챗GPT 주요 배경기술 Ⅲ (생성AI란?, 작동원리. 주요기술. 적용사례)

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■ 생성 AI란? 

  생성 AI는 인간 창조물과 유사한 새로운 콘텐츠를 만드는 데 중점을 둔 인공 지능(AI)의 하위

  집합입니다.   패턴을 인식하고 기존 데이터를 기반으로 의사 결정을 내리는 데 중점을 둔

  기존 AI와 달리 생성 AI는 훈련   데이터 세트에서 학습한 패턴을 기반으로 완전히 새로운

  데이터를 생성할 수 있습니다.

 새로운 콘텐츠를 생성하는 이 기능은 이미지 합성, 텍스트 생성, 음악 구성, 약물 발견 등을

 포함한 다양한  영역에서 응용됩니다.  생성 AI의 기본 개념은 기계가 현실적일 뿐만 아니라

 독창적이고 창의적인 데이터를   생성할 수 있도록 하는 것입니다. 여기에는 다양한 알고리즘과

 모델을 사용하여 기존 데이터에서 학습한  다음 교육 예제와 매우 유사한 새로운 데이터 인스

 턴스를  생성하는 작업이 포함됩니다. 참신한 콘텐츠를 생성하는 이 능력은 인간의 창의성 향상

 에서 특정 창의적 작업 자동화 및 다양한 산업 혁명에 이르기까지 광범위한 영향을 미칩니다.

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 ■ 생성 AI의 작동 원리

  생성 AI의 작동 원리는 확률론적 모델링과 패턴 인식을 중심으로 이루어집니다.

  생성 AI 모델은 생성하려는   콘텐츠의 예가 포함된 대규모 데이터 세트에서 훈련됩니다.

  교육 프로세스 중에 이러한 모델은 데이터의 기본 패턴과 관계를 학습하여 교육 예제와 매우

  유사한 새로운 데이터 인스턴스를 생성할 수 있습니다. 

 생성 AI에서 사용되는 가장 두드러진 기술 중 하나는 GAN(Generative Adversarial Networks)

 입니다.  GAN은 두 개의 신경망인 Generator와 Discriminator로 구성됩니다.

 생성기는 임의의 노이즈를 입력으로 받아 이미지나 텍스트와 같은 데이터 인스턴스를 생성

 합니다. 반면 판별자는 훈련 세트의 실제 데이터와 생성기의 생성 데이터를 모두 가져와 둘을

 구별하려고 시도합니다. Generator가 새로운 데이터를 생성하고   Discriminator가 실제 데이터와

 가짜 데이터를 구별하는 능력을 향상시키려고 시도함에 따라 적대적 프로세스에 참여하여 서로의

 성능을 반복적으로  향상시킵니다.  Generator의 목표는 Discriminator가 실제 데이터와 구분할

 수 없을 정도로 현실적인 데이터를 생성하는 것입니다.

 동시에 discriminator의 목표는 실제 데이터를 올바르게 식별하고 생성된  데이터와 구별하는

 것입니다.

이 적대적인 훈련 프로세스는 생성자가 실제 데이터와 구별할 수 없는 데이터를 생성하는 데 능숙해

질 때까지 계속되어 고품질 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 

 GAN 외에도 생성 AI에 사용되는 다른 기술로는 VAE(Variational Autoencoders), 자동 회귀 모델

및 변환기가 있습니다. 이러한 각 접근 방식에는 강점이 있으며 특정 유형의 데이터 및 콘텐츠 생성

작업에  적합합니다.

 

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■ 생성 AI의  주요기술

생성 AI는 딥 러닝 기술과 대규모 신경망에 크게 의존합니다. 이러한 네트워크는 서로 연결된

노드로 구성되며 각각 관련 가중치 및 편향이 있습니다. 훈련 과정에서 네트워크는 이러한 매개

변수에 대한 최적의 값을 학습하여 입력 데이터를 원하는 출력(예: 이미지 또는 텍스트 생성)에

매핑할 수 있습니다.

 

◆ 생성 AI에 사용되는 주요 기술은 다음과 같습니다. 

