Seven AI Workers

책임 있는 AI (Responsible AI)은 인공지능 시스템을 설계, 개발, 배포하는 전 과정에서 윤리적이고 투명하며 인간 중심의 가치를 반영하는 접근 방식입니다. 이는 AI 기술이 사회와 개인에게 이익을 제공하면서도 잠재적인 위험을 최소화하도록 보장합니다.🔍 책임 있는 AI이란?책임 있는 인공지능은 AI의 전체 생애 주기—설계, 개발, 배포, 운영—에 걸쳐 윤리적 원칙과 법적 고려사항을 통합하는 접근 방식입니다. 이는 AI 시스템이 인간의 권리를 존중하고, 공정성, 안전성, 투명성을 유지하며, 사회적 책임을 다하도록 하는 것을 목표로 합니다.🧭 책임 있는 AI의 핵심 원칙공정성(Fairness): AI 시스템은 편향을 피하고 모든 사용자에게 공평하게 작동해야 합니다.투명성(Transparency..

엣지 AI(Edge AI)는 인공지능 기술이 클라우드 서버가 아닌 사용자 가까이 있는 디바이스(예: 스마트폰, IoT 센서, 자율주행차 등)에서 직접 데이터를 처리하고 추론하는 기술입니다. 이러한 접근 방식은 지연 시간 감소, 개인정보 보호 강화, 네트워크 비용 절감 등의 이점을 제공하며, 21세기 인공지능의 핵심 트렌드 중 하나로 부상하고 있습니다.🧠 엣지 AI의 작동 원리데이터 수집: 엣지 디바이스는 센서나 입력 장치를 통해 주변 환경의 데이터를 수집합니다.로컬 처리: 수집된 데이터는 디바이스 내에 탑재된 AI 모델을 통해 즉시 분석됩니다. 이를 통해 데이터를 클라우드로 전송하지 않고도 실시간 처리가 가능합니다.즉각적인 반응: 분석 결과에 따라 디바이스는 외부의 명령 없이도 실시간으로 결정을 내리고..

기초 모델(Foundation Models)과 생성형 AI(Generative AI)는 21세기 인공지능 발전의 핵심 동력으로, 다양한 분야에서 혁신을 이끌고 있습니다. 이러한 기술들은 대규모 데이터를 기반으로 사전 학습된 범용 AI 모델로, 텍스트, 이미지, 코드, 음성 등 다양한 작업에 유연하게 적용될 수 있습니다.🧠 기초 모델(Foundation Models)이란?기초 모델은 방대한 양의 데이터를 기반으로 사전 학습된 대규모 AI 모델로, 다양한 작업에 범용적으로 활용될 수 있습니다. 이러한 모델은 특정 작업에 특화되지 않고, 전이 학습(fine-tuning)이나 프롬프트 튜닝(prompt tuning)을 통해 다양한 태스크에 적용할 수 있습니다.(Amazon Web Services, Inc.)대..

21세기 들어 인공지능(AI)은 학문적 연구를 넘어 우리의 일상과 산업 전반을 혁신하는 핵심 기술로 자리 잡았습니다. 머신러닝 알고리즘의 발전, 빅데이터의 활용, 컴퓨팅 파워의 급속한 증가가 이러한 변화를 이끌었습니다. 이 글에서는 2000년 이후 인공지능의 발전과 확산을 주요 트렌드와 기술적 돌파구를 중심으로 살펴보겠습니다.🧠 딥러닝의 부활과 발전2006년, 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton) 교수 연구팀은 다층 신경망을 효과적으로 학습시키는 방법을 제안하여 딥러닝의 부활을 이끌었습니다. 이후 2012년, 알렉스넷(AlexNet)이 이미지넷(ImageNet) 시각 인식 챌린지에서 압도적인 성능으로 우승하며 딥러닝의 가능성을 전 세계에 증명했습니다. 이러한 성과는 컴퓨터 비전, 음성 인식, 자연..

앞서 살펴본 Double DQN, Dueling DQN, Prioritized Replay는 각각 강화학습의 성능을 높이기 위해 개발된 기술들이었습니다. 하지만 2017년에 DeepMind는 이 다양한 개선 기술을 하나로 통합한 "Rainbow DQN"을 발표했습니다. 초보자도 이해할 수 있도록 Rainbow DQN과 최근 강화학습 발전 흐름을 쉽게 정리해보겠습니다.1. Rainbow DQN: 여러 기법을 하나로 묶다Rainbow DQN은 기존 DQN을 발전시키기 위해 다음 여섯 가지 주요 기술을 결합한 강화학습 알고리즘입니다.Double DQN: 과도한 가치 추정(overestimation) 문제를 줄임Dueling Network Architecture: 상태(state)의 가치를 별도로 추정해 학습 ..

