인공지능 시대, 꼭 알아야 할 최신 AI 용어 상식 7가지

일반인 눈높이에 맞춰 AI, 머신러닝, 딥러닝, 생성형 AI, 트랜스포머, LLM 등 7가지 핵심 AI 용어를 최신 정보를 기반으로 쉽고 명쾌하게 정리합니다. AI 피라미드 구조와 핵심 원리를 이해하고, AI 뉴스에 대한 통찰력을 키우세요.

 

1. AI 피라미드의 기초: AI, 머신러닝, 딥러닝

 

AI 용어는 마치 러시아 인형처럼 포함 관계로 이해하면 쉽습니다. 가장 큰 개념부터 가장 깊은 기술까지 차례로 살펴보시죠.

 

AI (인공지능, Artificial Intelligence)

• 정의: 인간의 학습, 추론, 판단 능력을 컴퓨터로 구현하려는 모든 기술 및 연구 분야입니다. 마치 인공 지성체를 만드는 광범위한 목표라고 생각할 수 있습니다. 체스 프로그램부터 ChatGPT까지, 지능적으로 보이는 모든 시스템이 여기에 속합니다.

 

머신러닝 (Machine Learning)

• 정의: AI를 구현하는 구체적인 방법 중 하나로, 컴퓨터가 명시적인 프로그래밍 없이 데이터를 학습하여 스스로 배우고 패턴을 인식하는 기술입니다.
• 쉬운 예: 과거 이메일 데이터를 보고 스팸인지 정상인지 스스로 분류 기준을 학습하는 것이 머신러닝입니다. 데이터를 먹고 성장하는 똑똑한 학생이라고 생각하시면 됩니다.

딥러닝 (Deep Learning)

• 정의: 머신러닝의 한 분야로, 인공신경망을 깊게(Deep) 쌓아 올려 복잡하고 추상적인 패턴까지 학습하는 기법입니다. 현재 ChatGPT, 이미지 생성 AI 등 대부분의 최신 AI 기술의 기반이 됩니다.
• 핵심: 인간의 개입을 최소화하고, AI 스스로 데이터 속에서 중요한 특징을 자동으로 추출하는 능력이 탁월합니다.

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2. 딥러닝의 심장: 인공신경망과 그 작동 방식

 

인공신경망 (Artificial Neural Network, ANN)

인공신경망은 딥러닝의 핵심 엔진입니다. 이 모델은 이름 그대로 인간 뇌의 신경세포(뉴런) 작동 방식을 모방하여 만든 계산 모델입니다.

• 구조: 데이터가 들어가는 입력층(Input Layer), 복잡한 계산이 이루어지는 은닉층(Hidden Layer, 깊게 쌓일수록 딥러닝), 그리고 결과가 나오는 출력층(Output Layer)으로 구성되어 있습니다.
• 작동 원리: 각 층의 노드(뉴런)들은 서로 가중치(Weight)로 연결되어 있습니다. 데이터가 입력되면, 이 가중치와 편향(Bias)을 통해 계산이 이루어지고, 학습을 반복하며 가중치를 스스로 조절합니다. 마치 뇌가 새로운 정보를 배울 때 신경망 연결 강도를 바꾸는 것과 같습니다. 이 능동적인 학습 과정을 통해 AI는 정교해지는 것입니다.

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3. 창조의 기술: 생성형 AI (Generative AI)

 

생성형 AI는 최근 AI 열풍의 가장 뜨거운 중심입니다.

• 정의: 단순히 데이터를 분류하거나 예측하는 것을 넘어, 학습한 내용을 바탕으로 세상에 없던 새로운 콘텐츠를 창조적으로 만들어내는 AI 모델입니다.
• 쉬운 예:
  • 텍스트를 주면 그럴듯한 새로운 글, 코드, 시를 써주는 것 (ChatGPT, Gemini)
  • 몇 개의 단어를 주면 고화질의 이미지나 영상을 그려주는 것 (DALL-E, Midjourney)
  • 기존 데이터를 학습하고 새로운 음악을 작곡하는 것
• 핵심: 생성형 AI는 기존의 패턴과 규칙을 모방하는 것을 넘어, 이를 재조합하고 확장하여 독창적인 결과물을 내놓습니다. 이것이 바로 우리가 느끼는 AI의 '창의성'입니다.

