i-will-going 님의 블로그

목차1. 범용인공지능(AGI: Artificial General Intelligence)의 개념과 발전2. AGI와 ANI(Artificial Narrow Intelligence)의 차이점3. AGI 개발의 주요 접근 방법4. AGI 개발의 도전 과제와 현재 상황5. AGI의 잠재적 영향과 윤리적 고려사항6. AGI의 미래 전망 1. 범용인공지능(AGI: Artificial General Intelligence)의 개념과 발전 범용인공지능(AGI)은 인간 수준의 일반적인 지능을 가진 AI를 말합니다. AGI는 다양한 작업을 수행할 수 있는 능력을 가진 인공지능 시스템으로, 특정한 작업에 국한되지 않고 여러 분야에 걸쳐 활용될 수 있는 폭넓은 유연성을 지니고 있습니다. AGI는 기계 학습을 통해 다양한 데..

목차1. 멀티모달 AI의 정의와 초기 발전2. 초거대 언어 모델과 멀티모달 AI의 융합3. 멀티모달 AI의 주요 응용 분야4. 멀티모달 기술 발전에 따른 주요 혁신5. 멀티모달 AI 모델의 사회적 영향6. 멀티모달 기술 발전에 따른 도전 과제7. 멀티모달 AI의 미래 전망1. 멀티모달 AI의 정의와 초기 발전멀티모달 AI는 텍스트, 이미지, 음성, 비디오 등 다양한 형태의 데이터를 통합적으로 처리하고 이해할 수 있는 인공지능 기술을 의미합니다. 초기에는 텍스트와 이미지 데이터를 결합하여 이미지 캡셔닝(Image Captioning)과 같은 작업을 수행하는 데 주로 사용되었습니다. 이러한 기술은 2000년대 초 컴퓨터 비전(CV)과 자연어 처리(NLP)의 발전 덕분에 가능해졌습니다. 예를 들어, 이미지의 ..

1. DALL-E의 등장과 초기 발전 2021년 1월, OpenAI가 DALL-E를 발표하면서 AI 이미지 생성 기술은 새로운 전기를 맞이했습니다. DALL-E는 GPT-3의 변형 모델을 사용하여 텍스트 설명을 바탕으로 이미지를 생성할 수 있는 혁신적인 기능을 선보였습니다. 이 모델은 12억 개의 매개변수를 사용하여 텍스트와 이미지 사이의 관계를 학습했으며, 이를 통해 복잡하고 추상적인 개념도 시각화할 수 있게 되었습니다. DALL-E의 핵심 기술은 이산 변분 오토인코더(discrete VAE)와 트랜스포머 기반의 언어 모델을 결합한 것으로, 이는 텍스트 입력을 이미지 토큰으로 변환하고 이를 다시 실제 이미지로 생성하는 과정을 가능하게 했습니다. 또한 CLIP(Contrastive Language-Ima..

목차1. AI아티스트와 AI 아트의 부상과 정의2. AI 아트의 주요 사례와 선구자들3. AI 아트의 기술적 기반과 창작 과정4. AI 아트가 제기하는 철학적, 윤리적 질문들5. AI 아트의 미래 전망과 과제 1.AI 아티스트와 AI 아트의 부상과 정의 2020년을 전후로 인공지능(AI) 기술이 예술 분야에 본격적으로 도입되면서 'AI 아티스트'라는 새로운 개념이 등장했습니다. AI 아트는 인공지능 기술, 특히 기계학습과 신경망을 활용하여 창작된 예술 작품을 의미합니다. 이는 단순히 도구로서의 AI 사용을 넘어, AI 시스템이 창작 과정에 적극적으로 참여하거나 때로는 주도적인 역할을 하는 새로운 예술 형태를 말합니다. 2020년 전후로 AI 아트는 급속도로 발전했는데, 이는 딥러닝 기술의 진보, 컴퓨팅 ..

목차1. GPT의 탄생과 초기 발전 (2018-2019)2. GPT-3의 등장과 AI 언어 모델의 새로운 지평 (2020-2021)3. ChatGPT와 대화형 AI의 혁명 (2022)4. GPT-4의 출시와 멀티모달 AI의 시대 (2023)5. GPT의 미래와 AI 생태계의 변화 (2024 이후) 1. GPT의 탄생과 초기 발전 (2018-2019) 2018년은 자연어 처리 분야에 혁명적인 변화를 가져온 해로, OpenAI가 첫 번째 GPT 모델을 발표했습니다. GPT-1은 1.17억 개의 파라미터를 가진 모델로, 기존의 자연어 처리 모델들과는 달리 대규모 비지도 학습을 통해 다양한 언어 작업에 적용할 수 있는 범용성을 보여주었습니다. 이 모델은 트랜스포머 아키텍처의 디코더 부분만을 사용하여 설계되었으며..

목차1. ELIZA의 탄생과 개발 배경2. ELIZA의 작동 원리와 기술적 특징3. ELIZA의 영향과 '일라이자 효과'4. ELIZA 이후의 발전과 현대 AI와의 연관성5. ELIZA의 유산과 AI 연구에 대한 철학적 함의 1. ELIZA의 탄생과 개발 배경 1966년, MIT 인공지능 연구소의 조셉 와이젠바움(Joseph Weizenbaum) 교수는 인공지능 역사상 중요한 이정표가 될 프로그램을 개발했습니다. 'ELIZA'라고 명명된 이 프로그램은 최초의 자연어 처리 컴퓨터 프로그램 중 하나로, 인간과 기계 사이의 대화를 시뮬레이션하는 것을 목표로 했습니다. ELIZA의 이름은 조지 버나드 쇼의 희곡 '피그말리온'에 등장하는 엘리자 둘리틀 캐릭터에서 따왔는데, 이는 프로그램이 언어를 '학습'하고 '발..

목차1. 앨런 튜링과 AI2. 튜링 테스트와 AI의 철학적 기반3. 제2차 세계대전과 암호해독: AI의 실용적 응용4. ACE와 맨체스터 마크 1: 초기 컴퓨터와 AI의 발전5. 튜링의 유산과 현대 AI로의 영향1. 앨런 튜링과 AI엘런 튜링(Alan Turing)은 20세기 가장 영향력 있는 수학자이자 컴퓨터 과학자 중 한 명으로, 인공지능(AI)의 기초를 닦은 선구자입니다. 1936년, 튜링은 "계산 가능한 수에 관하여"라는 획기적인 논문을 발표하며 현대 컴퓨터 과학의 이론적 토대를 마련했습니다. 이 논문에서 그는 '튜링 기계'라는 개념을 소개했는데, 이는 현대 컴퓨터의 이론적 기반이 되었습니다. 튜링 기계는 무한히 긴 테이프에 기록된 명령어를 읽고 실행할 수 있는 가상의 기계로, 모든 계산 가능한 ..