 적힌 기본 가격과 같은 개념입니다. 일반적으로 치우침 값을 임의로 초기화하거나 특성을 고려하여 고정값으로 설정할 수도 있죠.

• 활성화 함수 : 뉴런의 출력값을 계산하는 함수입니다. 마치 스위치처럼 뉴런이 신호를 보낼지 말지를 결정하는 역할을 합니다.

딥러닝 작동 방식

이러한 구성요소를 통해 딥러닝 기술의 작동 방식은 아래와 같이 구현됩니다.

1. 데이터 입력 : 이미지, 텍스트 등과 같은 다양한 형태의 데이터를 모델에 입력합니다.
2. 인공신경망 수행 : 입력 데이터는 여러 인공신경망을 통해 뇌의 뉴런이 데이터를 처리하듯이 데이터 처리 과정을 수행합니다.
3. 출력층 : 뉴런에서 최종 결과를 예측하는 단계로, 예를 들어 이미지를 분류하는 경우 이 이미지가 어떤 물체인지 예측하는 과정입니다.
4. 학습 : 실제 이미지와 예측 이미지의 차이와 오류를 계산하고, 가중치와 치우침 값을 조절하는 과정입니다. 즉 인간의 경험이 누적되는 것처럼 인공지능 스스로 학습을 하는 단계입니다.
5. 반복학습 : 결과 이미지의 오류를 줄이기 위해 반복적으로 학습을 하는 단계입니다.

2. 머신러닝, 데이터를 기반한 예측 모델 생성

머신러닝은 알고리즘을 사용하여 데이터 패턴을 학습함으로써 일반적으로 예측모델을 생성할 수 있습니다. 따라서 금융 시장 예측 분야나 신용 평가 시스템 등에 적용되는 기술이기도 하죠.

머신러닝 구성요소 : 데이터, 모델, 알고리즘, 평가 등

이러한 머신러닝이 작동되기 위해서는 몇 가지 구성요소가 필요합니다.

• 데이터 : 학습에 사용하는 데이터(이미지 텍스트 음성 등)가 필요합니다.
• 모델 : 학습된 데이터를 사용하기 위해서는 모델이 필요합니다.
• 알고리즘 : 데이터를 분석하고 예측하기 위해서는 규칙과 절차 같은 개념의 알고리즘이 필요합니다.
• 평가 : 마치 학생이 시험을 보고 평가받는 것처럼, 모델의 정확도를 측정하고 개선방향이 필요합니다.

머신러닝 작동 방식

위와 같은 대표적인 구성요소를 통해 머신러닝은 아래와 같은 작동방식을 갖게 됩니다.

1. 데이터 수집 : 학습에 필요한 데이터 수집하는 단계입니다.
2. 데이터 가공처리 : 학습을 하기 전에 데이터를 수정, 가공하는 단계입니다.
3. 모델 학습과 평가 : 모델을 데이터에 학습시키고 모델의 성능을 평가합니다.
4. 모델 배포 : 모델을 실제 환경에 적용합니다.

이러한 머신러닝은 작동방식에 따라 종류를 구분할 수 있는데, 정답을 알려주면서 학습을 하는 종류와 정답이 없는 상태에서 학습을 하는 종류, 시행착오를 통해 학습하는 방식 종류로 구분할 수 있습니다.

3. 자연어 처리, 인간 언어 이해와 분석

인간의 언어를 이해하고 분석하는 인공지능 기술입니다. 자연어 처리 기술은 데이터를 기반으로 학습하기 때문에 엄청난 양의 텍스트 데이터가 필요하며, 데이터를 수집하고, 관리, 수정 가공을 해야 하는 의존성이 있습니다.

마치 외국어를 배우는 것처럼 컴퓨터가 문법, 의미, 감정 등을 이해하도록 학습시키는 과정을 가지고 있는 인공지능 기술입니다.

자연어 처리 구성요소 : 단어, 구문, 의미, 감정 분석, 텍스트 생성 등

이러한 자연어 처리 기술을 작동시키기 위해서는 몇 가지 구성요소가 있습니다.

• 단어 축약 : 단어를 가장 작은 의미 행태로 분해하는 과정입니다.
• 구문 분석 : 단어들의 관계 사이에서 문장의 구조를 파악합니다.
• 의미 분석 : 단어와 문장의 구조를 파악하여 전체적인 의미를 파악합니다. 즉, 단어의 의미와 문맥의 의미를 분석하고 이해하는 것이죠
• 감정 분석 : 전체적인 문맥의 의미가 파악되면, 그 문장을 분석해서 감정을 정의합니다.
• 텍스트 생성 : 이 과정을 인간의 언어로 텍스트를 생성할 수 있는 기술이 필요합니다.

이러한 요소들은 알고리즘, 머신러닝 프레임 워크, 구문 분석기 등을 통해 자연처 처리 기술을 작동시킬 수 있습니다.

자연어 처리 작동 방식

작동 방식은 아래와 같은 단계로 나눌 수 있습니다.

