Everybody's talking about artificial intelligence these days, AI. Machine learning is another hot topic. Are they the same thing, or are they different?

And if so, what are those differences? And deep learning is another one that comes into play. I actually did a video on these three: artificial intelligence, machine learning, and deep learning, and talked about where they fit.

And there were a lot of comments on that.

And I read those comments, and I'd like to address some of the most frequently asked questions so that we can clear up some of the myths and misconceptions around this.

In addition, something else has happened since that video was recorded, and that is the absolute explosion of this area of generative AI.

Things like large language models and chatbots have seemed to be taking over the world. We see them everywhere. Really interesting technology.

And then also things like deepfakes. These are all within the realm of AI, but how do they fit within each other?

How are they related to each other? We're going to take a look at that in this video and try to explain how all these technologies relate and how we can use them.

First off, a little bit of a disclaimer. I'm going to have to simplify some of these concepts in order to not make this video last for a week.

So, those of you that are really deep experts in the field, apologies in advance, but we're going to try to make this simple, and that will involve some generalizations.

First of all, let's start with AI. Artificial intelligence is basically trying to simulate with a computer something that would match or exceed human intelligence.

What is intelligence? Well, it could be a lot of different things, but generally we tend to think of it as the ability to learn, to infer, and to reason — things like that.

So, that's what we're trying to do in the broad field of AI, of artificial intelligence.

And if we look at a timeline of AI, it really kind of started back around this time frame. And in those days, it was very premature.

Most people had not even heard of it, and it basically was a research project. But I can tell you, as an undergrad, which for me was back during these times, we were doing AI work.

In fact, we would use programming languages like Lisp or Prolog, and these kinds of things were kind of the predecessors to what became, later, expert systems.

And this was a technology... again, some of these things existed previously, but that's when it really hit a kind of a critical mass and became more popularized.

So, expert systems of the 1980s, maybe in the 90s.

And again, we used technologies like this. All of this was something that we did before we ever touched into the next topic I'm going to talk about.

And that's the area of machine learning. Machine learning is, as its name implies, the machine is learning. I don't have to program it.

I give it lots of information, and it observes things. So, for instance, if I start doing this, if I give you this and then ask you to predict what's the next thing that's going to be there, well, you might get it, you might not.

You have very limited training data to base this on. But if I gave you one of those and then asked you to predict what will happen next?

Well, you're probably going to say this and then you're going to say it's this. And then you think you got it all figured out.

And then you see one of these, and then all of a sudden I give you one of those and throw you a curveball.

So this, in fact, and then maybe it goes on like this. So a machine learning algorithm is really good at looking at patterns and discovering patterns within data.

The more training data you can give it, the more confident it can be in predicting. So predictions are one of the things that machine learning is particularly good at.

Another thing is spotting outliers like this and saying, "Oh, that doesn't belong in the—it looks different than all the other stuff because the sequence was broken." So that's particularly useful in cybersecurity, the area that I work in, because we're looking for outliers.

We're looking for users who are using the system in ways that they shouldn't be, or ways that they don't typically do.

So this technology, machine learning, is particularly useful for us. And machine learning really came along and became more popularized in this time frame, in the 2010s.

And again, back when I was an undergrad riding my dinosaur to class, we were doing this kind of stuff.

We never once talked about machine learning. It might have existed, but it really hadn't hit the popular mindset yet.

But this technology has matured greatly over the last few decades, and now it becomes the basis of a lot we do going forward.

The next layer of our Venn diagram involves deep learning. Well, it's deep learning in the sense that with deep learning, we use these things called neural networks.

Neural networks are ways that in a computer, we simulate and mimic the way the human brain works, at least to the extent that we understand how the brain works.

And it's called deep because we have multiple layers of those neural networks. And the interesting thing about these is they will simulate the way a brain operates.

But I don't know if you know this, but human brains can be a little bit unpredictable. You put certain things in, you don't always get the very same thing out.

