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AI 추론 기술의 미래: 장기 작업 수행과 복잡한 문제 해결 AI 기술이 발전함에 따라, AI가 단순한 연산 능력을 넘어서 복잡한 문제를 해결하고 장기 작업을 수행할 수 있는 능력을 갖추는 것이 중요한 이슈로 떠오르고 있습니다. 지금까지 AI는 빠르고 효율적으로 패턴을 인식하고 데이터를 처리하는 데 초점을 맞추었지만, 복잡한 추론과 장기적인 목표 설정 및 실행에서는 여전히 인간의 능력에 미치지 못했습니다. 그렇다면 AI가 이러한 한계를 어떻게 극복하고, 미래에는 어떤 방식으로 복잡한 문제와 장기 작업을 해결할 수 있을까요? 1. AI의 현재 추론 한계현대 AI 시스템은 주로 확률적 추론을 기반으로 작동합니다. GPT와 같은 대형 언어 모델은 방대한 데이터에서 패턴을 학습하여 가장 가능성이 높은 결과를 예..

쉽게 이해하는 인공지능과 자연어 처리: 언어 모델, 단어 벡터화, 신경망, 트랜스포머인공지능(AI)은 우리의 일상에 깊숙이 자리잡고 있습니다. 스마트폰의 음성 비서, 자동 번역 서비스, 추천 시스템 등 다양한 AI 기술들이 우리의 생활을 편리하게 해주고 있습니다. 그러나 인공지능과 관련된 용어들은 종종 너무 전문적이고 복잡하게 느껴져서, 일반인들이 접근하기 어려운 경우가 많습니다. 이번 글에서는 인공지능의 자연어 처리(NLP) 분야에서 자주 언급되는 주요 개념들을 쉽게 이해할 수 있도록 설명해보겠습니다. 1. 언어 모델: 컴퓨터가 언어를 이해하도록 돕는 기술언어 모델이란?언어 모델은 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있도록 돕는 기술입니다. 컴퓨터는 사람처럼 언어를 자연스럽게 이해하지 못하기 때..