AI 길잡이

AI의 기억 구조 — 왜 인공지능은 이전 대화를 잊을까?많은 사람들이 인공지능(AI)과 대화를 하다가 “방금 한 말을 왜 또 물어봐?”라는 경험을 해본 적이 있을 겁니다.AI가 사람처럼 똑똑하다면 당연히 이전 대화를 기억해야 할 것 같은데,막상 대화가 길어지면 금세 맥락을 잊어버리죠.그 이유는 단순한 오류가 아니라, AI의 기억 구조 자체가 사람과 다르기 때문입니다. 1. 인간의 기억 vs AI의 기억사람의 기억은 크게 세 가지로 나눌 수 있습니다.감각 기억 → 단기 기억 → 장기 기억.우리가 대화를 하거나 공부를 할 때, 중요한 내용은 장기 기억으로 옮겨져 나중에도 꺼내 쓸 수 있죠.하지만 AI는 이런 ‘기억 저장소’를 기본적으로 가지고 있지 않습니다.AI는 대화를 주고받는 ‘세션(session)’ 단..

AI가 데이터를 학습하는 원리 — 머신러닝과 딥러닝 AI 이야기를 들을 때마다 빠지지 않고 등장하는 단어가 바로 ‘머신러닝’과 ‘딥러닝’입니다. 둘 다 인공지능을 만드는 기술이라고 하는데, 어디까지가 같고 어디서부터 다른지 헷갈리기 쉽습니다. 이 글에서는 수식이나 이론보다, “현실에서 어떻게 쓰이고 무엇이 달라지는지”에 초점을 맞춰 머신러닝과 딥러닝의 차이를 정리해 보겠습니다. 투자·업무·서비스 기획 관점에서 이 둘을 구분하는 기준만 잡혀도 AI 뉴스를 해석하는 눈이 훨씬 선명해집니다.1. AI 학습의 기본 원리 — 데이터로 패턴을 찾는다AI의 학습은 결국 “데이터를 보고 패턴을 찾는 일”입니다.사람이 수많은 사진을 보고 사과와 배를 구분하듯, 인공지능도 이미지를 반복적으로 분석하면서 “이..

AI 시대의 직업 변화 — 사라지는 일과 생기는 일인공지능(AI)의 발전은 단순히 기술 변화로 끝나지 않습니다. 우리가 일하는 방식, 일자리의 종류, 그리고 ‘직업의 개념’ 자체를 바꾸고 있습니다. 10년 전만 해도 ‘AI가 인간의 일을 대신한다’는 말은 막연한 미래 예측처럼 들렸지만, 지금은 이미 현실이 되었죠. 그렇다면 AI 시대에는 어떤 일이 사라지고, 어떤 새로운 직업이 등장할까요? 1. 사라지고 있는 직업들 — 자동화의 파도AI가 가장 빠르게 대체하는 영역은 반복적인 업무입니다. 대표적으로는 데이터 입력, 단순 고객 응대, 콜센터 상담, 번역, 이미지 분류 같은 직무가 있습니다.예를 들어, 과거엔 사람이 일일이 입력하던 엑셀 데이터 작업을 이제는 ChatGPT나 RPA(로봇 프로세스 자동화) ..

AI 반도체 — 인공지능의 두뇌를 만드는 칩 이야기요즘 뉴스에서 “엔비디아가 반도체 시장을 장악했다”, “AI 칩 경쟁이 치열하다” 이런 말 자주 들리죠.그런데 정확히 AI 반도체가 뭔지 궁금하신 분들도 많을 겁니다.이름만 들으면 어려워 보이지만, 쉽게 말해서 AI가 ‘생각’하고 ‘판단’할 수 있게 만드는 두뇌 역할의 칩입니다.이 글에서는 AI 반도체가 왜 중요한지, 어떻게 작동하는지,그리고 어떤 기업들이 이 시장을 이끌고 있는지를 쉽게 풀어보겠습니다.1. AI 반도체는 일반 반도체와 뭐가 다를까?우리가 쓰는 스마트폰이나 컴퓨터에도 반도체가 들어 있습니다.그건 주로 데이터를 계산하거나 저장하는 **CPU(중앙처리장치)**나 메모리칩이죠.그런데 AI는 단순 계산으로 끝나지 않습니다.이미지, 음성, 문장처럼..

AI의 판단 구조 — 인공지능은 왜 틀릴까?AI가 사람보다 똑똑하다고 느껴질 때가 많습니다.질문에 바로 대답하고, 복잡한 수식을 계산하고, 사진 속 사물을 정확히 구분하기도 하죠.하지만 조금만 깊게 물어보면, AI는 엉뚱한 답을 내놓기도 합니다.심지어 자신이 틀린 것도 모른 채, 당당하게 말할 때도 있습니다.그렇다면 AI는 왜 틀리는 걸까?이 글에서는 인공지능이 어떻게 ‘판단’을 내리고, 그 과정에서 어떤 오류가 발생하는지가장 단순하고 명확하게 풀어보겠습니다.1. AI의 판단은 ‘이해’가 아니라 ‘예측’이다AI의 가장 큰 오해 중 하나는 “AI가 이해한다”는 표현입니다.사실 인공지능은 정보를 이해(understand) 하지 않습니다.그 대신, 방대한 데이터를 기반으로 예측(predict) 합니다.예를 들..

