[책 요약] 비전공자도 이해할 수 있는 AI지식_Ch1. 인공지능

Ch1. 인공지능: 위대한 인공지능, 깨어나다

 

• 퍼셉트론
  • 최초의 인공신경망 모델
  • 인간 두뇌의 뉴런 연결을 모방한 시스템이었으나, 당시 기술적 한계로 실질적인 사용은 어려움

 

• 규칙 기반 인공지능
  • 초기에 인공지능은 사람이 직접 작성한 규칙(if-then)을 기반으로 작동
  • 규칙을 벗어난 경우 추론이 불가능해 한계가 있었음

 

• 머신러닝
  • 기계가 스스로 규칙을 찾아내는 학습 방식으로 발전
  • 사람이 모든 규칙을 설정하지 않고, 데이터를 입력해 학습
  • 이미지넷 대회 → 딥러닝을 활용해 큰 성과 → 딥러닝의 시대 

 

• 딥러닝
  • 머신러닝의 하위 개념
  • 더 많은 데이터와 복잡한 구조를 처리할 수 있는 기술
  • 인공 신경망을 통해 데이터를 학습하고 규칙을 찾아내는 방식으로, 성능은 뛰어나지만 해석이 어려운 단점이 있다.

 

• 데이터의 중요성
  • AI의 성능은 더 많은 데이터를 확보하는 것에 달려 있으며, 다양한 데이터를 통해 복잡한 문제를 해결할 수 있음

 

• GPU의 역할
  • 딥러닝의 발전에 있어 GPU의 병렬 연산 성능이 중요한 역할을 함. 
  • GPU는 단순 계산을 빠르게 처리할 수 있어 인공 신경망 학습에 적합
  • 딥러닝이 더욱 빠르게 발전 가능했음. 

 

• 오픈소스의 영향
  • 딥러닝 연구는 오픈소스를 통해 많은 연구자들이 참여하면서 빠르게 발전함
  • 특히 구글의 텐서플로와 페이스북의 파이토치 등이 대표적인 오픈소스 딥러닝 라이브러리. 
  • 기술 발전이 가속화됨.