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인공지능 '알파고'와 '챗GPT'는 무엇이 다른가?

by 세계 관리자 2023. 7. 22.

알파고와 챗GPT는 무엇이 다른가?

 

 알파고와 챗GPT는 모두 인공지능 기술을 사용하여 만들어진 시스템이지만, 주요한 차이점 3가지를 비교해 보겠습니다.

 

1. 목적과 응용 분야 :

  • 알파고 : 알파고의 목적은 바둑 게임에서 최상의 수를 둘 수 있게 만든 인공지능입니다. 이후 알파고는 바둑 외에도 다른 보드 게임에서 성공을 거두었고, 주로 전략적인 게임에 사용됩니다.
  • 챗GPT : 챗GPT는 자연어 처리 기반 대화형 인공지능 모델입니다. 목적은 사람과 자연스러운 대화를 나눌 수 있는 인공지능을 구현하는 것이며, 자연어 이해와 생성에 초점을 두고 있습니다. 주로 챗봇, 개인 비서, 정보 검색, 콘텐츠 생성 등 다양한 응용 분야에서 사용됩니다.

2. 기술적 차이 :

  • 알파고 : 알파고는 강화학습과 심층신경망을 결합한 기술을 사용하여 바둑에서의 최적의 수를 학습합니다. 기존의 바둑 프로그램과는 달리, 머신러닝 기술을 활용하여 스스로 학습하고 게임을 향상합니다.
  • 챗GPT : 챗GPT는 자연어 처리 기술과 트랜스포머(Transformer) 알고리즘을 기반으로 합니다. 사전 학습된 모델을 기반으로 한 미세조정을 통해 대화 데이터를 학습하여, 대화에 유용하고 의미 있는 응답을 생성합니다.

3. 학습 데이터

  • 알파고 : 알파고는 바둑과 관련된 수백만 개의 바둑 경기 기보를 사용하여 학습합니다. 기보는 인간의 경기 기록을 바탕으로 구성되었습니다.
  • 챗GPT : 챗GPT는 인터넷과 다양한 대화 데이터 등 많은 자연어 데이터를 기반으로 학습합니다. 대규모 언어 모델(방대한 텍스트 데이터 기반의 AI 모델)인 챗GPT 3.5는 1,750억 개의 파라미터, 즉 매개변수로 학습하여 필요한 정보를 찾고 요약할 수 있습니다.

이처럼 서로 다른 목적과 응용분야를 위해 만들어진 시스템이기에 기술적 차이와 학습데이터의 차이가 발생함을 알 수 있습니다.

 

 

 

알파고의 기술 이해하기

 

'기술적 차이'에서 '알파고'는 강화학습과 심층 신경망을 결합한 기술을 사용한다고 합니다. '강화학습(Reinforcement Learning)'이란 인공지능이 특정 환경과 상호작용하며, 보상을 최대화하는 행동을 스스로 학습하는 방식입니다. 이러한 방식은 게임, 로봇 제어, 자율주행 자동차 등의 분야에서 활용됩니다. 그리고 알파고는 몬테카를로 트리 탐색 (Monte Carlo Tree Search, MCTS)이라는 강화학습 기법을 사용했으며 인간과의 경기에서 세계적인 바둑 선수들을 이기는 능력을 보였습니다.

 

'심층 신경망'은 인간의 뇌 구조를 모방한 인공 신경망을 사용하여 데이터를 처리하고 학습합니다. 딥러닝이 여기에 속하며, 딥러닝은 많은 계층으로 구성된 신경망을 사용하여 높은 수준의 추상화를 수행하고 복잡한 패턴을 인식할 수 있습니다. 특히 이미지, 음성, 자연어와 같은 대용량 데이터 처리에 매우 효과적입니다.

 

여기서 말하는 딥러닝은 머신러닝과 차이점이 있습니다. 머신러닝은 기계 모델에게 데이터의 패턴을 학습시키는 인공지능 훈련 방법을 말합니다. 머신러닝에서는 사람의 수동 조작을 통한 전처리가 성능에서 중요한 영향을 미치는데, 반면 딥러닝은 사전 조사가 생략되고 알고리즘이 원본 데이터에서 스스로 규칙을 배우는 것입니다.