 

    1. GAN(Generative Adversarial Networks): GAN은 생성 AI 분야에 혁명을 일으켰으며 이미지

        및 비디오 합성, 이미지 간 변환 및 기타 창의적인 작업에 널리 사용됩니다.

   2.  VAE(Variational Autoencoders): VAE는 데이터를 하위 차원의 잠재 공간으로 인코딩한 다음

        디코딩하여 새로운 데이터 포인트를 생성하는 것과 관련된 작업에 사용됩니다.

      -  자동 회귀 모델: 자동 회귀 모델은 데이터를 순차적으로 생성하며 각 요소는 이전에 생성된

         요소를 조건으로 함.

 

      -  트랜스포머: 트랜스포머는 자연어 처리 작업에 중요한 역할을 했으며 일관되고 상황에

         맞는 텍스트를  생성할 수 있음.

 

     이러한 정교한 생성 AI 모델을 구동하려면 훈련을 위한 대규모 데이터 세트가 필요합니다.  

      GPU(Graphics Processing Unit) 및 TPU(Tensor Processing Unit)와 같은 강력한

      하드웨어에 대한  액세스는 학습 프로세스를 가속화하고 이러한 모델의 계산 요구 사항을

      처리하는 데 필수적입니다

 

 

 

 

 

■  생성 AI의 적용 사례:

 

     생성 AI는 다양한 영역에서 애플리케이션을 발견하여 콘텐츠 제작, 디자인 및 기술과의 상호

      작용을 혁신했습니다.

      몇 가지 주목할만한 응용 사례는 다음과 같습니다.

 

 

 

    ◆ 이미지 생성 및 합성: 생성 AI, 특히 생성적 적대 네트워크(GAN)는 현실적이고 고품질의

         이미지를 생성하는 데 사용됩니다. 이 모델들은 사람, 동물, 물체, 그리고 심지어 실제

         세계에 존재하지 않는  장면의 사실적인 이미지를 만들 수 있습니다. 이미지 합성은 창작 예술,

         컴퓨터 그래픽 및 가상 세계 생성에   응용됩니다.

 

 

    ◆ 자연어 생성 : GPT-3 및 트랜스포머와 같은 언어 모델은 자연어 생성에 사용됩니다.

         그들은 기사, 이야기, 시, 심지어 가상 비서와 챗봇을 위한 대화를 포함한 인간과 같은 텍스트를

         생성할 수 있습니다. 이 기술은 콘텐츠 작성, 언어 번역 및 자동화된 고객 지원에서 응용프로

         그램을  찾습니다.

 

    ◆ 음악 구성: 생성 인공지능은 다양한 스타일과 장르의 독창적인 음악 작품을 만들기 위해 음악

         작곡에 사용됩니다. 음악 생성 모델은 창의적인 제안을 제공하고 비디오 및 멀티미디어 프로

         젝트의  배경 트랙을 생성함으로써 음악가와 작곡가를 지원할 수 있습니다.

 

 

   ◆ 약물 발견 및 재료 설계: 제약 연구 및 재료 과학에서 생성 AI는 원하는 특성을 가진 새로운 분자

         및  재료를 설계하는 데 사용됩니다. 이러한 모델은 잠재적인 약물 후보를 발견하거나 특정

        응용 분야에  대한 새로운 재료를 식별하는 프로세스를 가속화할 수 있습니다.

 

 

 

제너레이티브 AI는 기계가 창의적이고 독창적인 콘텐츠를 생산할 수 있도록 하는 인공 지능 분야의

패러다임 전환을 나타냅니다. 사실적인 이미지 합성에서 자연어 생성에 이르기까지 제너레이티브

AI는 창의적인 예술에서 의료 및 그 이상에 이르기까지 다양한 산업 분야에서 방대한 애플리케이션을

보유하고 있습니다.

 

기술이 발전함에 따라 제너레이티브 AI는 훨씬 더 혁신적인 애플리케이션을 찾아 콘텐츠 제작, 인간-

컴퓨터 상호 작용 및 문제 해결의 미래를 형성할 것입니다. 모든 강력한 기술과 마찬가지로 생성적

 AI가 잠재적인 위험을 최소화하면서 사회에 이익이 되도록 하려면 윤리적 고려와 책임 있는 사용이

 중요합니다.