1. DQN(Deep Q-Network)의 핵심 아이디어Q 테이블 대신 딥러닝 사용: 전통적인 Q-러닝에서는 상태-행동 쌍마다 Q값을 일일이 저장했지만, DQN에서는 '딥러닝 모델(신경망)'이 주어진 상태를 보고 각 행동의 Q값을 예측합니다.입력은 화면 이미지: 예를 들어, 고전 게임 '브레이크아웃(Breakout)'에서는 현재 게임 화면의 픽셀 이미지를 신경망에 넣어줍니다.출력은 각 행동별 Q값: 신경망은 가능한 행동(예: 왼쪽으로 이동, 오른쪽으로 이동, 가만히 있기) 각각에 대한 예상 보상(Q값)을 출력합니다. 가장 높은 Q값을 가진 행동을 선택하면 됩니다.2. DQN이 도입한 두 가지 주요 기술(1) 리플레이 메모리(Experience Replay)에이전트(인공지능)가 게임을 하면서 경험한 상태-..

딥러닝과 강화학습의 결합은 인공지능(AI) 분야에서 중요한 전환점을 마련하였습니다. 이러한 결합은 복잡한 문제를 해결하고, 다양한 산업 분야에 AI를 적용하는 데 큰 기여를 하고 있습니다.1. 딥러닝과 강화학습 결합의 배경 및 의미딥러닝과 강화학습 결합의 배경강화학습(Reinforcement Learning, RL)은 에이전트(agent)가 환경과 상호작용하면서 최적의 행동을 학습하는 기계학습의 한 분야입니다. RL은 보상(reward)과 처벌(penalty)을 통해 행동의 질을 평가하며, 장기적으로 누적 보상을 최대화하는 정책(policy)을 찾는 것을 목표로 합니다.주요 구성요소는 다음과 같습니다:상태(State): 에이전트가 관찰하고 행동을 결정하는데 사용되는 환경 정보행동(Action): 에이전트..

액터-크리틱 구조란 무엇인가요?강화학습에서 "액터-크리틱(Actor-Critic)" 구조는 정책 경사법(Policy Gradient)의 성능과 학습 안정성을 높이기 위해 고안된 방법입니다. 쉽게 말해, 행동을 결정하는 주체(Actor)와 그 행동이 얼마나 좋은지 평가하는 주체(Critic)를 따로 분리해서 함께 학습하는 방식입니다.Actor (액터): 현재 상태에서 어떤 행동을 할지 결정합니다.Critic (크리틱): Actor가 한 행동이 얼마나 좋은지를 평가합니다.둘이 협력하면서, Actor는 더 좋은 행동을 선택하도록 배우고, Critic은 평가를 점점 더 정확하게 합니다.왜 액터-크리틱 구조가 필요한가요?기존 정책 경사법(REINFORCE 같은)은 행동을 한 후 결과를 전부 지켜본 다음에야 정책을..

강화학습은 "어떤 행동을 해야 가장 좋은 결과를 얻을까?"를 배우는 방법입니다. 그런데 복잡한 상황에서는 행동을 하나하나 모두 따져보는 게 어렵습니다. 이럴 때 등장하는 것이 "정책 경사법(Policy Gradient)"입니다.정책 경사법은 간단히 말해, "좋은 행동을 더 자주 하도록 정책(policy)을 조금씩 조정하는 방법"입니다. 여기서 정책이란, 주어진 상황에서 어떤 행동을 할지 결정하는 방법(또는 확률 분포)을 뜻합니다.정책: 어떤 상황(state)에서 어떤 행동(action)을 할 확률을 정해주는 것경사(Gradient): 현재 정책을 조금 더 좋은 방향으로 바꾸기 위해 필요한 조정 방향정책 경사법은 정책을 직접 조정하면서 학습합니다. 좋은 행동을 했을 때는 그 행동을 더 잘하도록 정책을 강화..

Q-러닝(Q-Learning)은 1989년에 크리스 왓킨스(Chris Watkins)가 개발한 강화학습 알고리즘입니다. 1. Q-러닝이란 무엇인가요?Q-러닝은 경험을 통해 스스로 문제를 해결하는 방법을 배우는 알고리즘입니다. "어떤 상황(State)에서 어떤 행동(Action)을 선택하면 보상을 가장 많이 받을 수 있을까?"를 스스로 탐색하고 학습하는 방식입니다.이때 Q-러닝은 Q값(Quality Value)이라는 숫자를 이용합니다. 이 Q값은 "현재 상태에서 어떤 행동을 했을 때 기대할 수 있는 보상의 총합"을 의미합니다.2. Q-러닝이 어떻게 작동하나요?Q-러닝은 다음과 같은 과정을 반복하면서 학습합니다:상태(State)를 관찰합니다.행동(Action)을 선택합니다.선택한 행동을 실행하고, 그 결과로..