AI 마케팅 연구소

Q. 튜링 테스트란 무엇인가요? 튜링 테스트는 인공지능의 아버지로 불리는 앨런 튜링에 의해 1950년에 제안된 개념입니다. 이 테스트의 기본 아이디어는 인공지능 시스템이 인간과 구별할 수 없을 정도로 인간처럼 행동할 수 있는지를 판단하는 것입니다. 튜링 테스트는 인공지능 연구의 중요한 이정표이자 철학적 논의의 주제로, 인간과 기계의 지능을 구별하는 능력을 시험하는 방법으로 여겨집니다. [1] 튜링 테스트의 기본 구조튜링 테스트는 간단한 질문과 대답 형식으로 진행됩니다. 한 사람(심판)이 컴퓨터와 인간 참가자(두 피험자)와 통신하며, 어느 쪽이 인간이고 어느 쪽이 컴퓨터인지를 알아내려고 합니다. 심판은 키보드와 모니터를 통해 두 참가자와 대화합니다. 심판이 어느 한 쪽이 컴퓨터라는 것을 판별하지 못하면 그..

Q. 자연어 처리란 무엇인가요? 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리하는 데 필요한 기술의 한 분야입니다. 이 기술은 텍스트나 음성 데이터를 분석하고, 그 의미를 파악하여 유용한 정보를 추출하거나, 사용자와 의사소통을 할 수 있게 합니다.  NLP는 AI의 중요한 부분으로, 우리가 매일 사용하는 많은 응용 프로그램에서 핵심적인 역할을 합니다. [1] NLP의 기본 작업NLP는 다양한 하위 작업으로 구성되어 있습니다. 1) 텍스트 분류(Text Classification) : 이메일 스팸 감지, 감성 분석 등 특정 카테고리에 텍스트를 할당하는 작업입니다.2) 기계 번역(Machine Translation) : 한 언어의 텍스트를 다..

Q. AI에서 신경망이란 무엇인가요? 신경망(Neural Networks)은 인공지능의 핵심 기술 중 하나로, 인간 뇌의 신경망에서 영감을 받은 수학적 모델입니다. 이 기술은 데이터를 처리하고 학습하는 데 사용되며, 특히 패턴 인식, 예측, 의사 결정 과정에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. 신경망은 각기 다른 레이어와 노드(뉴런)들로 구성되어 있으며, 이들이 서로 복잡하게 연결되어 있습니다. [1] 신경망의 구조신경망은 크게 세 가지 주요 레이어로 구성됩니다. 1) 입력 레이어 (Input Layer)역할: 외부 데이터를 신경망으로 받아들이는 첫 번째 레이어. 예: 얼굴 인식 시스템의 경우, 입력 레이어는 이미지의 각 픽셀 값을 받아들입니다. 예를 들어, 28x28 픽셀 크기의 흑백 이미지를 입력 데이터로 ..

안녕하세요.미래소년입니다. 최근 저는 『정보 검색의 진화, 챗GPT. 검색말고, 질문하세요.』라는 책을 출간하였습니다. 이 책은 챗GPT와 같은 혁신적인 인공지능 기술을 활용하여 정보 검색의 새로운 시대를 여는 방법을 소개하고 있습니다.  정보 검색의 진화, 챗GPT. 검색 말고, 질문하세요.챗GPT를 통해 AI 시대가 본격적으로 열리면서, 이 혁신적인 기술을 어떻게 활용할 수 있..futureboy.upaper.kr 이제 저는 본격적인 AI 강사로 활동을 시작하게 되었습니다.  주로 AI에 관심은 많지만 시작하는 데 두려움을 느끼시는 AI 입문자분들, 그리고 곧 은퇴를 앞두거나 이미 은퇴하신 분들을 대상으로 강의를 진행하고자 합니다.  조직과 시스템에서 벗어나 새로운 도전을 시작할 때, 인공지능은 여러..

ChatGPT는 사용자의 이전 대화를 기억할 수 있나요? ChatGPT는 사용자의 이전 대화를 기억하는 것처럼 보일 수 있지만, 사실 엄밀한 의미에서는 대화가 종료된 이후에 해당 사용자의 이전 대화 내용을 기억하거나 저장하지 않습니다. 대신, 각 세션 내에서 지속적인 맥락 추적을 통해 대화를 이어가는 능력이 있습니다.  이 부분을 더 자세히 살펴보겠습니다.  [1] 대화의 맥락 유지ChatGPT는 사용자가 주고받은 대화의 맥락을 세션이 유지되는 동안에만 파악하며, 이를 통해 일관된 응답을 제공할 수 있습니다. ■ 맥락 기반 응답 : 세션 내의 이전 메시지를 기반으로 응답을 생성하므로, 같은 주제에 대한 대화에서 사용자가 무엇을 질문했는지 기억하고 일관된 답변을 할 수 있습니다. ■ 예시 : 사용자가 "어..

