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Oct 26, 2023

ChatGPT, DALL이란 무엇입니까?

생성적 AI 시스템은 기계 학습이라는 광범위한 범주에 속하며 이러한 시스템 중 하나인 ChatGPT가 수행할 수 있는 작업을 다음과 같이 설명합니다. 창의성을 한 단계 끌어올릴 준비가 되셨습니까? 아니 봐

생성 AI 시스템광범위한 기계 학습 범주에 속하며 이러한 시스템 중 하나인 ChatGPT가 수행할 수 있는 작업을 다음과 같이 설명합니다.

창의력을 한 단계 더 발전시킬 준비가 되셨나요? 생성 AI보다 더 나은 것을 보지 마십시오! 이 멋진 형태의 기계 학습을 통해 컴퓨터는 음악과 예술부터 전체 가상 세계에 이르기까지 모든 종류의 새롭고 흥미로운 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 그리고 이는 단지 재미를 위한 것이 아닙니다. 생성적 AI는 새로운 제품 디자인을 만들고 비즈니스 프로세스를 최적화하는 등 실용적인 용도로도 많이 사용됩니다. 그럼 왜 기다려? 생성 AI의 힘을 최대한 활용하고 어떤 놀라운 창조물을 만들어낼 수 있는지 확인해 보세요!

그 문단에서 뭔가 이상하다고 생각되는 부분이 있었나요? 아마. 문법이 완벽하고, 어조가 작동하며, 내러티브가 흐릅니다.

이것이 바로 ChatGPT(GPT는 Generative Pretrained Transformer의 약자)가 현재 많은 주목을 받고 있는 이유입니다. 거의 모든 질문에 대한 답변을 생성할 수 있는 무료 챗봇입니다. OpenAI에서 개발하고 2022년 11월 일반 대중에게 테스트하기 위해 출시된 이 챗봇은 이미 역대 최고의 AI 챗봇으로 간주됩니다. 그리고 인기도 높습니다. 단 5일 만에 백만 명이 넘는 사람들이 이 앱을 사용하기 위해 등록했습니다. 별빛 눈을 가진 팬들은 컴퓨터 코드, 대학 수준의 에세이, 시, 심지어 절반 수준의 농담까지 생성하는 챗봇의 예를 게시했습니다. 광고 카피라이터부터 종신 교수까지 콘텐츠를 만들어 생계를 유지하는 다양한 사람들 중 다른 사람들도 몸을 떨고 있습니다.

많은 사람들이 ChatGPT(및 더 광범위하게는 AI 및 기계 학습)에 두려움을 가지고 반응했지만, 기계 학습에는 분명히 좋은 잠재력이 있습니다. 폭넓게 배포된 이후 수년 동안 기계 학습은 의료 영상 분석 및 고해상도 일기 예보와 같은 작업을 수행하는 등 다양한 산업에서 영향력을 입증했습니다. 2022년 McKinsey 조사에 따르면 지난 5년 동안 AI 채택이 두 배 이상 증가했으며 AI에 대한 투자도 빠르게 증가하고 있는 것으로 나타났습니다. ChatGPT 및 DALL-E(AI 생성 예술을 위한 도구)와 같은 생성 AI 도구가 다양한 작업 수행 방식을 변화시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있다는 것은 분명합니다. 하지만 그 영향의 전체 범위는 위험과 마찬가지로 아직 알려지지 않았습니다.

그러나 생성적 AI 모델이 어떻게 구축되는지, 어떤 종류의 문제를 해결하는 데 가장 적합한지, 더 넓은 범주의 머신러닝에 어떻게 적합한지 등 우리가 대답할 수 있는 몇 가지 질문이 있습니다. 다운로드하려면 계속 읽어보세요.

McKinsey의 AI인 QuantumBlack에 대해 자세히 알아보세요.

인공 지능은 말 그대로 기계가 인간 지능을 모방하여 작업을 수행하도록 하는 관행입니다. 인식하지 못하더라도 AI와 상호 작용한 적이 있을 것입니다. Siri 및 Alexa와 같은 음성 비서는 AI 기술을 기반으로 하며 웹 사이트 탐색을 돕기 위해 팝업으로 나타나는 고객 서비스 챗봇도 마찬가지입니다.

머신러닝은 인공지능의 한 종류이다. 기계 학습을 통해 실무자는 인간의 지시 없이 데이터 패턴에서 "학습"할 수 있는 모델을 통해 인공 지능을 개발합니다. 현재 생성되고 있는 관리할 수 없을 정도로 엄청난 양의 데이터와 복잡성(어차피 인간이 관리할 수 없음)으로 인해 기계 학습의 잠재력과 필요성이 높아졌습니다.

기계 학습은 18세기에서 20세기 사이에 소규모 데이터 세트를 위해 개발된 고전적인 통계 기술부터 시작하여 다양한 구성 요소를 기반으로 합니다. 1930년대와 1940년대에 이론 수학자 앨런 튜링(Alan Turing)을 포함한 컴퓨팅의 선구자들은 기계 학습을 위한 기본 기술에 대한 작업을 시작했습니다. 그러나 이러한 기술은 과학자들이 처음으로 이를 탑재할 수 있을 만큼 강력한 컴퓨터를 개발한 1970년대 후반까지 실험실에만 국한되었습니다.

최근까지 머신러닝은 주로 콘텐츠의 패턴을 관찰하고 분류하는 데 사용되는 예측 모델로 제한되었습니다. 예를 들어, 전형적인 기계 학습 문제는 사랑스러운 고양이의 이미지 또는 여러 이미지로 시작하는 것입니다. 그런 다음 프로그램은 이미지 사이의 패턴을 식별한 다음 사랑스러운 고양이 패턴과 일치하는 이미지를 무작위로 면밀히 조사합니다. 생성적 AI는 획기적인 발전이었습니다. 단순히 고양이 사진을 인식하고 분류하는 대신 기계 학습을 통해 이제 필요에 따라 고양이의 이미지나 텍스트 설명을 생성할 수 있습니다.