AI μ΄λ―Έμ§ μμ± κΈ°μ μ λ°μ μ μ΅κ·Ό λͺ λ μ¬μ΄μ κΈκ²©ν μ΄λ£¨μ΄μ‘μΌλ©°, κ·Έ μ€μμλ ‘λλ Έλ°λλ’λΌλ νλ«νΌμ λ°μ΄λ μμ± νμ§κ³Ό νμ μ μΈ κΈ°λ₯μΌλ‘ μ£Όλͺ©λ°κ³ μλ€. μ΄ λ¦¬ν¬νΈμμλ λλ Έλ°λλμ κΈ°μ μ νΉμ±κ³Ό μ€μ¬μ© μ¬λ‘λ₯Ό λΆμνκ³ , κΈ°μ‘΄ κΈ°μ κ³Όμ λΉκ΅λ₯Ό ν΅ν΄ μ₯μ λ° λ¨μ μ μ 리νλ©°, ν₯ν λ°μ λ°©ν₯μ λν΄ λ Όμνκ³ μ νλ€.
AI μ΄λ―Έμ§ μμ± κΈ°μ μ κ°μ
AI μ΄λ―Έμ§ μμ± κΈ°μ μ μ΅κ·Ό λ€μ΄ 컨ν μΈ μμ±μ μ€μν μλ¨μΌλ‘ μ리 μ‘κ³ μλ€. μ΄ κΈ°μ μ μ¬μ©μμ μ λ ₯(ν둬ννΈ)μ λ°λ₯Έ μ΄λ―Έμ§λ₯Ό μλμΌλ‘ μμ±νλ μμ€ν μΌλ‘, μ£Όλ‘ GAN(Generative Adversarial Network)μ΄λ VAE(Variational Autoencoder)μ κ°μ λ₯λ¬λ κΈ°μ μ κΈ°λ°μΌλ‘ νλ€. λλ Έλ°λλλ μ΄λ¬ν κΈ°μ μ νμ©νμ¬ κ³ ν΄μλμ μ΄λ―Έμ§λ₯Ό μμ±ν μ μλ νλ«νΌμΌλ‘, μ¬μ©μκ° μνλ ννλ‘ μ΄λ―Έμ§λ₯Ό μ‘°μ ν μ μλ κΈ°λ₯μ μ 곡νλ€.
κΈ°μ μ λ°°κ²½
AI μ΄λ―Έμ§ μμ± κΈ°μ μ λ³Έμ§μ λ°μ΄ν°μμ νμ΅νκ³ κ·Έ νμ΅μ κΈ°λ°μΌλ‘ μλ‘μ΄ λ°μ΄ν°λ₯Ό μμ±νλ κ²μ μλ€. μ΄κΈ°μ μ΄λ―Έμ§ μμ± λͺ¨λΈλ€μ μ£Όλ‘ κΈ°μ΄μ μΈ ννμ μμλ§μ μ²λ¦¬ν μ μμμΌλ, μ΅κ·Όμλ ν μ€νΈμ μλ―Έλ₯Ό μ΄ν΄νκ³ λ§₯λ½μ λ°μνλ λ₯λ ₯μ΄ κ°νλμλ€. λλ Έλ°λλλ μ΄λ¬ν λ°μ μ€μμλ νΉν μ£Όλͺ©ν λ§ν μ±κ³Όλ₯Ό 보μ¬μ£Όκ³ μλ€. μ¬μ©μλ νΉμ ν둬ννΈμ λν κ³ μ°¨μμ μΈ ν΄μμ μꡬν μ μμΌλ©°, λλ Έλ°λλλ μ΄λ₯Ό λ°μνμ¬ μ΄λ―Έμ§ μμ±μ λ°μνλ€.
