현재는 많은 인공지능 기술들이 도입되고 결합되어서 하나의 메인테마를 형성하고 있습니다. 비슷비슷한 개념을 가지고 있어서 일반인으로서는 구별하기가 다소 난해합니다. 오늘은 챗GPT기술을 중심으로 다른 인공지능기술들에 대한 개념을 알아보도록 하겠습니다.
1. 챗GPT의 탄생 배경과 기술들
1) 탄생배경
인간과 자연스러운 대화를 이어갈 수 있는 대화형 인공지능 모델의 필요성이 대두되었습니다. 이에 OpenAI는 기존의 언어 모델인 GPT를 발전시켜 대화형으로 확장하는 프로젝트를 시작하였습니다. 초기 모델은 OpenAI로 GPT-1 모델을 대화형으로 확장하여 대화 생성 결과를 제공하였으나, 일부 관련 없거나 부적절한 응답 등의 제한이 있었습니다. 이후 GPT-2, GPT-3 등의 세대별 모델이 개발되어 더 정확하고 자연스러운 대화를 생성할 수 있게 되었습니다. 세대별 모델은 막강한 언어 모델의 능력을 갖추고 있어 대화에 더욱 적합합니다.
2) 챗GPT의 적용된 기술들
챗GPT는 사용자의 입력에 대해 응답을 생성하는데 사용됩니다. 이 과정에서 문맥 파악, 어휘 선택, 응답 일관성 등 다양한 기술이 사용되며, 인간과 대화하는 것처럼 자연스러운 대화를 구현합니다. - 사용자 경험 개선: 챗GPT는 다양한 응용 분야에서 사용자 경험 개선을 위해 활용됩니다. 예를 들어, 고객 서비스, 가상 비서, 교육 등 다양한 분야에서 대화 기능을 통해 사용자와 상호 작용하며 편의성을 제공합니다.
2. 다른 인공지능 기술들
1) 기계 학습
기계 학습은 인간의 개입 없이 자동으로 패턴을 학습하고, 예측을 수행하는데 중점을 둔 기술입니다. 기계가 주어진 데이터를 활용한 학습 과정을 통해 정확도를 높이며, 사용자가 요구하는 작업(출력)을 수행하는 방식입니다. 챗GPT와 달리, 기계 학습 모델은 사용자와의 상호작용 및 대화 처리 기능이 미비합니다.
2) 딥러닝
딥러닝은 입력층, 중간층(hidden layer), 출력층 등으로 구성된 인공 신경망을 활용하여 복잡한 패턴을 학습하고, 패턴 인식 및 창조 등에 활용되는 인공지능 기술입니다. 챗GPT 또한 딥러닝을 기반으로 개발되었지만, 딥러닝 모델은 사용자와의 대화 처리를 위한 특화된 태스크를 수행하는 것보다는, 이미지/음성 등의 패턴 인식 분야에서 대단한 성과를 보이고 있습니다.
3. 강화학습
강화학습은 시행착오를 통해 학습하는 기술이며, 에이전트가 환경과 상호작용을 통해 보상(reward)을 최대화하는 방향으로 학습을 진행합니다. 다른 인공지능 기술과 달리, 주어진 환경에서 스스로 판단하고 행동을 결정할 수 있는 자율적이면서도 학습을 통해 발전할 수 있는 모델입니다. 챗GPT와는 사용 분야에서 차이가 있으며, 챗GPT보다는 자율주행 등의 응용 분야에 활용됩니다.
챗GPT와 다른 인공지능 기술들은 목적, 적용 분야, 기술적 요소 등에서 큰 차이가 있습니다. 챗GPT는 대화형 인공지능 모델 중 대표적인 기술로 자연어 처리와 대화 생성 분야에서 많이 활용되며, 다양한 분야에서 사용될 수 있는 다른 인공지능 기술들과 조화롭게 발전해 나갈 것입니다.
