인공지능이 갑자기 좋아지게된 이유가 뭔가요?

Question

예전에도 인공지능은 있었고

학습시키고 데이터를 엄청 쌓았던거 같은데

어떻게 지금은 학습시키지 않은 데이터도 처리를 하나여?

그 매커니즘이 궁금하네여.

Answer 1

안녕하세요. 김재훈 전문가입니다.

인공지능이 좋아진 핵심 이유는 구글이 발표한 트랜스포머 구조처럼 대규모 병렬학습이 가능한 모델이 등장하고 GPU 클라우드 발전으로 수십억 수조 개 파라미터를 학습시킬 수 있게 되었으며 인터넷 규모의 데이터가 축적되었기 때문입니다 이런 대규모 모델은 단순 암기가 아니라 데이터 속 패턴과 확률 구조를 학습해 언어 이미지의 일반적 규칙을 추상화하가 때문에 학습하지 않은 문제도 유사한 구조를 찾아 추론할 수 있습니다 즉 새로운 데이터를 아는 것이 아니라 방대한 사례에서 공통 원리를 압축해 두었다가 그 확률적 구조를 바탕으로 가장 그럴듯한 답을 생성하는 것입니다

Answer 2

안녕하세요. 박재화 전문가입니다.

AI 가 갑자기 좋아진 것은 데이터가 계속 적으로 쌓이고, GPU 연산도 커지면서 성능이 급격하게 성장했죠.

학습하지 않은 데이터도 처리하는 것처럼 보이는게 새로운 정보를 외운 것이라기 보다는 학습한 과정에서 배운 패턴으로 말그대로 추론하기 때문입니다.

Answer 3

안녕하세요. 최정훈 전문가입니다.

인공지능은 이제 단순 암기가 아니, 단어 사이의 관계를 파악하는 '어텐션' 기술을 써서 맥락을 통으로 이해해요. 수많은 데이터를 공부하면서 언어의 원리를 깨우쳤기때문에 처음 보는 질문도 배운 지식을 조합해서 똑똑하게 대답하는 것이랍니다. 예를들어보면 마치 수만권의 책을 읽고 문해력이 길러진 아이가 낯선 문제도 척척 푸는것과 비슷한 원리라고 보실수도 있습니다. 답변이 도움되셨으면 좋겠습니다. 감사합니다.

Answer 4

안녕하세요. 조규현 전문가입니다.

질문자님께서 궁금해하시는 인공지능의 발전 원인은 주로 데이터량 증가와 계산력 향상입니다. 이전에는 데이터 수집이 어려웠지만, 최근에는 인터넷과 스마트 기기로 대량의 데이터가 쉽게 확보됩니다. 또한 GPU와 TPU 같은 고성능 컴퓨팅 장비가 발전하면서 복잡한 알고리즘을 빠르게 처리할 수 있게 되었습니다.

이러한 기술적 기반 위에서 딥러닝과 트랜스포머 모델 같은 혁신적인 알고리즘이 등장해 성능이 크게 개선되었습니다. 특히 대형 기업들이 연구 자금을 집중적으로 투자하며 기술 경쟁이 가속화되었습니다.

이러한 요소들이 결합되면서 인공지능이 급격히 발전하게 되었으며, 다양한 분야에서 실용화되고 있습니다.

참고 부탁드립니다.