반응형 AI 학습11 451. AI는 과연 '배운다'고 할 수 있을까? 패턴 인식과 인간 학습의 결정적 차이 AI는 과연 '배운다'고 할 수 있을까? 패턴 인식과 인간 학습의 결정적 차이 요약AI는 정말로 배우는 걸까, 아니면 단순히 데이터를 흉내 내는 것일까? 인간 학습과 AI 패턴 인식의 본질적 차이를 최신 연구와 실제 사례를 통해 깊이 있게 풀어봅니다. 서론Claim: 최근의 AI 모델, 특히 GPT-4 같은 대규모 언어 모델은 놀라운 성능을 보여주지만, 그것을 인간처럼 ‘학습’한다고 부를 수 있는지에 대해서는 논란이 있습니다. Evidence: AI 전문가 Gary Marcus는 “겉보기에는 지능적인 행동도 사실은 방대한 데이터에서 통계적 패턴을 반복하는 것에 불과하다”고 지적합니다. 다시 말해 AI의 성과는 진정한 이해가 아니라 패턴 맞추기(pattern matching, 데이터에서 반복되는 통계적 규.. 2025. 9. 19. 333. AI 교과서: 디지털 시대의 새로운 학습 혁신 AI 교과서: 디지털 시대의 새로운 학습 혁신 01. 서론디지털 시대를 맞아 인공지능(AI)은 다양한 산업과 일상생활에 필수적인 기술로 자리 잡았습니다. 교육 분야에서도 AI 기술을 활용한 혁신이 진행되고 있으며, 그 대표적인 사례가 **AI 교과서**의 도입입니다. AI 교과서는 학생 개개인의 학습 속도와 수준에 맞는 맞춤형 교육을 제공하는 것을 목표로 합니다. 이는 단순한 디지털 자료를 넘어, 학습 경험을 개인화하고 효율성을 극대화할 수 있는 도구로 평가받고 있습니다. 이번 글에서는 AI 교과서의 주요 내용, 찬반 논쟁, 그리고 도입 과정에서의 정책적 변화와 향후 전망을 자세히 살펴보겠습니다. 02. AI 교과서의 주요 내용AI 교과서는 2025년부터 초등학교 3·4학년, 중학교 1학년, 고등학교 1.. 2025. 1. 16. 264. 예술인 1만 명의 AI 반대 성명: 창작자의 권리를 지켜야 하는 이유 예술인 1만 명의 AI 반대 성명: 창작자의 권리를 지켜야 하는 이유 01. 서론: AI 학습과 창작자의 권리1) AI가 창작물을 학습 데이터로 사용하게 된 배경최근 인공지능(AI)의 급속한 발전은 다양한 산업에서 큰 변화를 이끌어왔습니다. 특히 생성형 AI 기술은 방대한 양의 데이터를 학습하여 인간이 만든 텍스트, 이미지, 음악 등을 기반으로 새로운 콘텐츠를 자동으로 생성할 수 있습니다. 이러한 기술은 예술, 문학, 영화 등 창작 분야에서도 적용되기 시작했습니다. AI가 학습하는 데이터는 주로 인터넷에 공개된 창작물들로, 이것이 AI 모델의 학습을 위한 재료로 사용됩니다. AI는 인터넷에서 수집한 수많은 창작물을 통해 텍스트 생성, 이미지 편집, 음악 작곡 등 다양한 창작 활동을 모방하는 능력을 발전시.. 2024. 10. 28. 200. 대형 언어 원숭이(Large Language Monkeys) 접근법 대형 언어 원숭이: LLM 추론 성능을 극대화하는 새로운 접근법 01. 서론: 대형 언어 모델의 한계와 새로운 접근법의 필요성1) 대형 언어 모델(LLM)의 현재 활용 상황과 문제점대형 언어 모델(LLM)은 최근 몇 년 동안 AI 연구와 실제 응용 분야에서 큰 주목을 받아왔습니다. 이 모델들은 대규모 데이터셋을 바탕으로 훈련되며, 자연어 처리, 코딩, 번역, 창의적 글쓰기 등 다양한 작업에서 뛰어난 성능을 보여주고 있습니다. GPT-3, GPT-4와 같은 모델들은 특히 언어 이해와 생성 능력에서 높은 평가를 받고 있으며, 기업들은 이러한 모델을 활용해 고객 서비스, 자동화 도구, 콘텐츠 생성 등 다양한 애플리케이션을 개발하고 있습니다. 그러나 LLM의 성능에도 불구하고, 여전히 여러 한계와 문제점이 존재.. 2024. 8. 17. 이전 1 2 3 다음 반응형