And deep learning is the same way. In some cases, we're not actually able to fully understand why we get the results we do because there are so many layers to the neural network, it's a little bit hard to decompose and figure out exactly what's in there.

But this has become a very important part and a very important advancement that also reached some popularity during the 2010s.

And as something that we use still today as the basis for our next area of AI. The most recent advancements in the field of artificial intelligence all really are in this space, the area of generative AI.

Now I'm going to introduce a term that you may not be familiar with.

It's the idea of foundation models. Foundation models is where we get some of these kinds of things. For instance, an example of a foundation model would be a large language model, which is where we take language and we model it, and we make predictions in this technology where if I see certain types of words, then I can sort of predict what the next set of words will be.

I'm going to oversimplify here for the sake of simplicity, but think about this is a little bit like the autocomplete when you start typing something in, and then it predicts what your next word will be.

Except in this case, with large language models, they're not predicting the next word. They're predicting the next sentence, the next paragraph, the next entire document.

So there's a really an amazing exponential leap in what these things are able to do. And we call all of these technologies generative.

Because they are generating new content. Some people have actually made the argument that generative AI isn't really generative, that these technologies are really just regurgitating existing information and putting it in a different format.

If you take music, for instance, then every note has already been invented. So in a sense, every song is just a recombination, some other permutation of all the notes that already exist.

And just putting them in a different order. Well, we don't say new music doesn't exist.

People are still composing and creating new songs from the existing information. I'm going to say Gen AI is similar. It's an analogy, so there'll be some imperfections in it, but you get the general idea.

Actually, new content can be generated out of these. And there are a lot of different forms that this can take.

What other types of models are audio models, video models, and things like that. Well, in fact, these we can use to create deepfakes.

And deepfakes are examples where we're able to take, for instance, a person's voice and recreate that and then have it seem like the person said things they never said.

Well, it's really useful in entertainment situations, in parodies and things like that. Or if someone's losing their voice, then you could capture their voice, and then they'd be able to type and you'd be able to hear it in their voice.

But there's also a lot of cases where this stuff could be abused.

The chatbots, again, come from this space. The deepfakes come from this space, but they're all part of generative AI and all part of these foundation models.

And this, again, is the area that has really caused all of us to really pay attention to AI. The possibilities of generating new content, or in some cases, summarizing existing content and giving us something that is bite-size and manageable.

This is what has gotten all of the attention.

This is where the chatbots and all of these things come in. In the early days, AI's adoption started off pretty slowly.

Most people didn't even know it existed, and if they did, it was something that always seemed like it was about 5 to 10 years away.

But then machine learning, deep learning, and things like that came along and we started seeing some uptick. Then foundation models, Gen AI, and the like came along and this stuff went straight to the moon.

These foundation models are what have changed the adoption curve. And now you see AI being adopted everywhere.

And the thing for us to understand is where this is, where it fits in, and make sure that we can reap the benefits from all of this technology.

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AI, Machine Learning, Deep Learning and Generative AI Explained

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인공지능(AI)은 인간의 지능을 컴퓨터로 시뮬레이션하려는 광범위한 분야이며, 머신 러닝과 딥 러닝은 AI의 하위 분야로 발전했습니다.

머신 러닝은 데이터를 통해 패턴을 발견하고 예측하며 이상치를 탐지하는 기술이며, 딥 러닝은 신경망을 사용하여 인간 뇌의 작동 방식을 모방하여 더욱 복잡한 학습을 수행합니다.

생성형 AI는 최근 AI 분야의 폭발적인 발전으로, 파운데이션 모델(예: 대규모 언어 모델)을 기반으로 새로운 콘텐츠(텍스트, 오디오, 비디오 등)를 생성하며, 이는 챗봇, 딥페이크와 같은 기술의 토대가 됩니다.

인공지능(AI), 머신 러닝, 딥 러닝은 오늘날 널리 논의되는 기술이지만, 이들이 **서로 어떻게 연결되는지에 대한 오해와 잘못된 인식이 존재**합니다. 특히 최근 생성형 AI의 폭발적인 성장은 거대 언어 모델, 챗봇, 딥페이크와 같은 기술이 AI의 한 영역으로 자리 잡으면서 이들의 관계를 명확히 이해하는 것이 중요해졌습니다.

