생성형 AI의 진화: 규칙에서 사고로

인공지능의 역사에는 명확한 전환점이 있다: 인간의 직접적인 프로그래밍에서 패턴 기반 통계적 예측으로의 전환이다. 이 발전 덕분에 현대의 인공지능은 복잡한 사고 작업을 수행할 수 있게 되었다.

1. 무엇: 규칙 중심 시대

초기 인공지능은 전문가 시스템. 이러한 시스템에서는 모든 가능한 응답이나 행동이 인간이 정교한 IF-THEN 논리를 사용해 수동으로 코드화했다.

• 제약 조건: 이러한 시스템은 취약했다. 미묘한 차이, 속어, 오타, 또는 특정 하드코딩된 프로그래밍 외의 어떤 상황도 처리할 수 없었다.

2. 왜: 통계적 돌파구

돌파구는 레이블 없는 거대한 데이터를 처리할 수 있는 능력에서 비롯되었다. 수동 규칙 대신, 대규모 언어 모델(일반적으로 LLM이라 함) 단어 간의 통계적 관계를 학습한다.

• 트랜스포머: 2017년에 소개된 혁명적인 모델 아키텍처이다.
• 주목 메커니즘: 트랜스포머의 핵심 구성 요소로, 문장 내 각 단어의 중요도를 가중치하여 깊은 맥락을 이해하게 해준다 (예: 긴 문장에서 '그것'이 무엇을 가리키는지 알 수 있도록).

3. 어떻게: 예측에서 사고로

현대의 생성형 인공지능은 본질적으로 비결정론적이다. 고정된 의사결정 트리를 따르는 대신, 다음 토큰의 확률 분포를 계산한다.

지난 전체 맥락을 바탕으로 가장 가능성 높은 다음 단어를 반복적으로 예측함으로써, 모델은 창의적인 콘텐츠를 생성하고 자연어로 제공된 복잡한 지시사항을 "사고하는 것처럼" 보이게 한다.