1. 텍스트 전처리 : 텍스트를 입력하고 그 텍스트를 수정하고 가공처리를 하는 단계를 거칩니다.
2. 구문 및 의미 분석 : 문장의 구조와 의미를 파악합니다.
3. 감정 분석 및 결과 생성 : 문장의 감정을 파악하고 컴퓨터가 새로운 텍스트를 생성하는 단계입니다.
4. 출력 : 컴퓨터의 결과를 인간의 언어로 출력하는 단계입니다.

4. 컴퓨터 비전 : 이미지나 영상을 분석

컴퓨터 비전은 컴퓨터에게 눈을 달아주고 보여지는 이미지를 분석하는 인공지능 기술입니다. 자동차 번호판 인식, 얼굴 인식, 자율주행을 위한 주변환경 인식 등 많은 분야에서 실제 적용되기 있는 기술이기도 하죠.

컴퓨터 비전 구성요소 : 영상, 특징 추출 알고리즘, 머신러닝/딥러닝 등

이러한 컴퓨터 비전 기술을 구현하기 위해서는 하드웨어 측면과 소프트웨어 측면에서 기본적으로 구성해야 할 요소들이 존재합니다.

• 하드웨어 : 카메라(이미지 획득), 프로세서(영상 처리, 객체 인식 장치), 메모리(영상, 이미지 저장), 저장 장치(학습 데이터, 결과값 저장)
• 소프트웨어
  1. 영상처리 알고리즘 : 색상 보정, 노이즈 제거 등 영상 처리를 수행
  2. 특징 추출 알고리즘 : 영상의 중요한 특징들을 추출
  3. 머신러닝/딥러닝 모델 : 모델을 학습하고 구현하는 방법 선택

컴퓨터 비전 작동 방식

이러한 구성요소로 아래와 같은 단계로 작동됩니다.

1. 영상, 이미지 획득 : 카메라, 스캐너 등을 이용해 이미지를 획득합니다.
2. 영상처리 : 노이즈를 제거하거나 색상을 보정하는 등 영상 처리를 수행합니다.
3. 특징 추출 : 이미지에서 중요한 특징들을 추출합니다.
4. 객체 인식 : 추출된 특징을 기반으로 객체를 인식합니다.
5. 결과 분석 : 결과값인 객체를 바탕으로 분석 결과를 내보냅니다.

5. 강화학습, 경험을 통해 배우는 인공지능

강화학습은 환경과 상호 작용을 하면서 경험을 통해 학습하는 방식입니다. 다른 AI와는 다르게 명령이나 지시가 필요 없으며, 스스로 행동하고 그 결과에 따라 포인트를 얻거나 포인트를 잃어버리는 과정을 거치면서 학습을 합니다.

마치 사람이 경험을 통해 성공과 실패를 배우는 과정처럼 학습을 하는 원리를 가지고 있습니다.

강화학습 구성요소 : 에이전트, 보상과 벌점, 알고리즘 등

기본적으로 강화학습을 위해 에이전트가 학습을 하기 위해서는 방대한 데이터가 필요합니다.

• 에이전트 : 자율 주행 자동차와 같이 학습을 수행하는 주체입니다.
• 환경 : 자율 주행 자동차가 주행하는 환경과 같은 개념입니다.
• 행동 : 자율 주행 자동차가 환경에 노출되었을 때 취할 수 있는 선택들입니다.
• 상태 : 자율 주행 자동차가 처해 있는 현재 상황입니다.
• 보상과 벌점 : 자율 주행 자동차가 특정 행동을 취했을 때 환경에서 받는 피드백입니다.
• 정책 : 자율 주행 자동차가 각각의 상태에서 어떤 행동을 취할지 정의하는 규칙입니다.
• 알고리즘과 함수 : 알고리즘이란 반복적인 학습에 따라 규칙을 새롭게 규정하는 과정이며, 그 과정에서 필요한 함수들이 필요합니다.

강화학습 작동방식

이러한 요소들이 작동되는 과정은 아래와 같은 단계를 거칩니다.

1. 에이전트(자율주행 자동차)는 현재 상태를 관찰합니다.
2. 에이전트(자율주행 자동차) 정책에 따라 행동을 선택하는 단계를 거칩니다.
3. 에이전트(자율주행 자동차)는 선택한 행동을 수행하고 보상을 받고 새로운 상태에 놓입니다.
4. 에이전트(자율주행 자동차)는 알고리즘과 함수를 통해 규칙을 재 정의 합니다.
5. 위의 단계를 지속적으로 반복하면서 에이전트(자율주행 자동차)는 최적의 규칙을 학습합니다.

위와 같은 강화학습 기술은 시행착오를 통해 최적의 결과물을 찾아내기 때문에 특정 모델이 없어도 학습이 가능한 원리를 가지고 있습니다. 그 과정에서 많은 데이터와 반복적인 과정을 수행해야 하기 때문에 시간이 오래 걸릴 수 있지만 정확도가 높은 편에 속합니다.