이 영상에서는 이러한 개념들을 명확히 설명하고자 하며, 복잡한 전문 지식을 **최대한 단순화하여 일반인이 이해하기 쉽게 전달**하는 데 중점을 둡니다. 따라서 일부 일반화가 포함될 수 있음을 미리 밝힙니다.

인공지능은 **컴퓨터가 인간의 지능을 시뮬레이션하거나 능가하도록 시도하는 광범위한 분야**입니다. 여기서 지능은 학습, 추론, 추리와 같은 능력을 의미합니다. AI의 역사는 오래되었으며, 1950년대부터 연구가 시작되었습니다.

특히 1980년대와 90년대에는 LISP나 프롤로그와 같은 프로그래밍 언어를 기반으로 한 **전문가 시스템 기술이 대중화**되었는데, 이는 오늘날 AI 기술의 초기 형태라고 볼 수 있습니다.

머신 러닝은 AI의 한 분야로, **기계가 명시적인 프로그래밍 없이 데이터로부터 학습하는 능력**을 의미합니다. 기계는 방대한 정보를 관찰하고 그 안에서 패턴을 발견하며, 이를 통해 예측이나 이상치 탐지를 수행합니다.

충분한 학습 데이터가 제공될수록 기계는 더욱 정확하게 예측할 수 있습니다. 예를 들어, 머신 러닝 알고리즘은 **데이터 내의 패턴을 파악하고 이상치를 식별**하는 데 탁월하며, 이는 사이버 보안 분야에서 비정상적인 사용자 행동을 탐지하는 데 유용하게 활용됩니다. 머신 러닝은 2010년대에 들어서야 대중적인 주목을 받기 시작하며 크게 발전했습니다.

딥 러닝: 신경망을 통한 심층 학습

딥 러닝은 머신 러닝의 하위 분야로, **인간의 뇌 작동 방식을 모방한 '신경망'을 사용**합니다. 여러 층의 신경망(레이어)을 깊게 쌓아 올리기 때문에 '딥 러닝'이라고 불립니다. 이 기술은 2010년대에 중요한 발전으로 부상했습니다.

딥 러닝의 신경망은 매우 복잡하여 때로는 **특정 결과를 도출하는 정확한 이유를 완전히 이해하기 어려운 경우**도 있습니다. 인간의 뇌가 예측 불가능할 수 있듯이, 딥 러닝 모델 역시 입력에 대해 항상 동일한 결과를 내놓지 않을 수 있습니다. 하지만 이러한 특성에도 불구하고 딥 러닝은 오늘날 AI의 핵심 기반 기술로 자리 잡았습니다.

생성형 AI와 파운데이션 모델의 등장

AI 분야의 가장 최근 발전은 **생성형 AI 영역**에 집중되어 있으며, 이는 '파운데이션 모델'이라는 새로운 개념을 도입했습니다. 파운데이션 모델의 대표적인 예는 '거대 언어 모델(LLM)'로, 이는 언어를 학습하고 다음 단어, 문장, 나아가 전체 문서를 예측하는 기술입니다.

생성형 AI는 **기존 정보를 재조합하여 새로운 콘텐츠를 생성**합니다. 이는 음악의 모든 음표가 이미 존재하지만 새로운 곡이 끊임없이 창작되는 것과 유사하게, 기존 데이터로부터 독창적인 결과물을 만들어냅니다. 오디오, 비디오 모델, 딥페이크, 챗봇 등이 모두 생성형 AI와 파운데이션 모델의 일부입니다.

딥페이크는 **특정인의 목소리를 재현하여 실제로는 하지 않은 말을 한 것처럼 만드는 기술**로, 엔터테인먼트나 음성 보조 등 긍정적인 활용 가능성도 있지만, 악용될 위험도 있습니다. 생성형 AI는 새로운 콘텐츠 생성 능력 또는 기존 콘텐츠를 요약하는 능력 덕분에 현재 가장 큰 관심을 받고 있는 AI 분야입니다.

