AI 활용, 시작
인공지능이란?
AI(Artificial Intelligence)라고 많이 사용하며, 컴퓨터 시스템이나 기계가 인간의 지능을 모방하거나 학습, 문제 해결, 의사 결정과 같은 작업을 수행할 수 있도록 하는 기술이다.
AI는 크게 두 가지로 나눌 수 있다.
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약한 인공지능(Weak AI): 특정 작업을 수행하는 데 초점을 맞춘 AI로, 예를 들어 음성 인식, 이미지 인식, 추천 시스템 등이 있다. 이런 AI는 특정한 상황에서만 작동한다.
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강한 인공지능(Strong AI): 인간의 지능과 유사한 수준으로 사고하고 학습할 수 있는 AI이다. 영화 속에서 자주 등장하는 개념이며, 예시로는 터미네이터가 있다. 하지만 실제로 구현된 것은 없다.
AI는 머신러닝, 딥러닝 등의 기술을 활용하여 데이터를 분석하고 패턴을 인식하며, 점점 더 많은 분야에서 활용되고 있다.
인공지능의 중요성
기초 개념의 이해, AI 한계 인식, 결과 해석 능력을 향상으로 인해 보다 효율적인 AI 활용 방법 찾기에 유리하다.
AI 활용은 연구는 다르다.
연구에서는 새로운 모델의 구조를 짜거나 알고리즘을 개발한다. 그리고 AI의 성능을 높이는 방법을 찾는다. 방법을 찾은 후 모델을 실제로 디자인해보고 학습 및 여러 데이터셋을 적용해보고 결과를 도출하게된다. 개인의 생각으로의 개선을 함으로 인해 점점 작업이 복잡해진다. 반면에 AI 활용은 이미 만들어진 모델이나 서비스를 API 형태를 활용해서 문제를 해결하는 것을 말한다. 예시로 설명하자면, AI 연구자는 새로운 음성 인식 알고리즘을 개발할 수 있지만, AI 활용자는 이를 이용해 음성 비서를 만드는 앱을 개발한다.
API란?
Application Programming Interface의 약어이며, 프로그램끼리 통신하는 인터페이스이다. 개발자가 복잡한 AI 기능을 손쉽게 사용할 수 있도록 제공되며, 이 API를 통해 복잡한 AI 알고리즘을 직접 개발할 필요 없이, AI의 기능을 바로 이용할 수 있다.
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인터페이스(interface)란?
두 개 이상의 시스템, 소프트웨어, 하드웨어 또는 사용자가 상호작용할 수 있도록 하는 경계나 접점을 말한다. 많은 분야에 사용되며, 보통 다음 3가지 형태로 나타낸다. 시스템 간의 원활한 상호작용을 가능하게 하여 사용자 경험을 향상시키고, 개발 효율성을 높이는 데 중요한 역할을 한다.-
사용자 인터페이스(UI): 사용자가 소프트웨어나 기기를 사용할 때 접하는 화면, 버튼, 메뉴 등을 한다. 예시로는 웹사이트나 모바일 앱의 디자인이 있다.
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프로그래밍 인터페이스(API): 서로 다른 소프트웨어 시스템이 서로 통신할 수 있도록 하는 규칙이나 도구 모음이다. 개발자는 API를 사용하여 특정 기능을 구현할 수 있다.
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하드웨어 인터페이스: 컴퓨터와 주변 장치 간의 연결을 정의하는 규격이나 프로토콜을 의미한다. 예를 들어, USB 포트나 HDMI 포트가 이에 해당한다.
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개발자가 ai 서비스를 일일히 만드는 것이 아닌, 타인이 제공하는 서비스를 활용하려면 프로그램끼리 통신을 해야한다. 이 통신 방법 중 하나가 API고, 최근의 AI 서비스가 가장 많이 제공되는 방식이다.
예시로는 '구글 Vision API의 이미지 분석', 'Chatgpt의 이미지 생성 및 대화', 그리고 'ElevenLabs의 음성 생성' 기능을 말한다.
사전 학습 모델이란?
Pre-trained Model이라고도 부르며, 대량의 데이터셋에서 미리 학습된 인공지능 모델을 의미한다. 미리 학습함으로 인해 학습 과정을 생략할 수 있다는 특징이 있다. 이외에도 많은 장점이 있으며, 다음과 같다.
- 모델 단위로 제공되기 때문에 모델을 결합해서 사용하는 게 조금 더 편하다.
- 라이브러리에서 사전 학습되어 모듈(module, 소프트웨어나 시스템의 특정 기능이나 작업을 수행하는 독립적인 구성 요소를 의미)이 제공된다는 것은 검증을 거친 것이기에 사용에 안정성이 높다.
- 개발자나 활용하는 사람이 별도로 학습시킴으로써 본인의 문제에 맞도록 좀더 최적화 시킬 수 있다.
예시로는, GPT 같은 자연어 처리 모델은 이미 방대한 데이터로 학습되어 있어, 바로 텍스트 생성이나 번역에 활용할 수 있다는 점이 있다.
Fine-Tuning이란?
사전 학습된 모델을 특정 작업이나 데이터셋에 맞게 조정하는 과정을 의미한다. 주로 머신러닝과 딥러닝 분야에서 사용된다.
즉, AI 개념 중요하며 이를 활용하고, 사전에 모델을 학습해서 보다 효율성 있는 작업이 필요하다. 어떻게 활용해야하는지 앞으로 차차 배워나갈 것이다.
