AI가 의사 결정을 내리는 방식은 어떻게 이루어지나요?
Open AI 발전으로 앞으로 우리의 삶이 많이 바껴질 것 같습니다. 그만큼 관심이 집중되고 있는데요~ 그중에서 AI가 의사 결정을 내리는 방식은 어떻게 이루어지는지 알려주세요.
안녕하세요. 김민규 과학전문가입니다.
AI 의 모든 결정은 방대한 백데이터에서 시작됩니다.
인간이 판단하는 원리와 같은 맥락이라고 보시면 됩니다. 인간도 경험을 바탕으로 결정을 내립니다.
단, 인간의 경험은 단편적이며 지극히 개인적입니다. 하지만 AI 의 경우 세상의 모든 축적된 지식들을 통해 판단을 내리게 되는데, 이 지식을 검색을 빠른 속도로 검색하고 가장 합당한 판단을 하게 되는 것 입니다.
그렇기 때문에 AI 기술을 발전 시키기 위해 지속적으로 경험치를 쌓고 있는 것 입니다.
안녕하세요. 김경태 과학전문가입니다.
AI가 의사 결정을 내리는 방식은 다양한 방법으로 이루어질 수 있습니다. 일반적으로, AI는 미리 정의된 규칙이나 학습된 데이터를 기반으로 의사 결정을 수행하게 됩니다. 여기에 몇 가지 대표적인 방식을 소개합니다.
규칙 기반 시스템: 규칙 기반 시스템은 사람이 미리 정의한 규칙에 따라 AI가 의사 결정을 내리는 방식입니다. 예를 들어, 의료 진단에 사용되는 AI 시스템은 의료 전문가들이 정의한 진단 규칙에 따라 환자의 증상과 진단 정보를 분석하여 질병을 예측하거나 진단을 제시할 수 있습니다.
기계 학습: 기계 학습은 대량의 데이터를 사용하여 AI가 스스로 패턴을 학습하고 의사 결정을 내리는 방식입니다. 예를 들어, 스팸 메일 필터링이나 추천 시스템은 사용자의 행동 기록이나 선호도를 학습하여 적합한 결정을 내립니다.
신경망: 신경망은 기계 학습의 한 종류로, 인간의 뇌를 모델링한 알고리즘입니다. 신경망은 다층 뉴런들로 구성되어 있고, 입력 데이터를 학습하여 출력을 내는 과정을 거칩니다. 예를 들어, 이미지 인식이나 음성 인식 분야에서 사용되는 AI 시스템은 신경망 알고리즘을 사용하여 의사 결정을 내립니다.
강화 학습: 강화 학습은 환경과 상호 작용하며 보상을 최대화하는 방식으로 AI가 의사 결정을 내리는 방식입니다. 예를 들어, 로봇이 환경을 탐색하고 특정 목표를 달성하기 위해 학습을 통해 행동을 결정할 때 강화 학습이 사용될 수 있습니다.
이처럼 AI가 의사 결정을 내리는 방식은 다양하며, 문제의 복잡성과 데이터의 특성에 따라 적절한 방법이 선택됩니다. AI의 의사 결정에는 항상 인간의 개입과 검토가 필요하며, 투명하고 공정한 의사 결정을 위한 노력이 중요합니다.
안녕하세요. 김학영 과학전문가입니다.AI가 의사 결정을 내리는 방식은 크게 2가지로 분류할 수 있습니다. 첫 번째는 규칙 기반 시스템(rule-based system)이고, 두 번째는 머신 러닝 기반 시스템(machine learning-based system)입니다.
규칙 기반 시스템은 if-then 논리 구조를 사용하여 의사 결정을 내립니다. 예를 들어, 의료 진단을 예로 들면, "만약 환자가 A, B, C 증상을 보인다면, 그들은 질병 X로 진단됩니다." 이러한 규칙은 전문가의 경험과 지식에 따라 수작업으로 작성됩니다.
반면에 머신 러닝 기반 시스템은 데이터를 분석하여 패턴을 찾고 예측 모델을 만듭니다. 이러한 모델은 더 많은 데이터를 수집하고 분석함으로써 지속적으로 개선됩니다. 예를 들어, 의료 진단을 예로 들면, 머신 러닝 모델은 수천, 수백만 건의 환자 데이터를 분석하여 이전에 본 적이 없는 증상을 가진 환자의 진단을 예측할 수 있습니다.
머신 러닝 기반 시스템은 대규모 데이터 분석과 모델 학습을 필요로 하기 때문에, 학습에 사용할 데이터가 부족하거나 품질이 낮으면 정확도가 떨어질 수 있습니다. 또한 머신 러닝 모델의 작동 원리가 불투명하므로, 어떻게 결정이 내려졌는지 설명하기 어려울 수 있습니다.