과거 AI 기술의 도입은 더디었으며, 많은 사람이 그 존재조차 알지 못했습니다. 그러나 머신 러닝, 딥 러닝에 이어 **파운데이션 모델과 생성형 AI가 등장하면서 AI 도입 곡선은 완전히 변화**했습니다. 이제 AI는 모든 곳에서 빠르게 채택되고 있으며, 우리는 이러한 기술을 이해하고 활용하여 혜택을 얻는 방법을 모색해야 합니다.

인공지능, 머신 러닝, 딥 러닝, 생성형 AI가 서로 어떻게 계층적으로 연결되어 있는지 설명해 줄 수 있나요?

머신 러닝이 특히 잘하는 두 가지 기능은 무엇이며, 사이버 보안 분야에서 어떻게 유용하게 활용될 수 있나요?

딥 러닝에서 '딥'이라는 용어가 의미하는 것은 무엇이며, 딥 러닝의 신경망이 인간의 뇌와 유사한 예측 불가능성을 가질 수 있다는 것은 어떤 의미인가요?

파운데이션 모델과 대규모 언어 모델(LLM)의 관계는 무엇이며, LLM이 기존 자동 완성 기능과 비교했을 때 어떤 점에서 '기하급수적인 도약'이라고 할 수 있나요?

생성형 AI가 새로운 콘텐츠를 생성한다고 할 때, 일부 사람들이 주장하는 '기존 정보의 재탕'이라는 비판에 대해 동영상에서는 어떤 비유를 들어 반박하고 있나요?

요즘 인공지능, AI에 대한 이야기가 많습니다. 머신 러닝도 또 다른 인기 주제입니다. 같은 것일까요, 아니면 다른 것일까요?

만약 다르다면 그 차이점은 무엇일까요? 그리고 딥 러닝도 빼놓을 수 없죠. 저는 이 세 가지, 즉 인공지능, 머신 러닝, 딥 러닝에 대한 영상을 만들어서 이들이 어떻게 연결되는지 설명했었습니다.

그 영상에 댓글이 많이 달렸습니다.

댓글들을 읽어보니 가장 많이 묻는 질문들이 있더군요. 그래서 인공지능에 대한 오해와 잘못된 인식을 바로잡고자 합니다.

게다가 그 영상을 녹화한 이후로 또 다른 일이 일어났는데, 바로 생성형 AI 분야가 폭발적으로 성장했다는 것입니다.

거대 언어 모델이나 챗봇 같은 것들이 세상을 장악한 것처럼 보입니다. 어디에서나 볼 수 있죠. 정말 흥미로운 기술입니다.

그리고 딥페이크 같은 것도 있습니다. 이 모든 것이 AI 영역에 속해 있는데, 서로 어떻게 연결될까요?

서로 어떤 관련이 있을까요? 이번 영상에서는 이러한 기술들이 어떻게 관련되어 있는지, 그리고 어떻게 활용할 수 있는지 설명해 드리겠습니다.

먼저, 약간의 면책 조항이 있습니다. 이 영상이 일주일 내내 이어지지 않도록 이러한 개념들을 단순화해야 할 것 같습니다.

그래서 이 분야의 전문가분들께는 미리 사과드립니다. 하지만 최대한 간단하게 설명하려고 노력할 것이고, 그러려면 어느 정도 일반화가 필요할 것입니다.

우선 AI부터 시작해 보겠습니다. 인공지능은 기본적으로 인간의 지능과 일치하거나 능가하는 것을 컴퓨터로 시뮬레이션하려고 시도하는 것입니다.

지능이란 무엇일까요? 여러 가지가 있을 수 있지만, 일반적으로 학습, 추론, 추리와 같은 능력을 지능이라고 생각하는 경향이 있습니다.

그래서 우리는 광범위한 AI 분야, 즉 인공지능 분야에서 이러한 것들을 하려고 노력하고 있습니다.

