챗GPT의 원리는 이겁니다 (솔트룩스 이경일 대표)

챗GPT의 원리는 이겁니다 (솔트룩스 이경일 대표)

1. ️세상이 어려워지는 느낌과 AI 회사의 영향력
- 세상이 어려워지면서 나이 들기도 힘들어지고 불안해졌다.
- AI 전문 기업 솔트룩스의 대표는 최근 20년간 회사의 5% 이상을 기여하여 주주들은 그동안 주식 가격이 급등함과 동시에 무서워한다.
- 이로 인해 소개하기 어려운 상황이 생겼다.

2. 인공지능, GPT와 챗GPT에 대한 설명
- GPT는 대규모 언어 모델을 기반으로 한 대화형 인공지능 서비스다.
- 챗GPT는 대화형 인공지능 서비스로서 대화형 챗봇이다.
- 챗GPT는 영어로 학습하여 질문에 올바른 답변을 할 수 있다.
- 기계학습은 데이터를 통해 패턴을 찾아내어 문제를 해결하는 방법이다.

3. 인간 학습과 인공지능 학습의 차이
- 사진을 보여주고 A와 B 중 어느 것인지 맞추는 게 쉬운 일인데, 한국인은 흑백머리, 금발등 외모적 특징을 고려하여 구분하는 반면, 인공지능은 두 사진의 특징을 벡터로 표현하고 패턴을 찾아내는 방식으로 학습한다.
- 인간은 과거의 지식과 새로운 지식을 만났을 때, 그 둘의 차이점을 이해하는 것부터 학습을 시작하는 반면, 인공지능은 데이터를 통해 자동으로 학습하고, 우리가 예상치 못한 결과를 제공할 수 있다.
- AI 생성 소프트웨어는 기존의 프로그래머가 쓴 것이 아니라 기본 원리와 규칙을 통해 스스로 학습하고 변화하는데, 우리는 그 내부에서 어떤 일이 일어나는지 이해하기 어렵다.
- AI는 데이터의 집합체인데, 이를 벡터로 만들어서 패턴을 찾는다. 때문에 AI는 우리가 일반적으로 이해할 수 없는 결과를 도출할 수 있다.

4. ️ 딥러닝과 퀀트, 인공지능의 핵심 기술에 대한 설명
- 딥러닝 모델로 폐암이나 폐렴을 판단할 수 있다. 하지만 angb는 판단할 수 있을까?
- 주식 가격 변동, 야구 경기 결과, 주식 사기와 같은 다양한 데이터에 딥러닝 적용 가능한가?
- 과거에는 딥러닝 이전에 심층 신경망에서 인공지능에게 가르칠 필요가 있었지만, 최근에는 언스퍼 바이즈드 러닝과 비교사 학습을 통해 주식의 패턴을 학습한다.
- 딥러닝 모델은 선분을 찾는 문제에서 a와 b를 나누는 특징과 선분을 수학적으로 찾아내는 과정을 학습한다.

5.  인공지능의 기원과 딥러닝의 출현
- 인공지능은 뇌 구조를 모방하여 출발하며 딥러닝은 신경망을 이용한 기술이다.
- *수학적인 뉴런*을 사용해 수많은 뉴런들을 연결한 신경망을 구축하고, 미분방정식을 활용하여 문제를 해결한다.
- 게임 개발에서는 물리 엔진 등에서 벡터 계산이 필요해 GPU가 중요하게 사용된다.
- NVIDIA의 GPU기술은 AI를 위해 가장 많이 활용되고 있다.
- 인공지능은 *유효한 관계를 찾아 학습*하며, 뇌도 같은 방식으로 학습한다.

6.  심층학습과 얕은 신경망의 차이점과 복잡한 문제 해결
- 얕은 신경망은 간단한 문제를 해결하고, 심층학습은 복잡한 문제를 해결한다.
- 딥러닝은 복잡한 문제를 해결하기 위해 데이터를 많이 활용하며, 우리 뇌도 복잡한 구조이므로 잘 찾을 수 있다.
- 딥러닝의 핵심은 많은 파라미터를 가지고 있는 층들을 학습시키는 것이다.
- 특징을 이루는 아주 많은 요소들을 고려할 때, 차원이 올라갈수록 컴퓨터는 더 많은 연산과 메모리를 필요로 한다.
- 실제 인공지능 연구에서도 뇌 세포의 종류가 20가지인 것처럼, 인공지능도 한정된 수학적 유래를 가지고 있다.

7. ️인공지능과 말을 이해하는 연결 구조, 튜링 테스트
- 현재는 인공지능 네트워크를 통해 발전한 알파고 등이 많이 사용되고 있다.
- 앨런 튜링은 기계가 생각할 수 있는지 테스트하기 위해 튜링 테스트를 제안하였다.
- 인공지능을 배울 때는 기호적 접근 방법과 딥러닝 기반의 박동 접근 방법을 사용한다.

8. ️언어 이해를 위해 뉴론 쌓는 인공지능, 어텐션 모델
- 언어 이해를 위해 뇌처럼 중요한 정보를 전달하는 어텐션 모델이 개발됐다.
- 과거에는 뉴런 개수를 늘려도 언어 이해가 어려웠지만, 어텐션 모델이 중요한 정보를 앞쪽에 넣어줌으로써 언어 이해에 큰 도움이 되었다.
- 데이터량이나 뉴런 개수를 늘리는 것보다는 중요한 정보를 전달하는 방식이 언어 이해에 더 큰 영향을 미친다.
- 인간의 뇌를 모방한 AI는 정보를 잊어버린다는 특징이 있는데, 이는 인간의 뇌세포를 모델로 삼기 때문이다.
- 따라서, 언어 이해를 위한 인공지능 개발에는 정보의 중요성과 잊어버리는 특징을 고려해야 한다.

