어린이과학동아&수학동아 기사

안녕하세요. 임은규 기자입니다. 제가 오늘 알아볼 것은 "어떻게 인공지능은 물건을 구분할까?" 입니다.

인공지능, 딥-러닝 이라고 들어보셨나요? 딥러닝은 인공지능 학습과 컴퓨터 공학, 더 나서서 공학의 기본이며 우리가 챗 GPT 에서 답을 받는것, 네이버에서 음성 검색을 하는 것 모두가 학습, 즉 딥러닝을 이용한 서비스입니다.

(출처: cognex)

또, 인공지능은 개와 고양이를 구분하지 못한다는 말을 보셨을 겁니다. 반은 맞고 반은 틀립니다. 정확하게 하는 것은 이론적으로 가능합니다. 하지만 일단 이 문제는 나중에 다루도록 할게요 .인공지능으로 분류하는 방법을 알아보겠습니다.

1. 데이터 준비

이렇게 일단 우리는 사진을 여러 개 찍습니다. 이때, 이 사진 수는 많으면 많을수록 좋습니다. 왜냐하면 그래야지 여러 상황에서 맞대응하여 더 정확한 결과를 얻을 수 있으니까요. 꼭 사진이 아니어도 됩니다. 앞에서 챗 gpt가 문장을 연결되게 만드는 것도 여러 연결되는 문장을 끝없이 학습시켰기 때문입니다. 그리고 이 사진, 또는 텍스트 또는 음성은 각기 다른 환경에서 만들어져야 합니다. 이미지의 경우 내 방에서 즉석으로 만들어낸 데이터가 있고, 아마존 숲에서 찍은 또다른 분류 클래스가 있다고 합시다. ( 하지만 이때 반대로 클래스를 완벽히 똑같은 장소에서 실행해 차별을 없앨 수도 있습니다.)그러면, 아마존 숲에서 첫 번째 클래스 사진을 찍어도 2번째 클래스가 나올 확률이 있습니다. "인공지능은 개와 고양이를 구분하지 못한다." 도 여기서 유래된 겁니다. 무한개의 데이터 속에 뭄작위 한경에서 찍었을 때 인공지능은 개와 고양이를 구분 할 수 있습니다. 하지만 현실해서는 데이터 수는 유한개고 세상의 모든 곳에서 무작위로 찍는 것은 불가능하기 때문에 현실에서는 이 말이 맜다고 할 수 있습니다. 이러한 과정을 통해서 데이터를 모두 올렸다면(각기 다른 클래스의 데이터) 학습을 시킵니다.

2. 데이터 학습. 인공지능이 입력한 데이터를 끌어 모아 정리한 다음 , "이것이 보자기군", "이것이 주먹이군" 하고 학습합니다. 그래서 학습한 수가 많을수록 이 과정이 오래 걸립니다. (처리해야 할 것이 많기 때문에) 이런 과정이 지나면 인공지능은 지금까지 학습한 것을 바탕으로 구분합니다. 

이러한 과정을 거쳐서 인공지능은 분류합니다. 이상으로 글 마치겠습니다. 임은규 기자였습니다.

출처: 뉴스페이퍼