비전공자의 AI 공부 역경기

안녕하세요, 오늘은 우리가 일상에서 흔히 접하는 추천 시스템의 한계점 중 하나인 '필터 버블' 현상에 대해 이야기하려고 합니다. 그리고 이를 해결할 수 있는 몇 가지 방법도 함께 살펴보겠습니다. ## 1. 필터 버블(Filter Bubble)이란? 필터 버블은 사용자의 선호도와 관심사에 따라 맞춤형 정보만을 제공하는 추천 시스템이 가져오는 부작용입니다. 이로 인해 사용자는 자신과 다른 의견이나 관점을 가진 정보로부터 차단되며, 그 결과 고립된 정보 환경에서 생각하게 됩니다. ( 예를들어 유튜브에 계속 보던 것만 나온다는 느낌! ) ## 2. 필터 버블 해결 방안 1. 다양한 데이터 수집과 다각화 추천 시스템은 사용자의 이전 행동 기록을 바탕으로 관심사를 파악하고 유사한 아이템을 추천합니다. 그러나 이러한..

안녕하세요! 이번에는 인공지능의 진화에 대해 알아보겠습니다. 인공지능은 규칙 기반 모델, 지식 기반 모델, 전문가 시스템, 그리고 추천 시스템으로 크게 발전해 왔습니다. 각각의 모델과 시스템에 대해 쉽게 살펴보도록 하겠습니다. 1. 규칙 기반 모델: 규칙 기반 모델은 IF-THEN 형식의 규칙을 사용하여 문제를 해결하는 방식입니다. 예를 들어, "만약 비가 온다면 우산을 가져가라"와 같은 규칙을 만들어서 비가 오는 경우 우산을 가져오도록 할 수 있습니다. 초기의 인공지능은 주로 이러한 규칙을 사람이 수동으로 작성하여 문제를 해결하였습니다. 2. 지식 기반 모델과 전문가 시스템: 지식 기반 모델은 사전에 정의된 지식 베이스를 활용하여 문제를 해결하는 방식입니다. 이러한 지식 베이스는 주로 전문가들이 도메인..

인공지능(AI)의 연대기 ## 1950년대: 인공지능 탄생의 시초 - **1950년**: 앨런 튜링(Alan Turing)이 '튜링 테스트'를 제안하며, 기계가 사람과 구별할 수 없는 수준의 지능을 가질 때까지 발전시킬 것을 제안합니다. - **1956년**: 다트머스 컨퍼런스(Dartmouth Conference)에서, 존 매카시(John McCarthy) 등이 "인공지능(Artificial Intelligence)"라는 용어를 처음으로 사용하며, 이론적인 기반을 마련합니다. ## 1960년대: 초기 개발과 심볼릭 AI - **1961년**: 로저 스키너(B.F. Skinner)가 개발한 '학습 기계'로서의 컴퓨터가 등장합니다. - **1963년**: 존 매카시가 LISP 프로그래밍 언어를 개발하여 심..

안녕하세요, 여러분! 오늘은 앞 포스팅에서 다뤘던 '인공지능(AI)은 약인가, 독인가(순기능인가? 역기능인가?)'라는 주제로 이야기를 나누려 합니다. 이 주제는 과학 기술이 급속하게 발전하는 현재, 우리 모두에게 중요한 문제입니다. ## AI: 인류의 큰 발전 AI는 우리 삶을 편리하고 효율적으로 만들어주는 많은 기술들을 가능하게 하였습니다. 의료 분야에서 AI를 활용한 진단과 치료 방법, 교육 분야에서 개개인에 맞춘 맞춤형 교육 등 다양한 혁신적 변화를 가져왔습니다. 이런 면에서 보면 AI는 분명히 '약'으로 볼 수 있습니다. ## AI: 가능성 있는 위협 그러나 반대로 생각해보면, AI는 동시에 '독'이 될 수도 있습니다. 일자리 감소와 같은 사회 경제적 문제부터 시작해서, 개인정보 침해와 같은 프라..

안녕하세요, 여러분! 오늘은 우리 일상에 점점 더 밀착되어 가고 있는 '인공지능(AI)'에 대해 함께 이야기 나눠보려 합니다. 그 시작부터 순기능과 역기능까지 한 번 살펴볼까요? ## 1. 인공지능(AI)의 탄생과 발전인공지능이란 사람의 지적 능력을 모방하거나 강화하는 기술을 말합니다. 그 기원은 1950년대로 거슬러 올라갑니다. 앨런 튜링(Alan Turing)이 제안한 "튜링 테스트"가 AI 연구의 시발점으로 꼽힙니다. 1960년대부터 1980년대까지는 "심볼릭 AI"라는 방법론이 주류를 이루었습니다. 심볼릭 AI는 규칙과 논리를 기반으로 문제를 해결하는 방식으로, 전문가 시스템 등에서 성과를 보였습니다. 그러나 1980년대 후반부터는 "연결주의 AI"라는 새로운 접근법이 등장하였습니다. 연결주의 A..