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인공지능의 학습과 강한 인공지능의 등장 가능성2025.05.091. 인공지능의 학습 인공지능의 핵심적인 특징은 그것이 학습을 할 수 있다는 것이다. 인공지능의 학습은 기본적으로 수많은 예시를 통해 이루어진다. 대표적인 학습 방식으로 머신러닝(Machine Learning)이 있다. 머신러닝(또는 기계학습)은 컴퓨터를 학습시켜 스스로 규칙을 형성하도록 하는 인공지능 개발 방식이다. 즉 머신러닝은 알고리즘(Algorithm)을 만들어 내는 알고리즘으로, 머신러닝을 통해 컴퓨터가 스스로 프로그램을 작성하기 때문에 사람은 별도의 프로그램을 작성할 필요가 없다. 딥 러닝 (Deep learning)은 ...2025.05.09
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인공지능2025.01.131. 인공지능 AI 정의 인공지능 AI라고도 불리는 '인공지능'이란 인간과 같은 지성을 갖춘 존재 또는 시스템에 의해 만들어진 인공적인 지능을 의미하며 컴퓨터가 인간의 지능적인 행동을 모방할 수 있도록 하는 것을 인공지능이라고 한다. 2. 인공지능의 종류 강한 인공지능(Strong AI)은 자의식이 있어 스스로를 인공지능이라고 인식이 가능하며 자신이 얻는 정보 등을 바탕으로 스스로 판단을 내리고 명령을 실행하는 인공지능을 말한다. 약한 인공지능(Week AI)은 자의식이 없어 스스로 판단을 내릴 수 없는 인공지능 시스템을 이야기한다...2025.01.13
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인공지능 윤리 이슈2025.04.271. 국내외 인공지능 윤리 강령 수립 동향 최근 10년 동안 인공지능 윤리에 대한 관심이 높아지면서 다양한 기관과 단체에서 인공지능 윤리 강령을 수립하고 있다. 2016년 미국전자전기학회가 발표한 'Ethically Aligned Design'은 인공지능 윤리 지침을 다루는 최초의 기초문서이며, 이후 중국 대학교의 '인공지능의 철학과 윤리' 과목 개설, AMC, 유럽 집행위원회, 마이크로소프트, 구글, IBM, 카카오 등의 인공지능 윤리 가이드라인 제시 등 다양한 움직임이 있었다. 가장 최근에는 2021년 11월 유네스코가 '인공지...2025.04.27
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인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례2025.01.091. 인공지능의 개념 인공지능은 인간의 학습, 추론, 문제 해결 등의 능력을 컴퓨터 프로그램이나 시스템을 통해 모방하거나 수행하는 기술을 의미합니다. 인공지능의 주요 특징 중 하나는 기계가 데이터를 학습하고 경험을 쌓아 나가는 능력을 가지고 있다는 것입니다. 이를 통해 기계는 문제를 해결하거나 패턴을 파악할 수 있으며, 인간의 학습과정을 모방하여 새로운 상황에 대처할 수 있게 됩니다. 2. 머신러닝과 딥러닝 머신러닝은 데이터를 기반으로 컴퓨터 시스템이 학습하고 예측을 수행하는 기술이며, 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 등의 방...2025.01.09
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인공지능, 인간을 위협할까2025.01.111. 인공지능의 의미 인공지능이란 인간이 지닌 지적 능력의 일부 또는 전체를 인공적으로 구현한 것, 즉 기계로부터 만들어진 지능을 말한다. 인간의 지능으로 할 수 있는 사고, 학습, 자기 개발 등을 컴퓨터가 할 수 있도록 하는 방법을 연구하는 컴퓨터 공학 및 정보기술의 한 분야로서, 컴퓨터가 인간의 지능적인 행동을 모방할 수 있도록 하는 모든 것을 일컫는다. 또한 인공지능은 그 자체만으로 존재하는 것이 아니라, 컴퓨터 과학의 다른 분야와 직간접으로 많은 관련을 맺고 있다. 특히 현대에는 정보기술의 여러 분야에서 인공 지능적 요소를 ...2025.01.11
