🧠 AI의 추론 능력 한계와 인간과의 차이점1. AI는 어떻게 ‘추론’할까?추론(Reasoning)은 단순히 정보를 나열하는 것이 아니라, 여러 단서를 바탕으로 새로운 결론을 이끌어내는 능력입니다. 인간은 매우 적은 정보만으로도 상황을 해석하고, 예상치 못한 변수에 유연하게 반응할 수 있습니다. 하지만 AI는 이런 추론을 어떻게 처리할까요? GPT나 LLaMA 같은 대형 언어모델은 수많은 텍스트 데이터를 기반으로 ‘패턴화된 사고’를 시도합니다. 예를 들어 “비가 온다면 우산을 가져간다”는 문장을 학습했을 경우, 유사 문맥에서는 높은 확률로 비슷한 답을 생성하죠. 이는 확률적 예측이지, 논리적 추론과는 구분되는 개념입니다.2. 추론의 종류와 AI의 약점AI의 추론 능력은 크게 귀납적 추론(사례에서 일반화..

🤖 OpenAI의 멀티모달 인지 능력 – 글, 이미지, 소리의 통합 해석1. 멀티모달 AI란 무엇인가?기존의 인공지능은 대부분 텍스트, 이미지, 소리 중 한 가지 입력 형태만 처리하도록 설계되었습니다. 하지만 인간은 글을 읽으며 이미지를 떠올리고, 소리를 들으며 문맥을 이해하죠. 이러한 복합적인 인지 방식을 모방하기 위해 등장한 개념이 바로 ‘멀티모달 AI(Multimodal AI)’입니다. 멀티모달 AI는 다양한 형태의 정보를 동시에 입력받아 통합적으로 해석하고 판단할 수 있는 인공지능을 말합니다. 특히 OpenAI는 텍스트 기반 모델의 한계를 넘어서기 위해 글, 이미지, 음성까지 모두 처리할 수 있는 멀티모달 모델 개발에 집중하고 있으며, 최근 출시된 GPT-4 Turbo 모델이 그 대표적인 사례입..

🧠 AI는 진짜 ‘이해’할 수 있을까?1. AI의 ‘이해’란 무엇을 의미할까?우리는 흔히 인공지능(AI)이 텍스트를 읽고 답변하거나, 이미지를 분석하는 모습을 보며 “이해했다”고 착각하곤 합니다. 하지만 실제로 AI가 인간처럼 의미를 '이해'하는 걸까요? 하버드대학교의 한 연구팀은 이 질문에 대해 깊이 있는 분석을 진행했습니다. 그들의 결론은 명확합니다. 현재의 AI는 인간처럼 세상의 의미를 '이해'한다고 보기 어렵다는 것입니다. 우리가 말하는 '이해'란 단순한 정보 처리나 예측이 아닌, 맥락을 인식하고, 개념을 연결하며, 상황을 해석하는 능력이기 때문이죠.2. 하버드 연구팀의 실험 내용 요약하버드 연구진은 GPT-3, BERT 등의 대형 언어모델을 대상으로 특정 문장을 주고, 그에 대한 비유적 해석,..

🧠 메타의 LLaMA 모델, 인지 능력에서 GPT보다 나은가?1. LLaMA란 무엇인가?LLaMA(Large Language Model Meta AI)는 메타(Meta, 구 페이스북)에서 개발한 대형 언어모델입니다. GPT 시리즈가 OpenAI의 대표 모델이라면, LLaMA는 메타의 기술력으로 맞서기 위해 설계된 또 하나의 강력한 언어 AI입니다. LLaMA의 목표는 적은 학습 자원으로도 높은 성능을 내는 경량화된 고성능 모델이며, 연구자 및 개발자 커뮤니티에 공개되어 오픈소스 생태계 활성화에 기여하고 있죠. 특히 2023년부터는 LLaMA 2가 공개되면서, GPT-4와의 비교가 본격적으로 이루어지기 시작했습니다. 그렇다면 과연 LLaMA는 GPT보다 ‘인지 능력’ 측면에서 더 뛰어난 모델일까요?2. ..

🤖 아이처럼 배우는 AI: 강화학습의 원리 1. AI는 어떻게 ‘배우는’ 걸까?우리는 어린아이가 세상을 배울 때, 시행착오를 통해 경험을 쌓고, 결과에 따라 행동을 조정한다는 걸 알고 있습니다. 인공지능도 이와 비슷한 방식으로 학습할 수 있을까요? 강화학습(Reinforcement Learning)’은 바로 이런 아이 같은 학습 방식을 모방한 인공지능 기술입니다. 이 방식에서 AI는 처음엔 아무것도 모른 채 시작하고, ‘행동 → 보상 → 반복’ 과정을 통해 점점 더 나은 전략을 스스로 찾아냅니다. 놀라운 점은 이 학습 과정이 인간의 성장 과정과 매우 유사하다는 점입니다. 그래서 많은 연구자들은 강화학습을 "AI가 아이처럼 배우는 방식"이라고 표현하죠.2. 강화학습의 기본 구조강화학습은 에이전트(Agen..

♟️ 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(..