μ΄λ‘ μ λ°°κ²½ λ° κ°λ
λ³Έ κΈ°μ μ λ₯λ¬λμ ν λΆμΌμΈ λΉμ§λ νμ΅(Unsupervised Learning)κ³Ό μ°κ΄μ΄ κΉλ€. GANμ μμ±μμ νλ³μλ‘ μ΄λ£¨μ΄μ§ λ κ°μ μ κ²½λ§μ΄ κ²½μνλ ꡬ쑰λ‘, μμ±μλ μ€μ λ°μ΄ν°λ₯Ό κ°μ§μ²λΌ 보μ΄κ² λ§λ€κ³ νλ³μλ μ΄λ₯Ό λΆκ°νλ κ³Όμ μ λ°λ³΅ν¨μΌλ‘μ¨ μ μ λ κ°μ λλ€. λν, λλ Έλ°λλλ κΈ°μ‘΄μ GANκ³Ό VAEμ κΈ°λ²μ μ‘°ν©νμ¬ νμ§ λμ μ΄λ―Έμ§λ₯Ό μμ±νλ λ°©μμΌλ‘ λ°μ νμλ€.
μ£Όμ κ΄λ ¨ λ Όλ¦¬μ μΆλ‘ κ³Ό κ°μ
λλ Έλ°λλμ κ°μ AI μ΄λ―Έμ§ μμ± νλ«νΌμ μμ μ λͺ©μ μΌλ‘ λ리 μ¬μ©λ κ°λ₯μ±μ΄ ν¬λ€. μ΄λ μμ , κ΄κ³ , μ¬μ§μ΄λ μνμ μ΄λ―Έμ§ λΆμκ³Ό κ°μ λ€μν λΆμΌμμ νμ©λ μ μλ€. κ·Έλ¬λ μ¬μ©μμ inputμ΄ μ ννκ³ κ΅¬μ²΄μ μΌμλ‘ κ·Έ κ²°κ³Όλ¬Όμ νμ§ μμ μ¬λΌκ°λ κ²½ν₯μ΄ μλ€. λ°λΌμ μ¬μ©μμ AI κ°μ μνΈμμ©μ΄ κ²°κ³Όλ¬Όμ μ§μ ν° μν₯μ λ―ΈμΉλ€λ κ°μ μ μΈμΈ μ μλ€.
μμλλ μλ리μ€
AI μ΄λ―Έμ§ μμ± κΈ°μ μ΄ λ°μ νλ©΄μ, ν₯ν μ¬μ©μλ λμ± λ³΅μ‘νκ³ λ μ°½μ μΈ μμ²μ ν μ μμ κ²μ΄λ€. μλ₯Ό λ€μ΄, λ¨μν μν© μ€μ μμ λ²μ΄λ, νΉμ λ¬Ένμ λ°°κ²½μ΄λ μμ¬μ λ§₯λ½μ ν¬ν¨ν μ΄λ―Έμ§λ₯Ό μμ±ν μ μλ κ°λ₯μ±λ μ‘΄μ¬νλ€. μ΄λ AIκ° λ¨μν μ΄λ―Έμ§ μμ±κΈ°λ₯Ό λμ΄μ λ¬Ένμ λ§₯λ½μ μ΄ν΄νκ³ λ°μν μ μλ μλμ κ°μΆκ² λλ κ²μ μλ―Ένλ€.
μ€μ νμ© μ¬λ‘
λλ Έλ°λλμ νμ© μ¬λ‘λ‘λ κ΄κ³ μΊ νμΈμμμ μ ν λΉμ£ΌμΌ μμ±, μνΈμν¬μ μ μ, μ¬μ§μ΄λ κ°λ³νλ νΈμν°λ μΈμ€νκ·Έλ¨ ν¬μ€νΈμ μ¬μ©λ μ μλ λ§μΆ€ν μ΄λ―Έμ§ μ μμ λ€ μ μλ€. μλ₯Ό λ€μ΄, λλ Έλ°λλλ₯Ό ν΅ν΄ μνμ νΉμ§μ κ°μ‘°νλ μκ°μ μλ£λ₯Ό μ μν μ μν¨μΌλ‘μ¨ λ§μΌν ν¨κ³Όλ₯Ό κ·Ήλνν μ μλ€. λν, μ¬μ©μκ° νΉμ μΊλ¦ν°λ₯Ό μ¬μ°½μ‘°νλλ° μ¬μ©λκΈ°λ νλ©°, μ΄λ νΉν κ²μμ΄λ μ λλ©μ΄μ μ°μ μμ μ€μν μν μ νλ€.
