♟️ 구글 딥마인드의 ‘알파제로’, 어떻게 체스를 스스로 학습했을까?1. 알파고의 뒤를 이은 진화형 AI, 알파제로2016년 세계 바둑 챔피언 이세돌을 꺾으며 전 세계를 놀라게 했던 ‘알파고’를 기억하시나요? 그 뒤를 이은 구글 딥마인드의 또 다른 인공지능, ‘알파제로(AlphaZero)’는 훨씬 더 발전된 방식으로 체스, 쇼기, 바둑을 ‘스스로’ 학습하는 인공지능입니다. 기존의 알파고가 수많은 기보 데이터를 학습한 것과 달리, 알파제로는 단 한 건의 인간 기보도 보지 않고, ‘자기 자신과의 대국’을 통해 독자적인 전략을 만들어냈습니다. 단순히 흉내 내는 AI가 아니라, 창의적으로 전략을 발견하는 AI로 진화한 것이죠.2. 알파제로는 어떻게 체스를 ‘혼자’ 배웠을까?알파제로의 핵심 학습 방식은 강화학습(..

🧠 AI가 스스로 개념을 배우는 법 – 자기지도학습(Self-Supervised Learning)1. AI는 어떻게 스스로 학습할까?기존의 인공지능 학습 방식은 대부분 사람이 직접 데이터를 라벨링하고(예: ‘이건 고양이’, ‘이건 개’), 그에 맞춰 학습시키는 지도학습(Supervised Learning)이 중심이었습니다. 하지만 이 방식은 데이터 준비에 엄청난 시간과 비용이 들고, 실제 세상처럼 불완전한 환경에 대응하기 어렵다는 한계가 있습니다. 이런 문제를 해결하기 위해 등장한 개념이 바로 **자기지도학습(Self-Supervised Learning)**입니다. 이 방식은 AI가 데이터 속에서 스스로 문제를 만들고 스스로 답을 찾으며 개념을 익히는 방식입니다. 마치 아이가 장난감을 만지면서 원리를 ..

🧠 인간 뇌의 뉴런 연결과 딥러닝의 차이 1. 인간의 뇌는 어떻게 정보를 처리할까?인간의 뇌는 약 860억 개의 뉴런(신경세포)으로 구성되어 있으며, 각 뉴런은 시냅스를 통해 다른 뉴런들과 연결되어 복잡한 신호망을 형성합니다. 이 연결망은 우리가 생각하고, 기억하고, 감정을 느끼는 모든 인지 작용의 핵심입니다. 뉴런 간 연결은 전기신호와 화학물질을 매개로 하며, 정보가 전달되고, 반복 학습을 통해 강화되거나 약화되는 ‘가소성(plasticity)’이라는 특성을 가집니다. 이 덕분에 인간은 새로운 정보를 빠르게 학습하고, 경험에 따라 행동을 유연하게 바꿀 수 있죠.2. 딥러닝은 어떻게 영감을 얻었나?딥러닝(Deep Learning)은 바로 이 인간 뇌의 작동 원리에서 영감을 받아 개발된 인공지능 기술입니..

🧠 인공지능의 ‘망각’ 기능, 왜 필요한가?1. 인공지능이 왜 ‘망각’을 해야 하지?우리는 흔히 인공지능(AI)이 많은 데이터를 기억하고 활용할수록 더 똑똑해질 거라고 생각합니다. 하지만 역설적으로, AI에게도 ‘망각(Forget)’이 꼭 필요한 기능이라는 연구 결과들이 속속 등장하고 있습니다. 인간은 불필요한 정보를 자연스럽게 잊음으로써 중요한 정보를 빠르게 처리할 수 있습니다. 마찬가지로, 인공지능도 모든 데이터를 무작정 저장하고 사용하면 연산 효율이 떨어지고, 오히려 오류 확률이 높아지는 문제가 발생하죠. 그래서 최근 AI 기술에서는 ‘망각’이라는 개념이 핵심 기능으로 주목받고 있습니다.2. 머신러닝에서의 ‘망각’이란?머신러닝에서의 망각은 단순히 데이터를 삭제하는 것이 아닙니다. 모델이 과거 학습..

인간처럼 사고하는 AI는 가능할까? – GPT-4의 인지 구조 분석1. 인간의 사고 vs 인공지능의 사고, 무엇이 다를까?우리는 흔히 인공지능(AI)을 '생각하는 기계'라고 부르지만, 실제로 AI가 인간처럼 사고하는 것은 아닙니다. 인간의 사고는 감정, 직관, 경험, 그리고 맥락을 기반으로 하는 매우 복잡한 인지 과정입니다. 반면 GPT-4 같은 대형 언어모델은 그저 수많은 데이터를 바탕으로 패턴을 예측하는 모델에 불과하죠. GPT-4가 아무리 자연스러운 문장을 만들어낸다 해도, 그것은 단순한 수학적 연산의 결과일 뿐, 인간처럼 '의미'를 진정으로 이해하고 있는 것은 아닙니다.2. GPT-4의 인지 구조, 어떻게 작동할까?GPT-4는 OpenAI에서 개발한 최신 인공지능 언어모델로, 트랜스포머(Trans..