9. ️AI가 바둑을 잘 배우고 한국어를 잘 못 배우는 이유, 트랜스포머 알고리즘의 개념
- 바둑의 기보를 계속 입력하니 알파고는 잘 배우지만, 한국어는 못 배웠다.
- 트랜스포머 알고리즘은 두 가지 뇌로 구성되어 있는데, BERT는 언어 구조를 이해하고, GPT는 말을 생성할 수 있는 능력을 가지고 있다.
- 인공지능과 인간의 학습 과정 모두 개념화 과정을 거치며 상세 정보를 잃어버리지만, 결정적인 디테일은 유지되어야 한다.
- 개념화하는 과정에서 중요한 정보를 굳이 잊어버리지 않고 의사결정 시에 반영해야 한다.
- 트랜스포머 알고리즘은 말의 구조를 배우는 것과 말을 생성하는 것으로 나뉘는데, 말을 생성하는 능력은 일반인들에게 놀라움을 준다.

10. ️GPT를 통해 인공지능이 언어를 학습하고, 생성적 인공지능으로 발전
- GPT는 구글의 '트랜스폼' 알고리즘으로, 텍스트 문서를 학습하여 언어의 특징과 구조를 이해한다.
- 프리프레임드 마술(사전 학습)을 통해 언어를 모두 학습하고, 생성적 인공지능의 한 종류인 GPT는 말을 생성한다.
- GPT와 같은 생성적 인공지능은 그림, 음악, 방송 등 다양한 작업에서 사용될 수 있다.

11.  GPT3와 채찍 PT의 차이와 인공지능의 의미 이해
- '컴퓨터는 생각하는가?'라는 질문에 컴퓨터는 벡터 공간에서 의미를 이해하고 생각한다.
- 인간과 다르게 의미를 직접 이해하지 못하는데, 개방식으로 의미를 이해하는 것과 비슷해지고 있다.
- GPT와 채찍 PT를 예시로 들어 GPT3는 말을 잘하도록 발전했지만, 여전히 인간의 뇌와는 비교할 수 없다.
- 채찍 PT는 GPT3 보다 더 긴 문장을 만들 수 있게 발전한 모델이다.
- GPT3의 파라미터 개수는 1,750만 개이다.

12. ️인공지능 기술과 경제 포텐셜에 대한 중요한 내용
- Reinforcement Running은 알파고 2단계에서 스스로 문제를 풀고 상을 주거나 벌을 주는 기계 학습 기술이며, 세 가지의 GPT와 결합되어 더욱 똑똑해지는 과정을 설명한다.
- 인공지능의 미래와 기술에 대해 자주 묻거나 진행되는 질문에도 높은 이해력을 보여주는 채찍 pt를 시연하여 대화형과 인공지능 기술에 대한 내용을 쉽게 생성한다.
- 인공지능은 사람과의 상호작용을 위한 자연어 처리 기술로, 중요한 이론과 딥러닝과 관련된 부분이 포함되어 있으며, 모든 사업 영역에 적용될 것으로 예상된다.
- 인공지능 기술은 대단히 중요하며 앞으로의 미래를 약속하는 기술로 생각되며, 경제의 포텐셜과 투자 가치 또한 높다고 설명한다.
- 또한, 좌뇌와 우뇌에 대한 궁금증을 제기하며, 뇌의 기능에 대한 이해를 높이려는 시도를 보여준다.

13. 대화형 인공지능 GPT의 한계점과 잠재력
- 일상 대화, 상식, 최근 정보에 대한 학습 부족으로 인해 일상 대화, 논리적인 상황 판단, 실시간 정보 제공 등에는 제한이 있다.
- 데이터 없이 감각과 추론을 통해 대화하는 능력을 향상시킨다면, 인공지능의 잠재력은 상당하다.
- 하지만 일반 대화 능력과 최근 정보 파악, 투자 등의 활용 측면에서는 아직 한계가 존재한다.
- 최근 정보 학습을 위한 프리 트렌드 모델 미보유와 학습에 오랜 시간과 인간의 개입이 필요하다는 한계점이 있다.

14. 구글은 위기에 놓여있지 않고, 앞으로 좋은 성과를 내기 위해 노력 중
- 구글은 전문가들의 의견에 따르면 위기가 아니며, 더 좋은 성과를 낼 수 있는 기회를 가지고 있다.
- 하지만 시장에서 1등을 유지하는 것은 어렵고, 기술과 실력만으로도 2등이 될 수 있다.
- 구글이 직면한 위기는 기술 부족이 아닌, 시장 진입을 망설이는 것에 있다는 점이다.

15. 손익 패턴 분석을 통해 AI와 테마주에 투자 기회를 발견함
- 마이크로소프트가 주목받는 AI 기업이며, 테마주로 AI 관련 회사들이 상승하는 추세임.
- 채찍 PT 모델을 통해 돈을 벌 수 있는 방법을 제시하며, 여행 경비 예산 등 소프트웨어 기반 분석을 통해 전략적인 비즈니스 모델을 구축했다.
- AI가 돈을 버는데 결정적인 역할을 하는 비즈니스 모델 중 하나라고 강조하며, 한국 기업도 생존 가능한 전략을 모색해야 함.
- 솔트룩스 대표님을 전문가로 고용하고 상장을 통해 전문지식을 학습하며, 다음 시간에 더 배울 것임.
- ChatGPT의 원리를 이해하고, 동영상 아래 링크를 확인하기를 권유.