κΈ°μ‘΄ κΈ°μ κ³Ό λΉκ΅
κΈ°μ‘΄μ μ΄λ―Έμ§ μμ± κΈ°μ , μλ₯Ό λ€μ΄ DALL-E λ Midjourneyμ λΉκ΅νμ λ, λλ Έλ°λλλ νΉμ μν©μμ λ λμ νμ§μ μ 곡ν μ μλ€. κ·Έλ¬λ κΈ°μ‘΄ μμ€ν λ€μ ν¨μ¬ λ λ°μ λ μμ°μ΄ μ²λ¦¬ λ₯λ ₯μ κ°μ§κ³ μμ΄, 볡μ‘ν ν둬ννΈλ₯Ό μ΄ν΄νκ³ μ²λ¦¬νλ λ°μμ μ°μν¨μ 보μΈλ€. λλ Έλ°λλμ λ¨μ μΌλ‘λ λλλ‘ λͺ νν μ΄ν΄κ° λΆμ‘±νμ¬ μ¬μ©μ μꡬμ λΆν©νμ§ μλ μ΄λ―Έμ§κ° μμ±λκΈ°λ νλ€λ μ μ΄λ€.
μ₯μ κ³Ό λ¨μ
λλ Έλ°λλμ μ₯μ μ μ£Όλ‘ λ€μκ³Ό κ°λ€:
- μ¬μ©μ μΉνμ μΈν°νμ΄μ€
- μμλ ₯μ μκ·Ήνλ κ³ νμ§ μ΄λ―Έμ§ μμ± λ₯λ ₯
- μ¬μ©μμ μꡬμ λ°λ₯Έ λμ μ μ°μ±
λ°λ©΄, λ¨μ μΌλ‘λ:
- 볡μ‘ν ν둬ννΈ μ²λ¦¬μ μΌκ΄μ± λΆμ‘±
- νΉμ λ¬Ένμ λ§₯λ½μ΄λ μ£Όμ λ₯Ό μ΄ν΄νλ λ° νκ³
- λλλ‘ μμ±λ μ΄λ―Έμ§μ νμ§μ΄ λΆκ· νμ μΌ μ μμ
μΆκ°μ κ³ λ €μ¬ν λ° λ³΄μμ¬ν
AI μ΄λ―Έμ§ μμ± κΈ°μ μ κ³μ λ°μ νκ³ μμΌλ©°, μ¬μ©μ νΌλλ°±μ ν΅ν΄ κ°μ λ μ¬μ§κ° ν¬λ€. νΉν μΈμ΄μ μ°¨μ© κ΄μ μμ, λ€μν μΈμ΄λ₯Ό μ§μνκ³ μ¬μ©μ μꡬλ₯Ό μ€μκ°μΌλ‘ λ°μν μ μλ λ₯λ ₯ κ°νκ° νμνλ€. μλΉμ μ 보 보νΈμ κ΄λ ¨ν λ²μ μΈ‘λ©΄λ μ€μνλ©°, μ¬μ©μκ° μμ±νλ μ΄λ―Έμ§μ μ μκΆμ λν λͺ νν κ°μ΄λλΌμΈμ΄ νμνλ€.
κ²°λ‘ λ° ν₯ν μ λ§
AI μ΄λ―Έμ§ μμ± κΈ°μ μ μ¬μ ν λ§μ κ°λ₯μ±μ νκ³ μμΌλ©°, λλ Έλ°λλμ κ°μ νμ μ μΈ νλ«νΌμ κ·Έ ν΅μ¬ μν μ νκ³ μλ€. ν₯νμλ μ¬μ©μμμ μν΅μ ν΅ν΄ λ λμ νμ§μ μ΄λ―Έμ§ μμ±μ΄ κ°λ₯ν κ²μΌλ‘ 보μΈλ€. κΈ°μ μ μ§νμ ν¨κ» AIμ νμ© λ²μλ λμ± λμ΄μ§ κ²μ΄λ©°, νλ μ¬νμ λ€μν μꡬμ λΆν©νλ λ©ν°λ―Έλμ΄ μ»¨ν μΈ μ μμ κ°λ₯νκ² ν κ²μ΄λ€. AI μ΄λ―Έμ§ μμ± κΈ°μ μ λ°μ μ λ¨μν μ΄λ―Έμ§ μμ±μ λ²μλ₯Ό λμ΄, μΈλ₯μ μ°½μμ±μ κ·Ήλννλ κΈ°μ λ‘ μμ©ν κ²μΌλ‘ κΈ°λλλ€.