AI의 연대표를 살펴보면, 실제로 이 시기쯤에 시작되었습니다. 그 당시에는 매우 시기상조였습니다.

대부분의 사람들은 들어본 적도 없었고, 기본적으로 연구 프로젝트였습니다. 하지만 제가 학부생이었을 때, 즉 이 시기에 AI 연구를 하고 있었다고 말씀드릴 수 있습니다.

사실 우리는 LISP나 프롤로그 같은 프로그래밍 언어를 사용했고, 이런 종류의 것들이 나중에 전문가 시스템이 된 것의 일종의 전신이었습니다.

그리고 이것은 기술이었습니다. 다시 말하지만, 이런 것들 중 일부는 이전에도 존재했지만, 그것이 일종의 임계점에 도달하여 더 대중화되었습니다.

1980년대, 어쩌면 90년대의 전문가 시스템입니다.

그리고 다시 말하지만, 우리는 이와 같은 기술을 사용했습니다. 이 모든 것은 제가 다음에 이야기할 주제로 넘어가기 전에 우리가 했던 것입니다.

그것이 바로 머신 러닝 분야입니다. 머신 러닝은 이름에서 알 수 있듯이, 기계가 학습하는 것입니다. 제가 프로그래밍할 필요가 없습니다.

저는 기계에 많은 정보를 제공하고, 기계는 그것을 관찰합니다. 예를 들어, 제가 이것을 시작하면, 이것을 드리고 다음에 무엇이 올지 예측해 달라고 요청하면, 맞힐 수도 있고, 못 맞힐 수도 있습니다.

이것을 기반으로 할 수 있는 학습 데이터가 매우 제한적입니다. 하지만 제가 그러한 것 중 하나를 드리고 다음에 무슨 일이 일어날지 예측해 달라고 요청하면 어떻게 될까요?

아마도 이렇게 말하고 이렇게 말할 것입니다. 그리고 당신은 모든 것을 파악했다고 생각할 것입니다.

그러다가 이것 중 하나를 보게 되고, 갑자기 제가 당신에게 그러한 것 중 하나를 주고 엉뚱한 것을 던져 줍니다.

그래서 이것은 사실이고, 아마도 이런 식으로 진행될 것입니다. 머신 러닝 알고리즘은 패턴을 보고 데이터 내에서 패턴을 발견하는 데 매우 능숙합니다.

더 많은 학습 데이터를 제공할수록 예측에 더 자신감을 가질 수 있습니다. 따라서 예측은 머신 러닝이 특히 잘하는 것 중 하나입니다.

또 다른 것은 이것과 같은 이상치를 발견하고 "아, 저것은 속하지 않아. 순서가 깨졌기 때문에 다른 모든 것들과 다르게 보여."라고 말하는 것입니다. 이것은 제가 일하는 분야인 사이버 보안에서 특히 유용합니다. 왜냐하면 우리는 이상치를 찾고 있기 때문입니다.

우리는 시스템을 사용해서는 안 되는 방식으로, 또는 일반적으로 하지 않는 방식으로 시스템을 사용하는 사용자를 찾고 있습니다.

따라서 이 기술인 머신 러닝은 우리에게 특히 유용합니다. 그리고 머신 러닝은 실제로 2010년대에 와서 더 대중화되었습니다.

제가 학부생 시절 공룡을 타고 수업에 다닐 때도 이런 종류의 작업을 하고 있었습니다.

기계 학습에 대해서는 한 번도 이야기한 적이 없습니다. 존재했을 수도 있지만, 아직 대중적인 사고방식에 영향을 미치지는 못했습니다.

하지만 이 기술은 지난 수십 년 동안 크게 발전했고, 이제 우리가 앞으로 할 일의 많은 부분의 기초가 되었습니다.

벤 다이어그램의 다음 레이어는 딥 러닝과 관련이 있습니다. 딥 러닝에서는 신경망이라는 것을 사용합니다.

