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최근 기술의 진보는 일상의 모든 면을 변화시키고 있습니다. 특히, 인공지능(AI)과 로봇, 그리고 대규모 언어 모델(LLM)은 그 중심에 서 있습니다. 물론, 20세기부터 과학기술은 시간에 따라 가속도가 붙은 것과 같이 대단한 속도로 발전해 가고 있습니다. 그로부터 1세기가 흐른 지금은 한해 한 해가 완전히 다르다는 걸 느끼게 해 줍니다.
이전 글에서 인공지능과 챗봇에 대해서는 몇 번 얘기했었기에, 이번에는 대규모 언어 모델(LLM)과 인공지능 로봇에 대해 이야기해 보겠습니다.
대규모 언어 모델(LLM)의 진화
대규모 언어 모델은 인공지능이 인간의 언어를 이해하고 생성하는 데 사용하는 고급 기술입니다. 이러한 모델은 엄청난 양의 텍스트 데이터를 학습하여, 문맥을 파악하고 , 의미를 추론하며, 심지어 창의적인 글을 작성할 수 있습니다. 최근 몇 년 동안 대규모 언어 모델은 텍스트 생성, 기계 번역, 자연어 이해 등 여러 분야에서 놀라운 성과를 보여주었습니다.
대규모 언어 모델의 핵심은 딥러닝과 빅데이터에 있습니다. 딥러닝 알고리즘은 복잡한 언어 패턴을 학습할 수 있는 능력을 제공하며, 빅데이터는 이러한 학습을 위한 방대한 언어 자원을 제공합니다. 이 두 요소의 결합은 LLM이 인간의 언어를 놀라울 정도로 정확하게 모방하고 생성할 수 있게 만들었습니다.
대규모 언어 모델의 가장 혁신적인 적용 사례 중 하나는 대화형 AI 챗봇 시스템입니다. 이러한 시스템은 대규모 언어 모델을 사용하여 사용자의 질문에 자연스럽고 유익한 답변을 제공합니다. 또, 이 기술은 문서 요약, 콘텐츠 생성, 심지어 예술 작품의 제작도 가능합니다.
아래 그림은 챗GPT의 작품입니다.
자기 그림에 대한 설명도 참 멋지게 잘합니다.
과거의 번역 시스템과는 달리, 현대의 대규모 언어 모델 기반 시스템은 문맥을 고려하여 훨씬 더 정확하고 자연스러운 번역을 제공합니다. 실예로 유튜브를 종종 보셨다면 아마도 23년 후반부터 자동 번역 자막의 수준이 매우 높아졌다는 것을 느끼셨을 겁니다.
그러나, 대규모 언어 모델의 발전은 몇 가지 중요한 도전 과제를 제기합니다. 예를 들어, 이러한 모델은 학습 데이터에 존재하는 편견을 반영할 수 있으며, 이는 부정확하거나 편향된 결과를 초래할 수 있습니다. 또한, 대규모 언어 모델의 복잡성과 불투명성은 그 결정 과정을 이해하고 설명하는데 어려움을 초래합니다.
결론적으로 대규모 언어 모델은 언어와 커뮤니케이션의 분야에서 인공지능 기술의 놀라운 가능성을 보여주고 있습니다. 그러나 이러한 기술의 빠른 발전은 동시에 사회적, 윤리적 고려를 필요로 하며, 이는 우리가 지속적으로 주목하고 탐구해야 할 영역입니다.
인공지능 로봇
‘인공지능 로봇’이라고 하면 뭐가 가장 먼저 떠오르시나요?
저는 로봇 청소기가 생각납니다. 국내에서는 이미 오래전부터 봐와서 익숙한 로봇 청소기. 아마도 첫 출시는 2005년 이전이었던 것 같은데요, 정확하지는 않습니다. 하여간, 이들도 역시 초기 형태의 인공지능 로봇의 한 종류입니다. 실내 측정을 통해 스스로 청소 경로를 계획하는 능력 등이 있었습니다. 청소 로봇
같은 가정용 외에 카이스트의 휴보(HUBO)도 있었습니다. 인간형 휴머노이드로 걷기 달리기 등을 수행했었습니다.
그러면 인공지능 로봇이란 무엇일까요? 이는 인간의 지능을 모방하여 자율적으로 학습하고 결정을 내릴 수 있는 능력을 보유한 기계입니다. 이러한 로봇은 다양한 형태로 존재하며, 제조에서부터 서비스 산업에 이르기까지 다양한 분야에서 중요한 역할을 하고 있습니다.
최근 등장한 로봇들은 이전 글 Gen2에서 보였던 것과 같이 거의 사람의 행동과 유사한 동작을 합니다. LLM 기술의 발전과 함께 이들 로봇(휴머노이드)들에 대규모 언어 모델을 접목시켜 고도화된 로봇들이 개발되고 있습니다. 이러한 로봇들은 향상된 자연어 처리 능력을 가지고 있으며, 다음과 같은 형태로 나타나고 있습니다.
- 대화형 로봇: 대규모 언어 모델을 사용하여 자연스러운 대화를 구현합니다. 이러한 소통능력을 통해 고객 서비스, 교육, 헬스케어 등 다양한 분야에서 상용화를 목표로 개발되고 있습니다.
- 자율적 결정 및 학습: 대규모 언어 모델을 통해 로봇이 스스로 학습하고 주변 환경에 대한 이해를 바탕으로 보다 복잡한 결정을 내릴 수 있습니다. 예를 들어 물류 및 배송 로봇에서 경로 최적화와 같은 어려운 난이도 높은 문제 해결에 활용됩니다.
- 개인화된 상호작용: 사용자와 상호작용을 통해 개인화된 서비스를 제공할 수 있습니다. 예로, 가정용 로봇이 사용자의 선호나 필요에 맞춰 서비스를 조정하는 것입니다. CES2024에서 삼성의 ‘불리‘가 좋은 예가 될 것입니다.
- 감정 인식 및 대응: 대규모 언어 모델을 통해 사람의 말뿐만 아니라 감정까지 이해하고, 이에 적절하게 반응하는 로봇들이 개발되고 있습니다. 이는 특히 치료 및 치매 환자 케어 등의 분야에서 중요한 역할을 할 수 있습니다.
이러한 로봇들은 인공지능의 핵심 기술들, 예를 들어 머신 러닝, 컴퓨터 비전, 자연어 처리 기술 등을 활용하여 주변 환경을 인식하고, 상황에 맞게 대응하는 능력을 더욱 향상하고 있습니다. 또한, 지속적인 학습과 개선을 통해 더욱 정교하고 효율적인 작업 수행이 가능하도록 발전하고 있습니다. 이러한 발전으로 로봇은 인간과의 상호작용을 더욱 풍부하고 자연스럽게 만들어, 일상생활과 산업 현장에서 더욱 중요한 역할을 수행하게 될 것입니다.