인공지능의 개념부터 최신 멀티모달까지, 한 번에 정리해 드립니다
이 글은 1편부터 10편까지 연재된 AI 시리즈의 핵심 내용을 한데 모아
AI 분류와 발전 단계, 주요 기술별 특징, 실세계 응용 사례, 시장 동향을 간결하게 정리합니다.
**좁은 인공지능(ANI)**부터 **초지능(ASI)**까지 인공지능을 세 단계로 나누고,
반응형 AI부터 멀티모달 AI까지 10가지 기술별 원리와 응용사례, 시장 전망까지 다룹니다.
AI 전반을 한눈에 조망할 수 있는 구조로 구성되었습니다.
인공지능 3단계 분류 개요
인공지능은 칸별 AI(ANI), 범용 AI(AGI), **초지능(ASI)**으로 나뉘며
현재 상용화된 모든 AI는 칸별 AI에 해당합니다.
AGI와 ASI는 연구 및 이론적 영역에 머무르고 있지만,
점진적으로 그 실현 가능성에 대한 논의가 활발히 진행되고 있습니다.
반응형 AI vs 제한된 기억 AI
반응형 AI는 과거 데이터를 저장하지 않고 현재 입력에만 반응하며,
IBM 딥블루나 룰 기반 챗봇이 대표적입니다.
반면, 제한된 기억 AI는 과거 데이터를 일부 저장하여
의사결정에 반영하는 자율주행차나 추천 시스템에서 사용됩니다.
마음 이론 AI와 자기 인식 AI의 가능성
마음 이론 AI는 인간의 감정, 신념, 의도를 이해하려는 시도이며
GPT-4는 이미 6세 수준의 ‘거짓 신념’ 테스트에서 높은 성능을 보였습니다.
자기 인식 AI는 자가 반성과 인지의 시작으로,
기술뿐 아니라 윤리적 고려가 중요한 미래 AI의 핵심 영역입니다.
전문가 시스템의 현재와 한계
전문가 시스템은 규칙 기반 AI로,
1960~70년대 DENDRAL, MYCIN 같은 의료 진단 AI가 대표 사례입니다.
투명성과 안정성은 뛰어나지만, 지식 확장성과 유연성이 부족하다는 점에서
현재는 머신러닝 기반 방식으로 대체되는 추세입니다.
머신러닝과 딥러닝의 본질적 차이
머신러닝은 데이터를 통한 학습 구조이고,
딥러닝은 심층 신경망을 통해 고차원 패턴까지 학습합니다.
2024년 기준, 딥러닝 시장은 약 937억 달러로
머신러닝보다 3배 이상 크고 향후 10년간 유사한 성장세를 예고하고 있습니다.
구분 시장 규모 (2024년) 2034년 예상
| 머신러닝 | 약 306억 달러 | 약 1.4조 달러 |
| 딥러닝 | 약 937억 달러 | 약 1.42조 달러 |
강화학습과 생성형 AI의 융합 트렌드
강화학습은 보상을 극대화하는 정책을 스스로 학습하며,
생성형 AI는 텍스트·이미지 등 콘텐츠를 새롭게 만들어냅니다.
둘의 융합인 RLHF는 GPT 시리즈의 핵심 학습 기술이며,
Agentic AI는 자율적 판단을 내리는 차세대 생성형 AI로 주목받고 있습니다.
도메인별 AI: NLP와 컴퓨터비전
**NLP(자연어처리)**는 텍스트·음성 분석을 중심으로 급성장 중이며,
**CV(컴퓨터 비전)**은 객체 인식, 얼굴 인식, 자율주행에 활용됩니다.
두 기술 모두 멀티모달 AI의 핵심 구성요소로 통합되어
향후 산업 전반에서 복합적으로 사용될 전망입니다.
하이브리드와 멀티모달 AI의 진화
하이브리드 AI는 클라우드와 엣지를 병합하여
학습과 추론 효율을 극대화하며,
멀티모달 AI는 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 데이터를
통합적으로 학습해 의미 있는 복합 판단을 가능하게 합니다.
GPT-4V, PaLM-E, CLIP 등이 대표적이며,
의료·로보틱스·전자상거래 등에서 빠르게 상용화되고 있습니다.
요약 및 전망
이 글은 AI 기술을 10단계 분류 체계로 체계화하고,
각 기술의 정의, 응용 사례, 시장 동향까지 연결해 설명해 보았습니다.
딥러닝과 생성형 AI의 폭발적 성장,
멀티모달 AI로의 진화,
윤리적 고민을 포함한 자기 인식 AI의 가능성은
향후 10년간 AI 산업의 핵심 방향이 될 것입니다.