신경망은 컴퓨터에서 인간의 뇌가 작동하는 방식을 시뮬레이션하고 모방하는 방법입니다. 적어도 우리가 뇌가 어떻게 작동하는지 이해하는 범위 내에서는 그렇습니다.

그리고 신경망의 여러 레이어가 있기 때문에 딥 러닝이라고 부릅니다. 흥미로운 점은 이것들이 뇌가 작동하는 방식을 시뮬레이션한다는 것입니다.

하지만 여러분이 아실지 모르겠지만, 인간의 뇌는 약간 예측 불가능할 수 있습니다. 특정 내용을 넣어도 항상 똑같은 결과가 나오는 것은 아닙니다.

딥 러닝도 마찬가지입니다. 어떤 경우에는 신경망에 너무 많은 레이어가 있어서 결과를 얻는 이유를 완전히 이해하지 못하는 경우도 있습니다. 분해해서 정확히 무엇이 들어 있는지 파악하기가 어렵기 때문입니다.

하지만 이것은 매우 중요한 부분이자 2010년대에 인기를 얻은 매우 중요한 발전이 되었습니다.

그리고 오늘날에도 여전히 인공 지능의 다음 영역의 기초로 사용하고 있습니다. 인공 지능 분야의 가장 최근의 발전은 모두 생성적 AI 영역에 있습니다.

이제 여러분이 익숙하지 않을 수도 있는 용어를 소개하겠습니다.

바로 파운데이션 모델이라는 개념입니다. 파운데이션 모델은 이러한 종류의 것들을 얻을 수 있는 곳입니다. 예를 들어, 파운데이션 모델의 예는 대규모 언어 모델입니다. 대규모 언어 모델은 언어를 가져와서 모델링하고 예측하는 기술입니다. 특정 유형의 단어를 보면 다음 단어 집합을 예측할 수 있습니다.

단순화를 위해 여기서 지나치게 단순화하겠지만, 이것은 입력을 시작할 때 자동 완성 기능과 비슷하다고 생각하십시오. 그러면 다음 단어를 예측합니다.

다만, 거대 언어 모델의 경우 다음 단어를 예측하는 것이 아니라 다음 문장, 다음 단락, 다음 전체 문서를 예측합니다.

따라서 이러한 기술이 할 수 있는 일에 있어서 정말 놀라운 기하급수적인 도약이 있습니다. 그리고 우리는 이러한 모든 기술을 생성적이라고 부릅니다.

새로운 콘텐츠를 생성하기 때문입니다. 어떤 사람들은 생성형 AI가 실제로 생성적인 것이 아니라 이러한 기술은 기존 정보를 재탕하여 다른 형식으로 제공하는 것일 뿐이라고 주장하기도 합니다.

예를 들어 음악을 예로 들면 모든 음표는 이미 발명되었습니다. 따라서 어떤 의미에서 모든 노래는 이미 존재하는 모든 음표의 재조합, 즉 다른 순열일 뿐입니다.

그리고 그것들을 다른 순서로 배열하는 것이죠. 하지만 우리는 새로운 음악이 존재하지 않는다고 말하지 않습니다.

사람들은 여전히 기존 정보에서 새로운 노래를 작곡하고 창작하고 있습니다. 제너레이티브 AI도 마찬가지라고 말씀드리고 싶습니다. 비유이기 때문에 약간의 불완전함은 있겠지만 대략적인 아이디어를 얻으실 수 있을 겁니다.

실제로 이러한 것들로부터 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 그리고 이것이 취할 수 있는 다양한 형태가 있습니다.

다른 유형의 모델은 오디오 모델, 비디오 모델 등입니다. 사실, 이것들을 사용하여 딥페이크를 만들 수 있습니다.

딥페이크는 예를 들어 어떤 사람의 목소리를 가져와서 재현한 다음 그 사람이 결코 말하지 않은 것을 말한 것처럼 보이게 할 수 있는 경우의 예입니다.

