전체 글36 마음은 어떻게 작동하는가? -정보처리 이론과 인지과학의 탄생 마음의 작동 원리를 이해하려는 시도우리는 누구나 ‘생각’하고, ‘기억’하며, ‘판단’을 내립니다. 하지만 과연 이 마음은 어떻게 작동하는 걸까요? 인간의 정신을 과학적으로 설명하고자 하는 시도는 오랫동안 철학, 심리학, 신경과학 등의 다양한 학문에서 이어져 왔습니다. 그중에서도 20세기 중반, 인간의 마음을 마치 컴퓨터처럼 하나의 정보처리 시스템으로 간주한 새로운 학문적 흐름이 등장했습니다. 이를 계기로 심리학은 ‘행동’만을 관찰하던 시대에서 벗어나, ‘마음의 내부 작용’을 탐구하는 인지과학(Cognitive Science)이라는 융합 학문으로 발전하게 됩니다.이번 글에서는 인간의 정신을 정보처리 시스템으로 바라보는 관점, 이를 가능하게 했던 인지혁명(Cognitive Revolution)의 배경, 그리.. 2025. 6. 9. AI와 인간 두뇌의 비교: 계산인가, 사고인가? 인간처럼 사고하는 기계는 가능한가요?인공지능(AI)이 급속도로 발전하면서, 우리는 자주 ‘기계가 인간처럼 생각할 수 있을까?’라는 질문을 던지게 됩니다. 과거에는 단순한 계산 작업만 가능했던 컴퓨터가 이제는 언어를 이해하고, 창의적으로 그림을 그리며, 음악을 작곡하고, 심지어 대화까지 자연스럽게 이어갑니다. 이런 기술의 발전은 인간 두뇌와 인공지능이 얼마나 닮았는지, 혹은 얼마나 다른지에 대한 근본적인 궁금증을 자아냅니다.하지만 인간의 지능은 단순한 계산 능력을 넘어섭니다. 우리는 감정을 느끼고, 직관을 통해 결정을 내리며, 상식을 바탕으로 새로운 상황을 추론할 수 있습니다. 그렇다면 인공지능의 ‘지능’은 인간의 그것과 본질적으로 같은 것일까요? 아니면, 완전히 다른 구조와 원리 위에서 작동하는 기계적 .. 2025. 6. 9. 전이학습(Transfer Learning)과 사전학습 모델의 이해 인공지능 모델을 학습시키기 위해서는 대량의 데이터와 막대한 연산 자원이 필요합니다. 하지만 모든 문제마다 처음부터 AI를 새로 학습시키는 것은 비효율적이며 자원 낭비가 큰 방식입니다. 이를 극복하기 위한 접근법이 바로 전이학습(Transfer Learning)입니다.전이학습은 말 그대로 이미 학습된 모델의 지식을 새로운 문제에 ‘전이(Transfer)’시켜 재활용하는 방식입니다. 이 개념은 특히 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전(CV) 등 방대한 데이터가 필요한 분야에서 큰 효과를 발휘하고 있으며, 최근에는 사전학습 모델(Pretrained Model)을 활용하는 것이 업계의 표준처럼 자리잡고 있습니다.이번 글에서는 전이학습의 기본 개념부터 사전학습 모델이 어떻게 활용되는지, 그리고 이 두 가지 접근 .. 2025. 6. 8. AI의 분류: 협의의 AI vs 범용 AI vs 초지능 AI 인공지능(AI)은 이제 더 이상 먼 미래의 이야기가 아니라, 우리의 일상 속에서 자연스럽게 활용되고 있는 기술입니다. 스마트폰 음성 비서, 추천 알고리즘, 자율주행 시스템, 번역기까지—AI는 이미 다양한 형태로 우리의 삶에 깊숙이 들어와 있습니다. 그러나 AI라고 해서 모두 같은 수준의 지능을 가지는 것은 아닙니다.AI는 그 능력의 범위와 자율성의 정도에 따라 세 가지 유형으로 구분할 수 있습니다:협의의 인공지능(ANI, Artificial Narrow Intelligence)범용 인공지능(AGI, Artificial General Intelligence)초지능 인공지능(ASI, Artificial Superintelligence)이 글에서는 이 세 가지 AI의 개념과 특징, 그리고 각 단계에서 기대되는.. 2025. 6. 8. AI 윤리와 편향: 알고리즘은 공정한가? 인공지능(AI)이 점점 더 많은 분야에서 인간의 결정을 대체하거나 보조하게 되면서, AI의 윤리성과 공정성에 대한 문제가 점점 더 중요해지고 있습니다. AI 기술은 범죄 예측, 채용 심사, 신용 평가, 의료 진단 등 다양한 분야에서 활용되며, 그 영향력이 사람들의 삶에 직접적으로 영향을 미치고 있습니다.하지만 우리는 종종 AI가 판단한 결과가 편향되었거나 불공정하다는 지적을 접하게 됩니다. 알고리즘이 인간처럼 차별적인 결정을 내릴 수 있다는 사실은 많은 사람에게 충격을 안겨주었고, 이는 AI 개발자와 정책 입안자들에게 윤리적 책임을 요구하게 만들었습니다.이번 글에서는 AI 알고리즘의 편향이 왜 발생하는지, 윤리적인 AI를 설계하기 위해 어떤 노력이 필요한지, 그리고 AI의 결정이 공정하게 이루어지기 위해.. 2025. 6. 7. 강화학습(Reinforcement Learning)의 개념과 사례 스스로 학습하는 인공지능의 두뇌를 이해하다 인공지능(AI) 기술이 점점 더 인간의 행동을 닮아가고 있습니다. 특히, 목표를 설정하고 시행착오를 거쳐 스스로 최적의 방법을 찾는 학습 방식은 인간의 학습과 매우 유사한데요. 바로 이러한 학습 방법이 강화학습(Reinforcement Learning, RL)입니다.강화학습은 인간이 환경을 탐색하고 시행착오를 통해 더 나은 결정을 내리는 과정과 닮아 있어, 게임, 로봇 제어, 자율주행, 금융 등 다양한 분야에서 그 잠재력이 주목받고 있습니다. 딥마인드의 알파고(AlphaGo)가 인간 프로 바둑 기사를 이긴 사건은 강화학습의 실질적인 가능성을 대중에게 처음 각인시킨 대표 사례였습니다.이번 글에서는 강화학습의 기본 개념과 작동 원리를 살펴보고, 실제 적용 사례인 알.. 2025. 6. 7. 이전 1 2 3 4 5 6 다음