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[교육학개론] 인공지능과 교육, 인공지능이 학생을 가르칠 수 있을까?2025.05.041. 4차 산업혁명과 학교교육 학교는 많은 학생들에게 효율적으로 교육의 기회를 제공하기 위해 만들어진 제도이다. 공급자 중심의 학교 제도는 학생 개인의 흥미와 소질, 적성, 학업 이력과 수준, 학습의 속도를 고려하지 않고 정해진 교육과정을 획일적으로 운영하는 문제로 인해 학습자는 최적화된 학습의 기회를 제공받지 못하고 있다. 이를 해결할 수 있는 방법 중의 하나로 인공지능을 이용한 '지능형 튜터링 시스템'을 생각해 볼 수 있다. 2. 인공지능의 개념 인공지능은 지능적인 실체를 컴퓨터로 구축하려는 것이다. 최근에는 사람의 관여 없이 ...2025.05.04
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인공지능 기술이 활용되고 있는 사례2025.01.051. 구글 딥마인드사의 인공지능 바둑 프로그램 알파고 알파고는 몬테카를로 기법과 심층 인공신경망 기술을 활용하여 기존의 바둑 프로그램을 뛰어넘었다. 알파고는 정책망, 가치망, 검색이라는 3가지 강력한 무기를 가지고 있으며, 전문가들이 예상하지 못한 독창적인 수를 두어 이세돌 9단을 이겼다. 이를 통해 인공지능 기술의 발전을 보여주었다. 2. ChatGPT ChatGPT는 OpenAI에서 개발한 대화형 인공지능 모델로, 사용자의 질문에 대해 자연스러운 언어로 답변을 제공한다. ChatGPT는 강화학습을 통해 인간의 피드백을 반영하여 ...2025.01.05
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[인공지능] 인공지능(AI)의 진보와 미래 (알파고에서 Chat GPT까지)2025.05.101. 자연어 처리 모델의 진보 인공지능의 핵심적인 기술인 자연어 처리 모델은 지속적으로 발전해왔다. 과거에는 합성곱 신경망(CNN)과 순환신경망(RNN)이 주로 사용되었지만, 2017년 구글 딥마인드에서 발표한 트랜스포머(Transformer) 모델은 이들의 한계를 극복하며 자연어 처리 성능을 크게 향상시켰다. 트랜스포머는 어텐션 메커니즘과 병렬 계산을 통해 문장 내 단어들 간의 상호작용을 고려하고 효율적인 학습이 가능하게 했다. 이러한 발전은 챗GPT의 자연어 처리 능력 향상에 기여했다. 2. 생성형 인공지능(Generative ...2025.05.10
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인공인간(로봇 + 인공지능)과 인류의 공존 방안2025.05.071. 인공지능의 발전 양상 인공지능은 크게 두 가지 형태로 발전할 것으로 예상됩니다. 하나는 눈에 띄지 않고 기계에 스며드는 무형의 인공지능이고, 다른 하나는 인간의 모습을 한 인공지능입니다. 무형의 인공지능은 현재의 챗GPT와 같은 연장선상에 있으며, 인간의 모습을 한 인공지능은 점점 더 확산될 것으로 보입니다. 2. 인간과 인공인간의 공존 인간과 인공인간이 일상적으로 공존하는 시대가 도래할 것입니다. 이를 위해 우리는 진정한 인간으로서 인공인간과 공존할 준비를 해야 합니다. 단순히 소프트웨어와 공존하는 것이 아니라, 실제 인간과...2025.05.07
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[인공지능 윤리] 인공지능의 편향성 문제와 윤리적 고려 사례 연구2025.05.101. 인공지능의 편향성 문제 인공지능은 기계학습과 데이터 분석을 통해 작동하며, 이를 통해 결정을 내리고 판단을 합니다. 그러나 인공지능은 학습에 사용된 데이터의 편향성을 반영할 수 있고, 편견과 차별을 보여줄 수도 있습니다. 이러한 편향성은 인간의 편견이나 사회적으로 형성된 문제들이 데이터에 반영되기 때문에 발생합니다. 이는 채용 면접, 대출 심사, 범죄 예측 등 다양한 영역에서 문제를 야기할 수 있습니다. 따라서 인공지능의 편향성 문제에 대한 이해와 대응이 필요합니다. 2. 인공지능 윤리와 책임 인공지능의 발전과 활용이 증가함에...2025.05.10
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