AI 인프라와 전력 소비 — 인공지능은 얼마나 많은 에너지를 쓸까?AI가 점점 똑똑해질수록 사람들은 이런 질문을 던집니다.“도대체 인공지능은 얼마나 많은 전기를 먹는 걸까?”채팅 하나, 이미지 하나를 만드는 데 쓰이는 전력량이 상상보다 훨씬 크다는 사실, 알고 계셨나요?이번 글에서는 AI가 작동하기 위해 필요한 인프라의 구조와 전력 소비의 규모,그리고 그로 인해 생겨나는 기술적·환경적 문제를 자세히 풀어보겠습니다. 1. 인공지능이 움직이기 위한 ‘보이지 않는 엔진’AI는 단순히 프로그램 하나로 작동하지 않습니다.그 뒤에는 수천 대의 **서버와 GPU(그래픽 연산 장치)**가 동시에 작동하는 거대한 인프라가 있습니다.이 서버들은 대부분 **데이터센터(Data Center)**에 모여 있고,끊임없이 데이..

AI 자기학습(Self-Learning)의 비밀 — 기계는 어떻게 혼자서 배울까?우리가 사용하는 인공지능은 이제 누가 시키지 않아도 스스로 배우고 발전합니다.“기계가 스스로 학습한다”는 말, 처음 들으면 믿기 어렵죠.하지만 지금의 AI 기술은 실제로 ‘자기학습(Self-Learning)’을 통해 지식을 쌓고, 경험을 흉내 내고 있습니다.이 글에서는 AI가 어떻게 자기 스스로 배움을 이어가는지, 그리고 그것이 인간의 학습과 어떤 점이 다른지를 풀어보겠습니다.1. 인간처럼 배우는 기계, 그 원리는 무엇일까AI의 자기학습은 말 그대로 데이터를 스스로 탐색하고 규칙을 발견하는 과정입니다.기존의 인공지능은 사람이 일일이 ‘정답’을 알려줘야만 학습할 수 있었습니다.예를 들어 “이건 사과, 저건 바나나”처럼 레이블을..

AI의 시각 인식 — 인공지능은 정말 ‘본다’고 할 수 있을까?요즘 사진 한 장만 올려도 AI가 사람 얼굴을 구분하고, 고양이인지 강아지인지 단번에 알아맞히죠.그런데 문득 이런 생각이 듭니다.“AI가 본다”는 말, 진짜 ‘본다’는 의미일까요?인간은 눈으로 보고, 뇌로 해석하지만 인공지능은 도대체 어떤 방식으로 세상을 ‘본다’고 할까요?이 글에서는 AI의 시각 인식 구조를 인간의 시각 과정과 비교하며,‘기계가 보는 세계’가 실제로 어떤 의미인지 쉽게 풀어드리겠습니다. 1. 인간의 눈 vs AI의 눈, 뭐가 다를까?우리가 사물을 볼 때의 과정은 단순히 ‘눈으로 본다’가 아닙니다.빛이 눈의 망막에 닿고, 시신경을 따라 뇌의 시각피질로 전달되면서‘이건 사람이다’, ‘이건 나무다’라는 해석이 이루어집니다.즉, ..

인공지능(AI)은 어떻게 만들어졌을까? 인간의 생각을 닮아가는 기술의 진화요즘 ‘AI’라는 단어는 정말 흔하게 들리죠. 뉴스, 광고, 심지어는 일상 대화 속에서도요.하지만 정작 AI가 어떻게 개발되어 지금처럼 발전하게 되었는지 궁금해본 적 있으신가요?우리가 지금 당연하게 사용하는 인공지능은 사실 70년 넘는 세월 동안 수많은 실패와 도전을 거쳐 만들어졌습니다.이 글에서는 AI의 개발 과정과 진화의 흐름을, 어렵지 않게 하나씩 풀어드리겠습니다.1. “기계도 생각할 수 있을까?” – AI의 시작점AI의 이야기는 1950년대 초반, 영국의 수학자 **앨런 튜링(Alan Turing)**에서 시작됩니다.튜링은 “기계가 스스로 생각할 수 있을까?”라는 질문을 던졌고, 이 물음이 바로 인공지능 연구의 출발점이 되었..

AI는 왜 시간 개념을 이해하지 못할까 – 인공지능의 ‘현재’ 인식 구조AI가 얼마나 똑똑해져도 여전히 못하는 게 있다.바로 ‘시간’을 이해하는 일이다.대화형 인공지능과 얘기해보면 가끔 이상할 때가 있다.“지금 몇 시야?” “오늘 날씨 어때?” 같은 질문엔 바로 대답하지만,“어제와 오늘의 차이를 설명해줘” 같은 말에는 종종 엉뚱한 답이 나온다.AI는 정보를 빠르게 계산할 수 있지만,그게 언제 일어난 일인지, 지금과 어떤 관계가 있는지를 ‘느끼는 능력’은 없다.결국, AI는 시간이라는 개념을 순서로는 인식하지만, 흐름으로는 이해하지 못하는 존재다. 1. AI에게 시간은 단순한 데이터 순서일 뿐이다AI는 인간처럼 ‘시간이 흐른다’고 느끼지 않는다.모델이 데이터를 학습할 때, 시간은 그냥 정보가 들어오는 ‘..