영향력 있는 인공지능 기술 6가지

 

 

인공지능은 더 이상 새로운 기술이 아니다. 그러나 기업과 개인이 인공지능이 제공할 수 있는 가능성을 이해하게 되면서 그 영향력은 모든 산업에서 비즈니스를 변화시키고 기업가, 근로자와 소비자에 이르기까지 새로운 기회를 제공하고 있다. 여기서는 가장 영향력 있는 인공지능 기술에 대해 알아보자.

 

1. 초대형 언어 모델

 

초대형 언어 모델(Large Language Models: LLM)은 언어를 이해하기 위한 ‘두뇌’라고 할 수 있으며, 방대한 텍스트 데이터를 기반으로 인간의 언어를 인식하고, 예측 및 생성할 수 있는 머신러닝 알고리즘이다. 이러한 언어 모델은 의미론적 기술을 사용하여 보다 인간과 상호작용하는 언어를 생성할 수 있으며, 언어를 이해하는 데 있어 더욱 정교해지고 점점 더 커지고 있다. 또한, 초대형 언어 모델은 새로운 문제를 해결하기 위해 많은 노력을 필요로 하지 않는다. 즉, 하나 또는 몇 개의 예시만으로도 기존 언어 모델과 동일하거나 혹은 더 나은 결과를 제공할 수 있다.  

 

 

The Large Language Model Landscape 이미지 https://cobusgreyling.medium.com/the-large-language-model-landscape-9da7ee17710b

 

실제로, 미국의 인공지능(AI) 연구소인 오픈 AI(OpenAI)가 2020년 6월에 초거대 인공지능 언어 모델을 발표하였다. GPT-3는 종래의 다른 언어 처리 인공신경망과 비교할 수 없을 만큼 규모가 거대했으며, 그럴듯한 문장을 생성하고, 인간과 대화하고, 코드를 자동으로 완성하기까지 결과물을 만들어냄으로써 큰 주목을 받았다. 또한, 2021년 구글은 인터넷에서 존 재하는 거대한 양의 단어를 수집하여 음성을 모방하고, 이를 통해 다양한 주제의 대화를 나눌 수 있는 람다(LaMDA)라는 인공지능 언어 모델을 선보였으며, 이어 2022년에는 자연 어 이해, 생성, 추론이 가능하고, 이모티콘으로 영화를 추측하며, 농담 설명 기능을 포함한 새로운 초대형 언어 모델인 PaLM(Pathways Language Model)을 공개했다.  

 

2. 자연어 처리

 

자연어 처리(Natural Language Processing: NLP)는 컴퓨터가 인간이 하는 것과 거의 같은 방식으로 인간의 언어를 분석 및 이해하고 의미를 도출하는 인공지능의 한 분야이다. 자연어 처리 기술을 응용한 대표적인 서비스 사례로 기계 번역(Machine Translation), 챗 봇(Chatbot), 문법 자동 수정, 전체 텍스트 검색, 요약(summarization) 서비스 등이 있다. 또한, 대량의 텍스트 데이터를 분석하고 이해하는 데에도 자연어 처리가 이용되고 있다.

 

즉, SIRI, ALEXA 및 CORTANA와 같은 스마트한 디지털 어시스턴트는 NLP 기술을 사용한 가장 대표적인 제품이다. 이메일, 메시지, 트위터, SNS, 뉴스 기사, 책, 음성 대화 등과 같은 전 세계의 많은 정보는 자연어로 이루어져 있다. 기계가 이러한 언어에서 의미를 추출하는 것은 엄청나게 어려운 일이다. 그러나 딥러닝과 같은 인공지능 기술 덕분에 이 모든 것이 가능한 것이다.  

 

 

<출처 = https://openai.com/dall-e-2/> 인공지능 DALL E2가 그린 &lsquo;An astronaut, riding a horse, in a photorealistic style&rsquo; 그림

 

3. 제너레이티브 인공지능

 

2022년 가트너가 발표한 인공지능 전략적 기술 트렌드 중 하나인 제너레이티브 인공지능(Generative Artificial Intelligence)은 인공지능과 머신러닝 알고리즘을 활용하여 기계가 학습 데이터를 기반으로 텍스트, 이미지, 오디오 및 비디오 콘텐츠와 같은 새로운 인공 콘텐츠를 생성하는 기술이다. 이러한 제너레이티브 인공지능은 다양한 산업군에서 응용 및 활용이 증가하고 있으며, 특히 음악과 영상 분야에서 두각을 드러내고 있다.

 

즉, 실시간으로 새로운 음악을 생성하고, 오래된 영화의 이미지를 복원하고, 흑백 영화에 색상을 추가하기도 하며 초당 더 많은 프레임을 생성하기도 한다. 제너레이티브 인공지능은 기존의 인공지능 기반의 음성 인식에서 벗어나 컴퓨터 비전, 대화 지능(conversational intelligence), 콘텐츠 지능, 의사결정 시스템과 같이 우리가 상상하는 것보다 더 많은 분야에 적용되어 산업 발전에 기여할 것이다.  

 

4. 강화 학습

 

강화 학습(Reinforcement Learning)은 머신러닝 학습 방법 중 하나로, 아이가 걷는 것 을 배우는 것처럼 환경과 상호작용하면서 걷는 법을 알아가는 것과 같은 학습 방법이다. 즉, 주어진 불확실하고 복잡한 환경에서 에이전트가 실수와 보상을 통해 학습하고 목표를 찾아가는 알고리즘이다.

 

강화 학습은 에이전트가 스스로 복잡한 결정을 내리고 장기적 목표 수립이 가능할 것으로 기대되는 트렌드 중 하나로, 사업전략 기획, 로봇공학, 데이터 과학, 맞춤형 교육 시스템, 항공기 제어 및 로봇 모션 제어, 금융거래 등에서 널리 사용되고 있다.  

 

 

출처: https://whatfix.com/blog/multimodal-learning/ , 4 Types of Multimodal Learning

 

5. 멀티모달 학습

 

멀티모달 학습(Multimodal Learning)은 음성, 제스처, 시선, 표정, 생체신호 등과 같은 감각 입력(sensory input)을 융합하여 학습하는 머신러닝의 한 분야이다. 즉, 다양한 형식의 데이터를 융합하여 학습하는 모델은 더 많은 정보가 집계되기 때문에 단일 데이터를 이용하 는 모델보다 좋은 성능을 제공할 수 있다. 멀티모달 학습은 다양한 형식의 데이터로부터 특징 벡터를 추출하고, 이를 다시 융합하여 분류 및 예측 학습을 수행하거나, 학습 모델을 통해 학습한 후 분류 결과를 취합하는 방식이 존재한다.

 

최근에는 추출된 특징 융합 방식에 서 트랜스포머를 적용한 형태로 발전하고 있다. 이러한 멀티모달 학습은 이미지에 대한 질문 -답변 데이터 생성(visual question answering) 문제, 이미지와 비디오 캡셔닝(image and video captioning) 문제, 오디오 비디오 음성 인식(audio-visual speech recognition) 문제, 멀티모달 감정 인식 문제에 주로 활용되고 있다. 

 

참고: 인공지능 주요 동향 및 전망, 2022-12-05 정보통신기획평가원 

 

 

글로벌 인공지능 시장 규모

 

혹시 참고 가능한 이공 지능 기술 관련 동향 링크

 

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