[AI] 인공지능 (Artificial Intelligence)
개요
- 인간의 학습 능력, 추론 능력, 지각 능력을 인공적으로 구현하려는 컴퓨터 과학의 한 분야
- 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고, 예측·판단·생성 작업을 수행하는 시스템
- 넓은 의미에서 AI는 규칙 기반 시스템부터 딥러닝·LLM까지 모두 포함
분류 (능력 범위 기준)
약인공지능 (ANI, Artificial Narrow Intelligence)
- 특정 작업에 특화된 AI
- 현재 상용화된 모든 AI 시스템이 여기에 해당
- 예시
- 이미지 분류, 음성 인식, 번역, 추천 시스템, ChatGPT, Gemini, Claude
강인공지능 (AGI, Artificial General Intelligence)
- 인간 수준의 범용적 사고·학습·추론이 가능한 AI
- 2026년 현재 아직 달성되지 않음 (진행 중인 연구 목표)
- 주요 도전 과제
- 상식 추론, 장기 계획, 맥락 이해, 물리 세계 이해
초지능 (ASI, Artificial Super Intelligence)
- AGI가 지능 폭발을 통해 인류 지능 수준을 초월한 단계
- 지능 폭발 시나리오
- AI가 스스로를 반복적으로 개량하며 능력이 기하급수적으로 향상
- 인간이 더 이상 이해·통제하기 어려운 수준에 도달
AI 기술 계층 구조
Artificial Intelligence (인공지능)
└── Machine Learning (기계 학습)
└── Deep Learning (심층 학습)
└── LLM (대규모 언어 모델)
└── ChatGPT / Gemini / Claude / ...
- AI ⊃ ML ⊃ DL ⊃ LLM 순서로 포함 관계를 가짐
- AI는 가장 넓은 개념, LLM은 딥러닝의 특수한 응용
주요 AI 응용 분야
| 분야 | 대표 기술 | 예시 |
|---|---|---|
| 자연어 처리 (NLP) | LLM, Transformer | ChatGPT, 번역기, 요약 |
| 컴퓨터 비전 | CNN, Diffusion | 자율주행, 이미지 생성 |
| 음성 처리 | RNN, Whisper | Siri, STT/TTS |
| 추천 시스템 | 협업 필터링, DNN | 유튜브, 넷플릭스 |
| 강화학습 | PPO, DQN | AlphaGo, 로보틱스 |
| 생성 AI | GAN, Diffusion, LLM | DALL-E, Stable Diffusion |
AI 개발 단계
- 데이터 수집 및 전처리
- 모델 설계 및 학습
- 평가 및 검증
- 배포 및 서빙
- 모니터링 및 재학습 (MLOps)