Q. GPT-2와 GPT-3, GPT-4의 차이는 무엇인가요? GPT-2, GPT-3, 그리고 GPT-4는 모두 OpenAI에 의해 개발된 언어 생성 모델로서, 각각은 세대를 거듭하면서 많은 개선이 이루어졌습니다.   다음은 이 세 모델의 주요 차이점을 요약한 내용입니다. 1. 모델 크기와 파라미터 수GPT-2: 2019년에 출시된 GPT-2는 약 15억 개의 파라미터를 가지고 있습니다. 이 모델은 당시에 텍스트 생성에서 상 당히 진보된 결과를 보여주었으며, 다양한 주제에 대한 일관된 텍스트를 생성할 수 있는 능력을 갖추고 있었습니다.GPT-3: 2020년에 발표된 GPT-3는 약 1750억 개의 파라미터를 가지고 있습니다. 이전 세대보다 훨씬 큰 크기와 더욱 복잡한 구조 덕분에, GPT-3는 훨씬 더 ..

Q. 딥러닝이 전통적인 머신 러닝과 어떻게 다른가요? 인공지능의 세계에서 딥러닝과 전통적인 머신 러닝은 종종 언급되지만, 이 둘의 차이를 명확히 이해하는 것은 중요합니다. 두 기술 모두 데이터로부터 학습하고 예측을 하는 데 사용되지만, 그 접근 방식과 처리 능력에서 큰 차이가 있습니다.  [1] 전통적인 머신 러닝전통적인 머신 러닝은 명시적인 프로그래밍 없이 데이터로부터 패턴을 학습하는 기술입니다. 이 방식은 주로 구조화된 데이터를 사용하며, 특징 선택(feature selection)과 특징 추출(feature extraction)이 중요합니다. 즉, 데이터에서 유용한 특징을 사람이 미리 정의하고, 이를 기반으로 모델을 훈련시키는 방식입니다. 전통적인 머신 러닝 알고리즘에는 의사결정 트리(Decisio..

Q. 머신 러닝이란 무엇인가요? 머신 러닝은 마치 마법 같은 기술입니다. 상상해 보세요. 컴퓨터가 스스로 학습을 하고, 그 경험을 바탕으로 더 나은 결정을 내릴 수 있다면 얼마나 흥미로울까요? 머신 러닝은 바로 그런 기술입니다.  이 기술은 인공지능의 한 분야로, 명시적인 프로그래밍 없이 데이터로부터 학습하고 예측하는 컴퓨터 알고리즘과 모델을 개발하는 과학입니다. 즉, 머신 러닝은 데이터를 통해 스스로 학습하고, 그 학습을 통해 무언가 유용한 정보를 추출하거나 결정을 내리는 기술입니다.  [1] 머신 러닝의 기본 원리머신 러닝은 크게 세 가지 방식으로 구분할 수 있습니다.: 지도 학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 그리고 강화 학습(Rein..

Q. AI의 주요 유형은 무엇인가요? 인공지능(AI)은 대체로 세 가지 주요 유형으로 분류됩니다.규칙 기반 AI(Reactive Machines), 제한된 기억 AI(Limited Memory), 이론적 마음 AI(Theory of Mind), 그리고 자아인식 AI(Self-aware AI). 이러한 유형들은 AI가 얼마나 복잡하게 인간의 사고 방식을 모방할 수 있는지에 따라 달라집니다.  각 유형의 특징과 일상에서의 사례를 살펴보며 재미있게 설명해 드리겠습니다. [1] 규칙 기반 AI (Reactive Machines)규칙 기반 AI는 가장 기본적인 형태의 인공지능입니다. 이 AI는 특정 상황에 대한 반응만을 수행할 수 있으며, 과거 데이터나 경험을 학습하지 않습니다.  가장 유명한 예는 IBM의 체스..

Q. ChatGPT의 응답 시간을 최적화하는 기술은 무엇인가요? ChatGPT의 응답 시간은 사용자의 대화 경험에 직접적인 영향을 미치는 중요한 요소입니다. 이를 최적화하기 위해 다양한 기술이 활용되고 있습니다. 응답 시간을 개선하기 위한 기술들을 한번 살펴보겠습니다.  [1] 트랜스포머 아키텍처의 병렬 처리ChatGPT는 트랜스포머(Transformer) 모델을 사용해 입력된 문장의 모든 단어를 동시에 처리할 수 있습니다. 이를 병렬 처리(parallel processing)라고 하며, 응답을 만드는 데 걸리는 시간을 크게 단축합니다. ■ 병렬 계산 : 전통적인 순차적 모델과 달리, 트랜스포머 모델은 모든 단어를 동시에 처리함으로써 입력 문장의 전체 맥락을 빠르게 이해합니다.  [2] GPU 및 TPU..