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사고의 사슬(Chain of Thought, CoT) 기법: AI의 복잡한 문제 해결을 위한 새로운 접근법 인공지능(AI)이 복잡한 문제를 해결하는 데 있어서 새로운 기법들이 도입되고 있습니다. 그중에서도 사고의 사슬(Chain of Thought, CoT) 기법은 AI가 복잡한 문제에 대한 논리적 추론을 강화하는 데 중점을 둔 혁신적인 방법입니다. CoT는 AI가 단순한 예측을 넘어서, 문제를 풀어가는 과정에서 중간 사고 단계를 포함하도록 설계되었습니다. 이로 인해 AI는 더 복잡하고 다단계적인 문제를 해결할 수 있게 됩니다. 1. CoT 기법의 기본 개념사고의 사슬(Chain of Thought) 기법은 AI가 문제를 풀 때 그 사고 과정을 단계적으로 전개해 나가는 방식을 말합니다. 기존의 AI는 입..

패턴 인식과 추론의 차이: AI는 진정한 추론을 할 수 있는가? AI는 빠르게 발전하고 있으며, 특히 패턴 인식 분야에서 많은 성과를 이루었습니다. 이미지 인식, 언어 처리, 음성 인식 등에서 AI는 탁월한 능력을 보여주고 있습니다. 그러나 패턴 인식과 추론은 본질적으로 다릅니다. 추론은 단순히 과거의 데이터를 바탕으로 한 예측을 넘어서, 새로운 상황에서 논리적으로 문제를 해결하는 능력을 포함합니다. 그렇다면, AI는 진정한 의미에서 추론을 할 수 있는 것일까요? 1. 패턴 인식의 강점AI가 가장 잘하는 것은 방대한 데이터 속에서 패턴을 찾아내는 것입니다. 이미지 인식 모델이 사진 속에서 사람이나 사물을 인식하는 과정은 바로 이런 패턴 인식의 대표적인 예입니다. 언어 모델인 GPT-4도 마찬가지로, 학습..

AI의 현재 한계와 발전 가능성: 추론 능력은 어디까지 왔는가? 인공지능(AI)은 최근 몇 년간 비약적인 발전을 이루었지만, 그 한계도 여전히 존재합니다. 특히 논리적 추론 능력에서 AI는 아직 인간 수준에 도달하지 못한 상황입니다. 현재 AI 모델들은 방대한 데이터를 학습해 가장 가능성이 높은 결과를 예측하는 방식으로 작동합니다. 그렇다면 AI의 추론 능력은 어디까지 왔으며, 앞으로는 어떻게 발전할 수 있을까요? 1. AI의 강점: 패턴 인식과 확률적 추론현재의 AI, 특히 GPT-4와 같은 대규모 언어 모델들은 방대한 데이터에서 패턴을 찾아내는 데 매우 능숙합니다. 이들은 학습된 데이터를 바탕으로 가장 가능성이 높은 답변을 제공하는 확률적 추론을 수행합니다. 예를 들어, 언어 생성 AI는 문맥에 맞는..