생성형 AI 인공 지능 컴퓨터는 어떻게 시작 되었나?

인공지능의 시작

"인공지능 (Artificial Intelligence, AI)" 이라는 용어는 1956년에 처음 등장했습니다. 이 용어는 미국 다트머스 대학에서 열린 역사적인 회의에서 존 매카시(Jon McCarthy), 마빈 민스키(Marvin Minsky), 앨런 뉴웰(Allen Newell), 그리고 허버트 사이먼(Herbert Simon) 같은 컴퓨터 과학자들에 의해 처음 사용되었습니다. 이 회의의 목적은 "기계를 이용해 학습 능력, 문제 해결 능력, 지각 능력 등 인간의 지능적 행동을 모방할 수 있는 방법을 찾는 것"이었습니다. 즉 인간처럼 생각하고 추론하여 결과를 도출 할 수 있는 기계를 만드는 게 목적 이었습니다. 그래서 사람이 만든 지능이라는 이름을 갖게 된 것이지요.

초기 인공 지능 AI 개발 연구는 사전에 미리 정의된 규칙과 집합에 따라 기본적인 문제 해결과 이론적 모델링을 만들어 내는데에 초점을 맞추었습니다. 규칙적이고 전문가 시스템에 중점을 두어 전체 개발을 진행하였습니다. 예를 들어, 1950년대와 1960년대에는 틱택토나 체스와 같은 게임에서의 기계의 성능을 향상시키는 연구가 활발히 이루어졌습니다. 이 시기의 연구는 주로 규칙 기반의 접근 방식을 사용했으며, 이는 기계가 인간의 지식을 모방하도록 설계된 알고리즘을 사용하는 것을 의미했습니다.

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1970년대와 1980년대에는 드디어 "전문가 시스템"이라고 불리는 AI 인공 지능의 한 형태가 개발되었습니다. 이 시스템들은 특정 분야의 전문 지식을 모방하여 결정을 내리거나 문제를 해결할 수 있었습니다. 전문가 시스템은 의료 진단, 금융 분석, 화학 물질 연구 등 다양한 분야에서 활용되었습니다.1990년대에 들어서면서 인공 지능 연구는 기계 학습과 신경망의 발전으로 큰 변화를 겪었습니다. 이러한 접근 방식은 데이터로부터 학습하고 스스로를 개선할 수 있는 알고리즘을 개발하는 데 중점을 두었습니다. 이 시기에는 손글씨 인식, 얼굴 인식, 자연어 처리와 같은 분야에서 상당한 진전이 이루어졌습니다.

 

21세기에 들어서 인공 지능은 더욱 폭발적으로 발전했습니다. 컴퓨터의 성능이 더 향항됨에 따라 더욱 강력하고 복잡한 알고리즘을 설계하고 실험하기 시작하였습니다. 초기의 단순 알로기즘에서 지금의 빅 데이터, 강화 학습, 딥러닝과 같은 기술의 발전으로 인공 지능은 자율 주행 차량, 개인 비서, 의료 진단, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 혁신적인 발전을 이루었습니다.특히 인공 지능 AI 의 '딥러닝' 알고리즘은 다양한 계층의 기계 신경망을 사용하는 기계의 학습과정인데 , 이전 보다 훨씬 빠르게 스스로 대량의 복잡한 패턴을 학습합니다. 이러한 머쉰 러닝( Machine Learning )은 언어 처리 능력, 사물 인식, 자율 주행등에 이용 되어 상용화를 하고 있습니다. 이제 인공 지능은 이제 우리 생활의 많은 부분에 깊숙이 통합되어 있으며, 이러한 기술의 발전은 계속해서 인간의 삶을 변화시킬 것으로 기대됩니다.

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Open AI 와 Chat GPT

Chat GPT는 OpenAI가 개발한 대화형 인공지능, ChatGPT입니다. OpenAI는 인공 지능(AI) 연구를 목적으로 하는 비영리 조직이자, 최근 몇 년간 상업적 목적을 위한 기업으로도 확장한 조직입니다. 2015년에 일론 머스크(Elon Musk), 샘 알트만(Sam Altman), 그레그 브록만(Greg Brockman), 이야 리프친(Ilya Sutskever), 우디 젤러(Woody Zule), 그리고 다른 공동 창립자들에 의해 설립되었습니다. OpenAI의 주요 목표는 안전하고 이익을 인류 전체에 돌리는 방식으로 인공 지능 기술을 발전시키고, 이를 통해 인류에 긍정적인 영향을 미치는 것입니다. OpenAI는 여러 중요한 연구 프로젝트와 기술 개발에 참여하고 있으며, 그 중에서도 GPT(Generative Pre-trained Transformer) 시리즈와 같은 자연어 처리 모델로 가장 잘 알려져 있습니다. 이러한 모델들은 텍스트 생성, 번역, 요약 등 다양한 언어 기반 작업에서 획기적인 성과를 보여주었습니다. 초기에 비영리로 시작했지만, OpenAI는 나중에 “OpenAI LP”라는 상업적 파트너십을 통해 자금을 모으고 연구를 확장하게 되었습니다. 이러한 구조는 OpenAI가 지속 가능한 방식으로 연구를 지속하고, 개발한 기술을 상업화하여 그 이익을 더 넓은 연구와 공익 목적에 재투자할 수 있도록 설계되었습니다.OpenAI는 또한 AI 안전과 윤리적 사용에 대한 연구와 논의를 촉진하는 데 앞장서며, AI 기술의 발전이 사회에 미치는 영향에 대한 인식을 높이는 데 기여하고 있습니다.

