제가 가장 존경하는 4학년 선배가 개발자 취업을 포기하고, 재료공학 석사에 진학하는 걸 보고 끄적여본 글입니다.
https://www.youtube.com/watch?v=AOl1Q7dUd2s
힌튼 박사님의 인터뷰를 보고 많은 생각이 드는 요즘이다.
사실, 23년도에 ChatGPT가 처음 나왔을 때도 힌튼 박사님은 똑같은 위험을 경고했다. 어째서 인공지능이 천연지능인 우리보다 더 우월하고, 더 위험한지에 대해서.
AI란 무엇인가?
인공지능은 하나의 모델이 아니라 하나의 분야다. 말 그대로, 인공적으로 지능을 만들어보려는 학문이다. 그리고 최근의 AI 혁명을 가능하게 한 건, 인공지능 모델 중에서도 신경망(Neural Network), 바로 딥러닝이다. 현재 트랜스포머를 비롯해서 모든 AI 모델은 각기 다른 형태의 신경망을 튜닝해서 백본-인코더-디코더 구조를 사용하지만, 결국 그 모든 것의 알파이자 오메가는 아래 신경망 구조에 있다.
AI에 관심이 없어도 위와 같은 이미지가 익숙하게 느껴질 것이다. 이게 바로 신경망의 전부다.
노란색 동그라미, 즉 입력(Input)에 정보가 들어온다. 이걸 특징(feature)이라고 하는데, 쉽게 말해 결과를 예측하는 데 도움이 될 만한 힌트들이다. 만약 성별을 예측하는 AI를 만들고 싶다면, 특징으로 나이, 키, 머리카락 길이 등을 넣어주면 된다.
그러면 서로 연결된 선들의 영향력, 즉 가중치(weight)가 어떤 것은 강해지고 어떤 것은 약해지는 과정을 거친다. 이 가중치라는 숫자들을 곱하고 더해서 최종적으로 빨간색 동그라미, 즉 출력(Output)에서 각각의 선택지에 대한 확률값이 나온다. 예를 들어 [0.2, 0.8]이라는 결과가 나왔다면, AI가 해당 인물을 2번째 선택지(예: 여자)라고 약 80%의 확신도를 가지고 예측했다는 뜻이다.
인공지능이 나오기 전까지 우리는 일종의 '노가다'를 했다. 문제 해결을 위한 알고리즘(방정식)을 인간이 직접 만들기 위해 노력했다. 그러나 이제는 그럴 ...