엔터테인먼트 상황, 패러디 등에서 정말 유용합니다. 또는 누군가가 목소리를 잃어가는 경우, 그들의 목소리를 캡처한 다음 그들이 타이핑할 수 있고 여러분은 그들의 목소리로 들을 수 있을 것입니다.

하지만 이 자료가 악용될 수 있는 경우도 많이 있습니다.

챗봇은 다시 말하지만 이 영역에서 나옵니다. 딥페이크는 이 영역에서 나오지만 모두 생성형 AI의 일부이자 이러한 기반 모델의 일부입니다.

그리고 이것은 다시 말하지만 우리 모두가 AI에 정말 관심을 갖게 된 영역입니다. 새로운 콘텐츠를 생성하거나 어떤 경우에는 기존 콘텐츠를 요약하여 우리에게 작고 관리하기 쉬운 것을 제공할 수 있는 가능성입니다.

이것이 모든 관심을 받은 이유입니다.

챗봇과 같은 것들이 등장하게 된 배경입니다. 초기에는 AI 도입이 상당히 더디게 진행되었습니다.

대부분의 사람들은 AI가 존재하는지조차 몰랐고, 안다고 해도 항상 5년에서 10년 정도 후에나 실현될 것처럼 여겼습니다.

그러다가 머신 러닝, 딥 러닝 등이 등장하면서 약간의 증가세가 나타나기 시작했습니다. 그 후 파운데이션 모델, 생성형 AI 등이 등장하면서 상황이 완전히 달라졌습니다.

이러한 파운데이션 모델이 도입 곡선을 바꾸었습니다. 그리고 이제 AI가 모든 곳에서 채택되고 있는 것을 볼 수 있습니다.

여기서 우리가 이해해야 할 것은 이것이 어디에 있고, 어디에 적합한지 파악하고, 이 모든 기술로부터 혜택을 얻을 수 있도록 하는 것입니다.

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인공지능(AI), 머신 러닝, 딥 러닝의 관계와 차이점에 대한 의문이 많음.

AI에 대한 오해를 바로잡고, 최근 생성형 AI의 폭발적 성장에 대해 설명.

이번 영상에서 이러한 기술들이 어떻게 연결되고 활용되는지 설명할 예정.

AI는 인간의 지능(학습, 추론, 추리)을 컴퓨터로 시뮬레이션하려는 시도.

AI 연구는 초기부터 시작되었고 LISP, 프롤로그 같은 언어를 사용한 전문가 시스템으로 발전.

머신 러닝은 기계가 스스로 학습하는 것으로, 프로그래밍 없이 많은 정보를 통해 패턴을 발견.

머신 러닝은 예측과 이상치 발견에 특히 유용하며, 사이버 보안 분야에서 활용됨.

머신 러닝은 2010년대에 대중화되기 시작하여 기술 발전의 기반이 됨.

딥 러닝은 인간의 뇌 기능을 모방하는 신경망을 사용하며, 여러 레이어를 가지므로 '딥'이라고 불림.

신경망은 예측 불가능할 수 있고, 결과의 정확한 이유를 이해하기 어려울 때도 있음.

딥 러닝은 2010년대에 중요하게 발전했으며, 현재 AI 분야의 기초가 됨.

AI의 가장 최근 발전은 생성형 AI 분야에 있으며, 파운데이션 모델(예: 대규모 언어 모델)이 핵심.

대규모 언어 모델은 언어를 모델링하고 다음 단어, 문장, 문서를 예측하여 새로운 콘텐츠를 생성.

생성형 AI는 기존 정보를 재조합하여 새로운 콘텐츠를 만들며, 이는 음악 작곡과 유사.

오디오, 비디오 모델을 이용한 딥페이크와 챗봇도 생성형 AI의 일부.

AI 도입은 초기에는 더뎠지만, 머신 러닝, 딥 러닝, 특히 생성형 AI의 등장으로 채택이 가속화됨.

이러한 기술들을 이해하고 활용하여 이점을 얻는 것이 중요함.

AI, Machine Learning, Deep Learning and Generative AI Explained

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