AI(인공지능)는 최근 머신러닝에서 딥러닝으로 변화해 가는 상황으로 보입니다.
머신러닝, 딥러닝
Open AI가 개발한 Chat GPT의 성공으로 인해 판세는 머신러닝에서 딥러닝으로 변화해 가고 있습니다.
그럼 궁금해 집니다. 둘의 차이가 무엇인지 말이죠.
머신러닝은 사람이 데이터를 정리해서, 특징을 분류하고 분석해서 패턴을 입력하는 방식인 반면, 딥러닝은 여러 층으로 된 인공신경망을 통해 스스로 학습해서 의사결정을 하는 방식입니다.
인공신경망은 사람뇌의 정보처리 방식과 유사한데, 입력층(input layer)을 통해 학습하고자 하는 데이터를 입력받게 되면, 그 다음 단계인 은닉층(hidden layer)을 지나며, 출력층(output layer)을 통해 최종 결과로 출력되는 방식이라고 합니다.
이 때, 은닉층이 두 개 이상의 심층신경망으로 구성되어 학습이 이뤄지는 머신러닝 학습을 딥러닝이라고 합니다.
즉, 머신러닝도 딥러닝의 일종이라 할 수 있는 것이죠.
인간의 뇌에는 뉴런 간 정보전달의 역할을 시냅스가 있는데, AI에서 시냅스와 같은 역할을 하는 것이 파라미터(매개변수)입니다. 인공신경망을 연결하는 선 하나를 파라미터라 하는데, 이 파라미터의 수가 많을수록 인간의 뇌와 유사하게 기능하게 된다고 합니다.
즉, 이제는 AI의 방향성이 딥러닝으로 가면서 얼마나 많은 파라미터를 구성하느냐의 게임으로 변화했습니다.
Chat GPT는 1750억개의 파라미터, 네이버의 하이퍼클로바는 2040억개의 파라미터, 구글의 PaLM은 5400억개의 파라미터로 구성되면서 점차 진보하고 있습니다.
Chat GPT 4는 100조개의 파라미터로 구성될 거라 합니다.
인간이 무서운 점은 진보의 방향이 잡히면 무섭게 경쟁하면서 예상치 못한 결과를 만들어낸다는 데 있죠.
앞으로 딥러닝의 AI가 어떤 모습을 보일까요?
'변화하는 세상 읽기' 카테고리의 다른 글
| SVB파산이 보여준 신호는? (0) | 2023.03.13 |
|---|---|
| SVB 파산은 달러 환율에 어떤 영향을 줄까? (0) | 2023.03.13 |
| 애플 AI (0) | 2023.03.01 |
| 제2의 스티브잡스, 크레이그 페더리기 (Craig Federighi) (0) | 2023.02.28 |
| 원하는 업체 취업할 때까지 취업도전? (0) | 2023.02.27 |