[큰글자도서] AI 미래

프롤로그 인공지능 시대로의 여정 5

1장 생성 인공지능의 시대가 열리다
초창기 인공지능 12
생성 인공지능의 중추 26
생성 인공지능 시대 32
인공지능 리터러시가 필요하다 44

2장 인공지능이란 무엇인가
딥러닝 인공지능은 사람과 비슷하다 52
인공 신경망의 인식 능력 62
GAN 모델 66
디퓨전 모델 71
스테이블 디퓨전 모델 77
챗GPT의 기반, 트랜스포머 구조 85
생성이란 과연 무엇일까? 101

3장 일상을 파고드는 생성 인공지능
생성 인공지능의 종류 108
이미지 계열 모델 113
사운드 계열 모델 128
텍스트 생성 모델 146

4장 AGI 시대, 인류는 무엇을 대비해야 하는가
변화의 패턴 154
한계에 다다른 하드웨어 159
게임과 소프트웨어 개발의 미래 167
인공지능과 일자리 175
인공지능이 의식을 가질 수 있을까? 185
인공지능을 어떻게 통제해야 할까? 201
우리가 인공지능을 이해할 수 있을까? 206

에필로그 새로운 지평, 생성 인공지능 215
주 218
그림 출처 222

인간이 오랜 진화를 통해서 갖게 된 걷기, 손으로 잡기 등 기본적인 능력은 겉보기에 아무런 노력 없이 쉽게 하는 것처럼 보이지만 거기에는 수십억 년의 진화로 축적된 자연의 지혜가 있다. 반면 추상적인 기호나 문자를 다루는 지적 활동은 인간에겐 어려운 일일지 모르지만 오히려 컴퓨터로 처리하기에는 쉬운 일이다.
_ 초창기 인공지능

생성 인공지능은 우리 사회를 크게 변화시킬 잠재력을 가지고 있다. 하지만 이 잠재력을 제대로 실현하기 위해서는 인공지능을 제대로 이해하고 다룰 수 있는 능력이 필요하다. 인공지능을 효과적으로 활용할 수 있으려면 그 작동 원리를 제대로 이해해야 하며, 이것이 인공지능 시대를 준비하는 우리 사회의 중요한 과제가 될 것이다. 이를 통해 우리는 인공지능의 혜택을 극대화하고 잠재적인 위험을 최소화하며, 인공지능과 함께 더 나은 미래를 만들어 갈 수 있다.
_ 인공지능 리터러시가 필요하다

디퓨전 모델이 이미지를 생성할 때는 다음과 같은 과정을 거친다. 먼저 학습에 사용할 이미지에 조금씩 노이즈를 더해서 순차적으로 노이즈가 들어간 여러 장의 이미지를 만든다. 이 과정은 매우 절차적이라서 노이즈가 무작위적인 성질이 있다는 것 외에는 그냥 정해진 절차대로 진행하면 된다. 초기의 디퓨전 모델은 이런 이미지를 1,000장 정도 준비했다. 온전한 이미지에서 시작해서 조금씩 노이즈를 늘려 완전한 가우스 분포의 노이즈 이미지까지 마련하는 것이다. 그림 3의 경우 기존의 고양이 이미지에 조금씩 노이즈을 더해 점차적으로 완전한 노이즈를 만들었다. 이 과정이 신경망을 학습시키기 위해 데이터를 준비하는 과정이다.
_디퓨전 모델