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ChatGPT 4, Dally

위 이미지는 Chat GPT 4에게 스스로를 사람으로 묘사하라고 했을때 생성한 이미지 입니다. Dall.E는 자신을 고급 인공 지능의 본질을 대표하는 아름답고 지적인 사람을 보여줍니다. 그들의 옷에는 기술, 지능, 커뮤니케이션의 요소를 결합한 디자인을 상징하는 미묘하고 우아한 로고가 있습니다. 현대적이고 간결한 배경은 인물의 존재감과 로고의 중요성을 강조합니다.이러한 기술은 GPT (Generative Pre-trained Transformer) 을 기반으로 하며, 수많은 데이터와 텍스트를 학습하여 다양한 주제에 대한 질문에 답변할 수 있습니다.

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GPT의 주요 특징

GPT (Generative Pre-trained Transformer)는 OpenAI에 의해 개발된 자연어 처리(NLP)를 위한 인공지능 모델입니다. Transformer 아키텍처를 기반으로 하며, 대규모 데이터셋에서 사전 학습된 후 특정 작업에 대해 미세 조정됩니다. GPT의 핵심 아이디어는 대량의 텍스트 데이터를 이용해 일반적인 언어 이해를 학습하고, 이를 바탕으로 다양한 언어 관련 작업을 수행할 수 있는 모델을 만드는 것입니다.

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• Generative: GPT는 생성적 모델로서, 주어진 입력에 대해 자연스러운 언어 텍스트를 생성할 수 있습니다. 이는 질문에 대한 답변, 문장 완성, 글쓰기 등 다양한 형태로 활용될 수 있습니다.
• Pre-trained: 모델은 대규모 텍스트 코퍼스에서 사전 학습되어 일반적인 언어 패턴과 지식을 습득합니다. 이 과정에서 문장의 구조, 어휘, 문맥 등을 학습합니다.
• Transformer: GPT는 Transformer 아키텍처를 사용합니다. Transformer는 주목(attention) 메커니즘에 기반을 둔 모델로, 문장 내 각 단어 간의 관계를 효과적으로 파악하며, 긴 거리의 의존성을 잘 처리할 수 있습니다.

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우리는 GPT를 어떻게 활용 할 수 있나? 

OpenAI는 여러 세대의 GPT 모델을 발표했습니다. GPT-1부터 시작해 GPT-2, GPT-3 등으로 이어지며, 각 세대가 발전할 때마다 모델의 크기, 학습 데이터의 양, 그리고 능력이 향상되었습니다. 특히, GPT-3는 현재까지 발표된 모델 중에서 매우 큰 규모를 자랑하며, 수많은 언어 작업에서 인상적인 결과를 보여주었습니다.

GPT 모델은 다양한 언어 처리 작업에 활용됩니다. 이에는 텍스트 생성, 기계 번역, 요약, 질문 응답, 문장 분류 등이 포함됩니다. 또한, 자연어 이해와 생성 능력을 바탕으로 챗봇, 글쓰기 보조, 콘텐츠 생성 등의 분야에서도 활용됩니다.GPT와 같은 모델의 발전은 자연어 처리 분야의 혁신을 가속화하고 있으며, 인간과 기계 간의 커뮤니케이션을 더욱 자연스럽고 효율적으로 만들어가고 있습니다.GPT 모델은 대규모 데이터셋에서 사전 학습된 후, 특정 작업이나 질문에 대응하기 위해 추가적인 미세 조정을 거칩니다. 수천만 개의 문서, 책, 웹사이트 등에서 얻은 정보를 바탕으로 학습하여, 이를 통해 광범위한 주제에 대해 정보를 제공하지만 하지만 2023년 4월까지의 정보에 국한되어 있으며, 그 이후의 사건이나 최신 연구 결과에 대해서는 알지 못합니다.GPT는 지속적으로 발전하고 있으며, 사용자의 피드백과 상호작용을 통해 더 나은 대화 파트너가 되기 위해 진화 하고 있습니다.

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