AI가 스스로 학습 할 수 있다고 하는데 어떻게 가능한가요?
AI에 초짜인 사람입니다.
AI는 사람이 만들고 사람이 데이터를 입력해 주고 한다는데 나중엔 AI가 스스로 판단하고 학습까지 할 수 있다고 하는데 이게 사람이 관여를 하지 않고 어떻게 가능한가요?
3개의 답변이 있어요!안녕하세요. 이만우 과학전문가입니다.
A.I가 스스로 판단 가능한 이유는 크게 2가지로 볼 수 있는데요..
하나는 엄청난 데이타와 그 데이타를 가지고 다양한 학습을 한다는 것입니다.
이세돌이 A.I와 바둑을 둔것 기억 하실겁니다. 잘 아시다시피 바둑의 길은 어마무시하고 다양한 길과 접근 방법이 있는데요
상대가 어디에 돌을 놓았을 경우을 A.I는 이미 학습을 하였고..그 학습을 토대로 가장 최적의 자리에 대응을 하며 두는 것이죠
또한, 프로그래밍 된 의사 결정 시스템을 통해 스스로 판단할 수 있는데요.
이 시스템은 A.I에게 주어진 목표와 규칙을 기반으로 상황ㅇ을 평가하고 최적의 행동을 결정할 수 있도록 지시합니다.
하지만..100% 사람같은 지능은 아닙니다.
결국, 프로그래머나 디자이너가 설저애둔 범위와 규칙내에서 이루어진다는 점에서 인간의 감독과 검토가 지속 필요한 것이죠. ㅎㅎ
안녕하세요. 김경태 과학전문가입니다.
스스로 학습하는 것을 가능하게 하는 주요 기술은 "머신 러닝"과 "딥 러닝"입니다.
머신 러닝은 컴퓨터 시스템이 데이터를 분석하고 패턴을 파악하여 학습하는 알고리즘을 사용하는 기술입니다. 이 알고리즘은 데이터를 입력으로 받아 모델을 구축하고, 이 모델을 사용하여 새로운 데이터를 예측하거나 결정을 내릴 수 있습니다. 학습 과정에서 모델은 데이터의 특징을 학습하고, 이를 기반으로 예측을 수행하는 방식입니다.
딥 러닝은 머신 러닝의 한 분야로, 인공 신경망을 기반으로 학습하는 기술입니다. 딥 러닝은 다층 신경망 구조를 사용하여 복잡한 데이터 패턴을 학습할 수 있으며, 이를 통해 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.
안녕하세요. 송종민 과학전문가입니다.
수많은 학습 데이터를 주기만 한다면, 딥러닝은 문제를 잘 풀 수 있다고 알려져 있습니다. 예를 들어 1,000개의 카테고리에 대해 130만 장의 분류된 이미지가 있는 ImageNet 태스크에 대해 딥러닝 알고리즘은 Top 5 기준 98% 이상의 정확도를 달성하며 사람의 판별 정확도를 뛰어넘었습니다.
하지만 태스크에 맞는 데이터를 수집하는 것은 비쌉니다. 세상에는 이미지가 넘쳐나지만, 각각의 이미지가 어떤 의미를 가지는지 사람이 일일이 분류해 라벨을 만드는 것은 오래 걸리고 힘이 듭니다.
지도 학습, 비지도 학습, 그리고 자기 지도 학습
데이터와 라벨이 주어질 때 라벨을 이용해 태스크를 수행하는 방법을 학습하는 것을 지도 학습(Supervised learning)이라고 부릅니다. 이미지 분류, 양불판정, 감성 분석 등 우리가 생각하는 ‘인공지능에 시킬 수 있는 일’ 대부분이 이러한 지도 학습 방식으로 학습됩니다.