 

정리하자면 알파고는 바둑 게임에서 최상의 수를 둘 수 있게 만든 강화학습 기반의 AI입니다. 강화학습 기법인 몬테카를로 트리 탐색(Monte Carlo Tree Search, MCTS)과 딥러닝 모델을 조합하여 바둑 게임을 학습하고 플레이합니다. 초기 버전의 알파고는 주로 MCTS를 사용하여 게임을 플레이했으며, 이후에는 딥러닝 모델과 사전학습 기술을 활용하여 성능을 향상했습니다.

 

 

 

챗GPT의 기술 이해하기

 

챗GPT는 '자연어 처리 기술과 트랜스포머(Transformer) 알고리즘을 기반으로 하며 사전 학습된 모델을 기반으로 한 미세조정을 통해 대화 데이터를 학습하여, 대화에 유용하고 의미 있는 응답을 생성한다.'라고 합니다. 여기서 중요한 건 '트랜스포머 알고리즘'과 '사전 학습을 기반으로 미세조정', '응답을 생성'이 세 가지가 챗GPT의 기술을 설명할 수 있습니다.

 

'응답을 생성' : Generative, 생성형 AI와 언어 모델

결국 GPT는 언어 모델의 일종인데, 이 모델은 또한 생성형 AI라고도 불립니다. 여기서 생성형 AI란 기존 데이터를 기반으로 새로운 콘텐츠를 만드는 AI를 뜻하는데. 챗GPT는 초거대 생성형 AI 모델로, 방대한 양의 데이터를 미리 학습하고 새로운 텍스트를 생성합니다.

 

'사전 학습을 기반으로 미세조정' : Pre-trained, 사전 학습 모델과 미세 조정

사전 학습 모델은 세부 태스크 처리에 강점을 보이는데, 이전에 사전 학습을 하지 않은 모델은 요약/감정분석/번역 같이 태스크카 생기면 그에 따라 모델 훈련을 다시 해야 했습니다. 하지만 사전 학습을 거친 모델은 별도의 학습 과정 없이 다양한 태스크를 잘 처리할 수 있게 되었습니다. 사전 학습 이외에도, AI 모델은 거짓 정보나 유해한 콘텐츠 생산을 막기 위해 '미세 조정'과정을 거치게 됩니다.

 

'트랜스 포머 알고리즘' : Transformer, 트랜스포머 신경망 모델

트랜스포머 알고리즘은 자연어 처리 분야에서 주로 사용되는 모델 구조입니다. 트랜스포머 모델은 주로 시퀀스 데이터를 처리하기 위해 개발되었습니다. 트랜스포머는 기존의 순차적인 처리 방식 대신, 어텐션 메커니즘을 사용하여 입력 시퀀스의 모든 위치를 동시에 처리할 수 있는 능력을 갖고 있습니다. 이를 통해 입력과 출력 간의 관계를 좀 더 잘 파악하고, 자연어 문장의 의미를 더 잘 이해할 수 있습니다.

 

정리하자면 챗GPT는 사전에 방대한 양의 데이터로 학습된 언어 모델을 바탕으로 대화를 이해하고 새로운 텍스트를 생성하는 데 사용되는 생성형 AI입니다. 자연어 처리 기술과 트랜스포머 알고리즘을 기반으로 하고, 사전 학습된 모델을 기반으로 한 미세조정을 통해 대화 데이터를 학습하여, 의미 있는 응답을 생성할 수 있습니다.

 


알파고와 챗GPT 모두 인공지능 발전에 있어 큰 기여를 하였습니다. "둘 중 뭐가 더 뛰어난 AI인가?"가 아닌 서로 다른 목적과 응용분야를 위해 만들어진 시스템이기에 기술적 차이와 학습데이터의 차이가 발생됨을 알고, 서로 다른 기술들을 이해할 수 있어야 합니다. 이상으로 챗GPT와 알파고의 차이점에 대해 알아보았습니다. 감사합니다.