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4. AI 언어 이해의 혁신: 트랜스포머 (Transformer)

 

트랜스포머는 현재 LLM을 비롯한 대부분의 최신 AI 모델이 사용하는 핵심 구조입니다. 2017년 Google이 발표한 논문에서 처음 소개된 이 구조는 AI 역사에 큰 획을 그었습니다.

• 문제 해결: 기존 AI 모델은 문장을 순차적으로 단어 하나씩 처리했습니다. 마치 책을 한 단어씩 읽는 것처럼, 이는 문장이 길어지면 앞에 나온 단어의 문맥을 잊어버리는 문제가 있었습니다.
• 트랜스포머의 혁신: 어텐션(Attention) 메커니즘
  • 트랜스포머는 문장 전체를 동시에 처리하는 병렬 처리가 가능합니다. (마치 책의 전체 페이지를 한 번에 훑어보는 것처럼)
  • 특히 '셀프 어텐션(Self-Attention)'이라는 매커니즘을 사용해 문장 내 모든 단어 간의 상호 관계를 계산합니다. 예를 들어, "사과를 깎는 칼이 좋다"라는 문장에서 '칼'이 '사과를 깎는' 행위와 가장 관련이 깊다는 것을 정확히 파악하여 문맥을 효율적으로 이해합니다.
• 결과: 이 덕분에 AI의 학습 속도가 획기적으로 빨라졌고, 더 방대한 양의 데이터를 학습할 수 있게 되어 LLM 시대를 열었습니다.

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5. AI 언어 능력의 정점: LLM (Large Language Model)

 

LLM (거대 언어 모델, Large Language Model)은 트랜스포머 구조를 기반으로 방대한 양의 텍스트 데이터로 학습된 AI 모델입니다.

• Large의 의미: LLM은 수십억~수천억 개의 파라미터(매개변수)를 가지며, 이는 모델의 지식과 경험을 담고 있는 숫자들의 집합입니다.
• 핵심 능력:
  • 언어 이해: 인간의 질문이나 명령(프롬프트)의 문맥과 의도를 깊이 이해합니다.
  • 언어 생성: 단순히 정답을 찾는 것을 넘어, 인간처럼 자연스럽고 일관성 있는 새로운 텍스트를 생성합니다. (다음 단어를 가장 확률이 높은 단어로 예측하고, 이를 반복하여 문장을 만들어냅니다.)
• 현재 위상: ChatGPT의 기반이 된 GPT(Generative Pre-trained Transformer) 모델군이나, Google의 Gemini 등이 대표적인 LLM이며, 현재는 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음성 등 다양한 형태의 데이터를 처리하는 멀티모달(Multimodal) 능력까지 갖추고 있습니다.

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6. AI 용어 7가지 핵심 관계 정리

 

이 복잡한 용어들의 관계를 한눈에 파악하실 수 있도록 정리했습니다. 이 표를 보시면 용어들이 어떻게 서로 연결되는지 명쾌하게 이해하실 수 있습니다.

용어	쉬운 정의	핵심 기술	대표적인 응용 분야
AI (인공지능)	인간 지능을 모방하는 모든 기술	광범위 (규칙 기반, 통계, 머신러닝 등)	로봇, 자율주행, 챗봇, 검색
머신러닝	데이터를 보고 스스로 배우는 AI	통계적 알고리즘, 패턴 인식	스팸 분류, 추천 시스템, 예측
딥러닝	깊은 신경망으로 복잡한 학습	인공신경망	LLM, 생성형 AI, 이미지/음성 인식
인공신경망	인간 뇌 뉴런을 본뜬 계산 모델	노드, 가중치, 은닉층	딥러닝의 하드웨어/소프트웨어 구조
생성형 AI	학습으로 새로운 콘텐츠를 창조	딥러닝, 트랜스포머	ChatGPT, Midjourney, AI 작곡
트랜스포머	AI가 문맥을 효율적으로 이해하는 구조	셀프 어텐션 (병렬 처리)	LLM, 기계 번역, 이미지 인식
LLM	거대 데이터로 학습한 언어 천재 AI	트랜스포머 구조	대화형 챗봇, 코딩 지원, 문서 요약

 

다음 영상을 통해 최신 AI 기술의 핵심인 트랜스포머 모델에 대한 기본 개념을 더 쉽게 이해하실 수 있을 것입니다.

 

 

 

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